Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (JUPTIK)
E-ISSN: 2987-7016 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (JUPTIK) is a national journal dedicated to the publication of high-quality research in the field of Information Technology, with unlimited and free submission fees. JUPTIK is a peer-reviewed and accessible open-access journal managed by the LP3M Information Technology Study Program at Muhammadiyah University of Muara Bungo. JUPTIK publishes articles based on research, concepts, theories, and analytical studies in the fields of computer science and information technology. JUPTIK publishes journals focusing on Software Engineering, Artificial Intelligence, Data Mining, Database Systems, Computer Networks, Decision Support Systems, IT Governance, Expert Systems, and System Design.
Analisis Penerapan Flexmatch Pada Semi-Supervised Deep Learning Untuk Deteksi Penyakit Paru-Paru Berbasis Citra Chest X-Ray
<!-- [if gte vml 1]><o:wrapblock><v:group id="Group_x0020_33604" o:spid="_x0000_s1026" style='position:absolute;left:0;text-align:left; margin-left:48.5pt;margin-top:13.3pt;width:489.7pt;height:83.3pt;z-index:251658240; mso-position-horizontal-relative:page;mso-position-vertical-relative:page' coordsize="62191,10578" o:gfxdata="[binary] "> <v:rect id="Rectangle_x0020_6" o:spid="_x0000_s1027" style='position:absolute; left:3978;width:718;height:2565;visibility:visible;mso-wrap-style:square; v-text-anchor:top' o:gfxdata="[binary] " filled="f" stroked="f"> <v:textbox inset="0,0,0,0"> <![if !mso]> <![endif]> <o:p></o:p> <![if !mso]> <![endif]></v:textbox> </v:rect><v:rect id="Rectangle_x0020_7" o:spid="_x0000_s1028" style='position:absolute; left:10483;top:1670;width:65779;height:2264;visibility:visible; mso-wrap-style:square;v-text-anchor:top' o:gfxdata="[binary] " filled="f" stroked="f"> <v:textbox inset="0,0,0,0"> <![if !mso]> <![endif]> Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi<o:p></o:p> <![if !mso]> <![endif]></v:textbox> </v:rect><v:rect id="Rectangle_x0020_8" o:spid="_x0000_s1029" style='position:absolute; left:59978;top:1670;width:633;height:2264;visibility:visible; mso-wrap-style:square;v-text-anchor:top' o:gfxdata="[binary] " filled="f" stroked="f"> <v:textbox inset="0,0,0,0"> <![if !mso]> <![endif]> <o:p></o:p> <![if !mso]> <![endif]></v:textbox> </v:rect><v:rect id="Rectangle_x0020_9" o:spid="_x0000_s1030" style='position:absolute; left:10890;top:7037;width:4054;height:1812;visibility:visible; mso-wrap-style:square;v-text-anchor:top' o:gfxdata="[binary] " filled="f" stroked="f"> <v:textbox inset="0,0,0,0"> <![if !mso]> <![endif]> 2024<o:p></o:p> <![if !mso]> <![endif]></v:textbox> </v:rect><v:rect id="Rectangle_x0020_10" o:spid="_x0000_s1031" style='position:absolute; left:13938;top:7037;width:506;height:1812;visibility:visible; mso-wrap-style:square;v-text-anchor:top' o:gfxdata="[binary] " filled="f" stroked="f"> <v:textbox inset="0,0,0,0"> <![if !mso]> <![endif]> <o:p></o:p> <![if !mso]> <![endif]></v:textbox> </v:rect><v:rect id="Rectangle_x0020_11" o:spid="_x0000_s1032" style='position:absolute; left:19606;top:7037;width:5095;height:1812;visibility:visible; mso-wrap-style:square;v-text-anchor:top' o:gfxdata="[binary] " filled="f" stroked="f"> <v:textbox inset="0,0,0,0"> <![if !mso]> <![endif]> Vol. 2<o:p></o:p> <![if !mso]> <![endif]></v:textbox> </v:rect><v:rect id="Rectangle_x0020_12" o:spid="_x0000_s1033" style='position:absolute; left:23416;top:7037;width:506;height:1812;visibility:visible; mso-wrap-style:square;v-text-anchor:top' o:gfxdata="[binary] " filled="f" stroked="f"> <v:textbox inset="0,0,0,0"> <![if !mso]> <![endif]> <o:p></o:p> <![if !mso]> <![endif]></v:textbox> </v:rect><v:rect id="Rectangle_x0020_13" o:spid="_x0000_s1034" style='position:absolute; left:29387;top:7037;width:3987;height:1812;visibility:visible; mso-wrap-style:square;v-text-anchor:top' o:gfxdata="[binary] " filled="f" stroked="f"> <v:textbox inset="0,0,0,0"> <![if !mso]> <![endif]> No.1<o:p></o:p> <![if !mso]> <![endif]></v:textbox> </v:rect><v:rect id="Rectangle_x0020_14" o:spid="_x0000_s1035" style='position:absolute; left:32385;top:7037;width:506;height:1812;visibility:visible; mso-wrap-style:square;v-text-anchor:top' o:gfxdata="[binary] " filled="f" stroked="f"> <v:textbox inset="0,0,0,0"> <![if !mso]> <![endif]> <o:p></o:p> <![if !mso]> <![endif]></v:textbox> </v:rect><v:rect id="Rectangle_x0020_15" o:spid="_x0000_s1036" style='position:absolute; left:39323;top:7037;width:3845;height:1812;visibility:visible; mso-wrap-style:square;v-text-anchor:top' o:gfxdata="[binary] " filled="f" stroked="f"> <v:textbox inset="0,0,0,0"> <![if !mso]> <![endif]> Hal:<o:p></o:p> <![if !mso]> <![endif]></v:textbox> </v:rect><v:rect id="Rectangle_x0020_16" o:spid="_x0000_s1037" style='position:absolute; left:42191;top:7037;width:507;height:1812;visibility:visible; mso-wrap-style:square;v-text-anchor:top' o:gfxdata="[binary] " filled="f" stroked="f"> <v:textbox inset="0,0,0,0"> <![if !mso]> <![endif]> <o:p></o:p> <![if !mso]> <![endif]></v:textbox> </v:rect><v:rect id="Rectangle_x0020_17" o:spid="_x0000_s1038" style='position:absolute; left:48162;top:7037;width:900;height:1812;visibility:visible; mso-wrap-style:square;v-text-anchor:top' o:gfxdata="[binary] " filled="f" stroked="f"> <v:textbox inset="0,0,0,0"> <![if !mso]> <![endif]> e<o:p></o:p> <![if !mso]> <![endif]></v:textbox> </v:rect><v:rect id="Rectangle_x0020_18" o:spid="_x0000_s1039" style='position:absolute; left:48848;top:7037;width:674;height:1812;visibility:visible; mso-wrap-style:square;v-text-anchor:top' o:gfxdata="[binary] " filled="f" stroked="f"> <v:textbox inset="0,0,0,0"> <![if !mso]> <![endif]> -<o:p></o:p> <![if !mso]> <![endif]></v:textbox> </v:rect><v:rect id="Rectangle_x0020_19" o:spid="_x0000_s1040" style='position:absolute; left:49358;top:7037;width:9695;height:1812;visibility:visible; mso-wrap-style:square;v-text-anchor:top' o:gfxdata="[binary] " filled="f" stroked="f"> <v:textbox inset="0,0,0,0"> <![if !mso]> <![endif]> ISSN: 2987<o:p></o:p> <![if !mso]> <![endif]></v:textbox> </v:rect><v:rect