JIP (Jurnal Informatika Polinema) JIP (Jurnal Informatika Polinema) intended as a means for researchers, academics, and practitioners to publish the latest research results or findings, concepts and ideas regarding Information Technology Application Development. JIP is currently accredited to SINTA 4 with decree SK Kemenristekdikti Nomor 28/E/KPT/2019 and indexed internationally by Google Scholar, Dimensions, BASE and Crossref. This journal is published 4 times a year, month of publication of the article: No. 1. November, No. 2. February, No. 3. May, No. 4. August. Articles published through a single blind review process and plagiarism checker (maximum similarity limit 20%). This journal uses the Digital Archieving Policy: Public Knowledge Project Preservation Network (PKP PN). ISSN: 2614-6371 | E-ISSN: 2407-070X DOI: https://doi.org/10.33795/jip (Crossref)
Model Otomatisasi Cerdas Berbasis data Spasial untuk Prioritas Perbaikan Jalan Rusak
Kerusakan jalan berdampak signifikan terhadap keselamatan dan efisiensi sosial-ekonomi. Pendekatan manual dalam menentukan prioritas perbaikan seringkali tidak akurat, terutama di wilayah dengan karakteristik spasial kompleks seperti Kabupaten Pasuruan. Penelitian ini mengusulkan sistem rekomendasi cerdas berbasis data spasial menggunakan model hybrid, yang mengintegrasikan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk perankingan dan Random Forest (RF) untuk validasi klasifikasi. Dataset mencakup 100 segmen jalan dengan atribut spasial dan non-spasial. SAW berhasil mengklasifikasikan segmen ke dalam tiga kelas prioritas dengan tingkat konsistensi 92%, yang didukung oleh hasil RF. Model RF juga menunjukkan kinerja baik dengan precision, recall, dan F1-score rata-rata sebesar 0,87, serta mampu mengidentifikasi fitur penting. Integrasi SAW-RF dalam kerangka GIS terbukti efektif meningkatkan efisiensi dan transparansi. Prototipe ini berpotensi untuk direplikasi di daerah lain menggunakan platform open source
Copyright (c) 2025 Jurnal Informatika Polinema
Integrasi Fitur Analisis Ketercapaian Standar dalam Aplikasi e-SPMI
Penjaminan mutu internal merupakan salah satu aspek krusial dalam menjaga dan meningkatkan kualitas pendidikan tinggi. Di Politeknik Negeri Malang proses Audit Mutu Internal (AMI) telah dilaksanakan melalui sistem manajemen SPMI. Namun, sistem tersebut belum memiliki fitur analisis ketercapaian standar, sehingga proses evaluasi pencapaian standar mutu belum berjalan secara optimal dan masih dilakukan secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan tersebut dengan mengembangkan fitur analisis ketercapaian standar yang diintegrasikan ke dalam sistem E-SPMI yang telah ada. Metode perhitungan ketercapaian dilakukan dengan membandingkan jumlah indikator yang telah tercapai dengan total indikator yang ditetapkan dalam standar mutu, serta menggunakan kriteria klasifikasi tertentu untuk menilai tingkat ketercapaian standar tersebut. Sistem ini juga dilengkapi dengan fitur visualisasi hasil analisis dalam bentuk dashboard interaktif untuk memudahkan interpretasi dan pengambilan keputusan. Pengujian performa sistem dilakukan menggunakan Apache JMeter dengan simulasi beban sebanyak 10, 50, dan 100 pengguna untuk mengukur waktu respons. Hasilnya menunjukkan bahwa sistem memberikan respons yang baik pada beban rendah hingga menengah, namun kinerja menurun pada beban tinggi akibat keterbatasan sumber daya server. Selain itu, pengujian User Acceptance Testing (UAT) menunjukkan tingkat kepuasan pengguna sebesar 84%, yang mencerminkan penerimaan yang baik terhadap sistem. Secara keseluruhan, fitur ini terbukti dapat mengoptimalkan pelaksanaan AMI dan menjadi solusi efektif yang mendukung efisiensi, transparansi, serta peningkatan akuntabilitas dalam sistem penjaminan mutu internal di lingkungan pendidikan vokasi.
Electricity Consumption Anomaly Detection Using K-Means and ARIMA with Enhanced Preprocessing
This study proposes an integrated K-Means and ARIMA framework for electricity consumption anomaly detection at PT PLN UP3 Semarang. K-Means segments customers into low, medium, and high consumption groups, with the optimal K determined using the Elbow method, Silhouette score, and Davies-Bouldin index. ARIMA models predict consumption trends for each cluster, validated using ACF, PACF, and AIC criteria. Anomaly detection employs residual analysis between actual and predicted consumption. Cluster-specific thresholds are dynamically set: μ ± 2σ for normal residual distributions (p ≥ 0.05), Q3 + 1.5 × IQR for non-normal distributions (p < 0.05), and Median ± 3 × MAD for highly skewed or small samples. The framework achieved a Precision of 0.88, Recall of 0.85, and F1-Score of 0.86, outperforming a clustering-only baseline (F1-Score: 0.72). This robust, segment-based approach, validated on real monthly data (January 2012 - February 2024), enhances anomaly sensitivity, interpretability, and operational relevance for proactive energy management. Future work will integrate engineering-based criteria such as power factor and voltage deviation to detect technical anomalies.
