eProceedings of Engineering

Implementation Of Fuzzy Logic Control System For Oxyhydrogen Generators

Ismail Januar Makmur, Ekki Kurniawan, Marza Ihsan Marzuki — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

An HHO generator produces a mixture of hydrogen and oxygen gas through the electrolysis process, requiring reliable monitoring and control to ensure safe and efficient operation. This study presents the development of an IoT-based monitoring and control system for an HHO generator using a fuzzy logic approach. The system employs voltage, current, and temperature sensors integrated with an ESP32 microcontroller to acquire real-time operating data. Sensor calibration was conducted by comparing sensor outputs with standard measuring instruments, and the results showed low error values with high accuracy, indicating reliable sensor performance. The measured data are transmitted and visualized in real time through the Blynk IoT platform. A fuzzy logic controller was implemented to automatically control the generator operation based on voltage, current, and temperature conditions. Experimental results demonstrate that the proposed system operates stably, provides accurate monitoring with a reading accuracy of over 98%, and effectively enhances operational safety. The developed system is suitable for small-scale experimental and research applications of HHO generators.

Keywords: HHO Generator, Fuzzy Logic, IoT, Parameter Control, Electrolysis.

Implementation of an ESP32-Based Automatic Drip Irrigation and Lighting System for Dragon Fruit Cultivation

Muhammad Firdausi, Angga Rusdinar, Husneni Mukhtar — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Dragon fruit cultivation requires precise water management and appropriate lighting to support optimal vegetative growth, particularly for Crassulacean Acid Metabolism plants. Inconsistent manual irrigation and insufficient nighttime lighting often lead to unstable soil moisture and suboptimal plant development [3], [12]. This paper presents the design and implementation of an ESP32-based automatic drip irrigation and lighting system for potted dragon fruit cultivation. The proposed system integrates soil moisture sensors for irrigation control, a light intensity sensor for automatic nighttime lighting management, and a water flow sensor to ensure accurate water delivery. Drip irrigation is applied to maintain soil moisture at approximately 70 percent, while purple LED grow lights operate automatically during nighttime conditions. System performance was evaluated through functional testing and observation of plant growth responses. Experimental results show that the system operates automatically and responsively in maintaining soil moisture and controlling lighting according to environmental conditions. The dragon fruit plants exhibited good vegetative growth, indicated by increased plant height and healthy stem conditions [8],[9]. These results demonstrate that the proposed system is effective in supporting dragon fruit growth and has potential as a smart farming solution for small-scale cultivation.

Keywords— dragon fruit, drip irrigation, automatic lighting, ESP32, soil moisture sensor.

Desain dan Implementasi Sistem Rekomendasi Pemilihan Jurusan Sekolah atau Bekerja Bagi Siswa SMP Menggunakan Metode Prototype (Studi Kasus: SMPN 1 Dau)

Yemima Alda Puturuhu, Dewi Rahmawati, Arni Muarifah Amri — Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Penelitian ini mengusulkan pengembangan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk membantu siswa SMPN 1 Dau dalam memilih jalur pendidikan yang lebih tinggi atau rekomendasi pekerjaan. SPK ini dirancang untuk memberikan motivasi bagi siswa dalam menentukan masa depannya. Sistem ini akan menguji data siswa berdasarkan metode tertentu dan memberikan rekomendasi yang relevan sesuai kondisi masing-masing siswa. Penelitian ini dilakukan untuk memberikan solusi yang dapat mengatasi masalah – masalah tersebut, dengan pengembangan website sistem pendukung keputusan (SPK) diharapkan dapat meminimalisir kejadian yang tidak diharapkan serta siswa dapat lebih termotivasi dalam proses belajar. Penelitian ini menggunakan metode Software Development Life Cycle (SDLC) Prototype dalam proses pengembangan. Dalam pengambilan keputusan digunakan tiga algoritma pembanding yaitu Naive Bayes, Decision Tree, dan Simple Additive Weighting (SAW), dengan evaluasi akurasi menggunakan Confusion Matrix. Uji fungsional dilakukan dengan Black Box Testing serta pengukuran kepuasan pengguna menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ). Hasil dari sistem ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi yang sesuai serta memotivasi siswa untuk belajar dan membantu dalam merencanakan masa depan mereka. Kemudian berdasarkan hasil pengujian dan implementasi telah di dapatkan metode terbaik untuk proses klasifikasi yaitu metode Decision Tree, dengan akurasi 71% menandakan bahwa model sudah dapat dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan sistem, namun masih perlu peningkatan pada pengembangan selanjutnya. Implementasi model prototype juga dapat dilaksanakan dengan sesuai sehingga dapat memenuhi kebutuhan pengguna. Selain itu hasil uji menggunakan black box testing menunjukan bahwa fitur dapat berjalan sesuai dengan skenario yang telah ditentukan, selain itu hasil evaluasi pengguna menggunakan metode UEQ mendapatkan nilai “sangat baik”, memperoleh penilaian yang baik dan pada beberapa aspek seperti daya tarik, kejelasan, serta inovasi. Temuan ini menunjukan bahwa tidak hanya berjalan baik secara teknis dan dapat memberikan pengalaman positif bagi pengguna.

Kata kunci— Sistem Pendukung Keputusan (SPK), SDLC Prototype, Rekomendasi Pendidikan.

Pengembangan Sistem Informasi Penjualan Produk Usaha Mikro Kecil Menengah dengan Metode Spiral Studi Kasus pada Tempat Praktek Keterampilan Usaha (TPKU) Pondok Pesantren Tebuireng

Ahmad Zufar, Dewi Rahmawati, Fidi Wincoko Putro — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Tempat Praktek Keterampilan Usaha atau TPKU, adalah badan usaha UMKM atau Usaha Mikro Kecil Menengah yang dimiliki oleh Pondok Pesantren Tebuireng. Badan usaha ini didirikan untuk memenuhi kebutuhan penunjang kegiatan Pondok Pesantren Tebuireng. Badan usaha ini meliputi bidang usaha konveksi yang memproduksi keperluan berbagai macam produk tekstil seperti seragam, kaos, sarung, sprei, hingga kopyah. TPKU juga memiliki unit atau divisi usaha lain yang melayani jasa sablon, bordir, produksi kasur, bengkel las dan service ac. Dengan meningkatnya nilai transaksi serta tingginya jumlah pesanan yang diterima, tetapi manajemen penjualan yang dilakukan masih menggunakan metode pencatatan tertulis. Sehingga, kendala yang dialami adalah data penjualan yang sering tidak valid, dan perekapan data penjualan memakan waktu lama. Oleh karena itu dibutuhkan sistem informasi penjualan yang dapat membantu TPKU untuk lebih efisien dan valid dalam mengolah data penjualan. Fungsi utama dari sistem informasi penjualan ini berfokus pada pendataan transaksi, serta otomisasi stok barang yang terjual, sistem ini akan hanya digunakan oleh unit penjualan TPKU dan dapat dipantau oleh pengelola untuk pengawasan serta perekapan data. Pengembangan sistem ini menggunakan metode Spiral, yang dilakukan secara iteratif dengan fokus pada analisis resiko. Setiap tahapan melibatkan perencanaan, pengembangan, dan evaluasi, di mana pengguna memberikan masukan untuk perbaikan sistem hingga memenuhi kebutuhan mereka. Parameter keberhasilan penelitian ini adalah aplikasi berbasis website yang dapat digunakan pengguna untuk mencatat transaksi dari unit usaha di TPKU. Kemudian pengujian akan dilakukan dengan metode UEQ atau User Experience Questionnaire untuk mengetahui apakah sistem yang dibuat dapat digunakan dengan mudah. Pada penelitian ini menghasilkan hasil pengujian dengan metode blackbox testing berbasis fungsional test untuk 22 fitur yang tersedia, dan dari hasil pengujian yang telah dilakukan dari ke 22 fitur yang telah dibangun, 22 fitur tersebut telah berjalan sesuai dengan fungsionalitasnya.

Kata Kunci: UMKM, Tempat Praktek Keterampilan Usaha, Sistem Informasi, Website, Manajemen Penjualan, Pondok Pesantren.

Sistem Penerimaan Peserta Didik Baru Studi Kasus SLB-B Dharma Wanita Sidoarjo Menggunakan Metode Agile Model Kanban

Fauzi Rido Pamungkas, Dewi Rahmawati, Arni Muarifah Amri — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Proses penerimaan peserta didik baru (PPDB) di Sekolah Luar Biasa (SLB) kategori B Dharma Wanita Sidoarjo memiliki peran penting dalam mendukung layanan pendidikan bagi anak berkebutuhan khusus. Namun, pelaksanaan PPDB yang masih dilakukan secara manual menimbulkan berbagai kendala, seperti keterlambatan proses, kesulitan pengelolaan data, dan kurangnya transparansi bagi pendaftar. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem PPDB berbasis web yang sesuai dengan kebutuhan SLB serta mampu meningkatkan efisiensi proses dan kualitas pengalaman pengguna. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Agile model Kanban yang menekankan visualisasi alur kerja, pengelolaan pekerjaan secara berkelanjutan, serta pembatasan pekerjaan yang sedang berlangsung (Work in Progress) guna mendukung proses perancangan dan pengembangan aplikasi yang lebih terstruktur. Sistem PPDB digital yang dikembangkan mencakup fitur pendaftaran peserta didik baru, pengisian formulir asesmen, hingga penyajian hasil evaluasi asesmen secara digital. Pengujian fungsional dilakukan menggunakan metode Black Box Testing untuk memastikan seluruh fitur berjalan sesuai spesifikasi, sedangkan evaluasi pengalaman pengguna dilakukan menggunakan Short User Experience Questionnaire (UEQ). Dengan adanya sistem PPDB digital ini, diharapkan proses pendaftaran menjadi lebih cepat, mudah, dan transparan bagi pendaftar, serta membantu pihak SLB dalam mengelola data pendaftaran dan asesmen secara lebih terorganisasi.

Kata Kunci: Penerimaan peserta didik baru, Sekolah luar biasa, digitalisasi, Agile Kanban, Pengalaman pengguna

Pengembangan Website E-Commerce Penjualan Roti Dengan Fitur Kustomisasi Pesanan

Difara Seci Amelia, Abednego Dwi Septiadi — Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Metode pemasaran tradisional, seperti spanduk dan transaksi manual masih menggunakan tanda terima tidak efisien untuk menjangkau basis pelanggan yang lebih luas dan mengelola operasi bisnis untuk entitas seperti Toko Roti Priandri di Bojongsari, Purbalingga. Usaha yang masih konvensional saat ini sering gagal memenuhi permintaan pelanggan untuk personalisasi produk, dan kebutuhan pasar yang dinamis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi penjualan berbasis web yang ramah pengguna, dan untuk mempermudah proses pemasaran dan penjualan Toko Roti Priandri. Sistem ini akan memungkinkan administrator untuk mengelola data dan mengelola produk, serta memudahkan pelanggan untuk melihat menu dan melakukan pemesanan online. Studi ini menggunakan metodologi Waterfall, meliputi analysis, design, implementation, testing, dan maintenance. Hasil perancangan menunjukkan sistem berbasis website ini mampu menyediakan informasi produk, mengelola transaksi secara efisien, serta diakses melalui perangkat dengan antarmuka yang responsif. Diharapkan, aplikasi ini dapat meningkatkan efisiensi operasional Toko Roti Priandri dan memperluas jangkauan pasarnya di era digital. Sistem ini juga menggabungkan fitur kustomisasi pesanan, memungkinkan pelanggan untuk menentukan variasi produk dan topping untuk memenuhi preferensi unik.
Kata Kunci: Website, E-commerce, Toko Roti, Waterfall

Rancang Bangun Desain Interaksi Website Penghitung Hasil Penjualan Bahan Bakar Menggunakan Metode Design Thinking (Studi Kasus: Spbu 44.531.04 Buntu)

Moh Wildan Hidayattulloh, Gita Fadila Fitriana, Yudha Islami Sulistya — Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 +0700

Di dunia modern saat ini, penggunaan website terutama digunakan sebagai alat pendukung dalam berbisnis telah memberikan dampak besar. Terutama untuk pencatatan keuangan yang berupa sistem informasi akuntansi pengelolaan keuangan berbasis website. Namun, masih ada perusahaan, terutama untuk tempat pengisian bahan bakar (SPBU) yang belum sepenuhnya menggunakan teknologi seperti ini. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah website untuk menghitung hasil penjualan bahan bakar yang berada di SPBU 44.531.04 Buntu menggunakan metode Design Thinking. Dengan menggunakan metode Design Thinking, peneliti dapat menyelesaikan permasalahan dan memudahkan pengguna untuk mengakses prototype yang telah dibuat dan memberikan pengalaman sehingga menghasilkan sebuah hasil yang terbaik. Dan hasil pengujian menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ) terhadap 11 responden menunjukkan bahwa prototipe memperoleh penilaian positif pada seluruh skala pengukuran. Lima skala, yaitu Daya Tarik (1,50), Kejelasan (1,70), Efisiensi (1,34), Ketepatan (1,25), dan Stimulasi (1,16) berada pada kategori Above Average, sedangkan skala Kebaruan (1,25) berada pada kategori Good.
Kata kunci— Akutansi, Design Thinking, Prototipe, UEQ, Website

Rancang Bangun Sistem Informasi Berbasis Website Untuk Memanajemen Pengelolaan Event Pemancingan Menggunakan Metode Agile (Studi Kasus : Pemancingan Kenangan)

Falah Arfani, Abednego Dwi Septiadi — Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pemancingan Kenangan merupakan usaha yang secara rutin menyelenggarakan event perlombaan memancing sebagai upaya menarik minat pengunjung. Namun, proses pengelolaan event, pendaftaran peserta, dan penyampaian informasi masih dilakukan secara manual sehingga menyulitkan pengelola dalam pemantauan dan dokumentasi kegiatan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi berbasis website yang mendukung pengelolaan event, mempermudah pendaftaran peserta secara daring, serta menyediakan media informasi yang mudah diakses oleh masyarakat. Metode yang digunakan adalah pengembangan sistem yang dilakukan secara bertahap sesuai dengan kebutuhan pengguna. Sistem yang dikembangkan dilengkapi dengan fitur pengelolaan data event, pendaftaran peserta secara online, serta penyajian informasi dan laporan hasil kegiatan. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode blackbox testing untuk memastikan seluruh fungsi berjalan sesuai dengan kebutuhan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh test case berhasil dijalankan dengan persentase kelayakan sebesar 100%. Berdasarkan hasil tersebut, sistem informasi berbasis website Pemancingan Kenangan dinyatakan layak digunakan dan mampu mendukung pengelolaan event secara lebih terstruktur serta memberikan kemudahan bagi pengelola dan peserta.
Kata kunci— sistem informasi, event pemancingan, website, pengelolaan event, pendaftaran online

Pengembangan Sistem Informasi Pendaftaran Peserta Didik Baru (PPDB) Berbasis Website (Studi Kasus: SPS TPQ Lebakbarang)

Jefri Diaz Fergian, Arif Amrulloh — Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Proses Pendaftaran Peserta Didik Baru (PPDB) di SPS TPQ Lebakbarang masih dilaksanakan secara konvensional, sehingga berpotensi menimbulkan permasalahan berupa kehilangan berkas, inefisiensi waktu, serta keterbatasan dalam penyebaran informasi kepada masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi PPDB berbasis website sebagai upaya digitalisasi proses pendaftaran dan optimalisasi data peserta didik. Metode pendekatan yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD), yang menekankan kecepatan dan fleksibilitas pengembangan melalui tahapan perencanaan, perancangan, konstruksi, dan implementasi sistem. Pengujian sistem dilaksanakan dengan metode Black-Box Testing untuk menjamin kesesuaian fungsi sistem serta User Acceptance Testing (UAT) untuk mengukur tingkat pengakuan pengguna. Hasil uji Black-Box menunjukkan bahwa semua fitur dalam sistem berfungsi sesuai dengan spesifikasi yang ditetapkan. Sementara itu, hasil pengujian UAT mendapatkan nilai persentase sebesar 92,08%, yang mengindikasikan tingkat penerimaan pengguna berada pada kategori sangat baik. Dengan demikian, sistem informasi PPDB yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi manajerial lembaga serta memberikan kemudahan bagi masyarakat dalam proses pendaftaran peserta didik baru secara online.
Kata kunci — sistem informasi, website, rapid application development , pendaftaran peserta didik baru , user acceptance testing

Perancangan Antarmuka Sistem Informasi Sekolah Berbasis Website Dengan Metode User Centered Design (UCD)

Ibnu Adha Nur Rohman, Arif Amrulloh — Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Perkembangan teknologi informasi menuntut sekolah untuk menyampaikan informasi secara cepat, tepat dan akurat, serta mudah diakses oleh masyarakat. Namun, hingga saat ini penggunaan teknologi informasi untuk mendukung kecepatan penyampaian informasi belum digunakan secara optimal di SDN Singasari. Proses penyampaian informasi di SDN Singasari masih dilakukan melalui media konvensional, seperti papan pengumuman, surat-menyurat, ataupun sosialisasi langsung kepada masyarakat, hal ini menyebabkan akses informasi sulit untuk dijangkau oleh orang tua dan masyarakat. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dirancanglah antarmuka sistem informasi sekolah berbasis website. Penelitian ini bertujuan untuk menganalis, merancang dan menguji rancangan antarmuka sistem informasi sekolah berbasis website di SDN Singasari. Penelitian ini menggunakan metode User Centered Design. Pemilihan metode tersebut didasarkan pada kemampuannya dalam mengoptimalkan fokus pada pengguna akhir dan kebutuhan mereka terhadap aplikasi. Keberhasilan penerapannya sangat bergantung pada sejauh mana pengembang memahami kebutuhan pengguna tersebut. Pengujian menggunakan System Usability Scale. Hasil pengujian dengan 16 responden menghasilkan nilai rata-rata 76,25. Yang mengindikasikan bahwa rancangan antarmuka sistem informasi telah memenuhi kriteria kegunaan serta memperoleh tingkat penerimaan yang baik dari pengguna.
Kata kunci— Sistem Informasi Sekolah, Website, User Centered Design, System Usability Scale

Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Influencer Untuk Endorsement Berbasis Website Menggunakan Metode Waspas

Aditya Wildan, Arif Amrulloh, Ipam Fuaddina Adam — Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pemilihan influencer yang tepat merupakan faktor penting dalam keberhasilan strategi pemasaran digital. Namun, PT Karya Dari Desa masih melakukan pemilihan influencer secara manual dan subjektif, sehingga berpotensi menghasilkan keputusan yang kurang akurat dan tidak terdokumentasi dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis website yang mampu membantu pemilihan influencer secara objektif dan terukur menggunakan metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS). Metode WASPAS digunakan untuk mengevaluasi alternatif influencer berdasarkan delapan kriteria, yaitu jumlah pengikut, relevansi konten, harga, reputasi, kredibilitas, engagement rate, rata-rata suka, dan rata-rata komentar. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Scrum yang dibagi ke dalam tiga sprint untuk memastikan pengembangan berlangsung terstruktur dan iteratif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan peringkat influencer secara objektif, dimana influencer dengan akun kawunganten.society memperoleh nilai preferensi tertinggi sebesar 0,829194 dari 20 alternatif yang diuji. Pengujian sistem meliputi pengujian API, validasi hasil algoritma, dan black-box testing dengan hasil seluruh fungsi berjalan sesuai kebutuhan. Dengan demikian, sistem pendukung keputusan yang dikembangkan dinyatakan berhasil dan dapat digunakan sebagai alat bantu pengambilan keputusan pemilihan influencer secara objektif dan berbasis data.
Kata kunci — influencer, scrum, sistem pendukung keputusan, waspas, website

Rancang Bangun Web Pemasaran Boardgame Sareupna Dengan Menggunakan Rapid Application Development (RAD)

Muhammad Nur Hamada, Arif Amrulloh, Yogo Dwi Prasetyo — Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Budaya lokal merupakan identitas bangsa yang memiliki nilai filosofis dan historis yang perlu dilestarikan. Namun, di era globalisasi seperti sekarang budaya lokal, seperti mitologi sunda mulai tersingkir, salah satunya adalah Sareupna. Sebagai salah satu cara untuk memperkenalkan kembali mitologi Sareupna adalah melalui permainan edukasi salah satunya adalah boardgame. Permasalahan utama yang dihadapi oleh boardgame sareupna ini adalah keterbatasan media digital sebagai media promosi dan pemasaran sehingga kegiatan promosi produk belum dilakukan secara optimal. Dalam penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah website sebagai media promosi dan pembelian boardgame sareupna yang terintegrasi dengan midtrans sebagai media pembayaran. Metode pengembangan yang digunakan adalah Rapid Application Development ( RAD ) karena mendukung fleksibilitas dan kecepatan pengembangan. Pengujian sistem dilakukan menggunakan pengujian funsgionalitas dengan black box testing serta pengujian Usability menggunakan teknik System Usability Scale ( SUS ). Website yang telah dirancang berhasil mendapatkan nilai SUS skor dengan rata – rata sebesar 71, 25 atau jika dinilai menggunakan grade hasil tersebut berada di grade C dengan nilai cukup.
Kata Kunci : Boardgame, Website pemasaran, Midtrans, Rapid Application Development, System Usability Scale, Black Box Testing

Optimasi Antrian Produksi Keju Menggunakan Simulasi Diskrit Pada PT ABC

Farhan Hafizh Alhasani, Ilma Mufidah, Aufar Fikri Dimyati — Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Proses pemindahan produk keju Easy Melt Cheese menuju ruang pendingin di PT ABC menunjukkan ketidakefisienan yang ditandai dengan tingginya waktu tunggu dan penumpukan antrian. Kondisi tersebut berpotensi menurunkan kualitas produk karena keju Easy Melt Cheese bersifat sensitif terhadap perubahan suhu. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja sistem antrian pemindahan produk serta menentukan skenario perbaikan terbaik menggunakan pendekatan simulasi diskrit. Model simulasi dibangun berdasarkan data waktu antar kedatangan, waktu proses, kapasitas trolley, dan alur pemindahan material dengan bantuan Software ProModel. Validasi model dilakukan menggunakan uji paired t-test yang menunjukkan bahwa hasil simulasi tidak berbeda signifikan dengan sistem nyata. Selanjutnya, dua skenario perbaikan diuji, yaitu penambahan jumlah operator dan peningkatan kapasitas angkut trolley. Hasil simulasi menunjukkan bahwa skenario peningkatan kapasitas trolley menjadi 7 unit memberikan kinerja terbaik, dengan penurunan persentase waktu tunggu entitas dari 86,74% pada kondisi eksisting menjadi 4,42%, serta penurunan rata-rata waktu tunggu dari 77,61 menit menjadi 43,32 menit. Selain itu, skenario tersebut juga mampu menurunkan utilitas pada stasiun kerja dengan beban tinggi. Dengan demikian, penerapan simulasi diskrit terbukti efektif dalam mengoptimalkan sistem antrian pemindahan produk dan meningkatkan kelancaran aliran material pada proses produksi keju.

Kata kunci— Simulasi Diskrit, Sistem Antrian, Optimasi Produksi, ProModel, Keju

Pengembangan Model Konseptual Closed-Loop Supply Chain Pada Studi Kasus Toko Sayuran Di Pasar Pagesangan Surabaya

Badrut Tamam, Silvi Istiqomah, Aufar Fikri Dimyati — Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0700

Permasalahan limbah sayuran di sektor perdagangan, khususnya pada Toko Sayur XYZ di Pasar Pagesangan Surabaya, menjadi permasalahan penting karena setiap harinya toko Sayuran XYZ ini menghasilkan sisa sayuran sebanyak 8–10 kg yang berpotensi mengalami penumpuka sampah apabila tidak dikelola dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model Conceptual Closed-Loop Supply Chain (CLSC) sebagai solusi pengelolaan sisa sayuran agar bernilai ekonomi baru dan ramah lingkungan. Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif dengan pendekatan comparative study, melalui studi literatur, observasi lapangan, serta wawancara dengan pemilik toko. Data yang diperoleh dianalisis menggunakan diagram SIPOC, flow diagram, dan pemodelan konseptual CLSC untuk memetakan aliran bahan dari pasokan, pengolahan, hingga distribusi produk olahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan model CLSC mampu mengintegrasikan sistem pengelolaan limbah sayuran menjadi produk bernilai seperti pupuk organik, pakan ternak, biogas, dan probiotik. Implementasi model ini tidak hanya mengurangi volume limbah yang dibuang ke TPA, tetapi juga membuka peluang ekonomi baru bagi pelaku usaha lokal. Kesimpulannya, Conceptual CLSC dapat menjadi model efektif dalam mendukung ekonomi sirkular dan keberlanjutan lingkungan di sektor perdagangan sayuran tradisional.

Kata kunci— Closed-Loop Supply Chain, keberlanjutan lingkungan, limbah sayuran, pengolahan limbah organic.

Perancangan UI/UX Aplikasi Berbasis Mobile Bagi Konsumen Produk Skincare PT. XYZ Dengan Pendekatan Design Thinking

Mulya Tarmidzi Ramadhan Putra Hilmi, Ilma Mufidah, Huki Chandra — Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Industri sckincare di Indonesia mengalami pertumbuhan pesat seiring meningkatnya digitalisasi dan kesadaran masyarakat terhadap perawatan kulit. PT. XYZ sebagai distributor produk sckincare impor menghadapi hambatan dalam mencapai target penjualan akibat ketidaksesuaian antara kebutuhan pelanggan dan strategi pemasaran digital yang digunakan. Survei singkat menunjukkan bahwa 85,71% responden menginginkan platform digital yang memudahkan akses informasi dan pembelian produk, sehingga diperlukan solusi yang lebih terarah dan berfokus pada pengalaman pengguna. Penelitian ini bertujuan merancang antarmuka (UI) dan pengalaman pengguna (UX) aplikasi mobile PT. XYZ berdasarkan kebutuhan nyata konsumen. Metode Design thinking yang mencakup tahap empathize, define, ideate, prototype, dan test digunakan dalam proses perancangan. Data dikumpulkan melalui wawancara stakeholder dan konsumen, observasi, studi literatur, serta data sekunder. Purwarupa aplikasi diuji menggunakan system usability scale (SUS) terhadap 10 responden, meliputi 6 konsumen dan 4 stakeholder, dan memperoleh skor rata-rata 97,25 (kategori Best Imaginable). Temuan ini menunjukkan bahwa desain aplikasi mudah digunakan, informatif, dan memberikan pengalaman positif. Rancangan ini diharapkan menjadi solusi strategis dalam meningkatkan kepuasan digital pelanggan serta memperkuat citra PT. XYZ.

Kata kunci— Aplikasi Sckincare, Design thinking, Prototyping, System Usability Scale, UI/UX.

Perancangan UI/UX Website Informasi Dan Pendaftaran TK Raden Paku Dengan Pendekatan Design Thinking

Ahmad Abdullah Nasrudin, Ilma Mufidah, Paramaditya Arismawati — Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Proses Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) di TK Raden Paku yang masih dilakukan secara konvensional menimbulkan kendala berupa keterbatasan akses informasi dan kurang efisiennya proses pendaftaran, sehingga diperlukan perancangan sistem berbasis web yang berorientasi pada kebutuhan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk merancang prototipe UI/UX website informasi dan pendaftaran TK Raden Paku menggunakan pendekatan Design Thinking serta mengevaluasi tingkat usability dari prototipe yang dihasilkan menggunakan metode System Usability Scale (SUS). Metode Design Thinking diterapkan melalui tahapan empathize, define, ideate, prototype, dan testing, dengan pengumpulan data melalui wawancara terhadap 5 orang tua dan 2 guru/admin menggunakan teknik purposive sampling. Berdasarkan analisis kebutuhan pengguna, dikembangkan prototipe high-fidelity menggunakan Figma yang mencakup fitur informasi sekolah dan pendaftaran daring. Hasil pengujian usability menunjukkan nilai rata-rata SUS sebesar 85,36 yang termasuk dalam kategori Excellent, sehingga dapat disimpulkan bahwa rancangan UI/UX website PPDB TK Raden Paku mudah digunakan, sesuai dengan kebutuhan pengguna, dan layak untuk dikembangkan ke tahap implementasi.

Kata kunci— UI/UX, Design Thinking, Website PPDB, System Usability Scale

Implementasi YOLOv12 dan Slicing Inference untuk Meningkatkan Efisiensi Penghitungan Benih Udang

Habibi Wahyu Saputra, Susijanto Tri Rasmana, Eka Sari Oktarina — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Penghitungan benih udang pada tahap post-larva merupakan fase penting dalam manajemen budidaya untuk memastikan kepadatan tebar yang optimal. Namun, metode manual saat ini dinilai tidak efisien dan rentan kesalahan akibat karakteristik benih yang mikroskopis, tubuh semi-transparan, dan perilaku bergerombol. Penelitian ini bertujuan mengatasi permasalahan tersebut dengan mengembangkan sistem penghitungan otomatis berbasis Deep Learning menggunakan algoritma YOLOv12. Sistem diimplementasikan dalam arsitektur client-server, di mana model di-deploy sebagai layanan backend yang dapat diakses melalui API. Fokus utama penelitian adalah mengevaluasi efektivitas metode input dan konfigurasi hyperparameter pada dataset terbatas berjumlah 141 citra beresolusi tinggi. Hasil pengujian menunjukkan penerapan metode Slicing Inference memberikan peningkatan kinerja signifikan dibandingkan metode standard resize, dengan peningkatan Mean Average Precision ([email protected]) dari 40,8% menjadi 85,5%. Pada validasi data uji black-box hingga kepadatan 771 ekor, sistem mampu mencapai rata-rata akurasi penghitungan sebesar 83,70%. Dengan waktu inferensi rata-rata 11,53 detik per citra, sistem ini menawarkan keseimbangan antara presisi dan kecepatan sebagai solusi untuk digitalisasi industri akuakultur.

Kata kunci — benih udang, deteksi objek, YOLOv12, slicing inference, penghitungan otomatis

Metode Deteksi Titik Pendaratan Yang Aman Bagi Drone Dengan Pendekatan Point Cloud Perception

Agung Firmansyah Djalil, Helmy Widyantara, Mohamad Yani — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Penggunaan Drone terus meningkat dalam berbagai aplikasi seperti pencarian dan penyelamatan, pengiriman, pemantauan wilayah, serta misi otonom lainnya. Seiring dengan meningkatnya jumlah drone yang beroperasi diruang udara, kemampuan untukmelakukan pendaratan darurat secara aman menjadi aspek yang sangat penting, terutama ketika wahana mengalami kegagalan dan tidak dapat Kembali ke titik awal misi.oleh karena itu, penelitian Ketika wahana mengalami kegagalan dan tidak dapat Kembali ke titikawal misi. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan metode deteksi titik pendaratan aman berbasis perpsesi point cloud untuk patform drone. Sistem memanfaatkan data point cloud mentah yang diperoleh dari kamera depth dan diproyeksikan ke sistem koordinat drone. Selanjutnya, dilakukan proses downsampling dan segmentasi menggunakan algoritma RANSAC untuk memisahkan bidang datar sebagai kandidat permukaan pendaratan dari objek lain di lingkungan. Titk- titik pada bidang hasil segmentasi dipetakan ke dalam grid dua dimensi, kemudian dianalisis berdasarkan kepadatan titik dan kemiringan permukaan untuk memastikan area yang data dan cukup luas. Evaluasi areapendaratan dilakukan menggunakan dua parameter utama, yaitu kepadatan titik pada setiap sel grid dan jaraknya terhadap objek penghalang di sekitarnya. Area dengan kepadatan tinggi dan jarak terjauh dari hambatan dipilih sebagai lokasi pendaratanpaling aman. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu mendeteksi titik pendaratan aman secarakonsisten pada berbagai kondisi lingkungan. Selain itu, penerapan downsampling secara signifikan mengurangi waktu komputasi, sehingga metode ini berpotensi diterapkan padasistem drone otonom secara real-time.

Kata kunci— RANSAC Plane Segmentation, Unmanned Aerial Vehicle, Grid-Base Density, Obstacle Avoidance, Safe Landing Zoen

Pengembangan Aplikasi Penghitung Benih Udang Berbasis Smartphone dengan Integrasi Fitur Penjualan

Muhammad Zakky Ghufron , Susijanto Tri Rasmana, Eka Sari Oktarina — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Industri budidaya udang vaname (Litopenaeus vannamei) memiliki potensi ekonomi besar namun menghadapi kendala teknis pada tahap perhitungan benih (benur) yang masih manual, memakan waktu lama, dan rentan human error. Selain itu, belum adanya integrasi antara solusi teknis perhitungan benih dengan sistem manajemen penjualan digital menjadi celah masalah yang perlu diatasi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi mobile bernama "SOPP-Benur CAK", sebuah solusi terpadu yang menggabungkan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) untuk perhitungan benih menggunakan algoritma YOLOv12 dengan fitur transaksi penjualan digital. Sistem dibangun dengan arsitektur client-server dan metode pengembangan Research and Development (R&D). Hasil pengujian menunjukkan efisiensi waktu signifikan dengan rata-rata proses 265 detik, jauh lebih cepat dibandingkan metode manual (15-20 menit). Pengujian fungsional dan User Acceptance Test (UAT) menghasilkan tingkat keberhasilan 100% serta respon positif pengguna dengan skor rata-rata 4,71 (pembeli) dan 4,46 (penjual). Aplikasi ini layak diimplementasikan untuk meningkatkan akurasi, transparansi, dan efisiensi ekosistem bisnis benih udang.

Kata kunci— Udang Vaname, Aplikasi Mobile, YOLOv12, Pengolahan Citra, Penjualan Digital.

Pengembangan Perangkat Keras Penghitung Benih Udang Otomatis Untuk Peternak Udang Vanname

Julius Andrew Pratama Nugroho, Susijanto Tri Rasmana , Eka Sari Oktarina — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Proses penghitungan benih udang vaname (Litopenaeus vannamei) secara manual memiliki keterbatasan efisiensi dan akurasi yang signifikan akibat karakteristik tubuh benih yang transparan serta ukuran mikroskopis (0.7–1 cm). Penelitian ini bertujuan merancang bangun perangkat keras akuisisi citra berbasis Controlled Environment Data Collection menggunakan metode pencahayaan backlight dalam ruang tertutup (black box) untuk mengatasi kendala transparansi objek dan meminimalkan gangguan refleksi cahaya pada permukaan air. Berdasarkan pengujian komparatif terhadap variabel perangkat keras, penelitian ini berhasil menentukan konfigurasi standar yang paling optimal untuk menghasilkan dataset citra berkualitas tinggi. Hasil analisis menunjukkan bahwa penggunaan kamera smartphone resolusi 12 MP jauh lebih unggul dalam menangkap detail siluet objek dibandingkan modul ESP32-CAM (2 MP) yang memiliki keterbatasan noise visual. Kualitas citra terbaik dicapai pada pengaturan intensitas cahaya 2400 Lumen dan jarak akuisisi vertikal 45 cm, yang menghasilkan keseimbangan histogram citra ideal (Rata-rata Intensitas Piksel 150.94). Selain itu, penggunaan wadah persegi panjang berwarna putih susu (Milky White) terbukti efektif mendistribusikan cahaya secara merata dan mencegah penumpukan benih di sisi wadah. Perangkat keras yang dikembangkan mampu memfasilitasi akuisisi dataset dengan variasi kepadatan hingga 500 ekor per citra, yang valid untuk mendukung pelatihan model Deep Learning YOLOv12 dalam sistem penghitungan otomatis.

Kata kunci— Penghitung Benih Udang, Backlight, Akuisisi Citra, Smartphone, Udang Vaname

Rancang Bangun Sistem Pengering Kerupuk Otomatis

Ifak Destiarosalina Fittirayini, Dimas Adiputra, Eka Sari Oktarina — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Pengeringan kerupuk secara konvensional masih memiliki keterbatasan, antara lain membutuhkan waktu yang relatif lama dan sangat bergantung pada kondisi lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pengering kerupuk puli otomatis berbasis Arduino Uno yang mampu memantau dan mengendalikan proses pengeringan secara lebih terkontrol. Sistem menggunakan sensor berat (load cell), sensor suhu, dan sensor kelembapan untuk memantau perubahan kondisi kerupuk selama proses pengeringan. Data hasil pengukuran tersebut diproses menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengklasifikasikan tingkat kekeringan kerupuk ke dalam beberapa kelas, yaitu basah, setengah kering, dan kering. Selain itu, penentuan kondisi kering optimal dilakukan berdasarkan persentase penurunan berat kerupuk yang telah mencapai nilai tertentu dan stabil dalam selang waktu tertentu. Metode penelitian yang digunakan adalah metode eksperimen dengan pendekatan pengujian sistem secara bertahap. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan proses pengeringan secara otomatis dan konsisten, dengan penurunan berat kerupuk sebagai indikator utama tingkat kekeringan. Dengan demikian, sistem pengering kerupuk otomatis ini dapat meningkatkan efisiensi proses pengeringan serta membantu produsen kerupuk rumahan dalam menghasilkan produk dengan kualitas yang lebih seragam.

Kata kunci— arduino uno, kerupuk puli, sensor kelembaban, sensor suhu, oven pengering, sensor berat, K-Nearest Neighbor (KNN)

Sistem Peringatan Sampah Berbasis IoT dan Web Untuk Pemantauan Kepenuhan Dan Lokasi Tempat Sampah Secara Real-Time

Feldo Razzan Susdiantoro, Dimas Adiputra, Eka Sari Oktarina, Eka Sari Oktarina — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Tempat sampah berbasis IoT yang dirancang untuk penggunaan di lingkungan luar ruangan ini bertujuan untuk memudahkan petugas kebersihan dalam memantau kondisi tempat sampah di area publik. Pada praktiknya, tempat sampah outdoor sering mengalami keterlambatan pengosongan karena pemantauan manual yang kurang efektif. Oleh karena itu, sistem ini dilengkapi dengan dua sensor ultrasonik HC-SR04 yang dipasang pada beberapa sudut tempat sampah untuk meningkatkan akurasi pengukuran volume sampah, khususnya pada bagian pinggir. Selain itu, sistem ini terintegrasi dengan teknologi Internet of Things yang memungkinkan pengiriman data secara real-time kepada petugas kebersihan ketika kapasitas sampah telah mendekati atau mencapai batas maksimum. Tempat sampah ini juga dilengkapi modul GPS yang berfungsi untuk memberikan informasi lokasi secara akurat, sehingga petugas dapat dengan mudah menemukan titik yang perlu segera dikosongkan. Sistem pemantauan berbasis web yang dikembangkan diharapkan mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan sampah di area luar ruangan, mengurangi risiko penumpukan sampah, serta membantu petugas bekerja secara lebih terorganisir, responsif, dan terencana, secara optimal.

Kata kunci— tempat sampah berbasis IoT, tempat sampah outdoor, sensor ultrasonik HC-SR04, pemantauan real-time, GPS, pengelolaan sampah, pengumpulan sampah efisien, monitoring kebersihan, lingkungan kantor.

Rancang Bangun Aplikasi Sistem Kasir Berbasis Web Di Warung Kopi Panjalu Menggunakan Pendekatan Waterfall

Danda Pratama, Ilham Roni Yansyah, Arif Rahman Hakim — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Perkembangan teknologi digital memberikan pengaruh signifikan terhadap peningkatan layanan dan daya saing UMKM. Namun, masih banyak UMKM, khususnya warung kopi, yang menggunakan sistem kasir manual dalam proses pencatatan transaksi dan laporan keuangan. Kondisi tersebut menimbulkan berbagai permasalahan, seperti antrian panjang, keterlambatan pelayanan, kesalahan pencatatan pesanan, serta kesulitan dalam penyusunan laporan penjualan. Warung Kopi Panjalu merupakan salah satu UMKM yang menghadapi permasalahan serupa akibat belum diterapkannya sistem kasir terkomputerisasi. Penelitian ini difokuskan pada pengembangan dan implementasi aplikasi kasir berbasis web yang dirancang untuk mendukung peningkatan kinerja operasional, mempercepat alur transaksi penjualan, serta mengurangi potensi kesalahan dalam proses pencatatan data. Metode yang diterapkan dalam pengembangan sistem ini adalah Waterfall, yang dilaksanakan secara bertahap mulai dari analisis kebutuhan, perancangan, pengembangan aplikasi, pengujian sistem, hingga tahap pemeliharaan. Aplikasi kasir berbasis web tersebut dikembangkan untyuk mendukung pencatatan transaksi secara terkomputerisasi serta menghasilkan laporan transaksi harian yang akurat dan terstruktur. Hasil pengembangan sistem menunjukkan bahwa implementasi aplikasi kasir berbasis web memberikan dampak positif terhadap proses pelayanan, antara lain dengan mempercepat transaksi sehingga antrian dapat diminimalkan, meningkatkan ketepatan pencatatan data, serta membantu pemilik usaha dan karyawan dalam melakukan pemantauan dan analisis penjualan secara lebih efektif. Oleh karena itu, penerapan sistem ini diharapkan mampu menjadi alternatif solusi berbasis digital yang mendukung keberlanjutan usaha serta meningkatkan daya saing Warung Kopi Panjalu dalam menghadapi perkembangan era digital.
Kata kunci— aplikasi sistem kasir, umkm, metode waterfall,
warung kopi panjalu

Rancang Bangun Dashboard Operasional Berbasis Web Pada Bisnis Laundry (Studi Kasus Pada Bisnis Laundry “Kangen”)

Antonius Valentino , Sasmi Hidayatul , Qilbaaini Effendi Muftikhali — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Usaha laundry skala menengah sering menghadapi tantangan visibility data operasional yang menghambat kualitas pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan merancang dashboard operasional berbasis web yang terintegrasi dengan lapisan intelijen bisnis untuk mendukung efisiensi operasional dan keputusan strategis pada Laundry Kangen. Menggunakan metode prototyping iteratif, penelitian ini mengembangkan artefak solusi yang memisahkan aplikasi operasional transaksional dan dashboard analitik. Sistem mengimplementasikan fitur manajemen inventori otomatis, mekanisme data snapshot untuk integritas analisis historis, serta manajemen tugas untuk mengonversi insight menjadi aksi nyata. Hasil pengujian Blackbox menunjukkan keberhasilan fungsional 100%, sementara User Acceptance Testing (UAT) mencapai tingkat penerimaan 88,9%. Penelitian menyimpulkan bahwa dashboard ini efektif berfungsi sebagai alat bantu kognitif yang menjembatani kesenjangan antara akuisisi data operasional dan eksekusi keputusan bisnis yang terstruktur.
Kata kunci— Dashboard Operasional, Decision Support
System, Sistem Berbasis Web, Manajemen Inventori, Metode
Prototyping.

Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Aset Di Smk Nagrak Boarding School Purwakarta Menggunakan Metode Prototype

Raihan Zaky Maulana, Deki Satria, Qilbaaini Effendi Muftikhali — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Pengelolaan aset merupakan aspek penting dalam
mendukung kegiatan operasional institusi pendidikan, namun
pada praktiknya masih banyak sekolah yang melakukan
pencatatan aset secara manual sehingga menyulitkan
pemantauan kondisi aset dan penyusunan laporan. Permasalahan tersebut juga terjadi di SMK Nagrak Boarding
School Purwakarta, di mana sistem pencatatan aset belum
terintegrasi dan belum mendukung pemantauan secara
optimal. Penelitian ini difokuskan pada perancangan serta
implementasi Sistem Informasi Manajemen Aset berbasis web yang bertujuan untuk mendukung pengelolaan aset sekolah secara terintegrasi. Pengembangan sistem dilakukan dengan pendekatan prototype yang memungkinkan penyempurnaan sistem secara bertahap berdasarkan proses evaluasi dan masukan dari pengguna. Pengumpulan data dilakukan melalui studi literatur, wawancara, observasi, dan analisis dokumen aset sekolah. Sistem yang dikembangkan mencakup pengelolaan data aset, aset habis pakai, transaksi stok, serta riwayat transaksi aset. Pengujian sistem dilakukan melalui metode Blackbox Testing dan User Acceptance Testing (UAT). Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur utama telah berjalan sesuai fungsinya serta dapat diterima oleh pengguna. Oleh karena itu, Sistem Informasi Manajemen Aset yang dikembangkan dinyatakan layak digunakan dan mampu mendukung peningkatan efektivitas serta efisiensi pengelolaan aset di SMK Nagrak Boarding School Purwakarta.
Kata kunci— sistem informasi, manajemen aset, metode
prototype, blackbox testing, user acceptance testing

Rancang Bangun Sistem Informasi Website E-Commerce Pada Toko Kue Nirmala Sari Menggunakan Metode Waterfall

Astri Nur Rahmah, Arif Rahman Hakim , Ilham Roni Yansyah — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memiliki peran vital dalam ekonomi Indonesia, namun banyak yang masih menghadapi kendala digitalisasi, termasuk Toko Kue Nirmala Sari di Jakarta Barat yang masih menggunakan sistem manual. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi website e-commerce guna meningkatkan efisiensi operasional dan memperluas jangkauan pasar bagi toko tersebut. Metode pengembangan yang diterapkan Adalah metode waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, desain, pengkodean, pengujian, hingga pemeliharaan. Hasil penelitian ini berupa platform ecommerce dengan dua aktor utama, yaitu Admin dan User, yang memfasilitasi transaksi secara online serta pengelolaan stok dan laporan secara otomatis. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode blackbox testing dan User Acceptance Test (UAT) yang menunjukkan bahwa seluruh fitur fungsional berjalan sesuai dengan spesifikasi yang diharapkan. Kesimpulan utama dari penelitian ini adalah implementasi sistem informasi berbasis website berhasil mentransformasi proses bisnis Toko Kue Nirmala Sari dari manual ke digital, sehingga mengurangi risiko human error dan meningkatkan kualitas layanan kepada pelanggan.
Kata kunci — E-commerce, Website, Waterfall, UMKM, Toko Kue, Blackbox Testing, User Acceptance Testing (UAT)

Rancang Bangun Sistem Pengajuan Surat Administrasi di Desa Ciasmara Menggunakan Metode Waterfall

Dimas Adhi Nugraha, Dewi Marini Umi Atmaja, Dea Wemona — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Pelayanan administrasi desa merupakan salah satu aspek penting dalam mendukung tata kelola pemerintahan dan kualitas layanan publik. Namun, proses pengajuan surat administrasi di Desa Ciasmara masih dilakukan secara manual sehingga menimbulkan permasalahan seperti antrean panjang, keterlambatan pelayanan, risiko kehilangan dokumen, serta rendahnya keamanan dan akurasi pengelolaan data. Penelitian ini bertujuan untuk membangun Sistem Informasi Administrasi Permohonan Surat Keterangan (SIAP SK) berbasis website guna meningkatkan efisiensi, transparansi, dan keamanan layanan administrasi desa. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Waterfall yang mencakup tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dengan dukungan basis data terpusat serta pengaturan hak akses pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem SIAP SK mampu mendukung pengajuan surat secara daring, pemantauan status pengajuan, serta proses persetujuan berjenjang oleh Ketua RT/RW hingga pihak desa. Pengujian sistem menunjukkan bahwa sebagian besar fitur utama berjalan sesuai dengan kebutuhan fungsional, meskipun masih diperlukan penyempurnaan pada aspek antarmuka pengguna. Secara keseluruhan, sistem ini berkontribusi dalam meningkatkan efisiensi pelayanan dan keamanan pengelolaan data surat, serta mendukung upaya digitalisasi administrasi desa sebagai dasar pengembangan layanan pemerintahan berbasis digital di masa mendatang.

