Jurnal Minfo Polgan

Perbandingan Naive Bayes dan Support Vector Machine untuk Klasifikasi Sentimen Pengelolaan Sampah Banyumas

2026-05-07T14:33:53+00:00

Waste management is an important environmental issue because it is closely related to environmental cleanliness, public health, and quality of life. Public opinion on waste management is increasingly expressed through social media and produces large volumes of unstructured text data. This study aims to analyze public sentiment regarding waste management in Banyumas Regency and compare the performance of the Naive Bayes and Support Vector Machine algorithms in classifying sentiment into positive, negative, and neutral classes. The data were collected from X, YouTube, TikTok, and Threads using relevant keywords related to waste management in Banyumas. The dataset was processed through data selection, manual sentiment labeling, text preprocessing, feature extraction using TF-IDF, dataset splitting with an 80:20 ratio, and class imbalance handling using SMOTE. Model performance was evaluated using confusion matrix, accuracy, precision, recall, and F1-score. The results showed that Support Vector Machine achieved a higher accuracy of 68.63%, while Naive Bayes obtained 61.76%. However, Naive Bayes produced a better macro F1-score of 0.4573 compared to 0.3039 achieved by Support Vector Machine. These findings indicate that although Support Vector Machine performs better in recognizing the majority class, Naive Bayes provides more balanced performance across all sentiment classes. Therefore, Naive Bayes is considered more suitable for classifying imbalanced multi-platform sentiment data on waste management in Banyumas.

Analisis Sentimen Ulasan IKD Berbasis Lexicon dan SMOTE pada Naive Bayes, SVM, dan Random Forest

2026-05-09T14:46:31+00:00

The rapid adoption of mobile-based public services in Indonesia has driven increased utilization of the Identitas Kependudukan Digital (IKD) application for population administration. As the user base expands, review data from the Google Play Store has grown substantially, reflecting varied user experiences encompassing service satisfaction, usability perceptions, and technical obstacles. Processing this volume of unstructured text manually is impractical, necessitating an automated computational approach to opinion mining. This study investigates opinion polarity in IKD user reviews through a lexicon-based labeling strategy and evaluates the classification capacity of Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), and Random Forest algorithms both prior to and following the application of Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). A total of 4,896 reviews were gathered from Google Play Store, with 3,708 categorized as negative and 1,188 as positive sentiments. The pipeline encompassed text preprocessing, automatic lexicon-driven labeling, TF-IDF vectorization, an 80:20 train-test partition, and multi-metric model evaluation. Experimental findings confirm that SMOTE effectively addresses class imbalance by bolstering the representation of the minority class. Among all configurations tested, SVM combined with SMOTE yielded superior results, recording 98.98% accuracy, 98.29% precision, 97.46% recall, and 97.87% F1-score. These outcomes demonstrate that integrating lexicon-based annotation, TF-IDF feature weighting, and SMOTE resampling constitutes an effective pipeline for sentiment classification in digital government applications, offering a scalable mechanism for evidence-based public service quality evaluation.

Implementasi Sistem Informasi Penjualan Berbasis Web Menggunakan Arsitektur MVC dan Metode Waterfall

2026-05-18T06:13:09+00:00

Perkembangan teknologi informasi mendorong pelaku usaha untuk beralih dari sistem konvensional menuju sistem digital guna meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam proses transaksi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis serta mengimplementasikan sistem informasi penjualan berbasis web dengan menggunakan arsitektur Model-View-Controller (MVC) dalam mendukung digitalisasi transaksi. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah Waterfall yang terdiri dari tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel yang menerapkan konsep MVC untuk memisahkan logika bisnis, tampilan, dan pengelolaan data sehingga menghasilkan sistem yang terstruktur dan mudah dikembangkan. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing untuk memastikan seluruh fungsi berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu meningkatkan efisiensi proses transaksi, meminimalisir kesalahan pencatatan data, serta menyediakan laporan penjualan secara real-time. Dengan demikian, sistem informasi yang dikembangkan dapat mendukung digitalisasi transaksi secara efektif dan meningkatkan kinerja operasional usaha.

Perancangan Model Bisnis Telur Puyuh Steril “Ndok Gemak” Berbasis Sterilisasi Termal Untuk Segmen Rumah Tangga

2026-05-19T02:13:53+00:00

The food and culinary sector in Indonesia continues to grow rapidly, but most culinary MSMEs still face challenges in terms of product sustainability, food safety, and market competitiveness. This research aims to design a business model for the sterilized quail egg product "Ndok Gemak" using the Business Model Canvas (BMC) approach, develop effective marketing and distribution strategies, and analyze the business's overall feasibility from market, technical, operational, and financial perspectives. "Ndok Gemak" consists of bacem (sweetened marinated) seasoned quail eggs processed through thermal sterilization at 121°C and 15 psi for 15–20 minutes using airtight retort pouch packaging, resulting in a ready-to-eat product without preservatives and with a shelf life of 1–2 weeks. This business has obtained legal status in the form of a Business Identification Number (NIB) and a Halal Certificate to build consumer trust. The financial feasibility analysis results indicate an estimated revenue of IDR 13,000,000 per month, a net profit of IDR 2,500,000 per month, a break-even point of 500 packs per month, an annual ROI of 333%, and a payback period of four months. The targeted market segments include households, culinary entrepreneurs, and students in the Karanganyar area, with distribution channels through mobile vegetable vendors and social media. However, direct laboratory testing has not yet been conducted and is a priority step before marketing on a larger scale.

Pengaruh Affiliate Marketing dan Live Streaming Terhadap Keputusan Pembelian Melalui Kepercayaan Konsumen Sebagai Variabel Mediasi Pada Pengguna Tiktok Shop

2026-05-18T08:04:19+00:00

Thisi studyi aimsi toi analyzei thei influencei ofi affiliatei marketingi andi livei streamingi oni purchasingi decisionsi throughi consumeri trusti amongi Generationi Alphai TikToki Shopi usersi ini Tawangmangui Districti. Thei studyi usedi ai quantitativei methodi withi 80i respondentsi andi datai werei analyzedi usingi Partiali Leasti Squarei (PLS) i. Thei resultsi showedi thati affiliatei marketingi hadi noi significanti effecti oni purchasingi decisionsi ori consumeri trusti. Livei streamingi hadi ai positivei andi significanti effecti oni purchasingi decisionsi, buti noti oni consumeri trusti. Meanwhilei, consumeri trusti hadi ai positivei andi significanti effecti oni purchasingi decisionsi, buti wasi unablei toi mediatei thei influencei of iaffiliatei marketingi andi live streamingi oni purchasingi decisionsi.

Implementasi Gemini Api untuk Penyederhanaan Kalimat Marketing Berbasis Web Menggunakan REACTJS dan FASTAPI

2026-05-25T03:41:29+00:00

Perkembangan pemasaran digital mendorong penggunaan konten promosi yang informatif dan persuasif. Namun, banyak teks marketing masih menggunakan kalimat panjang, kompleks, dan dipenuhi istilah teknis sehingga menurunkan efektivitas penyampaian pesan kepada audiens. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi berbasis web untuk menyederhanakan teks marketing secara otomatis menggunakan Gemini API. Sistem dibangun menggunakan metode Software Development Life Cycle (SDLC) model Waterfall dengan teknologi ReactJS pada sisi frontend dan FastAPI pada sisi backend. Aplikasi dirancang untuk mendeteksi beberapa indikator kompleksitas kalimat, yaitu kalimat pasif, kalimat majemuk, kata kompleks, dan jargon marketing. Hasil penyederhanaan ditampilkan dalam bentuk teks yang lebih mudah dipahami disertai skor keterbacaan, statistik teks, dan ringkasan perubahan. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing untuk memastikan seluruh fungsi berjalan sesuai kebutuhan serta metode System Usability Scale (SUS) untuk mengukur tingkat kegunaan sistem. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fitur aplikasi berjalan dengan baik berdasarkan 15 skenario pengujian. Selain itu, pengujian SUS terhadap 50 responden memperoleh skor rata-rata 90,85 yang termasuk kategori Excellent, Grade A, dan Acceptable. Hasil tersebut menunjukkan bahwa aplikasi mampu membantu pengguna menghasilkan teks promosi yang lebih jelas, efektif, dan mudah dipahami. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan memiliki potensi untuk mendukung kebutuhan komunikasi pemasaran digital, khususnya bagi pelaku bisnis, UMKM, dan content creator dalam menyusun konten promosi yang lebih komunikatif.

