Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Journal Title Initials Frequency Print ISSN Online ISSN Editor in Chief Managing Editor Publisher Citation Analysis Template Article Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer Smart Comp 4 issues per year (January, April, July, and October ) 2089-676X 2549-0796 Lukmanul Khakim Abdul Basit Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Harapan Bersama Google Scholar | Sinta 4 Download Template Smartcomp Smart Comp Indexed by :
Authors who publish with this journal agree to the following terms: Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access). This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Penerapan Metode Agile Pada Sistem Informasi Perpustakaan Di MTs Negeri Sumba Barat Berbasis Web
Perpustakaan memiliki peran penting sebagai sumber belajar di lingkungan pendidikan, termasuk di MTs Negeri Sumba Barat, namun pengelolaan perpustakaan di sekolah tersebut masih dilakukan secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan Sistem Informasi Perpustakaan berbasis web dengan menerapkan metode Agile yang bersifat iteratif dan adaptif terhadap kebutuhan pengguna. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan framework Laravel dengan basis data MySQL, serta dirancang menggunakan Unified Modeling Language (UML). Fitur utama sistem meliputi pengelolaan data buku, data anggota, transaksi peminjaman dan pengembalian, perhitungan denda otomatis, serta pelaporan perpustakaan. Pengujian sistem dilakukan melalui black box testing dan keterlibatan langsung pustakawan pada setiap sprint. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi administrasi, akurasi pencatatan data, serta mempercepat layanan perpustakaan. Dengan diterapkannya sistem ini, pengelolaan perpustakaan di MTs Negeri Sumba Barat bertransformasi menjadi layanan digital yang lebih modern, efektif, dan mendukung peningkatan kualitas pendidikan. Keterbaharuan pada penelitian ini adalah penerapan metode agile pada aplikasi perpustkaan di MTs Negeri Sumba Barat yang menghasilkan sitem secara optimal dan sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Copyright (c) 2026 Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes Dalam Analisis Sentimen Demo DPR RI 2025
Media sosial YouTube menjadi platform utama bagi masyarakat untuk menyuarakan opini terkait peristiwa politik, seperti Demo DPR RI 2025. Volume komentar yang masif memerlukan analisis sentimen otomatis untuk memahami opini publik. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes (NB) dalam mengklasifikasikan sentimen komentar tersebut ke dalam tiga kelas: Positif, Negatif, dan Netral. Data dikumpulkan dari tiga video YouTube terkait demo menggunakan YouTube Data API v3, menghasilkan 18.973 komentar unik setelah pra-pengolahan yang dilabeli menggunakan metode Lexicon-Based (InSet). Fitur diekstraksi menggunakan CountVectorizer (Bag-of-Words) dan data dibagi dengan rasio 80:20. Optimasi model dilakukan melalui Hyperparameter Tuning dengan GridSearchCV. Hasil analisis menunjukkan dominasi sentimen Negatif sebesar 40,34%. Pada pengujian klasifikasi, SVM dengan parameter terbaik (kernel 'linear' dan C=10) berhasil mencapai akurasi tertinggi sebesar 90,17%. Kinerja ini secara signifikan mengungguli Naive Bayes (alpha=0.5) yang hanya mencapai akurasi 66,14%. Kesimpulannya, SVM terbukti sebagai model yang lebih superior dan andal untuk klasifikasi sentimen pada dataset komentar politik berbahasa Indonesia yang berdimensi tinggi.
Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop Out
Tingginya tingkat mahasiswa yang mengalami drop out dalam program studi sering menjadi tantangan bagi institusi pendidikan tinggi, tidak menutup kemungkinan akan terjadi pada Program Studi Ilmu Komputer di Universitas Muhammadiyah Pontianak. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan sebuah sistem yang dapat membantu memprediksi potensi mahasiswa yang berisiko drop out, sehingga dapat dilakukan intervensi yang tepat waktu. Penelitian ini mengembangkan sebuah aplikasi berbasis data mining yang menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk memprediksi resiko drop out mahasiswa. Metode penelitian meliputi definisi masalah, pengumpulan data, permodelan, evaluasi, penyebaran model, dan penarikan kesimpulan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes berhasil diimplementasikan dengan tingkat akurasi 91%, presisi 85%, dan recall 96%. Meskipun terdapat beberapa kekurangan dalam akurasi, aplikasi yang telah dibangun diharapkan dapat mengatasi masalah mahasiswa berpotensi drop out.
