Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI is a scientific journal published by LPPM Bina Sarana Informatics University. This journal contains research scientific works with the theme: Networking, Embedded Systems, Science Applications, Interactive Animation, Image Processing, Expert Systems, Computer Systems, Soft Computing, Web Programming, Mobile Programming, Games Programming, Data Mining, and Decision Support Systems . Issue Frequency: 2 times a year (January and July). First published in 2015, and already has ISSN: 2442-2436 (print), and 2550-0120 (online). As well as being accredited by Sinta 4 with number: 177/E/KPT/2024, dated Oct 13, 2024.
LPPM Universitas Bina Sarana Informatika
Evaluasi User Experience Pada Pengguna Aplikasi Maxim Indonesia Menggunakan Metode User Experience Questionnaire (UEQ)
Pengalaman pengguna (User Experience) merupakan aspek yang sangat penting dalam kesuksesan sebuah aplikasi. Pengguna yang memiliki pengalaman positif dengan sebuah aplikasi cenderung akan lebih sering menggunakan aplikasi dan lebih mungkin merekomendasikannya kepada orang lain. Oleh karena itu evaluasi terhadap pengalaman pengguna pada suatu aplikasi merupakan hal yang sangat penting untuk memastikan bahwa pengguna memiliki pengalaman yang baik dan memuaskan. Metode evaluasi yang digunakan pada penelitian ini adalah User Experience Questionnaire. Adapun aspek-aspek yang dievaluasi meliputi Attractiveness (daya tarik), Perspicuity (kejelasan), Efficiency (efisiensi), Dependability (ketepatan), Stimulation (stimulasi), Novelty (kebaruan). Berdasarkan hasil penelitian diperoleh hasil bahwa penelitian ini berhasil mengevaluasi pengalaman pengguna pada aplikasi Maxim Indonesia menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ). Berdasarkan hasil benchmark didapatkan nilai pada masing-masing aspek UEQ dengan menggunakan UEQ Data Analysis Tool meliputi aspek attractiveness (mean 1,19), aspek perspicuity (mean 1,31), aspek efficiency (mean 1,21), aspek dependability (mean 1,14), aspek stimulation (mean 1,15), aspek novelty (mean 0,95) sehingga mendapatkan nilai above average (diatas rata-rata). Berdasarkan hasil evaluasi juga penelitian ini memberikan rekomendasi perbaikan kepada aplikasi Maxim Indonesia untuk meningkatkan pengalaman pengguna melalui area yang perlu diperbaiki meliputi efficiency, dependability stimulation dan novelty dengan tujuan mendapatkan nilai positif yang lebih tinggi dari pengguna aplikasi. Berdasarkan hasil tersebut maka penelitian ini berhasil memberikan kontribusi penting dalam meningkatkan pengalaman pengguna pada aplikasi Maxim Indonesia dan memberikan panduan untuk perbaikan yang lebih lanjut guna mencapai tingkat kepuasan yang lebih baik.
Copyright (c) 2024 Muhammad Rifqi Adli, Wahyudin Wahyudin, Syamsul Bahri https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Clustering Penduduk Kurang Mampu Di Desa Mekar Baru Menggunakan Algoritma K-Means
Kemiskinan merupakan masalah yang telah lama ada dan belum berhasil diselesaikan oleh pemerintah. Meskipun berbagai upaya, seperti program bantuan sosial tunai (BLT), telah dilakukan, masih terdapat tantangan dalam pelaksanaannya. Salah satu kendala yang dihadapi pemerintah daerah di Desa Mekar Baru adalah ketidak merataan dan ketidaktepatan sasaran dalam distribusi bantuan sosial. Algoritma K-Means, yang merupakan salah satu algoritma paling populer dan sederhana, digunakan untuk mengelompokkan data penduduk kurang mampu menjadi beberapa klaster. Berdasarkan hasil evaluasi, diperoleh empat klaster: klaster 1 (sangat tidak mampu) dengan 114 data (36,8% dari total data), klaster 0 (sangat mampu) dengan 89 data (28,8%), klaster 3 (mampu) dengan 83 data (26,8%), dan klaster 2 (sangat mampu) dengan 23 data (7,4%). Klaster tersebut diurutkan dari yang memiliki jumlah terbesar hingga terkecil. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah aplikasi yang dapat mengidentifikasi klaster dari dataset yang dianalisis menggunakan metode K-Means.