id="Rectangle_x0020_20" o:spid="_x0000_s1041" style='position:absolute; left:56648;top:7037;width:675;height:1812;visibility:visible; mso-wrap-style:square;v-text-anchor:top' o:gfxdata="[binary] " filled="f" stroked="f"> <v:textbox inset="0,0,0,0"> <![if !mso]> <![endif]> -<o:p></o:p> <![if !mso]> <![endif]></v:textbox> </v:rect><v:rect id="Rectangle_x0020_21" o:spid="_x0000_s1042" style='position:absolute; left:57156;top:7037;width:1013;height:1812;visibility:visible; mso-wrap-style:square;v-text-anchor:top' o:gfxdata="[binary] " filled="f" stroked="f"> <v:textbox inset="0,0,0,0"> <![if !mso]> <![endif]> 7<o:p></o:p> <![if !mso]> <![endif]></v:textbox> </v:rect><v:rect id="Rectangle_x0020_22" o:spid="_x0000_s1043" style='position:absolute; left:57918;top:7037;width:3040;height:1812;visibility:visible; mso-wrap-style:square;v-text-anchor:top' o:gfxdata="[binary] " filled="f" stroked="f"> <v:textbox inset="0,0,0,0"> <![if !mso]> <![endif]> 016<o:p></o:p> <![if !mso]> <![endif]></v:textbox> </v:rect><v:rect id="Rectangle_x0020_23" o:spid="_x0000_s1044" style='position:absolute; left:60233;top:7037;width:507;height:1812;visibility:visible; mso-wrap-style:square;v-text-anchor:top' o:gfxdata="[binary] " filled="f" stroked="f"> <v:textbox inset="0,0,0,0"> <![if !mso]> <![endif]> <o:p></o:p> <![if !mso]> <![endif]></v:textbox> </v:rect><v:rect id="Rectangle_x0020_24" o:spid="_x0000_s1045" style='position:absolute; left:2835;top:9423;width:422;height:1536;visibility:visible; mso-wrap-style:square;v-text-anchor:top' o:gfxdata="[binary] " filled="f" stroked="f"> <v:textbox inset="0,0,0,0"> <![if !mso]> <![endif]> <o:p></o:p> <![if !mso]> <![endif]></v:textbox> </v:rect><v:shape id="Shape_x0020_39" o:spid="_x0000_s1046" style='position:absolute; top:10174;width:62191;height:0;visibility:visible;mso-wrap-style:square; v-text-anchor:top' coordsize="6219190,0" o:gfxdata="[binary] " path="m,l6219190,e" filled="f" strokeweight="3pt"> <v:path arrowok="t" textboxrect="0,0,6219190,0"/> </v:shape><v:shapetype id="_x0000_t75" coordsize="21600,21600" o:spt="75" o:preferrelative="t" path="m@4@5l@4@11@9@11@9@5xe" filled="f" stroked="f"> <v:stroke joinstyle="miter"/> <v:formulas> <v:f eqn="if lineDrawn pixelLineWidth 0"/> <v:f eqn="sum @0 1 0"/> <v:f eqn="sum 0 0 @1"/> <v:f eqn="prod @2 1 2"/> <v:f eqn="prod @3 21600 pixelWidth"/> <v:f eqn="prod @3 21600 pixelHeight"/> <v:f eqn="sum @0 0 1"/> <v:f eqn="prod @6 1 2"/> <v:f eqn="prod @7 21600 pixelWidth"/> <v:f eqn="sum @8 21600 0"/> <v:f eqn="prod @7 21600 pixelHeight"/> <v:f eqn="sum @10 21600 0"/> </v:formulas> <v:path o:extrusionok="f" gradientshapeok="t" o:connecttype="rect"/> <o:lock v:ext="edit" aspectratio="t"/> </v:shapetype><v:shape id="Picture_x0020_41" o:spid="_x0000_s1047" type="#_x0000_t75" style='position:absolute;left:508;top:579;width:7353;height:9169; visibility:visible;mso-wrap-style:square' o:gfxdata="[binary] "> <v:imagedata src="file:///C:/Users/user/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image001.png" o:title=""/> </v:shape><w:wrap type="topAndBottom" anchorx="page" anchory="page"/> </v:group><![endif]--> Penyakit paru-paru seperti COVID-19 dan Pneumonia merupakan penyebab utama morbiditas dan mortalitas di dunia, sehingga diperlukan metode deteksi dini yang akurat dan efisien. Penelitian ini bertujuan menganalisis penerapan FlexMatch pada skema Semi-Supervised Deep Learning untuk klasifikasi penyakit paru-paru berbasis citra Chest X-ray (CXR), dengan memanfaatkan data berlabel dan tidak berlabel melalui mekanisme Curriculum Pseudo Labeling dan class-adaptive thresholding, serta DenseNet-169 sebagai ekstraktor fitur utama. Dataset yang digunakan terdiri dari 3.000 citra CXR yang mencakup tiga kelas, yaitu COVID-19, pneumonia, dan normal. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, augmentasi citra, pembagian data, pelatihan model, serta evaluasi menggunakan accuracy, precision, recall, F1-score, dan Grad-CAM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi validasi sebesar 96,65% dengan F1-score masing-masing sebesar 99,02% untuk COVID-19, 95,74% untuk Normal, dan 94,48% untuk Pneumonia. Visualisasi Grad-CAM membuktikan bahwa model mampu memfokuskan perhatian pada area paru yang relevan secara klinis, sehingga FlexMatch terbukti efektif meningkatkan performa klasifikasi pada kondisi data berlabel terbatas dan berpotensi mendukung sistem diagnosis penyakit paru-paru berbasis kecerdasan buatan.
Copyright (c) 2026 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (JUPTIK) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Perbandingan Klasifikasi Daun Cabai dengan Metode CNN dan SVM Untuk Deteksi Penyakit
Tanaman cabai (Capsicum frutescens L.) merupakan salah satu komoditas hortikultura yang memiliki nilai ekonomi tinggi, namun produktivitasnya masih sering mengalami penurunan akibat serangan penyakit yang disebabkan oleh bakteri, jamur, dan virus. Proses identifikasi penyakit secara konvensional membutuhkan waktu serta keahlian khusus, sehingga diperlukan suatu sistem deteksi yang mampu memberikan hasil secara cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi penyakit daun cabai sekaligus membandingkan kinerja metode Convolutional Neural Network (CNN) dan Support Vector Machine (SVM). Dataset yang digunakan berjumlah 2.000 citra yang terbagi ke dalam lima kelas, yaitu bakteri, jamur, virus, sehat, dan non-daun. Tahap prapemrosesan meliputi perubahan ukuran citra menjadi 160×160 piksel, normalisasi, augmentasi, pelabelan, serta pembagian data menjadi data latih, validasi, dan data uji. Pada metode SVM, proses klasifikasi diawali dengan ekstraksi fitur menggunakan Histogram of Oriented Gradients (HOG) dan Color Histogram, sedangkan CNN melakukan ekstraksi fitur secara otomatis melalui lapisan konvolusi. Sistem kemudian diimplementasikan dalam bentuk website berbasis Flask. Hasil menunjukkan bahwa metode CNN memiliki kinerja yang lebih baik dari pada metode SVM berdasarkan parameter accuracy, precision, recall, dan F-1 Score, Dengan hasil akurasi CNN 85% dan SVM 78%. Selain itu, sistem mampu membedakan citra daun cabai dan non-daun secara baik sehingga dapat dimanfaatkan sebagai media dalam deteksi penyakit daun cabai.
