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 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) 2025 Cover Agustus https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS SENTIMEN APLIKASI SHOPEEPAY MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DAN PEMODELAN TOPIK LATENT DIRICHLET ALLOCATION
Abstrak Gerakan Nasional Non-Tunai (GNNT) yang diluncurkan oleh Bank Indonesia telah mendorong pertumbuhan signifikan dalam penggunaan e-wallet sebagai alat pembayaran digital. ShopeePay menjadi salah satu platform dominan dengan penetrasi pasar mencapai 68%. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi ShopeePay serta menginterpretasi topik-topik sentimen yang dominan dalam ulasan pengguna. Metode yang digunakan adalah analisis sentimen dengan algoritma Naïve Bayes dan pemodelan topik menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) berdasarkan data ulasan Google Play Store periode Januari–Desember 2024. Hasil analisis menunjukkan akurasi model sebesar 89,70% dengan precision 82%, recall 86%, dan F1-score 84%. Dari 2.811 ulasan hasil preprocessing, model memprediksi 2.183 ulasan positif, sedangkan 628 ulasan negatif. Analisis topik mengungkap bahwa pengguna puas dengan kemudahan transaksi, keandalan sistem, dan kualitas layanan dengan koherensi 0,5157 pada kelompok topik 7, sementara keluhan utama terkait masalah teknis akun dan layanan pinjaman dengan nilai koherensi 0,3453 pada kelompok topik 10. Temuan ini memberikan rekomendasi bagi pengembang untuk meningkatkan kualitas layanan terkait penanganan isu teknis dan fitur pinjaman. Kata Kunci: ShopeePay, Naïve Bayes, Latent Dirichlet Allocation, Analisis sentimen
Copyright (c) 2025 Dinda Fatimah Sarah, Ulfa Khaira, Mutia Fadhila Putri https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PEMBUATAN PLATFORM DIGITAL UNTUK EDUKASI DAN E-COMMERCE HIDROPONIK BERBASIS BUSINESS INTELLIGENCE: STUDI KASUS HYDROSPACE
Urban farming has become one of the solutions to address limited land availability in cities, with hydroponics being an effective method. However, the low literacy level of the public regarding hydroponics hinders the adoption of this technology. This research aims to develop a digital platform, HydroSpace, which integrates hydroponic education and e-commerce services to facilitate the public's access to information and hydroponic supplies. The Waterfall method was used in the platform's development, focusing on educational features in the form of video tutorials, a hydroponic product marketplace, and a Business Intelligence (BI) system for user data analysis. Data was collected through platform testing with various users, and the results show that HydroSpace effectively improved users' understanding of hydroponics and facilitated the purchase of hydroponic supplies. The conclusion of this research is that HydroSpace can be an efficient solution to enhance hydroponic literacy and support sustainable urban farming.
Muhammad Aqil Musthafa Arrachman Musthafa Arrachman
Copyright (c) 2025 Nurrizkyta Aulia Hanifah, Muhammad Aqil Musthafa Arrachman Musthafa Arrachman, Muhammad Fillah Al Fatih, Nasywa Shafa Salsabila, Gema Parasti Mindara, Aditya Wicaksono https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENDEKATAN DATA-DRIVEN: CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI KARYAWAN YANG CENDERUNG MENGALAMI ATRISI
Analisis sumber daya manusia dapat dilakukan melalui pendekatan berbasis data untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih efektif. Clustering, yaitu metode pengelompokan data berdasarkan kesamaan fitur tanpa label sebelumnya, merupakan salah satu teknik yang banyak digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan pola dan mengklasifikasikan kelompok karyawan yang berpotensi mengalami atrisi berdasarkan karakteristik seperti performa kerja, masa kerja, dan data demografis. Dua algoritma clustering, yaitu K-Means dan DBSCAN, dibandingkan untuk mendapatkan hasil terbaik. Hasil penelitian menunjukkan adanya empat kelompok utama: pekerja senior dengan performa tinggi, karyawan dengan pengalaman baru, tenaga teknis berpengalaman, dan kelompok produktif dengan latar belakang pengalaman yang beragam. Proses prapemrosesan, analisis data, dan penerapan algoritma clustering dilakukan untuk menghasilkan segmentasi yang akurat. Hasil segmentasi ini diharapkan dapat menjadi dasar bagi manajemen dalam merancang strategi pengembangan SDM yang lebih tepat sasaran, serta meningkatkan efisiensi dan perencanaan SDM secara keseluruhan.
Copyright (c) 2025 FANINDIA PURNAMASARI https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
POLA-POLA PENGGUNAAN KECERDASAN ARTIFISIAL DALAM PENELITIAN KEAMANAN PANGAN
Penelitian ini mengkaji penggunaan kecerdasan buatan (AI) dalam meningkatkan ketahanan pangan melalui tinjauan sistematis dan analisis bibliometrik. Dengan meningkatnya tantangan global seperti perubahan iklim dan pertumbuhan populasi, AI menawarkan solusi inovatif dalam sektor pangan. Studi ini menggunakan data dari Scopus dan analisis dilakukan dengan perangkat lunak VOSviewer untuk mengidentifikasi tren dan klaster tematik dalam literatur yang berkaitan dengan AI dan ketahanan pangan. Hasil menunjukkan peningkatan signifikan dalam publikasi terkait AI dalam lima tahun terakhir, dengan dominasi topik seperti prediksi hasil panen, deteksi penyakit tanaman, dan pengelolaan sumber daya pertanian. Klasterisasi tematik mengungkapkan adanya fokus pada pengembangan aplikasi prediktif dan diagnostik yang memanfaatkan teknologi penginderaan jauh dan pembelajaran mendalam. Penelitian ini menyarankan integrasi lebih lanjut antara teknologi AI dan sistem pertanian presisi untuk mendukung keputusan berbasis data dalam ketahanan pangan dan pertanian berkelanjutan.
