E-ISSN : 2745-3758 (Media Online) ISSN : 2776-8546 (Cetak) DOI : 10.46576/djtechno Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal ilmiah yang dikelola dan diterbitkan oleh Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Dharmawangsa, Medan, Indonesia. Jurnal Djtechno terbit pertama kali Vol 1. No.1 Juli Tahun 2020, jurnal ini membahas tentang topik-topik yang berkenaan dengan Bidang Teknologi Informasi, Rekayasa Perangkat Lunak, Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Dan Komunikasi. Jurnal Djtechno mulai tahun 2024 terbit sebanyak 3x dalam setahun (4 Bulanan) yaitu April, Agustus dan Desember Berdasarkan Surat Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi, Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi Riset dan Teknologi Nomor 0547/E5/DT.05.00/2024 Perihal Pemberitahuan Hasil Akreditasi Jurnal Ilmiah Periode I Tahun 2024 diinformasikan Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi dengan E- ISSN : 2745-3758 memperoleh Akreditasi Baru Peringkat 4 mulai Volume 2 Nomor 1 Tahun 2021 sampai Volume 6 Nomor 2 Tahun 2025. Berikut lampiran surat dapat didownload Disini Semua Penulis Wajib mengirimkan Hasil Cek simalirity dibawah 20% dan dikirimkan dalam bentuk file PDF yang dilampirkan sebagai File Tambahan (File Supplement)
Pernyataan Hak Cipta dan Lisensi Hak Cipta atas naskah-naskah karya ilmiah di dalam Jurnal ini dipegang oleh Penulis. Penulis menyerahkan hak saat pertama kali mempublikasi Naskah karya ilmiahnya dan secara bersamaan Penulis memberikan izin/lisensi dengan mengacu pada Â Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License kepada pihak lain untuk menyebarkan karya ilmiahnya tersebut dengan tetap mencantumkan penghargaan bagi penulis dan Djtechno sebagai media Publikasi pertama atas karya tersebut. Hal-hal yang berkaitan dengan non-eksklusivitas pendistribusian Jurnal yang menerbitkan karya ilmiah penulis dapat diperjanjikan secara terpisah (contoh: permintaan untuk menempatkan karya yang dimaksud pada perpustakaan suatu institusi atau menerbitkannya sebagai buku) dengan Penulis sebagai salah satu pihak perjanjian dan dengan penghargaan pada Djtechno sebagai media publikasi pertama atas karya dimaksud. Penulis dapat dan diharapkan untuk mengumumkan karyanya secara online (misalnya pada Repositori atau pada laman Organisai/Institusinya) sejak sebelum dan selama proses pengumpulan naskah, sebab upaya tersebut dapat meningkatkan pertukaran citasi lebih awal dan dengan cakupan yang lebih luas.
Copyright (c) 2026 Cover April https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI X PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN KOMPARASI SVM, KNN, DAN NAIVE BAYES
Transformasi rebranding media sosial Twitter menjadi X menimbulkan respons yang beragam dari pengguna global, termasuk di Indonesia. Ulasan pengguna pada platform Google Play Store memuat informasi berharga mengenai kepuasan dan keluhan pengguna, namun volume data yang besar dan tidak terstruktur menyulitkan analisis secara manual. Studi ini difokuskan pada penerapan analisis sentimen guna mengklasifikasikan opini pengguna menjadi kategori positif dan negatif, serta membandingkan kinerja tiga algoritma Machine Learning, yaitu Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Naive Bayes. Dataset yang digunakan berjumlah 10.000 data berbahasa Indonesia yang dikumpulkan melalui scraping. Melalui tahapan preprocessing yang meliputi cleaning, tokenizing, dan stemming, data dilatih dengan pembagian rasio 80:20. Hasil pengujian menunjukkan algoritma SVM menggunakan kernel linear menghasilkan kinerja terbaik dengan akurasi sebesar 84,8%, diikuti oleh Naive Bayes sebesar 83,1%, dan KNN sebesar 79,7%. Kesimpulan dari studi ini menegaskan bahwa SVM merupakan metode yang paling efisien guna menangani klasifikasi teks pada data ulasan aplikasi X yang memiliki dimensi tinggi, meskipun terdapat ketidakseimbangan kelas pada dataset.
Copyright (c) 2026 Jim Maxwell Manampiring https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENGEMBANGAN VIDEO PEMBELAJARAN METEMETIKA UNTUK ANAK BERKEBUTUHAN KHUSUS DENGAN PENDEKATAN VISUAL
Pembelajaran matematika bagi Anak Berkebutuhan Khusus (ABK) sering terkendala karena sifat materi yang abstrak dan minimnya media pembelajaran yang sesuai. Penelitian ini bertujuan mengembangkan video pembelajaran matematika berbasis multimedia interaktif dengan pendekatan visual untuk siswa kelas VI SD dan kelas III SMP. Metode pengembangan menggunakan model Luther–Sutopo (MDLC) dengan tahapan concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Materi meliputi operasi bilangan, pecahan, persen, SPLDV, hingga teorema Pythagoras. Media dirancang dengan storyboard, flowchart, serta visualisasi menggunakan Blender dan Canva, dilengkapi kuis interaktif. Hasil uji coba menunjukkan media layak digunakan, mampu meningkatkan fokus, motivasi, dan pemahaman konsep matematika siswa ABK. Penelitian ini diharapkan memberi kontribusi bagi pendidikan inklusif dengan menyediakan alternatif media ajar yang lebih adaptif dan menarik
Copyright (c) 2026 Yulia Darnita, Rinni, Dandi Sunardi , Muhammad Imanullah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
IMPLEMENTASI ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION DALAM MEMPREDIKSI KELAS HARGA SMARTPHONE BERDASARKAN SPESIFIKASI
Abstract The rapid growth of the smartphone industry requires a deeper understanding of price segmentation based on device specifications. This study aims to develop a smartphone price classification model using Logistic Regression and to evaluate the impact of data preprocessing and hyperparameter tuning on model performance. The results show that the model achieves good classification accuracy, with RAM and screen resolution as the most influential features. Data normalization also improves the stability of the model’s predictions.
