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)
Sistem Pelaporan Kerusakan Sarana Prasarana Berbasis Mobile Secara Realtime dengan Notifikasi
Sarana dan prasarana adalah elemen penting yang mendukung kelancaran kegiatan belajar mengajar di sekolah. Namun, di SMAN 17 Bandung, pelaporan kerusakan untuk sarana dan prasarana masih dilakukan secara manual. Cara ini sering menyebabkan keterlambatan dalam penyelesaian masalah, rendahnya tingkat efisiensi, serta kesulitan dalam mengelola dan melacak data kerusakan. Mengingat masalah tersebut, penulis melakukan penelitian yang bertujuan untuk merancang serta membangun sistem pelaporan kerusakan sarana dan prasarana yang berbasis mobile dan web. Sistem ini memungkinkan laporan dibuat secara langsung dan dilengkapi dengan fitur pemberitahuan otomatis kepada pihak-pihak yang memerlukan informasi. Metode yang penulis gunakan dalam pengembangan sistem merupakan waterfall. Metode waterfall ini mencakup langkah-langkah analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, dan pengujian. Untuk bagian web, sistem dibangun dengan menggunakan framework Laravel dan dibantu oleh Laravel Filament untuk membuat antarmuka dashboard admin. Sementara itu, aplikasi mobile dikembangkan dengan menggunakan framework flutter serta terintegrasi dengan notifikasi secara realtime. Sehingga kelebihan dari sistem dan aplikasi mobile ini adalah ketika pelapor membuat laporan maka akan memunculkan notifikasi pada sistem admin dan ketika terdapat update untuk status laporan maka pelapor akan mendapatkan notifikasi secara langsung melalui device pelapor begitu juga ketika terdapat tugas penanganan kerusakan kepada koordinator teknisi. User Acceptance Testing merupakan salah satu metode pengujian yang dilakukan terhadap sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berfungsi sesuai dengan kebutuhan pengguna, mempercepat proses pelaporan dan penanganan kerusakan, serta meningkatkan efisiensi dalam kegiatan pengelolaan sarana dan prasarana secara keseluruhan.
Copyright (c) 2026 Jurnal Informatika Polinema
Analisis Sentimen Ulasan Media Sosial UMKM Kuliner dengan Pendekatan Lexicon-Based dan Kosakata Khusus
UMKM kuliner di Kalimantan Selatan memanfaatkan media sosial sebagai sarana utama untuk mengetahui opini pelanggan, namun jumlah komentar yang sangat besar menyulitkan pelaku usaha untuk menelaahnya secara manual. Kondisi ini menegaskan perlunya pendekatan analisis sentimen yang mampu mengolah data ulasan secara efisien serta sesuai dengan karakteristik bahasa lokal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan metode analisis sentimen berbasis lexicon yang diperkaya dengan kosakata domain-spesifik kuliner dan bahasa Banjar agar hasil klasifikasi lebih akurat dan kontekstual. Data penelitian diperoleh dari 3.500 komentar publik di Instagram dan TikTok. Tahap preprocessing mencakup case folding, pembersihan karakter khusus, tokenisasi, stopword removal, normalisasi, dan stemming. Selanjutnya, InSet Lexicon disempurnakan melalui penyuntikan kosakata baru serta penyesuaian bobot kata sesuai konteks kuliner lokal. Hasil analisis menunjukkan distribusi sentimen terdiri dari 2.050 komentar positif (58,57%), 934 komentar netral (26,69%), dan 516 komentar negatif (14,74%). Evaluasi menunjukkan peningkatan akurasi signifikan setelah perluasan lexicon, yaitu 93,49% untuk sentimen negatif, 94,64% untuk netral, dan 96,94% untuk positif, dibandingkan akurasi awal yang berkisar antara 51–73%. Temuan ini membuktikan bahwa pengayaan lexicon menggunakan kosakata lokal dan domain-spesifik secara substansial meningkatkan performa analisis sentimen. Pendekatan ini memberikan solusi praktis dan terjangkau bagi UMKM untuk memahami opini pelanggan secara lebih representatif, serta dapat dimanfaatkan dalam pengambilan keputusan strategis dan perbaikan kualitas layanan maupun promosi produk kuliner.
Aplikasi Pemantauan Pengelolaan Data Sampah Kabupaten Indramayu Menggunakan Metode Scrum
Pengelolaan sampah di Kabupaten Indramayu masih dilakukan secara manual menggunakan Microsoft Excel, sehingga proses pemantauan data menjadi kurang efisien, tidak terintegrasi, dan rawan kesalahan. Kondisi tersebut menyebabkan pihak Dinas Lingkungan Hidup dan Unit Pelaksana Teknis Daerah mengalami kesulitan dalam memperoleh informasi pengelolaan sampah secara cepat, akurat, dan menyeluruh. Keterbatasan sistem pencatatan manual juga menghambat proses evaluasi serta pengambilan keputusan oleh pihak eksekutif. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan aplikasi pemantauan pengelolaan data sampah berbasis mobile yang dapat digunakan oleh Kepala Dinas Lingkungan Hidup dan Kepala Unit Pelaksana Teknis Daerah di Kabupaten Indramayu untuk mendukung proses pemantauan secara terpusat dan terstruktur. Pengembangan aplikasi dilakukan menggunakan metode Scrum yang meliputi tahapan product backlog, sprint planning, sprint development, daily meeting, sprint testing, dan sprint review. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode blackbox testing untuk memastikan seluruh fungsi aplikasi berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Selain itu, dilakukan evaluasi kepuasan pengguna menggunakan kuesioner End User Computing Satisfaction (EUCS) sebagai alat ukur tambahan terhadap kualitas sistem yang dikembangkan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur utama aplikasi dapat berfungsi dengan baik dan aplikasi memperoleh tingkat kepuasan pengguna yang tinggi. Aplikasi ini mampu meningkatkan efektivitas dan efisiensi proses pemantauan pengelolaan sampah dibandingkan metode manual sebelumnya. Pengembangan lebih lanjut dapat dilakukan dengan menambahkan fitur analisis serta prediksi volume sampah guna mendukung pengambilan keputusan yang lebih optimal.