Copyright (c) 2025 bambang suharjo https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN PENGGUNA APLIKASI JAMSOSTEK MOBILE DENGAN MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DAN LOGISTIC REGRETION
Jamsostek Mobile (JMO) merupakan inovasi digital dari BPJS Ketenagakerjaan yang diluncurkan pada September 2021 untuk mempermudah pelayanan kepada pengguna. Meskipun dirancang untuk meningkatkan akses dan kualitas layanan, masih ditemukan ulasan negatif dari pengguna terkait fitur dan kinerja aplikasi. Ulasan tersebut menjadi sumber informasi penting untuk mengevaluasi persepsi pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi JMO menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression. Data diambil dari Google Playstore, terdiri dari 1.500 ulasan berbahasa Indonesia yang telah diberi label secara manual sebagai positif atau negatif. Proses analisis dilakukan dengan Python melalui platform Google Colab. Evaluasi performa model menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa kedua algoritma memiliki akurasi yang sama, yaitu 92,67%. Naïve Bayes unggul dalam presisi sebesar 97,58%, sedangkan Logistic Regression lebih baik dalam recall (93,30%) dan F1-score (93,82%). Meskipun keduanya menunjukkan kinerja yang baik, Logistic Regression dinilai lebih seimbang dalam mengklasifikasikan data. Pemilihan algoritma terbaik tetap disesuaikan dengan prioritas analisis, apakah mengutamakan ketepatan klasifikasi atau kelengkapan dalam mendeteksi sentimen.
Copyright (c) 2025 Akhmad Irsyad https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PERANCANGAN APLIKASI PERPUSTAKAAN BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE DESIGN THINKING (STUDI KASUS: SMPN 2 KESESI)
Penelitian ini dilakukan untuk merancang sistem informasi perpustakaan berbasis web di lingkungan SMP Negeri 2 Kesesi. Sistem ini dikembangkan untuk meningkatkan efektivitas proses peminjaman dan pengembalian buku, pengelolaan denda keterlambatan, serta manajemen stok buku yang sebelumnya dilakukan secara manual. Metode yang digunakan adalah design thinking, sebuah pendekatan kreatif yang berfokus pada pemahaman kebutuhan pengguna dan penciptaan solusi yang sesuai. Tahapan penelitian meliputi pembuatan prototipe sistem, pengujian menggunakan metode Single Ease Question (SEQ), serta analisis hasil untuk mengevaluasi kemudahan dan efektivitas penggunaan sistem. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem ini dapat meningkatkan efisiensi layanan, memberikan solusi praktis, dan memenuhi kebutuhan siswa serta pengelola perpustakaan. Implementasi sistem diharapkan dapat membuat layanan perpustakaan menjadi lebih modern dan profesional, serta mendukung proses pembelajaran. Sistem ini juga memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjut, seperti integrasi dengan sistem akademik sekolah dan penambahan fitur pelaporan yang lebih lengkap.
Copyright (c) 2025 Marshela Afiani, Akbar muzija https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
OPTIMALISASI PREDIKSI SAHAM APPLE DAN SAMSUNG DENGAN ALGORITMA BPNN
Pasar saham global khususnya bidang teknologi mengalami volatilitas yang signifikan, dengan saham Apple Inc. dan Samsung Electronics Co., Ltd sebagai pemain utama. Prediksi signifikan sangat diperlukan untuk mengurangi resiko investasi. Penelitian ini menganalisis dan membandingkan kinerja Backpropagation Neural Network (BPNN) dalam memprediksi pergerakan saham Apple dan Samsung. Dataset publik diperoleh dari Kaggle, saham Samsung dengan 6128 data periode 4 Januari 2000 sampai 13 Juni 2024 dan saham Apple dengan 2476 data periode 2 Januari 2014 sampai 31 Oktober 2023. Metode BPNN diterapkan dengan optimasi parameter learning rate, momentum, dan training cycle, pembagian data 10-fold cross validation, evaluasi nilai Root Mean Square Error (RMSE). Hasil terbaik menunjukkan konfiguasi optimal diperoleh dari learning rate 0.1, momentum 0.9, error epsilon 1.0E-4 dan training cycle 60. Nilai RMSE terbaik saham Apple 0.802 0.263 dengan akurasi 99.85%, dan pada saham Samsung RMSE terbaik 399.806 102.670 dengan akurasi 99.36%. Penelitian membuktikan BPNN dengan pola 0.1-0.9-60 sangat efektif memprediksi harga Close sehingga mampu memberikan kontribusi signifikan bagi investor dalam melakukan evaluasi investasi sebagai strategi meminimalisir resiko saham.
Copyright (c) 2025 Atika Mutiarachim, Yupie Kusumawati, Nurchayati Nurchayati, Aulia Indriawati https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
INTEGRASI MACHINE LEARNING DAN ANALISIS SPASIAL UNTUK PREDIKSI WILAYAH RAWAN TUBERKULOSIS DI PROVINSI SUMATERA UTARA
Tuberkulosis (TBC) masih menjadi masalah kesehatan masyarakat yang serius di Provinsi Sumatera Utara. Prevalensi tinggi terutama di daerah padat penduduk dan terbatasnya akses layanan kesehatan menjadi tantangan utama dalam pengendalian TBC. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi wilayah rawan TBC dengan mengintegrasikan algoritma machine learning dan analisis spasial. Data sekunder diperoleh dari Sistem Informasi Tuberkulosis Nasional (SITB), Badan Pusat Statistik (BPS), dan shapefile administrasi wilayah kabupaten/kota di Sumatera Utara. Variabel prediktor meliputi kepadatan penduduk, status gizi, jumlah fasilitas kesehatan, tingkat kemiskinan, kualitas hunian, dan cakupan imunisasi. Model dikembangkan menggunakan algoritma Random Forest, sementara analisis spasial dilakukan menggunakan QGIS untuk menghasilkan peta risiko TBC. Hasil model menunjukkan akurasi sebesar 86,2% dengan variabel paling berpengaruh adalah kepadatan penduduk, kualitas hunian, dan akses fasilitas kesehatan. Peta risiko yang dihasilkan mengidentifikasi wilayah seperti Kota Medan, Deli Serdang, dan Labuhanbatu sebagai zona merah. Hasil penelitian ini diharapkan menjadi dasar perencanaan intervensi kesehatan yang lebih tepat sasaran di Sumatera Utara.