Copyright (c) 2026 Dimas - Sembiring https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS PERILAKU KEAMANAN INFORMASI PENGGUNA APLIKASI SHOPEE MENGUNAKAN FRAMEWORK SECURITY BEHAVIOR INTENTIONS SCALE (SeBIS)
The rapid development of digital technology has increased the use of e-commerce platforms, making online transactions easier while also raising concerns regarding users’ information security. This study aims to analyze the level of information security behavior of Shopee users in Bandung City using the Security Behavior Intentions Scale (SeBIS) framework and examine the relationship between each dimension and users’ information security behavior. This research employed a quantitative survey approach using an online questionnaire covering four SeBIS dimensions: proactive awareness, password generation, software updating, and device securement. A total of 251 active Shopee users participated in this study, with the sample size determined using the Lemeshow formula with a 10% margin of error. Data analysis was conducted through validity testing, reliability testing, descriptive analysis, and Pearson correlation analysis using IBM SPSS Statistics. The results show that the information security behavior of Shopee users in Bandung is categorized as high. All SeBIS dimensions show positive and significant relationships (p < 0.001) with information security behavior with very strong correlations (r = 0.854–0.902), where device securement has the strongest relationship..
Copyright (c) 2026 Yufentus Leokuna, Sintaria Sembiring https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
IMPLEMENTASI MACHINE LEARNING MELALUI PENDEKATAN ALGORITMA RANDOM FOREST DALAM PREDIKSI TINGKAT STRES BERDASARKAN POLA GAYA HIDUP
Stres yang tidak terkelola berisiko berkembang menjadi gangguan serius seperti depresi hingga risiko bunuh diri. Machine learning dapat dioptimalkan sebagai solusi deteksi dini berdasarkan kombinasi faktor gaya hidup. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi tingkat stres melalui pendekatan algoritma Random Forest dengan dataset yang diperoleh platform Kaggle. Tahapan penelitian meliputi data preprocessing, penanganan ketidakseimbangan kelas menggunakan SMOTE, hingga evaluasi dan integrasi model. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 0.80, dengan nilai precision, recall, dan F1-Score secara keseluruhan berada pada angka 0,80. Performa terbaik diperoleh pada klasifikasi tingkat stres kategori High dengan F1-Score sebesar 0.86. Model yang telah tervalidasi kemudian diintegrasikan ke dalam antarmuka melalui Streamlit, sehingga mampu memberikan hasil prediksi secara real-time berdasarkan input data pengguna. Penelitian ini membuktikan bahwa algoritma Random Forest efektif dalam mengidentifikasi tingkat stres, dan implementasinya dalam bentuk aplikasi web berpotensi menjadi alat bantu deteksi dini yang fungsional dan sederhana.
Copyright (c) 2026 Anita Khansa Ramadanti, April Lia Hananto, Bayu Priyatna, Agustia Hananto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW: ANALISIS FAKTOR YANG MEMENGARUHI DISCONTINUED PENGGUNAAN APLIKASI LINE MENGGUNAKAN MODEL UTAUT 2
Penurunan penggunaan aplikasi pesan instan LINE di Indonesia menunjukkan adanya perubahan preferensi pengguna dalam memilih media komunikasi digital. Fenomena ini menegaskan pentingnya memahami faktor-faktor yang memengaruhi niat penghentian penggunaan (discontinued intention) pada tahap pasca-adopsi teknologi. Meskipun model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) digunakan untuk mengkaji penerimaan dan keberlanjutan penggunaan teknologi, kajian yang secara sistematis merangkum faktor-faktor yang berkaitan dengan penghentian penggunaan aplikasi komunikasi digital masih terbatas. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi dan mensintesis temuan penelitian terkait faktor-faktor yang memengaruhi discontinued intention dengan menggunakan pendekatan Systematic Literature Review (SLR). Proses SLR dilakukan melalui penelusuran basis data ilmiah, seleksi artikel berdasarkan kriteria inklusi dan eksklusi, serta ekstraksi dan analisis temuan dari studi yang relevan. Hasil kajian menunjukkan bahwa variabel seperti Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Hedonic Motivation, dan Price Value sering berkaitan dengan perubahan niat penggunaan, termasuk kecenderungan penghentian penggunaan, sedangkan Facilitating Conditions dan Habit menunjukkan hasil yang lebih tidak konsisten. Temuan ini menunjukkan bahwa persepsi manfaat, kemudahan penggunaan, pengalaman pengguna, dan faktor sosial berperan penting dalam keputusan pengguna untuk melanjutkan atau menghentikan penggunaan aplikasi komunikasi digital. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar konseptual bagi studi empiris selanjutnya mengenai penghentian penggunaan aplikasi pesan instan
Copyright (c) 2026 Muhammad Sharhan khatami https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
MEDIA PEMBELAJARAN ANIMASI BAHASA JERMAN BERBASIS MULTIMEDIA INTERAKTIF (STUDI KASUS : KAUM MUDA DESA HORINARA KECAMATAN KELUBAGOLIT KABUPATEN FLORES TIMUR)
enelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media pembelajaran interaktif berbasis video animasi pada pengenalan Bahasa Jerman bagi kaum muda Karang Taruna Desa Horinara guna meningkatkan keterampilan berbahasa serta mendukung pengembangan kecakapan hidup. Pemanfaatan teknologi multimedia diharapkan mampu menciptakan proses pembelajaran yang lebih menarik, interaktif, dan efektif. Metode penelitian yang digunakan adalah metode pengembangan Multimedia Development Life Cycle yang meliputi enam tahapan, yaitu concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Produk yang dihasilkan kemudian diuji menggunakan pengujian kegunaan untuk mengetahui tingkat kelayakan dan kemudahan penggunaan media. Hasil penelitian menunjukkan bahwa media pembelajaran interaktif berbasis video animasi mampu meningkatkan minat dan keterlibatan peserta dalam proses pembelajaran. Berdasarkan hasil pengujian kegunaan, diperoleh nilai rata-rata persentase sebesar 78,00 persen yang termasuk dalam kategori memuaskan. Dengan demikian, media pembelajaran yang dikembangkan dinilai layak digunakan sebagai sarana pendukung pembelajaran Bahasa Jerman bagi kaum muda di Desa Horinara.
