Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI)
SINTA 5 Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer JUKTISI is a blind peer-reviewed scientific journal that publishes articles in the field of computer systems, information technology, and applied computing studies. e-ISSN: 2963-7104 p-ISSN: 2962-3022 Published 3 Times a Year Journal Description Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) is a scientific journal published by LKP Karya Prima Kursus. This journal provides an academic publication platform for researchers, lecturers, practitioners, and students who focus on the development of computer systems, information technology, information systems, and related applied computing fields. JUKTISI applies a blind peer-review process to maintain the quality, originality, and relevance of each published manuscript. The journal publishes articles three times a year, namely in February, June, and September. Manuscripts may be written in English or Indonesian. Journal Identity Journal Title Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer Initial JUKTISI Subject Area Computer Systems and Information Technology Language English and Indonesian e-ISSN 2963-7104 p-ISSN 2962-3022 Publication Frequency Three times a year DOI Prefix https://doi.org/10.62712/juktisi OAI https://ejurnal.lkpkaryaprima.id/index.php/juktisi/oai Journal URL https://ejurnal.lkpkaryaprima.id/index.php/juktisi Editor in Chief Dr. Muhammad Amin, S.Kom., M.Kom. Publisher LKP Karya Prima Kursus Focus and Scope ✓ Computer systems and computer networks ✓ Information systems and information technology ✓ Software engineering and application development ✓ Database systems and data management ✓ Artificial intelligence and data mining ✓ Cybersecurity and digital technology implementation ✓ Applied computing in education, business, and public services ✓ Digital innovation and applied information technology research For manuscript submission and journal information, please visit: https://ejurnal.lkpkaryaprima.id/index.php/juktisi Register Login
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Sektor UMKM Prioritas Pengembangan di DKI Jakarta Menggunakan Metode SMART
Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) merupakan salah satu sektor yang berperan penting dalam mendukung pertumbuhan ekonomi daerah dan penyerapan tenaga kerja. Berdasarkan data UMKM Provinsi DKI Jakarta tahun 2024, terdapat 298.893 UMKM yang tersebar pada berbagai jenis usaha. Banyaknya jumlah serta keragaman sektor usaha menyebabkan pemerintah daerah menghadapi kendala dalam menentukan sektor UMKM yang perlu diprioritaskan untuk memperoleh program pengembangan secara objektif dan tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk menentukan sektor UMKM prioritas pengembangan di DKI Jakarta menggunakan metode Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART). Kriteria yang digunakan meliputi jumlah UMKM, kontribusi terhadap total UMKM, jumlah pengusaha unik, dan konsistensi kemunculan sektor usaha. Proses pengambilan keputusan dilakukan melalui pembobotan kriteria, normalisasi nilai utilitas, perhitungan nilai preferensi, dan perangkingan alternatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sektor Makanan dan Minuman memperoleh nilai prioritas tertinggi dengan jumlah pelaku usaha sebanyak 135.295 unit atau sebesar 45,27% dari total UMKM yang terdata. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode SMART mampu menghasilkan rekomendasi prioritas sektor UMKM secara objektif, terukur, dan transparan sehingga dapat membantu pemerintah daerah dalam menyusun kebijakan pengembangan UMKM yang lebih efektif.
Copyright (c) 2026 Saskia Amelya, Yaslinda Lizar https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Perancangan Sistem Informasi Tata Kelola Peminjaman Sarana Dan Prasarana Olahraga Berbasis Web Di Dinas Pemuda Dan Olahraga Provinsi Jambi
Pemantauan pekerjaan pada Bidang Sumber Daya Air Dinas PUPR Provinsi Jambi masih dilakukan secara manual sehingga data proyek belum terintegrasi dan informasi progres pekerjaan tidak tersedia secara real-time. Penelitian ini bertujuan merancang Sistem Informasi Pemantauan Pekerjaan berbasis website menggunakan metode Waterfall. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Sistem dimodelkan menggunakan UML dan diuji menggunakan Black Box Testing serta User Acceptance Testing (UAT). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mempermudah pengelolaan data proyek, pemantauan progres pekerjaan, dan penyajian informasi secara lebih efektif dan efisien
Copyright (c) 2026 Serin Fitri Wanti, Yerix Ramadhani https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi Sistem Absensi Pegawai dengan Validasi Multi-Faktor Menggunakan Lokasi dan Dokumentasi Foto
Proses absensi pegawai yang masih dilakukan secara manual sering menimbulkan berbagai permasalahan, seperti kesalahan pencatatan, keterlambatan rekapitulasi data, serta kurang optimalnya pengawasan kehadiran pegawai. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem absensi pegawai berbasis website dengan validasi multi-faktor menggunakan lokasi dan dokumentasi foto di Kantor Desa Sebente. Sistem memanfaatkan teknologi GPS untuk validasi lokasi dan Face API untuk mendeteksi keberadaan wajah sebagai bukti kehadiran. Untuk meningkatkan akurasi data lokasi, penelitian ini menerapkan metode Mean Filtering yang digunakan untuk mengurangi fluktuasi koordinat GPS, sedangkan metode Euclidean Distance digunakan untuk menghitung jarak antara lokasi pegawai dan lokasi kantor. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan teknik pengumpulan data berupa observasi, wawancara, dokumentasi, dan diskusi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil diimplementasikan dan mampu melakukan validasi lokasi serta dokumentasi foto secara otomatis. Berdasarkan pengujian, sistem mampu menentukan validitas kehadiran sesuai radius yang ditetapkan sehingga dapat meningkatkan akurasi data kehadiran, mengurangi potensi kecurangan, serta mendukung pengelolaan absensi yang lebih efektif, efisien, dan transparan.
Copyright (c) 2026 Veronika Devi, Santi Thomas https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Strategi Konten Instagram @Kampuszone dalam Mendapatkan Engagement Rate Menggunakan Metode IPA (Importance Performance Analysis)
Perkembangan media sosial mendorong pengelola konten digital untuk menyusun strategi yang terukur guna meningkatkan keterlibatan audiens. Penelitian ini bertujuan menganalisis strategi konten Instagram @KampusZone berdasarkan tingkat kepentingan dan kinerja delapan indikator menggunakan metode Importance Performance Analysis (IPA), sekaligus menyusun rekomendasi strategis berdasarkan hasil pemetaan kuadran. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan teknik purposive sampling terhadap 100 responden dari total 234.000 pengikut akun @KampusZone, yang ditentukan menggunakan rumus Slovin dengan margin of error 10%. Data dikumpulkan melalui kuesioner daring menggunakan skala Likert 1 sampai 5 dan dianalisis menggunakan diagram kartesius IPA. Hasil penelitian menunjukkan nilai rata-rata kinerja keseluruhan = 3,841 dan kepentingan = 4,046, dengan distribusi delapan indikator di tiga kuadran. Tidak ada indikator di kuadran I. Empat indikator masuk kuadran II, yaitu kualitas visual, keunikan/kreativitas konten, kejelasan caption, dan kesesuaian format. Tiga indikator masuk kuadran III, yaitu kesesuaian topik, konsistensi unggahan, dan interaktivitas konten. Satu indikator masuk kuadran IV, yaitu kejelasan informasi. Temuan ini menunjukkan bahwa @KampusZone perlu mempertahankan kekuatan di kuadran II dan mengoptimalkan indikator di kuadran III melalui strategi konten yang lebih terencana dan interaktif.
