JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Journal title JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Initials JIPI Abbreviation J. Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform Frequency 4 issues per year (March - June - September - December) DOI Prefix 29100 ISSN 2540-8984 (Online) Editor-in-chief Fahrur Rozi, M.Kom Publisher Prodi Pendidikan Teknologi Informasi - University of Bhinneka PGRI Citation Analysis Google Scholar | SINTA | Garuda JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) e-ISSN: 2540 - 8984 was made to accommodate the results of scientific work in the form of research or papers are made in the form of journals, particularly the field of Information Technology. JIPI is a journal that is managed by the Information Technology Program University of Bhinneka PGRI. Journal has been indexed by SINTA, Google Scholar, DOAJ, Crossref and others. JIPI has been supervised by RJI (Relawan Jurnal Indonesia)
Implementation of an Automatic System for Vehicle License Plate Character Recognition in Indonesia Using YOLOv8 and Tesseract OCR
This study develops an automatic system for vehicle license plate identification in Indonesia by combining the YOLOv8 object detection algorithm with character recognition using Tesseract OCR. The system is designed to recognize two commonly used license plate colors in Indonesia: white and black. The process begins with training the YOLOv8 model using an annotated dataset consisting of 602 images of Indonesian vehicle license plates. Once the license plate area is accurately detected, the image is cropped based on the bounding box coordinates for the character recognition stage. Before being recognized by Tesseract OCR, the cropped image undergoes a series of preprocessing steps to enhance recognition accuracy. These steps include grayscale conversion, local contrast enhancement using the CLAHE method, segmentation with Otsu thresholding, and color inversion using the bitwise NOT operation. The system is evaluated using metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score. Test results show that the system is capable of detecting and recognizing license plates with high accuracy achieving 96% for white plates and 92% for black plates. Overall, the system achieved a combined accuracy of 94%. These findings indicate that the integration of YOLOv8 and Tesseract OCR, supported by effective image preprocessing, can significantly enhance license plate recognition performance. Nonetheless, challenges remain in recognizing characters on black plates with low contrast, which could be the focus of future improvements.
Copyright (c) 2026 JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PERENCANAAN DAN IMPLEMENTASI CLIENT SYSTEM MANAGEMENT APPLIANCE DENGAN MENGGUNAKAN WATERFALL DI PT XYZ
Pemantauan perangkat yang efektif diperlukan untuk memastikan efisiensi operasional dan keamanan data perusahaan secara ter-pusat. Tanpa dukungan perangkat lunak yang tepat, divisi IT akan mengalami kesulitan dalam mendapatkan visibilitas real-time, khu-susnya pada perusahaan ritel yang memiliki puluhan ribu toko di seluruh wilayah Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi Client System Manage-ment Appliance berbasis arsitektur client-server dengan pendekatan model pengembangan perangkat lunak Waterfall, sehingga dapat membantu divisi IT yang berada di pusat untuk memperoleh infor-masi kondisi perangkat yang ada di seluruh toko atau client secara real-time. Ketersediaan informasi perangkat sangat penting bagi perusahaan, karena jika tidak dikelola dengan baik dapat me-nyebabkan masalah seperti meningkatnya waktu henti (downtime), tingginya biaya operasional, serta dapat berpengaruh terhadap aspek ketidakpuasan pelanggan. Aplikasi ini terdiri atas tiga kom-ponen utama, yaitu Dashboard berbasis web, Service REST API, dan Agent sebagai client. Pengujian aplikasi dilakukan menggunakan metode black box untuk memastikan fungsionalitas sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menyajikan informasi perangkat keras dan perangkat lunak secara real-time dan terpusat. Dengan adanya aplikasi ini, PT XYZ tidak perlu lagi melakukan pengecekan secara manual untuk mem-peroleh informasi mengenai perangkat keras maupun perangkat lu-nak yang terpasang di perangkat yang ada di toko.
IDENTIFYING OPTIMAL AI MODELS FOR ONLINE EXAMINATION PROCTORING: A SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW
Online exam proctoring solutions have become more popular in higher education due to digital change, particularly during the COVID-19 epidemic. These methods do, however, present issues with user privacy, ethics, and detection accuracy. This study focuses on the use of artificial intelligence (AI) models in online proctoring by conducting a Systematic Literature Review (SLR) of 50 peer-reviewed articles published between 2020 and 2025. Face recognition, Convolutional Neural Networks (CNN), YOLO, Long Short-Term Memory (LSTM), eye tracking, Haar Cascade, and hybrid techniques are among the most widely used models. The results show that while YOLO and CNN exhibit remarkable efficiency and accuracy in real- time visual detection, they nonetheless raise ethical questions. Although they demand more resources, hybrid models provide a more balanced approach by combining AI skills with human oversight. The study comes to the conclusion that there is no one model that is always the best option; rather, the best option is determined by the test setting, the size of implementation, and the trade-offs between technical efficiency, monitoring accuracy, and ethical issues. These results lay the groundwork for creating AI-driven proctoring systems that are more sustainable, flexible, and egalitarian
IMPLEMENTASI WHITE LABEL DALAM REUSE APLIKASI E-COMMERCE BERBASIS MOBILE UNTUK UMKM
Metode white label adalah pendekatan dalam pengembangan perangkat lunak, di mana aplikasi inti dikembangkan secara terpusat, memungkinkan mereka untuk reuse aplikasi oleh berbagai organisasi atau pengguna dengan mengubah elemen branding tanpa mengubah logika inti aplikasi dan memodifikasi tampilan antarmuka sesuai dengan persyaratan masing-masing. Studi ini membahas penerapan metode white label dalam aplikasi e-commerce seluler untuk perusahaan mikro, kecil dan menengah (UMKM). Aplikasi e-commerce ini harus memberikan solusi untuk UMKM yang ingin memperluas pasar melalui platform digital mereka tetapi terpapar pada hambatan untuk biaya dan waktu pengembangan. Dengan menggunakan white label, UMKM dapat menggunakan aplikasi dengan branding, penampilan dan fitur yang sesuai dengan identitas dan kebutuhan bisnis, tanpa harus membuat aplikasi dari awal. Aplikasi inti yang digunakan di semua UMKM memiliki fitur dasar seperti manajemen produk, keranjang belanja, sistem pembayaran, dan manajemen pesanan yang dapat diadaptasi melalui konfigurasi sederhana. Studi ini juga meneliti tantangan teknis ketika menerapkan whitw label seperti konfigurasi branding dan pengujian kompatibilitas antarmuka pada berbagai perangkat. Hasil penerapan metode ini menunjukkan bahwa UMKM dapat dengan cepat memiliki aplikasi e-commerce fungsional, efisien, dan murah, Sementara pada saat yang sama dapat mempertahankan keunikan dan identitas merk mereka.
ANALISIS PENGALAMAN PENGGUNA GAME MOBILE LEGEND MENGGUNAKAN METODE USER EXPEREINCE QUESTIONNAIRE PLUS (UEQ +)
Mobile Legends merupakan permainan daring berbasis mobile yang populer dan dimainkan oleh berbagai kalangan usia. Meskipun demikian, tidak semua pengguna memiliki pengalaman yang memuaskan saat memainkan game tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi aspek-aspek yang memengaruhi buruknya pengalaman pengguna dalam memainkan Mobile Legends, dengan menggunakan pendekatan User Experience Questionnaire Plus (UEQ+). Fokus penelitian ditujukan kepada mahasiswa aktif Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. Karena jumlah populasi tidak diketahui secara pasti, teknik pengambilan sampel menggunakan rumus Lemeshow, dengan total responden sebanyak 100 orang. Data dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner dan dianalisis berdasarkan tujuh skala yang terdapat dalam UEQ+. Hasil penelitian menunjukkan bahwa enam dari tujuh skala memperoleh nilai positif berdasarkan rata-rata dan interval kepercayaan yang melebihi angka nol. Namun, skala usefulness (kegunaan) menunjukkan hasil yang cenderung negatif hingga netral, dengan nilai di bawah nol. Selain itu, konsistensi skala melalui Cronbach’s Alpha menunjukkan bahwa seluruh skala memiliki konsistensi yang baik, dengan nilai di atas 0,70. Berdasarkan temuan ini, disarankan adanya peningkatan pada aspek kegunaan untuk memperbaiki pengalaman pengguna dalam memainkan Mobile Legends.
Perencanaan Strategis Sistem Informasi/Teknologi Informasi Menggunakan Zachman Framework (Studi Kasus: Dinas Komunikasi dan Informatika Kabupaten Semarang)
Sistem informasi dan teknologi informasi adalah ilmu yang mempelajari penggunaan teknologi komputer untuk mengolah, mengatur, dan menganalisis, dan memproses data. Pada dasarnya ilmu teknik sistem informasi dan teknologi informasi dibuat melalui blueprint atau aplikasi yang bertujuan untuk mengkomunikasikan data sumber daya manusia untuk menjadikan informasi sebagai objek visual. Tujuan utama dari penelitian ini akan dilakukan analisis terhadap penggunaan atau pemanfaatan aplikasi yang belum efisien dalam sistem informasi dan teknologi informasi yang efektif untuk mengoptimalkan aplikasi. Data yang akan dikumpulkan yaitu menggunakan metode deskriptif kualitatif serta subyek yang akan diteliti adalah kerangka kerja arsitektur enterprise pada DISKOMINFO Kabupaten Semarang. Data yang diperoleh kemudian diolah dan dianalisis menggunakan metode perancangan strategis arsitektur enterprise dalam Zachman Framework. Hasil penelitian dan wawancara menunjukan bahwa implementasi metode Zachman Framework didapat beberapa perspektif. Perspektif atau sudut pandang (viewpoint) ini diantaranya planner, owner, dan designer yang nantinya akan efektif dalam membantu pelaksanaan proses perancangan dan pengembangan dari blueprint atau aplikasi tersebut. Hasil penelitian diharapkan diharapkan mampu menunjang aktivitas yang sesuai dengan visi misi lembaga pemerintah atau institusi.
Rekayasa Ulang Proses Bisnis Pelayanan Pembebasan Biaya Perkara Kasasi di Pengadilan Agama Sumenep
Penelitian ini difokuskan pada analisis dan perbaikan proses bisnis layanan Pembebasan Biaya Perkara Kasasi di Kantor Pengadilan Agama Sumenep dengan menggunakan pendekatan BPR berdasarkan standar ASME (American Society of Mechanical Engineers). Proses yang berjalan sebelumnya menghadapi sejumlah tantangan, seperti durasi penyelesaian yang panjang serta alur kerja yang tidak efisien, sehingga berdampak pada penurunan kualitas pelayanan publik. Untuk menjawab permasalahan tersebut, dilakukan pengukuran throughput, waktu siklus, dan efisiensi proses sesuai dengan pedoman ASME. Hasil studi menunjukkan bahwa penerapan metode ESIA (Eliminate, Simplify, Integrate, Automate) berdasarkan standar ASME mampu memangkas waktu penyelesaian proses hingga 70,63 jam dan meningkatkan efisiensi sebesar 65,73%. Perbaikan ini melibatkan penghapusan tahapan yang tidak perlu, penyederhanaan alur, penggabungan proses berulang, serta pengukuran produktivitas menggunakan metode ASME. Dengan perubahan tersebut, layanan menjadi lebih cepat, hemat sumber daya, terstruktur, dan mampu merespons kebutuhan masyarakat dengan lebih baik. Strategi ini diharapkan menjadi model yang dapat diterapkan untuk mendorong inovasi, efisiensi, serta percepatan transformasi operasional di lembaga pemerintahan lainnya.
IDENTIFIKASI PENYAKIT DAUN DAN BATANG TANAMAN JAGUNG MENGGUNAKAN VGG16-SVM
Penelitian ini mengusulkan model klasifikasi citra berbasis pendekatan hybrid antara Convolutional Neural Network (CNN) dan Support Vector Machine (SVM) untuk mendeteksi penyakit pada daun dan batang tanaman jagung. Arsitektur CNN yaitu VGG16 digunakan untuk mengekstraksi fitur visual dari citra, yang kemudian direduksi dimensinya menggunakan Principal Component Analysis (PCA), dan selanjutnya diklasifikasikan menggunakan SVM. Dataset yang digunakan terdiri dari tujuh kelas, diambil dari dua sumber citra penyakit jagung di Madura, Indonesia. Evaluasi dilakukan melalui pembagian data dengan beberapa skema serta pengujian kombinasi parameter SVM. Hasil terbaik diperoleh pada skema pembagian data 60:20:20 dengan kombinasi parameter C=10, kernel=RBF, dan gamma=scale, menghasilkan akurasi validasi sebesar 96,33% dan akurasi pengujian sebesar 96,12%. Model menunjukkan performa yang baik dalam membedakan kategori batang, serta cukup baik pada kategori daun meskipun terdapat kemiripan fitur antar kelas.
SISTEM INFORMASI MONITORING KEGIATAN PESERTA MAGANG PADA DINAS SOSIAL KOTA BATU MENGGUNAKAN WATERFALL
Studi ini membahas bagaimana Sistem Informasi Monitoring Peserta Magang (SIMPM) pada Dinas Sosial Kota Batu dirancang dan dibangun. Instansi ini menghadapi permasalahan dalam pencatatan kehadiran dan kegiatan peserta magang yang masih dilakukan secara manual, sehingga menyulitkan proses dokumentasi, evaluasi, dan rekapitulasi data. Tujuan dilakukannya penelitian ini, yaitu untuk meningkatkan kinerja dan efektivitas dalam manajemen data magang melalui sistem berbasis web yang mampu mencatat presensi serta kegiatan peserta secara terstruktur dan terdokumentasi dengan baik. Pengembangan sistem ini menerapkan pendekatan metode Waterfall yang melibatkan beberapa tahapan, yaitu analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian dan juga pemeliharaan. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan PHP sebagai bahasa pemrogramannya, dengan pengujian fungsional dilakukan melalui metode black box testing, dan System Usability Scale (SUS), serta pemeliharaan secara berkala guna memastikan sistem tetap berjalan dengan baik. Diharapkan penelitian ini dapat berperan sekaligus menjadi solusi dalam permasalahan pengelolaan data peserta magang dan mendukung proses evaluasi yang lebih transparan di lingkungan instansi.
Penerapan Cloud Computing Untuk Mendukung Deployment Dan Skalabilitas Aplikasi Penerjemah Bahasa Isyarat
Penerapan komputasi awan (cloud computing) telah menjadi solusi efektif dalam mendukung pengembangan dan penerapan aplikasi yang membutuhkan fleksibilitas dan skalabilitas tinggi, seperti aplikasi penerjemah bahasa isyarat. Penelitian ini membahas bagaimana penerapan teknologi cloud computing dapat mendukung proses deployment serta peningkatan skalabilitas aplikasi penerjemah bahasa isyarat secara real-time. Cloud computing memungkinkan pengelolaan sumber daya komputasi yang lebih efisien, termasuk penyimpanan, daya komputasi, dan kemampuan pemrosesan data yang besar. Aplikasi ini diharapkan dapat menangani permintaan yang tinggi dari pengguna secara simultan tanpa mengorbankan performa. Dalam studi ini, dilakukan implementasi aplikasi penerjemah bahasa isyarat menggunakan layanan cloud seperti Platform as a Service (PaaS) dan Infrastructure as a Service (IaaS) dari Google Cloud. Hasil pengujian menunjukkan bahwa API autentikasi memiliki performa terbaik dengan waktu respons stabil di kisaran 120 ms, yang diasumsikan terjadi karena kompleksitas prosesnya lebih rendah dibanding API model bahasa isyarat. Sebaliknya, API model bahasa isyarat mengalami peningkatan latensi hingga 600 ms saat menangani 1000 permintaan simultan, dan mulai menunjukkan penurunan performa ketika mencapai 5000 request per menit akibat beban CPU yang tinggi sebelum proses auto-scaling aktif. Kesimpulannya, penerapan komputasi awan memberikan solusi yang optimal untuk mendukung aplikasi penerjemah bahasa isyarat, terutama dalam hal fleksibilitas, efisiensi, dan skalabilitas.