Diagnosis Awal Gangguan Psikologis Anak Menggunakan Fuzzy Logic dan Backward Chaining
Gangguan mental pada anak kerap sulit untuk diidentifikasi sejak awal karena kurangnya kesadaran masyarakat dan keterbatasan akses professional. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menerapkan sebuah sistem pakar berbasis web yang berfungsi sebagai alat untuk diagnosis awal gangguan mental pada anak. Sistem ini dibangun dengan menggabungkan Fuzzy Logic dan Backward Chaining. Fuzzy Logic dengan efisien untuk mengatasi ketidakpastian serta variasi dalam tingkat keseriusan gejala yang kompleks, sehingga memungkinkan representasi bertahap dari tingkat kemunculan gejala dan penilaian gejala utama yang lebih detail. Di sisi lain, Backward Chaining dipilih sebagai mekanisme inferensi berbasis aturan untuk mengarahkan proses diagnosis dari kemungkinan gangguan kembali ke gejala-gejala yang relevan. Sistem ini dikembangkan untuk mengenali sepuluh jenis gangguan mental anak yang umum, berdasarkan empat puluh gejala utama yang telah diteliti secara menyeluruh dan divalidasi oleh seorang psikolog profesional. Proses validasi ini menjamin relevansi dan ketepatan informasi yang diterapkan dalam sistem. Kontribusi dari penelitian ini adalah penyediaan alat diagnosis awal yang responsif dan mudah diakses, yang mampu menangani pola gejala dengan fleksibel. Hasil pengujian fungsional menunjukkan bahwa sistem dapat dengan baik mencocokkan pola gejala dengan kemungkinan gangguan. Diharapkan sistem ini akan menjadi sumber yang berguna bagi orang tua, guru, dan pihak-pihak terkait lainnya, untuk meningkatkan pemahaman tentang gangguan mental pada anak serta memberikan arahan diagnosis awal yang tepat dan terukur.
Implementasi YOLOv8 Nano pada Sistem Monitoring Budidaya Jamur Tiram Berbasis IoT
Jamur tiram merupakan salah satu komoditas pertanian yang memiliki nilai ekonomi tinggi dan banyak dibudidayakan di Indonesia. Namun, proses pemantauan pertumbuhannya secara konvensional masih dilakukan secara manual, sehingga membutuhkan waktu, tenaga, dan rentan terjadi kesalahan dalam pengambilan keputusan. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem monitoring pertumbuhan jamur tiram secara otomatis dengan memanfaatkan teknologi Internet of Things (IoT) dan Artificial Intelligence (AISistem ini menggunakan sensor DHT22 untuk membaca suhu dan kelembapan, sensor BH1750 untuk mengukur intensitas cahaya, serta kamera ESP32-CAM untuk mengambil gambar jamur. Data dikirim melalui ESP32 dan dianalisis menggunakan Python, sementara gambar diproses oleh model YOLOv8 Nano untuk mengklasifikasikan fase pertumbuhan jamur menjadi baglog, jamur muda, dan jamur siap panen. Hasil pemantauan ditampilkan secara real-time pada dashboard dan disimpan dalam database MySQL. Hasil pelatihan model menunjukkan performa yang cukup baik dengan nilai rata-rata precision sebesar 0,69, recall sebesar 0,78, dan mean Average Precision (mAP@0.5) sebesar 0,71. Pengujian lanjutan dilakukan terhadap 15 gambar uji dari masing-masing fase jamur, dan seluruh gambar berhasil terdeteksi sesuai dengan kelas yang sebenarnya. Selain itu, pada uji terhadap 10 gambar negatif (tanpa objek jamur). Keberhasilan sistem ini juga didukung oleh jaringan yang stabil untuk pengiriman data, pencahayaan ruang budidaya yang memadai saat pengambilan gambar, serta pengaturan suhu dan kelembapan yang dapat menyesuaikan secara otomatis dengan fase pertumbuhan jamur. Sistem ini membuktikan kemampuannya dalam memantau kondisi pertumbuhan jamur secara otomatis dan akurat, serta berpotensi menjadi solusi praktis dalam mendukung kegiatan budidaya jamur yang lebih modern dan efisien.