Copyright (c) 2025 Fanny Ramadhani, Said Iskandar Al-Idrus, Dian Septiana, Arnita Arnita, Diah Retno Wahyuningrum https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI SAPAWARGA - JABAR SUPER APPS MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE
Pertumbuhan aplikasi layanan publik digital menjadi bagian penting dalam reformasi birokrasi dan transformasi pelayanan pemerintah kepada masyarakat. Salah satu implementasinya di Provinsi Jawa Barat adalah aplikasi Sapawarga – Jabar Super Apps, yang mempermudah akses masyarakat terhadap layanan publik. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi opini publik terhadap aplikasi tersebut melalui pendekatan analisis sentimen berbasis teks ulasan pengguna di App Store, terutama pasca peralihan kepemimpinan daerah. Metode yang digunakan adalah pendekatan lexicon-based sentiment analysis dengan kamus Indonesian Sentiment Lexicon (InSet), dilanjutkan dengan klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Proses penelitian meliputi preprocessing data (cleansing, normalisasi, tokenisasi, dan penghapusan stopwords), pelabelan sentimen, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, dan evaluasi model melalui confusion matrix. Data diperoleh melalui web scraping, menghasilkan 229 ulasan valid, yang diklasifikasikan menjadi 166 sentimen negatif, 47 positif, dan 16 netral. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi tertinggi sebesar 86% pada skenario pembagian data latih dan uji 90:10. Penelitian ini memberikan gambaran objektif mengenai persepsi pengguna terhadap layanan digital publik serta rekomendasi berbasis data bagi pengambil kebijakan dan pengembang aplikasi dalam meningkatkan kualitas dan responsivitas pelayanan.
Copyright (c) 2025 Raisya Nadzira Zahirahtush Shafa https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
OPTIMASI SUPPORT VECTOR MACHINE MENGGUNAKAN SELEKSI FITUR RANDOM FOREST DAN HYPERPARAMETER GRIDSEARCHCV UNTUK KLASIFIKASI RAISIN DATASET
Raisin (kismis) merupakan buah kering yang memiliki nilai kandungan gizi yang tinggi dan kaya akan serat. Seiring dengan meningkatnya produksi global, kebutuhan akan sistem klasifikasi otomatis yang akurat menjadi semakin krusial untuk efisiensi industri. Proses klasifikasi manual dinilai tidak efisien, memakan waktu, serta rawan kesalahan manusia, sehingga diperlukan pendekatan berbasis kecerdasan buatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan model klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dengan penerapan seleksi fitur menggunakan algoritma Random Forest dan optimasi hyperparameter menggunakan GridSearchCV. Dataset yang digunakan adalah Raisin Dataset dari UCI Machine Learning Repository yang terdiri dari 900 sampel dua jenis raisin, yaitu Kecimen dan Besni, masing-masing memiliki tujuh fitur numerik morfologis. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model SVM yang telah dioptimasi mampu mencapai akurasi sebesar 90.00% dan nilai AUC 0,9388. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi seleksi fitur dan optimasi hyperparameter dapat meningkatkan kinerja model klasifikasi. Penelitian ini juga memiliki perbedaan dari studi sebelumnya dalam hal objek, waktu pelaksanaan, literatur, pendekatan teori, serta hasil akhir yang diperoleh. Pendekatan ini memperkuat pemanfaatan machine learning dalam sektor agroindustri dan membuka peluang pengembangan sistem klasifikasi pangan yang lebih efisien dan presisi.
Copyright (c) 2025 Gregian Bayu Anugrah, Toni Arifin https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
KLASIFIKASI TEXT ULASAN PENGGUNA APLIKASI WONDR BY BNI MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Penelitian ini berfokus pada proses klasifikasi ulasan pengguna aplikasi Wondr by BNI dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes. Data yang digunakan berasal dari platform Kaggle, terdiri dari 1.500 data ulasan pengguna aplikasi yang telah melewati tahapan pre-processing seperti cleansing, tokenization, transform cases, stopwords, dan filter tokens. Ulasan tersebut kemudian diberi label secara manual ke dalam kategori label cepat, biasa saja, lambat, dan tidak responsif. Setelah itu label akan di buat otomatis oleh Naïve Bayes. Dataset dibagi menjadi 80:20, lalu di proses menggunakan model klasifikasi berbasis probabilistik Naïve Bayes. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mampu mengklasifikasikan ulasan pengguna dengan tingkat akurasi sebesar 95%. Evaluasi model berdasarkan precision, recall, dan f1-score menunjukkan performa klasifikasi yang sangat baik pada setiap kategori ulasan. Visualisasi hasil klasifikasi menggunakan confusion matrix, diagram batang, dan wordcloud memberikan pemahaman lebih mendalam terhadap pola ulasan pengguna. Temuan ini membuktikan bahwa algoritma Naïve Bayes efektif dalam menangani teks tidak terstruktur dan dapat diandalkan untuk mendukung analisis evaluasi layanan digital berbasis umpan balik pengguna. Kata Kunci: Klasifikasi Teks, Naïve Bayes, Ulasan Pengguna, Kaggle, Wondr by BNI
Copyright (c) 2025 Fitria Ratna Sari, Tukino Tukino, Shofa Shofiah Hilabi, Bayu Priyatna https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS KEPUASAN PENGGUNA APLIKASI MICROSOFT TEAMS DI UNIVERSITAS XYZ MENGGUNAKAN METODE TAM
Transformasi pembelajaran digital di perguruan tinggi semakin pesat, terutama setelah pandemi COVID-19 yang mendorong penggunaan platform daring seperti Microsoft Teams. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan dan kepuasan mahasiswa Universitas XYZ terhadap penggunaan Microsoft Teams dalam proses belajar. Model Technology Acceptance Model (TAM) digunakan dengan empat variabel utama: Perceived Usefulness (PU), Perceived Ease of Use (PEOU), Behavioral Intention to Use (BI), dan Actual System Use (AS). Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan menyebarkan kuesioner kepada 345 responden melalui metode stratified disproportional random sampling. Data dianalisis menggunakan teknik Structural Equation Modeling–Partial Least Squares (SEM–PLS) untuk menguji validitas, reliabilitas, dan hubungan antar variabel. Hasil menunjukkan bahwa PU dan PEOU berpengaruh signifikan terhadap BI, yang kemudian berdampak positif terhadap AS. Semua hipotesis terbukti valid secara statistik. Temuan ini menegaskan bahwa persepsi terhadap kegunaan dan kemudahan penggunaan Microsoft Teams sangat berperan dalam meningkatkan intensi dan penggunaan aktual, yang mendukung kepuasan pengguna. Studi ini memberikan rekomendasi bagi institusi pendidikan untuk mengoptimalkan Microsoft Teams dalam pembelajaran digital berkelanjutan.
