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 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.
Copyright (c) 2026 Journal of Information System Management (JOISM) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
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.
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 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)
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.
PENINGKATAN PERFORMA APLIKASI WEB SIAKAD MENGGUNAKAN NEXT.JS DI PUSKORDAT STIMATA
Pengembangan teknologi web yang cepat menuntut adaptasi sistem informasi untuk menjaga keamanan dan performa. Aplikasi SIAKAD berbasis web yang digunakan oleh Puskordat STMIK PPKIA PRADNYA PARAMITA sebelumnya menggunakan AngularJS, yang telah tidak lagi mendapat dukungan resmi, sehingga menimbulkan risiko keamanan dan keterbatasan performa. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Next.js sebagai solusi modern dalam pengembangan SIAKAD berbasis web. Metode pengembangan yang digunakan adalah Agile dengan pendekatan iteratif dan kolaboratif. Iteratif, karena dengan Agile pengembangan dapat dilakukan dalam siklus pendek. Agile disebut kolaboratif karena sangat mengedepankan komunikasi langsung dengan kerja tim yang erat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan Next.js meningkatkan keamanan dengan menyembunyikan endpoint API dari sisi klien dan mempercepat waktu muat halaman melalui fitur server-side rendering dan optimasi bawaan lainnya. Dengan demikian, penerapan Next.js pada website Puskordat terbukti efektif dalam meningkatkan keamanan dan performa sistem secara keseluruhan.
ANALISIS SENTIMEN PELAYANAN KERETA CEPAT WHOOSH MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Kereta Cepat Whoosh sebagai transportasi berkecepatan tinggi pertama di Indonesia memunculkan beragam respons publik sejak awal operasionalnya. Sebagai proyek strategis nasional, identifikasi cepat terhadap kritik dan apresiasi pelanggan menjadi penting untuk menjaga kualitas pelayanan dan kepercayaan publik. Media sosial X menjadi sumber opini masyarakat dalam jumlah besar, namun karakter data yang tidak terstruktur menyulitkan evaluasi layanan secara manual. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen pelanggan terhadap pelayanan Kereta Cepat Whoosh menggunakan algoritma Naive Bayes. Data penelitian berupa 730 tweet yang dikumpulkan pada periode Januari hingga September 2025 melalui teknik web scraping. Data diproses melalui tahapan pembersihan teks, tokenisasi, stopword removal, dan stemming, kemudian diklasifikasikan ke dalam sentimen positif dan negatif. Dataset dibagi menjadi data training dan data testing dengan rasio 80:20. Evaluasi model menunjukkan akurasi sebesar 95,07%. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa 30,14% ulasan termasuk sentimen positif dan 69,86% sentimen negatif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa analisis sentimen berbasis media sosial dapat digunakan sebagai alat evaluasi layanan untuk mendukung perbaikan kualitas pelayanan Kereta Cepat Whoosh secara berkelanjutan.
KOMPARASI SVM-LR BERBASIS INDOBERT DAN SMOTE-TOMEK PADA DETEKSI BUZZER
Dominasi aktivitas buzzer politik di TikTok mengancam orisinalitas aspirasi publik melalui manipulasi opini, yang diperburuk oleh ketimpangan distribusi data (imbalanced data) sehingga menyulitkan deteksi akurat. Penelitian ini bertujuan mengomparasikan performa Support Vector Machine (SVM) dan Logistic Regression (LR) berbasis fitur IndoBERT yang dioptimasi dengan hybrid resampling SMOTE-Tomek untuk menangani ketidakseimbangan kelas ekstrem. Studi kasus dilakukan pada 1.502 komentar terkait isu penculikan mahasiswa. Hasil pengujian menunjukkan integrasi IndoBERT dan SMOTE-Tomek efektif menghasilkan Area Under Curve (AUC) >0,90 pada kedua model. Meskipun SVM unggul marginal dalam sensitivitas (AUC 0,9193), Logistic Regression terbukti lebih superior dalam menjaga validitas pengguna organik dengan spesifisitas 79,2% dan F1-Score kelas minoritas 0,72. Penelitian ini merekomendasikan LR sebagai model terbaik karena karakteristik probabilistiknya lebih adaptif meminimalisir False Positive, sehingga lebih akurat dalam memisahkan narasi organik dari propaganda buzzer.
