Journal of Informatics and Electronics Engineering
Journal of Informatics and Electronics Engineering diterbitkan 2 (dua) kali dalam satu tahun pada bulan Juni dan Desember. Jurnal ini di terbitkan oleh Unit Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Politeknik TEDC Bandung, berisi tulisan yang diangkat dari hasil penelitian dan kajian analisis di bidang Teknik Informatika dan Elektronika. ournal of Informatics and Electronics Engineering (JIEE) Surat Keputusan Direktur Jenderal Riset dan Pengembangan Nomor 156/C/C3/KPT/2026 tanggal 7 April 2026. Mengenai Digital Signal Processing, Human Computer Interaction, IT Governance, Networking Technology, Optical Communication Technology, New Media Technology, Information Search Engine, Multimedia, Computer Vision, Information Retrieval, Intelligent System, Data Mining, Distributed Computing System, Mobile Processing, Computer Network Security, Natural Language Processing, Business Process, Cognitive Systems, Software Engineering, Programming Methodology and Paradigm, Data Engineering, Information Management, Knowledge Based Management System, Game Technology, Augmented Reality, Virtual Reality, Internet of Thing, Electronics Engineering.
Unit Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Politeknik TEDC Bandung Jl. Pesantren Km 2 Cibabat Cimahi Utara – Cimahi 40513 Jawa Barat – Indonesia
Aplikasi Pencatatan Mutaba’ah Yaumiyah Berbasis Mobile
Pencatatan mutaba’ah yaumiyah pada LDK IKMI Politeknik TEDC Bandung hingga saat ini masih dilakukan secara manual melalui pengisian formulir secara berkala. Sistem tersebut sering menimbulkan berbagai kendala, seperti keterlambatan pengisian, kurangnya konsistensi pelaporan, serta kesulitan dalam proses pemantauan dan rekapitulasi data oleh mentor. Kondisi ini menunjukkan perlunya solusi yang lebih efektif dan efisien untuk mendukung kegiatan pembinaan. Meskipun telah terdapat beberapa aplikasi pencatatan ibadah berbasis mobile, belum ditemukan aplikasi yang secara khusus mengintegrasikan fitur pemantauan mentor-mentee dengan rekapitulasi data amalan dalam satu platform untuk kebutuhan mentoring keagamaan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan aplikasi pencatatan mutaba’ah yaumiyah berbasis mobile guna mempermudah proses pencatatan sekaligus meningkatkan efektivitas pemantauan amalan harian. Pengembangan aplikasi menggunakan metode Software Development Life Cycle (SDLC) dengan model Waterfall yang mencakup empat tahapan utama, yaitu analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengkodean, dan pengujian. Tahap pengujian dilakukan melalui metode Black Box Testing untuk memastikan setiap fungsi sistem berjalan sesuai spesifikasi, serta User Acceptance Testing (UAT) untuk mengukur tingkat penerimaan pengguna. Hasil Black Box Testing menunjukkan bahwa seluruh fitur aplikasi berfungsi dengan baik. Sementara itu, UAT yang melibatkan 10 responden menghasilkan persentase sebesar 79,83%, yang mengindikasikan bahwa aplikasi secara fungsional sudah cukup baik, meskipun masih memerlukan pengembangan lebih lanjut. Aplikasi ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi pencatatan mutaba’ah yaumiyah serta membantu mentor dalam memantau perkembangan ibadah mentee secara lebih efektif dan terstruktur.
##submission.copyrightStatement## http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Strategi Fintech Dan Mindset Generasi Z Dalam Manajemen Keuangan Digital Tinjauan Keamanan Informasi Dan Regulasi UU PDP
Akselerasi Fintech yang masif di kalangan Generasi Z seringkali tidak diimbangi dengan pemahaman teknis terkait keamanan data. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis strategi platform Fintech serta pola pikir Gen Z dalam mengelola keuangan digital dari perspektif keamanan informasi. Metode penelitian menggunakan studi literatur sistematis dan analisis regulasi, khususnya Undang-Undang P2SK dan UU PDP. Hasil penelitian menunjukkan adanya dominasi strategi Hyper Personalization berbasis Big Data dan Machine Learning, paradoks literasi digital pada Gen Z, serta compliance gap terhadap UU PDP. Temuan juga mengidentifikasi tiga dampak sistemik utama: erosi otonomi finansial akibat manipulasi arsitektur sistem, siklus jeratan utang dan tekanan psikososial yang diperparah oleh praktik data driven harassment, serta krisis kepercayaan digital yang berimplikasi pada stabilitas ekonomi makro. Sintesis dari temuan ini melahirkan model alternatif Safety Educated Strategy yang menekankan edukasi adaptif, akuntabilitas algoritma, dan restorasi kedaulatan debitur melalui desain UX yang resilien. Penelitian ini menegaskan bahwa perlindungan data bukan sekadar aspek teknis, melainkan fondasi etika bisnis digital yang menentukan keberlanjutan ekosistem Fintech di Indonesia.