Analisis Pengaruh Protokol WPA2 dan WPA3 Terhadap Stabilitas dan Kinerja Jaringan dalam Game Online (Valorant))
Perkembangan jaringan nirkabel yang semakin maju membawa kemudahan dalam mengakses internet. Namun, di balik kemudahan tersebut, terdapat ancaman terhadap keamanan jaringan yang menimbulkan keresahan bagi pengguna. Di sisi lain, jaringan nirkabel juga dimanfaatkan untuk aktivitas positif seperti bermain game. Dalam konteks bermain game online, performa jaringan yang baik sangat penting untuk memberikan pengalaman bermain yang nyaman. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan informasi mengenai pengaruh protokol jaringan terhadap performa jaringan nirkabel dalam aktivitas bermain game online. Penelitian ini menggunakan metode PPDIOO (Prepare, Plan, Design, Implement, Operate, Optimize), yang membagi proses penelitian ke dalam beberapa aspek sehingga memudahkan pembaca dalam memahami hasil yang disajikan. Keberhasilan penelitian ini ditunjukan melalui hasil pengujian dan dokumentasi tangkapan layar, yang memperlihatkan bahwa protokol WPA3 memberikan pengaruh positif terhdap performa jaringan, serta meningkatkan kenyamanan dan stabilitas saat bermain game. Selain itu, efektivitas protokol WPA3 juga bergantung pada dukungan perangkat lunak yang kompatibel. Berdasarkan perbandingan antara WPA2 dan WPA3, dapat disimpulkan bahwa WPA3 lebih efektif untuk digunakan dalam aktivitas bermain game online karena menunjukan kinerja dan stabilitas jaringan yang lebih baik.
PENDEKATAN UNTUK AUTOMATISASI PEMBUATAN FLOWGRAPH DAN CYCLOMATIC COMPLEXITY DARI SOURCE CODE GOLANG
Pengujian perangkat lunak merupakan tahap penting dalam proses pengembangan untuk memastikan bahwa sistem bebas dari bug dan sesuai dengan spesifikasi kebutuhan. Metode yang umum dipakai yaitu pengujian white box menggunakan teknik basis path. Teknik ini memiliki banyak tahapan meliputi pembuatan flowchart, flowgraph, analisis kompleksitas siklomatik (CC), identifikasi jalur independen hingga penyusunan kasus uji. Meskipun menghasilkan cakupan pengujian yang menyeluruh, proses pembuatan flowgraph dan perhitungan kompleksitas siklomatik (CC) yang dilakukan secara manual membutuhkan waktu lama dan rentan terhadap kesalahan analisis. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan menyajikan pendekatan untuk automatisasi pembuatan diagram flowgraph dan perhitungan kompleksitas siklomatik (CC) secara langsung pada source code berbasis bahasa Golang. Pemilihan bahasa Golang didasarkan pada meningkatnya penggunaan bahasa ini di kalangan pengembang perangkat lunak, khususnya dalam pengembangan sistem backend berskala besar yang membutuhkan pengujian logika program yang efisien dan akurat. Selain itu, struktur kontrol yang membedakan Golang dari bahasa pemrograman lainnya dengan keberadaan if short statement. Pengujian dilakukan pada lima skenario dengan struktur kode yang bervariasi. Hasil menunjukkan bahwa sistem mampu membangun flowgraph dan menghitung kompleksitas siklomatik (CC) secara akurat sesuai dengan logika alur program.
ANALISIS KEAMANAN JARINGAN NIRKABEL PADA PROTOKOL HTTP DAN HTTPS TERHADAP SERANGAN SNIFFING (STUDI KASUS: WEBSITE PEMERINTAHAN KALIMANTAN UTARA)
Keamanan jaringan merupakan aspek krusial dalam melindungi informasi, terutama pada website instansi pemerintahan. Website Pemerintahan Kalimantan Utara adalah sebuah platform yang digunakan untuk menyajikan layanan publik dan menyimpan data penting serta bersifat sensitif. Meningkatnya serangan cyber crime di Indonesia, seperti serangan sniffing dapat merugikan website yang dikelola Pemerintah Kalimantan Utara. Serangan sniffing dapat mencuri informasi sensitif seperti username dan password pengguna, sehingga dapat menyalahgunakan akun korban untuk mencuri data-data yang ada pada website Pemerintah Kalimanatan Utara. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat keamanan protokol HTTP dan HTTPS yang digunakan pada website Pemerintahan Kalimantan Utara, dengan dilakukannya uji keamanan menggunakan metode PTES (Penetration Testing Execution Standard). Metode ini dipakai karena efektif dalam mengeksplorasi dan mengevaluasi sistem melalui simulasi serangan langsung guna mengetahui potensi kelemahan yanag ada pada website. Hasil pengujian menunjukkan bahwa website yang masih menggunakan protokol HTTP sangat rentan terhadap serangan sniffing, di mana data sensitif seperti username dan password berhasil diperoleh oleh peneliti. Sebaliknya, pada website yang telah menggunakan protokol HTTPS, data tidak berhasil diakses karena protokol tersebut telah dilengkapi dengan enkripsi SSL/TLS yang mampu melindungi komunikasi data. Berdasarkan hasil tersebut, disarankan agar pengelola website Pemerintah Kalimantan Utara segera mengganti protokol HTTP menjadi HTTPS guna meningkatkan keamanan dan mencegah pencurian data melalui serangan sniffing.
Rancang Bangun Jaringan Internet Starlink dengan Sistem Hotspot Voucher Berbasis MikroTik di Kampung Harapan Jaya
Penelitian ini bertujuan untuk menyediakan solusi akses internet yang stabil dan terjangkau bagi masyarakat di Kampung Harapan Jaya, wilayah terpencil yang selama ini mengalami keterbatasan konektivitas. Solusi yang diusulkan adalah integrasi layanan internet satelit Starlink dengan sistem hotspot berbasis voucher menggunakan perangkat MikroTik. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian terapan dengan pendekatan deskriptif kualitatif, yang meliputi observasi lapangan, analisis kebutuhan jaringan, perancangan topologi, serta konfigurasi perangkat jaringan. Implementasi dilakukan dengan memasang perangkat Starlink sebagai sumber koneksi utama yang dihubungkan ke router MikroTik untuk manajemen bandwidth, autentikasi pengguna, dan sistem hotspot berbasis voucher. Sistem ini memungkinkan pengel-olaan akses internet secara fleksibel melalui pembelian voucher berdasarkan durasi atau kuota penggunaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu menyediakan koneksi internet dengan kecepatan stabil rata-rata 10–20 Mbps dan latensi rendah, serta tingkat keberhasilan autentikasi pengguna mencapai 100%. Sistem voucher juga terbukti efektif dalam mengelola akses pengguna dan membagi beban jaringan. Kesimpulannya, integrasi teknologi Starlink dengan sistem hotspot voucher MikroTik merupakan solusi efektif dalam menyediakan layanan internet di wilayah 3T. Implementasi ini tidak hanya meningkatkan akses informasi, tetapi juga membuka peluang pengembangan ekonomi digital di daerah terpencil.
PEMANFAATAN ALGORITMA YOLOV11-POSE UNTUK SISTEM DETEKSI ORANG JATUH BERBASIS KAMERA THERMAL
Jatuh merupakan masalah serius pada berbagai kelompok usia yang dapat menyebabkan cedera fisik, mulai dari ringan hingga fatal. Deteksi jatuh menjadi aspek penting dalam pengembangan sistem pemantauan yang efektif dan andal. Penelitian ini mengevaluasi model YOLOv11-Pose yang dilatih menggunakan data kamera termal dari dataset OpenThermalPose di lingkungan dalam dan luar ruangan. Pengujian dilakukan dengan fungsi deteksi berbasis dua kondisi: rasio dimensi tubuh dan orientasi terhadap lantai. Dari lima varian yang diuji, YOLOv11-M menunjukkan kinerja terbaik dengan nilai mean Average Precision (mAP) sebesar 0,994 untuk kotak pembatas dan 0,855 untuk estimasi pose. Meskipun model mampu mendeteksi posisi tubuh secara akurat saat tidak terjadi jatuh, performanya terbatas akibat kurangnya data citra yang merepresentasikan posisi jatuh, sehingga menghambat evaluasi secara menyeluruh. Hasil ini menunjukkan potensi YOLOv11-Pose dalam mendeteksi kejadian jatuh serta memberikan wawasan untuk pengembangan sistem keselamatan berbasis kamera termal di masa depan.
OPTIMIZATION OF CONVOLUTIONAL RECURRENT NEURAL NETWORK (CRNN) MODEL WITH DATA AUGMENTATION FOR CIFAR-10 IMAGE CLASSIFICATION
Image classification is a crucial component in the advancement of arti-ficial intelligence (AI) technology, which has been widely applied across various sectors, such as facial recognition systems and medical diagno-sis. One of the most commonly used benchmark datasets for evaluating classification model performance is CIFAR-10, which consists of 60,000 color images sized 32×32 pixels, divided into 10 categories. However, the relatively small size of the dataset makes overfitting a major challenge in achieving optimal model generalization. In this study, the Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) model is optimized using data augmentation techniques—such as horizontal flipping, random cropping, rotation, and noise addition—to enrich the training data diversity and reduce overfitting. The evaluation results show a 3.5% increase in accuracy compared to models trained without augmentation, along with improvements in precision, recall, and F1-score, indicating a more balanced performance in detection and classi-fication. This study also opens opportunities for further development by applying more advanced augmentation techniques, exploring deeper model architectures, incorporating additional regularization methods, and integrating synthetic data through Generative Adversarial Networks (GANs) and transfer learning strategies to enhance the model’s efficien-cy and adaptability. The findings from this research are expected to provide practical and methodological contributions toward building robust, efficient, and more adaptive deep learning models capable of addressing the challenges of complex image data in the future.
PERANCANGAN SISTEM ANTRIAN DIGITAL BERBASIS IOT DI PUSKESMAS KAMPUNG SAMBURAKAT
Pengelolaan antrean secara manual masih menjadi kendala di beberapa fasilitas pelayanan kesehatan, termasuk Puskesmas Kampung Samburakat. Proses antrean yang tidak teratur seringkali menimbulkan ketidaknyamanan bagi pasien serta menyulitkan petugas dalam mengatur alur pelayanan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem antrean digital berbasis Internet of Things (IoT) yang terintegrasi dengan website sebagai solusi pengelolaan antrean yang lebih efisien dan terstruktur. Sistem ini dikembangkan menggunakan metode Waterfall, dimulai dari tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, hingga pemeliharaan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem berhasil mengelola antrean secara otomatis melalui pemakaian perangkat keras dan aplikasi web. Pasien dapat mengambil nomor antrean menggunakan tombol sentuh dan mendapatkan tiket cetak, sementara operator dapat memantau antrean melalui antarmuka website. Hasil kuesioner menunjukkan mayoritas pengguna merasa puas terhadap sistem ini, khususnya dalam aspek kemudahan, keteraturan antrean, dan kejelasan informasi. Dengan sistem ini, efisiensi dan kualitas pelayanan di Puskesmas mengalami peningkatan signifikan.
Analisis Perbandingan Efektivitas Tools DDOS Attack antara Wifite dan Aircrack Menggunakan Metode ADDIE
Keamanan jaringan Wi-Fi menjadi salah satu aspek utama dalam menjaga integritas dan ketersediaan layanan jaringan, terutama di tengah meningkatnya serangan siber seperti Distributed Denial of Service. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menganalisis dan membandingkan performa dua tools open-source, yaitu Wifite dan Aircrack, dalam melakukan serangan DDoS terhadap jaringan Wi-Fi dengan protokol WPA2. Pengujian dilakukan berdasarkan tiga parameter utama, yaitu efektivitas, efisiensi, dan tingkat keberhasilan serangan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation) untuk menjamin proses pengujian yang sistematis dan terstruktur. Pengujian dilakukan menggunakan sistem operasi Kali Linux dengan dukungan tools seperti Wireshark untuk merekam aktivitas jaringan Wi-Fi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Wifite lebih unggul dalam hal otomatisasi, kemudahan penggunaan, dan efisiensi waktu dibandingkan Aircrack, meskipun Aircrack menawarkan fleksibilitas dan kontrol pengujian yang lebih komprehensif. Dengan demikian, Wifite lebih direkomendasikan untuk skenario pengujian cepat dan praktis, sedangkan Aircrack cocok untuk analisis mendalam dan fleksibel. Hasil ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi administrator jaringan Wi-Fi dalam memilih tools yang sesuai untuk pengujian keamanan Wi-Fi.
IMPLEMENTASI METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM SISTEM PREDIKSI HARGA SAHAM PT BANK CENTRAL ASIA BERBASIS WEB
Tingginya volatilitas harga saham PT Bank Central Asia Tbk (BCA) akibat dinamika pasar, sentimen investor, dan perubahan regulasi menjadi tantangan bagi investor dalam mengambil keputusan investasi yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem prediksi harga saham BCA berbasis web menggunakan metode Double Exponential Smoothing (DES). Metode DES dipilih karena mampu menangkap pola tren pada data deret waktu melalui kombinasi komponen level dan tren, sehingga lebih responsif terhadap perubahan pola harga dibanding metode peramalan sederhana. Sistem dikembangkan menggunakan PHP, memungkinkan pengguna menginput data historis, melakukan preprocessing, dan memperoleh hasil prediksi secara otomatis dalam bentuk tabel dan grafik interaktif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa prediksi harga saham BCA pada Desember 2024 sebesar Rp10.052,40 sangat mendekati harga aktual Rp10.050, dengan MAE sebesar 147,49, MSE sebesar 33.004,44, dan MAPE sebesar 1,54%. Selain menyajikan hasil prediksi, sistem juga menampilkan nilai level (Lt), tren (Tt), dan hasil peramalan (Ft) untuk mendukung transparansi proses. Dengan fitur tersebut, sistem tidak hanya berfungsi sebagai alat prediksi, tetapi juga memberikan edukasi dan insight bagi pengguna. Sistem ini dapat menjadi alat bantu bagi investor dan analis dalam pengambilan keputusan, serta berkontribusi dalam pengembangan sistem informasi keuangan.
PENGEMBANGAN CHATBOT PADA WEBSITE PENJUALAN DENGAN MEMAKSIMALKAN PROMPT ENGINEERING
Perkembangan teknologi digital mendorong toko grosir untuk me-nyediakan layanan pelanggan yang lebih interaktif dan responsif. Sistem Frequently Asked Questions (FAQ) statis yang umum digunakan sering kali gagal menjawab pertanyaan spesifik dan kontekstual pelanggan, namun hal ini terkadang memberikan hasil yang tidak signifikan. Pertanyaan yang tidak sama dengan maksud yang diinginkan oleh pengguna dapat memberikan jawaban yang bias. Salah satu cara untuk memberikan jawaban yang sesuai adalah dengan menggunakan prompt engineering yang sesuai. Sehingga pada penelitian ini tidak hanya dilakukan pengembangan chatbot pada website penjualan, namun juga dimanfaatkan juga prompt en-gineering yang sesuai agar jawaban dapat sesuai dengan keinginan pengguna chatbot. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi pencarian informasi sebesar 80%, presisi dan recall masing-masing 87,5%, serta F1-score 87,5%, temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan ini efektif dalam meningkatkan relevansi dan ketepatan jawaban chatbot dibandingkan sistem FAQ konvensional. Penelitian ini merekomendasikan pengembangan integrasi dengan sistem kasir dan peningkatan kualitas embedding serta model generatif untuk meningkatkan performa chatbot di masa mendatang.
Pola Kerentanan Aplikasi Endpoint pada Sektor Manufaktur dan Ritel di Indonesia
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan pola kerentanan aplikasi endpoint pada dua sektor industri strategis di Indonesia, yaitu manufaktur dan ritel. Studi ini menggunakan data aktual dari lebih dari 1.200 endpoint, yang terdiri atas 1.000+ endpoint dari perusahaan manufaktur dan 200+ endpoint dari perusahaan ritel, yang dimonitor melalui platform Endpoint Detection and Response (EDR) SentinelOne selama periode Februari 2023 hingga Maret 2025. Keren-tanan diidentifikasi berdasarkan entri CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) dan diklasifikasikan menurut tingkat keparahan menggunakan standar CVSS v3.1. Analisis dan visualisasi dilakukan terhadap distribusi severity, jumlah CVE per aplikasi, dan jumlah end-point terdampak di masing-masing sektor. Hasil menunjukkan bahwa sektor manufaktur lebih banyak terdampak oleh aplikasi produktivitas dan sistem legacy, sedangkan sektor ritel lebih rentan terhadap aplikasi remote access lawas dan framework .NET yang tidak lagi didukung. Penelitian ini juga membandingkan temuan dengan tren global dan menyusun strategi mitigasi sektoral yang kontekstual dan adaptif, ber-dasarkan best practices seperti NIST SP 800-40 dan Microsoft Security Baseline. Temuan ini diharapkan dapat menjadi landasan awal bagi kebijakan keamanan siber yang lebih berbasis data dan sesuai karak-teristik sektor industri di Indonesia.
