Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Informasi (JUKTISI)

Pengembangan Modul Informasi pada Website Jatim Parkir Center Menggunakan Laravel Filament

2025-11-26T00:22:38+07:00

Pengembangan modul informasi pada website Jatim Parkir Center (JPC) dilakukan untuk mengatasi masalah rendahnya visibilitas perusahaan, dengan tujuan spesifik menguji efisiensi penggunaan framework Laravel yang dikombinasikan dengan Server-Driven UI Filament untuk mempercepat pembangunan sistem manajemen konten (CRUD) yang mudah dipelihara. Metode yang digunakan adalah Waterfall, meliputi tahap requirements, design menggunakan Figma, implementation dengan Laravel dan Filament, dan verification. Pengujian fungsionalitas dilakukan menggunakan metode Black Box oleh staff management JPC. Hasil pengujian menunjukkan 3 dari 5 kasus uji dinyatakan Lulus, membuktikan sebagian besar fitur berfungsi; namun, website masih memerlukan perbaikan, khususnya terkait responsivitas dan pengisian konten asli (dummy). Secara keseluruhan, penerapan Laravel Filament terbukti memberikan hasil yang memuaskan dalam membangun website dengan panel administrasi yang mudah diakses dan dikelola untuk maintenance.

Smart Attendance IoT: Sensor Sidik Jari dengan Optimasi QoS

2025-10-19T17:43:31+07:00

Sidik jari merupakan salah satu bagian tubuh manusia yang memiliki pola unik dan berbeda pada setiap individu, serta mudah untuk diakses. Keunikan tersebut dimanfaatkan dalam teknologi identifikasi otomatis yang mampu mengenali seseorang secara akurat. Sistem fingerprint berfungsi sebagai alat identifikasi berbasis sidik jari menggunakan sensor yang disebut Fingerprint Sensor. Namun, sistem yang ada saat ini umumnya hanya dapat melakukan identifikasi pada satu perangkat saja. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode agar data sidik jari pengguna dapat dikenali di berbagai Fingerprint Sensor yang berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem fingerprint dengan pengolahan data terpusat sehingga proses identifikasi dapat dilakukan dari setiap sensor yang terhubung. Berdasarkan hasil pengujian, penggunaan Arduino, PHP, MySQL, dan mikrokontroler ESP8266 memungkinkan pengelolaan data secara terpusat dengan tingkat akurasi mencapai 98,5%. Uji coba sistem dilakukan menggunakan aplikasi Wireshark untuk mengukur parameter Quality of Service (QoS) seperti timespan, throughput, dan kualitas jaringan melalui smartphone. Hasil pengujian menunjukkan nilai packet loss sebesar 36,637 dan throughput sebesar 68 kb/s, yang menggambarkan performa sistem dalam aspek QoS.

Klasifikasi Sentiment Analysis Terhadap Usulan KB Vasektomi Syarat Penerima BANSOS dengan Metode Naive Bayes

2025-09-24T08:52:19+07:00

Analisis Perbandingan Metode LSTM dan BiLSTM untuk Prediksi Harga Saham Menggunakan Alpha Vantage

2025-10-31T10:53:28+07:00

Pasar saham Indonesia mengalami pertumbuhan signifikan, namun fluktuasi harga yang tinggi tetap menjadi tantangan utama bagi investor. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa dua model deep learning, Long Short-Term Memory (LSTM) dan Bidirectional LSTM (BiLSTM), untuk memprediksi harga penutupan harian dua saham blue chip, PT Bank Central Asia Tbk (BBCA) dan PT Telkom Indonesia Tbk (TLKM). Data historis dari Januari 2019 hingga Desember 2023 diperoleh melalui Alpha Vantage API. Proses penelitian mencakup normalisasi data dengan MinMaxScaler dan pembentukan sliding window untuk pemodelan deret waktu. Model LSTM dan BiLSTM dilatih menggunakan TensorFlow-Keras, dengan optimasi hyperparameter melalui metode Grid Search yang menguji kombinasi units, batch size, epochs, dan dropout rate. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model BiLSTM memberikan akurasi prediksi yang lebih tinggi dibandingkan LSTM pada kedua saham. Untuk saham BBCA, BiLSTM mencatat RMSE sebesar 0.0178, lebih baik dari LSTM yang mencatat RMSE 0.0180. Begitu pula pada saham TLKM, BiLSTM mencapai RMSE 0.0172, mengungguli LSTM dengan RMSE 0.0199. Keunggulan BiLSTM disebabkan kemampuannya memproses data secara dua arah, yang memungkinkan model menangkap pola kontekstual dan titik pembalikan tren dengan lebih baik. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan model prediksi saham yang lebih akurat dan sistematis bagi peneliti dan praktisi di pasar modal.

Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Mengetahui Pola Peminjaman Buku di Perpustakaan Universitas Imelda Medan

2025-11-29T18:40:00+07:00

The use of a modern library management system is an important aspect in improving the quality of library services. The Imelda University Library in Medan has been using SLiMS 7 as its collection management and book borrowing transaction information system. This study aims to analyze borrowing data from SLiMS 7 and identify book borrowing patterns using the K-Means Clustering algorithm. The research data includes book categories, borrowing frequency, borrower study programs, and borrowing periods extracted directly from the SLiMS 7 database. The research stages include data pre-processing, normalization, determining the optimal number of clusters using the Elbow method, and the clustering process using the K-Means algorithm. The results of the study show the formation of several clusters that describe different borrowing patterns, such as clusters of collections with high, medium, and low borrowing rates. These findings can assist libraries in making decisions related to collection development, service organization, and book acquisition strategy planning. Thus, the integration of SLiMS 7 data with the K-Means algorithm has proven effective in generating information that supports the improvement of data-based library services.

Pembuatan Website Inventaris Peralatan di Workshop Jurusan Teknik Mesin Politeknik Negeri Balikpapan

2025-11-27T21:22:59+07:00

Pendidikan vokasi saat ini mengalami kemajuan yang sangat pesat di Indonesia dikarenakan banyak diminati oleh siswa-siswa pada saat ini. Politeknik Negeri Balikpapan merupakan salah satu kampus vokasi yang ada di Indonesia dan mengutamakan praktikum daripada pembelajaran teori. Pembelajaran praktikum tentunya membutuhkan peralatan-peralatan dan bahan sebagai penunjang kegiatannya terutama di laboratorium Teknik Mesin. Laboratorium di Jurusan Teknik Mesin saat ini dikenal dengan nama Workshop yang terdiri dari beberapa inventaris peralatan baik itu milik negara maupun inventaris hasil hibah. Inventarisasi peralatan yang ada di laboratorium teknik mesin masih dilakukan secara manual dengan mengecek satu persatu alat yang termasuk inventaris per enam bulannya. Inventarisasi ini tentunya memakan waktu dan tidak mengetahui kondisi peralatan yang tersedia pada saat itu dalam kondisi baik atau sudah rusak. Atas dasar hal tersebut, maka pembuatan Website inventaris peralatan di Workshop Jurusan Teknik Mesin Politeknik Negeri Balikpapan sangat penting agar memudahkan para pengelola laboratorium atau workshop dalam melakukan inventarisasi peralatan. Dalam website inventarisasi juga ditargetkan adanya pembaruan terkait kondisi peralatan, jumlah peralatan, tahun pengadaan dan riwayat pemeliharaan atau perawatan alat. Selain itu, pembuatan website diharapkan juga mampu menyelaraskan data peralatan yang dimiliki oleh pengelola laboratorium teknik mesin dengan pengelola barang milik negara di Politeknik Negeri Balikpapan.

Penerapan Normalisasi Basis Data Pada Sistem E-Commerce Ratu Komputer

2025-12-06T04:24:15+07:00

The operational success of Ratu Komputer's e-commerce depends heavily on the quality of the database structure used to manage transactions and customer information. Initial analysis shows that the raw data still contains redundancies, attributes that should be separated, and merging of information between entities that could potentially cause anomalies in the data storage and reading processes. This condition could further disrupt system performance as the number of transactions increases. This study aims to normalize the data structure through normalization stages to achieve Second Normal Form (2NF). The process involves identifying data requirements, relationships between entities, compiling data in UNF form, transforming it to 1NF by removing multivalue attributes, and improving it to 2NF to remove partial dependencies. The results of the study show that normalization is able to separate previously mixed entities, reduce data duplication, and produce a more structured table schema that meets the principles of referential integrity. The resulting 2NF schema is considered stable enough and can be used as a basis for the development of the Ratu Komputer e-commerce system in the next stage.

Analisis Komparatif Kinerja Laravel Octane dan Webman pada Layanan API Berbasis Worker Model PHP

2025-12-12T12:24:45+07:00

Performa server API merupakan faktor krusial dalam pengembangan aplikasi web modern yang menuntut latensi rendah dan throughput tinggi. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja Laravel Octane berbasis FrankenPHP dan Webman berbasis Workerman sebagai framework PHP worker model pada operasi READ dan CREATE data. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif eksperimental melalui benchmarking dengan ApacheBench pada dua skenario API, yaitu pengambilan dan penyimpanan 1000 baris data MySQL, dengan konfigurasi tingkat konkurensi terstandar pada lingkungan server identik. Parameter kinerja yang dievaluasi meliputi requests per second, median latency, dan P95 latency. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Webman secara konsisten unggul pada kedua skenario pengujian. Pada operasi READ, Webman mencapai throughput hampir dua kali lipat dibanding Laravel Octane dengan latensi median lebih rendah hingga 65%. Sementara itu, pada operasi CREATE, Webman mencatat throughput 1,7 kali lebih tinggi dan waktu respons sekitar 50% lebih cepat. Keunggulan ini berkaitan erat dengan arsitektur event-driven non-blocking Workerman yang meminimalkan overhead eksekusi. Laravel Octane tetap menampilkan stabilitas kinerja yang baik, namun kompleksitas internal framework menyebabkan latensi yang relatif lebih tinggi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Webman lebih sesuai untuk pengembangan API bertrafik tinggi dan sistem mikroservis, sedangkan Laravel Octane unggul untuk aplikasi kompleks berbasis ekosistem Laravel. Temuan ini memberikan kontribusi empiris bagi pemilihan framework PHP berdasarkan kebutuhan performa aktual.