Chatbot Generative AI Berbasis Hybrid RAG dengan Integrasi RIASEC untuk Rekomendasi Jurusan
Ketidaksesuaian antara minat siswa dan jurusan yang dipilih masih menjadi permasalahan yang dapat memengaruhi keberhasilan akademik serta perencanaan karier. Di sisi lain, keterbatasan layanan bimbingan karier menyebabkan tidak semua siswa memperoleh konsultasi yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan chatbot rekomendasi jurusan berbasis Hybrid Retrieval Augmented Generation (Hybrid RAG) yang terintegrasi dengan model kepribadian RIASEC. Arsitektur yang diusulkan menggunakan Query Router untuk memisahkan pemrosesan data terstruktur dan tidak terstruktur ke dalam dua jalur, yaitu jalur relasional berbasis MySQL untuk pengolahan hasil asesmen RIASEC dan jalur semantik berbasis FAISS untuk pencarian informasi dari knowledge base. Sistem dikembangkan dengan memanfaatkan Large Language Model yang dipadukan dengan mekanisme retrieval untuk menghasilkan respons yang kontekstual dan personal. Evaluasi sistem dilakukan menggunakan Black-Box Testing, BERTScore, dan RAGAS. Hasil pengujian menunjukkan bahwa arsitektur Hybrid RAG memperoleh nilai Precision rata-rata sebesar 0,769, Recall sebesar 0,778, dan F1-Score sebesar 0,774, lebih tinggi dibandingkan arsitektur RAG standar yang memperoleh F1-Score sebesar 0,728. Evaluasi menggunakan RAGAS juga menunjukkan kualitas retrieval dan faithfulness yang tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi Hybrid RAG dan RIASEC mampu meningkatkan kualitas rekomendasi jurusan yang lebih personal serta mendukung layanan konsultasi akademik berbasis kecerdasan buatan.
Perancangan Sistem Informasi Absensi Berbasis Web Siswa Madrasa Aliyah Mutiara Sunggal
Absensi merupakan salah satu komponen penting dalam administrasi sekolah yang berfungsi untuk mencatat dan memantau kehadiran siswa selama proses pembelajaran. Di Madrasah Aliyah Mutiara Sunggal, proses absensi masih dilakukan secara manual sehingga menimbulkan beberapa kendala, seperti kesalahan pencatatan, keterlambatan rekapitulasi data, serta kesulitan dalam penyampaian informasi kehadiran kepada wali murid. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan Sistem Informasi Absensi Siswa Berbasis Web guna meningkatkan efektivitas pengelolaan data kehadiran siswa. Metode yang digunakan meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian sistem. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dirancang mampu mempermudah guru dalam melakukan pencatatan kehadiran siswa, mempercepat proses rekapitulasi absensi secara otomatis, serta menghasilkan laporan kehadiran yang lebih akurat dan mudah diakses. Selain itu, sistem juga membantu pihak sekolah dalam memantau tingkat kehadiran siswa dan mendukung penyampaian informasi absensi secara lebih efektif. Berdasarkan hasil pengujian, seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna sehingga dapat mendukung pengelolaan administrasi absensi siswa secara lebih efisien.
Copyright (c) 2023 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (JUPTIK) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi Fine Tuning Menggunakan Metode QLoRA Pada Sistem Tanya Jawab Hadits
Hadits Islam merupakan sumber hukum kedua dalam ajaran Islam, namun penerapan Large Language Model (LLM) pada domain ini menghadapi masalah halusinasi faktual dan kesalahan atribusi sitasi. Penelitian ini mengembangkan sistem tanya jawab hadits berbasis Qwen 2.5 7B Instruct melalui tiga tahap. Pertama, Supervised Fine tuning (SFT) dengan Quantized Low-Rank Adaptation (QLoRA) pada 988 pasangan instruksi-respons yang dipilih dari 1.730 data mentah menggunakan Instruction Following Difficulty (IFD) Scoring berbasis rasio perplexity pada rentang P20–P80. Kedua, Direct Preference Optimization (DPO) Iterasi 1 dengan strategi off-policy menyebabkan regresi perilaku model akibat perbedaan distribusi data. Ketiga, DPO Iterasi 2 dengan strategi on-policy penuh menghasilkan respons chosen (T=0,1) dan rejected (T=0,9) dari model SFT yang sama, menghasilkan 509 pasangan valid. Komponen Hybrid Retrieval-Augmented Generation (RAG) mengindeks 65.811 hadits dari 11 kitab di Qdrant Cloud menggunakan BGE-M3 dan BM25 dengan Reciprocal Rank Fusion. Evaluasi RAGAS v0.2.6 dengan hakim GPT-4o dan BERTScore berbasis xlm-roberta-base menunjukkan DPO Iterasi 2 memperoleh Faithfulness lebih tinggi (0,676 vs 0,633), Context Precision sempurna (1,000) pada kedua model, dan BERTScore F1 yang setara (0,8621 vs 0,8615). Temuan ini mengonfirmasi bahwa strategi on-policy DPO menghasilkan keselarasan perilaku yang lebih stabil untuk model bahasa domain-spesifik.
Implementasi Arsitektur Hybrid RAG pada Chatbot Skrining Kesehatan Mental
Kesehatan mental pekerja merupakan tantangan global yang mendesak. Di Indonesia, hanya 57% penyandang gangguan jiwa yang memperoleh layanan kesehatan mental, masih jauh dari target nasional sebesar 90%. Sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG) konvensional belum dirancang untuk menangani data asesmen psikometri dan pengambilan literatur klinis secara bersamaan tanpa meningkatkan risiko halusinasi. Penelitian ini mengusulkan arsitektur Hybrid RAG dengan Query Router berlapis untuk mengintegrasikan interpretasi psikometri yang bersifat deterministik dan retrieval pengetahuan klinis yang relevan secara semantik. Sebuah chatbot skrining kesehatan mental dikembangkan pada Telegram menggunakan arsitektur dua jalur yang memisahkan pemrosesan relasional melalui PostgreSQL dan retrieval semantik melalui Qdrant, BM25, serta Distribution-Based Score Fusion (DBSF). Sistem dikendalikan oleh Query Router empat lapis dan Routing-Aware Quality Gate dengan kebijakan Fail-Closed. Lima instrumen psikometri diimplementasikan, yaitu WHO-5, GAD-7, M-TBI, K10, dan NAQ-R. Evaluasi dilakukan menggunakan LaBSE BERTScore, E5 Cosine Similarity, dan RAGAS LLM-as-a-Judge. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Query Router mencapai akurasi klasifikasi 100% pada 100 kueri uji. Konfigurasi Hybrid RAG dengan DBSF memperoleh nilai LaBSE F1 tertinggi sebesar 0,7039 dan E5 Cosine Similarity sebesar 0,9234. Selain itu, skor Faithfulness sebesar 0,9350 menunjukkan bahwa sebagian besar klaim yang dihasilkan didukung oleh dokumen klinis yang berhasil diambil sistem. Nilai Answer Correctness sebesar 0,7447 dipengaruhi keterbatasan evaluasi lintas bahasa, bukan kelemahan arsitektur yang diusulkan.
