Journal of Information System Management (JOISM)
Journal of Information System Management (JOISM) is a peer-reviewed journal published in June and January by Universitas Amikom Yogyakarta. The JOISM have scopes or research areas but are not limited to : Information Technology, Information System, E-Business / E-Commerce, Computer Science, Animation, AR / VR Application, Game, and Interactive Media. E-ISSN of JOISM is 2715-3088 Starting from Vol. 5 No. 2 (Jan 2024), Journal of Information System Management (JOISM) has been accredited Sinta ranked 4th / Sinta 4 (Previously Sinta 5) Until Vol. 10 No. 1
PERANCANGAN APLIKASI AUGMENTED REALITY STRUKTUR BATANG DAN AKAR DIKOTIL MONOKOTIL MENGGUNAKAN METODE SUS
Pembelajaran biologi pada materi struktur batang dan akar dikotil serta monokotil masih menghadapi kendala karena keterbatasan media pembelajaran yang mampu menyajikan visualisasi secara interaktif. Kondisi tersebut menyebabkan siswa mengalami kesulitan dalam memahami perbedaan struktur anatomi kedua jenis tumbuhan. Penelitian ini bertujuan merancang media pembelajaran berbasis Augmented Reality untuk menyajikan materi secara lebih interaktif dan mudah digunakan. Metode yang digunakan adalah Multimedia Development Life Cycle (MDLC) yang terdiri atas enam tahapan, yaitu concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Aplikasi dikembangkan menggunakan Unity dengan dukungan Vuforia SDK sebagai teknologi marker-based Augmented Reality. Evaluasi aplikasi dilakukan menggunakan metode System Usability Scale (SUS) untuk mengukur tingkat kegunaan (usability) berdasarkan persepsi pengguna. Hasil evaluasi menunjukkan aplikasi memperoleh rerata skor SUS sebesar 78 yang termasuk dalam kategori Good usability, sehingga menunjukkan bahwa aplikasi memiliki tingkat kegunaan yang baik, mudah digunakan, dan diterima oleh pengguna sebagai media pembelajaran biologi.
Copyright (c) 2026 Journal of Information System Management (JOISM) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
SISTEM MONITORING PASSENGER EXIT SURVEY BERBASIS WEB MENGGUNAKAN MODEL PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK WATERFALL
Perkembangan teknologi informasi telah mendorong digitalisasi pada instansi pemerintah, termasuk Badan Pusat Statistik (BPS) untuk meningkatkan efisiensi dan transparansi pengelolaan data survei. BPS Kabupaten Sidoarjo masih melakukan monitoring kegiatan Passenger Exit Survey (PES) secara manual melalui file spreadsheet dan grup komunikasi, sehingga menyulitkan proses pemantauan target petugas, dan evaluasi progres kegiatan. Tujuan penelitian untuk mengimplementasikan sistem monitoring survei berbasis web di BPS Kabupaten Sidoarjo guna mendukung pengawasan kegiatan PES secara terstruktur dan terpadu. Model pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah Waterfall dengan model evaluasi sistem menggunakan System Usability Scale (SUS). Data penelitian mencakup kebutuhan monitoring target negara, pencapaian petugas, dokumentasi survei, kategori negara, kehadiran petugas, serta pelaporan capaian triwulan. Cakupan informasi dalam sistem meliputi fitur dashboard, daftar target, monitoring pencapaian petugas, dokumentasi survei, visualisasi data dalam bentuk tabel, peta, serta laporan capaian survei. Hasil pengujian sistem menunjukkan nilai rata-rata SUS yaitu 80,45 dengan kategori dapat diterima dengan baik untuk mendukung proses monitoring kegiatan survei.
PEMANFAATAN LLM UNTUK ELISITASI FITUR APLIKASI PEMESANAN KOPI
Pengembangan aplikasi pemesanan kopi menuntut elisitasi kebutuhan fungsional yang akurat. Namun, metode elisitasi konvensional kerap memakan waktu, rentan terhadap bias subjektif, dan belum mengkaji pola fitur dari aplikasi komersial berskala besar yang telah sukses di pasar. Ketiadaan acuan dasar (baseline) ini berisiko menghasilkan sistem yang gagal memenuhi ekspektasi pengguna modern. Untuk mengatasi kesenjangan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengekstraksi, memvalidasi, dan menganalisis standar fitur aplikasi pemesanan kopi berbasis mobile. Kebaruan penelitian ini terletak pada pemanfaatan Large Language Model (LLM) untuk otomatisasi dekomposisi fitur yang divalidasi secara silang dengan Voice of Customer (VoC) berbasis ulasan pengguna. Data deskriptif ditarik dari empat aplikasi populer: Fore Coffee, Cotti Coffee, Starbucks Indonesia, dan TOMORO COFFEE. Hasil pengujian menunjukkan ekstraksi berbasis LLM sangat andal, dengan Precision dan Recall mencapai 88%. Triangulasi dengan VoC mengonfirmasi bahwa arsitektur fungsional inti dari aplikasi tersebut berlandaskan pada Technology Acceptance Model (TAM), kustomisasi massal, dan gamifikasi. Lebih lanjut, studi ini memetakan feature gap strategis, meliputi personalisasi AI, model langganan otomatis (subscription), dan fitur komunitas. Secara praktis, luaran penelitian ini dapat langsung diadaptasi oleh pengembang perangkat lunak sebagai baseline penyusunan Software Requirements Specification (SRS) dan Minimum Viable Product (MVP) yang lebih adaptif dan user-centric.
PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN PERAKITAN KOMPUTER BERBASIS AUGMENTED REALITY DENGAN MDLC-SUS
Pemahaman komponen dan prosedur perakitan komputer merupakan kompetensi dasar mahasiswa teknologi informasi, namun pembelajaran konvensional berbasis teks, gambar dua dimensi, dan demonstrasi terbatas belum mampu memvisualisasikan bentuk, posisi, serta urutan pemasangan komponen secara interaktif. Praktik langsung juga berisiko merusak perangkat keras dan membutuhkan biaya tinggi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan media pembelajaran perakitan komputer berbasis Augmented Reality pada Android menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle, meliputi concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Aplikasi menyediakan fitur Play AR, scan marker, model 3D komponen, deskripsi, animasi tutorial, dan kuis interaktif. Pengujian blackbox menunjukkan seluruh fitur utama berjalan sesuai rancangan. Evaluasi usability menggunakan System Usability Scale dilakukan terhadap 25 responden dan menghasilkan total skor 2.025 dengan rata-rata 81,00, termasuk kategori Sangat Baik/Excellent. Hasil ini menunjukkan aplikasi layak digunakan sebagai media pembelajaran interaktif.
Multimedia Development Life Cycle (MDLC)
PERANCANGAN UI/UX MOBILE SUGGESTION SYSTEM BERBASIS UCD DAN USABILITY TESTING
Penelitian ini bertujuan merancang UI/UX Mobile Suggestion System yang responsif bagi staf lapangan di lingkungan manufaktur dengan metode User Centered Design (UCD). Penelitian dilakukan melalui empat tahap, yaitu memahami konteks pengguna, menetapkan kebutuhan pengguna, merancang solusi, dan melakukan evaluasi. Prototipe dikembangkan menggunakan Figma serta diuji melalui Usability Testing berbasis Maze dan System Usability Scale (SUS) dengan 20 responden. Hasil pengujian menunjukkan seluruh responden berhasil menyelesaikan tugas yang diberikan. Nilai rata-rata SUS sebesar 73,37 termasuk kategori Good, grade C, dan Acceptable. Hasil ini menunjukkan bahwa rancangan UI/UX memiliki tingkat kebergunaan yang baik serta mendukung kemudahan akses, transparansi informasi, dan kenyamanan pengguna.
SISTEM INFORMASI PENJUALAN DAN PERSEDIAAN PUPUK BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE ECONOMIC ORDER QUANTITY
UD. Maju merupakan usaha dagang pupuk pertanian yang menghadapi tantangan akibat permintaan petani yang fluktuatif dan sistem pencatatan manual yang rawan kesalahan, sehingga berpotensi menimbulkan kerugian finansial. Berdasarkan observasi awal, ketidakakuratan data persediaan terjadi hampir setiap siklus pemesanan karena belum adanya acuan terukur dalam menentukan jumlah dan waktu pemesanan ulang. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi penjualan pupuk berbasis web yang mengintegrasikan metode Economic Order Quantity (EOQ) dan Reorder Point (ROP) sebagai upaya mengoptimalkan pengelolaan persediaan barang. Metode EOQ dimanfaatkan untuk menghitung jumlah pemesanan yang paling ekonomis dengan mempertimbangkan besaran biaya pemesanan dan biaya penyimpanan yang dikeluarkan, sedangkan ROP menentukan waktu pemesanan ulang yang tepat. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh rata-rata nilai EOQ sebesar 9 unit per pemesanan dan rata-rata nilai ROP sebesar 18 unit. Penerapan metode EOQ mampu menekan total biaya persediaan dengan efisiensi sekitar 20%–25% dibandingkan metode konvensional. Sistem ini membantu UD. Maju mengelola stok lebih terstruktur, meningkatkan akurasi pencatatan, dan mendukung kelancaran operasional perusahaan.
ANALISIS KOMPARATIF METODE CERTAINTY FACTOR DAN FUZZY MAMDANI PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT PARU-PARU
Penyakit paru-paru seperti Tuberkulosis, Pneumonia, dan Bronkitis masih menjadi permasalahan kesehatan yang signifikan karena memiliki tingkat kasus yang tinggi serta gejala yang hampir serupa sehingga menyebabkan ketidakpastian dalam proses diagnosis awal. Kondisi tersebut semakin sulit ditangani pada daerah dengan keterbatasan tenaga medis dan fasilitas kesehatan, termasuk di Kecamatan Way Pengubuan, Kabupaten Lampung Tengah. Oleh karena itu, diperlukan sistem pendukung keputusan berbasis Artificial Intelligence untuk membantu tenaga kesehatan dalam melakukan diagnosis awal dan mendukung kegiatan penyuluhan kesehatan masyarakat. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa metode Certainty Factor dan Fuzzy Mamdani dalam mendiagnosis penyakit paru-paru berdasarkan tingkat keyakinan hasil diagnosis dan kestabilan nilai yang dihasilkan. Penelitian dilakukan di Puskesmas Jadi Rejo dengan menggunakan data gejala, penyakit, dan nilai keyakinan pakar yang diperoleh melalui observasi, wawancara tenaga kesehatan, serta studi literatur. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pembentukan basis pengetahuan, implementasi metode Certainty Factor dan Fuzzy Mamdani, pengujian sistem berbasis web, serta analisis perbandingan hasil diagnosis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Certainty Factor menghasilkan nilai diagnosis tertinggi sebesar 1,00 dan nilai 0,96 pada Tuberkulosis Paru, namun menghasilkan nilai tidak valid sebesar 1,195 pada Tuberkulosis Pneumonia. Sementara itu, metode Fuzzy Mamdani menghasilkan nilai yang lebih stabil dengan rentang 0,70 hingga 1,00 pada seluruh data uji. Berdasarkan hasil tersebut, metode Fuzzy Mamdani dinilai lebih konsisten dalam menangani ketidakpastian gejala karena seluruh hasil diagnosis berada pada rentang valid. Penelitian ini diharapkan dapat membantu proses diagnosis awal penyakit paru-paru dan mendukung penyuluhan kesehatan masyarakat di Kecamatan Way Pengubuan.