Copyright (c) 2024 Egy Andryan, Asrul Abdullah, Putri Yuli Utami https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penanganan Overfitting pada Klasifikasi Berita Hoax berbasis Neural Networks dengan Dropout dan Regularization
Penelitian ini mengevaluasi efektivitas berbagai teknik deteksi hoaks di Indonesia menggunakan model klasifikasi teks dengan dua ukuran dataset berbeda, yaitu 250 dan 650 sampel. Hoaks di media sosial memiliki dampak signifikan pada masyarakat, sehingga deteksi yang akurat sangat penting. Penelitian ini menguji tiga algoritma machine learning—ID CNN, Bi-LSTM, dan LSTM—dengan teknik regulasi seperti original, regularization, dan dropout. Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknik regularisasi pada ID CNN memberikan akurasi tertinggi pada dataset 250 sampel, sementara Bi-LSTM dengan teknik original mencapai akurasi tertinggi pada dataset yang sama. Dataset yang lebih besar (600 sampel) menunjukkan bahwa teknik regularisasi pada ID CNN tetap stabil, sedangkan teknik dropout memberikan hasil yang bervariasi. Analisis menggunakan confusion matrix dan grafik learning menunjukkan adanya overfitting pada model, terutama pada dataset yang lebih kecil. Temuan ini menegaskan pentingnya penerapan teknik regulasi untuk mengurangi overfitting dan meningkatkan generalisasi model dalam deteksi hoaks. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan sistem deteksi hoaks yang lebih efektif di Indonesia.
Copyright (c) 2024 Ridwan Ilyas, fatan Kasyidi, Maulidina Norick Eriyadi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perbandingan SVM dan LSTM Untuk Memprediksi Gangguan Kecemasan (Anxiety Disorder) Berdasarkan Cuitan di Platform Aplikasi X (Twitter)
Anxiety Disorder adalah gangguan kecemasan yang menyerang kesehatan mental seseorang sehingga bisa mengganggu aktivitas. Pengaruh media sosial menjadi salah satu adanya pemicu gangguan kecemasan, dimana media sosial dijadikan objek untuk meluapkan perasaan yang dialami pengguna, contohnya Twitter atau aplikasi X. Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi adanya anxiety disorder pada pengguna Twitter dilihat berdasarkan cuitan yang ada dengan menggunakan dua model, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Long Short-Term Memory (LSTM) sehingga bisa dibandingkan mana yang lebih baik diantara dua metode tersebut. Data yang digunakan merupakan data hasil dari crawling yang kemudian dilakukan beberapa pemrosesan sehingga bisa diolah sesuai dengan medel yang ada. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa untuk memprediksi anxiety disorder menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM) lebih unggul daripada Support Vector Machine (SVM) dari 3 matriks perhitungan yang ada, yaitu precision, recall, dan f1-score dengan nilai 75%. Sedangkan, untuk metode Support Vector Machine (SVM) hanya unggul dalam perhitungan nilai akurasi, yaitu 81%.
Copyright (c) 2024 Nurochman Nurochman, Luthfia Ashiilah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Manajemen Proyek Sistem Informasi Pengolahan Persediaan DataObat di Klinik Cirendeu Medika Tangerang
Transformasi digital di bidang kesehatan mulai gencar dilaksanakan. Penyediaan sistem informasi Kesehatan yang terintegrasi coba dicanangkan untuk perbaikan tata kelola kesehatan. Namun, di Klinik Cirendeu Medika Tangerang, belum terdapat perbaikan yang maksimal akan hal tersebut, salah satu contohnya adalah pencatatan obat yang masih dilakukan secara manual sehingga membutuhkan waktu yang lama dan rentan akan kesalahan. Dalam mendukung tranformasi digital tersebut maka Klinik Cirendeu Medika Tangerang mulai menerapkan digitalisasi dalam menjalankan proses bisnis nya. Pencatatan untuk persediaan obat, penerimaan obat, hingga pengeluaran obat akan dilakukan dengan mengakses website sehingga dapat terdokumentasi dengan baik. Penyusunan untuk kebutuhan tersebut dapat terlaksana apabila tertuang dalam perencanaan yang baik. Perencanaan tersebut dapat diakomodir melalui penyusunan Proyek Sistem Informasi yang terencana, terpadu, sehingga dapat menghasilkan keluaran yang efisien dan tepat sasaran.
