Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI)
SINTA 4 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 / Abbreviation JUKTISI / J. Komput. Teknol. Inf. Sist. Komput. 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 memiliki keterkaitan yang erat dengan pergerakan harga minyak mentah Brent Crude global, sehingga peramalan harga yang akurat menjadi penting dalam mendukung pengambilan keputusan dan perencanaan kebijakan energi. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Double Exponential Smoothing (DES) Holt dalam memprediksi harga BBM Indonesia menggunakan pendekatan Multi-Split Validation. Dataset yang digunakan adalah riyawat data harga BBM Indonesia periode Januari 2015 hingga April 2026 yang diperoleh dari Kaggle (World vs Asia Fuel Prices), terdiri atas 136 data bulanan. Penelitian menggunakan tiga skenario pembagian data latih dan data uji, yaitu 70:30, 80:20, dan 90:10. Proses pemodelan ARIMA dilakukan melalui uji stasioneritas, identifikasi parameter, Grid Search, dan uji diagnostik residual, sedangkan metode DES Holt menggunakan optimasi parameter alpha dan beta. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ARIMA secara konsisten memberikan tingkat kesalahan prediksi yang lebih rendah dibandingkan DES Holt pada seluruh skenario pembagian data. Selain memiliki akurasi yang lebih baik, ARIMA juga menunjukkan kinerja yang lebih stabil terhadap perubahan proporsi data latih dan data uji. Dengan demikian, metode ARIMA lebih sesuai diterapkan pada peramalan harga BBM Indonesia pada dataset yang digunakan dalam penelitian ini.
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
Komparasi Algoritma Machine Learning untuk Prediksi Risiko Burnout Akademis Akibat Penggunaan Generative AI
Perkembangan Generative AI (GenAI) dalam pendidikan tinggi memunculkan fenomena baru berupa peningkatan risiko burnout akademis mahasiswa yang tidak lagi semata dipicu oleh beban belajar konvensional, melainkan oleh pola interaksi dengan kecerdasan buatan. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja tiga algoritma Machine Learning, yaitu Logistic Regression, Random Forest Classifier, dan XGBoost, dalam mengklasifikasikan tingkat risiko burnout akademis (High, Medium, Low) berdasarkan data profil 50.000 mahasiswa dengan 16 atribut, termasuk durasi penggunaan GenAI mingguan (Weekly_GenAI_Hours) dan tingkat ketergantungan psikologis terhadap AI (Perceived_AI_Dependency). Metode penelitian meliputi eksplorasi data, pra-pemrosesan (encoding, normalisasi, pembagian data latih-uji 80:20), pelatihan model baseline, optimasi hyperparameter menggunakan GridSearchCV, serta evaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, confusion matrix, dan feature importance. Hasil penelitian menunjukkan akurasi model berkisar antara 51,96% hingga 53,83%, dengan Logistic Regression baseline mencatatkan akurasi tertinggi (53,83%), diikuti XGBoost setelah tuning (53,62%) dan Random Forest setelah tuning (53,27%). Hyperparameter tuning terbukti meningkatkan akurasi model berbasis pohon secara signifikan, namun tidak pada model linear. Ekstraksi feature importance dari Random Forest dan XGBoost secara konsisten menempatkan Weekly_GenAI_Hours dan Perceived_AI_Dependency sebagai dua prediktor terkuat, jauh melampaui variabel akademik tradisional seperti IPK dan jam belajar. Analisis confusion matrix mengungkap tumpang tindih klasifikasi terutama pada kelas Medium. Temuan ini memberikan bukti empiris bahwa intensitas dan ketergantungan penggunaan GenAI merupakan determinan utama burnout akademis, sehingga dapat menjadi dasar objektif bagi kebijakan pembatasan penggunaan AI yang sehat di lingkungan pendidikan.
Copyright (c) 2026 Ophelius Savero Rinyuakng Rolin, Wahyu Nugraha, Rabiatus Sa'adah https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Prediksi Kesesuaian Lulusan Dengan Dunia Kerja Menggunakan Model Ensemble Random Forest dan XGBoost Berdasarkan Data Tracer Study Universitas Royal
Transformasi digital mendorong institusi pendidikan tinggi untuk mengoptimalkan pengolahan data alumni guna meningkatkan mutu layanan dan efisiensi manajemen pendidikan. Universitas Royal memiliki data tracer study yang melimpah, namun pengelolaannya selama ini masih didominasi oleh pendekatan deskriptif konvensional sehingga potensi prediktifnya belum termanfaatkan secara maksimal. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat kesesuaian lulusan dengan dunia kerja menggunakan pendekatan ensemble learning yang menggabungkan algoritma Random Forest dan XGBoost melalui mekanisme soft voting classifier. Dataset awal diolah melalui tahap pembersihan data yang meliputi eliminasi label kosong, penghapusan data duplikat (deduplikasi), dan imputasi statistik, sehingga menghasilkan sebaran kelas target yang terdiri atas 759 data "Sesuai" (83,5%) dan 150 data "Tidak Sesuai" (16,5%). Proses prapemrosesan melibatkan imputasi median untuk data numerik, imputasi modus untuk data kategorikal, transformasi fitur dengan one-hot encoding pada variabel jurusan dan instansi, serta normalisasi menggunakan Min-Max Scaler. Dataset dengan total 909 data valid ini dibagi secara proporsional menjadi 727 data latih (80%) dan 182 data uji (20%). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model ensemble voting mencatatkan performa tertinggi dibandingkan model tunggal, dengan nilai akurasi sebesar 80,77%, presisi 85,45%, recall 92,76%, dan F1-score 88,96%. Sebagai pembanding, algoritma Random Forest tunggal memperoleh akurasi 78,57% dan XGBoost memperoleh 79,67%. Melalui analisis feature importance, ditemukan bahwa masa tunggu kerja merupakan faktor paling dominan dengan kontribusi sebesar 33,3%, diikuti oleh kompetensi (26,7%), Indeks Prestasi Kumulatif (24,6%), instansi tempat kerja (12,8%), dan program studi (2,6%). Pendekatan ensemble ini terbukti efektif dalam memberikan stabilitas generalisasi yang superior untuk memproyeksikan linearitas karier alumni serta mendukung pengambilan keputusan strategis institusi.
Copyright (c) 2026 Rudi Hermawan, Muhammad Iqbal, Muhammad Irfan Sarif https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Machine Learning untuk Prediksi Permintaan Produk pada Percetakan PT. Next Sihar Dagulon Menggunakan Algoritma Random Forest
Permintaan produk percetakan pada PT. Next Sihar Dagulon mengalami fluktuasi sehingga perusahaan sering menghadapi kesulitan dalam menentukan kebutuhan bahan baku dan kapasitas produksi. Pendekatan prediksi yang masih bersifat manual berpotensi menimbulkan kelebihan stok, kekurangan stok, keterlambatan produksi, dan peningkatan biaya operasional. Penelitian ini bertujuan menganalisis penerapan machine learning menggunakan algoritma Random Forest untuk memprediksi permintaan produk percetakan. Data yang digunakan berupa data historis transaksi penjualan periode Januari 2022 sampai Desember 2024 sebanyak 2.500 data, yang setelah preprocessing menjadi 2.400 data valid. Variabel penelitian meliputi jenis produk, bulan transaksi, harga, jumlah pelanggan, promosi, permintaan periode sebelumnya, dan jumlah permintaan sebagai target. Tahapan penelitian terdiri atas pengumpulan data, preprocessing, transformasi data kategorikal, pembagian data latih dan data uji, pemodelan Random Forest Regressor, serta evaluasi menggunakan MAE, RMSE, MAPE, dan R². Hasil pengujian menunjukkan nilai MAE sebesar 8,74, RMSE sebesar 12,61, MAPE sebesar 7,86%, dan R² sebesar 0,91. Hasil tersebut menunjukkan bahwa Random Forest mampu menghasilkan prediksi permintaan dengan tingkat kesalahan rendah dan dapat digunakan sebagai dasar perencanaan produksi serta pengelolaan stok perusahaan.
Copyright (c) 2026 Lamsihar Banjarnahor, Muhammad Irfan Sarif, Muhammad Putra Novelan https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Booking Layanan Pencucian Mobil Berbasis Web di Golden Carwash
Layanan pencucian mobil Golden Carwash di Medan masih menggunakan sistem manual dalam pengelolaan data pelanggan dan antrian, sehingga menimbulkan masalah antrian yang panjang, pencatatan yang tidak akurat, dan kesulitan dalam memantau status kendaraan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem booking berbasis web yang memungkinkan pelanggan melakukan pemesanan tanpa perlu login, dilengkapi pembaruan antrian secara real-time menggunakan Socket.IO, serta integrasi komunikasi melalui WhatsApp API. Sistem dikembangkan menggunakan metode Waterfall dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Pengujian dilakukan menggunakan metode Black Box Testing terhadap 10 skenario fungsional. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil dibangun dengan tingkat keberhasilan 100% pada seluruh skenario pengujian. Sistem menyediakan antarmuka pelanggan untuk pemesanan tanpa login dan antarmuka admin dengan dashboard pengelolaan data booking secara lengkap. Sistem terbukti dapat menggantikan proses manual dan meningkatkan efisiensi pelayanan di Golden Carwash.
Copyright (c) 2026 Didid Nugraha, Afif Badawi, Barany Fachri https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Perbandingan Random Forest, XGBoost, dan LightGBM untuk Prediksi Produksi Padi di Sumatera
Produksi padi di Sumatera yang memiliki peran strategis dalam mendukung ketahanan pangan nasional, namun fluktuasi yang dipengaruhi oleh faktor iklim dan agronomis kadang menyulitkan proses perencanaan distribusi pangan secara akurat dan tepat. Dalam penelitian ini memiliki tujuan untuk membangun dan membandingkan model prediksi produksi padi di delapan daerah di provinsi Sumatera menggunakan tiga algoritma machine learning, yaitu Random Forest, XGBoost, dan LightGBM, yang masing-masing dioptimalkan menggunakan GridSearchCV dengan validasi silang 5-fold. Dataset yang digunakan bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dengan periode 1993–2020, mencakup 224 data dari variabel luas panen, curah hujan, kelembapan, dan suhu rata-rata. Interpretasi model dilakukan menggunakan metode SHAP (SHapley Additive exPlanations) untuk menganalisis kontribusi setiap fitur terhadap hasil prediksi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa XGBoost dengan parameter terbaik (learning_rate=0.05, max_depth=5, n_estimators=300, subsample=0.8) menghasilkan performa tertinggi dengan nilai MAE sebesar 105.258 ton, RMSE sebesar 151.883 ton, dan R² sebesar 0,9739. Random Forest menghasilkan R² sebesar 0,9580, sedangkan LightGBM menghasilkan R² sebesar 0,9519. Analisis SHAP pada ketiga model secara konsisten menunjukkan bahwa luas panen merupakan fitur paling dominan dalam memengaruhi prediksi produksi padi, diikuti oleh variabel tahun, kelembapan, curah hujan, suhu rata-rata, dan provinsi. Dalam penelitian ini memberikan kontribusi berupa kerangka perbandingan komprehensif antara tiga algoritma ensemble terbaik dengan integrasi Explainable AI pada konteks prediksi produksi padi di Sumatera.