HAFA-TANI: FRAMEWORK AGENTIC AI UNTUK PERTANIAN TROPIS
Pertanian tropis Indonesia membutuhkan sistem pendukung keputusan yang mampu mengintegrasikan evaluasi kesesuaian lahan, perancangan tata letak tanaman, penilaian risiko sumber daya, dan penjelasan rekomendasi. Kebutuhan ini penting karena keputusan budidaya dipengaruhi variasi agroekologi, keterbatasan data lahan, dominasi petani berlahan kecil, fragmentasi sistem AI pertanian, serta risiko iklim. Penelitian ini mengusulkan HAFA-Tani sebagai framework agentic AI berbasis design research. Metode penelitian mencakup sintesis literatur terbuka 2021-2026, pencarian terarah pada basis data ilmiah, seleksi inklusi-eksklusi, pemetaan konsep, analisis kesenjangan, perumusan prinsip desain, dan validasi analitis melalui scenario-based demonstration. Framework terdiri atas Orchestrator Agent, Land Suitability Agent, Crop Layout and Rotation Agent, Resource and Risk Agent, Explainability Agent, serta Governance and Memory Layer. Hasil perancangan menunjukkan bahwa orkestrasi multi-agen dapat menghubungkan prediksi, optimasi, risiko, explainability, dan audit trail dalam satu alur rekomendasi. Keterbatasan penelitian adalah framework masih konseptual dan belum divalidasi empiris pada dataset serta pengguna pertanian Indonesia.
PENERAPAN ALGORITMA DBSCAN DALAM PENGELOMPOKAN NEGARA MITRA DAGANG STRATEGIS INDONESIA
Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi pola dan karakteristik pengelompokan negara mitra dagang strategis Indonesia berdasarkan data ekspor non-migas periode 2019–2023. Menggunakan data sekunder dari Kementerian Perdagangan, penelitian ini melakukan Algoritma DBSCAN yang berbasis kepadatan (density-based). Proses penentuan jumlah cluster optimal menggunakan Elbow Method, evaluasi performa metode diukur melalui Silhouette Coefficient. Hasil penelitian menunjukkan algoritma DBSCAN menghasilkan 9 cluster serta 1 cluster berlabel "-1" yang mengidentifikasi adanya titik noise atau outlier pada data. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan pandangan strategis bagi para pengambil kebijakan dalam perdagangan internasional. Dengan pemetaan yang akurat melalui penerapan metode ini, pemerintah dapat merumuskan strategi keputusan yang lebih tepat sasaran untuk meningkatkan nilai dan volume ekspor non-migas Indonesia di pasar global secara signifikan.
PENGEMBANGAN SISTEM OPERASIONAL RESTORAN TERINTEGRASI BERBASIS WEB PADA MINIKOFFIE
Penelitian ini dilakukan karena proses pemesanan, reservasi meja, dan pengelolaan stok di Minikoffie masih dilakukan secara semi-manual dan belum terintegrasi sehingga menyebabkan kesalahan pencatatan dan keterlambatan pelayanan. Penelitian bertujuan mengembangkan sistem operasional restoran terintegrasi berbasis web untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi data. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan pendekatan Agile. Sistem dirancang menggunakan UML dan ERD, diimplementasikan dengan Laravel 12 dan React.js, serta diuji menggunakan Black Box Testing. Hasil penelitian menunjukkan sistem mampu mengintegrasikan pemesanan, reservasi, dan manajemen stok secara real-time, mengurangi kesalahan pencatatan, serta meningkatkan efisiensi operasional restoran. Seluruh fitur sistem berjalan dengan baik dan layak digunakan.
IMPLEMENTASI FUZZY MAMDANI UNTUK SISTEM ITEM DINAMIS PADA GIM
Sistem item merupakan komponen penting dalam permainan yang berperan membantu pemain. Namun, sistem item yang bersifat statis cenderung gagal menyesuaikan diri dengan kemampuan dan kebutuhan pemain sehingga berisiko menciptakan pengalaman bermain yang membosankan. Penelitian ini berfokus pada perancangan dan implementasi sistem kemunculan item secara dinamis menggunakan metode logika fuzzy Mamdani pada game Guardian of Underwater. Ruang lingkup penelitian dibatasi pada penentuan kemunculan item berdasarkan kondisi pemain selama permainan berlangsung. Metode yang digunakan adalah logika fuzzy Mamdani dengan dua parameter input, yaitu persentase nyawa dan interval waktu pengumpulan objective. Proses fuzzy meliputi tahapan fuzzifikasi sampai dengan defuzzifikasi untuk menentukan jumlah dan jenis item yang muncul. Hasil pengujian menggunakan evaluasi Game Experience Questionnaire (GEQ) menghasilkan nilai rata-rata sebesar 3,52, yang menunjukkan tingkat kepuasan pemain berada pada kategori baik. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa penerapan logika fuzzy Mamdani berhasil meningkatkan adaptivitas sistem item dan memberikan pengalaman bermain yang lebih seimbang dan interaktif.
PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI PROMO DIGITAL MULTI-MERCHANT BERBASIS ANDROID
Perkembangan teknologi mobile meningkatkan kebutuhan masyarakat terhadap informasi promosi yang cepat dan terpusat. Namun, informasi promo yang tersebar pada berbagai media sosial dan platform digital menyebabkan pengguna harus mencari promo secara manual sehingga proses pencarian menjadi kurang efisien. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi pencarian promo multi-merchant berbasis Android yang mampu mengintegrasikan informasi promosi dari berbagai merchant di wilayah Jakarta Barat. Metode pengembangan sistem menggunakan Waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Analisis kebutuhan dilakukan melalui kuesioner terhadap 100 responden. Sistem yang dikembangkan menyediakan fitur pencarian promo, filter kategori, lokasi merchant, follow merchant, dan dashboard berbasis web untuk pengelolaan promo. Hasil pengujian Black-Box menunjukkan seluruh fitur aplikasi berjalan sesuai kebutuhan dan mampu menampilkan informasi promosi secara akurat serta responsif. Aplikasi ini membantu pengguna memperoleh informasi promo secara lebih mudah, cepat, dan terpusat serta membantu merchant meningkatkan efektivitas promosi digital.
KLASIFIKASI DAN PREDIKSI PENANGANAN ANAK TERLANTAR BERBASIS CART DAN RANDOM FOREST
Permasalahan anak terlantar memerlukan penanganan berbasis data yang sistematis. Penelitian ini membangun model klasifikasi status penanganan anak terlantar menggunakan Decision Tree (CART) dan Random Forest yang diimplementasikan dalam dashboard interaktif. Data sintetis dihasilkan dari distribusi agregat UPTD PPSGRA Dinas Sosial Jawa Barat periode 2020-2025 menggunakan Distribution-based Synthetic Data Generator. Dataset terdiri dari 5 variabel input (lembaga, jenis kelamin, tingkat pendidikan, kondisi ekonomi, usia) untuk memprediksi status penanganan (Berhasil, Proses, Gagal). Metode supervised learning dengan pembagian 80% training dan 20% testing menghasilkan Random Forest unggul dengan accuracy 74.6%, lebih baik dari Decision Tree (71.5%). Analisis feature importance mengidentifikasi usia sebagai faktor paling dominan (48.53%), diikuti oleh lembaga penanganan (21.46%) dan tingkat pendidikan (17.86%), sementara kondisi ekonomi (6.70%) dan jenis kelamin (5.46%) menunjukkan kontribusi yang lebih rendah. Temuan bahwa usia mendominasi feature importance mengindikasikan pentingnya pendekatan age-specific dalam program intervensi anak terlantar. Dashboard berbasis Streamlit menyediakan visualisasi perbandingan model, confusion matrix, feature importance, dan prediksi real-time dengan interpretasi otomatis. Penelitian ini berkontribusi pada penerapan machine learning untuk kesejahteraan sosial dengan pendekatan privacy-preserving, menyediakan decision support system untuk Dinas Sosial dalam pengambilan keputusan berbasis data.
ANALISIS PENIPUAN TAUTAN UNDANGAN WHATSAPP DI ERA DIGITAL BERBASIS PMT
Perkembangan komunikasi digital melalui aplikasi WhatsApp telah meningkatkan risiko kejahatan siber, khususnya penipuan berbasis tautan undangan palsu yang memanfaatkan rekayasa sosial untuk mencuri data pribadi dan mengambil alih akun pengguna. Fenomena ini semakin meningkat seiring rendahnya literasi keamanan digital masyarakat serta tingginya intensitas penggunaan WhatsApp sebagai media komunikasi utama. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis modus penipuan tautan undangan WhatsApp dan menjelaskan perilaku protektif pengguna berdasarkan Protection Motivation Theory (PMT). Penelitian menggunakan metode studi literatur dengan pendekatan kualitatif deskriptif. Data dikumpulkan melalui penelaahan jurnal ilmiah, artikel akademik, laporan keamanan siber, dan penelitian terdahulu yang relevan pada rentang tahun 2020–2025. Literatur dipilih berdasarkan kesesuaian topik, relevansi terhadap phishing WhatsApp, dan keterkaitan dengan aspek perilaku pengguna digital. Analisis dilakukan menggunakan teknik content analysis untuk mengidentifikasi tema utama yang kemudian dipetakan ke dalam konstruk PMT, yaitu perceived severity, perceived vulnerability, response efficacy, dan self-efficacy. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penipuan tautan undangan WhatsApp berhasil memanfaatkan rendahnya persepsi kerentanan pengguna, tingginya kepercayaan sosial terhadap pesan personal, serta terbatasnya kemampuan pengguna dalam mengenali indikasi phishing digital. Selain itu, pengguna yang memiliki literasi keamanan digital dan efikasi diri yang baik cenderung lebih mampu melakukan tindakan protektif, seperti memverifikasi identitas pengirim dan menghindari tautan mencurigakan. Penelitian ini memberikan kontribusi konseptual dalam memahami hubungan antara faktor psikologis pengguna dan ancaman phishing digital, sekaligus menjadi dasar pengembangan edukasi keamanan digital berbasis perilaku pengguna.