Navigating The Digital Threat: A Pentahelix Approach To AI-Driven Data Security In Smart Cities
Smart cities provide creative approaches to urban growth, but they also face significant security and data management issues. The necessity for cooperative methods to safeguard sensitive data is highlighted by the rising incidence of cyberattacks and data misuse. In order to develop a shared responsibility for data protection in smart cities, this study uses the Pentahelix framework, which involves the government, academics, industry, communities, and media. A framework that guarantees accountability, transparency, and group control over data is developed by synthesizing pertinent literature, criticisms, and concepts using a qualitative descriptive method. Additionally, the use of artificial intelligence (AI) is examined as a challenge as well as an enabler. While AI improves data security by utilizing anomaly detection, predictive analytics, and automated response, it also poses issues related to ethical governance and privacy. The results imply that multi-stakeholder cooperation combined with AI-driven tactics can improve resilience against digital threats, guaranteeing smarter and safer urban ecosystems.
Optimization of Heart Failure Classification on Imbalanced Data Using a Supervised Learning Approach Based on Logistic Regression, Random Forest, and K-Nearest Neighbor
Heart failure remains one of the leading causes of mortality worldwide, posing significant challenges for early diagnosis and patient management. One of the major obstacles in developing predictive models for heart failure is the class imbalance problem, where the number of surviving patients far exceeds those who experience death events. This imbalance often leads machine learning algorithms to bias toward the majority class, reducing sensitivity to critical minority cases. To address this issue, this study applies the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) to balance the dataset and improve model performance. Three supervised learning algorithms, namely Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), and K-Nearest Neighbor (KNN), were implemented and compared on the UCI Heart Failure Clinical Records dataset containing 299 patient samples with 13 clinical attributes. Experimental results show that the Random Forest model achieved the highest performance with 90% accuracy, precision, recall, and F1-score, outperforming both LR and KNN. The findings demonstrate that combining data balancing with ensemble learning effectively enhances prediction accuracy and sensitivity toward minority classes. The main contribution of this research lies in optimizing supervised models for medical data with skewed class distributions, providing a more reliable and interpretable approach for early heart failure detection. Future research may extend this work by integrating advanced ensemble or hybrid deep learning models and expanding the dataset for multi-institutional validation
Sistem Kontrol Lampu Aquascape Menggunakan Rule Based System dan PId
Energi listrik berperan vital dalam kehidupan, namun konsumsi yang tidak efisien, khususnya pada pencahayaan, dapat membebani biaya dan sumber daya. Pada ekosistem buatan seperti aquascape, pencahayaan tidak hanya berfungsi sebagai estetika tetapi juga krusial bagi kesehatan biota di dalamnya, di mana intensitas yang tidak tepat dapat memicu stres pada fauna dan pertumbuhan alga yang tidak diinginkan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem kontrol lampu otomatis hemat energi untuk aquascape menggunakan mikrokontroler NodeMCU ESP32 dan sensor LDR. Sistem ini mengintegrasikan logika Rule Based System untuk adaptasi terhadap kondisi cahaya lingkungan dengan kontroler Proportional Integral Derivative (PID) untuk optimasi stabilitas dan kecepatan respons. Parameter PID ditentukan menggunakan dua metode, yaitu Ziegler Nichols Open Loop dan Closed Loop, untuk kemudian dibandingkan performa dari kedua metode tersebut. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa metode Ziegler Nichols Closed Loop memperoleh nilai sehingga memberikan kinerja yang jauh lebih optimal dibandingkan metode Open Loop yang nilainya relatif kecil dengan nilai . Sistem yang dihasilkan dari metode Closed Loop terbukti lebih cepat mencapai target dan mampu mengoreksi error secara cepat, sehingga berhasil menciptakan sistem pencahayaan yang adaptif dan stabil.
Analisis Efektivitas Parameterized Queries dalam Pencegahan Serangan SQL Injection
Kerentanan SQL injection masih menjadi ancaman serius dalam pengembangan aplikasi web dengan tingkat prevalensi mencapai 23% dari seluruh kerentanan kritis aplikasi web di tahun 2024. Penelitian ini bertujuan menganalisis efektivitas implementasi parameterized queries sebagai mekanisme pencegahan serangan SQL injection pada sistem autentikasi berbasis PHP. Metodologi penelitian menggunakan pendekatan eksperimental dengan membandingkan dua implementasi sistem login: versi rentan yang menggunakan string concatenation dan versi aman yang menerapkan prepared statements melalui PHP Data Objects (PDO). Pengujian dilakukan menggunakan 15 payload SQL injection yang berbeda untuk mengevaluasi tingkat keberhasilan bypass pada masing-masing implementasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi parameterized queries berhasil mencegah 100% serangan SQL injection yang diuji, sementara implementasi rentan mengalami tingkat keberhasilan bypass sebesar 93.3%. Analisis performa menunjukkan bahwa parameterized queries memberikan peningkatan kecepatan eksekusi sebesar 23% untuk operasi berulang dibandingkan dengan string concatenation. Temuan ini membuktikan bahwa penerapan parameterized queries tidak hanya memberikan jaminan keamanan maksimal tetapi juga mengoptimalkan performa aplikasi web.