Copyright (c) 2026 Namariq Maspupah, Deasy Purwaningtias, Ali Mustopa https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Rancang Bangun SIPEDES (Sistem Informasi Pelayanan Desa) Berbasis Website dengan Fitur Pengaduan dan Infografis untuk Meningkatkan Tranparansi Informasi
Pelayanan administrasi desa yang masih dilakukan secara manual menjadi kendala dalam mewujudkan tata kelola pemerintahan yang transparan dan efisien. Desa Pancaroba belum memiliki saluran pengaduan masyarakat yang terstruktur dan belum mampu menyajikan data kependudukan secara visual kepada warga. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun SIPEDES (Sistem Informasi Pelayanan Desa) berbasis website dengan fitur pengaduan dan infografis untuk Desa Pancaroba. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi dan wawancara kepada Kepala Desa dan Kaur Kesra. Pengembangan sistem menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) dengan framework CodeIgniter berbasis arsitektur Model-View-Controller (MVC) dan basis data MySQL. Perancangan sistem dimodelkan menggunakan Unified Modeling Language (UML) meliputi use case diagram, activity diagram, class diagram, sequence diagram, serta Entity Relationship Diagram (ERD) untuk perancangan basis data. Pengujian fungsionalitas dilakukan menggunakan Black Box Testing, sedangkan tingkat penerimaan pengguna diukur melalui User Acceptance Test (UAT) dengan skala Likert 1–5 terhadap 16 responden. Hasil Black Box Testing menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai yang diharapkan. Hasil UAT pada empat variabel evaluasi menunjukkan fungsionalitas sistem 74,6%, tampilan dan navigasi 75,6%, fitur informasi dan transparansi 74%, serta fitur pengaduan 78,8%, seluruhnya masuk dalam kategori Baik, sehingga sistem dinilai layak digunakan oleh masyarakat Desa Pancaroba.
Copyright (c) 2026 Heryanto Kawisen, Deasy Purwaningtias, Ali Mustopa https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi Sistem Informasi Akademik Terintegrasi (SIMAT) Berbasis Web: Studi Kasus Universitas Nias
Pengelolaan data akademik merupakan aspek penting dalam mendukung kelancaran proses akademik di perguruan tinggi. Namun, pada banyak perguruan tinggi swasta, termasuk Universitas Nias, pengelolaan data akademik masih menghadapi berbagai kendala, seperti keterlambatan pelayanan, duplikasi data, serta kurangnya integrasi antar unit kerja. Kondisi tersebut berdampak pada rendahnya efisiensi administrasi akademik dan kualitas layanan informasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Sistem Informasi Akademik Terintegrasi (SIMAT) berbasis web sebagai solusi untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pengelolaan data akademik di Universitas Nias. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Studi kasus dilakukan di Universitas Nias dengan fokus pada modul akademik inti, yaitu pengelolaan data mahasiswa, dosen, mata kuliah, Kartu Rencana Studi (KRS), dan nilai akademik. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode black box testing untuk memastikan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi SIMAT mampu mempercepat proses administrasi akademik, meningkatkan konsistensi data, serta mempermudah akses informasi akademik bagi mahasiswa dan dosen di Universitas Nias. Dengan demikian, SIMAT berbasis web dapat menjadi solusi efektif dalam meningkatkan kualitas layanan akademik di Universitas Nias.
Copyright (c) 2026 Arliyanto Zai, Jurisman Waruwu https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Informasi Monitoring Kegiatan Pemboran Sumur Berbasis Web pada PT. Pertamina Drilling Services Indonesia
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem informasi monitoring kegiatan pemboran sumur berbasis web pada PT. Pertamina Drilling Services Indonesia. Sistem ini dirancang untuk memfasilitasi pencatatan, pengelolaan, dan pelaporan aktivitas pemboran, termasuk data rig, sumur, aktivitas harian, kendala, dan laporan harian. Metode pengembangan yang digunakan adalah metode Waterfall dengan pendekatan relasional pada perancangan database. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing untuk memastikan setiap fitur berfungsi sesuai kebutuhan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi operasional, meminimalkan kesalahan input, serta mempermudah monitoring dan pengambilan keputusan dalam kegiatan pemboran sumur. Sistem ini juga memastikan data yang tercatat konsisten dan akurat.
Copyright (c) 2026 Hafiz Maulana Rangkuti, Zuhri Ramadhan https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Informasi Manajemen Jemaat GPdI Ekklesia Berbasis Website
Perkembangan teknologi informasi saat ini mendorong berbagai lembaga, termasuk gereja, untuk memanfaatkan sistem berbasis digital dalam mendukung kegiatan administrasi dan pelayanan. GPdI Ekklesia masih menghadapi kendala dalam pengelolaan data jemaat, data pelayan, janji iman, dan baptisan yang sebelumnya dilakukan secara manual, sehingga rawan kesalahan dan membutuhkan waktu yang lama. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Informasi Manajemen Jemaat GPdI Ekklesia berbasis web guna meningkatkan efisiensi dan akurasi pengelolaan data gerejawi. Metode pengembangan yang digunakan adalah Waterfall, yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Sistem dibangun menggunakan PHP Native dengan basis data MySQL. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem berhasil menyediakan lima modul utama, yaitu Data Admin, Data Pelayan, Data Jemaat, Data Janji Iman, dan Data Baptis, yang saling terintegrasi. Berdasarkan hasil pengujian Black Box, seluruh fitur berfungsi sesuai dengan spesifikasi yang ditetapkan. Dengan demikian, sistem ini mampu membantu pihak gereja dalam mengelola data jemaat secara cepat, akurat, dan terpusat, serta mendukung transparansi dan efektivitas pelayanan di GPdI Ekklesia.
Copyright (c) 2026 Kezia Milline Seft Sinurat, Andysah Putera Utama Siahaan, Abdul Khaliq https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Rancang Bangun Sistem Informasi Presensi Pegawai Non ASN Berbasis Web pada Cabang Dinas Pendidikan Wilayah VI Provinsi Sumatera Utara
Transformasi digital dalam sektor pemerintahan menuntut adanya sistem yang mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan administrasi, khususnya dalam pencatatan kehadiran pegawai. Proses presensi manual yang masih digunakan pada beberapa instansi memiliki keterbatasan dalam hal akurasi, transparansi, dan kemudahan akses data, sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan serta keterlambatan dalam pembuatan laporan kehadiran. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi presensi pegawai non-ASN berbasis web yang dapat diakses secara real-time. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model waterfall, yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, hingga pemeliharaan sistem. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dengan dukungan teknologi geolocation untuk validasi lokasi kehadiran, sehingga dapat meminimalkan kecurangan dalam proses absensi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu memfasilitasi proses presensi secara digital, menyajikan data kehadiran secara terintegrasi, serta mendukung proses pengajuan dan verifikasi ketidakhadiran secara lebih sistematis. Selain itu, sistem ini juga membantu administrator dalam memantau aktivitas kehadiran pegawai secara lebih cepat dan akurat. Dengan demikian, sistem ini dapat meningkatkan efisiensi kerja, akurasi, transparansi, serta kualitas pengelolaan data presensi pegawai di lingkungan instansi pemerintah.
Copyright (c) 2026 Mia Oktaviani Habeahan, Ruly Dwi Arista https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Perbandingan Random Forest dan Support Vector Machine untuk Klasifikasi Penyakit Daun Tomat Berbasis Citra Digital
Penyakit pada daun tomat merupakan salah satu penyebab utama menurunnya kualitas dan produktivitas hasil panen, sehingga diperlukan metode deteksi yang cepat dan akurat. Perkembangan teknologi pengolahan citra digital dan machine learning dapat dimanfaatkan untuk membantu proses identifikasi penyakit daun tomat secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma Random Forest dan Support Vector Machine (SVM) dalam mengklasifikasikan penyakit daun tomat berbasis citra digital. Data dikumpulkan melalui studi pustaka dan penggunaan dataset Tomato Leaf Disease Detection yang diperoleh dari Kaggle. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan dataset, pra-pemrosesan citra, ekstraksi fitur menggunakan Histogram HSV, Histogram of Oriented Gradients (HOG), dan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), pembagian data latih dan data uji dengan rasio 80:20, pelatihan model menggunakan algoritma Random Forest dan SVM, serta evaluasi menggunakan confusion matrix, akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki performa lebih baik dibandingkan SVM, dengan akurasi sebesar 86,33%, presisi 87,00%, recall 86,00%, dan F1-score 86,00%, sedangkan SVM memperoleh akurasi 74,67%, presisi 75,00%, recall 75,00%, dan F1-score 74,00%. Berdasarkan hasil tersebut, Random Forest terbukti lebih efektif dalam mengklasifikasikan penyakit daun tomat berbasis citra digital. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pengembangan sistem deteksi penyakit tanaman berbasis machine learning.
Copyright (c) 2026 Pelagia Melati, Windi Irmayani, Muhammad Ifan Rifani Ihsan https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
SPK Penilaian Perkembangan Kemampuan Anak Usia Dini Menggunakan Metode SAW pada PAUD Mekar Sari
Penilaian perkembangan anak usia dini merupakan bagian penting dalam proses pendidikan karena digunakan untuk mengetahui tingkat perkembangan anak berdasarkan berbagai aspek kemampuan yang dimiliki. Pada PAUD Mekar Sari, proses penilaian perkembangan anak masih dilakukan secara manual menggunakan buku penilaian sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama, berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan, serta kurang efisien dalam proses pengolahan data dan penyusunan laporan. Penelitian ini bertujuan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis website untuk membantu proses penilaian perkembangan anak menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW digunakan karena mampu melakukan proses penilaian berdasarkan banyak kriteria dengan pembobotan tertentu sehingga menghasilkan nilai akhir dan perangkingan secara objektif. Sistem dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP, framework CodeIgniter 3, dan database SQLite3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu membantu guru melakukan proses penilaian perkembangan anak secara lebih cepat, akurat, terstruktur, dan menghasilkan keputusan yang lebih objektif dibandingkan proses manual sebelumnya.