Copyright (c) 2026 martinus irwanto ishak https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
DINAMIKA KOLABORASI DIGITAL: EKSPLORASI EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN BERBASIS MICRO:BIT DALAM MENGONSTRUKSI COMPUTATIONAL THINKING SISWA MENENGAH PERTAMA DI CHAROENSUKSA SCHOOL
Riset ini dirancang dengan tujuan menyelami pola interaksi kolaboratif dalam ruang digital serta mengukur dampak pembelajaran dengan basis Micro:bit terhadap pengembangan kemampuan Computational Thinking (CT) pada siswa, khususnya di era transformasi kurikulum berbasis digital. Dengan menerapkan metodologi penelitian kualitatif melalui desain studi kasus yang dilaksanakan di Charoensuksa School di Thailand, partisipan penelitian terdiri dari siswa tingkat menengah pertama, pengajar mata pelajaran informatika, serta pimpinan institusi. Pengumpulan data dilakukan dengan menggabungkan beberapa pendekatan, yaitu percakapan mendalam, pengamatan langsung dalam setting kelas, dan pengolahan respon naratif dari para informan. Melalui penguraian tematis, diungkapkan bahwa karakteristik Micro:bit yang menggabungkan dimensi fisik dan digital menghasilkan respons visual yang cepat, yang terbukti sangat efektif dalam meningkatkan partisipasi emosional dan dorongan intrinsik siswa. Hasil analisis utama menunjukkan bahwa kolaborasi berperan sebagai dukungan berlapis dalam dimensi sosial dan kognitif, dengan menunjukkan bahwa proses tawar menawar gagasan dan ketegangan intelektual saat mengatasi kesalahan program sebenarnya memperkuat pemahaman terhadap prinsip algoritma serta strategi pemecahan masalah. Studi ini menyimpulkan bahwa penerapan teknologi fisik terbukti efektif dalam memahami pemahaman konkret menuju gagasan abstrak, asalkan didampingi dengan kerangka kerja kolaborasi yang terumuskan dengan baik. Rekomendasi praktis tekanan kebutuhan akan panduan sistematis dalam menangani dan memperbaiki kesalahan program guna meningkatkan pengembangan CT sekaligus mengurangi rasa frustasi yang timbul dari hambatan teknis.
Copyright (c) 2026 Rahmad Kurniawan Nasution, Mhd. Basri https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
CHATBOT TROUBLESHOOTING LAPTOP BERBASIS NLP DAN VOICE RECOGNITION
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem chatbot untuk menangani pertanyaan yang sering diajukan terkait troubleshooting kerusakan laptop. Sistem dikembangkan untuk membantu pengguna memperoleh informasi teknis secara cepat tanpa harus berinteraksi langsung dengan teknisi. Sistem yang diusulkan mengintegrasikan teknologi chatbot berbasis kecerdasan buatan, knowledge base troubleshooting, workflow automation menggunakan platform n8n, serta teknologi pengenalan suara melalui Automatic Speech Recognition (ASR). Pengguna dapat berinteraksi dengan chatbot melalui berbagai platform komunikasi seperti aplikasi pesan maupun web chat dengan menggunakan input teks maupun suara. Sistem juga dilengkapi dengan fitur manajemen tiket layanan yang memungkinkan pengguna membuat permintaan bantuan teknis apabila permasalahan tidak dapat diselesaikan secara otomatis oleh chatbot. Evaluasi sistem dilakukan menggunakan metode black box testing dengan 44 skenario pengujian yang mewakili berbagai intent pengguna seperti sapaan, diagnosis kerusakan, pembuatan tiket layanan, dan pelacakan tiket. Hasil pengujian menunjukkan bahwa mayoritas skenario pengujian berhasil dijalankan dengan baik. Selain itu, sistem juga mampu memahami variasi kalimat pengguna serta memproses input suara melalui konversi speech-to-text. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem chatbot yang dikembangkan dapat meningkatkan efisiensi layanan konsultasi teknis serta membantu pengguna dalam mendiagnosis kerusakan laptop secara lebih cepat.