Pengaruh Dimensi Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Pelanggan

2026-05-20T00:20:17+00:00

The purpose of this study was to investigate how customer satisfaction at Resto Atsiri Indonesia, Tawangmangu, is influenced by service quality characteristics such as tangibles, reliability, responsiveness, assurance, and empathy. Using a purposive sampling technique, 97 Partisipants were selected based on their direct experience enjoying the restaurant's dishes. A five-point Likert-scale closed-ended questionnaire that had undergone validity and reliability testing was used to collect data. Partial and simultaneous effects were tested at a 5% significance level using multiple linear regression analysis using IBM SPSS 29. The results showed that customer satisfaction was positively and significantly influenced by responsiveness. Empathy also had a positive and significant effect on customer satisfaction and was proven to be the most dominant variable based on the Standardized Beta value of 0.870. Meanwhile, tangibles, reliability, and assurance did not have a significant partial effect on customer satisfaction. Simultaneously, the five dimensions of service quality had a positive and significant effect on customer satisfaction with a contribution of 79.9% to the variation in customer satisfaction. These findings imply that the management of Resto Atsiri Indonesia needs to prioritize improving the dimensions of empathy and responsiveness through employee training oriented towards sensitivity, friendliness, and speed in serving customers to continuously increase satisfaction. Further research is recommended to add other variables such as product quality, price, and location attractiveness with a broader and more diverse scope of research objects.

Prediksi Kelulusan Siswa Sekolah Menengah Menggunakan XGBoost dan Analisis Feature Importance

2026-01-04T23:49:15+00:00

Prediksi performa akademik (student performance) siswa sekolah menengah merupakan bagian penting dalam kajian educational data mining untuk mendukung pengambilan keputusan pendidikan dan perancangan intervensi dini bagi siswa berisiko gagal. Pendekatan machine learning telah banyak digunakan untuk prediksi kelulusan siswa, namun sebagian besar penelitian masih berfokus pada akurasi model dan kurang menekankan aspek interpretabilitas hasil prediksi. Padahal, pemahaman faktor-faktor yang memengaruhi kelulusan sangat dibutuhkan oleh praktisi pendidikan. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi kelulusan siswa sekolah menengah menggunakan algoritma XGBoost serta mengidentifikasi fitur-fitur paling berpengaruh melalui analisis feature importance sebagai dasar rekomendasi intervensi pendidikan. Metode penelitian ini berada dalam konteks educational data mining dengan memanfaatkan dataset Student Performance dari UCI Machine Learning Repository yang terdiri dari 395 siswa dan mencakup variabel akademik, sosial, serta demografis. Data diproses melalui encoding fitur kategorikal dan pembagian data secara stratified dengan rasio 80:20. Model XGBoost dilatih dan dievaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score, dengan perhatian khusus pada kelas minoritas siswa berisiko gagal. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai accuracy sebesar 0,71 dan Macro F1-score sebesar 0,63. Analisis feature importance mengidentifikasi jumlah kegagalan sebelumnya, status wali, dukungan pendidikan tambahan, dan jumlah ketidakhadiran sebagai faktor paling berpengaruh terhadap prediksi kelulusan siswa. Kesimpulan yang diperoleh model XGBoost mampu memberikan prediksi kelulusan siswa yang memadai dalam analisis student performance, sekaligus menyediakan interpretasi fitur yang informatif. Integrasi pendekatan educational data mining dengan analisis feature importance menjadikan model ini aplikatif sebagai alat bantu pengambilan keputusan dan perancangan intervensi pendidikan berbasis data.

Analisis Wilayah Peri Urban Berdasarkan Karakter Sosial dan Ekologi Kecamatan Wawotobi Kabupaten Konawe

2026-06-04T15:19:54+00:00

Secara geografis Kecamatan Wawotobi terletak antara 3°48’45”-3°55 Lintang Selatan, serta antara 122°5’-121°12’30” Bujur Timur, dengan total luas wilayahnya 32,69 KM². Kecamatan Wawotobi sebagai salah satu wilayah Kecamatan yang ada di Kabupaten Konawe merupakan wilayah yang memiliki fungsi yang cukup kompleks. Kecamatan Wawotobi merupakan bagian dari wilayah Kota Unaaha yang merupakan Ibu Kota Kabupaten Konawe, ditetapkan sebagai dari Pusat Pelayanan Kawasan (PPK) yang menjalankan fungsi pelayanan kegiatan perkotaan, namun juga oleh Pemerintah Provinsi Sulawesi Tenggara ditetapkan sebagai Kawasan Strategis Pertanian Tanaman Pangan. Kecamatan Wawotobi terdiri dari 14 Desa/Kelurahan, dimana terdapat 5 Kelurahan yang masuk dalam bagian Kota Unaaha, dan 9 lainnya merupakan Desa/Kelurahan yang berada diluar bagian dari Kota Unaaha. Sehingga kecenderungan klasifikasi karaktersitik wilayahnya dapat ditinjau dari pendekatan konsep wilayah peri urban. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi dan menganalisis karaktersitik wilayah peri urban di Kecamatan Wawotobi berdasarkan karakter sosial dan ekologi. Aspek karakter sosial ditinjau dari sisi: a) Kepadatan Penduduk; b) Persentase Rumah Tangga Pertanian; c) Sarana Pendidikan; d) Sarana Kesehatan, sedangkan dari aspek karakter ekologi ditinjau dari: a) Penggunaan Lahan Pertanian; b) Luas Permukiman. Hasil dari penelitian ini menunjukan terdapat 2 (dua) wilayah yang masuk dalam kategori “peri urban primer” atau wilayah desa/kelurahan yang ciri kekotaannya lebih mendominasi dibandingkan ciri kedesaan, yakni Kelurahan Wawotobi dengan total skor “18” dan Kelurahan Inalahi dengan total skor “15”. Terdapat 4 (empat) wilayah yang masuk dalam kategori “peri urban sekunder” atau wilayah desa/kelurahan yang ciri kekotaan dan kedesaannya saling mempengaruhi yakni, Kelurahan Bose-Bose, Kelurahan Kasupute, Kelurahan Lalosabila, dan Kelurahan Hopa-Hopa. Dan terdapat 8 (delapan) wilayah yang masuk dalam kategori “rural peri urban” atau wilayah desa/kelurahan yang ciri kedesaannya lebih mendominasi dibandingkan ciri kekotaannya, yakni Kelurahan Nohu-Nohu, Kelurahan Inolobu, Kelurahan Palarahi, Kelurahan Kulahi, Kelurahan Ranoeya, Kelurahan Puusinawi, Desa Kasumewuho, dan Desa Ohotay.

