SEMASTER: Seminar Nasional Teknologi Informasi & Ilmu Komputer
Prosiding SEMASTER (Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer) merupakan kumpulan artikel seminar nasional penelitian yang diadakan sekali dalam setahun yang ditaja oleh Fakultas Ilmu Komputer Universitas Lancang Kuning
Sistem Informasi Keuangan Berbasis Web di Bank Sampah UNILAK
Bank Sampah Unilak merupakan lembaga yang bergerak dalam bidang pengelolaan sampah, di mana pengelolaan keuangannya masih dilakukan secara manual menggunakan buku catatan sebagai pencatatan transaksi harian dan Microsoft Excel untuk pembuatan laporan keuangan. Hal ini menyebabkan kesulitan dalam pencarian data, potensi kesalahan dalam pencatatan transaksi, serta keterlambatan dalam penyusunan laporan keuangan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dirancanglah Sistem Informasi Keuangan berbasis Web Di Bank Sampah Unilak yang bertujuan meningkatkan efisiensi, dan akurasi, dalam pengelolaan keuangan Bank Sampah Unilak melalui rancang bangun aplikasi berbasis web. Metode pengembangan yang dipakai yaitu Agile XP, yang dipilih karena cocok untuk projek dengan waktu singkat, metode ini menyederhanakan proses pengembangan dan memungkinkan penyelesaian proyek lebih cepat, metode ini fleksibel dan mampu beradaptasi cepat dengan kebutuhan pengguna. Sistem ini dibangun dengan bahasa pemrograman php dengan database MySQL. Fitur utama sistem ini meliputi pencatatan transaksi sampah masuk dan keluar, pengelolaan data nasabah, transaksi pendapatan dan pengeluaran, serta pencetakan laporan keuangan secara real-time berdasarkan periode tertentu. Pengujian dilakukan dengan metode black box testing, yang menunjukkan bahwa seluruh fitur telah berjalan sesuai dengan fungsionalitas yang diharapkan. Sistem informasi ini mampu mempermudah proses pengelolaan keuangan di bank sampah unilak, khususnya dalam melakukan pencatatan transaksi sampah masuk dan transaksi sampah keluar, pencatatan pendapatan, pengeluaran, serta pencetakan laporan keuangan bank sampah unilak
Analisis Pola Kesehatan Mental Siswa Menggunkan Metode Naive Bayes
Penelitian ini menganalisis pola kesehatan mental siswa SMK Negeri 5 Pekanbaru menggunakan algoritma klasifikasi Naïve Bayes berbasis teks naratif dari satu pertanyaan terbuka. Data diperoleh melalui simple random sampling. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pembersihan teks (cleaning, stopword removal, tokenizing, stemming), penyeimbangan data (oversampling), pemodelan dengan Multinomial Naïve Bayes, serta evaluasi menggunakan confusion matrix dan metrik (accuracy, precision, recall, F1-score). Dataset dibagi menjadi 80% pelatihan dan 20% pengujian (275 data latih; 69 data uji). Hasil menunjukkan akurasi model 88% dan distribusi kategori: normal 61,3%, stres 25,9%, dan cemas 12,8%. Temuan ini menegaskan bahwa Naïve Bayes efektif untuk klasifikasi awal kondisi kesehatan mental siswa dan dapat mendukung intervensi sekolah.
Penerapan Robotic Automation (RPA) untuk Otomatisasi Pengiriman Reminder Approval pada Proses Bisnis Perkantoran
Perkembangan teknologi digital mendorong organisasi untuk mengoptimalkan proses bisnis yang bersifat rutin dan berulang. Salah satu permasalahan yang sering muncul adalah keterlambatan dalam proses persetujuan akibat ketiadaan sistem pengingat yang terstruktur. Penelitian ini berfokus pada penerapan Robotic Process Automation (RPA) berbasis Power Automate Cloud untuk mengotomatisasi pengiriman notifikasi persetujuan. Metode yang digunakan adalah studi kasus dengan merancang alur otomatisasi yang mencakup identifikasi dokumen persetujuan, penjadwalan pengingat, hingga pengiriman notifikasi email secara otomatis. Hasil implementasi menunjukkan bahwa RPA efektif dalam mengurangi keterlambatan persetujuan, meningkatkan keteraturan pengiriman pengingat, serta menekan potensi kesalahan manual. Dengan demikian, penerapan RPA pada proses ini dapat mendukung peningkatan efisiensi dan efektivitas manajemen persetujuan di lingkungan organisasi.