Copyright (c) 2026 RAFA ELFARIZI, Fitriasih - https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
SISTEM BEL PINTU BERBASIS ESP32-CAM DENGAN DETEKSI GERAK, PENGIRIMAN FOTO, DAN INTERAKSI SUARA VIA TELEGRAM
Peningkatan keamanan hunian melalui pemantauan jarak jauh melatarbelakangi pengembangan sistem bel pintu pintar berbasis Internet of Things (IoT). Pengembangan prototipe ini mengintegrasikan mikrokontroler ESP32-CAM, sensor PIR HC-SR501, dan modul audio DFPlayer Mini dengan antarmuka Telegram Bot API melalui metode prototyping. Berdasarkan hasil pengujian, sensor PIR mampu mendeteksi gerakan manusia secara akurat hingga jarak 5 meter dengan sudut jangkauan 110 derajat. Pengiriman notifikasi berupa foto dan pesan teks ke aplikasi Telegram mencapai tingkat keberhasilan 100% dalam 10 kali percobaan, dengan rata-rata waktu respons di bawah 3 detik. Ukuran file citra yang dihasilkan berkisar antara 30-50 KB, sehingga terbukti efisien dalam transmisi data pada jaringan Wi-Fi. Implementasi ini berhasil menyediakan fitur pemantauan visual serta komunikasi suara jarak jauh yang memungkinkan pemilik rumah memantau tamu secara real-time tanpa batasan jarak. Kata Kunci: ESP32-CAM, Bel Pintu Pintar, Telegram Bot, Sensor PIR, Internet of Things.
Copyright (c) 2026 muhammad fakhri https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
KLASIFIKASI DAERAH RAWAN PENYAKIT HEWAN MENULAR STRATEGIS MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE C4.5
Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengklasifikasikan tingkat kerawanan daerah berdasarkan kasus penyakit hewan menular di wilayah kabupaten atau kota Provinsi Nusa Tenggara Barat dengan memanfaatkan teknik data mining. Dalam penelitian ini, metode yang diterapkan adalah algoritma Decision Tree C4.5 dengan menggunakan teknik evaluasi 5-fold cross validation sebagai penilaian efektivitas model. Dataset yang digunakan merupakan data sekunder periode 2020–2024 yang melalui tahapan preprocessing meliputi data cleaning, agregasi, feature engineering, dan pelabelan menjadi tiga kategori kerawanan: rendah, sedang, dan tinggi. Temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa variabel rata-rata kasus menjadi faktor utama dalam menentukan tingkat wilayah kerawanan. Model yang dibangun mampu menghasilkan klasifikasi dengan performa yang baik, ditunjukkan oleh akurasi rata-rata sebesar 94% dan nilai tinggi untuk presisi, recall, serta F1-score di setiap kategori. Selain itu, model memiliki kemampuan interpretasi yang jelas melalui struktur pohon keputusan yang dihasilkan. Dengan demikian, pendekatan yang digunakan terbukti efektif dalam identifikasi wilayah berisiko dan dapat mendukung pengambilan keputusan dalam upaya pengendalian penyakit hewan menular dengan strategi yang lebih tepat dan berbasis data.
Copyright (c) 2026 Nadya Susanti Hasibuan, Baenil Huda, Shofa Shofiah Hilabi, April Lia Hananto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS EFEKTIVITAS RUANG WARNA HSV DAN LAB DALAM PENGELOMPOKAN KONDISI DAUN TEH MENGGUNAKAN K-MEANS UNTUK PENENTUAN TINGKAT KEMATANGAN
Penentuan tingkat kematangan daun teh merupakan aspek krusial dalam proses sortasi bahan baku yang berpengaruh langsung terhadap mutu produk akhir. Proses identifikasi kematangan yang dilakukan secara visual oleh manusia enderuna bersifat subiektif dan rentan terhadap inkonsistensi. Oleh karena itu diperlukan pendekatan berbasis pengolahan citra digital untuk memperoleh hasil yang lebih objektif dan terstandar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas ruang warna HSV dan Lab dalam pengelompokan kondisi daun teh menggunakan algoritma K-Means untuk penentuan tingkat kematangan. Tahapan penelitian meliputi akuisisi citra daun teh, praproses citra, <onversi ruang warna dari RGB ke HSV dan Lab, ekstraksi fitur warna, serta proses klasterisasi menggunakan algoritma K-Means. Evaluasi kinerja dilakukan dengan membandingkan hasil pengelompokan terhadap label referensi yang diperoleh melalui penilaian pakar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedue ruang warna mampu merepresentasikan karakteristik visual daun teh secara memadai dalam proses pengelompokan tingkat kematangan, dengan perbedaan kinerja yang ditunjukkan pada tingkat separabilitas klaster dan konsistensi hasil pengelompokan. Temuan ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam bengembangan sistem pendukung keputusan untuk klasifikasi kematangan daur teh berbasis pengolahan citra digital
Copyright (c) 2026 Syti Salwaa Nafiisah, Ridho Affandi, Calvin Sahputra Buulolo, Shaqila Rahmayani Gultom, Hermawan Syahputra https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENERAPAN ALGORITMA RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI STABILITAS HARGA PANGAN DI KOTA METRO
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis cara harga pangan bergerak serta mengelompokkan tingkat stabilitas harga di Kota Metro dengan menggunakan metode Random Forest. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan teknik data mining untuk menganalisis data historis harga pangan selama periode 2020 hingga 2025 yang didapatkan dari Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional. Proses penelitian mencakup beberapa tahapan seperti mengumpulkan data, mempersiapkan data dengan preprocessing, melakukan transformasi data, menghasilkan fitur-fitur yang relevan melalui feature engineering, membuat model, serta mengevaluasi model menggunakan confusion matrix. Model dibuat dengan membagi data menjadi bagian yang digunakan untuk pelatihan dan bagian yang digunakan untuk menguji, lalu data tersebut diklasifikasikan ke dalam dua kategori yaitu stabil dan tidak stabil. Penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest berhasil mengklasifikasikan stabilitas harga dengan akurasi 81,45%, presisi 99,24%, recall 79,51%, dan F1-score 88,2%. Hasil ini menunjukkan bahwa model bekerja dengan baik dalam mengenali pola perubahan harga pangan. Dengan demikian, algoritma Random Forest terbukti efektif dan bisa digunakan sebagai bantuan dalam memantau serta membantu mengambil keputusan terkait stabilitas harga pangan di tingkat daerah.
