Indonesian Journal Computer Science (IJCS) merupakan jurnal ilmiah nasional sebagai sumber referensi akademisi yang berisikan hasil penelitian ilmiah yang berkaitan dengan bidang komputer dan informatika, diterbitkan oleh LPPM Universitas Bina Sarana Informatika. Jurnal ini berisi tentang karya ilmiah hasil penelitian yang berfokus kepada: Sistem Pakar, Sistem Informasi, Sisterm Informasi Akuntansi, Web Programming, Mobile Programming, Games Programming, Data Mining, dan Sistem Penunjang Keputusan. Frekuensi Terbit : 2 Kali Setahun (Bulan April dan Oktober) ISSN Jurnal : 2829-3819
LPPM Universitas Bina Sarana Informatika
Klasifikasi Opini Tidak Informatif Pada Program Makan Bergizi Gratis (MBG) Menggunakan Random Forest
Pemerintahan Prabowo-Gibran meluncurkan kebijakan strategis Program Makan Bergizi Gratis (MBG) untuk menjamin pemenuhan hak dasar anak atas pangan yang aman, sehat, dan bergizi. Urgensi program ini didasarkan pada angka stunting di Indonesia tahun 2024 yang mencapai 14%, sehingga peluncuran kebijakan Program Makan Bergizi Gratis (MBG) memicu diskusi publik yang masif di platform media sosial X dengan jumlah pengguna mencapai 24,7 juta orang. Namun, volume data yang besar tersebut menghadirkan masalah "Data Sampah" (Noise) berupa spam, promosi jualan, hingga akun bot yang berpotensi menyebabkan bias pada analisis opini publik terhadap program Program Makan Bergizi Gratis (MBG). Penelitian ini bertujuan membangun model klasifikasi opini tidak informatif dengan mengimplementasikan algoritma Random Forest berbasis Knowledge Discovery in Database (KDD) sebagai tahap pra-pemrosesan sebelum analisis sentimen lanjutan. Data yang digunakan berjumlah 10.000 tweet bersumber dari Kaggle, diproses melalui lima tahapan KDD meliputi Data Selection, Data Preprocessing, Data Transformation, Data Mining, dan Data Evaluation dengan menggunakan RapidMiner. Representasi fitur dilakukan dengan pembobotan TF-IDF dan validasi model menggunakan k-fold Cross Validation dengan k=10. Hasil evaluasi menunjukkan model mencapai akurasi 82,03%, precision 93,78%, recall 68,61%, dan F-Measure 79,24%. Hasil ini membuktikan bahwa pendekatan KDD berbasis Random Forest efektif digunakan sebagai pipeline filter noise yang terstruktur untuk teks media sosial berbahasa Indonesia, khususnya pada domain opini kebijakan pemerintah.
Copyright (c) 2026 Lailla Syal Syabilla, Mei Intan Natasyah, Fathoni Fathoni, Jeremiah Alwin Siahaan https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan Kerangka CRISP-DM dalam Evaluasi Performa Logistic Regression dan Decision Tree untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa
Ketepatan waktu kelulusan mahasiswa sering digunakan sebagai salah satu indikator dalam menilai efektivitas penyelenggaraan pendidikan di perguruan tinggi. Pemanfaatan data akademik melalui pendekatan machine learning dapat membantu mengidentifikasi mahasiswa yang berpotensi mengalami keterlambatan kelulusan secara lebih terukur. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma Logistic Regression dan Decision Tree dalam memprediksi kelulusan mahasiswa berdasarkan faktor akademik. Dataset yang digunakan terdiri dari 351 mahasiswa Program Studi Teknik Informatika di STT Terpadu Nurul Fikri, angkatan 2021, dengan variabel input Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) serta Indeks Prestasi Semester (IPS) untuk setiap semester. Penelitian ini menggunakan metodologi CRISP-DM dengan pembagian data pelatihan serta pengujian 80:20. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix dengan metrik accuracy, precision, recall, serta F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Logistic Regression memperoleh accuracy 92,96%, precision 90,91%, recall 97,56%, dan F1-score 94,12%, sedangkan Decision Tree memperoleh accuracy 88,73%, precision 88,37%, recall 92,68%, serta F1-score 90,48%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa Logistic Regression menunjukkan performa yang lebih optimal dan lebih sesuai dalam memodelkan hubungan antara variabel akademik dan ketepatan kelulusan mahasiswa. Sebagai kontribusi utama, penelitian ini mengintegrasikan model Logistic Regression terbaik ke dalam purwarupa sistem deteksi dini (early warning system) berbasis web menggunakan Streamlit. Pendekatan ini memberikan keunggulan praktis bagi pemangku kepentingan program studi untuk memitigasi risiko keterlambatan kelulusan secara real-time dan mendukung pengambilan keputusan intervensi akademik yang sepenuhnya digerakkan oleh data (data-drive decision making).
Copyright (c) 2026 Tifanny Nabarian, Imelda Wahyuni, Salman El Farisi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Systematic Literature Review Pengembangan Aplikasi Mobile Cross-Platform: Tren, Kinerja, dan Tantangan Flutter, React Native, Xamarin
Perkembangan teknologi mobile semakin pesat, namun fragmentasi platform seperti Android dan iOS membuat pengembangan aplikasi menjadi lebih kompleks dan memakan waktu. Pengembangan aplikasi cross-platform muncul sebagai solusi untuk mengurangi biaya dan waktu pengembangan, sambil tetap mempertahankan performa dan pengalaman pengguna yang baik. Artikel ini melakukan analisis literatur terhadap berbagai framework cross-platform populer, seperti Flutter, React Native, dan Xamarin, dengan meninjau publikasi ilmiah dari tahun 2015 hingga 2025. Metode yang digunakan adalah tinjauan pustaka sistematis, mengumpulkan, menganalisis, dan membandingkan kelebihan, kekurangan, serta tren penggunaan masing-masing framework. Hasil tinjauan menunjukkan bahwa Flutter dan React Native menjadi pilihan dominan karena kemudahan pengembangan, performa mendekati native, dan komunitas yang aktif. Namun, tantangan masih ada pada integrasi fitur-fitur native tertentu dan optimasi performa pada aplikasi berskala besar. Artikel ini memberikan panduan ilmiah bagi pengembang dan peneliti untuk memahami tren terkini dalam pengembangan aplikasi mobile cross-platform serta membuka peluang penelitian lebih lanjut dalam optimasi performa dan pengembangan framework baru.