Analisis Komparatif Performa Lando Norris dan Oscar Piastri pada Musim Formula 1 2025
Lando Norris dan Oscar Piastri merupakan dua pembalap tim McLaren yang bersaing dalam World Drivers' Championship pada musim Formula 1 2025. Persaingan internal antara kedua pembalap menggunakan mobil dengan spesifikasi identik menjadi konteks relevan untuk mengukur kemampuan individu secara objektif. Penelitian ini bertujuan menganalisis performa kedua pembalap secara komparatif menggunakan data telemetri dari library FastF1. Dengan menerapkan metode kuantitatif komparatif berbasis data-driven analysis, mencakup analisis head-to-head, statistik deskriptif, korelasi Spearman, uji Mann-Whitney U, kuantifikasi effect size berbasis rank-biserial correlation, serta analisis degradasi ban dan momentum poin berbasis rolling average. Dataset sekunder resmi mencakup seluruh 24 seri balapan musim 2025. Hasil analisis menunjukkan Norris mengakhiri musim dengan 423 poin, unggul 13 poin atas Piastri yang meraih 410 poin, dengan jumlah kemenangan identik sebanyak 7 kali. Uji Mann-Whitney U menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan secara statistik pada distribusi posisi finis, konsistensi lap time, maupun perolehan poin per ronde, dengan nilai effect size yang masuk kategori sangat kecil. Keunggulan Norris lebih dipengaruhi oleh konsistensi performa serta efisiensi manajemen ban Hard dan Medium pada fase akhir musim, sementara Piastri menunjukkan dominasi kecepatan murni pada paruh pertama.
Rancang Bangun Sistem Manajemen Perangkat IOT Berbasis Cloud dengan Fitur Self-Diagnostic dan Over-The-Air Update
Implementasi perangkat Internet of Things (IoT) sering menghadapi kendala pemeliharaan pada lokasi dengan akses fisik terbatas. Penelitian ini bertujuan merancang sistem manajemen perangkat IoT berbasis cloud yang mengintegrasikan fitur Self-Diagnostic dan pembaruan Over-The-Air (OTA). Sistem dikembangkan menggunakan mikrokontroler ESP32 dengan infrastruktur Cloud Hybrid yang menggabungkan Thinger.io, Firebase, dan GitHub. Metode penelitian yang digunakan adalah Prototyping yang meliputi tahap analisis kebutuhan hingga implementasi sistem kecerdasan buatan berbasis Fuzzy Logic dan Polynomial Regression. Fitur Self-Diagnostic berperan mendeteksi integritas perangkat keras melalui pemindaian jalur I2C secara otomatis, sementara fitur Tri-Method OTA (Local, Chunking, dan Cloud) menyediakan pembaruan firmware yang andal. Hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan pembaruan sistem mencapai 98% hingga 100% pada berbagai kondisi jaringan. Validasi algoritma prediksi menunjukkan tingkat presisi yang lebih tinggi untuk titik koordinat spesifik dibandingkan dengan data Weather API, dengan selisih suhu rata-rata pada STATION-02 hanya sebesar 0,1°C hingga 0,3°C. Penelitian ini membuktikan bahwa integrasi manajemen jarak jauh dan analisis data cerdas mampu mentransformasi data mentah menjadi narasi informasi yang preventif. Sistem ini memberikan solusi berkelanjutan bagi infrastruktur IoT melalui otomatisasi diagnosis dan fleksibilitas pemeliharaan firmware tanpa memerlukan kehadiran fisik di lokasi.
Rancang Bangun Sistem Pemesanan Web Kafe Porta Kopi Menggunakan Laravel dengan Notifikasi dan Real-Time Order
Sistem pemesanan konvensional pada Kafe Porta Kopi menghadapi permasalahan operasional berupa antrean panjang, pencatatan pesanan yang masih manual, serta keterlambatan kasir dalam menerima informasi pesanan baru. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pemesanan menu berbasis web menggunakan framework Laravel 12 yang dilengkapi fitur real-time order dan notifikasi otomatis guna meningkatkan efisiensi pelayanan. Pengembangan menggunakan metode Waterfall yang mencakup analisis kebutuhan, perancangan, pembangunan, serta pengujian sistem. Sistem dibangun menggunakan PHP, HTML, JavaScript, MySQL, dan Bootstrap 5. Akses pelanggan difasilitasi melalui pemindaian QR Code berbasis UUID yang terhubung langsung dengan nomor meja tanpa perlu mengunduh aplikasi tambahan. Fitur real-time order diimplementasikan menggunakan mekanisme polling berbasis setInterval dengan interval 10 detik, di mana sistem mendeteksi pesanan baru secara otomatis melalui perbandingan nilai latest_id pada localStorage, kemudian memicu notifikasi audio dan toast notification tanpa refresh halaman. Pengujian dilakukan menggunakan metode Black Box Testing yang melibatkan tiga responden, yaitu kepala kasir, kasir, dan pelanggan. Hasil pengujian menunjukkan seluruh 13 fitur fungsional berjalan sesuai kebutuhan dengan tingkat keberhasilan 100%. Sistem yang dikembangkan terbukti meningkatkan efektivitas operasional kasir serta mendukung digitalisasi pelayanan pada Kafe Porta Kopi secara lebih optimal.