Copyright (c) 2026 Monicka Nawar, Sri Murni, Badariatul Lailiah https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Aplikasi E-Library Berbasis Web Menggunakan Metode Desain Thinking Studi Kasus Perpustakaan SMK Pertanian Paba Binjai
Perkembangan teknologi informasi memberikan dampak besar terhadap berbagai bidang termasuk dalam pengelolaan perpustakaan lingkungan sekolah. Namun, masih banyak perpustakaan yang menggunakan sistem manual, sehingga sering menimbulkan kendala seperti, proses pelayanan yang lambat, kesalahan pencatatan, serta kurang efektifnya pengelolaan data. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi e-library berbasis web di SMK Pertanian PABA Binjai sebagai solusi untuk meningkatkan kualitas layanan perpustakaan.Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Design Thinking yang terdiri dari empathize, define, ideate, prototype, dan test. Melalui pendekatan ini, peneliti dapat memahami kebutuhan pengguna secara langsung dan sistem yang dirancang sesuai dengan kondisi di lapangan. Aplikasi yang dikembangkan memiliki fitur utama seperti pengelolaan data pengguna, koleksi buku serta layanan peminjaman dan pengembalian buku. Pada hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi e-library yang dirancang dapat mempermudah proses pelayanan dalam pengelolaan data serta mengurangi kesalahan pencatatan. Oleh karna itu sistem ini dapat menjadi solusi yang lebih efektif dibandingkan metode manual dan juga mendukung digitalisasi perpustakaan di sekolah.
Copyright (c) 2026 Retno Astria, Rio Septian Hardinata, Suheri https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Deteksi Dini Diabetes Melitus Tipe 2 Berdasarkan Data Rekam Medis Pasien RSUD Pintu Padang Kabupaten Tapsel Menggunakan Algoritma Random Forest
Diabetes melitus tipe 2 merupakan penyakit kronis yang kasusnya terus bertambah dari tahun ke tahun, termasuk di wilayah Tapanuli Selatan. Persoalan yang muncul di lapangan adalah banyaknya pasien yang baru mengetahui kondisinya setelah penyakit berkembang cukup jauh, sebagian karena sistem skrining yang ada masih bersifat konvensional dan bergantung sepenuhnya pada evaluasi klinis manual. Penelitian ini berupaya menjawab persoalan tersebut dengan membangun model deteksi dini berbasis machine learning menggunakan data rekam medis pasien RSUD Pintu Padang. Algoritma yang digunakan adalah random forest, sebuah pendekatan ensemble learning yang menggabungkan banyak pohon keputusan (decision tree) untuk menghasilkan prediksi yang lebih stabil dan akurat.. Hasil evaluasi model menunjukkan kinerja yang cukup baik. Algoritma random forest menghasilkan nilai akurasi sebesar 80,82%, yang berarti model mampu mengklasifikasikan sebagian besar data secara tepat. Nilai presisi dan recall masing-masing berada di angka 75%, yang mencerminkan keseimbangan antara kemampuan model dalam mendeteksi kasus positif secara benar serta meminimalkan prediksi yang keliru. F1-score yang diperoleh juga sebesar 75%, mengonfirmasi bahwa model memiliki keseimbangan yang baik antara presisi dan recall dalam kondisi data yang tidak sepenuhnya seimbang. Penelitian ini menunjukkan bahwa pemanfaatan data rekam medis yang telah tersedia di fasilitas kesehatan daerah, jika diolah dengan pendekatan yang tepat, dapat menghasilkan alat bantu prediksi yang praktis dan bernilai klinis. Sistem yang dikembangkan diharapkan mampu mendukung pengambilan keputusan medis lebih awal serta berkontribusi pada peningkatan kualitas layanan kesehatan di tingkat daerah
Copyright (c) 2026 Adzkia Nur Nasution, Zulfahmi Indra https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Optimasi Metode Naïve Bayes dan Random Forest Terhadap Akurasi Prediksi Gadget Addiction pada Anak-Anak
Penggunaan gagdet yang berlebihan pada anak-anak telah menjadi permasalahan kesehatan mental yang semakin mengkhawatirkan, dengan dampak negatif pada aspek psikologis, fisik, dan sosial. Deteksi dini terhadap perilaku kecanduan gadget (gadget addiction) sangat diperlukan agar intervensi dapat dilakukan secara tepat dan efesien. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dan mengoptimasi kinerja dua algortima machine learning, yaitu Naïve Bayes dan Random Forest, dalam memprediksi tingkat kecanduan gadget pada anak-anak usia 5-12 tahun. Data dikumpulkan melalui kuesioner berbasis skala likert yang disebarkan kepada 150 responden (orangtua siswa) di SD Muhammadiyah 18 Medan, mencakup variabel durasi penggunaan gadget, gejala fisik, tingkat ketergantungan, serta faktor psikologis. Data diproses melalui tahapan preprocessing, kemudian dibagi 80:20 untuk data latih dan uji. Hasil evaluasi menujukkan bahwa algoritma Naive Bayes menghasilkan akurasi sebesar 95%, sedangkan Random Forest dengan paramater default maupun setelah optimasi mencapai akurasi 100% dengan nilai presicion, recall, dan f1-Score sempurna pada seluruh kelas. Perbedaan akurasi sebesar 5% antara kedua algoritma membuktikan bahwa Random Forest secara signifikan lebih unggul dibandingkan Naïve Bayes. Berdasarkan analisis feature importance, durasi penggunaan gadget menjadi fitur paling berpengaruh, sehingga solusi intervensi berupa pembatasan waktu layar dan strategi pengelolaan perilaku direkomendasikan sesuai tingkat kecanduan anak.
Copyright (c) 2026 Nathania Asyifa, Muhammad Putra Novelan https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Identifikasi Penyakit Tanaman Cabai Berdasarkan Ekstrasi Fitur Warna Tekstur Menggunakan SVM dan Random Forest
Tanaman cabai (Capsicum annuum L.) merupakan komoditas hortikultura bernilai ekonomi tinggi di Indonesia, namun produktivitasnya kerap terganggu oleh penyakit daun yang selama ini masih diidentifikasi secara manual oleh petani, sehingga rentan terhadap keterlambatan dan kesalahan subjektif. Penelitian ini bertujuan membangun sistem identifikasi otomatis penyakit daun cabai menggunakan ekstraksi fitur warna dan tekstur yang dibandingkan performanya melalui algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF). Dataset yang digunakan berjumlah 400 citra daun cabai dari Kaggle yang terbagi merata ke dalam lima kelas: healthy, leaf curl, leaf spot, whitefly, dan yellowish. Setiap citra melalui pra-pemrosesan resize 128×128 piksel, kemudian diekstraksi menjadi 236 dimensi fitur yang terdiri atas 205 dimensi fitur warna (Histogram RGB, HSV, dan color moments) dan 31 dimensi fitur tekstur (GLCM, statistik grayscale, dan gradien Sobel). Data dibagi dengan skema 80:20 dan dievaluasi menggunakan akurasi, presisi, recall, F1-Score, confusion matrix, 5-Fold Cross Validation, serta analisis feature importance. Hasil pengujian menunjukkan SVM kernel RBF unggul dengan akurasi 70,00% dibandingkan Random Forest 60,00%, serta waktu pelatihan jauh lebih cepat (0,02 detik berbanding 0,58 detik). Analisis feature importance mengungkap bahwa kelompok fitur warna berkontribusi dominan sebesar 71,00% dibandingkan fitur tekstur 29,00%, membuktikan bahwa perubahan warna daun menjadi indikator utama penyakit cabai. Hasil 5-Fold Cross Validation menunjukkan penurunan akurasi menjadi 32,50% (SVM) dan 37,50% (RF), mengindikasikan perlunya penambahan volume dataset pada penelitian berikutnya.
Copyright (c) 2026 Rafael Agrerio Firera, Wahyu Nugraha, Rabiatus Sa'adah https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Informasi Nota Servis dan Pembelian dengan Tracking dan Notifikasi WhatsApp Otomatis
EC Computer masih mengelola nota servis dan nota pembelian melalui alur yang belum sepenuhnya terintegrasi, sementara pelanggan juga belum memiliki sarana mandiri untuk memantau progres perbaikan perangkat. Kondisi tersebut menyebabkan pencarian data berjalan lambat, informasi status sering bergantung pada admin, dan pembaruan layanan berpotensi terlambat diterima konsumen. Penelitian ini bertujuan membangun sistem informasi yang menyatukan pengelolaan nota servis dan pembelian, menyediakan pelacakan status berbasis web, dan mengirim notifikasi WhatsApp otomatis saat status servis berubah. Metode pengembangan yang digunakan adalah Waterfall melalui tahap analisis kebutuhan, perancangan UML, implementasi dengan Laravel 12, Vue 3, Inertia.js, dan MySQL, serta pengujian Black Box Testing. output penelitian menunjukkan sistem berhasil dibangun dengan fitur pencatatan nota, tracking publik memakai kode nota, QR Code pada nota servis, dasbor admin, serta integrasi SunWa WhatsApp API untuk pengiriman pesan otomatis. Seluruh dua belas skenario pengujian utama berjalan sesuai harapan. Sistem ini meningkatkan keteraturan administrasi, mempercepat penyampaian informasi, dan memberi transparansi layanan yang lebih baik kepada konsumen EC Computer.
Copyright (c) 2026 Dimas Rizki Hamzah, Windi Irmayani, Muhammad Ifan Rifani Ihsan https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Penerapan Metode Stateful Packet Filtering Menggunakan Ufw di Poltekpar Medan Dari Serangan Port Scanning
Keamanan jaringan merupakan aspek krusial dalam menjaga integritas data dan keberlangsungan layanan sistem informasi, khususn ya di lingkungan institusi pendidikan seperti Poltekpar Medan. Salah satu ancaman awal yang sering terjadi dalam siklus serangan siber adalah port scanning, yang bertujuan untuk memetakan kerentanan sistem. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan menganalisis efektivitas Uncomplicated Firewall (UFW) dengan metode Stateful Packet Filtering dalam memitigasi serangan tersebut. Metode penelitian menggunakan pendekatan eksperimental simulasi dengan topologi host-guest, di mana Ubuntu Server 22.04 bertindak sebagai target dan Windows 11 sebagai penyerang menggunakan Nmap. Pengujian dilakukan dengan membandingkan respons jaringan sebelum dan sesudah implementasi firewall. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebelum implementasi, seluruh port terbuka (22 dan 80) dapat dideteksi dengan status Open. Setelah UFW diaktifkan dengan konfigurasi default deny incoming, status port berubah menjadi Filtered dan sistem berhasil mencatat log aktivitas pemblokiran paket secara real-time. Analisis forensik log menunjukkan bahwa UFW mampu membedakan koneksi sah dan ilegal berdasarkan tabel status (state table), membuktikan bahwa metode stateful efektif menyembunyikan arsitektur jaringan dari pemindaian eksternal.