Prediksi Penyediaan Material Kwh Meter (Pasang Baru) Menggunakan Metode Exponential Smoothing
Pengelolaan persediaan material KWH meter sangat penting untuk mendukung kelancaran operasional pemasangan pasang baru di PT PLN (ULP Bumi Abung). Ketidaktepatan dalam memprediksi kebutuhan dapat menyebabkan overstock yang meningkatkan biaya penyimpanan atau understock yang menghambat pelayanan. Penelitian ini menggunakan metode Exponential Smoothing untuk memprediksi kebutuhan material berdasarkan data historis permintaan. Peramalan dilakukan menggunakan perhitungan manual di Microsoft Excel dan pemodelan otomatis melalui RapidMiner. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Exponential Smoothing mampu memberikan prediksi yang stabil dan cukup akurat untuk kebutuhan periode selanjutnya. Penerapan hasil prediksi ini membantu perusahaan mengoptimalkan manajemen persediaan, mengurangi risiko ketidakseimbangan stok, serta meningkatkan efisiensi operasional.
Aplikasi Manajemen Produktivitas Kerja Berbasis Web untuk Monitoring Kinerja di Politeknik TEDC Bandung
Politeknik TEDC Bandung merupakan perguruan tinggi vokasi yang berdiri sejak tahun 2001 dengan 12 program studi dan struktur organisasi yang kompleks. Banyaknya unit kerja yang terlibat dalam kegiatan akademik dan non-akademik menimbulkan tantangan dalam manajemen penugasan, koordinasi, dan monitoring kinerja oleh pimpinan. Kondisi ini menunjukkan perlunya sistem terintegrasi yang mampu mendukung pengelolaan tugas dan pemantauan kinerja secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi manajemen produktivitas kerja sebagai media pengelolaan penugasan sekaligus alat monitoring kinerja secara terstruktur dan real-time. Aplikasi yang dikembangkan dilengkapi dengan fitur penugasan untuk mengalokasikan pekerjaan secara jelas, termasuk detail tugas dan batas waktu, fitur monitoring progres untuk memantau penyelesaian tugas pada setiap sub unit secara real-time, serta fitur komunikasi internal yang mendukung koordinasi antar unit. Metodologi yang digunakan adalah System Development Life Cycle (SDLC) sebagai pendekatan sistematis dalam pengembangan perangkat lunak. Implementasi sistem menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework CodeIgniter dan basis data MySQL. Hasil pengujian menggunakan metode blackbox testing menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan rancangan. Selain itu, pengujian User Acceptance Testing (UAT) berdasarkan aspek fitur dan kepuasan pengguna menghasilkan nilai rata-rata sebesar 88%, yang mengindikasikan tingkat penerimaan sistem yang sangat baik. Dengan demikian, aplikasi ini terbukti mampu meningkatkan efektivitas pengelolaan penugasan dan monitoring kinerja di lingkungan Politeknik TEDC Bandung.
Analisis Sentimen Ulasan Kepuasan Pengguna BRKS (BANK RIAU KEPRI SYARIAH) Mobile Di Google Play Store Menggunakan Algoritma Random Forest
Ulasan pengguna pada aplikasi mobile banking di Google Play Store merupakan sumber informasi penting dalam mengevaluasi tingkat kepuasan dan kualitas layanan. Namun, jumlah ulasan yang besar menyebabkan analisis secara manual menjadi tidak efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan ulasan pengguna ke dalam tiga kategori sentimen, yaitu positif, negatif, dan netral, menggunakan algoritma Random Forest. Metode penelitian meliputi proses web scraping untuk pengumpulan data sebanyak 2.500 ulasan, penambahan 49 ulasan dari App Store untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas, serta preprocessing teks yang menghasilkan 2.020 data bersih, pembobotan fitur menggunakan TF-IDF, dan klasifikasi menggunakan Random Forest. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix dengan metrik Accuracy, Precision, Recall, dan F1-Score. Hasil pengujian pada 404 data uji menunjukkan bahwa model memperoleh nilai Accuracy 80,94%, Precision 79,62%, Recall 78,76%, dan F1-Score 78,77%. Secara keseluruhan, algoritma Random Forest menunjukkan kinerja yang baik dalam melakukan klasifikasi sentimen ulasan pengguna aplikasi mobile banking.
Optimalisasi Sistem Parkir dengan Klasifikasi Jenis Kendaraan Berbasis IoT
Peningkatan jumlah kendaraan bermotor berdampak pada meningkatnya kebutuhan ruang parkir, terutama pada area parkir bertingkat yang membutuhkan sistem pengelolaan kapasitas secara cepat, akurat, dan real-time. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menguji prototipe sistem parkir berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu memantau kapasitas parkir, mengatur palang otomatis, serta mengklasifikasikan jenis kendaraan berdasarkan tinggi kendaraan. Sistem ini menggunakan ESP32 sebagai pusat kendali, sensor infrared untuk mendeteksi kendaraan masuk dan keluar, sensor ultrasonik HC-SR04 untuk klasifikasi kendaraan, LCD 16x2 I2C untuk menampilkan informasi kapasitas di gerbang, motor servo sebagai penggerak palang otomatis, serta Firebase dan aplikasi Flutter sebagai media monitoring secara real-time. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan eksperimen melalui tahap perancangan perangkat keras, perancangan aplikasi, implementasi sistem, dan pengujian fungsional. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor infrared mampu mendeteksi objek hingga jarak maksimal 6 cm dan dikalibrasi pada jarak efektif 5 cm. Sensor ultrasonik berhasil mengklasifikasikan kendaraan ke dalam kategori rendah dan tinggi berdasarkan ambang batas yang telah ditentukan. Sistem juga mampu menampilkan kapasitas parkir total dan per lantai secara real-time, mencegah kesalahan perhitungan ganda saat kendaraan berpindah lantai, serta menyinkronkan data antara alat dan aplikasi dengan jeda pembaruan yang singkat. Dengan demikian, prototipe sistem parkir berbasis IoT ini dapat menjadi solusi dalam meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kenyamanan pengelolaan parkir.