Copyright (c) 2026 Fajar Budi Hartono https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Asosiasi Antara Produktivitas Pelajar dan Manajemen Waktu Berdasarkan Algoritma FP-Growth
Penelitian ini bertujuan menganalisis hubungan antara manajemen waktu dan produktivitas pelajar menggunakan algoritma FP-Growth. Data yang digunakan berasal dari dataset Ultimate Student Productivity yang terdiri dari 5.000 data dan 21 atribut. Analisis dilakukan melalui tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang meliputi seleksi data, pra-pemrosesan, transformasi, serta pembentukan association rule berdasarkan nilai support, confidence, dan lift ratio. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kategori sedang (medium) mendominasi sebagian besar variabel yang dianalisis. Aturan asosiasi memiliki nilai confidence tinggi dan lift ratio lebih dari satu, yang menunjukkan hubungan signifikan antar variabel. Produktivitas kategori sedang berkaitan dengan durasi belajar dan tingkat fokus yang seimbang, sedangkan kategori rendah berkorelasi dengan hasil akademik yang rendah. Temuan ini menunjukkan bahwa keseimbangan dalam pengelolaan waktu belajar berperan penting dalam membentuk pola produktivitas pelajar. Selain itu, pendekatan berbasis data mampu memberikan gambaran objektif mengenai perilaku belajar siswa. Temuan ini dapat dimanfaatkan untuk mengoptimalkan manajemen waktu belajar guna meningkatkan produktivitas dan capaian akademik pelajar, serta sebagai acuan bagi institusi pendidikan dalam menyusun strategi pembelajaran berbasis data.
Copyright (c) 2026 Muhammad Randy Rabbani, Oktavio Theonady, Haniyah Faizah, Eka Bayu Satria, Alsella Meiriza, Ken Ditha Tania https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Application Programming Interface Live Location dan Payment Gateway Aplikasi Bank Sampah Berbasis Mobile
Permasalahan pengelolaan sampah tetap menjadi isu strategis di Indonesia seiring dengan meningkatnya volume sampah rumah tangga yang belum diimbangi oleh sistem layanan yang efisien dan transparan. Perkembangan teknologi mobile serta layanan berbasis Application Programming Interface (API) mendorong transformasi digital berbagai kegiatan publik, tidak terkecuali bank sampah. Penelitian memiliki tujuan untuk merancang dan mengimplementasikan aplikasi bank sampah dengan aplikasi bernama GoTrash dengan fitur proses pemesanan penjemputan sampah, pelacakan lokasi, pengelolaan transaksi. Aplikasi dikembangkan menggunakan arsitektur RESTful API untuk menghubungkan aplikasi mobile dengan server backend sehingga pertukaran data dapat dilakukan secara efisien, aman, dan real time. Integrasi layanan pendukung seperti pemetaan lokasi, Firebase untuk sinkronisasi data dan notifikasi, serta Midtrans sebagai payment gateway digunakan untuk meningkatkan fungsionalitas aplikasi. Tahapan pengembangan menggunakan metode waterfall diawali dengan analisa kebutuhan, perancangan wireframe antarmuka, implementasi fitur, kemudian dilanjutkan dengan pengujian menggunakan metode black-box testing untuk memastikan kesesuaian fungsi dengan kebutuhan pengguna. Dengan demikian, aplikasi yang dikembangkan mampu meningkatkan efektivitas, transparansi, dan kemudahan layanan bank sampah digital serta berpotensi menjadi solusi pengelolaan sampah yang lebih modern, terstruktur, dan skalabel.
Copyright (c) 2026 Wahyutama Fitri Hidayat, Ahmad Setiadi, Yesni Malau https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Getalent: Portal Rekrutmen Berbasis Web dengan Integrasi Tes Kepribadian Big Five untuk Shortlisting Kandidat
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh tingginya tingkat ketidaksesuaian antara kapabilitas pelamar dan kebutuhan perusahaan dalam proses rekrutmen digital. Hasil analisis kebutuhan terhadap 144 responden menunjukkan bahwa 60,5% pelamar mengalami kesulitan mencari pekerjaan yang sesuai dengan kapabilitas, sementara 55,8% menyatakan tes psikologi daring dapat membantu mempercepat proses seleksi. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan aplikasi Getalent, portal rekrutmen berbasis web yang mengintegrasikan Tes Kepribadian Big Five dan filtering pekerjaan berbasis keterampilan sebagai mekanisme penyaringan awal kandidat. Sistem dikembangkan menggunakan metodologi Waterfall dan dievaluasi melalui Black Box Testing, evaluasi heuristik berdasarkan Eight Golden Rules, serta kuesioner terhadap 33 responden dan wawancara dengan tiga praktisi Human Resource. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa 97% responden menilai fitur filtering membantu pencarian kerja, 87,9% menilai sistem memiliki penanganan error yang baik, dan 94% responden merasa puas terhadap aplikasi. Temuan ini menunjukkan bahwa integrasi asesmen psikometrik dan penyaringan keterampilan dalam satu sistem terintegrasi mampu meningkatkan efisiensi dan objektivitas shortlisting kandidat. Penelitian ini berkontribusi dengan menawarkan model integrasi Big Five dalam portal e-recruitment berbasis web yang dirancang untuk mengurangi job mismatch pada tahap seleksi awal.
Copyright (c) 2026 Dennise Adrianto, Wilson Wilson, Arnold Sebastian, Dharmapo Ekaputra https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Digitalisasi Inventori Perancangan Aplikasi Manajemen Persediaan Berbasis Rapid Application Development
Kemajuan teknologi informasi saat ini sangat pesat, komputer alat yang dirancang untuk membantu dan mempermudah tugas manusia, juga terus mengalami perkembangan besar, baik dari sisi perangkat keras maupun perangkat lunak. Pemanfaatan teknologi informasi ini mendorong berbagai perusahaan untuk meningkatkan efisiensi kerja melalui sistem yang terkomputerisasi. PT. Semestaindo merupakan entitas yang bergerak di sektor barang konsumen, khususnya dalam penjualan produk makanan ringan seperti snack dan biskuit. Dalam kegiatan operasionalnya, proses pengelolaan inventaris gudang masih dilakukan secara manual, yang sering menyebabkan berbagai masalah, seperti ketidakcocokan data persediaan, keterlambatan dalam penyusunan laporan, dan rendahnya efisiensi kerja. Keadaan ini dapat berdampak langsung pada kelancaran operasional perusahaan serta proses pengambilan keputusan oleh manajemen. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menerapkan sistem informasi pengelolaan inventaris gudang yang mampu meningkatkan efektivitas dan efisiensi dalam pengelolaan stok barang. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD), karena metode ini menekankan pada kecepatan dalam proses pengembangan, keterlibatan aktif pengguna, serta fleksibilitas dalam menyesuaikan kebutuhan sistem. Tahapan penelitian meliputi perencanaan kebutuhan, desain sistem, pembangunan aplikasi, dan tahap implementasi. Sistem yang dikembangkan bersifat web-based dengan fitur utama seperti pengelolaan data produk, transaksi barang masuk dan keluar, pemantauan stok secara real-time, serta pelaporan persediaan secara otomatis. Hasil pengujian fungsional menunjukkan bahwa semua fitur pada sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna yang telah ditentukan pada tahap Perencanaan Kebutuhan. Berdasarkan hasil pengujian dan validasi pengguna selama tahap implementasi, sistem informasi pengelolaan persediaan yang dibangun dengan metode RAD membantu menjadikan pengelolaan stok gudang lebih terstruktur, mempermudah proses rekonsiliasi data, serta menyediakan informasi yang diperlukan dalam proses pengambilan keputusan manajerial.