Sistem Deteksi Tingkatan Bahasa Jawa Menggunakan Metode Naive Bayes
Bahasa Jawa memiliki berbagai tingkatan dalam penggunaannya yang bervariasi tergantung konteks sosial, yakni Ngoko, Madya, dan Krama Inggil. Penguasaan dan penerapan tingkatan tersebut sangat penting untuk komunikasi sehari-hari. Tujuan penelitian ini adalah menciptakan sistem yang dapat mendeteksi dan mengklasifikasikan tingkat bahasa Jawa secara otomatis melalui metode N-Gram dan algoritma Naive Bayes berbasis platform web. Langkah awal penelitian melibatkan pengumpulan data, tahap preprocessing yang mencakup pengubahan huruf kecil, pembersihan, tokenisasi, penghapusan kata umum, dan stemming. Fitur diekstraksi melalui metode TF-IDF dan N-Gram, diikuti dengan pelatihan menggunakan model Multinomial Naive Bayes. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi 83%, dengan performa terbaik pada kelas Ngoko, performa yang cukup baik pada Madya, namun masih rendah pada Krama Inggil akibat adanya ketidakseimbangan dalam data. Sistem ini dapat memberikan bantuan kepada pengguna dalam belajar dan memahami tingkatan Bahasa Jawa secara efisien, serta mendukung pelestarian budaya Bahasa Jawa melalui teknologi. Diperlukan pengembangan lebih lanjut untuk memperbaiki akurasi prediksi pada semua tingkatan dengan lebih merata, terutama di Krama Inggil, agar sistem ini bisa digunakan secara optimal dalam proses pembelajaran dan praktik berbahasa Jawa
Klasifikasi Tweet Cyberbullying di Aplikasi X dengan Algoritma Naïve Bayes
Perkembangan media sosial telah memberikan pengaruh yang signifikan dalam membentuk pola komunikasi dan interaksi masyarakat modern. Di balik manfaat yang ditawarkan, media sosial juga menjadi ruang terbuka bagi munculnya konten negatif, salah satunya adalah cyberbullying. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi dua tahap guna mendeteksi serta mengidentifikasi bentuk-bentuk cyberbullying dalam tweet berbahasa Indonesia. Data dikumpulkan melalui proses crawling berbasis autentikasi sesi pengguna (auth token) dengan pendekatan kata kunci tertentu. Metode yang digunakan meliputi pra-pemrosesan data teks, ekstraksi fitur menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), serta pelatihan model klasifikasi menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes. Pada tahap pertama, dilakukan klasifikasi biner untuk membedakan antara tweet yang mengandung unsur cyberbullying dan yang tidak, dengan akurasi mencapai 95%. Tahap kedua merupakan klasifikasi multikelas terhadap enam kategori cyberbullying, yaitu pelecehan, penghinaan, kata kasar, body shaming, ancaman, ambiguitas dan SARA, yang menghasilkan akurasi sebesar 82%. Seluruh hasil klasifikasi divisualisasikan secara interaktif melalui aplikasi web berbasis Python Flask. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan dua tahap klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes mampu mengidentifikasi konten cyberbullying secara efektif, serta berpotensi digunakan sebagai salah satu alat bantu untuk mendukung upaya pencegahan perundungan daring di media sosial.
Perancangan UI/UX Aplikasi Mood Diary Menggunakan Metode Design Thinking
Suasana hati adalah keadaan perasaan menyenangkan atau tidak menyenangkan yang biasanya berlangsung selama berjam-jam atau berhari-hari, sehingga dapat mempengaruhi bagaimana seseorang bertindak atau berperilaku. Penelitian ini bertujuan untuk merancang design UI/UX aplikasi Mood Diary. Aplikasi ini merupakan sebuah platform mood tracker, yang dirancang untuk membantu pengguna mengelola suasana hati mereka serta mencegah adanya permasalahan isu kesehatan mental. Mood Diary menawarkan fitur-fitur visualisasi mood dan analisis mood, rekomendasi aktivitas, dan fitur utama lainnya. Tahap pengerjaan design UI/UX aplikasi ini, diawali dengan analisis permasalahan, tinjauan pustaka yang didapatkan berdasarakan referensi dari berbagai jurnal atau penelitian yang sudah ada sebelumnya dan pendapat para ahli. Hal selanjutnya yaitu, pengumpulan data dengan wawancara yang melibatkan 20 responden. Perancangan ini dilakukan dengan metode design thinking yang terdiri dari lima tahapan yaitu empathize, define, ideate, prototype, dan test. Tahap test mengukur aspek usability yang meliputi beberapa tahapan yaitu, Effectiveness, Efficiency, dan Satisfaction. Dalam aspek effectiveness, didapatkan hasil dari 20 responden dapat menyelesaikan semua task yang diberikan di setiap fitur tanpa ada kegagalan, sehingga hasil efektivitas yaitu 100%. Selanjutnya, dalam aspek efficiency didapatkan total waktu keseluruhan 2685.56 detik, dari total waktu tersebut disimpulkan bahwa tidak ada waktu yang terbuang sia-sia akibat kegagalan dalam mengerjakan task. Terakhir, untuk aspek satisfaction menggunakan kusioner SUS didapatkan skor rata-rata SUS (System usability scale) sebesar 82,5 yang berarti aplikasi sudah memenuhi kebutuhan pengguna dengan baik.