Rancang Bangun Aplikasi Augmented Reality untuk Pembelajaran Teknik Dasar Petanque Bagi Pemula
Perkembangan teknologi digital, khususnya Augmented Reality (AR), memberikan peluang besar dalam meningkatkan kualitas pembelajaran interaktif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi AR sebagai media pembelajaran teknik dasar olahraga petanque bagi pemula. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model Luther-Sutopo yang meliputi tahapan konsep, desain, pengumpulan materi, pembuatan, pengujian, dan distribusi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi AR mampu menampilkan objek 3D teknik dasar petanque seperti pointing dan shooting secara interaktif. Berdasarkan pengujian, aplikasi berjalan dengan baik dan mampu meningkatkan pemahaman pengguna terhadap materi. Hal ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang menyatakan bahwa penggunaan AR dapat meningkatkan hasil belajar, minat, dan keterlibatan peserta didik secara signifikan .Dengan demikian, aplikasi AR ini dapat menjadi alternatif media pembelajaran yang efektif, menarik, dan inovatif bagi pemula dalam memahami teknik dasar petanque.
Context-Based Movie Recommendation System Using Graph Neural Network With Contrastive Learning On MovieLens Dataset
As digital data volumes surge, recommendation systems have emerged as a vital solution to mitigate information overload. Traditional methods such as collaborative filtering and content-based filtering serve as the foundation of this field. However, these systems—particularly collaborative filtering—face major challenges such as data sparsity and over-smoothing. Recent advancements in deep learning, specifically Graph Neural Network (GNN) models like LightGCN, have proven effective in capturing complex structural user-item relationships. The proposed model integrates Contrastive Learning as an additional supervision mechanism to address overfitting issue that usually appear when model occurs data sparsity. This mechanism enables the model to learn more robust latent features through self-supervised learning while preventing representation degradation in deep graph layers. Furthermore, temporal contexts—including day, month, hour, season, year, and weekend status—are incorporated to capture dynamic user preferences more accurately. Experiments conducted in an offline environment using the MovieLens 1M dataset yielded significant results. The model integrating LightGCN, Contrastive Learning, and temporal context successfully achieved a Hit Ratio of 70.74%. Additionally, the model recorded an NDCG of 0.1888, an MRR of 0.3383, Recall@20 of 0.0628, and a MAP of 0.0959. The proposed model also demonstrated a 4.62% improvement in Hit Ratio compared to the baseline model.
Rancang Bangun Aplikasi Pemindai Sampah Menggunakan Android Expo
Permasalahan terkait pengelolaan sampah, masih menjadi isu penting di Indonesia, termasuk di lingkungan sekolah seperti MAN 1 Kabupaten Serang. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah aplikasi pemindai sampah berbasis Android menggunakan framework Expo React Native, yang dapat membantu pengguna dalam mengidentifikasi jenis sampah secara otomatis, serta memberikan edukasi mengenai cara pengelolaan sampah yang tepat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Research and Development (R&D) dengan pendekatan model pengembangan perangkat lunak Prototype Model. Proses pengembangan dimulai dari tahap identifikasi kebutuhan pengguna, perancangan antarmuka (UI/UX), pengembangan fungsi pemindai berbasis kamera, integrasi model klasifikasi sampah (menggunakan machine learning), hingga tahap pengujian aplikasi kepada pengguna akhir. Dataset yang digunakan untuk melatih model klasifikasi terdiri dari berbagai gambar sampah organik, anorganik, dan B3 (Bahan Berbahaya dan Beracun) yang telah dikategorikan secara manual. Proses pelatihan model dilakukan menggunakan platform TensorFlow dan hasil model kemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi menggunakan TensorFlow.js agar kompatibel dengan platform Expo. Selain itu, aplikasi juga menyediakan riwayat pemindaian untuk membantu pengguna melacak kebiasaan mereka dalam memilah sampah. Pengujian aplikasi dilakukan terhadap 32 siswa dan guru di MAN 1 Kabupaten Serang dengan pendekatan observasi dan penyebaran kuesioner. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi ini mampu mengidentifikasi jenis sampah dengan tingkat akurasi mencapai 85% pada kondisi pencahayaan normal. Ke depan, pengembangan aplikasi ini dapat ditingkatkan dengan menambahkan fitur gamifikasi, integrasi dengan sistem pengelolaan sampah lokal, dan dukungan bahasa daerah untuk memperluas jangkauan pengguna.
