Duta.Com is a scientific journal focused on Information and Communication Technology, published every February and August, and managed by the Research and Community Service Unit (UPPM), Faculty of Computer Science, Duta Bangsa University, Surakarta. This journal exists as a forum for sharing, developing, and facilitating the publication of research results, thereby providing beneficial scientific contributions to managers, decision-makers, researchers, lecturers, students, and other stakeholders in the technology field. Duta.Com Journal accepts manuscripts in the form of research articles covering Information Systems, Artificial Intelligence, Data Mining, Embedded Systems/Internet of Things (IoT), Network and Communication, and IT Governance. This focus is designed to support the development of science and technological innovation that is relevant to the needs of academics and practitioners.
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta
Sistem Monitoring dan Manajemen Riwayat Kesehatan pada Peternakan Kambing PE Berbasis IoT Terintegrasi Web
Manajemen pemeliharaan kambing Peranakan Etawa (PE) di Al Amin Farm, Sukoharjo, menghadapi kendala akibat masih diterapkannya pencatatan riwayat kesehatan yang konvensional dan ketiadaan instrumen pemantauan tanda vital yang objektif. Hal ini menyebabkan lambatnya respons terhadap gejala penyakit serta besarnya risiko hilangnya data medis ternak. Oleh karena itu, riset ini ditujukan untuk membangun purwarupa pengawasan kesehatan dan manajemen histori medis kambing PE berlandaskan teknologi Internet of Things (IoT) yang terhubung langsung ke antarmuka web. Purwarupa ini ditenagai oleh mikrokontroler ESP32, dengan sensor MAX30102 untuk mendeteksi detak jantung, sensor GY-906 untuk suhu tubuh, dan MFRC522 untuk membaca identitas RFID. Proses penulisan data ke dalam pangkalan data dilakukan melalui transmisi nirkabel menuju Firebase Realtime Database yang kemudian ditampilkan dalam sebuah dashboard website terpadu. Antarmuka ini memuat tujuh halaman spesifik yang memfasilitasi visualisasi real-time, pencatatan tindakan medis, manajemen reproduksi, hingga histori vaksinasi. Uji coba menunjukkan sistem beroperasi dengan stabil; sensor terus-menerus mencatat fluktuasi parameter vital, dan sistem website berhasil mengklasifikasikan kondisi anomali serta memberikan peringatan dini secara otomatis, menjadikannya solusi digital yang efisien untuk peternakan.
Hyperparameter Optimization of Boosting Models Using Particle Swarm Optimization for Flood-Prone Area Classification in West Java
Flooding is the most prevalent natural disaster in Indonesia, causing substantial loss of life and significant economic damage each year. Therefore, an accurate regional flood condition classification system is essential to support early warning efforts. This study integrates daily rainfall data collected from 460 meteorological stations operated by the Meteorology, Climatology, and Geophysics Agency between 2020 and 2025, flood event records obtained from the National Disaster Management Agency, and geospatial features derived from the GLO-30 Digital Elevation Model (DEM) and Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery as model inputs. Six classification models were systematically developed and evaluated, including baseline XGBoost, LightGBM, and CatBoost models, along with their respective Particle Swarm Optimization (PSO)-optimized variants. The results indicate that the baseline CatBoost model achieved the best performance prior to optimization, whereas PSO-LightGBM outperformed all competing models after optimization, attaining the highest Macro F1-score of 0.5433 and Macro Recall of 0.5350. PSO optimization proved effective in improving the performance of LightGBM and XGBoost but negatively affected CatBoost, whose default configuration was already close to optimal for the dataset used in this study. Furthermore, SHAP analysis confirmed that Runoff Potential, a hydrology domain-informed engineered feature, was the most influential predictor, followed by elevation and SAR backscatter features, highlighting the significant contribution of remote sensing data integration to the model's discriminative capability.