Analisis Tingkat Kematangan Manajemen Laksa Menggunakan Framework ITIL V.3
Implementasi teknologi informasi dalam pelayanan publik menjadi elemen kunci dalam menciptakan tata kelola pemerintahan yang transparan, efisien, dan responsif. Pemerintah Kota Tangerang melalui Dinas Komunikasi dan Informatika menghadirkan LAKSA (Layanan Aspirasi Kotak Saran Anda) sebagai sarana masyarakat untuk menyampaikan aspirasi dan pengaduan secara digital. Namun, dalam pelaksanaannya masih ditemukan kendala seperti insiden yang berulang dan proses pemantauan yang dilakukan secara manual. Studi ini bermaksud untuk mengukur tingkat kematangan ITSM pada LAKSA menggunakan framework ITIL V.3, khususnya pada domain service operation. Metode yang dimanfaatkan untuk pengumpulan data dalam studi ini mencakup wawancara, penyebaran kuesioner, dan observasi. Tingkat kematangan diukur menggunakan maturity level. Temuan dari studi ini menunjukkan bahwa nilai tingkat kematangan pada masing-masing subdomain adalah: event management sebesar 2.95; incident management sebesar 3.60; problem management sebesar 2.85; request management sebesar 3.10; dan access management sebesar 3.40. Dengan demikian, rata-rata tingkat kematangan manajemen layanan LAKSA sebesar 3.18 yang masuk ke dalam kategori level 3 (defined). Adapun target yang dituju oleh Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Tangerang yaitu berada pada level 4 (managed). Sehingga, dapat diketahui bahwa terdapat gap antara nilai yang dicapai saat ini dengan target yang dituju. Oleh karena itu, studi ini juga memberikan rekomendasi perbaikan yang diharapkan dapat membantu instansi dalam meningkatkan kualitas pengelolaan layanan LAKSA.
Penerapan Goal-Directed Design Sebagai Optimalisasi UX Aplikasi Pemesanan Tiket Teater
Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan User Experience (UX) dalam perancangan antarmuka aplikasi pemesanan tiket teater berbasis web pada Ikatan Drama Jakarta Barat sebuah organisasi teater di Jakarta Barat. Permasalahan utama yang dihadapi adalah proses pemesanan tiket yang masih manual, terdesentralisasi, serta kurang efisien, sehingga menimbulkan kendala dalam pendataan penonton, pengelolaan jadwal, maupun konfirmasi pembayaran. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini menggunakan pendekatan Goal-Directed Design (GDD) yang menekankan perancangan antarmuka berorientasi pada kebutuhan dan tujuan pengguna. Tahapan penelitian mencakup research, modeling, requirements, framework, refinement, dan support, yang menghasilkan rancangan prototipe aplikasi berbasis web. Implementasi antarmuka difokuskan pada sisi front-end dengan memanfaatkan HTML, CSS, dan JavaScript. Evaluasi dilakukan melalui usability testing dengan mengukur tiga aspek utama, yaitu efektivitas, efisiensi, dan kepuasan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan tingkat efektivitas sebesar 94,4%, rata-rata efisiensi 0,0346 goals/sec, serta skor usability 84,21 berdasarkan System Usability Scale (SUS), yang termasuk dalam kategori “Excellent”. Temuan ini menunjukkan bahwa antarmuka yang dikembangkan mampu memberikan pengalaman pengguna yang optimal serta meningkatkan kepraktisan dibandingkan proses manual yang selama ini digunakan. Dengan penerapan metode GDD dapat menghasilkan rancangan antarmuka yang sesuai dengan kebutuhan pengguna, sekaligus membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut pada sisi back-end dan integrasi sistem pembayaran digital, sehingga aplikasi dapat diimplementasikan secara penuh dalam operasional pemesanan tiket teater di Ikatan Drama Jakarta Barat.
