INTEK : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi
Abbreviation : INTEK DOI Prefix : 10.37729/intek by Sinta ISSN : 2620-4843 (print), 2620-4924 (online) Type of review : Single Blind Frequency : Two Issues/year (May and November) Editor in Chief : Wahju Tjahjo Saputro Indexing : Sinta-5 Focus and Scope : Focus and Scope Citation Analysis: Scholar | Sinta
Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Seminar Berbasis Web Menggunakan Rapid Application Development untuk Meningkatkan Efisiensi Pengelolaan Kegiatan
Pengelolaan kegiatan seminar yang masih dilakukan secara manual sering menimbulkan berbagai permasalahan, seperti kesalahan pencatatan data peserta, keterlambatan penyampaian informasi, serta rendahnya efisiensi administrasi dan pembuatan laporan. Kondisi tersebut menyebabkan proses pengelolaan seminar menjadi kurang efektif dan membutuhkan waktu yang relatif lama. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi manajemen seminar berbasis web yang mampu mendukung proses pendaftaran, pengelolaan data peserta, serta penyajian informasi seminar secara terintegrasi dan real-time. Metode pengembangan yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD) dengan pendekatan prototyping iteratif untuk meningkatkan keterlibatan pengguna dalam proses pengembangan sistem. Sistem dibangun menggunakan framework Laravel pada sisi backend, Vue.js pada sisi frontend, dan MySQL sebagai basis data. Pengujian dilakukan menggunakan Black-Box Testing dan User Acceptance Testing (UAT). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan seminar, mempercepat proses pendaftaran peserta, serta meminimalisir kesalahan dalam pengolahan data dan penyampaian informasi.
Copyright (c) 2026 Felix Wuryo Handono, Syaiful Anwar, Fernando B Siahaan, Johan Bastari, Baginda Oloan Lubis
AI Adoption in Indonesian Workplaces: User Experience, Trust, and Ethical Governance Across Enterprise and General AI Tools
This study explored the adoption of Artificial Intelligence (AI) in Indonesian workplaces and productivity-related environments by examining user experience, trust, and ethical governance across enterprise-integrated systems and general AI tools. The study used a quantitative survey involving 74 respondents consisting of students, workers, freelancers, and other productive-age groups. The results showed that 56.8% of respondents experienced lag at least “Sometimes” when using AI-based features. In terms of trust, 81.1% of respondents prioritized accuracy and 74.3% prioritized transparency in AI systems. Additionally, 91.9% stated that explainability features could improve trust toward AI systems. The findings also revealed the emergence of a mixed AI ecosystem, where 43.2% of respondents used a combination of AI and productivity tools in daily activities. Based on these findings, this study proposed a human-centered AI governance approach supported by the NIST AI Risk Management Framework and ISO/IEC 42001 to encourage more responsible and trustworthy AI adoption in Indonesian organizations.
Copyright (c) 2026 Audrey Valerie, Rafie Djajasoepena
Optimasi Penentuan Produk Peralatan Rumah Tangga Terlaris Menggunakan Fuzzy Analytical Hierarchy Process
This study presents an anonymized retrospective case study of a prominent household appliance distributor in West Sumatra, referred to as PT.XYZ. A critical challenge identified during the operational period was the imbalance between product demand and inventory levels, leading to significant stock accumulation. This research aims to optimize marketing strategies by implementing a decision support system to rank best-selling products using the Fuzzy Analytical Hierarchy Process (F-AHP) method. While the specific business unit has since concluded its active operations, the dataset—comprising 245 product records—remains a robust scientific foundation for modeling consumer behavior in the direct selling sector. Unlike classical AHP, F-AHP integrates fuzzy logic to handle the uncertainty and subjectivity of human judgment in linguistic evaluations. Products were evaluated across four criteria: price, promotional type, product material, and product type. The results demonstrate that F-AHP provides a nuanced ranking, enabling management to prioritize stock effectively. System evaluation through User Acceptance Testing (UAT) yielded a score of 91%, indicating high reliability. This framework offers a sustainable business intelligence model applicable to contemporary direct selling industries facing similar inventory challenges.
Pengaruh Risiko Keamanan dan Performa Terhadap Persepsi Pengguna dalam Layanan e-Banking
Transformasi digital pada sektor perbankan mendorong peningkatan penggunaan layanan e-banking, namun juga memunculkan risiko keamanan dan performa yang dapat memengaruhi persepsi serta kepercayaan nasabah. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif melalui studi literatur untuk mengeval_uasi bagaimana dua jenis risiko tersebut membentuk pengalaman dan penilaian pengguna terhadap layanan keuangan digital. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nasabah masih memiliki kekhawatiran terhadap ancaman seperti pencurian data, serangan malware, dan ketidakstabilan aplikasi, tetapi tingkat kepercayaan tetap tinggi ketika bank menyediakan mekanisme keamanan berlapis, menjaga keandalan sistem, serta memberikan edukasi terkait keamanan siber. Temuan ini menegaskan bahwa penguatan sistem keamanan dan peningkatan stabilitas layanan merupakan faktor kunci dalam membangun dan mempertahankan kepercayaan nasabah terhadap layanan e-banking.