Copyright (c) 2026 Erika Adelia Pratiwi, Sita Muharni https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
EVALUASI KINERJA ARSITEKTUR WEBSOCKET-REDIS PADA LINGKUNGAN VPS DENGAN INTEGRASI PIPELINE CI/CD
This study evaluates the performance characteristics of a real-time WebSocket and Redis architecture deployed on a resource-constrained Virtual Private Server (1 vCPU, 4 GB RAM) using a GitHub Actions CI/CD pipeline and Docker Compose. Three configurations are tested: C1 as a baseline without Redis pub/sub, C2 with Redis pub/sub enabled, and C3 combining Redis pub/sub with a fully warmed HTTP cache. Load tests using Grafana K6 simulate 500 concurrent virtual users. Results show the server sustains 335 simultaneous WebSocket connections with zero real errors. Redis pub/sub increases average broadcast delivery latency from 23.78 ms to 42.05 ms and introduces a 1.65% spike rate, caused by O(N) broadcast fan-out on the Node.js libuv event loop rather than Redis itself, whose round-trip latency remained sub-millisecond. Redis HTTP caching reduces cache-miss response time by 39.6–51.4%. JMeter’s eu.luminis plugin proved incompatible with wss:// endpoints, returning HTTP 400 for all 902 connections, motivating adoption of Grafana K6. This work contributes quantitative measurement of Redis pub/sub overhead trade-offs in single-core constrained WebSocket architectures with automated CI/CD performance gates
Copyright (c) 2026 Akhmad Mukti Setiaji, Fitriasih - https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENGEMBANGAN WAREHOUSE MANAGEMENT SYSTEM DENGAN INTEGRASI BARCODE SCANNER UNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI PROSES INBOUND DAN OUTBOUND
Warehouse Management System (WMS) merupakan komponen penting dalam mendukung pengelolaan aktivitas pergudangan, khususnya pada proses inbound dan outbound barang, namun dalam praktiknya masih banyak organisasi yang menghadapi permasalahan berupa proses pencatatan yang dilakukan secara manual, keterlambatan alur kerja, rendahnya akurasi data persediaan, serta keterbatasan dalam memantau pergerakan barang secara real time, sehingga berdampak pada menurunnya efektivitas dan efisiensi operasional gudang; penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Warehouse Management System yang terintegrasi dengan barcode scanner sebagai solusi untuk meningkatkan kecepatan dan ketepatan proses penerimaan dan pengeluaran barang, meningkatkan akurasi pencatatan stok, serta mempermudah proses pemantauan dan pelaporan persediaan, di mana hasil pengembangan sistem menunjukkan bahwa penerapan WMS terintegrasi barcode scanner mampu mengurangi kesalahan input data, mempercepat proses operasional, meningkatkan keandalan informasi persediaan, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih efektif dalam pengelolaan gudang.