Copyright (c) 2024 Normah Normah, Siti Nurajizah, Rizqitha Maula, Divika Namastute, Alifia Ramadhanti https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Optimasi Naïve Bayes menggunakan Seleksi Fitur Forward Selection untuk Analisis Sentimen Kendaraan Listrik
Isu pemanasan global menjadi perhatian utama para pemimpin di beberapa negara termasuk Indonesia. Salah satu kontribusi untuk mengurangi emisi karbon yang berakibat pada pemanasan global yaitu dengan menggulirkan kebijakan kendaraan listrik. Pro kontra kebijakan kendaraan Listrik di Indonesia telah merambah ke berbagai ruang diskusi publik termasuk media social X (Twitter). Berdasakan hal tersebut penelitian ini bermaksud untuk menganalisis sentimen Masyarakat pada media social X tentang kebijakan kendaraan Listrik dilakukan klasifikasi dengan memanfaatkan algoritma naïve bayes berbasis forward selection. Berdasarkan pengujian model klasifikasi naïve bayes ditambahkan forward selection dihasilkan accuracy sebesar 82,11% dengan nilai AUC 0,801. Ada kenaikan nilai accuracy sebesar 2,67% dibandingkan tanpa menggunakan seleksi fitur forward selection yang hanya mencapai accuracy dikisaran 79,43 % dengan nilai AUC 0,639. Peneliti menarik Kesimpulan bahwa penggunaan seleksi fitur menggunakan forward selection dapat berkontribusi meningkatkan algoritma naïve bayes dalam klasifikasi sentimen pada kendaraan yang bertenaga listrik.
Copyright (c) 2024 Salman Alfarizi, Deni Gunawan, Hasan Basri, Alif Rizqi Mulyawan, Nurul Ichsan https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pemodelan Sistem Penyiraman Cerdas Bergerak Pada Budidaya Jamur Tiram
Integrasi sistem kendali jarak jauh telah menjadi aspek krusial dalam evolusi teknologi digital. Sistem tersebut memegang peran dan fungsi yang bervariasi, untuk memenuhi banyak ragam kebutuhan. Pada masa periode Revolusi Industri 4.0 seiring dengan lajunya Pertanian 4.0, penerapan teknologi ini semakin meluas, salah satu riset yang telah dilakukan pada artikel ini adalah proses penyiraman atau pengabutan pada ruang budidaya secara otomatis bergerak. Fokus masalah penyiraman didasarkan pada permasalahan terhadap kurangnya pemerataan hasil penyiraman, sehingga memunculkan inovasi ide fitur adaptif penyiraman otomatis bergerak. Pengembangan riset diawali dengan melakukan integrasi teknologi sensor suhu, kelembapan dan intensitas cahaya, dilengkapi dengan perangkat kendali utama (mikrokendali), dan perangkat aktuator berdaya DC. Selain itu sistem yang diusulkan ini, menerapkan algoritma fuzzy yang lebih adaptif terhadap perubahan fenomena alamiah dan iklim, sesuai kebutuhannya, dimana suhu antara 15-33 o Celcius, kelembapan antara 47-99% serta intensitas cahaya pada nilai rentang 80-800 lumens. Proses pengamatan, pemodelan dan pengujian sistem berjalan dalam 1 periode tanam Jamur Tiram, dan telah diterapujikan di lingkungan sebenarnya di wilayah Kota Semarang. Sinergi berbagai teknologi, didampingi oleh algoritma terapan berbasis pembelajaran mesin fuzzy pada sistem ini telah mampu menghasilkan sebuah perangkat yang inovatif cerdas kekinian, sesuai kebutuhan penggunaannya, dan berpotensi luas untuk dapat diterapkan pada beragam lingkup budidaya tanaman hortikultura maupun fortikultura lainnya.