Copyright (c) 2026 Alya Dijayanti, Fathia Kaila Azizah, Ahmad Bayu Saputra, Faiz Purnomo Adi, Rangga Hapsendy Simarmata
Pengembangan Aplikasi Manajemen Keuangan Pribadi untuk Meningkatkan Efisiensi Pengelolaan Dana dengan Waterfall
Pengelolaan keuangan pribadi yang efektif masih menjadi tantangan bagi banyak masyarakat akibat kurangnya pencatatan dan perencanaan keuangan yang sistematis. Berdasarkan data Survei Nasional Literasi dan Inklusi Keuangan (SNLIK) tahun 2022, tingkat literasi keuangan masyarakat Indonesia baru mencapai 38,03%, sehingga menunjukkan rendahnya kesadaran dalam mengelola keuangan secara terstruktur. Kondisi tersebut sering menyebabkan ketidakseimbangan antara pemasukan dan pengeluaran serta kesulitan dalam mengontrol kondisi finansial. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi manajemen keuangan pribadi berbasis mobile yang dapat membantu pengguna mengelola dana secara lebih efektif dan efisien. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall, yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Aplikasi dikembangkan menggunakan framework Flutter dengan bahasa pemrograman Dart serta SQLite sebagai basis data lokal. Fitur utama aplikasi meliputi pencatatan pemasukan dan pengeluaran, pengelompokan kategori transaksi, penyusunan anggaran, serta penyajian laporan keuangan dalam bentuk grafik interaktif. Hasil pengujian menggunakan metode Black Box Testing menunjukkan bahwa seluruh fitur aplikasi berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Sistem yang dikembangkan mampu membantu pengguna memantau kondisi keuangan secara lebih terstruktur, meningkatkan disiplin dalam pengelolaan dana, serta meminimalkan kesalahan pencatatan transaksi keuangan sehari-hari.
Copyright (c) 2026 Teguh Aulia Darmawan, Hadi Kurniawan, Nanda Dwi Rahayu, Triam Tomo, Aghisna Nurhajj Mustandjibillah, Muhamad Haikal Akbar, Baginda Oloan Lubis
Tinjauan Sistematis dan Penilaian Kelayakan Meta-Analisis Algoritma Klasifikasi untuk Deteksi Keaslian Minyak Atsiri sebagai Bahan Parfum
Keaslian minyak atsiri sebagai bahan parfum memerlukan quality control yang mampu mengubah data sensorik, kromatografik, dan spektroskopik menjadi keputusan yang dapat diaudit. Penelitian ini menyintesis evidence mengenai algoritma klasifikasi untuk deteksi keaslian, diskriminasi, mutu, asal, dan indikasi adulterasi minyak atsiri dari sudut pandang informatika. Metode yang digunakan adalah systematic review berbasis PRISMA/PRISMA-DTA melalui literature search OpenAlex dan PubMed/PMC, screening berbasis eligibility criteria, verifikasi full text, serta data extraction atas data modality/instrumen, algoritma, validation design, dan performance metric. Dari 160 rekaman awal, 36 studi masuk calon qualitative synthesis dan 5 studi memiliki quantitative classifier-performance data. Lima studi tersebut melibatkan electronic nose, HS-GC-MS, GC-FID, dan FTIR dengan algoritma LDA/QDA, SVM, ANN/MLP, Fuzzy ARTMAP, O2PLS-DA, dan HCA. Akurasi/CCR berada pada kisaran 82% hingga 100%, tetapi tidak digabungkan sebagai pooled accuracy estimate karena tujuan klasifikasi, data modality/instrumen, validation design, validation sample, dan risk of bias tidak sebanding. Sintesis menunjukkan bahwa algoritma klasifikasi berpotensi mendukung autentikasi minyak atsiri apabila penelitian berikutnya melaporkan external validation, confusion matrix, jumlah independent validation sample, dan AI-based quality-control workflow secara transparan.
Copyright (c) 2026 Yoga Aji Sukma, Desi Permata Sari
Kompresi Adaptif untuk Streaming Multimedia Multi-Platform: A Review
The current digital era is characterized by cross-platform multimedia consumption, which has become the backbone of information and entertainment, with video content dominating more than 82% of total global internet traffic. The main challenge of adaptive compression for multi-platform multimedia streaming lies in device heterogeneity, network conditions, and the need for Quality of Experience (QoE), as adaptive compression adjusts the bitrate, resolution, and encoding level in real-time. The aim of this research is to explore these issues through a literature review study to identify the scope, taxonomy, gaps, and proposed future research directions. The method used is a literature review covering 51 publications (interval 2019-2025) to examine conceptual aspects, system taxonomy (System Architecture Layer, Adaptation Strategy, Compression Technique, and Artificial Intelligence Model), and to identify research gaps. The review results show that streaming efficiency depends on adaptive compression mechanisms, with a research paradigm shifting from rule-based adaptation toward intelligent adaptive compression. Despite these developments, significant unaddressed gaps remain, particularly concerning synchronization across platforms based on different codecs, low-latency real-time AI compression, robust network adaptation solutions for 5G/B5G, and cross-dimensional integration within a single framework. Future research directions are proposed in platform-specific synchronization models, multi-constraint compression, adaptive AI for slicing, and energy optimization through Federated Learning.
Copyright (c) 2025 Nia Ekawati, Shandy Tresnawati, Shofwan Hanief, Wahju Tjahjo Saputro
Klasifikasi Judul Skripsi Program Studi Teknologi Informasi Berbasis Naive Bayes Classifier Dengan Analisis Tren Topik
Proses penentuan judul skripsi merupakan langkah awal yang sangat penting dalam penyusunan tugas akhir mahasiswa. Namun, banyak mahasiswa mengalami kesulitan dalam memilih judul yang sesuai dengan minat dan kompetensinya, serta dalam memastikan orisinalitas judul yang diajukan. Hal ini mengakibatkan kurangnya keberagaman topik dan potensi terjadinya pengulangan penelitian. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi judul skripsi menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) dan menambahkan dimensi analisis tren topik untuk mengidentifikasi perkembangan isu penelitian dari tahun ke tahun. Data yang digunakan terdiri dari 81 judul skripsi mahasiswa Program Studi Teknologi Informasi Universitas Muhammadiyah Purworejo, yang dikategorikan ke dalam lima bidang: sistem informasi/website, multimedia, jaringan, IoT, dan sistem cerdas. Metode yang digunakan mencakup tahapan pengumpulan data, pra-pemrosesan teks (case folding, tokenizing, dan stopword removal), ekstraksi fitur menggunakan metode TF-IDF, pelatihan model NBC, serta eval__uasi performa model menggunakan confusion matrix dengan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi 76,5%, precision 77,3%, recall 76,5%, dan F1-score 72,5%, yang menandakan performa model yang cukup baik. Selain itu, melalui analisis frekuensi kata (Word Frequency Analysis), diperoleh gambaran topik dominan pada setiap tahun, yang divisualisasikan menggunakan diagram batang. Penelitian ini diharapkan dapat membantu mahasiswa dan institusi dalam memilih judul skripsi secara lebih terarah dan berdasarkan tren yang berkembang.