Analisis Status Gizi Berbasis Artificial Intelligence Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor

2026-04-09T07:49:43+00:00

Status gizi merupakan salah satu indikator penting dalam menentukan kesehatan individu maupun populasi. Identifikasi status gizi secara akurat dibutuhkan untuk mendukung program kesehatan masyarakat, khususnya dalam pencegahan stunting, obesitas, maupun malnutrisi. Metode konvensional yang sering digunakan biasanya mengandalkan pengukuran antropometri, wawancara gizi, dan perhitungan manual berdasarkan standar WHO. Namun, pendekatan tersebut memiliki keterbatasan dari sisi kecepatan, akurasi, dan kemampuan dalam menangani data dalam jumlah besar. Artificial Intelligence (AI) hadir sebagai solusi inovatif dengan kemampuan analisis data otomatis, prediksi berbasis machine learning, serta pengambilan keputusan yang lebih tepat. Paper ini membahas penerapan AI dalam analisis status gizi, mencakup metode, teknologi pendukung, manfaat, serta tantangan implementasinya..

Perancangan dan Evaluasi Platform Reservasi Tiket Bioskop Multi-Cinema Responsif dengan Sinkronisasi Kursi Real-Time Berbasis Timestamp

2026-06-05T00:17:17+00:00

Platform reservasi tiket bioskop berbasis web di Indonesia menghadapi tantangan teknis yang saling berkaitan: (1) ketidakmampuan antarmuka beradaptasi terhadap keragaman ukuran layar perangkat pengguna, (2) kompleksitas alur pemesanan yang diperberat oleh elemen iklan intrusif, dan (3) potensi konflik pemesanan akibat ketiadaan mekanisme sinkronisasi status kursi secara real-time. Penelitian ini merancang, mengimplementasikan, dan mengevaluasi platform reservasi tiket bioskop multi-cinema bernama CinetTix yang mengintegrasikan ketiga solusi tersebut dalam satu arsitektur sistem terpadu. Kontribusi teknis utama penelitian ini adalah mekanisme sinkronisasi kursi berbasis atomic timestamp dengan durasi seat lock 30 menit, dilengkapi auto-release otomatis ketika payment timeout terjadi, dan didukung oleh antarmuka responsif yang dioptimalkan menggunakan pendekatan mobile-first. Sistem diimplementasikan menggunakan HTML5/CSS3/JavaScript pada sisi klien, PHP 8.1 dan MySQL 8.0 pada sisi server, serta integrasi payment gateway yang mendukung QRIS, e-wallet (GoPay, OVO, Dana), dan virtual account. Evaluasi dilakukan melalui pengujian fungsional black-box terhadap 20 skenario pada enam perangkat fisik berbeda, pengujian konkurensi dengan simulasi 20 sesi bersamaan, pengujian payment timeout, serta User Acceptance Testing (UAT) menggunakan System Usability Scale (SUS) terhadap 32 responden. Hasil menunjukkan tingkat keberhasilan pengujian fungsional 90% (18/20 skenario), skor SUS rata-rata 79,2 (kategori Good menurut Bangor et al. (2009)), waktu muat halaman utama rata-rata 2,3 detik (SD=0,31), dan latensi sinkronisasi kursi 0,8–1,4 detik. Mekanisme seat locking berhasil mencegah seluruh skenario double-booking pada pengujian konkurensi. Penelitian ini berkontribusi pada literatur rekayasa sistem informasi dengan menunjukkan bahwa integrasi responsivitas multi-perangkat, timestamp locking, payment lifecycle management, dan desain antarmuka minimalis dapat dicapai dalam satu platform reservasi yang tervalidasi secara empiris.

Analisis Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pembelian Online Para Ibu Gen Milenial

2026-04-27T07:08:33+00:00

Tujuan penelitian ini adalah menganalisis pengaruh tiga faktor yang mempengaruhi keputusan pembelian, yaitu flash sale, kualitas konten, dan E-WOM . Populasi yang diteliti adalah ibu generasi milenial di Tangerang, yang sangat akrab dengan teknologi digital. Platform yang diamati adalah pembelian online di TikTok. Hasil penelitian ini akan memberikan panduan yang jelas bagi pelaku bisnis, khususnya yang menargetkan ibu generasi milenial di wilayah Tangerang. Jenis penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Metode pengukuran sampel menggunakan rumus Slovin diperoleh 100 responden. Metode pengumpulan data yang digunakan terdiri dari dua teknik utama yaitu Kuesioner dan Studi Kepustakaan. Pengukuran semua variabel akan menggunakan skala Likert 5 poin. Data-data dianalisis secara komprehensif menggunakan program statistik SPSS. Uji instrumen yang dilakukan adalah uji validitas dan uji reliabilitas. Metode analisis regresi linear berganda akan digunakan untuk menganalisis pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Uji Asumsi Klasik yang dilakukan adalah Uji Normalitas, Uji Multikolinearitas, Uji Heteroskedastisitas. Pengujian Hipotesis yang dilakukan adalah Uji T (Parsial) dan Uji F (Simultan). Kemudian Koefisien Determinasi (R2) untuk mengukur seberapa besar variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen. Hasil pengujian statistik dengan taraf signifikansi 5% menunjukkan bahwa Keputusan Pembelian (Y) Ibu Gen Milenial di Kota Tangerang pada platform TikTok secara signifikan dipengaruhi oleh faktor Kualitas Konten (X2), sedangkan faktor Flash Sale (X1) dan Electronic Word-of-Mouth (E-WOM) (X3) tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap Keputusan Pembelian. Pelaku bisnis disarankan menggunakan pendekatan terintegrasi dan membuat konten edukatif yang viral (X2), mengarahkan penonton untuk mengecek testimoni video dari pengguna lain (X3), dan memberikan penawaran khusus terbatas bagi penonton video tersebut (X1) untuk menutup transaksi.

Transformational Leadership and Adaptive Human Resource Capability for Digital-Era Employee Job Satisfaction

2026-06-16T23:22:03+00:00

The research motivation is the impact of digitalization on the working process in the public sector; thus, the workforce should demonstrate its responsibility and collaboration, accuracy, and flexibility in working processes. Research objectives aim to analyze the relationship between transformational leadership and adaptive competence of HR in community and village empowerment office of Cianjur regency based on the object of research, which is employees’ job satisfaction in terms of digitalization process within community and village empowerment office of Cianjur regency. To carry out the research, the researcher decided to use quantitative approach; meanwhile, the type of research is explanatory survey. Simple random sampling is applied when selecting samples from the target population; it included 30 respondents from the Community and Village Empowerment Office of Cianjur District. The research methodology includes validity tests, reliability test, classical assumption test, multiple regression analysis, coefficient of determination, t-tests and f-tests. The method of collecting the data is a questionnaire with 5-point Likert Scale. There is a positive correlation between Transformational Leadership and job satisfaction of the employees. (t-value=0). From the analysis above, the output reveals that the t-value is 4.501 while the significance level is <0.001, implying that there is a significant and positive influence of the transformational leadership towards job satisfaction of employees. Again, the adaptive human resource capacity has a very significant effect on the dependent variable with the t-value of 3.156 and significance level of 0.004. The two independent variables are positively affecting with the F value of 34.932 and F value of <0.001 respectively. Additionally, the coefficient of determination (R-squared) obtained is 0.721, implying that 72.1 percent of the total variance in job satisfaction of employees can be predicted by the model developed from this study. What makes the current research distinct from other similar studies is that the researcher managed to position the concept of adaptive human resource capacity as a strategic variable in order to explain job satisfaction among the employees in the public sector. The outcomes reveal the areas where improvements are necessary such as transformational leadership, digital learning, cross functional collaboration and change readiness. Future researchers need to adopt bigger sample size in addition to incorporating more organizations in the public sector and considering mediating and moderating variables.