IDENTIFIKASI KUALITAS IKAN BANDENG MELALUI CITRA MATA MENGGUNAKAN SVM
Penilaian tingkat kesegaran ikan bandeng secara manual sering kali menimbulkan ketidaktepatan, terutama karena perbedaan visual antar tingkat kesegaran yang tampak serupa. Ketidaktepatan dalam mengklasifikasikan kesegaran ikan dapat menyebabkan kesalahan dalam pengambilan keputusan, misalnya saat pembelian atau penentuan kelayakan konsumsi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi tingkat kesegaran ikan bandeng berdasarkan citra mata ikan menggunakan metode ekstraksi fitur dari arsitektur MobileNetV3-Small yang dikombinasikan dengan algoritma SVM. Proses pengujian digunakan untuk mengevaluasi pengaruh berbagai kombinasi kernel (Linear, Polynomial, dan RBF), parameter regulasi (C), serta parameter gamma (γ) terhadap performa model klasifikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi terbaik diperoleh pada kernel Polynomial dengan nilai C = 1 dan γ = 0.1, yang menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 99,17%. Evaluasi performa sistem menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan dua kelas (ikan bandeng segar dan tidak segar) dengan sangat baik, masing-masing mencapai nilai 0.99 pada seluruh metrik evaluasi. Selain itu, nilai macro average dan weighted average juga berada pada angka 0.99, menunjukkan performa yang seimbang dan konsisten tanpa bias antar kelas. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan memiliki potensi tinggi untuk diterapkan dalam sistem inspeksi mutu otomatis di sektor perikanan guna mendukung proses penilaian kesegaran ikan secara efisien dan objektif.
Rancang Bangun Sistem Web Pengelolaan Absensi Mahasiswa Berbasis QR Code Menggunakan Django Framework
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem web pengelolaan absensi mahasiswa berbasis QR Code menggunakan framework Django. Sistem ini dikembangkan untuk mendigitalisasi proses pencatatan kehadiran, meminimalkan potensi kecurangan seperti titip absen, serta meningkatkan keteraturan dan ketepatan dalam pengelolaan data kehadiran mahasiswa secara digital. Metode yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD), yang terdiri atas tahapan perencanaan kebutuhan, pembuatan prototipe, implementasi bertahap, dan evaluasi iteratif. Pendekatan ini dipilih karena mendukung proses pengembangan sistem yang cepat, fleksibel, dan dapat menyesuaikan kebutuhan pengguna selama proses berlangsung. Sistem yang dibangun memiliki fitur pembuatan QR Code untuk absensi masuk dan keluar, pencatatan waktu kehadiran secara otomatis melalui pemindaian menggunakan aplikasi Android dengan dukungan fitur Geotagging, dan penyusunan laporan kehadiran dalam format PDF. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat berjalan dengan baik dan membantu admin dalam mengelola proses absensi dengan lebih terstruktur. Sistem ini diharapkan dapat diterapkan secara luas dalam lingkungan perguruan tinggi untuk mendukung digitalisasi administrasi akademik.
PENERAPAN ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK PREDIKSI PENYAKIT DIABETES MILITUS MENGGUNAKAN METODE EXTREME GRADIENT BOOSTING
Diabetes Mellitus ialah salah satu tantangan kesehatan global di mana terus meningkat, dengan prevalensi yang mengkhawatirkan. Penelitian ini berfokus pada pengembangan model prediksi untuk mendeteksi status diabetes (Negatif, Prediabetes, dan Diabetes) memakai algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost) pada dataset CDC Diabetes Health Indicators. Masalah kunci yang diatasi mencakup penanganan ketidakseimbangan kelas yang signifikan dalam dataset dan optimasi hyperparameter untuk meningkatkan akurasi prediksi. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan model prediksi XGBoost yang optimal dan mengevaluasi kinerjanya. Proses penelitian melibatkan pengumpulan dataset, diikuti tahap preprocessing data termasuk penanganan ketidakseimbangan kelas memakai teknik over-sampling Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) pada data pelatihan. Selanjutnya, hyperparameter model XGBoost dioptimalkan secara sistematis memakai framework Optuna dengan algoritma Tree-structured Parzen Estimator (TPE). Model akhir kemudian dilatih dan dievaluasi secara komprehensif pada set data pengujian yang terpisah. Hasil evaluasi memperlihatkan akurasi keseluruhan model 88%. Jadi, model prediksi yang dikembangkan ini berpotensi guna mendukung upaya deteksi dini dan pengelolaan faktor risiko diabetes, serta memberikan wawasan tentang penerapan algoritma XGBoost dalam analisis data kesehatan.
IMPLEMENTASI RESTFULL API MENGGUNAKAN JSON WEB TOKEN PADA WEBSITE MANAJEMEN INFASTRUKTUR
Digitalisasi sistem pelaporan infrastruktur kota memerlukan mekanisme autentikasi pengguna yang aman dan efisien. Penelitian ini mem-bandingkan dua metode autentikasi, yaitu JSON Web Token (JWT) dan Session-Based Authentication, dalam konteks implementasi RESTful API berbasis Express.js dan PostgreSQL. Sistem diuji menggunakan beban permintaan bertingkat hingga 10.000 request, dengan metrik pengujian yang meliputi response time, throughput, penggunaan CPU dan memory, serta aspek keamanan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa JWT memiliki performa yang lebih baik dalam hal kecepatan respon dan efisiensi sumber daya, dengan throughput yang lebih tinggi serta kon-sumsi CPU dan memory yang lebih rendah dibandingkan dengan metode session. Namun demikian, JWT memerlukan manajemen token yang ketat karena rentan terhadap serangan XSS. Sebaliknya, Session-Based Authentication lebih aman terhadap XSS, namun menunjukkan performa lebih rendah dan konsumsi sumber daya yang lebih tinggi. Hasil pengujian keamanan juga menunjukkan bahwa masing-masing metode memiliki kerentanan tersendiri terhadap serangan seperti CSRF dan session hijacking. Penelitian ini memberikan panduan bagi pengem-bang sistem dalam memilih metode autentikasi yang sesuai berdasarkan kebutuhan keamanan, efisiensi, dan skalabilitas pada sistem pelaporan publik.
IMPLEMENTASI BLOCKCHAIN DAN HASH UNTUK IDENTIFIKASI KEASLIAN IJAZAH (STUDI KASUS : UNIVERSITAS AHMAD DAHLAN YOGYAKARTA )
Era globalisasi dan digitalisasi saat ini, peningkatan kualitas sumber daya manusia, di bidang akademik, menjadi sangat krusial. Hasil akhir dari akademik yang ditempuh ialah ijazah. Ijazah merupakan dokumen resmi yang dikeluarkan oleh lembaga pendidikan yang menyatakan bahwa seseorang telah menyelesaikan program studi tertentu. Sebagai bukti kelulusan dan pencapaian akademis, ijazah berfungsi sebagai verifikasi kualifikasi seseorang dalam bidang tertentu. Masalah mun-cul beredarnya ijazah palsu yang dapat merugikan akademik dimana seseorang dapat mendapatkan hasil akhir dari akademik namun tidak mempunyai skill yang mumpuni karena menggunakannya untuk mela-mar suatu pekerjaan. Penggunaan sistem SIVIL oleh DIKTI yang mem-iliki kerentanan dalam SQL injection menambah kekhawatiran ter-hadap pemalsuan ijazah. Hal ini diperlukan adanya sarana untuk memverifikasi keaslian ijazah yang beredar, sehingga perlu penelitian ini untuk menggunakan metode Blockchain dan hash dalam melakukan verifikasi keaslian ijazah Universitas Ahmad Dahlan. Metode penelitian yang digunakan adalah metode enkripsi dari kriptografi di-mana yang digunakan ialah Blockchain dan hash. Data yang digunakan adalah data ijazah mahasiswa Universitas Ahmad Dahlan. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, input data, Enkripsi dengan Blockchain dan Hash SHA, pengujian dengan menguji keberhasilan verifikasi. Hasil penelitian yang diharapkan adalah terciptanya sistem yang dapat mengecek keaslian ijazah mahasiswa sehingga, tidak ada lagi ijazah palsu yang beredar dari lingkup Universitas Ahmad Dahlan. Mahasiswa juga dapat mengecek keaslian ijazahnya sendiri tanpa harus melalui offline datang ke kampus. Dari penelitian ini juga diharapkan dapat meningkatkan kualitas pendidikan Universitas Ahmad Dahlan dan memberikan kontribusi positif terhadap pengelolaan data ijazah di Universitas Ahmad Dahlan.
PERBANDINGAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA ANALISIS SENTIMEN PELAKSANAAN PEMILIHAN PRESIDEN TAHUN 2024
Pada pelaksanaannya, Pemilihan Presiden Tahun 2024 mengundang berbagai opini dari masyarakat karena dianggap kontroversial. Opini publik tersebut banyak disampaikan melalui media sosial X. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan kinerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan K-Nearest Neighbor (KNN) dengan menggunakan 3 metode ekstraksi fitur, yaitu Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), Bag-of-Words (BoW), dan Word2Vec. Dikumpulkan 20088 data tweet dari X dan dilakukan preprocessing yang menghasilkan 13651 tweet. Data tersebut kemudian diolah dengan masing-masing model algoritmanya dan diuji dengan confusion matriks. Hasil perbandingan menunjukkan akurasi SVM dengan TF-IDF adalah 81%, akurasi SVM dengan BoW adalah 80%, dan SVM dengan Word2Vec adalah 71%. Sedangkan untuk KNN, kombinasi terbaiknya didapatkan oleh KNN dengan TF-IDF dengan akurasi sebesar 67%. Hasil ini menunjukkan bahwa dalam analisis sentimen SVM lebih unggul daripada KNN, serta TF-IDF merupakan teknik ekstraksi fitur yang lebih efektif dibandingkan BoW dan Word2Vec. Penelitian ini memberikan wawasan tentang pemilihan algoritma klasifikasi dan ekstraksi fitur yang lebih baik untuk pengembangan analisis data teks serta memahami opini publik untuk pengelolaan pelaksanaan Pemilihan Presiden yang lebih lanjut.
PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI BERBASIS WEBSITE PADA MIM PK KARTASURA MENGGUNAKAN METODE AGILE
Pengembangan sistem informasi berbasis website merupakan salah satu strategi untuk meningkatkan pelayanan dan memenuhi kebutuhan masyarakat. MIM PK (madrasah Ibtidaiyah program khusus) Kartasura memerlukan sistem informasi yang efektif dan efisien. Sistem Informasi sekolah di Madrasah Ibtidaiyah (MI) Muhammadiyah PK Kartasura sudah tidak dapat dioperasikan oleh admin dikarenakan ada permasalahan pada teknis pengelolaan, hal tersebut terjadi selama kurun waktu 4 tahun, sehingga membuat sekolahan sulit untuk melakukan sosialisasi, pengelolaan informasi dan dokumentasi kegiatan terbaru. dengan adanya kendala tersebut, Sebagian informasi yang seharusnya dibagikan melalui halaman website, dialihkan hanya dibagikan melalui media social dan Grup Whatsapp. Untuk mempermudah pengelola dan pengaksesan, pihak sekolah berkeinginan mengembangkan sebuah sistem terpadu yang dapat memberikan akses yang mudah terhadap informasi dan kegiatan-kegiatan di MI Muhammadyah PK, sistem tersebut diharapkan dapat mengarsipkan informasi dan dokumentasi kegiatan, sehingga orang tua maupun masyarakat dapat mengakses kapanpun dan dimanapun dengan mudah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi berbasis website pada MIM PK Kartasura menggunakan metode Agile. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pengembangan sistem informasi berbasis website menggunakan metode Agile dapat meningkatkan pelayanan MIM PK Kartasura
ANALISIS SENTIMEN PRESIDEN TERPILIH PRABOWO-GIBRAN MENGGUNAKAN METODE SVM DI MEDIA TWITTER/X
Periode 100 hari pertama pemerintahan menjadi momentum krusial untuk menganalisis persepsi masyarakat terhadap kepemimpinan baru. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan Support Vector Ma-chine (SVM) untuk menganalisis sentimen masyarakat Indonesia ter-hadap 100 hari pertama pemerintahan Prabowo-Gibran berdasarkan data Twitter/X. Metodologi penelitian menggunakan framework Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang mencakup pengum-pulan data, preprocessing, transformasi, data mining, dan evaluasi. Data dikumpulkan melalui web scraping menggunakan Selenium dari periode 20 Oktober 2024 hingga 28 Januari 2025 berdasarkan enam kata kunci relevan, menghasilkan 5.136 tweet yang kemudian diproses menjadi 4.631 data unik setelah penghapusan duplikat. Preprocessing meliputi text cleaning, tokenisasi, stemming menggunakan Sastrawi, dan pelabelan sentimen dengan pendekatan lexicon-based. Transforma-si data menggunakan TF-IDF dengan pembagian 80:20 untuk training dan testing. Model SVM dengan kernel linear berhasil mencapai akurasi 85% dengan performa terbaik pada klasifikasi sentimen negatif (precision 0.86, recall 0.95, F1-score 0.90) dan sentimen positif (preci-sion 0.83, recall 0.75, F1-score 0.79). Hasil analisis menunjukkan dominasi sentimen negatif yang mencerminkan sikap kritis masyarakat terhadap implementasi kebijakan awal. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem analisis sentimen berbahasa Indonesia untuk monitoring opini publik terhadap pemerintahan.
PEMBUATAN GAME MOBILE “GROCERY RUN” UNTUK MENINGKATKAN KEMAMPUAN KOGNITIF ANAK
Kurangnya keterlibatan yang menarik dalam game edukasi menjadi tantangan dalam melatih kemampuan kognitif seperti working memory dan konsentrasi pada anak usia sekolah dasar. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun game edukasi “Grocery Run” menggunakan metode Game Development Life Cycle (GDLC). Metod-ologi ini mencakup tahap produksi, alpha testing untuk validasi kuali-tas, dan beta testing kuantitatif dengan 20 responden menggunakan kuesioner System Usability Scale (SUS) dan Single Ease Question (SEQ). Hasil penelitian menunjukkan bahwa game berhasil dikem-bangkan dengan fungsionalitas penuh. Pengujian alpha testing pada kualitas media (skor 4,59), materi (4,82), dan bahasa (4,69) menunjuk-kan kategori 'sangat baik'. Hasil beta testing menghasilkan skor SUS rata-rata 72,88, yang mengindikasikan tingkat kegunaan 'Baik' (Good) dan diterima oleh pengguna. Selain itu, skor SEQ rata-rata 5,62 (per-ingkat persentil ke-75) menunjukkan bahwa tugas-tugas dalam game mudah untuk diselesaikan. Simpulannya, game “Grocery Run” terbukti menjadi alat yang efektif dan dapat diterima dengan baik untuk melatih working memory dan konsentrasi anak, dengan tingkat kegunaan dan kemudahan penggunaan yang tinggi.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI AKADEMIK SEKOLAH BERBASIS KURIKULUM MERDEKA TINGKAT SMA
Sistem informasi mulai banyak digunakan di segala sektor kehidupan, terutama di sektor pendidikan. Kurikulum Merdeka merupakan kurikulum baru yang diterapkan di sekolah, terutama tingkat SMA. Kebiijakan baru yang memberikan opsi kepada siswa untuk bisa memilih mata Pelajaran pilihan sendiri. Pendataan sekolah menjadi kompleks dan membutuhkan waktu lama untuk mengelola data jika dilakukan secara manual. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi akademik sekolah dengan fitur yang bisa melakukan proses pendataan mata pelajaran siswa. Tahapan metode penelitian berupa pengumpulan data, analisis dan perancangan sistem, pembuatan sistem, dan pengujian sistem. Pengujian menggunakan metode blackbox testing untuk menguji fungsionalitas sistem. Hasil penelitian ini menunjukkan hasil bahwa sistem bisa berjalan sesuai dengan fungsionalitas sistem dan dapat digunakan untuk pendataan data-data.
EVALUASI PENERIMAAN GENERASI Z TERHADAP APLIKASI GEMINI MENGGUNAKAN PENDEKATAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM)
Gemini merupakan aplikasi kecerdasan buatan (AI) dari Google yang dirancang untuk membantu aktivitas pencarian informasi, pembuatan konten, dan interaksi berbasis teks atau suara. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi penerimaan ap-likasi Gemini oleh Generasi Z dalam konteks pembelajaran dan kehidupan digital sehari-hari menggunakan pendekatan Tech-nology Acceptance Model (TAM) yang dimodifikasi dengan var-iabel eksternal seperti awareness, social influence, perceived en-joyment, dan personalization. Metode analisis menggunakan PLS-SEM melalui SmartPLS 4 dengan melibatkan 384 respond-en yang dipilih secara purposive sampling. Hasil penelitian menunjukkan bahwa delapan dari sepuluh hipotesis diterima. Faktor seperti awareness, perceived enjoyment, perceived useful-ness, dan perceived ease of use secara signifikan memengaruhi niat penggunaan Gemini. Namun, Social Influence tidak ber-pengaruh signifikan terhadap persepsi kemudahan, menunjuk-kan bahwa kemandirian Generasi Z dalam pengambilan kepu-tusan teknologi. Secara keseluruhan, Gemini memiliki potensi tinggi untuk diterima oleh Generasi Z, terutama jika terus dikembangkan dengan fokus pada personalisasi, kenyamanan, dan kemudahan penggunaan.