Kata kunci— sistem informasi desa, administrasi surat, digitalisasi desa, pelayanan public

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi Di Universitas Telkom Jakarta Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)

Muhammad Dafa Hambali, Dewi Marini Umi Atmaja, Ilham Roni Yansyah — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Pemilihan program studi merupakan langkah awal yang krusial dalam perjalanan akademik mahasiswa. Tantangan tersendiri sering dirasakan oleh calon mahasiswa Universitas Telkom Jakarta dalam menyelaraskan pilihan program studi dengan kemampuan, minat, maupun bakat yang mereka miliki. Kesalahan dalam pemilihan ini dapat berdampak pada penurunan motivasi belajar hingga ketidaksesuaian karir di masa depan. Dengan menerapkan model pengembangan Waterfall, penelitian ini difokuskan untuk merancang sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web. Sistem ini bertujuan memberikan rekomendasi program studi yang paling ideal bagi para pendaftar melalui perhitungan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Berdasarkan pengujian terhadap 101 responden, kriteria "Prospek Karir" menjadi faktor dominan dengan bobot 30,37%. Hasil akhir sistem menempatkan Program Studi Desain Komunikasi Visual (DKV) sebagai rekomendasi utama dengan skor prioritas 0,2847. Pengujian sistem menunjukkan bahwa sistem valid secara fungsional (Black Box Testing) dan memiliki konsistensi logis yang baik dengan nilai Consistency Ratio (CR) sebesar 0,0205.

Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, AHP, Pemilihan Program Studi, Website, Waterfall.

Implementasi Teknologi Energy Harvesting Menggunakan Sensor Piezoelektrik pada Sistem Penerangan Otomatis

Satria Fajar Rachmadianto, Susijanto Tri Rasmana, Isa Hafidz — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Penelitian ini memiliki tujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem lantai pemanen energi (energy harvesting) berbasis piezoelektrik yang diintegrasikan dengan sistem penerangan otomatis menggunakan mikrokontroler Arduino Uno. Latar belakang masalah yang mendorong pekerjaan ini adalah penggunaan energi listrik dunia yang masif. Hal tersebut mengakibatkan berbagai macam masalah pada lingkungan alam, sehingga diperlukan solusi energi alternatif yang efisien. Sistem ini menggunakan 25 keping sensor piezoelektrik yang disusun secara seri dan paralel untuk mengubah energi mekanik dari injakan kaki menjadi energi listrik. Energi tersebut disearahkan melalui jembatan dioda, lalu disimpan sementara pada kapasitor 100µF, dan dialirkan menuju baterai Li-Ion 18650 melalui modul pengisian TP4056. Pengujian dilakukan pada individu sampel dengan rentang berat badan 50–100 kg. Hasil menunjukkan bahwa tegangan luaran bersifat linear terhadap berat badan dan jumlah langkah, dengan tegangan maksimum mencapai 4,35 V pada beban 100 kg. Meski begitu, hasil analisis data mengungkapkan bahwa energi rata-rata per langkah hanya sebesar 40,5 nJ, sehingga diperlukan sekitar 395 juta langkah untuk mengisi penuh baterai 1200 mAh. Di sisi lain, sistem penerangan otomatis yang telah dilengkapi oleh sensor LDR dan PIR berhasil bekerja secara optimal, di mana lampu hanya akan menyala pada kondisi gelap jika terdeteksi gerakan dalam radius 5 meter. Meskipun hasil pemanenan energi belum sesuai dengan hipotesa awal sebagai sumber daya cadangan, penelitian ini memberikan landasan bagi implementasi serta penggunaan pemanen energi yang terintegrasi dengan sistem penerangan otomatis.

Kata kunci— hemat energi, panen energi, piezoelektrik, sistem penerangan otomatis.

Perancangan Sistem IoT untuk Monitoring dan Setting Robot Fisioterapi Lower Limb 3 DOF Berbasis Android

Nadya Nandayu Janna, Dimas Adiputra , Chaironi Latif — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Penelitian ini membahas perancangan sistem Internet of Things (IoT) untuk monitoring dan setting robot fisioterapi lower limb dengan tiga derajat kebebasan (3 DOF) yang meliputi sendi ankle, knee, dan hip. Sistem dirancang secara modular dan terdistribusi, di mana setiap sendi dikendalikan secara independen menggunakan mikrokontroler ESP32 dan motor BLDC AK70-10. Komunikasi antara node robot dan aplikasi Android dilakukan melalui jaringan WiFi menggunakan protokol TCP/IP dengan format data JSON. Aplikasi Android berfungsi sebagai antarmuka pengguna untuk pengaturan parameter terapi, monitoring sudut gerak, serta pembacaan sensor Force Sensitive Resistor (FSR) secara real-time. Pengujian dilakukan untuk mengevaluasi performa komunikasi jaringan, akurasi sudut, respons sensor, serta usability antarmuka. Hasil pengujian menunjukkan latensi komunikasi berada pada rentang 20–140 ms untuk satu node dan meningkat hingga 90–220 ms saat seluruh node aktif, yang masih berada dalam batas aman untuk aplikasi fisioterapi pasif. Kalibrasi sudut menggunakan inclinometer digital menunjukkan deviasi maksimum ±2°. Berdasarkan hasil tersebut, sistem yang dirancang dinilai stabil, modular, dan layak digunakan sebagai prototipe awal robot fisioterapi berbasis IoT.

Kata kunci—android, bldc, esp32, iot, robot fisioterapi, tcp/ip.

Analisis Kinerja CNN pada Human Activity Recognition yang Efisien dengan Quantization dan Pemilihan Fitur Ridge

Najla Mahfuzah Busran, Aji Gautama Putrada, Ryan Lingga Wicaksono — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Human Activity Recognition (HAR) merupakan bidang penting dalam sistem cerdas berbasis sensor, khususnya pada perangkat bergerak yang menuntut model akurat namun tetap efisien. Tantangan utama dalam topik ini adalah banyaknya fitur dari sensor smartphone dan kebutuhan model yang dapat bekerja pada perangkat dengan keterbatasan daya dan komputasi. Data masukan berupa sinyal sensor, sementara keluarannya adalah klasifikasi aktivitas manusia.

Topik ini menarik karena banyak aplikasi modern bergantung pada HAR, seperti pemantauan kesehatan, kebugaran, dan keamanan. Namun, model yang ada sering berukuran besar dan kurang efisien ketika dijalankan pada perangkat edge, sehingga menimbulkan kesenjangan antara performa yang diharapkan dan kemampuan perangkat.

Solusi yang dikembangkan adalah RRQ-CNN, sebuah model yang menggabungkan seleksi fitur berbasis ridge regression dengan kompresi melalui kuantisasi untuk menghasilkan model yang lebih ringan. Pendekatan ini bertujuan mengurangi fitur tidak relevan, menyederhanakan struktur model, dan meningkatkan efisiensi komputasi tanpa mengorbankan performa.

Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ini mampu meningkatkan akurasi melalui seleksi fitur, mengurangi ukuran model secara signifikan, serta menghasilkan waktu inferensi yang cepat pada perangkat edge. Dengan demikian, RRQ-CNN memberikan keseimbangan yang baik antara akurasi dan efisiensi, sehingga layak digunakan dalam aplikasi HAR berbasis perangkat bergerak.

Kata kunci: human activity recognition, cnn, ridge regression, quantization, edge computing, efficient model

Analisis Komparatif Kode GitHub Copilot: Tinjauan Metrik Clean Code dan Efisiensi Algoritma

Muhammad Arvind Alaric, Aji Gautama Putrada — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pemanfaatan GitHub Copilot sebagai asisten pemrograman menjanjikan peningkatan produktivitas, namun memunculkan pertanyaan mengenai validitas fungsional dan kualitas struktural kode yang dihasilkan. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kualitas kode GitHub Copilot dibandingkan dengan programmer manusia (mahasiswa tingkat akhir) pada masalah pemrograman berorientasi objek kompleksitas menengah. Metode penelitian menggunakan eksperimen terkontrol dengan pendekatan mixed-method: evaluasi fungsional menggunakan automated test suite (Jest), analisis kualitas statis (Clean Code) menggunakan SonarQube, dan analisis efisiensi algoritma (Big O) secara kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan dikotomi kompetensi yang signifikan; AI unggul dalam validitas struktural dengan skor Cognitive Complexity jauh lebih rendah (p < 0.05 pada uji Wilcoxon) dan konsistensi tinggi. Sebaliknya, programmer manusia unggul dalam validitas logika dan penanganan kasus tepi (edge cases). Ditemukan fenomena "Clean Garbage" pada AI, di mana kode terlihat rapi secara struktur namun gagal secara fungsional. Kesimpulannya, peran manusia tetap krusial sebagai arsitek solusi dan validator logika dalam ekosistem pengembangan perangkat lunak berbasis AI.

Kata kunci—GitHub Copilot, Kualitas Kode, Clean Code, Kompleksitas Algoritmik, Eksperimen Terkontrol.

Penerapan Mikrosoft Presidio untuk Identifikasi dan Perlindungan Informasi Sensitif pada Data Pasien

Grace Sihotang, Aji Gautama Putrada, Ryan Lingga Wicaksono — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pemanfaatan data pasien dalam bentuk Electronic Medical Records (EMR) memberikan banyak manfaat, terutama untuk integrasi layanan kesehatan antar lembaga. Namun, di sisi lain, keberadaan data sensitif seperti usia dan nomor kontak menimbulkan risiko privasi yang perlu ditangani dengan serius. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan perlindungan data pasien melalui penerapan Mikrosoft Presidio sebagai alat identifikasi informasi sensitif, serta optimalisasi teknik anonymization berbasis local recoding. Data yang digunakan berasal dari dataset sekunder berisi informasi pasien yang memiliki entitas PII DAN quasi-identifier. Pada tahap awal, Mikrosoft Presidio digunakan untuk mendeteksi dan menyamarkan informasi sensitif. Selanjutnya, local recoding dioptimalkan menggunakan grid search dengan menggunakan nilai ambang usia dan parameter k-anonymity sebagai acuan penilaian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi parameter terbaik terdapat pada nilai a = 43 dan k = 2, yang memberikan k-anonymity dan I-diversity lebih tinggi dibandingkan metode pembanding, yaitu rounding. Temuan ini menunjukkan bahwa local recording yang dioptimalkan mampu memberikan perlindungan privasi yang lebih baik tanpa menghilangkan utilitas data. Penelitian ini menegaskan bahwa penerapan Mikrosoft Presidio dan optimasi anonymization dapat menjadi pendekatan efektif untuk menjaga kemananan informasi pasien di lingkungan EMR.

Kata kunci: lokal recoding, rekam medis elektronik, pencarian grid, k-anonimity, teknik anonimisasi

Penilaian Kebisingan Rumah Sakit Berbasis IoT dengan Pelabelan Self-Supervised Menggunakan Klasterisasi PSO-K-Means dan Spectral Flatness

Nadya Widdy Astuti, Aji Gautama Putrad, Ryan Lingga Wicaksono — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Kebisingan kebisingan di lingkungan rumah sakit dapat mengganggu kenyamanan pasien dan kinerja tenaga medis. Pemantauan kebisingan masih banyak dilakukan secara manual sehingga tidak mampu memberikan informasi yang akurat dan terus menerus. Penelitian ini menggunakan data audio untuk mengelompokkan tingkat kebisingan secara otomatis.

Penelitian ini semakin penting karena rumah sakit memiliki banyak sumber suara, seperti alarm alat medis, aktivitas staf, dan aktivitas operasional. Jika pola kebisingan tidak dikenali dengan baik, komunikasi bisa terganggu dan kualitas layanan kesehatan turut menurun. Oleh karena itu, dibutuhkan metode yang dapat membaca karakteristik suara secara objektif.

Penelitian ini mengusulkan model pengelompokan tingkat kebisingan menggunakan fitur spectral flatness, RMS, RMSE, SNR, dan dB sebagai fitur akustik. Proses optimasi dilakukan untuk menentukan konfigurasi klaster terbaik, diikuti dengan pengelompokan K-Means untuk menghasilkan kelompok akhir. Kontribusi penelitian ini berupa pemilihan fitur akustik, serta rancangan model yang dapat diintegrasikan sistem IoT untuk pemantauan kebisingan.

Hasil Menunjukkan bahwa konfigurasi tiga klaster merupakan pilihan paling optimal dengan nilai silhouette score sebesar 0.54. Visualisasi hasil klaster menunjukkan perbedaan masing-masing kelompok, dengan nilai SNR menjadi penanda utama tingginya tingkat kebisingan. Secara keseluruhan, model yang dibangun bekerja secara efektif dan dapat diadaptasikan dalam sistem pemantauan kebisingan rumah sakit.

Kata kunci: spectral flatness, internet of things, particle swarm optimization, K-Means clustering, self-supervised learning, kebisingan di rumah sakit

SHAP dalam Explainable AI untuk Deteksi Depresi Mahasiswa Menggunakan AdaBoost

Irda Syahrani Tamsir, Aji Gautama Putrad, Ryan Lingga Wicaksono — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Depresi pada mahasiswa merupakan masalah kesehatan mental yang perlu dideteksi secara dini agar intervensi dapat dilakukan dengan lebih tepat. Penelitian ini berfokus pada deteksi depresi mahasiswa menggunakan algoritma Adaptive Boosting (AdaBoost) yang dipadukan dengan metode Explainable Artifical Intelligence (XAI) berupa SHAP untuk memberikan interpretasi terhadap kontribusi setiap fitur dalam proses prediksi. Dua dataset depresi mahasiswa dari Kaggle digunakan untuk membandingkan pengaruh kualitas dan karakteristik data terhadap performa model. Pada masing-masing dataset, dilakukan pelatihan model AdaBoost dan evaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score, serta analisis interpretabilitas menggunakan SHAP yang kemudian dibandingkan dengan Feature Importance bawaan AdaBoost. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dataset Jatmiko et al. menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dataset Shodolamu Opeyami, sehingga diniliai memiliki kualitas yang lebih baik. Analisis SHAP juga mengungkap bahwa fitur terkait pikiran bunuh diri merupakan faktor paling dominan dalam prediksi pada kedua dataset. Selain itu, SHAP terbukti lebih stabil dan reliabel dibandingkan Feature Importance, sehingga lebih sesuai digunakan sebagai metode interpretabilitas pada model deteksi depresi mahasiswa.

Kata kunci: depresi mahasiswa, machine learnng, adaboost, explainable ai, shap, interpretabilitas

Sistem Absensi Pengenalan Wajah Real-Time Menggunakan Algoritma YOLOv8 dan FaceNet

Bagas Kalih Putra, Aji Gautama Putrada, Ikke Dian Oktaviani — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Beberapa studi telah mengeksplorasi integrasi teknologi pengenalan wajah ke dalam sistem absensi untuk mengatasi keterbatasan metode absensi manual, seperti ketidakakuratan dan kecurangan, termasuk penggantian absensi. Terlepas dari kemajuan ini, evaluasi komprehensif yang membandingkan metrik kinerja sistem, khususnya kecepatan deteksi dan akurasi pengenalan, masih terbatas. Studi ini bertujuan untuk mengatasi kesenjangan ini dengan mengembangkan sistem absensi berbasis pengenalan wajah secara real-time yang memanfaatkan You Only Look Once versi 8 (YOLOv8) dan algoritma FaceNet. Proses penelitian dimulai dengan pengumpulan data dan literatur, diikuti dengan pra-pemrosesan dataset Labeled Faces in the Wild (LFW) ke dalam format yang sesuai. Dua konfigurasi model kemudian diimplementasikan: YOLOv8+FaceNet dan Dlib-ResNet, yang masing-masing digunakan untuk deteksi wajah dan pengenalan wajah. Kinerja sistem dievaluasi dalam hal akurasi pengenalan dan kecepatan pemrosesan untuk menilai kelayakannya untuk aplikasi dunia nyata. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model YOLOv8+FaceNet mencapai Equal Error Rate (EER) sebesar 0,013, dengan False Acceptance Rate (FAR) sebesar 0,010 dan False Rejection Rate (FRR) sebesar 0,016 pada ambang batas optimal 0,4273. Sementara itu, model Dlib-ResNet memperoleh EER sebesar 0,010, dengan nilai FAR dan FRR masing-masing sebesar 0,008 dan 0,012, pada ambang batas optimal 0,3909. Evaluasi kinerja menggunakan ambang batas yang dioptimalkan menunjukkan bahwa model YOLOv8+FaceNet yang diusulkan mencapai akurasi pengenalan yang sedikit lebih tinggi daripada Dlib-ResNet, yaitu 98,7% dibandingkan dengan 98,6%.

Kata kunci: absensi, pengenalan wajah, yolo, facenet, dlib-resnet, biometrik.

Sistem Presensi Cerdas Menggunakan WiFi-Based Indoor Positioning System (IPS) Dengan Algoritma WKNN

Salwa Haikal Harsya Al Adawiyah, Aji Gautama Putrada, Ikke Dian Oktaviani — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Penelitian ini mengembangkan sistem presensi cerdas berbasis WiFi Indoor Positioning System (IPS) untuk mengingkatkan akurasi dan efisiensi verifikasi presensi di dalam ruangan, sebagai solutif atas kelemahan presensi konvensional yang rawan dimanipulasi, bergantung pada proses manual, dan memilki akurasi rendah pada metode Global Positioning System (GPS). Metode fingerprinting dengan algoritma Weighted K-Nearest Neighbor (WKNN) digunakan karena keakuratannya yang tinggi, namun ukuran model yang besar tidak sesuai dengan memori Arduino Uno yang terbatas. Oleh kareana itu, diterapkan metode kompresi BiRU-WKNN yang mengkombinasikan Binning Discretization dan Random Undersampling. Hasil pengujian menunjukan bahwa WKNN memiliki akurasi tinggi dengan nilai RMSE 0.67 dan R-Squared 0.994, dan setelah di kompresi ukuran model dapat diperkecil dari 62.43 KB menjadi 26.02 KB dengan R-Squared loss hanya 0.80%, sehingga model dapat dijalankan pada Arduino Uno, serta menghasilkan prototype aplikasi presensi sebagai ilustrasi implementasinya.

Kata kunci: Presensi Cerdas, Indoor Positioning Sytem, WiFi-RSSI, WKNN, kompresi model BiRU.

Deteksi Email Phishing Berbasis LSTM yang Ditingkatkan Menggunakan Fitur Emosi yang Diekstraksi oleh DistilBERT

Muhammad Reza Aulia, Aji Gautama Putrada, Ikke Dian Oktaviani — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Apa : Phishing email merupakan ancaman keamanan siber yang mengeksploitasi aspek psikologis untuk menipu pengguna. Sistem deteksi saat ini umumnya hanya menganalisis pola teks dan mengabaikan fitur manipulasi emosional, sehingga rentan terhadap serangan rekayasa sosial yang canggih. Masukan sistem berupa teks email dan keluarannya adalah klasifikasi phishing atau non-phishing.

Mengapa : Topik ini krusial karena serangan phishing sering menjadi pintu masuk serangan siber lainnya. Metode deteksi berbasis deep learning yang ada belum memanfaatkan pemahaman emosi (seperti urgensi atau ketakutan) sebagai fitur deteksi, menciptakan celah keamanan yang signifikan.

Bagaimana Penelitian ini mengusulkan metode deteksi yang mengintegrasikan fitur emosional hasil ekstraksi DistilBERT ke dalam klasifikasi Long Short-Term Memory (LSTM). Sistem bekerja dalam dua cabang paralel: satu cabang memproses urutan teks dan cabang lainnya memproses enam label emosi yang diekstrak dari fine-tuned DistilBERT. Kedua fitur tersebut digabungkan untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat.

Hasil utama. Evaluasi pada 5.809 email menunjukkan model yang diusulkan mencapai akurasi 0,98 dan recall 0,97, mengungguli model baseline tanpa fitur emosi yang hanya mencapai recall 0,87. Peningkatan recall sebesar 0,10 membuktikan bahwa integrasi analisis emosi efektif mengurangi false negative dalam deteksi phishing.

Kata kunci: phishing detection, long short-term memory, distilled bidirectional encoder representations from transformers, emotion analysis, deep learning, phishing detection using emotion

Optimalisasi Deteksi Intrusi Menggunakan Feature Selection Lasso Regression dan Random Forest dengan Hyperparameter Tuning Berbasis Bayesian Optimization

Trenady Bagas Pramudya, Aji Gautama Putrada, Utami Kusuma Dewi — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Perkembangan teknologi informasi yang cepat telah meningkatkan risiko keamanan siber. Intrusion detection system (IDS) berbasis machine learning adalah salah satu metode yang paling umum digunakan untuk mendeteksi aktivitas intrusi dalam jaringan. Namun, tantangan muncul ketika berhadapan dengan dataset besar dan berdimensi tinggi yang dapat mengganggu kinerja dan performansi model. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan kinerja algoritma Random Forest dalam mendeteksi intrusi jaringan melalui penerapan seleksi fitur berbasis Lasso Regression untuk Feature Selection dan Bayesian Optimization sebagai optimasi hyperparameter. Metode penelitian dimulai melalui tahap pre-processing, data splitting atau pembagian data menjadi data latih, data uji dan data validasi. Selanjutnya, dilakukan pengujian terhadap tiga skenario model, yaitu model Random Forest sebagai model baseline, Random Forest dengan seleksi fitur Lasso Regression, serta model Random Forest dengan seleksi fitur Lasso Reggression yang diptimasi menggunakan Bayesian Optimization. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan seleksi fitur menggunakan Lasso Regression mampu mengurangi kompleksitas data dengan tetap mempertahankan performa model, sementara Bayseian Optimization memberikan peningkatan akurasi dibandingkan dengan model baseline dan model tanpa optimasi. Model yang diusulkan menunjukkan performa yang stabil dan efisien dalam mendeteksi berbagai jenis serangan pada jaringan. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa model kombinasi Lasso Regression dan Bayesian Optimization efektif dalam meningkatkan kinerja dan efisiensi algoritma Random Forest untuk sistem deteksi intrusi jaringan.

Kata Kunci: Deteksi Intrusi, Random Forest, Lasso Regression, Bayesian Optimization, Seleksi Fitur, Hyperparameter Tuning

Prediksi Suhu dan Kecepatan Angin di Area Camping Gunung Putri Lembang Menggunakan Algoritma Random Forest

Rizky Yohan Butarbutar, Aji Gautama Putrada, Utami Kusuma Dewi — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Aktivitas camping dan pendakian di kawasan pegunungan sangat dipengaruhi oleh dinamika mikroklimat yang berubah cepat, khususnya suhu dan kecepatan angin, sementara informasi cuaca yang tersedia umumnya berskala makro dan kurang merepresentasikan kondisi lokal. Penelitian ini memanfaatkan data suhu dan kecepatan angin sebagai masukan dan menghasilkan prediksi kondisi 30 menit ke depan sebagai keluaran.Perubahan mikroklimat yang cepat meningkatkan risiko keselamatan pengunjung. Diperlukan sistem pemantauan dan prediksi lokal yang presisi dan berfrekuensi tinggi untuk mitigasi risiko di area camping.Sistem IoT dirancang menggunakan sensor DHT22 dan anemometer yang terhubung ke ESP32 untuk pencatatan data setiap satu menit. Data diproses melalui pembersihan, feature engineering (lag, rolling window, dan fitur waktu), lalu dimodelkan menggunakan Random Forest untuk dua target yaitu suhu dan kecepatan angin dengan horizon prediksi 30 menit.Model suhu dan angin menunjukkan akurasi sangat tinggi pada data uji, sehingga sistem layak digunakan untuk pemantauan dan prediksi mikroklimat jangka pendek.

Kata kunci: internet of things, random forest, prediksi cuaca, suhu, kecepatan angin, time-series forecasting.

Analisis Keamanan Sistem Informasi PT. XYZ Dengan Framework Issaf

Ahmad Mukhlis Najahul Haqq, Muhammad Nasrullah, Rosyid Abdillah — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Perkembangan teknologi informasi membuat website menjadi bagian penting dalam kegiatan operasional perusahaan, termasuk PT. XYZ yang bergerak di bidang teknologi pendidikan. Website PT. XYZ digunakan untuk menyampaikan informasi layanan, mengelola data pengguna, serta mendukung proses transaksi. Karena website ini mengelola data penting, maka diperlukan pengujian keamanan untuk mengetahui seberapa baik sistem melindungi data serta untuk menemukan kemungkinan adanya celah keamanan. Penelitian ini bertujuan untuk menilai keamanan website PT. XYZ dengan menggunakan metode penetration testing berdasarkan framework Information Systems Security Assessment Framework (ISSAF). Tahapan pengujian meliputi perencanaan dan persiapan, pelaksanaan pengujian, serta pembersihan sisa aktivitas pengujian. Proses pengujian dilakukan dengan bantuan beberapa tools keamanan, seperti Nmap, Nessus, OWASP ZAP, SQLMap, Burp Suite, Dirsearch, Hydra, dan Metasploit Framework. Hasil pengujian menunjukkan bahwa website telah memiliki mekanisme keamanan dasar, salah satunya dengan penggunaan layanan Cloudflare. Namun, masih ditemukan beberapa kelemahan, seperti pengaturan hak akses yang belum optimal, desain sistem yang kurang aman, konfigurasi keamanan yang belum tepat, serta belum adanya perlindungan terhadap serangan CSRF. Walaupun tidak ditemukan celah keamanan yang bersifat kritis, kelemahan tersebut tetap dapat menimbulkan risiko keamanan. Oleh karena itu, disarankan agar perusahaan meningkatkan pengendalian akses, memperkuat proses autentikasi, memperbaiki desain sistem, serta melakukan pengujian keamanan secara berkala.

Kata Kunci: Keamanan Website, Penetration Testing, ISSAF, PT. XYZ

Analisis Sentimen Pengguna Terhadap QRIS Pada Platform Media Sosial X Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

Rhania Mar’atus Sholihah, Agus Sulistya, Tita Ayu Rospricilia — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Meningkatnya adopsi QRIS dalam transformasi digital keuangan memunculkan beragam pengalaman pengguna, mulai dari kemudahan transaksi hingga kendala teknis yang krusial untuk dievaluasi. Analisis sentimen di media sosial diterapkan sebagai pendekatan efisien untuk menangkap opini publik tersebut secara langsung dan cepat tanpa kendala waktu seperti pada survei formal. Hal ini bertujuan memberikan gambaran komprehensif mengenai kepuasan dan harapan pengguna agar setiap keluhan dapat segera ditindaklanjuti dengan tepat. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap pengguna QRIS dengan menerapkan algoritma klasifikasi naïve bayes untuk mengelompokkan opini masyarakat ke dalam sentimen positif dan negatif. Data penelitian dikumpulkan dari media sosial X pada periode Januari 2023 hingga September 2025 menggunakan teknik scraping, menghasilkan total 1.581 data bersih setelah melalui tahap seleksi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa varian Multinomial Naïve Bayes memberikan kinerja terbaik. Evaluasi stabilitas model menggunakan 10-Fold Cross Validation menghasilkan rata-rata akurasi 82,10%, sedangkan penerapan metode SMOTE untuk menangani ketidakseimbangan data mencatatkan akurasi 87,38%. Meskipun demikian, model terbaik yang dipilih untuk implementasi diperoleh melalui skenario pembagian data 80:20 tanpa sampling tambahan, dengan konfigurasi parameter alpha 0.7 dan random state 193. Model ini menghasilkan accuracy sebesar 87,07%, precision 88%, recall 87%, dan F1-Score 87%. Hasil akhir klasifikasi diimplementasikan ke dalam aplikasi berbasis web menggunakan framework Flask yang menyajikan visualisasi sentimen secara real-time.

Kata kunci— analisis sentimen, QRIS, multinomial Naïve Bayes, SMOTE, flask.

Implementasi Sistem ERP Berbasis Traditional ERP Life Cycle Untuk Optimalisasi Modul Finance dan Supply Chain Pada Kafe Volfortuin

Noor Lukman Qory Wibowo , Anfazul Faridatul Azizah, Titus Kristanto — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Pada era industri yang sedang berkembang pesat transformasi digital menjadi aspek penting dalam usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM), terutama dalam hal pengelolaan keuangan dan inventaris, penelitian ini dilakukan pada kafe VolFortuin, sebuah UMKM yang bergerak pada bidang kuliner yang berlokasi di Surabaya yang masih mengelola inventaris dan pencatatan keuangan secara manual. permasalahan yang sering timbul akibat melakukan pencatatan secara manual seperti kesalahan pencatatan, keterlambatan laporan keuangan, dan ketidaksesuaian stok bahan baku. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan solusi untuk masalah ini dengan menganalisis dan menerapkan sistem Enterprise Resource Planning (ERP), dengan fokus khusus pada modul Finance dan Supply Chain Management (SCM). Metodologi Traditional ERP Life Cycle digunakan sebagai kerangka implementasi sistem dalam penelitian ini, proses pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara semi terstruktur, dan dokumentasi operasional kafe, analisis data dilakukan secara bertahap melalui pengurangan data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan. Proses ini dilakukan untuk mengevaluasi efektivitas sistem yang akan digunakan. Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dalam mengelola manajemen stok bahan baku dan pencatatan keuangan, sementara modul SCM mempermudah proses pemesanan dan pemantauan ketersediaan bahan, modul keuangan mampu menyajikan laporan keuangan mengurangi kesalahan input data. Untuk mengevaluasi penerimaan pengguna akhir, dilakukan pengujian User Acceptance Testing terhadap sistem. Kuesioner diberikan kepada pemilik usaha dan staf operasional sebagai pengguna langsung sistem. Lima aspek diuji yaitu usability, functional suitability, performance, integration quality, dan overall satisfaction. Responden menilai sistem melalui skala Likert untuk menggambarkan kualitas pengalaman penggunaan sistem tersebut. Hasilnya menunjukkan sistem diterima dengan positif dan nilai rata rata tinggi diperoleh. Rata rata aspek usability memperoleh skor 4,5 yang dikategorikan sangat baik. Functional suitability mendapatkan nilai 4,4 menunjukkan bahwa fitur telah memenuhi kebutuhan pengguna operasional. Aspek performance dan stability mendapat nilai 4,6 mencerminkan sistem berjalan stabil tanpa kendala. Integration quality memperoleh nilai 4,6 membuktikan aliran data antar modul berjalan efektif. Overall satisfaction tertinggi yaitu 4,7 menggambarkan kepuasan umum terhadap kebermanfaatan sistem secara nyata. Studi ini tidak hanya memberikan solusi digital untuk VolFortuin, tetapi juga dapat menjadi acuan bagi UMKM lain di industri F&B yang ingin menggunakan sistem informasi untuk mendukung keberlanjutan dan pertumbuhan bisnis.

Kata kunci— ERP, UAT, Supply Chain Management, Finance Module, UMKM

Pembangunan Aplikasi Layanan Kelurahan Terintegrasi Menggunakan Metode SDLC Prototype (Studi Kasus: Kelurahan Jemur Wonosari)

Yanuar Cahyo Eko Wahana, Adzanil Rachmadhi Putra, Alifiansyah Arrizqy Hidayat — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Kelurahan Jemur Wonosari, Kota Surabaya dengan luas wilayah 164,321 Ha, 10 RW, 63 RT, dan populasi 21.003 jiwa masih menggunakan sistem manual dalam pelayanan administrasi yang menyebabkan penumpukan antrian dan menurunnya efektivitas pelayanan publik. Penelitian ini bertujuan membangun Sistem Informasi Layanan Online Kelurahan (SILOK) yang mengintegrasikan lima layanan utama dalam satu platform terpadu. Metode penelitian menggunakan SDLC Prototype dengan tahapan Communication, Quick Plan, Modeling Quick Design, Construction of Prototype, dan Development Delivery and Feedback. Sistem diimplementasikan menggunakan Framework PHP Laravel untuk backend dan MySQL untuk basis data, dilengkapi autentikasi 2FA dan OTP. Pengujian sistem dilakukan menggunakan White Box Testing (9 test case PASSED), Black Box Testing (111 skenario oleh 8 aktor), dan User Acceptance Testing dari 34 responden dengan tingkat reliabilitas: Kemudahan Penggunaan 83,24%, Tampilan 82,94%, Ketepatan 84,71%, dan Kinerja 80,44%. Hasil implementasi menunjukkan sistem berhasil mengurangi waktu pemrosesan SKAW dari 1-2 hari menjadi hitungan jam, menggantikan antrian manual dengan sistem digital bernotifikasi WhatsApp, dan menyederhanakan workflow approval dengan tracking real-time. Sistem ini memberikan kontribusi signifikan dalam transformasi digital pelayanan publik dengan meningkatkan efisiensi, transparansi, dan kualitas pelayanan administrasi kelurahan.

Kata kunci — layanan kelurahan, prototype, Laravel, transformasi pelayanan

Pembangunan Sistem Informasi Keuangan Pada Yayasan Masjid Al Iman Surabaya Menggunakan Metode Prototipe

Athallah Naufal Zuhdi, Adzanil Rachmadi Putra, Purnama Anaking — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Masjid di Surabaya telah berkembang menjadi pusat kegiatan multifungsi yang mencakup aspek ibadah, sosial, dan pendidikan, sehingga menuntut pengelolaan keuangan yang transparan dan akuntabel berbasis teknologi informasi. Yayasan Masjid Al Iman (YMI) Surabaya saat ini masih menggunakan sistem keuangan manual dan terdesentralisasi yang mengandalkan pencatatan kertas serta komunikasi melalui aplikasi pesan instan, sehingga menimbulkan berbagai permasalahan seperti risiko kehilangan data, keterbatasan pemantauan arus kas, dan rendahnya efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi keuangan berbasis website yang terintegrasi untuk meningkatkan efisiensi, keamanan data, serta transparansi dan akuntabilitas pengelolaan keuangan yayasan. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dengan arsitektur Model–View– Controller (MVC). Metodologi pengembangan yang digunakan adalah Software Development Life Cycle (SDLC) dengan metode Prototype, yang meliputi pengumpulan kebutuhan melalui wawancara dan Focus Group Discussion, analisis proses bisnis menggunakan Unified Modeling Language (UML), perancangan antarmuka menggunakan Figma, serta pengujian sistem melalui black box testing dan usability testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem terpusat yang dikembangkan mampu mengintegrasikan seluruh proses keuangan yayasan dalam modul akuntansi standar, menyediakan pencatatan transaksi secara real-time, serta menghasilkan laporan keuangan secara otomatis. Pengujian usability menunjukkan tingkat kemudahan penggunaan yang tinggi bagi pengurus, sehingga sistem ini dinilai efektif dalam meningkatkan efisiensi operasional serta memperkuat transparansi dan akuntabilitas pengelolaan keuangan Yayasan Masjid Al Iman Surabaya.

Kata kunci— financial information system, web-based system, SDLC prototype, transparency, accountability

Penerapan Algoritma K-Means Clustering Dalam Pengelompokan Penjualan Obat (Studi Kasus Apotek Talun Farma Pasuruan)

Ajeng Shabrina Enda Mawaddah, Mochamad Nizar Palefy Ma’ady, Arip Ramadan — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Pengelolaan stok obat yang kurang optimal di Apotek Talun Farma menyebabkan terjadinya kelebihan dan kekurangan persediaan, sehingga dapat memengaruhi kelancaran operasional dan pendapatan. Untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data, penelitian ini menerapkan metode K-Means Clustering guna mengelompokkan obat berdasarkan jumlah penjualan, harga, dan jenis obat. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi dan wawancara, serta menggunakan transaksi penjualan selama satu tahun sebagai dasar analisis. Proses pengolahan data mengikuti tahapan CRISP-DM, meliputi business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Penentuan jumlah cluster optimal dilakukan menggunakan Elbow Method sedangkan evaluasi kualitas model dengam membandingkan dua jenis perhitungan jarak menggunakan Davies-Bouldin Index. Hasil pengujian menunjukkan bahwa perhitungan jarak Manhattan memberikan nilai DBI terendah sebesar 0.3823 yang menandakan bahwa metode ini mampu memisahkan cluster dengan baik dan memberikan hasil yang lebih optimal dibandingkan metode Euclidean. Hasil clustering membentuk tiga kelompok obat dengan karakteristik penjualan berbeda, yaitu penjualan dan harga tinggi, sedang, dan rendah. Seluruh hasil analisis divisualisasikan melalui dashboard interaktif berbasis Streamlit yang memuat fitur unggah data, pemilihan variabel, penentuan jumlah cluster, tabel nilai SSE, visualisasi 3D, distribusi cluster, detail cluster, serta fitur unduh laporan. Visualisasi ini membantu pengguna memahami pola penjualan obat secara lebih jelas dan mendalam. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi Apotek Talun Farma dalam mengelola persediaan secara lebih tepat, meminimalkan risiko kekurangan atau kelebihan stok, serta meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan dalam strategi penyediaan obat.

Kata kunci— Algortima K-Means Clustering, Apotek, Data Mining, Penjualan Obat, Streamlit

Penerapan Algoritma K-Means untuk Mengelompokkan Siswa Berdasarkan Nilai Rapor dan Ekstrakurikuler di SMA Hang Tuah 1 Surabaya

Najla Aqilha Sya’bania, Agus Sulistya, Sri Hidayati — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Pemanfaatan data akademik dan non-akademik di lingkungan sekolah masih belum dilakukan secara optimal, khususnya dalam mendukung perencanaan pembelajaran yang sesuai dengan karakteristik siswa. SMA Hang Tuah 1 Surabaya memiliki data nilai rapor dan keaktifan ekstrakurikuler yang cukup lengkap, namun belum dimanfaatkan sebagai dasar pengambilan keputusan pembelajaran berbasis data. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan siswa berdasarkan nilai rapor dan aktivitas ekstrakurikuler menggunakan algoritma K-Means Clustering sebagai dasar penerapan pembelajaran diferensiasi. Metode penelitian mengacu pada kerangka kerja CRISP-DM yang meliputi tahap business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Data siswa diolah melalui proses pembersihan dan normalisasi, kemudian jumlah cluster optimal ditentukan menggunakan metode Elbow dan Silhouette Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tiga cluster merupakan jumlah paling optimal dengan nilai Silhouette Score sebesar 0,4152. Setiap cluster memiliki karakteristik akademik dan non-akademik yang berbeda, sehingga dapat digunakan sebagai dasar penyesuaian strategi pembelajaran. Hasil pengelompokan divisualisasikan melalui dashboard interaktif berbasis Streamlit untuk memudahkan guru dan pihak sekolah dalam melakukan pemantauan dan analisis secara real-time. Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis data dapat membantu sekolah memahami kondisi siswa secara lebih objektif dan mendukung penerapan pembelajaran diferensiasi.

Kata kunci— K-Means Clustering, Nilai Akademik, Ekstrakurikuler, Streamlit, Pembelajaran Diferensiasi.

Pengembangan Sistem Keanggotaan Gym Dengan Teknologi Pengenalan Wajah Berbasis Desktop Studi Kasus: Artharaga Gym

Muhammad Rafi Putra Satria , Mochamad Nizar Palefi Ma’ady, Purnama Anaking — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem keanggotaan gym berbasis pengenalan wajah yang dapat meningkatkan efisiensi proses presensi dan verifikasi anggota di Artharaga Gym. Proses presensi sebelumnya masih dilakukan secara manual menggunakan kartu anggota dan pemeriksaan visual oleh staf, sehingga rentan terhadap kesalahan, manipulasi, serta keterlambatan verifikasi pembayaran. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini membangun aplikasi desktop yang menerapkan metode Histogram of Oriented Gradients (HOG) dan algoritma Support Vector Machine (SVM) pada pustaka dlib sebagai mekanisme identifikasi wajah. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Prototype sehingga perbaikan dapat dilakukan secara iteratif berdasarkan umpan balik pengguna. Pengujian sistem menunjukkan bahwa model pengenalan wajah mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 96,29% dan waktu presensi rata-rata 1,8 detik. Hasil uji spoofing juga menunjukkan bahwa sistem mampu menolak percobaan manipulasi menggunakan foto dan video. Selain itu, hasil User Acceptance Testing (UAT) menunjukkan tingkat penerimaan 93,33% oleh staf/owner dan 100% oleh anggota maupun calon anggota. Berdasarkan hasil tersebut, sistem yang dikembangkan terbukti efektif untuk meningkatkan keamanan, kecepatan, dan efisiensi pengelolaan keanggotaan gym.

Kata Kunci — pengenalan wajah, dlib, hog, svm, presensi otomatis, sistem keanggotaan gym.

Pengembangan UI/UX Dan Front End Website Inovatif Pada Aplikasi POS (Point Of Sales) Menggunakan Metode Design Thinking (Studi Kasus: UMKM Vol Fortuin)

Muhammad Firli Juan Sandi, Anfazul Faridatul Azizah, Rosyid Abdillah — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Vol Fortuin merupakan sebuah kafe yang menyediakan beragam food and beverage. Akan tetapi, tampilan antarmuka dan pengalaman pengguna pada website tersebut masih belum optimal, sehingga berdampak pada tingkat kenyamanan dan efektivitas pengguna dalam melakukan transaksi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan perancangan point of sales (POS) user interface (UI) dan user experience (UX) pada kafe Vol Fortuin dengan menerapkan metode Design Thinking, yang berfokus pada proses iterasi cepat, validasi berbasis pengguna, dan kolaborasi tim. Tahapan perancangan meliputi Empatize, Define, Ideate, serta Prototype and Testing. Evaluasi hasil desain dilakukan menggunakan dua pendekatan, yaitu System Usability Scale (SUS) untuk memperoleh data kuantitatif dan Usability Testing untuk mengumpulkan data kualitatif. Hasil evaluasi SUS menunjukkan nilai 79 dengan kategori Satisfactory setelah dilakukan pegujian, Temuan ini membuktikan bahwa penerapan metode Design Thinking mampu membuat desain antarmuka yang efisien serta memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik secara keseluruhan. Penelitian ini diharapkan dapat dijadikan referensi dalam pengembangan UI/UX pada platform point of sales sejenis.

Kata kunci— Point of Sales, Front-End, Metode Design Thinking, Vol Fortuin, Maze

Rancang Bangun Sistem Point Of Sales (POS) Berbabis Web Pada Cafe Vol Fortuin Menggunakan Metodologi Rapid Application Development

Faishal Zufar Zharif, Anfazul Faridatul Azizah, Purnama Anaking — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Transformasi digital dalam pengelolaan usaha menjadi salah satu kebutuhan mendesak, khususnya bagi sektor Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) yang masih bergantung pada pencatatan manual. Cafe Vol Fortuin, sebagai salah satu UMKM di bidang kuliner di Surabaya, mengalami keterbatasan ketika menggunakan sistem POS komersial yang mengharuskan pembayaran untuk fitur penting dan memiliki antarmuka yang kompleks. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem Point of Sales (POS) berbasis web yang sederhana, fleksibel, dan sesuai dengan kebutuhan operasional kafe. Metodologi yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD), yang menekankan kecepatan dan keterlibatan langsung pengguna dalam proses pengembangan melalui prototipe berulang. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif melalui observasi dan wawancara kepada pemilik usaha sebagai dasar analisis kebutuhan. Sistem yang dibangun menggunakan Laravel dan Filament, dilengkapi dengan fitur pencatatan transaksi penjualan, pengelolaan stok, laporan keuangan sederhana, diskon, dan otorisasi void transaksi berbasis PIN. Pengujian dilakukan melalui metode white box dan black box untuk memastikan sistem berjalan sesuai fungsi dan dapat diimplementasikan secara nyata di Cafe Vol Fortuin. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem POS yang dikembangkan mampu mengatasi permasalahan operasional sebelumnya serta memberikan efisiensi dan kemandirian teknologi bagi UMKM. Sistem ini diharapkan juga dapat menjadi acuan bagi UMKM lain dalam mengembangkan solusi POS berbasis kebutuhan nyata tanpa ketergantungan pada aplikasi berbayar.

Kata Kunci: Point of Sales, Web-Based, Laravel, Filament, UMKM, RAD, Sistem Informasi, Cafe Vol Fortuin

Segmentasi Pelanggan Menggunakan Metode K-Means Clustering Berdasarkan Model RFM (Studi Kasus: PT. AJM Global Pratama)

Filiana Flora Jenonica Pabutungan, Sri Hidayati, Tita Ayu Rospricilia — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Dalam era bisnis modern yang berkembang pesat, data telah menjadi elemen krusial bagi perusahaan untuk meningkatkan efisiensi dan mendukung pengambilan keputusan yang akurat. PT. AJM Global Pratama masih menghadapi tantangan dalam pengelolaan data transaksi pelanggan, karena sebagian besar proses masih dilakukan secara manual, sehingga menyulitkan perusahaan dalam menganalisis serta memahami pola pembelian pelanggan secara komprehensif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan melakukan segmentasi pelanggan berdasarkan perilaku pembelian menggunakan metode K-Means Clustering dan model Recency, Frequency, dan Monetary (RFM). Data transaksi pelanggan diolah dengan mengacu pada metodologi CRISP-DM, yang meliputi tahapan pemahaman data, persiapan data, pemodelan, dan evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa proses segmentasi berhasil mengidentifikasi tiga kelompok utama pelanggan, yaitu High Value Customers, Regular Customers, dan Low Value Customers, yang masing-masing memiliki karakteristik pola pembelian yang berbeda. Penerapan metode ini memungkinkan perusahaan memperoleh pemahaman yang lebih mendalam mengenai perilaku pelanggan serta mendukung pengelolaan hubungan pelanggan yang lebih efektif dan berbasis data di PT. AJM Global Pratama.

Kata kunci— K-Means Clustering, RFM, CRISP-DM, Segmentasi Pelanggan, Streamlit.

Perancangan Sistem Pelaporan Dan Deteksi Pasien TBC Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Yayasan YABHYSA Lamongan)

Aisyah Rizki Nur Fa’adila , Yohanes Setiawan, Mastuty Ayu Ningtyas — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak—Tuberkulosis (TB) merupakan salah satu masalah kesehatan utama di Indonesia, termasuk di Kabupaten Lamong- an, Jawa Timur. Yayasan Bhanu Yasa Sejahtera (YABHYSA), sebagai organisasi sosial yang berperan aktif dalam kegiatan penganggulangan TB, masih menerapkan proses pelaporan data pasien secara manual melalui form fisik. Kondisi ini mengaki- batkan keterlambatan dalam pengolahan data, rendahnya aku- rasi dalam pelaporan, serta meningkatnya risiko kesalahan input data. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pelaporan pasien TB berbasis mobile yang terintegrasi dengan algoritma C4.5. Algoritma C4.5 diimplementasikan untuk mengklasifikasikan data gejala pasien secara otomatis guna men- deteksi kemungkinan indikasi TB. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall, dengan tahapan mulai dari analisis kebutuhan hingga proses pengembangan. Berdasarkan hasil pengujian, model klasifikasi C4.5 yang dibangun berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 91,11performa prediksi yang sangat baik. Model tersebut kemudian diintegrasikan ke da- lam aplikasi mobile berdasarkan rule pohon keputusan yang dihasilkan, sehingga proses klasifikasi dapat langsung dilakukan diperangkat pengguna. Aplikasi yang dihasilkan menunjukkan bahwa integrasi teknologi mobile dengan model klasifikasi ber- basis data mampu meningkatkan kualitas intervensi kesehatan masyarakat, khusunya dalam penanganan TB di Kabupaten Lamongan oleh kader di lapangan.