Pembuatan Aplikasi Inventory Berbasis Web dengan Metode ROP pada PT. XYZ

2025-12-17T10:30:21+07:00

Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi kendala operasional di PT. XYZ yang timbul akibat sistem gudang manual. Permasalahan utama yang dihadapi adalah data stok yang tidak akurat, yang memperlambat pemesanan ulang dan meningkatkan risiko habisnya stok. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Scrum, dengan merancang dan mengimplementasikan sistem informasi inventaris berbasis web. Sistem ini menerapkan metode Reorder Point (ROP) sebagai fitur kunci untuk mengelola pencatatan transaksi dan memberikan peringatan stok minimum. Hasil dari sistem yang dibangun adalah proses gudang yang terekam secara sistematis dan lebih efisien. Fitur ROP terbukti berhasil menyediakan notifikasi otomatis untuk pemesanan kembali, sehingga mengurangi kesalahan stok manual. Kesimpulannya, sistem ini berhasil meningkatkan akurasi data dan menyediakan laporan real-time untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat dan tepat di PT. XYZ.

Rancang Bangun Sistem Informasi E-Learning Berbasis Web di MTs Laboratorium Jambi

2025-11-13T12:05:33+07:00

Sistem informasi e-learning berbasis web dirancang dan dikembangkan untuk MTsS Laboratorium Jambi sebagai solusi atas berbagai kendala dalam pembelajaran konvensional, seperti terbatasnya interaksi tatap muka dan kesulitan distribusi materi. Sistem ini dibangun menggunakan framework Laravel dan mengadopsi metode pengembangan perangkat lunak Waterfall, serta menggunakan pendekatan Research and Development (R&D). Proses pengembangan mencakup analisis kebutuhan, perancangan sistem dengan UML (Use Case, Activity, dan Class Diagram), implementasi, serta pengujian menggunakan metode black box dan skala Likert. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memfasilitasi pembelajaran digital secara efektif dengan perolehan persentase rata-rata 88% pada uji kelayakan. Fitur yang tersedia meliputi pengelolaan materi, tugas, ujian, nilai, dan fitur diskusi interaktif antara guru dan siswa. Implementasi sistem ini menjadikan proses pembelajaran di MTsS Laboratorium Jambi lebih efisien, fleksibel, berkualitas, dan mendukung peningkatan mutu belajar.

Kata Kunci: E-learning, Web, Laravel, Waterfall, MTsS Laboratorium Jambi

Pengaruh Pembelajaran Berbasis Komputer pada Materi TI terhadap Kemampuan Siswa SMK Negeri 1 Panji

2025-12-12T11:48:00+07:00

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh sistem pembelajaran komputer terhadap peningkatan kemampuan siswa pada materi Teknologi Informasi di SMK Negeri 1 Panji. Latar belakang penelitian ini adalah masih rendahnya pemahaman siswa terhadap materi TIK akibat metode pembelajaran konvensional yang belum memanfaatkan teknologi secara optimal. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode expost facto. Sampel penelitian adalah siswa kelas X Kuliner 1 sebanyak 36 orang. Teknik pengumpulan data dilakukan melalui observasi, angket, dan dokumentasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa sistem pembelajaran komputer memiliki pengaruh signifikan terhadap peningkatan pemahaman materi TIK dan kemampuan siswa, dengan nilai koefisien kontingensi (KK) sebesar 0,63 yang tergolong korelasi tinggi. Temuan ini menunjukkan bahwa penggunaan komputer dalam proses pembelajaran mampu meningkatkan aspek kognitif, afektif, dan psikomotorik siswa secara menyeluruh. Penelitian ini merekomendasikan integrasi sistem pembelajaran berbasis komputer secara lebih luas untuk meningkatkan efektivitas pembelajaran TIK.

Perancangan UI/UX Pencarian Arsip Perkara Pada Pengadilan Militer I-04 Palembang

2025-12-17T12:36:37+07:00

Pengadilan Militer I-04 Palembang merupakan lembaga peradilan yang menangani berbagai perkara pidana yang melibatkan prajurit TNI. Proses pengelolaan arsip perkara yang masih dilakukan secara manual menimbulkan sejumlah kendala, seperti pencarian arsip yang memakan waktu lama, risiko kesalahan pencatatan, serta kesulitan dalam memenuhi kebutuhan informasi secara cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang UI/UX sistem pencarian arsip perkara berbasis digital yang mampu meningkatkan efektivitas, efisiensi, dan kemudahan pengguna dalam mengakses data arsip. Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif deskriptif dengan teknik pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode prototype, sehingga pengguna dapat memberikan umpan balik secara langsung pada setiap tahap perancangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rancangan antarmuka yang disusun yang meliputi halaman login, dashboard statistik, pencarian arsip berdasarkan kategori, serta fitur peminjaman arsip dan mampu memberikan alur kerja yang lebih terstruktur dan mudah dipahami oleh staff kepaniteraan. Sistem ini diharapkan dapat mengurangi kesalahan pencatatan, mempercepat proses pencarian arsip, serta mendukung transparansi dan akuntabilitas dalam pengelolaan dokumen perkara di Pengadilan Militer I-04 Palembang.

Sistem Informasi Bimbingan Belajar Berbasis Web Mobile Pada Texas Kotabumi Lampung Utara

2025-11-07T10:53:13+07:00

Penelitian ini memiliki fokus utama pada pengembangan sebuah sistem informasi web-mobile yang dirancang khusus untuk Lembaga Bimbingan Belajar Texas Kotabumi di Kabupaten Lampung Utara. Perancangan sistem ini didedikasikan untuk menyederhanakan dan mengotomatisasi serangkaian prosedur administratif yang saat ini masih dilaksanakan secara konvensional, meliputi registrasi, pengaturan jadwal, dan pencatatan kehadiran, yang kerap kali rentan terhadap inkonsistensi data serta kurangnya efisiensi. Populasi investigasi ini melibatkan seluruh spektrum operasional administrasi dan interaksi antara pihak staf administrasi, para pengajar, dan siswa di Texas Kotabumi. Pengambilan sampel data dilaksanakan menggunakan teknik purposive sampling, di mana informasi dikumpulkan melalui observasi langsung terhadap alur kerja administratif yang berlaku, wawancara komprehensif dengan pihak-pihak terkait (manajer, staf administrasi, pengajar, dan siswa) untuk mengidentifikasi kebutuhan spesifik dan tantangan yang dihadapi, serta melalui telaah literatur yang relevan dengan sistem informasi, proses bimbingan belajar, dan pengembangan web-mobile. Metodologi penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif, dengan model pengembangan sistem yang diaplikasikan adalah Waterfall. Proses pengembangan mencakup empat tahapan esensial: analisis persyaratan, desain arsitektur sistem, implementasi kode, dan pengujian menyeluruh. Hasil signifikan dari penelitian ini adalah suksesnya penciptaan sistem informasi web-mobile yang interaktif, yang efektif dalam mengotomatisasi dan mengintegrasikan seluruh proses administrasi bimbingan belajar. Sebagai analisis akhir penelitian ini menegaskan bahwa sistem yang telah dikembangkan secara fungsional mampu meningkatkan efisiensi operasional, akurasi data, dan standar kualitas layanan di Texas Kotabumi, yang dapat berkontribusi pada pengelolaan lembaga bimbingan belajar yang lebih modern dan adaptif.

Performance Evaluation of CNN, LSTM, and DNN for Feature Flow Based DDoS Attack Detection on CSE-CIC-IDS2018 Dataset

2025-12-17T12:39:17+07:00

Deep learning approaches have been proven effective in detecting Distributed Denial of Service (DDoS) attacks on networks, particularly through the analysis of flow features. This study aims to evaluate CNN, LSTM, and DNN in detecting DDoS attacks using flow features on the CSE-CIC-IDS2018 dataset. Each model is systematically compared with baseline algorithms to assess accuracy, precision, recall, and F1-score, in order to determine the most optimal model for a Network Intrusion Detection System (NIDS). All models demonstrated very high accuracy above 99%, with CNN standing out as the best-performing deep learning model for detecting DDoS patterns, while XGBoost emerged as the most effective baseline. These results emphasize that the choice of detection model should consider data characteristics, the complexity of flow features, and the diversity of attack types to achieve optimal performance in a NIDS. The study shows that both CNN, DNN, and LSTM, as well as baseline models such as XGBoost, can detect DDoS attacks based on flow features with accuracy above 99%, confirming the effectiveness of this approach and the importance of selecting models according to data characteristics.