Optimization of Employee Selection Using Hybrid DSS: SAW Approach and Random Forest-Based Attrition Prediction
Pemilihan karyawan merupakan komponen kritis dalam manajemen sumber daya manusia yang memerlukan tingkat objektivitas dan efisiensi yang tinggi. Studi ini mengusulkan sistem pendukung keputusan (DSS) hibrida yang menggabungkan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk evaluasi multi-kriteria dan algoritma Random Forest untuk prediksi risiko turnover. Data set IBM HR Analytics, yang terdiri dari 1.470 catatan karyawan, digunakan sebagai sumber data utama. Kumpulan data tersebut menjalani langkah-langkah prapemrosesan, termasuk pembersihan, pengkodean, dan penyeimbangan kelas menggunakan Teknik Oversampling Minoritas Sintetis (SMOTE). Skor kandidat akhir dihitung berdasarkan nilai yang dinormalisasi di delapan kriteria seleksi, yang diberi bobot sesuai dengan signifikansi logisnya. Simulasi what-if dilakukan untuk menilai sensitivitas sistem terhadap perubahan bobot kriteria. Hasil menunjukkan bahwa pendekatan terintegrasi SAW dan Random Forest menghasilkan rekomendasi kandidat yang lebih objektif dan akurat, dengan akurasi prediksi 83% dan AUC 0,77. Alat visual, seperti diagram radar, kurva ROC, dan matriks kebingungan, meningkatkan keterbacaan dan transparansi keputusan. Studi ini menyajikan pendekatan sistematis dan fleksibel untuk mendukung organisasi dalam mengambil keputusan perekrutan yang didasarkan pada data dan proaktif.
Analisis Efektivitas Penggunaan Website Sanjo menggunakan metode TAM pada Pengguna di Pemerintah Kota Palembang
Perubahan menuju era digital dalam sektor pelayanan publik mendorong pemerintah untuk menyediakan sistem yang efisien, transparan, serta ramah pengguna. Sebagai bentuk inovasi, Pemerintah Kota Palembang melalui Dinas Komunikasi dan Informatika meluncurkan SANJO (Sistem Administrasi Kunjungan Online) yang berfungsi sebagai platform registrasi kunjungan berbasis web. Top of FormBottom of FormPenelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi efektivitas penggunaan website SANJO dengan memanfaatkan pendekatan Technology Acceptance Model (TAM). Model ini mencakup lima variabel utama, yaitu Perceived Usefulness (PU), Perceived Ease of Use (PEOU), Attitude Toward Using (ATU), Behavioral Intention to Use (BIU), serta Actual Use (AU). Metodologi penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif melalui penyebaran kuesioner dengan skala Likert yang disebarkan kepada 65 responden pengguna SANJO. Data dianalisis melalui uji validitas, reliabilitas, discriminant validity, AVE, R-Square, serta path coefficients. Hasil penelitian menunjukkan seluruh indikator valid dan reliabel, dengan nilai AVE > 0,5 dan R-Square kategori moderat, sehingga model memiliki kemampuan prediksi yang baik. Analisis jalur mengungkapkan seluruh variabel berpengaruh signifikan, di mana pengaruh terkuat adalah Perceived Ease of Use terhadap Perceived Usefulness. Temuan ini membuktikan bahwa website SANJO efektif digunakan sebagai layanan digital pemerintah, meskipun peningkatan sosialisasi dan perbaikan antarmuka masih diperlukan untuk meningkatkan adopsi masyarakat secara lebih luas.
Dimensionality Reduction dan Clustering Analysis pada Dataset Heart Disease menggunakan PCA/UMAP dan GMM/K-Means
Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab kematian utama di dunia. Dalam studi ini, dilakukan pendekatan kombinasi reduksi dimensi (PCA dan UMAP) dengan algoritma klastering (K-Means dan Gaussian Mixture Model) untuk mengidentifikasi pola tersembunyi pada dataset penyakit jantung. Hasil evaluasi menggunakan silhouette score menunjukkan bahwa kombinasi UMAP dan K-Means menghasilkan segmentasi yang paling efektif. UMAP menunjukkan keunggulan signifikan dalam penelitian ini karena mampu merepresentasikan struktur laten yang lebih dalam dan kompleks pada data penyakit jantung. Hal ini tercermin dari hasil klasterisasi yang lebih akurat, klaster yang lebih bermakna, dan kemampuan untuk mendeteksi subgrup pasien secara lebih efektif. Temuan ini berpotensi diterapkan untuk segmentasi pasien dan pendeteksian dini risiko penyakit.
Peningkatan Efisiensi Pengelolaan Email Melalui Robotic Process Automation (RPA) dalam Deteksi dan Pengelolaan Lampiran
Volume email yang besar sering menjadi tantangan bagi pengguna dalam mengenali, memilah, serta mengelola pesan yang berisi lampiran penting. Jika dilakukan secara manual, proses ini tidak hanya menyita banyak waktu tetapi juga rentan menimbulkan kesalahan. Penelitian ini berfokus pada penerapan Robotic Process Automation (RPA) menggunakan Power Automate Desktop untuk mengotomatisasi deteksi dan pengolahan lampiran email. Pendekatan penelitian mencakup perancangan alur otomatisasi yang meliputi identifikasi email sesuai kriteria, penyimpanan lampiran pada direktori tertentu, dan pencatatan aktivitas secara otomatis. Hasil pengujian membuktikan bahwa penggunaan RPA mampu mempercepat pengelolaan email, meningkatkan ketepatan dalam mendeteksi lampiran, serta menurunkan beban kerja manual pengguna. Dengan demikian, temuan ini menunjukkan bahwa RPA berpotensi menjadi solusi efektif untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan informasi pada lingkungan kerja digital.
