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
OPTIMALISASI ANALISIS UJARAN KEBENCIAN ULASAN E-COMMERCE BERBASIS BERT DAN FAISS
Ujaran kebencian dalam ulasan aplikasi e-commerce dapat merusak reputasi platform dan menurunkan kepercayaan pengguna. Masalah utama yang dihadapi adalah banyaknya ujaran kebencian yang disampaikan secara implisit dan dalam bentuk bahasa informal, sehingga sulit dideteksi menggunakan pendekatan berbasis kata kunci atau metode klasifikasi tradisional. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan deteksi ujaran kebencian pada ulasan aplikasi e-commerce dengan menggabungkan BERT dan vector search berbasis FAISS. Dataset ulasan yang telah dilabeli diambil dari Kaggle, sehingga tidak memerlukan proses labelling tambahan. Teks ulasan diproses menjadi embedding menggunakan BERT dan selanjutnya diproses dengan FAISS untuk pencarian pola serupa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi BERT dan FAISS mencapai akurasi 96%, lebih tinggi dibandingkan BERT saja yang mencapai 89%. Waktu eksekusi juga menunjukkan perbedaan signifikan, di mana integrasi FAISS mempercepat pencarian embedding dibandingkan BERT murni. Penelitian ini membuktikan bahwa integrasi BERT dan vector search dapat mengoptimalkan analisis klasifikasi ujaran kebencian pada aplikasi e-commerce.
Copyright (c) 2025 Journal of Information System Management (JOISM) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
ANALISA STRATEGIS DALAM PROSES GENERATE IMAGE-TO-VIDEO PADA PLATFORM AI GENERATIF UNTUK OPTIMALISASI KUALITAS VIDEO
Perkembangan pesat kecerdasan buatan generatif (AI) telah mentransformasi proses pembuatan konten digital, khususnya dalam menghasilkan video dari gambar statis. Meskipun telah hadir berbagai platform AI image-to-video seperti Kling, Runway, Pixverse, dan Hailuo, hingga kini belum ada benchmarking komprehensif dan sistematis terkait kinerja serta kualitas output dari platform-platform tersebut. Penelitian ini menyajikan analisis komparatif terhadap keempat platform guna mengoptimalkan kualitas video untuk kebutuhan kreatif maupun profesional. Pendekatan kuantitatif dan kualitatif digunakan melalui pengukuran waktu proses, resolusi, frame rate, Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structural Similarity Index Measure (SSIM), serta penilaian berbasis skala Likert oleh panelis ahli. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa Runway secara konsisten menghasilkan kualitas visual dan sinematografi terbaik, Kling unggul dalam stabilitas karakter dan efisiensi biaya, Hailuo menonjol pada detail tekstur, sementara Pixverse menawarkan workflow tercepat. Temuan ini memberikan panduan praktis bagi pengguna, pengembang, dan pelaku industri dalam memilih dan mengoptimalkan platform AI image-to-video.
PREDIKSI JUMLAH PENDAFTAR PROGRAM STUDI DI PERGURUAN TINGGI DENGAN METODE ARIMA: STUDI KASUS JALUR SBMPTN DAN MANDIRI
Perguruan tinggi memiliki peran strategis dalam menghasilkan sumber daya manusia yang kompeten. Namun, ketidakstabilan jumlah pendaftar di berbagai program studi menjadi tantangan, seperti yang terjadi pada Program Studi Teknik Listrik Politeknik Negeri Malang. Penurunan minat pendaftar dipengaruhi oleh dinamika tren industri dan efektivitas promosi. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah pendaftar guna mendukung perencanaan akademik menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan data historis pendaftar Program Studi Teknik Listrik Politeknik Negeri Malang selama 21 tahun (2003–2023) yang berjumlah 3.973 data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA (1,1,2) terbukti optimal untuk prediksi jalur SBMPTN, dengan nilai MAPE sebesar 6,51% dan akurasi 93,49%. Sedangkan untuk jalur mandiri, model ARIMA (2,1,0) adalah yang paling sesuai dengan nilai MAPE sebesar 15,66% dan akurasi 84,34%. Prediksi menunjukkan bahwa jumlah pendaftar jalur SBMPTN cenderung stabil di angka 174 hingga 176 per tahun pada 2024 hingga 2028, sedangkan jalur mandiri meningkat dari 63 (tahun 2024) menjadi 65 (tahun 2025) dan tetap stabil hingga tahun 2028. Hasil ini dapat menjadi acuan dalam strategi promosi dan perencanaan daya tampung.
PENGEMBANGAN ANTARMUKA PENGGUNA WEBSITE BANK SAMPAH MITRA INSANI MENGGUNAKAN METODE GOAL-DIRECTED DESIGN (GDD)
Pengelolaan sampah di Indonesia masih menghadapi tantangan besar, terutama sampah rumah tangga. Bank Sampah Mitra Insani hadir sebagai solusi pengelolaan sampah rumah tangga di wilayah Yogyakarta. Namun, dalam operasionalnya, bank sampah ini membutuhkan sistem informasi yang dapat mendukung kegiatan operasional antara petugas dan nasabah. Penelitian ini bertujuan merancang antarmuka pengguna website Bank Sampah Mitra Insani menggunakan metode Goal-Directed Design (GDD), yang terdiri dari beberapa tahap: research, modelling, requirements, framework definition, dan refinement. Hasil penelitian berupa rancangan antarmuka yang ramah pengguna, mudah dipahami, dan efisien. Rancangan divalidasi melalui evaluasi heuristik yang dilakukan oleh lima orang ahli di bidang antarmuka dan memperoleh skor 84% berdasarkan prinsip heuristik Nielsen, dengan sebagian besar variabel berada pada kategori Sangat Baik. Meski demikian, terdapat dua variabel yang masih tergolong Baik, sehingga diperlukan perbaikan pada aspek tertentu. Secara keseluruhan, antarmuka memenuhi kriteria efektivitas, efisiensi, dan kemudahan penggunaan untuk mendukung pengelolaan sampah secara digital.