Pengembangan Chatbot “ASTIKA” Berbasis Rasa Framework Untuk Layanan Akademik Prodi Teknik Informatika Universitas Semarang
Layanan informasi akademik di perguruan tinggi seringkali terkendala oleh keterbatasan jam operasional dan beban pertanyaan berulang yang membebani tenaga administrasi. Penelitian ini mengembangkan chatbot bernama ASTIKA (Asisten Teknik Informatika) berbasis Rasa Open Source yang terintegrasi dengan sistem informasi penunjang berbasis Laravel untuk melayani kebutuhan informasi akademik mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Semarang. Sistem dibangun dengan dua komponen utama, yaitu Rasa Framework sebagai mesin pemrosesan bahasa alami (NLU) dan manajemen dialog, serta Laravel sebagai backend pengelolaan FAQ melalui antarmuka web. Data pelatihan NLU terdiri dari 65 intent yang dikelompokkan ke dalam 6 kategori dengan total 863 contoh kalimat. Evaluasi model NLU menggunakan cross-validation 5-fold menghasilkan akurasi keseluruhan sebesar 95,6% dengan F1-Score rata-rata 0,956. Pengujian Black Box Testing menunjukkan seluruh fitur utama berfungsi sesuai spesifikasi. Kontribusi utama penelitian ini terletak pada kemampuan sistem mengabstraksi kompleksitas konfigurasi Rasa melalui antarmuka web sehingga admin dapat mengelola data pelatihan chatbot tanpa memerlukan keahlian teknis
Deteksi Ulasan Palsu Berbahasa Indonesia Menggunakan Model DistilBERT: Studi Kasus pada Platform E-Commerce
Kemajuan teknologi telah mempermudah berbagai aspek kehidupan manusia, termasuk di sektor bisnis dan ekonomi. Kehadiran e-commerce memungkinkan interaksi antara penjual dan pembeli berlangsung lebih efektif serta efisien. Dalam proses pengambilan keputusan pembelian, ulasan pelanggan memiliki peran penting sebagai sumber informasi mengenai kualitas produk maupun layanan. Oleh karena itu, keaslian ulasan sangat krusial dalam menjaga kepercayaan pengguna sekaligus integritas platform. Penelitian ini menggunakan dataset berisi 887 ulasan berbahasa Indonesia yang dikumpulkan dari salah satu toko di satu platform e-commerce. Sistem deteksi ulasan palsu dibangun dengan memanfaatkan model DistilBERT berbasis pemrosesan bahasa alami (NLP) yang diawali dengan tahapan preprocessing. Model dilatih dalam beberapa skenario, baik tanpa maupun dengan teknik oversampling, lalu dievaluasi menggunakan accuracy, precision, recall, F1-Score, confusion matrix, serta ROC-AUC. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa oversampling memberikan performa terbaik dengan akurasi 97% dan ROC-AUC 0.97–0.99. Model mampu mengenali ulasan asli (OR) dengan presisi 0.99 serta mendeteksi ulasan palsu (CG) dengan recall 0.96. Pada skenario 50 epoch, ROC-AUC tertinggi dicapai dengan nilai 0.9921. Selanjutnya, model diimplementasikan ke dalam aplikasi web berbasis Streamlit untuk membantu pengguna mengambil keputusan pembelian yang lebih bijak di e-commerce. Kata Kunci – Ulasan Palsu; DistilBERT; Pemrosesan Bahasa Alami; Perdagangan Elektronik; Streamlit
Analisis Kepuasan Pengguna Aplikasi WhatsApp Melalui Pendekatan Technology Acceptance Model (TAM) Di Kabupaten Purbalingga
Penggunaan WhatsApp di Kabupaten Purbalingga selama tiga tahun terakhir mengalami peningkatan cukup signifikan, persentase pengguna meningkat dari 48,54% tahun 2020 dan tahun 2023 menjadi 67,21%. Tren ini menyoroti peran aplikasi sebagai platform utama dalam komunikasi digital. Fokus penelitian, untuk menganalisis tingkat kepuasan dan faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pengguna aplikasi WhatsApp di Kabupaten Purbalingga dengan menggunakan pendekatan technology acceptance model (TAM). Pengambilan data dilakukan melalui kuesioner berbasis online melibatkan sebanyak 384 responden. Metode penelitian yang digunakan adalah knowledge discovery in databases (KDD), meliputi data selection, preprocessing, transformation, data mining menggunakan algoritma linear regression dan evaluasi dalam menilai pola pada data mining baik atau tidak dalam mengambil keputusan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebanyak 80% merasa puas dan 19% sangat puas terhadap penggunaan aplikasi WhatsApp di kehidupan sehari-hari dalam berkomunikasi digital. Selain tersebut, faktor persepsi kegunaan (PU) tidak berpengaruh terhadap kepuasan pengguna, dibandingkan faktor persepsi kemudahan pengguna (PEOU), sikap terhadap penggunaan (ATU), dan kecenderungan perilaku penggunaan (ITU) memiliki pengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna aplikasi WhatsApp. Hasil menunjukan bahwa masyarakat di Kabupaten Purbalingga merasa puas terhadap aplikasi WhatsApp, terdapat 3 faktor yang mempengaruhi secara signifikan yakni persepsi kemudahan penggunat, sikap terhadap penggunaan dan kecenderungan perilaku pengguna dalam menggunakan teknologi tersebut berpengaruh terhadap kepuasan pengguna.