Kata kunci—Tuberkulosis, sistem pelaporan, mobile, algoritma C4.5, klasifikasi, YABHYSA.

Analisis Kualitas Layanan Jamsostek Mobile (JMO) Terhadap Kepuasan Pengguna Di Kota Surabaya Menggunakan Metode E-Servqual Dan Importance Performance Analysis (IPA)

Indah Anggia Purnama Sari, Anfazul Faridatul Azizah, Sekar Widyasari Putri — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak— BPJS Ketenagakerjaan telah menghadirkan layanan digital melalui aplikasi Jamsostek Mobile (JMO) sejak tahun 2021 untuk mempermudah akses jaminan sosial tenaga kerja tanpa harus datang ke kantor. Namun, dalam kurun waktu 2022 hingga 2024, terjadi penurunan rating pengguna. Penurunan ini diduga disebabkan oleh berbagai permasalahan layanan seperti kegagalan login, verifikasi OTP dan biometrik yang sering gagal, lambatnya proses loading, serta aplikasi yang sering tertutup secara tiba-tiba setelah pembaruan. Kondisi ini berdampak pada tingkat kepuasan pengguna dan efektivitas layanan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas layanan JMO berdasarkan kepuasan pengguna menggunakan metode E-Servqual yang terdiri dari tujuh dimensi: Efficiency, Fulfillment, Reliability, Responsiveness, Compensation, Privacy, dan Contact. Penelitian dilakukan dengan menyebarkan kuesioner Skala Likert kepada pengguna JMO Mobile di BPJS Ketenagakerjaan Kota Surabaya, lalu dianalisis menggunakan uji validitas, reliabilitas, serta analisis GAP dan Importance Performance Analysis (IPA). Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi perbaikan untuk meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan pengguna JMO Mobile.

Kata Kunci: Jamsostek Mobile, BPJS Ketenagakerjaan, E-Servqual, Importance Performance Analysis, Kepuasan Pengguna.

Analisis Pengaruh Tingkat Kepercayaan dan Keamanan terhadap Penggunaan S-Commerce di Kota Surabaya dengan Extended UTAUT2

Fitrah Arjuna Brilianur Rahman , Alifiansyah Arrizqy Hidayat, Arip Ramadan — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Social Commerce (S-Commerce) berkembang pesat seiring integrasi media sosial dan aktivitas perdagangan elektronik, namun isu kepercayaan dan keamanan masih menjadi tantangan utama dalam adopsinya. Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi niat penggunaan S-Commerce menggunakan model Extended UTAUT2 dengan penambahan variabel kepercayaan dan keamanan. Pendekatan kuantitatif diterapkan melalui survei terhadap pengguna S-Commerce di Kota Surabaya. Data dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling berbasis Partial Least Squares (SEM-PLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa effort expectancy, social influence, dan facilitating conditions berpengaruh signifikan terhadap behavioral intention, sementara kepercayaan dan keamanan berperan sebagai faktor pendukung. Temuan ini memberikan implikasi praktis bagi pengembang platform S-Commerce dalam meningkatkan adopsi dan keberlanjutan layanan.

Kata kunci— social commerce, extended utaut2, kepercayaan, keamanan, sem-pls

Klasifikasi Sentimen Mobil Listrik di Indonesia Pada Media Sosial X Dengan Naïve Bayes dan Word2vec

Maria Augustine Putri Jelita Kristanti, Agus Sulistya, Berlian Rahmy Lidiawaty — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Perkembangan kendaraan listrik di Indonesia terus didorong sebagai bagian dari transisi energi dan pengurangan emisi karbon. Meskipun demikian, persepsi masyarakat terhadap mobil listrik masih menunjukkan adanya pro dan kontra. Media sosial X menjadi salah satu platform yang banyak digunakan masyarakat untuk menyampaikan opini terkait isu tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen masyarakat Indonesia terhadap mobil listrik berdasarkan data teks dari media sosial X menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan pendekatan Word2Vec. Metodologi penelitian mengacu pada kerangka kerja CRISP-DM yang meliputi tahap business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Data dikumpulkan melalui proses crawling tweet dengan kata kunci terkait mobil listrik pada periode Januari 2024 hingga Juni 2025. Tahapan prapemrosesan data meliputi case folding, cleansing, normalisasi, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Representasi fitur dilakukan menggunakan Word2Vec, sedangkan proses klasifikasi menerapkan Multinomial, Bernoulli, dan Gaussian Naïve Bayes. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix dan k-fold cross-validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan Word2Vec dan Naïve Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen masyarakat secara stabil.

Kata kunci— Analisis Sentimen Mobil Listrik, Klasifikasi Teks Naïve Bayes, CRISP-DM, Word2vec

Klasifikasi Sentimen Ulasan Transportasi Umum Kota Surabaya pada Media Sosial X (Twitter)

Novan Ardani Agustian , Anisa Dzulkarnain, Berlian Rahmy Lidiawaty — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Transportasi umum merupakan aspek vital dalam infrastruktur perkotaan yang mendukung mobilitas dan pertumbuhan ekonomi. Di Kota Surabaya, meskipun pemerintah telah berupaya meningkatkan layanan melalui Suroboyo Bus, Trans Semanggi, dan Wira Wiri, kemacetan dan ketidakpuasan publik masih menjadi isu utama. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap layanan transportasi umum di Surabaya dengan memanfaatkan ulasan pada media sosial X (sebelumnya Twitter). Metode yang digunakan adalah machine learning dengan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan ulasan ke dalam sentimen positif, negatif, dan netral. Tahapan penelitian mencakup pengumpulan data (web scraping), pre-processing data teks, pembobotan fitur menggunakan TF-IDF, penanganan ketidakseimbangan kelas dengan teknik SMOTE, serta optimasi model menggunakan GridSearchCV. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM dengan kernel RBF mampu menghasilkan akurasi sebesar 82.62%. Analisis lebih lanjut mengungkapkan bahwa sentimen negatif mendominasi (43.76%) dengan fokus pada masalah kemacetan dan waktu tunggu, sementara sentimen positif (33.44%) menyoroti kenyamanan armada, dan sentimen netral (22.80%) berkaitan dengan informasi rute. Temuan ini memberikan wawasan berbasis data bagi pemangku kepentingan untuk perbaikan strategis layanan transportasi publik.

Kata kunci —analisis sentimen, support vector machine, transportasi umum, surabaya, twitter, text mining

Penerapan Metode OWASP Top 10 2021 Pada Analisis Kerentanan Sistem Informasi Surabaya Single Window

Ahmad Difa Salsabila, Adzanil Rachmadhi Putra, Fandisya Rahman — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Dalam beberapa tahun terakhir, instansi pemerintah semakin mengandalkan pelayanan publik berbasis platform online, salah satunya melalui Surabaya Single Window yang dikelola oleh Instansi Pemerintah Kota Surabaya. Website ini digunakan oleh masyarakat untuk mengajukan hampir seluruh jenis permohonan perizinan secara terintegrasi. Tingginya penggunaan dan pengelolaan data penting membuat sistem ini rentan terhadap serangan siber, yang berpotensi merugikan pengguna dan menurunkan kepercayaan terhadap instansi pengelola.

Penelitian ini bertujuan untuk menilai keamanan website Surabaya Single Window dengan menerapkan framework OWASP Top 10 2021 sebagai standar identifikasi kerentanan. Pengujian dilakukan untuk menemukan potensi celah keamanan yang dapat dimanfaatkan oleh pihak tidak bertanggung jawab. Hasil penelitian menunjukkan adanya 19 celah keamanan, meliputi konfigurasi sistem, pengelolaan cookie, penggunaan komponen usang, serta parameter yang rentan terhadap manipulasi input. Berdasarkan temuan tersebut, disusun rekomendasi perbaikan yang dapat digunakan oleh Instansi Pemerintah Kota Surabaya untuk meningkatkan keamanan website. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi penting terhadap pengembangan infrastruktur teknologi informasi yang aman dalam mendukung pelayanan publik secara online.

Kata kunci— OWASP Top 10, Surabaya Single Window, Serangan Siber.

Pengembangan Aplikasi Pengelolaan Keuangan Peternakan Berbasis Android (Studi Kasus: Santri Farm)

Shofiyah Labibah, Adzanil Rachmadhi Putra, Purnama Anaking — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Sebagai negara agraris, Indonesia memiliki sektor pertanian dan peternakan yang berperan penting dalam menunjang kehidupan masyarakat serta memiliki potensi perkembangan yang besar. Santri Farm merupakan usaha peternakan kambing dan domba berskala UMKM yang berlokasi di Kediri, Jawa Timur, namun masih menghadapi kendala dalam pengelolaan keuangan, khususnya pada pencatatan arus kas dan pemisahan keuangan pribadi dan usaha. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi mobile berbasis Android guna membantu pengelolaan keuangan usaha peternakan secara lebih sistematis dan modern. Metode pengembangan yang digunakan adalah Personal Extreme Programming (PXP). Aplikasi dikembangkan menggunakan framework React Native sebagai front-end dan Firebase Realtime Database sebagai back-end, dengan fitur utama meliputi pencatatan pemasukan dan pengeluaran, pengelolaan stok barang, laporan arus kas berdasarkan periode tertentu, dashboard visualisasi keuangan, serta dukungan chatbot AI. Pengujian sistem dilakukan melalui metode black-box testing, white-box testing, dan usability testing. Pengujian usability dilakukan dengan metode System Usability Scale dengan skala setiap pertanyaan diukur menggunakan Skala Likert. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh skenario uji menghasilkan status passed dengan pengujian usability memasuki kategori diterima dengan nilai skor akhir 87,5. Dengan demikian, aplikasi ini dinilai layak digunakan dan mampu meningkatkan efisiensi serta akurasi pengelolaan keuangan dan data operasional pada peternakan Santri Farm.

Kata kunci— Aplikasi keuangan, Android, Chatbot AI, Personal Extreme Programming.

Penerapan SDLC Prototype pada Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Proyek Berbasis Website

Dimas Rifki Nuradani, Anisa Dzulkarnain, Alifiansyah Arrizqy Hidayat — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Pada era digital yang terus berkembang, pengelolaan proyek menjadi semakin kompleks sehingga membutuhkan pendekatan yang lebih efektif dan efisien. PT Fastko Karsa Paramarta, perusahaan yang bergerak di bidang perbaikan dan pengadaan engine controller, electronic, dan satellite communication, masih menggunakan Microsoft Excel dan grup WhatsApp dalam mengelola serta melaporkan proyek, yang menimbulkan berbagai kendala seperti keterbatasan kolaborasi, pengolahan data proyek yang kurang optimal, serta pencampuran data yang menyulitkan pengelolaan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem manajemen proyek berbasis website menggunakan metode pengembangan SDLC Prototype. Sistem yang dikembangkan diuji menggunakan metode blackbox dan whitebox untuk meminimalkan terjadinya bug. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dihasilkan mampu memenuhi kebutuhan fungsional Project Manager, mempermudah pengelolaan dan monitoring seluruh proses pengerjaan proyek, mengatasi keterbatasan metode manual sebelumnya, serta meningkatkan transparansi manajemen proyek di PT Fastko Karsa Paramarta.

Kata kunci— laravel, pengembangan website, SDLC prototype, sistem management proyek, teknologi informasi

Penyusunan Dokumen Perencanaan Strategis Sistem Informasi Menggunakan Pendekatan Framework Ward Peppard dan Anita Cassidy (Studi Kasus: Netafarm Indolestari)

Cindy Gracya Vortis , Mochamad Nizar Palefi Ma'ady, Aris Kusumawati — Tue, 07 Jul 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Penelitian kualitatif ini bertujuan menyusun perencanaan strategis sistem informasi (SI/TI) pada Netafarm Indolestari, sebuah perusahaan ritel agribisnis yang menghadapi kendala integrasi data. Menggunakan gabungan framework Ward and Peppard serta Anita Cassidy, penelitian ini mengevaluasi kondisi bisnis dan SI/TI melalui metode Value Chain, PEST, Porter’s Five Forces, dan SWOT IS/IT. Hasil analisis mengidentifikasi kesenjangan pada sistem Accurate, khususnya kebutuhan otomatisasi kalkulasi HPP impor dan sinkronisasi stok. Penelitian merumuskan IS Vision, IS Plan, dan IS Project sebagai arah kebijakan teknologi masa depan. Tahap rekomendasi menghasilkan sembilan usulan sistem yang dipetakan dalam roadmap lima tahun menggunakan McFarlan Strategic Grid. Strategi utama mencakup peningkatan sistem Accurate (modul Financial, WMS, SRM) serta perencanaan sistem baru seperti BI Analytics, CRM, KMS, PIM, dan HRIS. Hasil ini memberikan panduan implementasi agar pengembangan SI/TI berkelanjutan dan selaras dengan strategi bisnis ritel perusahaan.

Kata kunci: Perencanaan Strategis SI/TI, Ward and Peppard, Anita Cassidy, Roadmap.

Perancangan Desain Antarmuka Sistem Informasi Administrasi Umrah Berbasis Website Menggunakan Metode Lean UX (Studi Kasus: PT Lima Cahaya Taqwa)

Dhofiroh Azzah Labibah , Adzanil Rachmadi Putra, Rosyid Abdillah — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Di era saat ini, teknologi telah menjadi bagian penting dalam kehidupan sehari-hari agar memudahkan aktivitas manusia. Salah satu implementasinya adalah adanya penerapan digitalisasi pada ibadah haji dan umrah. PT.Lima Cahaya Taqwa adalah salah satu perusahaan yang menyediakan layanan umrah berdiri sejak tahun 2023 yang beroperasi di Surabaya dan Malang. PT. Lima Cahaya Taqwa menggunakan Whatsapp untuk pengumpulan dokumen secara satu per satu dan menggunakan vendor Umrah.com, namun terbatas dalam fitur laporan manajemen dokumen pengumpulan jamaah. Penelitian ini bertujuan untuk merancang desain antarmuka website menggunakan metode Lean UX. Proses Lean UX memiliki 4 tahapan utama yaitu declare assumptions, create minimum viable product (MVP), run an experiment, dan feedback and research. Peneliti menggunakan metode Usability Metric User Experience (UMUX) dimana mendapatkan hasil akhir diatas ambang batas yaitu sebesar 93,04 dan Think Aloud mendapatkan hasil yang baik setelah iterasi kedua . Maka, berdasarkan hasil tersebut, perancangan desain antarmuka sistem informasi administrasi umrah taqwa trip dapat membantu menunjang website dalam meningkatkan efisiensi pengumpulan dokumen serta mendukung pengelolaan administrasi yang baik.

Kata Kunci:.Lean UX, UMUX, Think Aloud, Umrah, User Interface, User Experience.

Penerapan Extreme Programming Pada Pengembangan Point Of Sale (POS) Toko Bangunan Berbasis Website

Hanif bahy Hasyid , Anisa Dzulkarnain , Rosyid Abdillah — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak— Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan aplikasi Point of Sales berbasis website yang dapat membantu kasir dalam memproses transaksi penjualan, mengelola data barang, informasi pendapatan perbulan, dan memfasilitasi pinjaman sesuai kebutuhan perusahaan. Metodologi pengembangan sistem yang digunakan adalah Extreme Programming dengan pendekatan iteratif yang responsif terhadap perubahan kebutuhan, dimana aplikasi dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan Framework Laravel 10 untuk menghasilkan website yang dapat diakses di berbagai peramban. Pengujian dilakukan menggunakan metode blackbox testing untuk memastikan fungsionalitas sistem berjalan sesuai spesifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi Point of Sales berhasil dikembangkan dengan fitur-fitur yang memenuhi kebutuhan CV. Subur Jaya, dan hasil pengujian blackbox testing menunjukkan semua fitur berfungsi dengan baik sehingga aplikasi ini dapat meningkatkan efisiensi proses transaksi penjualan, mempermudah pengelolaan data, dan menghasilkan laporan yang akurat serta real-time.

Kata kunci—Point of Sales, Extreme Programming, Laravel filament, Blackbox Testing, Sistem Penjualan, Website

Rancang Bangun Sistem Informasi Administrasi Menggunakan Metode Prototype (Studi Kasus : PT. Rajawali Atmaja Logistik)

David Januarta, Anfazul Faridatul Azizah, Tita Ayu Rospricilia — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Perkembangan teknologi informasi pada era Revolusi Industri 4.0 mendorong perusahaan logistik untuk melakukan digitalisasi proses bisnis, khususnya pada bidang administrasi dan pengelolaan data. PT Rajawali Atmaja Logistik merupakan perusahaan yang bergerak di bidang pengiriman barang menggunakan kontainer, namun dalam pelaksanaan kegiatan administrasinya masih menggunakan sistem pencatatan manual. Kondisi tersebut menyebabkan, tingginya risiko kesalahan pencatatan, serta keterlambatan dalam penyajian laporan dan pelayanan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi administrasi berbasis website yang mampu memperbaiki kegiatan administrasi dan pengelolaan data sehingga dapat mempercepat pelayanan perusahaan. Metode penelitian yang digunakan adalah metode prototyping yang meliputi tahapan pengumpulan kebutuhan, perancangan sistem, evaluasi prototype, dan implementasi sistem. Sistem yang dikembangkan menyediakan fitur pengelolaan data pengiriman, data pelanggan, data kontainer, serta pembuatan laporan administrasi secara terintegrasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi administrasi berbasis website mampu meningkatkan efisiensi proses administrasi, memperbaiki keakuratan pengelolaan data, serta mempercepat pelayanan administrasi pada perusahaan. Dengan demikian, sistem yang dibangun dapat menjadi solusi dalam mendukung aktivitas operasional dan meningkatkan kinerja administrasi PT Rajawali Atmaja Logistik.

Kata kunci: sistem informasi, administrasi, website, prototyping, logistik

Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Masjid Takhobbar Berbasis Web

Berryl Rayhan Mondow , Muhammad Nasrullah, Arip Ramadan — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Masjid Takhobbar Telkom Surabaya menghadapi berbagai tantangan dalam pengelolaan kegiatan dan administrasi yang masih dilakukan secara manual dan belum terintegrasi. Permasalahan tersebut meliputi kesulitan dalam pengelolaan data jamaah, pencatatan keuangan yang kurang akurat, serta pengaturan jadwal kegiatan yang belum tertata dengan baik. Kondisi ini menyebabkan proses kerja pengurus menjadi kurang efisien dan transparansi informasi kepada jamaah belum optimal. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan Sistem Informasi Manajemen Masjid berbasis web dengan menggunakan metode Prototype. Metode ini dipilih karena memungkinkan adanya interaksi langsung antara pengguna dan pengembang dalam proses perancangan sistem secara bertahap dan berulang sesuai kebutuhan nyata di lapangan. Sistem yang dikembangkan bertujuan untuk memperbaiki alur kerja pengurus, meningkatkan transparansi laporan keuangan, serta memudahkan pengelolaan kegiatan masjid secara terpusat dan real-time. Selain itu, sistem ini memberikan kemudahan bagi jamaah untuk mengakses informasi kegiatan masjid, laporan infaq, serta berita terkini secara daring. Fitur utama yang disediakan meliputi blog sebagai media informasi dan pembelajaran, jadwal kegiatan yang dapat diakses secara real-time, laporan keuangan yang terstruktur dan terbuka, serta fitur pembiayaan atau crowdfunding untuk mendukung kegiatan masjid melalui donasi online. Dengan penerapan metode Prototype, sistem ini diharapkan mampu meningkatkan efektivitas pengelolaan masjid dan mendorong partisipasi aktif jamaah.

Kata kunci— Sistem Informasi Manajemen, Masjid, Web, Laravel, Prototype.

Implementasi Algoritma FP-Growth pada Data Pelanggan untuk Menentukan Target Pemasaran Gula Kelapa di Desa Binangun

Hanif Alfa Himawan, Sisilia Thya Safitri — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) gula kelapa di Desa Binangun, Kabupaten Purbalingga, memiliki potensi produksi yang besar namun menghadapi kendala dalam penentuan target pemasaran yang masih dilakukan secara konvensional tanpa berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian konsumen dan mengidentifikasi pola asosiasi antar atribut data pelanggan sebagai dasar pendukung pengambilan keputusan pemasaran. Metode yang digunakan adalah data mining dengan algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth). Data yang dianalisis merupakan data transaksi penjualan periode Januari hingga Juli 2023 sebanyak 201 data yang telah melalui proses cleansing menjadi 150 data valid. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, pembentukan frequent itemset, dan pembentukan aturan asosiasi menggunakan software RapidMiner. Hasil penelitian dengan minimum support 5% dan minimum confidence 50% menunjukkan adanya pola pembelian yang signifikan, di mana produk dengan kualitas premium mendominasi transaksi. Ditemukan aturan asosiasi kuat yang menghubungkan kualitas produk, kondisi cuaca, dan metode distribusi. Pola ini dapat dimanfaatkan oleh pelaku UMKM untuk menyusun strategi pemasaran yang lebih terarah, seperti optimalisasi stok barang premium dan penyesuaian logistik berdasarkan cuaca.
Kata kunci— Data Mining, Fp-Growth, Gula Kelapa, Pola Asosiasi, Umkm, Pemasaran

Pengembangan Sistem Informasi Peternakan Menggunakan Metode Agile (Studi Kasus: Dinas Peternakan Banyumas)

Azhar Eka Putra Lasena, Sena Wijayanto , Abednego Dwi Septiadi — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

Proses pengelolaan data peternak, hewan ternak, dan sertifikasi di Kabupaten Banyumas masih dilakukan secara manual dan terpisah sehingga berpotensi menimbulkan keterlambatan, kesalahan pencatatan, serta kesulitan dalam penelusuran data dan validasi sertifikat. Kondisi tersebut menunjukkan perlunya sistem terintegrasi untuk mendigitalisasi pengelolaan data dan sertifikasi hewan ternak guna meningkatkan keteraturan, akurasi, dan transparansi informasi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi peternakan berbasis website yang mendukung pengelolaan data organisasi, kelompok ternak, peternak, kandang, dan hewan ternak secara terpusat. Sistem juga memfasilitasi proses pengajuan sertifikasi hingga penerbitan sertifikat digital melalui mekanisme verifikasi berjenjang serta pengaturan hak akses sesuai peran pengguna. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan dan dinyatakan valid. Sistem telah dihosting dan dapat diakses secara daring sehingga dapat dimanfaatkan mitra dalam mendukung operasional pengelolaan data dan sertifikasi secara lebih terorganisir dan akurat.
Kata kunci— Sistem Informasi, Sertifikasi Hewan Ternak, Website, Pengelolaan Data, Hak Akses

Pengukuran Capability Level Pengelolaan Dinas Arsip Banyumas Dengan Menggunakan Cobit 2019 Untuk Mendukung Sustainable Development Goals 16

Garin Indra Prameswara , Resad Setyadi — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pemanfaatan teknologi informasi (TI) berperan penting dalam mendukung tata kelola lembaga publik yang transparan dan akuntabel sesuai prinsip Sustainable Development Goals (SDGs) 16 mengenai institusi yang kuat dan berkeadilan [1]. Namun, Dinas Arsip dan Perpustakaan Daerah Kabupaten Banyumas menghadapi keterbatasan sumber daya manusia di bidang TI, infrastruktur yang belum optimal, dan keterbatasan anggaran, yang berdampak pada efektivitas pengelolaan arsip digital. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur tingkat kapabilitas tata kelola TI menggunakan kerangka kerja COBIT 2019, dengan pendekatan deskriptif kuantitatif melalui observasi, wawancara, dan penyebaran kuesioner berbasis 11 Design Factors [2]. Analisis difokuskan pada proses Managed Requirements Definition (BAI02) dan Managed Solutions Identification and Build (BAI03). Hasil menunjukkan kedua proses berada pada Capability Level 2 (Managed Process), masih di bawah target Level 4 (Predictable Process). Berdasarkan hasil tersebut, disarankan penyusunan kebijakan tata kelola TI, peningkatan kompetensi SDM, dan pembentukan tim lintas unit kerja untuk memperkuat koordinasi serta transparansi layanan publik. Temuan ini menegaskan bahwa penerapan COBIT 2019 berkontribusi terhadap peningkatan tata kelola digital sektor publik sekaligus mendukung pencapaian SDGs 16 [[4].
Kata kunci— Capability Level, COBIT 2019, Dinas Arsip dan Perpustakaan, Layanan Publik Digital, SDGs 16, Tata Kelola Teknologi Informasi.

Perancangan Strategi Untuk Meningkatkan Penjualan Pada Toko BB Plastik Dengan Menggunakan Metode Strenghts Weaknesses Opportunities Threats (SWOT) Dan Quantitative Strategic Planning Matrix (QSPM)

Logiandani, Sukmadiningtyas, Muhamad Awiet Wiedanto Prasetyo — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

Persaingan usaha ritel yang semakin kompetitif menuntut pelaku Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) untuk memiliki strategi bisnis yang adaptif dan berbasis analisis yang sistematis. Toko BB Plastik merupakan UMKM ritel produk plastik yang menghadapi permasalahan penjualan akibat keterbatasan pemanfaatan teknologi serta meningkatnya persaingan harga. Penelitian ini bertujuan merancang strategi peningkatan penjualan yang paling prioritas dan layak diterapkan berdasarkan kondisi internal dan eksternal usaha. Metode yang digunakan adalah analisis SWOT yang diintegrasikan dengan Quantitative Strategic Planning Matrix (QSPM). Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara, observasi, dan kuesioner kepada pemilik usaha serta pihak terkait. Hasil analisis IFAS dan EFAS menunjukkan bahwa posisi internal dan eksternal Toko BB Plastik berada pada kategori sedang. Analisis SWOT menghasilkan tiga alternatif strategi, yaitu ekspansi pasar kuliner, digitalisasi penjualan, serta program loyalitas dan bundling. Hasil perhitungan QSPM menunjukkan bahwa strategi digitalisasi penjualan memiliki nilai Total Attractiveness Score (TAS) tertinggi sehingga menjadi strategi prioritas utama. Implementasi strategi ini diharapkan mampu meningkatkan efisiensi operasional, memperluas jangkauan pasar, serta meningkatkan daya saing UMKM ritel secara
berkelanjutan.
Kata kunci— Digitalisasi Penjualan, QSPM, Strategi Bisnis, SWOT, UMKM

Perancangan UI/UX Aplikasi Marketplace Barang Bekas Kebutuhan Kos Menggunakan Metode Design Thinking

Faturrahman Yuvi Putra, Mahazam Afrad, Arif Riyandi — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

Perkembangan teknologi informasi di era digital telah mendorong pemanfaatan teknologi secara luas dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk aktivitas jual beli barang bekas di kalangan mahasiswa dan penghuni kos. Berdasarkan survei APJII, pengguna internet di Indonesia terus meningkat, sehingga peluang pemanfaatan platform digital untuk transaksi barang bekas semakin besar. Namun, mahasiswa yang tinggal di kos masih menghadapi kendala seperti kesulitan mencari dan menjual barang bekas layak pakai, kurangnya transparansi kondisi barang, risiko penipuan akibat minimnya fitur keamanan, serta desain antarmuka yang tidak intuitif dan alur transaksi yang tidak terstruktur. Penelitian ini bertujuan merancang antarmuka dan pengalaman pengguna aplikasi marketplace barang bekas kebutuhan kos yang mudah digunakan dan sesuai kebutuhan pengguna. Proses perancangan menggunakan metode design thinking, meliputi tahapan empati, perumusan masalah, ideasi, pembuatan prototipe, dan pengujian. Evaluasi desain dilakukan dengan usability testing menggunakan platform Maze, melibatkan responden berpengalaman tinggal di kos dan menggunakan aplikasi marketplace. Hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan penyelesaian alur pembelian dan penjualan barang yang tinggi, serta penilaian positif terhadap kejelasan dan kemudahan alur aplikasi. Perancangan UI/UX berbasis kebutuhan pengguna terbukti mampu menghasilkan rancangan aplikasi yang lebih terstruktur, mudah dipahami, dan siap dikembangkan ke tahap implementasi sistem nyata.
Kata kunci — Barang bekas, design thinking, marketplace, UI/UX, Usability.

Sentimen Analisis Terhadap Produk Makanan Kesehatan Studi Kasus : Flimty Dan Hotto

Lintang Prasetya Wibawa, Sena Wijayanto , Tenia Wahyuningrum — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

Perkembangan media sosial memungkinkan konsumen menyampaikan opini terhadap produk secara terbuka, namun volume data yang besar menyulitkan analisis manual. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen konsumen terhadap produk makanan kesehatan Flimty dan Hotto berdasarkan komentar pengguna pada platform X. Data dikumpulkan menggunakan teknik crawling pada periode Februari 2023 hingga Oktober 2025. Tahapan penelitian meliputi preprocessing teks, pelabelan sentimen menggunakan SenticNet, ekstraksi fitur TF-IDF, serta klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM memberikan performa terbaik dengan akurasi 80% untuk Flimty dan 92% untuk Hotto, sedangkan Naive Bayes memperoleh akurasi 67% dan 91%. Hasil ini menunjukkan bahwa SVM lebih efektif dalam mengklasifikasikan sentimen teks. Temuan penelitian diharapkan dapat memberikan gambaran persepsi konsumen serta menjadi bahan evaluasi bagi produsen dalam meningkatkan kualitas produk dan strategi pemasaran.
Kata kunci — analisis sentimen, makanan kesehatan, media sosial, naive bayes, svm

Customer Churn Risk Analysis Using a TabNet and SHAP Model in Banking Sector

Ryansyah Fathi, Dede Rohidin, Jondri Jondri — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Customer churn presents a significant challenge for the banking industry, impacting revenue and business sustainability. However, identifying at risk customers often relies on traditional methods that may lack accuracy or interpretability. This study develops a robust and interpretable churn prediction model using TabNet (Tabular Network) and SHAP (SHapley Additive exPlanations). The model was trained on a large-scale dataset of 115,640 banking customers with a significant class imbalance (12.2% churn) without employing synthetic sampling. The experimental results demonstrate that the proposed TabNet model achieved superior performance, yielding an Accuracy of 99,87% and an F1-score of 99,48% for the churn class, significantly outperforming baseline models, including MLP, DNN, and Simple RNN. Furthermore, SHAP analysis successfully identified ‘Balance’, ‘NumComplaints’, ‘NumOfProducts’, and ‘Credit Score’ as the most critical features influencing churn risk. This combined approach provides financial institutions with a highly accurate predictive tool and actionable insight to formulate targeted retention strategies.

Keywords: Customer Churn; TabNet; SHAP; Banking; Model Interpretability

Analisis Pengaruh Faktor Eksternal terhadap Pemeringkatan Universitas Global Menggunakan Deep Neural Network dan SHAP

Mushthafa Aminur Rahman, Kemas Muslim L, Aditya Firman Ihsan — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pemeringkatan universitas global seperti QS dan THE sering dikritik karena bias terhadap negara maju, di mana dominasi indikator reputasi sering menutupi peran ekosistem riset nasional. Penelitian
ini bertujuan menginterpretasi pengaruh faktor eksternal (GDP, Belanja R&D, Produktivitas Jurnal, Jumlah
Peneliti) terhadap skor universitas menggunakan Deep Neural Network (DNN) dan SHapley Additive exPlanations (SHAP). Penelitian membandingkan tiga skenario model: Full, Internal-Only, dan External-Only. Hasil menunjukkan bahwa model internal mengalami indicator leakage (R 2 > 0.95), sedangkan model eksternal valid untuk analisis kausal (R 2 ≈ 0.12 − 0.38). Analisis SHAP mengungkap bahwa Jumlah Peneliti per Kapita
dan Belanja R&D adalah determinan utama skor universitas. Temuan ini mengindikasikan bahwa universitas
di Indonesia mengalami structural disadvantage dengan defisit skor awal yang signifikan, yang memerlukan
intervensi kebijakan riset nasional untuk diatasi.
Kata Kunci: Deep Neural Network, Ekosistem Riset Nasional, Pemeringkatan Universitas, SHAP, Structural
Disadvantage.

Klasifikasi Keberadaan Penyakit Jantung Menggunakan XGBoost

Jati Tepatasa Bagastakwa , Jondri Jondri, Indwiarti Indwiarti — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Penyakit kardiovaskular merupakan salah satu penyebab utama kematian di seluruh dunia dan biasanya memerlukan prosedur diagnosis medis yang kompleks. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi machine learning menggunakan metode Extreme Gradient Boosting (XGBoost) untuk mengidentifikasi potensi penyakit kardiovaskular berdasarkan data pemeriksaan medis. Kumpulan data yang digunakan memiliki fitur-fitur seperti usia, tekanan darah, kadar kolesterol, status merokok, dan lain lain. Tahapan penelitian meliputi normalisasi dan pembersihan data, analisis data eksploratori (eksplorasi data), pelatihan model XGBoost, optimasi hyperparameter dengan library Optuna, dan evaluasi model berbasis metrik akurasi, presisi, recall, f1-score, dan AUC-ROC. Penelitian ini menghasillan model dengan nilai metrik akurasi sebesar 0.88, presisi sebesar 0.81, recall sebesar 0.96, f1-score sebesar 0.88, dan AUC-ROC sebesar 0.94. Nilai-nilai metrik dari model ini menunjukkan bahwa model bekerja dengan baik dalam mengklasifikasi keberadaan penyakit kardiovaskular. Penelitian ini juga memaparkan tingkat pengaruh dari faktor-faktor risiko terhadap prediksi model. Telah didapatkan bahwa secara berurutan faktor-faktor risiko dari yang paling berpengaruh di urutan tiga teratas, yaitu thal atau Thallium Stress Test (sebuah tes pencitraan untuk melihat aliran darah ke otot jantung di mana nilai dapat merepresentasikan kondisi: 3 = normal, 6 = cacat tetap, 7 = cacat reversibel), ca atau jumlah pembuluh darah utama (0-3) yang terwarnai (tersumbat) berdasarkan tes fluoroskopi, dan cp atau jenis nyeri dada yang dialami pasien (misalnya, angina tipikal, angina atipikal, dll).

Kata kunci— kesehatan, jantung, kardiovaskular, machine learning, xgboost.

Otomasi Pembangkitan Respons Berbasis Emosi Menggunakan BERT dan Qwen 3 1.7B

Farrell Habibie Putra Haris — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem respons otomatis berbasis emosi untuk meningkatkan kualitas interaksi antara manusia dan komputer. Latar belakang pe-nelitian didasarkan pada fenomena bahwa respons otomatis generik sering gagal memahami dinamika emosi pengguna, serta keterbatasan Large Language Model (LLM) berparameter kecil dalam menangkap konteks emosi secara konsisten. Sis-tem yang dikembangkan menggunakan pendekatan Two-Stage Pipeline: tahap pertama mendeteksi keberadaan emosi (Netral vs Emosional), dan tahap kedua mengklasifikasikan emosi ke dalam 6 kategori dasar Ekman menggunakan model BERT yang telah di-fine-tune pada dataset GoEmotions. Model terbaik yang dihasilkan adalah Single Multi-Label BERT dengan fungsi aktivasi Sigmoid yang mencapai Macro F1-Score sebesar 0.6114. Respons otomatis kemudian dibangkitkan oleh model Qwen 3

1.7B melalui teknik prompt engineering yang mengintegrasikan hasil deteksi emosi. Evaluasi dilakukan melalui pengujian A/B yang melibatkan 28 partisipan. Hasil menunjukkan bahwa 51.9% pengguna lebih memilih respons berbasis emosi dibandingkan respons generik. Penelitian ini menyimpulkan bahwa integrasi deteksi emosi memiliki potensi untuk meningkatkan pengalaman pengguna dalam konteks spesifik.

Index Terms—Analisis Emosi, BERT, Qwen 3, Respons oto-matis, Personalisasi, A/B Testing.

Analisis Pengaruh Masa Kerja Terhadap Kelelahan Kerja Dosen Menggunakan Metode Subjective Self Rating Test (SSRT)

Hendra Sitanggang, Aiza Yudha Pratama, Famila Dwi Winati — Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0700

Dosen memiliki peran strategis dalam perguruan tinggi sebagai pelaksana tri dharma perguruan tinggi. Beban kerja yang tinggi serta tuntutan profesional yang berkelanjutan berpotensi memberikan efek kelelahan, baik dari fisik dan mental. Salah satu faktor yang diduga memengaruhi tingkat kelelahan kerja dosen adalah masa kerja. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh masa kerja terhadap tingkat kelelahan kerja dosen di Telkom University Purwokerto menggunakan metode Subjective Self Rating Test (SSRT). Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survei. Data diperoleh melalui penyebaran kuesioner SSRT kepada 69 dosen sebagai responden. Variabel X pada penelitian ini adalah masa kerja dan variabel Y berupa kelelahan kerja. Berdasarkan hasil analisis regresi linear sederhana, masa kerja tidak berpengaruh secara statistic dari persamaan
tersebut dihasilkan persamaan dengan berlawanan arah yang berarti masa kerja akan mengurangi rasa kelelahan dan sedikit masa kerja akan menimbulkan banyak rasa lelah. kelelahan kerja dosen guna meningkatkan kinerja dan kualitas pendidikan.
Kata kunci— Kerja, Kelelahan, Dosen, SSRT

Analisis Pengendalian Kualitas Pada Produksi Genteng Press Beton Di Pt. Panca Gemilang Makmur

Muhammad Alfi Nur Rifki , Dina Rachmawaty; Ridho Ananda — Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 +0700

Abstrak - PT Panca Gemilang Makmur adalah perusahaan manufaktur yang menghasilkan genteng press beton. Tantangan pokok yang dihadapi perusahaan adalah tingginya tingkat kerusakan produk yang mengurangi efisiensi produksi. Berdasarkan data produksi bulan Oktober 2025, rata-rata persentase produk rusak mencapai 10,87%, angka ini cukup tinggi dan memerlukan pengendalian. Kajian ini bertujuan untuk menemukan jenis kerusakan utama, mengevaluasi faktor pemicu kegagalan, serta memberikan saran perbaikan mutu. Pendekatan yang diterapkan dalam riset ini adalah Statistical Process Control (SPC) dengan instrumen bantu Check Sheet, Diagram Pareto, Peta Kendali (p-chart), dan Diagram Fishbone, yang kemudian dilanjutkan dengan evaluasi risiko menggunakan metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). Temuan dari analisis Diagram Pareto menunjukkan bahwa jenis kerusakan paling dominan adalah Retak (50%) dan Cuil (30%), yang secara keseluruhan menyumbang 80% dari total kerusakan. Evaluasi peta kendali menunjukkan bahwa proses produksi belum stabil karena ada titik data yang melampaui batas kendali. Berdasarkan analisis FMEA, prioritas risiko tertinggi teridentifikasi pada Faktor Manusia dengan nilai Risk Priority Number (RPN) sebesar 432 yang disebabkan oleh kelelahan fisik dan kurangnya ketelitian operator, serta Faktor Metode dengan RPN 392 akibat kesalahan proses curing (penjemuran langsung di bawah sinar matahari). Rekomendasi perbaikan
yang diajukan mencakup pembangunan atap peneduh di area curing awal, penetapan standar operasional prosedur (SOP) penakaran bahan baku, serta pengaturan manajemen waktu istirahat bagi operator.

Kata kunci - Pengendalian Kualitas, SPC, FMEA, Genteng, Cacat.

Implementasi Algoritma Ant Colony Optimization Untuk Optimasi Rute Distribusi Paku Log Kayu (Studi Kasus: UD Mandiri Tumbuh Bersama)

Tangguh Oki Anggoro, Ridho Ananda, Muhammad Iqbal Faturohman — Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 +0700

UD Mandiri Tumbuh Bersama merupakan industri kecil yang memproduksi paku log kayu dengan 16 konsumen yang terletak di provinsi Jawa Tengah, Jawa Barat, dan Jakarta. Permasalahan yang terjadi saat ini adalah penentuan rute yang kurang optimal sehingga berdampak pada peningkatan biaya bahan bakar. Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW) merupakan salah satu metode optimasi yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah penentuan rute dengan melibatkan kapasitas kendaraan dan time windows. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk merancang rute distribusi yang optimal guna meminimalkan total biaya distribusi dengan menggunakan algoritma Ant Colony Optimization (ACO). Algoritma ACO terinspirasi dari perilaku koloni semut dalam menemukan jalur terpendek menuju sumber makanan melalui mekanisme jejak feromon yang ditinggalkan.
Kata kunci — Distribusi, Ant Colony Optimization, Optimasi Rute, Vehicle Routing Problem, Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows, Biaya Distribusi.

Pengaruh Beban Mental dengan Carpal Tunnel Syndrome pada Kurir Bermotor (Studi Kasus: Lazada Logistics Id Hub-Purwokerto Banyumas (Byu))

Stefania Sinaga, Anastasia Febiyani, Famila Dwi Winati — Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Kurir bermotor memiliki beban kerja tinggi yang dapat menimbulkan tekanan mental serta keluhan fisik, termasuk risiko Carpal Tunnel Syndrome (CTS) akibat aktivitas berulang dan durasi kerja panjang. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi tingkat beban mental dan keluhan CTS pada
kurir Lazada Logistics ID Hub-Purwokerto Banyumas, serta menganalisis hubungan dan pengaruh beban mental terhadap tingkat keparahan CTS. Pengukuran dilakukan menggunakan metode NASA-TLX dan Boston Carpal Tunnel Syndrome Questionnaire (BCTQ), dengan analisis regresi linear sederhana. Hasil penelitian menunjukkan yakni sebagian kurir mengalami beban kerja mental tinggi hingga sangat tinggi, terutama dipengaruhi kebutuhan fisik, usaha, mental, waktu, kinerja dan tingkat frustrasi. Keluhan CTS yang dominan termasuk dalam kategori gejala ringan hingga sedang yang
meliputi ditandai dengan gejala kesemutan, nyeri, dan mati rasa pada pergelangan tangan. Analisis mengindikasikan beban mental memiliki hubungan dan berpengaruh terhadap tingkat keparahan CTS. Analisis korelasi menghasilkan nilai sebesar 0.409, yang menunjukkan hubungan positif dengan kekuatan
hubungan lemah ke sedang. Nilai pengaruh sebesar 0.167 menunjukkan bahwa beban mental berpengaruh sebesar 16.7% terhadap CTS, dengan persamaan regresi Y = 0.349 + 0.021X, yang berarti setiap peningkatan beban mental menaikkan skor CTS sebesar 0.021 satuan. Kesimpulannya, semakin meningkat beban mental kurir, semakin meningkat juga risiko terjadinya Carpal Tunnel Syndrome (CTS).

Kata kunci— beban mental, Carpal Tunnel Syndrome, kurir bermotor, NASA-TLX, BCTQ

Pengaruh Burnout Terhadap Job Satisfaction Menggunakan Metode DRAWS dan Minnesota Satisfaction Questionnaire (Studi Kasus: Beauty Advisor Gudang Kosmetik Purwokerto)

Putri Sabrina , Anastasia Febiyani, Halim Qista Karima — Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 +0700

Beauty advisor di Gudang Kosmetik Purwokerto menghadapi tuntutan target penjualan yang tinggi, tekanan kerja, dan kondisi kerja yang berpotensi menimbulkan burnout. Kondisi ini dapat mempengaruhi tingkat job satisfaction yang berperan penting terhadap kinerja dan keberlangsungan sumber daya manusia. Burnout yang tidak terkelola dapat menurunkan job satisfaction, loyalitas, dan produktivitas beauty advisor. Kondisi saat ini menunjukkan adanya tekanan kerja yang dirasakan mayoritas beauty advisor, sementara sistem evaluasi job satisfaction dan burnout belum dilakukan secara terstruktur sehingga terdapat kesenjangan antara kondisi aktual dan kondisi kerja yang diharapkan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan pengumpulan data melalui kuesioner pada 40 beauty advisor. Burnout dianalisis menggunakan kuesioner Defense Research Agency Workload Scale (DRAWS), sedangkan job satisfaction menggunakan kuesioner Minnesota Satisfaction Questionnaire (MSQ). Hubungan antara burnout dan job satisfaction dianalisis menggunakan regresi linear sederhana. Hasil penelitian menunjukkan bahwa burnout berpengaruh negatif dan signifikan terhadap job satisfaction beauty advisor. Semakin tinggi tingkat burnout, semakin rendah job satisfaction yang dirasakan. Output penelitian ini adalah rancangan evaluasi dan monitoring yang dapat digunakan secara rutin untuk mendukung kesejahteraan dan kinerja karyawan.
Kata kunci— Burnout, Job satisfaction, DRAWS, MSQ, Beauty advisor

Analisa Pengendalian Kualitas Produk Cacat Terhadap Produk Spun Pile di PT Adhi Persada Beton (APB)

Ikhtira Mahardia, Aiza Yudha Pratama, Ade Yanyan Ramdhani — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

PT. Adhi Persada Beton (APB) menghadapi masalah tingginya tingkat kecacatan pada produk spun pile seperti ketebalan, volume, bubble, permukaan tidak rata, sirip, lengket kulit, keropos lubang baut, dan putus heading. Masalah ini dapat berdampak pada meningkatnya biaya perbaikan, terganggunya proses produksi dan pengiriman, serta menurunnya kepuasan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengendalian kualitas produk spun pile, mengidentifikasi jenis cacat, serta merumuskan usulan perbaikan untuk menurunkan tingkat kecacatan dan meningkatkan kualitas produk. Metode yang digunakan adalah Six Sigma dengan pendekatan DMAIC yang meliputi tahap define, measure, analyze, improve, dan control, sedangkan perumusan usulan perbaikan dilakukan menggunakan analisis 5W+1H. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata nilai Defects Per Unit (DPU) dan Defects Per Opportunity (DPO) sebesar 0,016, nilai Defects Per Million Opportunities (DPMO) sebesar 16188, serta nilai sigma sebesar 3,68. Analisis Diagram Pareto menunjukkan bahwa sebagian besar kecacatan berasal dari beberapa jenis cacat dominan, seperti keropos lubang baut, lengket kulit, dan ketebalan, sedangkan Diagram Fishbone mengidentifikasi faktor manusia dan mesin sebagai penyebab utama terjadinya kecacatan. Berdasarkan hasil analisis tersebut, dirumuskan usulan perbaikan seperti formulir evaluasi kinerja pekerja dan standar operasional prosedur(SOP) mesin, yang diharapkan mampu menurunkan tingkat kecacatan dan meningkatkan kualitas produk spun pile secara berkelanjutan.
Kata kunci — cacat, DMAIC, pengendalian kualitas, produk, six sigma, spun pile.