Enterprise Architecture Design for the NCL Madiun Vocational Education Institution Using the TOGAF ADM Framework
Digital transformation in vocational education institutions requires an enterprise architecture that aligns business processes with information technology. NCL Madiun, a vocational institution specializing in hospitality and culinary education, still faces several challenges, including the lack of integrated information systems across divisions, manual marketing processes, data duplication, and inadequate data security management. This study aims to design an Enterprise Architecture using the TOGAF Architecture Development Method (ADM) framework to support the organization's digital transformation. A qualitative descriptive approach was employed, with data collected through interviews, observations, and literature studies. SWOT, Value Chain, and GAP analyses were conducted to design the business, data, application, and technology architectures. The results indicate that the proposed Enterprise Architecture successfully identifies the need for integrated business processes, data management, applications, and technology infrastructure. The proposed architecture includes the development of a Marketing Customer Relationship Management (CRM) system, Student Admission Information System, Academic Information System, Financial Information System, Internship Management Module, Job Placement Database, Alumni Database, as well as improvements in data integration and security. The resulting enterprise architecture blueprint is expected to serve as a guideline for implementing digital transformation, improving business process efficiency, service quality, and organizational decision-making at NCL Madiun.
Enterprise Architecture, TOGAF ADM, Vocational Education, Digital Transformation, Information System, NCL Madiun.
Evaluasi Algoritma Genetika Berbasis Multi-Seed Untuk Optimasi Primer PCR
Desain primer merupakan tahap penting dalam Polymerase Chain Reaction (PCR) karena kualitas primer mempengaruhi spesifisitas, efisiensi amplifikasi, dan keberhasilan analisis molekuler. Penelitian sebelumnya telah merangkum karakteristik primer PCR, meliputi panjang primer, melting temperature (Tm), selisih Tm, GC content, GC clamp, hairpin, dimer, repetition, specificity, dan panjang produk [16]. Penelitian lanjutan mengembangkan desain primer PCR menggunakan Algoritma Genetika (GA) dengan representasi kromosom berbasis indeks awal primer forward, panjang primer forward, panjang produk, dan panjang primer reverse [17]. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi robustness dan konvergensi pipeline GA untuk optimasi desain primer PCR melalui replikasi multi-seed. Kandidat primer menggunakan representasi kromosom yang sama dengan penelitian sebelumnya, sedangkan fungsi objektif dibangun berdasarkan akumulasi penalti terhadap pelanggaran parameter primer. Dengan panjang sekuens target 2.608 bp, ruang pencarian kasar mencapai 153.758.619 kemungkinan, sehingga pencarian exhaustive tidak efisien. Evaluasi dilakukan menggunakan dua set seed, tren best fitness dan median fitness, diversity top-K berbasis normalized Hamming distance, serta random search baseline dengan budget evaluasi maksimum yang sama. Hasil menunjukkan GA mencapai objective optimum pada 19 dari 20 replikasi (95%). Pada seed set kedua, seluruh seed mencapai objective optimum dengan rata-rata 480–580 evaluasi kandidat, sedangkan random search membutuhkan sekitar 10.280 evaluasi. Dengan demikian, kontribusi utama GA terletak pada efisiensi dan keterarahan pencarian.