Perbandingan Model Pohon Keputusan dan Random Forest dalam Mendeteksi Sentimen Isu Pajak Pertambahan Nilai
Kenaikan PPN menjadi 12% memunculkan berbagai tanggapan dari masyarakat yang diekspresikan secara luas melalui media sosial, termasuk platform media sosial paling terkenal yaitu Youtube. Fenomena ini menunjukkan bahwa opini publik di dunia maya dapat menjadi bahan kajian penting dalam memahami respon masyarakat terhadap kebijakan fiskal pemerintah. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan emosi masyarakat terhadap isu kenaikan PPN 12% dengan memanfaatkan komentar YouTube sebagai sumber data. Tahapan penelitian ini dimulai dari pengumpulan data dengan metode web scraping, diikuti tahap pra-pemrosesan data, penerjemahan teks ke dalam bahasa Inggris, serta pelabelan emosi menggunakan NRC Lexicon. Selanjutnya, fitur teks diekstraksi menggunakann TF-IDF untuk kemudian dianalisis dengan Random Forest dan Decision Tree. Didapatkan hasil yang menunjukkan bahwa emosi dominan yang muncul pada komentar masyarakat adalah netral, positif, dan negatif. Model Decision Tree menghasilkan akurasi 57,35% dan macro F1-Score 0,53, sementara Random Forest memperoleh akurasi lebih tinggi sebesar 65,43% dengan macro F1-Score 0,57. Berdasarkan hasil, dapat dilihat Random Forest menunjukkan performa yang lebih tinggi daripada Decision Tree untuk klasifikasi teks.
Implementasi Metode Rapid Application Development (RAD) untuk Inovasi Sistem Rekam Medis Digital di RS Sentral Medika
Perkembangan teknologi informasi telah merambah sektor kesehatan dengan memberikan solusi inovatif, salah satunya adalah Sistem Informasi Rekam Medis (SRIM) RS Sentral Medika. Penyelenggaraan rekam medis di suatu fasilitas servis kesehatan sebagai salah satunya tanda kualitas servis pada layanan rumah sakit. Rumah Sakit Sentral Medika melakukan inovasi pada layanan rekam medis kepada para pasiennya. Dalam proses rekam medis saat ini masih dilakukan secara semi komputer dengan menggunakan microsft excel, untuk hasil rekam medis masih berupa lembaran kerta berisi identitas pasien, data hasil pemeriksaan oleh dokter dan perawat setalah melakukan pemeriksaan dan tindakan memakan waktu yang cukup lama sehingga jika dalam keadaan pendafataran pasien sedang ramai maka menimbulkan artian yang cukup panjang sehingga proses pelayanan kesehatan sangat terhambat. Perancangan SIRM dengan memanfaatkan metode Rapid Application Development (RAD) sebagai pengembangan sistem. RAD memungkinkan pengembangan perangkat lunak secara iteratif dan responsif terhadap perubahan kebutuhan pengguna, sekaligus mempercepat waktu pengembangan. Proses perancangan melibatkan analisis kebutuhan pengguna, perancangan antarmuka pengguna yang intuitif, dan implementasi fitur-fitur kunci dalam SIRM. Pengguna aktif terlibat dalam setiap tahap pengembangan untuk memastikan kesesuaian sistem dengan kebutuhan operasional sehari-hari. Keamanan data, integritas informasi, dan ketersediaan akses menjadi perhatian utama selama seluruh proses perancangan.
Evaluasi Efisiensi Konsumsi Energi Listrik Berbasis Analisis Demand Factor pada Sistem Distribusi Kelistrikan Industri PT Semen Grobogan
Kebutuhan energi listrik pada sektor industri meningkat seiring dengan ekspansi kapasitas produksi dan penggunaan peralatan berdaya besar. Kondisi ini menuntut pengelolaan sistem kelistrikan yang efisien agar kapasitas daya terpasang dapat dimanfaatkan secara optimal. PT Semen Grobogan sebagai industri semen berskala besar dengan kapasitas produksi sebesar 2,5 juta ton per tahun memiliki sistem kelistrikan dengan kapasitas terpasang sebesar 40 MVA yang disuplai oleh PLN dan di bagi pada trafo 1 dan trafo 2. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji efisiensi pemanfaatan energi listrik pada instalasi kelistrikan PT Semen Grobogan melalui analisis demand factor. Metode penelitian ini meliputi pengukuran dan pencatatan beban listrik pada sistem distribusi, perhitungan beban maksimum, serta analisis nilai demand factor pada masing-masing transformator selama periode Mei-Juli 2025. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai demand factor pada trafo 1 dan trafo 2 berada pada kisaran 72%-76% dengan variasi antar bulan yang relatif kecil. Secara global, demand factor sistem berada pada kisaran 73%-74% terhadap kapasitas terpasang 40 MVA. Nilai tersebut menunjukkan bahwa kapasitas yang terpasang telah dimanfaatkan secara efisien dan masih berada dalam batas operasi yang aman bagi sistem kelistrikan industri. Hasil penelitian ini menegaskan bahwa analisis demand factor dapat digunakan sebagai indikator evaluasi pemanfaatan kapasitas sistem kelistrikan dan sebagai dasar pengelolaan beban untuk menjaga stabilitas dan keandalan operasi industri.