Copyright (c) 2026 Neni Anggreni Arofah, Haris Satriyawan https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi Ensemble Learning untuk Multi-Step Time Series Forecasting Harga Bitcoin dan Emas Menggunakan XGBoost, Gradient Boosting dan Random forest
Prediksi harga aset keuangan seperti Bitcoin dan emas merupakan salah satu tantangan dalam analisis data keuangan karena pergerakannya yang dinamis dan sulit diprediksi. Penelitian ini mengimplementasikan metode ensemble learning yang terdiri dari Random Forest, Gradient Boosting, dan XGBoost untuk memprediksi harga Bitcoin dan emas menggunakan pendekatan multi-step time series forecasting. Dataset diperoleh dari Yahoo Finance untuk periode 2021–2026 dan diproses menggunakan 59 fitur teknikal yang mencakup indikator momentum, volatilitas, tren, dan pola candlestick. Target regresi ditransformasikan ke dalam bentuk log-return untuk meningkatkan stabilitas model terhadap pergeseran skala harga (distribution shift), sementara arah pergerakan harga diprediksi menggunakan model klasifikasi biner. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Random Forest menghasilkan performa regresi terbaik pada kedua aset. Pada data Bitcoin diperoleh MAE sebesar 1.541,79, RMSE sebesar 2.130,74, MAPE sebesar 1,6850%, dan R² sebesar 0,9858. Pada data emas diperoleh MAE sebesar 55,64, RMSE sebesar 83,58, MAPE sebesar 1,2957%, dan R² sebesar 0,9825. Untuk klasifikasi arah pergerakan harga, Gradient Boosting menghasilkan akurasi tertinggi pada Bitcoin sebesar 50,00%, sedangkan Random Forest menghasilkan akurasi terbaik pada emas sebesar 53,75% dengan Recall sebesar 71,01%. Selain itu, dilakukan simulasi prediksi harga 7 hari ke depan menggunakan pendekatan recursive forecasting.
Copyright (c) 2026 Leo Kanda Prayoga, Deasy Purwaningtias, Ali Mustopa https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Pipeline Ekstraksi Adaptif untuk Otomatisasi Administrasi Kependudukan Sistem Informasi Desa
Administrasi kependudukan di tingkat desa masih banyak bergantung pada pengetikan ulang data Kartu Keluarga secara manual sehingga lambat dan rentan kesalahan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan PEDEs, sistem informasi desa berbasis web yang mengotomatisasi ekstraksi data Kartu Keluarga dari berkas PDF melalui pipeline ekstraksi adaptif. Sistem menganalisis struktur internal berkas PDF, lalu memilih jalur teks bila tersedia lapisan teks digital atau jalur visual dengan pra-pemrosesan citra bila berkas hanya berupa hasil pemindaian, kemudian melakukan ekstraksi dokumen semantik untuk menghasilkan data terstruktur berformat JSON. Stabilitas proses dijaga melalui sistem antrian dan pembatasan laju, sedangkan keakuratan dijaga melalui sanitasi otomatis dan verifikasi operator. Sistem dibangun menggunakan Laravel, Inertia.js, dan React serta memanfaatkan layanan Groq sebagai mesin ekstraksi semantik. Pengujian fungsional black-box terhadap 24 skenario seluruhnya berstatus sesuai. Pengujian akurasi pada 17 dokumen menghasilkan precision 92,00% dan F1-score rata-rata 85,44%, dengan 98,59% pada PDF digital dan 96,38% pada PDF hasil pemindaian. Dibandingkan proses manual, sistem memangkas waktu pemrosesan dari 120 detik menjadi 10 detik per dokumen (91,67%). Hasil ini menunjukkan pipeline ekstraksi adaptif mampu mempercepat administrasi kependudukan desa sekaligus menekan human error.
Copyright (c) 2026 Reza Ikhsanda, Wahyu Nugraha, Rabiatus Saadah https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Informasi Stok Bahan Baku Berbasis Web Framework Laravel Pada Cafe 1/2 Kopi Tiam Sepakat
Permasalahan fundamental yang dialami oleh Cafe 1/2 Kopi Tiam Sepakat adalah pengelolaan manajemen persediaan bahan baku yang masih bergantung sepenuhnya pada pencatatan manual menggunakan medium buku besar konvensional. Pendekatan usang ini memicu serangkaian kendala operasional, mulai dari tingginya probabilitas kesalahan pencatatan oleh staf (human error), kesulitan pihak manajerial dalam melacak jumlah sisa stok fisik aktual secara cepat dan presisi, hingga risiko fatal berupa kehilangan atau kerusakan dokumen fisik yang mengacaukan audit bulanan. Sebagai solusi komprehensif, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sebuah Sistem Informasi Stok Bahan Baku terkomputerisasi berbasis web dengan memanfaatkan Framework Laravel dan pangkalan data MySQL. Metodologi yang diaplikasikan dalam pengembangan perangkat lunak ini adalah model Waterfall klasik yang sistematis. Proses validasi kelayakan sistem dieksekusi melalui metode Black-Box Testing untuk menguji fungsionalitas logika, dan User Acceptance Test (UAT) untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna. Hasil pengujian Black-Box mengonfirmasi bahwa seluruh fitur beroperasi tanpa kecacatan (bug-free). Selanjutnya, evaluasi UAT yang melibatkan 12 responden internal kafe mencatatkan skor empiris sebesar 531 dari total 565 poin, yang menghasilkan persentase kelayakan absolut sebesar 94,63%. Angka ini membuktikan bahwa perangkat lunak yang dibangun masuk ke dalam kategori sangat layak dan secara efektif berhasil mengotomatisasi sirkulasi logistik, mengeliminasi kesalahan entri data melalui fitur Preset Barang, serta mengamankan jejak manipulasi data melalui penerapan Log Aktivitas (Audit Trail).
Copyright (c) 2026 Rasyid Abdur, Windi irmayani, Muhammad Ifan Rifani Ihsan https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Rancang Bangun Voice Internet Protocol (VoIP) Menggunakan Trixbox di Asrama Nurul Qoni’
Perkembangan teknologi komunikasi berbasis jaringan komputer telah mendorong penggunaan Voice over Internet Protocol (VoIP) sebagai alternatif sistem telepon konvensional yang lebih efisien dan ekonomis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem VoIP menggunakan Trixbox sebagai Private Branch Exchange (PBX) server pada lingkungan Asrama Nurul Qoni. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan tahapan meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, instalasi dan konfigurasi Trixbox, konfigurasi client menggunakan aplikasi Zoiper, serta pengujian sistem. Teknik pengumpulan data dilakukan melalui observasi, studi literatur, eksperimen, dan dokumentasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa server Trixbox berhasil diimplementasikan dan seluruh client dapat melakukan registrasi SIP dengan baik. Pengujian panggilan antar extension menunjukkan komunikasi suara dapat berlangsung secara real-time dengan kualitas suara yang jernih dan koneksi yang stabil. Selain itu, sistem mampu mendukung komunikasi internal dengan biaya yang lebih rendah dibandingkan sistem telepon konvensional. Berdasarkan hasil implementasi dan pengujian, dapat disimpulkan bahwa VoIP berbasis Trixbox merupakan solusi komunikasi yang efektif, mudah dikelola, dan layak diterapkan untuk mendukung kebutuhan komunikasi internal di lingkungan Asrama Nurul Qoni
Copyright (c) 2026 Lu’luul Maulidya Nova, Sitti Ainurrofiqotul Annisa, Siti Nabilatul Hoiroh, Halifatus Anisa, Abdus Samad Samad https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Perbandingan Metode Support Vektor Machine dan Random Forest untuk Analisis Sentimen Ulasan Adapundi dan Kreditpintar di Google Playstore
Layanan pinjaman online (pinjol) seperti AdaPundi dan KreditPintar menghasilkan ribuan ulasan pengguna di Google Play Store yang bersifat tidak terstruktur, sehingga sulit dianalisis secara manual untuk memahami persepsi publik. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan kedua aplikasi tersebut, serta mengidentifikasi kata kunci yang membentuk sentimen positif dan negatif. Data dikumpulkan melalui scraping sebanyak 4.998 ulasan, dibersihkan menjadi 2.739 baris, dan diberi label sentimen berdasarkan rating (1–3 negatif, 4–5 positif), menghasilkan proporsi 69,19% positif dan 30,81% negatif. Pra-pemrosesan teks dilakukan melalui sepuluh tahap dengan modifikasi khusus berupa proteksi kata negasi, menghasilkan 2.695 data bersih yang selanjutnya diekstraksi menjadi fitur TF-IDF (matriks 2.695×1.204, sparsity 99,48%). Ketidakseimbangan kelas ditangani melalui class_weight='balanced' tanpa SMOTE. Hasil pengujian pada data uji menunjukkan SVM kernel RBF memperoleh akurasi 87,76%, F1-Score 0,8794, dan MCC 0,7276, mengungguli Random Forest yang memperoleh akurasi 86,64%, F1-Score 0,8670, dan MCC 0,6919, meskipun Random Forest mencatat ROC-AUC lebih tinggi (0,9216 berbanding 0,9077). Validasi 5-fold cross validation menguatkan temuan ini secara konsisten. Perbandingan kedua aplikasi menunjukkan AdaPundi memperoleh sentimen lebih positif (74,4%) dibandingkan KreditPintar (63,8%), dengan kata "tolak" menjadi penanda khas keluhan pada KreditPintar terkait penolakan pengajuan pinjaman.