IMPLEMENTASI QOS PADA JARINGAN HOTSPOT LABORATORIUM KAMPUS BERBASIS MIKROTIK
Laboratorium komputer di lingkungan kampus memiliki tiga ruang laboratorium dengan total 90 komputer yang terhubung ke jaringan hotspot kampus dengan kapasitas bandwidth internet sebesar 1 Gbps. Namun, keterbatasan kemampuan perangkat router dan access point dalam menangani banyak koneksi secara bersamaan, serta belum adanya mekanisme pengelolaan bandwidth, menyebabkan distribusi bandwidth tidak merata dan kualitas sinyal WiFi tidak stabil. Kondisi ini mengakibatkan penurunan kualitas layanan seperti tingginya delay, meningkatnya packet loss, dan rendahnya throughput terutama pada saat penggunaan serentak. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Quality of Service (QoS) pada jaringan hotspot laboratorium kampus berbasis Mikrotik guna meningkatkan stabilitas dan pemerataan akses internet. Metode yang digunakan adalah penerapan manajemen bandwidth menggunakan teknik Simple Queue dengan algoritma Per Connection Queue (PCQ), kemudian dilakukan pengukuran parameter QoS berupa throughput, delay, jitter, dan packet loss sebelum dan sesudah implementasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penerapan QoS berbasis PCQ mampu meningkatkan throughput sebesar 170%, menurunkan delay sebesar 74%, menurunkan jitter sebesar 89%, dan menurunkan packet loss sebesar 83%. Dengan demikian, penerapan QoS berbasis PCQ mampu meningkatkan kestabilan jaringan dan pemerataan bandwidth pada seluruh komputer laboratorium sehingga kualitas layanan internet menjadi lebih optimal untuk mendukung kegiatan praktikum dan pembelajaran.
STUDI KOMPARASI SVM DAN NBC TERHADAP KLASIFIKASI SENTIMEN APLIKASI DANA
Penelitian ini mengeksplorasi efektivitas komparasi antara model Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes Classifier (NBC) dalam menganalisis sentiment ulasan pengguna aplikasi DANA pada Google Play Store. Studi ini dilakukan untuk mengisi kesenjangan penelitian sebelumnya yang belum mengeksplorasi penanganan kelas opini netral secara spesifik pada objek aplikasi finansial yang sama. Sebanyak 4.800 data tekstual diproses melalui tahapan prapemrosesan sistemas, meliputi cleaning, case folding, tokenisasi, dan stemming Sastrawi. Melalui pembobotan TF-IDF yang menghasilkan 3.715 fitur unik, temuan riset mengonfirmasi dominansi SVM dengan capaian akurasi sebesar 82,29%, melampaui arsitektur NBC yang mencatatkan nilai 81,46%. Meskipun performa pada kelas positif dan negative sangat mumpuni, kedua algoritma menghadapi kendala signifikan dalam mengidentifikasi kategori netral (f1-score 0,00) akibat distribusi data yang tidak seimbang secara ekstrem. Hasil penelitian ini memberikan rekomendasi strategis bagi pengembang aplikasi dan akademisi dalam mengoptimalkan model klasifikasi sentiment pada sektor fintech.
ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI SNAPSEED DI GOOGLE PLAYSTORE MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES
Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen ulasan dari pengguna aplikasi Snapseed di Google Play Store dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Ulasan yang didapat dari para pengguna mengandung informasi penting mengenai tingkat kepuasan dan kualitas pada sebuah aplikasi, namun dibutuhkan pendekatan otomatis berbasis text mining karena jumlahnya yang besar. Data penelitian yang didapat melalui proses web scraping sebanyak 1000 ulasan, lalu setelah tahap seleksi dan pra-pemrosesan dapatlah 899 data ulasan berbahasa Indonesia. Pelabelan sentimen dilakukan otomatis menurut rating pengguna menjadi sentimen positif dan negatif. Data teks direpresentasikan memakai metode pembobotan TF-IDF dan diklasifikasikan menerapkan algoritma Multinomial Naïve Bayes dengan pembagian data latih dan data uji sebesar 80:20. Hasil yang diperoleh dari penelitian membuktikan bahwa model menghasilkan akurasi sebesar 0,90 dan mampu mengklasifikasikan sentimen ulasan dengan baik, dengan sentimen positif lebih mendominasi terhadap aplikasi Snapseed. ini menandakan bahwa algoritma Naïve Bayes efektif digunakan dalam menganalisis sentimen ulasan aplikasi berbasis teks.
ANALISIS SENTIMEN ULASAN FIZZO NOVEL PADA GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN SVM
Meningkatnya jumlah ulasan pengguna aplikasi Fizzo Novel di Google Play Store menghasilkan data teks tidak terstruktur yang sulit dianalisis secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna Fizzo Novel dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) melalui perbandingan linear kernel dan Radial Basis Function (RBF) kernel. Dataset yang digunakan terdiri dari 105.896 ulasan pengguna tahun 2025 yang diperoleh melalui teknik web scraping. Tahapan penelitian meliputi pre-processing, labeling data, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, serta klasifikasi dan evaluasi model menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM dengan RBF kernel menghasilkan kinerja terbaik dengan akurasi sebesar 85,29%, sedikit lebih tinggi dibandingkan linear kernel sebesar 84,86%. Hasil ini menunjukkan bahwa pemilihan fungsi kernel pada SVM berperan penting dalam meningkatkan akurasi analisis sentimen ulasan aplikasi digital.