Copyright (c) 2025 anthony irawan, zaynulia afifa, johan davidson, helen febriana, angelica giany https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PERAN INTERNET OF THINGS (IOT) DAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) DALAM MAINTENANCE LABORATORIUM: TINJAUAN LITERATUR
Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji peran teknologi Internet of Things (IoT) dan Artificial Intelligence (AI) dalam mendukung proses pemeliharaan (maintenance) di laboratorium modern. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) berdasarkan pedoman PRISMA, 26 artikel dengan rentang tahun (2015-2025) dari database seperti Scopus dan IEEE Xplore dianalisis untuk menjawab empat pertanyaan penelitian : (1) penggunaan IoT (sensor dan platform), (2) aplikasi AI (algoritma dan fungsi), (3) dampak terhadap efisiensi, pengukuran dan produktivitas serta (4) tantangan implementasi. IoT dengan sensor DHT11 dan platform Docker memungkinkan pemantauan peralatan secara real-time dan otomatis. AI, melalui algoritma pembelajaran mesin memungkinkan prediksi kerusakan dan eksperimen otomatis. Teknologi ini meningkatkan efisiensi energi hingga 30% dan akurasi hasil laboratorium, tetapi tantangan seperti kompleksitas sistem, interoperabilitas, kualitas data, dan kesiapan SDM menghambat penerapan AI dan IoT. Rekomendasi meliputi proyek percontohan berbasis Raspberry Pi dan pelatihan teknis.
Copyright (c) 2025 Rara Rara, Dwi Noviana Wulandari, Fina Maliya, Hamdi Akhsan, Iful Amri https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
APLIKASI PENGENALAN IKAN HIAS UNTUK PELAJAR MENGGUNAKAN TEKNOLOGI AUGMENTED REALITY BERBASIS ANDROID
Indonesia’s marine biodiversity requires early education, yet conventional learning media are less engaging for children. This study develops an Augmented Reality (AR)-based learning application to introduce Indonesia’s ornamental fish interactively. The application features 3D models, allowing children to engage directly with fish visualizations. The Extreme Programming (XP) method was applied with continuous iterations to ensure application quality. Black Box Testing conducted on 30 early childhood learners showed a 40% increase in learning interest compared to conventional media, along with improved understanding of marine biodiversity. The results demonstrate that this application effectively enhances children's interest in learning and raises awareness of marine conservation. Future developments may include additional features such as interactive quizzes and gamification to improve user engagement.
Copyright (c) 2025 Heri Purwanto, Dimas Dwi Maulana, Rudy Sofian, Rikky Wisnu Nugraha, Edi Andriansyah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
KLASIFIKASI ULASAN APLIKASI KOPI KENANGAN PADA GOOGLE PLAYSTORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Aplikasi Kopi Kenangan merupakan aplikasi yang digunakan untuk pemesanan minuman secara online milik perusahaan PT Bumi Berkah Boga. Selain hal tersebut aplikasi ini juga membantu perusahaan menerima ulasan terkait pengalaman pelanggan dalam menggunakan layanan aplikasi kopi kenangan. Namun ulasan pelanggan di Google Playstore memiliki jumlah data yang banyak sehingga sulit dianalisis secara manual. Tujuan penelitian ini melakukan klasifikasi ulasan pelanggan pada aplikasi Kopi Kenangan mempergunakan algoritma Naïve bayes. Metode penelitian ini meliputi pengumpulan data, preprocessing, pemodelan dan evaluasi. Data yang dipergunakan dalam penelitian ini yaitu sebesar 1000 data dengan lima kategori yaitu promo, pelayanan, performa aplikasi, transaksi dan kualitas produk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kategori ulasan terbanyak adalah tentang performa aplikasi dengan persentase 45% dari total 1000 data ulasan. Hasil akurasi penelitian yaitu sebesar 85% yang menunjukkan bahwa model dapat melakukan klasifikasi data kategori sentimen dengan cukup baik.
Copyright (c) 2025 Muhammad Abil Fadli, Tukino Tukino Tukino, Elfina Novalia Novalia, April Lia Hananto https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
IMPLEMENTASI DESIGN USER INTERFACE APLIKASI WORKPERMIT BERBASIS WEB DI PT.AICC MENGGUNAKAN METODE WATERFALL
Perkembangan Perkembangan teknologi informasi mendorong otomatisasi sistem perizinan kerja (Work Permit) yang krusial untuk keselamatan industri manufaktur. PT. AICC menghadapi tantangan pengelolaan Work Permit manual yang menyebabkan keterlambatan dan hilangnya dokumen. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan antarmuka pengguna (UI) aplikasi Work Permit berbasis web untuk meningkatkan efisiensi dan keselamatan operasional. Metode Waterfall digunakan dalam pengembangan, meliputi analisis, desain, implementasi, pengujian, dan penyebaran, dengan Framework CodeIgniter 3, PHP, dan HeidiSQL sebagai teknologi utama. Data dikumpulkan melalui observasi alur kerja manual dan wawancara dengan tim Safety (SHE), HRGA, dan Supplier. Hasil pengujian Black-Box menunjukkan aplikasi Work Permit berbasis web berhasil mengotomatisasi proses pengajuan dan persetujuan. Seluruh fungsionalitas utama, seperti manajemen data supplier dan proyek serta alur persetujuan berjenjang, berfungsi optimal. Implementasi ini secara efektif meningkatkan efisiensi operasional dan keselamatan kerja di PT. AICC.
Copyright (c) 2025 Satria Dawas Zhalifunas,Bayu Priyatna, Elfina Novalia https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PERBANDINGAN ALGORITMA HDBSCAN DAN AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING DALAM MENGELOMPOKKAN DATA KETENAGAKERJAAN YANG OUTLIERS
Ketenagakerjaan merupakan indikator penting dalam mendukung pembangunan ekonomi nasional. Namun, distribusi tenaga kerja di Indonesia masih menunjukkan ketimpangan antarprovinsi. Beberapa provinsi memiliki kontribusi ekonomi dan tingkat pekerjaan formal yang tinggi, sementara yang lain tertinggal. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi pola distribusi ketenagakerjaan antarprovinsi dengan menerapkan analisis klaster menggunakan delapan variabel dari data BPS. Mengingat adanya pencilan dalam data, deteksi outlier dilakukan menggunakan metode Local Outlier Factor (LOF) yang mengidentifikasi enam provinsi sebagai outlier yaitu Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, DKI Jakarta, Banten, dan Sumatera Utara. Selanjutnya, data dianalisis menggunakan dua pendekatan klasterisasi, yaitu Agglomerative Hierarchical Clustering (Single, Complete, Average Linkage, dan Ward) dan HDBSCAN untuk membandingkan ketahanan metode terhadap data outlier. Validasi kualitas klaster dilakukan dengan Silhouette Coefficient. Hasil menunjukkan bahwa metode Single Linkage memiliki nilai koefisien tertinggi, namun kurang konsisten dalam memisahkan outlier. Sebaliknya, HDBSCAN lebih adaptif terhadap data yang mengandung noise dan pencilan dengan Silhouette Coefficient sebesar 0.546. Dengan demikian, HDBSCAN dinilai lebih efektif dalam analisis klasterisasi data ketenagakerjaan yang kompleks, sementara metode AHC lebih unggul dalam membentuk klaster yang jelas jika pencilan dapat ditangani secara terpisah.