Sistem Informasi Absensi Kehadiran Kegiatan Magang Mahasiswa Menggunakan Metode Waterfall

2025-11-07T10:59:33+07:00

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi presensi mahasiswa untuk kegiatan magang di Universitas Muhammadiyah Kotabumi. Masalah utama yang diatasi adalah proses pencatatan dan pemantauan presensi yang masih manual, rawan kesalahan data, dan kurang efisien. Sebagai solusi, sistem ini dirancang untuk menyederhanakan dan mengotomatiskan proses tersebut. Metode pengembangan yang digunakan adalah model Waterfall, meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi langsung alur kerja presensi eksisting, wawancara mendalam dengan dosen pembimbing, mahasiswa magang, serta pihak perusahaan tempat magang untuk memahami kebutuhan dan tantangan, serta tinjauan literatur terkait sistem informasi dan pengembangan presensi. Hasil penelitian ini adalah sistem informasi berbasis web yang berhasil dikembangkan. Sistem ini mampu mencatat presensi mahasiswa secara real-time, mengelola data presensi, dan menghasilkan laporan presensi secara otomatis. Fitur kunci sistem juga mencakup notifikasi dan manajemen data mahasiswa. Pengujian sistem menunjukkan bahwa aplikasi berfungsi dengan baik dan valid, serta mampu meningkatkan efisiensi administrasi presensi magang hingga mencapai akurasi data yang lebih tinggi.

Penerapan E Government melalui Transformasi Kliping Manual Menjadi Digital Pada Biro Adminitrasi Pimpinan Sekretariat Daerah Provinsi Sumatera Utara

2025-08-30T12:09:09+07:00

Transformasi pembuatan kliping manual menjadi kliping digital pada Biro Administrasi Pimpinan Sekretariat Daerah Provinsi Sumatera Utara merupakan bagian dari proses untuk penerapan e government, penggunaan kliping yang masih manual banyak terdapat masalah yang dihadapi, sehingga kliping digital menjadi solusi yang efektif dalam mengatasi masalah tersebut. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui kendala yang dihadapi dalam pembuatan kliping manual dan manfaat dalam mengelola kliping digital bagi Biro Administrasi Pimpinan Sekretariat Daerah Provinsi Sumatera Utara. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu kualitatif dengan wawancara mendalam, observasi lapangan dan dokumentasi. Hasil penelitian menunjukkan terdapat perubahan yang dirasakan oleh para staf pengelola kliping baik dari segi efisiensi waktu, kemudahan akses dan database yang terstruktur, selain itu sistem kliping digital ini juga mendukung meminimalkan penggunaan kertas (paperless office) pada lingkungan pemerintahan. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem informasi yang berbasis digital baik secara efisiensi, efektivitas dan manajemen penyimpan arsip digital.

Perancangan Sistem Presensi Online dan Penggajian Karyawan Berbasis Mobile

2025-12-18T09:36:13+07:00

Rapid advancements in information technology have significantly improved work systems and human resource management, especially in the areas of attendance tracking and payroll processing. Viva Shops, a retail store specializing in kitchenware and cleaning supplies, still uses manual procedures through Google Spreadsheets to record employee attendance and calculate salaries, which is inefficient, prone to errors, and unable to effectively monitor workers outside the store area. This study aims to design a mobile-based attendance and payroll system that streamlines the recording of employee presence while automating wage calculations. The application is developed using the Flutter framework with Supabase Realtime Database, and includes key features such as geolocation-based online attendance, real-time photo capture, leave and permission submissions, and automatic calculation of total working hours and employee wages. Using the Waterfall development model, which consists of requirement analysis, design, and implementation, the resulting system improves efficiency and accuracy in real-time attendance tracking and payroll processing, enabling store owners to more effectively monitor employee activity and manage workforce data in an integrated manner.

Perancangan UI/UX Permintaan ATK Bulanan pada Pengadilan Militer I-04 Palembang

2025-12-12T13:37:09+07:00

Pengadilan Militer I-04 Palembang menghadapi kendala dalam proses permintaan alat tulis kantor (ATK) bulanan yang masih dilakukan secara manual. Proses tersebut sering menimbulkan masalah berupa keterlambatan distribusi, duplikasi data, serta kesalahan pencatatan yang berdampak pada efisiensi dan transparansi administrasi. Penelitian ini bertujuan merancang sistem informasi berbasis digital dengan pendekatan User Centered Design (UCD) untuk mendukung modernisasi administrasi permintaan ATK. Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif deskriptif melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi terhadap staf keuangan dan bagian umum. Hasil perancangan sistem meliputi use case diagram, wireframe, serta prototipe antarmuka yang terdiri dari tampilan login, dashboard admin, form permintaan, daftar barang, dan rekap bulanan. Pengujian dilakukan dengan metode Black Box Testing yang menunjukkan sistem mampu memproses permintaan secara otomatis, menampilkan rekap bulanan dengan akurat, serta meningkatkan efisiensi pencatatan hingga lebih dari 70% dibandingkan metode manual. Evaluasi pengguna juga menunjukkan bahwa rancangan UI/UX sederhana dan intuitif memudahkan pegawai dalam mengajukan permintaan serta membantu admin dalam pengelolaan data. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat memperkuat transparansi, akuntabilitas, dan efektivitas pengelolaan ATK di lingkungan Pengadilan Militer I-04 Palembang.

Pemilihan Biji Kopi Lokal Terbaik Untuk Coffee Shop Di Medan Menggunakan Metode CoCoSo

2025-11-21T17:03:39+07:00

Ekonomi Indonesia sangat bergantung pada kopi. Indonesia termasuk di antara produsen kopi terbesar di dunia, setelah Brasil dan Vietnam dalam hal produksi. Baik tanaman kopi Arabika maupun Robusta ditanam dan dijual secara luas di Indonesia. Kopi
memiliki berbagai macam rasa. Studi ini akan berfokus pada memberikan saran kepada pengguna Sistem Pendukung Keputusan
(SPK) menggunakan pendekatan Multiple Criteria Decision- Making. Halnya MCDM mempunyai beragam teknik yang berbeda
dalam memberi bantuan menghasilkan rekomendasinya dalam pemilihan biji kopi terbaik. Metode MCDM yang akan diterapkan
dalam pada studi ini yakni CoCoSo. Temuan dari perhitungannya memakai metodologi CoCoSo memperlihatkan biji kopi Arabika
Gayo merupakan biji kopi terbaik. Penelitian ini menghasilkan 3 alternatif biji kopi, dimana Arabika Gayo terpilih sebagai
rekomendasi terbaik untuk pelaku usaha coffee shop diikuti oleh Arabika Mandheling dan Robusta Kintamani sebagai saran biji kopi unggulan berikutnya. Untuk penelitian mendatang, diharapkan sistem pendukungnya Keputusan ini dapat dikembangkan menjadi alat praktis dan mudah digunakan oleh pelaku usaha coffee shop.

Explainable Deep Learning Framework for Waste Image Classification Using MobileNetv2 with Grad-CAM and SHAP

2025-12-24T07:15:13+07:00

The increasing volume of waste resulting from urbanization and population growth poses significant challenges to waste management systems, particularly in the sorting stage. Deep learning approaches, especially Convolutional Neural Networks (CNNs), have been widely employed for waste image classification due to their ability to automatically extract complex visual features. However, a major limitation of these approaches lies in their limited interpretability, which may hinder user trust and real-world adoption. This study proposes an Explainable Deep Learning Framework for organic and inorganic waste image classification by integrating the MobileNetV2 architecture with Explainable Artificial Intelligence (XAI) methods, namely Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) and SHapley Additive exPlanations (SHAP). MobileNetV2 is utilized as a feature extractor due to its computational efficiency and suitability for deployment on resource-constrained devices. The dataset used in this study consists of a combination of a public benchmark dataset and field-acquired waste images, processed using a transfer learning approach. Model performance is evaluated using accuracy, precision, recall, and f1-score metrics. Experimental results demonstrate that the proposed model achieves a validation accuracy of 90.25% with balanced performance across both classes. Furthermore, interpretability analysis using Grad-CAM and SHAP reveals that the model focuses on semantically relevant visual features and provides explainable feature contributions. These findings confirm that integrating lightweight CNN architectures with XAI techniques can produce waste classification systems that are accurate, transparent, and accountable.

Analisis Dampak Penggunaan Aplikasi Kecerdasan Buatan Dalam Kompetensi Akademik Menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) Pada Mahasiswa Sistem Informasi Universitas Islam Negeri Sulthan Thaha Saifuddin Jambi

2025-09-27T17:18:13+07:00

Perkembangan teknologi informasi yang pesat telah memengaruhi berbagai aspek kehidupan, termasuk dunia pendidikan. Salah satu teknologi yang saat ini banyak digunakan adalah kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dampak penggunaan aplikasi kecerdasan buatan terhadap kompetensi akademik mahasiswa, dengan pendekatan Technology Acceptance Model (TAM). Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif, dengan pengumpulan data dari mahasiswa Sistem Informasi Universitas Islam NegeriSulthan Thaha Saifuddin Jambi semester 4. Hasil penelitian pada uji T (parsial) menunjukkan bahwa penggunaan aplikasi kecerdasan buatan tidak cukup berpengaruh secara signifikan dan positif terhadap kompetensi akademik, sedangkan pada uji F (simultan) menunjukan hasil yang signifikan dan positif hingga hipotesis dapat diterima. Hal ini dibuktikan melalui uji t dan uji F yang mendukung hipotesis, serta menunjukkan bahwa kemudahan penggunaan teknologi berperan penting dalam penerimaan teknologi tersebut oleh mahasiswa. Kesimpulannya, secara simultan aplikasi kecerdasan buatan memberikan dampak positif dalam membantu mahasiswa menyelesaikan tugas dan meningkatkan pemahaman materi, sehingga berkontribusi pada peningkatan kompetensi akademik, sedangkan secara parsial aplikasi kecerdasan buatan tidak memberikan dampak terhadap kompetensi mahasiswa.