Copyright (c) 2024 Herny Februariyanti, Eddy Nurraharjo, Muji Sukur, Firman Ardiansyah Ekoanindiyo https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analysis Usability Terhadap Kepuasan Pengguna MyIndihome dengan Metode Use Quesionnaeri di Wilayah Kelurahan Rawang
MyIndiHome adalah aplikasi resmi dari IndiHome yang merupakan penyedia layanan digital dan internet terlengkap di Indonesia. Layanan Internet Indihome siap menjangkau pengguna dari sabang sampai merauke. memungkinkan pengguna mengakses fungsi layanan IndiHome dengan mudah. Namun ada kendala dari aplikasi myIndiHome yang mengalami ketidak konsistenan informasi seperti kecepatan internet yang berada di aplikasi dengan kecepatan yang seharusnya didapatkan, sehingga dapat berimbas pada tingkat kepuasaan pengguna. Untuk mengetahui sejauh mana aplikasi myindihome dapat digunakan pengguna untuk mencapai tujuan tertentu dengan efektif, efisien dan pengguna menjadi puas dalam kontek penggunaan, maka perlu dilakukan pengukuran usability dari aplikasi tersebut. Dalam penelitian ini bertujuan untuk mengetaհui tingkat kepuasan pengguna pada aplikasi myIndiHome bagi pelanggan IndiHome di wilayah Kelurahan Rawang Kota Padang dengan metode USE Questionnaire. yang meliputi aspek Usefulness, Ease of Use, Ease of Learning, dan Satisfaction pada aplikasi myIndiHome dengan SPSS. Tingkat Usability pada aplikasi myIndiHome bagi pengguna IndiHome di wilayah Kelurahan Rawang mendapatkan rhitung > 0.197 dalam kategori kelayakan bermanfaat.
Copyright (c) 2024 Hardiyan Hardiyan, Ihsan Theo Saputra https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
FaceVoting: e-Voting Berbasiskan Pengenalan Wajah
FaceVoting adalah sistem pemungutan suara elektronik yang menggunakan teknologi pengenalan wajah untuk mengautentikasi pemilih, sehingga meningkatkan keamanan dan efisiensi proses pemungutan suara. Penelitian ini menunjukkan integrasi algoritma Haar Cascade, yang mampu mendetekesi objek secara cepat dan akurat, khususnya untuk pengenalan wajah dalam berbagai kondisi. Melalui rangakaian uji coba, sistem terbukti sangat efektif dalam mengenali wajah di berbagai jarak, sudut, dan ekspresi, meskipun memiliki beberapa keterbatasan dalam mendeteksi wajah yang terhalang atau tidak terdaftar. Evaluasi ekstensif melibatkan perekaman wajah pada jarak 30 cm dan 100 cm, menghasilkan skor deteksi yang konsisten sebesar 0.2586751709411996, yang menunjukkan kekokohan sistem. Selain itu, perekaman wajah yang divalidasi di bawah sudut yang berbeda menunjukkan kemampuan sistem untuk mempertahankan akurasi, dengan variasi skor yang minimal, menonjolkan adaptabilitasnya terhadap posisi pemilih yang berbeda. Pengujian lebih lanjut pada objek yang beragam dan ekspresi wajah menunjukkan presisi sistem dalam skenario dunia nyata, meskipun ada tantangan dalam mengenali objek non-manusia, wajah yang sebagian terhalang, dan wajah orang lain. Sekitar 96.5% dari 110 partisipan menyatakan kepuasan mereka terhadap fitur pengenalan wajah, menekankan keyakinan mereka akan potensinya untuk mengamankan dan mempermudah proses pemilihan. Studi ini mengonfirmasi kelayakan teknologi pengenalan wajah dalam sistem e-voting, memberikan peningkatan yang signifikan atas metode tradisional dalam hal aksesibilitas, keandalan, dan pencegahan kecurangan, sehingga mendukung proses pemilihan yang lebih inklusif dan transparan.