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI iQIYI PADA GOOGLE PLAY BERBASIS SVM
Perkembangan teknologi digital mendorong meningkatnya jumlah ulasan pengguna pada aplikasi streaming yang merepresentasikan pengalaman dan penilaian terhadap suatu layanan. Jumlah ulasan yang tinggi menimbulkan keterbatasan dalam proses evaluasi manual sehingga diperlukan pendekatan klasifikasi sentimen berbasis komputasi. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi iQIYI pada Google Play Store tahun 2025 menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan sebanyak 4.929 ulasan pengguna yang diperoleh melalui proses scraping dan diproses melalui tahap pre-processing teks serta pembobotan menggunakan metode TF-IDF. Klasifikasi sentimen dilakukan menggunakan SVM dengan linear kernel dan polynomial kernel untuk membandingkan kinerja model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM dengan linear kernel memiliki performa klasifikasi yang lebih unggul dan stabil dibandingkan polynomial kernel dengan tingkat akurasi sebesar 88,92%. Temuan ini menunjukkan bahwa linear kernel efektif digunakan dalam klasifikasi sentimen ulasan pengguna aplikasi iQIYI.
ANALISIS KOMPARATIF NAIVE BAYES, RANDOM FOREST: INDIKATOR DEPRESI TEKS PADA TWITTER
Depresi mereupakan isu kesehatan mental krusial pada remaja, di mana stigma sosial mendorong ekspresi emosional secara daring. Penelitian ini bertujuan melakukan studi komparatif antara algoritma Naïve Bayes (NB) dan Random Forest (RF) untuk mengidentifikasi model klasifikasi yang paling efektif dalam deteksi depresi berbasis teks. Data dikumpulkan melalui Twitter API (N = 100 pengguna) dengan prapemrosesan seperti normalisasi slang dan penanganan negasi, kemudian diubah menjadi vektor menggunakan TF-IDF. Hasil menunjukkan Random Forest mencapai akurasi 90%, mengungguli Naïve Bayes yang mencatat akurasi 80%. RF menunjukkan kinerja superior pada metrik diagnostik dengan F1-Score 89,3%, sementara NB memiliki Recall tinggi namun rentan terhadap False Positive. Random Forest direkomendasikan untuk sistem deteksi dini karena stabilitas akurasi dan presisi yang tinggi dalam menangani data teks media sosial yang tidak terstruktur.
ANALISIS FAKTOR PENENTU PURCHASE INTENTION PADA SOCIAL COMMERCE MENGGUNAKAN PENDEKATAN PRISMA DAN ANALISIS BIBLIOMETRIK
Social commerce menjadi sarana utama konsumen dalam bertransaksi melalui platform media sosial interaktif. Efektivitasnya dalam membentuk purchase intention bergantung pada faktor seperti trust, perceived usefulness, perceived risk, konstruk social commerce, perceived ease of use, consumer behavior, electronic word-of-mouth (EWOM), dan social interaction. Penelitian ini mengidentifikasi faktor penentu dan pendekatan metode yang optimal untuk pengoptimalan purchase intention pada social commerce. Menggunakan Systematic Literature Review (SLR) dengan pedoman PRISMA, penelitian menyaring 2.513 jurnal dari Google Scholar, Crossref, OpenAlex, dan PubMed mencakup publikasi periode 2015–2025 dalam bahasa Inggris/Indonesia yang relevan, menghasilkan 17 jurnal kunci untuk analisis bibliometrik VOSviewer. Temuan menunjukkan trust sebagai faktor paling dibahas (29%), diikuti perceived usefulness (18%) dan perceived risk (18%), dengan SEM-PLS sebagai metode dominan (47%) serta Facebook sebagai platform utama (35%). Wawasan ini menjadi dasar penelitian masa depan tentang optimalisasi purchase intention, melacak pergeseran satu dekade dari model penerimaan teknologi ke dinamika trust sosial-psikologis.
DETEKSI ABJAD BAHASA ISYARAT BISINDO REAL-TIME PADA SMARTPHONE MENGGUNAKAN YOLOV11
Bahasa isyarat merupakan sarana komunikasi utama bagi komunitas tunarungu dan penyandang gangguan pendengaran, sekaligus berperan penting dalam meningkatkan inklusivitas sosial dan menjembatani kesenjangan komunikasi dengan masyarakat umum. Seiring meningkatnya jumlah penyandang gangguan pendengaran, diperlukan solusi komunikasi yang mudah diakses dan bersifat adaptif. Perkembangan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin memberikan peluang untuk mengotomatisasi deteksi bahasa isyarat secara real-time. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi abjad BISINDO A–Z menggunakan dua pendekatan, yaitu YOLOv11 dan RF-DETR. YOLOv11 dipilih karena arsitekturnya ringan dan efisien untuk perangkat mobile, sedangkan RF-DETR digunakan sebagai pembanding berbasis Transformer dengan tingkat akurasi tinggi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa RF-DETR mencapai akurasi lebih tinggi dengan mAP@50 sebesar 99,8%, namun terbatas pada implementasi berbasis web. YOLOv11 memperoleh mAP@50 sebesar 99,4% dan berhasil diimplementasikan pada smartphone Android dengan kinerja real-time yang responsif. Temuan ini menunjukkan bahwa YOLOv11 lebih layak untuk aplikasi deteksi abjad BISINDO berbasis perangkat mobile.