Rancang Bangun Sistem Informasi Administrasi Menggunakan Metode Scrum Berbasis Framework Laravel (Studi Kasus: SDN 3 Trebungan)

2025-07-28T11:18:08+07:00

Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem informasi administrasi berbasis web untuk SDN 3 Trebungan, guna mengatasi permasalahan administrasi manual yang rawan kehilangan data, human error, dan tidak real-time. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel 11 dan metode Scrum, yang melibatkan tahapan Product Backlog, Sprint Planning, Daily Scrum, Sprint Review, dan Sprint Retrospective. Perancangan dilakukan menggunakan pemodelan UML (activity, use case, class, sequence), basis data MySQL, serta implementasi antarmuka dengan Blade template. Pengujian sistem dilakukan menggunakan Black-Box Testing untuk memastikan fitur utama seperti login, pengelolaan data (CRUD), transaksi pembayaran, dan pencetakan laporan berjalan sesuai fungsinya. Hasilnya, sistem mampu mengelola data pengguna, siswa, guru, pembayaran, dan laporan keuangan secara real-time, meningkatkan efisiensi dan akurasi administrasi. Laravel 11 memberikan kemudahan pengembangan melalui fitur seperti Artisan, Eloquent ORM, Blade, dan middleware untuk keamanan. Scrum terbukti efektif dalam mendukung pengembangan iteratif dan kolaboratif. Kesimpulannya, sistem ini layak diterapkan di SDN 3 Trebungan dan direkomendasikan untuk dikembangkan lebih lanjut dengan penambahan modul absensi dan fitur backup otomatis.

Perancangan Sistem Informasi Pengelolaan Buku Induk Siswa Berbasis Website

2025-07-28T11:02:52+07:00

Penelitian ini dilakukan di SDI Nurul Manshur dengan merancang sebuah sistem informasi perpustakaan berbasis website dengan tujuan untuk mengatasi masalah dan kebutuhan yang ada di SDI Nurul Manshur. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan sebuah metode yakni metode Extreme Programing (XP) yang mana metode Extreme Programming merupakan salah satu metode agile yang cukup sering digunakan, terutama pada proyek pengembangan aplikasi dalam skala kecil. Hal ini karena metode ini terhitung cukup sederhana dan ringkas namun tetap mengaplikasikan berbagai prinsip agile yang dianggap break through dalam meningkatkan efisiensi serta efektivitas pengerjaan pengembangan perangkat lunak. Selain itu, metode Pengujian sistem informasi yang dibuat ialah menggunakan Black-Box Testing untuk memastikan fitur-fitur yang ada pada website berjalan sesuai kebutuhan yang di inginkan. Black Box Testing adalah metode pengujian perangkat lunak yang berfokus pada fungsionalitas sistem tanpa melihat kode sumber atau struktur internalnya. Kesimpulannya, sistem informasi buku induk siswa berbasis website ini layak di gunakan di SDI Nurul Manshur karena sistem ini sangat membantu dan sesuai dengan kebutuhan terutama pada pengelolaan buku induk siswa yang ada di SDI Nurul manshur.

Pengembangan Media Pembelajaran Multimedia Interaktif Berbasis Adobe Premiere pada Mata Pelajaran Teknik Komputer dan Jaringan

2025-07-29T04:40:56+07:00

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media pembelajaran multimedia interaktif berbasis Adobe Premiere dalam mata pelajaran Teknik Komputer dan Jaringan. Latar belakang penelitian ini adalah terbatasnya penggunaan media pembelajaran yang menarik dan interaktif dalam pembelajaran TKJ di SMKS Tahsinul Akhlaq Kalibagor, Situbondo, yang berdampak pada rendahnya motivasi dan pemahaman peserta didik terhadap materi praktik, khususnya dalam pembuatan kabel UTP tipe straight. Model pengembangan yang digunakan adalah ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation). Tahapan-tahapannya dimulai dari menganalisis kebutuhan peserta didik dan guru, merancang storyboard, mengembangkan video menggunakan Adobe Premiere Pro 2019, menerapkan media dalam proses pembelajaran, dan mengevaluasi kelayakan oleh pakar media, ahli materi, dan peserta didik. Hasil validasi menunjukkan bahwa media yang dikembangkan mendapatkan skor dari ahli materi sebesar 92%, ahli media sebesar 94%, dan uji coba terbatas peserta didik sebesar 89%. Semua skor ini berada dalam kategori "sangat layak" dan dapat digunakan tanpa revisi. Media pembelajaran ini telah terbukti secara signifikan meningkatkan minat peserta didik dalam belajar dan memahami materi TKJ melalui tampilan visual yang menarik dan penyajian materi yang sistematis.

Sistem Informasi Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Metode Extreme Programing Di SDN 3 Trebungan Berbasis Framework Codeigniter

2025-07-29T20:58:55+07:00

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi penerimaan siswa baru di SDN 3 Trebungan menggunakan metode Extreme Programming (XP) dan framework CodeIgniter. Sistem ini dirancang untuk menggantikan proses manual yang selama ini digunakan, yang dinilai kurang efisien dan rawan kesalahan. Metode XP digunakan karena fleksibilitas dan kemampuan iteratifnya dalam pengembangan perangkat lunak, sedangkan CodeIgniter dipilih karena kesederhanaan dan kecepatan dalam pengembangan aplikasi web. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu meningkatkan efisiensi, akurasi, dan transparansi dalam proses penerimaan siswa baru. Selain itu, sistem ini juga mempermudah pihak sekolah dalam mengelola data siswa secara digital dan terintegrasi.

Pengembangan Video Tutorial Berbasis Adobe Premier Pro Pada Materi Dasar- Dasar Teknik Komputer Dan Jaringan Pada SMKN 1 Kendit

2025-08-08T07:40:52+07:00

Perkembangan teknologi informasi memberikan peluang besar untuk meningkatkan kualitas pembelajaran melalui pemanfaatan media berbasis digital. Penelitian ini bertujuan mengembangkan video tutorial menggunakan aplikasi Adobe Premiere Pro sebagai media pembelajaran pada mata pelajaran Dasar Teknik Komputer dan Jaringan di SMKN 1 Kendit. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model pengembangan ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation). Subjek penelitian melibatkan 23 peserta didik kelas X TKJ 1 dan dua validator, yaitu ahli materi dan ahli media. Tahap analisis dilakukan melalui observasi dan wawancara untuk mengidentifikasi permasalahan pembelajaran, di mana metode ceramah dinilai kurang efektif dalam membantu pemahaman peserta didik. Produk yang dikembangkan berupa video tutorial berisi langkah-langkah dasar teknik komputer dan jaringan, disertai visualisasi dan narasi yang mendukung pemahaman konsep. Hasil uji validasi menunjukkan video tutorial memenuhi kriteria kelayakan baik dari aspek materi maupun media. Respon peserta didik menunjukkan peningkatan motivasi belajar dan pemahaman terhadap materi dibandingkan metode konvensional. Penggunaan Adobe Premiere Pro terbukti efektif dalam menghasilkan media pembelajaran yang menarik, interaktif, dan dapat diputar ulang sesuai kebutuhan peserta didik. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pengembangan video tutorial berbasis Adobe Premiere Pro dapat menjadi solusi alternatif dalam meningkatkan efektivitas pembelajaran praktik dasar teknik komputer dan jaringan di SMKN 1 Kendit.

Pengaruh Media Pembelajaran Berbasis Game Edukasi Quizizz Terhadap Motivasi Belajar Peserta Didik

2025-08-08T06:34:36+07:00

Motivasi belajar peserta didik menjadi salah satu faktor penting yang menentukan keberhasilan dalam proses pembelajaran. Namun, hasil observasi di SMK Daarul Aytaam menunjukkan bahwa metode pengajaran yang masih bersifat konvensional cenderung membuat siswa kurang antusias dan pasif dalam mengikuti pelajaran Informatika. Penggunaan media pembelajaran yang inovatif seperti game edukasi Quizizz diyakini dapat memberikan suasana belajar yang lebih interaktif dan menyenangkan. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis pengaruh pemanfaatan Quizizz terhadap peningkatan motivasi belajar siswa. Pendekatan yang digunakan adalah kuantitatif dengan desain pra-eksperimen one group pretest-posttest. Sebanyak 30 peserta didik dipilih sebagai sampel melalui teknik purposive sampling. Pengumpulan data dilakukan menggunakan angket motivasi belajar yang telah diuji validitas dan reliabilitasnya, kemudian dianalisis melalui uji normalitas Shapiro-Wilk dan uji paired sample t-test. Hasil pengujian menunjukkan nilai signifikansi 0,000 < 0,05, yang menandakan adanya perbedaan yang signifikan antara nilai pretest dan posttest. Peningkatan motivasi terlihat pada aspek dorongan internal, ketekunan, serta kesenangan siswa dalam mengikuti pembelajaran. Dengan demikian, penggunaan media pembelajaran berbasis game edukasi Quizizz terbukti mampu menciptakan proses belajar yang lebih menarik, kompetitif, dan efektif dalam mendorong motivasi belajar peserta didik.