Copyright (c) 2025 Ike Yunia Pasa, Nur Wachid Adi Prasetya
Pengukuran Kinerja Sistem Informasi Manajemen Kepegawaian Berdasarkan Model Human-Organization-Technology Fit
Sistem Informasi Manajemen Kepegawaian (SIMPEG) memegang peranan strategis dalam mendukung transformasi digital pengelolaan sumber daya manusia di sektor kesehatan. Implementasi SIMPEG di rumah sakit bertujuan untuk meningkatkan efisiensi, efektivitas, dan akurasi dalam pengelolaan data kepegawaian. Penelitian ini bertujuan mengeval__uasi kinerja SIMPEG dengan menggunakan Human-Organization-Technology (HOT) Fit Model, yang menilai kesesuaian antara dimensi manusia, organisasi, dan teknologi dalam memaksimalkan manfaat sistem informasi. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan instrumen kuesioner, yang disebarkan kepada 100 responden pengguna SIMPEG di lingkungan rumah sakit. Data dianalisis menggunakan uji regresi linier berganda untuk mengidentifikasi pengaruh masing-masing dimensi terhadap net benefit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dimensi human dan organization berpengaruh signifikan terhadap net benefit, sedangkan dimensi technology tidak memberikan pengaruh signifikan. Temuan ini mengindikasikan bahwa keberhasilan SIMPEG lebih ditentukan oleh kesiapan dan kompetensi pengguna serta dukungan organisasi, dibandingkan hanya mengandalkan kecanggihan teknologi. Implikasi penelitian ini memberikan rekomendasi bagi pengambil kebijakan untuk memprioritaskan pelatihan pengguna, penguatan budaya organisasi, serta perbaikan proses kerja guna meningkatkan efektivitas pemanfaatan SIMPEG.
Copyright (c) 2025 Fauzan, Anisa Rahmawati, Baginda Oloan Lubis
Penerapan K-Medoids Clustering Pada Data Penerima Program Z-Auto BAZNAS Jawa Timur dengan Metode eval_uasi Elbow
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis status penerima Program Z-Auto di BAZNAS Provinsi Jawa Timur dengan menggunakan metode K-Medoids Clustering. Program Z-Auto merupakan inisiatif BAZNAS untuk memberdayakan mustahik di bidang otomotif melalui bantuan modal, pelatihan, dan peralatan usaha bengkel. Data penelitian berupa 445 data pendaftar program dengan atribut yang dipilih usia, jenis usaha, pendapatan, dan pengeluaran bulanan. Dengan banyaknya data pendaftar dengan karakteristik yang beragam sehingga sulit untuk dianalisis secara manual, terutama dalam menentukan kelompok mustahik yang memiliki kondisi ekonomi serupa. Tanpa analisis berbasis data, proses seleksi berpotensi tidak objektif dan kurang tepat sasaran. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan clustering seperti K-Medoids untuk mengelompokkan data penerima secara lebih sistematis dan terukur. Alur penelitian dimulai dari tahapan data selection, data preprocessing, data transformation, data mining, dan eval_uasi. Proses data mining menggunakan metode K-medoids sebagai metode clustering yang kemudian dieval_uasi menggunakan Elbow Method dan Silhouette Score untuk mendapatkan jumlah cluster terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data penerima terbagi menjadi tiga cluster utama: (1) kelompok usia lebih tua dengan pendapatan dan pengeluaran rendah, (2) kelompok dengan kondisi ekonomi sedang, dan (3) kelompok usia lebih muda dengan pendapatan serta pengeluaran relatif tinggi. eval_uasi dengan Silhouette Score memberikan hasil yang cukup baik (0,7134). Penelitian ini menunjukkan bahwa K-Medoids clustering dapat membantu BAZNAS dalam meningkatkan ketepatan distribusi bantuan secara objektif dan transparan.
Copyright (c) 2025 Imro'atus Sholihah, Bayu Adhi Nugroho, Noor Wahyudi, Yunita Ardilla
Implementasi Aplikasi Berbasis Web untuk Pelaporan Kegiatan dan Proyek Pembangunan Desa Menggunakan Metodologi Agile
Reporting on village activities and development projects plays a crucial role in ensuring that each project runs effectively and in accordance with established plans. Until now, the reporting process has been carried out manually through the WhatsApp application and by processing data using Excel. This approach is considered inefficient, prone to errors, and slows down the eval_uation and decision-making process, thereby hindering the overall optimization of village development. This study aims to develop a web-based information system for reporting village activities and development projects in order to enhance the effectiveness and efficiency of the reporting process. The development model employed is Agile, with stages including software requirements analysis, system design, program coding, and system maintenance. The system is equipped with features such as real-time monitoring, development report management, activity photo documentation, village event data management, user authentication, and report approval functionality. The implementation results show that the system is capable of simplifying the reporting process, accelerating data processing, improving recording accuracy, minimizing the risk of manual input errors, and enabling real-time project monitoring. The existence of this system makes the workflow of village staff more efficient and productive, supports information transparency, and accelerates data-driven decision-making, ultimately contributing to the advancement of village development.