Copyright (c) 2026 Riza Arivalva, Hafni, Muhammad Zen https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Perancangan Aplikasi Manajemen Jadwal Kegiatan Masjid Taqwa Menggunakan Framework Laravel
Pengelolaan administrasi dan keuangan di Masjid Taqwa Jl. Asrama No. 14B, Sei Sikambing C. II, Kec. Medan Helvetia saat ini masih dilakukan secara manual. Hal ini berpotensi menimbulkan tingginya risiko kesalahan pencatatan kas, keterlambatan penyampaian informasi jadwal ibadah, serta kurangnya transparansi keuangan kepada jamaah. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Informasi Manajemen Masjid berbasis web yang dapat mengintegrasikan pengelolaan jadwal sholat, petugas Jumat, arus kas keuangan, dan publikasi kegiatan. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Waterfall yang mencakup tahapan analisis, perancangan, implementasi, dan pengujian. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Laravel serta basis data MySQL. Pengujian fungsionalitas sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi yang dibangun telah berfungsi dengan baik dan valid pada seluruh modul yang diuji. Implementasi sistem ini berhasil meningkatkan efisiensi operasional pengurus Badan Kemakmuran Masjid (BKM), meminimalkan risiko kesalahan pencatatan, serta menyajikan transparansi laporan keuangan dan informasi kegiatan secara real-time yang mudah diakses oleh jamaah.
Copyright (c) 2026 Muhammad Irsyad, Hanna Willa Dhany, Juliandri https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Perancangan dan Implementasi Monitoring Jaringan Lokal Menggunakan Sistem Kerja Backdoor
Penelitian ini bertujuan untuk menguji perancangan aplikasi monitoring komputer dalam jaringan lokal menggunakan sistem kerja backdoor serta mengimplementasikan rancangan tersebut dengan bahasa pemrograman Visual Basic 6.0. Monitoring jaringan lokal menjadi langkah penting untuk mengendalikan arus data dan aktivitas pada jaringan agar tetap sesuai dengan ketentuan yang berlaku. Penelitian ini menggunakan pendekatan studi kasus dengan metode eksperimental dan observasi langsung untuk menguji performa, konektivitas, serta utilitas sistem yang dikembangkan. Lokasi penelitian berada di Warnet Cyber Stream, Jl. Platina VII No.18A&B, Titi Papan, Kec. Medan Deli, Kota Medan, Sumatera Utara 20245. Penelitian dilakukan dengan memanfaatkan satu komputer server dan sepuluh komputer client. Pengujian difokuskan pada koneksi antara server dan client serta kemampuan aplikasi dalam memonitor aktivitas jaringan secara real time. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (a) aplikasi monitoring berhasil dibangun dan dapat digunakan untuk manajemen jaringan lokal guna mencegah penyalahgunaan komputer client; (b) implementasi sistem backdoor memungkinkan aplikasi berjalan secara tersembunyi tanpa terdeteksi pada Add/Remove Programs maupun Task Manager, sehingga mendukung proses monitoring yang tidak ingin diketahui oleh pengguna client; dan (c) aplikasi masih terdeteksi sebagai perangkat lunak berbahaya (malicious software) oleh antivirus sehingga memerlukan penyesuaian lebih lanjut.
Copyright (c) 2026 M Ihsan, Jodi Hendrawan, Rahayu Mayang Sari https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Perbandingan Naive Bayes, SVM, dan IndoBERT untuk Analisis Sentimen Publik terhadap Program Makan Bergizi Gratis pada Komentar YouTube
Pelaksanaan Program Makan Bergizi Gratis (MBG) pada tahun 2025 dialokasikan anggaran sebesar Rp171 triliun dengan target 82,9 juta penerima manfaat, namun realisasi awal yang tercatat baru mencapai Rp3 triliun untuk 3,98 juta orang. Kesenjangan target pelaksanaan dan tantangan di lapangan tersebut memicu berbagai opini publik pada platform digital seperti YouTube. Studi ini menganalisis sentimen publik terhadap Program MBG dengan membandingkan efektivitas algoritma Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), dan IndoBERT menggunakan 6.419 komentar YouTube dari Kaggle. Metodologi penelitian meliputi preprocessing teks, pelabelan sentimen sberbasis Lexicon, pembagian data, ekstraksi fitur (TF-IDF dan IndoBERT Tokenizer), penerapan SMOTE pada Naive Bayes dan SVM, serta evaluasi kinerja model. Hasil pelabelan awal menunjukkan adanya ketidakseimbangan data yang didominasi oleh kelas netral sebesar 72,9%, diikuti kelas negatif sebesar 15,0%, dan kelas positif sebesar 12,1%. Setelah dilakukan penanganan menggunakan metode SMOTE, distribusi kelas pada data training menjadi seimbang guna mengoptimalkan proses pembelajaran model Naive Bayes dan SVM. Berdasarkan evaluasi akhir eksperimen, IndoBERT mencatatkan kinerja paling superior dengan nilai accuracy tertinggi mencapai 97,35%, mengungguli SVM sebesar 95,72% dan Naive Bayes sebesar 65,11%. Kesimpulannya, pendekatan context-aware pada model IndoBERT serta penanganan data sebelum pemodelan sangat efektif dan andal dalam memetakan persepsi serta kekhawatiran masyarakat terhadap efisiensi pelaksanaan Program Makan Bergizi Gratis.
Copyright (c) 2026 Stella Maris, Windi Irmayani, Muhammad Ifan Rifani Ihsan https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Komparasi Model Logistic Regression dan Random Forest pada Prediksi Penyakit Jantung Berdasarkan Analisis Fitur Klinis
Penyakit jantung merupakan salah satu masalah kesehatan serius yang membutuhkan deteksi dini agar risiko keterlambatan penanganan dapat diminimalkan. Pemanfaatan Machine Learning memberikan peluang untuk membangun model prediksi berbasis fitur klinis pasien, namun pemilihan algoritma yang tepat masih menjadi isu penting karena performa model sangat dipengaruhi oleh karakteristik dataset. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa Logistic Regression dan Random Forest dalam memprediksi penyakit jantung serta menganalisis fitur klinis yang paling berkontribusi terhadap hasil klasifikasi. Dataset yang digunakan adalah Heart Disease Prediction Dataset berisi 270 data pasien, 13 fitur prediktor, dan 1 atribut target. Tahapan penelitian meliputi Exploratory Data Analysis, preprocessing, label encoding, pembagian data 80:20, standardisasi data pada Logistic Regression, pemodelan klasifikasi, optimasi Random Forest menggunakan GridSearchCV dengan 5-Fold Cross Validation, serta evaluasi menggunakan accuracy, precision, recall, F1-score, dan ROC-AUC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Logistic Regression memperoleh performa terbaik dengan accuracy 85,19%, precision 78,57%, recall 91,67%, F1-score 84,62%, dan ROC-AUC 89,86%. Random Forest memperoleh accuracy 81,48% dan meningkat menjadi 83,33% setelah tuning, tetapi belum mampu melampaui Logistic Regression. Fitur terpenting yang ditemukan adalah Chest Pain Type, Max HR, dan ST Depression. Dengan demikian, Logistic Regression dinilai lebih sesuai sebagai model pendukung deteksi dini penyakit jantung pada dataset klinis berskala terbatas.
Copyright (c) 2026 Arsenly Realino, Wahyu Nugraha, Rabiatus Sa’adah https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Evaluasi Kesiapan Tata Kelola Teknologi Informasi di LKP Karya Prima Berdasarkan ISO/IEC 38500 Menggunakan Model CIPP
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kesiapan tata kelola teknologi informasi di LKP Karya Prima berdasarkan standar ISO/IEC 38500 menggunakan Model CIPP (Context, Input, Process, Product) yang didukung dengan pendekatan Business Intelligence (BI). Tata kelola teknologi informasi yang efektif diperlukan untuk memastikan bahwa pemanfaatan teknologi dapat mendukung tujuan organisasi secara optimal, efisien, dan berkelanjutan. Penelitian ini menggunakan metode evaluatif dengan pendekatan mixed methods yang menggabungkan analisis kualitatif dan kuantitatif. Data diperoleh melalui wawancara, observasi, kuesioner, serta analisis data sistem menggunakan dashboard Business Intelligence. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan tata kelola TI di LKP Karya Prima secara umum berada pada kategori baik dengan nilai rata-rata evaluasi sebesar 3,9 dari skala 5. Pada dimensi Context diperoleh skor 3,8, Input sebesar 3,5, Process sebesar 4,0, dan Product sebesar 4,3. Implementasi tata kelola TI berbasis ISO/IEC 38500 berhasil meningkatkan efisiensi kerja staf sebesar 20,6%, menurunkan tingkat kesalahan sistem sebesar 56,4%, mempercepat waktu respons sistem sebesar 40,4%, serta meningkatkan kepuasan pengguna sebesar 19%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi ISO/IEC 38500, Model CIPP, dan Business Intelligence mampu memberikan evaluasi yang komprehensif serta mendukung pengambilan keputusan berbasis data untuk meningkatkan efektivitas tata kelola teknologi informasi di lembaga pendidikan nonformal.