Copyright (c) 2025 Citra Amelia Intan Permadani, Aviolla Terza Damaliana, Mohammad Idhom https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS TINGKAT KEBUTUHAN DETOKSIFIKASI MEDIA SOSIAL TERHADAP GENERASI Z DI KOTA BATAM
Kecanduan media sosial menjadi isu yang signifikan terutama bagi Generasi Z yang hidup dalam lingkungan digital yang intensif. Studi ini memiliki tujuan untuk menganalisis pengaruh Fear of Missing Out (FOMO) dan Kesepian terhadap tingkat kebutuhan detoksifikasi media sosial pada Generasi Z di Kota Batam. Pendekatan kuantitatif di terapkan, melibatkan 397 responden. Data diperoleh melalui kuesioner daring yang mengukur tiga variabel utama: FOMO, kesepian, dan adiksi media sosial. Uji validitas dan reliabilitas dilakukan dengan bantuan SPSS, menghasilkan nilai Cronbach’s Alpha > 0,7. Analisis data menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) menunjukkan bahwa FOMO memiliki dampak yang kuat dan substansial akan adiksi media sosial, sementara kesepian berpengaruh secara signifikan namun relatif lemah. Temuan ini menegaskan pentingnya intervensi psikologis dan upaya detoksifikasi digital guna menjaga kesehatan mental dan keseimbangan penggunaan media sosial di kalangan Generasi Z.
Copyright (c) 2025 Cendy Hu, Shelina Chang, Jocelyn Huang, Kennedi Yeo, Calvin Tan https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS REGRESI LOGISTIK DENGAN SELEKSI FITUR DAN VALIDASI SILANG DALAM MENENTUKAN MODEL PREDIKSI STATUS GIZI ANAK
The impact of the economic crisis after the COVID-19 pandemic and the Russia-Ukraine conflict has affected Indonesia's food stability, including the nutritional intake of school children. To respond to this, this study developed a multivariate logistic regression-based predictive model to identify children's nutritional status (normal, malnourished or obese) based on questionnaire data of parents with children aged 6-15 years. The variables analyzed included eating patterns, physical activity, snacking habits, and consumption of fast food and sweet drinks. The results of the Pearson correlation analysis showed that children with a balanced diet (rich in vegetables, fruits, and protein) tend to have normal nutritional status, while the consumption of fast food andsugary drinks is negatively correlated with nutritional health. Breakfast and physical activity were also shown to have a positive effect. However, the prediction model built has limited accuracy with high specificity for normal cases at 0.92, but low sensitivity at 0.38 in detecting poor nutrition/obesity. This means that the model is not yet reliable enough for critical medical applications, but it remains useful as an initial scoring tool. These findings leadto three practical recommendations: (1) an early detection system for nutrition problems based onsimple scores, (2) personalized nutrition interventions (such as reducing fastfood and increasing physical activity), and (3) refining the Free Nutritious Meal program so that it is well-targeted. Although still in the proof of concept stage (TKT 3), this research provides a scientific foundation for data-driven nutrition policy at the primary healthcare level, especially in the midst of global economic challenges that affect family food security. With this approach, efforts to prevent malnutrition in school children are expected to be more targeted, efficient and adaptive to changing socio-economic dynamics.
Copyright (c) 2025 Dwi wulandari sari https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI IBI LIBRARY PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN NAIVE BAYES CLASSIFIER
Riset bertujuan sebagai cara mengidentifikasi persepsi pengguna terhadap aplikasi iBI Library dan mengevaluasi kualitas layanan perpustakaan digital berbasis mobile library dalam memenuhi kebutuhan informasi. Pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD) yang diintegrasikan bersama metode klasifikasi Naive Bayes dalam tiga model meliputi Gaussian, Multinomial dan Bernoulli digunakan pada penelitian. Pemerolehan data ulasan berasal dari web scraping google play store, kemudian dianalisis melalui proses preprocessing, pelabelan sentimen dengan VADER, transformasi fitur menggunakan TF-IDF, evaluasi model dengan confusion matrix akan dilakukan. Dari yang dilakukan tersebut, ditunjukkan bahwa model MultinomialNB menghasilkan akurasi tertinggi (68,89%), diikuti BernoulliNB (66,67%) dan GaussianNB (51,11%). Sebagian besar ulasan berada dalam kategori netral, yakni sebanyak 76,9% dari total data. Sementara itu, ulasan dengan sentimen positif (12,0%) dan sentimen negatif tercatat sebanyak (11,1%). Visualisasi wordcloud memperkuat analisis dengan menampilkan kosakata dominan pada tiga jenis sentiment, yaitu positif, negatif dan netral. Dengan begitu, kesimpulan kajian ini ialah integrasi NLP dan klasifikasi Naive Bayes merupakan pendekatan efektif dalam mengevaluasi opini pengguna dan meningkatkan pengambilan keputusan dalam pengembangan aplikasi perpustakaan digital.
Copyright (c) 2025 Muhammad Reyan, Franindya Purwaningtyas https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
MODEL PREDIKSI KELULUSAN TEPAT WAKTU MAHASISWA DENGAN TEKNIK DATA MINING
Pada penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi kelulusan tepat waktu dengan teknik data mining menggunakan algoritma C4.5. Model ini diharapkan mampu memberikan kontribusi nyata dalam meningkatkan efisiensi dan efektivitas proses pembelajaran di perguruan tinggi serta membantu mahasiswa dalam mencapai target kelulusan tepat waktu. Dengan memanfaatkan algoritma C4.5, prediksi kelulusan tepat waktu dapat dilakukan berdasarkan sejumlah atribut atau variabel seperti Jenis Kelamin, Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), Masa Studi, SKS, Status Pekerjaan (Bekerja, Tidak Bekerja). Hasil prediksi ini dapat membantu pihak perguruan tinggi dalam mengidentifikasi mahasiswa yang memiliki risiko tidak lulus tepat waktu Sehingga hal ini membutuhkan solusi yang lebih efisien untuk mengatasi masalah yang terjadi.