Copyright (c) 2026 Lupias, Panny Agustia Rahayuningsih, Muhammad Rezki https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Mobile Banking Bank Kalbar Menggunakan Algoritma Svm Random Forest dan Naive Bayes
Perkembangan dalam layanan perbankan seluler telah meningkatkan jumlah ulasan pengguna di platform seperti Google Play Store, yang menyimpan data berharga terkait kepuasan dan keluhan dari nasabah. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisis sentimen dari ulasan pengguna aplikasi mobile banking Bank Kalbar dengan memanfaatkan tiga algoritma machine learning untuk klasifikasi, yaitu Support Vector Machine (SVM), Random Forest, dan Naive Bayes, yang diterapkan dengan representasi fitur berbasis TF-IDF. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup 2.923 ulasan yang diperoleh melalui web scraping dan secara otomatis diberi label melalui model LLaMA 3.1 8B Instant menggunakan Groq API ke dalam tiga kategori sentimen: positif (49,3%), negatif (41,2%), dan netral (9,5%). Ketidakseimbangan dalam distribusi kelas ditangani dengan metode SMOTE, sedangkan optimisasi hyperparameter dilakukan dengan teknik GridSearchCV menggunakan Stratified 5-Fold Cross Validation. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa SVM berperforma sebagai model paling unggul dengan akurasi 87,52%, F1-Weighted 86,80%, dan F1-Macro 79,59%, diikuti oleh Naive Bayes (85,98%) dan Random Forest (85,47%). Namun, analisis statistik McNemar mengindikasikan bahwa perbedaan kinerja di antara ketiga model tidak signifikan secara statistik (p > 0,05), yang menunjukkan bahwa ketiga algoritma ini memiliki kemampuan generalisasi yang setara pada dataset ini. Tantangan utama yang teridentifikasi adalah rendahnya tingkat recall pada kelas netral (41–46%) disebabkan oleh ketidakseimbangan data. Hasil dari penelitian ini memberikan wawasan yang jelas mengenai pola sentimen dari pengguna aplikasi mobile banking Bank Kalbar dan dapat menjadi referensi bagi manajemen untuk meningkatkan kualitas layanan digital, terutama dalam hal stabilitas aplikasi dan kemudahan akses.
Copyright (c) 2026 Theofilus BA, Panny Agustia Rahayuningsih, Muhammad Rezki https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Optimasi Hyperparameter Gradient Boosting Menggunakan RandomizedSearchCV untuk Prediksi Harga Rumah di Wilayah Jabodetabek
Backlog perumahan di Jabodetabek yang tembus 2,93 juta unit bikin kebutuhan sistem prediksi harga rumah yang akurat jadi makin penting, supaya masyarakat dan pengembang bisa ambil keputusan jual-beli properti dengan lebih terukur. Penelitian ini mencoba membandingkan performa enam algoritma machine learning, yaitu Ridge Regression, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, Artificial Neural Network (ANN) Backpropagation, dan Deep Neural Network (DNN), untuk memprediksi harga rumah di Jabodetabek menggunakan dataset open source dari Kaggle berisi 3.553 data. Tahapan penelitian meliputi eksplorasi data, penanganan missing value, penghapusan outlier dengan metode Interquartile Range (IQR), rekayasa fitur, encoding, standardisasi, pelatihan model dengan validasi silang 10-fold, serta penyetelan hyperparameter menggunakan Randomized Search. Hasil pengujian pada 571 data uji (20%) menunjukkan model Gradient Boosting yang sudah disetel (tuned) memberikan performa paling bagus dengan R² 93,06%, MAE Rp265.951.001, RMSE Rp480.524.642, dan MAPE 13,42%, mengungguli XGBoost (R² 92,33%), Random Forest (R² 91,23%), ANN Backpropagation (R² 86,70%), DNN (R² 86,37%), dan Ridge Regression (R² 85,65%). Hasil ini juga lebih tinggi dibandingkan penelitian-penelitian acuan sebelumnya yang memakai algoritma serupa pada dataset yang sama. Penelitian ini memberi kontribusi berupa perbandingan yang lebih lengkap antara algoritma berbasis pohon keputusan, regresi linear teregularisasi, dan jaringan saraf tiruan untuk kasus prediksi harga properti di kawasan urban Indonesia
Copyright (c) 2026 Baka Dayla Mahaga Br Tarigan, Muhammad Iqbal, Mia Rosmiati https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Pengembangan Sistem Deteksi Stunting Balita Berbasis Web Menggunakan Pendekatan OOAD dan Standar Z-Score WHO
Masalah utama penelitian ini adalah tingginya prevalensi stunting balita di Indonesia yang mencapai 19,8 persen pada tahun 2024 serta kurangnya sistem pemantauan gizi digital yang dibangun dengan rekayasa perangkat lunak terstruktur. Solusi yang ditawarkan dari permasalahan tersebut adalah pengembangan platform StanGuard yaitu sebuah sistem informasi deteksi dini stunting berbasis web. Tujuan penelitian ini adalah merancang dan mengembangkan sistem deteksi stunting yang akurat menggunakan pendekatan Object-Oriented Analysis and Design atau OOAD. Pendekatan OOAD dipilih untuk memastikan arsitektur perangkat lunak yang modular dan terukur. Penentuan status gizi pada sistem ini diintegrasikan langsung dengan algoritma perhitungan berstandar Z-Score dari World Health Organization guna menjamin keakuratan hasil diagnosis awal. Pengujian fungsionalitas sistem dilakukan melalui metode Black-box Testing menggunakan teknik Equivalence Partitioning dan Boundary Value Analysis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem beroperasi dengan tingkat keberhasilan 100 persen dalam memvalidasi input pengguna serta mengelola rentang nilai batas usia balita antara 0 hingga 60 bulan secara presisi. Sistem ini berhasil mengklasifikasikan status gizi secara valid sesuai parameter medis. Penggabungan metode OOAD dan algoritma Z-Score WHO terbukti menciptakan sistem pemantauan yang efisien untuk mendukung percepatan penurunan stunting
Copyright (c) 2026 Ahyath, Muhammat Zahrani2, Alfitra Rayadi, Sbastyan Gilberth Zhafif Arnowo, Widiatry https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Deteksi Penyakit Bercak Daun (Cercospora) pada Tanaman Cabai Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Cabai (*Capsicum annuum* L.) termasuk tanaman hortikultura yang memiliki peran penting dalam bidang pertanian Indonesia karena nilai komersial yang tinggi serta tingkat konsumsi yang terus meningkat. Tantangan utama yang kerap kali muncul pada pembudidayaan cabai ialah adanya infeksi patogen bercak daun yang dipicu oleh jamur *Cercospora capsici*. Infeksi penyakit tersebut dapat menurunkan kualitas tanaman dan mengurangi hasil produksi apabila tidak segera dikenali dan ditangani. Proses identifikasi yang dilakukan secara konvensional masih mengandalkan pengamatan visual sehingga membutuhkan waktu serta tingkat keahlian tertentu. Guna menyelesaikan kendala tersebut, studi ini merancang metode identifikasi gejala sakit pada daun cabai memanfaatkan teknik pemrosesan gambar digital dengan memanfaatkan metode *Convolutional Neural Network* (CNN). Data yang digunakan berupa kumpulan gambar daun cabai yang telah melalui tahapan pengumpulan, pelabelan, serta pembagian data menjadi set pelatihan dan validasi. Model yang dibangun kemudian dilatih untuk membedakan daun sehat dan daun yang terindikasi penyakit bercak daun. Berdasarkan hasil evaluasi, model CNN mampu mengidentifikasi karakteristik visual penyakit dengan performa yang memuaskan. Oleh karena itu, sistem yang diusulkan dapat dimanfaatkan sebagai solusi pendukung dalam proses deteksi dini penyakit tanaman cabai sehingga membantu petani mengambil tindakan penanganan secara lebih cepat, tepat, dan efisien.