Perancangan Desain UI/UX Aplikasi Pembelajaran Ketahanan Pangan berbasis Design Thinking
Penelitian ini membahas perancangan desain UI/UX aplikasi pembelajaran ketahanan pangan berbasis Augmented Reality (AR) dengan pendekatan Design Thinking dan kerangka Technological Pedagogical and Content Knowledge (TPACK). Latar belakang penelitian didasarkan pada rendahnya pemahaman generasi muda terkait ketahanan pangan serta keterbatasan media pembelajaran yang interaktif dan aplikatif. Metode Design Thinking diterapkan melalui lima tahapan, yaitu empathize, define, ideate, prototype, dan test. Pada tahap empathize, dilakukan wawancara dan observasi kepada guru serta siswa sekolah dasar untuk mengidentifikasi kebutuhan dan pain points. Hasilnya menunjukkan perlunya media interaktif yang menyenangkan untuk mempermudah pemahaman siswa. Prototipe aplikasi AR dikembangkan dengan desain UI/UX yang berorientasi pada kemudahan penggunaan, integrasi konten berbasis TPACK, serta fitur visual berupa model 3D dan video pembelajaran. Uji coba terbatas dilakukan dengan menggunakan metode System Usability Scale (SUS), menghasilkan skor percentile rank sebesar 78, yang termasuk kategori baik. Hal ini menunjukkan bahwa prototipe aplikasi mudah digunakan, menarik, serta efektif mendukung pemahaman konsep ketahanan pangan. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan media pembelajaran digital inovatif yang mampu menjawab tantangan pendidikan ketahanan pangan sejak dini.
Performance Testing Aplikasi Sistem Informasi Penatausahaan dan Perbendaharaan Online (Sippol)
Aplikasi Sistem Informasi Penatausahaan dan Perbendaharaan Online (SIPPOL) adalah aplikasi strategis yang dikembangkan oleh Badan Pengelolaan Keuangan dan Aset Daerah (BPKAD) Provinsi Jawa Timur untuk mendukung proses penatausahaan serta pengelolaan perbendaharaan keuangan daerah secara terintegrasi. Aplikasi ini digunakan secara aktif oleh seluruh Satuan Kerja Perangkat Daerah (SKPD) di Provinsi Jawa Timur dan menjadi instrumen penting dalam meningkatkan efisiensi dan akuntabilitas tata kelola keuangan daerah. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi performa aplikasi SIPPOL melalui performance testing guna mengukur kinerja aplikasi dalam menghadapi lonjakan akses pengguna secara bersamaan, terutama pada masa sibuk seperti periode pelaporan keuangan akhir tahun. Pengujian dilakukan dengan menggunakan Apache JMeter untuk menyimulasikan beban kerja nyata pengguna secara simultan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa secara keseluruhan performa aplikasi SIPPOL masuk dalam kategori baik dan mampu memenuhi kebutuhan operasional rutin di lingkungan pemerintahan daerah. Meski demikian, penelitian ini merekomendasikan pentingnya tindakan preventif berupa peningkatan kapasitas serta optimalisasi infrastruktur guna mengantisipasi periode akses tinggi. Upaya tersebut dilakukan agar stabilitas aplikasi tetap terjaga, sehingga kinerja aplikasi SIPPOL tetap optimal, efisien, dan andal dalam mendukung proses administrasi keuangan daerah.
Pengembangan Aplikasi Pendeteksi Malware Berbasis Android Menggunakan Perintah Strace
Deteksi malware pada sistem operasi Android dapat dilakukan dengan mengidentifikasi system calls aplikasi sehingga dapat diklasifikasikan sebagai malware atau jinak. Banyak penelitian yang telah dilakukan untuk mengidentifikasi malware, namun pembahasannya belum mendetail sehingga proses deteksi malwre sulit untuk diimplementasikan pada sistem operasi Android. Penelitian ini membahas mengenai aplikasi pendeteksi malware berbasis Android yang dapat melakukan deteksi dengan menerapkan analisis dinamis berdasarkan system calls dengan melakukan rooting agar aplikasi dapat bekerja sesuai fungsi. Hal ini dikarenakan, perintah pelacakan system calls strace dieksekusi harus dengan akses root. Permasalahannya adalah bagaimana menggunakan Wrap Shell Script pada aplikasi pendeteksi malware berbasis Android agar dapat menjalankan perintah Strace. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi dapat menjalankan fungsi meliputi dapat melakukan registrasi, otentikasi, melihat daftar PID aplikasi, pendeteksian malware, melihat hasil deteksi malware, dan melihat halaman kredit telah berhasil dikembangkan.
Eksplorasi Deteksi dan Segmentasi Objek Menggunakan Mask R-CNN Berbasis Detectron2 sebagai Dasar Prediksi Ukuran
Perkembangan teknologi pada zaman sekarang semakin berkembang dengan waktu cepat terutama pengembangan dalam bidang computer vision. Salah satu pengembangan yang dapat dikaji lebih dalam pada bidang ini adalah implementasi dari instance segmentation. Segmentasi ini bertujuan untuk mendeteksi dan mengidentifikasi setiap objek pada gambar dengan lebih dalam jika dibandingkan dengan semantic segmentation dengan output yang diberikan berupa bounding box dan mask. Pada penelitian ini merupakan eksplorasi awal dalam implementasi algortima Mask R-CNN menggunakan framework Detectron2 untuk melakukan instance segmentation pada objek secara otomatis. Model yang dibangun telah dilatih dan diuji dengan konfigurasi hyperparameter tertentu dengan tujuan mengoptimalkan performa algortima tersebut. Hasil evaluasi model menunjukkan bahwa model berhasil dalam melakukan segmentasi objek. Keberhasilan model dievaluasi menggunakan mAP dengan nilai parameter yang dihasilkan yaitu AP sebesar 62.615%, AP50 sebesar 71.836%, AP75 sebesar 67.884%, dan APl sebesar 62.615% yang mengindikasikan performa deteksi cukup baik. Namun, berdasarkan analisis dari hasil visual menunjukkan bahwa objek yang tumpeng tindih masih menjadi tantangan bagi model serta under-detection menjadi permasalahan yang muncul selama proses pengujian. Peningkatan dapat dilakukan agar model dapat mendeteksi secara lebih akurat dengan melakukan beberapa hal diantaranya adalah melakukan penyesuaian terhadap parameter Non-Maximum Suppression (NMS) dan ukuran anchor agar lebih sesuai dengan karakteristik objek target. Selain itu, penerapan teknik augmentasi data seperti flipping dan occlusion dapat memperkaya variasi dalam dataset. Penambahan citra yang memuat objek berukuran kecil hingga sedang juga penting untuk meningkatkan keberagaman data serta memungkinkan model menghasilkan nilai evaluasi untuk kategori APs dan APm. Upaya perbaikan ini menjadi langkah penting dalam mendukung pengembangan penelitian pada tahap selanjutnya.