PENGEMBANGAN CHATBOT AI BERBASIS GEMINI LLM DENGAN JAWABAN DINAMIS (STUDI KASUS TERRARIUM.QU)
Penelitian ini bertujuan mengembangkan chatbot berbasis AI menggunakan teknologi Gemini LLM untuk mendukung layanan pelanggan Terrarium.qu secara otomatis dan responsif. Latar belakang penelitian ini adalah kebutuhan pemilik usaha dalam menyediakan pelayanan cepat dan efisien kepada pelanggan, terutama karena keterlambatan respon dapat menyebabkan hilangnya peluang transaksi. Pengembangan sistem dilakukan melalui tahapan analisis kebutuhan, perancangan, pengembangan, dan evaluasi secara sistematis. Proses analisis melibatkan observasi dan wawancara untuk mengidentifikasi kebutuhan pengguna, sementara tahap implementasi menggunakan berbagai teknologi seperti React, Firebase, dan Gemini AI. Evaluasi sistem dil-akukan melalui pengujian fungsional menggunakan metode black-box serta pengujian kepuasan pengguna dengan pendekatan Task Level Satisfaction (TLS). Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem chatbot dapat menjawab pertanyaan pengguna dengan baik, memberikan tangga-pan secara cepat, serta membantu admin dalam mengelola data dan memahami konteks percakapan melalui fitur ringkasan otomatis. Selain itu, sistem ini juga mendukung pengelolaan data kategori dan FAQ yang fleksibel, serta menyajikan tampilan antarmuka yang mudah digunakan oleh berbagai kalangan pengguna.
PENILAIAN SIA UNIVERSITAS MENGGUNAKAN METODE ISO/IEC 25010
Sistem informasi akademik di Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma menghadapi tantangan penting dalam kinerja dan kompat-ibilitas sistem. Untuk mengatasi masalah ini, studi ini mengevaluasi kualitas perangkat lunak sistem menggunakan standar ISO/IEC 25010, yang mendefinisikan delapan dimensi kualitas utama. Kami menggunakan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) untuk menganalisis hubungan antara dimensi-dimensi ini dan efisiensi sistem. Hasilnya menunjukkan bahwa kegunaan (β = 0,308, p < 0,01) adalah faktor yang paling berpengaruh, diikuti oleh portabilitas (β = 0,251, p < 0,05) dan keandalan (β = 0,230, p < 0,05). Sebaliknya, keamanan tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan (β = 0,045, ns) terhadap kepuasan pengguna. Kekuatan prediktif model tersebut tinggi, dengan nilai R² sebesar 0,787, yang menunjukkan pen-jelasan yang kuat tentang varians dalam efisiensi sistem. Berdasarkan temuan ini, kami merekomendasikan untuk memprioritaskan pening-katan dalam desain pengalaman pengguna (UX) dan memastikan kom-patibilitas di seluruh perangkat untuk meningkatkan efektivitas kese-luruhan sistem informasi akademis
Implementasi Natural Language Processing Pada Pengukuran Sentimen Subsidi Pemerintah Terhadap Harga Barang Pokok
Pemerintah memberikan subsidi atas harga barang pokok, pelaksanaan subsidi itu sudah berlangsung beberapa tahun Tetapi opini masyarakat terhadap subsidi pemerintah ini belum pernah di ukur. Oleh karena itu, penelitian ini dirancang untuk mengukur opini masyarakat menggunakan pendekatan Natural Language Processing (NLP). Sumber data berasal dari platform Twitter dengan rentang waktu 2016 hingga 2024. Data dikumpulkan melalui proses crawling, kemudian diseleksi dengan kata kunci tertentu. Setelah melalui tahap pra-pemrosesan, data dianalisis menggunakan algoritma VADER. Untuk mendeteksi nuansa emosi yang lebih beragam, diterapkan pula pendekatan logika fuzzy sebagai pelabelan tambahan berdasarkan metode dari Berutu et al. Dalam proses klasifikasi, data yang telah dilabeli VADER digunakan dalam dua bentuk: data asli (tidak seimbang) dan data seimbang yang diperoleh melalui teknik Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Model klasifikasi menggunakan algoritma Random Forest. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa data seimbang memberikan hasil prediksi yang lebih baik, terutama dalam mengenali kategori sentimen dengan jumlah data lebih sedikit. Penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi NLP, pelabelan berbasis VADER, serta algoritma pembelajaran mesin dapat digunakan untuk memahami opini publik terhadap program bantuan pemerintah secara lebih objektif dan terukur.
Evaluasi Pengalaman Pengguna Aplikasi Presensi Digital SIHADIR Polnep Menggunakan User Experience Questionnaire Plus (UEQ+)
Transformasi digital di perguruan tinggi menuntut sistem informasi yang fungsional sekaligus memberikan pengalaman pengguna (User Experience/UX) yang baik. SIHADIR Polnep adalah aplikasi presensi digital berbasis Android yang diterapkan di Politeknik Negeri Pontianak sejak Januari 2025. Namun, pasca-implementasi, ditemukan indikasi permasalahan pada antarmuka yang kurang intuitif dan kendala teknis yang mengganggu kenyamanan pengguna. Penelitian ini bertujuan menganalisis tingkat pengalaman pengguna aplikasi SIHADIR menggunakan User Experience Questionnaire Plus (UEQ+) dengan empat dimensi: Perspicuity, Efficiency, Dependability, dan Attractiveness. Kuesioner disebarkan kepada 82 pengguna aktif yang terdiri dari dosen dan tenaga kependidikan Polnep. Hasil menunjukkan Attractiveness (mean=1,45) dan Efficiency(mean=1,43) berkategori Positif, sedangkan Perspicuity (mean=0,698) dan Dependability (mean=0,256) berkategori Netral. Uji Mann-Whitney U mengungkap perbedaan persepsi signifikan antara kedua kelompok (p<0,001), paling mencolok pada dimensi Dependability, yang dijelaskan melalui konsep konsekuensi penggunaan (stakes of use). Temuan ini menjadi acuan kuantitatif pengalaman sekaligus landasan rekomendasi perbaikan antarmuka berbasis data.
Perancangan UI Aplikasi Mobile Untuk Penjual Barang Bekas Dengan Metode Design Thinking
Kemajuan teknologi informasi mendorong masyarakat untuk beralih ke platform digital, termasuk dalam aktivitas jual beli barang bekas. Namun, komunitas motor di Cianjur masih menghadapi hambatan seperti terbatasnya akses pasar dan kurang optimalnya pemanfaatan aplikasi digital. Penelitian ini bertujuan untuk merancang antarmuka pengguna (UI) aplikasi Mobile yang sederhana, ramah pengguna, dan sesuai dengan kebutuhan penjual onderdil motor bekas. Metode yang digunakan adalah pendekatan Design Thinking yang terdiri dari lima tahap, yaitu Empathize, Define, Ideate, Prototype, dan Test. Evaluasi usability dilakukan dengan metode Heuristic Evaluation yang melibatkan empat evaluator dari PT Vetencode Pradani Abadi. Hasil pengujian menunjukkan rata-rata severity rating sebesar 0,55 yang dibulatkan menjadi 1 dan dikategorikan sebagai cosmetic problem, yaitu masalah ringan yang tidak mengganggu fungsi utama aplikasi. Desain UI yang dihasilkan dinilai layak dan dapat dijadikan dasar dalam pengembangan platform jual beli barang bekas yang lebih tepat sasaran.
HYBRID DEEP NEURAL NETWORK WITH ATTENTION FOR MONTHLY GOLD PRICE FORECASTING
Fluktuasi harga emas yang tinggi dari waktu ke waktu mendorong perlunya pengembangan model prediksi yang andal untuk membantu investor dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi harga emas bulanan menggunakan pendekatan hybrid deep learning yang meng-gabungkan Convolutional Neural Network (CNN), Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM), dan Attention Mechanism. Dataset yang digunakan adalah data historis harga emas periode 2013–2023 yang telah diproses menjadi data bulanan dan dinormal-isasi. Proses pelatihan dilakukan dengan konfigurasi hyperparame-ter optimal hasil grid search, yaitu learning rate 0.001, batch size 16, dan epoch 3000. Model dievaluasi menggunakan metrik MAE, RMSE, MAPE, akurasi, dan koefisien determinasi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai RMSE sebesar 53.78, MAE sebesar 39.11, MAPE sebesar 2.78%, akurasi prediksi sebesar 97.22%, dan R² sebesar 0.9602. Model mampu mengikuti tren fluktuasi harga emas bulanan dengan tingkat ketepatan yang tinggi. Integrasi CNN, BiLSTM, dan Attention terbukti meningkatkan kinerja prediktif dibandingkan pendekatan konvensional. Dengan demikian, model ini berpotensi menjadi alat bantu yang efektif dalam meramalkan harga emas dan mendukung pengambilan keputusan investasi berbasis data
EVALUATING OPENAI AND VOYAGEAI EMBEDDING MODELS FOR E-COMMERCE SEMANTIC SEARCH: A PERFORMANCE AND USER PERCEPTION ANALYSIS
The rapid evolution of e-commerce necessitates advanced search func-tionalities that can accurately capture user intent beyond traditional keyword matching. This research investigates e-commerce user experi-ence enhancement through embedding-based semantic search by compar-atively analyzing two state-of-the-art models: OpenAI's text-embedding-3-large (3072 dimensions, Model A) and VoyageAI's voyage-3-large (1024 dimensions, Model B). A functional e-commerce platform utiliz-ing Next.js, Supabase, and Pinecone was developed to facilitate this comparison. The methodology employed a blind comparative assess-ment framework with domain specialists (N=9) who evaluated search results for varied query typologies (short, medium, long, and ambigu-ous), supplemented by system log analysis and thematic analysis of qualitative feedback. Key findings indicate that while Model B (VoyageAI) generally produced higher cosine similarity scores, particu-larly for specific queries, a majority of users preferred Model A (Open-AI) for its ability to deliver more "nuanced" and contextually diverse results, especially for ambiguous or complex queries where the experi-mental dataset might lack exact product matches. This user preference is partly attributed to Model A's higher dimensionality potentially captur-ing a broader semantic field. A notable latency trade-off was observed, with Model B offering faster embedding generation and Model A providing quicker vector search times in the tested configuration. This study concludes that the selection of an embedding model presents criti-cal trade-offs for e-commerce platforms, balancing retrieval precision, user-perceived relevance in exploratory search scenarios with imperfect catalogs, and operational efficiency. The findings offer empirical in-sights for practitioners aiming to optimize product discovery mecha-nisms.
WEBSITE MONITORING KESEHATAN HEWAN PELIHARAAN MENGGUNAKAN METODE 5 WAYS OF DESIGN THINKING
Aspek kesehatan hewan kesayangan merupakan komponen vital dalam menjamin kesejahteraan baik hewan maupun pemiliknya. Dalam upaya meningkatkan pengawasan kesehatan hewan kesayangan, pengembangan platform pemantauan berbasis website menjadi alternatif yang menjan jikan. Namun, seringkali platform semacam ini kurang memperhatikan aspek kebutuhan pengguna dalam perancangannya. Penelitian ini ber tujuan merancang platform pemantauan kesehatan hewan kesayangan yang berfokus pada kemudahan pencatatan, pemantauan, dan edukasi menggunakan pendekatan Design Thinking. Metodologi ini mempriori taskan pemahaman mendalam pengguna di samping proses berulang yang berkelanjutan di lima tahap desain: Empathize, Define, Ideate, Pro totype, dan Test. Rangkaian prosedur ini menyelidiki tampilan pengguna, menganalisis masalah, mengembangkan solusi yang berpusat pada pengguna, dan mengevaluasi prototipe situs web. Temuan menunjukkan bahwa penerapan Design Thinking menghasilkan perangkat lunak pemantauan kesehatan hewan peliharaan yang lebih intuitif, responsif, dan berpusat pada pengguna. Platform ini diantisipasi untuk meningkat kan kualitas perawatan kesehatan hewan peliharaan dan memfasilitasi di agnosis dini penyakit berbahaya.
PENGEMBANGAN MOBILE GAME INTERAKTIF “MATH QUEST” UNTUK MENINGKATKAN KONSENTRASI DAN KOGNITIF ANAK
Anak-anak generasi Alpha tumbuh di lingkungan digital yang serba cepat, namun cenderung memiliki tingkat konsentrasi rendah serta kemampuan kognitif yang belum berkembang optimal. Metode pembelajaran yang monoton dan kurang interaktif dinilai tidak mampu menjawab kebutuhan karakteristik belajar anak masa kini. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Math Quest, sebuah game edukasi berbasis petualangan yang dirancang untuk meningkatkan konsentrasi dan kemampuan kognitif anak usia 7–12 tahun melalui pengalaman belajar yang menarik dan menyenangkan. Penelitian menggunakan metode Game Development Life Cycle (GDLC), yang terdiri dari tujuh tahap: inisiasi, pra-produksi, produksi, pengujian alpha, pengujian beta, dan rilis. Teknik pengumpulan data meliputi studi litelatur, wawancara, kuesioner, observasi, serta pre-test dan post-test. Hasil alpha testing menunjukkan skor rata-rata 4,86 pada aspek materi, 4,73 pada aspek media, dan 4,73 pada aspek bahasa, yang menandakan tingkat kelayakan yang sangat baik. Sementara itu, hasil beta testing menunjukkan skor System Usability Scale (SUS) sebesar 70,8 dan Single Ease Question (SEQ) sebesar 6,0, menunjukkan bahwa game mudah digunakan dan dipahami anak-anak. Selain itu, terjadi peningkatan rata-rata skor posttest sebesar 21 poin dibandingkan pre-test, yang menunjukkan efektivitas game dalam meningkatkan konsentrasi dan kognitif anak. Simpulan dari penelitian ini adalah bahwa Math Quest layak digunakan sebagai media pembelajaran alternatif yang interaktif dan efektif dalam meningkatkan konsentrasi serta kemampuan kognitif anak usia sekolah dasar.
Penggunaan Chi-Square Test dalam Peningkatan Kemampuan XGBoost pada Klasifikasi Penyakit Gagal Jantung
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Uji Chi-Square sebagai metode seleksi fitur terhadap kinerja algoritma XGBoost da-lam klasifikasi gagal jantung. Gagal jantung merupakan kondisi medis serius yang menyebabkan 17,9 juta kematian pada tahun 2019 menurut WHO. Metodologi yang digunakan meliputi pengumpulan data dari Heart Failure Prediction Dataset yang berisi 918 record dengan 12 var-iabel, praproses data untuk menangani data yang tidak konsisten, trans-formasi data untuk mengubah variabel numerik menjadi variabel kate-goris, seleksi fitur menggunakan Uji Chi-Square, implementasi model XGBoost, dan evaluasi kinerja menggunakan metrik Accuracy, Preci-sion, Recall, F1-Score, Confusion Matrix, dan Cross Validation Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model XGBoost tanpa seleksi fitur memiliki kinerja yang sedikit lebih baik dengan akurasi sebesar 88,59%. Sementara itu, model dengan seleksi fitur mengalami sedikit penurunan kinerja dengan akurasi sebesar 85,87%. Analisis menunjuk-kan bahwa fitur-fitur seperti ST_Slope_Up, Oldpeak, dan MaxHR merupakan faktor yang paling berpengaruh terhadap prediksi gagal jantung. Meskipun pemilihan fitur berhasil mengurangi kompleksitas model, penghapusan fitur tertentu menurunkan kinerja model secara keseluruhan. Temuan penting dari penelitian ini adalah perbedaan per-spektif dalam evaluasi fitur antara Uji Chi-Square dan Pentingnya Fitur XGBoost, yang menunjukkan pentingnya mempertimbangkan berbagai metode evaluasi fitur untuk pemahaman yang komprehensif. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan sistem diagnosis gagal jantung yang lebih efisien dan akurat, membantu tenaga medis dalam skrining awal pasien, dan memberikan wawasan baru tentang interaksi antara teknik pemilihan fitur dan algoritma berbasis ensemble dalam konteks data medis.