Analisis Bisnis Usaha Peternakan Burung Murai Batu Di Kabupaten Lampung Timur

Arfan Nugroho, Dina Rachmawaty, Anastasia Febiyani — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

Usaha penangkaran burung murai batu memiliki potensi ekonomi yang cukup besar seiring meningkatnya minatmasyarakat terhadap burung kicau. Namun kenyataannya sebagian pelaku usaha masih menghadapi permasalahan dalam penerapan manajemen usaha, pencatatan keuangan yang belum sistematis, serta belum dilakukannya analisis kelayakan usaha secara menyeluruh. Kondisi tersebut menyulitkan pelaku usaha dalam mengetahui tingkat pendapatan, kelayakan usaha, dan prospek pengembangan jangka panjang. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat pendapatan usaha penangkaran burung murai batu setelah penerapan manajemen usaha, mengevaluasi kelayakan usaha dari sudut pandang pengembangan jangka panjang, serta mengidentifikasi potensi dan peluang pasar usaha penangkaran burung murai batu di Kabupaten Lampung Timur. Metode penelitian yang
digunakan meliputi perancangan model bisnis menggunakan pendekatan Business Model Canvas (BMC) serta analisis kelayakan finansial dengan metode Net Present Value (NPV), Internal Rate of Return (IRR), dan Payback Period (PP). Hasilpenelitian menunjukkan bahwa usaha penangkaran burung murai batu di Kabupaten Lampung Timur layak untuk dijalankan dan dikembangkan, yang ditunjukkan oleh nilai NPV positif, nilai IRR yang lebih besar dari tingkat suku bunga, serta periode pengembalian modal yang relatif cepat.
Kata kunci— analisis bisnis, kelayakan finansial, murai batu, BMC.

Analisis Kerusakan Mesin Cacah Di TPA BLE Banyumas Menggunakan Metode Failure Mode And Effect Analysis (FMEA) Dan Risk Priority Number (RPN)

Sybila Rizki Bilbina, Halim Qista Karima, Karina Amanda Larasati — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

Peningkatan timbulan sampah di Kabupaten Banyumas menuntut sistem pengolahan sampah yang andal dan berkelanjutan, di mana mesin cacah memegang peran penting pada tahap awal proses pengolahan di Tempat Pemrosesan Akhir Berbasis Lingkungan dan Edukasi (TPA BLE) Banyumas. Tingginya frekuensi kerusakan mesin cacah berpotensi mengganggu kontinuitas operasional, sehingga diperlukan analisis risiko kerusakan yang sistematis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan memprioritaskan risiko kerusakan mesin cacah menggunakan metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). Identifikasi mode kegagalan dilakukan berdasarkan data histori kerusakan, observasi lapangan, serta wawancara dengan operator dan teknisi, kemudian dilakukan penilaian parameter severity, occurrence, dan detection untuk memperoleh nilai Risk Priority Number (RPN). Hasil analisis menunjukkan bahwa bearing poros memiliki nilai RPN tertinggi sebesar 240, diikuti oleh poros utama sebesar 216, pisau pencacah sebesar 210, dan V-belt sebesar 200, sementara komponen motor penggerak dan hopper memiliki nilai RPN yang lebih rendah. Berdasarkan urutan nilai RPN tersebut, disusun rekomendasi mitigasi yang difokuskan pada komponen kritis melalui penerapan tindakan pemeliharaan preventif dan perbaikan yang lebih terarah guna meningkatkan keandalan operasional mesin cacah serta mendukung efektivitas sistem pengolahan sampah di TPA BLE Banyumas.
Kata kunci— Failure Mode and Effect Analysis, Mesin Cacah, Mitigasi Risiko, Pengolahan Sampah, Risk Priority Number.

Analisis Pemilihan Supplier Kopi Pada Madilog Roastery dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)

Defan Putra Aprian, Aswan Munang, Halim Qista Karima — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

UMKM Madilog Roastery mengalami kesulitan dalam menentukan supplier biji kopi yang sesuai dengan standar kualitas dan kebutuhan produksi karena adanya beberapa alternatif supplier Robusta dan Arabika dengan perbedaan pada aspek kualitas, harga, kapasitas, dan waktu pengiriman. Kondisi tersebut menyebabkan proses pemilihan supplier cenderung subjektif. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan supplier biji kopi terbaik di Madilog Roastery menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Kriteria yang digunakan meliputi kualitas, harga, kapasitas, dan waktu pengiriman, dengan pengolahan data menggunakan aplikasi Expert Choice. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas merupakan kriteria dengan bobot kepentingan tertinggi. Berdasarkan analisis AHP, supplier Pandan Sari terpilih sebagai supplier terbaik untuk biji kopi Robusta dan Arabika, dengan nilai Consistency Ratio (CR) ≤ 0,1 sehingga hasil keputusan dinyatakan konsisten.
Kata kunci — Pemilihan Supplier, Biji Kopi, UMKM, Analytical Hierarchy Process (AHP)

Analisis Pengendalian Mutu Untuk Mengurangi Cacat Produksi Tahu Di Umkm Kalisari Purwokerto Dengan Pendekatan Statistical Process Control

Diky Ramdani, Famila Dwi Winati, Ade Yanyan Ramdhani — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan metode Statistical Process Control dalam mengurangi cacat produksi tahu di Purwokerto. Industri tahu merupakan salah satu sektor yang memiliki tantangan dalam hal kualitas produk, di mana cacat produksi seperti bentuk yang tidak seragam, rasa yang tidak konsisten, dan kerusakan produk sering ditemukan. Metode Statistical Process Control digunakan untuk mengidentifikasi dan mengurangi variabilitas dalam proses produksi, dengan fokus pada pengurangan cacat yang dapat merugikan perusahaan. Langkah-langkah yang dilakukan meliputi definisi masalah, pengukuran data, analisis penyebab cacat, perbaikan proses, dan pengendalian kualitas secara berkelanjutan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Statistical Process Control dapat mengurangi tingkat cacat secara signifikan, meningkatkan efisiensi produksi, dan meningkatkan kepuasan konsumen. Hasil penerapan tindakan perbaikan ini menunjukkan: Penurunan persentase cacat pada P-chart sehingga sebagian besar periode berada dalam batas kendali. Jenis cacat dominan berkurang signifikan sesuai diagram Pareto. Analisis fishbone menunjukkan pengurangan faktor penyebab kritis, terutama terkait manusia dan mesin. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem quality control yang lebih efektif di industri makanan, khususnya pada produk tahu
di Purwokerto.
Kata kunci— Kata kunci sedapat mungkin menjelaskan isi tulisan, dan ditulis dengan huruf kecil, kecuali akronim.

Analisis Pengukuran Kinerja Organisasi Perusahaan Menggunakan Metode Balance Scorecard (BSC) (Studi Kasus: CV Carissa Purba)

Brian Daniel Purba, Halim Qista Karima, Muhammad Iqbal Faturohman — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja CV Carissa Purba dengan menggunakan metode Balanced Scorecard (BSC) yang diintegrasikan dengan analisis Fishbone dan SWOT untuk mengidentifikasi akar permasalahan operasional. Hasil pengukuran menunjukkan adanya ketidakseimbangan signifikan antar perspektif kinerja. Pada perspektif keuangan dan pelanggan, perusahaan menunjukkan dominasi yang kuat dengan Gross Operating Profit (GOP) Margin sebesar 62% dan pangsa pasar mencapai 86%. Namun, keunggulan ini terancam oleh kelemahan kritis pada perspektif internal dan SDM, di mana waktu respon pemesanan tercatat sangat lambat (3,5 jam) dan tingkat turnover karyawan mencapai 25% (kriteria Tidak Baik). Analisis Fishbone mengidentifikasi bahwa rendahnya retensi pelanggan (48%) berakar pada krisis loyalitas karyawan dan inefisiensi metode kerja. Melalui analisis SWOT, ditemukan bahwa meskipun perusahaan memiliki posisi tawar yang tinggi, instabilitas operasional akibat masalah SDM menjadi ancaman utama bagi keberlanjutan bisnis. Penelitian ini merekomendasikan perbaikan pada sistem retensi karyawan dan digitalisasi proses pemesanan sebagai inisiatif strategis untuk menutup celah kinerja dan mendukung rencana ekspansi pasar perusahaan.
Kata kunci — Balanced Scorecard, Analisis SWOT, Diagram Fishbone, Pengukuran Kinerja, Retensi Karyawan.

Analisis Risiko Kesehatan Dan Keselamatan Kerja Menggunakan Metode Hirarc Pada Pemeliharaan Pipa PT Kilang Pertamina Internasional Refinery Unit IV Cilacap Dengan Subjek Pekerja PT Arya Wira Dinamika

Arief Arya Fahrezi, Anastasia Febiyani, Ade Yanyan Ramdhani — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pekerjaan pemeliharaan pipa pada industri kilang minyak memiliki tingkat risiko keselamatan kerja yang tinggi karena melibatkan pekerjaan panas, pekerjaan pada ketinggian, serta aktivitas di ruang terbatas. Kondisi tersebut berpotensi menimbulkan kecelakaan kerja apabila tidak dilakukan
pengelolaan risiko secara sistematis. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi potensi bahaya, menganalisis tingkat risiko, serta merumuskan pengendalian risiko keselamatan dan kesehatan kerja pada aktivitas pemeliharaan pipa di PT Kilang Pertamina Internasional RU IV Cilacap dengan menggunakan metode Hazard Identification, Risk Assessment, and Risk Control (HIRARC). Penelitian ini menggunakan metode deskriptif analitik dengan pendekatan studi kasus. Data dikumpulkan melalui observasi lapangan, wawancara terstruktur terhadap pekerja dan pengawas, serta studi dokumen keselamatan kerja perusahaan. Penilaian risiko dilakukan menggunakan matriks standar AS/NZS 4360:2004 berdasarkan parameter severity dan likelihood. Hasil penelitian menunjukkan terdapat dua belas aktivitas kerja dengan total tiga puluh delapan potensi hazard, di mana dua belas hazard dikategorikan sebagai risiko prioritas dengan tingkat risiko tinggi. Tindakan mitigasi dilakukan melalui rekayasa teknis, pengendalian administratif, dan penggunaan alat pelindung diri. Evaluasi pasca mitigasi menunjukkan terjadinyapenurunan tingkat risiko dari kategori tinggi menjadi sedang dan rendah. Hasil ini membuktikan bahwa metode HIRARC efektif digunakan sebagai dasar pengendalian risiko keselamatan kerja pada pekerjaan pemeliharaan pipa di lingkungan kilang.
Kata kunci - hirarc, keselamatan kerja, risiko kerja, maintenance pipa, confined space

Evaluasi Kerja Pengembang Dan Kepuasan Konsumen Dalam Pembelian Perumahan Subsidi Studi Kasus: Perumahan Bukit Indah Kalibagor

Daffa Hafidl Naufal Pradana, Aswan Munang, Aiza Yudha Pratama — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja pengembang dan tingkat kepuasan konsumen dalam pembelian perumahan subsidi, dengan studi kasus pada Perumahan Bukit Indah Kalibagor. Latar belakang penelitian didasari oleh tingginya permintaan perumahan layak huni bagi Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) serta adanya indikasi permasalahan fasilitas, sarana, dan prasarana pada perumahan subsidi. Metode yang digunakan adalah Customer Satisfaction Index (CSI) untuk mengukur tingkat kepuasan konsumen secara keseluruhan, serta Importance Performance Analysis (IPA) untuk mengidentifikasi prioritas perbaikan. Data dikumpulkan melalui kuesioner kepada penghuni perumahan, kemudian diuji validitas dan reliabilitasnya
sebelum dianalisis. Hasil uji validitas menunjukkan seluruh item pernyataan valid, sedangkan uji reliabilitas menghasilkan nilai Cronbach’s Alpha > 0,6 sehingga instrumen dinyatakan reliabel. Analisis CSI menunjukkan nilai sebesar 70,1%, yang termasuk kategori “Puas”. Analisis IPA mengungkap beberapa atribut yang memerlukan perhatian utama, terutama terkait sarana prasarana seperti penerangan jalan, akses air bersih, dan ruang terbuka hijau. Temuan penelitian ini diharapkan dapat menjadi masukan bagi pengembang untuk meningkatkan kualitas pelayanan dan fasilitas, serta menjadi acuan pemerintah dalam penyediaan perumahan subsidi yang sesuai standar dan mampu memenuhi kepuasan masyarakat.
Kata kunci— perumahan subsidi, kepuasan konsumen, kinerja pengembang, Customer Satisfaction Index (CSI), Importance Performance Analysis (IPA).

Implementasi Metode Quality Function Deployment Sebagai Upaya Peningkatan Kualitas Produk Thrifting Di UMKM A, B dan C

Hamka Prastika Okka Raharja , Aiza Yudha Pratama , Famila Dwi Winati — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

UMKM thrifting menghadapi permasalahan ketidaksesuaian kualitas produk dengan kebutuhan konsumen, terutama pada sistem blind pick, yang berdampak pada tingginya barang tidak terjual dan fluktuasi keuntungan. Konsumen menuntut produk dengan kondisi fisik layak, tampilan visual baik, keaslian merek, kesesuaian tren, serta harga yang sepadan dengan kualitas. Oleh karena itu, diperlukan standar kriteria produk yang mampu menjembatani kebutuhan konsumen dan kondisi operasional UMKM. Penelitian ini bertujuan menyusun rekomendasi standar kriteria produk thrifting menggunakan metode Quality Function Deployment (QFD) dengan pendekatan voice of customer. Penelitian dilakukan pada UMKM thrifting A, B, dan C. Hasil penelitian menghasilkan standar kriteria produk yang mencakup kondisi fisik, tren fashion terbaru, produk dengan kategori vintage dan branded, kebersihan, keaslian produk, serta penetapan harga berbasis kualitas. Validasi stakeholder menunjukkan bahwa rekomendasi bersifat aplikatif dan berpotensi menekan barang tidak terjual serta menstabilkan kinerja penjualan UMKM thrifting.
Kata Kunci — Thrifting, Pengendalian Kualitas, QFD, HOQ, VOC, UMKM

Optimalisasi Tata Letak Produk Di Menang Murah Mart Menggunakan Algoritme FPGrowth Dan Particle Swarm Optimization

Nadya Adima Putti, Ridho Ananda, Halim Qista Karima — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

Penyusunan tata letak produk merupakan faktor penting dalam meningkatkan efisiensi serta kenyamanan saat belanja di toko ritel. Di Menang Murah Mart, penataan produk masih berdasarkan intuisi dan pengalaman, tanpa didasarkan pada data penjualan yang ada. Hal ini menyebabkan susunan produk belum cukup optimal dan memungkinkan pelanggan membutuhkan waktu berbelanja yang relatif lebih lama. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi tata letak produk dengan menggabungkan algoritme FP-Growth dan Particle Swarm Optimization (PSO). Algoritme FP-Growth digunakan untuk mengetahui hubungan antar produk berdasarkan pola belanja pelanggan serta dijadikan dasar dalam menentukan kedekatan penempatan produk yang lebih baik. Algoritme PSO diterapkan untuk menyusun posisi produk agar jarak tempuh pelanggan menjadi lebih pendek, dengan mempertimbangkan kondisi fisik toko dan batasan slot rak yang tersedia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rancangan tata letak produk setelah dioptimalisasi berhasil mengurangi jarak perpindahan pelanggan sebesar 38,42% dibandingkan tata letak awal. Rancangan yang diusulkan bersifat praktis karena tidak memerlukan perubahan fisik toko atau penambahan rak. Dengan demikian, optimasi susunan produk berdasarkan FP-Growth dan PSO dinilai efektif dalam meningkatkan efisiensi, mempercepat alur pergerakan pelanggan, serta memberikan kenyamaan berbelanja saat di Menang Murah Mart.
Kata kunci— Tata Letak, Transaksi, Optimasi, Ritel, Jarak

Penerapan Ergonomi Dalam Desain Fasilitas Kerja Pada UMKM Tempe Desa Pliken

Irfan Muzakki, Ade Yanyan Ramdhani, Aswan Munang — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

Proses produksi tempe terdiri dari berbagai aktivitas kerja manual yang berpotensi menimbulkan gangguan muskuloskeletal akibat postur kerja yang tidak ergonomis. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi keluhan muskuloskeletal pada pekerja, mengevaluasi tingkat risiko ergonomi pada setiap tahapan proses produksi, serta merancang perbaikan alat kerja guna menurunkan risiko tersebut. Metode penelitian yang digunakan meliputi kuesioner Nordic Body Map (NBM) untuk mengidentifikasi keluhan muskuloskeletal dan Rapid Entire Body Assessment (REBA) untuk menilai risiko postur kerja. Hasil pengolahan NBM menunjukkan bahwa keluhan paling dominan dirasakan pada bagian pinggang, punggung, dan lutut. Penilaian REBA terhadap enam aktivitas kerja menunjukkan bahwa aktivitas pencucian, penirisan, dan pemindahan kedelai memiliki tingkat risiko tertinggi dengan skor 13. Berdasarkan hasil tersebut, dilakukan perancangan ulang alat bantu kerja denganmenerapkan prinsip antropometri dan penambahan trolley lift. Hasil evaluasi ulang menggunakan metode REBA menunjukkan penurunan skor risiko yang signifikan dari 13 (risiko tinggi) menjadi tiga (risiko rendah). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa perancangan ulang alat kerja efektif dalam mengurangi risiko ergonomi dan berpotensi menurunkan keluhan muskuloskeletal pekerja.
Kata kunci — Ergonomi, Nordic Body Map, REBA,Musculoskeletal Disorders.

Pengembangan Desain Prototype Alat Bantu Angkut Ribed Smoked Sheet Untuk Meningkatkan Produktivitas

Agung Jiwo Pambudi , Anastasia Febiyani, Ade Yanyan Ramadhani — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

Aktivitas pemindahan ball Ribbed Smoked Sheet (RSS) seberat sekitar 113 kg di PT Perkebunan Nusantara I Regional 3 Kebun Kawung masih dilakukan secara manual dengan cara mendorong dan mengangkat, sehingga menimbulkan keluhan nyeri pada leher, bahu, punggung, pinggang, lengan, dan tungkai yang mengarah pada Musculoskeletal Disorders (MSDs) serta menurunkan produktivitas kerja. Kondisi ini menunjukkan adanya kesenjangan antara tuntutan beban kerja fisik yang tinggi dan ketiadaan fasilitas material handling yang ergonomis, karena postur kerja pekerja belum didukung alat bantu yang dirancang sesuai karakteristik tugas dan ukuran tubuh mereka. Untuk menjembatani gap tersebut digunakan pendekatan ergonomi melalui identifikasi keluhan tubuh dengan Nordic Body Map (NBM), penilaian risiko postur kerja menggunakan Rapid Entire Body Assessment (REBA), serta pengukuran antropometri pekerja sebagai dasar merancang solusi berupa stacker manual ergonomis. Masukan sistem berupa data keluhan, skor risiko postur, dan dimensi tubuh diolah menjadi keluaran berupa rancangan prototype stacker manual yang berpotensi signifikan mengurangi beban fisik langsung pada tubuh pekerja dengan mengalihkan proses pengangkatan dan pemindahan ball RSS dari kekuatan otot ke mekanisme alat, sehingga diharapkan mampu menurunkan risiko MSDs sekaligus meningkatkan kelancaran aliran pemindahan RSS.
Kata kunci— Ergonomic, Musculoskeletal Disorders, Manual Handling, Nordic Body Map, Rapid Entire Body Assessment, Stacker Manual.

Pengendalian Kualitas Pada Hasil Produksi Wig Pada PT. XYZ

Farhan Aulia Rahma Dani , Ade Yanyan Ramdhani, Aiza Yudha Pratama — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

PT. XYZ merupakan perusahaan manufaktur yang bergerak di bidang produksi rambut palsu. Dalam proses produksinya, khususnya pada pembuatan rambut palsu tipe A di Line 12, masih ditemukan produk cacat yang mempengaruhi kualitas dan efisiensi produksi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kualitas proses produksi serta mengidentifikasi faktor penyebab terjadinya cacat produk dan memberikan usulan perbaikan untuk meminimalkan cacat produksi pada line 12. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Six Sigma dengan pendekatan DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, dan Control) serta analisis Failure mode and Effects Analysis (FMEA). Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai sigma rata-rata produksi bulanan berada pada level 3,6, yang mengindikasikan kemungkinan terjadinya cacat sebesar 24.912 per satu juta produksi, sehingga kualitas proses produksi tergolong cukup baik untuk industri namun perlu dilakukan peningkatan untuk mencapai sigma 6. Berdasarkan hasil metode Failure mode and Effects Analysis (FMEA), diketahui bahwa kegagalan dengan nilai Risk Priority Number (RPN) tertinggi terdapat pada Failure mode rambut terkena oli yang disebabkan dengan nilai RPN sebesar 108. Failure mode lainnya yang juga memiliki risiko cukup signifikan adalah rambut terkena oli akibat kurangnya pengecekan mesin oleh operator dengan nilai RPN sebesar 90. Selain itu, kegagalan yang disebabkan oleh kurangnya pemahaman operator terhadap pengoperasian mesin jahit memiliki nilai RPN yang lebih rendah, yaitu 27. Sementara itu, cacat salah kepang yang disebabkan oleh keterampilan operator yang belum mahir dan kurangnya fokus akibat kelelahan memiliki nilai RPN masing-masing sebesar 42 dan 21. Setelah dilakukan implementasi kontrol, November 2025 menunjukkan adanya penurunan tingkat cacat yang signifikan. Cacat oil menurun menjadi 1,95% dan kepang tidak sesuai menjadi 1,41%. Penurunan ini mengindikasikan bahwa tindakan pengendalian yang diterapkan mampu memperbaiki stabilitas proses dan meningkatkan kualitas produk secara keseluruhan.
Kata kunci: Six Sigma, DMAIC, FMEA, production quality, wigs

Perencanaan Persediaan Suku Cadang Sepeda Motor Honda Menggunakan Metode Economic Order Quantity

Herwindra Briliansyah Assidiqie, Anastasia Febiyani, Dina Rachmawaty — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

Bengkel Aswaja Motor merupakan home industry yang bergerak dibidang perbengkelan khusus sepeda motor. Persediaan suku cadang di bengkel Aswaja Motor sering mengalami kekurangan dan kelebihan suku cadang sehingga sangat mengganggu proses pelayanan konsumen. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui perencanaan persediaan suku cadang menggunakan metode Economic Order Quantity (EOQ). Sumber data di dapat dari observasi, wawancara dan dokumentasi langsung dari obyek penelitian. Analisis data pada penelitian ini adalah dengan menggunakan metode EOQ pada 5 (lima) suku cadang yang sudah dipilih. Metode EOQ tidak mengharuskan adanya jumlah sampel spesifik, karena dirancang untuk perhitungan deterministik
berdasarkan parameter input yang diketahui. Hasil perhitungan EOQ pada kelima suku cadang dapat menghemat biaya persediaan dibanding dengan perhitungan yang selama ini di jalankan oleh Aswaja motor. Misal pada suku cadang Brake Shoe, biaya persediaan mencapai Rp 71.800 sekali pemesanan atau Rp. 287.200,- per tahun, sedangkan dengan TIC dari Aswaja motor mencapai Rp 130.750,- per pemesanan atau Rp. 523.000,- per tahun, sehingga ada penghematan sebesar Rp. 58.950,- per sekali pesan dengan effisiensi sebesar
45%
Kata kunci— perencanaan persediaan, EOQ, overstock, shortage

Strategi Pengendalian Persediaan Bahan Baku Pada UKM XYZ Menggunakan Economic Order Quantity dan Safety Stock

Azzahra Dwina Aura, Dina Rachmawaty, Ade Yanyan Ramdhani — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

UKM XYZ mengalami ketidaksesuaian antara persediaan bahan baku dan kebutuhan aktual produksi yang berdampak pada terhambatnya proses produksi, menurunnya kepuasan pelanggan, serta peningkatan biaya operasional sebesar Rp24.239.000 selama periode September 2024 hingga September 2025 akibat pemenuhan kekurangan bahan baku melalui pembelian dengan harga yang lebih tinggi dibandingkan harga supplier. Permasalahan tersebut menunjukkan adanya gap antara kondisi rill dengan pengendalian persediaan bahan baku yang terencana dan terukur. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola kebutuhan bahan baku serta menyusun usulan pengendalian persediaan bahan baku yang lebih terstruktur guna mendukung kelancaran proses produksi. Hasil verifikasi peramalan menunjukkan bahwa Winter’s Method Additive (α =0.1, β = 0.9, γ =0.9) menghasilkan nilai error yang lebih kecil dibandingkan Holt-Winters Multiplicative. Hasil peramalan tersebut digunakan sebagai dasar penyusunan usulan pengendalian persediaan bahan baku menggunakan pendekatan Economic Order Quantity, safety stock, dan reorder point. Hasil penelitian menunjukkan bahwa setiap bahan baku memiliki kuantitas pemesanan optimal yang berbeda akibat perbedaan kebutuhan dan biaya penyimpanan, safety stock dengan service level 99% mampu menekan risiko kekurangan bahan baku, serta reorder point dapat dijadikan acuan penentuan waktu pemesanan ulang.
Kata kunci— EOQ, peramalan, persediaan, reorder point, safety stock

Analisis Perancangan dan Implementasi Jaringan Fiber Optik Tanam sebagai Solusi Keamanan Infrastruktur Telekomunikasi pada PT Mega Akses Persada

Affan Shidiq Albari, Fauza Khair, Jafarudin Gusti Amri Ginting — Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 +0700

PT Mega Akses Persada

Analisis Static Power Allocation dalam Ruangan Tertutup pada Sistem VLC-NOMA Menggunakan Kanal Propagasi Line of Sight

Aresh Kurniawan, Anggun Fitrian Isnawati, Khoirun Ni’amah — Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 +0700

Teknologi Visible Light Communication (VLC) memiliki tantangan utama dalam distribusi bandwidth saat digunakan oleh pengguna dalam jumlah besar secara bersamaan. Selain itu, proses transmisi data pada VLC juga rentan mengalami gangguan dari objek penghalang. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi keterbatasan tersebut dengan menerapkan teknologi Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) yang mampu menyeimbangkan bandwidth modulasi, serta mengevaluasi performa sistem dalam menjaga efisiensi spektrum dan reliabilitas. Penelitian ini menggunakan metode simulasi sistem VLC-NOMA pada kanal Line of Sight (LOS) dengan menerapkan teknik alokasi daya Static Power Allocation (SPA) dan modulasi Pulse Position Modulation (PPM) variasi 4-, 8-, dan 16-PPM. Evaluasi sistem dilakukan menggunakanskenario penambahan jumlah user (2 dan 4 user) dengan jarak yang ditentukan secara acak. Performa sistem diukurberdasarkan parameter Bit Error Rate (BER), Signal to Interference Noise Ratio (SINR), dan kapasitas kanal. Hasilsimulasi menunjukkan bahwa seluruh variasi modulasi PPM (4-, 8-, dan 16-PPM) mampu mencapai nilai BER jauh di bawah ambang batas kelayakan komunikasi digital ????૙{−૜}. Nilai SINR yang diperoleh berkisar antara 9,87 dB hingga 61,56 dB, dengan kecenderungan user yang lebih dekat ke transmitter memperoleh SINR lebih tinggi. Hal ini membuktikan bahwa penerapan NOMA dengan SPA pada sistem VLC-LOS mampu meningkatkan efisiensi spektrum dan menjaga reliabilitas komunikasi meskipun jumlah pengguna bertambah.
Kata kunci— Bit Error Rate, Non-Orthogonal Multiple Access, Static Power Allocation, Signal to Interference Noise Ratio, Visible Light Communication.

Pengukuran Kontur Dasar Sungai Dengan Metode Linear Movement

Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 +0700

Indonesia memiliki banyak sungai yang krusial bagi kehidupan, namun rentan terhadap banjir akibat penumpukan sedimen yang menyebabkan perubahan kontur dasar sungai. Pengukuran manual tidak efektif untuk mendeteksi perubahan di setiap titik. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengukuran kontur dasar sungai yang akurat dan efisien menggunakan metode linear movement. Sistem ini terdiri dari End Device dan Gateway. End Device menggunakan sensor VL53L1X untuk mengukur kedalaman air, sensor INA219 untuk memantau daya, dan mikrokontroler LilyGO TTGO LoRa32 untuk komunikasi jarak jauh. Data pengukuran ditampilkan pada layar OLED dan dikirim ke Gateway melalui LoRa P2P. Gateway kemudian meneruskan data ke platform Blynk melalui Wi-Fi, memungkinkan pemantauan real-time pada perangkat mobile atau web. Data dari Blynk selanjutnya diolah menggunakan Microsoft Excel untuk menghasilkan grafik kontur Sungai. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor VL53L1X dapat mengukur jarak dengan baik, meskipun akurasi bervariasi tergantung faktor eksternal seperti intensitas cahaya dan kekeruhan air. Sistem komunikasi LoRa dan platform Blynk berfungsi dengan baik dalam transmisi dan tampilan data Efisiensi baterai memungkinkan alat beroperasi hingga 26 jam. Sistem ini diharapkan memberikan informasi kontur sungai yang efisien dan praktis.
Kata kunci— Sensor VL53L1X, LoRa, Blynk, IoT (Internet of Things), Linear Movement

Perencanaan Dan Implementasi Jaringan FTTH (Fiber To The Home) PT Icon Plus Pada Cluster Manawarah Depok Jawa Barat

Fajar Pratama, Fauza Khair, Eko Fajar Cahyadi — Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 +0700

Permasalahan Kebutuhan layanan internet berkecepatan tinggi dan stabil di kawasan perumahan terus meningkat seiring dengan pertumbuhan aktivitas digital masyarakat. Jaringan Fiber To The Home (FTTH) menjadi solusi utama untuk memenuhi kebutuhan tersebut. Namun, dalam implementasinya sering ditemukan perbedaan antara hasil perencanaan jaringan dengan kondisi aktual di lapangan. Permasalahan ini dapat memengaruhi kualitas layanan, efisiensi pembangunan, serta kinerja jaringan yang dihasilkan. Oleh karena itu, diperlukan kajian yang membandingkan hasil perencanaan dan implementasi jaringan FTTH secara nyata. Pentingnya Topik ini penting karena perencanaan jaringan yang tidak sesuai dengan kondisi lapangan dapat menyebabkan ketidakefisienan biaya, penurunan kualitas layanan, dan meningkatnya gangguan jaringan. Studi ini memberikan gambaran kondisi aktual implementasi FTTH serta mengidentifikasi kesenjangan antara desain dan realisasi jaringan, khususnya pada wilayah perumahan.
Kata kunci — FTTH, perencanaan jaringan, fiber optik, jaringan akses, BoQ

Automated Window Shade Control For Optimizing Indoor Light Intensity

Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Peningkatan kenyamanan visual dalam ruangan merupakan aspek penting dalam pengembangan bangunan cerdas, khususnya dalam pengelolaan cahaya alami. Intensitas cahaya yang tidak terkontrol dapat menimbulkan silau, meningkatkan suhu ruangan, serta menurunkan kenyamanan dan produktivitas pengguna. Namun, pengaturan tirai jendela pada umumnya masih dilakukan secara manual sehingga kurang efisien dan tidak adaptif terhadap perubahan kondisi pencahayaan secara real-time. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem Automated Window Shade Control berbasis Internet of Things (IoT) untuk mengatur intensitas cahaya alami secara otomatis. Metode yang digunakan meliputi pemanfaatan sensor cahaya BH1750 untuk mengukur intensitas cahaya, sensor DHT22 untuk memantau suhu dan kelembapan, serta webcam yang terintegrasi dengan Raspberry Pi 4 untuk mendeteksi keberadaan manusia. Sistem dikendalikan oleh ESP32 yang mengatur motor stepper Nema 17 pada sudut 0°, 45°, dan 90°, serta terhubung dengan Firebase untuk pemantauan dan kontrol manual melalui aplikasi IoT. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu merespons perubahan kondisi dan perintah pengguna dengan delay 150 ms hingga 2 detik, serta tingkat keberhasilan fungsi di atas 90%. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan terbukti efektif dalam meningkatkan kenyamanan visual dan mendukung penerapan konsep smart home.

Keywords: Internet of Things, light sensor, smart home, visual comfort, window shade

Desain Free Space Optics di Kota Bandung

Fidiya Lailatul Fuadiyah, Akhmad Hambali, Rizky Satria — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Perkembangan infrastruktur telekomunikasi di Indonesia saat ini menghadapi tantangan terkait penataan kabel fiber optic yang tidak beraturan di area perkotaan. Di Kota Bandung, fenomena kabel yang menjuntai tidak hanya merusak estetika kota tetapi juga menimbulkan risiko keselamatan bagi pengguna jalan. Selain itu, pembangunan jalur fisik pada daerah dengan topografi sulit memerlukan biaya yang sangat tinggi dan proses instalasi yang kompleks. Sebagai solusi, penelitian ini mengusulkan perancangan jaringan komunikasi Free Space Optics (FSO) sebagai media transmisi nirkabel alternatif yang menghubungkan lima Sentral Telepon Otomat (STO) di Kota Bandung. Teknologi FSO memanfaatkan pancaran cahaya inframerah untuk pengiriman data berkecepatan tinggi tanpa memerlukan kabel fisik, sehingga lebih aman dan ekonomis. Untuk mendukung keandalan operasional, selanjutnya dikembangkan BeamWatch sebagai Network Management System (NMS) untuk memantau performa jaringan secara real-time serta mengintegrasikan data cuaca guna memprediksi ketersediaan layanan (availability) berdasarkan kondisi di lokasi penelitian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa desain jaringan FSO mampu beroperasi secara optimal pada kondisi cuaca cerah, namun sangat sensitif terhadap atenuasi hujan berat. Implementasi NMS berhasil memenuhi seluruh spesifikasi fungsional, termasuk kemampuan visuualisasi prediksi performa hingga periode 14 hari ke depan dengan parameter Signal-to-Noise Ratio (SNR), Q-factor, Received Power, Bit Error Rate (BER), dan Availability. Secara keseluruhan, integrasi desain FSO dan sistem pemantauan berbasis web memberikan solusi infrastruktur telekomunikasi yang efektif untuk wilayah perkotaan.

Kata kunci— Telekomunikasi, Kota Bandung, Free Space Optics, BeamWatch, Network Management System

Deteksi Kebocoran Pipa Air Dengan Stepped Frequency Continuous Wave Ground Penetrating Radar

Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Kebocoran pada pipa air bersih merupakan permasalahan serius yang dapat menyebabkan kehilangan air dalam jumlah besar, menurunkan efisiensi distribusi, serta berpotensi menimbulkan kerusakan lingkungan dan infrastruktur. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode deteksi kebocoran pipa air bersih yang bersifat non-destruktif dengan memanfaatkan teknologi Ground Penetrating Radar (GPR) berbasis Stepped-Frequency Continuous Wave (SFCW). Metode yang digunakan meliputi akuisisi data parameter hamburan S21 menggunakan LiteVNA pada domain frekuensi, yang kemudian direkonstruksi ke domain waktu menggunakan Inverse Fast Fourier Transform (IFFT). Sistem GPR dilengkapi dengan antena Vivaldi Ultra-Wideband (UWB) yang beroperasi pada rentang frekuensi 1– 6 GHz, serta analisis hasil pengukuran dilakukan melalui visualisasi A-scan, B-scan, dan Cscan. Hasil pengujian skala laboratorium menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi keberadaan pipa pada kedalaman 10 cm dan 20 cm dengan pantulan yang jelas, serta masih mendeteksi pipa pada kedalaman 30 cm meskipun terjadi pelemahan amplitudo akibat atenuasi medium. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa sistem GPR-SFCW berpotensi digunakan sebagai metode nondestruktif untuk deteksi kebocoran pipa air bersih, dengan pengembangan lebih lanjut pada stabilitas pemetaan.

Kata kunci: Ground Penetrating Radar, SFCW, Kebocoran Pipa, Antena Vivaldi, IFFT

Detection Of Surface Elevation And River Flow Velocity Using A Milimeter Wace Fmcw Radar System

Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Monitoring River water levels is a critical component of hydrological observation and early flood mitigation systems. Conventional monitoring approaches commonly rely on contact-based sensors, which require frequent maintenance and are vulnerable to environmental disturbances. To address these limitations, this study proposes a non-contact river water level monitoring system based on Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) millimeter-wave radar. The proposed system integrates an FMCW radar module with a Raspberry Pi as the central processing unit and is supported by a backup power supply to ensure continuous operation. The radar measures the distance between the sensor and the water surface, which is subsequently converted into water surface elevation information. Measurement data are processed in real time and transmitted to a cloud-based database, where they are visualized through a web-based monitoring interface. System evaluation includes functional testing of water level detection, power endurance assessment, and verification of data visualization and system performance. Experimental results demonstrate that the system is capable of detecting real-time variations in water surface elevation and maintaining operation during temporary power outages using the backup power supply. These results indicate that the proposed system is a viable alternative for non-contact and sustainable river water level monitoring and has potential for further development in hydrological monitoring and early flood mitigation applications.

Keywords: FMCW radar, millimeter waves, water surface elevation, river monitoring, non-contact system.

Implementasi Aplikasi Pemantauan Gas Berbahaya dengan Pendekatan UI/UX Berbasis Evaluasi Usability pada Kawasan Permukiman Padat

Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Peningkatan kepadatan permukiman di kawasan perkotaan berbanding lurus dengan tingginya risiko paparan gas berbahaya yang dapat mengancam keselamatan dan kesehatan masyarakat. Salah satu upaya mitigasi risiko tersebut adalah melalui pemanfaatan aplikasi pemantauan gas yang mudah digunakan dan mampu menyajikan informasi secara cepat serta jelas. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan aplikasi pemantauan gas berbahaya dengan pendekatan desain antarmuka dan pengalaman pengguna (UI/UX) serta mengevaluasi tingkat usability aplikasi pada lingkungan permukiman padat. Metode penelitian yang digunakan meliputi perancangan sistem pemantauan gas, pengembangan antarmuka aplikasi berbasis prinsip UI/UX, serta pengujian usability menggunakan metode kuesioner terhadap pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan mampu menampilkan informasi kondisi gas secara informatif dan mudah dipahami oleh pengguna. Evaluasi usability menunjukkan tingkat penerimaan yang baik, terutama pada aspek kemudahan penggunaan dan kejelasan tampilan antarmuka. Dengan demikian, aplikasi pemantauan gas berbahaya ini dinilai layak digunakan sebagai media pendukung peningkatan kewaspadaan masyarakat terhadap potensi bahaya gas di kawasan permukiman padat.

Kata kunci— pemantauan gas, UI/UX, evaluasi usability, aplikasi, permukiman padat

Migrasi Perangkat Switch Fttb Tult Dengan Passive Splitter Teknologi Gpon

Rayhan Hafizan , Uke Kurniawan Usman, Gunadi Dwi Hartono — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Meningkatnya kebutuhan layanan data berkapasitas besar menuntut infrastruktur jaringan akses yang efisien dan berkelanjutan. Di Telkom University Landmark Tower (TULT), arsitektur Fiber To The Building (FTTB) berbasis switch aktif masih menghadapi kendala berupa konsumsi energi yang tinggi, pengelolaan jaringan yang kompleks, serta efisiensi infrastruktur yang belum optimal. Penelitian ini merancang dan menganalisis migrasi jaringan akses menuju FTTB berbasis passive splitter dengan teknologi Gigabit Passive Optical Network (GPON) sebagai alternatif yang lebih sederhana dan hemat sumber daya. Perancangan dilakukan berdasarkan kondisi jaringan eksisting TULT, khususnya jumlah dan distribusi access point, sehingga perencanaan Optical network terminal (ONT) sesuai dengan kebutuhan aktual. Evaluasi kinerja jaringan mencakup analisis Link power budget (LPB), Rise Time Budget (RTB), Signal to noise ratio (SNR), Q-factor, kapasitas kanal, serta Bit error rate (BER), disertai kajian efisiensi infrastruktur dan biaya operasional. Hasil analisis menunjukkan bahwa arsitektur FTTB berbasis GPON memenuhi kelayakan teknis dan mampu meningkatkan efisiensi infrastruktur, menurunkan konsumsi energi, serta mengurangi biaya operasional. Dengan demikian, migrasi ke FTTB berbasis GPON dinilai layak untuk diterapkan pada gedung bertingkat seperti TULT.

Kata kunci— FTTB, GPON, migrasi, splitter

Pengembangan Sistem Klasifikasi Ekspresi Wajah Untuk Monitoring Kondisi Work Life Balance Menggunakan Teknologi Image Processing Dan Deep Learning (CNN)

Pamela Alysia, Nabiel Prama Wijaya K. — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Perkembangan teknologi digital mengubah pola kerja dan meningkatkan tuntutan perusahaan dalam menjaga keseimbangan antara produktivitas dan kondisi emosional pegawai. Pemantauan work life balance selama ini masih bergantung pada metode manual seperti observasi dan kuesioner yang bersifat subjektif dan kurang akurat. Keterbatasan tersebut dapat menghambat deteksi dini permasalahan kesejahteraan mental karyawan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem otomatis untuk mengklasifikasikan ekspresi wajah sebagai indikator kondisi emosional pegawai. Sistem dirancang menggunakan metode deep learning dengan arsitektur MobileNetV2 dan pendekatan model valence–arousal. Dataset FER-2013 digunakan dalam proses pelatihan dan pengujian model. Evaluasi dilakukan terhadap beberapa parameter, meliputi jumlah epoch, ukuran batch, optimizer, dan learning rate. Hasil pengujian menunjukkan bahwa konfigurasi terbaik diperoleh pada 30 epoch, ukuran batch 16, optimizer Adam, dan learning rate 0,001, dengan akurasi pengujian sebesar 89,40% dan nilai loss 0,0520. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model memiliki kinerja yang stabil dan efisien. Sistem yang dikembangkan berpotensi menjadi alat pendukung awal dalam pemantauan kondisi emosional pegawai secara objektif dan berkelanjutan.

Kata kunci — deep learning, ekspresi wajah, fer-2013, mobilenetv2, work life balance

Design of ReconFIGUREurable Modulation System for Selective Cellular Interference with SDR

Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Conventional signal interference systems are often constrained by the rigidity of hardware architecture, which limits operational flexibility and increases cost inefficiency. This research aims to overcome these limitations through the de- velopment of an adaptive signal modulation system based on Software Defined Radio (SDR) that replaces the role of static analog components with reconFIGUREurable software conFIGUREurations. The method used involves the implementation of HackRF One SDR controlled through the GNU Radio framework to perform interference emissions on strategic cellular frequency bands. Performance evaluation was carried out by comparing the real time output power profile with the technical specifications of the device and conducting a comparative analysis with conventional Digital Cellular System (DCS) modules to assess bandwidth adequacy and radiation intensity. The experimental results show that although the SDR conFIGUREuration offers high spectral agility, there are deficiencies in transmission power and bandwidth for large scale cellular coverage, requiring the integration of external amplification. However, validation testing confirmed the system’s effectiveness in significantly reducing the Reference Signal Re- ceived Power (RSRP) value on the target device compared to the received power level from the Base Transceiver Station (BTS). Overall, this approach successfully improved the architectural efficiency and functional flexibility of the jammer modulation system in mitigating signals on the cellular frequency spectrum.

Keywords— software defined radio, hackrf one, gnu radio, signal interference, spectral agility.

Implementasi Sistem GeoAir Berbasis Internet of Things untuk Pemantauan Kualitas Udara dan Indeks Standar Pencemar Udara Secara Real-Time

Afta Herlambang, Aloysius Adya Pramudita, Casmika Saputra — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Peningkatan jumlah kendaraan bermotor dan aktivitas perkotaan menyebabkan pencemaran udara yang semakin meningkat serta berdampak langsung terhadap kesehatan manusia. Sistem pemantauan kualitas udara konvensional umumnya bersifat stasioner sehingga memiliki keterbatasan dalam mobilitas, cakupan wilayah, dan representasi kondisi lingkungan. Penelitian ini mengembangkan GeoAir, yaitu sistem pengukuran kualitas udara portable berbasis Internet of Things yang mampu melakukan pemantauan secara real-time dan berbasis lokasi. Sistem GeoAir dirancang menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor SCD30 untuk karbon dioksida, MQ-7 untuk karbon monoksida, SPS30 untuk partikulat PM2.5 dan PM10, serta DHT22 untuk suhu dan kelembapan udara. Informasi lokasi diperoleh melalui modul GPS NEO-6M. Data pengukuran dikirimkan secara real-time ke Firebase Realtime Database dan divisualisasikan melalui aplikasi mobile GeoAir dalam bentuk nilai sensor, peta lokasi, histori data, dan kategori kualitas udara berdasarkan Indeks Standar Pencemar Udara. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mengukur parameter kualitas udara secara stabil pada kondisi lapangan. Analisis regresi linier menunjukkan korelasi yang cukup kuat antara data sensor dan data referensi, khususnya pada parameter CO₂, PM2.5, dan PM10. Selain itu, pengujian usability menggunakan metode System Usability Scale memperoleh skor 86,1 dengan kategori excellent. Berdasarkan hasil tersebut, GeoAir dinilai layak digunakan sebagai solusi pemantauan kualitas udara portable yang informatif, fleksibel, dan mudah digunakan.

Kata kunci — GeoAir, Internet of Things, Kualitas Udara, ISPU, Pemantauan Lingkungan

Analisis Perbandingan Performansi Penguat Edfa Dan Soa Pada Teknologi Xgpon Dengan Format Data Nrz

Devani Juan Herlambang, Akhmad Hambali, Yus Natali — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Teknologi XG-PON (10-Gigabit-capable Passive Optical Network) merupakan pengembangan jaringan akses serat optik yang dirancang untuk mendukung layanan broadband berkapasitas tinggi. Namun, peningkatan jarak transmisi pada sistem ini menimbulkan redaman sinyal yang berdampak pada penurunan daya terima serta kualitas komunikasi optik. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diperlukan penerapan penguat optik guna mempertahankan performansi jaringan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan kinerja penguat Erbium-Doped Fiber Amplifier (EDFA) dan Semiconductor Optical Amplifier (SOA) pada jaringan FTTH berbasis XG-PON dengan format modulasi Non-Return to Zero (NRZ). Metode yang digunakan meliputi perancangan serta simulasi jaringan menggunakan perangkat lunak OptiSystem dengan variasi panjang serat optik sebesar 10 km, 30 km, 50 km, dan 100 km. Parameter performansi yang dianalisis mencakup Power Link Budget dan Bit Error Rate (BER) yang mengacu pada standar ITU-T. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pada kondisi tanpa penguat optik, sistem tidak mampu memenuhi kriteria performansi pada jarak tertentu. Penerapan EDFA mampu meningkatkan daya sinyal, namun pada jarak transmisi 100 km nilai daya terima dan BER masih berada di luar batas standar yang ditetapkan. Sebaliknya, penggunaan SOA menghasilkan daya terima yang sesuai dengan standar serta nilai BER yang lebih stabil pada seluruh variasi jarak yang diuji. Berdasarkan temuan tersebut, dapat disimpulkan bahwa SOA memberikan performansi yang lebih optimal dan lebih sesuai untuk implementasi jaringan FTTH berbasis XG-PON dengan format data NRZ.

Kata Kunci-- XGPON, EDFA, SOA, Power Link Budget, Bit Eror Rate.