Rancang Bangun System Predictive Lead Scoring (PROSPECTA) untuk Menentukan Prospek Nasabah Deposito Berjangka Menggunakan Next.js
Perkembangan teknologi informasi di sektor perbankan mendorong pemanfaatan data nasabah secara optimal untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Salah satu permasalahan yang dihadapi adalah kondisi lead overload, di mana jumlah calon nasabah tidak sebanding dengan kemampuan tim sales dalam melakukan tindak lanjut, sehingga pemasaran menjadi kurang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem Predictive Lead Scoring (PROSPECTA) berbasis web yang mampu membantu proses prioritas prospek nasabah deposito berjangka. Metode penelitian yang digunakan meliputi observasi, studi literatur, dan metode pengembangan sistem Waterfall. Proses pengolahan data dilakukan menggunakan preprocessing Robust Scaler untuk menstabilkan skala data, serta penerapan algoritma Random Forest dalam membangun model prediksi. Sistem diimplementasikan dalam bentuk dashboard menggunakan Next.js yang menyajikan hasil prediksi probabilitas secara informatif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model memiliki tingkat akurasi sebesar 93%, serta seluruh fitur berjalan dengan baik berdasarkan pengujian blackbox dan API menggunakan Postman. Dengan demikian, prospecta mampu mendukung efektivitas kerja tim sales dalam menentukan prioritas prospek serta meningkatkan efisiensi pemasaran berbasis data
Rancang Bangun Dashboard LeadsUp Berbasis Predictive Lead Scoring Untuk Penentuan Target Nasabah
Latar belakang masalah sektor perbankan masih menggunakan sistem pemasaran konvensional yang bersifat acak sehingga menyebabkan rendahnya konversi deposito berjangka dan tingginya biaya operasional tim sales. Tujuan penelitian merancang dan membangun dashboard LeadsUp yang mengintegrasikan hasil predictive lead scoring untuk menentukan target nasabah potensial. Metode penelitian dilaksanakan melalui tiga tahapan, yaitu identifikasi masalah untuk mengurai ketidakefektifan outbound call perbankan, pengumpulan data dan literatur, menggunakan Bank Marketing Dataset dari UCI Repository serta pengembangan sistem dengan menerapkan metode waterfall. Hasil penelitian berupa dashboard yang dibangun menggunakan stack teknologi React.js, Express.js, dan Supabase, yang menyediakan fitur dashboard admin (manajemen sales, distribusi leads dan validasi kredit) serta dashboard sales (pemantauan kerja individu, daftar leads dan riwayat kredit). Sistem divalidasi melalui 3 metode pengujian, yaitu Black Box Testing untuk verifikasi fungsionalitas antarmuka, Postman Testing untuk menjamin stabilitas integrasi API, serta Pengujian Model berbasis algoritma Random Forest yang menghasilkan tingkat akurasi klasifikasi prospek nasabah sebesar 87%. Dengan demikian, LeadsUp mampu membantu perbankan dalam meningkatkan strategi pemasaran melalui penentuan target nasabah berbasis data
Rancang Bangun Aplikasi Acadion Berbasis Web untuk Pengelolaan Capstone Project
Latar belakang ini didasari oleh pengelolaan Capstone Project pada kegiatan Acadion di Institusi XYZ masih dilakukan secara manual menggunakan spreadsheet dan email, sehingga menyebabkan kurang efisiennya pengelolaan data, monitoring progres, koordinasi antar pengguna, serta dokumentasi umpan balik. Salah satu tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan membangun aplikasi Acadion berbasis web yang dapat membantu pengelolaan Capstone Project secara terintegrasi dan terorganisir. Penelitian ini memanfaatkan metode pengumpulan data dan metode pengembangan sistem untuk mendukung proses penelitian. Metode pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka, sedangkan metode pengembangan sistem menggunakan metode Waterfall. Aplikasi dikembangkan menggunakan React.js sebagai frontend, Express.js sebagai backend, dan MySQL sebagai basis data. Implementasi sistem memiliki fitur pengelolaan grup, pemilihan use case, pengumpulan worksheet, validasi worksheet, dan 360 feedback. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing dan pengujian API menggunakan aplikasi Postman. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fitur dan endpoint sistem berjalan sesuai kebutuhan. Dengan demikian, aplikasi Acadion dapat membantu meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengelolaan Capstone Project.
Monitoring Kualitas Air Kolam Pemandian Berbasis IoT Menggunakan Firebase dan Google Colab
Abstrak: Kualitas air kolam pemandian perlu dipantau secara berkala karena berkaitan dengan kenyamanan dan kesehatan pengunjung. Pemantauan manual pada Waterpark Kangean masih memiliki keterbatasan karena belum menyediakan data real-time dan riwayat pengukuran yang terdokumentasi otomatis. Penelitian ini bertujuan merancang sistem monitoring kualitas air kolam pemandian berbasis Internet of Things (IoT) dengan integrasi Firebase Realtime Database dan Google Colab. Sistem menggunakan ESP32 sebagai mikrokontroler, sensor pH, sensor suhu DS18B20, dan sensor kekeruhan. Data sensor dikirim ke Firebase, ditampilkan pada dashboard web, dan dianalisis melalui Google Colab menggunakan Python. Hasil pengujian awal menunjukkan sistem berhasil mengirim, menyimpan, menampilkan, dan mengolah 1.235 data pengukuran. Rata-rata pH tercatat 8,40, rata-rata kekeruhan 9,82 NTU, dan seluruh data diklasifikasikan tidak layak oleh sistem. Namun, nilai suhu -127 C tidak merepresentasikan kondisi air sebenarnya karena menunjukkan anomali pembacaan sensor DS18B20. Dengan demikian, sistem telah berhasil dari sisi integrasi dan visualisasi data, tetapi masih memerlukan kalibrasi sensor dan validasi alat ukur sebelum digunakan sebagai dasar keputusan operasional.