Implementasi Sistem Keamanan Rumah Cerdas Berbasis IOT Menggunakan ESP32-CAM Dengan Pengiriman Notifikasi Gambar Secara Real-Time
Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) mendorong pengembangan sistem keamanan rumah yang lebih responsif, terintegrasi, dan mampu memberikan informasi secara cepat kepada pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem keamanan rumah cerdas berbasis ESP32-CAM yang mampu mendeteksi pergerakan dan mengirimkan notifikasi berupa gambar secara real-time melalui aplikasi Telegram. Sistem dirancang dengan memanfaatkan sensor Passive Infrared (PIR) sebagai pendeteksi gerakan yang berfungsi sebagai pemicu aktivasi kamera pada modul ESP32-CAM untuk mengambil gambar. Gambar kemudian dikirimkan kepada pengguna melalui jaringan internet menggunakan Telegram Bot API. Metode penelitian meliputi perancangan perangkat keras, pengembangan perangkat lunak, serta pengujian sistem secara langsung dengan mengukur kinerja deteksi dan waktu respons pengiriman data. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi pergerakan secara akurat dan mengirimkan notifikasi gambar dengan waktu tunda rata-rata kurang dari 5 detik, bergantung pada kondisi jaringan. Hasil ini menunjukkan bahwa integrasi ESP32-CAM dan Telegram Bot API dapat menjadi solusi sistem keamanan rumah berbasis IoT yang efektif, ekonomis, dan mudah diimplementasikan.
Analisis Data Viewer Youtube Untuk Menentukan Waktu Terbaik Live Streaming Game Menggunakan Decision Tree
Permasalahan dalam penelitian ini adalah belum adanya acuan yang jelas dalam menentukan waktu optimal untuk melakukan live streaming yang dapat menghasilkan tingkat interaksi pengguna yang tinggi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menentukan waktu terbaik dalam melakukan live streaming berdasarkan data aktivitas viewer pada platform YouTube Studio. Metode yang digunakan adalah Decision Tree dengan pendekatan CRISP-DM yang meliputi enam tahapan, yaitu business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Dataset yang digunakan berjumlah 50 data, kemudian setelah dilakukan proses pembersihan menjadi 46 data yang valid untuk dianalisis. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model Decision Tree mampu mengklasifikasikan performa live streaming ke dalam kategori rendah, sedang, dan tinggi dengan tingkat akurasi sebesar 0.60. Variabel yang paling berpengaruh adalah interaksi pengguna seperti chat, reaksi, dan durasi tonton. Berdasarkan hasil analisis, diperoleh waktu optimal untuk melakukan live streaming yaitu pada hari Selasa pukul 00:00 dengan kategori performa tinggi. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa waktu memiliki pengaruh terhadap tingkat engagement pengguna, dan penelitian ini mampu memberikan rekomendasi waktu live streaming yang optimal berbasis data untuk membantu content creator dalam meningkatkan performa siaran.
Pengembangan Aplikasi Dzikir Amalan Wanita Muslimah Periode Haid Berbasis Mobile
Menstruasi atau haid merupakan proses alami dalam siklus reproduksi wanita yang sering disertai berbagai tantangan fisik maupun emosional. Dalam perspektif Islam, kondisi haid juga memengaruhi aktivitas spiritual wanita Muslimah karena pada masa tersebut mereka tidak diperkenankan melaksanakan beberapa ibadah wajib, seperti sholat, puasa, dan membaca Al-Qur’an. Situasi ini dapat menimbulkan kekhawatiran terhadap menurunnya kualitas keimanan serta produktivitas ibadah selama periode haid. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah aplikasi mobile dzikir yang dirancang khusus bagi wanita Muslimah selama masa haid sebagai alternatif sarana ibadah yang sesuai dan dapat mendukung aktivitas spiritual mereka. Pengembangan aplikasi ini menggunakan model Waterfall sebagai metode pembangunan sistem. Aplikasi yang dikembangkan dilengkapi dengan beberapa fitur utama, antara lain bacaan dzikir, kalender menstruasi, panduan fikih terkait haid berdasarkan Mazhab Syafi’i, serta fitur laporan (report) untuk memantau konsistensi pengguna dalam melakukan amalan dzikir. Aplikasi ini dibangun menggunakan framework Flutter dengan dukungan basis data sqflite. Hasil pengujian menunjukkan tingkat kepuasan pengguna yang tinggi, yaitu sebesar 89,89%, disertai berbagai tanggapan positif serta beberapa saran untuk pengembangan lebih lanjut. Temuan ini menunjukkan bahwa aplikasi tersebut mampu memenuhi kebutuhan dukungan spiritual bagi wanita Muslimah selama masa haid serta menegaskan peran penting teknologi mobile dalam mendukung praktik ibadah.