ASSOCIATION RULE MINING EKSTRAKSI POLA PERILAKU PENGGUNA TIKTOK SISWA SD
Penelitian ini didasari oleh fenomena paparan konten digital yang masif pada anak usia dini, yang memicu kekhawatiran terkait pola konsumsi konten yang tidak terkendali. Urgensi penelitian ini terletak pada pentingnya pemetaan perilaku digital siswa secara empiris guna mendukung efektivitas pengawasan orang tua dan pihak sekolah. Dengan menerapkan teknik Association Rule Mining melalui algoritma Apriori, penelitian ini mengekstraksi pola perilaku tersembunyi dari 96 responden di SD Negeri 19 Toboali. Fokus analisis diarahkan pada hubungan antara kategori konten, durasi menonton, dan jenis interaksi pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konten hiburan (dance dan comedy) secara konsisten memicu interaksi Like pada durasi sesi pendek dengan nilai confidence mencapai 90,91%. Hal ini mengidentifikasi kecenderungan anak dalam mencari keputusan instan di media sosial. Di sisi nilai, ditemukan pola loyalitas tinggi pada konten edukasi terhadap perilaku Full Watch dengan nilai lift ratio 2,14. Temuan ini diharapkan menjadi instrumen strategis dalam merumuskan langkah literasi digital yang lebih presisi.
ANALISIS PEMANFAATAN VIDEO JURU BAHASA ISYARAT BERBASIS MULTIMEDIA DIGITAL PADA IKLAN LAYANAN MASYARKAT BERTEMA SAMPAH
Penelitian ini merupakan penelitian lanjutan dari pengembangan video iklan layanan masyarakat tentang sampah untuk masyarakat umum menjadi iklan inklusif. Pada hasil pengujian dipenelitian sebelumnya, 100% video iklan dapat dipahami, 92% menyatakan menarik dan kekinian, maka peneliti tidak mengubah kompisisi video iklan. Peneliti langsung ke tahap analisis kebutuhan media penjembatan komunikasi yang dimulai dengan studi literature terkait standar bahasa isyarat yang tepat untuk digunakan. Ditemukan dari berbagai jurnal, SIBI merupakan bahasa isyarat standar nasional di Indonesia, namun faktanya standar BISINDO yang lebih banyak digunakan. Pada pengembangan video tahap pertama, peneliti menambahkan subtitle dan mengintegrasikan dengan video juru bahasa isyarat (JBI) BISINDO. Sebelum penyebaran secara luas, dilakukan uji tayang terbatas kepada 22 pengguna bahasa isyarat aktif. Dengan metode penelitian R&D dengan model ADDIE, penelitian melakukan pengujian dan evaluasi atas pengembangan video. Dari hasil pengujian, tingkat kepemahaman responden yang benar-benar memahami informasi yang disampaikan hanya mencapai 59,1% saja. Dari aspek komposisi visual, menyatakan 54,4% sudah cukup menarik. Faktor rendahnya tingkat pemahaman ada pada atribut media penjemabatan komunikasi, menurut 22 responden tersebut, 76% menyatakan perlu adanya video JBI dan subtitle , 14% lagi menyatakan cukup video JBI saja. Adapun saran terkait tampilan video JBI, para penyandang tunarungu menyatakan ukuran video JBI kurang besar dan sepertinya akan lebih nyaman tanpa background. Hal tersebut menjadi evaluasi dan peneliti kembali melakukan penyesuaian komposisi video iklan layanan masyarakat agar mencapai inklusivitas penyebaran informasi.
IMPLEMENTASI SISTEM MANAJEMEN BISNIS PADA UMK PAWON3D MENGGUNAKAN METODE INCREMENTAL
Pesatnya perkembangan teknologi informasi menuntut Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) untuk bertransformasi digital agar tetap kompetitif. Pawon3D, sebuah UMKM di bidang kuliner, menghadapi kendala operasional akibat pengelolaan data yang masih dilakukan secara manual, yang memicu ketidakefisienan serta risiko kesalahan data. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem informasi manajemen yang terintegrasi guna mengoptimalkan operasional bisnis pada Pawon3D. Pengembangan sistem menggunakan metode Incremental, yang memungkinkan pembangunan perangkat lunak secara bertahap dan fleksibel sesuai kebutuhan prioritas. Pengujian fungsionalitas sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang diimplementasikan mampu meningkatkan efisiensi manajemen data dan meminimalisir kesalahan operasional. Berdasarkan hasil pengujian, sistem dinyatakan layak digunakan dan dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat bagi manajemen Pawon3D.
PERBANDINGAN KUALITAS CITRA GRAYSCALE STEGANOGRAFI METODE LSB DAN DCT BERDASARKAN PSNR DAN SSIM
Penelitian ini membandingkan kualitas citra grayscale hasil steganografi menggunakan metode Least Significant Bit (LSB) dan Discrete Cosine Transform (DCT). Perbandingan ini penting karena LSB dan DCT mewakili dua pendekatan utama steganografi, yaitu domain spasial dan domain frekuensi, yang memiliki perbedaan karakteristik dalam kapasitas penyisipan dan kualitas visual citra. Penelitian dilakukan secara eksperimental menggunakan dataset USC-SIPI dengan variasi parameter LSB (1, 2, dan 4 bit) serta DCT (strength 0.01 dan 0.05). Kualitas citra hasil penyisipan dievaluasi menggunakan Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) dan Structural Similarity Index Measure (SSIM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa DCT-strength 0.01 menghasilkan kualitas citra terbaik dengan PSNR 57.47 dB dan SSIM 0.9997. Sementara itu, LSB-1bit memberikan keseimbangan terbaik antara kualitas citra dan kapasitas penyisipan. Hasil ini menunjukkan adanya trade-off antara kualitas dan kapasitas pada kedua metode.