Pengaruh Media Pembelajaran Game Bamboozle Terhadap Motivasi Belajar Peserta Didik Pada Mata Pelajaran Informatika Di MA Al-Musyawwir

2025-08-08T06:32:17+07:00

Pendidikan memiliki peran krusial dalam membentuk generasi yang kompeten dan siap menghadapi tantangan di masa depan Penelitian ini bertujuan mengetahui pengaruh pengunaan media pembelajaran game bamboozle terhadap motivasi belajar peserta didik di MA Al-Musyawwir.Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif. Tahap analisis dilakukan melalui uji normalitas, uji homogenitas, uji hipotesis untuk menentukan apakah ada pengaruh media pembelajaran game bamboozle terhadap motivasi belajar peserta didik pada mata pelajaran informatika, uji normalitas peneliti menggunakan teknik sapiro wilk karena sampel dibawah 50. Nilai signifikan dapat dilihat dari kelas eksperimen sebesar 0,140 dan dikelas kontrol sebesar 0,091. Uji normalitas apabila nilai sig > 0,060 maka data dikatakan normal, apabila sig < 0,60 maka data dikatakan tidak normal. maka data dikatakan homogen, jika data sudah homogen maka langkah selanjutnya yakni pengujian uji anova, uji anovah dapat dilihat dari nilai sig < 0,05 maka data dapat diterima. Hasil sig pada levene statistik 0,653> 0,05 dan sig pada anovah 0,033 < 0,05 maka data diterima. Penentuan keputusan dalam uji hipotesis didasarkan pada nilai signifikansi (Sig. 2-tailed) < 0,05 maka Ha diterima. Sig 2 tailed 0,033 < 0,05, Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa penggunaan media pembelajaran game Bamboozle berpengaruh terhadap motivasi belajar peserta didik dalam mata pelajaran Informatika di MA Al-Musyawwir..

Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Isu Korupsi Dana Bencana di Indonesia Menggunakan Metode Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM)

2026-01-02T10:29:56+07:00

Corruption of disaster relief funds and social assistance is a critical issue that undermines social justice and public trust in government integrity in Indonesia. This phenomenon has triggered a massive wave of opinions on social media, necessitating deep computational analysis to objectively understand public perception dynamics. This study aims to implement and evaluate the performance of a Deep Learning algorithm, specifically Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM), in classifying public sentiment related to the issue of disaster fund corruption. The dataset comprises 1,358 textual data points categorized into negative, neutral, and positive sentiments, with a significant dominance of the negative class (926 entries). The proposed model architecture integrates a 300-dimensional embedding layer, a Bi-LSTM layer to capture bidirectional context, and a combination of Global Max Pooling and Global Average Pooling for optimal feature extraction. The experimental results demonstrate that the model achieved an accuracy of 0.75, with a Weighted F1-score of 0.76 and a Macro F1-score of 0.65. Confusion Matrix analysis reveals that the model is highly effective in identifying negative sentiments but faces challenges in distinguishing minority classes due to data imbalance and linguistic ambiguities such as sarcasm. These findings provide deep insights for policymakers regarding public sentiment and demonstrate both the potential and limitations of the Bi-LSTM method in processing informal and sarcastic Indonesian text within the context of political and corruption discourse.

Keywords: Sentiment Analysis, Bi-LSTM, Disaster Fund Corruption, Deep Learning, Natural Language Processing

Perancangan Website Pemesanan Tiket Kolam Renang Karya Muda Dengan Pendekatan Analytical Hierarchy Process (AHP)

2026-01-07T06:08:50+07:00

Perkembangan teknologi informasi mendorong digitalisasi layanan pada berbagai sektor, termasuk sektor jasa rekreasi. Kolam Renang Karya Muda sebagai salah satu fasilitas rekreasi masih menerapkan sistem pemesanan tiket secara manual, yang menimbulkan berbagai permasalahan seperti antrean panjang, keterbatasan informasi, potensi kesalahan pencatatan, serta rendahnya efisiensi pengelolaan data. Penelitian ini bertujuan untuk merancang website pemesanan tiket Kolam Renang Karya Muda dengan mengintegrasikan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) sebagai pendekatan dalam menentukan prioritas fitur sistem. Metode penelitian yang digunakan meliputi observasi, wawancara, studi literatur, analisis kebutuhan sistem, penerapan AHP, dan perancangan sistem menggunakan Unified Modeling Language (UML). Metode AHP digunakan untuk menganalisis preferensi dan kepentingan pemangku kepentingan dalam menentukan prioritas fitur website, yaitu informasi kolam renang, pemesanan tiket secara online, dan pembayaran tiket secara online. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur pemesanan tiket online memiliki prioritas tertinggi, diikuti oleh fitur pembayaran online dan penyediaan informasi kolam renang. Rancangan sistem yang dihasilkan diharapkan mampu meningkatkan efisiensi layanan, akurasi pengelolaan data, serta kualitas pengalaman pengunjung. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem informasi dengan menunjukkan integrasi metode pengambilan keputusan ke dalam tahap perancangan sistem berbasis web pada sektor jasa rekreasi.

Evaluasi Empiris Efektivitas Transformasi Digital pada Layanan Akreditasi Wartawan Pemerintah Daerah

2026-01-01T13:37:40+07:00

Perkembangan teknologi yang semakin pesat telah mendorong meningkatnya tuntutan pada berbagai sektor kehidupan, terutama dalam implementasi digitalisasi pemerintahan. Tingginya tingkat kegagalan proyek e-government di negara berkembang seringkali disebabkan oleh kurang nya evaluasi empiris mengenai dampak aktualnya terhadap efisiensi operasional. Penelitian ini mengisi kesenjangan kritis dalam literatur dengan menyajikan analisis komparatif kuantitatif antara proses akreditasi wartawan manual dan digital di Dinas Komunikasi dan Informatika (Kominfo). Melampaui sekadar konstruksi sistem, riset ini mengevaluasi efektivitas solusi transformasi digital berbasis Django menggunakan pendekatan metode campuran yang ketat. Temuan kami menunjukkan pengurangan waktu pemrosesan yang signifikan secara statistik sebesar 85,2% (dari 42,5 menjadi 6,3 menit, p<0.001) dan peningkatan akurasi data sebesar 92,8%. Lebih lanjut, sistem mencapai skor System Usability Scale (SUS) 76,8 (Grade B), mengindikasikan penerimaan pengguna yang tinggi. Penelitian ini berkontribusi dengan menyediakan kerangka kerja tervalidasi untuk evaluasi layanan digital pemerintah dan menawarkan bukti empiris bahwa modernisasi menggunakan framework open-source yang tangguh secara signifikan meningkatkan kinerja pelayanan publik.

Design and Development of an Android-Based Self-Order System for Operational CRM in Culinary MSMEs

2026-01-07T07:55:54+07:00

Culinary Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) still face challenges in the ordering process, such as manual order recording, long queues, and limited management of order data. These conditions highlight the need for digital transformation to improve operational efficiency and service quality. This study aims to design and develop an Android-based self-order system for culinary MSMEs as a form of ordering process digitalization and as an implementation of operational Customer Relationship Management (CRM). The research method applied is system development, including literature study, requirement analysis, system design, implementation, and testing. The system adopts a client–server architecture, with an Android application as the client and a FastAPI-based backend integrated with a PostgreSQL database. The application allows customers to view menus, add items to a cart, enter customer identity, and place orders independently without user authentication. System testing is conducted using black-box testing to validate functional requirements. The results indicate that the developed self-order system operates properly in supporting digital ordering processes, improving operational efficiency, and facilitating the implementation of operational CRM through structured order data management. This system is expected to serve as a practical solution for culinary MSMEs in managing digital ordering and customer interactions.

Peringkasan Otomatis Risalah Rapat DPR RI Menggunakan IndoNanoT5 dan LongT5 TGlobal

2026-01-07T07:56:16+07:00

Meeting minutes of the Indonesian House of Representatives DPR RI are lengthy, dialogic, and distribute important information across many sections, making it difficult for readers to quickly identify core discussions, decisions, and follow up actions. This study develops and evaluates an abstractive summarization system for 200 DPR RI meeting minutes using a meeting domain based staged training strategy. Domain adaptation is performed through intermediate pre training on the AMI Meeting Corpus translated into Indonesian, followed by fine tuning on the DPR RI minutes dataset. Two approaches are compared. The first approach employs LongT5 with Transient Global Attention TGlobal as an end to end long context model. The second approach uses IndoNanoT5 with chunking and sliding window, a chunk size of 1024 tokens, 127 token overlap, and aggregation of 256 token chunk summaries into a final summary of up to 1024 tokens. Evaluation is conducted using ROUGE 1, ROUGE 2, ROUGE L, and Word F1 metrics. Validation results show that LongT5 TGlobal achieves the best performance after fine tuning, with ROUGE 1 of 0.3031, ROUGE 2 of 0.0924, ROUGE L of 0.1427, and Word F1 of 0.2721. IndoNanoT5 improves after fine tuning, achieving ROUGE 1 of 0.1437, ROUGE 2 of 0.0483, ROUGE L of 0.1098, and Word F1 of 0.1264, but remains affected by context fragmentation and repetition caused by overlap and summary aggregation. This approach supports improved accessibility of legislative meeting information for the public, researchers, journalists, and policymakers in sustainable democratic governance contexts.

Evaluasi Usability Aplikasi GoPay dan DANA Menggunakan Heuristic Evaluation

2025-12-29T23:45:17+07:00

The rapid growth of digital wallet application usage in Indonesia demands high levels of usability, as interface errors can directly impact user security and trust. This study aims to evaluate and compare usability issues in the GoPay and DANA applications using the Heuristic Evaluation method based on Nielsen’s ten principles, focusing on findings with high severity levels (Severity Rating 3). This research employs a descriptive qualitative approach involving three evaluators who performed evaluations based on primary usage scenarios, such as top-ups, fund transfers, payments, and account settings. The evaluation results indicate that GoPay has six findings classified as Major Usability Problems, while DANA has three findings with the same severity level. Critical issues in GoPay primarily relate to a lack of system status transparency, high user cognitive load, limited efficiency in search features, and weak support for help and error handling. Meanwhile, critical findings in DANA include unclear transaction status, inconsistent placement of security features, and a lack of diagnostic feedback during input errors. Comparative analysis shows that although both applications face similar usability problems across several heuristic principles, the characteristics of these weaknesses and their impact on user experience differ. Based on these findings, this study proposes usability improvement recommendations prioritized for high-severity principles to enhance efficiency, convenience, and user trust in utilizing digital wallet applications.