Evaluasi User Experience Aplikasi Virtual Reality Ikatan Kovalen Menggunakan UEQ
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengalaman pengguna (user experience) aplikasi pembelajaran kimia berbasis Virtual Reality (VR) bernama Chemulation yang dikembangkan untuk membantu pemahaman konsep ikatan kovalen. Pemanfaatan teknologi VR dalam pembelajaran diharapkan dapat meningkatkan keterlibatan dan minat belajar siswa melalui visualisasi konsep abstrak yang sulit dipahami dengan metode pembelajaran konvensional. Evaluasi pengalaman pengguna dilakukan menggunakan instrumen User Experience Questionnaire (UEQ) yang mencakup enam skala, yaitu daya tarik, kejelasan, efisiensi, ketergantungan, stimulasi, dan kebaruan. Penelitian ini melibatkan 104 responden yang terdiri dari siswa kelas XI SMAN 8 Malang dan pengunjung EXPO Hasil Karya Project Based Learning (PBL). Pemilihan responden dari dua latar belakang berbeda bertujuan untuk memperoleh gambaran pengalaman pengguna yang lebih beragam. Responden diminta mencoba aplikasi Chemulation selama 10–15 menit sebelum mengisi kuesioner UEQ. Data yang diperoleh dianalisis menggunakan UEQ Data Analysis Tool serta uji reliabilitas Cronbach’s Alpha. Hasil uji reliabilitas menunjukkan nilai Alpha memenuhi kriteria reliabel, sehingga instrumen dinilai konsisten dalam mengukur pengalaman pengguna. Hasil evaluasi menunjukkan seluruh skala UEQ memperoleh skor positif dan termasuk kategori Excellent berdasarkan benchmark UEQ global. Skala stimulasi memperoleh skor tertinggi sebesar (2,481) dengan varians terendah sebesar (0,42), yang menunjukkan konsistensi aplikasi dalam membangkitkan motivasi belajar pengguna. Sementara itu, skala kebaruan memperoleh skor terendah sebesar (1,901) dengan varians tertinggi sebesar (0,77), yang mengindikasikan perbedaan persepsi pengguna terhadap tingkat inovasi aplikasi. Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa Chemulation berhasil memberikan pengalaman belajar yang positif dan menyenangkan, serta memberikan arahan pengembangan lebih lanjut pada aspek inovasi dan kejelasan.
Pengujian Kinerja dan Usability pada Aplikasi Prestasi Siswa Menggunakan JMeter dan System Usability Scale (SUS)
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja dan kegunaan dari Aplikasi Prestasi Siswa berbasis web yang diterapkan di SMA Negeri 1 Waru. Proses evaluasi dilakukan melalui dua metode utama, yaitu pengujian kinerja sistem menggunakan Apache JMeter dan pengujian kegunaan dengan metode System Usability Scale (SUS). Pengujian dirancang merujuk pada tahapan dalam Software Testing Life Cycle (STLC). Fokus dari pengujian ini meliputi tujuh fitur utama sistem, yaitu login, melihat dashboard, melihat data prestasi, menambah data, merubah data, melihat profil siswa, dan mengubah profil siswa. Pada fase pengujian kinerja, dilakukan simulasi beban dengan tiga variasi jumlah pengguna secara bersamaan, yaitu 10, 40, dan 100 pengguna dengan periode penyetelan selama 30 detik. Hasil pengujian menunjukkan rata-rata waktu respon berkisar antara 0,145 hingga 0,167 detik, dengan tingkat kesalahan yang tercatat sebesar 0%, serta throughput meningkat sejalan dengan bertambahnya jumlah pengguna, yaitu 2,6224 untuk 10 pengguna, 9,5147 untuk 40 pengguna, dan 23,5237 untuk 100 pengguna. Temuan ini menunjukkan bahwa aplikasi dapat mempertahankan performa yang stabil meskipun jumlah pengguna meningkat secara signifikan. Pengujian menggunakan System Usability Scale (SUS) dengan melibatkan 20 responden menghasilkan skor rata-rata 83,07, yang tergolong dalam kategori "Excellent". Ini mencerminkan bahwa aplikasi dianggap sangat mudah digunakan, efisien dalam navigasi, dan memberikan pengalaman interaksi yang memuaskan bagi pengguna. Secara keseluruhan, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Aplikasi Prestasi Siswa di SMA Negeri 1 Waru memiliki performa yang efisien dan tingkat kegunaan yang tinggi. Dengan demikian, sistem ini dapat dijadikan contoh dalam pengembangan aplikasi sekolah berbasis web yang stabil, responsif, dan berfokus pada pengalaman pengguna.
Pengembangan Chatbot Berbasis Framework RASA pada Website Bank Sampah Sriwilis
Perkembangan teknologi informasi dalam bidang Natural Language Processing (NLP) membuka peluang pemanfaatan chatbot sebagai solusi layanan informasi berbasis website yang interaktif dan responsive di tengah keterbatasan tenaga pelayanan dan waktu operasional. Chatbot memungkinkan pengguna memperoleh informasi secara real-time tanpa keterlibatan operator manusia secara langsung, sehingga dapat meningkatkan efisiensi dan ketersediaan layanan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan chatbot berbasis Framework Really Awesome Software Automation (RASA) pada Website Bank Sampah Sriwilis serta menganalisis pengaruh konfigurasi pipeline Natural Language Understanding (NLU) terhadap performa klasifikasi intent. Metode pengembangan sistem menggunakan model Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Dataset disusun dalam bahasa Indonesia, terdiri dari 9 intent dengan total 250 kalimat. Eksperimen dilakukan terhadap tiga konfigurasi pipeline, yaitu DIETClassifier sebagai model baseline, DIETClassifier dengan penambahan fitur leksikal melalui RegexFeaturizer dan LexicalSyntacticFeaturizer, serta LogisticRegressionClassifier sebagai model pembanding. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model berbasis DIETClassifier memberikan peningkatan performa akurasi sebesar 5% dibandingkan Logistic Regression. Konfigurasi model dengan penambahan pipeline RegexFeaturizer dan LexicalSyntacticFeaturizer menghasilkan nilai accuracy terbaik sebesar 93%, precision 93%, recall 91%, dan F1-score 91%. Dengan demikian, pemilihan konfigurasi pipeline yang tepat serta penerapan fitur tambahan berpengaruh signifikan terhadap peningkatan performa chatbot berbasis RASA pada layanan informasi Bank Sampah Sriwilis.