Sistem Informasi Pemasaran Batik Sutoyo Selamet di Pekalongan Berbasis Web
Batik Sutoyo Slamet merupakan usaha batik tematik di Pekalongan yang memiliki kualitas tinggi dan beragam motif. Namun, pemasaran produk masih dilakukan secara konvensional melalui pameran sehingga jangkauan pasar terbatas. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi marketing berbasis web untuk meningkatkan efektivitas pemasaran. Metode yang digunakan adalah Extreme Programming (XP) dengan tahapan planning, design, coding, dan testing. Sistem dibangun menggunakan NextJS sebagai frontend, Strapi sebagai backend, dan MySQL sebagai database. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menyediakan fitur katalog produk, transaksi online, serta pengelolaan data oleh admin. Pengujian menggunakan blackbox testing menunjukkan seluruh fitur berjalan dengan baik. Sistem ini diharapkan dapat memperluas jangkauan pemasaran hingga tingkat nasional dan internasional
Implementasi Aplikasi Mobile FamHeal untuk Pemantauan Kesehatan Keluarga Menggunakan Metode Agile
Kesehatan keluarga merupakan faktor penting dalam meningkatkan derajat kesehatan masyarakat, namun masih banyak keluarga yang mengalami kesulitan dalam memantau dan mengelola kesehatan anggota keluarganya secara terintegrasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan aplikasi mobile berbasis Android bernama FamHeal (Family Health) yang dapat membantu keluarga dalam memantau, mencatat, dan mengelola kesehatan keluarga secara mudah dan berkelanjutan. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan metode Agile dengan pendekatan Scrum, dengan fokus utama pada platform mobile untuk pengguna keluarga dan platform web untuk sistem administrasi. Fitur utama yang diimplementasikan meliputi pencatatan riwayat kesehatan, pengingat jadwal imunisasi dan pemeriksaan kesehatan, pemantauan pertumbuhan anak, pengingat konsumsi obat, serta laporan kesehatan keluarga. Pengujian fungsional dilakukan dengan metode black box testing, sedangkan pengujian usability dilakukan terhadap pengguna akhir. Hasil pengembangan dan pengujian menunjukkan bahwa aplikasi FamHeal berfungsi sesuai dengan kebutuhan, mudah digunakan, serta mampu memberikan solusi teknologi dalam mendukung pengelolaan kesehatan keluarga secara preventif dan terorganisir
Rancang Bangun Aplikasi Rekomendasi Produk Telekomunikasi Berbasis WEB Berdasarkan Perilaku Pelanggan
Banyaknya variasi paket telekomunikasi dapat menyulitkan pelanggan dalam memilih layanan yang sesuai dengan kebutuhan penggunaan mereka. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun aplikasi rekomendasi produk telekomunikasi berbasis web berdasarkan perilaku pelanggan. Sistem dikembangkan menggunakan React.js pada sisi frontend, FastAPI pada sisi backend, serta PostgreSQL sebagai database. Model rekomendasi menggunakan algoritma Random Forest yang dilatih pada dataset Telco Customer Churn sebanyak 7.043 data pelanggan. Dataset diperkaya melalui pembentukan fitur perilaku dan label rekomendasi berbasis aturan bisnis, serta didukung data transaksi dan event sintetis untuk kebutuhan pengembangan aplikasi. Model menggunakan 21 fitur input untuk mengklasifikasikan pelanggan ke dalam enam kelas rekomendasi paket. Hasil pengujian terhadap 1.409 data uji menunjukkan akurasi sebesar 86,8%. Sistem juga menyediakan dashboard pengguna untuk menampilkan rekomendasi dan riwayat pembelian, serta dashboard admin untuk mengelola produk serta memantau rekomendasi pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi mampu mengintegrasikan proses klasifikasi rekomendasi berbasis perilaku dengan penyajian paket secara terstruktur pada aplikasi web
Desain dan Implementasi Sistem Informasi Imunisasi Posyandu Mawar Berbasis Web dengan Notifikasi Email Otomatis
Proses administrasi informasi anak dan kegiatan imunisasi di Posyandu Mawar sejauh ini masih mengandalkan media konvensional. Pendekatan tersebut rentan memicu ketidakakuratan input data, keterhambatan distribusi informasi, serta minimnya transparansi bagi wali murid dalam meninjau agenda imunisasi buah hati mereka. Studi ini diorientasikan untuk merancang sebuah platform informasi imunisasi berbasis situs web yang mengintegrasikan fungsionalitas diseminasi surel pengingat otomatis, guna mengoptimalkan validitas dan efisiensi manajemen data. Metodologi yang digunakan mengacu pada kerangka Agile, yang memprioritaskan fase pengembangan sistem secara berkala dan berulang lewat tahapan perencanaan, desain, pengodean, hingga evaluasi dalam sejumlah siklus terukur. Aplikasi ini dikonstruksi memanfaatkan framework Laravel yang didukung penyimpanan data MySQL berbasis ekosistem XAMPP. Verifikasi sistem dijalankan lewat Black Box Testing guna menjamin kesesuaian operasional seluruh fitur beserta fungsionalitas pengiriman surel otomatis. Temuan riset mengonfirmasi bahwa produk digital yang dihasilkan sangat adaptif terhadap kebutuhan operasional, dengan rasio kelayakan pengujian fungsional menyentuh angka 100%. Di samping itu, sistem ini terbukti meminimalkan galat entri data sekaligus mempercepat penyebaran jadwal imunisasi ke orang tua secara berkala.