Analisis Pola Pembelian Konsumen di Kantin SMKN 11 Samarinda menggunakan Algoritma Apriori
Perkembangan bisnis kuliner, termasuk usaha kantin sekolah, saat ini mengalami peningkatan yang cukup pesat sehingga persaingan antar pelaku usaha menjadi semakin ketat. Kondisi ini menuntut pengelola kantin untuk tidak hanya fokus pada kualitas produk dan pelayanan, tetapi juga mampu memahami perilaku serta kebutuhan konsumen secara lebih mendalam. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan adalah pemanfaatan Data Mining, yaitu teknik pengolahan data untuk menemukan informasi penting yang tersembunyi dari data transaksi penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian konsumen di Kantin SMKN 11 Samarinda menggunakan Algoritma Apriori. Algoritma ini digunakan untuk mengidentifikasi hubungan asosiasi antar item menu berdasarkan data transaksi, sehingga dapat diketahui kombinasi produk yang sering dibeli secara bersamaan. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan memanfaatkan data transaksi penjualan kantin selama periode tertentu. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, seleksi dan pembersihan data, pembentukan itemset, serta perhitungan nilai support dan confidence untuk menghasilkan aturan asosiasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Algoritma Apriori mampu menemukan pola pembelian konsumen berdasarkan keterkaitan antar menu yang sering muncul dalam satu transaksi, seperti kombinasi Ayam Geprek dengan Es Teh dan Ayam Geprek dengan Air Mineral. Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh nilai support sebesar 13% dan confidence sebesar 33,3% pada aturan asosiasi tersebut. Nilai tersebut menunjukkan bahwa kombinasi produk tersebut cukup sering muncul dalam transaksi pembelian konsumen. Aturan asosiasi yang dihasilkan memberikan informasi yang bermanfaat bagi pengelola kantin dalam menentukan strategi promosi, pengaturan stok barang, penataan produk, serta peningkatan efektivitas pelayanan. Dengan demikian, penerapan Algoritma Apriori dapat membantu meningkatkan efisiensi pengelolaan penjualan serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat dan terarah pada usaha
Evaluasi Kinerja IndoBERT dan N-Gram untuk Klasifikasi Umpan Balik Pengajaran
Pendidikan adalah proses fundamental yang bertujuan untuk mencerdaskan kehidupan bangsa, dan harus dilaksanakan secara profesional oleh setiap guru. Salah satu pendekatan untuk meningkatkan kualitas pendidikan adalah dengan memperoleh umpan balik dari siswa, yang memungkinkan guru melakukan refleksi diri dan memperbaiki metode pengajarannya. Analisis sentimen membantu mengidentifikasi perasaan yang diungkapkan siswa dalam umpan balik mereka, apakah positif, netral, atau negatif. Selain itu, klasifikasi umpan balik digunakan untuk memperoleh wawasan mengenai berbagai aspek pengajaran. Penelitian ini mencapai tingkat akurasi terbaik sebesar 83,50% untuk klasifikasi umpan balik dan 88,35% untuk analisis sentimen menggunakan algoritma IndoBERT, yang sebelumnya melalui tahap preprocessing dengan metode N-Gram (N1 + N2), melampaui hasil penelitian sebelumnya. Berdasarkan model yang dikembangkan untuk menganalisis umpan balik siswa, dibuatlah sebuah aplikasi berbasis web yang dapat digunakan oleh kepala sekolah dan guru untuk menganalisis umpan balik secara lebih efisien dan efektif. Alat ini dapat menjadi sarana refleksi bersama untuk meningkatkan efektivitas pengajaran di dalam kelas.
Implementasi Arsitektur Microservices Pada Aplikasi Magang Siswa Smk Berbasis Web Menggunakan Metode Scrum
Pengembangan aplikasi web pengelolaan magang siswa SMK berbasis arsitektur microservices dengan metode Scrum, menjadi solusi untuk memudahkan koordinasi antara admin, perusahaan, mentor, dan siswa dalam seluruh siklus magang, mulai dari seleksi, pendaftaran, pemantauan, hingga penilaian dan penerbitan sertifikat. Platform ini dirancang dengan pembagian tiga lapisan utama: presentation layer menggunakan React.js dan Bootstrap untuk antarmuka responsif, logic layer berbasis Hapi.js sebagai microservices dengan proteksi JWT untuk keamanan, serta data layer menggunakan PostgreSQL. Setiap peran memiliki fitur yang spesifik, seperti manajemen pengguna dan program untuk admin, pengelolaan mentor dan program untuk perusahaan, penilaian siswa untuk mentor, serta pencarian dan pendaftaran program bagi siswa. Evaluasi dilakukan melalui uji kelayakan yang menilai fungsionalitas, kinerja, kegunaan, dan keamanan aplikasi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa arsitektur microservices mampu meningkatkan efisiensi, skalabilitas, dan kemudahan pemeliharaan sistem, serta memberikan pengalaman pengguna yang optimal. Dengan demikian, solusi ini layak diadopsi untuk mendukung digitalisasi proses magang di lingkungan pendidikan dan industri.
Penerapan Multi-Tier Architecture Pada Pembuatan Sistem Surat Menyurat Berbasis Web Di Kantor Desa Pakning Asal
Pemanfaatan teknologi informasi dalam pelayanan administrasi desa menjadi kebutuhan untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi kerja aparatur desa. Proses surat menyurat di Kantor Desa Pakning Asal yang masih dilakukan secara manual menyebabkan keterlambatan pelayanan, kesalahan pencatatan, serta kesulitan dalam pengelolaan arsip surat. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan arsitektur multi-tier pada pembuatan sistem surat menyurat berbasis web di Kantor Desa Pakning Asal guna menghasilkan sistem yang terstruktur dan mudah dipelihara. Penerapan arsitektur multi-tier dilakukan dengan memisahkan lapisan presentasi, lapisan logika aplikasi, dan lapisan akses data sehingga setiap lapisan memiliki tanggung jawab yang jelas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan arsitektur multi-tier mampu meningkatkan keteraturan struktur aplikasi, mempermudah proses pengembangan dan pemeliharaan sistem, serta meningkatkan kualitas pelayanan administrasi surat menyurat di Kantor Desa Pakning Asal.