Penggunaan Dual Attention Network pada DenseNet-169 untuk Klasifikasi Multi-kelas Citra X-Ray Dada
Klasifikasi multi-kelas citra X-ray dada menjadi salah satu pendekatan yang dapat membantu membedakan kondisi COVID-19, normal, dan pneumonia secara otomatis. Namun, kemiripan karakteristik visual antar kelas dapat menyebabkan model kesulitan dalam mengekstraksi fitur yang relevan. Penelitian ini mengintegrasikan Dual Attention Network (DANet) pada DenseNet-169 untuk meningkatkan representasi fitur melalui kombinasi Grouped Channel Attention Module dan Strip Spatial Attention Module. Dataset yang digunakan terdiri atas 5.228 citra X-ray dada yang dibagi menjadi data latih dan data uji dengan rasio 80:20. Model DenseNet-169 baseline dan DenseNet-169 dengan DANet dievaluasi menggunakan akurasi, presisi, recall, F1-score, sensitivitas, spesifisitas, ROC-AUC, confusion matrix, dan Grad-CAM. Hasil pengujian menunjukkan bahwa DenseNet-169 dengan DANet memperoleh akurasi 98,47%, presisi 98,55%, recall 98,50%, F1-score 98,50%, sensitivitas 98,50%, dan spesifisitas 99,22%. Nilai ROC-AUC yang diperoleh pada kelas COVID-19, normal, dan pneumonia masing-masing sebesar 0,9994, 0,9989, dan 0,9980. Hasil tersebut menunjukkan bahwa DenseNet-169 dengan DANet memiliki kemampuan klasifikasi dan diskriminasi yang baik pada ketiga kelas. Visualisasi Grad-CAM menunjukkan bahwa DANet membantu model menghasilkan perhatian yang lebih terarah.
Chatbot Hybrid Fatwa MUI Menggunakan Retrieval Augmented Generation dan Large Language Model
Aksesibilitas dokumen digital Fatwa Majelis Ulama Indonesia (MUI) yang terfragmentasi membuat pencarian informasi kurang efektif. Di sisi lain, sistem tanya jawab AI berbasis satu sumber dokumen (single-corpus) rentan menghasilkan jawaban tidak akurat (halusinasi) pada pertanyaan di luar domain. Penelitian ini mengembangkan Chatbot Hybrid Fatwa MUI menggunakan arsitektur Hybrid Retrieval bertingkat dengan dua sumber pengetahuan: dokumen Fatwa MUI sebagai korpus utama dan 12.370 hadis Bukhari-Muslim sebagai mekanisme cadangan (fallback). Sistem ini menerapkan pencarian semantik, verifikasi topik otomatis oleh model bahasa, dan pengalihan ke basis data hadis jika konteks fatwa dinilai tidak relevan. Hasil evaluasi menunjukkan peningkatan kesamaan makna jawaban sebesar 13,23% (dari 0,6664 menjadi 0,7546) dan peningkatan kesetiaan pada rujukan (faithfulness) sebesar 10,57% (dari 85,37% menjadi 94,39%), dengan tingkat penolakan (abstain rate) identik sebesar 26,83%. Pendekatan multi-korpus ini terbukti signifikan meningkatkan relevansi dan keakuratan jawaban dibandingkan RAG standar.
Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Personalisasi Produk pada E-Commerce Menggunakan Pendekatan User-User Collaborative Filtering
Pertumbuhan pesat sektor e-commerce menuntut adanya personalisasi untuk memitigasi kelebihan informasi dan mendorong keterlibatan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi sistem rekomendasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dengan pendekatan User-User Collaborative Filtering. Studi ini menggunakan dataset Online Retail UCI yang mencakup 541.909 transaksi dari peritel berbasis di Inggris. Metodologi penelitian meliputi pembersihan data deterministik, konstruksi matriks interaksi pengguna-item biner, dan penerapan kemiripan kosinus untuk mengidentifikasi lingkungan tetangga. Rekomendasi dihasilkan menggunakan rata-rata tertimbang kemiripan untuk <!-- [if gte msEquation 12]><m:oMath><m:r>K</m:r><m:r>=10</m:r></m:oMath><![endif]--> tetangga. Hasil empiris menunjukkan bahwa sistem mencapai Average Precision@5 sebesar 0,0915, Average Recall@5 sebesar 0,0575, dan Hit Rate yang signifikan sebesar 0,3437. Temuan ini mengindikasikan bahwa model KNN dengan 10 tetangga tiga kali lebih akurat dibandingkan dengan model dasar satu tetangga. Hit Rate yang tinggi menunjukkan bahwa sistem ini layak secara strategis untuk meningkatkan penjualan silang (cross-selling) dan ROI pemasaran secara keseluruhan dalam lingkungan ritel dunia nyata.
Implementasi Random Forest Menggunakan Gridsearchcv Dalam Klasifikasi Penyakit Kanker Paru-Paru
Kanker paru-paru merupakan salah satu penyebab utama kematian di seluruh dunia karena sulitnya deteksi dini, karena gejala awalnya seringkali tidak spesifik. Diagnosis yang terlambat secara signifikan menurunkan angka harapan hidup pasien. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi kanker paru-paru yang akurat dan efisien untuk mendukung pengambilan keputusan medis. Studi ini menggunakan 50.000 rekam medis pasien yang diperoleh dari dataset sekunder, yang telah divalidasi secara klinis oleh seorang ahli paru di Rumah Sakit Umum Pekanbaru. Atribut yang dipilih dikategorikan menjadi faktor risiko yang tidak dapat dimodifikasi (usia, jenis kelamin, dan riwayat keluarga) dan faktor risiko yang dapat dimodifikasi (paparan merokok, paparan radon, paparan asbes, diagnosis PPOK, dan konsumsi alkohol). Model klasifikasi dikembangkan menggunakan algoritma Random Forest dan dioptimalkan menggunakan GridSearchCV untuk mendapatkan konfigurasi hyperparameter terbaik. Pra-pemrosesan data meliputi pengkodean label, pengkodean one-hot, dan normalisasi Min-Max. Pengujian eksperimental dilakukan menggunakan tiga rasio pembagian data latih-uji: 90:10, 80:20, dan 70:30. Hasil menunjukkan bahwa rasio pembagian 90:10 mencapai kinerja keseluruhan terbaik. Model optimal, menggunakan 300 estimator tanpa batasan kedalaman (max_depth=None), mencapai akurasi 70,3%, Recall 82,68%, dan F1-Score 79,28%. Nilai Recall yang tinggi menunjukkan bahwa model tersebut sangat efektif dalam mendeteksi kasus kanker paru-paru positif dan meminimalkan false negative, sehingga cocok sebagai alat pendukung keputusan untuk deteksi dini dan intervensi medis
Benchmark Load Testing Multi Skenario Aplikasi SiPADUKA V2 pada Shared Hosting
Public service Web applications require adequate performance to ensure stable access when handling user load. SiPADUKA V2, an Information System for Reporting Child Abuse, was developed using native PHP MVC, MySQL PDO, Bootstrap, and JavaScript, and deployed on cPanel-based shared hosting. This study aims to establish the baseline performance of SiPADUKA V2 through an empirical benchmark using the load testing (LT) method. The testing was conducted using Apache JMeter 5.6.3 across four scenarios, namely LT1, LT2, LT3, and LT4, with 5, 10, 25, and 50 virtual users, respectively. The test plan consisted of three Thread Groups representing public pages, user pages after login, and admin pages after login. The analyzed metrics included Total Requests/Samples, Average Response Time, Throughput, and Error Rate. The results show that the total number of requests increased from 857 requests in LT1 to 5,180 requests in LT4, while throughput increased from 4.80 req/s to 27.68 req/s. The average response time was recorded at 383.94 ms in LT1, 342.40 ms in LT2, 289.72 ms in LT3, and increased to 589.72 ms in LT4. The error rate was 0.12% in LT1, 0% in LT2 and LT3, and increased to 4.05% in LT4. These findings indicate that SiPADUKA V2 remained relatively stable up to 25 virtual users but began to experience performance pressure at 50 virtual users.