Implementasi Sistem Pengambilan Keputusan Penerima Beasiswa di Perguruan Tinggi Indonesia
Salah satu tantangan utama dalam pelaksanaan pendidikan tinggi di Indonesia adalah biaya yang mahal. Hal tersebut berdampak pada tertunda dan bahkan batalnya calon mahasiswa untuk masuk di Perguruan Tinggi. Universitas Hayam Wuruk (UHW) Perbanas Surabaya merupakan salah satu perguruan tinggi di Indonesia yang berkomitmen mendukung pemerataan akses pendidikan melalui penyediaan program beasiswa bagi calon mahasiswa. Namun, Bagian Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) setiap tahunnya mendapati masalah efisiensi proses seleksi dan potensi ketidaktepatan sasaran penerima beasiswa. Hal ini disebabkan proses seleksi masih dilakukan secara manual, mulai dari pengumpulan berkas, penilaian kriteria, hingga penentuan penerima. Hal tersebut berpotensi terjadinya kesalahan pada manusia (human error), pemrosesan data yang lebih lama, dan potensi subjektifitas dalam penentuan penerima beasiswa. Tujuan dari penelitian ini adalah bagaimana mengembangkan dan mengimplementasikan sistem yang berbasis pada pengambilan keputusan dalam penentuan penerima beasiswa sesuai kriteria yang telah ditentukan. Data penelitian didapatkan dari tahap observasi dan wawancara bersama pihak PMB guna menggali permasalahan, mendapatkan informasi kriteria penentu beasiswa, hingga menentukan kebutuhan fungsional sistem. Pengembangan aplikasi menggunakan model SDLC Waterfall, yang dapat menampilkan empat fitur utama dalam mendukung proses seleksi beasiswa. Fitur tersebut diantaranya: pengimputan data mahasiswa, mengelola kriteria, mengelola bobot, dan perhitungan nilai hasil akhir. Aplikasi pendukung keputusan dikembangkan dengan metode SAW yang menghitung nilai alternatif berdasarkan bobot kriteria, menghasilkan peringkat akhir sebagai dasar penentuan penerima beasiswa yang paling sesuai. Hasil pengujian aplikasi dengan menggunakan blackbox testing menunjukkan bahwa fitur sistem tidak ditemukan kendala, baik secara fungsi, logika proses, maupun input dan outputnya.
Evaluasi User Experience terhadap Materi Kelas dan Objek E-Learning OOPedia
Pembelajaran Pemrograman Berorientasi Objek (PBO) seringkali menimbulkan kesulitan bagi mahasiswa karena sifat materinya yang abstrak dan kompleks. Kondisi ini menunjukkan perlunya media pembelajaran interaktif yang dapat membantu pemahaman konsep dasar PBO. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi OOPedia, media pembelajaran berbasis web yang dirancang untuk mendukung materi kelas dan objek. Evaluasi dilakukan menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ) yang mencakup enam dimensi: daya tarik, kejelasan, efisiensi, ketepatan, stimulasi, dan kebaruan. Responden penelitian ini adalah 44 mahasiswa Program Studi Sistem Informasi Bisnis yang sedang menempuh mata kuliah PBO. Data dikumpulkan melalui kuesioner daring yang terintegrasi pada OOPedia, kemudian dianalisis menggunakan perangkat UEQ. Hasil penelitian menunjukkan bahwa OOPedia memperoleh skor positif pada semua dimensi, yaitu daya tarik (1,803, kategori Good), kejelasan (1,301, Above Average), efisiensi (1,222, Above Average), ketepatan (1,369, Above Average), stimulasi (1,710, Excellent), dan kebaruan (0,983, Above Average). Kesimpulannya, OOPedia mampu memberikan pengalaman belajar yang menarik, mudah digunakan, dan memotivasi mahasiswa dalam memahami konsep PBO. Temuan ini menunjukkan bahwa OOPedia layak dikembangkan lebih lanjut dengan penambahan fitur interaktif untuk meningkatkan efektivitas pembelajaran.