Pengembangan Aplikasi Augmented Reality(Ar) Sebagai Media Interaktif Pada Anak Usia Dini Berbasis Bahasa Inggris
Perkembangan teknologi informasi dalam bidang pendidikan mendorong terciptanya media pembelajaran yang lebih interaktif dan menarik, khususnya bagi anak usia dini. Proses pembelajaran di TK Baiturrohim Jenggawah masih menggunakan metode konvensional berupa media gambar dua dimensi dan ceramah, sehingga anak mudah merasa bosan dan kurang tertarik dalam mengikuti pembelajaran bahasa Inggris. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi Augmented Reality (AR) sebagai media pembelajaran interaktif berbasis bahasa Inggris untuk anak usia dini, menguji kelayakan aplikasi, serta mengetahui hasil penggunaannya dalam proses pembelajaran. Metode penelitian yang digunakan adalah Multimedia Development Life Cycle (MDLC) dengan tahapan concept, design, assembly, testing, dan distribution. Aplikasi dikembangkan menggunakan Unity 3D dan Vuforia Engine dengan menampilkan objek hewan tiga dimensi, nama hewan dalam bahasa Inggris, serta audio pelafalan dan suara hewan. Subjek penelitian adalah anak usia 4–6 tahun di TK Baiturrohim Jenggawah. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Pengujian sistem menggunakan metode black box dan usability testing dengan System Usability Scale (SUS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi berhasil dikembangkan dan seluruh fitur dapat berjalan dengan baik berdasarkan pengujian black box. Hasil usability testing memperoleh nilai rata-rata SUS sebesar 83,87 yang termasuk dalam kategori sangat baik. Penggunaan aplikasi AR mampu meningkatkan minat belajar anak, membantu pengenalan nama hewan dalam bahasa Inggris, serta menciptakan suasana belajar yang lebih aktif dan menyenangkan. Dengan demikian, aplikasi Augmented Reality dapat dijadikan sebagai alternatif media pembelajaran interaktif yang efektif untuk mendukung proses pembelajaran bahasa Inggris pada anak usia dini.
Perancangan dan Implementasi Jaringan Komputer di SMP Muhammadiyah 2 Kartasura Berbasis Mikrotik
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi memberikan dampak signifikan terhadap dunia pendidikan, khususnya dalam pemanfaatan internet sebagai pendukung kegiatan pembelajaran dan administrasi sekolah. Internet mempermudah akses informasi serta meningkatkan efisiensi pengelolaan aktivitas pendidikan. Namun, di SMP Muhammadiyah 2 Kartasura pemanfaatan jaringan internet belum terkelola secara optimal karena belum adanya sistem pengendalian penggunaan akses internet, sehingga berpotensi menimbulkan ketidakmerataan pemakaian dan penggunaan yang kurang efektif. Kondisi tersebut dapat mengganggu kelancaran pembelajaran berbasis digital maupun aktivitas administrasi sekolah. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan jaringan komputer berbasis MikroTik yang difokuskan pada pengelolaan dan pembatasan penggunaan bandwidth. Metode yang digunakan adalah eksperimen terapan dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan topologi jaringan, implementasi konfigurasi dasar MikroTik, serta pengujian konektivitas jaringan. Jaringan dibangun menggunakan router MikroTik sebagai pusat manajemen yang terhubung dengan access point sebagai media distribusi akses internet nirkabel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan konfigurasi jaringan berbasis MikroTik mampu menghasilkan sistem jaringan yang lebih stabil, aman, dan terkontrol, serta mempermudah pengelolaan penggunaan internet di lingkungan sekolah.
Automatic Gender Recognition System Through Eye Image Analysis: Using Hybrid Pre-Trained Convolutional Neural Network-Haar Cascade Classifier
The development of intelligent systems based on digital image processing has encouraged the application of automatic gender identification in various fields, such as security and surveillance. However, in real-world conditions such as CCTV footage or the use of personal protective equipment, a person's face is often partially covered, making full-face identification methods less effective. In this study, we propose an automatic gender recognition system based on eye image analysis by combining a pretrained Convolutional Neural Network (CNN) and a Haar Cascade Classifier. CNN is used to perform gender classification, while Haar Cascade is used to detect and extract the eye area as a Region of Interest (ROI). Two recommended CNN architectures, VGG16 and MobileNetV2, are compared to evaluate the system's performance. The preprocessing process includes image resizing, pixel value normalization, and data augmentation to improve the generalization of a model. Evaluation is carried out using accuracy, precision, recall, and f1-score metrics. The test results show that VGG16 provides the best performance with an accuracy of 96%, while MobileNetV2 achieves an accuracy of 94%. Furthermore, VGG16 also demonstrated superior recognition capabilities for minority classes. Implementation results demonstrate that the proposed approach works effectively under partially obscured face conditions, potentially making it applicable to camera-based surveillance systems with visual impairments.