Copyright (c) 2025 Arjun Nourmansyah Ramdani, Muhammad Thoriq Ar Rasyid, Muhamad Jamaludin Yusuf, Baginda Oloan Lubis, Sriyadi
Model Predictive Analytics Terhadap Pasien Diabetes Menggunakan Exploratory Data Analysis dan Algoritma Random Forest
Diabetes is one of the diseases that fall into the category of chronic (long-term) diseases. This disease is characterized by increased blood sugar (glucose) levels that exceed the normal threshold. As a result, the function of the insulin hormone in the body is disrupted.1In 2021, the International Diabetes Federation (IDF) noted that there were 537 million adults aged 20 - 79 years (Reza Pahlevi, 2021). Diabetes also causes 6.7 million deaths. Several factors that cause diabetes include being overweight, high cholesterol levels, lifestyle and not exercising and age. Until now, no medicine has been found that can treat this disease completely, so what needs to be done is to detect diabetes early to control the dangers of diabetes.1 This research will create a predictive analytics model to predict whether someone will develop diabetes. The data analysis technique used Exploratory Data Analysis (EDA) and the machine learning model used Random Forest. This research used data from the website Kaggle with a total of 769 people. The data consists of 9 columns with 7 data and 2 data. After analyzing the sampling data, the accuracy of the training data was 0.998207 with a Mean Squared Error of 0.00179. Testing data obtained was 0.74603 with Mean Squared Error of 0.25396. The prediction results from 20 sample data tested, obtained 18 times the model made correct predictions and 2 times the model made incorrect predictions.
Copyright (c) 2023 Hamid Muhammad Jumasa Jumasa
Perbandingan Validasi Metode Profile Matching dan Simple Additive Weighting Untuk Pemilihan Jurusan SMA
Penelitian ini akan menentukan perbandingan validasi metode Profile Matching dan Simple Additive Weighting untuk pemilihan jurusan SMA siswa kelas 9. Permasalahan yang terjadi saat ini yaitu para siswa kesulitan untuk menentukan jurusan sekolah menengah atas yang tepat. Metode yang biasa digunakan untuk menentukan jurusan SMA yang akan dipilih yaitu dengan mengikuti mayoritas teman, sehingga banyak siswa yang salah memilih jurusan. Penelitian ini dilakukan dengan kajian studi literatur, pengumpulan data, analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Setelah dilakukan kajian studi literatur dilakukan pengumpulan data nilai siswa SMP N 32 Bandar Lampung. Kriteria dalam menentukan kenaikan kelas yaitu nilai matematika, IPA, IPS, Bahasa Indonesia dan Bahasa inggris. Kemudian dilakukan analisis sistem dan perancangan sistem. Setelah perancangan sistem dilakukan maka mengimplementasikan sistem ke dalam bahasa pemrograman. Setelah sistem berhasil diimplementasikan selanjutnya pengujian usability dan expert judgment. Hasil penelitian yang dilakukan dengan menerapkan metode Profile Matching dan Simple Additive Weighting sebagai perbandingan validasi dimana hasil rekomendasi jurusan dengan metode Profile Matching lebih valid daripada Simple Additive Weighting dikarenakan hanya dengan satu rekomendasi jurusan yang dihasilkan. Dan sistem yang dibuat dapat dikatakan berhasil dan efektif dalam menentukan jurusan sekolah menengah atas terhadap siswa SMP N 32 Bandar Lampung.
Copyright (c) 2025 Jaka Mukti Fajar, Ardi Pujiyanta
Pembaharuan Data Kependudukan Permanen dan Non-Permanen di Kabupaten Purworejo dengan Metode Crowdsourcing
The primary issue in updating population data in Purworejo Regency lies in the lack of inter-agency integration, limited community participation, and the absence of a system capable of real-time data updates. To address these challenges, this study aims to develop a participatory and integrated model for updating permanent and non-permanent population data using a crowdsourcing approach. A mixed-method design was employed, combining quantitative surveys of citizens and village officials with qualitative data gathered through in-depth interviews and focus group discussions (FGDs) involving key stakeholders such as the Civil Registry Office (Disdukcapil), Statistics Bureau (BPS), Communication and Informatics Agency, the Education and Health Offices, and local governments. The results indicate that the proposed model—based on a middleware system and digital portal—facilitates automated data exchange via APIs, enables citizen-led reporting, and ensures data security and validation through centralized verification. The model was deemed feasible and applicable based on stakeholder validation and is expected to enhance the accuracy, efficiency, and inclusiveness of population data management, supporting the development of a Smart Society in Purworejo Regency.
Copyright (c) 2025 Murhadi, Murry Harmawan Saputra, Intan Puspita Sari, Suyitno, Jeki Mediantari Wahyu Wibawanti
Analisis Performa Convolutional Neural Networks pada Deteksi Penyakit Malaria Berbasis Citra Mikroskopis
Deteksi otomatis malaria melalui analisis citra mikroskopis sel darah memegang peranan penting dalam diagnosis tepat waktu. Penelitian ini berfokus pada implementasi dan evaluasi model Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan citra sel darah ke dalam kategori 'Tidak Terinfeksi' dan 'Parasit'. Arsitektur CNN, yang terdiri dari lapisan konvolusi, pooling, dan dense, dilatih selama 13 epoch menggunakan optimizer Adam dan fungsi loss Binary Crossentropy. Sebelum pelatihan, citra diubah ukurannya menjadi 128x128 piksel, dikonversi menjadi array NumPy, dan nilai piksel dinormalisasi ke rentang 0-1. Model terlatih mencapai akurasi pelatihan akhir sebesar 91.79% dengan loss 0.3356. Saat dievaluasi pada dataset pengujian yang belum pernah dilihat, model menunjukkan akurasi yang sebanding, yaitu 91.79%, mengindikasikan efektivitasnya dalam mengidentifikasi parasit malaria dalam citra sel darah. Penelitian ini menyoroti potensi signifikan CNN untuk mengembangkan alat diagnostik malaria otomatis dan akurat.