Copyright (c) 2026 Ridho Affandi, Syti Salwaa Nafiisah, Shaqila Rahmayani Gultom, Debi Yandra Niska https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENERAPAN METODE KLASIFIKASI POHON KEPUTUSAN PADA PASIEN PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Data mining adalah sebuah proses analisis data dengan menggunakan perangkat lunak untuk menemukan pola dan aturan dari sejumlah data. Data mining mampu menganalisis data yang sangat besar dan kemudian mengubahnya menjadi sebuah informasi. Informasi yang memiliki arti penting untuk mendukung pengambilan keputusan. Salah satu teknik dalam data mining adalah klasifikasi, yaitu suatu proses untuk menemukan suatu model fungsi yang menjelaskan suatu konsep atau kelas data untuk memprediksi kelas dari objek yang tidak sejenis. Pada tugas akhir ini akan dibuat suatu perangkat lunak yang menerapkan metode decision tree dengan algoritma C4.5, kemudian menganalisis persentase nilai kebenaran dari pohon dan hasil klasifikasi, dan mengomputasikannya dengan RAPID MINER. Algoritma ini memiliki persentase nilai kebenaran antara 66,67% hingga 100%. Persentase nilai kebenaran pohon ini bergantung pada data training yang digunakan untuk membangun pohon
Copyright (c) 2026 J. Prayoga, Buyung Solihin Hasugian, Amru Yasir https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS PENGGUNA WEBSITE udwmetro.perpustakaan.co.id UNIVERSITAS DHARMA WACANA MENGGUNAKAN METODE END USER COMPUTING SATISFACTION (EUCS)
Perkembangan teknologi informasi telah menuntut perpustakaan untuk bertransformasi dengan menyediakan layanan digital berbasis situs web, sehingga aksesibilitas informasi akademik menjadi lebih mudah dan efisien. Dengan demikian, pengukuran tingkat kepuasan pengguna menjadi krusial untuk mengevaluasi kualitas layanan yang disediakan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kepuasan pengguna terhadap situs web Perpustakaan Universitas Dharma Wacana (udwmetro.perpustakaan.co.id) melalui pendekatan End User Computing Satisfaction (EUCS). Studi ini mengadopsi desain kuantitatif deskriptif dengan mendistribusikan kuesioner kepada 92 mahasiswa sebagai responden. Analisis data difokuskan pada lima dimensi EUCS, yaitu konten, akurasi, format, kemudahan penggunaan, dan kecepatan akses, dengan dukungan perangkat lunak statistik. Hasil analisis mengonfirmasi validitas dan reliabilitas seluruh instrumen, ditandai dengan nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,965. Secara keseluruhan, kepuasan pengguna mencapai skor rata-rata 4,16, yang termasuk dalam kategori puas. Dimensi konten dan format berada pada kategori sangat puas, sementara akurasi, kemudahan penggunaan, dan kecepatan penyampaian termasuk dalam kategori puas. Temuan ini mengindikasikan bahwa situs web perpustakaan telah memadai dalam memenuhi kebutuhan pengguna, walaupun terdapat peluang perbaikan pada beberapa dimensi guna mengoptimalkan kualitas layanan secara keseluruhan.
Copyright (c) 2026 Zahro Dwi Nur Aini, Eka Gustina Sari https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS KEPUASAN PENUMPANG MASKAPAI BERBASIS DATA MINING MENGGUNAKAN DECISION TREE, CSI DAN IPA
Mutu pelayanan merupakan pilar fundamental yang menentukan tingkat kepuasan pengguna jasa aviasi di era modern. Riset ini bertujuan mengevaluasi kepuasan penumpang menggunakan kerangka kerja terintegrasi yang menggabungkan algoritma klasifikasi Decision Tree, instrumen Customer Satisfaction Index (CSI), serta Importance Performance Analysis (IPA). Kumpulan data bersumber di Kaggle, mencakup 25.976 baris data. Metode Decision Tree dioperasikan untuk mengklasifikasikan kelas kepuasan, CSI diterapkan untuk kalkulasi indeks agregat, dan IPA dimanfaatkan guna memetakan skala prioritas perbaikan layanan secara presisi. Temuan membuktikan model Decision Tree beroperasi sangat optimal dengan tingkat akurasi mencapai 86,6 persen serta nilai Area Under the Curve (AUC) sebesar 0,938. Atribut proses boarding daring terdeteksi sebagai elemen paling signifikan dalam memengaruhi kepuasan penumpang secara keseluruhan. Kalkulasi indeks menggunakan CSI menghasilkan skor 0,65, yang merepresentasikan bahwa mayoritas penumpang berada di kategori cukup puas. Pemetaan matriks IPA memposisikan sebagian besar atribut pelayanan ke Kuadran II, mengindikasikan bahwa kinerja maskapai saat ini perlu dipertahankan konsistensinya. Kajian ini memberikan landasan strategis berharga
Copyright (c) 2026 Mh. Ferdi Nur Azmi, Fitriasih https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
KLASIFIKASI GAYA DESAIN POSTER MENGGUNAKAN EFFICIENTNETB0 BERBASIS TRANSFER LEARNING DAN FINE-TUNING
Abstrak Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan gaya desain poster menggunakan arsitektur EfficientNetB0. Pendekatan ini dilakukan untuk mengatasi subjektivitas dalam identifikasi manual gaya visual melalui pemanfaatan teknologi deep learning. Metode penelitian yang diterapkan berbasis transfer learning, yang mencakup tahap pelatihan awal dan dilanjutkan dengan proses fine-tuning untuk mengoptimalkan pengenalan fitur visual. Data penelitian yang diambil kemudian diolah menggunakan Google Colaboratory. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa penerapan fine-tuning berhasil meningkatkan performa model secara signifikan hingga mencapai tingkat akurasi sebesar 84%. Berdasarkan hasil confusion matrix, model terbukti mampu membedakan karakteristik antar gaya desain secara stabil dan konsisten. Simpulan dari penelitian ini adalah penggunaan model EfficientNetB0 dengan strategi fine-tuning sangat efektif dalam melakukan klasifikasi citra poster dengan akurasi yang tinggi. Hasil ini diharapkan dapat mempermudah pengarsipan dan manajemen aset visual digital secara otomatis. Kata Kunci: EfficientNetB0, Gaya Desain Poster, Transfer Learning, Fine-Tuning, Klasifikasi Citra. Abstract This research aims to classify poster design styles using the EfficientNetB0 architecture. This approach is undertaken to mitigate subjectivity in the manual identification of visual styles by leveraging deep learning technology. The research methodology is based on transfer learning, encompassing an initial training phase followed by a fine-tuning process to optimize visual feature recognition. The collected research data were processed using Google Colaboratory. Experimental results demonstrate that the application of fine-tuning significantly improved model performance, achieving an accuracy rate of 84%. Based on the confusion matrix analysis, the model proved capable of distinguishing characteristics between design styles with stability and consistency. This study concludes that the EfficientNetB0 model, combined with a fine-tuning strategy, is highly effective for poster image classification with high accuracy. These findings are expected to facilitate automated archiving and digital visual asset management. Keywords: EfficientNetB0, Poster Design Style, Transfer Learning, Fine-Tuning, Image Classification.
