Prosiding Seminar Nasional Amikom Surakarta

Peramalan Kasus Tuberkulosis dan Pneumonia di Provinsi Jawa Timur untuk Tahun 2025–2026 Menggunakan Model ARIMA

Rachman Rudiansyah — 2026-01-30

Penelitian ini memprediksi jumlah tahunan kasus tuberkulosis dan pneumonia di Provinsi Jawa Timur untuk 2025 dan 2026 dengan menggunakan model ARIMA yang dibangun dari agregat provinsi periode 2017 hingga 2024. Proses analisis mencakup uji stasioneritas yang membutuhkan differencing orde dua bila diperlukan, identifikasi parameter melalui ACF dan PACF, estimasi parameter, serta pemilihan model berdasarkan AIC dan metrik akurasi peramalan. Model yang terpilih adalah ARIMA(1,0,2) untuk TBC dan ARIMA(2,0,2) untuk pneumonia. Evaluasi model menghasilkan MAPE 17,56 persen untuk TBC dan MAPE 5,86 persen untuk pneumonia sehingga menunjukkan akurasi jangka pendek yang baik. Prediksi poin pneumonia adalah 86.948 kasus pada 2025 dengan interval kepercayaan 95 persen 78.046 hingga 95.849 dan 77.843 kasus pada 2026 dengan interval 68.193 hingga 87.492. Prediksi poin TBC adalah 76.344 kasus pada 2025 dengan interval 95 persen 36.628 hingga 116.060 dan 66.635 kasus pada 2026 dengan interval 10.379 hingga 122.891.

Analisis Kinerja Algoritma Support Vector Machine dengan Pendekatan Oversampling pada Prediksi Kanker Payudara

Ahmad Rifa'i — 2026-01-30

Kanker payudara merupakan salah satu penyebab utama kematian pada perempuan di dunia, dan ketepatan deteksi dini masih menjadi tantangan utama. Ketidakseimbangan jumlah data antara kelas sehat dan positif kanker menurunkan kemampuan model klasifikasi dalam mengenali kasus minoritas. Penelitian ini bertujuan meningkatkan akurasi dan keseimbangan performa model klasifikasi kanker payudara menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan penerapan teknik oversampling. Data yang digunakan merupakan dataset diagnosis kanker payudara dengan proporsi kelas tidak seimbang. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data, penerapan oversampling pada data pelatihan, pelatihan model SVM, serta evaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa oversampling meningkatkan akurasi model dari 95,91% menjadi 98,83%, recall dari 89,06% menjadi 96,88%, dan F1-score dari 94,21% menjadi 98,41%, sedangkan presisi tetap tinggi pada 100%. Temuan ini menegaskan bahwa kombinasi SVM dan oversampling efektif dalam mengatasi ketidakseimbangan data serta meningkatkan kemampuan generalisasi sistem deteksi kanker payudara berbasis pembelajaran mesin.

Perbandingan Random Forest, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, dan Multi-Layer Perceptron untuk Deteksi Postur Duduk Berdasarkan Ekstraksi Pose MediaPipe

Tegar Risky Nugrahanto — 2026-01-30

Postur duduk yang buruk berpotensi menimbulkan gangguan muskuloskeletal, namun deteksi otomatis berbasis citra masih jarang diterapkan pada konteks ergonomi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan membandingkan performa empat algoritma klasifikasi, yaitu Random Forest, K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), dan Multi-Layer Perceptron (MLP) dalam mengidentifikasi postur duduk baik dan buruk. Sebanyak 483 citra diekstraksi menggunakan MediaPipe Pose sehingga menghasilkan 132 fitur landmark untuk setiap sampel, yang kemudian dibagi menjadi data latih, validasi, dan uji (60:20:20). Hasil evaluasi pada test set menunjukkan bahwa Random Forest memberikan performa terbaik dengan akurasi 87,63% dan F1-score 0,8947, diikuti MLP, KNN, dan SVM. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi ekstraksi pose menggunakan MediaPipe dan metode ensemble seperti Random Forest mampu menghasilkan sistem klasifikasi postur duduk yang akurat serta dapat menjadi dasar pengembangan aplikasi monitoring ergonomi berbasis visi komputer.

Analisis Sentimen Ulasan Produk Kuliner Lokal Menggunakan Model BERT: Studi Kasus pada UMKM Pawonkoe

Selena Nurmanina Afandy — 2026-01-30

Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen ulasan pelanggan UMKM Pawonkoe, mengatasi tantangan karakteristik bahasa ulasan yang informal dan perlunya pelabelan data yang konsisten. Dataset penelitian terdiri dari 365 ulasan pelanggan yang dikumpulkan melalui kuesioner, mencakup opini teks terbuka dan penilaian aspek kualitas produk. Data diproses melalui pembersihan teks, normalisasi, dan tokenization. Untuk memastikan konsistensi, diterapkan teknik penyelarasan ulang label secara semi-otomatis dengan pemberian skor sentimen yang stabil. Model IndoBERT Base Uncased kemudian di-fine-tune untuk klasifikasi sentimen tiga kelas (positif, netral, dan negatif). Hasil evaluasi menunjukkan kinerja model yang unggul dengan Akurasi keseluruhan 87%. Kinerja model terbukti kuat pada kelas minoritas Negatif dengan F1-Score 0.83, menegaskan keandalan dalam mendeteksi keluhan kritis. Analisis interpretatif LIME memvalidasi bahwa model memiliki pemahaman kontekstual yang tinggi, mampu membedakan secara linguistik antara kata intensitas (terlalu) dan frasa idiomatis (sudah pas). Secara strategis, analisis WordCloud memberikan rekomendasi terfokus bagi UMKM: prioritas tindakan korektif pada aspek Mutu Produk Inti (terkait Harga, Pedas, dan Renyah), sekaligus mendorong Inovasi Produk (Varian baru) dan peningkatan Market Outreach (Kemasan dan Promosi). Penelitian ini memvalidasi efektivitas fine-tuning IndoBERT sebagai alat analisis sentimen yang akurat dan transparan bagi UMKM untuk mendukung pengambilan keputusan yang berbasis data.

Analisis Pola Penjualan Toko Ritel NisaMart Menggunakan Algoritma K-Means Klasterisasi

Muhamad Hanif — 2026-01-30

Pemanfaatan data transaksi penjualan pada toko ritel dapat memberikan informasi penting untuk memahami pola pembelian konsumen dan mendukung pengambilan keputusan operasional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola penjualan produk pada ritel NisaMart Wonogiri menggunakan algoritma K-Means klasterisasi. Data yang digunakan berasal dari transaksi penjualan tanggal 5 Agustus 2025 dan diproses melalui tahapan pra-pemrosesan, meliputi pembersihan data, normalisasi, serta pengelompokan waktu transaksi. Proses klasterisasi dilakukan menggunakan perangkat lunak WEKA dengan jumlah klaster ditetapkan sebanyak tiga. Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-Means berhasil mengelompokkan produk ke dalam tiga klaster utama, yaitu klaster dengan penjualan tinggi dan harga rendah, klaster dengan penjualan sedang dan harga menengah, serta klaster dengan penjualan rendah dan harga lebih tinggi. Pembagian klaster ini memberikan gambaran yang jelas tentang karakteristik produk berdasarkan tingkat pergerakan penjualannya. Temuan ini dapat dimanfaatkan untuk mengoptimalkan pengelolaan stok, menyusun strategi promosi, serta mengidentifikasi produk dengan tingkat perputaran rendah yang memerlukan perhatian khusus. Secara keseluruhan, algoritma K-Means terbukti efektif dalam mengungkap pola penjualan dan dapat digunakan sebagai alat pendukung pengambilan keputusan pada lingkungan ritel.

Analisis Sentimen Pengguna X Terhadap Distribusi Smart-TV Di Sekolah : Perbandingan Naïve Bayes & K-NN

Salman Ahmed Saladin Ivanza — 2026-01-30

Media sosial merupakan sarana komunikasi yang banyak digunakan di Indonesia, salah satunya X (Twitter). Platform ini memungkinkan pengguna membagikan opini mengenai berbagai topik yang dapat diolah untuk analisis sentimen. Penelitian ini merancang sistem klasifikasi sentimen publik ke dalam kategori positif dan negatif menggunakan metode Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan pembobotan fitur Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Dataset terdiri dari 981 tweet terkait distribusi Smart-TV di sekolah di Indonesia, yang diperoleh pada 1 Mei – 25 Oktober 2025. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi Naïve Bayes sebesar 80.72% dan akurasi K-NN sebesar 82.56%. Naïve Bayes memiliki precision 0.76 dan recall 0.44 pada kelas positif, serta precision 0.83 dan recall 0.95 pada kelas negatif, dengan macro average F1-Score 0.72. K-NN memiliki precision 0.79 dan recall 0.44 pada kelas positif, serta precision 0.83 dan recall 0.96 pada kelas negatif, dengan macro average F1-Score 0.73. Berdasarkan hasil tersebut, K-NN memberikan performa keseluruhan yang lebih baik dibandingkan Naïve Bayes.

Analisis Penerapan Enterprise Resource Planning (ERP) pada Integrasi Data Penjualan dan Keuangan E-Commerce di Natural Digital Printing Wonogiri

Intan Oktaviani — 2026-01-30

Transformasi digital dalam dunia bisnis modern menuntut adanya sistem informasi yang terintegrasi, efisien, dan adaptif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan sistem Enterprise Resource Planning (ERP) dalam mengintegrasikan data penjualan dan keuangan pada platform e-commerce, guna menciptakan arus informasi yang real-time dan akurat di seluruh proses bisnis. Permasalahan yang diangkat berfokus pada ketidakefisienan proses manual, keterlambatan pencatatan transaksi, serta ketidaksesuaian antara data penjualan dan laporan keuangan. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan deskriptif kualitatif dengan model pengembangan sistem berbasis RESTful API yang menghubungkan modul Sales dan Accounting pada ERP dengan sistem e-commerce. Implementasi dilakukan menggunakan sistem Odoo ERP yang diintegrasikan dengan platform e-commerce berbasis WooCommerce.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi ERP–e-commerce mampu menurunkan waktu input data hingga 90%, mengurangi kesalahan pencatatan lebih dari 94%, serta menghasilkan laporan keuangan secara real-time. Integrasi ini juga meningkatkan keakuratan stok barang, efisiensi operasional, dan kecepatan pengambilan keputusan manajerial. Analisis SWOT mengidentifikasi kekuatan utama sistem pada otomatisasi proses dan akurasi data, dengan tantangan utama pada aspek keamanan dan kompetensi sumber daya manusia. Analisis value chain menunjukkan bahwa nilai tambah terbesar terjadi pada aktivitas operasi dan penjualan, yang menjadi inti efisiensi bisnis digital.

Kesimpulan dari penelitian ini menegaskan bahwa integrasi ERP dan e-commerce tidak hanya merupakan penerapan teknologi, tetapi juga strategi bisnis yang berorientasi pada transformasi digital dan penguatan daya saing. Integrasi ini menjadi langkah penting bagi perusahaan untuk mencapai efisiensi menyeluruh, transparansi keuangan, serta fondasi menuju organisasi berbasis data di era ekonomi digital

Pemodelan dan Simulasi Convolutional Neural Network (CNN) untuk Klasifikasi Citra Pakaian

Rycho Febrian Nalendra Putra — 2026-01-30

Penelitian ini bertujuan untuk merancang, mengimplementasikan, dan mengevaluasi model Convolutional Neural Network (CNN) dalam konteks klasifikasi citra pakaian, dengan penekanan utama pada prinsip-prinsip Pemodelan dan Simulasi sistem komputasi. Akurasi dalam klasifikasi citra pakaian menjadi kebutuhan esensial untuk mendukung otomasi dalam sektor e-commerce dan manajemen digital. Model diimplementasikan menggunakan arsitektur Transfer Learning MobileNetV2, yang disempurnakan dengan penambahan layer GlobalAveragePooling2D, Dense Layer, dan Dropout untuk optimalisasi fitur. Dataset yang digunakan mencakup total 2000 citra pakaian yang terdistribusi merata ke dalam 4 kelas kategori pakaian. Setelah prapemrosesan dan augmentasi data, model dilatih selama 250 epoch. Hasil dari proses simulasi menunjukkan kinerja model yang sangat baik, dibuktikan dengan nilai Training Accuracy sebesar 98.05% dan Validation Accuracy yang mencapai 91.75%. Akurasi tinggi ini memvalidasi efisiensi komputasi model yang dibangun dan menegaskan kapabilitas CNN melalui pendekatan Transfer Learning sebagai solusi yang layak untuk klasifikasi visual kompleks.

EVALUASI MODEL WAVENET UNTUK KLASIFIKASI PERINTAH SUARA REAL-TIME PADA KONTROL KARAKTER GAME

Nasyrun Adetiya — 2026-01-30

Sistem kontrol game tradisional memiliki keterbatasan dalam aspek aksesibilitas, terutama bagi pemain dengan keterbatasan motorik. Penelitian ini mengevaluasi performa arsitektur deep learning WaveNet untuk klasifikasi perintah suara real-time dalam game. Model WaveNetClassifier dilatih menggunakan dataset 1.200 sampel perintah suara yang terdiri dari empat kelas arah: "down", "up", "right", dan "left". Untuk meningkatkan generalisasi, data latih diaugmentasi dengan background noise. Model dievaluasi dalam tiga eksperimen terpisah (seed 42, 123, dan 456). Hasil menunjukkan model mencapai rata-rata akurasi 80,7% pada data bersih dan 80,4% pada data bising. Analisis statistik menunjukkan konsistensi tinggi dengan standar deviasi hanya 3,66%. Pengujian latensi menghasilkan rata-rata waktu inferensi 5,2 ms, yang menunjukkan kelayakan untuk aplikasi real-time. Penurunan performa spesifik teridentifikasi pada klasifikasi perintah "Left" (Recall 51,9%) yang disebabkan oleh karakteristik fonetik. Penelitian selanjutnya disarankan untuk memperluas dataset dan menerapkan teknik augmentasi tingkat lanjut.