Copyright (c) 2026 Riski Rudiansah, Abdul Hadi, Aryansyah, Hendra Supendar, Riza Fahlapi https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Evaluasi Leakage-Aware dan Imbalance-Sensitive pada BiLSTM dan Machine Learning Klasik untuk Klasifikasi Arah Pergerakan Harga Emas ANTAM
ANTAM gold is a widely used hedging instrument among Indonesian investors, yet determining the right moment to transact remains difficult because of its volatile and non-linear price movements. Several prior studies have reported near-perfect predictive accuracy; however, such results frequently stem from evaluation procedures that are prone to data leakage and therefore do not reflect genuine generalization ability. This study develops a leakage-aware and imbalance-sensitive evaluation framework for classifying the directional movement of ANTAM gold prices. Daily price data from 2010 to 2025 (5,751 samples) are transformed into 14 technical features—comprising lagged log-returns, volatility, momentum, moving-average ratios, and RSI—and labelled according to the sign of the five-day forward return. A Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) model is benchmarked against Random Forest, Decision Tree, and a majority-class baseline using five-fold walk-forward validation with purging and train-only feature scaling. Performance is assessed through Balanced Accuracy, Macro-F1, the Matthews Correlation Coefficient (MCC), ROC-AUC, and PR-AUC. All classifiers outperform the majority baseline, with Decision Tree attaining the highest Macro-F1 of 0.534, followed by Random Forest (0.510) and BiLSTM (0.497), and a best MCC of 0.074. These findings indicate limited but real directional predictability and confirm that rigorous evaluation yields markedly more conservative and credible performance estimates than the inflated accuracies claimed in earlier work.
Copyright (c) 2026 Juni Ismail, Randi Sumitro, Juliana Rotua Pasaribu, Elida Madona Siburian, Renovand Mikael Situmorang https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Pendukung Keputusan Triase Poliklinik Menggunakan Pendekatan Hybrid K-Means Clustering dan Rule-Based
Delays in the emergency department triage process often precipitate severe clinical deterioration, exposing a critical vulnerability in orthodox healthcare management. While the proliferation of Machine Learning (ML) promises computational efficiency, purely unsupervised models like K-Means frequently misclassify extreme clinical anomalies due to the dominance of imbalanced historical data. This study engineered a Clinical Decision Support System (CDSS) utilizing a hybrid architecture that synthesizes K-Means clustering with a deterministic rule-based heuristic. Operating on a simulated medical dataset extracting variables such as age, heart rate, body temperature, and oxygen saturation (SpO2), the methodology standardized feature weights before executing a dual-layer validation. The system intercepts life-threatening parameters (e.g., SpO2 < 90%) through pre-defined clinical thresholds, bypassing algorithmic bias, while delegating stable cases to the spatial grouping logic of K-Means. Empirical testing on simulated triage scenarios demonstrated that the hybrid model eradicated the critical misclassification inherent in standalone unsupervised algorithms, achieving absolute alignment with the Emergency Severity Index (ESI) standards. The resultant cross-platform application, deployed via a Flutter desktop interface and a Python-Flask backend, operationalizes this logic to minimize human error and drastically reduce diagnostic response time.
Copyright (c) 2026 Khoeruddin, Farhan Hidayat, Khoirul Yudi, Hendra Supendar, Riza Fapihla https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Rancang Bangun Infrastruktur IP-PBX Trixbox Berbasis Virtual Machine Di Universitas Ibrahimy
This study designs and implements a voice communication infrastructure based on Internet Protocol Private Branch Exchange (IP-PBX) using Trixbox in a Virtual Machine environment at Universitas Ibrahimy. The problem addressed is the need for efficient, manageable, and stable internal communication without increasing physical device requirements. The research method includes needs analysis, network topology design, virtual server installation, SIP extension configuration, and quality testing using Quality of Service (QoS) parameters. The implementation results show that Trixbox runs stably on a virtual server and supports effective communication among clients. QoS testing produced an average latency of 18.4 ms, jitter of 2.3 ms, packet loss of 0%, Mean Opinion Score (MOS) of 4.2, and a call setup time of 0.6 seconds. These values indicate that the system is in a very good category and is feasible as an internal campus communication solution. Keywords: VoIP, Trixbox, IP-PBX, Virtual Machine, QoS, Universitas Ibrahimy.
Copyright (c) 2026 Keliana Khamisah, Abdus Somad, Elfina Eldiavani, Manda Nuria Suhailatin Najwa, Mamluatur Rizkiyatul Nafiah https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Informasi Terpadu Berbasis Web Mendukung Keterbukaan Publik pada PT. Mitra Aneka Rezeki Kab Kubu Raya
PT. Mitra Aneka Rezeki (PT MAR) merupakan perusahaan perkebunan yang berlokasi di Kabupaten Kubu Raya, Kalimantan Barat. Perusahaan ini menghadapi tantangan dalam mengelola berbagai kebutuhan layanan secara terintegrasi, termasuk penyebaran informasi berita, kegiatan, pengajuan proposal, permohonan magang, dan publikasi lowongan pekerjaan. Sistem yang berjalan saat ini masih manual dan terpisah, mengakibatkan keterlambatan informasi, kurangnya transparansi, dan efisiensi administratif yang rendah. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem informasi terpadu berbasis web yang mampu mengintegrasikan lima modul utama: manajemen berita dan kegiatan, informasi layanan, pengajuan proposal, permohonan magang, dan publikasi lowongan pekerjaan. Metodologi yang digunakan adalah pengembangan perangkat lunak dengan model Waterfall, didukung oleh observasi, wawancara, dan studi literatur untuk pemahaman kebutuhan yang mendalam. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem berhasil mengintegrasikan kelima modul dengan fitur-fitur seperti pelacakan status pengajuan, unggah dokumen, penyimpanan data terpusat, dan antarmuka yang ramah pengguna. Sistem ini terbukti meningkatkan transparansi layanan, mempercepat proses administrasi, dan memperkuat citra profesionalisme perusahaan di mata publik. Kesimpulan penelitian menunjukkan bahwa digitalisasi layanan melalui sistem informasi terpadu berbasis web yang dirancang sesuai kebutuhan spesifik organisasi mampu memberikan dampak signifikan terhadap peningkatan efisiensi operasional dan kepercayaan stakeholder.