FMIPA Smart Nav: Aplikasi Navigasi Kampus Berbasis GPS dan Voice AI
Orientasi spasial di kampus merupakan tantangan yang terus-menerus dihadapi, terutama oleh mahasiswa baru dan tamu yang belum mengenal tata letak institusi. Di FMIPA Universitas Negeri Medan (UNIMED), kepadatan gedung dan pertumbuhan fasilitas yang berkelanjutan memperparah kesulitan ini, sementara solusi konvensional berupa papan petunjuk dan peta cetak terbukti tidak memadai. Penelitian ini merancang dan membangun FMIPA Smart Nav, aplikasi navigasi kampus berbasis web yang mengintegrasikan GPS real-time melalui Web Geolocation API, pemetaan interaktif berbasis Leaflet.js, dan panduan suara menggunakan Web Speech API, dikembangkan dengan Agile Scrum melalui empat sprint sebagai aplikasi web statis tanpa instalasi. User Acceptance Testing (UAT) terhadap 65 responden enam dosen dan 59 mahasiswa menghasilkan skor rata-rata 4,48 (dosen) dan 4,20 (mahasiswa), keduanya melampaui ambang penerimaan. Kesesuaian fitur memperoleh penilaian tertinggi (4,67) sementara akurasi GPS dan kualitas Voice AI teridentifikasi perlu ditingkatkan. Hasil ini mengonfirmasi FMIPA Smart Nav layak diimplementasikan secara resmi, membuktikan arsitektur static web mampu menghadirkan navigasi kampus yang kompetitif tanpa infrastruktur server yang kompleks.
Sistem Informasi Rantai Pasok dan Distribusi Kebutuhan Penjualan Berbasis Web
Penelitian ini dibuat untuk merancang suatu Sistem Informasi Manajemen Rantai Pasok dan Distribusi Kebutuhan Penjualan bagi Pelaku Usaha Berbasis Web yang bertujuan untuk mempermudah pelaku usaha atau distributor dalam pembuatan laporan dan dapat mengelola data persediaan serta alur distribusi dengan lebih baik. Dalam merancang sebuah aplikasi, ada beberapa teknik pengumpulan data yang digunakan diantaranya berupa teknik observasi, teknik wawancara, dan teknik pustaka. Objek dalam penelitian ini adalah alur distribusi dan pasokan barang dagang pada pelaku usaha. Permasalahan yang didapati pada penelitian ini yaitu pada proses pendistribusian dan pendataannya stok jualan masih belum optimal. Untuk mengatasi masalah ini, penulis merancang aplikasi berbasis web yang dapat mendukung manajemen rantai pasok dan pengelolaan distribusi kebutuhan penjualan secara tepat waktu, tepat lokasi, tepat kuantitas, dan sesuai kebutuhan pasar/konsumen. Sistem yang dikembangkan diuji menggunakan metode Black Box Testing dan User Acceptance Test (UAT). Hasil pengujian menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan dengan baik serta memperoleh tingkat penerimaan pengguna sebesar 90%, sehingga sistem layak digunakan.
Analisis Eksperimental Supervisory Adaptive Fuzzy Control untuk Kestabilan Nutrisi dan Ketersediaan Air pada Sistem Hidroponik Cerdas
Sistem hidroponik modern menghadapi masalah ketidakstabilan kadar nutrisi dan ketersediaan air. Penelitian sebelumnya belum mengintegrasikan Supervisory Adaptive Fuzzy Control (SAFC) dengan pemantauan IoT secara terpadu dan adaptif. Penelitian ini penting untuk mendukung pertanian presisi yang berkelanjutan melalui kontrol hidroponik otomatis yang efisien dan responsif, yang dapat beradaptasi dengan dinamika lingkungan pertanian modern. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan sistem hidroponik cerdas berbasis IoT dengan menggunakan SAFC untuk menstabilkan nutrisi dan ketersediaan air. Pendekatan eksperimental diterapkan, mencakup desain arsitektur IoT, perakitan prototipe, implementasi algoritma SAFC, serta pengujian dan analisis. Pengujian mencakup akurasi sensor, validasi aturan, dan analisis real-time terhadap stabilitas nutrisi dan ketersediaan air. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor TDS mencapai akurasi 96,49% dengan kesalahan 3,51%, sedangkan sensor ultrasonik mencapai akurasi 95,66% dengan kesalahan 4,34%. Sistem secara konsisten memenuhi sembilan aturan SAFC pada semua variasi pengujian. Eksperimen stabilitas yang berlangsung selama 33 menit untuk setiap variasi menunjukkan bahwa rasio aliran 1:2 menghasilkan stabilitas terbaik yakni kategori cukup, dengan rata-rata TDS 762,83 ppm dan tingkat kedalaman air 6,05 cm. Integrasi IoT memungkinkan sinkronisasi data secara real-time antara prototipe, aplikasi seluler, dan aplikasi desktop dengan akurasi transmisi 100%, mendukung pemantauan dan pengendalian jarak jauh yang efisien dan berkelanjutan pada sistem hidroponik. Temuan ini memperkuat pengembangan pertanian presisi cerdas berbasis kontrol adaptif. Penelitian lebih lanjut sebaiknya mengintegrasikan pembelajaran mesin ringan dan validasi dalam lingkungan rumah kaca dunia nyata.
Pengembangan Sistem Laporan Harian Tambang Dengan Visualisasi Data (Studi Kasus PT Bumi Gunung Abang) Berbasis Disciplined Agile Delivery (DAD)
Industri pertambangan memerlukan data operasional yang akurat dan terintegrasi untuk mendukung pengambilan keputusan yang efektif. PT Bumi Gunung Abang saat ini masih menerapkan proses pelaporan harian secara semi-manual melalui formulir kertas dan rekapitulasi spreadsheet, yang menyebabkan keterlambatan pelaporan, inkonsistensi data, duplikasi catatan, serta keterbatasan mekanisme audit trail. Penelitian ini bertujuan menganalisis proses pelaporan yang berjalan, mengembangkan sistem pelaporan digital berbasis web menggunakan framework Laravel, serta mengevaluasi efektivitas implementasinya melalui pengujian terstruktur. Pengembangan sistem dilakukan dengan metode Disciplined Agile Delivery (DAD) yang meliputi fase Inception, Construction, dan Transition. Selain itu, diterapkan Role-Based Access Control (RBAC) untuk mengatur hak akses empat jenis pengguna, yaitu Operator, Supervisor, Manajer, dan Administrator. Evaluasi sistem dilakukan menggunakan Black Box Testing dan User Acceptance Test (UAT). Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh 15 skenario Black Box Testing berhasil dijalankan dengan baik, menandakan kesesuaian sistem terhadap kebutuhan fungsional yang telah ditetapkan. Sementara itu, UAT memperoleh nilai rata-rata 4,33 dengan kategori “Sangat Baik”, yang menunjukkan tingkat penerimaan pengguna yang tinggi dari aspek kemudahan penggunaan, kesesuaian alur kerja, keterbacaan dashboard, dan keamanan sistem. Implementasi sistem terbukti meningkatkan efisiensi pelaporan, akurasi data, serta keandalan pemantauan operasional pertambangan.