Copyright (c) 2025 Hanifatus Sa’diyah Widihasaniputri, Dewi Chirzah, Widya Kurniawan, Akmal Maulana
Prototype Alat Jemuran Otomatis Berbasis Internet of Things Dengan Deteksi Cuaca Menggunakan Sensor Air Dan Sensor Light Dependent Resistor
Sistem ini bertujuan untuk mengembangkan prototype jemuran otomatis berbasis IoT guna membantu bisnis laundry dalam mengatasi permasalahan pengeringan pakaian akibat perubahan cuaca yang tidak menentu. Prototype ini menggunakan berbagai komponen elektronik seperti ESP32, sensor air, sensor Light Dependent Resistor (LDR), motor stepper (28BYJ-48), driver ULN2003, serta aplikasi Blynk sebagai antarmuka pemantauan sistem secara jarak jauh. Sistem ini dirancang untuk mendeteksi kondisi cuaca secara otomatis menggunakan sensor air yang mendeteksi hujan dan sensor LDR yang mengukur intensitas cahaya matahari. Ketika hujan terdeteksi, motor stepper akan menggerakkan jemuran ke area tertutup, sementara saat kondisi cerah, jemuran akan kembali ke tempat terbuka untuk mempercepat pengeringan pakaian. Semua komponen dalam sistem bekerja secara terintegrasi untuk memastikan kinerja yang optimal. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini bekerja sesuai dengan rencana, di mana sensor mampu mendeteksi kondisi cuaca dengan akurat dan mengirimkan sinyal ke motor stepper untuk menggerakkan jemuran secara otomatis. Dengan adanya sistem ini, diharapkan dapat memberikan solusi yang efektif dalam meningkatkan efisiensi proses pengeringan pakaian, terutama dalam usaha laundry, serta mengurangi ketergantungan pada mesin pengering listrik.
Copyright (c) 2025 Hendro Joko Prasetiyo, Evita Kuniawati
Sistem Rekomendasi Pemilihan Film Menggunakan Metode Collaborative Filtering dan Content-Based Filtering
Perkembangan teknologi di era modern telah mempermudah akses terhadap berbagai layanan digital, termasuk hiburan seperti film dan serial televisi yang dapat dinikmati melalui platform streaming. Meskipun memberikan banyak pilihan, keberagaman film yang tersedia sering kali membuat penonton kesulitan dalam menentukan tontonan yang sesuai dengan preferensi mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi film berbasis metode Collaborative Filtering (CF) dan Content-Based Filtering (CBF) guna memberikan rekomendasi film yang lebih akurat dan personal. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah MovieLens, yang berisi data rating film oleh pengguna serta informasi konten film seperti genre dan tag. Dengan membandingkan antara CF dan CBF, sistem rekomendasi ini dapat memberikan hasil yang lebih relevan dengan mengidentifikasi kesamaan preferensi antar pengguna serta karakteristik film. Hasil penelitian ini berupa platform berbasis website yang menampilkan rekomendasi film yang sesuai dengan minat pengguna. Dari hasil penyebaran kuesioner bagi responden maka pada metode yang direkomendasikan didapatkan bahwa metode CF lebih diminati dibandingkan dengan CBF, hasil tersebut didukung dari pertanyaan ke-11 yang menyatakan CF bermanfaat bagi responden sebesar 53%. Sedangkan CBF hanya sebesar 39% dengan sisanya memilih rekomendasi trending sebesar 8%.
Copyright (c) 2025 Andreas Dian Anggi Kusuma, Arif Pramudwiatmoko, Suhirman Suhirman
Prototipe Tempat Parkir Menggunakan ESP-32 Terintegrasi RFID dan Sensor Infrared Untuk Monitoring Slot Parkir
Keamanan dan efisiensi parkir masih menjadi masalah di area parkir yang ada, terutama di lingkungan sekolah. Masalah utama yang diidentifikasi meliputi kurangnya jaminan keamanan, jalur masuk dan keluar yang sama, serta ketidakmampuan untuk mengetahui ketersediaan tempat parkir secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah prototipe sistem parkir berbasis mikrokontroler yang dapat mendeteksi ketersediaan tempat parkir dan memberikan informasi secara langsung kepada pengendara. Sistem ini juga menggunakan teknologi RFID untuk identifikasi pengguna dan pengaturan portal parkir. Metode yang digunakan melibatkan penggunaan NodeMCU ESP32, sensor infrared FC-51, dan aplikasi Blynk untuk monitoring real-time. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat mendeteksi ketersediaan tempat parkir dengan baik dan mengirimkan data secara efektif dengan waktu respons rata-rata sekitar 7 detik. Penggunaan sensor infrared terbukti efektif dalam mendeteksi objek besar, meskipun sensor tidak dapat mendeteksi objek kecil seperti batu. Integrasi aplikasi Blynk memungkinkan pengguna untuk memantau status parkir dengan mudah. Diharapkan, prototipe ini dapat diterapkan untuk meningkatkan efisiensi dan kenyamanan dalam pengelolaan parkir. Saran untuk penelitian selanjutnya termasuk penambahan RFID pada pintu keluar untuk pencatatan yang lebih akurat dan peningkatan aplikasi dengan fitur notifikasi untuk pengguna.
Copyright (c) 2025 Dian Budi Santoso, Hamid Muhammad Jumasa, Ike Yunia Pasa
Pengembangan Aplikasi Akademik Helpdesk Sebagai Dukungan Untuk Layanan Akademik Di Perguruan Tinggi Menggunakan Metode Agile
Optimally functioning academic services play a crucial role in supporting the operational success of a higher education institution. However, many universities still face various challenges in managing these services, such as the lack of prompt response to student complaints, suboptimal academic data management, and delays in providing solutions. To address these challenges, this study designs and develops an Academic Helpdesk application using the Agile approach. Agile was chosen because it offers flexibility, adaptability to changes, and accelerates the software development process. This application focuses on supporting academic services, including complaint handling, monitoring the status of submissions, and providing faster and more systematic solutions. Based on testing results, the application has proven to enhance service efficiency by reducing complaint handling time by up to 40% compared to traditional methods. Furthermore, surveys indicate an increase in user satisfaction among both students and academic staff, reaching 85%. These findings demonstrate that implementing the Agile method in the development of the Academic Helpdesk is an innovative and adaptive approach to improving academic services in higher education environments.