Implementation of Symmetric Key Cryptography Algorithm Using Vigenere Cipher Method for Data Security

2026-04-29T15:00:19+00:00

Confidentiality when sending text messages is a very important aspect in today's information technology era. One of the most appropriate security methods to use is cryptography. To secure data using cryptography, encryption and decryption are required. Encryption is the process by which information/data to be transmitted is converted into a form that is almost unrecognizable as the original information using a specific algorithm. Decryption is the reverse of encryption, converting the encrypted form back into the original information. The results of this research indicate that messages can be protected more strongly and securely, so that if a message is hijacked or intercepted by an irresponsible party, the hijacker will have difficulty deciphering its contents. This ensures the confidentiality and authenticity of the message until it reaches the recipient. In this research, message encryption and decryption are done using the Python programming language.

Evaluasi Usability Sistem Informasi Penjualan dan Pemesanan Berbasis Web pada Coffee Peace Menggunakan Metode System Usability Scale (SUS)

2026-05-07T14:35:30+00:00

This study aims to evaluate the usability of a web-based sales and ordering information system at Coffee Peace using the System Usability Scale (SUS) method. The system is designed to support the ordering process and manage sales data efficiently. The research method was conducted through usability testing using a questionnaire consisting of 10 standard SUS statements distributed to 30 respondents. The evaluation focuses on measuring user perceptions in terms of effectiveness, efficiency, and satisfaction when using the system. The results show that the system is able to support the ordering process effectively and provide a positive user experience. Based on the SUS evaluation, the system obtained an average score of 94.92, which is categorized as “Excellent”. This indicates that the system has a very high level of usability and is well accepted by users. Therefore, the system can be considered effective in supporting service operations and improving user experience at Coffee Peace.

Implementasi Model MobileNetV2 pada ESP-32 CAM untuk Klasifikasi Botol Plastik

2026-05-09T14:47:15+00:00

Waste management, particularly in sorting plastic bottle and non-bottle waste, remains a challenge in supporting effective recycling systems. This study aims to implement the MobileNetV2 model on the ESP32-CAM device using the Edge Impulse platform and to evaluate the model’s performance in real-time object classification. The dataset consists of 200 images containing bottle and non-bottle objects with variations in lighting conditions, shooting angles, and backgrounds. The model was trained using Edge Impulse and then converted into TensorFlow Lite format for deployment on the ESP32-CAM device.The training results show that the model achieved high performance with an accuracy of 92.50%, supported by an AUC of 0.97, precision of 0.98, recall of 0.97, and F1-score of 0.97. Based on the simplified confusion matrix with visual verification, the model achieved 100% accuracy in detecting bottle objects and 95% accuracy for non-bottle objects, with a 5% misclassification rate. However, during real-world implementation on the ESP32-CAM device, the model’s performance decreased to 65.7% accuracy due to differences between training and real-world conditions as well as hardware limitations.Despite this, the system successfully performed real-time image classification on an embedded device. This study demonstrates that the edge artificial intelligence approach using MobileNetV2 and Edge Impulse can be effectively applied to resource-constrained devices, although improvements are still needed in terms of model generalization and dataset diversity.

Peran Online Review dan User-Generated Content dalam Membentuk Kepercayaan Konsumen dan Minat Beli Produk Lokal di Marketplace: Systematic Literature Review

2026-05-13T04:14:01+00:00

Artikel ini bertujuan mensintesis secara sistematis bukti ilmiah mengenai bagaimana online review dan user-generated content membentuk kepercayaan konsumen dan minat beli terhadap produk lokal yang dijual melalui marketplace. Naskah disusun sebagai kajian literatur sistematis dengan strategi penelusuran terstruktur yang mengikuti prinsip Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses. Artikel yang diterbitkan pada periode 2020 sampai 2025 diidentifikasi melalui platform penerbit jurnal bereputasi internasional, yaitu ScienceDirect, SpringerLink, dan Emerald Insight, lalu dilengkapi dengan penelusuran sitasi mundur. Setelah penghapusan duplikasi dan penyaringan kelayakan, sebanyak 12 studi dipertahankan dalam sintesis kualitatif. Hasil kajian menunjukkan bahwa online review memengaruhi minat beli melalui kualitas ulasan, kuantitas, valensi, kredibilitas, dan kegunaan informasi. User-generated content berfungsi sebagai bukti sosial digital, terutama ketika kontennya autentik, hidup, dan dibuat oleh sumber yang kredibel. Di seluruh studi yang ditelaah, kepercayaan konsumen muncul sebagai mekanisme mediasi yang paling konsisten dalam menghubungkan stimulus digital dengan minat beli. Bagi produk lokal, peran kepercayaan menjadi lebih penting karena konsumen menghadapi ketidakpastian mengenai mutu produk, keandalan penjual, dan keamanan transaksi. Kajian ini menegaskan bahwa strategi marketplace untuk merek lokal perlu mengelola ulasan, mendorong konten pelanggan yang autentik, serta memperkuat arsitektur kepercayaan digital.

Pengaruh Pengalaman Pelanggan dan Inovasi Produk Terhadap Kepuasan Pelanggan

2026-05-18T08:09:03+00:00

This study aims to analyze the influence of customer experience and product innovation on customer satisfaction at The Bridge Coffee and Eatery. The study uses a quantitative approach with data collection techniques through distributing questionnaires to 96 respondents using a random sampling method. Data were analyzed using SPSS 32 through validity, reliability, classical assumptions, multiple linear regression, t-test, F-test, and coefficient of determination tests. The results show that customer experience has a positive and significant effect on customer satisfaction with a significance value of 0.036. Product innovation also has a positive and significant effect on customer satisfaction with a significance value of 0.001. Simultaneously, customer experience and product innovation have a significant effect on customer satisfaction with a calculated F value of 45.645 and a significance of 0.001. The R Square value of 0.495 indicates that both variables are able to explain customer satisfaction by 49.5%, while the rest is influenced by other variables outside the study.

Pengaruh Harga dan Kualitas Produk Fashion terhadap Minat Beli Generasi Z di Tokopedia (Studi pada Mahasiswa di Tawangmangu)

2026-05-18T07:56:47+00:00

This study aims to analyze the effect of price and product quality of fashion products on the purchase intention of Generation Z on the Tokopedia e-commerce platform, with a focus on students in Tawangmangu. This research employs a quantitative approach using purposive sampling, with a total sample of 100 respondents.

Data were collected through questionnaires using a Likert scale and analyzed using multiple linear regression with the assistance of SPSS. The results indicate that price and product quality influence purchase intention, both partially and simultaneously. Price becomes a primary consideration for students due to budget constraints, while product quality influences consumer trust in online purchasing.

These findings suggest that the alignment between price and product quality can enhance the purchase intention of Generation Z toward fashion products in e-commerce.