Peramalan Penjualan Kartu Provider Menggunakan Arsitektur Seq2Seq LSTM

Muhammad Rusydi Athaillah Akbar — 2026-01-30

Penelitian ini mengusulkan model peramalan penjualan produk kartu layanan internet menggunakan arsitektur Sequence-to-Sequence Long Short-Term Memory (Seq2Seq LSTM) yang dilengkapi dengan attention mechanism. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 144 data penjualan bulanan dengan rentang waktu dari Januari 2013 hingga Desember 2024. Tahapan meliputi pemrosesan data, normalisasi, serta pembagian data menjadi data latih, validasi, dan uji. Model dilatih menggunakan optimizer AdamW dan dievaluasi menggunakan metrik RMSE, MAE, dan MAPE. Hasil menunjukkan bahwa model memperoleh nilai RMSE sebesar 47.65, MAE sebesar 37.72, dan MAPE sebesar 8.79%, yang menandakan performa prediksi yang akurat dan stabil. Hasil peramalan tiga bulan ke depan menunjukkan tren peningkatan penjualan, mengindikasikan kemampuan model dalam menangkap pola pasar secara realistis. Temuan ini memberikan dampak bagi industri telekomunikasi, khususnya dalam mendukung pengambilan keputusan strategis terkait perencanaan kapasitas jaringan, penentuan target penjualan, dan pengelolaan kampanye pemasaran

Analisis Model Segmentasi Data Kepuasan Pelayanan BKKBN dengan Pendekatan Hybrid PCA dan K-Means untuk Optimalisasi Customer Experience Management

I Nyoman Kresna Wira Yudha — 2026-01-30

Penelitian ini mengembangkan model segmentasi kepuasan pelayanan publik pada BKKBN Jawa Timur menggunakan pendekatan hybrid PCA dan K-Means Clustering untuk optimalisasi Customer Experience Management (CEM). Data 13 indikator kualitas pelayanan menunjukkan kepuasan baik secara agregat (mean 3,72–3,84; median 4,0) dengan 75% responden memberikan penilaian ≥4. Namun, standar deviasi 1,27–1,32 mengindikasikan variabilitas yang memerlukan analisis segmentasi. Uji kelayakan menghasilkan KMO 0,969 dan Bartlett's Test signifikan (p<0,01), yang menandakan data layak untuk analisis faktor. Dengan menggunakan PCA untuk mereduksi dimensi dan mengidentifikasi komponen utama yang menjelaskan 80% variasi total. K-Means menghasilkan delapan klaster optimal (Silhouette 0,532; Davies-Bouldin 1,59; Calinski-Harabasz 370,60). Namun, analisis segmentasi mengungkap adanya heterogenitas yang signifikan dalam pola kepuasan masyarakat, yaitu sebesar 29,4% sangat puas (mean 5,0), 24,0% puas (mean 3,95), 22,6% cukup puas (mean 3,04–3,06), dan 24,0% kurang puas hingga tidak puas (mean 1,88–2,93). Meskipun 53,4% responden puas hingga sangat puas, 46,6% memerlukan perbaikan layanan bervariasi sesuai karakteristik segmen. Hasil penelitian menegaskan perlunya strategi tersegmentasi sebagai peningkatan efisiensi untuk kelompok cukup puas, responsivitas untuk kelompok kurang puas, dan transparansi untuk kelompok tidak puas. Pendekatan hybrid PCA–K-Means efektif mengungkap pola heterogenitas tersembunyi di balik angka rata-rata dan menjadi dasar kebijakan berbasis segmentasi dalam peningkatan kualitas pelayanan publik.

Evaluasi Performa Model Transfer Learning EfficientNet Untuk Mendeteksi Penggunaan Masker Wajah Dengan Dataset Multi Kelas

Galang Adenata — 2026-01-30

Industri Batik merupakan sektor produksi besar di Indonesia, Namun proses pembuatannya, terutama pada pewarnaan batik, menghasilkan asap dan bahan kimia yang berdampak buruk bagi pernafasan dan kesehatan tubuh. Penggunaan Masker merupakan langkah penting untuk melindungi pekerja dari paparan polusi udara di lingkungan produksi batik. Namun Banyak orang yang Tidak Mematuhi Protokol Kesehatan tersebut. Penggunan Alat Pelindung Diri (APD) untuk melindungi kesehatan tubuh, Terutama pada penggunaan masker yang salah dan tidak tepat. Oleh karena itu, Penggunaan Alat deteksi masker wajah berbasis Deep Learning diperlukan untuk memantau kepatuhan penggunaan masker pada Industri Batik, dengan menggunakan Model EfficientNet, menggunakan Perbandingan Arsitek B0 dan B4. Hasil Penelitian Model EfficientNet-B4 Epoch 50 mempunyai Hasil Terbaik yaitu Train Acc (0.9249), Accuracy (0.9523), Train Loss (0.2193), Loss (0.1595), Precision (0.9515), Recall (0.9498), F1 Score (0.9505). Penelitian ini bertujuan untuk Mengevaluasi model Transfer Learning EffienctNet dalam deteksi penggunaan masker wajah dengan baik, benar dan akurat.

Analisis Pendekatan Preprocessing Data pada Deteksi Stenosis Berdasarkan Citra X-Ray Coronary Angiography Menggunakan Faster R-CNN

Melya Vebryanti — 2026-01-30

Coronary Artery Disease (CAD) adalah salah satu bentuk dari penyakit kardiovaskuler yang menjadi penyebab utama kematian di dunia. CAD terjadi akibat penumpukan plak yang sebagian besar tersusun atas kolesterol dan sisa metabolisme sel pada dinding arteri. Penumpukan ini menyebabkan stenosis, yaitu penyempitan abnormal pada arteri koroner yang menghambat aliran darah. Salah satu metode pemeriksaan yang dianggap gold standard untuk melihat adanya stenosis yaitu X-ray coronary angiography. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh tahapan preprocessing terhadap performa model Faster R-CNN dalam mendeteksi stenosis pada citra X-ray coronary angiography. Dua skenario pelatihan dilakukan, yaitu model tanpa preprocessing dan model dengan tahapan preprocessing yang meliputi penghapusan black border, denoising, serta peningkatan kontras menggunakan CLAHE. Dataset dibagi dengan rasio 80:20 untuk data pelatihan dan pengujian, dan model dilatih selama 10 epoch menggunakan backbone ResNet-50 FPN. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model dengan preprocessing memberikan performa yang lebih baik dibandingkan model tanpa preprocessing dengan nilai precision 0,8050, recall 0,9718, F1-Score 0,8805, dan Mean IoU 0,7596.

Prediksi Risiko Kesehatan Mental Berdasarkan Pola Penggunaan Perangkat Digital Menggunakan Algoritma Logistic Regression

Aprilisa Arum Sari — 2026-01-30

Penggunaan perangkat digital yang semakin intens dalam kehidupan sehari-hari berpotensi mempengaruhi kondisi kesehatan mental individu. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi risiko kesehatan mental berdasarkan pola penggunaan perangkat digital menggunakan metode Logistic Regression. Dataset yang digunakan mencakup variabel perilaku digital, seperti durasi penggunaan perangkat per hari, jumlah notifikasi, dan frekuensi membuka kunci ponsel, serta variabel psikologis seperti tingkat stres, kecemasan, dan depresi. Proses penelitian mengikuti tahapan CRISP-DM, mulai dari pemahaman masalah hingga evaluasi model. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa Logistic Regression memiliki performa yang baik dengan akurasi 86%, precision 0.83, recall 0.81, F1-Score 0.82, dan ROC-AUC sebesar 0.89. Variabel psikologis dan perilaku digital terbukti berpengaruh signifikan terhadap kategori risiko kesehatan mental. algoritma Logistic Regression memiliki potensi besar untuk digunakan dalam sistem deteksi dini kesehatan mental. Model prediksi berbasis pembelajaran mesin ini dapat menjadi alat pendukung dalam pengambilan keputusan yang lebih efektif terkait pencegahan dan penanganan risiko kesehatan mental di era digital.

Analisis Komparatif Kinerja Arsitektur SSD-VGG16, SSD-ResNet18, dan SSD-MobileNetV2 untuk Deteksi Penyakit Brownspot Padi

Muammar Khadafi — 2026-01-30

Deteksi dini penyakit daun padi, khususnya brown spot, sangat krusial untuk mencegah kerugian panen, namun inspeksi manual sering kali subjektif dan tidak efisien. Meskipun deep learning menjanjikan solusi, studi yang ada sering kali hanya berfokus pada akurasi tanpa membahas secara mendalam kompromi (trade-off) antara ukuran model dan kecepatan inferensi untuk berbagai skenario penerapan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan tiga backbone VGG16, ResNet18, dan MobileNetV2 dalam kerangka kerja Single Shot Detector (SSD) guna menentukan arsitektur optimal sesuai batasan sumber daya. Kami menggunakan 1.000 citra beranotasi yang telah diaugmentasi dan melatih model menggunakan arsitektur SSD300 pada lingkungan GPU standar. Hasil penelitian menunjukkan trade-off yang jelas: SSD-VGG16 mencapai akurasi tertinggi (mAP 0,825) namun paling lambat (11,53 FPS), sementara SSD-MobileNetV2 adalah yang paling efisien (29,42 FPS) dan ringan (43,73 MB) sehingga cocok untuk perangkat real-time, meskipun dengan akurasi lebih rendah (mAP 0,707). SSD-ResNet18 menawarkan keseimbangan di antara keduanya (Hasil). Temuan ini memberikan panduan empiris dalam pemilihan model deteksi objek berdasarkan prioritas antara presisi tinggi atau kapabilitas real-time dalam aplikasi pertanian.

Prediksi Risiko Krisis Pangan di Nusa Tenggara Timur Menggunakan XGBoost

Desi Tristianti — 2026-01-30

Krisis pangan merupakan salah satu isu strategis yang berdampak langsung terhadap stabilitas sosial, ekonomi, dan kesehatan masyarakat, terutama di wilayah dengan tingkat kerentanan tinggi seperti Nusa Tenggara Timur (NTT). Kondisi geografis yang kering, tingginya angka kemiskinan, serta variabilitas iklim menjadikan wilayah ini rentan terhadap gangguan ketersediaan dan akses pangan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi risiko krisis pangan di NTT menggunakan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost) dengan memanfaatkan data iklim dan sosial-ekonomi dari periode 2020 hingga 2024. Variabel yang digunakan mencakup curah hujan, suhu udara, suhu permukaan tanah, indeks vegetasi (NDVI), kelembapan tanah, jumlah hari hujan, harga beras, serta informasi spasial seperti kabupaten/kota dan bulan pengamatan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model XGBoost mampu menghasilkan akurasi 93.75% dengan performa terbaik pada kelas Aman dan Darurat. Temuan ini menunjukkan bahwa XGBoost efektif digunakan sebagai alat prediksi dini untuk memetakan kerawanan pangan di NTT.

Analisis Hubungan Harga Produk dan Volume Penjualan pada E-Commerce menggunakan Regresi Linear

ratna puspita — 2026-01-30

Perkembangan bisnis online menimbulkan tantangan bagi pelaku e-commerce dalam memahami hubungan antara harga produk dan jumlah produk terjual, yang berdampak langsung pada strategi pemasaran serta prediksi tren belanja konsumen. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh harga terhadap volume penjualan dan membangun model prediksi untuk mengidentifikasi pola belanja konsumen. Metode yang digunakan meliputi analisis statistik deskriptif untuk melihat pola data penjualan online, serta regresi linier untuk mengukur hubungan antara harga produk dan jumlah produk terjual. Hasil penelitian menunjukkan adanya variasi penjualan yang signifikan. Analisis visual mengungkapkan bahwa produk dengan harga rendah cenderung memiliki penjualan yang lebih tinggi, sedangkan peningkatan harga berkorelasi dengan penurunan volume penjualan. Model prediksi berbasis regresi linier menunjukkan performa yang baik dengan nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 383,45, yang mengindikasikan tingkat kesalahan prediksi yang relatif rendah sehingga model dapat diandalkan untuk mengestimasi jumlah produk terjual berdasarkan harga. Temuan ini memberikan implikasi praktis bagi pelaku e-commerce, terutama dalam perencanaan harga, strategi promosi, dan pengelolaan persediaan untuk meningkatkan daya saing dan profitabilitas.

Embedded Software sebagai Fondasi Smart City: Analisis Kesiapan dan Arah Strategi Pemerintahan Digital di Indonesia

Fajar Suryani — 2026-01-30

This study systematically reviews the role of embedded software as a fundamental component in the development of smart cities in Indonesia. The review aims to bridge the gap in understanding the technological, organizational, and policy factors that shape national digital governance readiness. By analyzing 50 empirical and conceptual studies using qualitative, quantitative, and mixed-method approaches, this paper highlights the significance of embedded software integration, digital readiness models, and multi-stakeholder collaboration in building effective smart city ecosystems. The findings reveal that embedded software serves as a key enabler of digital governance through real-time data management, public service automation, and enhanced operational efficiency. However, infrastructure limitations, cybersecurity issues, and low digital literacy continue to hinder its effectiveness. Organizational readiness largely depends on human resource capacity and the adaptability of policies to local contexts. Collaborative governance models strengthen multi-sector synergy but face operational challenges due to bureaucratic fragmentation and limited local implementation. Overall, this study underscores the need for an adaptive and integrated strategy that aligns technology, human factors, and policy to advance Indonesia’s inclusive and sustainable digital governance transformation.

Perancangan Ui/Ux Web Edu-Entertainment untuk Anak-Anak Menggunakan User Centered Design

Arum Vilia Putri — 2026-01-30

Perkembangan teknologi digital telah memberikan peluang yang luas untuk menciptakan media pembelajaran yang menarik dan interaktif untuk anak-anak. Penelitian ini bertujuan untuk merancang UI/UX web edu-entertainment yang aman, menarik, dan sesuai bagi anak-anak menggunakan pendekatan User Centered Design (UCD). Latar belakang penelitian ini berfokus pada kebutuhan platform digital yang ramah anak serta memberikan pengalaman belajar yang menyenangkan tanpa mengabaikan aspek keamanan dan kemudahan penggunaan. Proses perancangan dilakukan melalui tahapan UCD, meliputi identifikasi kebutuhan pengguna, pembuatan prototype, serta pengujian usability untuk memastikan desain sesuai dengan karakteristik anak usia 4–12 tahun. Hasil usability testing menunjukkan bahwa 92% tugas dapat diselesaikan pengguna dengan efisien, yang menandakan antarmuka mudah digunakan dan memiliki tingkat pemahaman yang baik. Web yang dikembangkan memiliki fitur penyaringan konten berdasarkan usia, navigasi sederhana, serta tampilan visual yang ramah anak. Keterbatasan penelitian ini terletak pada jumlah responden yang masih terbatas serta belum dilakukannya pengujian pada berbagai perangkat dan ukuran layar. Penelitian selanjutnya direkomendasikan untuk memperluas jumlah partisipan, menambahkan fitur learning progress tracking, serta melakukan optimalisasi desain agar lebih responsif.