Audio Converter To Ultrasonic

Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Sinyal audio merupakan sinyal dengan rentang frekuensi audibel manusia yaitu 20 Hz hingga 20 kHz yang banyak digunakan dalam berbagai aplikasi elektronika dan sistem komunikasi. Namun, penggunaan sinyal audio secara langsung memiliki keterbatasan terutama pada aplikasi yang membutuhkan transmisi informasi tanpa menimbulkan gangguan suara di lingkungan sekitar. Selain itu, sinyal audio juga rentan terhadap gangguan kebisingan yang dapat memengaruhi kualitas informasi yang dibawa. Oleh karena itu, permasalahan utama dalam penelitian ini adalah bagaimana mengonversi sinyal audio ke frekuensi ultrasonik tanpa menghilangkan informasi yang terkandung di dalamnya.

Sebagai solusi atas permasalahan tersebut tugas akhir ini merancang dan merealisasikan sistem Audio Conveter to Ultrasonic yang mampu mengubah sinyal audio menjadi sinyal ultrasonik melalui proses modulasi. Sistem ini menggunakan rangkaian osilator sebagai pembangkit frekuensi pembawa ultrasonik dan rangkaian modulasi berbasis komponen elektronika analog untuk membawa informasi dari sinyal audio. Dengan metode ini, informasi audio dapat ditransmisikan dalam bentuk gelombang ultrasonik yang tidak dapat didengar oleh manusia namun tetap mempertahankan karakteristik sinyal aslinya.

Hasil pengujian menunjukan bahwa sistem mampu menghasilkan sinyal ultrasonik dengan frekuensi pembawa sekitar 40 kHz yang termodulasi oleh sinyal audio dengan frekuensi 1 kHz. Berdasarkan pengamatan bentuk gelombang dan analisis hasil pengujian informasi audio berhasil dimodulasikan ke dalam sinyal ultrasonik secara stabil. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa sistem Audio Converter to Ultrasonic yang di rancang telah berfungsi sesuai dengan tujuan penelitian dan dapat digunakan sebagai alternatif dalam pengolahan serta transmisi sinyal audio berbasis ultrasonik.

Kata kunci : Audio Converter, Modulasi, Osilator, Sinyal Audio, Ultrasonik

Implementasi Perangkat GNSS Receiver Berbasis IoT untuk Pengembangan Monitoring Cuaca

Amiruddin Zakaria Al-Hanif , Diaz Ghefira Trisetia — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pemantauan cuaca berbasis Global Navigation Satellite System (GNSS) sangat potensial dalam menyediakan data atmosfer kontinu, namun implementasinya di lapangan masih terkendala masalah kontinuitas data dan minimnya otomasi. Penelitian ini bertujuan merancang serta mengimplementasikan sistem monitoring cuaca berbasis GNSS Receiver dengan integrasi Internet of Things (IoT) untuk menghasilkan parameter Zenith Total Delay (ZTD) dan Precipitable Water Vapor (PWV) secara otomatis. Metode penelitian melibatkan penggunaan Mini PC sebagai edge computing untuk akuisisi data melalui Robotic Process Automation (RPA). Data mentah GNSS dikonversi ke format RINEX dan diproses menggunakan metode Single Point Positioning (SPP) pada perangkat lunak RTKLIB.

Sistem ini juga mengintegrasikan mekanisme software-based watchdog untuk menjaga keandalan operasional serta visualisasi melalui dashboard web. Hasil pengujian dan validasi menggunakan metrik Root Mean Square Error (RMSE) menunjukkan bahwa sistem mampu beroperasi secara stabil dengan tingkat akurasi yang memenuhi batas toleransi untuk aplikasi meteorologi. Kesimpulannya, arsitektur sistem yang dikembangkan memberikan solusi monitoring cuaca yang efisien, terotomasi, dan andal untuk mendukung pemantauan uap air di wilayah tropis.

Kata kunci — GNSS, IoT, RPA, ZTD, PWV, monitoring cuaca

Perancangan dan Implementasi Sistem Informasi Berbasis Web untuk Manajemen Operasional dan Informasi Rumah Makan Studi Kasus Dapur Al-Furqon

Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 +0700

Usaha rumah makan yang termasuk dalam kategori Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memerlukan dukungan sistem operasional yang terkelola dengan baik agar aktivitas bisnis dapat berjalan secara efektif dan berkelanjutan. Pada Rumah Makan Dapur Al-Furqon, proses pengelolaan pesanan, transaksi penjualan, pengaturan menu, serta pendataan karyawan masih dilakukan secara manual, sehingga berpotensi menimbulkan ketidaktepatan pencatatan, redundansi data, dan hambatan dalam penyusunan laporan operasional. Penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem informasi berbasis web yang dirancang untuk mengintegrasikan pengelolaan operasional dan penyajian informasi rumah makan secara digital. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Sistem direalisasikan dengan memanfaatkan bahasa pemrograman PHP Native dan basis data MySQL, serta mengadopsi algoritma First In First Out (FIFO) dalam pengaturan antrean pesanan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan efektivitas operasional, mengurangi kesalahan pencatatan transaksi, serta menyajikan laporan operasional dan keuangan secara sistematis. Oleh karena itu, sistem informasi ini diharapkan dapat menjadi solusi berbasis teknologi yang mendukung digitalisasi proses bisnis pada Rumah Makan Dapur Al-Furqon.
Kata kunci— Sistem Informasi, Rumah Makan, Manajemen Operasional, Web, FIFO, UMKM

Perancangan Game Edukasi Sirah Nabawiyah Fase Kenabian Menggunakan Metode Game Development Life Cycle Berbasis Android

Yusron Rizky Putra, Paradise, Auliya Burhanuddin — Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Mata pelajaran Sirah Nabawiyah di SD Islam Al Izzah Purwokerto saat ini masih menghadapi kendala dalam penyampaian materi kepada siswa kelas 4. Media pembelajaran yang digunakan masih bersifat konvensional, yakni berfokus pada buku cetak dan metode ceramah satu arah. Hal ini menyebabkan rendahnya minat baca siswa dan kesulitan dalam memvisualisasikan peristiwa sejarah fase kenabian yang kompleks, sehingga proses belajar cenderung membosankan dan materi sulit diingat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan game edukasi "Sirah Nabawiyah Fase Kenabian" sebagai media pembelajaran alternatif yang interaktif berbasis android. Pengembangan aplikasi ini menggunakan metode Game Development Life Cycle (GDLC) yang meliputi tahap initiation, pre-production, production, testing, beta, dan release. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan System Usability Scale (SUS), aplikasi memperoleh skor rata-rata 83, yang masuk dalam kategori "Excellent". Selain itu, hasil kuis evaluasi menunjukkan peningkatan pemahaman siswa secara signifikan setelah menggunakan game edukasi ini. Dengan demikian, game edukasi ini efektif digunakan sebagai media pembelajaran untuk meningkatkan keterlibatan dan pemahaman siswa terhadap materi Sirah Nabawiyah.
Kata kunci— game edukasi, sirah nabawiyah, android, GDLC, media pembelajaran

Evaluasi Kinerja Support Vector Machine Pada Klasifikasi Sentimen Ulasan Skincare Whitelab di Media Sosial

Shatsi Soluna, Amalia Beladinna Arifa , Atika Ratna Dewi — Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Meningkatnya penggunaan media sosial mendorong konsumen untuk mengekspresikan pengalaman mereka dalam menggunakan produk skincare melalui berbagai ulasan secara daring. Ulasan tersebut mengandung informasi yang dapat digunakan untuk menganalisis tingkat kepuasan serta persepsi konsumen terhadap suatu produk, meskipun besarnya volume data menjadi tantangan tersendiri dalam proses pengolahan dan analisis. Penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi kinerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam melakukan klasifikasi sentimen positif dan negatif pada ulasan produk skincare Whitelab, sekaligus mengkaji peran Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) dalam menangani permasalahan ketidakseimbangan data. Sebanyak 2.981 data ulasan yang diperoleh dari platform TikTok dan YouTube digunakan dalam penelitian ini, yang selanjutnya melalui tahap prapemrosesan teks serta ekstraksi fitur menggunakan metode TF-IDF. Pengujian model dilakukan dengan dua skema pembagian data, yaitu 70:20:10 dan 80:20. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa penerapan SMOTE mampu meningkatkan kinerja model secara signifikan dibandingkan dengan model tanpa penyeimbangan data, dengan capaian akurasi tertinggi sebesar 89,21%. Temuan ini mengindikasikan bahwa kombinasi metode SVM dan SMOTE efektif dalam menghasilkan klasifikasi sentimen ulasan skincare Whitelab yang lebih akurat dan seimbang.
Kata kunci— analisis sentimen, Support Vector Machine, smote, ulasan skincare, Whitelab

Analisis Sentimen pada Ulasan Aplikasi My TelU Menggunakan Perbandingan Metode Naive Bayes dan Support Vector Machine (Studi Kasus: Google Play Store)

Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Implementasi teknologi informasi di lingkungan perguruan tinggi merupakan langkah strategis untuk meningkatkan mutu layanan akademik yang terintegrasi dan responsif. Universitas Telkom memanfaatkan aplikasi My TelU sebagai sarana pendukung berbagai aktivitas akademik mahasiswa. Namun, dalam implementasinya, aplikasi tersebut masih menghadapi sejumlah kendala teknis yang berpotensi memengaruhi kualitas layanan akademik digital serta persepsi pengguna. Ulasan pengguna pada platform Google Play Store menjadi sumber informasi penting untuk mengidentifikasi permasalahan tersebut, tetapi pengolahan ulasan secara manual dan tidak terstruktur berisiko menimbulkan bias dalam evaluasi kualitas layanan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi My TelU guna menggambarkan persepsi pengguna secara objektif, sekaligus membandingkan kinerja algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dalam mengklasifikasikan sentimen. Dataset yang digunakan terdiri dari 139 ulasan pengguna yang telah melalui tahap pra-pemrosesan, meliputi case folding, normalization, tokenizing, dan stemming. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan metode K-Fold Cross-Validation dengan skenario K = 3, 5, dan 10. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes pada skenario K = 10 menghasilkan performa terbaik dengan tingkat akurasi sebesar 91,98%, lebih tinggi dibandingkan performa tertinggi algoritma SVM sebesar 89,84%. Temuan ini menunjukkan bahwa NaÔve Bayes lebih efektif dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna pada aplikasi My TelU.
Kata kunci – analisis sentimen, Naive Bayes, Support Vector Machine, My TelU, Universitas Telkom.

Deteksi Pola Informasi Terkoordinasi pada Isu RUU TNI di Twitter Menggunakan IndoBERTweet dan Social Network Analysis

Raihan Akbar Rabbani , Dasril Aldo, Maie Istighosah — Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Perbincangan mengenai Rancangan UndangUndang Tentara Nasional Indonesia memicu gelombang diskusi publik di media sosial, sehingga penting untuk memahami bagaimana informasi terkait isu ini menyebar dan membentuk opini. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola penyebaran informasi dan potensi aktivitas terkoordinasi dalam diskursus RUU TNI di Twitter dengan mengombinasikan representasi teks berbasis IndoBERTweet dan social network analysis. Sebanyak 4.740 tweet dianalisis dengan membangun graf kemiripan menggunakan cosine similarity, dilanjutkan deteksi komunitas menggunakan algoritma Louvain serta pengukuran metrik jejaring untuk menilai peran aktor dan struktur hubungan. Hasil penelitian menunjukkan terbentuknya sembilan komunitas utama dengan modularity 0,4103 dan dominasi aktor sentral seperti User_9 yang memiliki nilai degree dan betweenness centrality tertinggi. Pola narasi yang homogen dalam beberapa komunitas serta keterhubungan lokal yang rapat mengindikasikan bahwa penyebaran informasi tidak sepenuhnya bersifat organik. Temuan ini menegaskan efektivitas IndoBERTweet dan SNA dalam memetakan dinamika diskursus politik di media sosial Indonesia.
Kata kunci— indobertweet, social network analysis, louvain, informasi terkoordinasi, twitter, ruu tni

Evaluasi dan Perbandingan Kinerja Model Regresi Machine Learning dalam Prediksi Produksi Panen Ikan Lele Tahunan di Indonesia

Isnaeni Fatmawati, Paradise, Mahazam Afrad — Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Produksi ikan lele merupakan salah satu komoditas penting dalam sektor perikanan budidaya air tawar di Indonesia. Namun, produksi ikan lele tahunan masih mengalami fluktuasi serta perbedaan yang cukup signifikan antar provinsi, sehingga perencanaan produksi dan distribusi sering kali belum optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan kinerja beberapa model regresi berbasis machine learning dalam memprediksi produksi panen ikan lele tahunan pada tingkat provinsi di Indonesia. Data yang digunakan merupakan data sekunder produksi ikan lele periode 2017–2024 yang bersumber dari Badan Pusat Statistik dan Kementerian Kelautan dan Perikanan Republik Indonesia. Metode penelitian meliputi preprocessing data, pembentukan fitur keterkaitan waktu berupa fitur lag dan fitur perubahan produksi, serta pembagian data menggunakan pendekatan time-aware split untuk menjaga urutan temporal data. Model yang digunakan dalam penelitian ini meliputi Ridge Regression, Random Forest Regressor, Histogram-based Gradient Boosting Regressor, dan Light Gradient Boosting Machine (LightGBM). Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik RMSE, MAE, MAPE, dan koefisien determinasi (R²). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Ridge Regression memberikan performa paling stabil dan optimal dalam memprediksi produksi ikan lele tahunan pada tingkat provinsi.
Kata kunci — machine learning, regresi, time series, produksi ikan lele, prediksi produksi, perikanan budidaya

Implementasi Algoritma Apriori Pada Rancang Bangun Website Nu Petshop Untuk Rekomendasi Produk Berdasarkan Riwayat Transaksi

Raffyqul Azzam Chaniago, Arif Amrulloh, Maie Istighosah — Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Perkembangan e-commerce memberikan peluang besar bagi UMKM dalam meningkatkan efisiensi operasional dan jangkauan pemasaran. Namun, pemanfaatan teknologi digital masih menjadi tantangan, termasuk pada NU Petshop yang sebelumnya menerapkan sistem penjualan konvensional tanpa dukungan fitur rekomendasi produk. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan website e-commerce NU Petshop yang memungkinkan pelanggan melakukan pembelian produk secara daring, mulai dari pemilihan produk hingga proses checkout, serta menyediakan sistem rekomendasi produk otomatis berdasarkan riwayat transaksi pelanggan. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Sistem rekomendasi dibangun menggunakan algoritma Apriori untuk menemukan pola asosiasi produk yang sering dibeli secara bersamaan. Website ini juga dilengkapi dengan dashboard admin untuk mengelola data produk dan transaksi secara terstruktur. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing dan User Acceptance Testing untuk menilai fungsionalitas serta tingkat penerimaan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan dengan baik dengan tingkat validitas sebesar 100%, serta nilai User Acceptance Testing sebesar 84,1% yang termasuk dalam kategori sangat baik. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan pengalaman belanja pelanggan serta mendukung pengelolaan transaksi NU Petshop secara digital dan lebih efektif.
Kata kunci - Apriori, Sistem rekomendasi, e-commerce, NU Petshop, Transaksi, Website.

Implementasi Game Interaktif Di Tingkat Sekolah Dasar Untuk Peningkatan Emotional Quotient Anak (Studi Kasus: SD Negeri 1 Pamijen Purwokerto)

Tashya Fathima Zarah, Yohani Setiya Rafika Nur, Dedy Agung Prabowo — Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pembelajaran konseling kesehatan mental di SD Negeri 1 Pamijen Purwokerto masih disampaikan secara verbal, kurang menarik, dan belum memanfaatkan media interaktif. Hal ini berdampak pada minimnya pemahaman siswa tentang pengelolaan emosi dan kesehatan mental. Kebutuhan media pembelajaran inovatif, dengan output game interaktif berbasis android untuk meningkatkan Emotional Quotient (EQ). Tanpa intervensi berbasis teknologi,
siswa kesulitan memahami konsep abstrak seperti empati, manajemen stres, dan kesadaran diri. Solusi ini menjembatani kesenjangan antara metode tradisional dan kebutuhan pembelajaran digital yang interaktif. Dikembangkan game edukasi berbasis android menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) dengan tahapan: konsep, desain, pengumpulan materi, pembuatan, pengujian, dan distribusi. Dengan Fitur seperti materi kesehatan mental, permainan interaktif (menyusun kata dan mengumpulkan makanan), serta kuis evaluasi. Kepuasan pengguna diukur melalui uji fungsional dengan blackbox testing dan System Usability Scale (SUS), serta peningkatan EQ melalui pre-test dan post-test. Game berhasil dibangun dengan fungsionalitas lengkap dan lolos uji blackbox. Skor SUS 84,02 (kategori "Good") membuktikan antarmuka mudah digunakan dan diterima siswa. Terjadi peningkatan signifikan EQ sebesar 12,13 poin (41,78%) berdasarkan hasil pre-test dan post-test.
Kata kunci — Game Interaktif, Emotional Quotient, Kesehatan Mental, Multimedia Development Life Cycle (MDLC), Bimbingan Konseling

Klasifikasi Kanker Kulit pada Data Tidak Seimbang Menggunakan Ensemble CNN dan Support Vector Machine Berbasis Feature Fusion

Mirza Helga Prabatanadi, Nicolaus Euclides Wahyu Nugroho, Wahyu Andi Saputra — Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Kanker kulit merupakan masalah kesehatan serius yang memerlukan deteksi dini akuratuntuk meningkatkan peluang kesembuhan. Tantangan utama dalam diagnosis otomatis berbantuan komputer adalah ketidakseimbangan data dermoskopi, seperti pada dataset HAM10000, yang menyebabkan model cenderung bias memprediksi kelas mayoritas. Penelitian ini bertujuan membangun sistem klasifikasi yang adaptif menggunakan pendekatan Hybrid Learning. Metode yang diusulkan menerapkan strategi penyeimbangan data Hybrid Sampling dan teknik Feature Fusion yang menggabungkan representasi fitur visual dari Ensemble CNN yang terdiri dari EfficientNet, DenseNet, dan VGG16. Vektor fitur gabungan tersebut kemudian diklasifikasikan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian mencatat perolehan akurasi pelatihan sebesar 99% dan akurasi validasi mencapai 82%. Pencapaian ini menunjukkan bahwa integrasi fitur multi-model dengan kemampuan diskriminatif SVM efektif mengatasi dominasi kelas mayoritas serta menghasilkan performa diagnostik yang lebih stabil dibandingkan penggunaan arsitektur model tunggal dalam membedakan tujuh jenis penyakit kulit.
Kata Kunci — kanker kulit, ensemble cnn, support vector machine, feature fusion, data tidak seimbang, deep learning

Klasifikasi Kesuburan Tanah Pada Tanaman Cabai Dengan Metode K-Nearest Neighbors (KNN)

Qonita Salisa Faza, Paradise, Muhammad Raafi'u Firmansyah — Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Tanaman cabai membutuhkan kondisi tanah yang subur untuk mendukung pertumbuhan dan hasil produksi, namun petani di wilayah Karangreja masih mengalami kesulitan dalam mengetahui tingkat kesuburan tanah sebelum penanaman. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kesuburan tanah pada tanaman cabai di Karangreja menggunakan metode K-Nearest Neighbors (KNN) berdasarkan parameter tanah berupa pH tanah, kelembaban tanah, dan suhu tanah yang diperoleh melalui sensor sebagai perantara pengambilan data. Data penelitian berasal dari 42 lahan kebun dengan total 3.885 data pengukuran. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode KNN memiliki kinerja yang sangat baik dengan nilai akurasi rata-rata sebesar 0,9946 berdasarkan evaluasi Stratified K-Fold Cross Validation, dengan nilai akurasi pada lima fold berturut-turut sebesar 99,74%, 99,36%, 99,74%, 99,49%, dan 98,97%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode KNN efektif dalam mengklasifikasikan kesuburan tanah dan berpotensi membantu petani dalam pengelolaan lahan serta peningkatan produktivitas tanaman cabai.
Kata kunci — Cabai, Kesuburan Tanah, Klasifikasi, KNearest Neighbors (KNN), Parameter Tanah, Internet of Things (IoT)

Optimasi Hyperparameter Algoritma SVM Menggunakan GridSearchCV untuk Klasifikasi Tingkat Keparahan Anemia Calon Pengantin Perempuan di Puskesmas Kembaran I

Kharisma Nurhayati, Amalia Beladinna Arifa, Paradise — Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Anemia masih menjadi salah satu masalah kesehatan yang sering ditemukan pada calon pengantin perempuan, sehingga dibutuhkan deteksi dini berbasis data pemeriksaan pranikah. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi multiclass guna mengidentifikasi tingkat keparahan anemia yang terdiri atas empat kelas: tidak anemia, anemia ringan, anemia sedang, dan anemia berat. Metode yang digunakan adalah algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan kernel Radial Basis Function (RBF) serta optimasi hyperparameter C dan γ menggunakan GridSearchCV. Dataset diperoleh dari hasil pemeriksaan pranikah calon pengantin perempuan di Puskesmas Kembaran I yang mencakup variabel antropometri, tekanan darah, dan kadar hemoglobin. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan One-vs-One memberikan performa terbaik dengan akurasi 98,33%, precision 98,33%, recall 99,44%, dan F1-score 98,84%. Berdasarkan analisis SHAP, kadar hemoglobinmerupakan fitur paling berpengaruh terhadap klasifikasi anemia. Model yang dikembangkan terbukti efektif untuk mendukung sistem deteksi dini anemia berbasis data numerik pemeriksaan pranikah.
Kata kunci — anemia, gridsearchcv, klasifikasi multiclass, support vector machine, one-vs-one, one-vs-rest

Pemetaan dan Deteksi Kerawanan Bencana Tanah Longsor di Kecamatan Bumiayu Menggunakan Convolutional Neural Network dan Random Forest

Hendrik Prayoga, Dasril Aldo, Muhammad Raafi'u Firmansyah — Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Tanah longsor merupakan salah satu bencana alam yang sering terjadi di wilayah dengan kondisi topografi curam dan curah hujan tinggi, seperti Kecamatan Bumiayu, Kabupaten Brebes. Pemetaan dan deteksi kerawanan tanah longsor diperlukan untuk mendukung upaya mitigasi bencana yang lebih efektif dan tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kesesuaian algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dalam pemetaan kerawanan tanah longsorberbasis data spasial raster serta algoritma Random Forest dalam deteksi kerawanan berbasis data atribut lingkungan. Metode penelitian meliputi pengumpulan dan preprocessing data spasial, pemodelan CNN menggunakan data raster multiband, serta pemodelan Random Forest menggunakan data tabular hasil ekstraksi variabel lingkungan. Variabel yang digunakan meliputi kelerengan, curah hujan, jenis tanah, tutupan lahan, dan gerakan tanah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CNN mampu menghasilkan peta kerawanan tanah longsor secara spasial dan detail, sedangkan Random Forest efektif dalam mendeteksi tingkat kerawanan berdasarkan atribut lingkungan dengan kinerja klasifikasi yang baik. Penelitian ini menyimpulkan bahwa CNN lebih sesuai untuk pemetaan kerawanan berbasis spasial, sementara Random Forest lebih sesuai untuk deteksi kerawanan berbasis data atribut, sehingga keduanya dapat saling melengkapi dalam analisis kerawanan tanah longsor.
Kata kunci: tanah longsor, pemetaan kerawanan, deteksi kerawanan, machine learning, CNN, random forest

Penerapan Algoritma Finite State Machine Pada Game Roguelike Moonbase Warden

Hafidz Ammar, Muhamad Azrino Gustalika — Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Banyak game roguelike yang menerapkan perilaku Non-Playable Character (NPC) yang sederhana dan statis sering kali tidak cukup untuk menciptakan tantangan yang optimal, sehingga membuat pemain merasa bosan. Hasil kuesioner Game Experience Questionnaire (GEQ) dengan 13 responden terhadap game roguelike serupa menunjukkan nilai rata-rata pernyataan “Aku tidak merasa bosan saat bermain” sebesar 2,54 dari skala 4, yang mengindikasikan tingginya tingkat kebosanan pemain. Penelitian ini bertujuan untuk menurunkan tingkat kebosanan bermain game roguelike melalui game “Moonbase Warden” dengan penerapan algoritma Finite State Machine (FSM) pada perilaku karakter. Hasil Kuesioner GEQ menunjukkan peningkatan nilai pada pernyataan “Aku tidak merasa bosan saat bermain” dari 2,54 terhadap game pembanding menjadi 3,31 terhadap “Moonbase Warden”, yang menunjukkan penurunan tingkat kebosanan sebesar 52,73%. Penurunan tersebut terindikasi pada nilai pernyataan “Aku merasa ditantang oleh game ini” sebesar 3,77. Seluruh transisi state FSM berfungsi dengan baik berdasarkan Alpha Testing menggunakan metode Blackbox Testing, serta tingkat usability game mencapai 84,83% berdasarkan Beta Testing dengan metode Usability Testing.
Kata kunci— game, roguelike, perilaku, FSM, GEQ

Evaluasi Support Vector Machine dan Random Forest untuk Klasifikasi Kemiskinan di Indonesia

Sandy Yopa Boangmanalu, Amalia Beladinna Arifa, Nenen Isnaeni — Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Kemiskinan merupakan persoalan multidimensi yang menuntut pendekatan analitik presisi. Penelitian ini mengevaluasi kinerja algoritma Support Vector
Machine (SVM) dan Random Forest (RF) untuk mengklasifikasikan status kemiskinan kabupaten/kota di Indonesia. Menggunakan dataset sekunder indikator sosialekonomi dari Kaggle (514 observasi, 9 fitur) dengan distribusi kelas tidak seimbang (87,94% "Tidak Miskin" dan 12,06% "Miskin"), penelitian ini menerapkan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk menangani ketidakseimbangan kelas. Evaluasi dilakukan melalui skenario pembagian data (90:10, 80:20, 70:30, 50:50) dan hyperparameter tuning. Hasil menunjukkan model terbaik SVM adalah pendekatan baseline pada skenario 70:30 (Akurasi 0,9419; F1 0,7273), sedangkan RF terbaik pada baseline 80:20 (Akurasi 0,9417; F1 0,7273; PR-AUC 0,7628). Analisis feature importanceRF menunjukkan IPM dan pengeluaran per kapita sebagai indikator paling dominan.
Kata kunci—Kemiskinan, Klasifikasi, Support Vector Machine, Random Forest, SMOTE, Confusion Matrix, Feature Importance.

Penerapan Sistem E-Inventory Berbasis Website Dengan Metode Agile Dan Topsis Di Gereja HKBP Setia Mekar Bekasi

Rizky Cristian S , Muhammad Lulu Latif Usman — Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Inventaris di Gereja HKBP Setia Mekar Bekasi masih dilakukan secara manual, sehingga rentan terhadap ketidakakuratan data stok, kesulitan pelacakan barang, serta keterlambatan dalam pelaporan dan pengambilan keputusan pengadaan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem e-inventory berbasis website yang terintegrasi dengan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan transparansi pengelolaan aset gereja. Metode pengembangan sistem menggunakan pendekatan Agile yang bersifat iteratif dan adaptif, meliputi tahapan perencanaan, perancangan, pengembangan, pengujian, dan evaluasi berdasarkan umpan balik pengguna. Sistem yang dikembangkan menyediakan fitur pencatatan barang masuk–keluar, pemantauan stok realtime, pembuatan laporan otomatis, serta rekomendasi prioritas pengadaan menggunakan metode TOPSIS berdasarkan tiga kriteria: urgensi kebutuhan, ketersediaan stok, dan biaya pengadaan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan peringkat prioritas pengadaan secara objektif—dengan alternatif paling mendesak memperoleh nilai preferensi 1,00 dan menempati
peringkat pertama. Pengujian fungsional membuktikan bahwa sistem beroperasi sesuai kebutuhan pengguna, mempercepat proses pencatatan dan pelaporan, serta mendukung pengambilan keputusan pengadaan yang terstruktur dan
objektif.
Kata kunci — e-inventory, website, Agile, TOPSIS, Gereja HKBP

Penerapan User Centered Design Dalam Desain Ulang Antarmuka Website Pariwisata “The Village Purwokerto”

Sitti El-Shafira MJ, Muhammad Azrino Gustalika, Yohani Setiya Rafika Nur — Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Website pariwisata The Village Purwokerto adalah salah satu tempat wisata yang ada di Purwokerto, Jawa Tengah dan memiliki sebuah website sebagai
sumber promosi dalam meningkatkan jumlah pengunjung dan untuk memberikan informasi macam-macam wahana. Namun, setelah dilakukan observasi awal terhadap pemilik tempat wisata dan pengembang website ditemukan beberapa masalah pada tampilan antarmuka yang desainnya terbatas disebabkan masih dalam bentuk template Wordpress. Dari sisi pengguna juga didapatkan masalah pada tampilan antarmuka yang membuat website menjadi tidak menarik dan tidak interaktif. Masalah tersebut dapat diatasi dengan memberikan desain solusi terhadap tampilan antarmuka dengan menerapkan metode user centered design dan pengujian menggunakan system usability scale agar meningkatkan nilai kegunaan website. Setelah dilakukan penerapan metode tersebut, didapatkan skor usability 78,1 dengan rating “Good” yang sebelumnya berada di bawah minimum score dengan nilai 52,9 rating “Poor”. Sehingga penelitian dapat mewujudkan tujuan untuk memberikan desain prototype sebagai saran desain terbaru dengan peningkatan nilai usability.
Kata kunci — Rancang ulang, website, antarmuka pengguna, user centered design, system usability scale

Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Inventori Berbasis Web Dengan Peramalan Stok Melalui Random Forest Menggunakan Metode Prototype Di CV Bintang Makmur Abadi

Ferdy Permana, Sarah Astiti, Sisilia Thya Safitri — Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pengelolaan persediaan di CV Bintang Makmur Abadi masih dilakukan secara manual sehingga memicu ketidakakuratan data stok, keterlambatan pemantauan ketersediaan barang, dan ketidakpastian penentuan waktu serta jumlah pengadaan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem informasi inventori berbasis web untuk pencatatan dan monitoring persediaan secara terstruktur, sekaligus menyediakan fitur peramalan stok menggunakan Random Forest Regressor. Sistem dikembangkan dengan metode prototype dan mencakup modul data master, transaksi barang masuk/keluar, pembuatan invoice, serta laporan barang masuk, barang keluar, dan laba. Model prediksi dilatih dengan pembagian data 80:20 menggunakan time-based split, dilengkapi feature engineering (lag, rolling statistics, dan cyclical encoding), serta tuning hyperparameter melalui GridSearchCV dengan skema TimeSeriesSplit. Hasil pengujian fungsional black box menunjukkan seluruh fitur utama berjalan sesuai kebutuhan. Evaluasi model pada 980 data uji menghasilkan MAE 185,6180, RMSE 445,5146, dan adjusted R² 0,8739, dengan performa konsisten pada cross-validation. Sistem yang diusulkan meningkatkan efisiensi pencatatan, monitoring, dan pelaporan, serta mendukung pengambilan keputusan pengadaan melalui peramalan stok.
Kata kunci— inventori; sistem informasi; peramalan stok; random forest; prototype; microservices

Perancangan Augmented Reality Tata Surya Berbasis Android Menggunakan Metode MDLC

Fredo Nurasta Supriyadi , Dimas Fanny Hebrasianto Permadi — Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pembelajaran materi tata surya di SMP Gunung Jati 1 Purwokerto menghadapi kendala akibat sifat materi yang abstrak dan penggunaan metode konvensional yang pasif, sehingga berdampak pada rendahnya pemahaman siswa dengan rata-rata nilai awal 48,4. Penelitian ini bertujuan untuk
meningkatkan efektivitas pembelajaran melalui pengembangan aplikasi Augmented Reality tata surya berbasis Android menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC). Pengembangan sistem meliputi enam tahapan sistematis, sedangkan evaluasi dilakukan menggunakan Black Box Testing untuk fungsionalitas, System Usability Scale (SUS) untuk usabilitas, serta analisis N-Gain dari pre-test dan posttest untuk mengukur pemahaman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi berjalan sesuai rancangan tanpa bug kritis dan memperoleh skor SUS 81,96 dengan kategori excellent. Secara signifikan, rata-rata nilai pemahaman siswa meningkat dari 48,4 menjadi 88, dengan nilai N-Gain sebesar 0,73 yang termasuk dalam kategori tinggi. Disimpulkan bahwa aplikasi Augmented Reality yang dikembangkan terbukti valid, praktis, dan efektif dalam meningkatkan hasil belajar serta memvisualisasikan konsep tata surya bagi siswa.
Kata kunci— Augmented Reality, Tata Surya, Android, MDLC, Media Pembelajaran Interaktif

Analisis Beban Tenaga Kerja Menggunakan Metode Full-Time Equivalent Di Bagian Warehouse Finished Goods Di Pt. Xyz

Rania Putri Zachraniline , Atya Nur Aisha, Litasari Widyastuti Suwarsono — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Meningkatnya aktivitas pengiriman produk jadi pada bagian Warehouse Finished Goods (WFG) PT. XYZ berdampak pada peningkatan beban kerja tenaga operasional yang ditandai dengan tingginya frekuensi lembur pada beberapa jabatan. Kondisi tersebut menuntut adanya analisis kebutuhan tenaga kerja agar proses operasional tetap berjalan efektif dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis beban kerja dan menentukan kebutuhan tenaga kerja pada bagian WFG menggunakan metode Full-Time Equivalent (FTE). Pengumpulan data dilakukan melalui observasi langsung menggunakan metode stopwatch time study untuk memperoleh waktu baku setiap aktivitas kerja. Peramalan volume pengiriman digunakan sebagai data pendukung dengan metode Holt–Winters. Selanjutnya, kebutuhan tenaga kerja dihitung berdasarkan waktu baku dan volume pekerjaan, kemudian dibandingkan dengan kondisi tenaga kerja eksisting. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Operator Forklift berada pada kondisi mendekati ideal sehingga tidak memerlukan penambahan tenaga kerja permanen. Operator WFG 1 dan WFG 2 mengalami overload, namun masih dapat ditangani melalui pengaturan jam kerja dan lembur terkontrol yang dinilai lebih efisien dibandingkan penambahan tenaga kerja. Sementara itu, Operator WFG 3 memiliki beban kerja tertinggi sehingga direkomendasikan adanya penambahan tenaga kerja secara terbatas disertai pengelolaan lembur yang terencana.

Kata kunci— beban kerja, Full-Time Equivalent, warehouse, lembur, tenaga kerja.

Analisis Biaya dan Manfaat Jalan Tol Bukittinggi – Sicincin Ditinjau Dari Aspek Ekonomi Dan Finansial

Anugrah Debil Hendriaputra, Endang Chumaidiyah, Sinta Aryani — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pembangunan Jalan Tol Bukittinggi–Sicincin direncanakan untuk meningkatkan konektivitas dan efisiensi transportasi di Provinsi Sumatera Barat. Penelitian ini bertujuan menganalisis kondisi lalu lintas eksisting, efisiensi Biaya Operasional Kendaraan (BOK), nilai waktu perjalanan, potensi pendapatan dari tarif jalan tol, serta kelayakan ekonomi dan finansial proyek. Metode yang digunakan meliputi analisis lalu lintas, perhitungan BOK, analisis nilai waktu kendaraan, dan evaluasi kelayakan proyek. Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun pembangunan jalan tol mampu memberikan penghematan BOK dan nilai waktu perjalanan, hasil analisis kelayakan menunjukkan nilai Benefit Cost Ratio (BCR) kurang dari satu, Net Present Value (NPV) negatif, serta Internal Rate of Return (IRR) lebih kecil dari discount rate. Dengan demikian, proyek Jalan Tol Bukittinggi–Sicincin dinyatakan tidak layak secara ekonomi dan finansial.

Kata kunci—Jalan Tol, Biaya Operasional Kendaraan, Nilai Waktu, Kelayakan Ekonomi, Kelayakan Finansial, Transportasi

Analisis Kelayakan Investasi Pendirian Usaha Peternakan Sapi Potong Ranchouse Sapi Nusa Di Kabupaten Bandung Barat

Amanullah Akbar Effendie, Nanang Suryana, Sinta Aryana — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Indonesia memiliki potensi yang luas dalam mengembangkan sektor peternakan, khususnya peternakan sapi potong. Sapi potong memiliki peran yang besar dalam menyediakan ketahanan pangan daging untuk masyarakat. Ketahanan pangan daging dibutuhkan untuk memenuhi permintaan masyarakat yang terus meningkat dalam sepuluh tahun terakhir. Sehingga, menjaga produktivitas daging nasional menjadi salah satu langkah penting dalam memenuhi tujuan oangan tersebut. Namun, kenyataannya produksi nasional masih belum mampu untuk memenuhi besarnya kebutuhan masyarakat tersebut, sehingga muncul defisit pasokan daging sapi. Sebagai contoh, Jawa Barat menjadi salah satu provinsi dengan kebutuhan daging sapi terbesar di Indonesia dalam lima tahun terakhir. Kota Bandung sebagai salah satu wilayah di Jawa Barat dengan total konsumsi terbesar yaitu mencapai 14.674 ton. Hal tersebut menunjukkan potensi pasar yang baik di wilayah tersebut. Konsumsi berpotensi meningkat seiring dengan pertumbuhan penduduk yang terus bertumbuh hingga 21.000 orang di setiap tahunnya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan potensi tersebut dengan cara melakukan investasi pendirian usaha peternakan sapi potong Ranchouse Sapi Nusa dengan melakukan distribusi daging sapi ke wilayah Kota Bandung, khususnya UMKM yang menggunakan bahan baku daging sapi. Berdasarkan penilaian investasi terhadap perencanaan usaha tersebut, menunjukkan bahwa investasi dapat dikatakan layak untuk dijalankan. Berdasarkan Payback Period (PBP) pengembalian modal terjadi di 4,34 tahun. Selain itu, penilaian Net Present Value (NPV) menunjukkan nilai berada pada titik positif yaitu Rp1.198.358.212. Hasil positif juga ditunjukkan oleh Internal Rate of Return (IRR) dengan nilai mencapai 20,24%. Nilai tersebut lebih besar jika dibandingkan dengan MARR yang ditetapkan yaitu 11,23%. Penilaian tersebut menunjukkan pendirian usaha tersebut secara finansial dapat dinyatakan layak.

Kata kunci— aspek pasar, aspek teknis, aspek finansial, payback period, net present value, internal rate of return.

Analisis Kesiapan Kerja Dan Kelelahan Kerja Dengan Instrumen Work Ability Index (Wai) Dan Galvanic Skin Response (Gsr) Di Pt Xyz Untuk Mengurangi Risiko Kecelakaan Kerja

Jauza Alif Mumtaza, Yusuf Nugroho Doyo Yekti , Ilma Mufidah — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Kesiapan kerja merupakan faktor penting dalam pencegahan kecelakaan kerja di lingkungan industri manufaktur berisiko tinggi. Namun, evaluasi kesiapan kerja masih didominasi oleh pendekatan subjektif yang belum sepenuhnya mampu menangkap perubahan kondisi tubuh yang bersifat dinamis. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kesiapan kerja pekerja di PT XYZ melalui pendekatan pendamping dengan mengombinasikan Work Ability Index (WAI) dan Galvanic Skin Response (GSR). Penelitian ini menggunakan desain cross-sectional yang melibatkan enam responden dari unit produksi, warehouse, dan assembly. Pengukuran WAI dilakukan pada awal jam kerja, sedangkan pengukuran GSR dilakukan pada kondisi baseline dan post-work. Hubungan antara skor WAI dan nilai GSR pada kondisi baseline dianalisis menggunakan uji korelasi Spearman’s rho. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa skor WAI berada pada kategori Moderate hingga Excellent, sementara nilai GSR menunjukkan variasi antar individu serta peningkatan pada kondisi post-work yang mencerminkan akumulasi beban kerja. Hasil uji korelasi memperlihatkan bahwa tidak terdapat hubungan yang signifikan antara WAI dan GSR pada kondisi baseline (ρ = 0,086; p > 0,05). Dengan demikian, kesiapan kerja tidak dapat direpresentasikan oleh satu indikator tunggal, melainkan memerlukan pendekatan pendamping yang mengombinasikan pengukuran subjektif dan objektif untuk mendukung upaya pencegahan risiko kecelakaan kerja. Hasil penelitian ini tidak bertujuan untuk menetapkan hubungan sebab-akibat, antara kesiapan kerja dan kecelakaan kerja, melainkan mengevaluasi keterkaitan antara indikator subjektif dan respons fisiologis pekerja dalam satu periode kerja.

Kata kunci— Kesiapan kerja, Work Ability Index, Galvanic Skin Response, kelelahan kerja, industri manufaktur

Analisis Kinerja Pelayanan Telkomedika Terhadap Kepuasan Mahasiswa Telkom University Dengan Metode Customer Satisfaction Index (CSI) Dan Importance Performance Analysis (IPA)

Bernard Eduardo Sebastian Wahono , Budi Sulistyo, Meldi Rendra — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat kepuasan mahasiswa terhadap kualitas pelayanan TelkoMedika sebagai fasilitas kesehatan di lingkungan Telkom University. Permasalahan utama dalam penelitian ini adalah adanya ketidaksesuaian antara harapan mahasiswa dan kinerja pelayanan yang diterima, sehingga diperlukan analisis mendalam untuk mengidentifikasi aspek layanan yang harus dipertahankan maupun ditingkatkan. Penelitian ini menggunakan metode Customer Satisfaction Index untuk mengukur tingkat kepuasan secara keseluruhan dan Importance Performance Analysis untuk memetakan atribut layanan berdasarkan tingkat kepentingan serta tingkat kinerja. Data dikumpulkan melalui kuesioner daring yang melibatkan 100 responden mahasiswa dan dianalisis menggunakan perhitungan indeks kepuasan, pemetaan kuadran, serta analisis kesenjangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai Customer Satisfaction Index sebesar 66,26% berada pada kategori “Puas”, sehingga layanan TelkoMedika dinilai telah memenuhi sebagian besar ekspektasi mahasiswa. Importance Performance Analysis mengidentifikasi atribut responsivitas dan kompetensi tenaga medis sebagai aspek yang sudah baik dan perlu dipertahankan, sedangkan atribut seperti empati, kecepatan pelayanan, orientasi hasil pemeriksaan terhadap kebutuhan pasien, dan penyesuaian jam operasional menjadi prioritas utama untuk ditingkatkan. Secara keseluruhan, penelitian ini menegaskan perlunya peningkatan berkelanjutan untuk mencapai kualitas pelayanan yang lebih optimal.

Kata kunci — kepuasan mahasiswa, customer satisfaction index, importance performance analysis, kualitas pelayanan, TelkoMedika.

Analisis Perancangan Dan Kelayakan Pembukaan Maccenzo Gelato Di Jakarta Pusat

Pramasta Rashad Wardhana , Endang Chumaidiyah, Muhammad Almaududi Pulungan — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Maccenzo Gelato merupakan usaha baru di sektor makanan dan minuman yang berfokus pada produk gelato dengan kualitas tinggi dan variasi rasa yang unik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kelayakan pendirian usaha Maccenzo Gelato yang berlokasi di Jakarta Pusat, yang dipilih karena memiliki potensi pasar yang besar sebagai pusat aktivitas ekonomi dan sosial. Metode penelitian yang digunakan adalah studi kelayakan usaha dengan meninjau aspek pasar, teknis, legalitas, dan finansial. Hasil analisis pasar menunjukkan jumlah pasar potensial sebesar 380.154 jiwa, pasar tersedia sebanyak 307.925 jiwa, dengan pasar sasaran sebesar 0.37%. Dari aspek teknis, usaha ini membutuhkan tiga orang tenaga kerja dengan gaji masing-masing sebesar Rp5.729.876 per bulan. Total investasi yang dibutuhkan sebesar Rp994,527,416.86 yang seluruhnya berasal dari modal pribadi. Analisis finansial menunjukkan nilai Net Present Value (NPV) sebesar Rp378,505,623.64, Internal Rate of Return (IRR) sebesar 27,80%, serta Payback Period selama 4,241 tahun. Analisis sensitivitas menunjukkan tingkat toleransi kenaikan bahan baku sebesar 82,86%, kenaikan biaya tenaga kerja sebesar 51,30%, dan penurunan permintaan sebesar 14,05%. Berdasarkan hasil tersebut, usaha Maccenzo Gelato dinyatakan layak untuk dijalankan.

Kata Kunci — Analisis kelayakan, Maccenzo Gelato, NPV, IRR, PBP

Analisis Perancangan dan Kelayakan Usaha Air Minum Pesantren-X di Kabupaten Cirebon

Fadhillah Apriliyani , Endang Chumaidiyah, Sinta Aryani — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pesantren-X merupakan salah satu pesantren yang terletak di Kabupaten Cirebon memiliki masalah tingginya kebutuhan terhadap produk air minum. Peningkatan kebutuhan air minum membuat pesantren mempertimbangkan untuk membangun pabrik air minum sendiri sebagai solusi untuk mengurangi ketergantungan pada perusahaan maklun. Pesantren-X saat ini sudah menjual merek dagangnya sendiri, namun masih bergantung pada pasokan dari perusahaan maklun. Perkiraan permintaan yang terus meningkat seiring dengan pertumbuhan populasi di Kabupaten Cirebon membuat usaha air minum Pesantren-X perlu memproduksi lebih banyak produknya. Jika memiliki pabrik air minum sendiri, maka diharapkan pasokan air minum dapat lebih cepat tersedia dan mengurangi biaya produksi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan perancangan dan analisis kelayakan usaha air minum Pesantren-X di Kabupaten Cirebon. Dalam perencanaan perancangan pabrik air minum Pesantren-X ada lima aspek yang perlu dipertimbangkan yaitu aspek pasar, aspek teknis dan operasional, aspek legal, aspek lingkungan, dan aspek keuangan. Berdasarkan hasil perancangan dan analisis kelayakan, nilai NPV yang diperoleh dengan menggunakan MARR sebesar 11,23% adalah Rp 136.774.522.024, nilai IRR yang diperoleh sebesar 80,60%, dan payback period selama 0,28 tahun.

Kata kunci— AMDK, analisis kelayakan usaha, pesantren.

Designing Risk Register And Risk Response As A Lesson Learned Towards The Ecohub Learning Management System Application Development Project at PT Xyz Using The Probability Impact Matrix Method

Dian Tri Athifah, Dida Diah Damayanti, Sandhy Widyasthana — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

The EcoHub Learning Management System (LMS) application development project at PT XYZ is a digital transformation initiative supporting organizational learning. As a software development project involving dynamic requirements and technological complexity, it is exposed to various risks disrupting objectives. Therefore, a structured qualitative risk management approach is required. This study applies the Probability Impact Matrix (PIM) method to conduct qualitative risk assessment and determine risk priority levels. A total of 30 potential risks were identified through expert interviews, project documentation review, and direct observation, covering technical, operational, human resource, security, organizational, and project management aspects. Each risk was assessed using the PIM framework and categorized according to severity. Risks with high priority were analyzed to develop suitable risk response management, including avoidance, mitigation, transfer, and acceptance. The main output is a comprehensive risk register integrating prioritized risks with corresponding risk response plans, serving as a lesson learned for the EcoHub project. The results provide a reference for future projects, highlighting how crucial early risk detection and organized risk response strategy are to improving project success.