SISTEM EVALUASI GERAKAN SQUAT MENGGUNAKAN ESTIMASI POSE DAN RANDOM FOREST
Penelitian ini mengusulkan sebuah sistem berbasis kecerdasan bu-atan untuk mengevaluasi gerakan squat secara otomatis menggunakan pendekatan Human Pose Estimation dan algoritma Random Forest. Sistem yang dikembangkan memanfaatkan frame-work MediaPipe untuk mendeteksi titik-titik tubuh dari video gerakan squat yang direkam dari tampilan samping. Titik-titik terse-but kemudian digunakan untuk menghitung sudut sendi utama, yaitu pinggul, lutut, dan pergelangan kaki, yang berfungsi sebagai fitur numerik dalam proses klasifikasi. Dataset terdiri dari 2072 sampel data berlabel, yang digunakan dalam proses pelatihan dan pengujian model dengan teknik validasi silang 5-fold. Model klasifikasi yang dihasilkan mampu mencapai akurasi hingga 96,4%. Selain klasifi-kasi benar atau salah, sistem juga memberikan umpan balik korektif berupa teks jika sudut gerakan melebihi ambang biomekanik yang telah ditentukan, seperti “squat terlalu dalam”. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini efektif digunakan untuk mengeval-uasi kualitas gerakan squat secara objektif, dan berpotensi untuk diterapkan lebih lanjut dalam bentuk aplikasi kebugaran berbasis mobile, baik untuk keperluan latihan mandiri maupun pembelajaran teknik olahraga.
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM ANALISIS PEMILIHAN MATA PELAJARAN SISWA DI SMA NEGERI 2 SUKOHARJO
Dalam era digital saat ini, teknologi informasi menjadi salah satu bagi-an yang penting dalam mendukung berbagai aktivitas, termasuk dalam bidang pendidikan. Pendidikan merupakan sektor yang paling penting dalam membangun sumber daya manusia yang berkualitas. Pemilihan mata pelajaran dapat menentukan jalur pendidikan maupun jenjang karir siswa di masa depan. Saat ini, proses pemilihan mata pelajaran siswa di SMA Negeri 2 Sukoharjo masih dilakukan secara manual dan kurang optimal karena tidak mempertimbangkan data historis siswa. Melalui penerapan k-means clustering, penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan siswa karakteristik minat siswa terhadap mata pela-jaran tertentu. Tahapan penelitian dalam metode ini yaitu pengumpulan data yang diperoleh dari data siswa kelas X tahun ajaran 2023/2024, pengolahan data yang terdiri dari pre-processing dan clustering, serta pengujian yang menggunakan silhouette score. Hasil penelitian ini memberikan wawasan lebih mendalam mengenai preferensi siswa ter-hadap mata pelajaran dan membantu sekolah dalam mengalokasikan siswa ke dalam kelas berdasarkan kecenderungan minat akademik siswa. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa penerapan k-means clustering dapat membantu sekolah dalam merancang strategi pemba-gian kelas yang lebih terarah, efektif, dan efisien. Kata Kunci: algoritma k-means; clustering; pemilihan mata pelajaran
KAJIAN SISTEMATIS ANALISIS SENTIMEN PENDIDIKAN: EVALUASI DATASET, INOVASI METODOLOGIS, DAN DINAMIKA TREN PENELITIAN
Analisis sentimen telah menjadi instrumen krusial dalam bidang pendidikan untuk memahami persepsi dan umpan balik pemangku kepentingan. Penelitian ini bertujuan meninjau perkembangan terkini analisis sentimen dalam pendidikan melalui tinjauan sistematis terhadap 71 literatur terindeks (2020–2024) dengan metode PRISMA. Hasil kajian mengidentifikasi dominasi media sosial dan platform edukasi sebagai sumber data utama, meskipun dihadapkan pada tantangan seperti bias linguistik dan privasi data. Dari aspek metodologi, terjadi pergeseran signifikan dari teknik machine learning tradisional ke pendekatan berbasis deep learning, dengan metode hybrid menunjukkan peningkatan kinerja. Tren penelitian mengalami pertumbuhan pesat, didorong oleh fokus pada analisis real-time, integrasi multimodal, dan eksplorasi large language models (LLMs). Namun, kesenjangan antara temuan akademis dan implementasi praktis masih menjadi tantangan. Penelitian merekomendasikan pengembangan framework evaluasi yang holistik, kolaborasi multidisiplin, serta optimasi model canggih untuk meningkatkan relevansi analisis sentimen dalam konteks pendidikan. Temuan ini diharapkan menjadi panduan bagi inovasi metodologis dan pengambilan keputusan berbasis data di sektor pendidikan.
PERBANDINGAN PERFORMA REST API LARAVEL PADA WEB SERVER NGINX DAN FRANKENPHP DENGAN LOAD TESTING (STUDI KASUS: APLIKASI PEMBELAJARAN XYZ)
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa REST API yang dijalankan menggunakan dua pendekatan arsitektur server-side, yaitu Nginx dengan PHP-FPM dan FrankenPHP. Pengujian dilakukan dengan menggunakan alat bantu load testing K6, yang mengukur empat parameter utama: Request per Second (RPS), Time per Request, penggunaan CPU, dan penggunaan memori. Data dikumpulkan dari lima endpoint yang merepresentasikan layanan utama dalam aplikasi pembelajaran XYZ dengan berbagai skenario jumlah concurrent user dan iterations. Hasil pengujian menunjukkan bahwa FrankenPHP mampu memberikan peningkatan performa yang signifikan. Rata-rata peningkatan RPS mencapai 64%, dengan penurunan time per request hingga lebih dari 80% dibandingkan dengan konfigurasi Nginx + PHP-FPM. Selain itu, penggunaan CPU pada FrankenPHP jauh lebih efisien, dengan rata-rata penurunan mencapai 80%, yang menunjukkan beban kerja prosesor yang lebih ringan. Meskipun terdapat sedikit peningkatan pada konsumsi memori sebesar rata-rata 6,3%, hal ini masih tergolong wajar dan tidak mempengaruhi stabilitas sistem secara signifikan. Berdasarkan hasil tersebut, FrankenPHP dapat menjadi alternatif yang lebih ringan dan efisien dalam mengelola permintaan REST API, terutama pada kondisi beban tinggi. Penelitian ini merekomendasikan FrankenPHP sebagai solusi arsitektur server modern yang optimal untuk aplikasi berbasis PHP.
OPTIMALISASI FITUR BACKWARD ELIMINATION PADA KLASIFIKASI DIABETES MELLITUS MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST
Klasifikasi penyakit Diabetes Mellitus secara akurat memerlukan model yang efisien serta mampu mengatasi tantangan umum dalam data medis, yaitu ketidakseimbangan kelas dan keberadaan fitur tidak relevan. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan performa klasifikasi dengan mengintegrasikan metode seleksi fitur Backward Elimination (BE) dan teknik penyeimbangan kelas Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE) ke dalam algoritma Random Forest (RF). Dataset yang digunakan berasal dari Mendeley Data dan terdiri atas 1.000 sampel pasien dengan 14 atribut medis. Setelah dilakukan penghapusan atribut non-informatif dan normalisasi Min-Max, label kelas dikonversi menjadi biner. Implementasi dilakukan pada platform RapidMiner Studio 10.1 dengan skema validasi 5-Fold Cross Validation. Seleksi fitur dilakukan menggunakan pendekatan Wrapper-Based BE yang mengevaluasi kontribusi tiap fitur terhadap performa model secara iteratif, sementara SMOTE diterapkan secara terstruktur pada training subprocess guna mencegah data leakage. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa jumlah fitur dapat dikurangi dari 12 menjadi 9 tanpa menurunkan performa klasifikasi. Model kombinasi BE + SMOTE + RF menunjukkan peningkatan pada seluruh metrik evaluasi akurasi 97,50%, F1-score 98,50%, dan AUC 99,60%. Selain meningkatkan akurasi, model juga menjadi lebih ringan dan stabil. Temuan ini memperkuat pentingnya seleksi fitur dan penyeimbangan kelas dalam pengembangan sistem klasifikasi medis. Model yang dihasilkan berpotensi untuk diterapkan dalam sistem pendukung keputusan klinis, termasuk pada fasilitas kesehatan dengan keterbatasan sumber daya, guna mendukung skrining awal berbasis data yang efisien dan akurat.
PERANCANGAN TATA KELOLA TEKNOLOGI INFORMASI PADA INSTANSI PEMERINTAHAN MENGGUNAKAN FRAMEWORK COBIT 2019 (STUDI KASUS: DINAS KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA KOTA SALATIGA)
Dinas Komunikasi dan Informatika (DISKOMINFO) Kota Salatiga adalah organisasi pemerintah daerah di bidang komunikasi dan informatika khususnya di Kota Salatiga. DISKOMINFO adalah suatu organisasi pemerintahan yang telah menerapkan Teknologi Informasi (TI) dengan memiliki banyak sistem perangkat keras maupun perangkat lunak yang berbasis website yang digunakan untuk memaksimalkan suatu informasi dalam menjalankan operasionalnya. Didalam tata kelola yang baik memiliki dampak signifikan terhadap pelayanan dan berperan penting dalam proses kinerja dinas. Hal ini bertujuan untuk meningkatkan pengolahan informasi serta pelayanan kepada para pemohon. Selain itu, tata kelola yang baik juga berkontribusi pada peningkatan kinerja lembaga pemerintah melalui transparansi dan akuntabilitas, sehingga mendukung tercapainya good governance. Dengan memanfaatkan teknologi informasi (TI) dalam penyelenggaraan pemerintahan, aspek-aspek seperti efektivitas dan akuntabilitas pun dapat ditingkatkan. [1]. Perancangan tata kelola TI sangat penting dilakukan karena mendukung organisasi untuk mengontrol apakah mereka membuat manajemen TI yang efektif dan memastikan manfaat dan pengelolaan risiko terkait. Perancangan Tata kelola organisasi yang diatur secara baik dapat mempengaruhi tingkat kepercayaan serta perlindungan investasi di masa depan yang lebih terjamin. Selain itu, teknologi informasi yang tidak dikelola dengan baik tentunya akan mempengaruhi kualitas kinerja organisasi. Harapan sebuah organisasi terhadap kontribusi Teknologi Iformasi (TI) terlihat dari peningkatan investasi yang dilakukan oleh sebagian besar organisasi. Untuk memenuhi ekspektasi tersebut, pegelola TI mulai melihat TI sebagai sebuah layanan. Dalam konteks layanan ini, harapan dan kepuasan pengguna TI menjadi faktor yang sangat penting. Harapan pengguna berfungsi sebagai ukuran untuk menilai kualitas layanan yang diberikan. untuk meningkatkan keuntungan Perancangan dalam tata kelola ini sangat penting secara optimal serta mengelola resiko yang terkait dengan teknologi informasi[2]. Rumusan permasalahan dalam penelitian ini berfokus pada perencanaan untuk tata kelola teknologi informasi di instansi pemerintahan, dengan studi kasus pada Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Salatiga. Masalah utama yang ingin dipecahkan adalah bagaimana penerapan framework COBIT 2019 dapat membantu meningkatkan efisiensi dan efektivitas tata kelola teknologi informasi di instansi pemerintahan tersebut. Secara spesifik, penelitian ini akan mengidentifikasi tantangan yang dihadapi oleh Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Salatiga dalam pengelolaan teknologi informasi, serta sejauh mana COBIT 2019 dapat memberikan solusi yang tepat dalam meningkatkan kinerja, transparansi, dan akuntabilitas sistem informasi di lingkungan pemerintahan. Adapun dalam penelitian ini di fokuskan untuk menggali aspek-aspek kunci dari COBIT 2019 yang dapat diimplementasikan secara praktis dalam mendukung pencapaian tujuan strategis organisasi, serta memperkuat pengelolaan risiko dan keamanan informasi. Dengan demikian, dalam rumusan masalah penelitian ialah: “Bagaimana perancangan tata kelola teknologi informasi menggunakan framework COBIT 2019 dapat meningkatkan kinerja dan pengelolaan teknologi informasi pada Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Salatiga?”.
Klasifikasi Ulos Batak Toba Menggunakan Metode Convolutional Neural Network(CNN) Berbasis Web
Ulos adalah kain tenun khas Batak yang memiliki peran penting da-lam budaya Batak. Pada saat ini, terdapat ratusan jenis ulos yang tersebar di seluruh Indonesia, masing-masing dengan nama dan maknanya sendiri. Namun, masih terdapat kendala dalam mengenali jenis-jenis ulos. Salah satu kendala utama adalah kesamaan motif dan warna antar jenis ulos, yang sering kali menyebabkan kesalahan identifikasi, terutama di kalangan masyarakat Batak sendiri. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan sebuah model yang mampu mengklasifikasikan jenis-jenis ulos serta sistem yang dapat mem-berikan informasi mengenai fungsi dan penggunaannya. Dalam penelitian ini, metode Convolutional Neural Network (CNN) digunakan karena memiliki kemampuan yang baik dalam mengenali gambar atau citra. Model yang dikembangkan terdiri dari 4 lapisan konvolusi, 4 lapisan MaxPooling, dan 2 lapisan Fully Connected. Data citra yang digunakan terdiri dari 1.440 citra, yang dibagi men-jadi 960 citra pelatihan, 240 citra validasi, dan 240 citra pengujian. Model ini mencapai akurasi terbaik sebesar 95% untuk pelatihan dan 97% untuk validasi. Selain mengembangkan model deep learn-ing berbasis CNN, hasil penelitian ini juga akan diimplementasikan dalam bentuk situs web menggunakan Django, sebuah framework berbasis Python. Situs ini memungkinkan pengguna untuk mengung-gah gambar ulos guna diklasifikasikan serta mendapatkan penjela-san mendalam mengenai jenis ulos dan fungsinya dalam budaya Batak.
ANALISIS LOAD BALANCING DENGAN ALGORITMA LEAST CONNECTION PADA HAPROXY UNTUK SERVER WEB DI LINGKUNGAN HIGH-TRAFFIC
Peningkatan lalu lintas pada layanan berbasis web menuntut sistem server memiliki kemampuan distribusi beban yang efisien. Penelitian ini bertujuan menganalisis efektivitas algoritma Least Connection pada HAProxy sebagai mekanisme load balancing untuk meningkatkan performa sistem dalam lingkungan dengan trafik tinggi. Penelitian dilakukan dengan membandingkan performa dua arsitektur sistem, yaitu server tanpa load balancer dan server dengan HAProxy berbasis algoritma Least Connection, melalui sim-ulasi load testing dan stress testing menggunakan Apache JMeter. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dengan load balancer mencatat throughput lebih tinggi, yakni mencapai rata-rata 81,5 re-quest/detik pada 500 pengguna, dibandingkan sistem tanpa load balancer yang hanya mencapai 73,33 request/detik. Selain itu, re-sponse time pada sistem dengan load balancer lebih rendah dan stabil, yaitu 345 ms dibandingkan 460 ms pada arsitektur tanpa load balancer dalam skenario yang sama. Temuan ini menunjukkan bah-wa implementasi algoritma Least Connection pada HAProxy mampu mendistribusikan beban secara efisien, meningkatkan kapasitas re-spons sistem, serta menjaga stabilitas performa dalam kondisi trafik tinggi.
ANALISIS PERBANDINGAN PADA DETEKSI GORESAN PERMUKAAN LOGAM BAJA DARI PROSES PICKLING DAN CARBON NANOTUBE BERBASIS DEEP LEARNING
Di zaman era Teknologi Industri 4.0 ini, Perusahaan industri manufaktur baja harus mengkuti trend teknologi yang bisa meminimalisir pengeluaran produksi yang berlebih. Untuk itu dengan mengikuti teknologi yang terbaru ini yaitu Artificial Intelligence (AI) dapat membantu peningkatan produksi yang maksimal. Dengan metode deteksi baja lempengan yang sudah di proses dari pickling atau proses pencucian dari baja berkarat. Selanjutnya baja siap untuk di proses ke tahapan berikutnya, detector baja ini dapat membantu inspector quality memberikan analisa proses dari pickling sudah bisa di lanjutkan ke proses tahapan produksi berikutnya. Disini penulis akan melakukan penelitian Deep Learning dengan metode berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dan You Only Look Once (YOLO) yang sudah banyak digunakan dalam analisa citra, karena memiliki kemampuan pengenalan citra yang sangat baik. Dataset dibagi menjadi 2 direktori yaitu data training dan data validasi. Hasil pengujian model CNN dan YOLOv8 dengan epoch 30 dan batch size 120 mendapatkan hasil terabit yaitu YOLOv8 dengan nilai akurasi 91.05% precision 82,62%, recall 81,80%, dan f1-score 82,19%. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan sistem deteksi goresan baja yang lebih efektif menggunakan pendekatan Deep Learning, dengan hasil evaluasi yang akurat.