Optimisasi Algoritma A* untuk Pencarian Rute Menggunakan Media Roblox
Pengembangan Non-Player Character (NPC) yang realistis dalam platform metaverse seperti Roblox membutuhkan sistem yang efisien. Namun, permasalahan utama yang dihadapi pengembang adalah tingginya biaya komputasi dan kurangnya data mengenai kinerja algoritma A* pada bahasa pemrograman Luau. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja algoritma A* pada Roblox dengan bahasa pemrograman Luau melalui analisis komparatif dengan memvariasikan fungsi heuristik (Manhattan, Euclidean, Chebyshev, dan Octile) dan metode sorting (Quick Sort dan Min-Heap Priority Queue). Penelitian dilakukan dengan pendekatan eksperimental kuantitatif di dalam Roblox Studio. Pengujian dilaksanakan pada tiga skenario labirin statis dengan ukuran grid 64x64, 128x128, dan 256x256 studs. Evaluasi didasarkan pada dua metrik utama, yaitu total waktu eksekusi dan total panjang rute yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan Min-Heap Priority Queue membuat waktu eksekusi mengalami penurunan rata – rata 46,5% dibandingkan implementasi default dengan efektivitas tertinggi sebesar 73,3% pada skenario ukuran 256 studs x 256 studs. Waktu eksekusi dan hasil rute untuk setiap fungsi heuristik memiliki perbedaan yang tidak signifikan kecuali Euclidean Distance. Fungsi heuristik Euclidean Distance mencatatkan waktu eksekusi tercepat di antara fungsi lain sebesar 2,03ms di 64x64, 5,8ms di 128x128, dan 42,35ms di 256x256. Selain itu, fungsi Euclidean Distance menghasilkan rute yang kurang optimal dengan jarak terjauh sebesar 134 studs di 64x64, 427 studs di 128x128, dan 1062 studs di 256x256 dibandingkan fungsi heuristik lainnya. Penelitian ini membuktikan bahwa dalam pengembangan Roblox, pemilihan konfigurasi dan optimisasi algoritma yang tepat sangat krusial bagi pengembang untuk menyeimbangkan antara kecepatan proses dan akurasi rute sesuai kebutuhan.
Integrasi Mekanisme Portion-Based Balancing dalam Pengelolaan Pembimbing dan Penguji Skripsi di Sistem Manajemen Tugas Akhir Jurusan Teknologi Informasi
Sistem Manajemen Tugas Akhir (SIMTA) di Jurusan Teknologi Informasi berperan penting dalam pengelolaan tugas akhir atau skripsi mahasiswa. Seiring dengan peningkatan jumlah mahasiswa, distribusi beban kerja dosen pembimbing dan penguji menjadi tantangan yang semakin kompleks. Artikel ini mengusulkan integrasi mekanisme Portion-Based Balancing dalam fitur pengusulan pembimbing dan penguji skripsi untuk meningkatkan keadilan dan efisiensi distribusi beban kerja dosen. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuasi-eksperimen dengan pengujian sistem pada beberapa skenario pembagian beban kerja. Hasilnya menunjukkan bahwa mekanisme yang diusulkan tidak hanya meningkatkan pemerataan beban kerja, tetapi juga memperbaiki transparansi dan akurasi dalam proses pengusulan. Integrasi ini diharapkan dapat diterapkan lebih luas di institusi pendidikan lain untuk meningkatkan kualitas bimbingan dan penilaian tugas akhir.
Optimalisasi Pemetaan Klaster Kependudukan Provinsi di Indonesia Menggunakan Elbow Method dan Davies-Bouldin Index
Ketimpangan distribusi dan dinamika pertumbuhan penduduk antarprovinsi di Indonesia menimbulkan tantangan serius dalam perencanaan pembangunan yang berkeadilan dan berkelanjutan. Perbedaan jumlah penduduk, laju pertumbuhan, serta kontribusi terhadap total populasi nasional berimplikasi pada variasi kebutuhan infrastruktur, layanan publik, dan kapasitas wilayah dalam menopang aktivitas sosial-ekonomi. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan analitik yang mampu mengelompokkan provinsi berdasarkan kesamaan karakteristik demografis guna mendukung perumusan kebijakan yang lebih terarah. Penelitian ini bertujuan memetakan pola kependudukan antarprovinsi di Indonesia menggunakan algoritma K-Means berdasarkan tiga variabel utama, yaitu rata-rata jumlah penduduk, laju pertumbuhan penduduk, dan persentase distribusi penduduk. Data sekunder yang digunakan bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) periode 2016-2023 dan dirata-ratakan untuk merepresentasikan kondisi demografi jangka menengah yang relatif stabil. Seleksi variabel dilakukan melalui analisis korelasi, kemudian data dinormalisasi menggunakan Z-score untuk memastikan kesetaraan skala antarvariabel. Penentuan jumlah klaster optimal dilakukan dengan Elbow Method dan divalidasi menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil analisis menunjukkan titik siku pada k = 4 dan nilai DBI minimum sebesar 0,4430 pada k = 4, yang lebih rendah dibandingkan k = 2 (0,4838) dan k = 3 (0,8006), sehingga empat klaster dinilai sebagai struktur pengelompokan paling representatif. Klasterisasi menghasilkan empat kelompok demografis yang mencerminkan karakteristik berbeda, mulai dari provinsi dengan populasi sangat besar, wilayah berpertumbuhan tinggi dengan jumlah penduduk relatif kecil, kelompok moderat, hingga wilayah dengan kepadatan ekstrem. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan K-Means yang didukung validasi kuantitatif mampu menggambarkan heterogenitas demografi Indonesia secara lebih terstruktur serta berpotensi menjadi dasar dalam perencanaan pembangunan berbasis karakteristik wilayah.
