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 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.
Copyright (c) 2026 Journal of Information System Management (JOISM) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
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.
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.
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).