Optimasi Deteksi DDoS Attack Melalui Feature Selection Dan Ensemble Learning
Serangan DDoS (Distributed Denial of Service) semakin berkembang dalam kompleksitas dan skala, mengancam ketersediaan layanan jaringan secara serius. Deteksi yang efektif tidak hanya bergantung pada pemilihan classifier yang tepat, tetapi juga pada rekayasa fitur yang mampu mengisolasi atribut trafik paling diskriminatif dari ruang fitur berdimensi tinggi. Penelitian ini mengusulkan pipeline deteksi DDoS yang mengintegrasikan Recursive Feature Elimination with Cross-Validation (RFECV) untuk seleksi fitur, Random Undersampling untuk menangani ketidakseimbangan kelas, dan classifier Random Forest yang dioptimalkan melalui Grid Search. Eksperimen dilakukan pada dataset benchmark CIC-DDoS2019 yang mencakup 12 jenis serangan DDoS dengan 87 fitur awal. RFECV berhasil mereduksi ruang fitur menjadi 25 atribut dengan skor cross-validation 99,83%. Dengan hyperparameter optimal (n_estimators=300, max_depth=None), model yang diusulkan mencapai akurasi 99,97%, presisi 99,96%, recall 99,95%, dan F1-score 99,95% pada data uji. Analisis ablasi mengkonfirmasi bahwa kombinasi seleksi fitur berbasis wrapper dengan tuning hyperparameter menghasilkan peningkatan F1-score sebesar 0,24 poin absolut dibandingkan baseline. Hasil ini menunjukkan efektivitas pendekatan optimasi terstruktur berbasis komponen untuk deteksi DDoS berperforma tinggi.
Optimasi Jalur Pendakian Gunung Ciung Sentul Menggunakan Algoritma Floyd-Warshall Untuk Penentuan Jalur Terpendek
Peningkatan kunjungan wisatawan di kawasan Gunung Ciung, Sentul, menuntut adanya perencanaan jalur pendakian yang efisien dan aman, terutama bagi pendaki pemula dan keluarga. Penelitian ini bertujuan menguji jalur yang sudah ada dan mengoptimalkan jalur rute pendakian dengan menentukan jalur terpendek serta jalur alternatif guna mendukung efisiensi waktu pendakian dan keamanan. Metodologi yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif melalui pemodelan graf berbobot tak-berarah yang melibatkan 12 titik lokasi dan 17 jalur penghubung. Optimasi dilakukan menggunakan algoritma Floyd–Warshall untuk menghitung jarak terpendek antar seluruh pasangan simpul (all-pairs shortest path). Data dikumpulkan dengan kombinasi observasi langsung di lapangan dan survei digital menggunakan aplikasi Google Maps serta validasi dengan GPS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jalur terpendek dari Base Camp Lembah Kaliandra menuju Puncak Ciung 3 adalah sepanjang 1.513,7 meter melalui lintasan v1–v5–v7–v8–v9–v10–v12. Hasil ini memvalidasi rute yang sudah ada saat ini. Selain jalur utama, penelitian ini berhasil mengidentifikasi dua jalur alternatif dengan jarak masing-masing 1.552,13 meter dan 2.098,18 meter. Algoritma Floyd–Warshall terbukti mampu memetakan konektivitas jalur yang kompleks dan dapat menjadi landasan saintifik bagi pengelola wisata dalam menyusun rute jalur pendakian dan jalur evakuasi efisien dan aman.
Pengaruh Pemanfaatan Aplikasi E-Commerce Terhadap Keterampilan Ecopreneurship Siswa Melalui Penguatan Eco-Leadership
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pemanfaatan aplikasi e-commerce terhadap keterampilan ecopreneurship siswa melalui penguatan eco-leadership. Latar belakang penelitian ini didasari oleh pentingnya integrasi teknologi digital dan kesadaran lingkungan dalam pendidikan vokasi untuk mencetak wirausahawan muda yang berbasis lingkungan. Pendekatan kuantitatif dengan metode asosiatif-kausal digunakan untuk menguji hubungan antar variabel tersebut. Populasi penelitian melibatkan seluruh siswa kelas XII SMKN 1 Merangin, dengan sampel yang diambil sebanyak 144 siswa menggunakan teknik simple random sampling. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner terstruktur yang telah diuji validitas dan reliabilitasnya, sementara analisis data menggunakan analisis jalur (path analysis) dengan bantuan program SPSS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemanfaatan aplikasi e-commerce berpengaruh positif dan signifikan terhadap keterampilan ecopreneurship siswa secara langsung, maupun secara tidak langsung melalui mediasi eco-leadership. Peran eco-leadership terbukti memperkuat hubungan tersebut, di mana nilai koefisien determinasi total menunjukkan kontribusi gabungan variabel independen dan mediasi sebesar 50,7% terhadap keterampilan ecopreneurship siswa, sedangkan sisanya dipengaruhi oleh faktor lain. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa optimalisasi digitalisasi perdagangan yang diimbangi dengan karakter kepemimpinan berwawasan lingkungan secara signifikan mampu meningkatkan potensi kewirausahaan hijau siswa di sekolah kejuruan.
Implementasi Protokol MQTT Berbasis WiFi untuk Monitoring Tinggi Muka Air Laut Secara Real-Time Menggunakan ESP32
Monitoring tinggi muka air laut secara real-time merupakan salah satu kebutuhan penting dalam mitigasi bencana pesisir dan pengelolaan wilayah maritim. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan protokol Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) berbasis WiFi pada sistem monitoring tinggi muka air laut menggunakan ESP32. Sistem dikembangkan menggunakan sensor ultrasonik MB7066 sebagai pendeteksi tinggi muka air laut dan ESP32 sebagai pengolah sekaligus pengirim data ke broker MQTT. Data hasil pengukuran ditampilkan melalui dashboard Node-RED dan disimpan secara otomatis pada Google Sheets. Pengujian sistem dilakukan untuk menganalisis performa transmisi data berdasarkan parameter latensi dan packet loss. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan transmisi data secara real-time dengan nilai packet loss sebesar 0,69% dan rata-rata latensi sebesar 2785,95 ms. Selain itu, hasil kalibrasi sensor menunjukkan tingkat akurasi sebesar 94,23% dengan nilai RMSE sebesar 8,38 cm dan koefisien determinasi (R²) sebesar 0,9986. Berdasarkan hasil pengujian, implementasi protokol MQTT berbasis WiFi menggunakan ESP32 mampu mendukung sistem monitoring tinggi muka air laut secara real-time dengan tingkat kehilangan data yang rendah dan performa komunikasi yang stabil.
Dari Statis ke Adaptif: Literatur Sistematis Riview tentang Evolusi Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Machine Learning
Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji evolusi Decision Support System (DSS) dari sistem statis menuju sistem adaptif berbasis machine learning melalui pendekatan Systematic Literature Review (SLR). Studi ini menganalisis artikel ilmiah dalam rentang waktu 2005-2025 dengan menggunakan kerangka PRISMA untuk memastikan proses seleksi yang sistematis dan transparan. Hasil kajian menunjukkan adanya pergeseran signifikan dalam pengembangan DSS, dari pendekatan berbasis aturan (rule-based) menuju sistem berbasis data dan kecerdasan buatan. Pada periode awal, DSS didominasi oleh model deterministik, kemudian bertransisi pada pendekatan data-driven (2005-2015), hingga berkembang menjadi Adaptive Decision Support Systems (ADSS) pada periode 2015-2025, yang ditunjukkan oleh dominasi sekitar 70% studi berbasis machine learning. Integrasi machine learning terbukti meningkatkan akurasi keputusan (65-75%) dan efisiensi sistem (±60%), serta memungkinkan pembelajaran adaptif dan personalisasi rekomendasi. Namun, penelitian ini juga mengidentifikasi sejumlah tantangan utama, seperti kompleksitas model, rendahnya explainability, keterbatasan pendekatan berbasis pengguna, serta belum adanya kerangka konseptual yang terpadu. Dengan demikian, pengembangan DSS ke depan perlu menekankan keseimbangan antara kecerdasan sistem, transparansi, dan kebutuhan pengguna agar menghasilkan sistem yang adaptif, dapat dipercaya, dan implementatif.