Rancang Bangun Sistem Informasi Point of Sale pada Koperasi Direktorat Jendral Bea dan Cukai Menggunakan Metode Rational Unified Process

2026-05-25T03:41:37+00:00

Perkembangan era globalisasi dan implementasi Masyarakat Ekonomi ASEAN (MEA) meningkatkan persaingan bisnis pada sektor ritel di Indonesia. Kondisi tersebut mendorong pelaku usaha untuk memanfaatkan teknologi informasi guna meningkatkan kualitas pelayanan, efisiensi operasional, dan daya saing usaha. Koperasi Kantor Pusat Direktorat Jenderal Bea dan Cukai (KPDJBC) sebagai salah satu koperasi konsumsi masih menerapkan sistem transaksi semi manual sehingga proses pencatatan, pelaporan, dan pengendalian persediaan belum berjalan optimal. Penelitian ini bertujuan merancang sistem Point of Sales (POS) berbasis komputer untuk meningkatkan kualitas pelayanan, mempermudah pengawasan manajemen, serta mendukung pengambilan keputusan pada koperasi. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Rational Unified Process (RUP) dengan pendekatan Unified Modeling Language (UML). Metode RUP dipilih karena mampu mendukung pengembangan sistem secara iteratif dan inkremental sehingga lebih fleksibel terhadap perubahan kebutuhan sistem. Ruang lingkup penelitian mencakup pengelolaan persediaan barang, transaksi penjualan, dan transaksi pembelian pada koperasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan sistem POS mampu meningkatkan efektivitas pencatatan transaksi, mempercepat proses pelaporan, meminimalkan kesalahan pencatatan data, serta meningkatkan kualitas pengendalian manajemen koperasi. Sistem yang dirancang juga mendukung peningkatan daya saing koperasi dalam menghadapi perkembangan industri ritel modern di Indonesia.

Pengaruh Real-Time Interactivity Live Streaming Terhadap Impulse Buying Yang Dimediasi Oleh Perceived Enjoyment Dan FOMO Pada Gen_Z

2026-05-20T01:05:46+00:00

This study aims to examine the effect of real-time interactivity in Shopee live streaming on impulse buying behavior among Generation Z in Karanganyar Regency, with perceived enjoyment and the feeling of being left out of the moment or Fear of Missing Out (FoMO) as mediating variables. Grounded in the Stimulus–Organism–Response (S-O-R) theory, real-time interactivity in live streaming functions as the stimulus, perceived enjoyment and FoMO represent internal psychological responses (organism), and impulse buying serves as the behavioral response. A survey-oriented quantitative method was employed to collect data from respondents through structured questionnaires. distributed to Generation Z consumers actively using Shopee Live in Karanganyar Regency. Data were examined through the PLS-SEM approach using SmartPLS 4, showing that real-time interactivity has a significant positive relationship with perceived enjoyment. (β=0.675, p<0.001) and FoMO (β=0.310, p=0.001), while perceived enjoyment (β=0.363, p=0.001) and FoMO (β=0.586, p<0.001) each positively and significantly influence impulse buying. The direct effect of real-time interactivity on impulse buying was not significant (β=−0.145, p=0.070), confirming full mediation through both psychological pathways. The model explains 61% of impulse buying variance (R²=0.610). This study contributes theoretically by extending the S-O-R framework through a parallel mediation model and provides practical implications for e-commerce platforms and SMEs in designing more effective and consumer-oriented live streaming strategies.

Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Ketua RT Dan RW Tingkat Kelurahan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)

2026-04-06T07:58:27+00:00

The selection of Heads of Neighborhood Association (RT) and Community Association (RW) at the village level is an important process in organizing community life. However, the current mechanism is often carried out conventionally, relying on deliberation or voting which is prone to subjectivity and lack of clear assessment parameters. This study aims to implement the Simple Additive Weighting (SAW) method in a Decision Support System to produce objective, measurable, and accountable alternative rankings. The research uses a descriptive-analytic quantitative approach with data from the assessment of candidates based on eight criteria, namely religiosity, responsibility, education, organizational experience, communication skills, discipline, health and age, and independence status. Weighting was determined based on regulations and stakeholder input. The results show that the SAW method is able to integrate all criteria effectively, producing a clear ranking and providing valid recommendations for decision makers

Development of an Intelligent Smart Campus Chatbot Based on Natural Language Processing and Retrieval-Augmented Generation for Integrated Academic Information Services

2026-06-04T23:27:29+00:00

The increasing volume and complexity of academic information in higher education institutions have created significant challenges for conventional information services. Students and prospective students often experience delays, inconsistent responses, and limited service availability when relying on manual administrative channels. To address this issue, this study develops and evaluates an Intelligent Smart Campus Chatbot that integrates Natural Language Processing (NLP) with Retrieval-Augmented Generation (RAG) to deliver contextually grounded academic information.

The proposed system employs LangChain as the orchestration framework, FAISS as the vector database, OpenAI text-embedding-ada-002 for document representation, and GPT-3.5-turbo or Groq LLaMA-3 as the response generation model. Institutional documents covering study programmes, tuition fees, scholarships, academic schedules, and admission procedures were used to construct the knowledge base. The chatbot was evaluated using 200 academic queries across five categories. The results indicate an overall accuracy of 91% with a macro-averaged Precision of 0.914, Recall of 0.908, and F1-score of 0.911. The system achieved an average response time of 3.2 seconds and a hallucination rate of 4.3%. User Acceptance Testing involving 50 respondents showed an overall satisfaction rate of 88%. These findings demonstrate that RAG-based retrieval significantly improves response accuracy and reliability compared to rule-based approaches, supporting the implementation of intelligent academic services within a Smart Campus environment.

Peningkatan Keamanan Data Digital Dengan Pendekatan Kombinasi Algoritma Kriptografi OTP dan Cramer Shoup

2026-04-11T04:58:16+00:00

Keamanan data digital menjadi aspek krusial seiring meningkatnya ancaman siber terhadap kerahasiaan dan integritas informasi. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keamanan data digital melalui pendekatan kombinasi algoritma kriptografi One-Time Pad (OTP) dan Cramer-Shoup dalam sebuah skema hybrid. Algoritma OTP memiliki keunggulan dalam menjaga kerahasiaan data secara teoritis, namun memiliki kelemahan pada distribusi kunci dan potensi serangan seperti Known-Plaintext Attack (KPA). Sementara itu, algoritma Cramer-Shoup sebagai kriptografi asimetris menawarkan keamanan yang kuat terhadap serangan adaptif serta mendukung autentikasi data. Metode penelitian yang digunakan meliputi perancangan sistem hybrid, implementasi algoritma menggunakan bahasa pemrograman Python, serta pengujian keamanan dan kinerja sistem. Proses enkripsi dilakukan dengan mengombinasikan OTP untuk penyandian pesan dan Cramer-Shoup untuk pengamanan distribusi kunci. Evaluasi dilakukan melalui simulasi serangan KPA dan analisis perbandingan waktu proses enkripsi-dekripsi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi kedua algoritma mampu meningkatkan tingkat keamanan data secara signifikan, terutama dalam mengatasi kelemahan distribusi kunci pada OTP dan meningkatkan ketahanan terhadap serangan KPA. Selain itu, sistem hybrid yang diusulkan tetap mempertahankan efisiensi kinerja yang baik. Dengan demikian, pendekatan kombinasi OTP dan Cramer-Shoup dapat menjadi solusi efektif dalam meningkatkan keamanan data digital serta memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem kriptografi yang lebih adaptif dan andal.