Perancangan Sistem Informasi Manajemen Stok Dan Penjualan Produk Kosmetik Berbasis Web Pada Toko Kosmetik Bening
Toko Kosmetik Bening masih menghadapi kendala pengelolaan stok dan penjualan ketika proses pencatatan dilakukan secara manual, sehingga berpotensi menimbulkan ketidakakuratan data, keterlambatan laporan, serta kesulitan pemantauan persediaan. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem informasi manajemen stok dan penjualan berbasis web untuk menggantikan proses manual serta menyediakan model UML yang memetakan aktor, alur proses bisnis, dan kebutuhan fungsional sistem. Metode pengembangan yang digunakan adalah Waterfall melalui tahapan analisis, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan, dengan pengumpulan data primer melalui wawancara dan observasi, serta data sekunder dari studi pustaka. Sistem dirancang mencakup pengelolaan data produk, transaksi penjualan, pemantauan stok berbasis pembaruan real time melalui pendekatan perpetual inventory, dan penyajian laporan stok serta penjualan untuk mendukung keputusan operasional. Validasi dilakukan melalui pengujian fungsional, pengujian integrasi, dan uji pengguna dengan melibatkan karyawan toko untuk memperoleh umpan balik terhadap kemudahan penggunaan serta kesesuaian fitur. Hasil perancangan dan pengembangan ini diharapkan meningkatkan efisiensi operasional, meminimalkan selisih stok, dan mempercepat penyusunan laporan yang dibutuhkan manajemen
Efektifitas ChatGPT sebagai Alat Bantu Pembelajaran : Peran Moderasi Berpikir Kritis dalam Praktikum SMK
Penelitian ini menganalisis efektivitas ChatGPT sebagai alat bantu pembelajaran dalam meningkatkan kemampuan pemecahan masalah pada praktikum Administrasi Sistem Jaringan. Didorong oleh maraknya penggunaan Kecerdasan Buatan (AI) dalam pendidikan untuk mendukung pembelajaran mandiri, penelitian kualitatif deskriptif ini melibatkan 20 siswa kelas XI program keahlian Teknik Jaringan Komputer dan Telekomunikasi. Temuan utama menunjukkan bahwa efektivitas ChatGPT sangat bergantung pada kemampuan berpikir kritis dan pemahaman teknis dasar siswa. Hanya 25% siswa yang mampu memanfaatkan ChatGPT secara efektif, sementara 75% lainnya mengalami kesulitan dalam merumuskan prompt dan memahami output teknis. Implikasi praktis dari penelitian ini menekankan pentingnya peran guru dalam penguatan dasar pengetahuan teknis dan pelatihan berpikir kritis sebelum integrasi AI dalam pembelajaran. Adapun batasan penelitian ini adalah sampel yang terbatas pada satu sekolah dan fokus pada satu mata pelajaran praktikum, sehingga generalisasi temuan perlu dilakukan dengan hati-hati. Studi ini menyimpulkan bahwa ChatGPT berfungsi sebagai penguat kemampuan, bukan pencipta kemampuan. Teknologi AI canggih tidak dapat menggantikan kebutuhan akan pengetahuan dasar, pemikiran kritis, dan bimbingan guru dalam pendidikan vokasional
Reformasi Hukum Teknologi E-Budgeting Untuk Pencegahan Korupsi Anggaran Di Indonesia
Penelitian ini menganalisis kerangka hukum dan kebijakan teknologi yang mengatur implementasi e-budgeting di Indonesia dalam konteks pencegahan korupsi anggaran melalui perspektif transformasi digital berkelanjutan. Melalui pendekatan yuridis normatif dan komparatif, penelitian mengkaji efektivitas regulasi existing dalam mendukung transparansi anggaran digital. Analisis terhadap kasus-kasus korupsi anggaran di DKI Jakarta (Rp 12,1 triliun), Riau (Rp 130 miliar), Maluku Utara (Rp 7,9 miliar), dan Papua (Rp 1,8 triliun) menunjukkan adanya legal gap signifikan dalam regulasi teknologi informasi pemerintahan yang memungkinkan manipulasi sistematis sistem digital selama bertahun-tahun. Menggunakan teori efektivitas hukum Soerjono Soekanto, penelitian mengungkap bahwa kelemahan utama terletak pada faktor budaya hukum dan struktur kelembagaan pengawasan. Perbandingan dengan kerangka hukum Estonia, Korea Selatan, dan Singapura mengungkap perlunya reformasi hukum teknologi komprehensif yang mengintegrasikan prinsip transparansi, akuntabilitas, interoperabilitas sistem, dan perlindungan data dalam satu kerangka hukum yang koheren. Hasil penelitian merekomendasikan penyusunan UU Teknologi Pemerintahan Digital yang didukung oleh Platform Integrasi Cerdas untuk mencegah anggaran fiktif melalui verifikasi otomatis dan real-time monitoring
hukum teknologi, kebijakan digital, e-budgeting, korupsi anggaran, transformasi digital berkelanjutan
AI, UX, Dan Diplomasi Digital: Studi Aplikasi Disdukcapil Dalam Konteks Tata Kelola Digital ASEAN