Copyright (c) 2025 Agus Salim, Melan Susanti, Sriyadi, Ali Haidir, Adi Supriyatna
Pengembangan Media Pembelajaran Interaktif Bahasa Indonesia Menggunakan Scratch Dengan Metode Multimedia Development Life Cycle
Penelitian ini dilakukan dengan mengamati peserta didik kelas 2 SDN Keseneng Purworejo. Ditemukan permasalahan terkait rendahnya pemahaman peserta didik dalam memahami cerita pendek pada mata pelajaran Bahasa Indonesia serta kurangnya motivasi mereka dalam belajar. Untuk mengatasi permasalahan ini, peneliti mengembangkan media pembelajaran interaktif Bahasa Indonesia berbasis Scratch guna meningkatkan pemahaman peserta didik terhadap cerita pendek serta memberikan dorongan motivasi dalam proses belajar. Penelitian ini menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) yang terdiri dari enam tahapan, yaitu concept (perancangan konsep), design (desain), material collecting (pengumpulan elemen), assembly (perakitan), testing (pengujian), dan distribution (pendistribusian produk). Media pembelajaran yang dikembangkan kemudian diuji kelayakannya menggunakan System Usability Scale (SUS) untuk menilai efektivitas dan tingkat pemahaman pengguna terhadap aplikasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa media pembelajaran interaktif Bahasa Indonesia yang dikembangkan memperoleh skor 71,18 berdasarkan sistem usability scale, yang dikategorikan sebagai baik. Hal ini menandakan bahwa peserta didik dapat menerima media pembelajaran ini dengan baik dan aplikasi yang dikembangkan layak digunakan sebagai sarana pembelajaran interaktif Bahasa Indonesia. Dengan adanya media pembelajaran berbasis Scratch ini, diharapkan pemahaman siswa terhadap cerita pendek dalam Bahasa Indonesia dapat meningkat, serta memberikan pengalaman belajar yang lebih menarik dan menyenangkan. Penelitian ini juga membuka peluang bagi pengembangan lebih lanjut guna meningkatkan kualitas pembelajaran interaktif di tingkat sekolah dasar.
Copyright (c) 2025 Niko Marchel Alviano, Ike Yunia Pasa, Dewi Chirzah
Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means untuk Mempermudah Pengelompokkan Wilayah Rawan Stunting di Kabupaten Cirebon
Stunting merupakan masalah gizi kronis yang ditandai dengan pertumbuhan tinggi badan anak yang terhambat akibat kurangnya asupan gizi yang memadai dalam waktu yang panjang. Pada tahun 2023, preval___ensi Stunting di Kabupaten Cirebon tercatat mengalami peningkatan signifikan, naik menjadi 22,9% dari 18,6% pada tahun sebelumnya. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan algoritma K-Means dalam mengelompokkan wilayah rawan stunting di Kabupaten Cirebon, Indonesia. Data diperoleh dari Dinas Kesehatan Kabupaten Cirebon yang mencakup tinggi badan, berat badan, dan status gizi anak balita pada periode Juni hingga Agustus 2023. Proses penelitian mengacu pada metode Knowledge Discovery in Databases (KDD), meliputi pengumpulan data, preprocessing, klasterisasi, eval___uasi, dan visualisasi hasil. Penentuan jumlah klaster optimal dilakukan menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI), menghasilkan nilai terbaik pada K=5 dengan DBI sebesar 0,614. Hasil visualisasi menggunakan scatter plot mempermudah identifikasi wilayah prioritas intervensi. Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma K-Means efektif untuk menganalisis distribusi risiko stunting di daerah penelitian. Implementasi ini relevan dengan data preval___ensi stunting nasional yang ditetapkan oleh WHO, memberikan wawasan baru bagi pemerintah daerah dalam menyusun strategi intervensi berbasis data. Pendekatan ini memungkinkan alokasi sumber daya yang lebih tepat sasaran untuk menurunkan angka stunting secara signifikan.
Copyright (c) 2025 Feni Mahmudah, Nining Rahaningsih, Raditya Danar Dana, Cep Lukman Rohmat
Strategi Pengelolaan Bandwidth Adaptif Pada Jaringan Komputer Berbasis Virtualisasi
Pengelolaan bandwidth yang efisien pada jaringan komputer berbasis virtualisasi menjadi tantangan yang signifikan, mengingat sifat dinamis dan fluktuatif dari beban trafik. Fluktuasi trafik yang tidak terprediksi dan keterbatasan infrastruktur fisik menjadi hambatan utama dalam mengoptimalkan penggunaan bandwidth. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengidentifikasi strategi pengelolaan bandwidth adaptif yang efektif pada jaringan berbasis virtualisasi, serta bagaimana solusi-solusi tersebut dapat meningkatkan kinerja jaringan. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian kualitatif dengan pendekatan studi kasus. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara mendalam dengan pengelola jaringan dan observasi langsung terhadap implementasi pengelolaan bandwidth di beberapa organisasi yang menerapkan teknologi virtualisasi. Data yang diperoleh dianalisis menggunakan analisis tematik untuk mengidentifikasi tantangan, strategi yang diterapkan, dan solusi yang diambil untuk mengelola bandwidth adaptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa alokasi bandwidth dinamis berbasis pemantauan trafik real-time, penggunaan algoritma prediksi, pengaturan QoS berbasis aplikasi, dan otomatisasi pengelolaan bandwidth merupakan strategi utama yang diterapkan untuk mengatasi fluktuasi trafik dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya jaringan. Penerapan strategi-strategi tersebut terbukti efektif dalam meningkatkan efisiensi pengelolaan bandwidth serta mengurangi kemacetan pada jaringan virtualisasi. Kesimpulannya, pengelolaan bandwidth adaptif yang berbasis data real-time dan otomatisasi dapat meningkatkan kualitas layanan pada jaringan komputer berbasis virtualisasi. Penelitian selanjutnya disarankan untuk mengeksplorasi penerapan machine learning dalam memprediksi kebutuhan bandwidth dan mengembangkan algoritma canggih untuk pengelolaan sumber daya jaringan.