KLASIFIKASI DAMPAK KECANDUAN MEDIA SOSIAL MAHASISWA DENGAN SVM DAN K-MEANS
Penggunaan media sosial yang meningkat di kalangan mahasiswa, disertai pola tidur tidak teratur, menjadi permasalahan serius karena berpotensi menurunkan prestasi akademik dan sering terlambat terdeteksi oleh institusi pendidikan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi hybrid dua tahap untuk mengklasifikasikan dampak kecanduan media sosial terhadap mahasiswa sebagai sistem peringatan dini. Metode yang digunakan mengintegrasikan algoritma K-Means untuk pelabelan tingkat risiko secara otomatis dan Support Vector Machine (SVM) sebagai tahap akhir klasifikasi. Penelitian menggunakan 705 data responden mahasiswa yang diproses melalui tahap preprocessing. Jumlah cluster optimal ditentukan menggunakan metode Elbow dan Silhouette Score, sedangkan kinerja model dievaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-Means membentuk tiga klaster risiko (rendah, sedang, dan tinggi) dengan nilai Silhouette Score sebesar 0,4188. Model SVM menghasilkan akurasi 93,62%, presisi 94,62%, dan recall 90%, sehingga efektif mendukung pengambilan keputusan preventif di perguruan tinggi.
ANALISIS SENTIMEN ULASAN FREE FIRE MENGGUNAKAN NAIVE BAYES LOGISTIC REGRESSION
Abstraksi Penelitian ini dilatarbelakangi oleh meningkatnya volume ulasan pengguna game Free Fire di Google Play Store yang berpotensi menjadi sumber evaluasi penting bagi pengembang, namun memiliki permasalahan ketidakseimbangan kelas sentimen. Tujuan penelitian adalah membandingkan kinerja algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression dalam analisis sentimen ulasan berbahasa Indonesia. Dataset terdiri dari 12.574 ulasan periode Januari 2024–Juni 2025 yang dikumpulkan melalui web scraping dan diberi label biner berdasarkan rating bintang, dengan dominasi sentimen positif sebesar 86,8%. Proses praproses meliputi case folding, normalisasi emoji dan URL, penghapusan stopword bertema game, stemming bahasa Indonesia, serta ekstraksi fitur TF-IDF n-gram (1,2) yang dioptimalkan menggunakan GridSearchCV 10-fold. Evaluasi difokuskan pada akurasi, precision, recall, dan F1-score untuk mengakomodasi ketidakseimbangan kelas. Hasil menunjukkan Logistic Regression unggul dengan akurasi 81,63% dan F1-score 87,91%, sedangkan Naïve Bayes memiliki recall tinggi namun akurasi lebih rendah. Temuan ini menegaskan efektivitas Logistic Regression untuk analisis sentimen ulasan game skala besar di Indonesia.
SISTEM PAKAR DIAGNOSIS KERUSAKAN HARDWARE KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING
Kerusakan pada perangkat keras komputer adalah masalah yang sering dialami di dunia pendidikan. Kurangnya pemahaman siswa dan guru dalam mengidentifikasi kerusakan mengakibatkan proses perbaikan berlangsung lambat serta terlalu bergantung pada teknisi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem pakar berbasis web yang mampu membantu dalam mendiagnosis kerusakan perangkat keras komputer secara mandiri, cepat dan efisien. Sistem ini dirancang dengan menggunakan metode Forward Chaining sebagai mesin inferensi, dimana proses penalaran berlangsung dari data gejala menuju kesimpulan diagnosis berdasarkan aturan yang telah ditetapkan oleh ahli. Sistem ini menggunakan metode pengembangan Extreme Programming (XP) yang memiliki empat tahapan utama yaitu : Planning, Design, Coding, dan Testing. Selain pengembangan sistem, dan mesin inferensi, Sistem ini menggunakan MySQL sebagai sistem manajemen basis data. MySQL dipilih karena mendukung integrasi yang baik dengan bahasa pemrograman PHP dan Laravel. Hasil akhir dari aplikasi sistem pakar yang di buat berbasis web.
RANCANG BANGUN SISTEM PREDIKSI KELAYAKAN PINJAMAN MENGGUNAKAN DECISION TREE
Proses penilaian kelayakan pinjaman di KSU Raja masih terkendala karena tidak tersedianya sistem digital, sehingga kecepatan, konsistensi, dan ketepatan analisis belum optimal dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini merancang sistem prediksi kelayakan pinjaman berbasis machine learning menggunakan algoritma Decision Tree karena kemampuannya menangani data numerik dan kategorikal serta mudah diinterpretasikan. Data yang digunakan merupakan data histori nasabah dengan atribut seperti pendapatan, pengalaman kerja, jumlah pinjaman, kepemilikan rumah, dan riwayat pinjaman. Tahap praproses meliputi imputasi missing value, transformasi label, dan encoding variabel kategorikal, kemudian data dibagi menjadi data latih (80%) dan data uji (20%). Model dilatih menggunakan Grid Search Cross Validation dan menghasilkan akurasi 92%, menunjukkan performa yang baik dalam mengklasifikasikan nasabah ke kategori “Layak” atau “Tidak Layak.” Model kemudian diintegrasikan ke aplikasi web berbasis Flask yang menyediakan prediksi real-time, histori otomatis, filterisasi, ekspor data, dan notifikasi untuk mendukung digitalisasi layanan koperasi.