Transformasi digital pemerintahan telah menjadi instrumen diplomasi lunak strategis dalam konteks regional ASEAN. Penelitian ini menganalisis hubungan antara kualitas layanan digital nasional dan positioning diplomatik Indonesia dalam konstelasi tata kelola digital ASEAN. Menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif dengan analisis komparatif regional, studi ini mengeksplorasi kesenjangan antara pencapaian Indonesia dalam peringkat global dengan kualitas implementasi layanan digital operasional. Hasil menunjukkan paradoks antara momentum strategis Indonesia yang mencapai peringkat 64 dunia dalam Survei E-Government PBB 2024 (naik 13 posisi, tertinggi di ASEAN) dengan kualitas layanan digital nasional yang masih rendah. Analisis aplikasi Disdukcapil di 16 daerah menunjukkan rating 1.8-4.0 dari skala 5.0, dengan kinerja terendah di DKI Jakarta (1.8) dan tertinggi di Padang (4.0). Penelitian mengajukan empat proposisi strategis untuk mengintegrasikan kecerdasan buatan dan human-centered design dalam layanan publik sebagai katalis diplomasi digital ASEAN.
Pendekatan Wavenet-Inspired Dan LSTM Untuk Prediksi Magnitudo Gempa Sebagai Upaya Transformasi Digital Mitigasi Bencana Di Indonesia
Indonesia merupakan salah satu negara dengan aktivitas seismik tertinggi di dunia sehingga pengembangan sistem peringatan dini berbasis teknologi digital menjadi kebutuhan mendesak. Penelitian ini memanfaatkan pendekatan deep learning untuk mendukung transformasi digital dalam prediksi magnitudo gempa. Dua arsitektur dibandingkan, yaitu Long Short-Term Memory (LSTM) dan WaveNet-Inspired, menggunakan data katalog seismik Indonesia. Model LSTM dirancang dengan konfigurasi LSTM(128)–Dropout(0,3)–Dense(64), sedangkan WaveNet-Inspired memanfaatkan dilated causal convolution dan skip connection guna menangkap pola temporal yang kompleks. Kinerja model dievaluasi menggunakan Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa WaveNet-Inspired memiliki performa lebih baik dengan RMSE 0,5494; MAE 0,4237; dan R² 0,5492 dibandingkan LSTM yang mencatat RMSE 0,8701; MAE 0,6888; dan R² –0,1369. Temuan ini menegaskan pentingnya transformasi digital melalui integrasi teknologi deep learning untuk meningkatkan akurasi sistem peringatan dini gempa di Indonesia
Pengembangan Sistem Informasi Berbasis Web Untuk Pencatatan Infaq Di Yayasan Syirkah Taawuniyah Pekanbaru
Yayasan Syirkah Taawuniyah Pekanbaru (YSTP) merupakan lembaga sosial yang berperan dalam pengelolaan dana infaq berupa uang tunai dan barang. Namun, proses pencatatan infaq yang berjalan masih dilakukan secara manual menggunakan Microsoft Excel dan penyimpanan lokal pada perangkat tertentu. Kondisi tersebut menimbulkan berbagai permasalahan, seperti risiko kehilangan data, keterbatasan keamanan, kesalahan pencatatan, serta kesulitan akses informasi secara cepat dan real-time oleh pengurus maupun donatur. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi pencatatan infaq berbasis web di YSTP. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metodologi Waterfall yang mencakup tahap analisis, perancangan, implementasi, dan pengujian. Sistem yang dihasilkan menyediakan pencatatan otomatis, penyimpanan data terpusat, serta akses informasi yang fleksibel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan, keakuratan pelaporan, transparansi informasi, dan kepercayaan donatur terhadap yayasan
Digitalisasi Pasar Tradisional sebagai Upaya Penguatan Ketahanan Pangan di Kota Pekanbaru
Pasar tradisional memiliki peran strategis dalam menjaga stabilitas distribusi pangan dan keterjangkauan harga di perkotaan, termasuk di Kota Pekanbaru. Namun, tantangan klasik seperti manajemen kios yang tidak optimal, keterbatasan akses informasi harga, serta rendahnya literasi digital pedagang, menyebabkan pasar tradisional kurang efisien dibandingkan dengan pasar modern. Perkembangan teknologi digital, khususnya melalui penerapan sistem pembayaran non-tunai berbasis Quick Response Code Indonesian Standard (QRIS), aplikasi pasar online, dan pemantauan harga berbasis big data, membuka peluang baru untuk memperkuat ketahanan pangan di tingkat kota. Penelitian konseptual ini bertujuan untuk menganalisis keterkaitan antara digitalisasi pasar tradisional dan dimensi ketahanan pangan (ketersediaan, keterjangkauan, stabilitas, dan pemanfaatan pangan) di Pekanbaru. Kajian dilakukan melalui studi literatur dari laporan resmi pemerintah, berita terpercaya, serta jurnal ilmiah tentang adopsi digitalisasi pasar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa digitalisasi mampu meningkatkan transparansi harga, memperluas akses konsumen, mengurangi asimetri informasi, serta memperkuat kapasitas pedagang lokal. Dengan demikian, digitalisasi pasar tradisional dapat menjadi instrumen kebijakan strategis untuk memperkuat ketahanan pangan perkotaan.