Perancangan Sistem Informasi Bank Sampah “Bouclear” Berbasis Web Laravel Metode Waterfall Studi Kasus Plombokan Semarang Utara
Permasalahan Pengelolaan sampah rumah tangga masih menjadi isu lingkungan yang cukup serius di berbagai daerah, termasuk wilayah Plombokan, Semarang Utara. Bank Sampah “Bouclear” sebagai salah satu sarana pengelolaan sampah berbasis web, masyarakat masih menggunakan sistem administrasi secara manual dalam pencatatan data warga, transaksi setoran sampah, pembayaran iuran, dan penyusunan laporan. Keadaan ini mengakibatkan kesalahan dalam pencatatan, keterlambatan dalam pemrosesan data, dan ketidakefektifan dalam memonitor transaksi limbah. Penelitian ini memiliki tujuan untuk merancang Sistem Informasi Bank Sampah “Bouclear” yang berbasis web dengan memanfaatkan framework Laravel serta menggunakan metode Waterfall untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas data metode waterfall dipilih karena memiliki langkah pengembangan sistem yang terstruktur, mulai dari analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengujian, hingga pemeliharaan sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan dapat mendukung pengelolaan data warga sebanyak 37 orang, total sampah yang terkumpul mencapai 125,45 kg, pembayaran iuran sampah terkumpul Rp3.620.000, serta pembuatan laporan dengan lebih cepat, akurat, dan terintegrasi. Dengan penerapan sistem ini pengelolaan administrasi bank sampah menjadi efisien, dapat meningkatkan kualitas layanan dan mendukung pengelolaan sampah berbasis web secara lingkungan.
Implementasi Algoritma XGBoost Untuk Prediksi Kondisi Lingkungan Pada Budidaya Jamur Tiram
Budidaya jamur tiram (Pleurotus ostreatus) memerlukan pengendalian lingkungan yang presisi pada lima parameter kritis: suhu, kelembapan, intensitas cahaya, kadar CO₂, dan pH substrat. Penyimpangan dari rentang optimal pada salah satu parameter tersebut dapat menghambat pertumbuhan miselium hingga menyebabkan kegagalan panen. Sistem monitoring manual bersifat reaktif dan rentan terhadap keterlambatan respons, sehingga pendekatan prediktif menjadi kebutuhan yang mendesak. Penelitian ini mengimplementasikan klasifikasi langsung berbasis XGBoost untuk memprediksi kondisi lingkungan kumbung 6 jam ke depan menggunakan data sensor IoT yang direkam setiap 30 detik selama 17 hari dengan total 50.087 baris data. Pelabelan dilakukan pada nilai sensor aktual menggunakan aturan berjenjang yang membedakan sensor kritis (suhu, kelembapan, pH) dan sensor toleran (intensitas cahaya, CO₂), kemudian XGBClassifier dilatih secara langsung pada label tersebut. Ketidakseimbangan kelas ditangani menggunakan class weight seimbang dan threshold optimal dipilih berdasarkan MCC tertinggi. Hasil menunjukkan Balanced Accuracy 69,90% dan MCC 0,4296, dengan kelas cukup mencapai recall 0,92 dan kelas optimal mencapai precision 0,88. Sistem ini menjadi fondasi intervensi proaktif pada budidaya jamur cerdas berbasis IoT.