Implementasi Pemilah Sampah Otomatis Menggunakan ESP32-CAM dengan Metode Gaussian blur
Pertambahan volum limbah padat secara eksponensial mengharuskan adanya transformasi dari sistem pengelolaan konvensional menuju mekanisme daur ulang. Pemilahan di titik sumber masih bergantung pada tenaga manual yang tidak efisien, termasuk di lingkungan SMK Hasan Kafrawi Mayong. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan prototipe pemilah sampah otomatis menggunakan modul ESP32-CAM yang dikombinasikan dengan metode Gaussian Blur sebagai filter spasial (low-pass filter) untuk meredam noise frekuensi tinggi dan glare akibat pencahayaan dinamis. Citra yang terfilter kemudian diklasifikasikan menggunakan thresholding warna HSV untuk menggerakkan aktuator servo. Hasil eksperimen menunjukkan tanpa Gaussian Blur, sistem hanya mencapai akurasi 35% akibat nilai HSV yang tidak stabil. Dengan penerapan tahap pra-pemrosesan Gaussian Blur, akurasi klasifikasi meningkat signifikan menjadi 85%, di mana sistem berhasil mengklasifikasikan 17 dari 20 sampel dengan benar. Meskipun proses filtrasi menambah beban komputasi sebesar 29 ms pada response time (dari 2062 ms menjadi 2091 ms), peningkatan tersebut relatif kecil dan tidak mengganggu operasi real-time perangkat.
Rancang Bangun Sistem Informasi Konsultasi Kesehatan pada Klinik THT Medica Berbasis Web
Pesatnya transformasi teknologi informasi telah menjadi katalisator utama dalam restrukturisasi manajemen layanan kesehatan, terutama pada level klinik spesialis yang menuntut presisi data tinggi. Klinik Telinga, Hidung, dan Tenggorokan (THT) sebagai penyedia layanan kesehatan spesifik memerlukan dukungan sistem informasi yang terintegrasi untuk meminimalisir risiko kesalahan medis dan inefisiensi administratif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem manajemen klinik THT yang mampu mengoptimalkan alur kerja layanan kesehatan secara digital. Metodologi pengembangan sistem yang diterapkan adalah System Development Life Cycle (SDLC) dengan model Waterfall, yang secara sistematis meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi pengodean, pengujian teknis, hingga fase pemeliharaan. Namun, penelitian ini menitikberatkan pembahasannya secara mendalam pada fase krusial yakni analisis dan desain (system design). Hasil dari penelitian ini berupa sebuah rancangan sistem dan aplikasi dengan antarmuka yang intuitif dan informatif pada Klinik THT Medica, yang mencakup modul manajemen data penyakit THT, sistem konsultasi interaktif, serta digitalisasi rekam medis pasien. Luaran penelitian ini diharapkan dapat menjadi fondasi dalam meningkatkan kualitas pelayanan klinis, menjamin integritas data rekam medis, serta membangun kanal komunikasi yang lebih efektif dan responsif antara tenaga medis dan pasien dalam ekosistem digital.
Transformasi Digital Perguruan Tinggi melalui Integrasi Sistem Informasi Akademik dan Administrasi Terpusat
Transformasi digital perguruan tinggi menjadi kebutuhan strategis dalam meningkatkan efektivitas tata kelola akademik dan administrasi di era teknologi informasi. Namun, banyak perguruan tinggi masih menghadapi permasalahan berupa fragmentasi sistem informasi, redundansi data, dan rendahnya sinkronisasi layanan antar unit kerja. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengevaluasi sistem informasi terintegrasi untuk mendukung transformasi digital perguruan tinggi di Universitas Muhammadiyah Muara Bungo menggunakan pendekatan Design Science Research (DSR). Penelitian dilakukan melalui tahapan identifikasi masalah dan kebutuhan sistem, perancangan arsitektur berbasis microservices dan Docker, implementasi prototype menggunakan Laravel dan MySQL, uji coba sistem, evaluasi usability, serta dokumentasi dan replikasi sistem. Data penelitian diperoleh melalui observasi, wawancara mendalam, Focus Group Discussion (FGD), dan dokumentasi terhadap pimpinan universitas, staf teknologi informasi, operator akademik, dosen, dan mahasiswa. Evaluasi sistem dilakukan menggunakan pendekatan System Usability Scale (SUS), observasi penggunaan sistem, dan analisis efektivitas layanan digital. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prototype sistem informasi terintegrasi mampu meningkatkan sinkronisasi data akademik dan administrasi, mempercepat proses pelayanan kampus, mengurangi redundansi input data, serta meningkatkan kemudahan akses layanan bagi pengguna. Penggunaan arsitektur microservices dan Docker juga memberikan fleksibilitas dalam integrasi dan pengembangan layanan digital kampus. Namun demikian, penelitian masih menemukan kendala berupa keterbatasan infrastruktur jaringan, kapasitas server, dan kebutuhan peningkatan literasi digital pengguna. Penelitian ini menyimpulkan bahwa integrasi sistem informasi berbasis interoperabilitas data menjadi strategi penting dalam mewujudkan tata kelola perguruan tinggi berbasis digital yang efektif, efisien, dan berkelanjutan.
Aplikasi Sistem Penunjang Keputusan Berbasis Web Rekomendasi Pengangkatan PKWT Menjadi Karyawan Tetap
Proses pengangkatan pekerja dengan status Perjanjian Kerja Waktu Tertentu (PKWT) menjadi pekerja tetap yang masih dilakukan secara manual seringkali memerlukan waktu yang cukup lama dan berpotensi menimbulkan ketidakpastian status kerja bagi para pekerja. Selain itu, proses penilaian yang belum terstruktur dapat mempengaruhi objektivitas dalam pengambilan keputusan di perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis web dalam menentukan kelayakan pengangkatan pekerja PKWT menjadi pekerja tetap pada PT KDA Langling. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan bobot setiap kriteria penilaian dan Simple Additive Weighting (SAW) untuk melakukan proses perangkingan alternatif pekerja. Model pengembangan sistem yang diterapkan adalah Waterfall yang bersifat terstruktur dan linier, sehingga setiap tahapan pengembangan dapat dilakukan secara sistematis dan terdokumentasi dengan baik. Tahapan penelitian meliputi analisis kebutuhan sistem, perancangan arsitektur sistem yang mencakup desain basis data, perancangan antarmuka, serta implementasi algoritma AHP dan SAW. Tahap implementasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan dukungan basis data MySQL. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing untuk memastikan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan yang dikembangkan mampu membantu pihak PT KDA Langling dalam melakukan proses evaluasi dan pengambilan keputusan secara lebih objektif, cepat, dan sistematis. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur sistem, mulai dari proses login hingga logout, dapat berjalan dengan baik. Dengan adanya sistem ini, proses pengangkatan pekerja PKWT menjadi pekerja tetap di PT KDA Langling diharapkan dapat dilakukan secara lebih efektif, transparan, dan akurat.
Integrasi Internet of Things (IoT) dan Big Data dalam Pengembangan Sistem Informasi Smart City
Perkembangan teknologi digital yang semakin pesat mendorong banyak kota untuk mengadopsi konsep smart city yang didukung oleh teknologi Internet of Things (IoT) dan Big Data. Penelitian ini bertujuan menganalisis bagaimana integrasi IoT dan Big Data dapat meningkatkan kinerja sistem informasi smart city. Penelitian menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif dengan melakukan studi literatur terhadap jurnal, buku, serta dokumen resmi yang relevan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa IoT berperan dalam menyediakan data real time dari berbagai sektor kota, seperti transportasi, lingkungan, keamanan, dan layanan publik. Sementara itu, Big Data memberikan kemampuan analitik untuk mengolah data berukuran besar sehingga dapat menghasilkan informasi strategis bagi pengambilan keputusan pemerintah. Integrasi keduanya terbukti mampu meningkatkan efisiensi layanan publik, mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya kota, serta memperkuat transparansi informasi kepada masyarakat. Temuan penelitian juga menunjukkan bahwa kajian terdahulu umumnya membahas IoT dan Big Data secara terpisah, sehingga penelitian mengenai integrasi keduanya masih terbatas. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi konseptual mengenai peran sinergis IoT dan Big Data dalam mendukung tata kelola kota. Penelitian selanjutnya disarankan untuk mengembangkan arsitektur teknis yang lebih rinci atau melakukan pengujian implementasi pada sektor smart city tertentu.