KLASIFIKASI PENYAKIT KULIT WAJAH MENGGUNAKAN METODE TRANSFER LEARNING DENGAN ARSITEKTUR CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Penyakit kulit wajah merupakan masalah kesehatan yang umum dan dapat secara signifikan memengaruhi kualitas hidup penderitanya. Data menunjukkan bahwa jumlah kasus penyakit kulit yang mening-kat memerlukan perhatian lebih dari masyarakat dan tenaga medis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model klasifikasi penyakit kulit wajah dengan tingkat akurasi terbaik. Model yang digunakan adalah metode transfer learning dengan arsitektur Convolutional Neu-ral Network (CNN), yaitu VGG16, ResNet152V2, dan DenseNet201. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 895 citra dengan lima jenis penyakit kulit wajah: Blackhead, Eksim, Jerawat, Rosacea, dan Tinea Fasialis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model DenseNet201 mencapai performa terbaik dengan akurasi sebe-sar 88%, serta nilai precision, recall, dan F1-Score masing-masing sebesar 0,87, 0,88, dan 0,87. Meskipun model ini menunjukkan hasil yang memuaskan, tantangan masih ada dalam membedakan kelas penyakit yang memiliki kemiripan visual. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem deteksi penyakit kulit wajah yang lebih akurat, sehingga meningkatkan kesadaran dan penanganan penyakit kulit di masyarakat.
ANALISIS HARI PEMANTAUAN YANG MEMPENGARUHI MODEL PREDIKSI CURAH HUJAN UNTUK TUJUH HARI KE DEPAN DI KOTA BOGOR MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT-TERM MEMORY
Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) menyatakan suhu udara rata-rata bulan Juni 2024 adalah sebesar 27.02 °C, sementara suhu normal udara klimatologis untuk bulan Juni 2024 periode 1991-2020 di Indonesia adalah sebesar 26.53 °C. Perubahan cuaca yang signifikan telah terjadi dari tahun sebelumnya terutama pada curah hujan. Curah hujan merupakan jumlah air yang turun ke permukaan bumi dan jangka waktu tertentu. Banyak aspek kehidupan masyarakat seperti pertanian, transportasi udara, dan industri yang dipengaruhi oleh perubahan intensitas curah hujan. Intensitas curah hujan ini merupakan hal yang sulit diprediksi dikarenakan derajatnya yang bervariasi di berbagai wilayah. Penelitian ini akan dilakukan perbandingan akurasi prediksi curah hujan menggunakan data time-series untuk tujuh hari ke depan berdasarkan jumlah hari pengamatan yang mempengaruhi hasil prediksi menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) dengan teknik restruktur data Multiple Parallel Input and Multi-Step Output. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui hasil prediksi mana yang lebih unggul dari skenario yang telah dibuat. Model yang dihasilkan diharapkan dapat membantu dalam memberikan informasi untuk perencanaan dan pengambilan keputusan yang dikaitkan dengan cuaca. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan diketahui bahwa jumlah hari pemantauan mempengaruhi performa model. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa dengan jumlah hari pemantauan yang lebih panjang yakni 20 hari menghasilkan nilai Root Mean Square Error (RMSE) paling rendah dibandingkan dengan skenario lainnya, yaitu 2,567.
ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PEMANFAATAN QRIS SEBAGAI ALAT PEMBAYARAN PADA UMKM: STUDI KASUS AREA WOSI MANOKWARI
Tujuan dari studi ini adalah untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi pemanfaatan QRIS di kalangan UMKM di wilayah Wosi, Manokwari, melalui pendekatan TAM. Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) adalah metode yang digunakan dalam penelitian ini untuk menganalisis data yang dik-umpulkan dari 81 responden pelaku UMKM. Menurut temuan studi, Persepsi Kemudahan Penggunaan (PEOU) memiliki dampak yang signifikan terhadap Penggunaan Aktual QRIS (AU), Sikap terhadap Penggunaan (ATU), dan Persepsi Kegunaan (PU). Namun, PU hanya berpengaruh terhadap ATU tanpa memberikan dampak langsung pada AU. Hasil analisis nilai R-square menunjukkan kekuatan prediksi sedang untuk ATU (51,1%), AU (57,2%), dan PU (46,0%). Uji validitas diskriminan (HTMT < 0,90) dan reliabilitas (CR > 0,70; AVE > 0,50) memastikan bahwa model penelitian menunjukkan akurasi yang baik. Studi ini menekankan betapa pentingnya kemudahan penggunaan (ease of use) dalam pemanfaatan QRIS sebagai faktor utama. Berdasarkan temuan ini, rekomendasi praktis mencakup penyederhanaan antarmuka QRIS, pelatihan berbasis pengalaman langsung, dan pendampingan teknis berkelanjutan bagi UMKM. Penelitian ini memberikan kontribusi pada literatur adopsi teknologi digital dalam konteks regional dengan karakteristik yang unik serta memberikan arahan strategis bagi pemangku kebijakan untuk memperluas penerapan QRIS.
PERBANDINGAN METODE RANDOM FOREST DAN SVM DALAM KLASIFIKASI SENTIMEN KOMENTAR YOUTUBE PADA FILM “DIRTY VOTE”
Penelitian ini membandingkan performa algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest dalam analisis sentimen komentar YouTube terhadap film dokumenter “Dirty Vote“ yang membahas dugaan kecurangan pemilu 2024. Sebanyak 6.000 komentar dikumpulkan melalui YouTube Data API v3, kemudian melalui tahapan preprocessing (case folding, cleaning, tokenization, stopword removal, dan stemming), pelabelan dengan pendekatan lexicon-based, ekstraksi fitur TF-IDF, dan penerapan SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas. Hasil menunjukkan bahwa SVM yang dioptimasi menggunakan Grid Search mencapai performa terbaik dengan akurasi 92%, precision 0,93, recall 0,90, dan F1-score 0,92. Sementara itu, Random Forest menghasilkan akurasi 89%, precision 0,88, recall 0,87, dan F1-score 0,88. Optimasi hyperparameter menggunakan Grid Search terbukti efektif meningkatkan performa SVM namun tidak signifikan untuk Random Forest. Visualisasi word cloud menunjukkan bahwa komentar positif didominasi kata "politik", "rakyat", dan "jokowi"; komentar negatif didominasi kata "curang" dan "kalah", sedangkan komentar netral lebih banyak menyebutkan subjek tanpa penilaian jelas. Penelitian ini menunjukan SVM lebih efektif dalam menganalisis sentimen konten berbahasa Indonesia terkait isu politik sensitif pada platform YouTube.
Implementasi Algoritma Support Vector Machine Dalam Klasifikasi Jenis Protein Hewani
Protein hewani merupakan komponen penting dalam produk makanan yang mempengaruhi nilai gizi dan sifat organoleptik. Meningkatnya kebutuhan akan produk halal, vegetarian, dan vegan, deteksi protein hewani secara akurat menjadi semakin penting. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasi algoritma SVM dalam klasifikasi jenis protein hewani sebagai alternatif metode tradisional yang memerlukan waktu dan biaya tinggi. Penelitian ini menggunakan 1.600 dataset protein hewani dari empat jenis hewan yaitu ayam, sapi, ayam kampung, dan babi diambil langsung menggunakan mesin Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR), pembagian dataset dilakukan dengan rasio 80% data training dan 20% data testing kemudian data diolah menggunakan platform Google Colab. Evaluasi dari kinerja model dilakukan dengan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil dari pengujian menunjukkan model SVM mencapai akurasi 97,19%, untuk nilai precision, recall, dan F1-score berada pada rentang 95% hingga 100%, mengindikasikan algoritma SVM memiliki performa yang stabil, akurat, dan andal dalam mengklasifikasikan jenis protein hewani, serta memiliki peluang untuk penerapan machine learning lebih luas di bidang bioteknologi dan ilmu pangan.
Implementasi Transfer Learning Untuk Deteksi Kandungan Karbohidrat Dan Serat Pada Tanaman Hortikultura Berbasis Android
Karbohidrat dan serat berkontribusi besar dalam mendukung kesehatan tubuh, dengan karbohidrat sebagai sumber utama energi dan serat yang mendukung kesehatan pencernaan serta membantu mengontrol kadar glukosa darah. Namun, asupan serat masyarakat Indonesia masih tergolong rendah. Rendahnya pemahaman tentang gizi, khususnya mengenai kandungan karbohidrat dan serat dalam tanaman hortikultura lokal yang kaya nutrisi, merupakan salah satu hambatan utama. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi Android yang secara otomatis mengidentifikasi jenis bahan pangan hortikultura melalui citra menggunakan model Convolutional Neural Network (CNN) dengan transfer learning, serta memberikan estimasi kandungan karbohidrat dan serat secara instan setelah identifikasi. Beberapa model pre-trained seperti MobileNetV2, NASNetMobile, dan DenseNet121 dievaluasi untuk mendapatkan kinerja klasifikasi terbaik. Dataset yang digunakan terdiri dari 22 jenis tanaman hortikultura lokal yang sering dijumpai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa DenseNet121 mencapai performa terbaik dengan akurasi sebesar 96,95%. Sementara itu, model MobileNetV2 dan NASNetMobile memperoleh akurasi yang lebih rendah, yaitu 95,43% dan 94,02%. Pendekatan ini diharapkan dapat meningkatkan literasi gizi masyarakat dan membantu pengelolaan asupan karbohidrat serta serat untuk pencegahan penyakit metabolik, seperti diabetes dan obesitas, melalui aplikasi berbasis Android yang praktis dan efisien.
PENERAPAN ALGORITMA BERT UNTUK DETEKSI KOMENTAR SPAM JUDI ONLINE DI YOUTUBE
Penyebaran komentar spam yang mengandung promosi perjudian daring di YouTube semakin meningkat dan mengganggu kualitas interaksi digital. Deteksi manual tidak lagi efektif karena volume komentar yang tinggi dan kompleksitas gaya bahasa yang digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan model In-doBERT yang telah di‑fine‑tune guna mendeteksi komentar spam bertema perjudian dalam bahasa Indonesia. Data mentah diperoleh melalui scraping sebanyak 9.056 komentar dari 14 video kategori game. Setelah dilakukan pra‑pemrosesan yang meliputi pembersihan teks, normalisasi, tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming, 263 komentar dihapus sehingga tersisa 8.793 komentar bersih untuk pelabelan. Komentar dikategorikan secara semi‑otomatis ke dalam dua kelas, spam dan non‑spam, dengan bantuan pencocokan kata kunci dan validasi manual. Model IndoBERT dilatih menggunakan pendekatan transfer learning dan dievaluasi dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1‑score. Hasil eksperimen menunjukkan akurasi sekitar 99,54% (atau dibulatkan menjadi 99,6%) dan F1‑score 1,00, dengan hanya delapan kesalahan klasifikasi dari 1.759 data uji. Vis-ualisasi melalui wordcloud dan histogram mengungkap pola domi-nan istilah promosi dalam komentar spam. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis transformer efektif dalam memahami konteks semantik, meskipun disamarkan melalui eufemisme atau kode, serta dapat diandalkan untuk meningkatkan akurasi sistem moderasi otomatis pada platform digital.
Implementasi LDA dan TF-IDF dalam aspect-based sentiment analysis terhadap ulasan hotel abc
Penilaian pengguna terhadap Hotel ABC di Google Maps dapat di-analisis secara mendalam melalui pendekatan Analisis Sentimen Berbasis Aspek (ABSA) untuk mengetahui opini berdasarkan aspek pelayanan, fasilitas, harga, dan lokasi. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode LDA untuk pemodelan topik dan menghasilkan kata kunci untuk identifikasi aspek, serta TF-IDF dan algoritma De-cision Tree untuk klasifikasi sentimen pada masing-masing aspek yang diidentifikasi. Data yang berjumlah 767 ulasan yang digunakan akan melalui proses preprocessing, segmentasi kalimat per aspek berdasarkan kata kunci, serta pelabelan sentimen menggunakan Vader. LDA menghasilkan 6 topik optimal dengan skor koherensi 0.586 dengan 10 kata kunci pertopiknya. Hasil penelitian menun-jukan akurasi terbaik pada aspek pelayanan dan fasilitas dengan nilai akurasi sebesar 85,5%, serta menjadi menjadi dua aspek yang sering muncul dalam ulasan pengguna. Sementara itu, aspek harga 83,3% dan aspek lokasi 74,5%. Penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi metode yang digunakan efektif dalam melakukan Ana-lisis Sentimen Berbasis Aspek (ASBA) pada data ulasan hotel.
IMPLEMENTASI METODE TEXTBLOB DAN FUZZY PADA ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK TERHADAP ULASAN HOTEL
Ulasan menjadi salah satu faktor penting dalam pengambilan keputusan terhadap suatu hal di era ini terutama dalam memilih sebuah hotel. Banyaknya ulasan yang ada sering sekali membuat seseorang bingung dalam menentukan pilihannya. Penelitian ini akan menganalisis sentimen berbasis aspek terhadap ulasan sebuah hotel dengan menggunakan metode TextBlob dan Fuzzy. Adapun aspek yang diteliti diantaranya aspek pelayanan, fasilitas, lokasi, dan harga. Berdasarkan 545 total data didapatkan 338 ulasan aspek pelayanan, 316 aspek fasilitas, 231 aspek lokasi, dan 46 aspek harga. Untuk analisis sentimen dengan metode TextBlob didapatkan sentimen untuk aspek pelayanan yang paling dominan yaitu sentimen positif 74,3% disusul netral 24,3% dan negatif 1,5%. Untuk aspek fasilitas, sentimen positif mendominasi 76,6% disusul netral 19,3% dan negatif 4,1%. Untuk aspek lokasi, sentimen positif mendominasi 54,5% disusul netral 40,3% dan negatif 5,2%. Aspek harga mendapatkan sentimen positif dan netral yang seimbang 47,8% dan negatif 4,3%. Hasil analisis dengan fuzzy untuk aspek pelayanan didapatkan sentimen yang paling dominan yaitu sentimen cukup positif 61,2% disusul netral 27,5%, sangat positif 10,4%, cukup negatif 0,6%, dan sangat negatif 0,3%. Untuk aspek fasilitas di dominasi oleh sentimen cukup positif 47,8% disusul netral 34,5%, sangat positif 14,9%, cukup negatif 2,2%, dan sangat negatif 0,6%. Untuk aspek lokasi sentimen netral mendominasi 51,5% disusul cukup positif 37,7%, sangat positif 8,2%, dan cukup negatif 2,6%. Aspek harga didominasi oleh sentimen netral 54,3% disusul cukup positif 37,0%, sangat positif 6,5%, dan sangat negatif 2,2%.
Implementasi Metode Vader Dan Fuzzy Pada Analisis Sentimen Berbasis Aspek Terhadap Ulasan Aplikasi Brimo
Perkembangan teknologi digital mendorong industri perbankan untuk meningkatkan layanan melalui aplikasi mobile banking, seperti Brimo. Ulasan pengguna menjadi sumber data yang berharga untuk analisis sentimen berbasis aspek (ASBA), namun identifikasi manual tidak efisien. Penelitian ini mengkombinasikan metode Vader dan logika Fuzzy untuk mengukur dan mengklasifikasikan sentimen pada ulasan aplikasi BRImo melalui 6 tahap yaitu, scraping data dari Google Play Store, preprocessing, kategorisasi aspek (pengalaman pengguna, kinerja, keamanan), klasifikasi sentimen dengan vader (positif, netral, negatif), klasifikasi lanjutan dengan Fuzzy (sangat positif, cukup positif, netral, cukup negatif, sangat negatif), dan analisis hasil. Hasil klasifikasi Vader menunjukkan pada aspek pengalaman pengguna didominasi sentimen positif (42,6%), netral (36,2%), dan negatif (21,3%). Untuk kinerja, sentimen netral mendominasi (42,8%) diikuti positif (36,2%) dan negatif (21,1%), sedangkan pada keamanan didominasi netral (45,8%) dengan positif (32,9%) dan negatif (21,3%). Klasifikasi fuzzy memberikan hasil lebih detail dimana pada pengalaman pengguna didominasi netral (41,6%) diikuti cukup positif (25,5%), cukup negatif (16,7%), sangat positif (13,6%), dan sangat negatif (2,6%). Pola serupa terlihat pada kinerja (netral 51,7%, cukup positif 25,7%) dan keamanan (netral 53,2%, cukup positif 21,0%). Hasil ini menunjukkan dominasi sentimen netral dengan fuzzy mampu memberikan granularitas lebih detail dibanding Vader.