Implementasi Case Based Reasoning untuk Mendiagnosis Gangguan Kesehatan Mental
Kesehatan mental merupakan aspek penting yang memengaruhi kualitas hidup seseorang, tetapi gangguan mental dapat menurunkan kualitas dan fungsi individu secara signifikan. Mengingat prevalensi global yang cukup tinggi dengan 970 juta orang mengalami gangguan mental pada tahun 2019 sehingga menjadi isu yang harus mendapatkan perhatian lebih. Tantangan ini diperkuat oleh keterbatasan layanan kesehatan mental terutama di Indonesia, seperti distribusi tenaga profresional yang tidak merata dan stigma yang beredar di lingkungan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar untuk mendiagnosis gangguan kesehatan mental sebagai salah satu langkah preventif. Metode yang digunakan adalah Case Based Reasoning (CBR) dengan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) sebagai perhitungan nilai kemiripannya. CBR bekerja dengan memanfaatkan kasus-kasus sebelumnya untuk menyelesaikan suatu masalah atau kasus yang baru. Proses CBR melibatkan tahapan retrieve, reuse, revise, dan retain. Sistem pakar berbasis website ini berhasil diimplementasikan dan diuji. Pengujian black box testing menunjukkan bahwa fitur pada sistem berfungsi dengan baik. Sedangkan, uji validitas sistem dilakukan dengan membandingkan hasil diagnosis sistem dengan diagnosis pakar menghasilkan tingkat akurasi sebesar 80%. Dengan akurasi tersebut, sistem ini diharapkan dapat mempermudah masyarakat dan tenaga kesehatan dalam melakukan proses diagnosis awal, sehingga memfasilitasi penanganan lebih lanjut dan meningkatkan kualitas hidup penderita gangguan kesehatan mental.
Studi Empiris BART untuk Abstraksi Teks Semi-Struktural Domain SIPAKAT AIR
SIPAKAT AIR (Sistem Informasi dan Pelaporan Bidang Sumber Daya Air)) merupakan sistem informasi pemerintah daerah yang mencatat data proyek infrastruktur sumber daya air dalam format semi-struktural, yaitu gabungan antara elemen tabular dan uraian naratif. Format ini menyulitkan proses peringkasan otomatis karena tidak sepenuhnya terstruktur maupun bebas, sehingga memerlukan pendekatan yang adaptif dan semantik. Penelitian ini menyajikan studi empiris pengembangan model abstractive summarization berbasis BART yang dibangun dan dilatih dari awal (from scratch) menggunakan dataset SIPAKAT AIR. Dataset terdiri atas 200 pasangan teks dan ringkasan yang dikonstruksi dari proyek aktual. Tokenizer khusus dilatih menggunakan pendekatan ByteLevelBPETokenizer untuk mencerminkan struktur kalimat teknis dalam korpus internal. Model BART dikonfigurasi ringan (2-layer encoder-decoder) dan dilatih menggunakan Trainer API dari Huggingface. Evaluasi menggunakan metrik ROUGE, BERTScore, dan token-level menunjukkan performa kompetitif: ROUGE-1 F1 sebesar 0,5080, ROUGE-L F1 sebesar 0,5082, BERTScore F1 sebesar 0,81, serta token-level F1 sebesar 0,73 dengan akurasi 0,71. Model mampu menghasilkan ringkasan padat dan kontekstual, sesuai digunakan untuk sistem notifikasi atau tampilan ringkas pada dashboard proyek. Kontribusi metodologis dari penelitian ini mencakup perancangan pipeline summarization dari nol untuk bahasa Indonesia serta pembuktian bahwa arsitektur ringan dapat berfungsi optimal pada domain terbatas. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan NLP dalam bahasa Indonesia serta membuka peluang penerapan adaptif untuk data semi-struktural sektor publik.
Monitoring Suhu dan Gas Amonia untuk Kandang Close House
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh tingkat amonia terhadap tingkat kematian ayam pada kandang ayam close house serta mengukur efektivitas penggunaan teknologi smart farming dalam mengendalikan kadar amonia. Penelitian dilakukan pada lokasi dan periode waktu tertentu dengan mempertimbangkan faktor ukuran kandang, jumlah ayam, serta penggunaan sensor dan sistem pengendalian otomatis. Sistem monitoring dikembangkan menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor DHT11 untuk suhu dan kelembaban, sensor MQ135 untuk deteksi gas amonia, serta sensor kecepatan angin dan pencahayaan. Data yang diperoleh dikirimkan ke dashboard monitoring untuk memungkinkan pemantauan real-time oleh peternak. Hasil uji coba menunjukkan bahwa sistem ini mampu menyajikan data lingkungan kandang secara akurat, membantu peternak dalam mengambil keputusan cepat guna menjaga kesehatan ayam, dan meminimalkan risiko kematian akibat kondisi lingkungan yang tidak ideal. Meskipun sistem masih berbasis pemantauan manual, penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan teknologi smart farming berbasis IoT memiliki potensi dalam meningkatkan efisiensi pengelolaan kandang ayam close house serta memberikan wawasan ilmiah mengenai hubungan antara kadar amonia dan kesehatan ayam.