Keywords—risk management, risk register, risk response, probability impact matrix, learning management system

Optimalisasi Ruang Penyimpanan Gudang Dengan Penerapan Racking System Dengan Class Based Storage Untuk Meminimasi Overload Pada Gudang PT Pos Logistik Indonesia

Bhagaskara Dimas Setiawan, Muhammad Nashir Ardiansyah, Nova Indah Saragih — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Gudang Unilever Cakung menghadapi tantangan serius berupa overload capacity akibat variasi ukuran ice cabinet dan metode floor stacking yang membatasi pemanfaatan ruang vertikal. Kondisi ini menurunkan efisiensi operasional dan meningkatkan risiko ketidakteraturan. Penelitian ini menitikberatkan pada solusi strategis melalui penerapan racking system dan metode Class-Based Storage (CBS) yang didukung klasifikasi ABC. Pendekatan ini memungkinkan pemanfaatan ruang lebih optimal dengan menyesuaikan penempatan barang berdasarkan nilai ekonomis dan frekuensi pergerakan. Hasil analisis menunjukkan penurunan overload sebesar 33%, yang menandakan peningkatan signifikan dalam keteraturan dan kapasitas penyimpanan. Selain itu, feasibility study terkait biaya pengadaan racking system memperlihatkan bahwa investasi ini layak dilakukan karena manfaat jangka panjang berupa efisiensi operasional, pengurangan biaya akibat ketidakteraturan, serta peningkatan keberlanjutan gudang. Dengan demikian, integrasi racking system dan CBS tidak hanya efektif dalam menekan overload, tetapi juga memberikan dasar kuat bagi kelayakan investasi yang mendukung pengelolaan gudang modern.

Kata kunci— Overload Capacity, Class Based Storage, Klasfikasi ABC, Racking System

Perancangan Alat Pengupas Sabut Kelapa Berbasis Ergonomic Function Deployment (EFD) Untuk Meminimalkan Risiko Musculoskeletal Disorders (MSDS)

Salma Aqila Hedari , Agus Kusnayat, Yusuf Nugroho Doyo Yekti — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Proses pengupasan sabut kelapa secara manual yang umum dilakukan saat ini memiliki risiko ergonomi yang tinggi. Studi lapangan di Pasar Induk Gedebage menunjukkan operator bekerja dengan postur membungkuk dan gerakan repetitif selama 14 jam per hari. Berdasarkan pengukuran awal menggunakan Rapid Entire Body Assessment (REBA) dan Rapid Upper Limb Assessment (RULA), diperoleh skor risiko sangat tinggi yang memerlukan perbaikan segera. Penelitian ini bertujuan merancang alat pengupas sabut kelapa yang ergonomis menggunakan metode Ergonomic Function Deployment (EFD) untuk menerjemahkan kebutuhan pengguna ke dalam spesifikasi teknis. Hasil penelitian berupa rancangan alat dengan fitur tuas bi-manual (dua tangan) dengan rasio mekanis 1:4 dan ketinggian landasan yang disesuaikan dengan antropometri tubuh operator (100-110 cm). Hasil validasi menunjukkan penurunan risiko ergonomi yang signifikan, di mana skor REBA turun dari 11 menjadi 3 dan skor RULA turun dari 7 menjadi 4. Implementasi rancangan ini terbukti menciptakan postur kerja yang lebih tegak dan aman bagi pekerja.

Kata kunci— Alat Pengupas Kelapa, Ergonomi, Ergonomic Function Deployment (EFD), REBA, RULA.

Pengembangan Tool Cetakan Sand Casting Pada Bearing Housing Di Pt.Xyz Menggunakan Metode Quality Function Deployment (Qfd)

Nazmal Ilman Ferriq , Agus Kusnayat, Sheila Amalia — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Proses sand casting komponen Bearing Housing di PT XYZ masih menggunakan pattern dan core box berbahan kayu yang memiliki umur pakai terbatas (sekitar 1,5 tahun) serta menunjukkan ketidakstabilan dimensi akibat pembengkakan, keausan, dan kerusakan permukaan. Kondisi tersebut menyebabkan ketidakstabilan cetakan pasir, reject produk, serta frekuensi rework sebesar 8–10% yang berdampak pada penurunan efisiensi dan peningkatan biaya produksi. Hal ini menunjukkan bahwa tooling eksisting belum mampu memenuhi kebutuhan pengguna secara konsisten selama siklus pemakaian. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan desain tooling cetakan sand casting dengan performa yang lebih baik melalui penerjemahan kebutuhan pengguna ke dalam parameter teknis desain serta mengevaluasi kelayakan ekonominya. Metode Quality Function Deployment (QFD) digunakan untuk memetakan kebutuhan pengguna melalui matriks House of Quality yang diintegrasikan dengan kerangka Product Development Process (PDP). Rancangan tooling usulan divalidasi melalui simulasi teknik untuk memastikan kestabilan struktural dan geometrik, serta dievaluasi secara ekonomi menggunakan pendekatan Total Cost of Ownership (TCO). Hasil penelitian menunjukkan bahwa tooling usulan mampu meningkatkan kestabilan cetakan pasir dan kualitas produk dibandingkan tooling eksisting, serta memberikan efisiensi biaya jangka panjang.

Kata kunci: sand casting, tooling, pattern, core box, Quality Function Deployment, House of Quality, Product Development Process, Total Cost of Ownership.

Perancangan Aplikasi Monitoring Maintenance Alat Berat Pada Pt. Xyz Dengan Metode Waterfall

Sabiq An Aziz, Budi Praptono, Fandi Achmad — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

XYZ merupakan perusahaan pertambangan yang menggunakan alat berat sebagai penunjang utama kegiatan operasional. Dalam pelaksanaannya, proses pelaporan kerusakan, pencatatan perbaikan, dan monitoring maintenance alat berat masih dilakukan secara manual sehingga menimbulkan permasalahan seperti keterlambatan informasi, ketidaksesuaian data, serta sulitnya pemantauan kondisi alat secara real-time. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi monitoring maintenance alat berat yang terintegrasi dan sesuai dengan kebutuhan perusahaan.

Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Waterfall, yang terdiri dari tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan validasi. Perancangan sistem dilakukan dengan menggunakan Unified Modeling Language (UML) serta perancangan antarmuka pengguna. Validasi hasil rancangan dilakukan melalui black box testing untuk menguji fungsionalitas sistem dan User Acceptance Testing (UAT) untuk menilai tingkat penerimaan pengguna.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dirancang mampu memenuhi kebutuhan pengguna dalam proses pelaporan kerusakan, pencatatan perbaikan, serta monitoring status alat berat. Berdasarkan hasil pengujian dan validasi, sistem dinyatakan berjalan sesuai dengan spesifikasi, mudah digunakan, dan layak untuk diimplementasikan di PT. XYZ sebagai solusi peningkatan efektivitas dan efisiensi proses maintenance alat berat.

Kata kunci: Maintenance, Pertambangan, Alat berat, Monitoring, Aplikasi, Waterfall

Perancangan Dan Pengujian Dashboard Monitoring Proses Produksi Menggunakan Metode Rapid Application Development (Rad) Untuk Keperluan Meningkatkan Kualitas Produksi Sepatu Adidas Samba Og Di Pt Xyz

Rhaka Saefani Zaki , Murman Dwi Prasetio, Tatang Mulyana — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

PT XYZ merupakan perusahaan manufaktur sepatu Adidas yang menghadapi permasalahan tingginya tingkat defect produksi mencapai rata-rata 920 pasang per bulan pada periode Juli-Desember 2024. Permasalahan ini disebabkan oleh sistem monitoring kualitas yang masih manual menggunakan Excel, tidak terstandarisasi, dan tidak terpusat, sehingga menyebabkan keterlambatan identifikasi pola defect dan pengambilan keputusan perbaikan yang tidak optimal. Penelitian ini bertujuan merancang dan menguji Dashboard Monitoring menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) melalui tahapan Requirements Planning, User Design, Construction, dan Cut Over. Data dikumpulkan melalui wawancara dengan Manager Produksi, Supervisor Produksi, dan QC Line, serta observasi proses produksi di lima work station dan lima line produksi. Hasil penelitian menunjukkan Dashboard mampu menyajikan visualisasi data produksi dan defect secara real-time, menyediakan fitur input data terstandarisasi dengan validasi otomatis, serta ekspor laporan otomatis. Pengujian melalui Black Box Testing menunjukkan seluruh 37 test case berhasil (100%), sedangkan User Acceptance Testing menghasilkan skor 92,59% kategori "Sangat Setuju". Data perbandingan menunjukkan defect rate pada Desember 2024 sebesar 5,80% dan Desember 2025 sebesar 4,10%, dengan penurunan 29,4%.

Kata kunci — Dashboard Monitoring, Kualitas Produksi, Defect, RAD, Pengujian Sistem

Perancangan Lengan Prostesis untuk Penyandang Tunadaksa Menggunakan Metode Quality Function Deployment (QFD)

Dimas aria Putra Hartono , Ilma Mufidah, Agus Kusnayat — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Penyandang tunadaksa dengan keterbatasan fungsi lengan sering mengalami kesulitan dalam menjalankan aktivitas sehari-hari secara mandiri. Ketergantungan pada satu lengan yang masih berfungsi menyebabkan distribusi beban kerja tubuh menjadi tidak seimbang dan berpotensi menimbulkan kelelahan otot serta gangguan muskuloskeletal. Kondisi ini menunjukkan perlunya alat bantu yang dirancang sesuai dengan kebutuhan pengguna, khususnya dari aspek kenyamanan, kemudahan penggunaan, dan keseimbangan beban kerja. Penelitian ini bertujuan merancang konsep lengan prostesis yang dapat mendukung aktivitas harian penyandang tunadaksa sekaligus mengurangi beban kerja berlebih pada lengan dominan. Metode Quality Function Deployment (QFD) digunakan untuk menerjemahkan kebutuhan pengguna (Voice of Customer) ke dalam spesifikasi teknis perancangan. Tahapan penelitian meliputi observasi aktivitas harian, wawancara, pengisian kuesioner Nordic Body Map untuk mengidentifikasi keluhan fisik, serta pengukuran antropometri sebagai dasar penentuan dimensi desain. Data dianalisis melalui penyusunan House of Quality (HoQ) untuk menentukan prioritas teknis perancangan. Hasil penelitian menghasilkan konsep lengan prostesis dengan fokus pada bobot ringan, kenyamanan, kemudahan pemasangan, serta ketahanan untuk aktivitas harian ringan.

Kata kunci— House of Quality (HoQ), Lengan Prostesis, Quality Function Deployment (QFD), Tunadaksa

Perancangan Mesin Pencabut Bulu Ayam Untuk Rumah Potong Menggunakan Metode Ergonomic Function Deployment (EFD)

Muhammad Najib Ramadhani, Agus Kusnayat, Sheila Amalia Salma — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Meningkatnya konsumsi daging ayam menuntut proses pencabutan bulu yang lebih efisien, aman, dan ergonomis, khususnya pada UMKM rumah potong ayam yang masih mengandalkan metode manual. Proses pencabutan bulu secara manual umumnya dilakukan dengan postur membungkuk dan jongkok dalam durasi yang lama, sehingga berpotensi menimbulkan keluhan musculoskeletal disorders (MSDs) serta menurunkan produktivitas kerja. Penelitian ini bertujuan untuk merancang mesin pencabut bulu ayam yang ergonomis dengan menggunakan metode Ergonomic Function Deployment (EFD). Pengumpulan data dilakukan melalui observasi langsung, wawancara, penyebaran kuesioner Nordic Body Map (NBM), serta analisis postur kerja menggunakan metode Rapid Entire Body Assessment (REBA). Kebutuhan dan keluhan pekerja diterjemahkan ke dalam spesifikasi teknis melalui penyusunan House of Ergonomics (HoE) dan proses pemilihan konsep desain. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan mesin usulan mampu menurunkan skor REBA dari 9 menjadi 3, yang berarti terjadi penurunan risiko kerja sebesar 66,7%. Selain itu, produktivitas meningkat karena mesin mampu memproses 3–5 ekor ayam dalam waktu 40–60 detik, dibandingkan metode manual yang hanya mampu memproses 1 ekor ayam dalam 60–120 detik. Dengan demikian, mesin usulan terbukti dapat meningkatkan keselamatan, kenyamanan, dan efisiensi kerja pada UMKM rumah potong ayam.

Kata kunci: Ergonomic Function Deployment, mesin pencabut bulu ayam, ergonomi, REBA.

Perancangan Mitigasi Risiko Dengan Menggunakan Metode Hazard Identification, Risk Assessment And Risk Control (Hirarc) Dan Bowtie Analysis Pada Area Proses Produksi Rokok Kretek Pt Xyz

Muhammad Nur Sulaeman, Sheila Amalia Salma, Mira Rahayu — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Keselamatan dan kesehatan kerja (K3) merupakan faktor penting dalam mendukung kelancaran proses kerja serta perlindungan tenaga kerja. Aktivitas produksi di PT XYZ memiliki beberapa potensi bahaya yang berasal dari paparan debu tembakau, penggunaan peralatan kerja, aktivitas scaffolding, serta postur kerja yang kurang ergonomis. Penelitian ini memiliki arah untuk melakukan analisis dan perancangan mitigasi risiko kecelakaan kerja dengan memanfaatkan metode Hazard Identification, Risk Assessment, and Risk Control (HIRARC) dan Bowtie Analysis sebagai dasar penentuan preventive barrier dan mitigation barrier. Hasil penelitian menunjukkan bahwa adanya beberapa risiko dengan tingkat prioritas tinggi yang memerlukan pengendalian segera. Usulan pengendalian yang dihasilkan meliputi penggunaan alat pelindung diri sesuai standar, edukasi bahaya kerja, perbaikan fasilitas kerja, pelatihan pertolongan pertama, pemeriksaan kesehatan berkala, serta penyediaan jalur evakuasi. Berdasarkan hasil validasi dengan pihak perusahaan, sebagian besar usulan dinyatakan layak untuk diimplementasikan, meskipun beberapa rekomendasi masih memerlukan pertimbangan dari sisi biaya dan kesiapan operasional. Penerapan hasil penelitian ini diharapkan mampu menurunkan tingkat risiko kecelakaan kerja serta mendukung peningkatan kinerja SMK3 secara berkelanjutan.

Kata kunci: Keselamatan dan Kesehatan Kerja, HIRARC, Bowtie Analysis, Mitigasi Risiko.

Perancangan Model Bisnis Toko Viara Toys Menggunakan Metode Business Model Canvas

Muhammad Rizki , Budi Sulistyo , Farda Hasun — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Toko Viara Toys merupakan usaha ritel mainan anak yang menghadapi berbagai tantangan dalam pengembangan bisnis, seperti meningkatnya persaingan, perubahan perilaku konsumen, serta keterbatasan dalam pemanfaatan saluran pemasaran digital. Kondisi tersebut berdampak pada belum optimalnya kinerja pendapatan dan keberlanjutan usaha. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis model bisnis Toko Viara Toys yang sedang berjalan serta merumuskan model bisnis usulan yang lebih adaptif dan berkelanjutan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan Business Model Canvas (BMC) sebagai alat analisis utama, yang didukung oleh analisis SWOT untuk mengidentifikasi faktor internal dan eksternal usaha. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dengan pemilik usaha, observasi langsung terhadap aktivitas operasional toko, serta studi dokumentasi. Selanjutnya, dilakukan analisis finansial menggunakan Break Even Point (BEP) untuk menilai kelayakan finansial dari model bisnis usulan.Hasil penelitian menunjukkan bahwa model bisnis eksisting Toko Viara Toys masih memiliki kelemahan pada aspek saluran distribusi, hubungan pelanggan, serta efisiensi biaya operasional. Model bisnis usulan difokuskan pada optimalisasi pemasaran digital melalui media sosial dan toko online, peningkatan nilai tambah produk, serta pengelolaan biaya yang lebih terstruktur. Hasil analisis BEP menunjukkan bahwa model bisnis usulan memiliki potensi untuk mencapai titik impas pada tingkat pendapatan yang relatif rendah, sehingga dinilai layak untuk diterapkan

Kata kunci— Business Model Canvas , SWOT, toko mainan, Break Even Point.

Perancangan Perbaikan Kualitas Layanan Pada New Concept English Education Center Tasikmalaya Menggunakan Metode Service Quality

Irham Muhammad Zaky , Tiara Verita Yastica, Nanang Suryana — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

New Concept English Education Center Tasikmalaya menghadapi tantangan penurunan retensi siswa yang signifikan, yang mengindikasikan adanya kesenjangan antara ekspektasi siswa dengan mutu layanan yang diterima. Studi ini bertujuan untuk mengevaluasi kualitas layanan saat ini dan merancang strategi perbaikan guna meningkatkan kepuasan pelanggan. Metode yang digunakan adalah integrasi Service Quality (ServQual) untuk mengukur variasi (gap) layanan, Importance Performance Analysis (IPA) untuk pemetaan atribut, serta Diagram Pareto untuk menentukan prioritas peningkatan. Hasil penelitian menunjukkan terdapat gap negatif pada dimensi Tangibles, Reliability, dan Responsiveness. Melalui analisis Pareto, teridentifikasi enam atribut prioritas (kategori vital few) yang berkontribusi sebesar 79,85% terhadap total kesenjangan kualitas, dengan isu utama meliputi keterbatasan lahan parkir, kebersihan fasilitas toilet, dan kualitas perangkat audio pembelajaran. Berdasarkan analisis akar masalah menggunakan Fishbone Diagram, penelitian ini merumuskan usulan perbaikan dengan pendekatan sistem terintegrasi 4M (Man, Machine, Method, Material). Solusi yang dirancang meliputi pembuatan marka parkir sudut 45 derajat, penyusunan SOP Pre-Class Preparation, program preventive maintenance audio, serta digitalisasi sistem keluhan pelanggan. Rancangan perbaikan ini diharapkan mampu meningkatkan standar pelayanan serta menekan angka siswa keluar (churn rate) di masa mendatang.

Kata kunci—kualitas layanan, servqual, ipa, diagram pareto, kepuasan pelanggan.

Perancangan Perbaikan Layanan pada Toko Syifa Gordyn berdasarkan Kebutuhan Konsumen Menggunakan Integrasi Service Quality dan Model Kano

Farhan Abhista Wihandoko , Budi Praptono, Meldi Rendra — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Toko Syifa Gordyn merupakan UMKM yang bergerak di bidang ritel aksesoris rumah seperti gordyn dan dekorasi interior. Seiring meningkatnya persaingan dan fluktuasi jumlah pelanggan, Toko Syifa Gordyn menghadapi beberapa permasalahan layanan yang berpotensi memengaruhi kepuasan pelanggan. Oleh karena itu, diperlukan evaluasi kualitas layanan yang disusun berdasarkan kebutuhan dan persepsi pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji kondisi layanan di Toko Syifa Gordyn, mengidentifikasi atribut layanan yang masih belum memenuhi harapan pelanggan, serta merumuskan usulan perbaikan layanan yang tepat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah integrasi Service Quality (SERVQUAL) dan Model Kano. Metode Service Quality digunakan untuk mengukur kesenjangan antara harapan dan persepsi pelanggan berdasarkan lima dimensi layanan, sedangkan Model Kano digunakan untuk mengklasifikasikan atribut layanan berdasarkan pengaruhnya terhadap kepuasan pelanggan. Pengumpulan data dilakukan melalui penyebaran kuesioner kepada 100 responden. Hasil penelitian menunjukkan terdapat sepuluh atribut layanan yang perlu diprioritaskan perbaikannya. Integrasi kedua metode menghasilkan True Customer Needs (TCN) yang menjadi dasar dalam perumusan usulan perbaikan layanan. Usulan perbaikan difokuskan pada peningkatan konsistensi pelayanan, kejelasan informasi produk, ketepatan waktu pengerjaan dan pemasangan, serta penguatan standar proses layanan guna meningkatkan kepuasan pelanggan di Toko Syifa Gordyn.

Kata kunci— Kualitas Layanan, Service Quality, Model Kano, True Customer Needs, UMKM

Perancangan Sistem Pencatatan Inventori dan Pembukuan Keuangan Berbasis Digital Menggunakan System Development Life Cycle (SDLC) dengan Pendekatan PIECES Framework pada Toko Bangunan JTH Makmur

Tanisha Yuniar Triani, Budi Praptono, Meldi Rendra — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Dalam suatu usaha perdagangan berlangsung transaksi yang beragam, semakin besar skala transaksi suatu usaha, semakin penting peran sistem pencatatan inventori yang baik untuk menjaga akurasi data persediaan. Penggunaan sistem pencatatan manual sering kali menyebabkan ketidaksesuiaan stok dan menjadi kendala utama dalam operasional Toko Bangunan JTH Makmur. Dalam mengatasi permasalahan ini, maka dilakukan perancangan sistem pencatatan inventori difokuskan pada perbaikan alur pencatatan barang masuk, barang keluar, dan pembaruan stok secara sistematis. Penelitian ini bertujuan menentukan sistem pencatatan inventori terstruktur yang terintegrasi dalam efektivitas pengelolaan inventori di Toko Bangunan JTH Makmur. Metode penelitian ini dengan analisa data menggunakan PIECES Framework, Root Cause Analysis, dan Inventory Discrepancy Analysis untuk mengevaluasi sistem yang berjalan dan mengidentifikasi penyebab permasalahan. Hasil dari penelitian ini adalah rancangan sistem pencatatan inventori meliputi alur proses pencatatan inventori, desain input untuk pencatatan barang masuk dan transaksi penjualan, desain proses pengolahan data, serta desain output berupa laporan stok dan laporan transaksi. Rancangan ini mampu dijadikan acuan teknis bagi pengembangan aplikasi atau sistem berbasis website sebagai dasar implementasi sistem pencatatan inventori yang lebih efektif di Toko Bangunan JTH Makmur.

Kata kunci— Inventori, Keuangan, Root Cause Analysis (RCA), Sistem Pencatatan, Stok.

Perancangan Sistem Penilaian Kinerja pada Perusahaan Perkebunan Kelapa Sawit PT XYZ Menggunakan Metode Balanced Scorecard dan Analytical Hierarchy Process

Mahathir Muhammad , Budi Sulistyo , Farda Hasun — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

PT XYZ merupakan perusahaan yang bergerak di industri perkebunan kelapa sawit. Saat ini, penilaian kinerja pada PT XYZ masih berfokus pada aspek keuangan dan pencapaian produksi, sehingga belum mampu menggambarkan kinerja perusahaan secara menyeluruh dalam mendukung pencapaian strategi, visi, dan misi perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem penilaian kinerja perusahaan yang terintegrasi dan komprehensif menggunakan metode Balanced Scorecard dan Analytical Hierarchy Process (AHP). Penelitian diawali dengan analisis lingkungan internal dan eksternal perusahaan, dilanjutkan dengan perumusan strategi perusahaan. Strategi tersebut kemudian dipetakan ke dalam empat perspektif Balanced Scorecard, yaitu perspektif keuangan, pelanggan, proses bisnis internal, serta pertumbuhan dan pembelajaran. Selanjutnya, disusun strategic objectives dan Key Performance Indicators (KPI) yang selaras dengan strategi perusahaan. Pembobotan tingkat kepentingan perspektif dan KPI dilakukan menggunakan metode AHP berdasarkan penilaian pemangku kepentingan perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem penilaian kinerja yang dirancang terdiri atas 10 strategi, 12 strategic objectives, dan 13 Key Performance Indicators. Hasil pembobotan AHP menunjukkan bahwa perspektif keuangan memiliki bobot tertinggi sebesar 42,6%, diikuti oleh perspektif proses bisnis internal sebesar 34,3%, perspektif pertumbuhan dan pembelajaran sebesar 17,1%, serta perspektif pelanggan sebesar 6,3%. Hasil simulasi penilaian kinerja pada perspektif finansial menunjukkan bahwa kinerja perusahaan secara umum berada pada kategori baik, meskipun indikator pertumbuhan EBITDA masih memerlukan perhatian lebih lanjut. Sistem penilaian kinerja yang dirancang diharapkan dapat membantu manajemen dalam mengevaluasi kinerja perusahaan secara objektif dan mendukung pengambilan keputusan strategis.

Kata kunci— Pengukuran Kinerja, Balanced Scorecard, Key performance Indicators, Analytical Hierarchy Process

Perancangan Sistem Persediaan Bahan Baku Menggunakan Metode Probabilistic Continuous Review System Dan Periodic Review System Untuk Meminimasi Overstock Pada Es Teh Nusantara Cabang Cijantung

Muhamad Fathudin Akbar , Iphov Kumala Sriwana , Nova Indah Saragih — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Es Teh Nusantara cabang Cijantung mengalami masalah overstock bahan baku akibat fluktuasi permintaan dan pengadaan yang hanya berdasarkan perkiraan pemilik. Kondisi ini meningkatkan biaya simpan dan menurunkan efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan merancang kebijakan persediaan yang optimal menggunakan metode Probabilistic Continuous Review System (s, S) dan Periodic Review System (R, s, S) untuk meminimasi overstock. Data yang digunakan meliputi permintaan, harga, biaya pesan, biaya simpan, dan biaya kekurangan. Analisis dilakukan melalui uji distribusi normal, perhitungan parameter kebijakan, serta evaluasi total biaya persediaan. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa metode Continuous Review lebih efektif dibandingkan Periodic Review, dengan penghematan total biaya persediaan sebesar 71% dan penurunan biaya simpan sekitar 47%. Tingkat pelayanan yang dihasilkan mencapai lebih dari 99%, sehingga risiko kekurangan stok dapat diminimalkan. Dengan demikian, penerapan metode Continuous Review mampu mengoptimalkan pengelolaan persediaan dan mengurangi pemborosan biaya akibat kelebihan stok. Penelitian ini diharapkan menjadi acuan bagi perusahaan dalam menentukan kebijakan persediaan yang adaptif terhadap permintaan yang fluktuatif.

Kata kunci: Continuous Review, Inventory Management, Overstock, Periodic Review, Probabilistic Model

Perancangan Strategi Mitigasi Risiko Pada Proses Produksi Tahu Menggunakan Metode Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) dan Fault Tree Analysis (FTA) Pada IKM Pabrik Tahu Kartika

Muhammad Fathur Rahman, Tiara Verita Yastica, Budi Praptono — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Industri Kecil dan Menengah (IKM) pada sektor pengolahan pangan memiliki peran penting dalam mendukung perekonomian lokal, namun dalam praktiknya masih menghadapi berbagai permasalahan operasional, khususnya terkait kualitas produk. IKM Pabrik Tahu Sartika sebagai salah satu produsen tahu berbasis kedelai mengalami tingkat produk cacat (defect) yang melebihi batas toleransi ideal industri pangan, sehingga berdampak pada pemborosan bahan baku, penurunan nilai jual produk, serta potensi ketidakpuasan konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kejadian risiko dan penyebab risiko pada proses produksi tahu, menentukan prioritas risiko yang paling berpengaruh terhadap terjadinya defect, serta merancang strategi mitigasi risiko yang sesuai dengan kondisi perusahaan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) untuk mengidentifikasi mode kegagalan dan menentukan prioritas risiko berdasarkan nilai Risk Priority Number (RPN), serta Fault Tree Analysis (FTA) untuk menganalisis akar penyebab risiko secara sistematis dan terstruktur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa risiko dengan prioritas tertinggi adalah risiko kayu bakar kurang atau tidak tersedia dengan nilai RPN sebesar 508,4 yang termasuk dalam kategori risiko sangat tinggi (very high). Berdasarkan hasil analisis tersebut, dirancang sebanyak 25 usulan strategi mitigasi risiko yang difokuskan pada pengendalian penyebab utama kegagalan proses, mencakup aspek bahan baku, peralatan, proses produksi, dan kebersihan. Implementasi usulan mitigasi ini diharapkan dapat menurunkan potensi terjadinya defect, meningkatkan stabilitas proses produksi, serta menjaga konsistensi kualitas produk tahu secara berkelanjutan.

Kata kunci— Risiko, Manajemen Risiko, FMEA, FTA

Perancangan Strategi Pemasaran di Perusahaan Creative & Marketing Agency Guf+Souls Menggunakan Metode SWOT dan Metode Quanitative Strategic Planning Matrix (QSPM)

Muhammad Dhante Rachman , Tiara Verita Yastica, Rino Andias Anugraha — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Perkembangan industri kreatif dan digital marketing yang semakin pesat menuntut setiap agensi untuk mampu beradaptasi dengan perubahan perilaku konsumen dan tren pemasaran berbasis teknologi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang strategi pemasaran yang efektif bagi perusahaan creative & marketing agency Guf+Souls dengan menggunakan metode SWOT dan Quantitative Strategic Planning Matrix (QSPM). Guf+Souls merupakan agensi yang berfokus pada pengelolaan personal branding atlet serta kolaborasi komersial antara atlet dan berbagai merek dalam kampanye digital. Penelitian ini menggunakan pengumpulan data melalui wawancara, observasi, dan studi literatur. Analisis SWOT digunakan untuk mengidentifikasi kekuatan, kelemahan, peluang, dan ancaman yang memengaruhi strategi pemasaran perusahaan, sedangkan metode QSPM digunakan untuk menentukan prioritas strategi yang paling tepat berdasarkan pembobotan faktor internal dan eksternal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Guf+Souls perlu meningkatkan intensitas promosi melalui media sosial, memperkuat kehadiran digital untuk meningkatkan kesadaran merek dan peluang kerja sama, serta menerapkan program loyalitas berbasis kolaborasi jangka panjang guna menjaga stabilitas hubungan dengan klien. Rancangan strategi ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi Guf+Souls dalam meningkatkan daya saing dan efektivitas pemasaran digital di industri kreatif yang dinamis.

Kata kunci— Strategi Pemasaran, Creative Agency, Guf+Souls, SWOT, QSPM

Perancangan Strategi Pemasaran Kaos Di Pt Xyz Guna Meningkatkan Volume Penjualan Produk Di Bojongsoang Dengan Metode Business Model Canvas

Sekar Nabila Windarto, Sinta Aryani, Budi Sulistyo — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Penelitian ini bertujuan untuk merancang strategi pemasaran guna meningkatkan volume penjualan produk kaos di PT XYZ dengan menggunakan metode Business Model Canvas. Latar belakang penelitian ini didasarkan pada kondisi industri konveksi kaos di Indonesia yang memiliki tingkat persaingan tinggi, sehingga menuntut perusahaan untuk memiliki strategi pemasaran yang tepat agar mampu bersaing dan menarik minat konsumen. Permasalahan utama yang dikaji dalam penelitian ini adalah bagaimana menyusun strategi pemasaran yang efektif dan terstruktur untuk meningkatkan penjualan produk. Metode Business Model Canvas digunakan sebagai alat analisis untuk mengidentifikasi elemen penting dalam model bisnis, seperti segmen pelanggan, proposisi nilai, saluran distribusi, dan hubungan dengan pelanggan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Business Model Canvas membantu PT XYZ dalam menentukan segmen pasar yang sesuai, merancang nilai produk yang kompetitif, serta memilih saluran pemasaran yang efektif. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan praktis bagi pelaku usaha konveksi kaos dalam merencanakan strategi pemasaran guna meningkatkan volume penjualang.

Kata kunci — Strategi Pemasaran, Business Model Canvas, Konveksi Kaos, Volume Penjualan, Raung Konveksi

Perancangan Strategi Perbaikan Kinerja Terhadap Harga Saham Pt Unilever Indonesia Tbk Periode 2019-2023 Menggunakan Metode Balanced Scorecard

Zafira Putri Suerman , Sinta Aryani, Nanang Suryana — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Penelitian ini bertujuan untuk merancang strategi perbaikan kinerja PT Unilever Indonesia Tbk dengan menganalisis pengaruh variabel pertumbuhan penjualan, Debt to Equity Ratio (DER), Return on Equity (ROE), Market to Book Ratio (MBR), dan Corporate Digital Transformation (CDT) terhadap harga saham sebagai indikator utama nilai perusahaan. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan analisis regresi linear berganda menggunakan data sekunder periode 2019–2023, dilanjutkan dengan perancangan sistem pengukuran kinerja menggunakan Balanced Scorecard dengan pembobotan Analytical Hierarchy Process (AHP). Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel ROE berpengaruh positif dan signifikan terhadap harga sahaam, sedangkan pertumbuhan penjualan berpengaruh negatif signifikan. Model memiliki adjusted R² sebesar 97,1%, mengindikasikan kemampuan prediksi yang sangat baik. Berdasarkan hasil tersebut, dirancang strategi perbaikan melalui 4 perspektif Balanced Scorecard dengan 11 Key Performance Indicators (KPI), meliputi: peningkatan profitabilitas dan revenue growth (perspektif financial), optimalisasi pangsa pasar dan kepuasan pelanggan (perspektif customer), peningkatan efisiensi operasional dan program berkelanjutan (perspektif internal business), serta pengembangan kompetensi dan kapabilitas digital karyawan (perspektif learning & growth). Hasil simulasi pengukuran kinerja menunjukkan skor total sebesar 91,04% (kategori baik), dengan kontribusi terbesar dari perspektif financial (36,74%). Strategi ini diharapkan dapat meningkatkan nilai perusahaan dan kepercayaan investor. Penelitian ini juga menyadari keterbatasan dalam bentuk asumsi kestabilan ekonomi makro dan keterbatasan data historis.

Kata kunci—pengukuran kinerja, harga saham, pertumbuhan penjualan, Return on Equity, Balanced Scorecard, Analytical Hierarchy Process

Perancangan Strategi Positioning Iji Sociopetal Berdasarkan Perceptual Mapping Menggunakan Metode Multidimensional Scaling (Mds) Dan Swot Analysis

Dhikha Khauliya Putra, Sari Wulandari , Yati Rohayati — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Iji Sociopetal, sebuah coffee shop di kota Bandung, Mengalami masalah pendapatan pada tahun 2023 berdasarkan revenue growth selama satu tahun terakhir. Hal ini dapat terjadi karena posisi brand Iji Sociopetal belum jelas dibandingkan dengan kompetitor. Fokus penelitian ini akan dilakukan perbaikan positioning untuk membangun diferensiasi dan memperkuat daya saing Iji Sociopetal di pasar.. Penelitian ini bertujuan untuk merancang strategi positioning yang efektif berdasarkan persepsi konsumen. Metode yang digunakan adalah Multidimensional Scaling (MDS) untuk menghasilkan perceptual mapping dan analisis SWOT untuk merumuskan strategi perbaikan. Data diperoleh melalui penyebaran kuesioner kepada 180 responden penikmat kopi di Kota Bandung. Hasil MDS menunjukkan bahwa Iji Sociopetal memiliki keunggulan pada atribut harga, suasana, dan keragaman menu, namun masih lemah pada atribut reputasi dan rasa dibandingkan kompetitor terdekat. Integrasi hasil perceptual mapping dan SWOT menghasilkan strategi SO, WO, ST, dan WT yang berfokus pada optimalisasi digital marketing, inovasi menu, dan peningkatan kualitas layanan. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan strategis bagi coffee shop lokal dalam memperkuat positioning dan meningkatkan daya saing.

Kata Kunci —Positioning, Iji Sociopetal, Perceptual Mapping, Multidimensional Scaling, SWOT Analysis.

Perancangan Strategi Promosi Nit Coffee Untuk Meningkatkan Brand Awareness Dengan Metode Quantitative Strategic Planning Matriks

Shidqi Aqilahady, Budi Praptono, Meldi Rendra — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Persaingan bisnis coffee shop di Indonesia terus meningkat seiring bertambahnya jumlah pelaku usaha serta perubahan pola konsumsi masyarakat. Situasi ini menuntut setiap merek, termasuk NIT Coffee, untuk mampu menerapkan strategi promosi yang tepat guna membangun dan memperkuat tingkat kesadaran merek di tengah pasar yang semakin kompetitif. Berdasarkan data penjualan dan survei pendahuluan, NIT Coffee yang masih tergolong sebagai coffee shop baru menghadapi permasalahan berupa fluktuasi pendapatan serta tingkat pengenalan merek yang masih lebih rendah dibandingkan dengan para pesaing yang telah lebih dahulu mapan. Penelitian ini bertujuan untuk merumuskan strategi promosi yang paling sesuai bagi NIT Coffee dalam rangka meningkatkan brand awareness dengan menggunakan pendekatan Quantitative Strategic Planning Matrix (QSPM). Metode yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif dengan analisis faktor internal dan eksternal melalui matriks IFE dan EFE, yang kemudian dikombinasikan dengan matriks SWOT untuk merumuskan alternatif strategi. Selanjutnya, metode QSPM digunakan untuk menentukan prioritas strategi yang paling efektif. Data penelitian dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan penyebaran kuesioner kepada manajemen dan pelanggan NIT Coffee. Hasil analisis menunjukkan bahwa penguatan promosi melalui media sosial yang dipadukan dengan kampanye interaktif serta konsistensi identitas visual merupakan strategi paling unggul dalam meningkatkan brand awareness dan daya saing NIT Coffee.

Kata kunci: Brand Awareness, Coffee Shop, NIT Coffee, QSPM, Strategi Promosi

PERANCANGAN ULANG CETAKAN BRIKET PADA MESIN PRESS HIDROLIK

Muhammad Haykal Ibnu Farhandy, Agus Kusnayat, Yusuf Nugroho Doyo Yekti — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Di Telkom University telah tersedia prototipe mesin
press hidrolik, namun cetakan briket eksisting masih memiliki
beberapa. Kondisi tersebut menunjukkan perlunya perbaikan desain
cetakan agar proses produksi briket menjadi lebih efisien dan andal.
Penelitian ini bertujuan menghasilkan rancangan usulan cetakan
briket pada mesin press hidrolik yang tidak lengket serta memiliki
kekuatan struktural yang lebih baik dibandingkan cetakan
sebelumnya. Pendekatan yang digunakan adalah perancangan ulang
(redesign) dengan reverse engineering sebagai tahap awal
pengambilan data, meliputi pengamatan dan pengukuran cetakan
eksisting, pemindaian 3D menggunakan Einstar 3D Scanner, dan
rekonstruksi model CAD. Desain usulan kemudian dikembangkan
melalui penyesuaian geometri dan pemilihan material, lalu
dievaluasi menggunakan Autodesk Inventor melalui simulasi
tegangan Von Mises, displacement, dan safety factor. Setelah itu,
cetakan usulan diuji pada mesin untuk menilai kemudahan
pelepasan briket dan waktu pengeringan. Hasil simulasi
menunjukkan displacement maksimum sekitar 0,003 mm, yang
mengindikasikan deformasi tidak berlebihan pada kondisi
pembebanan yang digunakan. Hasil uji fungsional juga
memperlihatkan briket lebih mudah dilepas dan waktu pengeringan
lebih singkat dibandingkan cetakan eksisting. Penelitian ini
diharapkan dapat menjadi acuan pengembangan lanjutan cetakan
briket serta penerapan 3D scanning untuk perancangan ulang
komponen sejenis.
Kata kunci: briket biomassa, mesin press hidrolik, cetakan
briket, perancangan ulang (redesign), reverse engineering, 3D
Scanner.

Rancang Ulang Penjadwalan Produksi Percetakan Bahan Kemasan menggunakan Metode Algoritma Campbell Dudeck Smith (CDS) untuk mengurangi total keterlambatan di CV XYZ

Igfirli Yaumal Akdi, Pratya Poeri Suryadhini, Ayudita Oktafiani — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

CV XYZ merupakan perusahaan manufaktur percetakan bahan kemasan yang menerapkan aliran produksi flow shop, namun CV XYZ belum memiliki penjadwalan produksi yang optimal sehingga menimbulkan keterlambatan penyelesaian produksi hingga 48%. Penggunaan metode first come first served (FCFS) menjadi penyebab utama meningkatnya waktu proses dan total keterlambatan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang penjadwalan produksi pada lantai produksi flowshop untuk mengurangi total keterlambatan pada CV XYZ. Hasil dari pengolahan data menunjukkan perbandingan dengan penjadwalan aktual, dengan makespan aktual sebesar 116.897 menit dan makespan usulan sebesar 61349 menit melalui pengolahan data menggunakan CDS. Kesimpulan dari perbandingan pengolahan data kondisi aktual dan usulan berhasil mengurangi total keterlambatan sebesar 11 hari, pada kondisi aktual sebesar 53 hari dan pada kondisi usulan menjadi 42 hari untuk 105 job, penjadwalan usulan mampu menghasilkan urutan job yang lebih efisien dan mengurangi total waktu keterlambatan, hal ini menunjukkan penurunan makespan, berkurangnya idle time pada mesin, serta aliran job yang lebih seimbang antar mesin. Perancangan penjadwalan dengan metode CDS terbukti lebih optimal dibandingkan sistem penjadwalan aktual.

Kata kunci— Keterlambatan, Flowshop, Minimasi, Makespan, Algoritma CDS

Pemilihan Vendor Makanan Konsentrat (MAKO) Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Dan Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) Untuk Meminimalisir Keterlambatan (Studi Kasus PT. XYZ)

Endriana Pratama , Femi Yulianti, Nia Novitasari — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Penelitian ini menyoroti masalah keterlambatan dalam pengiriman bahan baku pakan ternak yang mencapai 8% di PT. XYZ, yang disebabkan oleh tidak adanya metode pemilihan vendor yang sistematis. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang sistem pemilihan vendor yang optimal guna mengurangi risiko keterlambatan dan meningkatkan efisiensi rantai pasok perusahaan. Metodologi yang digunakan mengintegrasikan Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan bobot kriteria dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk meranking alternatif vendor. Hasil analisis AHP menunjukkan bahwa harga merupakan kriteria paling dominan dengan bobot 53,73%, diikuti oleh kualitas (27,57%), pengiriman (12,24%), dan layanan (6%). Berdasarkan perhitungan TOPSIS, penelitian ini berhasil mengidentifikasi vendor terbaik dengan risiko keterlambatan nol untuk setiap komoditas, yaitu Vendor 4 (CGF), Vendor 11 (SBM), Vendor 13 (Pollard), Vendor 9 (Mineral), dan Vendor 3 (Kemasan Karung). Kesimpulannya, penerapan metode AHP-TOPSIS memberikan dasar pengambilan keputusan yang objektif dan terukur bagi manajemen untuk menggantikan vendor yang berkinerja buruk. Implementasi usulan ini diharapkan dapat memastikan ketepatan waktu pengiriman bahan baku untuk menjaga kelancaran proses produksi perusahaan secara berkelanjutan.

Kata kunci— AHP, TOPSIS, pemilihan vendor, pakan ternak, rantai pasok.

Perancangan Kebijakan Persediaan Multi-Item Untuk Meminimasi Total Biaya Persediaan Pada Pt Abc Menggunakan Metode Periodic Joint Replenishment

Fitroah Rahmadani Putri, Seto Sumargo, Yodi Nurdiansyah — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pengelolaan persediaan merupakan aspek penting dalam sistem logistik karena berpengaruh langsung terhadap tingkat pelayanan dan biaya operasional. PT ABC, perusahaan ritel kategori Food 3, menghadapi permasalahan tingginya biaya persediaan, khususnya biaya kekurangan, akibat kebijakan persediaan yang belum terintegrasi antar item serta tidak adanya penetapan safety stock yang memadai. Kondisi ini diperparah oleh permintaan yang fluktuatif, sehingga service level perusahaan sering berada di bawah target. Penelitian ini bertujuan merancang kebijakan persediaan multi-item yang optimal untuk meminimasi total biaya persediaan menggunakan metode Periodic Joint Replenishment (PJR). Metode ini dikombinasikan dengan pendekatan periodic review dan penentuan safety stock berbasis service level guna mengakomodasi ketidakpastian permintaan. Data yang digunakan merupakan data primer PT ABC periode Januari–Desember 2024, dengan fokus pada Supplier 1 kategori Food 3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode PJR mampu menurunkan total biaya persediaan dari Rp28.310.741.732 menjadi Rp27.054.389.384 per tahun atau berkurang sebesar 4,44%. Penurunan biaya terutama berasal dari berkurangnya biaya pemesanan dan biaya kekurangan, meskipun terjadi peningkatan biaya penyimpanan akibat penerapan safety stock. Selain itu, service level meningkat hingga 96–98% pada sebagian besar SKU. Dengan demikian, metode PJR terbukti efektif dalam meningkatkan efisiensi biaya sekaligus memperbaiki kinerja pelayanan persediaan.

Kata kunci— Pengelolaan persediaan, Persediaan multi-item, Periodic Joint Replenishment, Safety stock, Service level, Shortage cost.

Usulan Kebijakan Persediaan Obat Rutin Untuk Meminimasi Biaya Persediaan Menggunakan Klasifikasi ABC-VED dan Metode Probabilistic Continuous Review System (s, S) Dan Periodic Review System (r, s, S) Pada Gudang Obat Puskesmas RND

Fajar Syafiq Nugraha, Seto Sumargo, Nia Novitasari — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pengelolaan persediaan obat pada gudang obat puskesmas memiliki masalah dalam pembelian jumlah obat, sehingga menyebabkan overstock dan adanya obat kadaluwarsa. Kondisi tersebut mencerminkan kelemahan dalam proses logistik: seperti perencanaan kebutuhan, pengadaan, penyimpanan, distribusi, dan pengendalian stok yang akan berdampak pada efisiensi pelayanan kesehatan, Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan usulan kebijakan persediaan obat agar dapat memininalisir total biaya persediaan dan mengetahui bagaimana kebijakan untuk persediaan obat yang optimal. Metode yang digunakan adalah klasifikasi ABC-VED yang dikombinasikan dengan pendekatan Probabilistic Continuous Review System (s, S) dan Periodic Review System (R, s, S). Hasil analisis ABC-VED mengelompokkan obat ke dalam prioritas 1 dan 2. Obat prioritas 1 dianalisis menggunakan metode continuous review (s, S) untuk menentukan jumlah pemesanan optimal, tingkat persediaan maksimum, dan safety stock. Sementara itu, obat prioritas 2 dianalisis dengan metode periodic review (R, s, S) untuk menentukan interval review, titik pemesanan kembali, dan batas maksimum persediaan. Penerapan usulan ini mampu menurunkan total biaya persediaan untuk obat rutin hingga 25% dari total biaya persediaan eksistingnya. Selain itu, penentuan kebijakan persediaan obat dapat membantu farmasi puskesmas dalam menentukan maksimal persediaan obat rutin untuk meminimalisir overstock dan kerusakan obat.

Kata kunci— Obat, Overstock, Persediaan, ABC-VED, Continuous Review, Periodic Review

Usulan Penempatan Lokasi EV Charging Station Wilayah Kota Banda Aceh Menggunakan Pendekatan Improved Set Covering Location Model (ISLCM) dengan Voronoi Graph dan Minimum Covering Circle (MCC)

Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Peningkatan adopsi kendaraan listrik di Indonesia memerlukan dukungan infrastruktur Stasiun Pengisian Kendaraan Listrik Umum (SPKLU) yang memadai, khususnya di tingkat kota. Di Kota Banda Aceh, keterbatasan jumlah dan jangkauan SPKLU menyebabkan sebagian titik permintaan belum terlayani secara optimal dan berpotensi menimbulkan range anxiety. Penelitian ini bertujuan menentukan jumlah minimum dan lokasi optimal SPKLU untuk mencapai cakupan 100% titik demand dengan mempertimbangkan batasan radius cakupan maksimum. Metode yang digunakan mengintegrasikan Improved Set Covering Location Model (ISCLM), Voronoi Graph untuk pembagian area pelayanan eksklusif, dan Minimum Covering Circle (MCC) untuk optimasi radius cakupan. Parameter teknis yang digunakan meliputi kecepatan rata-rata kendaraan 25,06 km/jam, waktu maksimum pencarian SPKLU 10 menit, dan faktor utilisasi 0,8 yang menghasilkan radius cakupan maksimum 3,3 km. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa solusi optimal dicapai dengan tiga SPKLU, terdiri dari satu stasiun eksisting dan dua stasiun baru, yang meningkatkan cakupan pelayanan dari 66,04% menjadi 100% terhadap 53 titik demand. Seluruh batasan model terpenuhi, termasuk minimisasi jumlah fasilitas dan pemenuhan radius cakupan. Selain itu, analisis finansial berbasis CAPEX, OPEX, dan arus kas menunjukkan bahwa pembangunan SPKLU layak secara ekonomi pada skenario tingkat utilitas menengah hingga tinggi. Penelitian ini memberikan dasar perencanaan SPKLU yang optimal secara spasial dan finansial untuk mendukung transisi energi bersih.