Copyright (c) 2024 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan Metode Algoritma C5.0 Untuk Klasifikasi Pemberian Kredit KUR UMKM Pada PT Pegadaian
KUR atau dikenal dengan Kredit Usaha Rakyat merupakan program pemerintah yang bertujuan untuk memberikan bantuan usaha kepada rakyat kecil yakni yang memilki Usaha (UMKM). Pemberian Kredit juga dapat merujuk pada situasi di mana satu pihak memberikan uang atau jasa kepada pihak lain. Setiap pemberian kredit kepada nasabah terdapat kemungkinan gagal bayar. Kondisi gagal bayar dapat merugikan yang memberikan kredit. Kondisi gagal bayar ini selain merugikan perusahaan pemberi kredit juga berdampak pada kinerja perusahaan. Untuk mengatasi risiko gagal bayar, penting bagi perusahaan pemberi kredit ntuk melakukan analisis kredit yang cermat, memberikan edukasi keuangan kepada nasabah, dan memiliki strategi yang efektif. Selain itu, memantau dan memperbarui kondisi keuangan nasabah secara berkala juga merupakan langkah penting dalam mencegah kegagalan pembayaran. Data mining merupakan suatu metode untuk menemukan pengetahuan dari tumpukan data. Dalam penelitian ini data mining digunakan untuk mengatasi masalah resiko gagal bayar pada kelayakan kredit usaha dengan melibatkan data untuk mengidentifikasi pola dan faktor-faktor yang dapat memprediksi potensi gagal bayar. Dengan menggunakan metode algoritma 5.0 alam pengolahan data dapat digunakan untuk mengotomatisasi sebagian besar proses penilaian kredit yang dapat menghemat waktu dan biaya. Penerapan data mining dalam lembaga pegadaian memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat berdasarkan data historis dan analisis yang mendalam, sehingga membantu mengurangi risiko dan meningkatkan efisensi operasional pada perusahan pemberi kredit. Penerapan metode Algoritma C5.0 membantu dalam mengidentifikasi faktor-faktor kritis yang mempengaruhi kelayakan kur syariah UMKM, seperti profil pelanggan, karakteristik usaha, dan kinerja keuangan. Hasil penenlitian ini adalah diperoleh nilai akurasi metode algoritma C5.0 untuk pengolahan dataset pengajuan pinjaman dengan nilai akurasi 95,56%,selain itu terdapat model pohon keputusan yang dapat digunakan untuk mengklasifikasi dan memprediksi gagal bayar nasabah.
Application of Random Forest algorithm to classify credit status ofKPR customers at Bank BTN based on machine learning
In the banking sector, this study is very suitable for determining and improving accuracy and determining credit status classification. This study aims to apply the Exploratory Data Analysis (EDA) method in supporting credit status classification at PT. Bank Tabungan Negara KCP Lubuklinggau Persero Tbk. Exploratory Data Analysis (EDA) as data exploration and Machine Learning Algorithms such as Random Forest as modeling in determining classification. The results show that the Exploratory Data Analysis (EDA) method successfully determines data patterns, while Random Forest in modeling achieves accuracy, recall, Precision, F1-Score of 100% in predicting the credit status of KPR customers. This method is expected to be useful in making decisions on more accurate credit status by the bank.
Copyright (c) 2025 Maysade Fitri, Ahmad Sobri, Fido Rizki https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Application of Prediction Models Based on Moving Average, Exponential Smoothing and Trend Analysis on Indonesian Palm Oil Exports
Palm oil is a strategic commodity for Indonesia, significantly contributing to state revenue and foreign exchange. In 2022, its export value reached USD 33.7 billion. Accurate forecasting of palm oil exports is crucial due to fluctuating market conditions influenced by global demand, prices, and government policies. However, existing studies on forecasting Indonesian palm oil exports are limited, with most research focusing on other agricultural commodities. This study applies Moving Average, Exponential Smoothing, and Trend Analysis methods to forecast palm oil exports and determine the most accurate method. The results show that the Trend Analysis method yields the lowest Mean Absolute Deviation (MAD = 18505.67) and Mean Squared Error (MSE = 436747200), indicating superior accuracy compared to the other methods. The findings suggest that Trend Analysis can provide stakeholders government, companies, and farmers with valuable insights for strategic decision-making. This research contributes to the development of more precise forecasting models, supporting Indonesia's palm oil industry in maintaining its global competitiveness.
Copyright (c) 2025 Taufik Baidawi, Muhammad Ridwan Effendi, Heri Kuswara, Siti Wardah, Kursehi Falgenti https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Quality Of SMK E Rapor System Version 7.0.0 Using Webqual 4.0 Method At SMKS Manggala Tangerang City
SMK Manggala Tangerang City is one of the schools that implements an independent curriculum and has implemented the e-Rapor application to process grades and print student report cards since the odd semester of the 2022/2023 Academic Year until now. The eRapor application has been implemented at SMK Manggala and is accessed by all teachers, homeroom teachers, and administrators both online and offline. Currently, the eRapor Application used by SMK Manggala is an eRapor Application with Version 7.0.0. One of the innovations launched by the Directorate of Vocational High Schools, Ministry of Education, Culture, Research and Technology to support the Independent Curriculum is eReport.
