SEMASTER: Seminar Nasional Teknologi Informasi & Ilmu Komputer
type: channel
description: 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
publisher: Fakultas Ilmu Komputer
language: en
publication name: SEMASTER: Seminar Nasional Teknologi Informasi & Ilmu Komputer
issn: 2774-1990
items: Implementasi Kampanye Media Sosial berbasis Konten Kreatif di MTSS Raudhotut Thullab
items: Analisis Serangan Man-In-The-Middle (Mitm) Dan Denial Of Service (Dos) Pada Protokol L2tp/Ipsec Berdasarkan Aspek Quality Of Service
items: Pendekatan Wavenet Inspired dan LSTM untuk Prediksi Magnitudo Gempa Sebagai Upaya Transformasi Digital Mitigasi Bencana di Indonesia
items: Mengurai Dilema Etis Teknologi : Kajian Literatur Tentang Dampak Sosial dan Hukum Judi Online dan Pinjaman Online
items: Implementasi metode Geolokasi pada Sistem Pencatatan Logbook Aplikasi Ruang Kerja Genbi Riau
items: Pendekatan Machine Learning untuk Analisis Sentimen Ulasan Capcut: Studi Komparatif Svm dan Naive Bayes
items: Sistem Informasi Keuangan Berbasis Web di Bank Sampah UNILAK
items: Analisis Pola Kesehatan Mental Siswa Menggunkan Metode Naive Bayes
items: Penerapan Robotic Automation (RPA) untuk Otomatisasi Pengiriman Reminder Approval pada Proses Bisnis Perkantoran
items: Optimization of Employee Selection Using Hybrid DSS: SAW Approach and Random Forest-Based Attrition Prediction
items: Analisis Efektivitas Penggunaan Website Sanjo menggunakan metode TAM pada Pengguna di Pemerintah Kota Palembang
items: Dimensionality Reduction dan Clustering Analysis pada Dataset Heart Disease menggunakan PCA/UMAP dan GMM/K-Means
items: Peningkatan Efisiensi Pengelolaan Email Melalui Robotic Process Automation (RPA) dalam Deteksi dan Pengelolaan Lampiran
items: Perancangan Sistem Informasi Manajemen Stok Dan Penjualan Produk Kosmetik Berbasis Web Pada Toko Kosmetik Bening
items: Efektifitas ChatGPT sebagai Alat Bantu Pembelajaran : Peran Moderasi Berpikir Kritis dalam Praktikum SMK
items: Reformasi Hukum Teknologi E-Budgeting Untuk Pencegahan Korupsi Anggaran Di Indonesia
items: AI, UX, Dan Diplomasi Digital: Studi Aplikasi Disdukcapil Dalam Konteks Tata Kelola Digital ASEAN
items: Pendekatan Wavenet-Inspired Dan LSTM Untuk Prediksi Magnitudo Gempa Sebagai Upaya Transformasi Digital Mitigasi Bencana Di Indonesia
items: Pengembangan Sistem Informasi Berbasis Web Untuk Pencatatan Infaq Di Yayasan Syirkah Taawuniyah Pekanbaru
items: Digitalisasi Pasar Tradisional sebagai Upaya Penguatan Ketahanan Pangan di Kota Pekanbaru
items: Sistem Informasi Helpdesk Ticketing System Untuk IT Support Berbasis Web (Studi Kasus : Perum BULOG Kanwil Riau Dan Kepri)
items: Klasifikasi Sentimen Publik Terhadap Implementasi Teknologi 5G Di Indonesia Menggunakan Metode Decision Tree Dan KNN
items: Penerapan Algoritma Optical Character Recognition (OCR) Untuk Pelaporan Surat Pengantar Pengiriman BBM Di PT. Mandiri Melangkah Sejahtera
items: Review Instrumen Pemantauan Perilaku Geoteknik
items: Prediksi Penjualan Skincare Bulanan Menggunakan Arima, Sarima, Dan Prophet
items: Evaluasi Kualitas Layanan Tiktok Shop Menggunakan Model Servqual Dan Dampaknya Terhadap Kepuasan Pengguna (Studi Kasus: Mahasiswa Fasilkom)
items: Optimalisasi Model CNN Untuk Klasifikasi Citra Cifar-10 Dengan Variasi Rasio Data Latih Dan Uji
items: https://journal.unilak.ac.id/index.php/Semaster/article/view/31195
items: Evaluasi Kinerja Bert Dan Roberta Dalam Analisis Ulasan Korupsi Di Pertamina
items: Klasifikasi Depresi Menggunakan Regresi Logistik Dan K-Nearest Neighbor Berdasarkan Faktor Demografis Dan Kesehatan