Sistem Rekomendasi Produk Umkm Menggunakan Content Based Filtering Pada Kampung Njawani
Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di Kampung Njawani memiliki peran penting dalam mendukung perekonomian lokal melalui berbagai produk makanan, minuman, dan kerajinan. Namun, banyaknya variasi produk yang tersedia sering menyulitkan pengguna dalam menemukan produk yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka. Kondisi ini menyebabkan proses pencarian produk menjadi kurang efisien serta berdampak pada rendahnya keterlihatan beberapa produk UMKM. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem rekomendasi produk UMKM Kampung Njawani berbasis web menggunakan metode Content-Based Filtering. Sitem dikembangkan dengan metode pengembangan perangkat lunak Extreme Programming (XP) yang menekankan proses pengembangan secara iteratif dan melibatkan pengguna secara langsung. Alur sistem dimulai dari pembuatan akun pengguna, pengisian preferensi melalui proses onboarding, hingga penyajian rekomendasi produk pada dashboard pengguna. Preferensi pengguna dan atribut produk direpresentasikan dalam bentuk dokumen teks, kemudian dilakukan pembobotan menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan pengukuran tingkat kemiripan menggunakan metode Cosine Similarity untuk menghasilkan skor kecocokan. Hasil penelitian menunjukan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi produk yang relevan sesuai dengan preferensi pengguna. Selain itu, sistem menyediakan dashboard admin yang menampilkan data rekomendasi dan skor kecocokan produk sebagai bahan analisis. Sistem ini diharapkan dapat membantu pengguna dalam menemukan produk UMKM secara efrektif serta mendukung pengembangan UMKM Kampung Njawani.
Perbandingan Model Rekomendasi Wisata Yogyakarta Berbasis Rating dan Segmentasi Usia
Ledakan informasi pada platform digital pariwisata membuat wisatawan kesulitan memilih destinasi yang paling relevan dengan preferensi mereka, sehingga sistem rekomendasi menjadi semakin penting untuk menyaring pilihan berdasarkan data rating pengguna. Penelitian ini bertujuan menganalisis dan membandingkan kinerja tiga model rekomendasi destinasi wisata di Yogyakarta, yaitu baseline global berbasis rata-rata rating, item-based collaborative filtering, dan demographic filtering berbasis segmentasi usia. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan studi kasus pada dataset pariwisata Yogyakarta yang berisi 2.870 interaksi antara 300 pengguna dan 126 destinasi. Data dipra-proses melalui integrasi tiga berkas, pembersihan data, pembentukan kelompok usia, serta pembagian data menjadi 80 persen latih dan 20 persen uji. Kinerja model dievaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE), baik secara global maupun per kelompok usia. Hasil menunjukkan bahwa baseline global memberikan MAE terendah secara keseluruhan, yaitu 1,222, sedangkan demographic filtering dan collaborative filtering memperoleh MAE masing-masing 1,283 dan 1,301. Pada seluruh kelompok usia, baseline tetap menjadi model dengan MAE terkecil, sehingga pendekatan sederhana berbasis rata-rata rating terbukti lebih stabil pada dataset yang relatif kecil dan jarang. Meskipun demikian, demographic filtering tetap bermanfaat untuk memetakan preferensi destinasi per segmen usia. Penelitian selanjutnya disarankan menggunakan dataset yang lebih besar, menambahkan atribut kontekstual, menguji model hibrida, serta melengkapi evaluasi dengan metrik berbasis ranking dan studi kepuasan pengguna.