Copyright (c) 2026 Cical Zikra WQ Sanjaya Sanjaya, Windi Irmayani, Muhammad Ifan https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisa Komparatif MobileNetV2 dan EfficientNetB0 Berbasis Fine-Tuning dan Data Augmentation untuk Klasifikasi Penyakit Daun Pisang
Penyakit daun pisang merupakan salah satu faktor yang dapat menurunkan produktivitas tanaman pisang dan menyebabkan kerugian ekonomi bagi petani. Identifikasi penyakit secara manual memerlukan waktu serta bergantung pada keahlian pengamat, sehingga diperlukan sistem otomatis yang mampu melakukan klasifikasi penyakit secara cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan menganalisis performa model transfer learning MobileNetV2 dan EfficientNetB0 dalam klasifikasi penyakit daun pisang menggunakan dataset BananaLSD yang terdiri atas empat kelas, yaitu Healthy, Cordana, Pestalotiopsis, dan Sigatoka. Penelitian dilakukan melalui delapan skenario eksperimen yang mengombinasikan penerapan fine-tuning dan data augmentation untuk mengetahui pengaruhnya terhadap performa model. Model terbaik selanjutnya dibandingkan menggunakan empat optimizer, yaitu Adam, AdamW, RMSprop, dan SGD. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, F1-score, serta confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi EfficientNetB0 dengan fine-tuning, data augmentation, dan optimizer Adam menghasilkan performa terbaik dengan nilai accuracy sebesar 97,89%, precision 98,58%, recall 97,89%, dan F1-score 98,00%. Model terbaik kemudian diimplementasikan menggunakan FastAPI dan diintegrasikan dengan aplikasi bergerak berbasis FlutterFlow sehingga mampu melakukan klasifikasi penyakit daun pisang secara real-time. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi arsitektur, strategi pelatihan, dan optimizer yang tepat mampu meningkatkan performa klasifikasi serta menghasilkan prototipe aplikasi yang dapat mendukung identifikasi awal penyakit daun pisang secara cepat, akurat, dan mudah digunakan.
Copyright (c) 2026 Wadzifa Wadzifa, Deasy Purwaningtias, Ali Mustopa https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Perancangan Website SMK Negeri 1 Hiliserangkai sebagai Media Peningkatan Efektivitas Layanan Informasi Sekolah
Keterbatasan media informasi konvensional yang selama ini digunakan oleh SMK Negeri 1 Hiliserangkai, berupa papan pengumuman dan brosur fisik, menyebabkan jangkauan penyebaran informasi sekolah kepada masyarakat sangat terbatas. Di samping itu, proses penerimaan peserta didik baru yang masih mensyaratkan kehadiran fisik calon pendaftar turut mempersempit aksesibilitas layanan pendidikan bagi masyarakat di kawasan terpencil Kabupaten Nias. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sebuah website berbasis PHP, HTML, CSS, JavaScript, dan MySQL menggunakan metode pengembangan Waterfall guna mentransformasi sistem informasi sekolah yang manual menjadi platform digital yang terintegrasi. Artefak yang dihasilkan memuat delapan halaman publik, mencakup formulir Seleksi Penerimaan Murid Baru (SPMB) secara daring dan fitur verifikasi kelulusan berbasis NISN, serta panel administrasi dengan sembilan menu pengelolaan konten. Pengujian fungsionalitas menggunakan metode Black Box Testing terhadap sepuluh skenario uji menunjukkan tingkat keberhasilan seratus persen, di mana seluruh fitur dinyatakan valid. Evaluasi usability mengungkapkan bahwa antarmuka sistem bersifat intuitif dan mudah dipelajari oleh pengguna dari berbagai latar belakang. Perbandingan kondisi sebelum dan sesudah implementasi membuktikan adanya peningkatan signifikan pada keterjangkauan informasi, efisiensi proses SPMB, dan akurasi pengelolaan data pendaftar. Temuan penelitian ini sejalan dengan kajian-kajian terdahulu yang menegaskan relevansi digitalisasi sistem informasi sebagai solusi bagi sekolah-sekolah di daerah yang masih mengandalkan media konvensional.
Copyright (c) 2026 Mizael Fredrick Evrizen Telaumbanua, Valen Kurnia Mendrofa, Meiman Herdiyanto Waruwu, Jurisman Waruwu https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Pemeringkatan Resume Berbasis LLM untuk Seleksi Kandidat PT Triputra Khatulistiwa
Proses screening resume pada PT. Triputra Khatulistiwa, sebuah perusahaan jasa ekspedisi dan logistik di Kalimantan Barat dengan cakupan operasional di 14 kabupaten/kota, masih dilakukan secara sepenuhnya manual oleh tim HR yang terbatas. Rata-rata jumlah pelamar mencapai 20 orang per periode rekrutmen dengan waktu screening 3 hingga 7 hari kerja, sehingga rentan terhadap inkonsistensi penilaian antar evaluator dan bias subjektif. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem pemeringkatan resume berbasis web bernama SmartLoker yang mengintegrasikan Large Language Model (LLM) untuk mengotomatisasi proses seleksi kandidat. Sistem dikembangkan menggunakan metode waterfall dengan pemodelan UML (use case, activity, entity relationship diagram, dan sequence diagram), dibangun menggunakan framework Nuxt 3 (Vue 3) dengan basis data MySQL melalui ORM Prisma. Integrasi LLM menggunakan model GPT-4o-mini melalui layanan Sumopod yang kompatibel dengan OpenAI, dengan pendekatan two-stage prompting, yaitu ekstraksi informasi resume dan penilaian berbobot terhadap kriteria kesesuaian skill, pengalaman, dan pendidikan. Sistem melibatkan empat peran pengguna (Super Admin, Admin, HR, dan Pelamar) serta dilengkapi fitur analisis jejak digital, perankingan kandidat berbasis AI, penjadwalan wawancara, dan notifikasi otomatis melalui email dan WhatsApp. Pengujian dengan metode black box terhadap 26 skenario pada seluruh modul menunjukkan seluruh fungsi berjalan valid, dengan waktu pemrosesan screening kurang dari 30 detik per resume. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem mampu mempersingkat waktu seleksi, meningkatkan konsistensi penilaian, dan mengurangi bias subjektif dalam proses rekrutmen di PT. Triputra Khatulistiwa.
Copyright (c) 2026 Herman Firmansyah, Panny Agustia Rahayuningsih, Muhammad Rezki https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Komparatif YOLO11 dan RT-DETR untuk Deteksi Sampah pada Variasi Pencahayaan
Sistem pemilahan sampah berbasis citra memerlukan model deteksi objek yang mampu mempertahankan akurasi ketika kualitas visual berubah. Penelitian ini menganalisis ketahanan visual YOLO11n, YOLO11s, dan RT-DETR-l pada enam kelas objek sampah, yaitu biodegradable, cardboard, glass, metal, paper, dan plastic. Data eksperimen terdiri atas 7.324 citra latih, 2.098 citra validasi, dan 1.042 citra uji dengan anotasi bounding box berformat YOLO. Evaluasi dilakukan pada test set normal dan empat skenario gangguan, yaitu pencahayaan redup 50%, pencahayaan terang 50%, kontras rendah, dan Gaussian noise. Metrik evaluasi meliputi precision, recall, F1-score, mAP@50, mAP@50:95, dan estimasi FPS. Hasil pengujian normal menunjukkan bahwa RT-DETR-l memperoleh performa tertinggi dengan precision 0,5329, mAP@50 0,4484, dan mAP@50:95 0,3576. Pada evaluasi robustness, RT-DETR-l tetap paling stabil, khususnya pada skenario redup 50% dengan mAP@50 0,4463. Sebaliknya, YOLO11n menghasilkan efisiensi inferensi tertinggi dengan 178,32 FPS pada kondisi normal. Temuan ini menegaskan adanya trade-off antara akurasi deteksi, ketahanan visual, dan kecepatan inferensi untuk sistem deteksi sampah real-time.