Kata Kunci: UI/UX, Edu-Entertainment, User Centered Design, Usability Testing, Anak-anak.

Analisis Vulnerability Scanning pada Alat Pemindaian Kerentanan Web: Studi Kasus Pemanfaatan Probely dalam Aplikasi Web

Ridwan Dwi Irawan — 2026-01-30

Vulnerability Scanning adalah proses mengidentifikasi potensi kerentanan pada aplikasi/jaringan menggunakan alat pemindai otomatis. Pada penelitian ini digunakan Probely untuk melakukan risk assessment sehingga pengembang dapat mengetahui celah keamanan sejak dini dan menyiapkan langkah pencegahan. Hasil pemindaian pada website SMK Negeri 1 Nglipar menemukan 7 temuan kerentanan seluruhnya pada kategori low risk, yaitu pada cipher suites, referrer policy, missing content security policy header, missing clickjacking protection, HSTS header not enforced, dan deprecated TLS protocol. Meskipun berisiko rendah, temuan tersebut tetap perlu ditindaklanjuti sesuai rekomendasi Probely agar keamanan web meningkat dan dapat menjadi dasar penyusunan strategi keamanan informasi yang lebih kuat ke depan.

Strategi Pengembangan Konten Multimedia Kreatif untuk Branding Kampus Berdampak

Nibras Faiq Muhammad — 2026-01-30

Transformasi digital telah mengubah cara perguruan tinggi membangun citra dan reputasi publik. Branding kampus kini tidak hanya bergantung pada prestasi akademik, tetapi juga pada strategi komunikasi digital yang efektif melalui konten multimedia kreatif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis strategi pengembangan konten multimedia dalam memperkuat branding kampus yang berdampak. Metode penelitian menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif melalui studi literatur, observasi media sosial kampus, dan analisis konten digital dari beberapa perguruan tinggi di Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kolaborasi antara tim humas, dosen, dan mahasiswa dalam produksi konten visual berbasis storytelling mampu meningkatkan keterlibatan publik dan memperkuat citra positif institusi. Penggunaan teknologi berbasis kecerdasan buatan (AI) seperti content generator dan design assistant juga meningkatkan efisiensi serta konsistensi pesan branding. Penelitian ini merekomendasikan strategi berbasis partisipatif dan data-driven sebagai fondasi branding kampus yang berkelanjutan di era digital.

Perancangan dan Implementasi Sistem Keuangan Berbasis Blockchain Menggunakan Python dan MySQL

Adam Pradipta Yogaswara — 2026-01-30

Di era disrupsi digital, sektor keuangan menuntut transparansi dan akuntabilitas data yang tinggi. Namun sistem akuntansi masih rentan terhadap resiko manipulasi data dikarenakan masih banyak sistem akuntansi yang terpusat. Hasil survei terhadap mahasiswa akuntansi menunjukkan kontradiksi, yang mana tingkat optimisme terhadap blockchain tinggi (78,26%) dibandingkan dengan tingkat pemahaman fundamental (60,87% hanya ‘cukup tahu’). Maka dari itu penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem keuangan berbasis blockchain untuk memastikan keamanan data. Dengan metode waterfall dapat membantu mengembangkan sistem dengan arsitektur simple REST API menggunakan VueJS sebagai frontend, python (Flask) sebagai backend, dan MySQL sebagai basis data. Hasil implementasi dan pengujian blackbox menyatakan bahwa sistem telah berjalan dengan optimal sehingga kebutuhan fungsional telah terpenuhi dengan tingkat validasi 100%. Kebutuhan non fungsional (auditable dan keamanan) telah terpenuhi, yang mana integritas data dijamin melalui blockchain log SHA256, sementara autentikasi transaksi dijamin melalui verifikasi signature ECDSA.

Desain UI/UX Aplikasi Mobile Penjualan Batik Ningrat Style dengan Metode Prototype

Liling Daru Suryawati — 2026-01-30

Perkembangan teknologi digital telah berdampak signifikan terhadap cara bisnis beroperasi dan strategi pemasaran di berbagai bidang, termasuk dalam industri kreatif batik. Batik, sebagai bagian dari warisan budaya Indonesia, harus beradaptasi dengan kemajuan teknologi melalui platform penjualan yang berbasis aplikasi seluler. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang antarmuka pengguna serta pengalaman pengguna (UI/UX) pada aplikasi penjualan Batik Ningrat Style dengan memanfaatkan metode Prototype. Metode ini dipilih karena dapat menggambarkan visualisasi awal sistem dan mendapatkan masukan dari pengguna sebelum pengembangan sistem dilakukan secara penuh. Temuan penelitian menunjukkan bahwa desain antarmuka aplikasi dengan nuansa tradisional etnik batik mampu meningkatkan kenyamanan bagi pengguna serta memperkuat wajah budaya lokal. Proses prototyping menghasilkan tujuh halaman utama: beranda, login, pendaftaran, menu utama, produk, keranjang, dan pesanan selesai, yang semuanya telah diuji melalui pengujian kegunaan dan mencapai tingkat kepuasan pengguna rata-rata sebesar 4,3 dari 5.

Kata kunci: UI/UX, Batik Ningrat Style, Aplikasi Seluler, Prototype

Pemodelan Turnover Karyawan PT. Garuda Abdi Satyatama Menggunakan Feature Importance Melalui Logistic Regression pada Sektor Jasa Keamanan dan Operasional

Diajeng Sekar Prameswari — 2026-01-30

Turnover karyawan menjadi tantangan bagi banyak perusahaan, termasuk di Indonesia yang mencatat rata-rata 41% pada tahun 2023 dan berdampak pada efektivitas operasional. Penelitian ini bertujuan memprediksi turnover karyawan menggunakan Logistic Regression berdasarkan 345 data karyawan dengan 24 variabel melalui tahapan pra – pemrosesan data, pembagian data, pemodelan, evaluasi, dan analisis feature importance. Performa terbaik diperoleh pada pembagian data training 85% dan testing 15%, dengan akurasi 90,38%, precision 91,67%, recall 73,33%, dan F1-score 81,48%. Confusion matrix menunjukkan 36 prediksi benar untuk kelas bertahan dan 11 untuk kelas keluar, dengan total 5 kesalahan klasifikasi. Analisis koefisien regresi menunjukkan bahwa tahun bergabung (–3,48), lama bekerja (–2,84), jabatan (–0,99), dan usia (–0,54) menurunkan kemungkinan turnover, sedangkan variabel pengganti (0,94), tunjangan (0,92), dan status teguran (0,75) meningkatkan peluang keluarnya karyawan. Visualisasi terlihat bahwa karyawan masa kerja yang lebih singkat lebih rentan keluar. Logistic Regression terbukti efektif untuk prediksi dan informasi feature importance yang mendukung strategi retensi di sektor jasa keamanan dan operasional.

Perancangan Sistem Aplikasi Al-Qur’an Mushaf Gontor Juz 1 Berbasis Mobile

M. Ainul Qolbi Al-Hebroni — 2026-01-30

Pondok Modern Darussalam Gontor memiliki aset spiritual bernilai tinggi berupa Mushaf Gontor yang ditulis dengan gaya Khat Naskhi khas karya Al-Ustadz M. Nur, Lc. Namun, keberadaan mushaf ini yang hanya tersedia dalam format cetak menimbulkan kendala preservasi akibat risiko kerusakan fisik serta keterbatasan aksesibilitas bagi santri dan masyarakat luas. Penelitian ini bertujuan untuk merancang bangun sistem aplikasi mobile Mushaf Gontor Juz 1 berbasis Android yang mampu beroperasi sepenuhnya secara mandiri (offline). Metode pengembangan sistem menggunakan model Waterfall yang mencakup tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, serta operasi dan pemeliharaan. Sistem dibangun menggunakan bahasa pemrograman Kotlin dengan arsitektur Embedded Assets, di mana file PDF berbasis vektor dan basis data teks JSON ditanamkan langsung ke dalam aplikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi berukuran 228 MB ini mampu merender tampilan mushaf dengan kualitas tajam tanpa pecah saat diperbesar (zoom) dan fitur pencarian ayat berjalan instan tanpa memerlukan koneksi internet. Pengujian Black Box pada berbagai spesifikasi perangkat mengonfirmasi bahwa sistem berjalan stabil. Aplikasi ini dipersiapkan untuk didistribusikan melalui Google Play Store guna menjamin kemudahan akses publik.

Sistem Informasi Hybrid Terintegrasi: Pos Ritel dan Manajemen Pesanan Kustom Darussalam Press

A. Irhan Fauzi — 2026-01-30

Penelitian ini bertujuan mengatasi kesenjangan fungsionalitas yang signifikan pada perangkat lunak Point of Sale (POS) komersial (Aronium) yang digunakan oleh Darussalam Press. Sistem lama tersebut hanya mampu menangani penjualan ritel umum, namun gagal total mengakomodasi tiga aspek krusial: manajemen pesanan jilid kustom multi-tahap, logika penetapan harga dinamis, dan sistem manajemen piutang (Bon) terintegrasi. Keterbatasan ini memaksa pencatatan ganda dan pelacakan semi-manual, meningkatkan risiko kesalahan data. Untuk menjembatani kesenjangan ini, kami merancang dan mengimplementasikan Sistem Informasi custom-made menggunakan metodologi Waterfall sebagai aplikasi hybrid (desktop-web) menggunakan PHP, MariaDB, dan Electron.js. Arsitektur hybrid ini dipilih secara strategis untuk memungkinkan interaksi langsung dengan printer thermal guna efisiensi kasir, suatu fungsionalitas yang sulit dicapai oleh aplikasi web murni. Sistem yang kami kembangkan berhasil mengintegrasikan dua alur kerja utama transaksi POS ritel dan manajemen pesanan jilid kedalam satu platform kohesif, termasuk pelacakan status pesanan (Menunggu hingga Siap Diambil) dan implementasi RBAC 5 Level. Hasil pengujian Black Box dan User Acceptance Test (UAT) mengkonfirmasi bahwa seluruh fungsionalitas kritis berjalan Berhasil sesuai hasil verifikasi dan diterima penuh oleh pengguna akhir, membuktikan efektivitasnya dalam meningkatkan efisiensi operasional dan memperkuat pengendalian internal perusahaan.

Pengembangan Website Music Merch Fest dengan Metode Prototype

Khoirunnisa — 2026-01-30

Penelitian ini bertujuan mengembangkan Website Music Merch Fest sebagai platform digital untuk promosi dan penjualan merchandise resmi dari berbagai festival musik. Sistem ini dirancang agar penggemar dapat memperoleh informasi acara serta melakukan pembelian produk secara daring dengan mudah, aman, dan efisien. Secara kualitatif, penelitian ini menggali kebutuhan pengguna melalui wawancara dan observasi terhadap penggemar musik, penyelenggara festival, dan penjual merchandise untuk memahami preferensi mereka terkait tampilan, navigasi, dan kejelasan informasi produk. Analisis menunjukkan bahwa pengguna membutuhkan antarmuka yang sederhana, katalog yang informatif, serta alur pemesanan yang cepat dipahami. Metode Prototype digunakan karena memungkinkan proses iteratif antara pengembang dan pengguna melalui tahap analisis kebutuhan, perancangan antarmuka, pembangunan prototipe, pengujian, dan evaluasi. Hasil penelitian membuktikan bahwa metode ini mempercepat validasi desain, meningkatkan kesesuaian fungsi dengan kebutuhan pengguna, dan menghasilkan sistem yang bekerja tanpa kesalahan logika.

Pengembangan Media Pembelajaran Interaktif Berbasis Boardgame Kartu Rempah Siswa Kelas V SD Negeri 02 Macanan

Muhammad Rizqi Ramadhan — 2026-01-30

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media pembelajaran interaktif berupa boardgame "Kartu Rempah Nusantara" guna meningkatkan fokus dan daya ingat siswa kelas V SDN 02 Macanan. Metode pengembangan ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation) digunakan dalam penelitian ini. Permainan dirancang untuk mengenalkan berbagai rempah-rempah Indonesia sambil melatih kemampuan fokus visual dan konsentrasi siswa, mirip dengan konsep Spider Solitaire namun dengan muatan edukatif. Penelitian melibatkan 17 siswa kelas V sebagai responden. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner, wawancara, dan observasi langsung selama pengujian permainan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa boardgame mendapat respon positif dari siswa dengan skor rata-rata keseluruhan 4,1 dari 5,0. Skor tertinggi dicapai pada aspek "Rule of the Game" (4,6), diikuti "Desain dan Peralatan permainan" (4,6). Meskipun terdapat kendala dalam perhatian siswa dan retensi informasi, permainan berhasil menciptakan lingkungan belajar yang menarik dan edukatif. Boardgame ini terbukti menjadi alternatif media pembelajaran yang efektif untuk meningkatkan motivasi belajar siswa sekaligus melestarikan pengetahuan budaya Indonesia tentang rempah-rempah

Multimedia Pembelajaran Multimedia Interaktif II Dengan 2D Hybrid Animation

Yasermi Syahrul — 2026-01-30

Efektivitas dalam kegiatan belajar mengajar memerlukan suatu inovasi, khususnya pada bidang teknologi pembelajaran dilihat dari perkembangan teknologi dewasa ini. Penelitian ini bertujuan untuk merancang multimedia pembelajaran interaktif pada mata kuliah Multimedia Interaktif II menggunakan 2D Hybrid Animation sebagai media yang menarik, interaktif, dan mudah dipahami bagi mahasiswa Desain Komunikasi Visual UPI “YPTK” Padang agar lebih memahami tentang pembuatan media pembelajaran interaktif. Metode yang digunakan yaitu MDLC (Multimedia Development Life Cycle) yang meliputi enam tahapan diantaranya concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Multimedia pembelajaran menampilkan materi pembelajaran dalam bentuk teks, gambar, audio, video, dan animasi interaktif sehingga mampu menarik minat belajar. Tahap pengujian melalui Blackbox testing hasil pengujian menunjukkan bahwa media pebelajaran berjalan dengan baik fungsi semua fitur berjalan sesuai harapan, termasuk navigasi, animasi, audio, dan kuis.