Pengaruh Kondisi Infrastruktur Pelabuhan terhadap Kualitas Layanan Penyeberangan melalui Kepuasan Pengguna pada Pelabuhan Penyeberangan di Sulawesi Tenggara

2026-06-08T15:02:46+00:00

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kondisi infrastruktur pelabuhan terhadap kualitas layanan penyeberangan melalui kepuasan pengguna pada pelabuhan penyeberangan di Sulawesi Tenggara. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survei melalui penyebaran kuesioner kepada 380 responden yang terdiri dari pengelola pelabuhan, staf operasional, dan pengguna layanan pada pelabuhan penyeberangan di Sulawesi Tenggara. Analisis data dilakukan menggunakan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) untuk menguji hubungan langsung maupun tidak langsung antar variabel penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kondisi infrastruktur pelabuhan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan pengguna. Selain itu, kepuasan pengguna juga berpengaruh positif dan signifikan terhadap kualitas layanan penyeberangan. Secara langsung, kondisi infrastruktur pelabuhan berpengaruh terhadap kualitas layanan penyeberangan. Namun, pengaruh tersebut menjadi lebih kuat ketika dimediasi oleh kepuasan pengguna. Hasil uji mediasi menunjukkan bahwa kepuasan pengguna memediasi secara parsial hubungan antara kondisi infrastruktur pelabuhan dan kualitas layanan penyeberangan. Temuan ini menunjukkan bahwa infrastruktur pelabuhan yang memadai merupakan faktor penting dalam meningkatkan kepuasan pengguna, yang pada akhirnya berdampak pada peningkatan kualitas layanan penyeberangan. Oleh karena itu, peningkatan dan pemeliharaan infrastruktur pelabuhan menjadi prioritas strategis dalam upaya mengoptimalkan layanan transportasi penyeberangan di Sulawesi Tenggara.

Pengembangan Sistem Informasi Usulan Kegiatan Satuan Pendidikan Berbasis Web Menggunakan Metode RAD

2026-04-23T15:13:36+00:00

Proses pengajuan usulan kegiatan oleh satuan pendidikan pada Dinas Pendidikan Provinsi Kepulauan Bangka Belitung saat ini masih dilakukan secara manual menggunakan media Google Spreadsheet. Kondisi ini menimbulkan beberapa permasalahan, seperti lamanya proses pengumpulan data, kesulitan dalam pengelolaan dan analisis data, serta potensi perubahan atau penghapusan data oleh pihak yang tidak berwenang akibat keterbatasan sistem keamanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi usulan kegiatan oleh satuan pendidikan berbasis web guna meningkatkan efisiensi pengelolaan data. Metode yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD) yang terdiri dari tahapan business modeling, data modeling, process modeling, application generation, serta testing and turnover. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mempermudah proses pengajuan, pengelolaan, dan verifikasi data secara lebih terstruktur dan terintegrasi. Implementasi sistem ini dapat membantu Dinas Pendidikan Provinsi Kepulauan Bangka Belitung dalam mengelola data usulan kegiatan secara elektronik berbasis web sehingga meningkatkan efisiensi kerja dan kualitas pelayanan. Penelitian ini berkontribusi dalam menyediakan sistem informasi berbasis web yang mendukung pengelolaan usulan kegiatan secara lebih aman, efisien, dan terintegrasi.

Model Pembobotan Kriteria Teknis Dan Simple Additive Weighting Dalam Pemilihan Mitra Usaha Jasa Reklamasi

2026-05-07T14:30:13+00:00

Pemilihan mitra usaha pada kegiatan reklamasi memerlukan evaluasi yang komprehensif, khususnya pada aspek teknis dan biaya yang sering dinilai secara subjektif akibat belum adanya standar pembobotan yang terukur. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model pembobotan kriteria teknis dalam pemilihan mitra usaha jasa reklamasi dengan mengintegrasikan pendekatan expert judgment terstruktur dan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam kerangka Multiple-Criteria Decision Making (MCDM). Model dikembangkan dengan melibatkan 5 alternatif melalui identifikasi 4 kriteria utama dan 12 subkriteria teknis yang divalidasi oleh 3 pakar berpengalaman di bidang reklamasi dan kehutanan. Proses pembobotan dilakukan menggunakan pendekatan agregasi pendapat pakar berbasis normalisasi bobot, sedangkan metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan untuk proses evaluasi dan perangkingan alternatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Mitra B memperoleh nilai preferensi tertinggi sebesar 0,914, unggul dibandingkan dengan Mitra A (0,898) dengan selisih 0,016 poin. Analisis uji sensitivitas menunjukkan bahwa perubahan bobot hingga ±10% tidak mengubah peringkat utama, sehingga model dinilai stabil. Kriteria teknis, khususnya ketersediaan peralatan dan kapabilitas SDM, menjadi faktor dominan dalam menentukan hasil. Kontribusi utama penelitian ini adalah pengembangan model pembobotan kriteria teknis yang lebih kontekstual pada industri reklamasi, dengan struktur hierarki dan indikator yang lebih spesifik dibandingkan dengan model seleksi vendor umum. Model ini mampu meningkatkan objektivitas, transparansi, dan akuntabilitas dalam pengambilan keputusan proses pemilihan mitra reklamasi.

Optimasi Rute Wisata Alam Minahasa Menggunakan Algoritma Dijkstra pada Sistem Informasi Geografis Web

2026-05-08T15:03:19+00:00

Kabupaten Minahasa menyimpan potensi wisata alam yang masif, mencakup pegunungan, danau, dan air terjun. Namun, kunjungan wisatawan masih terkendala oleh kurangnya akses informasi digital mengenai rute perjalanan yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengintegrasikan teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG) berbasis web sebagai platform interaktif untuk memetakan tempat wisata alam di Minahasa. Kebaruan (novelty) dari sistem ini terletak pada penggunaan Algoritma Dijkstra sebagai alat perhitungan rute, yang mampu menentukan jalan terpendek secara langsung dengan membandingkan bobot jarak antar titik jalan dengan akurat.Metode pengembangan sistem ini menggunakan model Waterfall, yang mencakup analisis, desain, implementasi, dan pengujian. Sistem ini dikembangkan menggunakan PHP Native dan basis data MySQL, dengan visualisasi spasial yang mengintegrasikan LeafletJS untuk menampilkan peta interaktif yang informatif. Koordinat dan jaringan jalan yang digunakan diperoleh melalui observasi lapangan untuk memastikan keakuratan informasi spasial.Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa penerapan algoritma Dijkstra berhasil memberikan solusi navigasi yang dapat diandalkan dengan tingkat keakuratan yang tinggi jika dibandingkan dengan data referensi yang ada. Pengujian performa sistem membuktikan efisiensi komputasi yang sangat responsif, dengan waktu respons rata-rata kurang dari 100 milidetik. Platform ini diharapkan tidak hanya menjadi asisten digital perjalanan yang efisien untuk wisatawan, tetapi juga sebagai alat modern untuk pemerintah daerah dalam mempromosikan pariwisata Minahasa secara internasional. Dengan adanya data yang terstruktur dan navigasi yang optimal, sistem ini berperan dalam meningkatkan pengalaman wisatawan sekaligus mendukung transformasi digital dalam industri pariwisata daerah.

Rancang Bangun Sistem Pintu Otomatis Berbasis IOT dan Sidik Jari untuk Manajemen Akses

2026-05-17T23:11:27+00:00

Sistem penguncian pintu pada berbagai gedung, seperti perkantoran, sekolah, kampus, dan rumah, pada umumnya masih menggunakan metode manual atau mekanik sehingga pengelolaan akses ruangan menjadi kurang efektif dan efisien. Berdasarkan hasil observasi di Universitas Ichsan Gorontalo, seluruh ruang kelas masih menerapkan sistem kunci konvensional yang mengharuskan petugas membuka dan mengunci pintu secara langsung dengan mendatangi setiap ruangan. Proses tersebut dinilai kurang optimal karena membutuhkan waktu dan tenaga yang lebih besar serta berpotensi menimbulkan keterlambatan dalam pengelolaan akses ruangan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pengunci pintu otomatis berbasis Internet of Things (IoT) yang dapat dikendalikan melalui smartphone Android dan dilengkapi dengan autentikasi biometrik sidik jari guna meningkatkan keamanan akses pengguna. Penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan perancangan dan pengujian sistem. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi, studi literatur, perancangan perangkat keras dan perangkat lunak, serta pengujian kinerja sistem pada proses akses pintu. Sistem yang dikembangkan memanfaatkan koneksi internet sehingga pengguna yang memiliki hak akses dapat melakukan pembukaan dan penguncian pintu secara otomatis tanpa menggunakan kunci konvensional. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan akses ruangan, mempermudah proses buka dan tutup pintu, mengurangi ketergantungan terhadap kunci manual, serta memberikan tingkat keamanan yang lebih baik. Sistem ini diharapkan dapat diterapkan secara luas pada lingkungan pendidikan maupun perkantoran yang membutuhkan pengelolaan akses pintu yang praktis, aman, dan terintegrasi.