sistem rekomendasi, collaborative filtering, demographic filtering
AI-STYLIZED CHIBI AS A VISUAL AESTHETIC FOR INSTAGRAM INFLUENCERS: A CASE STUDY OF @NOVIFTRNI._
The rapid development of Artificial Intelligence (AI) has significantly transformed how digital creators produce and present visual content on social media. One emerging trend is AI-Stylized Chibi, a digital illustration style featuring small, cute, and expressive characters generated entirely through AI-based image processing. This visual trend has increasingly been adopted by influencers as a new aesthetic strategy to enhance visual appeal and strengthen content identity on Instagram. This study aims to examine audience perceptions of AI-Stylized Chibi content and analyze its influence on the visual appeal of influencer posts. A case study was conducted on the Instagram account @noviftrni._ involving 96 active respondents who completed an online Likert-scale questionnaire. Data were analyzed using descriptive statistics and ordinal regression. The results indicate that the use of AI-Stylized Chibi enhances visual aesthetics, draws stronger audience attention, and improves message clarity. The ordinal regression analysis confirms a positive and significant influence of AI-Stylized Chibi on visual appeal. These findings demonstrate that AI-based visuals can serve as an effective aesthetic strategy for influencers to build visual identity and increase audience engagement on social media.
ANALYSIS OF THE UTILIZATION OF INSTAGRAM SOCIAL MEDIA INFORMATION SYSTEM @CANVAINDONESIA IN DEVELOPING BEGINNER CREATORS’ SKILLS
This study aims to analyze the relationship between the utilization of the Instagram social media information system @canvaindonesia and the development of beginner creators’ abilities in producing digital content. The research is motivated by the growing use of social media as a digital-based information system that supports non-formal learning and creative competence development. A quantitative correlational approach was employed with 100 respondents selected through purposive sampling. Data were collected using a five-point Likert-scale questionnaire based on the AIDA model (Attention, Interest, Desire, Action) for the independent variable and the Theory of Planned Behavior (TPB) for the dependent variable. Descriptive analysis revealed that all AIDA dimensions scored high, with the highest values on Desire (78,3%) and Interest (71.3%), indicating the effectiveness of educational content in attracting attention and encouraging user actions. The Spearman correlation test produced a coefficient of ? = 0.765 with a significance level of p < 0.001, indicating a strong and positive relationship between the two variables. These findings confirm that the more optimally users utilize @canvaindonesia’s educational content, the higher their cognitive, affective, and behavioral skill development. The study concludes that social media-based information systems have significant potential to support non-formal learning and enhance digital creators’ self efficacy.
PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI PENDAFTARAN MAGANG DI DINAS LINGKUNGAN HIDUP KOTA SURAKARTA
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh kebutuhan untuk menerapkan digitalisasi dalam layanan publik, terutama pada proses pendaftaran magang di Dinas Lingkungan Hidup (DLH) Kota Surakarta yang sebelumnya masih dilakukan secara manual. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem informasi pendaftaran magang berbasis aplikasi mobile menggunakan Kodular, agar proses administrasi magang lebih efisien, tepat, dan transparan. Metode penelitian yang digunakan mengikuti model Waterfall yang terdiri dari beberapa tahap, yakni analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi e-Magang yang dikembangkan memiliki fitur seperti pendaftaran online, verifikasi data, pencarian, serta penghapusan data yang terhubung dengan Google Spreadsheet sebagai tempat penyimpanan datanya. Uji coba aplikasi dilakukan dengan metode black box testing dan menunjukkan bahwa semua fungsi bekerja dengan baik sesuai kebutuhan pengguna tanpa adanya kesalahan signifikan. Implementasi sistem ini berhasil mempercepat proses pendaftaran hingga 60% dibandingkan cara manual, mengurangi risiko kesalahan data, serta meningkatkan transparansi dan kinerja pegawai. Pemeliharaan sistem juga dilakukan secara teratur untuk menjaga stabilitas dan update sesuai perkembangan teknologi. Secara keseluruhan, aplikasi e-Magang berbasis Kodular dinilai efisien, mudah digunakan, dan mendukung pengembangan layanan publik yang akuntabel sesuai prinsip good governance.