Analisis Keamanan Pertukaran Data Arsitektur Client-Server Menggunakan Protokol JSON Web Token dan Enkripsi AES
Pertukaran data pada arsitektur client-server menggunakan protokol HTTP standar sangat rentan terhadap serangan packet sniffing, di mana pihak tidak bertanggung jawab dapat menyadap dan membaca data sensitif secara langsung. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keamanan komunikasi data dengan mengimplementasikan metode autentikasi JSON Web Token (JWT) yang dikombinasikan dengan algoritma kriptografi Advanced Encryption Standard (AES). Metode penelitian dilakukan secara eksperimental di laboratorium dengan menguji fungsionalitas aplikasi, menguji ketahanan jaringan dari serangan sniffing menggunakan Wireshark, serta mengukur lonjakan waktu komputasi (overhead response time) menggunakan Postman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengamankan jalur komunikasi; data yang disadap melalui jaringan terbukti telah berubah menjadi ciphertext yang tidak dapat dibaca. Selain itu, penambahan lapisan keamanan kriptografi ini terbukti sangat efisien, di mana rata-rata lonjakan waktu respons yang dihasilkan hanya sebesar 4,87 milidetik (dari 9,97 ms menjadi 14,83 ms). Kesimpulannya, kombinasi metode JWT dan enkripsi AES sangat efektif dan direkomendasikan untuk mengamankan pertukaran data pada sistem client-server tanpa mengorbankan performa jaringan secara signifikan. Kata Kunci – Client-Server; Enkripsi AES; JSON Web Token; Keamanan Jaringan; Sniffing
Analisis Dampak Serangan HTTP Slowloris Terhadap Performa dan Ketersediaan Server Web Lokal
Server web merupakan komponen kritis dalam infrastruktur teknologi informasi yang rentan terhadap serangan Denial of Service (DoS), salah satunya HTTP Slowloris. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dampak kuantitatif serangan HTTP Slowloris terhadap performa dan ketersediaan server web lokal berbasis XAMPP pada lingkungan Local Area Network (LAN). Pengujian dilakukan secara terkontrol menggunakan tiga perangkat dengan peran masing-masing sebagai server, pemantau, dan penyerang. Serangan disimulasikan menggunakan Nmap Scripting Engine dengan skrip http-slowloris, sementara analisis trafik jaringan dilakukan menggunakan Wireshark. Hasil pengujian menunjukkan bahwa serangan HTTP Slowloris menyebabkan peningkatan jumlah paket TCP aktif dari 10 paket menjadi 6.058 paket pada intensitas tertinggi, waktu respons server meningkat dari 28 ms menjadi 126.000 ms (2,1 menit), serta layanan mengalami degradasi berupa status pending dan canceled mulai pada parallelism 200. Temuan ini mengonfirmasi bahwa serangan HTTP Slowloris efektif melumpuhkan ketersediaan layanan web meskipun tidak membebani bandwidth secara signifikan, sehingga menegaskan perlunya penerapan mitigasi seperti pembatasan jumlah koneksi per klien pada konfigurasi server.
Rancang Bangun Katalog Digital Berbasis Website Company Profile UD. Ellysa Ambarawa
Penyampaian profil perusahaan yang efektif di era digital memerlukan platform informasi yang profesional dan interaktif untuk membangun kredibilitas di mata pemangku kepentingan. Namun, banyak perusahaan masih menggunakan media konvensional yang memiliki keterbatasan dalam jangkauan dan pemutakhiran data secara waktu nyata. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan website profil perusahaan yang komprehensif sebagai media informasi dan promosi digital yang efektif. Metodologi yang digunakan adalah model pengembangan ADDIE yang mencakup lima tahapan sistematis: analisis kebutuhan pengguna, desain arsitektur informasi dan antarmuka pengguna, pengembangan sistem menggunakan platform manajemen konten, implementasi pada server hosting, dan evaluasi kualitas produk. Komponen utama website yang dikembangkan meliputi bagian navigasi dinamis, hero section untuk proposisi nilai, katalog layanan, testimoni pelanggan, dan formulir kontak interaktif. Hasil pengujian fungsionalitas menggunakan metode black-box menunjukkan bahwa seluruh fitur sistem beroperasi secara valid 100%. Evaluasi pengguna melalui kuesioner skala Likert menghasilkan skor rata-rata sebesar 4,52 dari 5,00, yang mengindikasikan bahwa website profil perusahaan yang dikembangkan berada dalam kategori sangat layak dan efektif untuk digunakan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penerapan model ADDIE memastikan setiap elemen website selaras dengan kebutuhan bisnis dan memberikan pengalaman pengguna yang optimal.
Evaluasi Kinerja Smart door lock Berbasis IoT dengan Mode Jam Kerja dan Deteksi Intrusi
Penelitian ini bertujuan merancang dan menilai seberapa handal sebuah kunci pintu pintar (smart door lock) berbasis IoT yang dilengkapi mode jam kerja otomatis serta kemampuan mendeteksi upaya pembobolan. Sistem ini menggunakan komponen seperti ESP32, RFID RC522, jam digital RTC DS3231, sensor magnetik, sensor sentuh, dan platform Blynk untuk pantauan waktu nyata. Penelitian dilakukan dengan metode eksperimen kuantitatif melalui tujuh skenario uji, yaitu akurasi RFID, kecepatan respons, mode jam kerja, mode luar jam kerja, kontrol manual, deteksi intrusi, dan stabilitas koneksi IoT. Hasilnya menunjukkan performa yang memuaskan. Akurasi RFID mencapai 96,67% untuk kartu terdaftar dan 100% untuk kartu tak dikenal. Waktu respons rata-rata 1,24 detik, dan mode jam kerja berhasil sempurna (100%). Deteksi intrusi mampu mengenali 93,33% percobaan buka paksa, lalu membunyikan alarm dan mengirim notifikasi ke Blynk. Packet loss koneksi IoT hanya 6%. Sistem ini terbukti berhasil memadukan kontrol akses berbasis waktu dan deteksi intrusi secara efektif. Dengan begitu, keamanan serta efisiensi pengelolaan akses pintu di lingkungan pendidikan bisa meningkat. Kesimpulannya, kunci pintar berbasis IoT ini layak dipakai di sekolah sebagai solusi keamanan yang murah dan mudah beradaptasi.