Copyright (c) 2025 Nurmalasari Nurmalasari, Titin kristiana https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analysis of the Influence of System Quality, Information Quality, Service Quality on User Satisfaction and Continuance Use Intention in the Malang Mbois Application
The Malang Mbois application is designed to make it easier for the people of Malang City to access public information and service through one integrated application. Although it received a fairly good rating on the Play Store, some users reported problems, such as bugs, incomplete information, and data inaccuracies. The purpose of this study is to investigate the impact of system quality, information, and service on user satisfaction and long-term use of the Malang Mbois Application. This study employs the Delone and McLean models to assess system, information, and service quality, as well as the Expectation Confirmation Model to assess user satisfaction and intent to continue use. Data were collected from 81 application users using purposive sampling technique and analyzed using Stuctural Equation Modeling (SEM) method based on Partial Least Square (PLS) through SmartPLS software. Based on the results of data analysis that has been carried out using SmartPLS software, 4 hypotheses produce a path-coefficient value> 0.1, t-test value ≥ 1.96, p-value ≤ 0.05. The findings indicated that the quality of the system, the quality of information, and the services significantly affect user satisfaction. Additionally, user satisfaction strongly influences the intention of users to keep using the Malang Mbois application.
Copyright (c) 2025 Nilna Sa'idah, Diema Hernyka Satyareni, Ahmad Farhan https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Comparison of News Text Summarization Using NLTK and TextRank Based on Python Programming
Text summarization technology is increasingly used to simplify the vast amount of news information available in the digital era. This study compares two popular text summarization methods, the Natural Language Toolkit (NLTK) and TextRank, in the context of news summarization using the Python programming language. The goal of this research is to evaluate the performance of both algorithms based on summary quality and processing time. The dataset comprises a collection of news articles in Indonesian, processed using both methods. The results indicate that each algorithm has distinct advantages: TextRank excels in generating more coherent summaries, while NLTK demonstrates faster processing times. This study aims to contribute insights into the selection of an appropriate text summarization method for automating news summarization across various applications.
Copyright (c) 2025 Artika Surniandari, Hilda Rachmi, ahmad fauzi, Lila Dini Utami https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Development of an Android Application to Identify Fish Species Using Kotlin-based Android Studio
Indonesia has a rich variety of fish species, but the understanding and knowledge of the public about these fish species is still limited. This is the background of the problem raised in this research, with the aim of providing education to the Indonesian people about the types of fish in Indonesia. The solution offered is the development of an Android application that can identify fish species in Indonesia. This application is expected to be an effective educational tool for the community. The methods used in the development of this application include collecting data documentation from the internet, literature studies from various research journals, literature, and other scientific articles. The collected data is then used as a basis for application development. Tools used in the development of this application include Android Studio as the main software, Firebase as a database, Kotlin as a programming language, and XML as a markup language for data storage and transmission. Figma is used to design the application interface. Application testing is carried out using the black box testing method to ensure application functionality runs well. The algorithm used in this application is a recursive algorithm for processing fish identification data. With this application, it is hoped that Indonesian people can more easily recognize and understand the types of fish that exist in Indonesia, so that they can reduce the number of fish species in Indonesia
Copyright (c) 2025 Adam Mulya Sampurna, Alfani Alfani, Ade Setiawan, Hanggoro Aji Al Kautsar https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Blockchain's Impact on Coffee Supply Chains: A Systematic LiteratureReview
Coffee is a globally significant commodity with high economic value and extensive social impact. Nevertheless, the intricate nature of the coffee supply chain frequently leads to issues concerning visibility, traceability, and sustainability. Blockchain offers a decentralized, transparent, and secure approach to mitigate these problems effectively. This research seeks to explore the current trends, core motivations, and auxiliary technologies that facilitate the integration of blockchain technology within the coffee supply chain. A total of 16 scientific articles published in Scopus-indexed journals (Q1 to Q4) between 2019 and 2024 were selected and analyzed using the Systematic Literature Review (SLR) method. The findings reveal that traceability and transparency are the primary focuses of blockchain implementation. The study also identifies several supporting technologies, such as smart contracts, Distributed Ledger Technology, IoT, NFT, and Artificial Intelligence, which play critical roles in enhancing the efficiency and security of blockchain-based coffee supply chains.