Kata kunci— Kendaraan Listrik, Stasiun Pengisian Kendaraan Listrik Umum, Improved Set Covering Location Model, Voronoi Graph, Minimum Covering Circle.

Usulan Peramalan Permintaan Mobil Premium untuk Minimasi Biaya Persediaan Menggunakan Metode Support Vector Regression (SVR) Dioptimasi Grey Wolf Optimization (GWO)

M Haykel Anantasyah , Femi Yulianti , Prafajar Suksessanno Muttaqin — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

PT XYZ merupakan perusahaan otomotif mobil premium di Indonesia yang menghadapi permasalahan tingginya aging stock akibat rendahnya akurasi peramalan penjualan. Metode peramalan eksisting memiliki nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) di atas 20%, yang berdampak pada peningkatan biaya persediaan sebesar 7,28%. Penelitian ini mengusulkan model peramalan permintaan multivariat menggunakan Support Vector Regression (SVR) yang dioptimasi dengan Grey Wolf Optimization (GWO), dengan seleksi fitur dilakukan melalui Grey Relational Analysis (GRA). Variabel input yang digunakan meliputi pertumbuhan Produk Domestik Bruto (PDB), nilai tukar USD/IDR, Indeks Harga Konsumen (IHK/CPI), dan Indeks Kepercayaan Konsumen (IKK).Data yang digunakan merupakan data time series bulanan periode Januari 2021 hingga Desember 2023. Dataset dibagi menjadi data latih dan data uji, kemudian dilakukan normalisasi sebelum proses pemodelan. Kinerja model dievaluasi menggunakan Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), serta koefisien determinasi (R²). Hasil seleksi fitur menggunakan GRA menunjukkan bahwa variabel makroekonomi berpengaruh signifikan terhadap permintaan, dengan Indeks Harga Konsumen dan nilai tukar USD/IDR sebagai variabel yang paling dominan. Parameter optimal SVR yang diperoleh melalui optimasi GWO, yaitu C = 125,017365 dan γ = 10,000, mampu meningkatkan kemampuan model dalam menangkap pola non-linear pada data penjualan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model SVR–GWO menghasilkan kinerja peramalan yang lebih unggul dengan nilai MAPE sebesar 11,57% dan koefisien determinasi (R²) sebesar 0,6502, Implementasi hasil peramalan menggunakan model usulan mampu menekan Total Inventory Cost (TIC) menjadi 5,707,958,759. dan mendekati kondisi biaya persediaan optimal perusahaan. Dengan demikian, model SVR–GWO tervalidasi secara empiris sebagai alat bantu pengambilan keputusan untuk meningkatkan akurasi peramalan permintaan serta meminimalkan Biaya Persediaan pada PT XYZ.

Kata kunci—Peramalan Permintaan, Biaya Persediaan, Support Vector Regression, Grey Wolf Optimization

AC With Predictive Control And Temperature Sensor

Mahesa Kimi Putranto, Aji Gautama Putrada, Ikke Dian Oktaviani — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Air Conditioners are a staple aspect in many com- mon households of today especially for their capabilities to counteract extreme temperatures. However, ACs are also prone to malfunctions due to not only their high power consumption but also of basic control systems causing extreme fluctuations. This study addresses these problems by developing a simulation tool of an AC with temperature sensors and a controller based on Model Predictive Control. The main tool used to develop was with Python through Google Colab and the dataset used to test the model was taken from Kaggle. The study also modeled a standard On/Off controller with fixed deadband settings to be compared against. And the results showed that Model Predictive Control gained more stable results and less extreme fluctuations in power output compared to standard On/Off models. This shows that software modifications like Model Predictive Control can help ACs by actively optimizing their output based on temperature data recorded in realtime.

Index Terms—Air Conditioners, Model Predictive Control, Simulation, On/Off Controller, Temperature Control.

Analisis Performa IndoBERT sebagai Feature Extractor dan SVM sebagai Classifier dalam Klasifikasi Multilabel Topik Hadits Terjemahan Bahasa Indonesia

Abiyyu Abdurrafi Ahmad , Kemas Muslim Lhaksmana — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Hadits sebagai sumber ajaran Islam memiliki kandungan makna yang beragam, seperti anjuran, larangan, dan informasi. Pada era digital, teks hadits terjemahan beredar luas tanpa anotasi topik yang jelas, sehingga menyulitkan pembaca dalam memahami pesan yang terkandung. Kondisi ini menimbulkan kebutuhan akan sistem klasifikasi otomatis yang mampu menangani lebih dari satu kategori makna dalam satu teks. Penelitian ini mengusulkan kombinasi IndoBERT sebagai ekstraktor fitur dan Support Vector Machine (SVM) sebagai pengklasifikasi untuk tugas klasifikasi multilabel topik hadits terjemahan Bahasa Indonesia. Pendekatan ini dipilih karena IndoBERT mampu menghasilkan representasi kontekstual yang kaya, sementara SVM efektif dalam memproses fitur berdimensi tinggi secara efisien. Tahapan penelitian mencakup praproses teks, ekstraksi embedding IndoBERT menggunakan strategi pooling CLS, mean, dan max, pelatihan model SVM, serta evaluasi menggunakan Hamming Loss, Micro F1, dan Macro F1. Hasil menunjukkan bahwa strategi mean pooling memberikan performa terbaik, dengan nilai Macro F1 mencapai 0.71649 dan mengungguli baseline TF-IDF + SVM. Temuan ini membuktikan bahwa pemanfaatan embedding IndoBERT dapat meningkatkan pemerataan performa antar label dan efektif digunakan dalam klasifikasi multilabel teks hadits.

Kata kunci— klasifikasi multilabel, hadits, IndoBERT, SVM, ekstraksi fitur, NLP

Analisis Sentimen untuk Prediksi Inflasi Rupiah 2025 dengan VADER dan LSTM

Mohammad Habib Ramadhan, Yuliant Sibaron, Sri Suryani Prasetiyowati — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Ketidakstabilan nilai Rupiah dan ancaman inflasi adalah masalah ekonomi yang terus ada. Berita dan pertanda yang terlambat atau terlewat mengakibatkan kepanikan ekonomi bagi semua masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mencari korelasi, pengaruh dan memprediksi nilai Rupiah dengan sentimen postingan media sosial. Dataset sentimen didapatkan dari crawling postingan media sosial X dengan kata kunci “rupiah menguat”, “rupiah melemah” pada periode Januari sampai Juni 2025 dan diperoleh 7550 postingan. Data Rupiah diperoleh dari website Bank Indonesia menggunakan data periode Januari sampai Agustus 2025. VADER sebagai referensi nilai sentimen berdasarkan compound skor dari postingan sosial media. LSTM dilatih dua kali, hanya dengan nilai historis Rupiah dan tambahan sentimen, akan memprediksi nilai Rupiah, hasil berupa selisih dua pelatihan dengan nilai aktual Rupiah dan perbandingan peningkatan antara dua latihan sebelumnya. Hasil menunjukkan adanya korelasi serta pengaruh sentimen sosial media terhadap inflasi Rupiah. Ditunjukkannya dengan mean sentimen dan compound skor yang memiliki korelasi cukup kuat berlawanan terhadap variabel nilai Rupiah walau menunjukkan korelasi lemah positif terhadap arah Rupiah, total post yang berkorelasi positif terhadap nilai Rupiah, dan peningkatan yang tinggi untuk model LSTM yang dilatih menggunakan sentimen, membuktikan penerapan VADER untuk menilai sentimen postingan sosial media sebagai arah/sinyal adanya perubahan nilai dan prediksi inflasi Rupiah.

Kata kunci: analisis sentimen, LSTM, prediksi inflasi, rupiah, VADER

Deteksi Penggunaan Helm Keselamatan Kerja Pada Area Kontruksi Menggunakan YOLOv12-N

Arief kurniawan, Tjokorda Agung Budi Wirayuda — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Keselamatan dan Kesehatan Kerja merupakan hal yang harus diperhatikan dalam sektor industri, terutama di bidang konstruksi yang tingkat risiko kecelakaannya termasuk tinggi. Berdasarkan data LSP KATIGA PASS, sekitar 29% kecelakaan kerja di Indonesia pada awal tahun 2025 terjadi di sektor konstruksi, dengan penyebab utama berupa penggunaan alat perlindungan diri yang tidak tepat serta kelalaian terhadap prosedur K3. Seiring dengan kemajuan teknologi computer vision dan deep learning, deteksi otomatis terhadap pelanggaran K3 kini dapat diimplementasikan untuk meningkatkan efektivitas pengawasan di lapangan.

Penelitian ini mengimplementasikan algoritma You Only Look Once versi terbaru, yaitu YOLOv12-N, yang dirilis pada Februari 2025. Model ini menawarkan peningkatan performa dari segi kecepatan dan akurasi dibandingkan versi sebelumnya seperti YOLOv8, berkat arsitektur yang lebih efisien dan terintegrasi dengan mekanisme area attention serta FlashAttention. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun sistem deteksi penggunaan helm keselamatan kerja melalui analisis citra digital. Sistem ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Python pada Google Colaboratory (Google Colab).

Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat tercipta sistem yang mampu mendeteksi pelanggaran penggunaan helm secara otomatis, sehingga dapat mendukung peningkatan budaya keselamatan kerja serta memperkuat pengawasan di area konstruksi.

Kata Kunci: Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3), Deteksi Helm, Computer Vision, Deep Learning, YOLOv12-N, Konstruksi.

FunkSVD untuk Sistem Rekomendasi Film yang Efisien dan Optimal Menggunakan Dataset IMDb

David Dharmawan Saputra, Aji Gautama Putrada, Endro Ariyanto — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pada era saat ini, banyak sekali video konten kreator di luar sana yang disediakan oleh platform video seperti YouTube, yang memiliki jutaan video di dalamnya. Platform video tersebut memberikan videonya kepada para penggunanya dengan cara menggunakan sistem rekomendasi, dimana konten-konten video tersebut diberikan kepada para penggunanya berdasarkan preferensi/selera para penggunanya. Cara kerja sistem rekomendasi adalah dengan mengumpulkan data dari masa lalu yang sesuai dengan preferensi penggunanya, lalu akan dianalisis untuk mengidentifikasi pola dalam preferensi penggunanya. Namun, sistem rekomendasi tidak selalu memberikan hasil yang bagus dalam memberikan hasil rekomendasinya kepada target penggunanya. Selain itu untuk mendapatkan hasil yang optimal dibutuhkan waktu dalam menjalankan program prediksinya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mencari metode mana yang memberikan hasil prediksi terbaik dan memiliki waktu paling singkat dalam menjalankan program prediksi pada sistem rekomendasi film. Pada penelitian ini digunakan metode FunkSVD dan user/item-based K-Nearest-Neighbor (KNN) untuk perbandingannya. Hasilnya menunjukkan, FunkSVD memberikan performa yang lebih baik, dengan nilai RMSE = 0,86, nilai MAE = 0,65, nilai Precision@k = 0,67, dan nilai NDGC@k = 0,81. Untuk waktu tercepat dalam menjalankan program prediksinya dipegang oleh FunkSVD, dengan waktu 0,10 detik dalam menjalankan programnya.

Kata kunci— sistem rekomendasi, FunkSVD, collaborative filtering, film

Implementasi Attention Augmented Convolutional Networks untuk Deteksi Penyakit Covid-19 dari Gambar X-Ray Dada

Farid Alvin Fadillah, Tjokorda Agung Budi Wirayuda — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Dalam beberapa tahun terakhir, penyakit COVID-19, yang disebabkan oleh virus corona, telah menjadi masalah kesehatan yang menantang bagi masyarakat. Metode deteksi COVID-19 dengan bantuan komputer saat ini menghadapi kesulitan untuk membedakan antara COVID-19 dan pneumonia karena keduanya memiliki gejala yang sama. Karena itu, ada kebutuhan untuk mengotomatisasi dan membantu proses pendeteksian. Kemajuan terbaru dalam deep learning telah membuka jalan baru untuk memanfaatkan data pencitraan medis untuk deteksi penyakit secara otomatis. Penelitian menghasilkan peforma Attention Augmented Convolutional Networks (AACNs) yang sedikit lebih bagus (~1%), namun dinilai kurang optimal dibandingkan dengan ResNet50 sebagai baseline. Dikarenakan adanya artefak dan beragam variasi pada data yang dapat mempengaruhi mekanisme attention.

Kata kunci: covid-19, image classification, convolutional networks.

Klasifikasi Multi-Kelas Kanker Payudara Berdasarkan Citra Mammogram Menggunakan Arsitektur EfficientNetV2

Helmi Efendi Lubis, Untari Novia Wisesty — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Kanker payudara merupakan penyebab utama kematian wanita, di mana deteksi dini menggunakan citra mammogram bersifat krusial namun rentan kesalahan interpretasi manual akibat kelelahan visual dan kualitas citra. Pendekatan deep learning saat ini memiliki keterbatasan berupa kompleksitas komputasi yang tinggi dan umumnya terbatas pada klasifikasi biner. Penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi multikelas menggunakan arsitektur EfficientNetV2 yang efisien untuk mendeteksi lima kondisi, yaitu normal, benign mass, malignant mass, benign calcification, dan malignant calcification pada dataset DDSM dan CBIS-DDSM. Pengembangan model dilakukan melalui pembersihan data dan serangkaian skenario percobaan yang mencakup hyperparameter tuning, penanganan class imbalance dengan undersampling dan augmentasi, serta peningkatan kontras menggunakan CLAHE. Model dievaluasi menggunakan metrik akurasi, macro F1-score, dan weighted F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konfigurasi optimizer AdamW, learning rate 1e-4, dan resolusi asli citra tanpa manipulasi tambahan menghasilkan performa terbaik dengan akurasi 94,71%, macro F1-score 73,87%, dan weighted F1-score 94,69%. Temuan ini mengindikasikan bahwa EfficientNetV2 bekerja dengan efektif pada data asli dan teknik penanganan class imbalance serta peningkatan kontras justru menurunkan kemampuan generalisasi model.

Kata kunci— kanker payudara, mammogram, EfficientNetV2, klasifikasi, class imbalance, CLAHE

Kombinasi U-Net DenseNet untuk Klasifikasi Dermoskopi Kanker Kulit

Muhammad Nadine Zuhdan Azra, Tjokorda Agung Budi Wirayuda — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Kanker kulit merupakan jenis kanker yang paling umum ditemukan. Namun kanker kulit masih dapat merusak struktur organ hingga menyebabkan kematian. Resiko kanker kulit dapat dimitigasikan apabila dapat ditangani sejak awal. Oleh karena itu mendeteksi apabila seseorang terkena melanoma sangatlah penting. Salah satu metode yang umum digunakan ahli dermatologi untuk mendeteksi melanoma adalah dengan melakukan dermoskopi dan mengujinya dengan bantuan algoritma visi komputer. Pada penelitian ini dibangun sebuah model kombinasi segmentasi dengan klasifikasi menggunakan U-Net dan DenseNet. Model ini bekerja dengan pertama melakukan segmentasi terhadap input menggunakan U-Net yang kemudian hasil dari model tersebut akan digunakan untuk melakukan masking pada input untuk model klasifikasi. Pelatihan model dilakukan menggunakan dataset HAM10000 dan dilakukan secara bertahap. Pelatihan dimulai dari model U-Net, kemudian langsung digabungkan dengan model kombinasi untuk mengevaluasi performa dari model serta metode masking yang digunakan. Pada akhirnya diperoleh sebuah model kombinasi dengan nilai akurasi 76%, dengan presisi rata-rata berbobot 76%, recall rata-rata berbobot 76%, dan F1-Score rata-rata berbobot 75% beserta model segmentasi dengan mean IoU sebesar 87%, F1-Score rata-rata sebesar 92%, Sensitivitas 94%, dan specificity 97%.

Kata kunci: kanker kulit, densenet, unet, segmentasi, klasifikasi, masking

Optimasi Arsitektur Deep Learning Berbasis YOLO untuk Deteksi Multi-Kelas Tingkat Kematangan Buah

Achmad Rafly Khatami Zain, Wikky Fawwaz Al Maki — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Penilaian otomatis tingkat kematangan buah mangga merupakan tantangan dalam pertanian presisi karena perbedaan visual antar tingkat kematangan yang bersifat halus, dipengaruhi oleh variasi pencahayaan dan kondisi lingkungan alami. Pendekatan manual cenderung subjektif, sementara metode visi komputer konvensional masih kesulitan menangani kematangan bertingkat dan ketidakseimbangan data. Penelitian ini mengusulkan pengembangan model deteksi tingkat kematangan buah mangga berbasis YOLOv10s melalui studi ablasi sistematis. Model dikembangkan dengan memvariasikan mekanisme fusi fitur multi-skala, mekanisme attention, dan fungsi loss, serta dievaluasi pada dataset mangga dengan empat tingkat kematangan menggunakan metrik precision, recall, F1-score, dan mean Average Precision (mAP). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kombinasi BiFPN tiga lapisan, Hybrid Attention Transformer, dan fungsi loss EIoU memberikan performa terbaik dengan nilai [email protected] sebesar 0,96 serta keseimbangan precision dan recall yang baik. Hasil ini menunjukkan bahwa model yang diusulkan berpotensi diterapkan untuk deteksi tingkat kematangan buah mangga secara multi-tahap pada lingkungan pertanian nyata.

Kata kunci— attention mechanism, deteksi objek, feature fusion, kematangan buah mangga, YOLOv10s,

Penerapan Algoritma Random Forest dengan Cost Complexity Pruning untuk Klasifikasi Kualitas Udara Berdasarkan Indeks AQI

Farrell Kamala Apriansyah, Aji Gautama Putrada, Ryan Lingga Wicaksono — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Kualitas udara tidak boleh dianggap remeh karena itu adalah masalah yang penting untuk kesehatan dan lingkungan masyarakat. Model random forest seringkali tidak efisien dalam hal komputasi, yang menghasilkan pohon keputusan dengan kedalaman yang besar. Studi ini menggunakan metode Cost-Complexity Pruning (CCP) pada algoritma random forest untuk mengoptimalkan ukuran model tanpan mengurangi akurasi. Dataset yang digunakan pada penelitian ini Air Quality Index (AQI) yang didapat dari website kaggle, yang dimana sudah ada kategori menjadi 4 level, yaitu Good, Moderate, Unhealthy, and Hazardous. Percobaan menghasilkan bahwa penerapan pruning dengan nilai pararameter ccp_alpha = 0.001 menunjukkan keseimbangan yang optimal antara akurasi dan efisiensi, dengan akurasi mencapai 99.63% yang hanya sedikit lebih rendah dari model tanpa pruning yaitu 99.95%, tetapi dengan pengurangan ukuran model yang sangat signifikan hingga mencapai sekitar 79% lebih kecil dan jumlah node berkurang hingga 80% dari model non-pruning. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode cost-complexity pruning secara efektif dapat mengurangi kompleksitas model tanpa menurunkan akurasi secara signifikan

Kata kunci— machine learning, random forest, index AQI, CCP, kualitas udara, pruning.

Penerapan IoT dan CNN dengan Attention Layer untuk Pendeteksian Penyakit pada Daun Jagung Berbasis Gambar Digital

Sutan Raya Dharma Namanika, Aji Gautama Putrada, Ikke Dian Oktaviani — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Penyakit pada daun jagung seperti Northern Leaf Blight, Common Rust, dan Gray Leaf Spot sering menyebabkan penurunan produktivitas panen secara signifikan. Identifikasi penyakit secara manual oleh petani di lapangan memiliki keterbatasan dalam aspek waktu, akurasi, dan subjektivitas pengamatan, sehingga rentan terjadi kesalahan diagnosis. Oleh karena itu, diperlukan sistem deteksi dini yang akurat dan efisien untuk meminimalisir risiko gagal panen. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi otomatis berbasis Deep Learning dengan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) MobileNetV3Large. Sistem dirancang menggunakan arsitektur Local Client-Server, di mana kamera smartphone difungsikan sebagai perangkat akuisisi citra yang praktis untuk mengirimkan data visual secara nirkabel ke server lokal, sedangkan proses klasifikasi berat dilakukan pada sisi server. Untuk mengoptimalkan performa model pada dataset yang tidak seimbang, penelitian ini menerapkan strategi Transfer Learning dengan penambahan teknik Class Weighting. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pelatihan model pada fase Transfer Learning (Base Model) mampu mencapai kinerja optimal tanpa memerlukan tahapan fine-tuning yang agresif, dengan perolehan akurasi validasi tertinggi sebesar 94,95%. Hasil ini membuktikan bahwa sistem yang dibangun mampu mendeteksi jenis penyakit daun jagung dengan presisi tinggi serta memiliki arsitektur komunikasi yang siap untuk diterapkan sebagai alat bantu diagnosis di lingkungan perkebunan.

Kata kunci— mobilenetv3, daun jagung, convolutional neural network, transfer learning, class weighting, client-server

Penerapan Machine Learning pada Deteksi Tingkat Kantuk Pengemudi Berbasis Jam Tangan Pintar Melalui Analisis Heart Rate Variability (HRV)

Ulil Ikbal, Aji Gautama Putrada, Aris Pujud Kurniawan — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Kantuk saat mengemudi merupakan faktor sig- nifikan penyebab kecelakaan lalu lintas. Penelitian ini bertu- juan mengembangkan sistem deteksi tingkat kantuk penge- mudi berbasis jam tangan pintar dengan memanfaatkan anal- isis Heart Rate Variability (HRV). Data fisiologis diperoleh dari sensor photoplethysmography (PPG) pada smartwatch dan diproses melalui tahapan pra-pemrosesan, ekstraksi fitur HRV, serta penyeimbangan kelas menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Proses klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma Random Forest dan Decision Tree. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan confusion matrix dengan metrik accuracy, precision, recall, dan f1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree memberikan performa terbaik dengan akurasi sebesar 95%, precision 95.03%, recall 95%, dan f1-score 95%. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis HRV dan machine learning berpotensi digunakan sebagai sistem peringatan dini kantuk pengemudi secara non-intrusif.

Index Terms—hrv, jam tangan pintar, machine learning, kan- tuk pengemudi

Penerapan Model Ensemble Stacking untuk Deteksi Malware dengan Optimasi Hyperparameter pada Support Vector Machine, Random Forest, dan XGBoost

Jonathan Fanosara Telaumbanua, Aji Gautama Putrada, Ryan Lingga Wicaksono — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Peningkatan jumlah pengguna Android menjadikannya sasaran utama dalam penyebaran malware Android, sehingga dibutuhkan model deteksi malware yang akurat dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk membangun dan menganalisis model ensemble stacking yang menggunakan tiga algoritma pembelajaran mesin, yaitu Support Vector Machine (SVM), Random Forest, dan XGBoost, yang dioptimasi menggunakan hyperparameter tuning GridSearchCV. Ensemble stacking digunakan untuk meningkatkan performa deteksi dengan menggabungkan keunggulan masing-masing base learner agar menghasilkan model yang lebih kuat. Dataset yang digunakan adalah NaticusDataset, yaitu dataset malware Android berbasis fitur permissions yang diminta oleh aplikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model SVM menghasilkan accuracy sebesar 0.9651, precision 0.9585, recall 0.9714, dan F1-score 0.9649. Model Random Forest memperoleh accuracy 0.9700, precision 0.9756, recall 0.9643, dan F1-score 0.9699. Model XGBoost mencapai accuracy 0.9695, precision 0.9765, recall 0.9622, dan F1-score 0.9693. Model ensemble stacking memberikan peningkatan performa dengan accuracy 0.9702, precision 0.9769, recall 0.9633, dan F1-score 0.9700. Analisis fitur menggunakan feature importance dan SHAP menunjukkan kontribusi signifikan dari fitur permissions terhadap hasil deteksi malware.

Kata kunci— malware android, ensemble stacking, support vector machine, random forest, xgboost.

Peningkatan Akurasi Klasifikasi Kematangan Buah Pisang Menggunakan CNN dengan Attention Mechanism

Nazhmi Ahmad Fauzan, Wikky Fawwaz — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Automated fruit sorting based on deep learning on edge devices faces significant challenges due to limited computational resources. Lightweight architectures such as MobileNetV2 are efficient for inference, yet they often lack sensitivity in capturing fine-grained features like color gradients and subtle features in ripeness classification tasks. This research proposes a selective Squeeze-and- Excitation (SE) module integration strategy on MobileNetV2 to enhance accuracy without significantly increasing the model's parameters. The research methodology involves testing five scenarios: Baseline, All Block, and selective integration in Early (blocks 1-5), Middle (blocks 6-11), and Deep (blocks 12-17) stages to recalibrate features at different hierarchical levels. Experimental results on the Banana Ripeness Classification Dataset demonstrate that the Early scenario yields the most optimal performance, achieving the highest validation accuracy of 96.79% and an F1-score of 0.9679. This scenario proves highly efficient as it maintains the parameter count at 2.88 M, identical to the baseline model. Conversely, integrating across all blocks decreased accuracy to 95.19% while increasing the parameters to 2.91 M. Confusion matrix analysis confirms that the model has a very low misclassification rate for the unripe class. This study concludes that placing SE modules at the early stages of the network is the best strategy to maintain efficiency and classification precision on edge devices.

Keywords: deep learning, edge computing, fruit ripeness classification, mobilenetv2, squeeze-and- excitation.

Penyulingan Pengetahuan Multi Tahap dengan Konsep Sederhana Baru pada IDS untuk Penerapan Edge Ringan

Erwin Eka Syahputra, Aji Gautama Putrad, Ryan Lingga Wicaksono — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Penerapan deep learning dalam Intrusion Detection System (IDS) telah menunjukkan kemajuan yang signifikan dalam penelitian-penelitian sebelumnya. Namun, penggunaan edge computing dalam IDS memiliki dua keuntungan, mengurangi latensi dan meningkatkan privasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Intrusion Detection System (IDS) berbasis edge computing yang memanfaatkan deep neural network (DNN) sebagai model pembelajaran mesin dan arsitektur Multi-Stage Knowledge Distillation (MSKD) yang inovatif dan disederhanakan sebagai metodologi pelatihan. Data set yang digunakan berasal dari Kaggle, yaitu UNSW-NB15 benchmark dataset. Langkah berikutnya adalah menyiapkan data dan melatih proses MSKD. Pada penelitian ini, penulis membandingkan pendekatan MSKD dengan pendekatan Knowledge Distillation (KD) dan mengevaluasi kedua model tersebut. Metode MSKD baru menggunakan tiga model DNN: Teacher Model, Student Model 1, dan Student Model 2. Untuk melihat seberapa baik MSKD bekerja, dilakukan analisis terhadap akurasi, penurunan akurasi, ukuran model, dan tingkat kompresi (CR). Akurasi Teacher Model adalah 0,9955, Student Model 1 mendapatkan akurasi sebesar 0,9897, dan Student Model 2 mendapatkan akurasi sebesar 0,9857. Jika diperhatikan, akurasi Student Model 1 turun sebesar 0,58% dibandingkan dengan Teacher Model, dan akurasi Student Model 2 turun sebesar 0,99% dibandingkan dengan Teacher Model dan 0,40% dibandingkan dengan Student Model 1. Rasio kompresi terbaik untuk Student Model 1 adalah 101,9 kali lebih baik daripada Teacher Model dan 3,0 kali lebih baik daripada Student Model 1. Penelitian ini juga menganalisis bahwa penggunaan soft label menghasilkan rasio kompresi (CR) yang 1,8 kali lebih tinggi antara Student Model 2 dan Student Model 2 yang dilatih menggunakan hard label.

Kata kunci: multi-stage knowledge distillation, intrusion detection system, UNSW-NB15 dataset, edge computing.

Sistem Rekomendasi Board-games Berbasis Collaborative Filtering Menggunakan Matrix Factorization

Dicky Permata Putra, Agung Toto Wibowo — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Sistem rekomendasi telah menjadi komponen
penting dalam berbagai platform digital saat ini, terutama
dalam membantu pengguna menemukan konten yang sesuai
dengan preferensi mereka. Salah satu pendekatan yang paling
sering digunakan adalah collaborative filtering karena mampu
memprediksi item yang mungkin disukai pengguna. Pada
penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi
dengan menggunakan tiga model algoritma matrix factorization,
yaitu Singular Value Decomposition (SVD), SVD++, dan Nonnegative Matrix Factorization (NMF), dengan dataset yang
digunakan dari situs BoardGameGeek(BGG). Penelitian ini
melakukan pengujian dengan menggunakan cross validate
dengan skema pengujian 5 fold. Evaluasi kinerja performansi
dilakukan menggunakan metrik Root Mean Squared Error
(RMSE) dan Mean Absolute Error (MAE). Berdasarkan hasil
pengujian, didapatkan nilai rata-rata terbaik RMSE 1.1809
MAE 0.8801 pada algoritma SVD.
Kata kunci— Sistem Rekomendasi, Collaborative Filtering,
Matrix Factorization, Cross Validation, BoardGameGeek

Tomek Links and Random Undersampling for Infiltration Attack Detection in Imbalanced CSE-CIC-IDS2018 Dataset

Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Several previous studies have used the CSE-CIC-IDS2018 dataset to develop intrusion detection systems (IDSs) with advanced models, such as long short-term memory (LSTM). However, these studies underscore the imbalance in the dataset, where the 'Benign' label is much more common than some attack labels, such as 'Infiltration'. This study aims to build and improve a model for detecting infiltration attacks using the CSE-CIC-IDS2018 dataset. The first step after obtaining the dataset is preprocessing, which involves applying a label encoder, performing principal component analysis (PCA) for dimension reduction, and normalizing the features. The next step is to apply undersampling and use the LSTM as a prediction model. We mitigate imbalance in the dataset by combining several undersampling methods, including Tomek links and random undersampling (RUS). Finally, receiver operating characteristic (ROC), area under the curve (AUC), and g-mean methods optimize the threshold for each prediction method. The test results show that PCA can improve the efficiency of the LSTM model, with the LSTM + PCA model being 1.7× smaller and 1.1x faster. Then Tomek links + RUS is proven to provide the best sensitivity and G-mean compared to the base model, namely 0.73 and 0.80, respectively. Finally, threshold optimization using the ROC curve further enhances the model's predictive performance, increasing its sensitivity to 0.82.

ResNet-50 Transfer Learning for Early Detection of Alzheimer’s Disease on OASIS-1 MRI with Explainable AI Interpretability Analysis Using Grad-CAM

Rangga Athari Gunawan, Jondri Jondri , Indwiarti Indwiarti — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Abstract-Early detection of Alzheimer's disease (AD) is es-sential for timely clinical intervention. This study proposes an interpretable deep learning framework for binary AD classifi-cation using two-dimensional coronal slices from the OASIS 1 structural MRI dataset. A pretrained ResNet-50 model was fine tuned under five training scenarios to evaluate the roles of class weighting, data augmentation, and optimization strategies. Evaluation was conducted at both slice and subject levels using multiple metrics, with the F2 score prioritized to emphasize re-call-oriented performance. Multiple-run experiments using five independent random seeds demonstrated that the final configu-ration was stable across different initializations. The best model achieved a subject level AUC of 0.924 and an F2 score of 0.860 at the optimal threshold, with a recall of 0.987 across runs. Gra-dient weighted Class Activation Mapping showed that the model's attention aligned with established AD biomarkers in the medial temporal lobe, particularly the hippocampus and para-hippocampal gyrus. These findings indicate that a ResNet-50-based approach can provide accurate and interpretable predic-tions for early AD screening using structural MRI.
Keywords-Alzheimer, early detection, deep learning, transfer learning, ResNet-50, MRI, Grad-CAM, explainable artificial in-telligence

Analisis Komparasi Algoritma Supervised Machine Learning (Random Forest vs Naive Bayes) untuk Klasifikasi Kekuatan Password Berbasis Pola Karakter

Quinta Bilqis Kharisma, Farah Afianti , Abdullah Hanifan — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Di era digital saat ini, keamanan password masih menjadi masalah krusial, di mana berbagai insiden keamanan sering kali disebabkan oleh password yang lemah. Penelitian ini melakukan perbandingan antara algoritma Random Forest dan Naive Bayes dalam mengklasifikasikan kekuatan password berdasarkan pola karakter, dengan Shannon Entropy sebagai acuan dasar. Dataset yang digunakan terdiri dari 50.000 password yang diklasifikasikan ke dalam tiga kategori (weak, medium, strong), dengan ekstraksi 24 fitur yang mencakup aspek struktural, statistik, dan leksikal. Evaluasi dilakukan pada berbagai skenario pembagian data (80:20, 70:30, 50:50) menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, waktu inferensi, serta jejak memori. Hasilnya menunjukkan bahwa Random Forest mencapai akurasi sebesar 99,98% dengan waktu inferensi 0,0629 ms per prediksi, yang lebih unggul dibandingkan Naive Bayes (86,09%, 0,0011 ms) dan Shannon Entropy (82,73%). Uji McNemar mengonfirmasi bahwa perbedaan performa ini signifikan secara statistik (p < 0,0001). Analisis kesalahan mengungkapkan bahwa Naive Bayes mengalami penurunan performa hingga 21,24% pada password dengan pola kompleks karena keterbatasan asumsi independensi fitur. Fitur utama yang membedakan meliputi panjang password (32,06%), skor kompleksitas (22,37%), dan entropi (10,67%). Kedua model ini cocok untuk implementasi real-time dengan waktu inferensi di bawah 10 ms. Random Forest direkomendasikan untuk aplikasi keamanan kritis, sedangkan Naive Bayes lebih sesuai untuk sistem berskala besar dengan batasan latensi yang ketat.

Kata kunci— klasifikasi password, machine learning, random forest, naive bayes, keamanan siber, validasi real-time

Analisis Sentimen Kesehatan Mental pada Platform X Menggunakan GRU dengan Meperhatikan Fitur Ekstraksi

Qaulan Tsaqila, Fitriyani Fitriyani — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Saat ini, platform X menjadi salah satu platform populer di Indonesia untuk mengekspresikan opini dan sentimen, termasuk kondisi kesehatan mental. Volume data teks yang tinggi menyulitkan proses identifikasi data tweet sentimen secara manual. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan untuk mengklasifikasikan data tweet sentimen, melalui data tekstual Indonesia dari platform X. Penelitian ini menggunakan model deep learning Gated Recurrent Unit (GRU) untuk mengklasifikasikan data tweet sentimen kesehatan mental. Data teks diproses dengan menggunakan tahap pra-pemrosesan, kemudian untuk meningkatkan hasil analisisnya diperlukan pendekatan ekstraksi fitur yang lebih efektif dalam menangkap makna semantik secara optimal. Sehingga pada penelitian ini direpresentasikan dengan dua metode ekstraksi fitur, yaitu Word2Vec dan TF-IDF Weighted Word2Vec. Model selanjutnya, dilatih dan dievaluasi dengan metrik klasifikasi berupa accuracy, precision, recall, dan F1-score untuk mengukur ketepatan prediksi secara keseluruhan serta kemampuan model dalam mengidentifikasi setiap kelas sentimen. Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan, model GRU dengan Word2Vec mencapai akurasi keseluruhan sebesar 87,45%. Sedangkan, kombinasi GRU dengan TFIDF Weighted Word2Vec mencapai akurasi keseluruhan sebesar 88,94%. Hasil ini menunjukkan bahwa penggunaan pembobotan TF-IDF dapat meningkatkan kinerja model dalam mengklasifikasikan sentimen mental secara lebih efektif.

Kata Kunci — Analisis Sentimen, Kesehatan Mental, Platform X, GRU, Word2Vec, TF-IDF Weighted Word2Vec

Analisis Sentimen Opini Publik terhadap Kebijakan Penghapusan Wisuda Pelajar di Jawa Barat Berbasis GRU dan SVM

Adeenda Putri Uswatun Chasanah, Fitriyani Fitriyani — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Media sosial kini berperan penting dalam membentuk opini publik karena memberikan ruang bagi masyarakat untuk mengutarakan pandangan secara cepat dan terbuka terhadap berbagai kebijakan publik. Salah satu isu yang sempat menarik perhatian publik yaitu kebijakan penghapusan wisuda pelajar di Jawa Barat, yang memicu berbagai respons hingga perdebatan di kalangan masyarakat, khususnya pada platform X dan YouTube. Kondisi seperti ini menunjukkan perlunya penerapan analisis sentimen sebagai pendekatan sistematis untuk mengklasifikan opini publik, sehingga pola respons masyarakat dapat dipahami secara lebih objektif. Urgensi topik ini muncul karena opini publik di media sosial tidak hanya merefleksikan respons masyarakat, tetapi juga berkontribusi dalam membentuk persepsi serta penilaian terhadap kebijakan yang diterapkan. Namun, karakteristik data pada media sosial yang cenderung tidak terstruktur disertai dengan ketidakseimbangan distribusi antar kelas sentimen menjadi tantangan tersendiri dalam proses analisis. Oleh karena itu, diperlukan pemilihan metode klasifikasi yang sesuai agar hasilnya dapat merepresentasikan opini publik dengan lebih akurat. Pada penelitian ini digunakan pendekatan analisis sentimen dengan menerapkan metode Gated Recurrent Unit (GRU) dan Support Vector Machine (SVM) dengan menggunakan 5.426 data komentar yang telah melalui tahapan preprocessing, pelabelan semi-manual menggunakan lexicon-based, serta proses ekstraksi fitur. Model SVM menerapkan representasi TF-IDF dengan dan tanpa teknik SMOTE, sedangkan model GRU menggunakan embedding layer dan penerapan class weight sebagai upaya untuk menangani ketidakseimbangan data. Proses evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, recall, F1-score, serta 5-Fold cross-validation. Berdasarkan hasil pengujian dengan beberapa skenario, model GRU dengan penerapan class weight dan jumlah epoch sebanyak 15 menunjukkan performa klasifikasi yang paling stabil. Distribusi sentimen didominasi oleh sentimen netral sebesar 64,16%, diikuti sentimen positif 34,20% dan negatif 1,64%. Temuan ini menunjukkan bahwa respons masyarakat terhadap kebijakan ini cenderung bersifat informatif dan normatif, dibandingkan dengan penolakan atau dukungan emosional yang berlebihan.

Kata kunci: analisis sentimen, GRU, SVM, media sosial, kebijakan

Deteksi Dini Gangguan Kesehatan Mental di Media Sosial X menggunakan IndoBERTweet dan Teknik Fine-Tuning Adaptif

Desi Dwi Purwasih, Fitriyani Fitriyani — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Kesehatan mental saat ini menjadi isu global yang terus meningkat, terutama di kalangan remaja dan pengguna media sosial. Platform X merupakan salah satu platform untuk mengekspresikan opini serta pengalaman pribadi. Volume data tekstual dalam jumlah besar menyebabkan identifikasi gangguan mental manual kurang efektif. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan model IndoBERTweet untuk mendeteksi tiga kategori gangguan kesehatan mental, yaitu Depression, Social Anxiety, dan Obsessive-Compulsive Disorder (OCD), pada tweet berbahasa Indonesia. Dataset diperoleh melalui proses crawling dan diproses lebih lanjut melalui tahap preprocessing. Model dilatih menggunakan empat skema, yaitu fine-tuning standar dan adaptif, masing-masing dengan dan tanpa undersampling.Hasil penelitian yang telah dilakukan, model IndoBERTweet yang dilatih menggunakan teknik fine-tuning adaptif dengan penerapan undersampling menghasilkan kinerja paling seimbang antar kelas dengan akurasi 87,26% serta nilai precision, recall, dan F1-score yang relatif konsisten. Sementara itu, fine-tuning standar tanpa penerapan undersampling mencapai akurasi tertinggi sebesar 98,31%, namun menunjukkan kecenderungan bias terhadap kelas mayoritas. Hasil ini menunjukkan bahwa kombinasi fine-tuning adaptif dengan undersampling data lebih efektif untuk klasifikasi multi-kelas gangguan kesehatan mental.

Kata kunci — kesehatan mental, fine tuning adaptif, klasifikasi teks, IndoBERTweet, undersampling

Prediksi Harga Sembako Menggunakan Metode Gated Recurrent Unit (GRU) dan Long Short-Term Memory (LSTM)

Firdha Agustya Rimawan , Fitriyani Fitriyani, Lazuardy Syahrul Darfiansa — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Fluktuasi harga sembako di Kota Merauke memerlukan metode prediksi yang akurat untuk mendukung pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja metode Gated Recurrent Unit (GRU) dan Long Short-Term Memory (LSTM) dalam memprediksi harga 31 komoditas sembako menggunakan data deret waktu univariat periode 2021–2024. Data diproses melalui tahap pembersihan, normalisasi menggunakan Min-Max Scaling, dan pembentukan data dengan metode sliding window. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode GRU menghasilkan tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan LSTM pada sebagian besar komoditas.

Kata kunci— GRU, LSTM, Prediksi Harga, Time Series, Sembako, Merauke

Emotion Recognition On Chatbot Using Natural Language Processing

Henry Sumarwan, Ade Romadhony — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Emotion-aware dialogue agents require both reliable emotion detection and a generation model capable of adapting tone appropriately. This paper presents an emotion-aware chatbot framework that combines a classical Emotion Recognition System (ERS) with instruction-tuned Large Language Models (LLMs) through lightweight emotion-conditioned prompting. The ERS employs TF–IDF vectorization and multiclass Logistic Regression to classify six emotion categories. Two ERS iterations are evaluated; the improved ERS-V2 achieves stable performance and supplies an interpretable emotion signal for conditioning. The predicted emotion is injected into a structured prompt that guides response style without changing model weights. We compare a baseline text-to-text model (Flan-T5) and an instruction-tuned chat model (Qwen-Instruct) under identical conditioning. Results show that the instruction-tuned LLM produces more emotionally aligned and helpful responses, supporting emotion-conditioned prompting as an effective and low-cost strategy for emotion-aware chatbots.

Keywords: emotion recognition, TF–IDF, logistic regression, emotion-conditioned prompting, instruction-tuned LLM, emotion-aware chatbot

Peramalan Kelembapan Relatif di Kabupaten Bogor Menggunakan Model CNN-LSTM

Thariq Abdullah, Achmad Lukman — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Kelembapan udara merupakan salah satu parameter yang berpengaruh terhadap lingkungan dan aktivitas manusia. Prediksi kelembapan udara secara akurat dapat membantu dalam berbagai keperluan, termasuk pengambilan keputusan berbasis cuaca. Namun, model tunggal memiliki keterbatasan dalam menangkap pola non linier dan ketergantungan jangka panjang pada data deret waktu, sehingga sulit memprediksi data dengan baik, terutama data yang bersifat kompleks seperti cuaca. Oleh karena itu, diperlukan model dengan pendekatan hibrida. Pemodelan hibrida merupakan gabungan dari dua atau lebih metode pembelajaran. Penelitian ini mengusulkan pendekatan hibrida dengan menggabungkan lapisan Convolutional Neural Network (CNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM) untuk melakukan prediksi kelembapan udara yang lebih akurat dan efektif dibandingkan dengan model tunggal. CNN digunakan untuk mengekstraksi representasi temporal dari data cuaca historis dalam bentuk urutan waktu, sedangkan LSTM berperan dalam mengingat dependensi jangka panjang. Prediksi dilakukan dengan pengumpulan data cuaca, prapemrosesan data, transformasi fitur (termasuk transformasi fitur siklik), perancangan arsitektur CNN-LSTM, pelatihan model, serta evaluasi menggunakan metrik evaluasi seperti mean absolute error (MAE), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE), dan coefficient of determination (R²). Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa model hibrida CNN-LSTM mampu meningkatkan akurasi prediksi kelembapan udara dibandingkan model Tunggal.

Kata kunci— cnn, deret waktu, lstm, prediksi

Analisis Sentimen Publik Terhadap Isu RUU TNI pada Media Sosial X Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Bidirectional Gated Recurrent Unit

Nurul Wijayanti Asyahiro , Fitriyani Fitriyani — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Perkembangan teknologi digital telah mengubah pola komunikasi publik, dengan media sosial menjadi salah satu tempat dalam penyampaian opini masyarakat terhadap isu kebijakan publik, termasuk Rancangan Undang-Undang Tentara Nasional Indonesia (RUU TNI). Penyampaian opini dan pendapat yang berlangsung di platform X menunjukkan keberagaman sikap masyarakat, yang dapat diklasifikasikan ke dalam sentimen positif, negatif, dan netral. Namun, karakteristik bahasa yang tidak baku, penggunaan ragam informal, serta struktur kalimat yang variatif sering menjadi hambatan dalam proses klasifikasi sentimen. Untuk menjawab tantangan tersebut, penelitian ini menerapkan dua pendekatan pemodelan, yakni Bidirectional Gated Recurrent Unit (Bi-GRU) yang dipadukan dengan ekstraksi fitur FastText, serta Support Vector Machine (SVM) yang menggunakan TF-IDF sebagai representasi fitur. Data penelitian diperoleh dari platform X dengan total 7.198 cuitan yang dikumpulkan melalui API menggunakan kata kunci relevan. Selanjutnya, data dipraproses dan diberi label menggunakan model IndoRoBERTA untuk mengidentifikasi sentimen positif, negatif, dan netral. Dataset hasil pelabelan kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model Bi-GRU mencapai akurasi tertinggi sebesar 80,76%, sementara SVM dengan TF-IDF memperoleh performa terbaik pada skenario baseline dengan akurasi 79,93% dan F1-score tertinggi pada skenario class weight sebesar 0,6870.

Kata kunci— Analisis Sentimen, RUU TNI, Support Vector Machine, Bidirectional Gated Recurrent Unit

Deteksi Faktor Risiko Polycystic Ovarian Syndrome (PCOS) pada Wanita Menggunakan Algoritma Support Vector Machine

Syahratul Muthi’ah M Masiming, Fitriyani Fitriyani, Lazuardy Syahrul Darfiansa — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Polycystic Ovarian Syndrome (PCOS) merupakan gangguan hormonal yang umum terjadi pada perempuan usia produktif dan sering kali tidak terdiagnosis secara dini karena keterbatasan waktu dan biaya pemeriksaan laboratorium. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi faktor risiko PCOS serta mengklasifikasikan pasien PCOS dan Non-PCOS menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan kernel Radial Basis Function (RBF). Dataset yang digunakan berasal dari sumber terbuka Kaggle dan terdiri dari 1000 data pasien dengan beberapa atribut klinis dan fisik. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, penanganan ketidakseimbangan kelas menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), optimasi hyperparameter menggunakan GridSearchCV, serta evaluasi kinerja model menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM dengan kernel RBF mampu mengklasifikasikan pasien PCOS dan Non-PCOS dengan tingkat akurasi sebesar 97%. Selain itu, penelitian ini mengidentifikasi tiga faktor risiko yang paling berpengaruh terhadap PCOS, yaitu ketidakteraturan siklus menstruasi, Body Mass Index (BMI), dan kadar hormon testosteron. Dengan demikian, model yang diusulkan berpotensi menjadi sistem pendukung keputusan medis untuk deteksi dini PCOS secara lebih cepat dan efisien.