Copyright (c) 2026 Muhammad Hasanuddin, Muhammad Amin, Andysah Putera Utama Siahaan https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Spasio-Temporal Multi-Sensor NASA Menggunakan Algoritma K-Means untuk Zonasi Potensi Kesehatan Tanaman di Wilayah Sumatera
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis zonasi potensi kesehatan tanaman di wilayah Pulau Sumatera menggunakan pendekatan analisis spasio-temporal berbasis data satelit multi-sensor. Data yang digunakan meliputi Enhanced Vegetation Index (EVI) dari produk MOD13Q1, Land Surface Temperature (LST) dari produk MOD11A1, serta data curah hujan dari produk GPM IMERG. Seluruh data satelit diproses melalui tahapan pra-pemrosesan yang mencakup ekstraksi data, mosaicking citra, penyelarasan sistem koordinat, resampling spasial, serta pembersihan data untuk menghilangkan piksel anomali. Data yang telah diproses kemudian dianalisis menggunakan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan wilayah berdasarkan kemiripan karakteristik lingkungan. Penentuan jumlah cluster optimal dilakukan menggunakan metode Elbow Method, sedangkan kualitas pengelompokan dievaluasi menggunakan Silhouette Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah cluster optimal adalah enam zona yang merepresentasikan variasi kondisi biofisik wilayah Sumatera, yaitu dataran rendah dengan vegetasi lebat, lahan terbuka atau terdegradasi, dataran basah dengan curah hujan tinggi, dataran pesisir dengan suhu tinggi, wilayah pegunungan dengan suhu rendah, serta wilayah lereng pegunungan sebagai zona transisi. Analisis terhadap lebih dari dua juta piksel observasi menghasilkan nilai Silhouette Score sebesar 0,2739 yang menunjukkan bahwa struktur cluster telah terbentuk dengan cukup baik. Hasil zonasi ini memberikan gambaran spasial mengenai potensi kesehatan tanaman di Pulau Sumatera dan dapat dimanfaatkan sebagai dasar dalam perencanaan pengelolaan lahan serta pengembangan sistem pertanian yang lebih adaptif terhadap kondisi lingkungan.
Copyright (c) 2026 Yusrida Jelianti Sihite, Yohanes Gerardus Haga Zai , Andika Veriando Saragih https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Kepuasan Pengguna terhadap Desain Antarmuka Sistem Penjualan Terintegrasi Menggunakan Metode UCD dan Pengujian SUS
Habibi Snack Corner adalah pelaku usaha mikro di sektor kuliner yang hingga kini masih mengelola stok secara manual dan menerima pesanan pelanggan melalui WhatsApp praktik yang memicu sejumlah masalah operasional, mulai dari catatan yang tidak akurat, proses restok yang telat, hingga pesanan yang salah dipahami. Riset ini disusun untuk merancang antarmuka (UI/UX) sebuah platform e-commerce berbasis website yang sekaligus menangani pengelolaan stok, dengan pendekatan User-Centered Design (UCD), sekaligus menilai penerimaan pengguna terhadap hasil rancangan melalui pengukuran System Usability Scale (SUS). Empat tahapan UCD dijalankan berturut-turut: Memahami Konteks Penggunaan, Menentukan Persyaratan Pengguna, Menghasilkan Solusi Desain, dan Mengevaluasi Terhadap Persyaratan . Data diperoleh melalui observasi lapangan, wawancara semi-terstruktur, penelusuran dokumen usaha, serta kuesioner yang dibagikan ke 30 pelanggan aktif. Proses perancangan ini menghasilkan prototipe High-Fidelity di Figma yang terdiri atas dua modul: modul e-commerce untuk pelanggan dan modul pengelolaan stok untuk admin. Uji usability terhadap 30 responden yang memakai SUS memperoleh skor rata-rata 81,25 masuk kategori “Baik” dan berada di atas ambang kelayakan minimal 70. Capaian ini menunjukkan bahwa interaksi hasil pendekatan UCD sudah cukup kreatif dan fungsional untuk memenuhi kebutuhan pelaku UMKM kuliner, serta layak dilanjutkan ke tahap pengembangan sistem secara utuh.
Copyright (c) 2026 Diyan Fitrah, Aditya Galih Sulaksono https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Prediksi Indikasi Depresi Mahasiswa Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5 Berdasarkan Kuesioner PHQ-9
Depression is a mental health problem frequently experienced by students due to various academic, social, and economic demands. Early identification is necessary so that at-risk students can receive faster treatment. This study aims to develop a predictive model for depression indications in students at Bina Sarana Informatika University using the Decision Tree C4.5 algorithm based on data from the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) instrument. The study was conducted by following the Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) stages, which include understanding the problem, preparing the dataset, building a classification model, and evaluating the model's performance. The research dataset was obtained from the results of filling out the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) questionnaire by Bina Sarana Informatika University students. The instrument consists of nine indicators used to measure depressive symptoms based on the frequency experienced by respondents. Respondents with a total score of at least 10 are classified as indicated as depressed, while respondents with a score below 10 are categorized as not indicated as depressed. The dataset was divided into 80% training data and 20% testing data, resulting in an accuracy of 81.40%. Validation was then performed using 10-Fold Cross Validation. Model evaluation was performed using a confusion matrix, precision, recall, F1-score, and Area Under the Curve (AUC). The results showed that the model achieved an average accuracy of 84.55%, indicating that the C4.5 Decision Tree demonstrated good ability to classify depression in college students. Furthermore, the attribute with the highest Information Gain value was the primary factor in the decision tree formation process, thus enabling it to be used as a basis for developing a data mining-based early detection system.
Copyright (c) 2026 Arnita Nonot, Nur Aulia Hasanah, Muhammad Sony Maulana, Sri Dewi Ayu Safitri https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Perancangan E-Learning Lembaga Penddidikan Edupro Menggunakan Metode Waterfall Dan System Usabilty Scale (SUS)
Meningkatkan system pembelajaran yang lebih maju aktivitas pembelajaran tatap muka di perguruan tinggi harus mampu menuntut adanya adaptasi terhadap model pembelajaran daring. Kondisi tersebut mendorong kebutuhan akan platform e-learning yang mampu menjaga keberlangsungan (continuity) proses pembelajaran serta mendukung resiliensi sistem pendidikan tinggi dalam menghadapi situasi krisis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang platform e-learning yang dapat mendukung proses pembelajaran daring secara fleksibel dan terstruktur melalui studi pengembangan EduPro. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian pengembangan sistem informasi, yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan prototipe, serta pengujian fungsional menggunakan metode System Usability Scale (SUS). Hasil dari penelitian ini adalah sebuah platform e-learning berbasis web yang menyediakan fitur manajemen kursus, pengelolaan materi pembelajaran, pendaftaran peserta, serta sistem pembayaran kursus daring. Platform yang dikembangkan diharapkan dapat menjadi solusi pendukung pembelajaran jarak jauh di pendidikan tinggi dengan memberikan kemudahan akses belajar tanpa batasan ruang dan waktu. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa rancangan platform e-learning EduPro mampu memenuhi kebutuhan pembelajaran daring dan berpotensi meningkat kualitas pembelajaran secara jarak jauh.
Copyright (c) 2026 Indra Riyana Rahadjeng, Muhammad Fahmi, Ibnu Rusdi, Fitri Latifah https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi dan Evaluasi Kinerja Sistem Informasi Logistik Berbasis Mobile Menggunakan Metode Pieces dan TAM pada CV Borneo Mega Mandiri
Implementasi sistem informasi berbasis mobile pada sektor logistik menjadi salah satu upaya perusahaan dalam meningkatkan efisiensi operasional, mempercepat proses distribusi, serta meningkatkan kualitas pelayanan. Namun, keberhasilan implementasi sistem informasi tidak hanya ditentukan oleh kualitas sistem, tetapi juga oleh tingkat penerimaan pengguna terhadap teknologi yang digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi implementasi Sistem Informasi Logistik Berbasis Mobile pada CV Borneo Mega Mandiri menggunakan pendekatan PIECES (Performance, Information, Economy, Control, Efficiency, Service) dan Technology Acceptance Model (TAM). Penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan teknik survei terhadap 47 responden yang merupakan pengguna aktif sistem informasi logistik. Data dikumpulkan melalui kuesioner skala Likert dan dianalisis menggunakan IBM SPSS Statistics melalui uji validitas, uji reliabilitas, uji asumsi klasik, serta analisis regresi linear berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh instrumen penelitian dinyatakan valid dan reliabel. Analisis regresi menunjukkan bahwa variabel PIECES memiliki koefisien sebesar −0,037 dengan nilai signifikansi 0,365, sedangkan variabel TAM memiliki koefisien sebesar 0,069 dengan nilai signifikansi 0,321, sehingga keduanya tidak berpengaruh secara signifikan terhadap evaluasi kinerja sistem informasi. Nilai koefisien determinasi sebesar 0,022 menunjukkan bahwa model penelitian hanya mampu menjelaskan 2,2% variasi evaluasi kinerja sistem. Penelitian ini memberikan kontribusi berupa evaluasi yang mengintegrasikan metode PIECES dan TAM sebagai dasar penyusunan rekomendasi pengembangan sistem informasi logistik yang lebih efektif dan berorientasi pada kebutuhan pengguna
Copyright (c) 2026 Doni Candra Pratama, Dedi Saputra, Siti Nurdiani https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi Sistem Informasi Booking Class Gym Berbasis Web Menggunakan Barcode Member (Studi Kasus: HeyFit Fitness Pontianak)
Proses booking kelas olahraga pada fitness center umumnya masih dilakukan secara manual sehingga member harus datang langsung untuk memastikan ketersediaan kelas. Kondisi ini menyebabkan kelas pada HeyFit Fitness Pontianak sering mengalami over kapasitas karena belum tersedianya sistem booking yang terstruktur, meskipun identitas member telah menggunakan barcode untuk keperluan check-in. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan Sistem Informasi Booking Class Gym berbasis web yang memanfaatkan barcode member sebagai identitas digital pada HeyFit Fitness Pontianak. Metode pengembangan sistem menggunakan pendekatan waterfall dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem menggunakan pemodelan UML (use case diagram, activity diagram, ERD, LRS, class diagram, dan sequence diagram), implementasi, serta pengujian. Sistem dibangun menggunakan framework Nuxt 3 berbasis Vue.js dengan Node.js sebagai runtime sisi server, Drizzle ORM sebagai penghubung ke basis data MySQL/TiDB Cloud, serta Tailwind CSS untuk antarmuka. Basis data dirancang dengan delapan tabel utama, yaitu users, memberships, instructors, classes, bookings, payments, attendances, dan galleries, yang relasinya dijaga pada level aplikasi. Sistem melibatkan empat aktor, yaitu pengunjung, member, admin, dan owner, dengan fitur utama berupa booking kelas secara online, pengelolaan kuota otomatis, check-in menggunakan barcode/QR member, persetujuan pembayaran, serta dashboard statistik bisnis. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu mengakomodasi seluruh kebutuhan fungsional dan non-fungsional yang telah diidentifikasi, mencegah booking dan pencatatan kehadiran ganda, membatasi akses berdasarkan peran melalui autentikasi sesi dan route middleware, serta menyajikan ringkasan bisnis bagi owner. Penerapan sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi pelayanan kelas olahraga serta pengelolaan keanggotaan pada HeyFit Fitness Pontianak.