ANALISIS PENGARUH SOCIAL MEDIA MARKETING ACTIVITIES TERHADAP PERCEIVED VALUE, E-WOM INTENTION, DAN INTENTION TO ENROLL DENGAN PENDEKATAN SEM-PLS
Dalam persaingan antar perguruan tinggi, optimalisasi aktivitas pemasaran media sosial atau social media marketing activities (SMMA) berperan penting dalam menarik dan mengonversi calon mahasiswa. Penelitian ini menganalisis pengaruh SMMA terhadap nilai yang dirasakan (perceived value), serta dampaknya terhadap minat mendaftar (intention to enroll) dan niat menyebarkan informasi secara elektronik atau electronic word of mouth (e-WOM) intention, dengan fokus pada akun Instagram penerimaan mahasiswa baru di perguruan tinggi swasta. Data dikumpulkan melalui kuesioner dan dianalisis menggunakan metode SEM-PLS yang mencakup analisis model pengukuran dan model struktural. Temuan penelitian menunjukkan bahwa interactivity dan informativeness dari SMMA memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap perceived value calon mahasiswa. Perceived value terbukti berperan penting dalam meningkatkan intention to enroll serta mendorong e-WOM intention. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan strategi pemasaran digital institusi pendidikan, khususnya dalam optimalisasi pengelolaan konten media sosial untuk meningkatkan daya tarik dan keterlibatan calon mahasiswa.
SISTEM INFORMASI PERSEDIAAN STOK BERDASARKAN TURNOVER RATIO
Penelitian ini mengembangkan sistem informasi persediaan stok berdasarkan rasio perputaran (turnover ratio) untuk mengatasi pencatatan manual dan analisis intuitif yang tidak valid. Sistem dibangun menggunakan metode SDLC dan diuji dengan pendekatan black box testing dan uji penerimaan menggunakan system usability scale (SUS). Hasil pengujian menunjukkan bahwa 87% pengguna menyatakan proses input data berjalan lancar dan sesuai alur kerja. Fitur klasifikasi berdasarkan turnover ratio yaitu non-moving, slow-moving dan fast-moving sangat membantu dalam pengambilan keputusan logistik. Hasil penelitian menunjukkan nilai rata-rata skor SUS yaitu 75,33 dengan kategori “Good”. Sistem yang dibangun dalam penelitian ini mampu mendukung operasional gudang secara efektif dalam meningkatkan efisiensi pengelolaan stok, integrasi pemesanan dengan supplier, serta transparansi aktivitas melalui log sistem otomatis yang mengacu pada visualisasi dashboard dan fitur CRUD yang lengkap.
PENGARUH FITUR SUBTITLE DAN AUDIO PADA PLATFORM STREAMING ANIME TERHADAP KEMAMPUAN MENYIMAK BAHASA JEPANG
Popularitas anime di Indonesia meningkat pesat berkat kemudahan akses melalui platform streaming legal seperti Netflix, Bstation, dan Crunchyroll. Fenomena ini membuka peluang pemanfaatan anime sebagai media pembelajaran bahasa Jepang terutama dalam keterampilan menyimak. Meskipun penggunaan platform streaming semakin meluas, pemanfaatannya sebagai sarana pembelajaran bahasa asing masih belum banyak dikaji secara sistematis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara fitur-fitur pada platform streaming anime seperti kualitas audio dan subtitle dengan kemampuan menyimak bahasa Jepang. Pendekatan yang digunakan adalah kuantitatif dengan metode deskriptif korelasional. Instrumen utama berupa kuesioner skala Likert 4 poin yang disebarkan secara daring kepada mahasiswa Sekolah Vokasi IPB yang merupakan penonton anime aktif dan memiliki pengalaman belajar bahasa Jepang. Data dianalisis menggunakan distribusi frekuensi dan kategori tingkat skor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur audio dan subtitle pada platform streaming dinilai sangat membantu dalam meningkatkan kemampuan menyimak, khususnya dalam memahami kosakata baru dan mengikuti kecepatan bicara penutur asli.
TRANSFORMASI DIGITAL DI CV. DANU FLORIST BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN MODEL V-SHAPE
CV. Danu Florist adalah usaha yang bergerak di bidang penjualan bunga dan produk florist di Palembang dan Banyuasin. Selama ini, proses promosi dan transaksi masih dilakukan secara tatap muka serta melalui telepon, WhatsApp, dan Instagram, dengan pencatatan pesanan secara manual menggunakan nota. Sistem ini dianggap kurang efisien karena proses pemesanan dan konfirmasi transaksi memakan waktu yang cukup lama, pencatatan data sering mengalami kesalahan, dan jangkauan pasar terbatas, untuk mengatasi permasalahan tersebut, dikembangkan aplikasi berbasis Android yang memungkinkan pelanggan memesan produk secara online dengan mudah tanpa harus datang ke toko secara langsung. Aplikasi ini juga meningkatkan efisiensi pengelolaan pesanan, mempercepat proses transaksi dan pembayaran, serta meningkatkan kualitas layanan pelanggan. Pengembangan aplikasi dilakukan menggunakan model V-Shape, yang menawarkan pendekatan pengembangan sistematis dan terstruktur dengan fleksibilitas pada fase pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi ini dapat mempercepat proses transaksi, memudahkan pelanggan dalam melakukan pemesanan di CV. Danu Florist, mendukung transformasi yang lebih baik.