Evaluasi Pengalaman Pengguna Aplikasi Smart Class Menggunakan Metode UEQ
Perkembangan teknologi informasi mendorong transformasi metode pembelajaran menuju sistem digital yang interaktif. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi pengalaman pengguna terhadap aplikasi Smart Class, yaitu media pembelajaran berbasis web dengan pendekatan gamifikasi yang digunakan untuk mendukung pembelajaran pemrograman dasar HTML. Permasalahan utama yang dikaji adalah bagaimana elemen gamifikasi dapat meningkatkan motivasi belajar mahasiswa dan bagaimana pengalaman pengguna dapat diukur secara sistematis. Metode penelitian menggunakan pendekatan Research and Development (R&D) dengan model pengembangan ADDIE, sedangkan evaluasi dilakukan menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ) yang mencakup enam dimensi: Attractiveness, Perspicuity, Efficiency, Dependability, Stimulation, dan Novelty. Hasil pengujian menunjukkan nilai rata-rata positif pada semua dimensi, dengan skor tertinggi pada Perspicuity (2,009) dan terendah pada Novelty (1,319). Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem mudah digunakan, efisien, dan mampu meningkatkan motivasi belajar mahasiswa. Secara keseluruhan, aplikasi Smart Class memberikan pengalaman belajar yang menarik, efektif, serta sesuai dengan kebutuhan pengguna di era pembelajaran digital.
Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Shopee di Google Play Store Menggunakan Support Vector Machine dengan Teknik SMOTE
Sebagai salah satu platform e-commerce yang tumbuh paling cepat di Indonesia, Shopee telah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari masyarakat. Ulasan pengguna di Google Play Store mengandung data berharga untuk memahami pendapat dan pengalaman pengguna secara langsung. Studi ini bertujuan untuk mengeksplorasi sentimen ulasan aplikasi Shopee melalui penerapan algoritma Support Vector Machine (SVM). Sebanyak 3.000 data ulasan yang telah melalui proses pembersihan dan standarisasi (pra-pemrosesan) kemudian dikonversi menjadi representasi numerik menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) agar dapat diproses secara komputasional. Analisis sentimen dilakukan dengan mengelompokkan data ke dalam tiga kategori utama: positif, negatif, dan netral. Untuk memastikan proses pembelajaran model berlangsung secara adil serta tidak dipengaruhi oleh dominasi kelas mayoritas, teknik Synthetic Minority Over-sampling Hasil evaluasi menunjukkan bahwa akurasi model SVM sebelum optimasi SMOTE adalah 82,67% dengan nilai Area Under the Curve (AUC) sebesar 0,86, yang dikategorikan sebagai Baik. Setelah menjalani proses optimasi dengan SMOTE, terdapat peningkatan signifikan dalam kinerja, dengan akurasi mencapai 94,27% disertai nilai AUC sebesar 0,99, yang masuk ke dalam kategori Sangat Baik. Temuan ini membuktikan peran penting teknik SMOTE dalam meningkatkan kinerja model SVM. Dengan mengatasi masalah distribusi data ulasan yang tidak seimbang, model ini tidak hanya memberikan klasifikasi sentimen yang lebih andal, tetapi juga menggambarkan gambaran yang lebih autentik tentang persepsi pengguna yang sebenarnya.
Pengembangan Model Gamifikasi untuk Meningkatkan Motivasi Belajar Pendidikan Agama Katolik
Motivasi siswa yang rendah dalam mata pelajaran Pendidikan Agama Katolik berkontribusi terhadap menurunnya efektivitas pembelajaran dan tidak optimalnya pencapaian hasil belajar. Masih terdapat siswa yang belum mencapai standar pembelajaran yang ditetapkan, yang mengindikasikan perlunya inovasi dalam strategi penyampaian materi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model gamifikasi yang diimplementasikan dalam game pembelajaran interaktif berbasis Android guna meningkatkan motivasi belajar siswa, khususnya kelas VIII di SMP Santo Hilarius Parittiga. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan Game Development Life Cycle (GDLC), yang mencakup tahapan inisiasi, pra-produksi, perancangan gamifikasi, produksi, pengujian, dan peluncuran. Aplikasi EduCatholic yang dikembangkan menerapkan elemen gamifikasi seperti sistem poin, tantangan kuis, papan peringkat (leaderboard), lencana pencapaian, dan umpan balik langsung untuk menciptakan pengalaman belajar yang lebih menarik dan interaktif. Evaluasi dilakukan menggunakan pendekatan kuantitatif melalui dua instrument yaitu System Usability Scale (SUS) untuk mengukur kegunaan aplikasi, dan Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ) untuk mengevaluasi motivasi belajar siswa. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa aplikasi memperoleh skor SUS sebesar 86,42 (kategori Excellent) dan skor rata-rata 6,1 dari MSLQ (kategori Tinggi), yang mengindikasikan bahwa pendekatan gamifikasi secara signifikan mampu meningkatkan keterlibatan dan keaktifan siswa selama kegiatan belajar. Temuan ini memperkuat bahwa media edukatif yang dikembangkan dengan bantuan teknologi dapat menjadi solusi inovatif untuk meningkatkan semangat belajar dan pencapaian akademik siswa.