Perancangan Sistem Informasi Manajemen Karang Taruna Berbasis Website Menggunakan Metode Prototype untuk Digitalisasi Organisasi

Luky Susanto — 2026-01-30

Pengelolaan administrasi Karang Taruna yang masih dilakukan secara manual sering kali menyebabkan kendala akses informasi, risiko kehilangan data, dan kurangnya transparansi. Penelitian ini bertujuan merancang Sistem Informasi Manajemen berbasis website untuk mendigitalisasi pengelolaan jadwal kegiatan, data anggota, dan keuangan organisasi guna mengatasi permasalahan tersebut. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model pengembangan Prototype. Sistem dibangun menggunakan framework Laravel dan admin panel Filament, serta dikembangkan melalui tahapan pengumpulan kebutuhan, pembuatan prototype awal, evaluasi internal, dan penyempurnaan. Pengujian fungsionalitas dilakukan menggunakan metode Black Box Testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil dikembangkan dengan fitur utama meliputi dashboard analitik dengan grafik interaktif, manajemen agenda, data anggota, dan pencatatan keuangan. Pengujian membuktikan seluruh fitur berfungsi sesuai rancangan, di mana fitur unggah bukti transaksi secara spesifik berhasil mengatasi masalah dokumentasi manual. Disimpulkan bahwa implementasi sistem ini efektif meningkatkan efisiensi administrasi, memungkinkan pemantauan keuangan secara real-time, serta menjamin transparansi dan akuntabilitas data organisasi.

Attention U-Net untuk Segmentasi Perdarahan Otak Multi-Kelas pada Dataset CT Kepala

Afu Ichsan Pradana — 2026-01-30

Perdarahan otak merupakan kondisi yang mengancam jiwa dan memerlukan penilaian lokasi serta volume hematoma pada citra CT kepala secara cepat dan akurat. Delineasi manual oleh radiolog memerlukan waktu dan berpotensi menimbulkan variasi antar pengamat, sehingga dibutuhkan metode segmentasi otomatis. Penelitian ini mengkaji pemanfaatan model Attention U-Net untuk segmentasi otomatis perdarahan otak pada citra CT. Dataset diperoleh dari Roboflow dalam format segmentasi COCO, kemudian dikonversi menjadi mask biner piksel demi piksel dan dibagi menjadi data latih, validasi, dan uji. Tahap praproses meliputi resize, normalisasi, serta augmentasi untuk meningkatkan kemampuan generalisasi model. Attention U-Net dilatih menggunakan optimizer Adam dengan learning rate 1×10⁻⁴ selama 20 epoch, dengan fungsi loss gabungan Binary Cross Entropy dan Dice loss. Evaluasi kuantitatif pada data uji menghasilkan nilai test loss 0,1935 dan dice coefficient 0,6696. Hasil ini menunjukkan bahwa Attention U-Net merupakan pendekatan yang optimal untuk membantu penilaian perdarahan otak dan masih dapat ditingkatkan dengan dataset yang lebih besar dan beragam.

Perancangan Prototipe UI/UX Aplikasi AirPulse untuk Deteksi Kualitas Udara

Natasha Zulatifa — 2026-01-30

Penelitian ini membahas perancangan prototipe UI/UX aplikasi AirPulse yang berfungsi sebagai alat deteksi kualitas udara berbasis Air Quality Index (AQI). Pengembangan prototipe mengikuti pendekatan User-Centered Design (UCD), meliputi tahapan analisis pengguna, penyusunan user flow, perancangan wireframe, dan pembuatan prototipe high-fidelity. Prototipe diuji menggunakan System Usability Scale (SUS) yang melibatkan 10 responden. Hasil evaluasi menunjukkan skor SUS sebesar 72,5, yang berada pada kategori “Good”. Temuan ini mengindikasikan bahwa AirPulse memiliki tingkat kegunaan yang baik dan dapat dipahami dengan mudah oleh pengguna. Aplikasi memberikan pengalaman penggunaan yang cukup intuitif, meskipun beberapa penyesuaian visual masih diperlukan. Secara keseluruhan, AirPulse dinilai layak untuk dikembangkan lebih lanjut sebagai aplikasi pemantauan kualitas udara yang informatif dan mudah diakses

Prediksi Hasil Panen untuk Pertanian Menggunakan Model Regresi Machine Learning

arig kusuma jati — 2026-01-30

Produktivitas pertanian dipengaruhi oleh variabel iklim, kondisi agronomi, serta penggunaan input budidaya, sehingga akurasi prediksi hasil panen menjadi tantangan penting dalam penerapan pertanian presisi. Meskipun berbagai studi sebelumnya telah menerapkan model machine learning untuk estimasi hasil panen, sebagian besar penelitian belum membandingkan performa beberapa algoritma regresi sekaligus pada dataset multinegara dengan keragaman komoditas dan kondisi lingkungan yang tinggi. Kesenjangan ini menunjukkan perlunya analisis komprehensif untuk mengidentifikasi model yang paling stabil dan akurat dalam memprediksi hasil panen. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan kinerja tiga model regresi machine learning—Decision Tree Regressor, Random Forest Regressor, dan Gradient Boosting Regressor—dalam memprediksi hasil panen berdasarkan variabel area, jenis tanaman, curah hujan, temperatur, dan penggunaan pestisida. Metode penelitian meliputi preprocessing data (penghapusan kolom tidak relevan, encoding kategorikal, standarisasi fitur numerik), deteksi dan penghapusan outlier menggunakan Z-Score, pembagian data latih-uji 80:20, serta optimasi hyperparameter menggunakan GridSearchCV dengan k-fold cross-validation. Dataset yang digunakan merupakan data historis yield agrikultur global dengan berbagai variasi iklim, komoditas, dan wilayah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest Regressor menghasilkan performa terbaik dengan nilai MAE sebesar 3053,90 dan R² sebesar 0,9860 setelah penerapan One-Hot Encoding, penghapusan outlier, dan tuning hyperparameter. Temuan ini menunjukkan bahwa model ensemble berbasis pohon memberikan stabilitas prediksi yang lebih tinggi dibandingkan model tunggal maupun boosting. Penelitian ini memberikan kontribusi berupa identifikasi model paling efektif untuk prediksi hasil panen pada skala wilayah luas serta menunjukkan potensi penerapan machine learning dalam mendukung pengambilan keputusan pada pertanian presisi.

Perancangan Antarmuka Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis Web Menggunakan Metode User-Centered Design (UCD): Studi Kasus Perpustakaan Surakarta

Fauzan Indra Kusuma — 2026-01-30

Perancangan antarmuka sistem informasi perpustakaan diperlukan untuk meningkatkan efektivitas admin dalam mengelola koleksi dan layanan. Penelitian ini menerapkan metode User-Centered Design (UCD) dengan melibatkan admin Perpustakaan Surakarta sebagai pengguna utama. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi dan wawancara mendalam pada 5 November 2025 dengan dua admin perpustakaan, yaitu Bapak Arif Handoko, untuk mengidentifikasi kelemahan antarmuka sistem lama. Hasil menunjukkan adanya masalah pada navigasi, struktur tabel, dan panjang form input yang menghambat efektivitas kerja. Penelitian melalui tahapan UCD—identifikasi kebutuhan, penyusunan wireframe, pembuatan prototipe high-fidelity, evaluasi pengguna, dan iterasi—menghasilkan desain antarmuka baru yang lebih ringkas, konsisten, serta memiliki pagination untuk mengatasi data besar. Evaluasi menunjukkan peningkatan kemudahan penggunaan dan pengurangan kesalahan input.
Kata Kunci: antarmuka, perpustakaan, UCD, prototipe, desain pengguna

Kata Kunci: Antarmuka, desain, UCD, prototipe, sistem informasi perpustakaan

Implementasi Sensor Ultrasonik Berbasis IoT untuk Monitoring Ketinggian Air Menggunakan Firebase dan ThingSpeak

Holly Patrycia — 2026-01-30

Sistem peringatan dini banjir merupakan alat mitigasi yang sangat penting, terutama bagi masyarakat yang tinggal di dekat aliran sungai. Penelitian ini merancang sebuah sistem monitoring ketinggian air berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan sensor ultrasonik HC-SR04 dan mikrokontroler NodeMCU ESP826. Sistem ini bertujuan untuk mengukur dan memantau ketinggian air secara real-time serta memberikan peringatan dini. Data yang terkumpul secara otomatis disimpan dalam Firebase Realtime Database untuk analisis historis dan divisualisasikan menggunakan line chart pada platform ThingSpeak. Mekanisme peringatan dini menggunakan buzzer yang akan aktif ketika ketinggian air mencapai atau melebihi ambang batas 7 cm (kondisi Bahaya). Hasil pengujian menunjukkan bahwa buzzer secara konsisten berbunyi ketika ketinggian air ≥ 7 cm. Rata-rata keakuratan sensor HC-SR04 adalah 85,34% pada kondisi air stabil dan 82,20% pada kondisi air bergoyang, menunjukkan bahwa sistem cukup andal namun rentan terhadap gerakan permukaan air. Secara keseluruhan, sistem ini menyediakan solusi pemantauan yang akurat, real-time, dan mudah diakses untuk meminimalkan potensi kerugian akibat banjir.

Pengujian Game Simulasi Berbasis Game-Based Learning untuk Meningkatkan Pemahaman Konsep User Experience

Vincent Theo Setia Budi — 2026-01-30

User Experience (UX) merupakan aspek penting dalam pengembangan aplikasi digital, namun pemahaman konsep UX masih sering terbatas, terutama pada pengguna atau mahasiswa yang belum memiliki pengalaman sebelumnya. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dan mengembangkan sebuah game simulasi berbasis game-based learning yang dirancang untuk membantu meningkatkan pemahaman dasar mengenai UX melalui skenario interaktif dan pemilihan desain antarmuka. Metode penelitian dilakukan melalui tiga tahapan, yaitu validasi desain, pengujian game, serta pre-test dan post-test untuk menilai pemahaman responden. Hasil validasi desain penilaian terhadap 42 desain pada 14 skenario menunjukkan konsistensi responden yang telah menempuh mata kuliah UX dalam menentukan desain terbaik dan desain yang perlu diperbaiki. Game yang dibuat telah diuji dan berjalan normal tanpa kendala teknis. Hasil pre-test dan post-test menunjukkan peningkatan kemampuan responden dalam mengidentifikasi masalah desain setelah memainkan game. Penilaian subjektif juga menunjukkan bahwa game ini sesuai dengan tujuan pembelajaran UX dengan nilai rata-rata 4,35/5. Temuan ini menunjukkan bahwa game simulasi yang dikembangkan layak digunakan sebagai media pembelajaran untuk memperkenalkan konsep dasar User Experience.

Perancangan Aplikasi E-Course Menggunakan System Development Life Cycle (SDLC) sebagai Solusi Belajar Jarak Jauh yang Efisien pada Lembaga Training Anakoding

Dicky Kurniawan — 2026-01-30

Transformasi digital dalam bidang pendidikan telah menciptakan kebutuhan mendesak akan platform pembelajaran daring yang tidak hanya efisien, tetapi juga interaktif dan mampu memantau kemajuan belajar secara akurat. Namun, banyak sistem e-learning yang ada saat ini masih memiliki keterbatasan dalam hal interaktivitas dan pelacakan capaian belajar peserta. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan E-Course Anakoding, sebuah aplikasi pembelajaran berbasis web yang dirancang untuk menjawab permasalahan tersebut. Perancangan aplikasi ini menggunakan metodologi System Development Life Cycle (SDLC) dengan pendekatan arsitektur Monolithic. Aplikasi ini dibangun menggunakan framework Vue.js guna memastikan antarmuka pengguna yang cepat, responsif, dan mudah diakses. Dua fitur utama menjadi keunggulan sistem ini, yaitu Pelacakan Kemajuan (Progress Tracking) yang secara otomatis merekam skor serta tingkat penyelesaian materi untuk analisis kinerja yang objektif, dan Fitur Komunitas (Diskusi) yang terintegrasi di setiap kursus untuk mendukung interaksi serta kolaborasi antar pengguna. Dengan menggabungkan analitik data dan pengalaman pengguna yang optimal, E-Course Anakoding diharapkan dapat meningkatkan efektivitas proses pembelajaran daring serta mendorong motivasi belajar peserta.

Rancang Bangun Sistem Manajemen Inventori Berbasis Web Menggunakan Framework Laravel Pada Enuma Technology

Fito Patria — 2026-01-30

Penelitian ini mengembangkan sistem manajemen inventori berbasis web untuk Enuma Technology guna mengatasi tantangan dalam pengelolaan komponen elektronik. Metode pencatatan manual memakan waktu, tidak efisien, dan rentan terhadap kesalahan manusia yang menyebabkan ketidakcocokan data dan potensi kerugian. Sistem dibangun menggunakan framework Laravel dengan arsitektur MVC dan menerapkan struktur hierarki empat tingkat: Kategori, Section, Box, dan Item. Metodologi waterfall memandu proses pengembangan melalui analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, dan pengujian. Fitur utama meliputi autentikasi pengguna, operasi CRUD untuk semua entitas, fungsi pencarian global, dan pemantauan inventori secara real-time. Hasil pengujian menunjukkan sistem berhasil memenuhi kebutuhan fungsional dan meningkatkan efisiensi operasional secara signifikan dengan memangkas waktu pencarian barang dari 5-10 menit menjadi kurang dari 1 menit. Struktur hierarki efektif mengorganisir inventori yang kompleks, sementara validasi otomatis mengurangi kesalahan entri data. Penelitian ini berkontribusi pada transformasi digital dalam manajemen inventori, khususnya bagi perusahaan teknologi yang mengelola beragam komponen elektronik dan perangkat IoT.

Pengembangan Sistem Penjadwalan dan Peminjaman Laboratorium Berbasis Web dengan Metode Pendekatan Kanban

Akbar Hendra Jaya — 2026-01-30

Perkembangan teknologi informasi sudah mengubah aspek kehidupan manusia termasuk juga dalam manajemen penjadwalan dan peminjaman. Di laboratorium komputer STMIK AMIKOM Surakarta terdapat UPT yang bertanggung jawab pada pemeliharaan perangkat yang dibantu oleh asisten laboran untuk meningkatkan efektivitas dalam penggunaan laboratorium dengan menggunakan sistem penjadwalan dan peminjaman ruang laboratorium, dalam pelaksanaan masih menggunakan sistem manual seperti kertas yang rawan mengalami kesalahan serta bertabrakannya jadwal perkuliahan. Untuk mengatasi hal tersebut penulis mengusulkan pengembangan sistem penjadwalan dan peminjaman berbasis web yang memiliki fitur pencarian dan deteksi ruang laboratorium yang tidak digunakan agar meningkatkan efisiensi peminjaman dan manajemen jadwal laboratorium, sistem akan dibangun menggunakan basis API dengan menggunakan Golang serta dengan metode pendekatan Kanban.