Copyright (c) 2025 Dewi Chirzah; Hamid Muhammad Jumasa
Implementasi Metode TOPSIS dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Smartphone Terbaik
The advancement of communication technology has progressed rapidly in recent years. One prominent example of this technology is the smartphone, which serves as a primary communication tool for many people. Smartphones are compact devices designed to provide users with access to information anytime and anywhere. Therefore, a Decision Support System (DSS) is needed to assist in eval_uating and selecting smartphones based on several criteria such as RAM, storage capacity, color, and price. The TOPSIS method (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) is implemented to help prospective buyers identify the most suitable smartphone according to their preferences. This study involved several stages, including data collection from Kaggle, data preprocessing, determining alternatives and criteria, processing with the TOPSIS method, and system eval_uation. The eval_uation results revealed that the use of 237 smartphone alternatives led to a slowdown in the TOPSIS processing phase when displaying results on the website. Despite this challenge, the system proved effective in assessing and ranking smartphones. Among all alternatives, the Realme 11 Pro 12/512/Black was identified as the best choice, with a preference value of 0.8251.
Copyright (c) 2025 Priyono, Bibit Sudarsono, Hanafi Eko Darono, Aji Sumandito, Amir
In-Match and Out-Match Tactical Team-Based Shoot Game Screen and Network Performances Analysis (Case Study: East Jakarta, Indonesia)
Online games have transformed the gaming landscape by connecting players from around the globe in immersive and interactive virtual environments. First-person shooters have gained immense popularity among the various genres due to their fast-paced action, strategic gameplay, and realistic graphics. The Sony PlayStation 5 (PS5) has revolutionized the gaming landscape since its launch, establishing itself as a dominant force in the global market. This research aimed to find screen performance (in FPS) and network performance (in ping) during in-match and out-of-match while playing the game on the PS5 gaming console. This research applied a quantitative method, primary data, and a descriptive approach. The analysis of in-match network ping, with an average of 22.7-5.78 ms, reveals a relatively stable connection with some variability. Although occasional spikes up to 32 ms may cause brief delays, the overall network performance is satisfactory for typical internet usage. Conversely, the out-of-match network ping demonstrates exceptional stability, with an average of 24.43-0.82 ms, indicating minimal latency variation and ensuring a smooth experience for various online activities. The frame rate analysis on the PS5 showcases a consistent FPS of 60, reflecting a rock-solid performance free from stuttering or frame drops, essential for both casual and competitive gaming.
Copyright (c) 2025 Andi Muhammad Imam Akbar, Dewi Arianti Wulandari, Unang Solihin, Wandy Wandy
Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Mobile Jaminan Kesehatan Nasional di Playstore Menggunakan Metode Naive Bayes
Aplikasi Mobile JKN yang dikembangkan oleh BPJS Kesehatan bertujuan untuk mempermudah masyarakat dalam mengakses layanan Jaminan Kesehatan Nasional secara online. Namun, berdasarkan ulasan yang terdapat di Google Play Store, terdapat beberapa keluhan mengenai kualitas layanan, seperti kesulitan dalam mengakses aplikasi, gangguan teknis, dan kekurangan fitur, yang menciptakan pertanyaan terkait tingkat kepuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Mobile JKN dengan menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes untuk menilai tingkat kepuasan pengguna dan memberikan rekomendasi bagi pengembang untuk meningkatkan kualitas layanan. Pemilihan metode ini didasarkan pada kemampuannya yang efektif dalam mengolah data teks dengan distribusi multinomial, di mana frekuensi kemunculan kata sangat relevan untuk analisis sentimen. Data penelitian dikumpulkan melalui web scraping, menghasilkan 1.000 ulasan pengguna pada bulan September 2024. Hasil analisis menunjukkan bahwa sentimen positif mendominasi dengan 49,9%, diikuti sentimen negatif 39,3%, dan netral 10,8%. Model yang dikembangkan menunjukkan akurasi 94%, presisi 92%, recall 85%, dan F1-Score 88%, yang mengindikasikan efektivitas metode dalam klasifikasi sentimen. Temuan ini dapat membantu pengembang untuk meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan pengguna aplikasi
Copyright (c) 2025 Elsa Damayanti, Nining Rahaningsih, Raditya Danar Dana, Cep Lukman Rohmat
Pembelajaran TLJ Menggunakan PjBL dalam Meningkatkan Keaktifan dan Hasil Belajar Siswa Kelas XI TKJ
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peningkatan keaktifan dan hasil belajar siswa pada pelajaran Teknologi Layanan Jaringan dengan menggunakan model Project Base Learning. Project Base Learning merupakan model yang sangat menarik dan mulai banyak diterapkan beberapa tahun terakhir ini karena menekankan pada efektivitas pembelajaran. Melalui Project Base Learning pembelajaran berlangsung dengan mencari solusi atas permasalahan keseharian yang ditemui. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas dengan subjek penelitian terdiri dari 35 siswa kelas XI TKJ A. Pengumpulan data dilakukan menggunakan dokumentasi penilaian hasil belajar dan observasi. Teknis analisis data yang digunakan adalah analisis deskriptif komparatif. Dapat disimpulkan bahwa pemanfaatan model Project Base Learning efektif dalam meningkatkan keaktifan dan hasil belajar siswa pada pelajaran Teknologi Layanan Jaringan. Hal tersebut dapat dilihat dari persentase ketuntasan siswa secara praktikal dari pra siklus yang hanya sebesar 65,71% meningkat menjadi 77,14% pada siklus I, meningkat menjadi 85,71% pada siklus ke II, dan terus meningkat pada siklus ke III mencapai 88,57%. Sedangkan presentase hasil pengamatan keaktifan siswa pada siklus I mencapai 75%, meningkat menjadi 83% pada siklus II, dan terus meningkat pada siklus ke III mencapai 88%.