Copyright (c) 2026 Rachmat Hidayat, Andronias Siregar, Nandang Iriadi, Hartana Hartana, Tri Santoso https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Klasifikasi Opini Publik Turnamen PUBG Mobile PMCO Global 2019 Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Analisis sentimen di media sosial penting untuk memahami pendapat orang banyak tentang suatu acara, termasuk dalam konteks turnamen e-sport. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pendapat masyarakat tentang turnamen PUBG Mobile PMCO Global 2019 berdasarkan komentar pengguna di YouTube dengan menggunakan pendekatan machine learning. Dataset yang digunakan adalah dataset terupdate yang mewakili pendapat publik selama periode waktu yang lebih lama. Proses penelitian mencakup tahapan pra-pemrosesan data teks, penilaian fitur dilakukan dengan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), serta proses pengklasifikasian sentimen menggunakan algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar komentar pengguna memiliki sentimen netral, yaitu sebesar 55,5%, kemudian diikuti oleh sentimen negatif sebesar 22,9%, dan sentimen positif hanya mencapai 21,6%. Pengujian kinerja model dilakukan dengan menggunakan confusion matrix. Hasilnya menunjukkan bahwa algoritma SVM menghasilkan akurasi sebesar 87,27%, lebih tinggi daripada algoritma Naive Bayes yang hanya mencapai 81,93%, meskipun Naive Bayes tetap menawarkan efisiensi komputasi yang baik. Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan klasifikasi sentimen berbasis TF-IDF dan machine learning sangat efektif untuk menganalisis pendapat masyarakat di platform media sosial yang menggunakan video seperti YouTube, khususnya dalam konteks lomba e-sport secara internasional.
Copyright (c) 2026 Dina Maulina, Muhammad Hillal Alhamdi, M. Nuraminudin https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Algoritma Supervised Machine Learning Untuk Klasifikasi Diagnosa Penyakit Hipertensi
Setiap tahun, prevalensi penderita hipertensi mengalami peningkatan signifikan, dan diperkirakan tahun 2025, total pasien hipertensi akan menyentuh 1,5 miliar jiwa. Salah satu metode dalam data mining yang sering digunakan untuk klasifikasi adalah Support Vector Machine (SVM). Metode SVM berupaya menemukan hyperplane atau fungsi batas keputusan terbaik yang mampu memisahkan dua kelas atau lebih dari data dalam ruang masukan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan hasil klasifikasi dan akurasi diagnosis hipertensi menggunakan metode SVM. Sebelas atribut yang digunakan meliputi usia, kebiasaan merokok, aktivitas fisik, mengkonsumsi gula, mengkonsumsi garam, mengkonsumsi lemak, mengkonsumsi alkohol, kurangnya mengkonsumsi buah dan sayur, serta tekanan darah sistolik dan diastolik. Penelitian ini akan memanfaatkan perangkat lunak Jupyter Notebook dan bahasa pemrograman Python sebagai instrumen penelitian. Metode SVM dilatih dengan berbagai atribut kernel dan hyperparameter untuk menghasilkan model terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kernel RBF dengan parameter C=100 dan 𝛾=0,1menghasilkan akurasi sebesar 97,7%, menjadikannya model terbaik dalam mengklasifikasikan hipertensi. Dari hasil ini, dapat disimpulkan bahwa metode SVM mampu menghasilkan klasifikasi diagnosis hipertensi yang sangat baik dan dapat memberikan diagnosis untuk mendeteksi hipertensi secara dini. Lebih jauh lagi, luaran penelitian ini diharapkan berkontribusi dalam menekan angka mortalitas akibat hipertensi dan berpotensi untuk diaplikasikan lebih luas demi kemaslahatan masyarakat.
Copyright (c) 2026 Bambang Eka Purnama, Yusuf Sutanto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Modernisasi Pengelolaan Data Keanggotaan Perkumpulan Armada Sewa (PAS) Menggunakan Metode Agile
Perkumpulan Armada Sewa (PAS) Indonesia merupakan organisasi non-profit yang bertujuan untuk mewadahi serta memperjuangkan kepentingan para driver online di Indonesia, khususnya dalam hal perlindungan, pembinaan, dan peningkatan kesejahteraan anggota. Seiring bertambahnya jumlah anggota, kebutuhan akan sistem informasi yang efisien untuk pengelolaan data menjadi semakin penting. Saat ini, proses pendaftaran dan manajemen data anggota masih dilakukan secara manual, yang sering menimbulkan kendala seperti ketidakakuratan data, duplikasi informasi, dan lambatnya akses terhadap data penting. Beberapa penelitian terdahulu berfokus pada pencatatan keanggotaan, sedangkan pada penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi registrasi keanggotaan driver online berbasis web yang dapat membantu PAS Indonesia dalam mengelola data anggota secara lebih efektif. Sistem dirancang untuk mendukung proses pendaftaran anggota, verifikasi data dan manajemen status keanggotaan. Metode yang digunakan dalam pengembangan menggunakan metode agile yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi perangkat lunak, pengujian sistem, peluncuran dan umpan balik. Hasil dari implementasi menunjukkan bahwa sistem informasi ini mampu mempercepat proses registrasi, meminimalkan kesalahan pencatatan, dan meningkatkan transparansi serta pelayanan organisasi kepada anggotanya. Dengan adanya sistem ini, PAS Indonesia dapat menjalankan operasional keorganisasiannya secara lebih moderen, akuntabel, dan terstruktur.
Copyright (c) 2026 Fitano Pranata, Lambang Hadidinar Fitriansyah, Armahwati Armahwati, Ratih Yulia Hayuningtyas, Risa Wati https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pengembangan Aplikasi Musik Realtime Antara Kunci Gitar dan Lirik Dengan Pendekatan Extreme Programming
Musik memiliki peran esensial dalam kehidupan manusia, tidak hanya sebagai sarana hiburan, tetapi juga sebagai media ekspresi dan edukasi. Seiring dengan perkembangan teknologi digital, kebutuhan terhadap platform pembelajaran musik berbasis daring semakin meningkat, khususnya di kalangan musisi pemula. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan aplikasi musik berbasis web yang mampu menampilkan sinkronisasi real-time antara kunci gitar dan lirik lagu guna mendukung proses pembelajaran gitar secara interaktif. Metode penelitian yang digunakan meliputi wawancara dengan pihak Filosofi Gitar, observasi terhadap aplikasi sejenis, serta studi pustaka terkait teknologi sinkronisasi dan pengembangan aplikasi berbasis web. Model pengembangan perangkat lunak yang diterapkan adalah Extreme Programming (XP), yang menekankan pendekatan iteratif dan keterlibatan pengguna secara langsung pada setiap tahapan pengembangan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa lebih dari 90% responden menyatakan aplikasi ini mudah digunakan dan efektif dalam membantu proses pembelajaran gitar. Selain itu, aplikasi ini bersifat responsif dan dapat diakses melalui berbagai perangkat, baik desktop maupun smartphone, sehingga memberikan pengalaman belajar yang optimal bagi pengguna.