Copyright (c) 2026 Asarias Konisius, Yoki Firmansyah https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Big Data Metadata CERN Berbasis Cloud Computing Menggunakan Algoritma Z-Score Outlier Detection
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi anomali serta mengenali pola tersembunyi pada dataset metadata eksperimen ATLAS berskala Big Data yang bersumber dari CERN Open Data. Permasalahan utama dalam penelitian ini adalah tingginya variasi jumlah kejadian fisika (events) yang menyulitkan proses analisis dan interpretasi data secara akurat. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini menerapkan pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD) berbasis komputasi awan (Cloud Computing) yang meliputi agregasi data, komputasi statistik deskriptif, analisis kemiringan distribusi (skewness), Z-Score Outlier Detection, dan pengenalan pola sekuensial (pattern recognition). Hasil analisis terhadap 374 dataset menunjukkan rata-rata jumlah kejadian sebesar 5.075.259,44 events dengan standar deviasi 18.689.769,53 events, di mana distribusi populasi terkonfirmasi memiliki tingkat kemiringan positif yang ekstrem (Right-Skewed). Berdasarkan perhitungan Z-Score dengan ambang batas |Z| > 3, ditemukan sebanyak 6 dataset (sekitar 1,6%) yang teridentifikasi sebagai anomali ekstrem. Lebih lanjut, analisis tren sekuensial dan visualisasi spasial membuktikan bahwa anomali tersebut tidak terjadi secara acak, melainkan membentuk klaster sistemik yang terpusat pada rentang batch observasi tertentu. Integrasi metode Z-Score dan pengenalan pola ini terbukti efektif dalam memvalidasi kualitas data (Veracity) serta mengekstraksi informasi operasional pada dataset saintifik berskala masif.
Copyright (c) 2026 Lastri Putri Silaban Silaban, Muhammad Tsabat Muhyiyuddin, Zevan Irfan Surbakti https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Penilaian Karyawan Menggunakan Metode PSI Pada PT. Medan Tropical Canning dan Frozen Industries
Perkembangan teknologi informasi memberikan dampak signifikan dalam meningkatkan efisiensi dan efektivitas proses bisnis, termasuk dalam penilaian kinerja karyawan. PT. Medan Tropical Canning dan Frozen Industries merupakan perusahaan yang bergerak di bidang produksi makanan kaleng berbahan dasar ikan tuna yang membutuhkan sistem penilaian kinerja yang objektif untuk mendukung keputusan promosi. Proses penilaian yang masih dilakukan secara manual menimbulkan permasalahan seperti subjektivitas dan ketidakakuratan dalam menentukan karyawan terbaik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem penilaian kinerja karyawan berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL dengan menerapkan metode Preference Selection Index (PSI) sebagai metode pengambilan keputusan. Metode PSI digunakan untuk melakukan perhitungan berdasarkan beberapa kriteria sehingga menghasilkan nilai preferensi dan peringkat karyawan secara objektif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan perangkingan karyawan secara akurat, di mana diperoleh 5 karyawan terbaik berdasarkan nilai tertinggi, yaitu Kundara Darwinsyah, Arifin Saputra, Jayaanto, Eko Suryatno, dan Arif Hidayat. Sistem ini terbukti dapat meningkatkan objektivitas, transparansi, dan efisiensi dalam proses penilaian kinerja karyawan serta membantu manajemen dalam pengambilan keputusan promosi jabatan.
Copyright (c) 2026 Zulham, Muhammad Fakhrian, M.Arif Rahman https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi Deterministic Finite Automata (DFA) pada Game Statecraft Sebagai Media Pembelajaran Interaktid Teori Bahasa
Materi Deterministic Finite Automata (DFA) dalam mata kuliah Teori Bahasa dan Otomata sering kali sulit dipahami mahasiswa karena penyampaiannya yang sangat teoretis dan minim visualisasi. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan "StateCraft", sebuah game tebak kata interaktif sebagai media pembelajaran otomata yang aplikatif dan mudah dipahami. Sistem utama permainan ini menerapkan aturan formal 5-tuple DFA M = (Q, Σ, δ, q0​, F), di mana setiap huruf yang diketik pemain langsung diproses sebagai transisi state pada mesin. StateCraft dibangun menggunakan HTML5, Tailwind CSS yang dilengkapi sepuluh tema warna adaptif untuk meningkatkan kenyamanan visual pengguna, serta Vis.js untuk menampilkan diagram transisi secara otomatis dan real-time. Evaluasi dilakukan dengan metode Black-box testing guna menguji seluruh fungsionalitas aplikasi. Hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan 100% pada akurasi perpindahan state mesin, berfungsinya fitur pengurangan nyawa saat pemain mengalami kekalahan (permadeath), serta kelancaran perubahan grafik visual tanpa kendala. Berdasarkan hasil tersebut, StateCraft terbukti bekerja secara akurat, interaktif, dan layak digunakan sebagai alat bantu belajar alternatif yang menarik serta membantu mahasiswa memahami konsep DFA secara praktis.
Copyright (c) 2026 Claudia Agatha Br. Trigan, Zulfahmi Indra, Triwanti Andini Hutasoit, Jonathan Rio Gultom https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Evaluasi Kualitas Layanan Aplikasi Kendedes Mobile Berdasarkan Analisis Gap Servqual
Perkembangan teknologi informasi telah mendorong instansi pemerintah untuk mengembangkan layanan berbasis digital guna meningkatkan efektivitas dan efisiensi pekerjaan. Salah satu implementasinya adalah aplikasi Kendedes Mobile yang digunakan oleh Badan Pusat Statistik BPS Kabupaten Lumajang dalam mendukung kegiatan pendataan statistik. Namun, dalam penggunaannya masih ditemukan beberapa kendala, seperti error sistem, kestabilan aplikasi, dan respons aplikasi yang dapat memengaruhi kepuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas layanan aplikasi Kendedes Mobile menggunakan metode Service Quality Servqual serta mengetahui pengaruh dimensi Tangibles, Reliability, Responsiveness, Assurance, dan Empathy terhadap kepuasan pengguna. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik pengumpulan data melalui penyebaran kuesioner kepada 45 responden yang merupakan pengguna aplikasi Kendedes Mobile di BPS Kabupaten Lumajang. Data dianalisis menggunakan uji validitas, uji reliabilitas, analisis Gap Servqual, uji t , dan uji F dengan bantuan perangkat lunak IBM SPSS Statistics. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh instrumen penelitian valid dan reliabel. Analisis Gap Servqual menghasilkan nilai gap positif pada seluruh dimensi, dengan dimensi Empathy memperoleh nilai gap tertinggi sebesar 3,5578, sedangkan Reliability memperoleh nilai gap terendah sebesar 3,1332. Hasil uji t menunjukkan bahwa dimensi Tangibles dan Responsiveness berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna, sedangkan Reliability, Assurance, dan Empathy tidak berpengaruh signifikan secara parsial. Sementara itu, hasil uji F menunjukkan bahwa kelima dimensi Servqual secara simultan berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna aplikasi Kendedes Mobile.
Copyright (c) 2026 Rendyka Putra Maulana, Devita Maulina Putri https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Penerapan Metode Multiple Linear Regression pada Sistem Prediksi Harga Sewa Kost Berbasis Web di Bengkayang
Penentuan harga sewa kamar kost merupakan salah satu aspek penting dalam pengelolaan usaha penyewaan kost karena dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti ukuran kamar, fasilitas, lokasi, dan kondisi bangunan. Pada praktiknya, banyak pemilik kost masih menentukan harga sewa berdasarkan pengalaman dan penilaian subjektif sehingga berpotensi menghasilkan harga yang kurang sesuai dengan kondisi sebenarnya. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem prediksi harga sewa kamar kost berbasis web menggunakan metode Multiple Linear Regression (MLR) sebagai pendukung pengambilan keputusan dalam menentukan harga sewa secara lebih objektif dan berbasis data. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data yang diperoleh melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi pada usaha kost di Kabupaten Bengkayang. Variabel penelitian terdiri atas ukuran kamar, fasilitas, lokasi, dan kondisi bangunan sebagai variabel independen, serta harga sewa sebagai variabel dependen. Sistem dikembangkan menggunakan PHP dan MySQL, sedangkan proses analisis dilakukan dengan metode Multiple Linear Regression. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengimplementasikan model regresi untuk menghasilkan prediksi harga sewa secara otomatis. Persamaan regresi yang diperoleh menunjukkan bahwa variabel fasilitas dan lokasi memberikan pengaruh positif terhadap harga sewa, sedangkan ukuran kamar memiliki koefisien negatif dan kondisi bangunan tidak memberikan pengaruh yang signifikan pada model yang terbentuk. Hasil evaluasi model menghasilkan nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar Rp46.610,82 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 7,76%, yang menunjukkan bahwa model memiliki tingkat akurasi yang sangat baik. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan mampu membantu pemilik kost dalam menentukan harga sewa secara lebih cepat, objektif, dan berdasarkan hasil analisis data.
Copyright (c) 2026 Dealmus, Christian Cahyaningtyas https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi Metode Naive Bayes pada Sistem Klasifikasi Kelayakan Air Minum Berbasis IoT
Kualitas air minum merupakan faktor penting yang harus dipantau secara berkelanjutan untuk menjamin keamanan konsumsi. Proses pengujian kualitas air yang masih dilakukan secara manual membutuhkan waktu relatif lama sehingga kurang efektif dalam mendeteksi perubahan kualitas air secara cepat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi kelayakan air minum berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan metode Naïve Bayes. Sistem dibangun dengan memanfaatkan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor pH, Total Dissolved Solids (TDS), dan turbidity untuk memperoleh data kualitas air secara real-time. Data hasil pembacaan sensor diproses menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan kualitas air ke dalam kategori Layak dan Tidak Layak, kemudian hasilnya ditampilkan melalui aplikasi Blynk sebagai media monitoring. Evaluasi model dilakukan menggunakan metode train-test split dengan pembagian data 80% sebagai data latih dan 20% sebagai data uji serta dianalisis menggunakan confusion matrix. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan 34 dari 35 data uji dengan benar dan memperoleh tingkat akurasi sebesar 97,14%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes memiliki kinerja yang sangat baik dalam mengklasifikasikan kelayakan air minum berdasarkan parameter pH, TDS, dan turbidity sehingga layak diterapkan pada sistem monitoring kualitas air berbasis IoT secara real-time.