Implementasi Kampanye Media Sosial berbasis Konten Kreatif di MTSS Raudhotut Thullab
type: item
description: Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji implementasi kampanye media sosial berbasis konten kreatif di MTSS Raudhotut Thullab sebagai upaya penguatan citra dan peningkatan keterlibatan publik di era digital. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kualitatif dengan teknik pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi selama pelaksanaan Praktek Kerja Lapangan (PKL). Fokus penelitian meliputi perencanaan strategi kampanye, jenis dan format konten kreatif yang diproduksi, serta tantangan yang dihadapi dalam pengelolaan media sosial madrasah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemanfaatan media sosial, khususnya Instagram dan Facebook, melalui konten kreatif seperti infografis Islami, video pendek kegiatan madrasah, dan konten edukatif mampu meningkatkan interaksi audiens serta memperkuat citra MTSS Raudhotut Thullab sebagai lembaga pendidikan yang adaptif terhadap perkembangan teknologi tanpa meninggalkan nilai-nilai keislaman. Adapun kendala yang ditemukan meliputi keterbatasan sumber daya manusia, fasilitas pendukung, serta waktu produksi konten. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi lembaga pendidikan dalam mengembangkan strategi komunikasi digital yang efektif, berkelanjutan, dan bernilai edukatif.
subject: Articles
  topic: section
subject: Kampanye Media Sosial
  topic: keywords
subject: Konten Kreatif
  topic: keywords
subject: Literasi Digital
  topic: keywords
subject: Branding Pendidikan
  topic: keywords
creator: Joko Suprianto
creator: Yogo Turnandes
creator: Wentisasrapita Abiyus
creator: Fitri Juliani
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 527
ending page: 533
doi: 10.31849/vejfsa97

Analisis Serangan Man-In-The-Middle (Mitm) Dan Denial Of Service (Dos) Pada Protokol L2tp/Ipsec Berdasarkan Aspek Quality Of Service
type: item
description: Penelitian ini mengevaluasi kinerja dan ketahanan keamanan protokol L2TP/IPsec terhadap serangan Man-in-the-Middle (MITM) dan Denial of Service (DoS) pada lingkungan jaringan PT. XYZ. Pengujian QoS mencatat throughput puluhan Mbps, jitter rendah, dan packet loss minimal pada skenario trafik intensif, menunjukkan overhead enkapsulasi yang terkendali. Analisis MITM mengonfirmasi ketahanan autentikasi PSK terhadap inspeksi payload dan modifikasi paket, meskipun rentan jika pengelolaan kunci longgar. Pengujian DoS mengungkap penurunan throughput hingga 1.8 Mbps dengan latency 79 ms dan packet loss 14% akibat SYN/ICMP flood, tanpa kolaps kanal VPN. Grafik korelasi menampilkan fluktuasi intensitas serangan paralel degradasi performa. L2TP/IPsec direkomendasikan untuk layanan real-time dengan penguatan manajemen PSK, rate limiting, dan IDS/IPS. Penelitian lanjutan disarankan membandingkan dengan WireGuard dan IKEv2 pada topologi multipoint
subject: Articles
  topic: section
subject: L2TP/IPsec
  topic: keywords
subject: serangan MITM
  topic: keywords
subject: DoS
  topic: keywords
subject: QoS
  topic: keywords
subject: throughput TCP
  topic: keywords
subject: autentikasi PSK
  topic: keywords
creator: Ahmad Safri Nasution
creator: Wenni Syafitri
rights: Copyright (c) 2026
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 527
ending page: 535
doi: 10.31849/mqke2a86