KLASIFIKASI PENYAKIT GINJAL KRONIS MENGGUNAKAN INFORMATION GAIN DAN LVQ
Penyakit Ginjal Kronis (PGK) terjadi ketika fungsi ginjal menurun secara bertahap selama lebih dari tiga bulan tanpa penyebab yang jelas. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan PGK dengan menggunakan seleksi fitur Information Gain dan Learning Vector Quantization (LVQ). Dataset yang digunakan terdiri dari 1659 data dengan 53 atribut. Proses penelitian meliputi preprocessing data, penerapan SMOTE Oversampling, seleksi fitur Information Gain, dan penerapan model LVQ. Pengujian menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 93,37% tanpa seleksi fitur, serta 36 fitur terpilih dengan threshold 0,3 setelah seleksi fitur. Learning rate digunakan antara 0,1 hingga 0,9, min learning rate 0,001, dan pengurangan alpha 0,1. Penggunaan SMOTE dan LVQ meningkatkan nilai presisi, recall, dan f1 score, tetapi akurasi menurun menjadi 84,59%. Hasil ini menunjukkan bahwa metode LVQ efektif dalam klasifikasi penyakit ginjal kronis, membantu ahli identifikasi penyakit ginjal kronis menggunakan data mining dan Jaringan Syaraf Tiruan.
IMPLEMENTASI CHATBOT AI DAN WHATSAPP UNTUK MENDUKUNG PENJUALAN DAN KONSULTASI RAKITAN KOMPUTER DI TOKO MICRO BATAM
Perkembangan teknologi membuat kemajuan pada Artificial Intelligence (AI) semakin banyak dimanfaatkan untuk mempermudah mencari informasi, termasuk dalam bidang edukasi teknologi komputer, salah satunya pada toko Micro Batam. Seiring meningkatnya permintaan, toko menghadapi berbagai kendala dalam layanan konsultasi teknis, seperti masih dilakukannya tanya jawab secara manual, keterbatasan waktu dan tenaga kerja yang menyebabkan antrean panjang, serta sulitnya menjawab pertanyaan teknis secara cepat. Selain itu, layanan belum tersedia di luar jam operasional. Sehingga dibutuhkanlah sebuat Chatbot AI yang dapat menjawab pertanyaan seputar perakitan komputer secara langsung melalui platform WhatsApp. Chatbot ini dirancang dengan memanfaatkan Google Sheet untuk menyimpan dan pembacaan data oleh AI Agent serta untuk memahami dan merespons pertanyaan pengguna menggunakan teknologi Natural Language Processing (NLP). Sistem dikembangkan menggunakan model Waterfall dan diuji dengan metode Black Box Testing. Hasil menunjukkan chatbot mampu mempercepat layanan, mengurangi beban staf, dan dapat diakses 24 jam. Data interaksi juga membantu dalam penyesuaian produk dan strategi pemasaran. Hasil pengujian menunjukkan bahwa chatbot ini mampu menjawab pertanyaan dengan cukup akurat dan membantu pengguna, khususnya pemula, dalam memahami spek-spek komputer. Secara keseluruhan, solusi ini terbukti efektif dalam menyediakan layanan informasi yang praktis dan mudah diakses di bidang edukasi teknologi.
SISTEM INFORMASI KEHADIRAN SATPAM BERBASIS WEBSITE DENGAN GEOTAGGING DAN ALGORITMA HAVERSINE
Presensi manual menggunakan buku fisik yang dilakukan oleh satpam di sektor keamanan masih umum dipakai meskipun memiliki kelemahan seperti mudah terjadi manipulasi data dan memperlambat proses rekapitulasi. PT. Reksa Indra Abinawa merupakan salah satu perusahaan outsourcing yang menghadapi tantangan dalam mengelola kehadiran satpam di berbagai lokasi klien. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi presensi satpam berbasis web yang memanfaatkan teknologi geotagging dan algoritma Haversine untuk menghitung jarak antara lokasi presensi dan titik lokasi yang telah ditetapkan. Sistem dikembangkan menggunakan metode waterfall, meliputi tahap analisis, desain, implementasi, pengujian, dan evaluasi. Pada tahap implementasi, sistem dibangun dengan framework Laravel Filament untuk antarmuka dan logika aplikasi, serta MySQL sebagai basis data. Hasil pengujian blackbox menunjukkan semua fitur berfungsi dengan baik, mencapai tingkat keberhasilan 100%, yang menandakan sistem bekerja optimal secara teknis. Evaluasi menggunakan User Experience Questionnaire Short (UEQ-S) menunjukkan skor rata-rata 1,83 untuk aspek pragmatis dan hedonis, mengindikasikan pengalaman pengguna yang baik dan memuaskan, dengan sistem masuk kategori “Good” menurut standar UEQ-S.