Copyright (c) 2026 Mansuestus Fransiskus, Noviyanti. P https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Pengembangan Sistem Lampu Otomatis Berbasis Internet Of Things (Iot) Menggunakan Esp8266 dan Algoritma K-Nearest Neighbor
Penerangan merupakan salah satu kebutuhan penting dalam mendukung aktivitas penghuni asrama. Namun, masih sering terjadi pemborosan energi listrik akibat lampu yang dibiarkan menyala ketika kondisi lingkungan sudah terang atau tidak terdapat aktivitas di sekitar area tertentu. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem lampu otomatis berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan ESP8266 dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk meningkatkan efisiensi penggunaan energi listrik serta mempermudah proses pemantauan sistem secara real-time. Penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) sebagai algoritma klasifikasi dengan memanfaatkan dua parameter masukan, yaitu nilai sensor Light Dependent Resistor (LDR) sebagai pendeteksi intensitas cahaya dan sensor Passive Infrared Receiver (PIR) sebagai pendeteksi gerakan. Dataset penelitian diperoleh secara langsung dari hasil pembacaan sensor pada sistem yang telah diimplementasikan di Asrama Shanti Bhuana sebanyak 320 data. Dataset kemudian dibagi menjadi 224 data latih (70%) dan 96 data uji (30%). Proses klasifikasi dilakukan menggunakan perhitungan Euclidean Distance dengan nilai K = 5, sedangkan implementasi algoritma dilakukan menggunakan Google Colab. Sistem yang dikembangkan juga terintegrasi dengan platform Blynk sehingga kondisi sensor dan status lampu dapat dipantau secara real-time melalui perangkat seluler. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengendalikan lampu secara otomatis berdasarkan kondisi intensitas cahaya dan keberadaan gerakan sesuai dengan hasil klasifikasi algoritma K-Nearest Neighbor. Selain itu, integrasi ESP8266 dengan platform Blynk memungkinkan pengguna memantau kondisi sistem secara jarak jauh melalui koneksi internet. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan efektivitas pengendalian penerangan sekaligus mendukung efisiensi penggunaan energi listrik pada lingkungan asrama.
Copyright (c) 2026 Revaldo Tesso, Mira https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Informasi Kependudukan Berbasis Web dengan Deteksi Duplikasi dan Validasi Semantik NIK
Pelayanan administrasi kependudukan di Kantor Kelurahan Oyehe masih mengandalkan entri data manual yang rentan terhadap kesalahan ketik dan duplikasi arsip. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengevaluasi sistem informasi kependudukan berbasis web yang mengintegrasikan algoritma Levenshtein Distance dan validasi semantik Nomor Induk Kependudukan (NIK) untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi data. Sistem dikembangkan menggunakan model Waterfall dan di-deploy pada jaringan intranet lokal. Evaluasi dilakukan melalui pendekatan kuantitatif eksperimental pada 25 sampel transaksi dan 20 skenario pengujian black-box. Evaluasi akurasi algoritma pada data historis berlabel menghasilkan nilai precision 100%, recall 96%, dan F1-score 97,96% dengan ambang batas kemiripan 70%. Studi time-motion menunjukkan penurunan waktu layanan yang signifikan dari rata-rata 22 ± 5 menit menjadi 1,5 ± 0,5 menit (efisiensi 93%, uji Wilcoxon signed-rank p < 0,001), dengan tingkat kesalahan entri data tercatat 0% pada sampel pengujian. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi fuzzy matching dan validasi semantik NIK dapat mempercepat administrasi kependudukan sekaligus meningkatkan integritas data pada konteks kelurahan dengan infrastruktur terbatas.
Copyright (c) 2026 Paulus Semuel Deda, Kristian Yuliawan https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Model Peningkatan Berkelanjutan ITIL 4 sebagai Strategi Adaptasi Organisasi terhadap Faktor Eksternal PESTLE
Organisasi masa kini dihadapkan pada tuntutan untuk mampu beradaptasi dalam mengelola layanan teknologi informasi (TI) ditengah dinamika lingkungan makro yang bergerak cepat. Analisis PESTLE lazimnya dimanfaatkan untuk mengidentifikasi ancaman-ancaman dari luar organisasi, sementara ITIL 4 lewat pendekatan Continual Improvement lebih menitikberatkan pada pembenahan layanan secara internal. Namun demikian, penetapan kedua konsep tersebut kerap dilakukan secara terpisah, yang pada akhirnya memunculkan kesenjangan antara perencanaan strategis dan pelaksanaan teknis di lapangan. Riset ini ditujukan untuk menyusun sebuah model integrasi konseptual yang mempertautan PESTLE dengan Continual Improvement ITIL 4, dengan memanfaatkan pendekatan Systematic Literature Review (SLR). Sejumlah 27 artikel ilmiah yang terbit pada rentang 2019-2024 ditelaah guna membangun model dimaksud. Hasil sintesis memperlihatkan bahwa pemanfaatan indikator PESTLE sebagai pemicu (trigger) pada masing-masing fase pembenahan ITIL 4 dapat memperkokoh ketahanan operasional sekaligus mempercepat kesigapan dalam merespons gangguan (disrupsi). Simulasi yang diterapkan pada studi kasus modernisasi sistem katalog disebuah instansi pemerintah mengonfirmasi bahwa model ini berhasil mengubah tekanan regulasi maupun tren sosial menjadi langkah-langkah perbaikan teknis TI yang dapat diukur.
Copyright (c) 2026 Aan Ansen Andryadi, Samsan, Gilang Redzav Bagaswara, Mochamad Rizky Fauzan, Rega Agustiana, Muhammad Naufal https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis dan Desain Pengguna Layanan TI dada Problem Management dan Incident Management di Rumah Sakit Banyuasin
Pemanfaatan teknologi informasi pada rumah sakit menjadi unsur penting dalam menjaga kesinambungan pelayanan medis dan administratif. RSD Banyuasin masih menghadapi gangguan sistem, keterlambatan penanganan, serta masalah berulang karena pencatatan insiden, mekanisme eskalasi, dan dokumentasi akar penyebab belum dilaksanakan secara terstruktur. Penelitian ini bertujuan menganalisis kondisi pengelolaan layanan teknologi informasi serta merancang proses Manajemen Insiden dan Manajemen Masalah berdasarkan kerangka ITIL V4. Penelitian menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif dengan metode studi kasus. Data diperoleh melalui observasi, wawancara dengan petugas teknologi informasi, kepala unit, dan pengguna layanan, serta analisis dokumen pendukung. Analisis dilakukan dengan membandingkan kondisi berjalan terhadap praktik ITIL V4 melalui analisis kesenjangan. Hasil penelitian menunjukkan enam kesenjangan utama, yaitu belum tersedianya pencatatan tiket terpusat, klasifikasi dan prioritas yang baku, mekanisme eskalasi, dokumentasi akar masalah, basis pengetahuan, serta evaluasi layanan yang berkelanjutan. Rancangan yang dihasilkan mencakup alur pelaporan, pencatatan, klasifikasi, prioritas, diagnosis, eskalasi, penyelesaian, penutupan, analisis akar penyebab, dan pencatatan known error. Rancangan juga dilengkapi arsitektur sistem helpdesk, basis aturan penanganan, target waktu respons, dan rancangan antarmuka. Penerapan rancangan diharapkan meningkatkan kecepatan penanganan, mengurangi insiden berulang, dan mendukung kontinuitas layanan teknologi informasi di RSD Banyuasin.
Copyright (c) 2026 Ali Imron, Zena Lusi, Putri Intan Avita, Fahri Rahman https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Evaluasi Tata Kelola TI pada Aplikasi SIMPEG BKPSDM Kota Binjai Menggunakan Cobit 2019
Pemanfaatan teknologi informasi dalam penyelenggaraan pemerintahan menjadi salah satu faktor penting dalam meningkatkan efektivitas, efisiensi, serta kualitas pelayanan kepada masyarakat. Salah satu bentuk penerapannya adalah penggunaan Sistem Informasi Manajemen Kepegawaian (SIMPEG) di BKPSDM Kota Binjai yang berfungsi untuk mendukung pengelolaan data dan pelayanan kepegawaian. Namun, dalam pelaksanaannya masih ditemukan beberapa kendala, terutama pada aspek pengelolaan risiko, penerapan perubahan sistem, dan operasional layanan TI yang berpotensi memengaruhi kinerja aplikasi. Oleh karena itu, diperlukan evaluasi tata kelola TI untuk mengetahui tingkat kapabilitas proses yang telah diterapkan sekaligus menyusun rekomendasi perbaikan yang sesuai. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tata kelola TI pada aplikasi SIMPEG BKPSDM Kota Binjai dengan menggunakan kerangka kerja COBIT 2019. Evaluasi difokuskan pada domain APO12 (Managed Risk), BAI07 (Managed IT Change Acceptance and Transitioning), dan DSS01 (Managed Operations). Penelitian menggunakan metode deskriptif dengan pendekatan kualitatif dan kuantitatif. Data diperoleh melalui observasi, wawancara serta penyebaran kuesioner kepada 37 responden yang terdiri atas pimpinan, pengelola SIMPEG, staf TI, dan pengguna aplikasi. Analisis dilakukan dengan mengukur capability level berdasarkan COBIT 2019 serta membandingkan kondisi sekarang (as-is) dengan kondisi target (to-be). Hasil penelitian menunjukkan bahwa domain APO12 berada pada capability level 2, sedangkan domain BAI07 dan DSS01 berada pada capability level 3. Target capability level yang ditetapkan adalah level 4 (Predictable Process), sehingga terdapat kesenjangan sebesar dua level pada domain APO12 serta satu level pada domain BAI07 dan DSS01. Berdasarkan hasil evaluasi tersebut, disusun blueprint pengembangan tata kelola teknologi informasi yang memuat rekomendasi untuk meningkatkan pengelolaan risiko, pengelolaan perubahan sistem, dan pengelolaan operasional layanan TI. Rekomendasi tersebut diharapkan dapat membantu BKPSDM Kota Binjai dalam mewujudkan tata kelola TI yang lebih terukur, konsisten, dan berkelanjutan, sehingga aplikasi SIMPEG mampu memberikan layanan kepegawaian yang lebih efektif dan efisien.