Copyright (c) 2025 Tasya Salsabillah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
HYBRID DEEP LEARNING RANDOM FOREST OPTIMASI PEMILIHAN FITUR UNTUK PREDIKSI CHURN INDUSTRI TELEKOMUNIKASI
Customer churn merupakan tantangan kritis dalam industri telekomunikasi yang berdampak signifikan terhadap profitabilitas perusahaan. Penelitian ini mengusulkan pendekatan hybrid machine learning untuk memprediksi customer churn dengan mengintegrasikan deep learning dan random forest serta mengoptimalkan performa melalui seleksi fitur chi-square dan information gain. Dataset IBM Telco Customer Churn yang terdiri dari 7.043 sampel dengan 31 atribut digunakan dalam penelitian ini. Metodologi penelitian meliputi preprocessing data, implementasi 10-fold cross validation, aplikasi metode seleksi fitur, dan evaluasi performa menggunakan confusion matrix serta metrik klasifikasi biner. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi seleksi fitur secara signifikan meningkatkan akurasi prediksi, di mana akurasi tanpa seleksi fitur mencapai 97.00% (Deep Learning) dan 98.68% (Random Forest), sedangkan dengan seleksi fitur chi-square meningkat menjadi 97.97% (Deep Learning) dan 98.72% (Random Forest). Performa terbaik dicapai oleh kombinasi Random Forest dengan seleksi fitur information gain yang menghasilkan akurasi 98.75%, precision 98.37%, recall 99.96%, dan F-measure 99.16%. Temuan ini membuktikan efektivitas kombinasi algoritma ensemble dengan teknik seleksi fitur dalam mengoptimalkan prediksi customer churn untuk mendukung strategi retensi pelanggan yang lebih tepat sasaran
Copyright (c) 2025 Atika Mutiarachim, Dhendra Marutho, Nur Atika Yuniarti, Ryan Arya Pramudya, Jaluanto Sunu Punjul Tyoso https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
EFEKTIFITAS APLIKASI NAVIGASI GOOGLE MAPS DALAM MENINGKATKAN MOBILITAS MASYARAKAT KOTA BATAM
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas aplikasi Google Maps dalam meningkatkan mobilitas masyarakat di Kota Batam. Model keberhasilan sistem informasi DeLone & McLean digunakan sebagai kerangka teoritis dengan empat variabel utama: kualitas informasi, penggunaan, kepuasan pengguna, dan manfaat bersih. Data diperoleh melalui penyebaran kuesioner daring kepada 388 responden yang merupakan pengguna Google Maps di Batam, dengan metode stratified disproportionate random sampling. Data dianalisis menggunakan perangkat lunak SPSS. Temuan penelitian mengindikasikan bahwa kualitas informasi berpengaruh signifikan terhadap penggunaan dan kepuasan pengguna. Namun, penggunaan dan kepuasan tidak berpengaruh signifikan terhadap manfaat bersih. Temuan ini menegaskan pentingnya peningkatan kualitas informasi dalam aplikasi navigasi guna meningkatkan pengalaman dan kepuasan pengguna.
Copyright (c) 2025 Jenifer Jenifer, Cristine Mulia Hakim, Derrick Derrick, Erika Erika https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
RANCANG BANGUN SISTEM PENGAJUAN KEGIATAN ORMAWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROTOTYPING
Proses pengajuan kegiatan Organisasi Mahasiswa (Ormawa) di lingkungan kampus masih menghadapi kendala administratif, seperti prosedur manual yang memakan waktu dan tidak efisien. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengembangkan sistem pengajuan kegiatan Ormawa berbasis web dengan metode Prototyping, guna mempermudah validasi, revisi, dan persetujuan proposal secara digital. Penelitian dilakukan melalui tahapan identifikasi kebutuhan, perancangan prototype, evaluasi, pengujian (black box testing), dan User Acceptance Testing. Sistem ini dibangun menggunakan teknologi PHP dan MySQL serta diuji secara fungsional dan kualitatif terhadap pengguna utama seperti pengurus Ormawa dan pihak kemahasiswaan. Hasilnya menunjukkan bahwa sistem mampu mempercepat proses pengajuan, mengurangi cetak ulang dokumen, dan mendukung komunikasi revisi melalui fitur komentar terintegrasi. Kesimpulan dari penelitian ini menyatakan bahwa sistem yang dirancang efektif dalam mengatasi permasalahan administrasi kegiatan Ormawa serta meningkatkan efisiensi, transparansi, dan kepuasan pengguna dalam proses pengajuan kegiatan.
Copyright (c) 2025 FIRMAN - YUDIANTO https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
IDENTIFIKASI CYBERBULLYING PADA MEDIA SOSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Platfom mendorong pertumbuhan sosial media sebagai sarana komunikasi utama dalam kehidupan sehari-hari. Platfom seperti Instagram yang dapat menggunakan kata-kata, gambar, atau video untuk mengekspresikan diri dan berbagi informasi. Media sosial menawarkan banyak manfaat, tetapi juga bisa membuka peluang bagi munculnya berbagai perilaku negatif, Cyberbullying, yang sering dikenal sebagai perundungan di dunia maya, adalah salah satunya. Data untuk penelitian ini diambil melalui crawling igcomment.com, yang bisa menggambil komentar dengan mengklik linknya dan masukkan salin link video ke dalam tautan postingan. Teknik ini memungkinkan untuk mengekstrak data dari komentar pos di Instagram, yang akan digunakan sebagai sumber data. Informasi yang dikumpulkan terdiri dari komentar yang ditinggalkan pada postingan yang dibuat oleh akun @safnoviart. Periode pengumpulan data adalah dari 28 April 2025 hingga 4 Mei 2025. Selanjutnya hasil dari pelabelan akan dialkukan Tokenizing, cleaning data, Removal, Stemming, stopword, casefoldin adalah semua contoh praproses yang akan dilakukan. TF-IDF kemudian akan digunakan untuk memberikan bobot pada setiap kata dalam dokumen. Evaluasi terhadap model dilakukan dengan membandingkan hasil prediksi dengan membandingkan pelabelan awal pada data uji dengan hasil yang diharapkan. Dari total 203 data uji, model berhasil memcapai akurasi sebesar 93.10%, dengan precision 94.44%, recall 98.42%, dan F1-score 96.38%. ini menunjukkan bahwa model cukup efektif dalam mengenali komentar bullying secara tepat dan menyeluruh. Penggunaan algoritma Naïve Bayes terbukti bisa membantu mengelompokkan komentar secara otomatis berdasarkan kata-kata yang sering muncul dalam komentar bullying. Pendekatan ini cukup menjanjikan dan bisa dikembangkan lebih lanjut sebagai alat bantu untuk mendeteksi cyberbullying.