Analisa Data Pencatatan Aktivitas Olahraga pada Wearable Device
Perangkat dengan sensor memudahkan kehidupan manusia dalam merekam data digital. Perangkat yang dikenakan banyak ditemukan di pasar daring-luring Indonesia dengan sejumlah merek, tipe dan harga yang terjangkau. Manfaat dari wearable device ini demikian luas meskipun telah spesifik terkait dengan olahraga dan kesehatan, hingga perlu diketahui seberapa optimal perangkat ini berkontribusi pada pengguna. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui manfaat yang didapatkan dari penggunaan wearable device beserta hal-hal yang melingkupinya. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan data primer dan pengukuran deskriptif. Responden yang berdomisili di Jabodetabek dan lainnya ini gemar berolahraga dengan sebaran intensitas terbanyak mulai sekali hingga tiga kali dalam sepekan. Didapati mayoritas (48,41%) responden gemar berolahraga di indoor dan outdoor. Selanjutnya mayoritas responden (59,15%) tidak merekam hasil olahraga pada perangkat yang dikenakan tersebut. Sebanyak 96,5% responden sangat setuju dan setuju bahwa wearable device memberi manfaat, demikian juga 82.8% responden juga sangat setuju dan setuju bahwa perangkat yang dikenakan ini berdampak pada gaya hidup sehat.
Copyright (c) 2023 Eko Sulistyo, Rafie Djajasoepena
Perbandingan Metode Klasifikasi Naive Bayes Dan K-Nearest Neighbor Dalam Memprediksi Prestasi Siswa
Student achievement is one of the most important aspects in the field of education, so it is necessary to take action to improve the quality of education in dealing with students who have less achievement so that teachers can identify students who need more guidance. This study aims to predict student achievement by processing students' report cards using the Naïve Bayes classification and k-Nearest Neighbor data mining method approach, and utilizing orange software as a testing tool. The data used is data on grade 1 student scores for the 2019 to 2022 academic year totaling 143 data. The evaluation results using test and score yield CA (Classification Accuracy) values ​​for the Naïve Bayes algorithm 0.909 and the k-NN algorithm 0.848, the F1 value for the Naïve Bayes algorithm 0.858 and the k-NN algorithm 0.820, the Precision value for the Naïve Bayes algorithm 0.862 and the k-NN algorithm 0.821 the Recall value of the Naïve Bayes algorithm is 0.857 and the k-NN algorithm is 0.820. The Naïve Bayes AUC value is 0.909 and the k-NN value is 0.848. Therefore, for the case study, the ROC analysis model that has the best accuracy value is Naïve Bayes because the curve is closest to the coordinate point of 0.1. Based on the analysis of each of these values, the amount of False Negative and False Positive data is close to (Symmetric) and the accuracy value is very high, so accuracy can be used as a reference for algorithm performance. With this research, it is hoped that it will make it easier to determine student potential and can help improve the learning system for students who have difficulty in achieving achievement.
Metode Design Thinking Untuk Perancangan UI/UX Pada Aplikasi Konsultasi Karir
Aplikasi Konsultasi Karier merupakan media dan instrumentasi berupa aplikasi berbasis Android yang dapat dijadikan sebagai salah satu solusi untuk mengatasi dan menjembatani kebutuhan individu dalam memahami minat maupun potensi karirnya. Selama berinteraksi dengan aplikasi konsultasi karir, pengguna menemukan beberapa permasalahan seperti aplikasi kurang informatif, kurang atraktif serta proses deteksi minat dan karir yang kurang efisien. Penelitian ini bertujuan membuat ulang desain (re-design) tampilan aplikasi KonsultasiKarir agar semakin menarik, informatif dan lebih mudah digunakan. Metode yang dipakai pada penelitian ini adalah metode design thinking untuk optimasi tampilan UI dan UX dengan beberapa tahapan diantaranya, Empathizes, Define, Ideate, Prototype dan Test. Desain baru aplikasi yang telah dibuat mendapatkan rata-rata skor akhir 90.1 poin pada tahap pengujian kepada responden. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa perancangan ulang tampilan aplikasi KonsultasiKarir mampu memberikan usulan opsi solusi terkait desain yang menarik, dapat diterapkan dan mudah dipahami oleh pengguna.
Copyright (c) 2023 Adam Aji, Nararya Budiyono, Nararya Budiyono, Suhirman, Devi Ratnasari, Rr. Hajar Sejati
Klasifikasi Kesiapan Anak Taman Kanak-Kanak Masuk Sekolah Dasar Menggunakan Metode Naive Bayes
In accordance with government regulations that prospective new students in grade 1 (one) elementary school must meet the age requirements of 7 (seven) years; or at least 6 (six) years on July 1 of the current year. In addition to the age factor, there are other aspects that affect the readiness of kindergarten children to enter elementary school, namely cognitive, gross motor, fine motor, language, and social emotional aspects. However, many students enter elementary school although there are still some aspects that cannot be fulfilled. Therefore, a classification is needed to find out whether these students have readiness to enter the elementary school level or not. The classification of children's readiness to enter elementary school in this study uses the nave Bayes method, with attributes used include age, ability to read, write, count, and independence. The results of this study are to determine the readiness of students to enter elementary school so that later students and teachers will not be overwhelmed in participating in teaching and learning activities. Based on the test results, obtained an accuracy value of 94.23%. From the test results, it can be concluded that the Naïve Bayes method can be used to classify students' readiness to enter elementary school.