Pendekatan AHP–Weighted Product dalam Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Karyawan

2026-05-22T09:46:56+00:00

Securing competent employees who meet an organization’s needs makes the recruitment process a vital part of human resource management. In real world situations, the selection of prospective employees often remains subjective, producing decisions that lack objectivity and quantifiable measures. Hence, a systematic and data driven decision support system becomes necessary. This research aims to create a decision support system for employee recruitment through a hybrid framework that integrates the Analytic Hierarchy Process (AHP) and Weighted Product (WP). Through pairwise comparisons and consistency testing, AHP establishes each criterion’s priority weight. Meanwhile, WP uses those weights to calculate preference values and determine the final ranking of applicants. Based on the AHP calculation results, the criteria weights obtained were work experience (0.30), training certification (0.25), physical health (0.20), communication skills (0.15), and age (0.10) with a Consistency Ratio value of 0.046, indicating a consistent matrix. Furthermore, calculations using the Weighted Product method produced the highest preference value of 0.222 for alternative A5, which is therefore recommended as the best candidate in the employee recruitment process. The research results show that the application of the hybrid AHP and WP method can support the employee recruitment process more objectively and systematically in determining the best candidate. The implementation of this decision support system is expected to help companies improve the quality of decision-making and the efficiency of the employee selection process.

Analisis Kualitas Website UMKM Nasional Menggunakan Metode Heuristic Evaluation dan Google Lighthouse

2026-05-25T03:42:12+00:00

This study analyzes the quality of SMEsta, a national MSME digital portal, by combining user-based Heuristic Evaluation and Google Lighthouse auditing. The background of the study is the strategic role of public websites in supporting MSME digitalization and the need to evaluate not only interface convenience but also technical readiness on mobile access. The objective is to describe SMEsta usability, identify technical quality gaps, and formulate improvement priorities from both sources of evidence. The research used a quantitative descriptive case-study approach. Users evaluated three pages, namely Home, Export MSME Recommendations, and FAQ, through a Likert questionnaire mapped to Nielsen's ten heuristics, while the same pages were audited through Google Lighthouse mobile configuration. The instrument was validated by experts and showed reliable internal consistency with Cronbach's alpha of 0.910. From 105 responses, 100 valid responses were analyzed. The findings show that SMEsta usability is in the high category, with an overall mean of 4.19 and an index of 79.80. Error prevention obtained the highest mean of 4.32, whereas help users recognize, diagnose, and recover from errors was the lowest with a mean of 3.73. Lighthouse results indicate uneven technical quality, especially performance: the Export MSME Recommendations page scored 56, the Home page scored 36, and the FAQ page scored 23, while SEO reached 100 on all pages. The study concludes that SMEsta is generally usable, but performance optimization and clearer contextual error support should become priority improvements

Pengaruh Social Media Marketing, Lokasi, Tarif Kamar Terhadap Keputusan Menginap dengan Brand Image Sebagai Pemoderasi

2026-05-18T22:25:07+00:00

With Brand Image as a moderating variable, this study examines how social media marketing (SMM), location, and room rates influence the decision to stay at a star-rated hotel in Tawangmangu District, Karanganyar Regency. A purposive sampling method was used to collect data from 110 respondents through a 5-point Likert scale questionnaire. Data were analyzed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) with SmartPLS 4 to demonstrate that all indicators met the criteria for convergent validity (outer model ≥ 0.70; AVE ≥ 0.50) and reliability (CR > 0.90). The results showed that brand image, location, and social media marketing had a positive and significant effect on the decision to stay, while room rate did not. In addition, brand image served as a moderating variable, strengthening the influence of location but weakening the influence of social media promotion and room rates on the decision to stay. The model could explain 72.6% of the variation in the decision to stay. These findings suggest that not only functional factors but also psychological factors, such as brand perception, influence stay decisions. Therefore, hotel managers are advised to strengthen their brand image and optimize digital marketing strategies and location selection to improve consumer decisions.

Pengaruh Implementasi Manajemen Talenta terhadap Kinerja Karyawan pada Era Transformasi Digital

2026-05-25T01:49:39+00:00

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh implementasi manajemen talenta terhadap kinerja karyawan pada era transformasi digital. Pengelolaan sumber daya manusia menjadi faktor penting dalam keberhasilan organisasi karena persaingan bisnis yang semakin ketat dan perkembangan teknologi yang sangat cepat. Organisasi dituntut memiliki karyawan yang kompeten, adaptif, dan inovatif agar mampu mempertahankan keunggulan kompetitif perusahaan. Oleh karena itu, manajemen talenta dipandang sebagai salah satu strategi penting dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia dan efektivitas organisasi. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan deskriptif dan asosiatif. Teknik pengumpulan data dilakukan melalui penyebaran kuesioner kepada karyawan pada organisasi yang menerapkan sistem manajemen talenta. Data dianalisis menggunakan uji validitas, uji reliabilitas, analisis regresi linear sederhana, uji t, dan koefisien determinasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa manajemen talenta berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja karyawan. Implementasi manajemen talenta melalui talent acquisition, talent development, coaching, mentoring, dan pengembangan karier mampu meningkatkan kompetensi, motivasi, serta produktivitas kerja karyawan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa organisasi perlu mengoptimalkan penerapan manajemen talenta secara berkelanjutan guna meningkatkan kinerja karyawan dan daya saing perusahaan pada era digital.

Rancang Bangun Aplikasi Absensi Mahasiswa Berbasis Android dengan Deteksi Jadwal Otomatis dan Input Suara

2026-05-26T05:04:09+00:00

Proses pengelolaan absensi di institusi pendidikan masih mengandalkan metode manual yang memakan waktu dan rawan kesalahan. Penelitian ini mengusulkan rancang bangun aplikasi absensi mahasiswa berbasis Android yang mengintegrasikan deteksi jadwal otomatis dan input materi pengajaran berbasis suara. Sistem secara otomatis mendeteksi hari dan jadwal mengajar saat dosen login, mengatur seluruh mahasiswa dalam status hadir sebagai nilai default, dan memungkinkan dosen hanya memperbarui data mahasiswa yang tidak hadir dengan satu ketukan. Input materi mendukung pengetikan manual maupun perekaman suara yang dikonversi menjadi teks menggunakan Android SpeechRecognizer API. Basis data menggunakan MySQL dengan arsitektur RESTful API. Black box testing dengan 24 skenario uji mencapai tingkat keberhasilan 95,8%. Evaluasi UAT menggunakan System Usability Scale menghasilkan skor 82,5 dari 15 responden, berkategori Excellent. Sistem terbukti mengurangi waktu input absensi sebesar 83,5% dibanding metode manual dan menghasilkan rekap kehadiran bulanan serta semester secara otomatis.