Copyright (c) 2026 Putri Annisa https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENERAPAN RANDOM SAMPLING WITHOUT REPLACEMENT PADA GAME KUIS MATEMATIKA DESKTOP MENGGUNAKAN FITUR SEQUENTIAL LEVEL UNLOCKING
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi game kuis edukasi matematika berbasis desktop yang ditujukan bagi siswa sekolah dasar. Aplikasi ini dirancang dengan dua fitur utama: penerapan metode Random Sampling Without Replacement untuk pengacakan soal dan mekanisme penguncian level secara berurutan (sequential level unlocking). Tujuan metode pengacakan adalah untuk menjamin tidak ada soal yang berulang dalam satu sesi permainan dan urutan soal selalu bervariasi, sementara mekanisme penguncian level memastikan alur pembelajaran yang progresif. Prosedur pengembangan aplikasi menggunakan metodologi Penelitian dan Pengembangan (R&D) yang mencakup beberapa fase, khususnya pra-produksi, produksi, dan pasca-produksi. Hasil pengujian fungsional menunjukkan bahwa metode pengacakan berhasil diimplementasikan, terbukti dengan tidak adanya duplikasi soal dalam beberapa sesi percobaan. Selain itu, mekanisme penguncian tingkat juga beroperasi sesuai dengan desain, di mana tingkat selanjutnya bisa diakses hanya setelah individu menyelesaikan tingkat sebelumnya.
Copyright (c) 2026 Umri Erdiansyah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PEMANFAATAN SENSOR GM66 DAN TEKNOLOGI BARCODE DALAM SISTEM KUNCI OTOMATIS
Sistem keamanan memiliki peran penting dalam menunjang kenyamanan dan perlindungan terhadap bangunan dari ancaman pencurian. Seiring dengan perkembangan teknologi, berbagai metode pengamanan telah diterapkan, salah satunya adalah pemanfaatan teknologi barcode sebagai sarana autentikasi. Barcode merupakan kode matriks dua dimensi yang mampu memberikan dan menerima informasi secara cepat, sehingga dapat digunakan sebagai media akses pembuka pintu. Penelitian ini mengembangkan sistem kunci otomatis dengan memanfaatkan sensor GM66 sebagai pemindai barcode dan arduino uno sebagai pengendali utama. Sistem ini dirancang untuk menggantikan metode konvensional berupa kunci manual dan gembok, dengan tujuan meningkatkan efisiensi dan keamanan. Penerapan teknologi ini diharapkan dapat menjadi solusi praktis dalam pengamanan pintu secara otomatis.
Copyright (c) 2026 Ananda Aufa Alya Putri, Ananda Aufa Alya Putri, Welnof Satria, Andy Satria, Andy Satria https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
IMPLEMENTASI SISTEM BUSINESS INTELLIGENCE UNTUK MENDUKUNG PENINGKATAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJERIAL KESEHATAN
Pengelolaan data kesehatan masyarakat pada instansi pemerintah daerah umumnya masih bergantung pada mekanisme pelaporan manual yang terfragmentasi, sehingga menghambat efektivitas pengambilan keputusan berbasis bukti. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem Business Intelligence (BI) pada Dinas Kesehatan Kota Palembang guna meningkatkan integrasi data, kualitas analisis informasi, dan ketepatan pengambilan keputusan. Penelitian mengadopsi pendekatan Business Intelligence Roadmap yang terdiri dari fase analisis bisnis, perencanaan, desain, dan konstruksi. Data laporan oprasional dari 39 Pusat Kesehatan Masyarakat (PUSKESMAS) di wilayah Kota Palembang diintegrasikan melalui proses extract, transform, dan load (ETL) data ke dalam arsitektur data warehouse multidimensional, kemudian dianalisis menggunakan Pentaho dashboard visualisasi dan teknik clustering dengan algoritma K-Means. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mengatasi permasalahan fragmentasi data dan menghasilkan dashboard interaktif yang mendukung pemantauan kondisi kesehatan masyarakat secara multidimensi. Penerapan teknik clustering menghasilkan tiga klaster wilayah kerja puskesmas berdasarkan profil epidemiologis yang berbeda, memberikan wawasan yang sebelumnya tidak dapat diidentifikasi melalui laporan periodik konvensional. Evaluasi melalui user acceptance test (UAT) menunjukkan tingkat penerimaan yang baik dari pengguna sitem. Penelitian ini menegaskan bahwa BI berpotensi meningkatkan transparansi informasi dan mendukung perumusan kebijakan kesehatan yang lebih tepat sasaran di tingkat pemerintah daerah.