Copyright (c) 2025 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (JUPTIK) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Perancangan Alat Sortir Tomat Berdasarkan Tingkat Kematangan Menggunakan Sensor Tcs3200 dan Blynk
Tomat merupakan komoditas hortikultura bernilai tinggi yang memerlukan penyortiran berdasarkan tingkat kematangan untuk menjaga kualitas selama distribusi dan pemasaran. Penyortiran manual sering kali tidak efisien dan rentan terhadap kesalahan akibat persepsi subjektif. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan prototipe alat sortir tomat otomatis berbasis IoT menggunakan sensor warna TCS3200 dan platform Blynk. Sistem mendeteksi nilai warna RGB dari permukaan tomat menggunakan sensor TCS3200, yang diproses oleh mikrokontroler ESP32 untuk mengklasifikasikan tomat ke dalam tiga kategori: mentah, matang, dan busuk. Motor servo mengarahkan tomat berdasarkan klasifikasi, sedangkan motor DC, yang dikendalikan oleh Arduino Uno melalui driver L298N, menggerakkan konveyor. Data sortir ditampilkan secara real-time melalui aplikasi Blynk sebagai dashboard pemantauan. Pengujian dengan 15 tomat dengan tingkat kematangan beragam menghasilkan akurasi 73,33%. Kesalahan terutama terjadi pada tomat busuk yang warnanya mirip dengan tomat matang. Untuk meningkatkan akurasi, disarankan menambahkan sensor warna TCS34725 dan database untuk menyimpan data sortir historis. Prototipe ini menunjukkan kemampuan sortir otomatis secara real-time, dengan potensi untuk aplikasi pertanian skala besar.
Perancangan Sistem Informasi Kepegawaian Berbasis Web Menggunakan Metode MAUT Pada PT Interkraft
Pemilihan karyawan yang berkualitas merupakan aspek krusial dalam menunjang efektivitas kerja dan produktivitas suatu perusahaan. Namun, proses seleksi yang masih dilakukan secara manual kerap menimbulkan hambatan dalam hal efisiensi dan akurasi pengambilan keputusan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan mengembangkan sebuah sistem pendukung keputusan berbasis web guna mempermudah proses pemilihan karyawan terbaik di PT Interkraft. Sistem ini mengimplementasikan metode Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) sebagai dasar dalam menghitung nilai preferensi berdasarkan sejumlah kriteria dan subkriteria, seperti kedisiplinan, tanggung jawab, keterampilan, dan kehadiran. Perancangan sistem dilakukan melalui tahapan seperti pembuatan Entity Relationship Diagram (ERD), Data Flow Diagram (DFD), serta pengembangan antarmuka menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Sistem ini menghasilkan peringkat karyawan berdasarkan hasil perhitungan nilai utilitas dengan metode MAUT, sehingga membantu pihak manajemen dalam membuat keputusan secara lebih sistematis, objektif, dan efisien. Diharapkan, sistem ini dapat mempercepat proses evaluasi kinerja karyawan dan meningkatkan transparansi dalam proses seleksi.
Digitalisasi Layanan Posyandu: Transformasi Pelayanan Kesehatan Anak Berbasis Web
Pos Pelayanan Terpadu (Posyandu) merupakan salah satu pilar utama dalam pelayanan kesehatan berbasis masyarakat, terutama dalam memantau pertumbuhan dan perkembangan anak. Namun, hingga saat ini kegiatan operasional Posyandu masih banyak dilakukan secara manual, sehingga rentan terhadap kesalahan pencatatan, kehilangan data, serta keterlambatan pelaporan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi Posyandu berbasis web guna mendukung transformasi digital layanan kesehatan anak di Posyandu Kasih Ibu Proyek, Nagari Maloro II, Kec. Kamang Baru Kabupaten Sijunjung. Pengembangan sistem menggunakan metode Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Fitur utama sistem mencakup pendaftaran balita, pencatatan data pertumbuhan dan imunisasi, serta pelaporan kegiatan secara digital dan real-time. Hasil pengujian dengan metode black box menunjukkan bahwa sistem telah berjalan sesuai spesifikasi dan mudah digunakan oleh kader. Penerapan sistem ini terbukti meningkatkan efisiensi, akurasi data, serta aksesibilitas informasi kesehatan. Digitalisasi Posyandu menjadi langkah strategis dalam meningkatkan mutu layanan kesehatan berbasis masyarakat dan dapat direplikasi di wilayah lain dengan adaptasi minimal.
Aplikasi Bengkel Berbasis Web Untuk Monitoring Keuangan Dan Layanan Servis Menggunakan Model Waterfall
Kemajuan teknologi informasi telah berperan penting dalam mengubah berbagai sektor jasa, termasuk layanan bengkel kendaraan. Pengelolaan keuangan dan layanan servis secara manual kerap menyebabkan ketidakefisienan, kesalahan pencatatan, serta keterlambatan akses informasi penting. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi bengkel berbasis web guna mendukung monitoring keuangan dan pengelolaan layanan pada PT Watro Mulyo Joyo. Pengembangan sistem menggunakan model Waterfall yang mencakup tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Aplikasi ini dibangun dengan menggunakan PHP dan MySQL, serta menyediakan fitur pencatatan transaksi, pemantauan layanan pelanggan, dan pembuatan laporan otomatis. Hasil pengujian dengan metode black-box menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai harapan. Sistem yang diimplementasikan membantu mengurangi kesalahan pencatatan, mempercepat pelacakan layanan, dan meningkatkan efisiensi operasional. Secara keseluruhan, sistem berbasis web ini menjadi solusi efektif dalam digitalisasi operasional bengkel dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat dan cepat.
Dampak Penggunaan E-Wallet Terhadap Perilaku Keuangan Mahasiswa Muhammadiyah Muara Bungo Indonesia
Penelitian ini bertujuan menganalisis dampak penggunaan e-wallet terhadap perilaku keuangan mahasiswa Universitas Muhammadiyah Muara Bungo. Meningkatnya penggunaan e-wallet di kalangan mahasiswa memengaruhi pola pengeluaran, kebiasaan menabung, dan manajemen keuangan pribadi. Populasi penelitian ini adalah mahasiswa aktif yang menggunakan e-wallet, dengan sampel sebanyak 75 responden yang dipilih menggunakan teknik incidental sampling. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan pengumpulan data melalui kuesioner online yang berisi pertanyaan mengenai penggunaan e-wallet dan kebiasaan keuangan mahasiswa. Data yang diperoleh dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) berbasis SmartPLS untuk menguji hubungan antara variabel. Analisis ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh penggunaan e-wallet terhadap perilaku keuangan mahasiswa, baik secara individu maupun menyeluruh. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan e-wallet berpengaruh signifikan terhadap perubahan perilaku keuangan mahasiswa, terutama dalam aspek pola pengeluaran, kebiasaan menabung, dan pengelolaan keuangan. Temuan ini memberikan kontribusi penting bagi mahasiswa dalam meningkatkan kesadaran finansial serta bagi institusi pendidikan dalam menyusun program literasi keuangan berbasis digital