Copyright (c) 2026 Andreas Ghanneson Nainggolan, Rian Farta Wijaya, Solly Aryza https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Perbandingan Algoritma Linear Regression dan Gradient Boosting dalam Memprediksi Harga Smartphone Berdasarkan Spesifikasi Perangkat
Pesatnya perkembangan teknologi informasi mentransformasikan smartphone menjadi komoditas ekonomi digital dengan fluktuasi harga yang tinggi akibat kompleksitas hubungan antarspesifikasi secara non-linear. Penelitian ini bertujuan untuk menguji efektivitas metode statistik tradisional dibandingkan dengan pendekatan ensemble learning dalam memprediksi harga smartphone. Analisis dilakukan melalui perbandingan kinerja antara algoritma Linear Regression dan Gradient Boosting berdasarkan lima komponen utama, yaitu RAM, Storage, Baterai, Brand, dan Resolusi Display menggunakan perangkat lunak Orange Data Mining. Penelitian ini memanfaatkan dataset sekunder sebesar 1.715 baris data dengan proporsi pembagian sampel 70% sebagai data latih (1.201 baris) dan 30% sebagai data uji (514 baris). Akurasi model diukur secara kuantitatif melalui metrik R-Squared (R2), Root Mean Square Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil pengujian membuktikan bahwa algoritma Gradient Boosting memiliki kinerja lebih baik dengan mencatatkan nilai R2 sebesar 0.998 (99.8%), RMSE sebesar 16.766, serta MAPE sebesar 0.014 (1.4%). Sementara itu, Linear Regression menghasilkan nilai R2 sebesar 0.990 (99.0%), RMSE sebesar 34.933, dan MAPE sebesar 0.087 (8.7%). Hasil ini membuktikan hipotesis bahwa kelompok algoritma ensemble learning terbukti sangat adaptif dan presisi dalam mengekstrak interaksi non-linear yang rumit dari spesifikasi fisik perangkat tanpa menimbulkan gangguan noise.
Copyright (c) 2026 Raihan, Deni Risdiansyah, Erni https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Tablet Gaming Menggunakan Metode Weighted Product dan SMART
Pertumbuhan industri mobile gaming yang semakin pesat mengakibatkan meningkatnya kebutuhan pengguna terhadap perangkat yang mampu menyajikan pengalaman bermain yang terbaik. Tablet menjadi salah satu alternatif perangkat yang banyak diminati karena menawarkan ukuran layar yang lebih luas dibandingkan smartphone serta mempunyai mobilitas yang lebih tinggi dibandingkan laptop gaming. Akan tetapi, banyaknya pilihan tablet dengan spesifikasi dan harga yang beragam sering kali menyulitkan calon pembeli dalam menentukan perangkat yang paling sesuai dengan kebutuhan gaming. Maka dari itu, riset ini bermaksud untuk membangun sistem pendukung keputusan yang dapat membantu pengguna dalam memilih tablet gaming terbaik secara objektif. Cara yang dipakai dalam penelitian ini adalah Weighted Product (WP) dan Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART). Tahapan pengambilan keputusan dijalankan berdasarkan enam kriteria, yaitu harga, refresh rate, kapasitas baterai, performa chipset, berat perangkat, dan kapasitas penyimpanan. Data yang digunakan terdiri atas lima alternatif tablet gaming yang tersedia di pasaran. Temuan perhitungan memakai metode WP membuahkan nilai tertinggi sebesar 0,234 pada alternatif Xiaomi Pad 8 Pro (A4), sedangkan metode SMART menghasilkan nilai tertinggi sebesar 0,682 pada alternatif yang sama. Kedua metode menghasilkan urutan peringkat yang identik, yaitu Xiaomi Pad 8 Pro (A4) pada peringkat pertama, Lenovo Legion Tab Gen 3 (A5) pada peringkat kedua, dan Huawei MatePad Pro 12.2" (A3) pada peringkat ketiga. Kesamaan hasil tersebut memperlihatkan bahwa metode WP dan SMART mampu memberikan rekomendasi yang konsisten, valid, dan objektif. Oleh sebab itu, sistem pendukung keputusan yang dibangun dapat digunakan sebagai alat bantu dalam menentukan tablet gaming terbaik sesuai kebutuhan pengguna.
Copyright (c) 2026 Alya Levina Septiani, Alya Levina Septiani, Yuyun Dwi Lestari, Divi Handoko https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Penerapan Metode MOORA dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Macbook untuk Mahasiswa
Perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat menjadikan laptop sebagai salah satu perangkat utama yang digunakan oleh mahasiswa Teknik Informatika untuk mendukung berbagai aktivitas akademik, seperti pemrograman, pengembangan aplikasi, desain, simulasi, dan pengolahan data. Salah satu perangkat yang banyak diminati adalah MacBook karena memiliki keunggulan dalam hal performa, efisiensi daya, stabilitas sistem operasi, serta kualitas perangkat keras. Namun, banyaknya pilihan tipe MacBook dengan spesifikasi dan harga yang berbeda sering menyebabkan mahasiswa mengalami kesulitan dalam menentukan perangkat yang paling sesuai dengan kebutuhan dan kemampuan finansial. Oleh karena itu, diperlukan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang mampu memberikan rekomendasi secara objektif berdasarkan beberapa kriteria penilaian. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dalam proses pemilihan MacBook terbaik bagi mahasiswa teknik. Metode MOORA digunakan karena mampu melakukan pengambilan keputusan dengan mempertimbangkan berbagai kriteria, baik yang bersifat keuntungan (benefit) maupun biaya (cost). Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini meliputi harga, prosesor (chip), kapasitas RAM, penyimpanan (SSD), dan jumlah port. Tahapan penelitian dilakukan melalui penyusunan matriks keputusan, proses normalisasi, perhitungan nilai optimasi berdasarkan bobot kriteria, serta perangkingan terhadap beberapa alternatif MacBook. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan metode MOORA, diperoleh bahwa MacBook Pro 16 inci M4 Max menjadi alternatif terbaik dengan nilai optimasi tertinggi sebesar 0,455. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode MOORA dapat memberikan rekomendasi yang objektif, efektif, dan terstruktur dalam membantu mahasiswa menentukan pilihan MacBook yang sesuai dengan kebutuhan akademik. Penerapan sistem pendukung keputusan ini diharapkan dapat mengurangi kesalahan dalam pemilihan perangkat serta membantu pengguna mengambil keputusan berdasarkan analisis kriteria yang jelas dan terukur.
Copyright (c) 2026 Nayla Siva Khan, Denisa Dermawan, Yuyun Dwi Lestari, Yessi Fitri Annisah Lubis https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Unveiling the Knowledge Structure and Emerging Research Trends of Google Earth Engine Applications in Remote Sensing: A Bibliometric Analysis of Scopus-Indexed Publications (2021–2026)
The convergence of the Random Forest (RF) ensemble classifier with the Google Earth Engine (GEE) planetary-scale computing platform has become one of the dominant operational paradigms in contemporary Earth observation. Despite the rapid accumulation of literature, no systematic bibliometric account of this specific intersection has been published. This study analyses 107 Scopus-indexed journal articles published between 2021 and 2026 that jointly apply RF and GEE to remote sensing problems. Using the bibliometrix R package and VOSviewer, the corpus was examined through descriptive indicators, performance analysis, and five science-mapping techniques: co-authorship, keyword co-occurrence, co-citation, bibliographic coupling, and thematic mapping. Results show a compound annual growth rate of 51.97% between 2021 and 2025, 1,685 total citations, an h-index of 24, and a highly concentrated publication landscape in which three journals Sustainability, International Journal of Digital Earth, and Ecological Informatics account for 59.8% of output. China dominates production with 48 affiliated documents, followed by the United States (20). Co-citation analysis identifies a compact intellectual core anchored by Gorelick et al. (2017), Breiman (2001), and Belgiu and Drăguţ (2016). Thematic analysis reveals a field that is methodologically mature but conceptually narrow: RF is applied across eight application domains, yet only 10.3% of documents address model transferability, 4.7% address uncertainty quantification, and 4.7% address reproducibility. Emerging fronts include explainable AI (SHAP), SAR–optical fusion, and deep-learning hybridisation. The study concludes by articulating seven research gaps and a corresponding agenda for the next phase of cloud-based Earth observation research.
Copyright (c) 2026 Supiyandi Supiyandi, Ramlah binti Mailok https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Efektivitas Game Edukatif Educaplay dalam Meningkatkan Minat Belajar Siswa Madrasah Tsanawiyah
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efektivitas penggunaan game edukatif Educaplay dalam meningkatkan minat belajar siswa kelas VII pada tingkat Madrasah Tsanawiyah. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif dengan teknik pengumpulan data berupa observasi, wawancara, dan dokumentasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan Educaplay mampu menciptakan suasana pembelajaran yang lebih interaktif, menyenangkan, dan tidak monoton sehingga siswa menjadi lebih fokus, aktif, serta antusias dalam mengikuti proses pembelajaran. Selain itu, penggunaan kuis interaktif dan sistem permainan pada Educaplay juga mendorong keterlibatan siswa selama kegiatan belajar berlangsung. Berdasarkan hasil penelitian tersebut, dapat disimpulkan bahwa game edukatif Educaplay efektif digunakan untuk meningkatkan minat belajar siswa pada proses pembelajaran di tingkat Madrasah Tsanawiyah.
Copyright (c) 2026 Faidul Mannan, Rahmat Soffan Razzaqi, Nur Azizah https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Perbandingan Algoritma Dijkstra dan Floyd-Warshall dalam Menentukan Rute Terpendek Menuju Puskesmas di Kota Medan
Pemilihan rute terpendek menuju fasilitas kesehatan merupakan salah satu aspek penting dalam meningkatkan efektivitas pelayanan kesehatan, khususnya pada kondisi yang membutuhkan penanganan secara cepat. Kota Medan memiliki jaringan jalan yang cukup kompleks sehingga diperlukan metode yang mampu menentukan rute terpendek secara optimal menuju puskesmas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja algoritma Dijkstra dan Floyd-Warshall dalam menentukan rute terpendek menuju puskesmas di Kota Medan. Data penelitian berupa jaringan jalan yang dimodelkan sebagai graf berbobot, dengan simpul merepresentasikan persimpangan jalan dan lokasi puskesmas, sedangkan sisi (edge) merepresentasikan ruas jalan dengan bobot berupa jarak tempuh. Implementasi kedua algoritma dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan bantuan pustaka NetworkX untuk pemodelan graf dan pengolahan data. Pengujian dilakukan terhadap beberapa skenario titik asal menuju puskesmas dengan membandingkan parameter waktu komputasi, panjang lintasan yang dihasilkan, penggunaan memori, dan kemampuan algoritma dalam menangani jumlah simpul yang berbeda. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan gambaran mengenai karakteristik, kelebihan, dan keterbatasan masing-masing algoritma dalam penyelesaian masalah pencarian rute terpendek pada jaringan jalan. Selain itu, penelitian ini diharapkan menjadi referensi dalam pengembangan sistem informasi geografis dan sistem pendukung keputusan untuk layanan kesehatan berbasis algoritma graf .
Copyright (c) 2026 Khaidir Hanafi, Ilka Zufria https://creativecommons.org/licenses/by/4.0