Copyright (c) 2025 Taura Nita, RG Guntur Alam, Muntahanah Muntahanah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI E-ARSIP UNTUK MENDUKUNG TATA KELOLA KEARSIPAN DIGITAL DI BKPSDMD KOTA JAMBI
Penelitian ini bertujuan merancang sistem informasi E-Arsip untuk mendukung tata kelola kearsipan digital di Badan Kepegawaian dan Pengembangan Sumber Daya Manusia Daerah (BKPSDMD) Kota Jambi. Sistem arsip manual yang masih digunakan dinilai kurang efisien, rentan kehilangan data, dan menyulitkan pencarian dokumen. Untuk itu, dikembangkan sistem E-Arsip berbasis web agar arsip dikelola secara terstruktur dan terintegrasi. Penelitian menggunakan pendekatan Research and Development (R&D) dengan model waterfall. Tahapan pengembangan meliputi analisis kebutuhan, perancangan antarmuka, serta implementasi fitur utama seperti klasifikasi arsip, pencarian dokumen, manajemen pengguna, backup data, dan dashboard laporan. Simpulan dari penelitian ini adalah sistem E-Arsip yang dirancang efektif dalam mendukung digitalisasi administrasi serta meningkatkan efisiensi dan keamanan pengelolaan arsip di lingkungan BKPSDMD Kota Jambi.
Copyright (c) 2025 Arif Setiadi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN HOTEL MULTI-CABANG BERBASIS WEB DENGAN FRAMEWORK LARAVEL
Perhotelan adalah salah satu bisnis yang saat ini juga sudah banyak menggunakan teknologi seperti sistem informasi manajemen hotel. Royal Heritage Hotel sudah menggunakan sistem informasi manajemen hotel untuk operasional dan reservasinya. Tetapi owner memiliki target ingin menambah cabang hotel di kota/kabupaten lain bahkan di luar provinsi Jambi. Pihak manajemen hotel menginginkan adanya sebuah sistem yang dapat mengakomodir hal tersebut sehingga beberapa cabang hotel bisa dilakukan pemantauan terpusat melalui satu sistem. Berdasarkan dari permasahalan tersebut, penulis memiliki ketertarikan untuk mengembangkan sistem informasi manajemen hotel yang dapat memiliki beberapa cabang pada Hotel Royal Heritage Jambi. Pengembangan sistem informasi ini meneruskan dari sistem yang sudah ada yaitu sistem informasi berbasis website menggunakan framework Laravel. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode waterfall dengan pemodelan menggunakan UML, dan pengujian dengan metode black box testing. Dari hasil pengujian, sistem yang telah dikembangkan ini sudah layak untuk dilanjutkan ke tahap deployment. Pengembangan ini diharapkan dapat menjadi penyelesaian masalah dan solusi bagi pihak Hotel Royal Heritage ataupun bagi hotel lainnya yang memiliki permasalahan serupa.
Copyright (c) 2025 Ahmad Husna Ahadi, Pariyadi Pariyadi, Teuku Djauhari https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
SISTEM PAKAR PEMILIHAN SMARTPHONE BERDASARKAN KEBUTUHAN DAN PREFERENSI USER MENGGUNAKAN METODE CASE BASED REASONING
Pemilihan smartphone yang sesuai dengan kebutuhan pengguna sering kali menjadi permasalahan tersendiri, terutama karena banyaknya pilihan produk dengan spesifikasi yang bervariasi. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Case Based Reasoning (CBR) dalam proses rekomendasi smartphone berdasarkan preferensi pengguna. CBR bekerja dengan membandingkan kasus baru, yaitu kebutuhan dan kriteria pengguna, dengan kasus-kasus sebelumnya yang telah tersimpan dalam basis data untuk menentukan tingkat kemiripan. Pada penelitian ini, digunakan empat tahapan utama dalam metode CBR yaitu: Retrieve, Reuse, Revise, dan Retain.Hasil pengujian menunjukkan bahwa dari 13 alternatif smartphone yang dianalisis, Xiaomi Poco X5 Pro mendapatkan nilai kemiripan sebesar 100%, sedangkan perangkat lainnya seperti Realme Narzo 60x, Infinix Smart 8, Vivo V27, Samsung Galaxy A54, dan lainnya memperoleh nilai kemiripan 0%. Hal ini menunjukkan bahwa Xiaomi Poco X5 Pro merupakan pilihan paling sesuai dengan kebutuhan pengguna dalam studi kasus ini. Dengan demikian, metode CBR terbukti mampu memberikan rekomendasi yang tepat dan terukur, serta dapat menjadi dasar pengembangan sistem pakar atau sistem pendukung keputusan di masa mendatang.
Copyright (c) 2025 Tar Muhammad Raja Gunung https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
PENINGKATAN BRAND AWARENESS PADA SOSIAL MEDIA INSTAGRAM UNGGUL SMART LIVING MENGGUNAKAN METODE SOSTAC
Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan brand awareness pada akun Instagram @unggulsmartliving dengan menerapkan metode SOSTAC (Situation, Objectives, Strategy, Tactics, Action, Control). Penelitian dilakukan dengan pendekatan kualitatif deskriptif yang dimulai dengan analisis situasi menggunakan wawancara, Instagram Insight, analisis kompetitor, dan SWOT. Strategi ditetapkan melalui pendekatan STP dan taktik dirancang dengan 4P Marketing Mix. Implementasi dilakukan melalui penjadwalan konten secara konsisten dengan memanfaatkan fitur Reels, Stories, dan interaksi langsung dengan audiens. Evaluasi menggunakan Key Performance Indicators (KPI) menunjukkan peningkatan signifikan: followers meningkat 88,6%, jangkauan akun 31,2%, kunjungan profil 49,2%, tayangan 58,0%, dan interaksi audiens 73,8%. Hasil ini membuktikan bahwa metode SOSTAC efektif dalam membangun kesadaran merek secara digital bagi brand baru seperti Unggul Smart Living.