Copyright (c) 2025 Andronias Siregar, Nandang Iriadi, Rachmat Hidayat https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Sistem Absensi dan Pengolahan Data Kehadiran Berbasis Website Di PT Binayasa Putrabatara
Pencatatan kehadiran karyawan secara manual dinilai tidak lagi efektif karena berisiko terhadap kesalahan input, keterlambatan rekap data dan minimnya transparansi. PT Binayasa Putrabatara merupakan perusahaan yang bergerak di bidang pengelolaan gedung masih menggunakan sistem absensi manual yang menyulitkan dalam pemantauan disiplin kerja dan pelaporan kehadiran secara real-time. Pengembangan sistem absensi digital berbasis website sangat diperlukan untuk meningkatkan efisiensi administrasi sumber daya manusia (SDM) melalui pencatatan kehadiran secara otomatis, real time, akurat dan kemudahan dalam pengaksesan. Efisiensi diukur dengan pengurangan waktu untuk pencatatan absensi dan pembuatan laporan, serta pengurangan kesalahan input data yang sering terjadi dalam sistem manual. Metode pengembangan yang digunakan adalah Waterfall, dengan tahapan analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel, database MySQL, serta teknologi front end seperti HTML, CSS, dan JavaScript. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu mendukung proses absensi masuk dan pulang secara real-time, memungkinkan admin mengelola data karyawan serta menyusun laporan kehadiran secara efisien. Uji coba menggunakan metode black-box testing menunjukkan bahwa seluruh fitur utama sistem berjalan dengan baik dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Sistem absensi berbasis website yang dikembangkan berhasil meningkatkan keakuratan, transparansi data kehadiran serta efisiensi dalam administrasi SDM di perusahaan.
Copyright (c) 2025 Candra Hadi Nurwanto, Karlena Indriani, Monikka Nur Winnarto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisa Prompt Engineering pada Large Language Model dengan Retrieval-Augmented Generation untuk Informasi Obat dan Vitamin
Penelitian ini bertujuan melakukan analisa efektivitas dua gaya prompt, yaitu prompt bebas (zero-shot) dan prompt terbimbing (few-shot), pada model Large Language Model (LLM) berbasis Retrieval-Augmented Generation (RAG) dengan topik spesifik kesehatan, yaitu obat dan vitamin. Metode penelitian yang digunakan adalah eksperimen dengan menguji respons model terhadap sepuluh pertanyaan yang dirancang berdasarkan dokumen PDF dari sumber terpercaya, seperti Kementerian Kesehatan dan WHO. Proses ini bertujuan untuk mengevaluasi sejauh mana model mampu memberikan jawaban yang relevan, akurat, serta sesuai konteks ketika diberi perbedaan gaya prompt. Evaluasi kualitas jawaban dilakukan menggunakan dua metrik populer dalam Natural Language Processing, yaitu BERTScore untuk menilai kesesuaian semantik, dan ROUGE untuk mengukur kesesuaian tekstual. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prompt bebas menghasilkan skor BERTScore yang cukup baik (Precision 69,74%, Recall 70,97%, F1 70,30%), namun cenderung rendah pada ROUGE. Sebaliknya, prompt terbimbing menunjukkan peningkatan kinerja, baik pada BERTScore (Precision 70,23%, Recall 73,32%, F1 71,64%) maupun ROUGE. Hasil penelitian menunjukan, penggunaan prompt terbimbing lebih efektif dalam menjaga keseimbangan antara kesesuaian semantik dan tekstual, sehingga berpotensi mendukung pengembangan sistem informasi kesehatan berbasis LLM secara lebih andal dan praktis.
Copyright (c) 2025 Imam Haromain, Sirojul Munir, Amalia Rahmah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Kepuasan Pengguna Website Pembelajaran Daring Menggunakan Metode WebQual 4.0
Pemanfaatan teknologi informasi dalam pelayanan publik mendorong instansi pemerintah untuk menghadirkan website yang berkualitas, termasuk BKPSDM Kabupaten Batang yang mengembangkan website Sistem Pembelajaran Berbasis E-Learning (Si Elang). Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan pengguna website Si Elang berdasarkan pengaruh dimensi WebQual 4.0. Penelitian ini melibatkan 90 responden yang merupakan peserta orientasi PPPK tahun 2024, dengan instrumen kuesioner berskala Likert sebagai teknik pengumpulan data dalam pendekatan kuantitatif. Untuk mengolah data penelitian, digunakan metode analisis regresi linier berganda. Kepuasan pengguna ditemukan dipengaruhi secara signifikan oleh information quality dan service interaction quality, sedangkan variabel kegunaan (usability) tidak menunjukkan pengaruh signifikan. Jika diuji secara simultan, ketiga variabel tersebut bersama-sama terbukti berkontribusi terhadap kepuasan pengguna, tercermin dari nilai Fhitung sebesar 119,870 yang lebih besar daripada Ftabel sebesar 2,711. Sementara itu, nilai Adjusted R Square sebanyak 0,800, yang berarti sebesar 80% varians kepuasan pengguna dapat diuraikan oleh model penelitian, sementara 20% sisanya berasal dari karakteristik yang tidak disisipkan dalam model. Berdasarkan hasil penelitian, menegaskan bahwa peningkatan kualitas informasi dan interaksi layanan perlu diprioritaskan dalam pengelolaan website Si Elang agar dapat memberikan pengalaman penggunaan yang lebih optimal.
Copyright (c) 2025 Alisa Deviana Putri, Tri Agus Setiawan, Ichwan Kurniawan https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Scrum Dalam Pembangunan Aplikasi Presensi Siswa Berbasis Android Di SMK Budi Mulia Dua
Scrum merupakan salah satu kerangka kerja Agile yang menekankan iterasi singkat, kolaborasi tim, serta kemampuan beradaptasi terhadap perubahan kebutuhan pengguna secara cepat. Penelitian ini mengimplementasikan Scrum dalam pembangunan aplikasi presensi siswa berbasis Android di SMK Budi Mulia Dua sebagai studi kasus di bidang pendidikan. Kebutuhan sistem dianalisis dan diprioritaskan dalam Product Backlog, kemudian direalisasikan melalui lima sprint yang mencakup Sprint Planning, Daily Scrum, Sprint Review, dan Sprint Retrospective. Setiap sprint menghasilkan inkremen sesuai Definition of Done yang diuji secara langsung bersama pemangku kepentingan. Hasil penelitian menunjukkan seluruh sprint goal berhasil dicapai dengan nilai Sprint Goal Success Percentage sebesar 100%. Evaluasi menggunakan User Acceptance Testing (UAT) membuktikan bahwa seluruh skenario uji untuk peran Guru Piket dan Admin berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Penerapan Scrum terbukti mampu mempercepat penyampaian inkremen, meningkatkan konsistensi tim, meminimalkan pekerjaan ulang, serta menghasilkan aplikasi yang fungsional sesuai konteks pendidikan. Dengan demikian, penelitian ini menegaskan efektivitas Scrum sebagai pendekatan pengembangan perangkat lunak di lingkungan sekolah, dengan rekomendasi pengembangan lanjutan berupa integrasi notifikasi serta penggunaan Burndown Chart sebagai alat visual pemantau progres sprint untuk memperkuat transparansi dan manajemen waktu.