Implementasi Algoritma Naive Bayes pada Aplikasi Web untuk Klasifikasi Status Gizi Balita
Masalah gizi pada anak usia di bawah lima tahun hingga saat ini masih menjadi persoalan utama di Indonesia, termasuk di wilayah Kabupaten Manggarai Timur. Kebutuhan akan proses penilaian status gizi yang efektif dan efisien, serta masih terbatasnya jumlah tenaga kesehatan yang tersedia, menjadi faktor pendorong untuk diterapkannya pemanfaatan teknologi informasi. Tujuan dari penelitian ini, untuk mengimplementasikan metode Naive Bayes pada aplikasi web yang dapat mengklasifikasikan status gizi pada balita dengan menggunakan tiga indikator, yaitu Berat Badan per Umur (BB/U), Tinggi Badan per Umur (TB/U), dan Berat Badan per Tinggi Badan (BB/TB). Model klasifikasi dilatih dengan menggunakan dataset sebanyak 500 data rekam medis balita yang berasal dari Puskesmas Borong, Kabupaten Manggarai Timur, dari tahun 2019 -2023, dengan skenario 80% digunakan sebagai data latih (400 data) dan 20% sebagai data uji (100 data) pada masing-masing indikator. Variabel kontinu pada model diklasifikasikan menggunakan pendekatan distribusi Gaussian. Berdasarkan hasil pengujian yang di evaluasi menggunakan Confusion Matrix dan Classification Report, memperlihatkan penerapan metode Naive Bayes dalam platform web pada penelitian ini memiliki kinerja yang andal dalam melakukan klasifikasi dengan rata-rata akurasi sebesar 97.0%, presisi 0.97, recall 0.96, dan F1-score 0.97 sehingga dapat digunakan sebagai alat bantu keputusan (DSS) bagi tenaga kesehatan di Puskesmas dalam menentukan status gizi balita secara cepat, efektif dalam meminimalisir kesalahan, serta memastikan data tersimpan secara sistematis.
Peningkatan Akurasi Model Boosting pada Prediksi Kesehatan Tidur Menggunakan Optuna
Kualitas tidur memiliki peran penting dalam menjaga kesehatan fisik maupun mental, sementara gangguan tidur dapat meningkatkan risiko berbagai penyakit kronis. Perkembangan machine learning membuka peluang untuk melakukan prediksi kesehatan tidur secara lebih akurat melalui pemanfaatan data gaya hidup. Penelitian ini berfokus pada penerapan algoritma boosting, yaitu XGBoost, LightGBM, AdaBoost, dan GradientBoosting, dengan dukungan teknik hyperparameter tuning berbasis Optuna untuk meningkatkan akurasi prediksi. Dataset yang digunakan adalah Sleep Health and Lifestyle Dataset yang memuat variabel demografis, kebiasaan hidup, serta kondisi tidur. Tahapan penelitian meliputi praproses data, pembagian data latih dan uji, pelatihan model, optimasi hyperparameter menggunakan Optuna dengan metode Tree-structured Parzen Estimator (TPE), serta evaluasi model menggunakan metrik akurasi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa tuning dengan Optuna memberikan peningkatan akurasi pada beberapa model, khususnya LightGBM dan AdaBoost, dengan nilai akurasi mencapai 93,3% dan 90,7%. Sementara itu, XGBoost dan GradientBoosting menunjukkan performa stabil dengan akurasi tetap tinggi baik sebelum maupun sesudah tuning. Temuan ini menegaskan bahwa efektivitas tuning bergantung pada karakteristik algoritma yang digunakan. Secara keseluruhan, penelitian ini membuktikan bahwa Optuna dapat menjadi solusi efektif dalam meningkatkan kinerja model boosting untuk prediksi kesehatan tidur. Sebagai arah penelitian lanjutan, disarankan penggunaan metrik evaluasi yang lebih beragam, penerapan teknik penyeimbangan data, serta eksplorasi integrasi dengan metode deep learning untuk memperkaya hasil analisis.
Pengembangan Sistem Deteksi dan Klasifikasi Jenis Kelamin Bunga pada Kelapa Sawit
Pulau Sebatik di Kabupaten Nunukan, Kalimantan Utara, memiliki potensi besar dalam budidaya kelapa sawit. Namun, proses identifikasi jenis kelamin bunga kelapa sawit yang masih dilakukan secara manual sering kali menimbulkan kesalahan dan ketidakefisienan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi otomatis berbasis citra guna mengidentifikasi jenis kelamin bunga kelapa sawit menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) VGG19. Dataset yang digunakan terdiri dari 800 citra primer yang terbagi secara merata antara bunga jantan dan betina. Melalui proses prapemrosesan dan augmentasi, jumlah dataset meningkat menjadi 1.164 citra, dengan pembagian 80:10:10 untuk data latih, validasi, dan uji. Model berhasil mencapai nilai presisi, recall, dan F1-score sebesar 100% pada data validasi dan pengujian. Namun, saat diuji pada 18 citra baru di luar dataset, terjadi beberapa kesalahan klasifikasi, khususnya dalam mengenali bunga betina sebagai bunga jantan. Hal ini menghasilkan nilai presisi dan recall rata-rata sebesar 95%, serta F1-score sebesar 94%. Temuan ini menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan tinggi dalam mengklasifikasi jenis kelamin bunga kelapa sawit. Meskipun demikian, kesalahan pada implementasi nyata menunjukkan perlunya data latih yang lebih bervariasi. Sistem ini diharapkan dapat memberikan kontribusi nyata dalam sektor pertanian, khususnya dalam meningkatkan efisiensi dan akurasi identifikasi bunga kelapa sawit guna mendukung produktivitas perkebunan.