Copyright (c) 2025 Rina Rina, Mulia Rahmayu, Taopik Hidayat https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Employee Payroll Accounting Application Using Extreme ProgrammingDevelopment Method
Technology allows company structures to become more effective and efficient for payroll system applications, as almost all parts of the company have adopted this technology. One such company, PT. Langgeng Engineering Tehnik Indonesia, which produces and sells spare parts, has an HR department responsible for managing extensive employee data, including payroll data. The process is currently done manually with the help of Microsoft Excel, requiring a high level of accuracy and being very prone to errors. The most significant issue is certainly payroll management, as it relates to the company's finances and employee welfare. To reduce the risk of errors in managing this data, particularly payroll, this research aims to contribute by creating a payroll application designed to facilitate management in processing and disbursing salaries to every employee working in the company, while also minimizing the risk of errors in management. The application is built using the Extreme Programming method, which offers advantages in terms of rapid development, efficiency, adaptability, and flexibility. This application is developed as a desktop-based solution using Java programming language, as its users are limited and it is intended for internal company use. The application is tested using Black Box testing, a technique that evaluates the functionality without considering the internal structure of components or systems. The testing is conducted with eight scenarios, and all tests yield valid results.
Copyright (c) 2025 Nafi Ramadhani, Syarif Hidayatulloh https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
WebQual 4.0 Analysis of Indonesian Election and Government Websites
The KPU is the body that organizes general elections in Indonesia. Its responsibilities include deciding which parties can contest elections, organizing voting and announcing the results and seats won in the various branches of government. Currently, many KPU website users in this case register as regional heads by visiting the KPU.go.id website. Problems that occur when visiting the KPU.go.id website include that when uploading files there is often a problem with the system response taking a long time to load, when logging in to move to a new tab the process takes too long. The quality of website services in terms of user perception and intensity of use of KPU website services is less than optimal. Based on the F Test results table, it is known that the significant value in the F test is 0.000, which is smaller than the determined significant value of 0.05, and the calculated F value of 61.883 is greater than 3.09. So it can be concluded that the variables usability (X1), information quality (X2) and interaction quality (X3) together (simultaneously) influence user satisfaction (Y).
KPU Website User Satisfaction Webqual 4.0 Website Quality
Copyright (c) 2026 Acmad Nurhadi, Elly Indrayuni https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Intelligent Obstacle Detection And Warning System For Railroad Crossings Using Yolov8 And Bytetrack With Signal-Triggered Response
Railroad level crossings remain a critical safety concern due to the high incidence of collisions involving vehicles and pedestrians. This study proposes an intelligent, vision-based obstacle detection and warning system that integrates the YOLOv8 object detection model with the ByteTrack multi-object tracking algorithm. Designed for real-time operation on crossing surveillance video, the system can detect and track vehicles, pedestrians, and foreign objects within the railway zone. Consistent detection is coupled with a signal-triggered response mechanism, enabling early warnings to operators or automated gate control systems, particularly as trains approach. Evaluation on a diverse video dataset—captured under varying lighting and weather conditions demonstrates that the integration of YOLOv8 and ByteTrack improves tracking consistency, reduces false negatives, and maintains latency below 50 ms per frame. This research advances intelligent transportation safety systems and offers a vision-based solution that can be integrated into existing railway infrastructure.
Copyright (c) 2026 Untung Rohwadi ST, M.Kom, Indah Purwandani M.Kom, Rudianto M.Kom, Amrin S.Si, M.Kom https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Design and Development of Mobile Based Laundry Business Application
With the rapid advancement of technology comes solutions to maintain the welfare of businesses, including the laundry industry, which relies on customer retention and efficient service to sustain business. This research outlines the development cycle of a mobile-based application prototype for laundry businesses, providing an approach to support ongoing operations and drive customer engagement forward. The study follows the Software Development Life Cycle (SDLC) methodology, incorporating Unified Modeling Language (UML) and the Waterfall model for a structured process in information systems development. The application prototype provides key features such as online ordering, real-time order tracking, digital payments, automated notifications, and customer feedback platform. Additionally, the application includes an integrated database management system to aid business owners in data processing, improving productivity and service efficiency. The interface is designed to be intuitive, ensuring accessibility for a diverse range of users. Testing results indicate that the application meets functional requirements and enhances customer and worker experience by automating work activities therefore reducing manual workload. The findings suggest that implementing digital solutions in laundry businesses can improve customer satisfaction, increase customer retention, and optimize business resources. This research contributes to the digital transformation of businesses in the laundry sector, demonstrating the importance of technology in service-based industries.
Copyright (c) 2026 Bhustomy Hakim, Regina Hillary, Carin Caroline, Nadia Aurellia Clarissa, Nathasia Oktarina Riyani, Ria Pratama https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0