Penerapan Search Engine Optimization Untuk Meningkatkan Visibilitas Website Di Mesin Pencari
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh rendahnya visibilitas digital Pabrik Dodol Nanas Wonosari pada mesin pencari Google yang menghambat pemasaran produk. Pabrik tersebut merupakan UMKM lokal yang memproduksi varian dodol nanas, durian, dan kelapa. Website resmi mereka belum dimanfaatkan secara optimal untuk pemasaran karena sulit ditemukan oleh calon pembeli melalui kata kunci yang relevan. Penelitian ini bertujuan meningkatkan kualitas teknis dan visibilitas melalui implementasi SEO on-page langsung pada struktur kode sumber situs web. Metode yang digunakan adalah Action Research yang meliputi tahapan observasi, wawancara, penerapan teknik SEO, dan evaluasi menggunakan alat Google Lighthouse. Teknik optimasi yang diterapkan mencakup penentuan keyword research, penggunaan elemen HTML5 semantik, penataan hierarki heading (H1-H3), validasi standar W3C, kelengkapan meta description dinamis, pemberian atribut alt-text, lazy loading pada gambar, serta pembuatan dokumen sitemap. Hasil audit Google Lighthouse menunjukkan peningkatan kualitas komparatif yang signifikan, menempatkan situs pada kategori sangat baik atau zona hijau. Skor kelayakan SEO naik mencapai nilai maksimal dari 82 menjadi 100. Tingkat aksesibilitas melonjak tajam dari skor 56 menjadi 95, performa mengefisiensikan beban peladen dengan peningkatan skor dari 75 menjadi 95, dan metrik best practices mencapai nilai sempurna 100. Penelitian menyimpulkan bahwa optimasi teknis level kode sumber terbukti efektif meningkatkan kesiapan indeksasi mesin pencari bagi website UMKM, menjadikannya media promosi yang efektif sekaligus meningkatkan daya saing produk di pasar digital.
Penerapan Metode Certainty Factor untuk Mengatasi Ketidakpastian Diagnosis Gejala Computer Vision Syndrome
Computer Vision Syndrome (CVS) merupakan gangguan kesehatan mata yang disebabkan oleh penggunaan perangkat digital secara berlebihan dan ditandai dengan gejala seperti mata lelah, kering, sakit kepala, serta penglihatan kabur. Rendahnya kesadaran masyarakat terhadap kesehatan mata serta keterbatasan akses layanan kesehatan mata, khususnya di daerah Bengkalis, menyebabkan perlunya solusi deteksi dini yang mudah diakses. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pakar berbasis web yang mampu mendiagnosis gejala awal Computer Vision Syndrome (CVS) berdasarkan gejala yang dialami pengguna. Metode Certainty Factor (CF) digunakan untuk mengolah ketidakpastian data gejala dan menghasilkan tingkat keyakinan terhadap hasil diagnosis. Data gejala dan nilai CF diperoleh melalui wawancara pakar dan studi literatur. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Blackbox Testing untuk menguji fungsionalitas sistem serta pengujian akurasi dengan membandingkan hasil perhitungan sistem dan perhitungan manual. Hasil pengujian akurasi menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat akurasi sebesar 85%, sehingga sistem pakar yang dikembangkan mampu memberikan diagnosis awal CVS secara akurat dan sesuai dengan perhitungan pakar, serta dapat digunakan sebagai alat bantu deteksi dini gangguan Computer Vision Syndrome.
Penerapan Metode Scrum pada Pengembangan Sistem Administrasi Surat Menyurat Berbasis Web untuk Pelayanan Administrasi Desa
Belum adanya aplikasi administrasi surat-menyurat terintegrasi yang mampu mendukung pengelolaan layanan administrasi di Desa Buruk Bakul, Kecamatan Bukit Batu, Kabupaten Bengkalis menjadi permasalahan utama. Kondisi tersebut menyebabkan pelayanan lambat, rentan kesalahan pengetikan, serta berisiko kehilangan dokumen. Penelitian ini menghasilkan aplikasi administrasi surat-menyurat berbasis web yang mendukung digitalisasi proses pengajuan, verifikasi, dan pengarsipan surat untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas layanan publik desa. Pengembangan dilakukan menggunakan metode Scrum dalam lima sprint yang mencakup otentikasi, manajemen data penduduk, pengajuan dan verifikasi surat, laporan pengajuan, serta dashboard dan finalisasi. Berdasarkan analisis Burndown Chart, kelima sprint berhasil diselesaikan sesuai target waktu. Pengujian blackbox testing terhadap 12 fungsi sistem menyatakan seluruhnya "Sesuai" tanpa ketidaksesuaian. Sistem ini mampu mendigitalisasi proses pelayanan administrasi kependudukan, mulai dari pengajuan surat oleh masyarakat hingga verifikasi dan arsip digital oleh admin. Fitur utama yang berhasil diimplementasikan meliputi manajemen data penduduk, pengajuan 12 jenis surat online dengan alur yang jelas, pelacakan status surat secara real-time, dan rekap laporan. Penerapan metode Scrum terbukti efektif dalam memfasilitasi perubahan kebutuhan fitur secara fleksibel, sehingga aplikasi yang dihasilkan mampu menjawab kebutuhan nyata administrasi surat-menyurat desa.