Copyright (c) 2025 Dewi Anisa Istiqomah, Puput Wulandari, Aditya Dhiantono, Farrizka Annafi, Surya Tri Atmaja Ramadhani, Vikky Aprelia Windarni https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Model XGBRegressor dalam Prediksi Harga Rumah sebagai Dasar Perencanaan Keuangan bagi Pasangan Muda
Isu kepemilikan rumah menjadi tantangan utama bagi pasangan muda, terutama karena kenaikan harga rumah yang tidak sebanding dengan pendapatan. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan alat bantu dalam pengambilan keputusan finansial bagi pasangan muda yang ingin memiliki rumah pribadi dengan memanfaatkan teknologi machine learning dengan melakukan prediksi harga rumah dengan memanfaatkan algoritma XGBRegressor sebuah metode machine laerning berbasis ensemble dengan kemampuan generalisasi yang baik terhadap data kompleks. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini meliputi berbagai variabel seperti luas bangunan, luas tanah, jumlah kamar tidur, jumlah kamar mandi dan kapasitas mobil dalam garasi yang memengaruhi harga rumah. Proses penelitian ini meliputi pengumpulan data, pre-processing, pelatihan model, serta evaluasi model dengan menggunakan metrik MAE, MSE dan R2 SCore. Dimana hasil evaluasi menunjukan bahwa model XGBRegressor mampu mempresiksi harga rumah dengan tingkat akurasi yang cukup baik dengan nilai R2 Score 0.77 serta kesalahan prediksi yang ditunjukan pada nilai MAE dan MSE yang rendah. Penelitian ini mampu memberikan kontribusi bagi pasangan muda yang ingin memiliki rumah pribadi untuk perencanaan finansial masa depan dalam bentuk alat bantu pengambilan keputusan berbasis data secara lebih rasional.
Copyright (c) 2025 Fajar Sarasati, Widi Astuti https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Sistem Presensi Perkuliahan Mahasiswa Berbasis Face Recognition dengan Metode Liveness Detection
Sistem presensi merupakan komponen penting dalam institusi pendidikan untuk memastikan kehadiran mahasiswa tercatat secara efisien dan akurat. Metode presensi konvensional seperti tanda tangan manual, kartu identitas, atau QR code masih memiliki kelemahan, antara lain rawan kecurangan dan manipulasi data. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem presensi perkuliahan mahasiswa berbasis web yang mengintegrasikan YOLOv11 untuk deteksi wajah secara real-time, InsightFace untuk ekstraksi dan identifikasi fitur wajah, serta liveness detection sebagai mekanisme anti-spoofing. Sistem dibangun menggunakan framework Flask pada backend, ReactJS pada frontend, dan MySQL sebagai basis data. Hasil pengujian menunjukkan bahwa YOLOv11 mampu mendeteksi wajah dengan cepat dan akurat pada berbagai kondisi pencahayaan dengan tingkat precision 96,8%, recall 95,7%, akurasi keseluruhan 96,3% dan F1-Score sebesar 96,24%. Integrasi ketiga teknologi tersebut menghasilkan sistem presensi mahasiswa yang lebih efisien, akurat, dan aman dibandingkan metode konvensional. Penelitian ini memberikan kontribusi inovatif dalam meningkatkan keandalan serta keamanan proses presensi perkuliahan dengan memanfaatkan teknologi face recognition berbasis web.
Copyright (c) 2025 Euis Nur Fitriani Dewi, Genta Nazwar Tarempa, Andi Nur Rachman , Andika Febriansyah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 dengan RapidMiner: Studi Kasus Data Akademik Perguruan Tinggi XYZ
Ketepatan waktu kelulusan mahasiswa merupakan indikator penting dalam menilai kualitas dan efektivitas pendidikan tinggi. Keterlambatan kelulusan tidak hanya berdampak pada akreditasi program studi, tetapi juga pada efisiensi manajemen akademik dan kesiapan lulusan menghadapi dunia kerja. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi kelulusan mahasiswa menggunakan algoritma C4.5 berbasis pohon keputusan dengan dukungan perangkat lunak RapidMiner. Dataset yang digunakan terdiri atas 379 entri mahasiswa, yang mencakup atribut demografis (jenis kelamin, umur, status nikah), status mahasiswa, indeks prestasi semester (IPS 1–8), serta indeks prestasi kumulatif (IPK). Proses penelitian meliputi pengumpulan, pembersihan, transformasi data, pemodelan, dan evaluasi performa. Model diuji menggunakan pembagian data 70:30 serta validasi silang (10-fold cross-validation) untuk memastikan keandalan hasil. Hasil pengujian menunjukkan akurasi 97,81% dan nilai AUC 0,991, yang menegaskan kemampuan algoritma C4.5 dalam mengklasifikasikan status kelulusan secara tepat. Temuan ini menunjukkan peningkatan signifikan dibandingkan penelitian sebelumnya dengan algoritma Naïve Bayes (88,16%) dan K-NN (87,8%). Atribut yang paling berpengaruh adalah IPS3, IPS4, IPS5, status pekerjaan, dan umur mahasiswa. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan model prediksi yang tidak hanya akurat, tetapi juga mudah diinterpretasikan, sehingga dapat dimanfaatkan oleh institusi pendidikan dalam menyusun kebijakan intervensi akademik dini bagi mahasiswa berisiko terlambat lulus.