Perancangan Peningkatan Tata Kelola Ti Kliping Digital di Instansi Pemerintahan Menggunakan Pendekatan Manajemen Informasi

2026-01-06T05:55:41+07:00

Transformasi digital dalam sektor pemerintahan menuntut tersedianya tata kelola teknologi informasi (TI) yang efektif untuk mendukung strategi pengelolaan informasi dan pengambilan keputusan berbasis data. Salah satu layanan informasi yang memiliki peran penting adalah sistem kliping digital, yang berfungsi sebagai sarana pemantauan pemberitaan media dan opini publik. Namun pemanfaatan sistem kliping digital di instansi pemerintah sering kali belum didukung oleh tata kelola TI yang matang dan terstandarisasi. Penelitian ini bertujuan untuk menyoroti tingkat kapabilitas tata kelola TI pada sistem kliping digital di lingkungan instansi pemerintah menggunakan kerangka COBIT 2019, dengan fokus pada domain APO01 (Manage the IT Management Framework), APO11 (Manage Quality), dan APO14 (Manage Data). Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain deskriptif-korelasional. Data primer dikumpulkan melalui survei menggunakan kuesioner Skala Likert yang disusun berdasarkan praktik-praktik COBIT 2019 dan disebarkan kepada pegawai yang terlibat langsung dalam pengelolaan kliping digital. Analisis data dilakukan melalui pengukuran tingkat kemampuan dan analisis gap antara tingkat kapabilitas aktual dan tingkat kapabilitas yang diharapkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa domain ketiga COBIT 2019 berada pada tingkat kapabilitas Level 2 (Managed), dengan nilai rata-rata masing-masing sebesar APO01 = 2,54, APO11 = 2,47, dan APO14 = 2,51, sementara tingkat kapabilitas yang diharapkan adalah Level 3 (Established). Temuan ini mengindikasikan adanya kesenjangan tata kelola TI yang perlu ditangani, terutama pada aspek kerangka tata kelola, manajemen kualitas layanan, dan pengelolaan data kliping digital. Penelitian ini memberikan kontribusi teoritis dalam pengembangan kajian tata kelola TI berbasis COBIT 2019 serta kontribusi praktis bagi instansi pemerintah dalam merancang strategi peningkatan tata kelola TI guna mendukung efektivitas dan kelangkaan layanan kliping digital.

Evaluasi Tata Kelola Teknologi Informasi menggunakan Framework COBIT 5 pada MA XYZ Medan

2025-09-22T17:54:50+07:00

Evaluasi terhadap kapabilitas tata kelola teknologi informasi (TI) menjadi langkah strategis untuk memastikan keselarasan antara sistem TI dan tujuan institusi. MA XYZ Medan telah memanfaatkan berbagai platform digital dalam kegiatan operasionalnya, namun belum pernah dilakukan evaluasi terstruktur terhadap efektivitas pengelolaan TI yang diterapkan. Dengan menggunakan kerangka kerja COBIT 5, evaluasi ini dilakukan melalui pengumpulan data primer berupa observasi dan wawancara, kemudian dipetakan melalui tahapan Enterprise Goals, IT-Related Goals, hingga proses-proses COBIT yang relevan. Hasil pemetaan menunjukkan bahwa terdapat 10 proses utama seperti EDM04, APO04, APO05, dan lainnya yang sesuai dengan kondisi aktual di lapangan. Penilaian tingkat kapabilitas mengacu pada standar ISO/IEC 15504 dan menunjukkan bahwa sebagian besar proses berada pada Level 2 (Managed) dan Level 3 (Established). Hal ini mengindikasikan bahwa proses telah dilaksanakan dan terdokumentasi, namun belum seluruhnya distandarisasi atau diukur secara formal. . Untuk mencapai tingkat kapabilitas yang lebih tinggi, dibutuhkan peningkatan pada aspek dokumentasi, pemantauan berkala, serta perencanaan strategis jangka panjang.

Analisis Perbandingan Pengalaman Pengguna Aplikasi MyPertamina dan Shell Asia Menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ)

2025-12-25T15:48:33+07:00

Studi ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan pengalaman pengguna pada aplikasi MyPertamina dan Shell Asia sebagai layanan digital yang mendukung transaksi bahan bakar di SPBU. Pendekatan metode campuran digunakan dengan menggabungkan Kuesioner Pengalaman Pengguna (UEQ) sebagai metode kuantitatif dan wawancara berdasarkan Evaluasi Heuristik Nielsen sebagai metode kualitatif. Data dikumpulkan dari 120 responden di Kota Malang, terdiri dari 60 pengguna MyPertamina dan 60 pengguna Shell Asia. Hasil UEQ menunjukkan bahwa MyPertamina mencapai skor positif di semua dimensi pengalaman pengguna, dengan nilai tertinggi pada kejelasan, efisiensi, dan keandalan, yang mencerminkan kualitas pragmatis yang kuat. Sebaliknya, Shell Asia menunjukkan skor netral hingga negatif, terutama pada dimensi stimulasi dan kebaruan, yang menunjukkan kualitas hedonis yang kurang optimal. Temuan kuantitatif ini diperkuat oleh hasil wawancara, yang mengungkapkan bahwa MyPertamina menawarkan alur penggunaan yang jelas, mekanisme konfirmasi yang efektif, dan notifikasi informatif yang meningkatkan kepercayaan pengguna, sementara Shell Asia menghadirkan desain visual yang menarik tetapi masih menghadapi masalah terkait konsistensi dan kejelasan fitur. Secara keseluruhan, studi ini menyimpulkan bahwa MyPertamina memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik dibandingkan dengan Shell Asia. Temuan ini diharapkan dapat berfungsi sebagai referensi evaluasi bagi pengembang dalam meningkatkan layanan SPBU digital dan sebagai panduan bagi pengguna dalam memilih aplikasi yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka.

Kata kunci : MyPertamina, Shell Asia, Kuesioner Pengalaman Pengguna, Evaluasi Heuristik, Pengalaman Pengguna

Analysis of Color Feature-Based Segmentation and Classification of Fruits Images Using Linear Discriminant Analysis Method

2026-01-08T08:12:45+07:00

This study discusses the analysis of fruit image segmentation and classification based on color features, with bananas and strawberries as the research objects. This study addresses the problem of separating fruit objects from the background and automatically classifying fruit types using simple, efficient, and interpretable color features. The objectives of this study are to analyze the effectiveness of color-based segmentation and evaluate the performance of the Linear Discriminant Analysis (LDA) method in classifying fruit images and analyzing separability between classes. The proposed method includes image pre-processing, segmentation based on a combination of Lab* and HSV color spaces, color feature extraction in the form of average Hue and Saturation values, and classification using Linear Discriminant Analysis. The dataset used consists of images of bananas and strawberries, which are divided into training data and test data. The results show that color-based segmentation effectively separates fruit objects from the background and produces a clear feature distribution between classes. The classification process using LDA produces an accuracy rate of 100% on the test data, indicating that the color features used have high discriminatory power. Based on these results, it can be concluded that the combination of color-based segmentation and the LDA method is effective for fruit image classification and is capable of providing good class separability analysis with low computational complexity.

EVALUATION OF UI/UX IN THE myXL AND myIM3 APPLICATIONS USING THE UEQ+ METHOD (Case Study: Users in Malang)

2025-12-27T11:19:28+07:00

Perkembangan aplikasi layanan telekomunikasi digital telah mendorong penyedia layanan untuk memastikan kualitas Antarmuka Pengguna (UI) dan Pengalaman Pengguna (UX) yang optimal guna memenuhi kebutuhan dan harapan pengguna. Meskipun terdapat banyak pengguna aplikasi layanan telekomunikasi myXL dan myIM3 di Indonesia, masih banyak masalah terkait tampilan antarmuka dan pengalaman pengguna. Studi ini menggunakan pendekatan User Experience Questionnaire Plus (UEQ+) untuk menilai kualitas UI/UX aplikasi myXL dan myIM3 berdasarkan persepsi pengguna di Kota Malang. Sepuluh parameter pengalaman pengguna, yaitu Daya Tarik, Kejelasan, Efisiensi, Keandalan, Stimulasi, Kebaruan, Nilai, Kejernihan, Estetika Visual, dan Kegunaan, diukur menggunakan pendekatan UEQ+. Data yang diperoleh melalui kuesioner daring kemudian dianalisis secara deskriptif, diuji reliabilitasnya, diuji normalitasnya, dan dianalisis menggunakan Importance Performance Analysis (IPA) untuk mengidentifikasi prioritas perbaikan. Hasil menunjukkan bahwa semua parameter UEQ+ pada kedua aplikasi tersebut termasuk dalam kategori pengalaman pengguna yang positif. Aplikasi myXL memperoleh skor rata-rata yang lebih tinggi pada sebagian besar parameter, khususnya Kegunaan dengan skor 1,82 dan Kejelasan dengan skor 1,81, sedangkan aplikasi myIM3 memperoleh skor lebih tinggi pada parameter Kejelasan dengan skor 1,84. Analisis IPA menunjukkan bahwa parameter Kebaruan pada aplikasi myXL dan parameter Stimulasi pada aplikasi myIM3 merupakan prioritas utama untuk peningkatan. Hasil ini diharapkan dapat menjadi dasar pengembangan UI/UX yang lebih sesuai dengan kebutuhan pengguna.