Studi Komparatif Model Machine Learning untuk Klasifikasi Warna RGB Daun Selada (Lactuca Sativa L.) Hidroponik terhadap Pemberian Pupuk Silika Sekam Padi
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan warna daun Lactuca sativa L. hidroponik berdasarkan variasi dosis pupuk silika sekam padi menggunakan pendekatan machine learning. Data yang digunakan berupa nilai RGB hasil pembacaan sensor TCS34725 yang terhubung dengan Arduino Uno. Setiap data dikategorikan ke dalam empat kelas perlakuan, yaitu tanpa penyemprotan, satu kali, tiga kali, dan lima kali penyemprotan pupuk silika. Tahapan penelitian mencakup rekayasa fitur (normalisasi RGB, transformasi ke ruang warna HSV dan CIELab, serta rasio antar kanal warna seperti R/G dan G/B), seleksi fitur dengan metode kombinasi subset dan algoritma seperti PCA serta Mutual Information, pelatihan model dengan AdaBoost-SVM dan Bagging-SVM, serta evaluasi performa menggunakan Stratified K-Fold Cross-Validation (10 lipatan). Hasil menunjukkan bahwa model Bagging-SVM memberikan performa terbaik dengan akurasi uji 73,67% dan selisih train–test sebesar 3,87%, sedangkan AdaBoost-SVM memperoleh akurasi 70,90%. Dengan demikian, metode Bagging-SVM lebih stabil dan efektif dalam menangani data warna daun berbasis sensor RGB. Penelitian lanjutan direkomendasikan untuk mengintegrasikan fitur tambahan seperti kanal inframerah dan indeks vegetasi, serta mengembangkan model ensemble hibrida guna meningkatkan akurasi klasifikasi.
Analisis Keamanan terhadap Kombinasi XSS dan Social Engineering pada Website
Meningkatnya intensitas kejahatan siber dari tahun ke tahun menjadikan keamanan siber sebagai aspek penting dalam menjaga kerahasiaan, integritas, dan ketersediaan data serta informasi di era digital. Perkembangan sistem informasi berbasis web tidak hanya meningkatkan efisiensi, tetapi juga memperluas potensi celah keamanan yang dapat dimanfaatkan oleh pelaku kejahatan siber. Berdasarkan laporan Badan Siber dan Sandi Negara (BSSN), serangan Cross-Site Scripting (XSS) dan Social Engineering merupakan dua jenis serangan yang mendominasi insiden keamanan siber di Indonesia pada periode 2020–2021. Hal ini menunjukkan bahwa ancaman terhadap sistem informasi berasal dari kombinasi kelemahan teknis sistem dan faktor non-teknis yang berkaitan dengan perilaku pengguna. Sebagian besar penelitian sebelumnya membahas mengenai serangan XSS dan Social Engineering secara terpisah, sementara kajian mengenai dampak kombinasi kedua teknik tersebut masih terbatas. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat risiko serangan kombinasi XSS dan Social Engineering pada sistem informasi berbasis web. Metode penelitian yang digunakan adalah penetration testing untuk mensimulasikan skenario serangan, yang selanjutnya dianalisis menggunakan tabel risiko keamanan informasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi Reflected XSS dengan teknik Pretexting menghasilkan tingkat keparahan sebesar 6,8 dengan kategori Medium dan probabilitas 3 (Possible). Sementara itu, kombinasi Stored XSS dengan Pretexting menunjukkan tingkat keparahan yang lebih tinggi sebesar 7,6 dengan kategori High dan probabilitas 5 (Frequent). Kedua kombinasi serangan menunjukkan tingkat keparahan yang lebih tinggi dibandingkan dengan tingkat keparahan dari Reflexted XSS (5,4) dan Stored XSS (7,1). Temuan ini menunjukkan bahwa serangan kombinasi memiliki tingkat risiko yang lebih signifikan dibandingkan penggunaan teknik serangan secara terpisah.
Pengembangan Learning Management System dengan Fitur Gamifikasi untuk Pembelajaran Informatika di SMK Negeri 1 Koto Baru
Pendidikan berperan penting dalam membentuk sumber daya manusia berkualitas, dan pemanfaatan teknologi informasi menjadi kebutuhan mendesak untuk meningkatkan mutu pembelajaran. Di SMK Negeri 1 Koto Baru, keterbatasan waktu, rendahnya motivasi belajar, serta metode penyampaian materi yang kurang interaktif menjadi kendala dalam mencapai hasil optimal pada mata pelajaran informatika. Integrasi fitur gamifikasi seperti leaderboard, badge, dan tugas dalam bentuk quest atau tantangan diharapkan meningkatkan keterlibatan siswa, menciptakan suasana belajar interaktif, serta membantu guru mengelola pembelajaran secara efektif meski waktu terbatas. Penelitian ini menggunakan metode Research and Development (R&D) dengan model ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation). Analisis dilakukan untuk mengidentifikasi kebutuhan, dilanjutkan perancangan modul konten, evaluasi, dan integrasi fitur gamifikasi. Produk diuji melalui validasi ahli dan uji praktikalitas melibatkan guru dan siswa kelas X. Hasil penelitian menunjukkan LMS dengan gamifikasi mendapatkan kategori sangat valid (91%) untuk uji validasi media dan kategori valid (89%) untuk uji validasi materi. Untuk uji praktikalitas guru dan siswa memperoleh nilai rata-rata 92% dengan kategori sangat praktis. Dengan demikian, pengembangan LMS berbasis Moodle dengan fitur gamifikasi menjadi solusi inovatif untuk pembelajaran informatika yang lebih menarik, efektif, dan efisien, terutama pada keterbatasan waktu di SMK Negeri 1 Koto Baru.