ANALISIS KEMATANGAN LAYANAN CBT MAN 2 BANYUMAS MENGGUNAKAN ITIL V3
Permasalahan teknis pada sistem Computer-Based Test (CBT) di MAN 2 Banyumas berupa ketidakstabilan server, kerusakan sistem selama pelaksanaan ujian, serta pengelolaan akses yang belum optimal telah diidentifikasi oleh pihak institusi. Akan tetapi, penelusuran terhadap akar permasalahan tersebut belum dilaksanakan dengan pendekatan yang terstruktur. Berbagai faktor seperti ketergantungan yang terlalu tinggi terhadap satu orang administrator, terbatasnya standard operating procedure (SOP), serta absennya sistem monitoring masih berupa asumsi tanpa adanya konfirmasi objektif mengenai kemampuan proses teknologi informasi. Dalam rangka menyajikan analisis berdasarkan standar yang dapat diukur, penelitian ini menganalisis level kematangan layanan teknologi informasi menggunakan framework ITIL V3 pada ranah Service Operation (Event, Incident, Problem, Access Management) secara kuantitatif. Metode survei dengan skala Likert yang melibatkan 304 pengguna CBT, diperkuat dengan wawancara mendalam, diimplementasikan untuk mengidentifikasi gap antara praktik operasional aktual dengan standar ITIL V3. Hasil penelitian memperlihatkan disparitas yang signifikan: Incident Management level 4 (Managed) dan Access Management level 4 (Managed) telah meraih kematangan, sementara Event Management level 3 (Defined) dan Problem Management level 3 (Defined) diidentifikasi sebagai pusat kelemahan sistem. Secara keseluruhan, kematangan level 3 (Defined) membuktikan bahwa eksistensi dokumentasi prosedur tidak disertai dengan kemampuan preventif penting seperti monitoring secara real-time dan analisis akar permasalahan yang menyebabkan gangguan berulang secara fundamental. Hasil riset ini menyediakan gambaran objektif mengenai kapabilitas layanan TI berdasarkan ITIL V3 yang dapat dijadikan rujukan bagi MAN 2 Banyumas dalam meningatkan layanan CBT menuju level Optimized.
PREDIKSI HARGA SAHAM PT TELKOM MENGGUNAKAN METODE CNN-LSTM
PT Telkom sebagai perusahaan informasi dan komunikasi terbesar di Indonesia, memiliki harga saham yang menarik minat investor. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi yang mampu memprediksi harga saham PT Telkom menggunakan metode CNN-LSTM. Tantangan dalam memprediksi harga saham meliputi volatilitas pasar, keterbatasan data historis, dan kompleksitas faktor-faktor yang mempengaruhi harga. Metode CNN digunakan untuk mengenali pola spasial dalam data, sementara LSTM mengatasi masalah vanishing gradient dan menangkap dependensi jangka panjang. Model CNN-LSTM diuji dengan berbagai kombinasi hyperparameter, termasuk learning rate (0.001, 0.0001, dan 0.0005), kernel size (3, 5, dan 7), dan jumlah epoch (30, 50, dan 100). Hasil terbaik diperoleh dengan konfigurasi learning rate 0.0005, kernel size 7, dan 100 epoch, yang menghasilkan nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 56.13, Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 75.75, dan koefisien determinasi (R²) sebesar 0.973. Hasil ini menunjukkan kemampuan prediksi yang baik dari model. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan solusi bagi investor dalam memprediksi harga saham PT Telkom dan membantu pengambilan keputusan investasi.
ANALISIS TINGKAT KEMISKINAN DENGAN ALGORITMA K-MEANS MENGGUNAKAN RAPIDMINER DI TINGKAT KOTA KABUPATEN DI JAWA TENGAH
Permasalahan kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah masih menjadi isu krusial yang membutuhkan penanganan berbasis data yang akurat dan terstruktur. Ketiadaan pemetaan yang tepat sering kali menyebabkan distribusi bantuan sosial tidak efektif dan tidak menyentuh kelompok masyarakat yang paling membutuhkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola kemiskinan antar wilayah kota atau kabupaten di Jawa Tengah dengan memanfaatkan algoritma K-Means melalui platform RapidMiner. Analisis dilakukan terhadap data sekunder dari Badan Pusat Statistik periode 2020–2024, mencakup berbagai indikator seperti garis kemiskinan, persentase penduduk miskin, tingkat pengangguran, serta akses terhadap air bersih, sanitasi, dan bantuan sosial. Proses analisis mengikuti tahapan Knowledge Discovery in Databases, dari pemilihan data hingga evaluasi hasil. Penelitian ini menghasilkan lima kelompok kemiskinan dengan akurasi klaster tinggi berdasarkan nilai Davies-Bouldin Index sebesar 0,009. Hasil pengelompokan ini memberikan gambaran yang lebih objektif tentang distribusi kemiskinan di Jawa Tengah dan dapat dimanfaatkan sebagai dasar perumusan kebijakan yang lebih tepat sasaran dan efisien dalam upaya pengentasan kemiskinan.
SISTEM TANYA JAWAB BERBASIS CHATBOT WEBSITE MENGGUNAKAN GEMINI AI PADA DATA FIQIH KONTEMPORER
Teknologi informasi telah memberikan dampak besar pada berbagai aspek kehidupan, termasuk fiqih. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Tanya Jawab Fiqih yang memungkinkan pengguna memperoleh jawaban cepat dan akurat terkait fiqih kontemporer. Sistem ini menggunakan LangChain dan model Gemini-2.0-flash untuk mencari jawaban dari sembilan buku fiqih kontemporer karya Syekh Al-Qardhawi. Teknologi Large Language Model (LLM) dan similarity search diterapkan guna meningkatkan akurasi dan relevansi jawaban. Penelitian ini mencakup tahap pengumpulan data, analisis, perancangan, implementasi, dan pengujian sistem. Hasil evaluasi menunjukkan sistem ini menghasilkan jawaban yang akurat dengan tingkat kepuasan responden ahli fiqih sebesar 89% dan skor evaluator LangChain rata-rata 95%, keduanya dalam kategori “Sangat Setuju”. Temuan ini menegaskan potensi teknologi informasi dalam studi fiqih serta membuka peluang pengembangan lebih lanjut guna meningkatkan akses informasi fiqih bagi umat Islam.
RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING PESERTA PRAKTIK KERJA LAPANGAN BERBASIS WEB
Sistem monitoring peserta Praktik Kerja Lapangan (PKL) berbasis web merupakan sistem yang dibangun sebagai solusi atas permasalahan di PT XYZ. Tujuannya adalah untuk mempermudah proses presensi, mempermudah perhitungan Hari Kerja bulanan melalui rekap otomatis yang sebelumnya dilakukan secara manual, serta pengelolaan peserta PKL yang sesuai kebutuhan divisi. Metode yang digunakan mencakup observasi, wawancara, dan studi pustaka, serta pengembangan sistem menggunakan model Waterfall. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu memfasilitasi presensi online, pencatatan logbook, dan pengelolaan data peserta secara terstruktur. Pengujian black box memperlihatkan bahwa seluruh fungsi telah berjalan sesuai yang diharapkan, sedangkan pengujian kepuasan pengguna menggunakan metode End-User Computing Satisfaction (EUCS) menunjukkan tingkat kepuasan yang sangat tinggi dengan intrepetasi sangat puas. Sistem monitoring ini dapat menjadi solusi dalam mendukung pelaksanaan PKL yang lebih terarah, akurat, dan terdokumentasi dengan baik.
DETEKSI PELANGGARAN PENGGUNAAN HELM DENGAN METODE SSD DAN ARSITEKTUR MOBILENETV2
Peningkatan jumlah kendaraan terus didominasi oleh pengendara sepeda motor. Terkait hal ini, pengawasan keselamatan lalu lintas oleh pihak berwenang perlu ditingkatkan. Namun, dengan kemajuan teknologi yang pesat, terutama di bidang visi komputer, solusi baru telah dimungkinkan. Salah satu pengembangan tersebut adalah penggunaan perangkat Raspberry Pi yang murah, yang dapat melakukan tugas-tugas yang mirip dengan komputer desktop. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem pendeteksi helm untuk pengendara sepeda motor menggunakan arsitektur MobileNetV2 dan SSD (Single Shot Multibox Detector). Sebanyak 1.363 gambar digunakan, dengan 953 untuk pelatihan, 273 untuk validasi, dan 137 untuk pengujian. Tahap prapemrosesan gambar melibatkan pengubahan ukuran gambar menjadi 240 x 240 piksel sebelum dimasukkan ke dalam model. Hasil pelatihan menunjukkan akurasi maksimum sebesar 100%, sementara evaluasi model pada set pengujian mencapai akurasi deteksi 95% untuk pengendara yang mengenakan helm dan 98% untuk mereka yang tidak mengenakan helm. Selain itu, model tersebut mencapai rata-rata Average Precision (mAP) sebesar 99% pada ambang batas IoU 0.5 (mAP50) dan 66% pada ambang batas IoU 0.75 (mAP75).
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMBELIAN KPR DENGAN METODE MABAC DI SIDOARJO
Kredit Pemilikan Rumah (KPR) adalah pilihan pembiayaan yang memungkinkan individu untuk membeli rumah dengan cara mencicil. Meskipun demikian, selama proses pemilihan KPR, banyak calon pembeli menghadapi tantangan dalam mengidentifikasi pilihan yang paling sesuai dengan situasi keuangan mereka. Masalah utama yang dihadapi adalah tantangan dalam menentukan uang muka yang diperlukan, menghitung pembayaran bulanan, memilih durasi pinjaman yang sesuai, dan ketidakpastian tentang kelayakan pendapatan untuk pengajuan KPR. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membuat dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan menggunakan metode Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) untuk membantu calon pembeli dalam memilih opsi KPR terbaik. Penelitian ini menggunakan enam kriteria utama, yaitu uang muka, cicilan bulanan, manfaat tambahan, jangka waktu pembayaran, dan penghasilan minimum. Pendekatan MABAC digunakan untuk mengevaluasi pilihan perumahan melalui perhitungan yang bergantung pada bobot dan normalisasi kriteria. Temuan menunjukkan bahwa sistem yang dibuat dapat memberikan saran yang obyektif dan tepat untuk mengidentifikasi pilihan KPR yang optimal. Penerapan sistem ini diharapkan dapat membantu individu dalam membuat pilihan keuangan yang lebih terorganisir dan mengurangi kemungkinan memilih rencana hipotek yang tidak sesuai dengan kondisi keuangan mereka.
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI AGODA DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Kemajuan teknologi telah mendorong digitalisasi di berbagai sektor, termasuk e-commerce yang terus mengalami pertumbuhan pesat, khususnya di Indonesia dengan peningkatan 30,5% pada tahun 2024. Salah satu aplikasi yaiu Agoda telah diunduh lebih dari 50 juta kali sejak dirilis pada tahun 2011. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ulasan pengguna aplikasi Agoda di Google Play Store menggunakan algoritma Naïve Bayes. Dari 7885 data ulasan yang dianalisis, ditemukan bahwa pengguna sering mengeluhkan masalah terkait pembatalan, pengembalian dana, proses pemesanan hotel, serta ketidakpuasan terhadap harga dan layanan. Hasil analisis menggunakan algoritma Naïve Bayes menunjukkan akurasi sebesar 91,9% pada skenario pembagian data 60:40 dan 50:50. Hasil ini menunjukkan efektivitas algoritma Naïve Bayes dalam menganalisis ulasan pengguna serta pentingnya pembagian data yang seimbang untuk meningkatkan akurasi model. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam mengevaluasi kualitas layanan aplikasi Agoda dan mendukung pengembangan strategi peningkatan layanan melalui analisis data ulasan pengguna.