Copyright (c) 2025 Nurul Khasanah, Daniati Uki Eka Saputri, Taopik Hidayat, Faruq Aziz https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Optimasi Deteksi Penipuan Kartu Kredit Menggunakan Regresi Logistik dengan Particle Swarm Optimization
Meningkatnya prevalensi transaksi digital telah menyebabkan lonjakan penipuan kartu kredit, yang memerlukan metode deteksi canggih yang menyeimbangkan akurasi dan efisiensi komputasi. Studi penelitian mengusulkan sistem deteksi penipuan yang dioptimalkan menggunakan Logistic Regression (LR) dengan Particle Swarm Optimization (PSO). Peran untuk mengatasi tantangan ketidakseimbangan kelas dan data berdimensi tinggi, kerangka kerja tersebut menggabungkan Teknik Oversampling Minoritas Sintetis (SMOTE) untuk penyeimbangan data, RobustScaler untuk normalisasi yang tahan terhadap outlier, dan Analisis Komponen Utama (PCA) untuk pengurangan dimensionalitas. Algoritma PSO mengoptimalkan parameter LR (C), meningkatkan generalisasi model dan kinerja deteksi. Eksperimen dilakukan pada kumpulan data Credit Card yang berisi 284.807 transaksi, dengan kasus penipuan hanya mewakili 0,172% dari data ketidakseimbangan kelas yang parah. Model yang diusulkan mencapai akurasi 97,47%, presisi 99,82%, recall 89% (kelas penipuan), dan skor ROC-AUC 0,97, yang menunjukkan kinerja yang unggul dalam membedakan transaksi penipuan. Matriks kebingungan mengungkapkan 110 positif benar (deteksi penipuan yang benar) dengan hanya 13 negatif palsu, yang menunjukkan identifikasi penipuan yang kuat sekaligus meminimalkan alarm palsu. Analisis komparatif di berbagai pemisahan pengujian mengonfirmasi konsistensi model, dengan F1-Score secara konsisten di atas 98,5%. Hasil tersebut menyoroti efektivitas penyetelan hiperparameter berbasis PSO dalam meningkatkan kinerja LR, khususnya dalam kumpulan data yang tidak seimbang. Integrasi SMOTE dan PCA memastikan efisiensi komputasi tanpa mengorbankan kemampuan deteksi. Pendekatan memberi solusi yang dapat diskalakan dan presisi tinggi untuk deteksi penipuan waktu nyata, mengurangi kerugian finansial sekaligus mempertahankan efisiensi operasional.
Copyright (c) 2025 Icha Nura Nugraha, David Dos Santos Pinto Lopes, Muhammad Hanafi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pengembangan Model Klasterisasi Topik Hadis Bukhari Muslim Menggunakan BERT dengan Penambahan Fitur Semantik
Klastering hadis merupakan tugas penting dalam studi Islam, mengingat sifat korpus hadis yang luas dan kompleks. Pendekatan pengelompokan tradisional sering kali kesulitan untuk menangkap konteks semantik yang mendalam dalam hadis, yang menyebabkan pengelompokan topik menjadi kurang akurat. Kemajuan terkini dalam Natural Language Processing (NLP), seperti model Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), telah menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam mengatasi tantangan ini dengan menyediakan penyematan kontekstual yang kaya. Namun, penggunaan BERT secara tunggal dapat mengabaikan fitur linguistik yang penting, yang berpotensi membatasi kinerja pengelompokan. Studi ini mengusulkan model pengelompokan yang disempurnakan untuk koleksi hadis Sahih Bukhari dan Sahih Muslim, yang mengintegrasikan penyematan BERT dengan fitur semantik tambahan, termasuk panjang teks, Term Frequency (TF), dan Inverse Document Frequency (IDF). Dengan menggunakan kerangka BERTopic, pendekatan ini menangkap hubungan yang bernuansa antara hadis, yang memberikan hasil pengelompokan yang lebih akurat secara kontekstual. Eksperimen menunjukkan bahwa metode terintegrasi ini secara signifikan meningkatkan kinerja pengelompokan, seperti yang ditunjukkan oleh silhouette score dengan nilai -0.1 dan davies-bouldin index 2.6. Sedangkan tanpa terintegrasi menunjukkan nilai rendah dengan silhouette score dengan nilai -0.145 dan davies-bouldin index 6.6. Sehingga pengembangan ini menawarkan metode yang lebih tepat untuk pengelompokan topik dalam studi Islam, yang memfasilitasi organisasi dan pemahaman yang lebih baik tentang teks hadis.
Copyright (c) 2025 Ahmad Hasyim Asy'ari, Muhammad Hanafi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Deep Learning pada Deteksi Penyakit Daun Kentang dengan Arsitektur InceptionResNetV2
Kentang (Solanum tuberosum) merupakan salah satu komoditas pangan penting di Indonesia. Namun, produktivitasnya kerap terganggu oleh penyakit daun seperti Early Blight, Late Blight, dan infeksi virus. Identifikasi penyakit secara manual oleh petani masih memiliki keterbatasan dari segi waktu, tenaga, dan akurasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi otomatis penyakit daun kentang menggunakan metode deep learning, khususnya dengan arsitektur InceptionResNetV2. Dataset yang digunakan bersumber dari Kaggle dan terdiri dari 3.251 citra yang terbagi dalam tiga kelas: Healthy (816), Early Blight (1.303), dan Late Blight (1.132). Data diproses melalui tahapan praproses berupa resize, normalisasi piksel, dan augmentasi data. Pelatihan dilakukan dengan menggunakan ukuran input 299x299 piksel, batch size 20, dan jumlah epoch sebanyak 20. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa model mencapai akurasi pelatihan sebesar 94,20% dan akurasi validasi sebesar 95,30%. Evaluasi model menggunakan confusion matrix menunjukkan kinerja yang baik pada kelas Early Blight dan Healthy, namun model masih mengalami kesulitan dalam membedakan antara Late Blight dan daun Healthy. Secara keseluruhan, model InceptionResNetV2 terbukti efektif dalam mengklasifikasikan penyakit daun kentang dan dapat menjadi solusi pendukung dalam sistem pertanian berbasis teknologi.
Copyright (c) 2025 Elly Firasari, F. Lia Dwi Cahyanti https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Naive Bayes Untuk Klasifikasi Gangguan Tidur
Kualitas tidur yang baik merupakan aspek penting dari gaya hidup sehat, dengan dampak signifikan terhadap kesejahteraan fisik dan mental individu. Tidur yang cukup dan berkualitas telah terbukti meningkatkan fungsi kognitif, memperkuat sistem kekebalan tubuh, dan mengurangi risiko terkena berbagai penyakit kronis. Namun, gangguan tidur seperti insomnia dan sleep apnea dapat mengganggu pola tidur dan berpotensi menyebabkan dampak negatif pada kesehatan seseorang. Dalam konteks ini, penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki dan mengklasifikasikan gangguan tidur berdasarkan sejumlah atribut yang berkaitan dengan gaya hidup dan kesehatan tidur. Dataset yang digunakan terdiri dari 374 entri, yang mencakup beragam atribut tentang gaya hidup dan kesehatan tidur. Metode Naive Bayes digunakan untuk melakukan klasifikasi, dengan melakukan empat proporsi pembagian data training dan testing: 60:40, 70:30, 80:20, dan 90:10. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, pemodelan menggunakan algoritma Naive Bayes, evaluasi model, dan analisis hasil. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan akurasi seiring dengan peningkatan proporsi data training, dengan akurasi tertinggi mencapai 92.11% pada pembagian data 90:10. hasil tersebut termasuk dalam kategori excellent classification, menunjukkan keberhasilan model dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan gangguan tidur berdasarkan atribut yang diberikan.