Copyright (c) 2026 Mutia Fadhila Putri, Ken Ditha Tania, Ali Bardadi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
IMPLEMENTASI METODE FRAME BY FRAME DALAM ANIMASI 3D MERANCANG MEDIA AIR BERBASIS BIOFLOK PADA BUDIDAYA UDANG VANAME
Pakan buatan dan feses dari limbah budidaya udang secara terus-menerus dapat menyebabkan pengendapan dan penumpukan di dasar media air yang dapat mengakibatkan pembentukan gas-gas beracun, sehingga dapat memberikan dampak negatif bagi metabolisme organisme budidaya bahkan dapat menyebabkan kematian. Salah satu cara untuk mencegahnya adalah dengan menjaga kualitas air yang dapat dilakukan dengan menerapkan sistem Bioflok pada budidaya udang. Penelitian ini memanfaatkan sarana multimedia berbasis animasi 3D sebagai sebuah inovasi dalam menyampaikan edukasi agar sistem Bioflok dapat menjadi solusi untuk mengurangi masalah tingginya limbah organik. Hasil akhir dari penelitian ini berupa sebuah video animasi 3D dalam format mp4 yang dirancang dengan menggunakan software Blender, dan hitfilm express. Implementasi Metode Frame by Frame Dalam Animasi 3D Merancang Media Air Berbasis Bioflok Pada Budidaya Udang Vaname ini diharapkan dapat menjadi sarana edukasi yang dapat menjadi solusi dalam menjaga kualitas air dan juga mengatasi tingginya limbah dari pelet maupun feses dalam budidaya udang.
Copyright (c) 2026 Muhammad Alfi Syahrin https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
MODEL EVALUASI UX BERBASIS AI PADA WEBSITE AKADEMIK MENGGUNAKAN METODE COGNITIVE WALKTHROUGH
Website akademik memerlukan pengalaman pengguna yang optimal agar dapat mendukung aktivitas civitas akademika secara efektif. Penelitian ini mengembangkan sebuah model untuk mengevaluasi aspek User Experience (UX) dengan memanfaatkan kecerdasan buatan dan pendekatan Cognitive Walkthrough. Proses penelitian mencakup empat fase: identifikasi kebutuhan evaluasi, perancangan arsitektur model, uji coba pada website akademik, serta validasi dengan membandingkan hasil terhadap evaluasi konvensional. Kecerdasan buatan difungsikan untuk menganalisis keberhasilan penyelesaian tugas, mengenali titik-titik kebingungan pengguna, serta memetakan kesalahan dalam alur navigasi. Temuan menunjukkan bahwa model ini berhasil mengungkap 87% permasalahan yang juga ditemukan melalui evaluasi manual, dengan durasi pengerjaan yang lebih singkat hingga 65%. Tiga permasalahan dominan yang teridentifikasi meliputi: label menu yang ambigu, ketidakseragaman tampilan antarhalaman, dan kerumitan langkah penyelesaian tugas. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penggabungan kecerdasan buatan dengan Cognitive Walkthrough menghasilkan pendekatan evaluasi UX yang efektif dan efisien untuk diterapkan pada website akademik.
Copyright (c) 2026 Sri Wahyuni, Virdyra Tasril https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PERANCANGAN SISTEM JARINGAN KOMPUTER DENGAN MULTI-ISP MENGGUNAKAN METODE PCC, MANAJEMEN BANDWIDTH, DAN WIRELESS TERPUSAT PADA SMKN 4 KOTA TASIKMALAYA
This study aims to design a computer network system that improves stability, efficiency, and equal distribution of internet access in SMKN 4 Tasikmalaya, which has a high number of users. The main problems identified include suboptimal utilization of multiple Internet Service Providers (multi-ISP), uneven bandwidth management, and the absence of a centralized wireless system. This research adopts a quantitative approach using the Network Development Life Cycle (NDLC) method, which consists of analysis, design, and simulation stages. The proposed design applies load balancing using the Per Connection Classifier (PCC) method, bandwidth management using Per Connection Queue (PCQ), and centralized wireless control using CAPsMAN. The result of this study is an integrated network system design capable of distributing traffic evenly, improving bandwidth efficiency, and supporting user mobility through a single SSID. This study is expected to provide a solution for improving network service quality in educational environments with high user density.
Copyright (c) 2026 Rifan Fauzi Rohandi, Selly Auliya, Helmy Dzulfikar https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
IMPLEMENTASI RANDOM EARLY DETECTION PADA JARINGAN WIRELESS UNTUK MENINGKATKAN QUALITY OF SERVICE
Peningkatan penggunaan jaringan nirkabel menimbulkan tantangan dalam menjaga kualitas layanan (QoS), terutama saat kepadatan trafik menyebabkan delay, jitter, packet loss, dan penurunan throughput. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi efektivitas metode Random Early Detection (RED) dalam meningkatkan QoS pada jaringan wireless dengan beban tinggi. Pengujian dilakukan melalui enam skenario aktivitas klien, yaitu speedtest, download, upload, serta streaming YouTube resolusi standar dan 4K. Perangkat yang digunakan meliputi MikroTik, Access Point TP-Link, tiga laptop, dan dua HP, dengan pemantauan menggunakan Wireshark. Parameter QoS yang dianalisis mencakup delay, jitter, throughput, dan packet loss. Hasil menunjukkan bahwa RED mampu menurunkan delay dan jitter secara signifikan, seperti pada skenario download dari 372,14 ms menjadi 50,71 ms dan jitter dari 349,14 ms menjadi 50,75 ms. Meskipun throughput sedikit menurun akibat mekanisme packet drop, kestabilan jaringan tetap terjaga dengan packet loss 0% di seluruh skenario. Selain itu, RED mampu melakukan packet drop secara selektif saat antrian melebihi ambang batas. Dengan demikian, RED efektif sebagai solusi manajemen trafik untuk meningkatkan kinerja jaringan wireless pada kondisi padat dan multi-client aktif. Kata Kunci: Delay, Jitter, Quality of Service, Random Early Detection, wireless
Copyright (c) 2026 afla nevrisa https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0