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
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.
Copyright (c) 2026 Journal of Information System Management (JOISM) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
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.
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.
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.
PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES DALAM MEMPREDIKSI MINAT MAHASISWA BARU
Penentuan konsentrasi studi mahasiswa baru yang tidak tepat dapat berdampak pada rendahnya motivasi belajar dan meningkatnya risiko perpindahan konsentrasi. Penelitian ini bertujuan memprediksi minat konsentrasi studi mahasiswa baru menggunakan algoritma Naive Bayes. Penelitian dilakukan dengan pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD) yang meliputi pemilihan data, pra-pemrosesan, pembentukan dataset, serta pelatihan dan pengujian model. Data yang digunakan berupa riwayat akademik dan hasil survei preferensi mahasiswa baru tahun akademik 2024/2025 yang telah dianonimkan. Dataset dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan akurasi sebesar 89% dengan nilai presisi dan recall di atas 85%. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes efektif digunakan sebagai alat bantu rekomendasi konsentrasi studi mahasiswa baru.
PERANCANGAN CHATBOT MUSIK WEB UNTUK REKOMENDASI LAGU BERDASARKAN MOOD
Mayoritas sistem rekomendasi musik, termasuk fitur “Made For You” pada Spotify, masih mengandalkan riwayat pemutaran tanpa mempertimbangkan kondisi emosional pengguna secara real-time, sehingga menghasilkan saran yang kurang relevan. Penelitian ini merancang Chatwise, chatbot musik berbasis web yang memberikan rekomendasi lagu personal melalui percakapan interaktif berdasarkan mood pengguna. Sistem memproses input teks berisi pilihan suasana hati dan alasan singkat menggunakan teknik pencocokan kata kunci, kemudian mengintegrasikannya dengan Spotify API untuk memperoleh data lagu secara real-time. Pengembangan dilakukan dengan metode Agile Scrum dan diuji menggunakan black-box testing serta kuesioner kepada 10 responden. Hasil menunjukkan 70% responden memberikan penilaian positif pada aspek tampilan, kecepatan, akurasi deteksi mood, kemudahan penggunaan, dan variasi genre. Temuan menunjukkan Chatwise berhasil mengintegrasikan deteksi mood dengan rekomendasi musik real-time, memberikan solusi adaptif dan kontekstual, meskipun masih diperlukan pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan akurasi dan keragaman musik.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENELITIAN DOSEN DI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS DIPONEGORO
Kegiatan penelitian dosen di perguruan tinggi sering menghadapi kendala dalam pengelolaan data, pelaporan, dan dokumentasi, yang berdampak pada efektivitas dan efisiensi proses penelitian. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, pemanfaatan teknologi informasi melalui pengembangan sistem informasi penelitian menjadi solusi strategis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi penelitian dosen di Fakultas Teknik Universitas Diponegoro. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Sistem dikembangkan menggunakan metode waterfall melalui tahapan analisis kebutuhan, perancangan dengan UML, implementasi menggunakan CodeIgniter dan Bootstrap, serta pengujian. Pengujian fungsional dilakukan dengan metode blackbox untuk memastikan seluruh fitur berjalan sesuai spesifikasi, sedangkan pengujian performa menggunakan JMeter menunjukkan sistem mampu merespons dengan baik pada berbagai beban pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mendukung proses penelitian secara digital dan terstruktur, serta diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan transparansi manajemen penelitian.
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.