Sistem Informasi Helpdesk Ticketing System Untuk IT Support Berbasis Web (Studi Kasus : Perum BULOG Kanwil Riau Dan Kepri)
Kemajuan teknologi informasi telah mendorong berbagai sektor, termasuk pemerintahan, untuk mengadopsi sistem digital guna meningkatkan efisiensi operasional. Salah satu teknologi yang berperan penting adalah sistem informasi berbasis web, yang mampu menyajikan serta memproses informasi secara dinamis. Di Perum BULOG Kanwil Riau dan Kepulauan Riau, proses pelaporan masalah IT masih dilakukan secara manual melalui telepon dan aplikasi pesan instan, yang menimbulkan berbagai kendala seperti laporan yang bercampur dengan pesan pribadi, keterlambatan respons, dan duplikasi laporan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan merancang dan mengembangkan sistem informasi Helpdesk berbasis web yang dapat digunakan oleh seluruh staf untuk melaporkan kendala IT secara lebih terstruktur dan efisien. Sistem ini memungkinkan pengguna mengisi formulir keluhan yang akan langsung diterima oleh staf IT, serta menyediakan fitur pencatatan otomatis, pengecekan duplikasi laporan, dan pengelolaan tugas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi Helpdesk yang dikembangkan mampu meningkatkan efektivitas dan efisiensi dalam proses pelaporan serta penanganan masalah IT. Sistem ini juga mempercepat respons staf IT, mengurangi beban administratif, serta menyediakan data laporan yang rapi sebagai dasar evaluasi layanan TI. Dengan demikian, penerapan sistem ini memberikan kontribusi nyata terhadap peningkatan kualitas layanan IT di lingkungan Perum BULOG Kanwil Riau dan Kepri.
Klasifikasi Sentimen Publik Terhadap Implementasi Teknologi 5G Di Indonesia Menggunakan Metode Decision Tree Dan KNN
Perkembangan teknologi jaringan generasi kelima (5G) di Indonesia menimbulkan berbagai tanggapan dari masyarakat. Sebagian pihak menyambut positif kehadiran 5G karena menawarkan kecepatan tinggi dan efisiensi yang lebih baik, sementara sebagian lainnya masih menunjukkan keraguan terhadap dampak sosial, kesehatan, serta kesiapan infrastruktur yang dibutuhkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen publik terhadap implementasi teknologi 5G di Indonesia dengan menggunakan dua algoritma machine learning, yaitu Decision Tree dan K-Nearest Neighbor (KNN). Data dikumpulkan dari media sosial dan melalui proses pra-pemrosesan teks yang meliputi pembersihan data, penghapusan stopword, stemming, serta representasi fitur menggunakan metode TF-IDF. Dataset berjumlah 599 data yang dibagi menjadi 70% data latih dan 30% data uji. Hasil evaluasi menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan f1-score menunjukkan bahwa Decision Tree mencapai akurasi 82%, sedangkan KNN sebesar 65%. Decision Tree juga lebih unggul dalam mendeteksi sentimen positif dan netral secara lebih akurat.
Penerapan Algoritma Optical Character Recognition (OCR) Untuk Pelaporan Surat Pengantar Pengiriman BBM Di PT. Mandiri Melangkah Sejahtera
Pengelolaan dokumen di PT. Mandiri Melangkah Sejahtera, sebuah perusahaan transportir BBM, masih mengandalkan proses manual untuk input data Surat Pengantar Pengiriman BBM, yang mengakibatkan inefisiensi dan tingginya potensi kesalahan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah aplikasi mobile berbasis Optical Character Recognition (OCR) guna mengotomatisasi dan mempercepat proses pelaporan. Metode penelitian yang digunakan adalah metode prototype dengan mengembangkan aplikasi Android native menggunakan Kotlin. Pipeline OCR diimplementasikan dengan mengkombinasikan library OpenCV untuk tahap pra-pemrosesan gambar (seperti deskewing dan adaptive thresholding) dan Tesseract OCR untuk pengenalan teks. Pengujian sistem dilakukan melalui metode Black Box, White Box, serta pengujian kuantitatif terhadap akurasi OCR. Hasil pengujian menunjukkan bahwa implementasi pra-pemrosesan dengan OpenCV sangat krusial, terbukti berhasil meningkatkan Rata-rata Akurasi Kata dari 34.17% menjadi 76.9% dan menurunkan Word Error Rate (WER) secara signifikan dari 65.27% menjadi 24.7%. Kesimpulannya, aplikasi OCR berbasis mobile ini terbukti menjadi solusi yang layak dan efektif untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pelaporan dokumen di perusahaan.