A Pengembangan Chatbot Informasi Kesehatan Ibu dan Anak Jawa Barat Berbasis Hybrid RAG dan TextToSQL

2026-01-09T10:40:24+07:00

The high Maternal Mortality Rate and stunting prevalence in West Java hinder the achievement of SDGs. Information accessibility remains a key constraint as data is scattered in narrative formats within Health Profiles and MCH Books. This study develops a hybrid chatbot based on Retrieval-Augmented Generation (RAG) and Text-to-SQL using the Google Gemini Large Language Model. The system integrates hierarchical chunking, intelligent routing, conversational memory, and automatic data visualization to present factual and statistical information precisely. System evaluation demonstrates high performance: Text-to-SQL reached 93.33% execution accuracy and 85% Router accuracy. In the RAG module, testing on 60 questions yielded scores of 0.990 Faithfulness, 0.883 Context Recall, and 0.950 Answer Relevancy. The system achieved a perfect score of 1.000 for out-of-context handling, proving safety from hallucinations. User Acceptance Testing (UAT) recorded a 80% success rate, where the chart feature was rated significant in aiding data understanding. The study concludes that the hybrid approach effectively enhances health insight accessibility for the public and stakeholders, although complex table extraction requires further optimization.

Blockchain Implementation Using Multi-Signature Approval and Merkle Tree for Election E-Voting System

2026-01-09T10:38:48+07:00

The implementation of conventional general elections in Indonesia still faces significant challenges, including high logistical costs, risks of data manipulation, and a lack of process transparency, which triggers public distrust. This research aims to design a future e-voting system prototype by proposing a Hybrid Voting Framework based on Ethereum blockchain technology and the InterPlanetary File System (IPFS). Scalability and privacy issues are addressed through the integration of the Merkle Tree data structure, where only a 32-byte root value is stored on-chain, while sensitive data is managed off-chain. To mitigate the risk of authority centralization, the system implements a concept from Proof of Authority (PoA) consensus mechanism with a multi-signature approval scheme, requiring the consensus of the majority of validators (>50%) for every administrative action. The test results show that the system is capable of maintaining voting integrity through the one-person-one-vote principle with a stable block creation time of under 10 seconds. Furthermore, the Recent Activity Log and "Verify My Vote" features successfully provide real-time transparency by utilizing event logs from smart contracts. Overall, this prototype proves that the use of blockchain can create a secure, accountable, and efficient voting system, while simultaneously providing maximum privacy protection for voters through robust cryptographic proof.

Perancangan UI/UX Sistem Kerja Praktik menggunakan Design Thinking pada FTI UNMER

2025-12-30T00:03:28+07:00

Pengelolaan praktik kerja (KP) di Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Merdeka Malang (FTI UNMER) masih menghadapi berbagai masalah, termasuk proses administrasi yang belum terintegrasi, penyebaran informasi yang terdesentralisasi, dan kurangnya kejelasan bagi mahasiswa. Kondisi ini berpotensi menyebabkan miskomunikasi, kesalahan prosedural, dan inefisiensi dalam pelaksanaan praktik kerja. Studi ini bertujuan untuk mendesain antarmuka pengguna (UI) dan pengalaman pengguna (UX) Sistem Informasi Pengalaman Kerja berbasis web dengan menerapkan metode Design Thinking sebagai pendekatan yang berorientasi pada kebutuhan pengguna. Metode Design Thinking digunakan melalui lima tahapan utama, yaitu empati, definisi, ide, prototipe, dan pengujian. Pengumpulan data dilakukan melalui studi literatur, observasi, wawancara dengan koordinator magang, dan kuesioner untuk mahasiswa guna mengidentifikasi masalah dan kebutuhan pengguna. Hasil studi berupa prototipe fidelitas tinggi yang dirancang menggunakan Figma dan mencakup fitur-fitur utama seperti rekomendasi lokasi magang, pengiriman dan pengunduhan surat lamaran, buku catatan digital, panduan laporan, pendaftaran seminar magang, dan arsip file terpusat. Evaluasi kegunaan prototipe dilakukan menggunakan metode System Usability Scale (SUS) untuk mengukur kemudahan penggunaan dan kepuasan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa desain UI/UX yang dikembangkan memiliki tingkat kegunaan yang baik dan dapat diterima oleh pengguna. Dengan demikian, penerapan Design Thinking telah terbukti efektif dalam menghasilkan desain UI/UX yang terstruktur dan mudah digunakan untuk Sistem Informasi Kerja Praktik yang memenuhi kebutuhan mahasiswa FTI UNMER.

Analisis Perbandingan CNN, SVM, dan Hybrid CNN-SVM untuk Deteksi Anomali Trafik Jaringan

2025-12-30T00:00:50+07:00

The rapid growth of information technology has significantly increased the volume and complexity of network traffic, leading to cyber security threats that are increasingly dynamic and difficult to detect using traditional security systems. The limitations of signature-based detection systems in identifying new attacks, including zero-day attacks, necessitate the adoption of more adaptive anomaly detection approaches through the utilization of machine learning and deep learning within Network Intrusion Detection Systems (NIDS). This study aims to analyze and compare the performance of Convolutional Neural Networks (CNN), Support Vector Machines (SVM), and a hybrid CNN–SVM model in detecting network traffic anomalies. This research employs a quantitative approach using an experimental method to evaluate the performance of the three models based on the CIC-IDS2017 dataset. The experimental process includes data preprocessing, model development, and performance evaluation using accuracy, precision, recall, F1-score, and confusion matrix metrics. The results indicate that the CNN and SVM baseline models achieve high accuracy levels of 98.85% and 98.66%, respectively, but still exhibit limitations in detecting minority attack classes. The hybrid CNN–SVM model achieves the best performance with an accuracy of 99.41% and a more balanced macro-average recall, indicating improved generalization across classes. The integration of CNN as a feature extractor and SVM as a classifier is proven to be effective in leveraging the complexity of network traffic features while enhancing classification stability. Therefore, the hybrid CNN–SVM approach can be recommended as a more effective and reliable network traffic anomaly detection method compared to single-model approaches in supporting modern network security systems.

Klasifikasi Penyakit Daun Tomat Menggunakan Pengolahan Citra Dan Algoritma Machine Learning

2026-01-08T09:18:58+07:00

Klasifikasi penyakit daun tomat merupakan langkah penting untuk meningkatkan produktivitas pertanian dan meminimalkan kerugian akibat patogen. Penelitian ini bertujuan membandingkan dan mengevaluasi performa algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dalam klasifikasi penyakit daun tomat berbasis pengolahan citra digital. Pipeline penelitian mencakup segmentasi citra berbasis HSV, ekstraksi fitur warna, bentuk, dan tekstur menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Local Binary Pattern (LBP), serta proses klasifikasi. Sistem diimplementasikan dalam bentuk Graphical User Interface (GUI) berbasis MATLAB untuk memudahkan manajemen data latih, pelatihan model, klasifikasi, dan evaluasi performa. Hasil pengujian menunjukkan bahwa SVM mencapai akurasi 92,36%, lebih tinggi dibandingkan Naive Bayes sebesar 79,41%. Kontribusi penelitian ini meliputi analisis komparatif Naive Bayes dan SVM dalam klasifikasi penyakit daun tomat, integrasi fitur warna, bentuk, dan tekstur dalam satu pipeline, dan pengembangan GUI interaktif untuk klasifikasi. Penelitian ini diharapkan dapat mendukung pertanian presisi melalui deteksi penyakit daun tomat yang lebih cepat, akurat, dan efisien.

Penerapan Alat Pengering Terasi Udang Rebon Menggunakan Metode Research And Development

2026-01-08T18:34:20+07:00

Penelitian ini membahas tentang perancangan dan penerapan alat pengering terasi udang rebon otomatis berbasis mikrokontroler ESP32 dengan metode Research and Development (R&D). Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan efisiensi proses pengeringan dan menjaga higienitas produk yang selama ini masih dilakukan secara tradisional dan bergantung pada kondisi cuaca. Alat yang dikembangkan dilengkapi dengan sensor DHT22 untuk membaca suhu dan kelembaban, elemen pemanas 300W sebagai sumber panas, serta kipas DC 12V untuk menjaga sirkulasi udara di dalam box pengering. Sistem bekerja secara otomatis dengan mengatur pemanas dan kipas melalui relay berdasarkan data sensor, sehingga suhu dan kelembaban tetap stabil selama proses pengeringan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa alat ini mampu mengurangi waktu pengeringan dari ±3–4 hari (metode tradisional) menjadi ±8 jam, dengan hasil yang lebih bersih dan konsisten. Penggunaan alat ini diharapkan dapat membantu pelaku UMKM dalam meningkatkan produktivitas dan kualitas produk terasi udang rebon secara efisien, higienis, dan berkelanjutan.

Kata Kunci: pengering terasi, udang rebon, ESP32, DHT22, R&D, otomatisasi, IoT

Penerapan Algoritma Decision Tree (C4.5) dalam Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Sosial

2026-01-12T09:26:30+07:00

The accurate targeting of social assistance recipients is a critical challenge in public policy implementation, particularly in efforts to reduce poverty and social inequality. This study aims to apply the Decision Tree C4.5 algorithm to determine the eligibility of social assistance beneficiaries based on socio-economic data. The research employs a quantitative approach using data mining techniques, where data preprocessing, model construction, and performance evaluation are conducted systematically. The C4.5 algorithm is selected due to its ability to handle numerical and categorical data and to produce interpretable decision rules. The results indicate that the proposed model achieves a high classification performance, with income level emerging as the most influential attribute, followed by household dependents and housing conditions. The generated decision tree provides clear and transparent rules that facilitate understanding of eligibility determination. These findings demonstrate that the C4.5 algorithm is effective not only in terms of accuracy but also in supporting explainable decision-making processes. The study concludes that integrating Decision Tree C4.5 into social assistance management can enhance objectivity, transparency, and policy effectiveness. This research contributes to the development of data-driven decision support systems in the public sector and offers practical insights for improving the accuracy of social assistance distribution.