Copyright (c) 2025 Mutiara Mega Amelia, Bintang Maulana Fazrin, Yogi Yosua Panjaitan, Muhamad Dicky Kurniawan, Nurul Khasanah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Klasifikasi Risiko Strok Menggunakan Algoritma Random Forest dengan Teknik Knowledge Discovery in Database
Strok merupakan suatu kondisi ketika aliran darah ke otak mengalami gangguan, yang dapat menyebabkan kerusakan otak bahkan kematian. Strok juga merupakan penyebab utama kematian dan kecacatan yang terjadi pada seluruh dunia. Dengan tingkat kecelakaan yang tinggi, deteksi dini strok sangat diperlukan untuk mengurangi risiko strok. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi risiko strok berdasarkan algoritma Random Forest dengan melalui pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD). Dataset yang digunakan merupakan dataset dari platform Kaggle yang terdiri dari 35.000 data pasien dengan 18 atribut relevan yang telah melalui proses pembersihan dan fitur pemilihan untuk mencapai akurasi prediksi yang optimal. Model training dilakukan dengan membagi data sebesar 80% data training dan 20% data testing. Hasil dari evaluasi mengunakan confusion matrixnya menunjukkan bahwa Algoritma Random Forest memiliki akurasi sebesar 87,47% dengan precision pada kelas 1 sebesar 96,40% dan recall sebesar 68,53%, serta precision pada kelas 0 sebesar 84,51% dan recall sebesar 98,51%. Namun, tantangan utama dalam penelitian ini adalah ketidakseimbangan data, yang mempengaruhi kemampuan model dalam mengenali kasus strok secara merata. Penelitian selanjutnya dianjurkan untuk menerapkan teknik penyeimbangan data serta menggabungkan Random Forest dengan algoritma lain guna meningkatkan akurasi dan keandalan prediksi.
Copyright (c) 2025 Deni Athallah, Fathoni Fathoni, Muhammad Ichsan Farrel Rachmad https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perancangan Aplikasi Sistem Informasi Geografis Untuk Taman Rekreasi Wiladatika Dengan Metode Extreme Programing
Penggunaan ruang terbuka hijau (RTH) di perkotaan penting untuk keseimbangan ekosistem dan kualitas lingkungan. Taman Rekreasi Wiladatika di Depok, dengan luas 32 hektar, adalah salah satu RTH utama di kota ini. Meskipun demikian, pengelolaan taman ini masih menghadapi tantangan dalam pemetaan dan pencatatan infrastruktur publik. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi geografis (SIG) berbasis web untuk meningkatkan efektivitas pengelolaan dan pemeliharaan taman. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan SIG berbasis web untuk Taman Rekreasi Wiladatika, memetakan lokasi objek dan infrastruktur publik dengan presisi, meningkatkan efisiensi pengelolaan taman melalui informasi real-time, serta mendukung pengambilan keputusan dalam pengembangan taman berdasarkan data spasial yang akurat. Penelitian ini menggunakan metode Extreme Programming (XP) dalam pengembangan sistem, meliputi perencanaan fitur dan fungsi, perancangan sistem dengan UML, pengembangan aplikasi web dengan Laravel dan MySQL, serta pengujian sistem menggunakan Black box testing untuk memastikan kualitas dan fungsionalitas perangkat lunak. Penelitian ini menunjukkan bahwa Sistem Informasi Geografis (SIG) efektif dalam mengelola data spasial di Tanaman Rekreasi Wiladatika. Melalui pengembangan web GIS, informasi lokasi, karakteristik, dan fasilitas tanaman rekreasi dapat diakses dan dikelola dengan efisien. SIG dan web GIS menjadi solusi inovatif untuk meningkatkan pengelolaan sumber daya geografis di wilayah tersebut.
Copyright (c) 2025 Kudiantoro Widianto, Iksan Maulana https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Skema Anti Pemalsuan Produk Berbahan Kulit Buaya Berbasis dhash
Kulit buaya memiliki nilai ekonomis yang sangat tinggi dan sering digunakan untuk bahan pembuatan produk mewah seperti tas atau dompet oleh merek-merek ternama. Beberapa alasannya yaitu kelangkaan dan ketatnya regulasi dalam penggunaan kulit buaya. Selain itu keunikan dan kualitas kulit buaya, menjadikannya lebih eksklusif sehingga meningkatkan nilai jual produk. Dengan nilai ekonomi produk yang sangat tinggi, banyak pihak yang ingin memanfaatkan kondisi tersebut dengan melakukan pemalsuan terhadap produk demi mencari keuntungan yang besar. Pemalsu akan menjual produk palsunya dengan nilai yang sama atau lebih rendah namun tetap memiliki margin keuntungan yang tinggi. Pemalsu akan memanfaatkan ketidaktahuan pembeli akan produk yang asli. Namun terkadang memang cukup sulit untuk bisa membedakan produk asli ataupun palsu, perlu ada penanda yang dapat membedakannya. Salah satu penanda yang untuk membedakan produk asli atau palsu adalah penggunaan tag NFC. Tag NFC ini akan menyimpan informasi mengenai produk asli, sehingga pada saat produk dibeli dan tag NFC dipindai, maka pembeli akan mudah memperoleh validasi tentang keaslian produknya. Masalah lain muncul jika, tag NFC ini diterapkan kembali pada produk palsu sehingga produk palsu ini seolah-olah adalah produk asli. Untuk mengatasi masalah ini, kami mengembangkan skema anti pemalsuan tas atau dompet kulit buaya dengan pemanfaatan tag NFC, kriptografi kunci publik dan difference hash (dHash). Pada skema ini, dHash berfungsi untuk menyimpan informasi berupa korelasi antara produk dan data dalam tag NFC. Skema yang dikembangkan ini telah dievaluasi dengan beberapa skenario serangan pemalsuan dan terbukti mampu mendeteksi serangan pemalsuan serta membantu instansi terkait untuk memonitoring penggunaan kulit buaya secara legal.
Copyright (c) 2025 Genta Tarempa; Yuk Nugraha, Andi Rachman https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perancangan Sistem Informasi Chatbot Retrieval Augmented Generation Berbasis Website Pada PT. Revolusi Cita Edukasi
Sistem Chatbot sudah berkembang pesat saat ini yang menghadirkan banyak fitur atau model Artificial Intelligence (AI) terbaru yang dapat memaksimalkan kebutuhan pengguna saat ini. Salah satunya dengan Retrieval Augmented Generation (RAG) yaitu memaksimalkan keluaran atau output dari Large Language Model (LLMs). Pada Chatbot dengan sistem pencarian konteks berbasis informasi eksternal berdasarkan sumber data yang bertujuan untuk meningkatkan akurasi respons, kemampuan menangani pertanyaan kompleks, memberikan konteks pada sumber data lebih baik, akses ke informasi terkini, personalisasi pengalaman pengguna dan fleksibilitas dalam penanganan berbagai topik berdasarkan sumber data yang relevan. Pada pembuatan Chatbot Chatku AI untuk karyawan internal perusahaan menggunakan metode Prototype memiliki beberapa tahapan yaitu Requirements and Gathering Analysis, Quick Design, Build Prototype, User Evaluation, Refining Prototype, Implement Product and Maintenance. Sistem Chatbot ini akan memberikan fitur kustomisasi AI Models pilihan seperti Llama3, Mistral AI dan Gemma AI yang dikombinasikan dengan sumber data eksternal seperti file dokumen (PDF) atau link artikel sehingga kebutuhan user dapat diaplikasikan dengan baik. Pada testing sistem ini menggunakan User Acceptance Testing (UAT) yaitu untuk memastikan bahwa website atau sistem Chatbot dapat berjalan dengan baik.