Pendekatan Wavenet Inspired dan LSTM untuk Prediksi Magnitudo Gempa Sebagai Upaya Transformasi Digital Mitigasi Bencana di Indonesia
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Prediksi Gempa
  topic: keywords
subject: WaveNet-Inspired
  topic: keywords
subject: LSTM
  topic: keywords
subject: Deep Learning
  topic: keywords
subject: Transformasi Digital
  topic: keywords
creator: Najmuddin Mubarak MR
creator: Susandri
creator: Maya Ramadhani
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 519
ending page: 526
doi: 10.31849/0kz11j51

Mengurai Dilema Etis Teknologi : Kajian Literatur Tentang Dampak Sosial dan Hukum Judi Online dan Pinjaman Online
type: item
description: Perkembangan teknologi digital dan internet telah membawa kemudahan, namun juga menciptakan tantangan etis yang kompleks. Makalah ini mengkaji implikasi etis dari judi online dan pinjaman online melalui metode studi literatur. Hasil analisis menunjukkan bahwa judi online memiliki dampak sosial dan psikologis yang signifikan, diperparah oleh desain teknologi yang manipulatif, seperti explainable persuasion, yang memengaruhi perilaku pengguna tanpa persetujuan yang sepenuhnya sadar. Sementara itu, pinjaman online menimbulkan masalah etis terkait privasi data, keadilan algoritmik, dan literasi finansial yang rendah, yang dapat menyebabkan diskriminasi dan jebakan utang bagi konsumen. Temuan ini menegaskan bahwa kemajuan teknologi seringkali mengabaikan prinsip-prinsip etika dasar seperti transparansi dan akuntabilitas. Makalah ini menyimpulkan bahwa tanpa kerangka etika yang kuat, inovasi digital berisiko menjadi alat eksploitasi dan menciptakan ketidaksetaraan. Diperlukan tidak hanya regulasi, tetapi juga tanggung jawab moral dari pengembang untuk memastikan bahwa teknologi memberikan manfaat yang inklusif dan berkelanjutan bagi masyarakat.
subject: Articles
  topic: section
subject: Etika Teknologi
  topic: keywords
subject: Judi Online
  topic: keywords
subject: Pinjaman Online
  topic: keywords
subject: Studi Literatur
  topic: keywords
subject: Dampak Sosial
  topic: keywords
creator: Ahmad Zamsuri
creator: Nurliana Nasution
creator: Mhd Arief Hasan
creator: Novia Putri Bimby
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 512
ending page: 518
doi: 10.31849/94eyp169

Implementasi metode Geolokasi pada Sistem Pencatatan Logbook Aplikasi Ruang Kerja Genbi Riau
type: item
description: Perkembangan teknologi informasi mendorong organisasi untuk beralih pada sistem digital yang lebih efisien, termasuk Generasi Baru Indonesia (GenBI) Riau yang masih menggunakan pencatatan logbook manual melalui Google Spreadsheet. Metode tersebut rentan terhadap kesalahan pencatatan, duplikasi data, serta keterlambatan pelaporan. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode geolokasi pada sistem pencatatan logbook berbasis web untuk meningkatkan akurasi, keamanan, dan efisiensi pencatatan kegiatan anggota. Sistem dibangun menggunakan metode waterfall, pemodelan UML, integrasi Google Maps API untuk validasi lokasi, serta pengujian Black Box Testing. Hasil penelitian menunjukkan sistem yang dikembangkan mampu meminimalkan kesalahan pencatatan, mengurangi duplikasi data, serta mempermudah proses verifikasi logbook oleh pembina dan pengurus. Temuan ini membuktikan bahwa penerapan geolokasi efektif dalam mendukung transparansi dan keandalan sistem pencatatan logbook di GenBI Riau.
subject: Articles
  topic: section
subject: Geolokasi
  topic: keywords
subject: Logbook
  topic: keywords
subject: Sistem Informasi
  topic: keywords
subject: Google Maps API
  topic: keywords
subject: Waterfall
  topic: keywords
creator: Digdaya Rayhan Bagaskara
creator: Yogi Yunefri
creator: Refi Putra Yandi
creator: Nurli Indra Sari
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 499
ending page: 511
doi: 10.31849/dx8k0d73