ANALISIS FAKTOR PADA MEDIA SOSIAL DALAM PEMENUHAN KEBUTUHAN INFORMASI MENGGUNAKAN PENDEKATAN PRISMA
Media sosial menjadi sarana utama di kalangan masyarakat dalam mencari informasi. Efektivitas media sosial dalam memenuhi kebutuhan informasi bergantung pada beberapa faktor diantaranya kredibilitas, terpaan media, kemanfaatan, jenis konten, dan selektivitas informasi. Tujuan penelitian untuk menentukan metode dan pendekatan yang tepat dalam menganalisis faktor-faktor tersebut sehingga dapat digunakan sebagai dasar pengoptimalan pemanfaatan media sosial. Penelitian ini menggunakan metode SLR (Systematic Literature Review) dengan pendekatan PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis) yang menyaring 6446 artikel dari berbagai sumber dan menghasilkan 35 artikel yang paling relevan untuk dijadikan bahan acuan untuk melakukan penelitian dalam menganalisis pemenuhan kebutuhan informasi pada media sosial. Dari kajian ini didapatkan bahwa kredibilitas adalah faktor yang paling sering dibahas dalam literatur. Metode analisis yang paling umum digunakan adalah uji regresi linear sederhana, dan media sosial yang paling sering dijadikan sebagai objek penelitian adalah Instagram. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai referensi dalam penelitian mengenai pengoptimalan pemenuhan kebutuhan informasi pada media sosial.
ANALISIS PERBANDINGAN QOS PFSENSE, OPNSENSE, DAN FLEXIWAN MENGGUNAKAN METODE LOAD BALANCING
Peningkatan konsumsi internet di Indonesia dari 2018 hingga kuartal pertama 2022 menunjukkan pertumbuhan yang signifikan, dengan jumlah pengguna aktif mencapai 210 juta dari total populasi sebesar 272,682 juta. Angka ini mencerminkan penetrasi internet sebesar 77,02%. Internet menjadi layanan yang sangat penting karena memberikan akses cepat dan efisien terhadap informasi. Seiring dengan meningkatnya jumlah pengguna internet, jumlah Penyedia Layanan Internet (ISP) yang tersedia juga bertambah. Ketersediaan dan kualitas layanan internet menjadi faktor kunci yang mempengaruhi minat masyarakat dalam memanfaatkannya. Untuk mendukung kualitas layanan internet, manajemen bandwidth menjadi aspek yang krusial. Salah satu mekanisme yang digunakan adalah Load Balancing, yaitu metode untuk membagi beban lalu lintas jaringan melalui beberapa gateway yang tersedia sehingga tidak terfokus pada satu ISP. Dalam implementasinya, perangkat seperti pfSense, OPNsense, dan flexiWAN sering digunakan sebagai solusi load balancer karena sifatnya yang open-source, fleksibel, dapat dikonfigurasi melalui antarmuka web, serta mendukung fungsi Load Balancing. Selain pfSense dan OPNsense, solusi inovatif seperti flexiWAN kini juga dapat diadopsi sebagai platform SD-WAN open-source yang menawarkan fleksibilitas tinggi dalam pengelolaan lalu lintas jaringan. Dengan kemampuan integrasi yang baik, flexiWAN memungkinkan perusahaan atau organisasi untuk mengoptimalkan jaringan mereka melalui manajemen lalu lintas yang canggih dan efisien. Penelitian ini membandingkan kinerja Load Balancing dari router pfSense, OPNsense, dan flexiWAN pada Bitbox Open Network Appliance. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem load balancing pada pfSense memberikan kinerja lebih baik dibandingkan OPNsense berdasarkan nilai QoS, meskipun penggunaan resource CPU pada pfSense lebih tinggi. Sebaliknya, penggunaan RAM pada pfSense lebih rendah dibandingkan OPNsense. Kehadiran teknologi seperti flexiWAN dapat menjadi alternatif baru yang memberikan keunggulan tambahan dalam mendukung pengelolaan bandwidth secara optimal.
OPTIMALISASI SEARCH ENGINE OPTIMIZATION (SEO) UNTUK MENINGKATAKAN PEMASARAN DIGITAL PADA WEBSITE PT. PETRO JAYA SAMUDRA
Teknologi informasi membantu perusahaan untuk meningkatkan produktivitas, efisiensi, serta daya saing dalam bisnis. Pemasaran digital adalah salah satu aktivitas penting dalam menjalankan sebuah industri bisnis, karena itu dengan strategi pemasaran yang efektif maka perusahaan tersebut tentu berkembang. Sebuah perusahaan sudah bisa dipastikan mempunyai jejaring sosial dalam mendukung Promosi untuk meningkatkan bisnis serta tidak jarang jua sebuah perusahaan tersebut yang mengutamakan media promosinya menggunakan media digital, salah satu cara yang sangat efektif yaitu dengan memanfaatkan teknik optimisasi mesin pencari, dikarenakan pengguna pada umum mencari informasi melalui internet di mesin pencarian. tujuan dari penelitian ini ialah untuk meneliti visibilitas serta meningkatkan pengunjung pada kualitas volume dan trafik kunjungan penggunaan media pemasaran digital serta efektivitas dampak pelaksanaan optimalisasi pemasaran pada media digital menggunakan search engine optimization (SEO) pada website PT.Petro Jaya Samudra. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif deskriptif. Sumber data yang digunakan pada penyusunan penelitian yaitu data primer. analisis data yang digunakan pada penelitian ini yaitu analisis secara langsung mengenai fenomena yang terjadi. Hasil dari penelitian ini adalah bahwa hasil analisis ini didapatkan setelah penggunaan SEO selama kurang lebih selama 3 bulan pada website mengalami kenaikan yang sangat signifikan, ini menandakan hasil yang diperoleh sangatlah baik dan menunjukkan indikator yang positif dari tingkat optimalisasi SEO suatu halaman atau postingan pada website. Dengan meningkatnya jumlah kunjungan pada media pemasaran digital, diharapkan hal ini akan berdampak pada peningkatan jumlah penjualan dan pangsa pasar, sesuai dengan tujuan yang diharapkan.