Penerapan Digital Marketing Dalam Meningkatkan Strategi Promosi Produk Brownies Kulit Pisang Lushbite

Arum Sari Setia Budi — 2026-01-30

Inovasi produk brownies dengan campuran kulit pisang adalah upaya dalam pemanfaatan limbah organik menjadi pangan bernilai jual. Walaupun potensi produk ini cukup besar, tetapi pemasarannya masih terbatas. Hal ini karena strategi promosi digital yang masih minim, kondisi ini menunjukkan perlunya analisis mengenai efektivitas pemanfaatan dari berbagai platform digital untuk mendukung promosi produk inovatif berbahan limbah pangan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan digital marketing melalui TikTok, WhatsApp, Instagram, serta website LushBite.my.id sebagai sarana promosi guna meningkatkan visibilitas produk. Metode penelitian mencakup analisis kebutuhan, perancangan media digital, implementasi platform, dan pengujian integrasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa TikTok dan Instagram efektif untuk membangun awareness dengan melalui konten visual, untuk website dan whatsapp business mempunyai peran untuk memperkuat informasi serta memfasilitasi proses pembelian. Integrasi media sosial dan website terbukti meningkatkan jangkauan promosi, potensi konversi pembelian, dan juga interaksi pengguna.

Perancangan Prototype Website Pemesanan Tiket Pendakian Gunung Slamet Menggunakan Metode Design Thinking untuk Meningkatkan Pengalaman Pengguna

Muhammad Yusuf — 2026-01-30

Gunung Slamet merupakan salah satu lokasi pendakian paling populer di Jawa Tengah, namun informasi terkait jalur pendakian, ketersediaan tiket, kondisi cuaca, dan panduan keselamatan masih sulit diakses dalam satu platform terpusat. Penelitian ini bertujuan merancang prototipe website pemesanan tiket pendakian dengan menggunakan metode Design Thinking untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Proses penelitian terdiri dari lima tahap, yaitu Empathize, Define, Ideate, Prototype, dan Testing. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara semi-terstruktur dan observasi non-partisipatif terhadap 15 pendaki di basecamp Gunung Slamet. Prototipe dikembangkan menggunakan Figma dan dievaluasi melalui usability testing. Hasil pengujian menunjukkan bahwa 90% pengguna menilai tampilan website menarik dan informatif, 85% menyatakan navigasi mudah digunakan, dan 80% puas dengan fitur pemesanan tiket secara online. Namun, proses pembayaran masih menggunakan QRIS statis sehingga diperlukan integrasi API Payment Gateway untuk pengembangan sistem secara penuh. Penelitian ini menyimpulkan bahwa desain yang diusulkan telah mampu memenuhi kebutuhan pengguna dan dapat dijadikan dasar untuk pengembangan sistem pemesanan tiket pendakian yang fungsional.

Penerapan Metode Prototyping dalam Perancangan UI/UX untuk Meningkatkan Pengalaman Pengguna pada Aplikasi Pemesanan Cisuwir

Shanny Novalina Turnip — 2026-01-30

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) mampu menyerap tenaga kerja mencapai 51,7% sampai 97,2% di Indonesia. Permasalahan umum yang dihadapi UMKM dalam transformasi digital, yaitu kesulitan komunikasi dan keterbatasan pengetahuan teknologi yang seringkali menghambat implementasi sistem informasi yang sesuai dengan kebutuhan operasional. Untuk menjamin kesesuaian sistem dan meminimalisir risiko pengembangan yang tidak efektif, perancangan aplikasi pemesanan mobile Cisuwir (Cireng Ayam Suwir) dilakukan menggunakan metode prototyping yang dinilai adaptif untuk lingkungan UMKM yang dinamis. Perancangan difokuskan pada penyediaan fitur-fitur utama, meliputi pencatatan pemesanan, pemrosesan pembayaran digital, pencatatan riwayat transaksi, dan antarmuka yang sederhana. Keberhasilan validasi kebutuhan dikonfirmasi melalui pengujian usability menggunakan System Usability Scale (SUS) terhadap 10 responden. Hasil pengujian menunjukkan skor rata-rata yang sangat tinggi, mencapai 83, yang menempatkan purwarupa sistem dalam kategori sangat baik. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode prototyping berfungsi sebagai penghubung dalam membuka usaha, prototyping menyajikan rancangan visual yang jelas dan terukur, yang diperlukan UMKM untuk meminimalkan miskomunikasi, menjamin implementasi sistem informasi yang nyaman dan mudah digunakan, dan mendukung UMKM untuk bertransformasi digital yang berkelanjutan bagi sektor usaha mikro.

Klasifikasi Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) Menggunakan Convolutional Neural Network dengan Arsitektur VGG16

Bayu Ade Prasetiya — 2026-01-30

Di indonesia terdapat dua bahasa isyarat yaitu Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) dan Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) dan SIBI sebagai bahasa isyarat resmi yang diajarkan di Sekolah Luar Biasa namun kebanyakan tuna rungu di Indonesia menggunakan BISINDO untuk saling berkomunikasi. Untuk mengatasi kebingungan karena perbedaan bahasa antar tuna rungu maupun tunarungu dengan masyarakat umum kami memanfaatkan metode transfer learning menggunakan arsitektur VGG16. Model pre-trained VGG16 digunakan sebagai ekstraktor fitur untuk meningkatkan performa klasifikasi arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) untuk menerjemahkan BISINDO. Dalam penelitian ini kami mendapat hasil performa model mencapai nilai akurasi 94,01%. Dengan hasil tersebut model ini bisa digunakan untuk mengembangkan sistem computer vision yang memungkinkan penerjemahan BISINDO secara langsung menggunakan kamera.

Analisis Dampak Literasi Digital dan Pemanfaatan E-Commerce terhadap Kesiapan Smart Economy di Lingkungan Sekolah Menengah Kejuruan

Joni Maulindar — 2026-01-30

Masalah rendahnya literasi digital dan belum optimalnya pemanfaatan e-commerce di kalangan siswa SMK menjadi tantangan dalam mempersiapkan mereka memasuki era Smart Economy. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh literasi digital dan pemanfaatan e-commerce terhadap kesiapan Smart Economy di lingkungan Sekolah Menengah Kejuruan. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif melalui penyebaran kuesioner, uji validitas-reliabilitas, statistik deskriptif, dan analisis regresi linier. Hasil penelitian menunjukkan bahwa literasi digital memiliki hubungan positif yang signifikan terhadap kesiapan Smart Economy. Pemanfaatan e-commerce juga terbukti memberikan kontribusi signifikan terhadap peningkatan kesiapan ekonomi digital siswa. Nilai Cronbach’s Alpha seluruh variabel berada di atas 0,70 sehingga instrumen penelitian dinyatakan reliabel. Hasil uji validitas menunjukkan seluruh item memiliki korelasi di atas r-tabel sehingga layak digunakan. Statistik deskriptif menunjukkan bahwa rata-rata skor literasi digital, e-commerce, dan kesiapan Smart Economy berada pada kategori tinggi. Analisis regresi menghasilkan nilai signifikansi <0,05, yang mengindikasikan bahwa kedua variabel bebas berpengaruh nyata terhadap variabel terikat. Nilai R-squared menunjukkan bahwa literasi digital dan e-commerce mampu menjelaskan secara substansial variasi kesiapan Smart Economy siswa. Temuan ini menegaskan bahwa peningkatan keterampilan digital dan pengalaman berbisnis online sangat penting untuk mempersiapkan siswa menghadapi transformasi ekonomi berbasis teknologi.

Clustering Pelanggan E-Marketplace Shopee Berdasarkan Kategori Produk dan Pendapatan Menggunakan K-Means

Eko Purwanto — 2026-01-30

Klasterisasi pelanggan adalah teknik untuk pemasaran yang lebih efektif dalam menentukan pasar sasaran yang paling potensial. Mengelompokkan pelanggan dengan berbagai karakteristik akan memengaruhi manajemen pemasaran perusahaan. Penelitian ini menggunakan data pribadi yang diperoleh dari distribusi kuesioner kepada responden pelanggan e-marketplace Shopee. Data yang digunakan mencakup 296 pelanggan Shopee di wilayah Surakarta. Dataset ini memiliki kesamaan, sehingga perlu dilakukan klasterisasi menggunakan metode K-Means. Hasil klasterisasi terbaik dengan parameter k=3 menghasilkan skor 0,725 dan 0,615. Pengujian menunjukkan adanya tiga klaster pelanggan di e-marketplace Shopee dengan hubungan antara kategori produk dan pendapatan. Klaster pertama adalah pelanggan yang membeli produk kecantikan dengan pendapatan antara 4 hingga 6 juta, klaster kedua adalah pelanggan dengan pendapatan kurang dari 2 juta, dan klaster ketiga adalah pelanggan dengan pendapatan antara 2 hingga 4 juta. Penelitian ini menunjukkan bahwa pelanggan menghitung pendapatan yang dimiliki saat membeli produk di Shopee.

PEMBUATAN CERITA DONGENG INTERAKTIF “TIMUN MAS” DENGAN AUGMENTED REALITY

Lubna — 2026-01-30

Teknologi kini merambah berbagai bidang, termasuk pendidikan, dan salah satu inovasi yang berkembang pesat adalah Augmented Reality (AR), yaitu teknologi yang menggabungkan dunia nyata dengan objek virtual untuk menyajikan informasi yang lebih relevan dan interaktif. Media dongeng tradisional yang masih mengandalkan teks dan gambar statis kurang mampu menarik minat anak dan sangat bergantung pada kemampuan guru atau orang tua dalam bercerita. Karena itu, penelitian ini mengembangkan aplikasi dongeng interaktif “Timun Mas” berbasis AR dengan integrasi objek 3D, animasi, dan narasi untuk meningkatkan minat baca serta memudahkan pemahaman anak terhadap alur cerita. Metode yang digunakan mencakup studi literatur, observasi, analisis SWOT, serta pengembangan multimedia mulai dari perancangan konsep hingga pengujian sistem. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa seluruh fitur berfungsi dengan baik dan aplikasi layak digunakan sebagai media pembelajaran alternatif bagi anak usia dini.

Otomatisasi Teknik Reconnaissance untuk Ethical Hacking Menggunakan Python: Studi pada Port Scanning dan Vulnerability Detection

Pramono Pram — 2026-01-30

Penelitian ini bertujuan menganalisis kinerja Python Automated Scanner sebagai alat otomatisasi pemindaian port untuk mendukung proses ethical hacking, serta membandingkannya dengan dua alat populer yaitu Nmap dan AutoRecon. Pengujian dilakukan pada 100 port dalam jaringan lokal untuk mengevaluasi waktu pemindaian, akurasi deteksi, tingkat false positive, dan efisiensi sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Python Automated Scanner memiliki performa paling cepat dengan waktu pemindaian 5,3 detik dan efisiensi tertinggi sebesar 1846,98. Secara kuantitatif, Python Automated Scanner mampu mengidentifikasi 96 dari 100 port secara benar dengan tingkat error 4%, sedangkan Nmap mendeteksi 99 port secara akurat dan AutoRecon mengidentifikasi 97 port dengan tingkat kesalahan 3%. Perbandingan rasio kecepatan menunjukkan bahwa Python Automated Scanner bekerja sekitar 38% lebih cepat daripada AutoRecon dan 27% lebih cepat daripada Nmap pada konfigurasi pengujian yang sama. Nmap mencatat akurasi deteksi terbaik sebesar 99% dengan false positive terendah, sedangkan AutoRecon memberikan detail enumerasi yang paling lengkap meskipun memerlukan waktu eksekusi lebih lama, yaitu 8,5 detik. Dengan demikian, secara kuantitatif Python lebih unggul dalam kecepatan, sementara secara kualitatif Nmap dan AutoRecon menawarkan keluasan fitur serta kedalaman analisis layanan

Penerapan Firewall sebagai Mekanisme Pengendali Akses Jaringan dengan Cisco Packet Tracer

Sayudha Hanif Saputra — 2026-01-30

Studi ini mengkaji penerapan perlindungan jaringan melalui pendekatan firewall dan pengamanan port menggunakan Cisco Packet Tracer. Sistem tersebut dirancang untuk memodelkan pengendalian akses antara server dan PC klien dengan menerapkan kebijakan firewall pada server. Pengaturan firewall dipastikan berdasarkan alamat IP setiap klien, untuk mengizinkan atau menolak interaksi. Pengaturan ini menjamin bahwa hanya alamat IP yang memiliki otorisasi yang dapat berkomunikasi dengan server, sedangkan IP yang tidak memiliki izin akan diblokir. Simulasi melibatkan satu server dan tiga PC yang terhubung melalui switch. Konfigurasi IP dan kebijakan firewall diimplementasikan serta diuji menggunakan Cisco Packet Tracer. Hasilnya menunjukkan bahwa firewall secara efektif membatasi akses sesuai harapan. Pendekatan ini penting bagi administrator jaringan dalam mengatur lalu lintas jaringan guna meningkatkan keamanan pada jaringan berskala kecil hingga menengah.

Perancangan Aplikasi Simulasi Manajemen Kasir Minimarket Berbasis Website Menggunakan Metode Discrete Event Simulation

Arya Pratama — 2026-01-30

Permasalahan antrian panjang pada kasir minimarket sering kali terjadi karena adanya ketidakseimbangan antara tingkat kedatangan pelanggan dengan kapasitas pelayanan, sehingga berdampak pada menurunnya kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh jumlah kasir terhadap waktu tunggu pelanggan dan tingkat pemanfaatan kasir serta mengembangkan model simulasi antrian sebagai alat pengambilan keputusan. Metode yang digunakan adalah Discrete Event Simulasi (DES) dengan model antrian M/M/c, dimana parameter sistem diperoleh melalui observasi lapangan dan simulasi tersebut diimplementasikan pada aplikasi berbasis web. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pada konfigurasi dua kasir waktu tunggu rata-rata adalah 1,69 menit dengan utilisasi kasir 25%, sedangkan untuk tiga kasir waktu tunggu berkurang menjadi 0,11 menit dengan utilisasi 16,7%, dan untuk empat kasir waktu tunggu mendekati nol dengan utilisasi 12,5%. Berdasarkan hasil tersebut, konfigurasi tiga kasir dinilai paling optimal karena mampu mengurangi waktu tunggu pelanggan secara signifikan dengan tingkat pemanfaatan kasir yang masih efisien, sehingga simulasi DES berbasis web terbukti efektif dalam mengevaluasi kinerja sistem antrian kasir minimarket secara obyektif dan terukur.