Pendekatan Machine Learning untuk Analisis Sentimen Ulasan Capcut: Studi Komparatif Svm dan Naive Bayes
type: item
description: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi CapCut yang diambil dari Google Play Store menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes. Sebanyak 5.000 ulasan berbahasa Indonesia dikumpulkan melalui Google Play Scraper dan diproses dengan tahapan cleaning, case folding, tokenisasi, stopword removal, dan stemming sebelum direpresentasikan menggunakan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF). Label sentimen ditentukan berdasarkan skor bintang, yaitu negatif (1–2), netral (3), dan positif (4–5). Hasil pengujian menunjukkan bahwa model SVM memperoleh akurasi 78,6% dengan nilai macro F1-Score sebesar 0,71, sedangkan Naive Bayes mencapai akurasi 75,2% dengan macro F1-Score sebesar 0,68. Kedua model memiliki kelemahan dalam memprediksi sentimen netral, yang disebabkan oleh distribusi kelas yang tidak seimbang dan keterbatasan metode pelabelan berbasis skor. Penelitian ini menegaskan bahwa analisis sentimen berbasis AI dapat memberikan wawasan penting bagi pengembang aplikasi dalam memahami pengalaman pengguna, meskipun tantangan terkait class imbalance dan keakuratan label masih perlu diperbaiki pada penelitian selanjutnya.
subject: Articles
  topic: section
subject: Analisis Sentimen
  topic: keywords
subject: CapCut
  topic: keywords
subject: SVM
  topic: keywords
subject: Naive Bayes
  topic: keywords
subject: Human-Computer Interaction.
  topic: keywords
creator: Maya Ramadhani
creator: Susandri
creator: Najmuddin Mubarak
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 493
ending page: 498
doi: 10.31849/2wp7ep93

Sistem Informasi Keuangan Berbasis Web di Bank Sampah UNILAK
type: item
description: 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
subject: Articles
  topic: section
subject: Sistem Informasi Keuangan
  topic: keywords
subject: Bank Sampah
  topic: keywords
subject: Berbasis Web
  topic: keywords
subject: Agile
  topic: keywords
subject: Extreme Programming
  topic: keywords
creator: Aldet Kirana Satria
creator: Elvira Asril
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 479
ending page: 492
doi: 10.31849/ec24xx47

Analisis Pola Kesehatan Mental Siswa Menggunkan Metode Naive Bayes
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Kesehatan Mental
  topic: keywords
subject: Siswa
  topic: keywords
subject: Naive Bayes
  topic: keywords
subject: Klasifikasi Teks
  topic: keywords
subject: SMK Negeri 5 Pekanbaru
  topic: keywords
creator: Lilis Sabrina Habibah
creator: Lucky Lhaura Van FC
creator: Pandu Pratama Putra
creator: Dhio Saputra
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 469
ending page: 478
doi: 10.31849/rc257a77

Penerapan Robotic Automation (RPA) untuk Otomatisasi Pengiriman Reminder Approval pada Proses Bisnis Perkantoran
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Efisiensi Proses Bisnis
  topic: keywords
subject: Otomatisasi Alur Kerja
  topic: keywords
subject: Power Automate Cloud
  topic: keywords
subject: Proses Persetujuan
  topic: keywords
subject: Robotic Process Automation
  topic: keywords
creator: Tony Prayitno
creator: Santoso
creator: Ahmad Zamsuri
creator: Yogo Turnandes
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 459
ending page: 468
doi: 10.31849/dee9s702

Optimization of Employee Selection Using Hybrid DSS: SAW Approach and Random Forest-Based Attrition Prediction
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Sistem Pendukung Keputusan
  topic: keywords
subject: Random Forest
  topic: keywords
subject: Simple Additive Weighting
  topic: keywords
subject: Seleksi Karyawan
  topic: keywords
subject: Simulasi What-if
  topic: keywords
creator: Dewi Azura
creator: Ahmad Zamsuri
creator: Susandri
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 446
ending page: 458
doi: 10.31849/80583d54