Review Instrumen Pemantauan Perilaku Geoteknik
Geotechnical behavior monitoring plays a crucial role in ensuring the safety, reliability, and sustainability of infrastructure. Geotechnical instruments are employed to detect critical parameters such as deformation, pore water pressure, settlement, soil stress, and environmental influences. This article presents a comprehensive literature review on the recent development of geotechnical instrumentation and monitoring methods, ranging from conventional devices such as inclinometers, extensometers, tiltmeters, piezometers, and earth pressure cells to advanced technologies based on fiber optic sensing, Internet of Things (IoT) sensors, and real-time digital systems. The latest approaches emphasize the integration of multi-sensor data, big data analytics, and digital twin applications to enhance early detection capabilities of potential geotechnical failures. A comparative analysis of advantages and limitations shows that effective monitoring strategies require a combination of proven conventional methods with adaptive advanced technologies. Consequently, the future direction of geotechnical monitoring systems is oriented toward efficiency, high accuracy, and predictive capabilities supported by artificial intelligence, thereby enabling faster and more reliable decision-making in geotechnical risk management
Prediksi Penjualan Skincare Bulanan Menggunakan Arima, Sarima, Dan Prophet
The skincare industry has experienced rapid growth driven by increasing consumer awareness of skin health and the influence of digital trends. One of the main challenges is sales fluctuation caused by seasonal factors, promotions, and social trends. To address this issue, this study compares three time-series forecasting methods: ARIMA, SARIMA, and Prophet, using monthly skincare sales data from 2023. The research process involved data cleaning, stationarity testing, trend-seasonal decomposition, and model development with evaluation metrics including RMSE, MAE, and MASE. The results indicate that Prophet outperforms the other models in capturing long-term trends and irregular seasonal patterns, while ARIMA performs better on stable data without strong seasonality, and SARIMA is effective only with carefully optimized seasonal parameters. These findings highlight Prophet as the most accurate and practical approach for forecasting monthly skincare sales. This study is expected to provide practical contributions for skincare companies in managing inventory, planning production, and developing data-driven marketing strategies.
Evaluasi Kualitas Layanan Tiktok Shop Menggunakan Model Servqual Dan Dampaknya Terhadap Kepuasan Pengguna (Studi Kasus: Mahasiswa Fasilkom)
This study aims to evaluate the service quality of TikTok Shop and analyze its influence on User Satisfaction among students of the Faculty of Computer Science at Universitas Lancang Kuning. A quantitative approach was employed using the Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) method with five dimensions from the SERVQUAL model: Tangibles, Reliability, Responsiveness, Assurance, and Empathy. Data were collected from 90 respondents who were active undergraduate students from the 2021–2024 cohort and users of TikTok Shop. The results showed that only two variables, Tangibles and Assurance, had a significant influence on User Satisfaction, with T-statistic values of 3.037 (P-value = 0.002) and 2.232 (P-value = 0.026), respectively. Meanwhile, Empathy, Reliability, and Responsiveness were found to have no significant impact. The R-Square value of 0.696 indicates that 69.6% of the variation in User Satisfaction can be explained by the five SERVQUAL dimensions, while the Q-Square value of 0.631 confirms strong Predictive Relevance. These findings suggest that visual aspects and a sense of security are the most dominant factors influencing User Satisfaction with TikTok Shop among university students. This research provides recommendations for platform developers to focus on improving visual elements and security to enhance overall User Satisfaction.
Optimalisasi Model CNN Untuk Klasifikasi Citra Cifar-10 Dengan Variasi Rasio Data Latih Dan Uji
Klasifikasi citra adalah area penelitian yang penting dalam bidang Computer Vision. Seiring dengan kemajuan teknologi dan ketersediaan data, deep learning, khususnya model Convolutional Neural Network (CNN), telah menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam tugas ini. Namun, performa model CNN sangat bergantung pada cara data dibagi menjadi himpunan data latih dan data uji.Penelitian ini menganalisis dan membandingkan kinerja model CNN dalam klasifikasi citra pada dataset CIFAR-10 menggunakan dua variasi rasio pembagian data: 80:20 dan 60:40. Hasil dari kedua skenario ini dievaluasi menggunakan metrik akurasi, classification report, dan confusion matrix. Model CNN yang digunakan memiliki arsitektur sekuensial dengan tiga lapisan konvolusi, diikuti oleh lapisan dense.Hasil penelitian menunjukkan bahwa rasio pembagian data 60:40 menghasilkan akurasi keseluruhan yang sama dengan rasio 80:20, yaitu 74%. Meskipun jumlah data latih pada skenario 60:40 lebih sedikit (30.000 gambar), model tetap mampu mempelajari fitur-fitur penting dari dataset, didukung oleh teknik augmentasi data yang diterapkan. Temuan ini memberikan wawasan bahwa menggunakan data latih yang lebih sedikit tidak selalu mengorbankan akurasi, yang dapat bermanfaat untuk menghemat sumber daya komputasi dan waktu pelatihan.