Rancang Bangun Sistem Monitoring Kebisingan dan Penerangan Ruang Baca Berbasis Internet of Things (IoT)
Perpustakaan merupakan tempat belajar yang membutuhkan kondisi ruangan yang nyaman, tenang, dan memiliki pencahayaan yang memadai. Namun, kondisi kebisingan dan pencahayaan ruang baca sering kali tidak terkontrol sehingga dapat mengganggu kenyamanan pengunjung. Penelitian ini bertujuan merancang sistem monitoring kebisingan dan penerangan ruang baca berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan metode User Centered Design (UCD). Sistem menggunakan NodeMCU ESP32 sebagai pusat kendali, sensor BH1750 untuk mengukur intensitas cahaya, dan sensor KY-037 untuk mendeteksi tingkat kebisingan. Hasil pembacaan sensor ditampilkan secara real-time pada LCD 16×2 I2C, sedangkan DFPlayer Mini digunakan sebagai peringatan suara ketika kondisi ruangan terdeteksi berisik. Selain itu, sistem dilengkapi Telegram Bot untuk mengirimkan informasi status perangkat saat proses inisialisasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor BH1750 mampu mendeteksi intensitas cahaya pada rentang 50–400 lux dan sensor KY-037 mampu membedakan kondisi normal dan berisik pada nilai ADC 320–850. Seluruh fungsi sistem meliputi pembacaan sensor, tampilan LCD, pengendalian relay, LED indikator, DFPlayer Mini, dan Telegram Bot berhasil dijalankan sesuai skenario pengujian yang telah ditetapkan. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan mampu melakukan monitoring kondisi pencahayaan dan kebisingan ruang baca secara otomatis dan real-time.
Optimalisasi Aplikasi Flutter Untuk Sistem Point Of Sales (POS) Pada Perangkat Mobile Low End
Aplikasi kasir sederhana berbasis Flutter ini dikembangkan untuk membantu pelaku UMKM dalam melakukan pencatatan keuangan dan pengelolaan data barang secara mudah dan efisien. Banyak aplikasi kasir yang tersedia saat ini masih dianggap berat dan membutuhkan perangkat berspesifikasi tinggi, sehingga tidak cocok untuk perangkat low-end. Aplikasi ini dirancang agar dapat berjalan secara offline dengan antarmuka yang sederhana dan ringan. Fitur utamanya meliputi pengelolaan data barang, pencatatan pemasukan dan pengeluaran, serta laporan pembukuan sederhana. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi dapat berjalan stabil pada perangkat berspesifikasi rendah dan membantu pelaku usaha dalam mencatat keuangan secara praktis dan efisien.
Implementasi Fuzzy Logic pada Sistem Monitoring dan Kontrol Penyiraman Tanaman Tomat Berbasis Internet of Things
Tanaman tomat membutuhkan pengendalian kondisi lingkungan dan tanah yang tepat untuk mendukung pertumbuhan dan produktivitas yang optimal. Pengelolaan secara manual sering menyebabkan ketidakkonsistenan kondisi tumbuh akibat perubahan lingkungan yang tidak terkontrol. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Fuzzy Logic pada sistem monitoring dan kontrol penyiraman tanaman tomat berbasis Internet of Things (IoT). Sistem yang dikembangkan memanfaatkan sensor kelembaban tanah dan suhu lingkungan sebagai parameter masukan untuk merepresentasikan kondisi aktual tanaman. Data sensor diproses menggunakan metode Fuzzy Logic Mamdani sebagai mekanisme pengambilan keputusan dalam menentukan tingkat penyiraman secara otomatis. Sistem diimplementasikan menggunakan mikrokontroler ESP32 dan dilengkapi dengan fitur monitoring secara real-time. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan monitoring dan kontrol penyiraman secara adaptif sesuai kondisi lingkungan. Sistem berhasil menjaga kelembaban tanah dalam rentang optimal untuk pertumbuhan tanaman tomat. Selain itu, sistem memiliki tingkat akurasi pembacaan sensor sebesar 95,2% dan akurasi pengendalian sistem sebesar 93,8%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa penerapan metode Fuzzy Logic pada sistem berbasis IoT ini efektif dalam meningkatkan efisiensi penyiraman serta kestabilan kondisi lingkungan tanaman
Sistem Pakar Deteksi Penyakit Tanaman Cabai Menggunakan Metode Forward Chaining
Chili plants are a vital horticultural commodity in Indonesia, yet their productivity is frequently hindered by disease outbreaks that are difficult for novice farmers to identify. Delays in diagnosing symptoms often lead to improper treatment and significant crop losses. This study aims to develop an expert system for detecting chili plant diseases that provides pesticide recommendations based on observed symptoms. The system is built using the Forward Chaining method for reasoning from symptomatic facts to disease conclusions. The software development follows the Rapid Application Development (RAD) methodology, implemented with the PHP programming language and Laravel framework. Research data were gathered through literature reviews and interviews with plant experts. Black box testing results indicate that all system functions—including symptom data management, disease records, and rule sets—operate as designed. System validation, conducted by comparing results with diagnoses from three experts using the Fleiss' Kappa test, yielded a value of 0.464, placing the agreement level in the "Moderate" category. Consequently, this expert system is a viable tool for farmers to perform early identification of chili plant diseases and accurately determine the appropriate pesticides independently.