IMPLEMENTASI DECISION TREE UNTUK PREDIKSI HARGA RUMAH DI DAERAH TEBET
Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Decision Tree untuk memprediksi harga rumah di Tebet, Jakarta Selatan. Decision Tree dipilih karena kemudahan interpretasi dan kemampuannya dalam menangani data numerik dan kategorikal. Data dikumpulkan dari berbagai sumber, meliputi fitur seperti luas tanah, luas bangunan, jumlah kamar, dan lokasi.Data dipraproses dan dibagi menjadi data latih (80%) dan data uji (20%). Model Decision Tree dilatih dan dievaluasi menggunakan Mean Squared Error (MSE) dan R-squared. Hasil penelitian menunjukkan Decision Tree mampu memprediksi harga rumah di Tebet dengan akurasi yang baik. Visualisasi pohon keputusan memberikan informasi tentang fitur-fitur penting dalam penentuan harga.Penelitian ini diharapkan bermanfaat bagi stakeholder di pasar properti Tebet dalam pengambilan keputusan.
AUDIT SISTEM INFORMASI POINT OF SALES APOTEK XYZ MENGGUNAKAN FRAMEWORK COBIT
Pengelolaan Sistem Informasi Point Of Sales (POS) yang tidak dijaga dengan baik akan berakibat fatal pada rendahnya monitoring layanan, pelaporan keuangan, pelaporan stok barang, sehingga dapat mempengaruhi operasional apotek secara keseluruhan. Dengan adanya pemantauan terhadap proses tatalaksana POS diharapkan dapat memperbaiki segala kekurangan sistem penjualan secara menyeluruh. Metode penelitian yang dilaksanakan yaitu : perencanaan, pemeriksaan lapangan, pelaporan, dan tindak lanjut. Framework yang digunakan adalah Cobit 4.1 dan didapatkan skor di Level 2 pada domain Planning and Organization (PO) dan Delivery and Support (DS). Guna perbaikan sistem, level 4 adalah tujuan perbaikan selanjutnya untuk membangun SOP yang baku dan tertulis serta disosialisasikan ke semua karyawan apotek.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN RELASI MITRA PERUSAHAAN PADA PT SARANA KREASINDO TEKNOLOGI
Teknologi informasi telah membawa kita kedalam era serba berkembang dengan pesat dan signifikan, terutama pada sektor proses bisnis dalam sebuah perusahaan. PT Sarana Kreasindo Teknologi, perusahaan yang bergerak di bidang jasa pelatihan TI dan penempatan kerja, menghadapi tantangan dalam mengelola data relasi mitra perusahaan. Data yang dikelola meliputi data perusahaan, data follow-up, dan data permintaan. Volume data yang besar dan terus bertambah menyebabkan kesulitan dalam pencarian data dan berpotensi terjadinya redundansi data. Untuk mengatasi permasalahan ini, dibutuhkan sistem informasi manajemen relasi perusahaan berbasis web. Pengembangan sistem informasi ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengelolaan data. Dengan sistem yang terstruktur, data dapat diakses dan dicari dengan mudah, serta meminimalisir terjadinya kesalahan input. Metode pengembangan sistem yang dipilih adalah metode waterfall, karena dirasa cocok untuk menggali kebutuhan pengguna secara detail. Implementasi sistem informasi manajemen relasi perusahaan berbasis web ini diharapkan dapat membantu PT Sarana Kreasindo Teknologi dalam mengelola data relasi mitra perusahaan secara lebih terorganisir, efisien, dan mudah diakses.
PENGEMBANGAN GAME EDUKASI BERBASIS ANDROID UNTUK PENGENALAN TOKOH PAHLAWAN NASIONAL INDONESIA
Perkembangan teknologi yang pesat membuat pelajar lebih tertarik bermain game daripada belajar. Hal ini berdampak pada rendahnya minat siswa terhadap pelajaran sejarah, khususnya pengenalan tokoh pahlawan nasional. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan game edukasi berbasis Android berjudul "Perjuangan Pahlawanku" sebagai media pembelajaran interaktif untuk siswa kelas 4 SD. Metode yang digunakan adalah Multimedia Development Life Cycle (MDLC), yang terdiri dari tahap konsepsi, perancangan, pengumpulan bahan, perakitan, pengujian, dan distribusi. Hasil penelitian menunjukkan aplikasi ini layak digunakan dengan indeks kelayakan 61,6%, berdasarkan pengujian Alpha, Beta, dan analisis kuisioner terhadap siswa. Game ini berhasil meningkatkan motivasi belajar siswa dengan menampilkan materi, kuis interaktif, dan animasi tokoh pahlawan nasional seperti Ir. Soekarno, Mohammad Hatta, R.A. Kartini, dan Ki Hajar Dewantara. Dengan fitur yang menarik, aplikasi ini diharapkan dapat menjadi media inovatif untuk mendukung pembelajaran sejarah.