Sistem Reservasi Restoran Online Berbasis Web Menggunakan Laravel

Ryan Robby Hendry Renaldi — 2026-01-30

Restoran merupakan salah satu jenis usaha di bidang kuliner dengan menyajikan makanan dan minuman. Reservasi merupakan proses aktivitas memesan tempat, restoran dan reservasi juga saling berkaitan karena pelanggan dapat dengan mudah melakukan pemesanan tempat sekaligus menu pada restoran. Dalam operasional restoran, sistem reservasi menjadi aspek penting untuk mendukung kenyamanan pelanggan dalam memperoleh layanan, terutama pada waktu sibuk. Dengan berkembangnya teknologi informasi, sistem reservasi dapat dilakukan secara daring, sehingga pelanggan dapat melakukan pemesanan secara efektif tanpa perlu datang langsung ke lokasi. Restoran Mas Amba merupakan objek restoran fiktif yang dijadikan studi kasus dalam penelitian ini. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem reservasi restoran berbasis website menggunakan framework Laravel. Metode pengembangan yang digunakan adalah Waterfall. Hasil penelitian ini menunjukkan operasional restoran dapat terstruktur dan mudah diakses oleh pengguna. Sistem ini juga mampu meningkatkan ketepatan data pada proses reservasi.

Strategi Pemasaran Digital dalam Inovasi Produk Berbasis Rempah : Studi Pengembangan Minuman Mocktail Nusantara

Davina Yela Gainta — 2026-01-30

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan inovasi produk minuman mocktail berbahan dasar rempah-rempah lokal sebagai alternatif minuman sehat namun tetap kekinian. Bahan utama yang digunakan meliputi kencur, cabe jawa, adas masak, dan angkak, yang diolah dengan cara perebusan untuk menghasilkan ekstrak alami dengan aroma dan cita rasa khas. Ekstrak rempah kemudian dikombinasikan dengan sirup buah strawberry guna menyeimbangkan rasa pedas dan segar dari rempah-rempah menjadi citarasa baru khas mocktail Nusantara. Proses pembuatan dilakukan secara higienis dengan memperhatikan takaran bahan, suhu penyajian, serta tampilan visual produk agar menarik secara estetika. Uji cita rasa dilakukan terhadap sejumlah responden untuk menilai aspek rasa, aroma, tampilan, dan penerimaan konsumen terhadap produk. Hasil uji menunjukkan bahwa sebagian besar responden menyukai perpaduan rasa rempah dan sirup buah yang seimbang serta menilai produk memiliki potensi pasar yang tinggi. Strategi pemasaran dilakukan melalui platform digital seperti Instagram, dan Shopee Food dengan memanfaatkan konten foto & video pendek serta promosi interaktif. Penelitian ini membuktikan bahwa rempah-rempah Nusantara dapat diolah menjadi produk minuman modern yang bernilai jual dan mampu bersaing melalui strategi pemasaran digital yang efektif dan berkelanjutan.

Pengembangan Aplikasi Pemesanan Paket Wisata Berbasis Web pada Abas Tourindo dengan Metode RAD dan Integrasi Midtrans

Ardya Zahira Ardhana — 2026-01-30

Proses pemesanan paket wisata pada Abas Tourindo masih dilakukan secara manual melalui WhatsApp, yang menyebabkan sering terjadinya bentrokan jadwal antar pelanggan, kesulitan dalam pengelolaan transaksi, serta tidak adanya informasi ketersediaan tanggal dan armada secara real-time. Kondisi ini mengurangi efisiensi operasional dan menyulitkan baik pelanggan maupun pemilik usaha, sehingga diperlukan sistem digital yang mampu mengotomatisasi proses pemesanan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi pemesanan paket wisata berbasis web sebagai solusi dari permasalahan tersebut. Metode Rapid Application Development (RAD) digunakan untuk mendukung proses pengembangan yang cepat dan melibatkan pengguna secara langsung. Sistem yang dibangun mencakup fitur registrasi, pemilihan paket wisata, pengecekan ketersediaan jadwal dan kendaraan, pembayaran online melalui Midtrans, serta dashboard admin untuk mengelola paket dan transaksi. Data diperoleh melalui observasi dan wawancara, sedangkan pengujian menggunakan metode Blackbox menunjukkan seluruh fungsi berjalan sesuai harapan dengan tingkat keberhasilan 100%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mempercepat proses pemesanan, meminimalkan human error, dan meningkatkan efisiensi layanan pada Abas Tourindo.

Perancangan Sistem Informasi Laporan Keuangan dan Masa Aktif Hosting Berbasis Web Menggunakan Codeigniter 4

Akbar Rizky Dio Saputra — 2026-01-30

Perkembangan teknologi informasi mendorong hadirnya sistem digital yang dapat membantu proses bisnis, termasuk dalam pencatatan keuangan dan pengelolaan masa aktif hosting. Sampryzen Hosting sebagai penyedia layanan hosting game membutuhkan sistem yang mampu mengelola laporan keuangan dan informasi server secara efisien karena pencatatan manual sering menimbulkan kesalahan dan keterlambatan. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem informasi laporan keuangan dan masa aktif hosting berbasis web menggunakan framework CodeIgniter 4. Metode prototyping digunakan untuk memfasilitasi proses pengembangan yang bersifat interaktif antara pengguna dan pengembang. Fitur utama sistem meliputi pencatatan transaksi, pembuatan laporan bulanan, pengelolaan server list, serta akses berbasis peran untuk admin dan user. Pengujian dilakukan menggunakan Blackbox Testing dan System Usability Scale (SUS). Hasil uji coba menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan dengan baik berdasarkan Blackbox Testing, sedangkan hasil SUS rata-rata sebesar 44 menunjukkan bahwa sistem masih perlu penyempurnaan terutama pada aspek tampilan dan kemudahan penggunaan. Dengan demikian, sistem dinyatakan layak secara fungsional, namun memerlukan pengembangan lebih lanjut sebelum diterapkan secara penuh

Perancangan Prototipe Smart Home Melalui Smartphone Berbasis Iot Menggunakan Cisco Packet Tracer

Raditya Duta Pratama — 2026-01-30

Teknologi internet of things (IoT) telah berkembang secara pesat dan telah memberi perubahan besar dalam implementasi sistem smart home. Jurnal ini bertujuan merancang prototipe smart home untuk mengontrol lampu dan pintu melalui smartphone dengan jaringan berbasis IoT. Simulasi akan dilakukan menggunakan software Cisco Packet Tracer versi terbaru yang mendukung perangkat berbasis IoT. Komponen yang digunakan dalam simulasi ini adalah smart door, smartphone, home gateway, dan server yang saling terhubung melalui perangkat wireless. Hasil dari simulasi ini pengguna dapat mengontrol perangkat yang terhubung secara real-time melalui smartphone yang telah terhubung ke server IoT. Jurnal ini diharapkan akan menjadi referensi pengembangan sistem smart home yang efisien dan mudah diakses.

Analisis Pola Evolusi Hominid Berdasarkan Data Morfometrik Menggunakan Principal Component Analysis

Muhammad Haikal Akmal — 2026-01-30

Penelitian ini mencoba melihat kembali bagaimana hubungan antarspesies hominid dapat dipahami lewat pengukuran morfologi mereka. Data yang digunakan berisi beberapa ukuran dasar tengkorak, rahang, dan volume otak dari spesies seperti Australopithecus afarensis, Homo habilis, Homo erectus, dan Homo sapiens. Untuk menyederhanakan keragaman bentuk yang cukup rumit tersebut, analisis dilakukan menggunakan Principal Component Analysis (PCA). Dari hasil perhitungan, dua komponen pertama sudah mampu menangkap sebagian besar variasi data, yakni sekitar 82,4% (PC1 sebesar 65,3% dan PC2 sekitar 17,1%). Dengan dua komponen itu saja, pola pengelompokan antarspesies sudah terlihat cukup jelas. Visualisasi dibuat menggunakan Python melalui Seaborn, sehingga seluruh proses dapat direplikasi dengan mudah pada dataset lain. Temuan utama penelitian ini memperlihatkan bahwa perbedaan ukuran otak dan proporsi tengkorak menjadi faktor yang paling menentukan pemisahan kelompok spesies. Selain membantu memperlihatkan batas antarspesies, pola ini juga memberi gambaran bagaimana perubahan morfologi berlangsung dari bentuk yang lebih sederhana menuju manusia modern.

Analisis Paket Penjualan pada Kedai Kopi Menggunakan Algoritma Apriori

Aldo Paristyo — 2026-01-30

Industri kopi di Indonesia mengalami ekspansi pesat dan kompetisi sengit, mendorong Usaha Kecil dan Menengah (UKM) menerapkan strategi penjualan berbasis data, seperti product bundling, untuk meningkatkan nilai transaksi. Namun, banyak pelaku usaha masih menentukan paket berdasarkan intuisi, bukan analisis data pembelian10. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan association rule mining melalui Algoritma Apriori guna meneliti dan mengidentifikasi pola penjualan produk di Kedai Kopi X, menyediakan fondasi strategis untuk paket menu dan promosi yang lebih terarah. Metode kuantitatif menggunakan Algoritma Apriori diterapkan pada 100 data transaksi harian (04 Agustus 2025) Kedai Kopi X. Dengan menggunakan parameter minimum support 75% dan confidence 60\%, studi ini berhasil mengidentifikasi pola pembelian yang terdiri dari 2-itemset, 3-itemset, dan menghasilkan total 79 aturan asosiasi yang signifikan. Temuan utama menunjukkan bahwa aturan terkuat adalah Croissant ⇒ Matcha_Latte dengan confidence 100%, lift 1.13, dan conviction 8.89, mengindikasikan bahwa setiap pembelian Croissant selalu diikuti dengan pembelian Matcha Latte. Hasil ini dapat dimanfaatkan untuk menyusun strategi product bundling dan promosi yang efektif.

Perancangan dan Implementasi Sistem Informasi Absensi Asisten Dosen Berbasis Java pada STMIK AMIKOM Surakarta

Akhyar Mubarok — 2026-01-30

Kemajuan teknologi informasi yang begitu cepat mendorong perguruan tinggi beralih ke sistem administrasi yang modern dan terotomatisasi. Penelitian ini mengembangkan Sistem Informasi Absensi Asisten (SIA2AMIKOM) berbasis Java di STMIK AMIKOM Surakarta sebagai solusi dalam proses pencatatan absensi yang sebelumnya masih dilakukan secara manual. Dengan metode Research and Development (R&D) yang dimulai dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan menggunakan Java dan MySQL hingga pengujian menggunakan metode black box. Sistem ini dibangun dengan implementasi role-based access control (RBAC) untuk memberikan hak akses yang berbeda untuk admin, dosen, dan asisten untuk mengelola data kehadiran, mencetak laporan bulanan, serta menghitung honor secara otomatis. Hasil uji coba menunjukkan bahwa seluruh fitur sebanyak 12 skenario pengujian berfungsi dengan tingkat keberhasilan 100%. Sistem ini akan berkontribusi dalam meningkatkan efisiensi, akurasi, dan transparansi administrasi akademik sekaligus mendukung transformasi digital di lingkungan kampus.

Analisis Perbandingan Ketahanan Gangguan Gambar Terhadap Arsitektur Model MobileNetV2 dan EfficientNet-Lite0 dalam Mengklasifikasikan Jenis Jamur

Muhammad Reno Afrido Arwinto — 2026-01-30

Model Convolutional Neural Network (CNN) untuk klasifikasi jamur sering menghadapi penurunan performa drastis ketika diimplementasikan di dunia nyata. Hal ini disebabkan oleh kesenjangan antara data latih yang “bersih” (ideal) dan data akuisisi lapangan yang sering mengalami gangguan visual, seperti pencahayaan tidak merata (brightness), keburaman (blur), dan variasi sudut pengambilan gambar (rotation). Penelitian ini melakukan analisis perbandingan untuk mengevaluasi ketahanan (robustness) dua arsitektur ringan yang sering digunakan, MobileNetV2 dan EfficientNet-Lite0 terhadap tiga jenis gangguan tersebut. Data uji yang digunakan yaitu Mushroom Classification Dataset yang terdiri dari 9 kelas jenis jamur. Model dilatih dengan 50 epoch dan diuji kinerjanya secara berulang menggunakan data uji yang telah diberi gangguan brightness (25% hingga 150%), gaussian blur (sigma 1 hingga 5), dan rotasi tetap (20° hingga 300°). Hasil penelitian dengan akurasi tertinggi mencapai 73% menggunakan EfficientNet-Lite0 dengan data uji yang bersih tanpa augmentasi. EfficientNet-Lite0 secara signifikan lebih unggul dalam hal ketahanan terhadap variasi pencahayaan dan rotasi. Model ini mampu mempertahankan akurasi yang stabil pada kondisi minim cahaya dan pada berbagai orientasi objek, di mana MobileNetV2 mengalami penurunan kinerja yang substansial. Namun kedua arsitektur menunjukkan kerentanan yang tinggi terhadap gaussian blur. Peningkatan intensitas blur menyebabkan degradasi performa yang parah, mengindikasikan ketergantungan tinggi pada fitur tekstural yang tajam. Penelitian ini menyimpulkan bahwa EfficientNet-Lite0 merupakan arsitektur yang lebih robust dan andal untuk aplikasi klasifikasi jamur di kondisi lapangan yang tidak dapat diprediksi.

Rancang Bangun Aplikasi ‘Enumoney’: Solusi Pelaporan Keuangan Berbasis Web untuk Mendukung Pengambilan Keputusan di Enuma Technology

Fito Patria — 2026-01-30

Pencatatan keuangan manual di perusahaan teknologi seperti Enuma Technology sering menimbulkan inefisiensi, kesalahan hitung, dan keterlambatan pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun aplikasi pelaporan keuangan berbasis web bernama Enumoney menggunakan metode Waterfall, framework Laravel, dan database MySQL. Hasil pengembangan menghasilkan aplikasi yang dilengkapi dashboard visual real-time, modul manajemen transaksi terstruktur, fitur pelaporan dinamis dengan filter tanggal, dan manajemen bukti digital. Secara signifikan, Enumoney mengurangi waktu pembuatan laporan bulanan dari 8 jam menjadi kurang dari 5 detik (peningkatan efisiensi 99,99%) dan meningkatkan akurasi data melalui formulir terstruktur. Kesimpulannya, implementasi Enumoney membuktikan bahwa transformasi digital dalam pengelolaan keuangan internal perusahaan teknologi memberikan dampak bisnis yang terukur dengan meningkatkan akurasi pencatatan, efisiensi operasional, dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat dan berbasis data akurat.