PENERAPAN ALGORITMA GRONSFELD DALAM PENGAMANAN DATA PENJUALAN SPAREPART
Abstrak Perkembangan teknologi informasi telah memungkinkan komunikasi dan pertukaran data tanpa batasan jarak dan waktu. Seiring dengan meningkatnya kebutuhan akan keamanan data, perlindungan terhadap kerahasiaan informasi menjadi sangat penting. Salah satu cara untuk menjaga kerahasiaan data adalah dengan menggunakan kriptografi, yang mencakup proses enkripsi dan dekripsi pesan. Dalam hal ini, algoritma Gronsfeld Cipher digunakan sebagai solusi untuk meningkatkan keamanan data penjualan pada PT. Buana Jaya Lestari, yang masih menggunakan sistem manual berbasis Microsoft Excel untuk menyimpan data penjualan sparepart sepeda motor. Sistem tersebut rentan terhadap pencurian dan manipulasi data. Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi berbasis web yang dapat mengamankan database penjualan dengan menerapkan algoritma Gronsfeld Cipher. Algoritma ini bekerja dengan menggantikan karakter plaintext menggunakan angka untuk mengenkripsi data, sehingga menghasilkan ciphertext yang lebih aman. Dengan penerapan algoritma ini, diharapkan dapat mengatasi masalah pencurian data dan memberikan solusi keamanan yang lebih baik untuk perusahaan. Penelitian ini juga memberikan kontribusi dalam meningkatkan pemahaman tentang penerapan kriptografi dalam melindungi data sensitif, khususnya di lingkungan bisnis.
Copyright (c) 2025 hendri satrianto, zulham zulham, amru yasir https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ANALISIS SENTIMENT PENGGUNA APLIKASI MOBILE LEGEND DI PLAYSTORE DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Perkembangan industry game di Indonesia menunjukkan pertumbuhan yang signifikasn, dengan aplikasi Mobile legends: Bang-Bang menjadi salah satu game MOBA paling popular dan banyak diulas oleh pengguna di Google Play Store. Ulasan pengguna ini mencerminkan persepsi terhadap kualitas aplikasi, yang dapat dianalisis melalui pendekatan analisis sentiment. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua algoritma klasifikasi teks, yaitu Naïve Bayes dan Support vector machine (SVM), dalam mengklasifikasikan sentiment ulasan pengguna ke dalam kategori positif dan negative. Data diperoleh dari hasil web scraping terhadap 6.000 ulasan berbahasa Indonesia, kemudian dilakukan text processing dan pelabelan sentiment. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma SVM menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 95,5%, sementara Naïve Bayes memperoleh akurasi sebesar 76,08%. Berdasarkan hasil dari confussion matrix, SVM menunjukkan performa yang lebih konsisten dan akurat dalam mengklasifikasikan ulasan. Temuan ini mengindikasikan bahwa SVM lebih efektif dalam melakukan analisis sentiment pada ulasan pengguna aplikasi Mobile legends
Copyright (c) 2025 Fitri Yani, Fitri Yani https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
OPTIMALISASI TRANSFORMASI DATA SEMI-TERSTRUKTUR DAN TIDAK TERSTRUKTUR BERBASIS XML/JSON DALAM ARSITEKTUR DATA WAREHOUSE MODERN
Perkembangan teknologi informasi telah memperluas tantangan dalam pengelolaan data warehouse, khususnya dalam mentransformasi data semi-terstruktur dan tidak terstruktur. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas beberapa metode transformasi data dalam mengintegrasikan format data yang heterogen. Pendekatan yang digunakan berupa analisis komparatif terhadap teknik berbasis XML dan JSON, dengan indikator evaluasi mencakup akurasi, kecepatan pemrosesan, dan kompleksitas algoritmik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode berbasis XML/JSON memberikan kinerja terbaik, dengan akurasi transformasi sebesar 87,5%, waktu pemrosesan tercepat 120 milidetik, serta tingkat kompleksitas yang rendah. Temuan ini menunjukkan bahwa penggunaan metode transformasi yang fleksibel dan adaptif sangat diperlukan dalam arsitektur data warehouse modern, terutama dalam menghadapi tantangan integrasi data dari berbagai sumber
Copyright (c) 2025 Andy Satria, Zulham Zulham, Salamah Salamah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
DIGITAL TRANSFORMATION DESIGN: MODERNIZATION OF ISLAMIC EDUCATION MELALUI FLASCARD BERBASIS AUGMENTED REALITY UNTUK SISWA PAUD
Perkembangan teknologi digital telah memberikan dampak signifikan dalam dunia pendidikan, termasuk pada jenjang Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD). Metode pembelajaran konvensional yang bersifat monoton dinilai kurang efektif dalam menarik minat belajar anak, khususnya dalam pembelajaran pendidikan Islam. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media pembelajaran interaktif berbasis flashcard Augmented Reality (AR) guna meningkatkan pemahaman dan daya ingat anak usia dini terhadap materi pendidikan Islam. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model pengembangan ADDIE yang terdiri dari lima tahap: analisis, desain, pengembangan, implementasi, dan evaluasi. Penelitian dilakukan di PAUD TKQ Madani, Sumatera Utara, dengan pendekatan observasi, wawancara, serta uji coba media. Hasil pengembangan berupa flashcard AR dengan teknologi Marker-Based yang menampilkan materi keislaman seperti huruf hijaiyah, doa harian, tata cara wudhu, dan rukun Islam dalam bentuk visual 3D dan animasi interaktif. Implementasi media ini menunjukkan peningkatan minat belajar, daya ingat, dan keterlibatan siswa secara signifikan. Kesimpulannya, media flashcard berbasis AR merupakan solusi inovatif yang efektif dalam mendukung pembelajaran pendidikan Islam yang menarik, menyenangkan, dan sesuai dengan karakteristik belajar anak usia dini di era digital.
Copyright (c) 2025 Khairunnisa jv https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0