Copyright (c) 2026 Juni Ismail, Pangidoan Adventus Ambarita, Renovand Mikael Situmorang, Elida Madona Siburian, Inggrid Ester Erlinda Simarmata https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Perbandingan Naïve Bayes dan Random Forest untuk Klasifikasi Sentimen Ulasan Produk Amazon Fire HD 7
Product reviews on e-commerce platforms contain valuable consumer opinions that are important for both prospective buyers and brand managers. However, the large volume of reviews makes manual analysis difficult. This study compares the performance of the Naïve Bayes and Random Forest algorithms in classifying the sentiment of Amazon Fire HD 7 product reviews into three categories: positive, neutral, and negative. A total of 30,846 English-language reviews were processed through text preprocessing and TF-IDF feature weighting, then split using a stratified 80:20 ratio. Both models were evaluated using accuracy, as well as macro-averaged precision, recall, and F1-score. The results indicate metric-dependent performance differences: Random Forest achieved higher accuracy (0.856 vs. 0.770), whereas Naïve Bayes outperformed Random Forest in terms of macro F1-score (0.481 vs. 0.447), which is the primary evaluation metric for imbalanced datasets. Random Forest tended to predict the majority class (positive), resulting in weaker performance on the neutral and negative classes, while Naïve Bayes produced more balanced predictions across all classes. These findings demonstrate that accuracy can be misleading when evaluating imbalanced datasets and that the macro F1-score provides a more representative measure for assessing multiclass sentiment classification performance.
Copyright (c) 2026 Khabib Tri Anggara Anggara, Rahmad Syukur Gea, Hendra S upendar, Riza Fahlapi https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Irigasi Berbasis Internet Of Things (Iot) pada Budidaya Tanaman Tomat Menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (F-Knn)
Budidaya tanaman tomat membutuhkan pengelolaan penyiraman yang tepat agar pertumbuhan tanaman dapat berjalan optimal. Proses penyiraman yang masih dilakukan secara manual menyebabkan penggunaan air kurang efisien karena belum mempertimbangkan kondisi kelembapan tanah dan suhu lingkungan secara langsung. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem irigasi berbasis Internet of Things (IoT) pada budidaya tanaman tomat menggunakan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (F-KNN) untuk menentukan keputusan penyiraman secara otomatis. Sistem yang dikembangkan menggunakan sensor kelembapan tanah dan sensor suhu sebagai input data, NodeMCU ESP8266 sebagai mikrokontroler, relay sebagai pengendali pompa air, serta aplikasi Blynk sebagai media monitoring secara real-time. Data sensor yang diperoleh diproses melalui tahap fuzzifikasi untuk menghasilkan nilai derajat keanggotaan, kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan metode F-KNN berdasarkan data latih yang tersedia. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu membaca kondisi lingkungan tanaman, melakukan proses klasifikasi, serta mengaktifkan dan menonaktifkan pompa air secara otomatis berdasarkan kondisi tanah. Pada pengujian data uji dengan kelembapan tanah 44% dan suhu 31°C, sistem menghasilkan keputusan pompa ON sehingga penyiraman dilakukan. Penerapan metode F-KNN pada sistem irigasi berbasis IoT mampu membantu proses penyiraman tanaman tomat secara otomatis dan meningkatkan efisiensi penggunaan air.
Copyright (c) 2026 Fenni Rosa, Noviyanti https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Komparatif Kinerja MobileNetV2 dan EfficientNet-B0 pada Klasifikasi Penyakit Daun Paprika dengan Teknik CLAHE
Penyakit bercak bakteri (bacterial spot) pada daun paprika sering kali sulit dikenali secara dini oleh petani karena identifikasi masih dilakukan secara visual dan manual, sehingga rawan subjektivitas dan membutuhkan waktu lama. Kondisi ini mendorong kebutuhan sistem klasifikasi otomatis berbasis deep learning yang mampu membedakan daun paprika sehat dan daun terinfeksi bakteri secara cepat dan konsisten. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja dua arsitektur transfer learning, yaitu MobileNetV2 dan EfficientNetB0, dalam mengklasifikasikan citra daun paprika dari subset dataset PlantVillage, serta mengukur kontribusi teknik Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) yang diterapkan pada kanal luminance (L) di ruang warna LAB sebagai tahap praproses. Sebanyak 2.475 citra daun paprika, terdiri atas kelas bacterial spot dan sehat, dibagi menjadi data latih, validasi, dan uji dengan skema pelatihan head lalu fine-tuning pada 40 lapisan terakhir setiap arsitektur. Hasil pengujian pada data uji menunjukkan EfficientNetB0 mencapai akurasi 99,19% dan F1-score 99,19%, unggul dibandingkan MobileNetV2 yang memperoleh akurasi 95,70% dan F1-score 95,70%. Eksperimen ablasi memperlihatkan bahwa CLAHE memberi peningkatan akurasi sebesar 1,61 poin persentase pada EfficientNetB0, tetapi hampir tidak berpengaruh pada MobileNetV2. Visualisasi Grad-CAM mengonfirmasi bahwa kedua model memusatkan perhatian pada area lesi daun, bukan pada latar belakang citra. Temuan ini menunjukkan bahwa pemilihan arsitektur dan teknik praproses citra perlu disesuaikan secara spesifik dengan karakteristik dataset agar diperoleh kinerja klasifikasi yang optimal.
Copyright (c) 2026 Peronika Sari, Deasy Purwarningtias, Ali Mustopa https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Perancangan Implementasi Helpdesk Menggunakan Nginx/Docker
Sekolah Dasar Islam Al Abidin menghadapi tantangan dalam pengelolaan layanan bantuan (helpdesk) dan infrastruktur teknologi informasi yang terbatas. Proses penanganan keluhan teknis dan administratif masih berjalan secara manual, tidak terstruktur, serta rentan terhadap miskomunikasi dan kehilangan data laporan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem helpdesk berbasis web yang andal, mudah dikelola, dan aman dengan memanfaatkan teknologi kontainerisasi Docker dan web server NGINX. Metode penelitian mencakup analisis kebutuhan melalui observasi dan wawancara, perancangan sistem (basis data dan arsitektur), implementasi menggunakan stack PHP-MySQL yang dikontainerisasi, serta pengujian fungsional dan infrastruktur. Hasil penelitian menghasilkan sebuah sistem operasional dengan dua dashboard berbasis peran (admin dan user) yang memfasilitasi pelaporan, pelacakan status, dan penyelesaian tiket. Arsitektur berbasis Docker dan NGINX terbukti stabil, portabel, dan efisien dalam penggunaan sumber daya, dengan seluruh fungsi inti sistem berjalan sesuai spesifikasi. Pengujian fungsional (black-box testing) terhadap lima skenario utama login, pembuatan laporan, perubahan status, dan pencarian menunjukkan keberhasilan 100%. Pengukuran kinerja infrastruktur menunjukkan konsumsi memori yang rendah, yaitu di bawah 150 MB untuk kontainer aplikasi dan NGINX, serta sekitar 200 MB untuk kontainer MySQL. Keunggulan sistem terletak pada struktur alur kerja yang terdigitalisasi dan terpusat, serta kemudahan deployment. Keterbatasan sistem mencakup belum adanya notifikasi otomatis dan ketergantungan pada pengetahuan teknis Docker untuk administrasi. Implementasi ini memberikan solusi konkret untuk meningkatkan akuntabilitas dan efisiensi layanan helpdesk di lingkungan sekolah dasar. Saran pengembangan ke depan meliputi penambahan fitur notifikasi, pengujian beban tinggi, serta penyederhanaan antarmuka administrasi.