Analisis Efektivitas Penggunaan Website Sanjo menggunakan metode TAM pada Pengguna di Pemerintah Kota Palembang
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: SANJO
  topic: keywords
subject: TAM
  topic: keywords
subject: Efektivitas
  topic: keywords
subject: Layanan Publik Digital
  topic: keywords
creator: Emilia
creator: Muhamad Kadafi
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 434
ending page: 445
doi: 10.31849/5kn56d77

Dimensionality Reduction dan Clustering Analysis pada Dataset Heart Disease menggunakan PCA/UMAP dan GMM/K-Means
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Dimensionality Reduction
  topic: keywords
subject: Clustering
  topic: keywords
subject: Heart Disease
  topic: keywords
subject: PCA
  topic: keywords
subject: UMAP
  topic: keywords
subject: K-Means
  topic: keywords
subject: GMM
  topic: keywords
subject: Silhouette Score
  topic: keywords
creator: Siti Monalisa Maruddani Yusuf D
creator: Ahmad Zamsuri
creator: Susandri
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 427
ending page: 433
doi: 10.31849/7jq17t49

Peningkatan Efisiensi Pengelolaan Email Melalui Robotic Process Automation (RPA) dalam Deteksi dan Pengelolaan Lampiran
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Robotic Process Automation
  topic: keywords
subject: Power Automate Desktop
  topic: keywords
subject: Pengelolaan Email
  topic: keywords
subject: Lampiran Otomatis, Efisiensi Kerja
  topic: keywords
creator: Santoso
creator: Tony Prayitno
creator: Ahmad Zamsuri
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 419
ending page: 426
doi: 10.31849/1zzsnf56

Perancangan Sistem Informasi Manajemen Stok Dan Penjualan Produk Kosmetik Berbasis Web Pada Toko Kosmetik Bening
type: item
description: 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
subject: Articles
  topic: section
subject: sistem informasi
  topic: keywords
subject: manajemen stok
  topic: keywords
subject: penjualan
  topic: keywords
subject: perpetual inventory
  topic: keywords
subject: Waterfall
  topic: keywords
subject: UML
  topic: keywords
subject: aplikasi web
  topic: keywords
creator: Reni Riama Sitorus
creator: Muhamad Sadar
creator: Didik Siswanto
creator: Guntoro Guntoro
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-20
publication date: 2025-12-20
starting page: 409
ending page: 418
doi: 10.31849/kedbxa43

Efektifitas ChatGPT sebagai Alat Bantu Pembelajaran : Peran Moderasi Berpikir Kritis dalam Praktikum SMK
type: item
description: 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
subject: Articles
  topic: section
subject: ChatGPT
  topic: keywords
subject: Berpikir Kritis
  topic: keywords
subject: Pemecahan Masalah
  topic: keywords
subject: Administrasi Sistem Jaringan
  topic: keywords
subject: Pendidikan Vokasional
  topic: keywords
creator: Solihin Solihin
creator: Susandri Susandri
creator: Ahmad Zamsuri
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-16
publication date: 2025-12-16
starting page: 396
ending page: 408
doi: 10.31849/zdjayh60

Reformasi Hukum Teknologi E-Budgeting Untuk Pencegahan Korupsi Anggaran Di Indonesia
type: item
description: 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
subject: Articles
  topic: section
subject: hukum teknologi, kebijakan digital, e-budgeting, korupsi anggaran, transformasi digital berkelanjutan
  topic: keywords
creator: Andriansyah Andriansyah
creator: Sujianto Sujianto
creator: Muchid Muchid
creator: Auradian Marta
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-02
publication date: 2025-12-02
starting page: 387
ending page: 395
doi: 10.31849/rbt8fs92