Copyright (c) 2025 F Lia Dwi Cahyanti, Rizky Dharma Andika Raya https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Sistem Informasi Smart Project Management (SPM) Berbasis Web Pada PT. Andromega Data Nusantara Bogor
Pertumbuhan startup di Indonesia, termasuk PT. Andromega Data Nusantara (ADN) Bogor, menghadapi tantangan kompleks dalam manajemen proyek, seperti ketidakteraturan pengelolaan dokumen, tugas, dan koordinasi tim melalui platform konvensional. Hal ini mengakibatkan informasi proyek terabaikan, risiko meningkat, dan produktivitas menurun. Tujuan penelitian ini untuk mengembangkan Sistem Informasi Smart Project Management (SPM) berbasis web untuk meningkatkan efisiensi, transparansi, dan akurasi manajemen proyek di PT. ADN Bogor. Metode Penelitian menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) dengan tahapan: (1) analisis kebutuhan berbasis kebutuhan internal PT. ADN, (2) pembuatan prototipe menggunakan framework Next.js (front-end) dan Nest.js (back-end), (3) pengembangan sistem dengan integrasi PostgreSQL, serta (4) pengujian dan implementasi. Perancangan sistem melibatkan diagram UML (Use Case, Class Diagram) dan Entity Relational Diagram (ERD). hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem SPM yang dihasilkan mencakup fitur-fitur utama: Manajemen proyek, tugas, dokumen, dan rapat berbasis peran (Owner, Project Manager, Developer, Admin). Dashboard statistik real-time untuk pemantauan progres proyek. Antarmuka responsif dengan kemampuan task assignment, pembaruan status tugas, dan pengunduhan laporan. Kontrol akses berbasis peran (role-based access control). Maka implementasi sistem SPM terbukti meningkatkan transparansi, mempercepat pengambilan keputusan, dan memudahkan koordinasi tim. Sistem ini menjawab kebutuhan spesifik PT. ADN Bogor dalam mengelola proyek IT secara terstruktur dan kolaboratif.
Copyright (c) 2025 Syaifur Rahmatullah Abdul Rojak, Denny Erica https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Sistem Rekomendasi Asuransi Mobil Berbasis Web dengan Pendekatan Weighted Product
Pemilihan asuransi mobil yang optimal menjadi tantangan kompleks bagi konsumen akibat banyaknya variabel yang perlu dipertimbangkan, seperti harga premi, cakupan perlindungan, reputasi perusahaan, dan kemudahan proses klaim. Faktor-faktor ini seringkali saling bertentangan, sementara platform perbandingan asuransi yang ada umumnya hanya menyajikan data mentah tanpa analisis terstruktur untuk membantu pengambilan keputusan. Penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem rekomendasi berbasis web yang menerapkan metode Weighted Product (WP) untuk mengatasi permasalahan tersebut. Metode WP dipilih karena kemampuannya dalam melakukan perbandingan multi-kriteria dengan mempertimbangkan pembobotan preferensi pengguna secara fleksibel. Sistem ini dirancang menggunakan arsitektur web modern dengan teknologi HTML, CSS, JavaScript, dan PHP, serta database MySQL untuk menyimpan dan mengolah data produk asuransi. Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa pendekatan WP mampu menghasilkan rekomendasi yang konsisten dengan preferensi pengguna, sekaligus meningkatkan transparansi dalam proses pemilihan asuransi mobil. Temuan ini mendukung hipotesis bahwa penerapan metode multi-kriteria decision making berbasis web dapat menyederhanakan proses pengambilan keputusan yang kompleks di bidang asuransi kendaraan. Sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi praktis bagi konsumen dalam memilih produk asuransi yang paling sesuai dengan kebutuhan spesifik mereka.
Copyright (c) 2025 Anton Setiawan Honggowibowo, Muhammad Khairu Nasrillah, Dwi Nugraheny, Nurcahyani Dewi Retnowati https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Teknologi Rest Api Dengan Node Js Untuk Aplikasi Rekomendasi Destinasi Wisata
Kemajuan teknologi informasi terutama di era digital saat ini, pengguna menginginkan akses cepat dan mudah terkait informasi perjalanan seperti destinasi, akomodasi, dan transportasi, aplikasi rekomendasi destinasi wisata .Teknologi Rest API dengan Node JS terbukti efektif dalam menangani permintaan dan memberikan respon yang cepat, sementara Rest Api yang dikembangkan menyediakan fitur pencarian destinasi wisata berdasarkan kota, kategori, rating, dan harga. Lokis adalah aplikasi mobile inovatif yang dirancang untuk merevolusi cara wisatawan dan penduduk lokal menjelajahi objek wisata di daerah Jabodetabek yang dinamis. Lokis memanfaatkan data dari berbagai sumber Google Maps melalui API TensorFlow dalam ranah Machine Learning, diproses dan memodelkan data dengan hati-hati,membangun model untuk mengevaluasi efisiensi rute yang dioptimalkan. Untuk memastikan rute-rute ini memenuhi harapan, mengkonsolidasikan data ke dalam dataset yang komprehensif dan menerapkan sistem rekomendasi untuk destinasi yang relevan. Integrasi Cloud Computing memfasilitasi pengembangan Model Sistem Rekomendasi Pengembangan Machine Learning dan Mobile Development, yang secara khusus menangani Rest Api yang memiliki peran penting dalam menjembatani dataset yang telah diolah oleh tim Machine Learning agar dapat digunakan oleh tim Mobile Development. Keberhasilan implementasi ini menunjukkan bahwa Node.Js adalah pilihan tepat untuk pengembangan Rest Api dalam aplikasi rekomendasi destinasi wisata, membuka peluang untuk integrasi dengan sumber data lain seta penambahan fitur rekomendasi, serta peningkatan performa dan skalabilitas sistem. Metode penelitian yang digunakan dalam pengembangan aplikasi ini adalah observasi langsung terhadap objek penelitian untuk mendapatkan pemahaman mendalam tentang fenomena yang sedang dipelajari.
Copyright (c) 2025 Anjas Ramadhani, Nandang Iriadi, Rachmat Hidayat https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) Untuk Prediksi Ketidaklulusan Mahasiswa Berdasar Presensi dan IPK
Copyright (c) 2025 Hidayat Muhammad Nur, Vadlya Maarif, Fabriyan Fandi Dwi Imaniawan, Sardiarinto Sardiarinto, Eko Saputro https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0