Implementasi Board Game ‘Balap Mahkota’ terhadap Motivasi Belajar dan Pemahaman Materi Bagi Siswa SD Negeri 2 Pengkol

Bintang Putra Aryatama — 2026-01-30

Media pembelajaran dapat membantu proses belajar mengajar. Memilih media pembelajaran yang tepat seperti Media Board Game memberi siswa kesempatan untuk mempelajari soal-soal melalui langkah-langkah pemecahan masalah. Peneliti memodifikasi game yang terinspirasi dari game lokal asal semarang yaitu Balap Kuliner dengan mengganti game menjadi Balap Mahkota yang dimana isi dari game ini untuk sarana edukasi pembelajaran. untuk mengembangkan dan menguji efektivitas permainan papan "Balap Mahkota" dalam meningkatkan motivasi belajar dan pemahaman materi IPS siswa kelas 6 SD Negeri 2 Pengkol. Penelitian ini menggunakan Research and Development (R&D) dengan model ADDIE, yang meliputi tahapan analisis, desain, pengembangan, implementasi, dan evaluasi pada siswa kelas 6 sebanyak 15 subjek. Permainan ini dirancang untuk menyajikan soal-soal IPS dalam bentuk yang menarik dan interaktif, sehingga dapat memotivasi siswa dalam belajar. Menunjukkan bahwa penggunaan "Balap Mahkota" secara signifikan meningkatkan motivasi dan pemahaman siswa terhadap materi IPS. Evaluasi dilakukan melalui angket yang mengindikasikan respon positif dari siswa, dengan persentase pemahaman materi yang tinggi. Selain itu, permainan ini juga dinilai mudah dipahami oleh mayoritas siswa. Dengan demikian, "Balap Mahkota" terbukti sebagai media pembelajaran yang efektif dan inovatif untuk meningkatkan kualitas pembelajaran IPS di sekolah dasar.Permainan papan "Balap Mahkota" efektif dalam meningkatkan motivasi belajar dan pemahaman materi IPS siswa kelas 6 SD Negeri 2 Pengkol.

Perancangan Video Game Simulasi Pabrik Roti sebagai Media Pembelajaran Proses Produksi Roti

Akbar Hendra Jaya — 2026-01-30

Perkembangan teknologi dan informasi yang pesat di Indonesia telah mendorong memunculkan berbagai inovasi dalam bidang hiburan digital, salah satunya ialah video game simulasi. Game jenis ini tidak hanya berfungsi sebagai sarana rekreasi akan tetapi juga dapat menjadi bahan media edukatif yang melatih kemampuan berpikir logis dan strategis. Penelitian ini berfokus dalam merancang game simulasi manajemen produksi bertemakan pabrik roti yang memodelkan alur bisnis mulai dari pembelian bahan baku, proses pembuatan, hingga penjualan produk. Selain itu, penelitian ini mengadaptasi karakter Nitori Kawashiro dari seri Touhou Project sebagai elemen naratif untuk membantu pemain memahami mekanika permainan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa prototipe game berhasil memvisualisasikan proses produksi secara interaktif dan dapat digunakan sebagai media pembelajaran dasar mengenai manajemen produksi roti.

Mengukur Pro dan Kontra Pendidikan Tinggi: Analisis Sentimen Netizen dalam Komentar Video Mata Najwa Maudy Ayunda menggunakan Metode Support Vector Machine

Reyner Archi Sanchia — 2026-01-30

Kolom komentar YouTube merupakan cerminan opini publik terhadap berbagai isu sosial dan pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap pendidikan tinggi berdasarkan komentar pada video YouTube Mata Najwa berjudul “Kenapa Perlu Kuliah ala Maudy, Andhika, & Amanda”. Metode yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan opini masyarakat ke dalam tiga kategori sentimen, yaitu positif, negatif, dan netral. Data dikumpulkan menggunakan YouTube Data API dan melalui beberapa tahap pra-pemrosesan, meliputi case folding, tokenization, stopword removal, serta stemming. Pelabelan sentimen dilakukan secara otomatis menggunakan TextBlob sebagai data latih untuk model SVM. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model SVM memperoleh tingkat akurasi sebesar 57%, yang menunjukkan performa sedang dalam mengklasifikasikan teks informal berbahasa Indonesia. Hasil analisis memperlihatkan bahwa komentar dengan sentimen positif mendominasi, mencerminkan dukungan masyarakat terhadap pentingnya pendidikan tinggi dalam pengembangan diri dan karier. Sementara itu, komentar negatif lebih banyak menyoroti persoalan relevansi antara pendidikan formal dan kebutuhan dunia kerja. Penelitian ini menyimpulkan bahwa algoritma SVM efektif dalam memetakan opini publik terhadap isu pendidikan tinggi di media sosial.

Perancangan Dan Implementasi Aplikasi Board Game Edukasi “Sainstara” (Studi Kasus: SD Angkasa Lanud Adi Soemarmo)

Fyananda Hadikusuma — 2026-01-30

Pembelajaran IPAS pada siswa sekolah dasar membutuhkan media yang menarik agar siswa tetap fokus dan terlibat aktif selama proses belajar. Penelitian ini mengembangkan dan menerapkan media pembelajaran digital SAINSTARA, yaitu permainan edukatif yang memadukan unsur game dengan materi IPAS kelas IV sesuai kurikulum. Aplikasi ini diuji di SD Angkasa Lanud Adi Soemarmo melalui penyebaran kuesioner untuk mengetahui respons dan tingkat pemahaman siswa. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa SAINSTARA mendapat penilaian positif dengan rata-rata 4,50, yang menandakan permainan ini efektif meningkatkan motivasi, keterlibatan, dan pemahaman siswa terhadap materi. Temuan ini menunjukkan bahwa SAINSTARA berpotensi menjadi media interaktif yang mendukung pembelajaran IPAS di sekolah dasar.

Perancangan Sistem Informasi E-Bussines Berbasis Web menggunakan Model B2C untuk Produk Fashion Gen-Z: Studi Kasus pada Proyek Neome

Natasha Zulatifa — 2026-01-30

Penelitian ini menghasilkan sistem informasi e-business berbasis web dengan model bisnis Business-to-Customer (B2C) pada brand fashion Gen-Z “Neome”. Sistem yang dikembangkan menggunakan metode Extreme Programming (XP) melalui tahapan perencanaan, desain, pengkodean, dan pengujian. Hasil pengembangan menunjukkan bahwa platform mampu mendukung aktivitas transaksi secara efektif melalui fitur katalog produk, registrasi dan login pengguna, pengelolaan data produk oleh admin, serta integrasi peta lokasi dan kontak untuk meningkatkan komunikasi dengan pelanggan. Implementasi sistem terbukti mampu meningkatkan jangkauan pemasaran, kemudahan akses bagi konsumen, efisiensi operasional, serta mendukung strategi penjualan brand Neome secara digital.

Pembaruan UI/UX Aplikasi Disposisi Surat Berbasis Web Menggunakan Framework Laravel dan Tailwind CSS (Studi Kasus: BPS Kota Surakarta)

Yudhistira Eka Prasetya — 2026-01-30

Aplikasi disposisi surat di Badan Pusat Statistik Kota Surakarta memainkan peran krusial dalam pengelolaan administrasi, tetapi saat ini menghadapi masalah signifikan terkait antarmuka pengguna (UI) dan pengalaman pengguna (UX) yang dianggap rumit, tidak modern, serta memiliki susunan yang tidak rapi, sehingga mengganggu efisiensi kerja. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan redesign UI/UX aplikasi tersebut agar menghasilkan antarmuka yang lebih praktis, memuaskan, dan efektif bagi para penggunanya. Metode yang digunakan adalah Design Thinking, yang meliputi tahapan Empathize, Define, Ideate, Prototype, dan Test. Prototipe dikembangkan dengan memanfaatkan framework Laravel untuk bagian backend dan Tailwind CSS untuk front-end. Hasil penelitian menunjukkan perbaikan besar pada Halaman Login, Dashboard yang kini dilengkapi dengan sidebar navigasi, fitur filter, serta pencarian, serta Halaman Input Disposisi, ditambah fitur baru bernama "Tambah User". Secara keseluruhan, pembaruan ini berhasil menghasilkan aplikasi dengan presentasi data yang lebih transparan dan struktur tata letak yang lebih terorganisir, yang langsung berkontribusi pada peningkatan efisiensi proses kerja serta kemudahan penggunaan yang lebih intuitif.

Pemodelan dan Prediksi Harga Emas Menggunakan Gated Recurrent Unit (GRU) dengan Kurs dan Suku Bunga BI sebagai Variabel Eksogen

Armalia Kusuma Putri — 2026-01-30

Harga emas di Indonesia dipengaruhi oleh dinamika global dan variabel makroekonomi domestik, khususnya kurs rupiah dan suku bunga acuan Bank Indonesia. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi harga emas harian menggunakan metode Gated Recurrent Unit (GRU) dengan memasukkan kurs dan suku bunga sebagai variabel eksogen. Data penelitian mencakup periode April 2016-Desember 2024, terdiri atas harga emas PT Antam, kurs, dan suku bunga BI dengan frekuensi harian. Tahapan penelitian meliputi preprocessing (interpolasi missing values, normalisasi Min-Max, dan dekomposisi musiman), pembagian data (80% latih, 20% uji), serta pemodelan GRU dengan arsitektur dua lapisan (128 dan 64 unit) dan dropout 0,3. Evaluasi model menggunakan RMSE, MAE, MAPE, dan R² menunjukkan hasil yang sangat baik, yaitu RMSE 19.563,49, MAE 9.377,12, MAPE 0,73%, dan R² 0,9868. Visualisasi prediksi memperlihatkan GRU mampu menangkap tren jangka panjang dan fluktuasi harga emas dengan deviasi kecil. Penelitian ini menegaskan efektivitas GRU dalam mengintegrasikan faktor temporal dan makroekonomi untuk prediksi harga emas di Indonesia

Pemanfaatan Artificial Intelligence dalam Pembelajaran Bahasa Indonesia: Systematic Literature Review

Rizki Niko Wahyuni — 2026-01-30

Penelitian ini bertujuan untuk memetakan secara sistematis pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) dalam pembelajaran Bahasa Indonesia berdasarkan studi empiris yang dipublikasikan antara tahun 2020 hingga 2025. Menggunakan metode Systematic Literature Review (SLR) dengan pedoman PRISMA, penelitian ini mengidentifikasi, mengevaluasi, dan mensintesis literatur yang relevan dari berbagai database digital seperti Scopus, Google Scholar, dan SINTA. Proses seleksi artikel melibatkan penyaringan 782 artikel, yang menghasilkan 25 studi primer yang memenuhi kriteria inklusi. Hasil temuan menunjukkan bahwa bentuk AI yang paling umum dimanfaatkan adalah chatbot untuk latihan percakapan, intelligent tutoring systems (ITS), dan aplikasi berbasis gamifikasi seperti Wordwall untuk latihan kosa kata dan menulis. Keterampilan bahasa yang paling sering ditargetkan adalah menulis (khususnya teks deskripsi) dan pemahaman membaca, diikuti oleh kosa kata. Manfaat yang dilaporkan meliputi peningkatan motivasi siswa, umpan balik yang dipersonalisasi, dan fleksibilitas belajar. Namun, tantangan signifikan masih ada, termasuk kesenjangan literasi digital di kalangan guru, akses infrastruktur yang tidak merata, dan kekhawatiran etis terkait privasi data dan plagiarisme. Tinjauan ini menyimpulkan bahwa meskipun AI menawarkan potensi besar untuk meningkatkan pembelajaran Bahasa Indonesia, implementasinya yang sukses memerlukan perencanaan pedagogis yang strategis dan dukungan guru yang kuat.

Perancangan Ui/UX Sistem Pemesanan Makanan Dengan Metode User-Centered Design (UCD)

Oktafian Pangesti — 2026-01-30

Perkembangan teknologi digital memberikan pengaruh besar terhadap industri kuliner, terutama dalam sistem pemesanan makanan berbasis mobile . Proses pemesanan manual sering menimbulkan kendala seperti kesalahan pencatatan, proses lambat, dan tidak adanya pelacakan pesanan secara real-time. Penelitian ini bertujuan merancang antarmuka pengguna (UI) dan pengalaman pengguna (UX) pada aplikasi pemesanan makanan menggunakan Figma dengan metode User-Centered Design (UCD). Tahapan penelitian meliputi penelitian pengguna, analisis kebutuhan, pembuatan prototipe, dan pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengguna membutuhkan antarmuka yang sederhana, navigasi jelas, serta tampilan bersih. Fitur utama yang diinginkan meliputi pelacakan pesanan secara real-time dan riwayat pesanan. Pengujian usability menghasilkan nilai rata-rata 4,6 dari 5, yang menunjukkan tingkat kepuasan dan kemudahan penggunaan yang sangat baik. Pengembangan lanjutan disarankan menggunakan framework Flutter untuk implementasi mobile penuh, termasuk fitur pelacakan pesanan real-time dan sistem pembayaran terintegrasi.