AI, UX, Dan Diplomasi Digital: Studi Aplikasi Disdukcapil Dalam Konteks Tata Kelola Digital ASEAN
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Diplomasi Digital
  topic: keywords
subject: Pengalaman Pengguna
  topic: keywords
subject: ASEAN
  topic: keywords
subject: Tata Kelola Digital
  topic: keywords
subject: Kecerdasan Buatan
  topic: keywords
creator: Arya Luthfi Permadi
creator: Wasiah Sufi
creator: Weni Puji Hastuti
creator: Pivit Septiary Chandra
creator: Mardiana Mardiana
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-20
publication date: 2025-12-20
starting page: 376
ending page: 386
doi: 10.31849/xxjz1z70

Pendekatan Wavenet-Inspired Dan LSTM Untuk Prediksi Magnitudo Gempa Sebagai Upaya Transformasi Digital Mitigasi Bencana Di Indonesia
type: item
description: 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
subject: Articles
  topic: section
subject: Prediksi Gempa
  topic: keywords
subject: WaveNet-Inspired
  topic: keywords
subject: LSTM
  topic: keywords
subject: Deep Learning
  topic: keywords
subject: Transformasi Digital..
  topic: keywords
creator: Najmuddin Mubarak MR
creator: Susandri Susandri
creator: Ahmad Zamsuri
creator: Maya Ramadhani
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 368
ending page: 375

Pengembangan Sistem Informasi Berbasis Web Untuk Pencatatan Infaq Di Yayasan Syirkah Taawuniyah Pekanbaru
type: item
description: 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
subject: Articles
  topic: section
subject: Sistem Informasi
  topic: keywords
subject: Infaq
  topic: keywords
subject: Berbasis Web
  topic: keywords
creator: Darmanta Sukrianto
creator: Dwi Oktarina
creator: Hendri Maradona
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 357
ending page: 367

Digitalisasi Pasar Tradisional sebagai Upaya Penguatan Ketahanan Pangan di Kota Pekanbaru
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Digitalisasi Pasar Tradisional
  topic: keywords
subject: QRIS
  topic: keywords
subject: Ketahanan Pangan
  topic: keywords
subject: Pekanbaru
  topic: keywords
subject: Kebijakan Perkotaan
  topic: keywords
creator: Wasiah Sufi
creator: Sujianto Sujianto
creator: Pebri Yuliani
creator: Hasim As’ari
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 350
ending page: 356

Sistem Informasi Helpdesk Ticketing System Untuk IT Support Berbasis Web (Studi Kasus : Perum BULOG Kanwil Riau Dan Kepri)
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Sistem Informasi
  topic: keywords
subject: Helpdesk Ticketing System
  topic: keywords
subject: Bulog
  topic: keywords
subject: Website
  topic: keywords
subject: Black Box Testing
  topic: keywords
creator: Fauzan Akbar Muslim
creator: Febrizal Alfarasy Syam
creator: Afriansyah Afriansyah
creator: Rizki Novendra
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 334
ending page: 349
doi: 10.31849/hyzn8a44

Klasifikasi Sentimen Publik Terhadap Implementasi Teknologi 5G Di Indonesia Menggunakan Metode Decision Tree Dan KNN
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Analisis Sentimen
  topic: keywords
subject: Teknologi 5G
  topic: keywords
subject: Decision Tree
  topic: keywords
subject: K-Nearest Neighbor (KNN)
  topic: keywords
subject: Media Sosial
  topic: keywords
creator: Pangeran Nicka
creator: Yogi Yunefri
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 322
ending page: 333
doi: 10.31849/rd73ke71

Penerapan Algoritma Optical Character Recognition (OCR) Untuk Pelaporan Surat Pengantar Pengiriman BBM Di PT. Mandiri Melangkah Sejahtera
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Optical Character Recognition
  topic: keywords
subject: Aplikasi Mobile
  topic: keywords
subject: OpenCV
  topic: keywords
subject: Tesseract
  topic: keywords
subject: Efisiensi Operasional
  topic: keywords
creator: Muhammad Al Fajar
creator: Yuvi Darmayunata
creator: Roki Hardianto
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 312
ending page: 321
doi: 10.31849/m0rmzp82