Penerapan Named Entity Recognition (NER) Untuk Ekstraksi Otomatis Entitas Pada Teks Berita Online Pemerintah Daerah
Berita pemerintah daerah memiliki peran penting sebagai sumber informasi publik, namun umumnya masih disajikan dalam bentuk teks tidak terstruktur sehingga menyulitkan proses pencarian dan analisis informasi. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Named Entity Recognition (NER) untuk mengekstraksi entitas penting sekaligus membangun sistem berbasis web yang mengintegrasikan proses scraping berita, prapemrosesan teks, ekstraksi entitas, dan penyajian hasil secara terstruktur. Metode yang digunakan memanfaatkan model spaCy pretrained berbasis multilingual dan IndoBERT pretrained untuk mengenali entitas PER, ORG, LOC, dan DATE pada berita Detik.com. Sistem dikembangkan menggunakan framework Flask dan dievaluasi dengan membandingkan hasil ekstraksi terhadap data ground truth menggunakan metrik precision, recall, dan F1- score. Hasil pengujian menunjukkan nilai precision sebesar 67%, recall sebesar 76,2%, dan F1-score sebesar 71,2%. Kinerja terbaik diperoleh pada entitas PER dan DATE, sementara entitas LOC dan ORG masih menunjukkan hasil yang kurang optimal. Secara keseluruhan, sistem ini dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu awal dalam analisis berita pemerintah daerah secara lebih efisien dan sistematis.
Klasifikasi Kanker Kulit Menggunakan Metode VGG-19
Dewasa ini, convolutional neural network (CNN) dengan arsitektur VGG-19 merupakan salah satu metode yang dapat digunakan sebagai diagnosa kanker kulit. Model CNN ini dilatih menggunakan 23.688 citra kulit dari delapan jenis kanker kulit seperti jenis kanker kulit melanoma, basal cell carcinoma, squamous cell carcinoma, actinic keratoses, benign keratosis-like lesions, dermatofibroma, melanocytic nevi, dan pigmented benign keratosis dan terdapat satu kelas kulit sehat. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi 97,41% dengan loss 0,0759. Pengujian otomatis menghasilkan akurasi 96,69% dan F1-score 96,22%, sedangkan pengujian melalui GUI mencapai akurasi 93,89% dan F1-score 93,9%. Model ini terbukti efektif dalam membantu identifikasi kanker kulit secara cepat dan non-invasif.
Klasterisasi Penerima Bantuan Sosial Berdasarkan Karakteristik Sosial-Ekonomi Menggunakan K-Means
Pemanfaatan data penerima bantuan sosial di tingkat desa saat ini masih terbatas sebagai data administratif, sehingga karakteristik sosial-ekonomi penerima belum terpetakan secara komprehensif. Penelitian ini bertujuan melakukan segmentasi penerima bantuan sosial di Desa Silungkang Tigo menggunakan algoritma K-Means dengan pendekatan CRISP-DM. Dataset yang digunakan terdiri atas 156 kepala keluarga dengan atribut desil kesejahteraan, penghasilan, jumlah tanggungan, jenis pekerjaan, serta status penerimaan bantuan sosial (PKH dan BPNT). Penentuan jumlah klaster dilakukan melalui evaluasi menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI), Silhouette Coefficient, dan distribusi ukuran klaster. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konfigurasi dua klaster (K=2) merupakan konfigurasi yang paling layak diinterpretasikan dengan nilai Silhouette sebesar 0,2848 dan DBI sebesar 1,5897; nilai Silhouette tersebut mengindikasikan struktur klaster yang masih tergolong lemah sehingga hasil dimaknai sebagai gambaran awal yang bersifat eksploratif. Hasil klasterisasi mengidentifikasi dua kelompok utama, yaitu kelompok rentan (71,79%) yang didominasi rumah tangga berpendapatan rendah dengan pekerjaan informal dan kelompok relatif lebih sejahtera (28,21%) yang ditandai dominasi pekerjaan bertenun dengan kondisi ekonomi yang lebih stabil. Kontribusi utama penelitian ini adalah karakterisasi sosial-ekonomi per klaster yang rinci (mencakup rata-rata penghasilan, komposisi pekerjaan, dan cakupan bantuan), serta sebuah dashboard operasional yang dapat dimanfaatkan perangkat desa sebagai informasi pendukung dalam pengelolaan dan evaluasi program bantuan sosial berbasis data.