Sistem Pakar Berbasis Web untuk Deteksi Kecanduan Perilaku Seksual Negatif
Perkembangan teknologi internet telah memberikan dampak besar dalam kehidupan manusia, terutama pada aspek kemudahan memperoleh informasi. Namun, di balik manfaat tersebut, akses yang tidak terbatas juga meningkatkan paparan terhadap konten negatif seperti pornografi. Konsumsi pornografi yang berulang dapat memicu perilaku adiktif seksual berupa PMO (Pornografi, Masturbasi, Orgasme) yang berpotensi menurunkan produktivitas, mengganggu hubungan sosial, serta menimbulkan masalah psikologis. Kondisi ini semakin memprihatinkan karena sebagian besar individu tidak menyadari bahwa mereka telah masuk dalam pola kecanduan tersebut, sehingga deteksi dini menjadi sangat penting untuk mencegah dampak yang lebih serius. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar berbasis web yang mampu mendeteksi tingkat kecanduan perilaku tersebut dengan mengombinasikan metode forward chaining dan coverage rule. Metode forward chaining digunakan untuk menentukan kategori akhir kecanduan berdasarkan gejala yang dipilih pengguna, sedangkan coverage rule digunakan untuk menghitung persentase kecocokan gejala terhadap aturan sebagai indikator transparansi diagnosis. Sistem dibangun berbasis web statis menggunakan HTML, CSS, dan JavaScript agar dapat diakses dengan mudah tanpa instalasi maupun basis data eksternal. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan diagnosis yang lebih komprehensif dengan menampilkan kategori kecanduan sekaligus persentase kecocokan gejala. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat menjadi alat bantu deteksi dini yang praktis, transparan, dan mudah digunakan untuk membantu individu mengenali tingkat kecanduan yang dialaminya. Kata kunci : sistem pakar, forward chaining, coverage rule, perilaku adiktif, web
Implementasi Clean Architecture pada Sistem Manajemen Tiket Penanganan Insiden
Keamanan siber telah menjadi isu global yang semakin krusial seiring pesatnya perkembangan teknologi informasi. Laporan Badan Siber dan Sandi Negara (BSSN) mencatat lebih dari 888 juta serangan siber di Indonesia pada tahun 2021, menegaskan tingginya urgensi akan sistem manajemen insiden yang efektif, terstruktur, dan responsif. Penelitian ini bertujuan membangun sistem manajemen tiket insiden yang mengintegrasikan platform komunikasi populer, WhatsApp, sebagai jalur pelaporan otomatis, sekaligus menerapkan prinsip Clean Architecture untuk memastikan modularitas, fleksibilitas, serta kemudahan pengujian. Sistem dikembangkan menggunakan Golang pada backend untuk performa tinggi, pustaka Baileys (Node.js) untuk integrasi WhatsApp, MongoDB sebagai basis data, dan React (TypeScript) dengan dukungan WebSocket pada frontend. Metodologi pengembangan mencakup studi literatur, analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, serta pengujian. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa unit test pada lapisan use case mencapai coverage 91,6%, melampaui standar minimal 80% untuk kestabilan logika bisnis. Integrasi WhatsApp memungkinkan pembuatan tiket otomatis dan notifikasi real-time, sehingga mempercepat eskalasi insiden. Sementara itu, pengujian User Acceptance Test (UAT) oleh tujuh responden menghasilkan skor rata-rata 90,61%, dengan aspek percepatan eskalasi mencapai 97,14%. Temuan ini membuktikan bahwa kombinasi Clean Architecture dan integrasi WhatsApp mampu menghasilkan sistem manajemen insiden yang modular, responsif, serta efektif dalam mendukung kebutuhan operasional keamanan siber modern dan siap untuk diadopsi di lingkungan industri.
Desain Sistem Smart Charger Berbasis Fuzzy untuk Optimasi Pengisian Baterai Li-Ion
Perkembangan teknologi perangkat portabel dan kendaraan listrik menuntut sistem pengisian baterai yang efisien, aman, dan adaptif. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem Smart Charger berbasis logika fuzzy untuk optimasi pengisian baterai lithium-ion (Li-Ion). Sistem mengintegrasikan sensor suhu dan tegangan dengan mikrokontroler untuk mengatur arus pengisian secara dinamis berdasarkan input parameter aktual seperti suhu baterai, tegangan awal, dan kapasitas sisa (State of Charge). Pengujian dilakukan pada berbagai skenario suhu lingkungan dan kondisi baterai. Hasil menunjukkan bahwa sistem fuzzy mampu memberikan kestabilan keluaran berdasarkan inputan yang diberikan dibandingkan dengan charger konvensional. Sistem akan menyesuaikan arus pengisian dengan kondisi baterai, khususnya pada suhu tinggi, tanpa intervensi manual. Penelitian ini membuktikan bahwa penerapan fuzzy logic dalam sistem pengisian baterai dapat memberikan peningkatan performa, keamanan, dan efisiensi. Sistem ini memiliki potensi untuk dikembangkan dan diterapkan pada berbagai perangkat elektronik serta dapat dikembangkan lebih lanjut dengan pendekatan adaptive rule learning dan integrasi antarmuka pemantauan real-time