Penerapan Metode Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology 2 (UTAUT 2) Untuk Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Niat Dan Perilaku Guru SMKN 7 Kota Pekanbaru Menggunakan Aplikasi Rapor Pendidikan
This research aims to analyze the factors that influence the intention (Behavioral Intention) and usAge behavior (Use Behavior) of teachers at SMKN 7 Pekanbaru City in using the Educational Report Platform by utilizing the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT 2) approach. The method used is a quantitative approach, with data collection techniques through the distribution of questionnaires to teachers at SMKN 7 Pekanbaru City, and analyzed using the Partial Least Square (PLS) method through SmartPLS version 4 application. The research results indicate that there are four variables that significantly influence Behavioral Intention (BI), namely Habit (H) with a T-Statistic of 3.188 and a P-Value of 0.001, Hedonic Motivation (HM) with a T-Statistic of 2.071 and a P-Value of 0.038, Price Value (PV) with a T-Statistic of 2.195 and a P-Value of 0.028, as well as one variable that is significant to Use Behavior (UB), namely Facilitating Conditions (FC) with a T-Statistic of 3.059 and a P-Value of 0.002. In addition, Behavioral Intention (BI) also significantly influences Use Behavior (UB) with a T-Statistic of 4.205 and a P-Value of 0.000. Meanwhile, the variables Effort Expectancy (EE), Performance Expectancy (PE), Social Influence (SI), and Facilitating Conditions (FC) do not show significant influence on Behavior Intention (BI).
Evaluasi Kinerja Bert Dan Roberta Dalam Analisis Ulasan Korupsi Di Pertamina
Social media platforms like Twitter are vital channels for public discourse on critical issues, including the Pertamina corruption case. Automated sentiment analysis is essential for gauging and comprehending public opinion at scale. This study evaluates and compares the performance of two state-of-the-art Natural Language Processing (NLP) models, BERT and RoBERTa, on the task of sentiment analysis using a dataset of Indonesian tweets concerning the Pertamina corruption case. The methodology involves several stages: data collection from Twitter, text preprocessing for data cleaning, sentiment classification using fine-tuned BERT and RoBERTa models, and a comparative evaluation based on sentiment distribution and confidence scores. The results indicate that both models successfully identified negative sentiment as the predominant public opinion. However, the RoBERTa model exhibited a higher distribution of confidence scores, suggesting superior generalization ability and contextual understanding compared to BERT on this specific dataset. This study concludes that RoBERTa delivers a more robust performance for analyzing the sentiment of complex and nuanced social media text.
Klasifikasi Depresi Menggunakan Regresi Logistik Dan K-Nearest Neighbor Berdasarkan Faktor Demografis Dan Kesehatan
Depresi merupakan gangguan kesehatan mental yang berdampak besar terhadap kualitas hidup dan masih memiliki prevalensi tinggi di Indonesia, sementara upaya deteksi dini sering terkendala oleh keterbatasan alat skrining yang praktis dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi depresi berbasis variabel demografis dan kesehatan dengan menggunakan algoritma Regresi Logistik dan K-Nearest Neighbor (KNN), serta membandingkan kinerjanya dalam memprediksi gejala depresi. Penelitian dilakukan secara eksperimental menggunakan dataset publik berjumlah 413.768 entri dari Kaggle yang telah melalui tahap preprocessing, analisis matriks korelasi, pelatihan model, dan evaluasi menggunakan metrik akurasi dan confusion matrix. Hasil menunjukkan bahwa regresi logistik memperoleh akurasi sebesar 73,16% pada data pelatihan dan 72,72% pada data pengujian, sedangkan KNN hanya mencapai 66,98%. Analisis korelasi juga mengidentifikasi hubungan bermakna antara status pekerjaan dengan pendapatan serta antara usia dengan tingkat aktivitas fisik sebagai prediktor penting depresi. Dapat disimpulkan bahwa regresi logistik lebih unggul dibandingkan KNN untuk klasifikasi depresi pada dataset ini, sehingga berpotensi diimplementasikan dalam sistem skrining dini depresi. Penelitian lanjutan disarankan menambahkan variabel psikososial dan algoritma lain guna meningkatkan performa model.
Analisis Komparatif Model Unsupervised Learning (Isolation Forest Vs. Autoencoder) Untuk Deteksi Anomali Pada Klaim Asuransi Kesehatan
Insurance is a financial product that serves to protect customers from unexpected future risks. One of its main products is health insurance, which plays a vital role in covering high medical expenses, especially for individuals who lack sufficient financial resources. Anomaly detection in health insurance claims is a crucial step in preventing fraud and maintaining the operational efficiency of insurance companies. This study compares two unsupervised Learning models, namely Isolation Forest and Autoencoder, in detecting anomalies in health insurance claim data. The evaluation is conducted using metrics such as AUC, accuracy, precision, recall, and F1-score. The results show that the Isolation Forest model performs more consistently and excels in terms of accuracy and F1-score compared to the Autoencoder. Meanwhile, the Autoencoder demonstrates a higher recall in detecting anomalous claims, but its low precision reduces its overall detection effectiveness. Based on these findings, Isolation Forest is recommended as a more reliable method for anomaly detection in this case.