Copyright (c) 2026 Arya Ardi Winata, Fachrid Wadly https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Perancangan User Interface Situs E-Commerce Menggunakan Metode Human-Centered Design (HCD) untuk Meningkatkan Minat Beli Konsumen pada K3Mart
Pertumbuhan pesat e-commerce di Indonesia menghadapi tantangan dalam mengonversi kunjungan pengguna menjadi transaksi akibat desain User Interface (UI) yang kurang intuitif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang ulang (redesain) antarmuka platform digital K3Mart guna mengatasi masalah rendahnya minat beli konsumen yang disebabkan oleh ketidakakuratan informasi stok dan alur pembayaran (checkout) yang rumit. Pendekatan yang digunakan adalah metode Human-Centered Design (HCD) yang menempatkan pengguna sebagai pusat pengembangan melalui lima tahapan: Empathize, Define, Ideate, Prototype, dan Test. Wawancara mendalam dilakukan kepada 5 responden pada tahap awal, dilanjutkan dengan perancangan purwarupa interaktif yang kemudian diuji kepada 30 responden. Solusi desain yang dihasilkan mencakup fitur "Cek Ketersediaan Stok" secara real-time di tiap cabang dan penerapan One-Page Checkout. Hasil pengujian Usability Testing menunjukkan tingkat efektivitas desain (Success Rate) yang sangat tinggi, yaitu 95.3%. Selain itu, evaluasi tingkat kepuasan menggunakan instrumen System Usability Scale (SUS) memperoleh skor rata-rata 81.25 yang masuk dalam kategori Excellent (Sangat Baik). Kesimpulannya, perancangan antarmuka dengan metode HCD terbukti mampu menghasilkan desain yang mudah dipelajari dan layak diimplementasikan untuk meningkatkan minat beli konsumen K3Mart di ruang digital.
Copyright (c) 2026 Vanessa Diva Alraina, Heni Wulandari https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Perancangan Solar Tracker Dual Axis Berbasis Sistem Otomatis Real-Time dalam Meningkatkan Kinerja Panel Surya
Kebutuhan energi listrik yang terus meningkat mendorong pemanfaatan sumber energi terbarukan sebagai alternatif pengganti energi fosil. Salah satu sumber energi yang potensial di Indonesia adalah energi surya. energi surya merupakan sumber energi yang melimpah dan berpotensi besar untuk dikembangkan melalui PLTS guna mengurangi ketergantungan pada energi fosil[1]. melalui penggunaan panel fotovoltaik. Namun, panel surya statis memiliki keterbatasan karena tidak mampu mengikuti perubahan posisi matahari sepanjang hari, sehingga penyerapan radiasi matahari kurang optimal. Penelitian ini bertujuan merancang dan menguji sistem solar tracker dual axis berbasis otomatis real-time untuk meningkatkan kinerja panel surya berkapasitas 5 Wp. Sistem dirancang menggunakan mikrokontroler Arduino Uno sebagai pusat kendali, sensor Light Dependent Resistor (LDR) sebagai pendeteksi arah cahaya, serta motor servo sebagai penggerak panel pada dua sumbu, yaitu horizontal dan vertikal. Metode penelitian yang digunakan adalah eksperimen kuantitatif di laboratorium dengan membandingkan performa panel surya statis dan panel surya yang menggunakan sistem solar tracker dual axis. Parameter yang diamati meliputi tegangan, arus, dan daya keluaran, dengan pengukuran dilakukan setiap satu jam mulai pukul 08.00 hingga 17.00 WIB. Hasil pengujian menunjukkan bahwa panel surya dengan sistem solar tracker dual axis menghasilkan daya lebih tinggi dibandingkan panel statis pada seluruh waktu pengamatan. Daya maksimum sistem tracker tercatat sebesar 4,08 Watt pada pukul 12.00 WIB, sedangkan panel statis sebesar 3,10 Watt. Persentase peningkatan daya rata-rata berada di atas 40%, dengan peningkatan tertinggi mencapai 156,51% pada pukul 17.00 WIB.Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa penerapan solar tracker dual axis efektif dalam meningkatkan efisiensi dan daya keluaran panel surya skala kecil. Sistem ini berpotensi diterapkan sebagai solusi sederhana dan ekonomis dalam pengembangan pembangkit listrik tenaga surya, khususnya pada daerah dengan keterbatasan akses energi listrik
Copyright (c) 2026 God Friend Pastian Lase, Siti Anisah, Zuraidah Tharo https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Komparasi Kinerja ARIMA dan DES Holt Menggunakan Multi-Split Validation pada Peramalan Harga BBM Indonesia
Harga bahan bakar minyak (BBM) di Indonesia sangat rentan terhadap dinamika pasar energi global, sehingga kemampuan peramalan yang akurat menjadi instrumen penting dalam perencanaan kebijakan energi nasional. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja dua metode peramalan deret waktu, yaitu Double Exponential Smoothing (DES) Holt dan AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA), dalam memprediksi harga bensin di Indonesia menggunakan pendekatan multi-split validation. Dataset bersumber dari Kaggle (World vs Asia Fuel Prices) mencakup 136 data bulanan dari Januari 2015 hingga April 2026. Validasi dilakukan pada tiga skenario rasio pembagian data (70:30, 80:20, dan 90:10) guna memverifikasi kekokohan (robustness) setiap model. Pemilihan orde optimal ARIMA dilakukan melalui grid search berbasis AIC, menghasilkan konfigurasi ARIMA(1,1,0). Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik MAE, MSE, RMSE, dan MAPE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ARIMA(1,1,0) secara konsisten unggul dibandingkan DES Holt pada seluruh skenario. Pada rasio 80:20, ARIMA meraih MAPE 13,94% dibanding DES Holt 16,75%, keduanya masuk kategori "Akurat". Temuan ini membuktikan bahwa pola autokorelasi kompleks pada data harga BBM Indonesia lebih efektif dimodelkan oleh ARIMA dibandingkan asumsi tren linier pada DES Holt.
Copyright (c) 2026 Alpon Siyus, Wahyu Nugraha, Rabiatus Saadah https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Penerimaan dan Kepuasan Pengguna Si-Rames terhadap Peningkatan Kualitas Pelayanan Kesehatan di Puskesmas dengan Pendekatan TAM
Perkembangan teknologi informasi mendorong penerapan rekam medis elektronik untuk meningkatkan kualitas pelayanan kesehatan di Puskesmas. Namun, gangguan pada sistem utama, seperti server down, error aplikasi, atau kegagalan integrasi data, dapat menghambat proses pelayanan dan pencatatan rekam medis. SI-RAMES (Sistem Informasi E-Rekam Medis Sementara) dikembangkan sebagai sistem cadangan yang digunakan ketika sistem utama mengalami gangguan, sehingga proses pelayanan tetap berjalan secara efektif dan data pasien tetap dapat terdokumentasi dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat penerimaan pengguna terhadap SI-RAMES menggunakan model Technology Acceptance Model (TAM), yang mencakup tiga variabel utama, yaitu Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, dan Attitude Toward Using. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik survei terhadap 25 tenaga kesehatan yang berasal dari lima Puskesmas di Kabupaten Banyumas. Data penelitian dikumpulkan melalui kuesioner berbasis skala Likert dan dianalisis menggunakan perangkat lunak IBM SPSS Statistics versi 25. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Perceived Usefulness dan Perceived Ease of Use berpengaruh signifikan secara simultan terhadap Attitude Toward Using dengan kontribusi sebesar 56,2%. Temuan ini menunjukkan bahwa SI-RAMES diterima dengan baik oleh pengguna serta mampu mendukung optimalisasi pelayanan kesehatan saat terjadi gangguan pada sistem utama.