UX Analysis in Application Desig Perancangan Sistem Informasi Kasir Resto "Dua Ikan" Berbasis Web Mobile dengan Fokus pada User Experience (UX) Menggunakan UCD

Aradea Pinkan Kartiningtyas — 2026-01-30

Efisiensi sistem kasir memiliki dampak signifikan terhadap kepuasan pelanggan dan kelancaran operasional dalam industri restoran modern. Sistem Point-of-Sale (POS) tradisional di Restoran "Dua Ikan" menghadapi masalah tingginya tingkat kesalahan dan proses transaksi yang lambat, yang mengakibatkan kemacetan antrean dan buruknya User Experience (UX). Penelitian ini bertujuan untuk merancang Sistem Informasi Kasir terintegrasi berbasis platform Web dan Mobile, dengan fokus utama pada optimalisasi UX melalui metodologi User-Centered Design (UCD). Proses UCD diterapkan secara iteratif, dimulai dari analisis konteks penggunaan (wawancara dan observasi staf) untuk mendefinisikan kebutuhan fungsional dan non-fungsional secara presisi. Fase perancangan menghasilkan prototipe berketepatan tinggi (high-fidelity) yang mencakup fitur kunci seperti input pesanan mobile cepat untuk pelayan dan fungsionalitas split-bill yang intuitif untuk kasir. Prototipe akhir akan dievaluasi secara ketat menggunakan Pengujian Usabilitas, diukur secara kuantitatif melalui System Usability Scale (SUS), dengan target skor melampaui 70. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi berupa model desain sistem kasir yang tervalidasi, intuitif, efisien, dan berhasil mengurangi kesalahan operasional, sehingga meningkatkan kualitas layanan dan produktivitas staf secara keseluruhan. Prototipe akhir akan dievaluasi secara ketat menggunakan Pengujian Usabilitas, diukur secara kuantitatif melalui System Usability Scale (SUS), dengan target skor melampaui 70. Hasil pengujian usability menunjukkan skor rata-rata SUS sebesar 85,7, yang mengindikasikan bahwa sistem yang dirancang berada dalam kategori Acceptable dan Excellent Usability. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi berupa model desain sistem kasir yang tervalidasi, intuitif, efisien, dan berhasil mengurangi kesalahan operasional, sehingga meningkatkan kualitas layanan dan produktivitas staf secara keseluruhan.

Strategi Digital Marketing Menggunakan Optimasi Mesin Pencari (SEO) pada Poduk Sustainable Fashion

Rahmi Nurul Zahara — 2026-01-30

Kesadaran masyarakat terhadap isu lingkungan dan tanggung jawab sosial dalam industri fesyen juga mengalami peningkatan. Produk sustainable fashion yang menekankan penggunaan bahan ramah lingkungan. Artikel ini bertujuan untuk menganalisis strategi Digital Marketing Menggunakan Optimasi Mesin Pencari (SEO) Pada Poduk Sustainable Fashion. Metode Penelitian yang digunakan ialah Kualitatif dengan Pendekatan Literature Review. Hasil Penelitian menemukan penerapan strategi digital marketing menggunakan optimasi mesin pencari (SEO) berperan penting dalam meningkatkan daya saing dan visibilitas merek pada produk sustainable fashion. Strategi SEO yang dijalankan melalui riset kata kunci yang relevan, optimalisasi konten berbasis nilai keberlanjutan, serta penguatan backlink dan performa situs, terbukti mampu meningkatkan trafik organik, kesadaran merek (brand awareness), dan kepercayaan konsumen terhadap produk ramah lingkungan. Strategi SEO yang efektif berfokus pada pemilihan kata kunci terkait keberlanjutan, penguatan konten berbasis edukasi lingkungan, serta peningkatan kualitas tautan eksternal yang relevan dengan tema sustainability.

Perancangan Sistem Smart Parking di Masjid Syeikh Zayed Menggunakan Metode Design Thinking

Haikal Azzikra Purwoko — 2026-01-30

Penelitian ini merancang Sistem Parkir Pintar di Masjid Sheikh Zayed Surakarta untuk mengatasi masalah parkir manual yang menyebabkan kemacetan, lamanya pencarian slot, dan ketiadaan informasi ketersediaan yang akurat. Sistem berbasis IoT dipilih sebagai solusi karena mampu mendeteksi kondisi parkir secara otomatis dan menyajikan informasi real-time yang tidak dapat diberikan oleh papan informasi statis maupun pencarian manual. Antarmuka digital disertakan agar jamaah dapat dengan mudah melihat slot kosong dan menavigasi area parkir.Metode Design Thinking digunakan karena berfokus pada pemahaman kebutuhan pengguna dan memungkinkan iterasi desain melalui tahapan empati, definisi masalah, ideasi, pembuatan prototipe, dan pengujian. Pendekatan ini memastikan solusi yang dikembangkan sesuai dengan kondisi lapangan. Prototipe diuji dan mendapat tingkat kepuasan 86%, menunjukkan peningkatan efisiensi dan kenyamanan.

Pengaruh Artificial Intelligence terhadap Motivasi Belajar Mahasiswa: Analisis Data Sekunder

Rizka — 2026-01-30

Penelitian ini menganalisis pengaruh Artificial Intelligence (AI) terhadap motivasi belajar mahasiswa dengan menyoroti potensi transformasi dan tantangan yang menyertainya. Data sekunder diperoleh dari sembilan publikasi nasional dan internasional tahun 2024–2025, termasuk survei global dan studi nasional terbaru. Analisis dilakukan menggunakan model ARCS (Attention, Relevance, Confidence, Satisfaction) sebagai kerangka utama, didukung oleh Teori Self-Determination (SDT) untuk mengevaluasi dampak AI terhadap motivasi intrinsik, otonomi, dan efikasi diri mahasiswa. Hasil menunjukkan bahwa lebih dari 80% mahasiswa telah menggunakan AI dalam kegiatan akademik dan sebagian besar mengalami peningkatan motivasi, keterlibatan, serta efisiensi belajar. Data tambahan dari Goodstats (2025) dan Survei Daniel Ginting (2024) mengonfirmasi bahwa mahasiswa merasa AI meningkatkan kejelasan materi, kenyamanan belajar, dan kontrol pribadi terhadap proses belajar. Fitur personalisasi AI terbukti memperkuat kebutuhan otonomi dan kompetensi, yang menjadi fondasi motivasi intrinsik. Namun demikian, ketergantungan berlebihan terhadap AI berisiko menurunkan kemampuan berpikir kritis dan memicu surface learning. Oleh karena itu, integrasi AI perlu dilakukan secara etis, seimbang, dan berorientasi pada pengembangan kemandirian serta keterampilan metakognitif mahasiswa.

Desain UI/UX Sistem Penjualan pada Toko Coffeeshop Culture Menggunakan Metode Double Diamond

Ulfah Nur Uzlifah — 2026-01-30

Pertumbuhan industri coffeeshop telah mendorong kebutuhan akan sistem penjualan yang tidak hanya berfungsi secara transaksional, tetapi juga dapat memberikan pengalaman pengguna yang lebih mudah dipahami, nyaman, dan relevan dengan kebutuhan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang UI/UX sistem penjualan pada Coffeeshop Culture dengan metode Double Diamond, yang menekankan pemahaman mendalam tentang Discover, Define, Develop, dan Deliver. Proses perancangan termasuk pembuatan user flow, wireframe, hingga pengembangan prototipe interaktif menggunakan Figma. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Double Diamond efektif dalam mengidentifikasi titik-titik masalah pada pengalaman pengguna, seperti alur pemesanan yang kurang efisien dan minimnya informasi produk. Prototipe yang dihasilkan memberikan perbaikan signifikan melalui desain antarmuka yang lebih user-friendly, alur pembelian yang lebih terstruktur, dan elemen interaksi yang meningkatkan kenyamanan dan keterlibatan pelanggan. Selain itu, penelitian ini memberikan gambaran tentang proses perancangan UI/UX sistem penjualan yang berpusat pada pengalaman pengguna. Ini juga dapat digunakan sebagai referensi untuk pengembangan aplikasi serupa dalam industri kreatif.

Implementasi Board Game Ular Tangga Spiral Sebagai Media Pembelajaran Islam Pada Taman Pendidikan Al-Qur’an (TPQ)

Muhammad Rizky Perdana — 2026-01-30

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan permainan papan Ular Tangga Spiral yang dirancang guna meningkatkan motivasi belajar pada anak-anak. Pengembangan permainan papan tersebut mengadopsi model ADDIE, yang meliputi tahap Analisis, Desain, Pengembangan, Implementasi, dan Evaluasi, serta menghasilkan versi fisik dan digital. Materi yang disampaikan mencakup pelajaran agama untuk anak-anak, seperti rukun Islam, rukun iman, dan surah-surah pendek. Pengujian dilakukan terhadap anak-anak dari TPQ Baitussyukur, dengan total 20 responden. Hasil penelitian menunjukkan nilai rata-rata keseluruhan sebesar 4.1, yang dikategorikan sebagai "baik" dalam aspek desain, aturan permainan, materi yang digunakan, serta alur permainan. Permainan papan Ular Tangga Spiral terbukti mampu meningkatkan motivasi dan minat belajar, menciptakan suasana pembelajaran yang menyenangkan, serta mendorong siswa untuk lebih aktif. Namun, terdapat beberapa keterbatasan, seperti keterbatasan jumlah pertanyaan dan tantangan yang kurang bervariasi, serta durasi permainan yang relatif singkat. Temuan ini mengindikasikan bahwa permainan edukasi seperti Ular Tangga Spiral dapat berfungsi sebagai media pembelajaran agama yang efektif dan menarik bagi anak-anak

Pengembangan Sistem Monitoring Kehadiran Dosen Real-Time Berbasis Web Menggunakan Metode Rapid Application Development

Devytha Nur Alfi — 2026-01-30

Mahasiswa di STMIK Amikom Surakarta sering kesulitan menemui dosen karena tidak mengetahui jadwal kehadiran dosen secara real-time. Penelitian ini mengembangkan sistem monitoring kehadiran dosen real-time dengan notifikasi otomatis untuk meningkatkan transparansi akademik. Sistem dibangun menggunakan Next.js untuk tampilan, Laravel untuk backend, dan MySQL untuk penyimpanan data. Fitur utama mencakup pencatatan kehadiran real-time, notifikasi otomatis melalui Firebase Cloud Messaging, integrasi jadwal kelas offline dan online, serta dashboard berbasis peran pengguna. Pengujian menunjukkan semua fitur berfungsi dengan baik (100%). Evaluasi dari 61 pengguna (24 dosen, 35 mahasiswa, 2 kepala departemen) menghasilkan skor kepuasan 4,3 dari 5,0 dengan System Usability Scale (SUS) mencapai 88 dari 100 (grade A). Sistem berhasil mengurangi waktu pencarian dosen sebesar 75% dan meningkatkan transparansi akademik karena 92% mahasiswa dapat dengan mudah mengetahui status kehadiran dosen secara real-time dan 100% notifikasi tersampaikan dengan baik..

Rancang Bangun Sistem Informasi Pemesanan Kamar Berbabsis Website di Hotel Surya Alam Menggunakan Framework Laravel dan Metode Waterfall

Muhammad Alif Makkasau — 2026-01-30

Penelitian ini membahas perancangan dan pembangunan sistem informasi pemesanan kamar berbasis website pada Hotel Surya Alam dengan menggunakan framework Laravel dan metode pengembangan Waterfall. Latar belakang penelitian ini adalah proses reservasi yang masih dilakukan secara manual melalui telepon dan pencatatan buku, sehingga sering terjadi keterlambatan informasi, kesalahan input data, dan kesulitan dalam penyusunan laporan. Sistem yang dikembangkan mengintegrasikan proses pencarian ketersediaan kamar, pemesanan daring (booking online), dan pembayaran digital melalui payment gateway (VA, QRIS, DANA). Dalam arsitektur Model–View–Controller (MVC), Laravel digunakan untuk memisahkan logika bisnis, tampilan, dan data agar sistem mudah dikembangkan dan dipelihara. Pengujian dilakukan dengan metode black-box untuk memastikan seluruh fitur berjalan sesuai rancangan, meliputi fungsi pencarian kamar, pemesanan, pembayaran, validasi admin, dan laporan transaksi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu memproses pemesanan secara real-time, mempercepat verifikasi pembayaran, dan mempermudah pengelolaan data reservasi. Dengan tampilan yang responsif dan antarmuka yang sederhana, website ini dapat meningkatkan efisiensi operasional hotel dan memberikan pengalaman pengguna yang lebih mudah, cepat,serta transparan dalam melakukan pemesanan kamar secara daring.
Kata Kunci:Sistem Informasi,Reservas Hotel,Laravel,Waterfall,Payment Gateway,Website

Kata Kunci:Sistem Informasi,Reservas Hotel,Laravel,Waterfall,Payment Gateway,Website

Perancangan Aplikasi Terintegrasi Schedule Dailyna Berbasis Mobile dengan Framework n8n

Naufal Hanan Jati Asmara — 2026-01-30

Manajemen waktu menjadi merupakan satu persoalan di kehidupan sehari-hari era digital. Penelitian ini ingin merancang dan menerapkan sistem jadwal otomatis yang terintegrasi aplikasi Schedule Dailyna, platform n8n dan WhatsApp Business API. Metode yang digunakan adalah Design Science Research (DSR). identifikasi masalah, merancang solusi, pengembangan, demonstrasi, dan evaluasi. Hasil penelitian yang di dapatkan, ketiga komponen bisa terintegrasi. Alur kerja yang dimulai dari input jadwal melalui aplikasi, lalu dijalankan otomasi workflow n8n, hingga pengiriman real-time via WhatsApp. Sistem ini mengatasi apa yang kurang dari penelitan sebelumnya dengan menyajikan yang dibutuhkan yaitu bekerja dengan baik, mudah dimodifikasi, lalu efisiensi.

Implementasi Framework Laravel untuk Rancang Bangun Website Top Up Online (Studi Kasus: dcntopup.com)

Khairul Ikhsan — 2026-01-30

Website top up online saat ini banyak digunakan karena memberikan kemudahan dan kecepatan dalam melakukan pengisian saldo game dan layanan digital. Namun, masih banyak website top up yang belum memiliki sistem yang terstruktur dan aman. Pada penelitian ini dilakukan perancangan dan pembangunan website top up dcntopup.com menggunakan framework Laravel dengan mengintegrasikan Tripay Payment Gateway untuk pembayaran menggunakan QRIS, serta DCN Coin sebagai saldo internal pengguna. Mekanisme pembayaran QRIS berjalan otomatis menggunakan callback (webhook) sehingga status pembayaran dapat berubah tanpa verifikasi manual. Metode pengembangan yang digunakan adalah metode prototype yang dimulai dari pengumpulan kebutuhan, pembuatan prototype, pengembangan sistem, pengujian, hingga implementasi. Sistem yang dibangun menyediakan fitur seperti daftar top up, proses pemesanan, serta dashboard admin untuk mengelola transaksi. Pengujian dilakukan langsung pada website dcntopup.com, menunjukkan bahwa seluruh fungsi transaksi, pembayaran, dan konfirmasi berjalan dengan lancar. Hasil ini membuktikan bahwa penggunakan Laravel dengan integrasi Tripay dan DCN Coin mampu mendukung sistem top up yang aman, cepat, dan efisien