KLASIFIKASI KOMPETENSI DIGITAL PENGAJAR PADA PERGURUAN TINGGI MUHAMMADIYAH ‘AISYIYAH MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS
Perguruan Tinggi Muhammadiyah ‘Aisyiyah (PTMA) telah mengimplementasikan integrasi teknologi dalam proses pembelajaran. Salah satu aspek penting dalam meningkatkan kualitas Pendidikan tinggi adalah mengetahui kompetensi digital pengajar. Kompetensi digital dapat tercermin dari silabus mata kuliah yang digunakan dalam proses pembelajaran. Khususnya pada jurusan rumpun Ilmu Komputer dan Informatika, silabus dapat menjadi indikator dalam menilai kesiapan pengajar dalam mengimplementasikan keterampilan digital pengajar. Penelitian ini bertujuan untuk menilai kompetensi digital pengajar menggunakan 149 data deskripsi mata kuliah. Metode klasifikasi yang digunakan K-Nearest Neighbors (K-NN) dan menerapkan kerangka kerja Digital Competence Framework for Educators (DigCompEdu). Hasil penelitian menunjukan bahwa model K-NN berhasil dalam melakukan klasifikasi silabus pada kelas high dengan akurasi 85% dan keseluruhan model mencapai 60%. Penelitian ini mengindikasikan model belum optimal dalam mengenali keseluruhan kelas secara merata akibat distribusi data yang tidak merata. Meskipun demikian, kerangka kerja DigCompEdu berhasil diterapkan dalam menilai kompetensi digital pengajar. Sehingga dapat disimpulkan bahwa mayoritas pengajar pada PTMA memiliki kompetensi digital yang tinggi dengan dominasi kelas high dalam hasil klasifikasi.
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM INFORMASI ABSENSI MENGGUNAKAN QR CODE BERBASIS WEB MENGGUNAKAN DESIGN SCIENCE REASEARCH METHODOLOGY STUDI KASUS DISKOMINFO KABUPATEN SEMARANG
Pada era globalisasi, internet digunakan secara luas termasuk oleh Lembaga pemerintahan. Lembaga pemerintah memanfaatkan internet sebagai sistem informasi dan komunikasi. Salah satu Lembaga pemerintah yaitu Dinas Komunikasi dan Informasi Kabupaten Sema-rang ditemukan permasalahan absensi yang masih dilakukan secara manual. Hal ini menyebabkan memperlambat proses penyimpanan dan manajelan data. Untuk mengatasi masalah tersebut, dibutuhkan sistem absensi online. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kon-disi dan tantangan dalam pengelolaan sistem absensi konvensional, mempelajari keuntungan dan manfaat penggunaan QR code dalam sistem absensi berbasis web, menganalisis kebutuhan sistem absensi menggunakan QR code berbasis web, merancang arsitektur sistem yang efisien dan aman untuk sistem absensi berbasis QR code, serta melakukan implementasi sistem absensi menggunakan QR code ber-basis web secara efektif. Metode yang digunakan adalah Design Re-search Method (DSR). Hasil dari penelitian ini berdasarkan pada de-saign penelitian menggunakan metode waterfall dilakukan secara struktur dan sistematis sesuai dengan siklus pengembangan yang ada, yaitu membahas tentang 1) Requirments analysis, 2) Design, 3) Devel-opment dan 5). Testing sistem informasi absensi menggunakan QR Code yang ditujukan kepada DISKOMINFO Kabupaten Semarang. Penelitian ini menghasilkan sistem absensi berbasis QR code memung-kinkan pengunjung melakukan absensi dengan cepat dan mudah. Peneltian ini mengasilkan abseinsi berbasis web. Hasil pengujian secara keseluruhan, sistem absensi berbasis kode QR ini memenuhi persyara-tan dan spesifikasi yang diharapkan untuk digunakan.
Implementation of K-Means Method with Purity Clustering as Centroid Center Point in MSME Data Grouping
Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) have a strategic role in driving economic growth, especially in Yogyakarta City. Although the local government has made various efforts to improve and promote local MSME products, constraints in data clustering are still an obstacle in the effective decisionmaking process. This research aims to produce an accurate and efficient clustering model to support the development of MSMEs. The method used is the K-Means algorithm with the Clustering Purity approach as the centroid center point determinant. Evaluation is done using the Davies-Bouldin Index (DBI) as an indicator of cluster validity. The results showed that the method successfully formed two main clusters. The first cluster consists of 186 MSMEs with wide marketing coverage and utilization of digital media such as WhatsApp, Instagram, and Shopee. The second cluster includes 1,150 MSMEs that mostly operate locally and 66% have turnover below IDR10 million and rely on WhatsApp and Facebook as their marketing media. This method produces a DBI value of 1.367 and an execution time of 1.21 seconds, showing good performance in clustering MSME data.
PENERAPAN CONFLICT-FREE REPLICATED DATA TYPES (CRDT) BERBASIS VECTOR CLOCK UNTUK SINKRONISASI DATA ASINKRON PADA APLIKASI ANDROID BERBASIS OFFLINE-FIRST
Aplikasi mobile berbasis offline-first menjadi solusi untuk layanan digital di wilayah dengan konektivitas terbatas. Namun, sinkronisasi data antar perangkat saat offline sering menimbulkan konflik inkonsistensi. Penelitian ini mengusulkan penerapan Conflict-Free Replicated Data Types (CRDT) berbasis vector clock untuk menjaga konsistensi data tanpa koordinasi pusat. Sistem dikembangkan menggunakan Flutter dan SQLite dengan pendekatan CvRDT yang menyebarkan seluruh state data. Vector clock digunakan untuk melacak versi perubahan, mendeteksi konflik, dan mengaktifkan strategi two-way merge dengan evaluasi dominansi. Studi kasus pada aplikasi validasi logistik pendaki gunung menunjukkan sistem mampu menyimpan data lokal dengan aman, mendeteksi konflik akurat, dan melakukan penyatuan data secara deterministik. Evaluasi performa membuktikan sistem mendukung eventual consistency yang kuat pada perangkat dengan sumber daya terbatas. Pendekatan ini efektif untuk sinkronisasi data asinkron di aplikasi mobile terdistribusi.
Perancangan Fitur Sistem Validasi Pendaftaran Rawat Jalan Berbasis Web Dengan Metode Agile Di Rumah Sakit Hermina Arcamanik
Proses pendaftaran yang kurang optimal dapat menyebabkan antrean Panjang, kesalahan administrasi dan ketidakpuasan pasien. Penelitian ini berfokus pada pengembangan karakteristik sistem fitur sistem validasi pendaftaran rawat jalan berbasis web, guna meningkatkan efisiensi dan akurasi proses pendaftaran. Sistem ini di implementasikan pada mesin Anjungan Pasien Masuk (APM) agar pasien dapat mengecek data pribadi terlebih dahulu sebelum pasien mengantre di loket pendaftaran. Adanya fitur sistem validasi berbasis web ini memudahkan pasien untuk mengetahui masalah dari data pasien saat kontrol. Permasalahan yang ditemui di Rumah Sakit Hermina Arcamanik tentang antrean yang panjang di loket pendaftaran yang menjadi satu, Dimana ada sistem yang bisa di pecah sehingga menjadi solusi bagi antrean di loket pendaftaran. Metode Agile dipilih karena fleksibilitas nya dalam menyesuaikan kebutuhan pengguna dan kemampuannya dalam memberikan perbaikan yang cepat berdasarkan umpan balik berkala. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa implementasi fitur sistem validasi berbasis web dengan menggunakan metode Agile dipastikan mampu mengurangi kesalahan pendaftaran, mempercepat proses validasi, serta menjangkau rasio kepuasan pengguna dan tenaga administrasi. Kata kunci : Pendaftaran, Rawat Jalan, Validasi, Agile, Rumah Sakit
RAG-ENHANCED SOCRATIC ADAPTIVE CHATBOT FOR HISTORICAL INQUIRY LEARNING WITHIN LEARNING MANAGEMENT SYSTEM
The development team comprehensively designed the Patih AI platform to revolutionize Phase F Indonesian History learning at the high school level. This digital system integrates adaptive artificial intelligence technology to holistically address the problem of rote memorization. Preliminary surveys show that 92.9 percent of 11th grade students have difficulty learning due to the low relevance of everyday material. Researchers combined the Successive Approximation Model (SAM) approach and design thinking mechanisms during the development process of this educational software system. The Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture supports the Socratic mentor function to guide students' reasoning processes in virtual interaction features. Kinesthetic gamification features strengthen long-term memory retention capacity through instant detection of students' body movements. The research team tested the feasibility of this system on 312 students from five schools in East Java. Field evaluation results recorded a 35.03-point increase in historical critical thinking scores with a statistical significance value of 0.005. Testing of the system's usability instrument resulted in a feasibility score of 74 for operational readiness assurance at the large-scale implementation stage. This innovative platform facilitates a meaningful history learning experience without creating the risk of cognitive dependence for users.
PENERAPAN ALGORITMA K-NEARST NEIGHBOR DALAM KLASIFIKASI JENIS LEMAK HEWANI BERBASIS TEKNOLOGI MECHINE LEARNING
Lemak hewan memiliki karakteristik kimia yang berbeda-beda dan penting untuk dianalisis dalam berbagai industri termasuk pangan, farmasi, dan kosmetik. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan jenis lemak hewan seperti ayam, ayam kampung, sapi, dan babi berdasarkan kandungan senyawa kimianya, yaitu CH₄, CO₂, VOC, HCHO, ODOR, dan SMOKE. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) digunakan sebagai metode klasifikasi dengan nilai k=3. Dataset dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji, dan diolah menggunakan Google Colab berbasis Python 3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode KNN mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 98,7%. Evaluasi menggunakan confusion matrix dan classification report menunjukkan nilai precision dan recall di atas 97% untuk semua kelas. Hasil ini membuktikan bahwa algoritma KNN efektif dalam mengklasifikasikan jenis lemak hewan berdasarkan data kandungan kimia.
KLASIFIKASI PENYAKIT BUAH NANAS MENGGUNAKAN METODE MULTI-LAYER PERCEPTRON
Penyakit buah nanas, seperti busuk pangkal dan black spot, sangat menantang bagi petani karena dapat menurunkan kualitas dan hasil panen. Menerapkan teknologi informasi untuk mendeteksi penyakit secara dini adalah solusi yang mungkin. Dengan menggunakan metode Multi-Layer Perceptron (MLP) berbasis analisis citra digital, tujuan penelitian adalah untuk mengembangkan sistem klasifikasi penyakit pada buah nanas. Data yang digunakan mencakup seratus sampel gambar buah nanas yang diolah dengan teknik preprocessing untuk mengekstrak nilai RGB (Red, Green, dan Blue) dari gambar. Selanjutnya, proses penelitian melibatkan tahapan pengumpulan data, preprocessing, pelatihan model, dan evaluasi model berdasarkan metrik akurasi dan kinerja. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem klasifikasi MLP memiliki akurasi hingga 92% pada data uji. Ini menunjukkan bahwa metode MLP dapat digunakan dengan baik untuk mengidentifikasi penyakit pada buah nanas. Ini dapat membantu petani mencegah penyakit lebih awal dan meningkatkan hasil pertanian. Akibatnya, penelitian ini tidak hanya membantu kemajuan teknologi pertanian, tetapi juga memberikan manfaat praktis bagi sektor pertanian karena mendeteksi penyakit dengan cepat dan akurat.
ANALISIS KINERJA SISTEM APLIKASI KEUANGAN TINGKAT INSTANSI (SAKTI) DALAM PENGOLAHAN KEUANGAN NEGARA MENGGUNAKAN METODE TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL (TAM)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerimaan dan kinerja Sistem Aplikasi Keuangan Tingkat Instansi (SAKTI) dalam mendukung pengelolaan keuangan negara di lingkungan UPBU Wasior, menggunakan pendekatan Technology Acceptance Model (TAM). Lima konstruk utama dalam TAM yang dijelaskan meliputi Perceived Effectiveness, Perceived Ease of Use, Attitude Toward Use, Behavioral Intention to Use, dan Actual System Use. Metode kuantitatif digunakan dengan pengumpulan data melalui kuesioner dan wawancara tidak terstruktur, kemudian dianalisis menggunakan SmartPLS. Hasil analisis menunjukkan bahwa seluruh hipotesis penelitian diterima dengan nilai signifikansi tinggi, yang berarti setiap variabel dalam model berpengaruh secara positif dan signifikan. Temuan ini menyatakan bahwa kemudahan penggunaan dan persepsi terhadap manfaat aplikasi sangat menentukan sikap dan niat pegawai dalam menggunakan SAKTI. Rekomendasi diberikan untuk meningkatkan pelatihan, khususnya bagi pegawai senior, guna memperkuat penerapan sistem informasi keuangan di instansi pemerintah.
ANALISIS KLASIFIKASI KANDUNGAN SERAT TINGGI DAN RENDAH PADA BUAH DAN SAYUR MENGGUNAKAN KNN
Konsumsi buah dan sayur salah satu komponen penting dalam diet sehat, namun masyarakat sering kekurangan informasi tentang kandungan nutrisi spesifik seperti serat pangan. Klasifikasi buah dan sayur berdasarkan kandungan serat menjadi penting untuk membantu konsumen membuat pilihan makanan yang tepat sesuai kebutuhan nutrisi mereka. Permasalahannya, identifikasi kandungan serat secara akurat tanpa analisis laboratorium yang mahal masih menjadi kendala. Penelitian ini menganalisis kandungan serat tinggi dan rendah pada citra buah dan sayur menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dengan membandingkan tiga pendekatan ekstraksi fitur: Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM), transformasi wavelet, dan kombinasi keduanya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi gabungan fitur GLCM dan Wavelet mampu mencapai akurasi sebesar 83,61% dengan nilai k=14, sedangkan fitur wavelet mencapai akurasi sebesar 81,67% dengan nilai k=14, dan fitur GLCM mencapai akurasi sebesar 74,17% dengan nilai k=5. Temuan ini menunjukkan bahwa fitur kombinasi gabungan GLCM dan wavelet lebih unggul dalam mengidentifikasi karakteristik visual objek dalam sistem klasifikasi citra berbasis machine learning. Implementasi sistem klasifikasi otomatis ini dapat membantu masyarakat memperoleh informasi akurat tentang kandungan serat dalam buah dan sayur, mendukung pola makan sehat, dan berkontribusi pada upaya pencegahan penyakit terkait diet.
SENTIMENT ANALYSIS ON SIKSA KUBUR MOVIE REVIEWS: A COMPARATIVE STUDY BETWEEN NAÏVE BAYES AND SUPPORT VECTOR MACHINE METHOD
This study examines user reviews of application X about the film Siksa Kubur by Joko Anwar which was released in 2024. The purpose of this study is to conduct user sentiment analysis and compare the results of sentiment analysis using the naïve bayes method and support vector machine based on training data scenarios and test data. The data collected through tweet harvest using the Python script on google colab is 3450 containing "siksa kubur". The research method used is an experimental method consisting of the stages of data collection, data preprocessing, feature extraction, model data training and evaluation. Sentiment is classified using the TextBlob library so that the most sentiment is neutral with 1254 tweets. Then the data is classified using the Naïve Bayes and SVM methods. Testing is carried out by dividing the training data scenario and training data, so that it is found that the best results are obtained with the training data scenario and test data 90%: 10%. The evaluation results obtained showed that the SVM method had the best results with accuracy, precision, recall and f1-score of 86%, 87%, 84% and 85% respectively based on the confusion matrix
A Wind Speed Forecasting Model Using Bi-Directional LSTM
Accurate wind speed forecasting is essential for optimizing wind energy generation, ensuring grid reliability, and supporting meteorological planning. This study presents a wind speed forecasting model based on a Bi-Directional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) network to capture complex temporal dependencies in time series data. The Bi-LSTM model was trained on historical wind speed data and tested across various forecasting schemes with several evaluation metrics such as Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), and Coefficient of Determination (R²). The result in the 24-hour forecast shows that the model achieved an MSE of 0.0454, RMSE of 0.2131, MAE of 0.1700, MAPE of 0.0443, and R² of 0.7103. On the 48-hour forecast, the model recorded an MSE of 0.0326, RMSE of 0.1807, MAE of 0.1353, MAPE of 0.0378, and R² of 0.8564. The 72-hour forecast achieved an MSE of 0.0290, RMSE of 0.1702, MAE of 0.1302, MAPE of 0.0336, and R² of 0.9429. The model demonstrated strong generalization on the full testing set with an MSE of 0.1432, RMSE of 0.1959, MAE of 0.1423, MAPE of 0.0708, and R² of 0.9810. These findings highlight the Bi-LSTM model's effectiveness and robustness for wind speed forecasting, offering a valuable tool for wind energy management and operational planning.
ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI DISDUKCAPIL BERAU PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE
Digitalisasi layanan administrasi kependudukan oleh DISDUKCAPIL Kabupaten Berau bertujuan meningkatkan efektivitas pelayanan publik. Evaluasi objektif terhadap kualitas layanan ini sangat diperlukan, salah satunya dengan menganalisis ulasan pengguna pada Google Play Store. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi sentimen ulasan pengguna secara komputasional guna mengidentifikasi persepsi masyarakat menggunakan algoritma Decision Tree. Kebaruan riset ini terletak pada penerapan pelabelan otomatis berbasis skor rating bintang yang dipadukan dengan teknik penyeimbangan data (oversampling) untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan kelas (imbalanced data). Proses penelitian diawali dengan web scraping yang menghasilkan 309 ulasan valid. Data tersebut melalui tahap preprocessing (cleaning, case folding, tokenisasi, stopword removal, dan stemming), dilanjutkan dengan ekstraksi fitur menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Evaluasi model menggunakan pembagian rasio data latih dan uji sebesar 80:20. Hasil penelitian menunjukkan adanya dominasi sentimen positif yang sangat mencolok, yang mengindikasikan tingkat kepuasan masyarakat yang tinggi terhadap layanan aplikasi tersebut. Kinerja algoritma Decision Tree mencatatkan tingkat akurasi yang signifikan sebesar 83,33% dan Macro Average 0,83. Penerapan teknik oversampling terbukti sangat efektif, ditandai dengan keberhasilan model mencapai nilai Recall sempurna 1,00 pada kelas netral dan 0,84 pada sentimen negatif tanpa adanya bias kelas. Kesimpulannya, integrasi metode Decision Tree dengan penyeimbangan data mampu menjadi instrumen evaluasi yang andal dan sensitif dalam menangkap keluhan masyarakat, sehingga memberikan landasan empiris bagi DISDUKCAPIL Berau untuk melakukan perbaikan layanan yang strategis.
PERANCANGAN DAN PEMBANGUNAN SISTEM APLIKASI ABSENSI MAHASISWA MENGGUNAKAN QR CODE DAN GEOLOCATION BERBASIS ANDROID
Absensi secara online adalah salah satu bentuk pemanfaatan dari kemajuan teknologi informasi yang kini telah banyak diaplikasikan di berbagai instansi, khususnya di bidang pendidikan. Meskipun demikian, sistem absensi mahasiswa Program Studi Teknik Informatika di Universitas Papua masih menggunakan metode manual yang rentan terhadap potensi kecurangan seperti titip absen atau manipulasi data kehadiran. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membangun dan merancang sebuah aplikasi absensi mahasiswa berbasis Android dengan memanfaatkan teknologi QR Code dan geolocation sebagai metode verifikasi kehadiran mahasiswa. Aplikasi ini mengimplementasikan fitur geolocation yang bergantung pada GPS, sehingga absensi hanya dapat dilakukan di lokasi Fakultas Teknik yang telah ditentukan. Selain itu, teknologi QR Code memungkinkan proses identifikasi dilakukan secara cepat dan akurat melalui pemindaian. Penelitian ini menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) yang mendukung proses pengembangan perangkat lunak secara iteratif dan cepat. Prototipe aplikasi dirancang menggunakan Figma, kemudian dikembangkan menggunakan Android Studio sebagai Integrated Development Environment (IDE). Aplikasi yang dihasilkan diharapkan dapat meningkatkan efisiensi, akurasi, dan keamanan dalam proses pencatatan kehadiran mahasiswa serta mempermudah dosen dalam melakukan rekapitulasi data kehadiran secara digital.
DEVELOPMENT OF ‘CYBERBEAT’ AUDIO MUSIC-BASED LEARNING MEDIA IN HIGH SCHOOL STUDENTS
Digital transformation in the Society 5.0 era requires the world of education to improve student’s academic competence and equip them with digital literacy and cybersecurity awareness. This study aims to develop ‘CyberBeat’ audio music-based learning media as a feasible and practical for highschool students in Informatics subjects related to digital security. This study uses a Research and Development (R&D) approach with the ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation) development model. Data were collected using questionnaires and feedback forms. The data analysis in this study used two main approaches, validity analysis and practicality analysis of the ‘CyberBeat’ media. This media integrates musical elements with relevant content on digital security, arranged in a systematic structure that includes an intro, verse, chorus, bridge, and outro, to strengthen students' understanding. Validation test by expert media and material ensures that this media is effective for use in computer science education. Practicality test results show that ‘CyberBeat’ is highly effective, interactive, and enjoyable, and is able to create an engaging and accessible learning experience for students. This media has succeeded in increasing students' awareness of the importance of maintaining digital security in their daily activities. The diversification of its design could be pursued, thereby enhancing its adaptability to diverse academic disciplines, with the objective of broadening its impact and applicability across a range of learning environments.
AI-DRIVEN MODEL REFERENCE ADAPTIVE CONTROL FOR SMART ELECTRONIC LOAD CONTROLLER IN MICROHYDRO POWER PLANTS
Stable regulation of output voltage and frequency in standalone microhydro power systems remains a significant challenge under varying load conditions. Traditional Electronic Load Controllers using fixed PID parameters often fail to respond effectively to nonlinear dynamics, load fluctuations, and environmental uncertainty. This work introduces an AI-based Model Reference Adaptive Control Electronic Load Controller designed for autonomous voltage regulation in microhydro plants. The controller continuously adjusts parameters in time by minimizing error between output and a predefined reference model. Performance is evaluated Simulink simulations under nominal load, sudden load increase, and sudden load decrease. Results indicate dynamic response with 0.18 s settling time, 4.2% overshoot, and 0.9 V steady-state error. Voltage recovery after disturbances occurs 0.14 s. Compared to PID-based controllers, improvements include reduced settling time, overshoot, steady-state error, and tracking error. demonstrates robustness and suitability for smart renewable energy systems.
KLASIFIKASI RETINOPATI DIABETIK PADA CITRA RETINA MENGGUNAKAN RESNET50 DENGAN PERBANDINGAN VGG16 DAN MOBILENETV2
Retinopati diabetik merupakan salah satu komplikasi mikrovaskular diabetes melitus yang dapat menyebabkan gangguan penglihatan hingga kebutaan permanen apabila tidak dideteksi sejak dini. Perkembangan deep learning, khususnya Convolutional Neural Network (CNN), telah membuka peluang dalam pengembangan sistem skrining otomatis berbasis citra retina. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi retinopati diabetik menggunakan arsitektur ResNet50 dan membandingkan performanya dengan VGG16 serta MobileNetV2. Dataset yang digunakan meliputi EyePACS, APTOS 2019 Blindness Detection, dan Messidor dengan lima kelas tingkat keparahan retinopati diabetik. Tahapan penelitian mencakup pra-pemrosesan citra, augmentasi data, penerapan transfer learning, pelatihan model, serta evaluasi menggunakan accuracy, precision, recall, F1-score, confusion matrix, dan ROC-AUC. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa ResNet50 memberikan performa terbaik dengan accuracy sebesar 95,00%, precision 94,10%, recall 93,20%, F1-score 93,65%, dan nilai AUC sebesar 0,979. Analisis statistik menggunakan paired t-test menunjukkan bahwa peningkatan performa ResNet50 signifikan dibandingkan model pembanding (p < 0,05). Selain itu, analisis confusion matrix menunjukkan bahwa ResNet50 mampu mengurangi kesalahan klasifikasi pada kelas retinopati diabetik tingkat berat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ResNet50 memiliki kemampuan generalisasi yang baik dan berpotensi diterapkan sebagai sistem pendukung skrining retinopati diabetik berbasis kecerdasan buatan.
PENGEMBANGAN EARLY WARNING SYSTEM HARGA PANGAN STRATEGIS BERBASIS INTEGRASI FITUR METEOROLOGI MENGGUNAKAN PERBANDINGAN SVR DAN XGBOOST
Fluktuasi harga pangan di Kota Semarang seringkali dipengaruhi faktor cuaca ekstrem yang mengganggu stabilitas pasokan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem peringatan dini (Early Warning System) harga pangan dengan mengintegrasikan variabel meteorologi menggunakan algoritma Machine Learning. Metode yang digunakan adalah komparasi antara Support Vector Regression (SVR) dan XGBoost terhadap komoditas bawang merah dan cabai rawit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma XGBoost secara konsisten mengungguli SVR pada seluruh pengujian. Akurasi tertinggi dicapai pada komoditas bawang merah dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 1,63%, yang termasuk kategori sangat akurat. Penelitian ini juga memvalidasi pengaruh signifikan variabel meteorologi melalui efek tunda cuaca (weather lag effect) terhadap pergerakan harga. Implementasi sistem EWS yang dikembangkan berhasil mengklasifikasikan status peringatan secara otomatis, sehingga dapat menjadi instrumen pendukung keputusan yang aplikatif bagi pemangku kepentingan dalam memitigasi anomali harga pangan di Kota Semarang.
KLASIFIKASI SENTIMEN PENGGUNA TIKTOK TERHADAP KINERJA PRESIDEN RI KE-8 MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DAN PELABELAN TEXTBLOB
Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat terhadap kinerja Presiden ke-8 Republik Indonesia melalui 792 komentar TikTok dari total 1.213 komentar yang dikumpulkan dari akun media berita daring. Komentar dianalisis setelah pembersihan data, penerjemahan ke bahasa Inggris, dan pengukuran sentimen menggunakan TextBlob, kemudian diklasifikasikan dengan algoritma Naïve Bayes. Dua pendekatan pelabelan polaritas diterapkan yaitu standar dengan ambang polaritas nol dan penyesuaian dengan ambang lebih ketat. Hasil menunjukkan bahwa pendekatan penyesuaian menghasilkan akurasi klasifikasi 62% dan mean cross-validation accuracy 61,87%, lebih tinggi dibandingkan pendekatan standar dengan akurasi 59% dan mean cross-validation accuracy 55,93%. Penyesuaian ambang polaritas mengurangi ambiguitas dan menghasilkan distribusi kelas lebih seimbang. Meskipun deteksi sentimen negatif masih rendah, komentar positif dan netral lebih dominan dibandingkan negatif dalam hasil klasifikasi dan visualisasi data.
Analisis Citra Mikroskopik Beras Organik dan Non-Organik Berdasarkan Fitur Tekstur Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Beras merupakan salah satu bahan pangan pokok selain gandum, terutama di Benua Asia yang sebagian besar penduduknya mengonsumsi beras. Beras organik dan non-organik tersedia di pasaran, namun konsumen kesulitan membedakannya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis citra mikroskopik antara beras organik dan non-organik berdasarkan tekstur. Metode yang digunakan mencakup ekstraksi fitur tekstur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan wavelet, serta klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN). Fitur GLCM yang diekstraksi meliputi contrast, homogeneity, energy, dan correlation, sedangkan fitur wavelet diperoleh dari empat sub-band, yaitu LL, LH, HL, dan HH dengan parameter mean, standard deviation, maximum, dan minimum. Dataset penelitian terdiri dari 600 citra beras organik dan non-organik dengan resolusi 640 × 480 piksel yang diambil menggunakan mikroskop digital. Citra tersebut kemudian diproses melalui tahapan cropping, konversi ke grayscale, dilanjutkan dengan ekstraksi fitur, dan klasifikasi menggunakan KNN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan fitur GLCM menghasilkan akurasi sebesar 0,8111 dengan nilai K=6. Penggunaan fitur wavelet menghasilkan akurasi sebesar 0,8222 dengan nilai K=10. Sementara itu, kombinasi fitur GLCM dan wavelet menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 0,8389 dengan nilai K=24. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa beras organik dan non-organik dapat diklasifikasikan melalui analisis tekstur permukaannya, sehingga temuan ini dapat menjadi dasar dalam pengembangan perangkat lunak untuk identifikasi beras organik dan non-organik.
IDENTIFICATION OF BONE DENSITY LEVEL USING THE GAUSSIAN MIXTURE MODELS – EXPECTATION MAXIMIZATION (GMM-EM) METHOD
In the human body, there are bones that support the body. These bones have a certain level of density. The level of bone density or Bone Mineral Density (BMD) is divided into three parts: normal bone, osteopenia, and osteoporosis. The author intends to develop this research by applying the Gaussian Mixture Models (GMM) method because previous studies tend not to classify BMD into three types, only referring to the diagnosis of osteoporosis alone, and is expected to obtain results with a high level of accuracy. The GMM algorithm method used in this study is a method for obtaining distributed segmentation results through estimation preprocessing that produces results by maximizing the likelihood function. Expectation Maximization (EM) is a clustering algorithm based on the use of probability calculation models to achieve high expectations and maximization.
ANALISIS PERBANDINGAN QUALITY OF SERVICE (QOS) PERFORMA JARINGAN INTERNET STARLINK DAN TELKOMSEL DI KAMPUNG HARAPAN JAYA KABUPATEN WAROPEN PROVINSI PAPUA
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kualitas layanan Quality of Service ( QoS) performa jaringan inter-net Starlink dan Telkomsel Bakti di Kampung Harapan Jaya, Kabu-paten Waropen, Provinsi Papua. Keterbatasam akses internet yang andal di daerah terpencil seperti Kampung Harapan Jaya menjadi tantangan tersendiri dalam mendukung aktivitas masyarakat sehari-hari. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan melakukan pengukuran parameter QoS seperti throughput, delay, packet loss, dan jitter pada kedua penyedia layanan internet terse-but. Pengumpulan data dilakukan melalui pengujian langsung di lapangan dengan menggunakan perangkat lunak analisis jaringan. Hasil penelitian menujukkan perbedaan signifikan dalam performa QoS antara Starlink dan Telkomsel . Starlink menujukkan performa yang lebih baik dalam hal throughput dan delay, sementara Telkom-sel memiliki stabilitas yang lebih baik dalam hal packet loss dan jitter. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi yang berguna bagi masyarakat dan pemerintah daerah dalam memilih penyedia layanan internet yang paling sesuai dengan kebutuhan di Kampung Harapan Jaya.
PENGARUH GAMIFIKASI ASESMEN FORMATIF TERHADAP MOTIVASI BELAJAR SISWA DALAM PEMBELAJARAN BAHASA ARAB SEBAGAI BAHASA ASING
Penelitian ini mengkaji pengaruh asesmen formatif berbasis gamifikasi terhadap motivasi siswa dalam pembelajaran bahasa Arab sebagai bahasa asing. Dengan menggunakan desain kuasi-eksperimen dan pendekatan pretest–posttest kelompok kontrol non-ekuivalen, penelitian ini melibatkan 70 siswa kelas VIII dari sebuah Madrasah Tsanawiyah (MTs) yang dibagi ke dalam kelompok eksperimen dan kelompok kontrol. Kelompok eksperimen mengikuti asesmen formatif yang digamifikasi melalui platform Wordwall, sementara kelompok kontrol menggunakan asesmen konvensional. Instrumen utama yang digunakan adalah angket motivasi belajar yang disusun berdasarkan Self-Determination Theory (SDT). Hasil analisis ANCOVA menunjukkan bahwa gamifikasi memberikan pengaruh signifikan terhadap motivasi belajar (F(1,67) = 8.52, p = 0.005, η² = 0.113), dengan peningkatan terbesar terjadi pada motivasi intrinsik–pencapaian (ΔM = +0.68, p = 0.001). Temuan ini juga mengindikasikan adanya pergeseran motivasi dari bentuk yang dikendalikan secara eksternal menuju bentuk yang lebih otonom. Hasil ini menunjukkan bahwa asesmen formatif berbasis gamifikasi dapat memfasilitasi internalisasi dan integrasi motivasi. Disarankan agar gamifikasi dirancang secara cermat, tidak hanya agar menarik, tetapi juga selaras dengan tujuan pembelajaran dan kebutuhan psikologis siswa, guna menghasilkan dampak motivasi yang lebih adil dan berkelanjutan.
MOBILE LEARNING AC OTOMOTIF MELALUI E-BOOK INTERAKTIF BERBASIS EPUB TERINTEGRASI QR CODE
Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan menguji keefektifan e-book berbasis EPUB yang terintegrasi QR code untuk mendukung pembelajaran mahasiswa Program Studi Pendidikan Teknik Otomotif. E-book dirancang untuk menggabungkan fleksibilitas format EPUB yang reflowable dengan kemudahan akses video praktikum, simulasi, dan penilaian daring melalui QR code. Model pengembangan yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model 4D (Define, Design, Develop, Disseminate) yang dipadukan dengan kuasi eksperimen pretest–posttest control group. Subjek penelitian adalah 62 mahasiswa yang menempuh mata kuliah praktikum AC mobil. Data dikumpulkan melalui lembar validasi ahli, angket kepraktisan, dan tes hasil belajar. Hasil validasi menunjukkan bahwa e-book berada pada kategori sangat layak dari aspek materi, media, dan bahasa. Respon mahasiswa mengindikasikan bahwa e-book sangat praktis dan membantu kemandirian belajar. Uji efektivitas memperlihatkan peningkatan hasil belajar kelompok eksperimen yang secara signifikan lebih tinggi dibanding kelompok kontrol. Integrasi QR code membuat mahasiswa lebih mudah menghubungkan konsep teoretis dengan prosedur kerja bengkel melalui akses langsung ke video, animasi, dan latihan diagnostik. Dengan demikian, e-book berbasis EPUB terintegrasi QR code layak direkomendasikan sebagai media pembelajaran digital pada pendidikan teknik otomotif.