Review Instrumen Pemantauan Perilaku Geoteknik
type: item
description: 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
subject: Articles
  topic: section
subject: Geotechnical instrumentation
  topic: keywords
subject: monitoring
  topic: keywords
subject: soil deformation
  topic: keywords
subject: IoT
  topic: keywords
subject: fiber optic sensing
  topic: keywords
creator: Muhammad Toyeb
creator: Zainuri
creator: Yogi Yunefri
creator: Ahmad Zamsuri
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 280
ending page: 290
doi: 10.31849/txxbry32

Prediksi Penjualan Skincare Bulanan Menggunakan Arima, Sarima, Dan Prophet
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Time Series Forecasting
  topic: keywords
subject: ARIMA
  topic: keywords
subject: SARIMA
  topic: keywords
subject: Prophet
  topic: keywords
subject: Skincare Sales
  topic: keywords
creator: Elisa Desi Syafitri
creator: Nurliana Nasution
creator: Ahmad Zamsuri
creator: Hana Ramadila
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 270
ending page: 279
doi: 10.31849/6tkw5817

Evaluasi Kualitas Layanan Tiktok Shop Menggunakan Model Servqual Dan Dampaknya Terhadap Kepuasan Pengguna (Studi Kasus: Mahasiswa Fasilkom)
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
creator: Annisa Pritama
creator: Zamzami
creator: Syahtriatna
creator: Rebecca La Volla Nyoto
creator: Indah Muzdalifah
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 260
ending page: 269
doi: 10.31849/esc70j65

Optimalisasi Model CNN Untuk Klasifikasi Citra Cifar-10 Dengan Variasi Rasio Data Latih Dan Uji
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Optimalisasi CNN
  topic: keywords
subject: Klasifikasi Citra
  topic: keywords
subject: CIFAR-10
  topic: keywords
subject: Rasio Data
  topic: keywords
subject: Augmentasi Data
  topic: keywords
creator: Muhammad Syawaluddin
creator: Susandri Susandri
creator: Ahmad Zamsuri
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 303
ending page: 311
doi: 10.31849/698jqg82

https://journal.unilak.ac.id/index.php/Semaster/article/view/31195
type: item
title: 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
description: 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).
subject: Articles
  topic: section
subject: UTAUT 2
  topic: keywords
subject: Education Report Card
  topic: keywords
subject: Behavioral Intention
  topic: keywords
subject: Use Behavior
  topic: keywords
creator: Putri Rachel
creator: Syahtriatna Syahtriatna
creator: Walhidayat Walhidayat
creator: Wirdah Choiriah
creator: Febrizal Alfarasy Syam
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 251
ending page: 259
doi: 10.31849/h4vqem45

Evaluasi Kinerja Bert Dan Roberta Dalam Analisis Ulasan Korupsi Di Pertamina
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Sentiment Analysis
  topic: keywords
subject: BERT
  topic: keywords
subject: BERT, RoBERTa
  topic: keywords
subject: Pertamina Corruption
  topic: keywords
subject: Public Opinion
  topic: keywords
subject: Natural Language Processing
  topic: keywords
creator: Muhammad Al Fajar
creator: Roki Hardianto
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-13
publication date: 2025-12-13
starting page: 224
ending page: 250
doi: 10.31849/nfrdk715

Klasifikasi Depresi Menggunakan Regresi Logistik Dan K-Nearest Neighbor Berdasarkan Faktor Demografis Dan Kesehatan
type: item
description: 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.
subject: Articles
  topic: section
subject: Depresi
  topic: keywords
subject: Regresi Logistik
  topic: keywords
subject: K-Nearest Neighbor
  topic: keywords
subject: Klasifikasi
  topic: keywords
subject: Kesehatan Mental
  topic: keywords
creator: Hana Ramadila
creator: Elisa Desi Syafitri
creator: Susandri Susandri
creator: Ahmad Zamsuri
rights: Copyright (c) 2025
date: 2025-12-01
publication date: 2025-12-01
starting page: 292
ending page: 302
doi: 10.31849/v5ea2d45