Kata kunci: pcos, support vector machine, kernel rbf, deteksi faktor risiko, klasifikasi pcos

Perancangan Tata Kelola TI untuk Transformasi Digital di Pemerintah Provinsi XYZ Menggunakan COBIT 2019 pada Domain DSS (Deliver, Service, and Support)

Ni Luh Putu Pawestri Ayuningtyas , Ryan Adithya Nugraha , Yuli Adam Prasetyo — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pemerintah Provinsi XYZ sebagai institusi publik dituntut untuk memiliki tata kelola teknologi informasi (TI) yang efektif dalam mendukung pelaksanaan transformasi digital dan peningkatan kualitas layanan publik. Namun, berdasarkan kondisi eksisting, tata kelola TI yang diterapkan masih belum optimal, khususnya pada aspek layanan, dukungan, dan keberlangsungan operasional TI. Oleh karena itu, diperlukan evaluasi dan perancangan tata kelola TI yang terstruktur sebagai acuan perbaikan berkelanjutan. Penelitian ini memiliki tujuan guna mengkaji kondisi tata kelola TI saat ini serta menyusun rekomendasi peningkatan tata kelola TI di Pemerintah Provinsi XYZ menggunakan framework COBIT 2019 dengan mengutamakan domain Deliver, Service, and Support (DSS). Tahap yang dievaluasi meliputi DSS03 (Managed Problems), DSS04 (Managed Continuity), DSS05 (Managed Security Services), dan DSS06 (Managed Business Process Controls). Metode penelitian yang digunakan adalah Design Science Research (DSR) dengan pendekatan studi kasus, melalui teknik pengumpulan data berupa wawancara, observasi, dan analisis dokumen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat kapabilitas proses tata kelola TI berada pada level 2 (Managed Process), dengan sejumlah kesenjangan pada aspek proses, kebijakan, dokumentasi, dan sumber daya manusia. Rekomendasi yang dihasilkan diharapkan dapat menjadi acuan dalam penguatan tata kelola TI serta mendukung keberhasilan transformasi digital yang berkelanjutan di lingkungan Pemerintah Provinsi XYZ.

Kata kunci— COBIT 2019, Tata Kelola Teknologi Informasi, Pemerintah Provinsi XYZ, Domain DSS, Transformasi Digital

Implementasi Algoritma Reduct dan Decision Tree untuk Mengenali Pola Klasifikasi Pelanggan pada Sistem E-Commerce

Hans Alessandro Manurung , Rohmat Saedudin , Muhammad Fathinuddin — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pertumbuhan e-commerce membuat volume dan kompleksitas data transaksi pelanggan semakin tinggi. Hal ini bisa menurunkan kinerja dan interpretasi model klasifikasi jika terlalu banyak atribut digunakan. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Reduct berbasis Rough Set Theory sebagai metode seleksi atribut sebelum klasifikasi pelanggan dengan Decision Tree. Penelitian dilakukan secara kuantitatif menggunakan data transaksi pelanggan e-commerce dari Kaggle, yang terdiri dari 48 transaksi dan empat kategori produk. Proses penelitian ini dimulai dari pra-pemrosesan data, diskritisasi atribut numerik, Reduct untuk seleksi atribut guna memperoleh minimal reduct, konstruksi model Decision Tree, dan evaluasi model menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, serta F1 - score. Hasilnya, algoritma Reduct berhasil mereduksi tujuh atribut menjadi dua atribut utama, yaitu Total Transaksi (Rp) dan Kategori Produk, tanpa mengurangi kemampuan klasifikasi. Model Decision Tree dengan atribut hasil reduksi menghasilkan struktur pohon yang lebih sederhana, mudah dipahami, dan kinerjanya lebih baik dibandingkan model tanpa reduksi atribut. Temuan menunjukkan bahwa integrasi Reduct dan Decision Tree berhasil menyederhanakan data sambil meningkatkan kualitas klasifikasi pelanggan e-commerce. Kata kunci: Reduct, Teori Himpunan Kasar, Decision Tree, Klasifikasi Pelanggan, E- Commerce

Kata kunci— Reduct, Rough Set Theory, Decision Tree, Klasifikasi Pelanggan, E-Commerce

Pengembangan Frontend Aplikasi Web BPMN Automation Menggunakan Metode Iterative

Hudzaifah Afif Fadhlurrahman, Ekky Novriza Alam , Fitriyana Dewi — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Transformasi digital mendorong organisasi dalam mengelola proses bisnis dengan cara yang terstruktur dan terstandar, salah satunya dengan menerapkan Business Process Model and Notation (BPMN). Walaupun BPMN telah diakui sebagai norma untuk pemodelan proses bisnis, penerapannya masih mengalami hambatan, terutama bagi pengguna non-teknis karena kerumitan antarmuka aplikasi pemodelan yang ada. Sehubungan dengan itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi kinerja Frontend aplikasi web BPMN Automation guna mendukung proses pemodelan BPMN yang lebih responsif dan interaktif. Frontend dikembangkan dengan React dan Tailwind CSS menggunakan pendekatan iteratif, di mana proses pengembangannya dilakukan dalam beberapa tahap yang berulang untuk meningkatkan fungsionalitas sistem secara bertahap. Aplikasi Frontend terhubung dengan Backend API untuk mendukung pertukaran data BPMN, tetapi pengembangan Backend bukan fokus dalam penelitian ini. Penilaian sistem dilakukan melalui UAT (User Acceptance Test) untuk memastikan kesesuaian fungsi dengan kebutuhan pengguna, serta pengujian kinerja menggunakan Chrome DevTools untuk menilai waktu muat dan ketahanan antarmuka. Uji coba membuktikan bahwa semua fitur Frontend bekerja sesuai kebutuhan dan aplikasi menunjukkan performa responsif dengan waktu pemuatan di bawah batas toleransi yang ditentukan. Dengan cara ini, aplikasi Frontend BPMN Automation yang dibuat dapat mendukung pemodelan BPMN dengan baik dalam konteks transformasi digital organisasi.

Kata kunci — BPMN, Frontend, React, iterative, performa aplikasi web, Chrome DevTools

Pengembangan Sistem Hris Menggunakan Metode Extreme Programming (Xp) (Studi Kasus: Pt Nexa Media Pratama)

Pratama Yulfi Karbel Muhammad, Taufik Nur Adi, Syfa Nur Lathifah — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pengelolaan sumber daya manusia yang masih dilakukan secara manual berpotensi menimbulkan inefisiensi dan keterbatasan dalam pemanfaatan data. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem Human Resource Information System (HRIS) berbasis web yang mengintegrasikan pengelolaan data karyawan, absensi, dan arsip kepegawaian secara terpusat. Metode pengembangan yang digunakan adalah Extreme Programming (XP) dengan dua siklus iterasi, di mana iterasi pertama berfokus pada fungsi inti HRIS dan iterasi kedua menambahkan fitur dashboard analitik serta manajemen dokumen karyawan. Pengujian sistem dilakukan melalui Functional Testing (Black Box Testing) dan User Acceptance Test (UAT). Hasil pengujian menunjukkan seluruh fitur utama berjalan valid dan diterima oleh pengguna. Implementasi sistem terbukti mampu meningkatkan efisiensi operasional, menjaga integritas data, serta menyediakan informasi yang lebih transparan dan informatif bagi manajemen. Dengan demikian, sistem HRIS yang dikembangkan dapat mendukung pengelolaan sumber daya manusia secara lebih efektif dan berbasis data.

Kata kunci— human resource information system, hris, extreme programming, absensi karyawan, dashboard analitik, manajemen dokumen

Pengembangan HRIS Payroll Berbasis Web Menggunakan Extreme Programming (Studi Kasus: PT Nexa Media Pratama)

Arif Krisna Aditya , Taufik Nur Adi, Syfa Nur Lathifah — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pengelolaan sumber daya manusia (SDM), khususnya aspek administrasi penggajian, merupakan elemen krusial dalam menjamin akurasi dan akuntabilitas finansial perusahaan. PT Nexa Media Pratama (NEMA) saat ini menghadapi kendala inefisiensi akibat pengelolaan data yang masih semi-manual menggunakan spreadsheet yang tidak terintegrasi. Proses rekapitulasi data yang terfragmentasi ini menyulitkan pengawasan manajerial, meningkatkan risiko kesalahan perhitungan (human error), serta menghambat penerapan kebijakan potongan keterlambatan otomatis dan regulasi pajak terbaru PPh 21 Tarif Efektif Rata-rata (TER). Penelitian ini bertujuan merancang bangun sistem informasi HRIS modul payroll berbasis web guna mengotomatisasi proses penggajian, menjamin kepatuhan terhadap PP No. 58 Tahun 2023, serta menyediakan visualisasi data strategis. Pengembangan sistem menerapkan metode Agile Extreme Programming (XP) melalui tahapan planning, design, coding, dan testing dengan menggunakan framework CodeIgniter 3 dan basis data PostgreSQL. Validasi sistem dilakukan melalui Black Box Testing dan User Acceptance Test (UAT) yang melibatkan pengguna operasional serta manajerial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil menangani kompleksitas perhitungan gaji, pajak, dan BPJS secara valid dengan status pengujian diterima (PASS). Implementasi sistem ini berkontribusi signifikan dalam mengeliminasi redundansi proses manual, meningkatkan akurasi data, serta menyediakan dashboard analitik untuk pemantauan tren biaya tenaga kerja secara real-time.

Kata Kunci— HRIS, Payroll, Extreme Programming, PPh 21 TER, Dashboard.

Perancangan Dashboard Berbasis Looker Studio untuk Visualisasi Data Akademik Siswa Kelas XI Menggunakan Metode Kimball di SMKS 10 November

Nadine Aulia Fazrina, Oktariani Nurul Pratiwi, Irfan Darmawan — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pengelolaan data akademik di SMKS 10 November telah dilakukan secara terpusat, namun pemanfaatan data tersebut untuk analisis dan pengambilan keputusan akademik belum optimal karena data nilai dan kehadiran siswa masih disajikan secara terpisah dan belum terintegrasi dalam satu media analisis. Kondisi ini menyebabkan guru mengalami kesulitan dalam memantau kondisi akademik siswa secara menyeluruh, khususnya dalam mengidentifikasi siswa yang belum mencapai Kriteria Ketuntasan Minimal (KKM) serta mata pelajaran dan jurusan yang memerlukan evaluasi akademik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan dashboard akademik berbasis Business Intelligence sebagai media pemantauan dan evaluasi kondisi akademik siswa kelas XI SMKS 10 November. Metodologi penelitian mengacu pada Kimball Dimensional Lifecycle, yang meliputi perancangan data warehouse, proses Extract, Transform, Load (ETL) menggunakan Pentaho Data Integration, serta visualisasi data menggunakan Google Looker Studio. Data yang dianalisis mencakup 158 siswa dari 5 jurusan, 3.292 data penilaian, dan dua semester pada Tahun Ajaran 2024–2025. Hasil pengolahan dan visualisasi data yang ditampilkan pada dashboard menunjukkan bahwa rerata nilai akademik siswa sebesar 84,09, sehingga berada pada kategori baik dan telah melampaui standar KKM. Namun demikian, dashboard juga memperlihatkan bahwa persentase data nilai tidak tuntas sebesar 6,09%, yang tersebar pada beberapa mata pelajaran dan jurusan tertentu, sehingga memerlukan tindak lanjut akademik. Seluruh indikator kinerja utama (Key Performance Indicators/KPI) disajikan dalam bentuk scorecard, grafik batang, diagram lingkaran, dan tabel data, sehingga memudahkan guru dalam memantau kondisi akademik siswa secara cepat, menyeluruh, dan terintegrasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dashboard yang dikembangkan telah berfungsi dengan baik dan sesuai dengan kebutuhan pengguna, sehingga dapat digunakan sebagai alat bantu dalam mendukung pemantauan dan pengambilan keputusan akademik di SMKS 10 November.

Kata kunci— Business Intelligence, Dashboard Akademik,

Metode Kimball, Visualisasi Data

Klasterisasi Multidimensional Terhadap Preferensi Bidang Studi Prospektif Mahasiswa

Muhammad Fadhil Alviano, Rifdatun Ni’mah, Regita Putri Permata — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Fenomena salah jurusan di Indonesia masih menjadi masalah serius karena berdampak pada rendahnya motivasi belajar dan ketidaksesuaian karier, yang umumnya disebabkan oleh kurangnya pemahaman siswa terhadap minat, bakat, dan kemampuan akademik. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan calon mahasiswa ke dalam rumpun studi yang sesuai menggunakan pendekatan klasterisasi multidimensi berbasis data. Data berasal dari 528 siswa SMA NU 1 Gresik, mencakup nilai akademik serta 24 indikator non-akademik terkait minat, bakat, dan hobi. Tahapan analisis meliputi normalisasi data, reduksi dimensi dengan Principal Component Analysis (PCA), serta penerapan tiga algoritma klasterisasi, yaitu K-Means, Hierarchical Clustering, dan DBSCAN. Evaluasi dilakukan menggunakan Silhouette Score dan Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil menunjukkan bahwa Hierarchical Clustering memiliki kinerja terbaik (Silhouette 0.189; DBI 1.874), diikuti oleh K-Means (Silhouette 0.184; DBI 1.915), sedangkan DBSCAN kurang optimal karena menghasilkan nilai Silhouette negatif dan DBI tinggi. Secara umum, terbentuk dua klaster utama, yaitu rumpun Saintek dan Soshum, yang berpotensi menjadi dasar sistem rekomendasi pemilihan jurusan secara objektif dan personal.

Kata kunci— Klasterisasi Multidimensi, Minat Bakat, Rekomendasi Jurusan, Rumpun Studi.

Analisis Sentimen Terhadap SPKLU Menggunakan Metode Naïve Bayes

Hisyam Mohamad Alam, Alqis Rausanfita, Tanzilal Mustaqim — Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0700

Abstrak. — Tantangan dalam pengembangan SPKLU tidak hanya terbatas pada aspek teknis dan operasional, tetapi juga berkaitan dengan rendahnya Tingkat pengetahuan Masyarakat, Penelitian terdahulu hanya berfokus pada kendaraan Listrik[1], sementara penelitian terhadap infrastruktur pendukung seperti SPKLU ini masih terbatas. permasalahan lain juga muncul pada keterbatasan data opini, untuk menjawab permasalahan ini[2]. penelitian menerapkan Naïve Bayes dan data penelitian di peroleh dari sosial media X, dengan proses crawling[3], setelah itu dilakukan pre-processing dikombinasikan dengan TF-IDF dan metode oversampling rasio 20% - 100% serta metode pembagian data dengan Stratified K-fold dengan nilai K = 5, sehingga mendapatkan hasil evaluasi terbaik, dengan nilai akurasi 87,47%, presisi 64,19%, recall 74,30%, F1-Score 67,01%,metode ini terbukti sangat bagus untuk melakukan penelitian teks dengan data yang terbatas.

Kata kunci— Naïve bayes, Crawling, TF-IDF, Pre-processing, Oversampling.

Implementasi Deep Learning untuk Transformasi Spektrum Warna Citra Digital dalam Mendukung Aksesibilitas Pengguna Buta Warna

Jerdin Vanesa, Ardian Yusuf Wicaksono, Vessa Rizky Oktavia — Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Buta warna parsial seperti protanomaly dan deuteranomaly menyebabkan penderitanya mengalami kesulitan dalam membedakan warna tertentu, sehingga berdampak pada berbagai aktivitas visual sehari-hari. Penelitian ini bertujuan membangun sistem berbasis deep learning yang mampu mendeteksi jenis buta warna parsial secara otomatis serta melakukan transformasi warna agar citra lebih mudah dikenali penderita. Metode yang diusulkan terdiri atas dua tahap utama, yaitu deteksi jenis buta warna menggunakan Convolutional Neural Network dan transformasi warna menggunakan model generatif. Pada tahap deteksi, digunakan tiga arsitektur CNN, yaitu SqueezeNet, MobileNetV2, dan EfficientNet-B0. Hasil pengujian menunjukkan SqueezeNet memberikan performa terbaik dengan akurasi 96%, melampaui dua arsitektur lainnya. Hal ini menunjukkan arsitektur ringan lebih efektif menangkap pola warna mikro hasil simulasi buta warna. Pada tahap transformasi warna, diterapkan arsitektur U-Net dan Autoencoder dengan memanfaatkan paired dataset hasil daltonisasi. Untuk meningkatkan representasi visual, penelitian ini mengintegrasikan monogram image processing yang menambahkan informasi brightness, edge, dan contrast menjadi citra multi-channel. Evaluasi menunjukkan U-Net berbasis monogram menghasilkan kualitas terbaik dengan nilai PSNR di atas 36, SSIM mendekati 0.97, serta Delta E2000 rendah pada protanomaly dan deuteranomaly. Dengan demikian, integrasi CNN ringan, U-Net, dan monogram image processing terbukti efektif, adaptif, dan berpotensi diterapkan secara real-time untuk meningkatkan aksesibilitas visual penderita buta warna parsial.

Kata kunci—Buta warna parsial, konversi warna, deteksi warna, deep learning

Integrasi Web Scraping Dan BiLSTM Untuk Pemantauan Real-Time Sentimen Saham Di Indonesia

Natanael Wijaya Tiono, Rizky Fenaldo Maulana, Ahmad Wali Satria Bahari Johan — Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0700

Abstrak— Pertumbuhan pesat investor ritel di pasar modal Indonesia meningkatkan kebutuhan akan informasi yang cepat dan mudah diinterpretasikan sebagai dasar pengambilan keputusan investasi. Selain faktor kuantitatif, persepsi yang terbentuk dari berita keuangan berperan penting dalam membentuk sentimen pasar. Volume berita yang tinggi dan penyebarannya yang cepat menimbulkan masalah information overload, sehingga diperlukan sistem analisis sentimen yang otomatis dan andal. Penelitian ini mengembangkan sistem pemantauan sentimen saham berbahasa Indonesia dengan mengintegrasikan web scraping berita dari empat portal keuangan, pra-proses teks, dan model Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) dalam satu aplikasi web berbasis Flask. Dataset awal berisi 36.733 judul berita saham; setelah pelabelan menggunakan ChatGPT dan penghapusan kelas netral, diperoleh 25.537 data dengan dua kelas sentimen (positif dan negatif). Model BiLSTM terbaik dengan embedding 100, 128 unit LSTM, dropout 0,5, batch size 64, dan learning rate 0,001 menghasilkan akurasi 87,53%, macro precision 84,90%, macro recall 79,11%, dan macro F1-score 81,41% pada 5.108 data uji. Sistem kemudian diintegrasikan dengan modul web scraping real-time serta mekanisme rekomendasi beli/jual/tahan berbasis interval Wilson pada rata-rata probabilitas sentimen positif. Hasil menunjukkan bahwa BiLSTM efektif untuk analisis sentimen berita saham Indonesia dan siap digunakan sebagai komponen sistem pendukung keputusan investasi berbasis data.

Kata kunci— Analisis sentimen, saham, BiLSTM, web scraping, berita keuangan

Klasifikasi Ulasan Pengguna Aplikasi Wondr Berdasarkan ISO 25010 Menggunakan Multinomial Naive Bayes

Achmad Chairul Irfansyah, Alqis Rausanfita, Dyah Putri Rahmawati — Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan ulasan pengguna aplikasi Wondr by BNI berdasarkan kategori ISO 25010 Quality in Use menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes. Data diperoleh melalui scraping ulasan Google Play Store periode Juli 2024 hingga April 2025. Ulasan diproses melalui tahap preprocessing, pelabelan manual ke dalam enam kategori (Satisfaction, Effectiveness, Efficiency, Freedom from Risk, Context Coverage, dan Uncategorized), serta direpresentasikan menggunakan metode TF-IDF. Evaluasi model dilakukan menggunakan K-Fold Cross Validation (K-Fold 5 sampai 10) dengan penerapan teknik oversampling SMOTE dan ADASYN pada rasio 60%, 80%, dan 100% untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa oversampling mampu meningkatkan performa model secara signifikan. Performa terbaik diperoleh pada rasio 60%–80%, dengan kombinasi ADASYN 80% menghasilkan nilai tertinggi, yaitu accuracy 0,8516, precision 0,8548, recall 0,8516, dan F1-score 0,8501. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi bagi pengguna serta menjadi masukan bagi pengembang dalam meningkatkan kualitas aplikasi Wondr by BNI.

Kata kunci — Multinomial Naïve Bayes, Text Classification, ISO 25010 Quality in Use, Oversampling, TF-IDF, Wondr by BNI, Google Play Store.

Pengenalan dan Alih Aksara Jawa Pada Citra Menggunakan YOLOv11

Afif Faisal Alamsyah , Ardian Yusuf Wicaksono, Pima Hani Safitri — Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Aksara Jawa sebagai salah satu warisan budaya Indonesia menghadapi ancaman kepunahan akibat rendahnya tingkat literasi serta dominasi alfabet Latin dalam kehidupan modern. Kompleksitas bentuk visual aksara, disertai kemiripan karakter antaraksara, turut menyulitkan proses identifikasi secara manual. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi dan alih aksara Jawa otomatis berbasis teknologi deep learning. Sistem dibangun menggunakan dua varian model YOLOv11, yaitu YOLOv11n dan YOLOv11x, dengan memanfaatkan dataset gabungan yang terdiri atas data primer sebanyak 49 kelas dan data sekunder sebanyak 20 kelas aksara dasar. Dataset melalui tahap preprocessing dan augmentasi data berupa blur dan noise sebelum dilakukan pelatihan model selama 100 epoch dengan konfigurasi optimal. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik precision, recall, F1-Score, dan mAP50. Hasil pengujian menunjukkan bahwa YOLOv11n memperoleh nilai precision 0,9473, recall 0,9847, F1-Score 0,9656, dan mAP50 0,9818, sedangkan YOLOv11x mencapai precision 0,9850, recall 0,9925, F1-Score 0,9887, dan mAP50 0,9944. Kedua model mampu mendeteksi aksara dasar, pasangan, dan sandhangan secara akurat serta mendukung proses alih aksara ke huruf Latin, sehingga berpotensi menjadi solusi berbasis teknologi dalam upaya pelestarian aksara Jawa melalui pengolahan citra.

Kata kunci — alih aksara, deep learning, pengenalan aksara Jawa, pelestarian budaya, pengolahan citra, YOLOv11.

Sistem Deteksi Sleep Disorder Berbasis Random Forest

Amanda Oktaviana Saragih, Kharisma Monika Dian Pertiwi, Daud Muhajir — Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — sleep disorder merupakan gangguan tidur yang dapat berdampak signifikan terhadap kesehatan fisik maupun mental seseorang. Banyak individu mengalami gangguan tidur tanpa menyadarinya, sementara pemeriksaan klinis memerlukan biaya dan waktu yang relatif besar. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang mampu mendukung proses deteksi sleep disorder secara praktis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem deteksi sleep disorder menggunakan algoritma Random Forest. Data yang digunakan berasal dari dataset Sleep Health and Lifestyle dari Kaggle dengan tiga kelas, yaitu None, Insomnia, dan Sleep Apnea. Fitur yang digunakan meliputi durasi tidur, kualitas tidur, tingkat stres, aktivitas fisik, kategori BMI, detak jantung, dan jumlah langkah harian. Model dikembangkan menggunakan supervised learning dengan pembagian data train dan test. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Random Forest menghasilkan performa yang cukup baik dengan akurasi sebesar 0,7586, precision 0,77, recall 0,78, dan F1-score 0,76. Model kemudian diimplementasikan ke dalam aplikasi berbasis web menggunakan Flask sehingga pengguna dapat melakukan deteksi kondisi tidurnya secara mandiri. Sistem ini diharapkan dapat membantu masyarakat dalam memantau kualitas tidur secara lebih mudah dan terjangkau.

Kata kunci— sleep disorder, random forest, machine learning, klasifikasi, web.

Sistem Pakar Deteksi Dini Penyakit Gusi Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Mobile

Ahmad Hazli Yahya, Ahmad Wali Satria Bahari Johan, Dyah Putri Rahmawati — Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Penyakit gusi merupakan masalah kesehatan mulut yang umum dan dapat menimbulkan komplikasi serius jika tidak ditangani sejak dini. Akses terhadap layanan deteksi dini yang cepat dan akurat masih terbatas, terutama di wilayah dengan fasilitas kesehatan terbatas. Penelitian ini mengembangkan sistem pakar berbasis mobile untuk mendukung deteksi dini penyakit gusi secara mandiri dan efisien. Sistem menggunakan metode Forward Chaining sebagai teknik inferensi untuk menganalisis gejala yang dimasukkan pengguna dan memberikan prediksi diagnosis yang tepat. Antarmuka aplikasi dirancang sederhana dan intuitif agar mudah digunakan oleh masyarakat tanpa latar belakang medis. Evaluasi kuantitatif dilakukan terhadap 30 kasus uji yang divalidasi pakar, menggunakan metrik F1-Score sebagai indikator utama performa. Hasil pengujian menunjukkan sistem mencapai Akurasi 0.800, Presisi 0.808, Recall 0.800, dan F1-Score 0.802, menandakan kemampuan sistem dalam memberikan prediksi yang seimbang antara benar positif dan deteksi lengkap kasus penyakit. Selain itu, pengujian Usability System Scale (SUS) terhadap 43 responden menghasilkan skor rata-rata 74,65, menempatkan sistem pada kategori “Good” dan menunjukkan kemudahan penggunaan yang tinggi. Sistem pakar ini terbukti akuratif, user-friendly, dan portabel, sehingga memiliki potensi sebagai alat bantu skrining dini penyakit gusi yang efektif dan dapat diakses luas oleh masyarakat.

Kata kunci — Sistem Pakar, Forward Chaining, Mobile, Penyakit Gusi, F1-Score.

Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Rasa Kopi Terbaik Menggunakan Algoritma Topsis

Firman Arief , Ahmad Wali Satria Bahari Johan, Dyah Putri Rahmawati — Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Penentuan rasa kopi terbaik sering kali bersifat subjektif sehingga menimbulkan perbedaan penilaian antar barista maupun pelanggan. Kondisi ini dapat mempengaruhi konsistensi kualitas produk dan pengambilan keputusan di coffee shop. Tujuan penelitian membuat dan mengembangkan sistem bantuan pengambilan keputusan berbasis web untuk memilih rasa kopi yang terbaik menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Sistem dikembangkan dengan memanfaatkan sepuluh kriteria penilaian cupping, yaitu aroma, flavor, acidity, aftertaste, body, balance, sweetness, uniformity, clean cup, dan HPP. Proses pengembangan system mengikuti metode SDLC model Watefall. Implementasi sistem dilakukan menggunakan framework Laravel dan database MySQL. Pengujian sistem meliputi pengujian fungsional menggunakan Blackbox Testing, perbandingan hasil perhitungan aplikasi dengan perhitungan manual menggunakan System Usability Scale (SUS). Hasil uji menunjukkan semua fungsi sistem bekerja sesuai dengan kebutuhan yang diharapkan. Perbandingan hasil perhitungan TOPSIS antara sistem dan Excel menghasilkan Tingkat akurasi sebesar 100% pada seluruh alternatif kopi. Selain itu, pengujian SUS memperoleh skor 86,25 yang termasuk dalam kategori Excellent. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan terbukti mampu memberikan rekomendasi pemilihan rasa kopi secara objektif, akurat, dan mudah digunakan, sehingga dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu pengambilan Keputusan di Coste Coffee Surabaya maupun coffee shop lainnya.

Kata kunci— Sistem Pendukung Keputusan, TOPSIS, Rasa Kopi, Laravel, System Usability Scale

Sistem Rekomendasi Keaslian Barang Berdasarkan Klasifikasi Ulasan Tokopedia Menggunakan Metode LSTM

Gabriel Azarya Krishna Lokajaya, Alqis Rausanfita, Pima Hani Safitri — Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Perkembangan marketplace membuat pengguna semakin bergantung pada ulasan untuk melihat keaslian suatu produk. Namun, ulasan yang panjang dan tidak terstruktur sering membuat proses penilaian menjadi sulit. Penelitian ini bertujuan membangun sistem rekomendasi keaslian barang berdasarkan analisis ulasan Tokopedia menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM). Proses penelitian dimulai dari pengambilan data ulasan, preprocessing tanpa stopword removal, serta penerapan teknik oversampling untuk menyeimbangkan kelas sentimen. Setelah itu dilakukan pelabelan manual dan pelatihan model dengan variasi hyperparameter melalui 10-fold cross-validation. Model terbaik diperoleh pada kombinasi K = 10, fold ke-10, epoch 20, batch size 16, dan dropout 0.3. Model ini menghasilkan akurasi 89.50%, presisi 87.15%, recall 86.34%, dan F1-score macro 84.41% pada data pengujian. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model mampu memberikan prediksi yang cukup stabil dan dapat digunakan untuk melihat kecenderungan keaslian produk berdasarkan sentimen ulasan. Sistem rekomendasi yang dibangun diharapkan dapat membantu pengguna agar lebih mudah dalam mempertimbangkan kualitas dan keaslian produk sebelum membeli.

Kata kunci — Sistem Rekomendasi, Keaslian Produk, Tokopedia, LSTM, Analisis Ulasan

Perbandingan Kinerja Sequential Processing dan Routing Questioning Dalam Optimasi RAG Untuk Domain Spesifik

Muhammad Hanafi Choirulloh , Alqis Rausanfita, Daud Muhajir — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Penelitian ini mengevaluasi dua pendekatan arsitektur dalam sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk domain spesifik kesehatan: sequential processing dan routing questioning. Eksperimen dilakukan menggunakan data obat dari MIMS Indonesia dengan melibatkan model domain spesifik (Bio-Mistral) dan model generatif umum (GPT-5). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan routing questioning secara signifikan mengungguli sequential processing dalam hal efisiensi dan kualitas luaran. Routing questioning mencatat latensi rata-rata yang jauh lebih rendah (16,33 detik) dibandingkan sequential processing (53,69 detik) serta unggul dalam metrik evaluasi F1, ROUGE, semantic similarity, dan groundedness. Temuan ini mengindikasikan bahwa mekanisme klasifikasi kueri lebih efektif daripada pemrosesan linear bertingkat dalam optimasi sistem RAG

Kata kunci— Retrieval-Augmented Generation (RAG), Sequential Processing, Routing Questions, Akurasi, Kecepatan Pemrosesan, Optimasi Kinerja, Domain Khusus, Teknologi AI, Pembelajaran Mesin, Sistem Pencarian dan Generasi, Refleksi Pemrosesan Bertahap, Pengurangan Waktu Pemrosesan

Analisis Business-IT Alignment Dalam Industri Perhotelan Menggunakan GQM+Strategies

Putu Gede Agus Indra Permana P. , Jati Hiliamsyah Husen, Fadil Al Afgani — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Penelitian ini berangkat dari permasalahan kesenjangan antara tujuan bisnis dan implementasi teknologi informasi (TI) pada industri perhotelan skala kecil, yang sering berujung pada investasi TI yang tidak memberikan kontribusi terukur terhadap profit. Sebagai contoh, banyak vila dan bungalo mengadopsi sistem pemesanan tanpa memahami bagaimana sistem tersebut secara langsung mendukung peningkatan pendapatan. Kondisi ini menciptakan pemborosan sumber daya dan kegagalan dalam mencapai target bisnis yang diharapkan. Solusi yang diusulkan adalah penerapan metode GQM+Strategies melalui studi kasus di sebuah bungalo di Nusa Penida, Bali. Penelitian berhasil mengembangkan sebuah model hierarkis yang secara transparan menghubungkan tujuan bisnis peningkatan profit dengan strategi operasional dan metrik pengukuran perangkat lunak. Hasil validasi menunjukkan bahwa model ini memberikan kejelasan strategis dan kerangka kerja yang dapat diadaptasi oleh pelaku usaha untuk memastikan setiap investasi TI selaras dengan tujuan bisnis mereka.

Kata kunci — business-IT alignment, GQM+Strategies, industri perhotelan, bungalo skala kecil, studi kasus.

Sistem Klasifikasi ADHD Menggunakan Sinyal EEG Dengan Metode Xgboost

Khairurrisya Hanifatuzzahra, Mas Aly Afandi — Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 +0700

Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) merupakan salah satu gangguan Neurodevelopmental yang dapat memengaruhi perhatian, impulsivitas, dan hiperaktivitas pada anak hingga dewasa. Proses deteksi ADHD saat ini umumnya masih bergantung pada observasi perilaku dan kuesioner yang bersifat subjektif, sehingga diperlukan pendekatan yang lebih objektif. Penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi ADHD berbasis sinyal elektroensefalogram (EEG) menggunakan algoritma Machine learning XGBoost. Data yang digunakan merupakan gabungan dua dataset EEG publik dengan 19 kanal yang diproses melalui tahap Preprocessing dan pembagian data terstratifikasi. Model dilatih menggunakan pendekatan Baseline, optimasi hyperparameter dengan Optuna, serta CrossvalidatedTraining untuk meningkatkan kemampuan generalisasi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan ADHD dan Non-ADHD dengan baik, dengan akurasi sebesar 80,79% dan nilai AUC sebesar 89,53% pada data uji. Hasil ini menunjukkan potensi sistem sebagai alat bantu deteksi ADHD berbasis EEG yang objektif dan berbasis data.
Kata kunci— Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD), Electroencephalogram (EEG), XGBoost, Klasifikasi.

Implementasi Sistem Pemesanan Online pada Restoran Soto Ayam Laa Pindo untuk Mempermudah Transaksi dan Meningkatkan Kepuasan Pelanggan

Muhamad Habib Pratama, Rachma Nabiila Ananda — Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0700

Warung Soto Ayam Laa Pindo mengalami peningkatan permintaan, namun proses pencatatan pesanan dan transaksi masih dilakukan secara manual sehingga menimbulkan risiko kesalahan, memperlambat layanan, dan mempersulit pemantauan operasional. Penelitian ini merancang dan mengevaluasi sistem pemesanan online berbasis web sebagai solusi untuk mempercepat proses pemesanan, meningkatkan akurasi pencatatan, dan mendukung kemudahan layanan front-of-house.Metode pengembangan sistem menggunakan pendekatan rekayasa desain, dimulai dari identifikasi kebutuhan melalui observasi dan wawancara, dilanjutkan dengan perancangan arsitektur serta pembuatan prototipe aplikasi pemesanan mandiri. Sistem kemudian diuji menggunakan pengujian fungsional (Black Box Testing) dan User Acceptance Test (UAT) untuk menilai kelayakan dan kemudahan penggunaan.Analisis data dilakukan secara deskriptif untuk menilai efektivitas sistem dalam hal kecepatan layanan, ketepatan pencatatan, serta tingkat kepuasan pengguna dari sisi karyawan maupun pelanggan.Hasil menunjukkan bahwa sistem pemesanan online yang dikembangkan mampu mempercepat proses transaksi, mengurangi kesalahan pencatatan, serta meningkatkan kenyamanan pengguna. Sistem ini dinilai layak digunakan sebagai dasar pengembangan lanjutan menuju integrasi manajemen persediaan dan analitik operasional

Kata kunci: Sistem Pemesanan Online, Aplikasi Web, Self-Ordering System, UMKM, Evaluasi Sistem

Rancang Bangun Sistem Informasi Pemesanan dan Pemantauan Slot Lapangan Olahraga Menggunakan Framework Next.js dan Firebase

Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0700

Pengelolaan fasilitas olahraga seperti Gelanggang Olahraga (GOR) secara konvensional sering kali menghadapi kendala administratif pada sistem pemesanan yang tidak terpusat dan masih bersifat manual. Hal tersebut mengakibatkan ketidakpastian informasi ketersediaan jadwal bagi pengguna serta meningkatkan risiko tumpang tindih pesanan (double booking). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah platform digital terintegrasi yang menggabungkan perangkat keras berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan sensor LDR untuk pemantauan penggunaan lapangan secara langsung. Sistem ini memanfaatkan framework Next.js sebagai kerangka kerja aplikasi web yang responsif dan Firebase sebagai basis data real-time untuk memastikan sinkronisasi data terjadi secara instan antara perangkat fisik dan antarmuka pengguna. Selain fungsionalitas dasar, penelitian ini memberikan penekanan pada pengujian aspek ketangguhan sistem dalam menangani skenario kegagalan, seperti perlindungan terhadap pemesanan ganda dan mekanisme otomatisasi pembatalan untuk pembayaran yang telah kedaluwarsa melalui integrasi gateway pembayaran Midtrans. Berdasarkan hasil pengujian performa menggunakan Google Lighthouse, sistem berhasil mencapai skor rata-rata sebesar 85-86% yang menunjukkan tingkat optimasi perangkat lunak yang sangat baik dari sisi aksesibilitas dan SEO. Hasil pengujian latensi menunjukkan bahwa rata-rata pengiriman notifikasi konfirmasi melalui WhatsApp memerlukan waktu selama 5 detik. Secara keseluruhan, hasil penelitian membuktikan bahwa sistem ini mampu menawarkan solusi manajemen GOR yang transparan, aman, dan efisien.

Kata kunci— GOR, Next.js, Firebase, IoT, Notifikasi WhatsApp.

Pemisahan Kandungan Minyak Jelantah Dalam Pembuatan Biodiesel

Shubqy Yoega Pratama , Roswan Latuconsina, Rifqi Muhammad Fikri — Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0700

Minyak jelantah merupakan limbah minyak goreng yang dihasilakan dari pengguna berulang dalam proses memasak dan banyak berasal dari sektor restoran, pedagang kaki lima, dan rumah tangga. Peningkatan konsumsi makanan berbasis gorengan membuat volume limbah minyak jelantah ini meningkat signifikan.apabila tidak dikelola dengan baik, minyak jelantah dapat mencemari tanah dan perairan, serta membahayakan kesehatan karena menghasilkan senyawa berbahaya seperti radikal bebas pemicu penyakit degeneratif. Studi ini mengidentifikasi rendahnya teknologi pemisahan yang efisien sehingga pemanfaatannya sebagai bahan baku biodiesel belum optimal. Penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem pemisahan minyak jelantah berbasis Internet of Things IoT dengan menggunakan prinsip perbedaan densitas antara minyak dan air. Dirancang menggunakan Sensor ultrasonik dan sensor warna untuk mendeteksi kandungan air secara real-time,proses pemisahan dibantu gravitasi pada kontainer tiga katup untuk memisahkan minyak, air, dan kotoran. Sistem terintegrasi internet melalui NodeMCU digunakan sebagai unit pengendali dan aplikasi mobile, dengan rata-rata delay komunikasi 0,7 detik masi berada dalam toleransi system IoT yang masih dalam batas toleransi sistem.

Kata kunci— minyak jelantah, teknologi IoT, pemisahan, biodiesel, lingkungan

Pengukuran Coverage WIFI Access pada Jaringan Nirkabel Telkom University Landmark Tower (TULT) Menggunakan Analisis Heatmap dan QoS

Ondo Tua Simamora, Umar Ali Ahmad, Ari Arjunaldi — Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0700

Kualitas jaringan WiFi pada Gedung Telkom University Landmark Tower (TULT) memiliki peranan penting dalam mendukung aktivitas akademik yang membutuhkan konektivitas jaringan yang stabil dan merata. Namun, hasil pengamatan awal menunjukkan adanya permasalahan jaringan berupa nilai Received Signal Strength Indicator (RSSI) yang rendah, path loss yang tinggi, penggunaan kanal yang saling tumpang tindih, serta persebaran Access Point (AP) yang belum optimal, sehingga menimbulkan blank spot dan interferensi pada beberapa area. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan meningkatkan kualitas jaringan WiFi di Gedung TULT melalui pendekatan pengukuran lapangan dan simulasi jaringan. Metode penelitian yang digunakan meliputi walk test menggunakan perangkat lunak NetSpot untuk memperoleh data RSSI, path loss, dan heatmap kondisi jaringan aktual, serta evaluasi penggunaan kanal berdasarkan standar IEEE 802.11 pada pita frekuensi 2.4 GHz dan 5 GHz. Data hasil pengukuran digunakan sebagai dasar perancangan solusi optimasi jaringan yang meliputi penyesuaian kanal, optimalisasi posisi AP, dan penambahan AP pada area dengan cakupan sinyal rendah, yang selanjutnya diuji melalui simulasi. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan kualitas jaringan secara signifikan, ditandai dengan berkurangnya area dengan RSSI buruk, penurunan interferensi, persebaran sinyal yang lebih merata, serta peningkatan pengalaman pengguna, sehingga solusi yang diusulkan terbukti efektif dalam meningkatkan kualitas layanan WiFi di Gedung TULT.

Kata kunci— WiFi, RSSI, Path Loss, Walk Test, Simulasi Jaringan

Sistem Reservasi dan Data Analitik Pasien Dengan Menggunakan Time Series Clustering (Studi Kasus Praktik Bidan Mandiri Di Jember)

Rachel Irda Damayanti, Yohanes Setiawan, Mastuty Ayu Ningtyas — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak— Sistem pencatatan pasien yang masih dilakukan secara manual pada praktik bidan mandiri sering menimbulkan permasalahan, seperti antrean yang tidak teratur, keterbatasan pela cakan riwayat kunjungan, serta tidak tersedianya anali-sis pola penyakit secara menyeluruh. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi reservasi pasien berbasis web yang terintegrasi dengan analisis pola penyakit menggunakan algoritma K-Means. Sistem dibangun menggunakan framework Laravel pada sisi backend, MySQL sebagai basis da ta, serta modul analitik berbasis Python yang diintegrasikan melalui API. Sebanyak 2.547 data rekam pasien, 1.949 komponen data, dan 950 jenis diagnosa diolah melalui tahapan preprocessing, yang meliputi pembersihan data, standarisasi usia, standarisasi diag-nosa, normalisasi, serta transformasi data ke format numerik. Algoritma K-Means digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan usia dan diagnosa. Evaluasi model dila-kukan menggunakan Silhouette Coefficient dan Sum of Squared Errors (SSE) untuk menilai kualitas pemisahan cluster. Hasil analisis menunjukkan bahwa K = 4 merupakan jumlah cluster optimal dengan nilai Silhouette tertinggi sebesar 0,6572. Model tersebut menghasilkan empat cluster dengan distribusi: Cluster 0 sejumlah 414 pasien, Cluster 1 sebanyak 593 pasien, Cluster

2 sebanyak 618 pasien, dan Cluster 3 sebanyak 522 pasien, masing-masing memiliki karakteristik usia dan pola diagno-sa yang berbeda. Implementasi sistem ini terbukti membantu bidan dalam mengelola reservasi secara lebih terstruktur, me ningkatkan efisiensi pencatatan, serta menyediakan informasi analitik mengenai distribusi penyakit berbasis kelompok usia. Selain meningkatkan kinerja administrasi, sistem ini juga men-dukung pengambilan keputusan berbasis data dalam pelayanan kesehatan pada praktik bidan mandiri.

Kata kunci— Sistem reservasi pasien, K-Means, Laravel, API Python, Silhouette Coeffi cient, SSE, praktik bidan mandiri

BINATRA: Sistem Informasi Terintegrasi Berbasis IoT dan LSTM untuk Mitigasi Banjir

Zahwa Farah Albani , Muhammad Adib Kamali, M. Nizar Palefi Ma’ady — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak—Banjir merupakan bencana yang kerap melanda Kota Surabaya karena posisinya berada di hilir Sungai Brantas yang bermuara ke Selat Madura, sehingga masih terdapat sekitar 117 titik rawan banjir. Sistem pemantauan manual yang selama ini digunakan memiliki keterbatasan dalam kecepatan dan akurasi penyampaian informasi, sehingga dapat menghambat proses pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengembangkan sistem peringatan dini banjir berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu memantau ketinggian muka air secara real-time serta memprediksi potensi banjir menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM). Sistem yang dibangun memanfaatkan sensor ultrasonik untuk pengukuran ketinggian air dan Application Programming Interface (API) dari OpenWeather sebagai sumber data curah hujan. Data kemudian diintegrasikan pada platform perangkat lunak berupa website dashboard dan model prediksi LSTM. Pengujian dilakukan menggunakan data hasil pengambilan selama 20 hari, menghasilkan 1.794 sampel dengan interval 15 menit dan 2.784 sampel dengan interval 1 menit. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa LSTM memiliki performa prediksi yang lebih baik untuk forecasting 1 jam kedepan terhadap interval

15 menit sesuai dengan standar hidrologi dibandingkan Convolutional Neural Network (CNN), dengan nilai RMSE masing-masing 9,389 dan 9,465. Analisis pada berbagai forecasting horizon juga menunjukkan bahwa LSTM tetap stabil dan akurat dalam memprediksi ketinggian muka air untuk jangka waktu 1 hingga 24 jam kedepan. Temuan ini membuktikan bahwa LSTM merupakan algoritma yang lebih unggul untuk diterapkan pada sistem peringatan dini banjir berbasis IoT di lingkungan urban.

Kata kunci—Banjir, FEWS, LSTM, IoT

Sistem Presensi Berbasis Kamera Smartphone Dengan Model Arsitektur MobileFaceNet Pada Siswa SMPN 1 Poncol Magetan

Machfud Ichsan Khoirudin, Mustafa Kamal, Yohanes Setiawan — Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0700

Abstrak — Sistem presensi siswa merupakan komponen penting dalam pengelolaan administrasi sekolah, namun metode manual seperti pemanggilan nama dan tanda tangan masih banyak digunakan dan rentan terhadap keterlambatan serta kecurangan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem presensi berbasis pengenalan wajah menggunakan kamera smartphone dengan arsitektur MobileFaceNet yang dioptimalkan untuk perangkat mobile. Proses pengembangan mencakup pembangunan aplikasi Android menggunakan Jetpack Compose, CameraX, dan Google ML Kit untuk deteksi wajah secara real-time. Model MobileFaceNet dilatih menggunakan dataset wajah siswa kelas 8A dan dikonversi ke TensorFlow Lite untuk menghasilkan embedding wajah berukuran 192 dimensi. Proses verifikasi dilakukan menggunakan metode cosine similarity terhadap facebank yang tersimpan pada perangkat. Pengujian terhadap 32 siswa menunjukkan bahwa sistem bekerja dengan lancar pada perangkat berspesifikasi menengah, dengan nilai threshold optimal sebesar 0.6. Evaluasi System Usability Scale (SUS) menunjukkan bahwa aplikasi mudah digunakan dan antarmukanya intuitif bagi guru maupun siswa. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa integrasi Jetpack Compose, CameraX, ML Kit, dan MobileFaceNet mampu menghasilkan sistem presensi yang efisien, akurat, dan layak diterapkan dalam lingkungan pendidikan.

Kata kunci— Presensi siswa, pengenalan wajah, mobilefacenet, cosine distance, tensorflow lite.