Pengaruh Media Pembelajaran Canva Terhadap Hasil Belajar Siswa Pada Mata Pelajaran Informatika Kelas X Di SMK KHAMAS

2026-01-11T23:26:50+07:00

Penggunaan media pembelajaran yang efektif sangat berpengaruh terhadap peningkatan hasil belajar siswa. Namun, di SMK Khamas, media pembelajaran yang digunakan masih kurang efektif, sehingga berakibat pada penurunan hasil belajar siswa, terutama dalam mata pelajaran Informatika. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengaruh penggunaan media pembelajaran Canva terhadap hasil belajar siswa kelas X DKV di SMK Khamas. Penelitian ini menggunakan metode eksperimen dengan desain one group pretest-posttest yang melibatkan 21 siswa kelas X DKV sebagai sampel penelitian. Sebelum penerapan media Canva, dilakukan pretest untuk mengukur pemahaman awal siswa, kemudian media Canva digunakan sebagai media pembelajaran, dan setelah itu, dilakukan posttest untuk mengukur perubahan hasil belajar siswa setelah diberi perlakuan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan media Canva memberikan pengaruh positif terhadap hasil belajar siswa. Hasil analisis data menunjukkan adanya peningkatan yang signifikan antara hasil pretest dan posttest. Berdasarkan hasil uji normalitas menggunakan Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-Wilk, data pretest dan posttest menunjukkan distribusi normal. Selanjutnya, uji hipotesis menggunakan paired sample test menunjukkan nilai signifikansi sebesar 0,000, yang lebih kecil dari 0,05, yang berarti hipotesis nol (Ho) yang menyatakan tidak ada perbedaan signifikan antara pretest dan posttest ditolak, dan hipotesis alternatif (H1) yang menyatakan adanya perbedaan signifikan diterima. Rata-rata nilai pretest siswa sebelum penggunaan media Canva adalah 59,52, sedangkan setelah penggunaan media Canva, rata-rata nilai posttest meningkat menjadi 78,57. Dari hasil uji tersebut, dapat disimpulkan bahwa penggunaan media pembelajaran Canva berpengaruh signifikan terhadap peningkatan hasil belajar siswa pada mata pelajaran Informatika di kelas X DKV SMK Khamas. Dengan demikian, penggunaan media Canva sebagai media pembelajaran yang praktis dan inovatif sangat dianjurkan untuk meningkatkan hasil belajar siswa, karena Canva memungkinkan guru untuk menyampaikan materi secara lebih menarik dan interaktif, serta dapat menumbuhkan minat siswa dalam pembelajaran. Penelitian ini menyarankan agar media pembelajaran berbasis teknologi seperti Canva dapat diterapkan secara lebih luas di berbagai sekolah untuk meningkatkan kualitas pendidikan di era digital ini.

Pengembangan Aplikasi Kecerdasan Buatan Untuk Analisis Pasar Produk Online Dan Rekomendasi Peluang Usaha

2025-11-13T12:06:15+07:00

Calon wirausaha kerap menemui kesulitan dalam menganalisis produk pasar daring yang jumlahnya sangat banyak. Aplikasi yang berfungsi untuk menganalisis berbagai produk dari berbagai lokapasar daring Indonesia menjadi tujuan dari hasil penelitian ini. Rekomendasi produk untuk dijual kembali sebagai peluang usaha dibuat sebagai salah satu fitur aplikasi selain dari fitur analisis produk lokapasar daring. Penelitian ini menerapkan metode agile dengan pendekatan siklus pengembangan Extreme Programming (XP) dengan tahapan yang berulang dan efisien. Pengembangan aplikasi melibatkan beberapa kerangka kerja diantaranya Flutter untuk mengembangkan antarmuka pengguna, Python yang berfungsi mengolah data dengan algoritma Random Forest untuk menetapkan hasil analisis, dan SerpApi yaitu pihak ketiga yang menyediakan himpunan data yang diperlukan untuk analisis. Pengujian aplikasi dilakukan pada tahap listening pada siklus metode XP, pengujian dilakukan berulang sampai memenuhi kebutuhan pengguna. Kelebihan aplikasi terletak pada singkatnya waktu yang didapat saat ingin menganalisis suatu kata kunci produk. Aplikasi ini membantu calon wirausahawan menganalisis pasar daring secara cepat, meskipun hasil analisis tetap memerlukan verifikasi riset lanjutan.

Optimasi Strategi Promosi Sekolah SMK melalui Segmentasi Data Siswa Baru dengan Clustering Metode K-Means menggunakan Differential Evolution (DE)

2026-01-08T10:39:23+07:00

SMK XYZ faces challenges in developing effective and efficient promotional strategies to attract prospective new students. Previously, promotional approaches have been general and failed to address the specific needs of different prospective student segments. This research aims to optimize school promotional strategies by analyzing patterns in new student characteristics through data segmentation techniques. The proposed method is K-Means Clustering optimized with the Differential Evolution (DE) algorithm. DE optimization addresses K-Means' sensitivity to initial cluster center initialization, aiming for more stable and optimal segmentation. The data used includes demographic attributes, major interests, registration pathways, and prior school origins of new students from the 2023/2024 cohort. Research results show that the DE-K-Means combination produces more compact clusters (lower within-cluster sum of squares values) compared to standard K-Means. Based on the resulting cluster analysis, three distinct promotional strategies are formulated for each prospective student segment: digital-intensive approaches, partnerships with feeder schools, and highlighting specific major advantages. Implementing these strategies is expected to significantly increase the quality and quantity of new student admissions.

Klasifikasi Tingkat Kedisiplinan Siswa Menggunakan Algoritma Machine Learning: Decision Tree, KNN, dan Naive Bayes

2026-01-12T19:12:25+07:00

Discipline is a crucial factor influencing the effectiveness of learning processes and the quality of graduates in vocational education. SMK Swasta RK Bintang Timur Pematangsiantar maintains records of student attendance and academic performance that have the potential to be analyzed as indicators of student discipline. However, these data have not been optimally utilized as a basis for decision-making to provide early detection of students who are at risk of declining discipline. This research aims to develop a predictive model of student discipline by identifying patterns of attendance and academic achievement using a data mining approach.The study employs the CRISP-DM framework, consisting of business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, and deployment. The dataset includes daily attendance records, semester academic grades, and documented disciplinary behavior used as class labels. Several classification algorithms—Decision Tree (C4.5), KNN, Naive Bayes were implemented to compare model performance. Model evaluation was conducted using confusion matrix, accuracy, precision, recall, and F1-score, with k fold cross-validation.The results show that attendance and academic performance patterns significantly influence the prediction of student discipline levels. The Random Forest algorithm produced the highest performance results, with consistent F1-scores for at-risk student categories. The most influential features include attendance percentage, the number of unexcused absences, and average academic scores. The resulting model is implemented as a decision support prototype dashboard to assist counseling teachers and homeroom teachers in monitoring potential disciplinary violations and planning early intervention. This research is expected to support the development of data-driven discipline monitoring systems in schools and provide practical benefit in preventive actions to improve student behavior quality at SMK Swasta RK Bintang Timur Pematangsiantar.

IPFS–Blockchain-Based Block for Higher Education Diploma Originality

2026-01-08T18:33:09+07:00

Diploma fraud represents serious problem in Indonesian higher education threatening academic integrity. This research aims to design and build BlockIPFS prototype system and implement smart contract for diploma authenticity verification. Research method employs system development with stages including literature study, requirement analysis, three-tier architecture design, prototype construction using React and Node.js, DiplomaNFT smart contract implementation using Solidity, and validation testing. Prototype successfully implemented with architecture separating presentation layer (React), business logic layer (Node.js+Express), and data layer (Ethereum+IPFS). DiplomaNFT smart contract successfully deployed on Ganache with publishData() function for metadata storage, getStudentInfo() for data retrieval, and verifyDiploma() with two-factor verification mechanism using NIM and Diploma ID. System implements three-layer security: IPFS content-addressable storage with CID, blockchain immutability for metadata, and two-factor verification for access control. Testing demonstrates 0% data integrity error rate, 99.50% smart contract gas efficiency, and 100% content availability. Research contributions include cost-effective hybrid blockchain-IPFS architecture implementation, smart contract with dual-struct optimization, and two-factor verification mechanism that drastically improves security compared to single-factor systems.

Penerapan Arsitektur Edge Intelligence Untuk Reduksi Latensi Pada Sistem Pemantauan Internet of Things Lokal

2026-01-13T10:33:48+07:00

Internet of Things (IoT) real-time monitoring systems commonly rely on centralized cloud-based architectures for data processing and management. Although cloud computing offers flexibility and scalability, its dependency on remote servers often leads to latency issues, especially in local network environments with limited bandwidth and unstable internet connectivity. High latency can negatively affect system responsiveness and reduce the effectiveness of real-time decision-making. This study aims to implement an edge intelligence architecture to reduce latency in local Internet of Things-based monitoring systems. The proposed approach shifts part of the data processing and decision-making tasks to edge nodes located closer to data sources. Sensor data are processed locally using threshold-based analysis before being transmitted to the central server for storage and visualization purposes. System performance is evaluated by comparing latency and response time between a fully cloud-based IoT system and an edge intelligence-based system. The experimental results indicate that local data processing at the edge significantly reduces latency and improves system reliability, particularly in local network conditions. Therefore, the edge intelligence architecture is considered an effective solution for enhancing the performance of IoT monitoring systems that require fast and reliable responses.