Copyright (c) 2026 Achmad Maezar Bayu Aji, Biktra Rudianto, Nanang Nuryadi, Wina Widiati, Baginda Oloan Lubis https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Pengembangan Sistem Informasi Inventaris Barang Berbasis Website pada Toko Plastik Asa Baru dengan Metode Prototype
Perkembangan teknologi informasi yang sangat pesat telah memberikan dampak signifikan terhadap berbagai sektor, termasuk dalam sektor bisnis, dalam memanfaatkan sistem informasi untuk membantu kinerja operasional. Namun, masih terdapat bisnis ritel skala mikro yang dalam operasionalnya menggunakan metode konvensional, khususnya dalam pengelolaan inventaris barang. Toko Plastik Asa Baru merupakan salah satu bisnis ritel yang masih menghadapi kondisi tersebut, di mana proses pengelolaan inventaris barang masih dilakukan secara manual. Permasalahan yang terjadi antara lain lambatnya proses rekapitulasi data transaksi, tingginya risiko kesalahan pencatatan, serta kesulitan dalam memantau stok barang secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi inventaris barang berbasis website menggunakan metode prototype sebagai solusi terhadap permasalahan tersebut. Metode prototype memungkinkan pengembangan sistem dilakukan secara iteratif dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Laravel. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode blackbox testing, seluruh fungsi utama sistem seperti pengelolaan data barang, pencatatan transaksi barang masuk dan keluar, serta penyajian laporan rekapitulasi data transaksi dapat berjalan dengan baik sesuai dengan yang diharapkan. Selain itu, berdasarkan hasil evaluasi dan umpan balik dari pengguna, sistem yang dikembangkan dinilai mampu mempercepat proses rekapitulasi data transaksi, mengurangi risiko kesalahan pencatatan, serta mempermudah pemantauan stok barang secara real-time. Dengan demikian, sistem informasi inventaris barang berbasis website pada Toko Plastik Asa Baru yang dikembangkan dapat menjadi solusi yang efektif dalam meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengelolaan inventaris pada bisnis ritel skala mikro.
Copyright (c) 2026 Muhammad Irsyad Fadillah, Leni Marlina, Afif Badawi https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Perancangan Simulator Sistem Proteksi dan Monitoring Suhu pada Motor DC Berbasis Internet of Things (IoT)
Penelitian ini menerapkan metode perancangan yang mencakup studi literatur, perancangan perangkat keras dan perangkat lunak, implementasi sistem, serta pengujian kinerja untuk memastikan seluruh komponen bekerja secara optimal. Sistem memanfaatkan sensor suhu DS18B20 sebagai perangkat monitoring suhu yang terintegrasi dengan mikrokontroler ESP32 untuk memperoleh data secara real-time. Informasi yang diperoleh kemudian ditampilkan pada dashboard berbasis web sehingga kondisi motor listrik dapat dipantau secara terus-menerus. Sebagai bagian dari sistem proteksi, relay digunakan untuk memutus aliran listrik secara otomatis ketika suhu motor melewati batas aman yang telah ditetapkan, sehingga potensi kerusakan akibat overheating dapat diminimalkan. Implementasi berbasis Internet of Things (IoT) memungkinkan proses pemantauan dilakukan dari jarak jauh melalui jaringan internet dengan waktu respons yang relatif cepat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan pembacaan suhu yang stabil, mengirimkan data secara real-time, serta menjalankan mekanisme proteksi secara otomatis sesuai kondisi yang terdeteksi. Dengan rancangan yang sederhana, biaya implementasi yang relatif rendah, dan kemudahan pengembangan lebih lanjut, sistem ini berpotensi menjadi solusi alternatif dalam meningkatkan keandalan operasi motor listrik sekaligus mendukung proses monitoring dan pengambilan keputusan secara lebih efektif di lingkungan industri.
Copyright (c) 2026 Irwan Syaputra, Ahmad Dani, Hamdani https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Rancang Bangun dan Implementasi Customer Relationship Management Sistem Informasi Berbasis Web Wedding Organizer (Studi Kasus Ina Wedding Organizer)
Ina Wedding adalah sebuah usaha jasa yang bergerak di bidang pelayanan jasa penyewaan perlengkapan pernikahan yang memiliki banyak pelanggan. Ina Wedding ini memiliki strategi yang baik dalam menghadapi persaingan bisnis yang cukup ketat serta lebih mengedepankan pelanggan (customer oriented) dari pada keuntungan semata (profit oriented). Peneliti melakukan penelitian pada jasa penyewaan perlengkapan pernikahan pada Ina Wedding, pada pengamatan awal yang peneliti lakukan Ina Wedding masih menggunakan sistem secara manual untuk melakukan pendataan customer dan juga pelayanan serta strategi promosi untuk menarik perhatian pelanggan. Masalah lainnya yang peneliti temukan adalah kurang berkembangnya Ina Wedding disebabkan oleh sistem pelayanan seperti pada proses pelayanan pelanggan tidak adanya fasilitas yang membantu pelanggan untuk menyampaikan saran, kritik, dan pertanyaan mengenai produk serta tidak adanya fasilitas yang membantu pelanggan untuk mendapatkan informasi pelayanan seperti adanya promo dan adanya diskon. Perancangan CRM menggunakan bahasa Pemrogram PHP dan database MySQL. Hasil penelitian ini adalah implementasi CRM berbasis web yang dapat membantu Ina Wedding mempromosikan produk dan jasa layanannya kepada pelanggan lama dan baru serta membantu mempermudah pelanggan berkomunikasi dan melakukan order produk dan layanan Ina Wedding.
Copyright (c) 2026 Prabowo, Ricky Ramadhan Harahap, Hanna Willa Dhany https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Perbandingan Kinerja CatBoost LightGBM dan XGBoost dengan Teknik SMOTE dan Bayesian Optimization untuk Prediksi Customer Churm pada Platform E-commerce
Churn pelanggan merupakan masalah kritis bagi bisnis e-commerce yang mengakibatkan hilangnya pendapatan dan meningkatnya biaya akuisisi. Ketidakseimbangan kelas pada dataset sering kali menurunkan performa model machine learning dalam memprediksi churn secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma XGBoost, LightGBM, dan CatBoost dalam memprediksi customer churn, serta mengevaluasi pengaruh teknik penanganan ketidakseimbangan data menggunakan SMOTENC dan optimasi hyperparameter dengan Bayesian Optimization. Empat skenario eksperimen dirancang untuk mengisolasi pengaruh kedua teknik tersebut. Model dievaluasi menggunakan metrik Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, dan AUC-ROC pada dataset E-commerce Customer Churn. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa LightGBM secara konsisten mengungguli algoritma lainnya. Implementasi kombinasi SMOTENC dan Bayesian Optimization pada LightGBM menghasilkan performa terbaik dengan nilai Accuracy 0.9633, F1-Score 0.9635, dan AUC-ROC 0.9926. Selain itu, analisis feature importance mengungkapkan bahwa Tenure, Complain, dan CashbackAmount merupakan prediktor paling dominan. Penelitian ini berhasil menyediakan model prediktif yang sangat akurat serta memberikan wawasan strategis bagi manajemen e-commerce untuk merancang intervensi retensi pelanggan yang lebih tepat sasaran dan efisien.
Copyright (c) 2026 Naina Yuniza, Lisnawanty, Kartika Handayani https://creativecommons.org/licenses/by/4.0