PERANCANGAN SISTEM FACE RECOGNITION BERBASIS DEEP LEARNING MENGGUNAKAN PRE-TRAINED MODEL ARCFACE
Sistem presensi dan manajemen identitas di institusi pendidikan masih menghadapi tantangan berupa inefisiensi dan kerentanan terhadap manipulasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menguji efektivitas sistem face recognition berbasis Deep Learning untuk identifikasi guru dan staf SMP N 1 Sukorejo. Metodologi yang digunakan mengintegrasikan model ArcFace sebagai ekstraktor fitur dan Linear Support Vector Classification (LinearSVC) sebagai pengklasifikasi identitas. Dataset yang digunakan adalah citra wajah real-world dari seluruh guru dan staf, yang mencakup variasi pose, pencahayaan, dan ekspresi. Citra di-preprocessing menggunakan Face Alignment dan kemudian dipetakan oleh ArcFace menjadi vektor embedding berdimensi 512 yang sangat diskriminatif, berkat optimalisasi dari Additive Angular Margin Loss. Vektor embedding ini kemudian digunakan untuk melatih LinearSVC. Hasil evaluasi pada Data Uji 20% menunjukkan kinerja yang sangat tinggi, Akurasi: 99.40%, Presisi: 99,52%. Kinerja superior ini memvalidasi hipotesis bahwa kombinasi ekstraksi fitur ArcFace yang robust dengan efisiensi klasifikasi LinearSVC efektif untuk mengatasi tantangan face recognition di lingkungan yang tidak terkontrol.
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENERIMAAN APLIKASI LIVIN' BY MANDIRI DENGAN METODE UTAUT2 DAN IS SUCCESS MODEL
Penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan dan kepuasan pengguna aplikasi Livin’ by Mandiri yang dilatarbelakangi dengan adanya kesenjangan antara tujuan pembaruan aplikasi dengan ekspetasi pengguna, ditunjukkan oleh 32,6% ulasan negatif terkait stabilitas dan performa sistem. Mixed methods digunakan pada penelitian ini dengan strategi sekuensial eksplanatori, melibatkan 400 responden melalui kuesioner dan lima informan melalui wawancara semi-terstruktur. Data kuantitatif dianalisis menggunakan SEM-PLS, sedangkan data kualitatif dianalisis melalui kondensasi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan. Hasil penelitian menunjukkan Performance Expectancy, Efforty Expectancy, Facilitiating Conditions berpengaruh signifikan terhadap Use Behavior. System Quality, Service Quality, dan Use Behavior berpengaruh signifikan terhadap User Satisfacion. Model yang digunakan pada penelitian ini mampu menjelaskan 51,8% variasi Use Behavior dan 34,1% variasi User Satisfaction dengan predictive relevance 0,6824.
PROYEKSI WAKTU POTENSIAL UNTUK BERINVESTASI MENGGUNAKAN ALGORITMA LONG SHORT-TERM MEMORY
Penelitian ini bertujuan untuk memproyeksikan kondisi makroekonomi Indonesia pada periode 2025–2029 serta merumuskan strategi investasi yang relevan berdasarkan hasil forecasting menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM). Tiga indikator ekonomi utama yang dianalisis meliputi tingkat suku bunga (Interest Rate), inflasi (Consumer Price Index), dan ketenagakerjaan (Non-Farm Payroll). Data historis bulanan dari tahun 1970 hingga 2023 digunakan untuk melatih model LSTM, yang kemudian menghasilkan prediksi nilai ketiga indikator tersebut secara tahunan. Hasil forecasting menunjukkan tren penurunan suku bunga dan inflasi secara bertahap, serta pertumbuhan ketenagakerjaan yang meningkat dari tahun ke tahun. Berdasarkan hasil tersebut, strategi investasi disusun secara dinamis, menyesuaikan kondisi ekonomi makro pada setiap tahunnya. Strategi yang disarankan mencakup pendekatan konservatif pada awal periode (2025–2026) dan lebih agresif pada fase ekspansi ekonomi (2028–2029). Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan model LSTM dapat membantu investor dalam menyusun keputusan investasi yang lebih tepat, berbasis pada proyeksi data makroekonomi yang akurat dan terukur.