SISTEM INFORMASI WEBSITE PENDIDIKAN NON FORMAL PKBM ADAM KUBU RAYA
Di era digital seperti saat ini keberadaan sistem informasi berbasis website menjadi kebutuhan pendukung dalam layanan pendidikan. Namun di satuan pendidikan non formal PKBM ADAM pengelolaan data masih dilakukan secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan solusi berupa implementasi sistem informasi berbasis website. Penelitian ini menggunakan metode Rapid Application Development (RAD). Sedangkan untuk bahasa pemrograman yang digunakan adalah Content Management System (CSM) Blog. Hasil implementasi menunjukkan bahwa website ini mampu menyediakan dan menampilkan fitur-fitur utama seperti pendaftaran peserta didik baru secara online, informasi program pendidikan, jadwal kegiatan, serta laporan hasil belajar. Sistem ini juga mendukung pengolahan data secara terpusat, sehingga memudahkan administrator dalam mengelola data peserta didik, pengajar, dan program. Dengan adanya sistem informasi berbasis website, PKBM ADAM dapat memberikan pelayanan yang lebih efektif, transparan, dan terjangkau.
PEMODELAN VARIABILITAS MUSIMAN DALAM CURAH HUJAN : PENDEKATAN DERET WAKTU
Presipitasi merupakan komponen fundamental dalam siklus hidrologi Bumi yang memiliki dampak signifikan terhadap ekosistem, produktivitas pertanian, dan pengelolaan sumber daya air. Variabilitas presipitasi, terutama pola musiman, sangat penting untuk dipahami dalam konteks perencanaan yang efektif dan strategi adaptasi terhadap perubahan iklim yang semakin nyata. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi variabilitas musiman curah hujan di Bangladesh melalui analisis deret waktu yang komprehensif, dengan memanfaatkan teknik statistik canggih, termasuk model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA), dan Exponential Smoothing State Space (ETS). Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup catatan curah hujan dan suhu rata-rata bulanan dari tahun 1901 hingga 2023, yang diambil dari Humanitarian Data Exchange (HDX). Analisis dilakukan untuk mengidentifikasi pola dan tren musiman yang ada dalam data tersebut. Hasil analisis menunjukkan bahwa model SARIMA (2, 0, 1) × (0, 1, 1, 12) memberikan kinerja terbaik dibandingkan dengan model lainnya, dengan nilai Root Mean Squared Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang rendah, yang menunjukkan akurasi prediksi yang tinggi. Sementara itu, model ETS juga menunjukkan hasil yang baik dalam hal akurasi, tetapi dengan nilai MAPE yang lebih tinggi, yang mengindikasikan bahwa meskipun model ini mampu menangkap pola musiman, proporsi kesalahan relatif terhadap data aktual lebih besar. Penelitian ini menekankan pentingnya mempertimbangkan komponen musiman dalam pemodelan deret waktu, karena fluktuasi musiman yang terjadi secara periodik dapat ditangkap dengan lebih baik, sehingga menghasilkan prediksi yang lebih konsisten dan akurat. Dengan demikian, hasil penelitian ini memberikan wawasan berharga untuk perencanaan dan strategi adaptasi di masa depan, terutama dalam konteks perubahan iklim yang dapat mempengaruhi pola curah hujan.
IMPLEMENTASI SISTEM PENGGAJIAN KARYAWAN BERBASIS WEB PADA TOKO PERCETAKAN SINDORO
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi yang pesat telah mempermudah akses data dan informasi secara online. Teknologi informasi berbasis web kini dimanfaatkan di berbagai bidang, Toko Percetakan Sindoro, sebuah perusahaan di Pringsewu, Lampung, masih menggunakan metode manual dalam pengolahan data karyawan dan perhitungan gaji, yang menyebabkan proses menjadi lambat dan rentan terhadap kesalahan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi penggajian karyawan berbasis web yang efisien dan akurat, meningkatkan aksesibilitas dan transparansi informasi penggajian, serta mengoptimalkan penggunaan sumber daya manusia. Metode pengumpulan data meliputi wawancara, observasi, dan studi pustaka, sementara metode pengembangan sistem menggunakan pendekatan Extreme Programming (XP). Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu memudahkan dalam perhitungan gaji di Toko Percetakan Sindoro dengan mempermudah proses penggajian, mempercepat pembuatan laporan, dan meningkatkan transparansi serta kepercayaan antara pengelola dan karyawan.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI ICT TOUR DAN PEMANTAUAN MAGANG BERBASIS WEB PADA PT. TELKOM
PT. Telkom menghadapi kesulitan dalam mengelola kegiatan kunjungan (ICT Tour) dan pemantauan peserta magang yang masih dilakukan secara manual. Proses manual ini mengakibatkan pemborosan waktu, sering terjadi kesalahan, dan sulit untuk mengelola data dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi berbasis web yang dapat mengintegrasikan pengelolaan kedua kegiatan tersebut. Dengan menggunakan metode PIECES (Performance, Information, Economy, Control, Efficiency, Service), penelitian ini menganalisis kebutuhan sistem untuk memperbaiki proses pengelolaan. Selain itu, metode pengembangan perangkat lunak Rapid Application Development (RAD) juga diterapkan untuk memastikan proses pengembangan sistem berjalan lebih cepat dan efisien, dengan hasil yang sesuai kebutuhan pengguna. Sistem yang dirancang memiliki fitur utama seperti pendaftaran peserta kunjungan dan magang, pengelolaan jadwal, dokumentasi kegiatan, dan laporan kegiatan. Dengan antarmuka yang mudah diakses, sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi, mengurangi kesalahan, mempercepat operasional, dan memberikan layanan yang lebih baik. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penggabungan kedua sistem ke dalam satu platform berbasis web, yang dikembangkan menggunakan pendekatan PIECES dan RAD, dapat menjadi solusi yang efektif bagi PT. Telkom untuk meningkatkan operasional dan layanan.