Pengembangan Game Edukasi Berbasis Android sebagai Media Pembelajaran Content Creator Kelas XI DKV di SMK Negeri 1 Koto Baru
Permasalahan dalam pembelajaran mata pelajaran Content Creator khususnya materi teknik pengambilan gambar dan video di SMK Negeri 1 Koto Baru masih terlihat dari dominasi kegiatan belajar yang cenderung mengandalkan penjelasan langsung dari guru serta media sederhana seperti PowerPoint dan buku teks. Hal ini mengakibatkan kurangnya motivasi serta keterlibatan aktif siswa dalam kegiatan belajar. Penelitian ini diarahkan untuk menciptakan media pembelajaran berbentuk game edukasi yang dapat dioperasikan menggunakan perangkat Android. Penelitian ini mengacu pada model ADDIE yang meliputi tahapan analisis hingga evaluasi, serta menggunakan pendekatan Research and Development (R&D) dengan melibatkan pakar media dan materi sebagai validator, tiga orang guru, serta tiga puluh siswa. Instrumen penelitian terdiri atas angket validitas dan instrumen kepraktisan yang disusun berdasarkan skala linkert dengan lima tingkatan serta dokumentasi. Uji validitas menghasilkan nilai tengah 93% yang dapat dikatakan kategori sangat valid, sedangkan materi mencapai 83% (sangat valid). Berdasarkan uji praktikalitas, guru memberikan penilaian sebesar 85% sementara siswa mencapai 91%. Temuan ini mengindikasikan bahwa media yang dikembangkan tergolong praktis dan dapat dimanfaatkan dalam proses belajar. Analisis data tidak semata mata didasarkan pada perhitungan persentase melainkan juga diperkuat dengan interprestasi tiap butir serta masukan kualitatif dari responden. Dari temuan yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa game edukasi berbasis Android efektif digunakan untuk meningkatkan motivasi belajar siswa, terutama pada materi teknik pengambilan gambar dan video. Penelitian selanjutnya disarankan untuk menambah cakupan materi, memperkaya fitur interaktif, dan melakukan uji efektivitas pada sampel yang lebih luas.
Analisis Perbandingan Kinerja Alat Pengujian Beban Perangkat Lunak: Apache JMeter, Gatling, dan K6
Dalam pengembangan perangkat lunak, software load testing memiliki peran sangat penting dalam meningkatnya kinerja suatu sistem. Pemilihan software testing yang tepat akan sangat mempengaruhi kualitas hasil pengujian. Penelitian ini menganalisis perbandingan kinerja tiga software load testing, yaitu apache jmeter, gatling, dan k6, dalam menguji performa load testing 10 website PMB universitas di surabaya. Tujuan utama penelitian adalah mengevaluasi kinerja alat pengujian berdasarkan tiga parameter. Metodologi penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan , yaitu perencanaan lingkungan pengujian, implementasi yang mencakup pembuatan skenario uji dan pelaksanaan pengujian, serta menganalisis dan mengevaluasi hasil pengujian. Hasil perbandingan kinerja tiga tools load testing, Dari segi parameter execution time, Apache Jmeter menunjukkan durasi pengujian yang paling cepat dan konsisten di semua tingkat Virtual user. Gatling memiliki durasi pengujian yang jauh lebih lama empat kali lipat dibandingkan Apache Jmeter dan K6. Sementara K6 Menunjukkan durasi pengujian yang mirip dengan Apache Jmeter pada 50 dan 75 VU, tetapi sedikit meningkat pada 100 VU. Dari segi ease of use, apache jmeter memperoleh total nilai sebesar 14. masing-masing sebesar 5 poin. Sementara itu, gatling memperoleh nilai tertinggi dengan total 15 poin yang unggul dari seluruh aspek ease of use. Sebaliknya, k6 mendapatkan nilai terendah dengan total 10 poin, dengan rata-rata nilai yang lebih rendah dibandingkan kedua tools lainnya. Segi feature, apache jmeter memperoleh skor 11, gatling memperoleh skor tertinggi dengan 12 poin, dan k6 juga mencatat total 13 poin, menjadikannya tools dengan nilai tertinggi secara keseluruhan.
Perbandingan Kinerja Naive Bayes dan Random Forest dengan Penanganan Imbalance Data
Data mining merupakan proses penting untuk mengekstraksi informasi berharga dari kumpulan data besar dan kompleks. Salah satu teknik utamanya adalah klasifikasi, yang digunakan untuk memprediksi kategori data berdasarkan fitur tertentu. Penelitian ini membandingkan performa algoritma Naïve Bayes dan Random Forest dalam mengatasi klasifikasi pada data tidak seimbang. Dataset yang digunakan adalah Bank Marketing dari UCI Machine Learning Repository yang memiliki distribusi kelas tidak seimbang, dengan perbandingan signifikan antara label “yes” dan “no”. Penelitian ini mengevaluasi pengaruh dua teknik penyeimbangan data, yaitu Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dan undersampling, terhadap kinerja kedua algoritma dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Pada Naïve Bayes, model default memberikan hasil terbaik (akurasi 91,78%, presisi 90,59, recall 91,78, F1-Score 90,93), sedangkan penggunaan SMOTE atau undersampling justru menurunkan seluruh metrik, dengan penurunan terbesar pada SMOTE (−9,25%). Pada Random Forest, SMOTE meningkatkan akurasi, recall, dan F1-Score secara signifikan, yaitu 5,18% pada akurasi, menghasilkan kombinasi terbaik (akurasi 93,08%, presisi 93,35, recall 93,08, F1-Score 93,07). Hal ini menunjukkan bahwa SMOTE efektif untuk algoritma berbasis pohon, sementara Naïve Bayes lebih optimal tanpa penyeimbangan data tambahan.