Rancang Bangun Website Pembuatan Pola Dasar Pakaian Sesuai Ukuran Tubuh Dengan Metode User Centered Design
Manual basic clothing pattern making is often time-consuming and prone to errors. To address this, the PatternHub website was developed to automate the creation of basic skirt and trousers patterns based on user body measurements. The User-Centered Design (UCD) method was iteratively applied to ensure the design met user needs and characteristics. Evaluation using the System Usability Scale (SUS) showed a significant increase from an initial score of 70.8 to 89.6 (categorized as "Very Good" or A+) after three design iterations. User Acceptance Testing (UAT) also yielded an average percentage of 93.125% (categorized as "Very Good"), confirming the website's feasibility. The website includes dynamic visual measurement guides and pattern validation by expert trainers, proving the accuracy and conformity of the generated patterns with industry standards. PatternHub offers an effective and efficient solution for tailors, designers, and fashion students.
Penerapan Business Process Model And Notation Dalam Meningkatkan Efisiensi Proses Bisnis Aplikasi PLN Mobile
This research aims to improve business process efficiency in the PLN Mobile application through the implementation of Business Process Model and Notation (BPMN). PLN Mobile is a digital innovation by PT PLN (Persero) that allows customers to conveniently access services such as bill payments, disturbance reporting, and service requests. However, several challenges remain, including slow processing times, lack of system integration, and low service efficiency. The study was conducted at PT PLN (Persero) UP2D S2JB through observation, interviews, and literature studies. The results indicate that business process modeling with BPMN can systematically map workflows, identify bottlenecks, and provide digital-based solutions. The implementation of BPMN has proven to enhance transparency, reduce input errors, and accelerate customer service processes. This research also recommends continuous optimization through advanced analytical features, stronger system security, and regular training for operational staff. Furthermore, it emphasizes the importance of long-term strategies to adapt to customer needs, support digital transformation, and deliver services that are modern, responsive, and highly competitive.
Evaluasi Kepuasan Pengguna Aplikasi Inspekta Di PT. PLN UP2D S2JB Menggunakan Metode Pieces
This study aims to evaluate user satisfaction with the Inspekta Application at PT PLN UP2D S2JB using the PIECES Framework, which includes six main aspects: Performance, Information, Economy, Control, Efficiency, and Service. The research method employed was descriptive quantitative, utilizing questionnaires distributed to 30 respondents consisting of active employees who use the application in their daily operational activities. The analysis results show that all PIECES indicators obtained an average score within the "satisfied" category, with the highest score in the efficiency aspect (4.14) and the lowest in the economic aspect (3.80). Overall, the average satisfaction score reached 4.08, indicating positive acceptance of the application. Although Inspekta has contributed significantly to improving operational efficiency, transparency, and reducing the use of physical documents, several weaknesses remain, particularly in data security, information validation, and the availability of technical support. This research provides strategic recommendations, including application performance optimization, the enhancement of security layers, and strengthening of support services, so that the application can further improve its quality and sustainably support organizational performance.
Pemodelan Proses Bisnis Sub Bagian Audio Visual Dan Pemberitaan Di Biro Humas Dan Protokol Kantor Gubernur Sumatera Selatan Menggunakan BPMN
This research discusses business process modeling in the Subdivision of Audio Visual and News at the Bureau of Public Relations and Protocol of the South Sumatra Governor’s Office using Business Process Modeling Notation (BPMN). The main problems identified are unstructured workflows, lack of standardization, and manual monitoring that hinder work effectiveness. Through BPMN modeling, this study produces a more systematic and standardized business process design that supports automated supervision. The results show improvements in efficiency, effectiveness of content distribution, and quality of team coordination. The implementation of BPMN makes a significant contribution to enhancing public service delivery, making it faster, more transparent, and more targeted.
Implementasi Arsitektur MVVM Dalam Pengembangan Aplikasi Study Club Duck.Sc Menggunakan Metode Rest Api Berbasis Mobile
Duck.sc is a learning community at the Faculty of Computer Science, Lancang Kuning University, focused on developing programming skills. To support the learning process, a mobile application based on a Learning Management System (LMS) was developed using the MVVM architecture, Flutter, and REST API. Development followed the Extreme Programming (XP) method with authentication using JSON Web Token (JWT). As an evaluation, the MVP architecture was compared with MVVM for code efficiency. Testing results show that the application has stable performance with an average response time of 94.6 ms, and resource usage within reasonable limits. MVVM reduced the amount of code by 20.2%. The success rate of usage reached 100%, and the application achieved a Net Promoter Score (NPS) of 62.5.