Structural Similarity Index Measure (SSIM)
SISTEM PERINGATAN DINI GEMPA DAN TSUNAMI MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keselamatan publik melalui penyediaan prediksi tsunami yang cepat dan andal dengan memanfaatkan algoritma Artificial Neural Network (ANN) dalam sistem berbasis web. Masalah utama yang diangkat adalah tingginya risiko kerugian material dan korban jiwa akibat keterlambatan informasi serta potensi false alarm pada pengolahan data konvensional. Metode penyelesaian dilakukan dengan menerapkan arsitektur jaringan saraf ANN (susuna lapisan layer 9-10-8-1) yang mengolah parameter Magnitudo, Kedalaman, Jarak ke Pantai, serta Jenis Patahan sebagai input utama. Hasil perancangan menunjukkan performa sistem yang sangat presisi, dibuktikan dengan perolehan nilai Error Akhir sebesar 0,004950 pada iterasi ke-58 yang merepresentasikan tingkat akurasi pelatihan mencapai 99,50%. Selain itu, pengujian pada skenario gempa Magnitudo 7.5 menghasilkan Probabilitas Tsunami sebesar 93,38% dengan tingkat kepercayaan tinggi. Integrasi ANN dalam platform web ini terbukti mampu menyediakan informasi yang terstruktur, akurat, dan ramah pengguna sebagai instrumen krusial dalam pengambilan tindakan tanggap bencana yang efektif.
KLASIFIKASI VARIETAS BIBIT DURIAN MENGGUNAKAN RESNET50: PENDEKATAN DEEP LEARNING UNTUK PERTANIAN DIGITAL
Identifikasi varietas bibit durian secara akurat pada fase pembibitan sangat krusial untuk mencegah kerugian ekonomi akibat kesalahan pemilihan varietas unggul. Namun, identifikasi manual berbasis visual memiliki kelemahan pada subjektivitas dan tingkat kesalahan manusia yang tinggi. Penelitian ini mengusulkan model klasifikasi otomatis untuk empat varietas durian populer (Bawor, Duri Hitam, Musang King, dan Super Tembaga) menggunakan arsitektur Deep Residual Network (ResNet50). Peningkatan akurasi dilakukan melalui integrasi teknik prapemrosesan background removal berbasis ambang batas untuk mereduksi noise latar belakang dan penerapan strategi fine-tuning pada lapisan fully connected. Selain itu, optimasi hyperparameter dilakukan secara sistematis untuk menentukan learning rate dan batch size optimal. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model yang diusulkan mencapai performa superior dengan akurasi klasifikasi sebesar 96% dan stabilitas nilai loss pada rentang 0.15–0.20. Hasil ini membuktikan bahwa pendekatan deep learning dengan optimasi prapemrosesan mampu memberikan solusi identifikasi yang lebih objektif dan presisi dibandingkan metode konvensional. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan sistem pertanian digital yang cerdas dalam mendukung standarisasi kualitas bibit durian.
IMPLEMENTASI GABUNGAN AES-256 DAN RSA DENGAN METODE LSB UNTUK KEAMANAN DATA
Penelitian ini mengembangkan sistem keamanan data yang menggabungkan enkripsi ganda (AES-256 CBC dan RSA-2048) dengan steganografi Least Significant Bit (LSB) pada gambar PNG. Dibangun menggunakan Python dengan Tkinter, sistem ini menangani enkripsi/penyisipan, ekstraksi/dekripsi, dan evaluasi kinerja. Pengujian pada lima gambar PNG dengan ukuran teks bervariasi menunjukkan penyembunyian data yang berhasil. Rata-rata MSE adalah 0,0263730426 dan PSNR 64,3427895234 dB. Pesan asli berhasil dipulihkan sepenuhnya. Efisiensi sistem ditunjukkan oleh rata-rata waktu eksekusi 92,376 ms untuk enkripsi dan 370,392 ms untuk dekripsi, dengan penggunaan memori yang rendah. Kapasitas steganografi mendekati batas teoretis. Sistem ini terbukti efektif dalam mengamankan data teks dan memenuhi semua tujuan penelitian.
PERANCANGAN UI/UX SISTEM MANAJEMEN BISNIS PADA UMK PAWON3D MENGGUNAKAN METODE USER CENTERED DESIGN
UMKM merupakan pilar penting perekonomian Indonesia dengan kontribusi 61% terhadap PDB dan penyerapan 97% tenaga kerja. Pawon3D, sebagai UMKM khususnya usaha mikro di bidang roti dan kue, telah memanfaatkan media sosial untuk memperluas jangkauan pasar, namun masih menghadapi kendala dalam pengelolaan kasir, produksi, dan inventori yang bergantung pada pencatatan fisik. Kondisi ini menyebabkan ketidakefisienan, kesalahan data, dan pengambilan keputusan yang kurang akurat. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dirancang sistem manajemen bisnis berbasis web yang mengintegrasikan ketiga aspek utama operasional. Metode User Centered Design (UCD) digunakan agar pengembangan sistem berfokus pada kebutuhan pengguna. Evaluasi dilakukan melalui Usability Testing dan System Usability Scale (SUS), yang menunjukkan hasil positif di hampir seluruh bagian, meskipun masih terdapat ruang perbaikan pada modul kasir dan produksi. Secara keseluruhan, rancangan UI/UX yang dihasilkan dinilai layak digunakan dan mampu meningkatkan efisiensi serta kualitas manajemen Pawon3D.