Penerapan Collaborative Filtering dalam Sistem Rekomendasi Berbasis Artificial Intelligence untuk Meningkatkan Personalisasi pada E-Commerce

2026-04-06T07:33:12+00:00

The rapid growth of e-commerce platforms has led to an explosion in the number of available products, creating a problem of information overload for users. This situation makes it difficult for users to find products that match their personal preferences, thus reducing satisfaction and potential sales conversions. This research aims to develop an Artificial Intelligence (AI)-based recommendation system by implementing the Collaborative Filtering (CF) method to increase personalization.

The research approach uses a quantitative descriptive method with a Waterfall-based Software Development Life Cycle (SDLC) system development model. The processed data consists of a user-product interaction matrix (ratings, purchase history) simulated from an e-commerce scenario. A user-based CF algorithm is implemented using cosine similarity calculations and weighted rating predictions.

The implementation results show that the system is capable of generating relevant recommendations. In a simulation with a rating matrix (4 users, 6 products), the predicted rating for unrated items reached a value of up to 4.64, with the best recommendation being a product with high preference similarity among users. A simple evaluation yielded a Mean Absolute Error (MAE) of 1.0 on holdout data, demonstrating competitive accuracy compared to similar studies. This system has been shown to enhance the personalization of e-commerce services, potentially improving user experience and transaction volume.

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan SMA Berbasis GIS Menggunakan Metode AHP-TOPSIS dan GPS Real-Time

2026-06-05T00:16:19+00:00

Pemilihan Sekolah Menengah Atas (SMA) merupakan keputusan penting yang tidak cukup hanya mempertimbangkan jarak dari tempat tinggal. Faktor-faktor seperti akreditasi, biaya pendidikan, kelengkapan jurusan, fasilitas, dan kemudahan akses transportasi juga perlu diperhitungkan secara bersamaan. Penelitian ini mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan SMA berbasis web yang memadukan Geographic Information System (GIS) dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). GPS real-time digunakan untuk mendeteksi posisi pengguna, sementara Haversine Formula menghitung jarak ke setiap sekolah sebagai salah satu kriteria keputusan. Delapan kriteria diterapkan: jarak, akreditasi, biaya, jurusan, fasilitas, ranking sekolah, akses transportasi, dan kepadatan lalu lintas. Bobot kriteria ditetapkan melalui AHP dengan Consistency Ratio (CR) = 0,035, yang memenuhi syarat konsistensi. Sistem dibangun menggunakan Laravel 10 dan Leaflet.js. Pengujian akurasi GPS pada 100 titik di Kota Medan menghasilkan 94,2% dengan rata-rata deviasi 4,7 meter. Evaluasi usability menggunakan System Usability Scale (SUS) terhadap 50 calon siswa menghasilkan skor 88,6 (kategori Excellent). Hasil perbandingan menunjukkan bahwa pendekatan AHP-TOPSIS menghasilkan ranking yang berbeda secara signifikan dibandingkan pencarian berbasis jarak murni, dengan kesesuaian yang lebih tinggi terhadap kualitas multidimensi sekolah.

Optimalisasi Akurasi Naïve Bayes Menggunakan Seleksi Atribut Relief-F dan Gain Ratio

2026-04-21T05:09:33+00:00

Naïve Bayes Classifier (NBC) merupakan salah satu algoritma klasifikasi probabilistik yang paling banyak digunakan dalam data mining karena kesederhanaan dan efisiensinya. Namun, performa NBC cenderung menurun ketika dataset mengandung atribut yang tidak relevan atau mengandung noise. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh seleksi atribut menggunakan metode Relief-F dan Gain Ratio terhadap peningkatan akurasi NBC. Dua dataset dari UCI Machine Learning Repository digunakan sebagai bahan pengujian: dataset House Vote (435 data, atribut simbolik) dan dataset Bank Marketing (45.211 data, atribut numerik dan kategorikal). Tiga skenario eksperimen diterapkan pada masing-masing dataset: (1) NBC tanpa seleksi atribut sebagai baseline, (2) NBC dengan seleksi atribut Relief-F, dan (3) NBC dengan seleksi atribut Gain Ratio. Evaluasi performa menggunakan 10-fold cross-validation dengan metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, dan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada dataset House Vote, Relief-F berhasil meningkatkan akurasi NBC dari 90,11% menjadi 93,79% (+3,68%), sedangkan Gain Ratio justru menurunkan akurasi menjadi 89,43%. Pada dataset Bank Marketing, Relief-F meningkatkan akurasi menjadi 89,36% dan memperbaiki recall kelas minoritas dari 29,34% menjadi 35,71%, sementara Gain Ratio hanya memberikan peningkatan marginal. Secara keseluruhan, Relief-F terbukti lebih efektif dibandingkan Gain Ratio dalam meningkatkan performa NBC, khususnya pada dataset dengan pola klasifikasi yang jelas dan distribusi kelas yang tidak seimbang.

Model Fuzzy Logic Untuk Memprediksi Resiko Kecelakaan Kerja Berbasis Smart Construction

2026-06-15T14:43:25+00:00

A fuzzy logic model can be applied in predicting the risk of work accidents, where an intelligent framework that integrates the Internet of Things (IoT). Fuzzy Logic Model, Work accident risk, and Safety Recommendation Engine (SRE) for predicting the risk of work accidents in a smart construction environment. Existing construction safety systems generally use a threshold-based approach and are not yet able to provide transparency in decision-making. To overcome these limitations, this study uses parameters such as working temperature, noise level, worker fatigue, compliance with the use of personal protective equipment (PPE), and distance to hazardous areas. A total of 500 synthetic work safety scenarios were built based on construction project conditions validated by OHS experts. The evaluation was carried out by comparing the proposed framework with Decision Tree, Random Forest, XGBoost, and Fuzzy Mamdani. The results of the study show that this model design has better classification performance and is able to explain the factors causing risk through the Risk Explanation Index (REI). In addition, the Safety Recommendation Engine successfully produces mitigation recommendations according to the dominant factors causing risk. This research contributes to the development of Artificial Intelligence Models in work safety management and supports the implementation of Smart Construction.

Keywords: Artificial Intelligence, Decision Tree, Fuzzy Logic, Internet Of Things, Smart Construction

Digitalisasi Absensi Dan Jurnal Harian Guru Berbasis Web Menggunakan Metode RAD

2026-04-23T15:12:27+00:00

Perkembangan teknologi informasi telah mendorong transformasi digital dalam berbagai bidang, termasuk dalam pengelolaan administrasi pendidikan. Pengelolaan absensi dan jurnal harian guru pada Yayasan Rumba Kita Indonesia masih dilakukan secara manual menggunakan formulir kertas, sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan, keterlambatan pelaporan, serta kesulitan dalam pemantauan data secara berkala. Kondisi tersebut berdampak pada rendahnya efektivitas administrasi dan proses evaluasi kegiatan pembelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi berbasis web dalam mendukung digitalisasi absensi dan jurnal harian guru secara terintegrasi. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem adalah Rapid Application Development (RAD) dengan pendekatan Object Oriented Analysis and Design (OOAD). Perancangan sistem dilakukan menggunakan Unified Modeling Language (UML), serta perancangan basis data menggunakan Entity Relationship Diagram (ERD). Hasil penelitian berupa sistem informasi berbasis web yang mampu mengelola data guru, siswa, kelas, absensi, serta jurnal harian secara terintegrasi dan real-time. Sistem yang dikembangkan memberikan kemudahan dalam proses pencatatan, pengolahan, dan pelaporan data secara lebih cepat dan akurat serta mendukung pengambilan keputusan secara tepat. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa sistem berbasis web dengan metode RAD ini dapat meningkatkan efisiensi, akurasi, dan efektivitas dalam pengelolaan administrasi serta mendukung peningkatan kualitas evaluasi pembelajaran.