Peran Crowdsourcing Dalam Implementasi Dan Penguatan Pendidikan Antikorupsi Terintegrasi Platform Digital
Pendidikan antikorupsi penting untuk membangun karakter dan budaya yang bebas dari praktik korupsi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempelajari peran pendidikan dan bagaimana pendidikan anti korupsi diterapkan di berbagai komunitas. Dalam penelitian ini, digunakan metode kualitatif dengan crowdsourcing dalam pendidikan antikorupsi berfokus pada pengumpulan data dan pemahaman mendalam melalui partisipasi publik (seperti siswa, guru, atau masyarakat luas) menggunakan platform digital atau kegiatan kolaboratif untuk mengidentifikasi, menganalisis, dan menghasilkan solusi terhadap isu korupsi serta menanamkan nilai-nilai integritas. Pendekatan ini memungkinkan pengumpulan beragam perspektif dan pengalaman untuk membangun pemahaman komprehensif tentang korupsi dan strategi pencegahannya. Hasil penelitian menunjukkan adanya praktik korupsi dalam masyarakat akan berdampak pada kesadaran hukum dan perilaku warga negara, sehingga penting bagi pemerintah dan lembaga pendidikan untuk terus meningkatkan pendidikan anti korupsi yang efektif guna membentuk budaya integritas dan transparansi, secara konsisten melalui pendekatan formal, informal, dan nonformal serta didukung oleh penegakan hukum dengan Program Pemberantasan Korupsi Terintegrasi yang melibatkan berbagai stageholder lembaga pemerintah dan masyarakat.
Rancang Bangun Sistem E-Commerce B2C Toko Tani Rejeki Lancar Sukoharjo
Perkembangan teknologi informasi telah mengubah cara masyarakat melakukan aktivitas ekonomi, termasuk dalam sektor pertanian. Digitalisasi sistem penjualan melalui e-commerce memberikan peluang besar bagi pelaku usaha kecil dan menengah untuk memperluas jangkauan pasar tanpa terbatas oleh waktu dan lokasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem e-commerce dengan model Business to Consumer (B2C) pada Toko Tani Rejeki Lancar Sukoharjo sebagai sarana promosi dan penjualan produk pertanian secara daring. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Waterfall, yang mencakup tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, serta pemeliharaan. Dalam implementasinya, sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan basis data MySQL, serta dirancang agar mudah digunakan oleh pemilik toko dan pelanggan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai harapan dan mampu menampilkan produk, melakukan transaksi, serta mengelola data penjualan dengan baik. Penerapan sistem e-commerce ini tidak hanya mempermudah proses transaksi antara penjual dan konsumen, tetapi juga meningkatkan efektivitas promosi produk lokal dan memperluas jangkauan pasar Toko Tani. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat menjadi contoh penerapan transformasi digital bagi usaha kecil di sektor pertanian untuk meningkatkan daya saing di era ekonomi digital.
Pengembangan Sistem Rekomendasi Pemilihan Tarantula Berbasis Web Dengan Pendekatan Knowledge-Based Untuk Pemelihara Pemula
Tarantula merupakan salah satu jenis laba-laba yang memiliki daya tarik tinggi bagi para penggemar hewan eksotis, namun banyak calon pemelihara yang belum memahami perbedaan karakteristik antarspesies, sehingga sering mengalami kesulitan dalam menentukan jenis yang sesuai dengan tingkat kemampuan mereka. Beberapa spesies tarantula memiliki sifat agresif dan racun yang cukup berbahaya, sehingga diperlukan sistem yang dapat memberikan rekomendasi secara akurat dan aman. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem rekomendasi pemilihan tarantula berbasis web menggunakan metode knowledge-based dengan pendekatan constraint-based. Pengembangan sistem dilakukan dengan metode Waterfall yang mencakup tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Analisis dilakukan dengan metode SWOT, sedangkan desain sistem digambarkan melalui flowchart, data flow diagram (DFD), dan entity relationship diagram (ERD). Implementasi sistem menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL, dengan pengujian menggunakan metode black box untuk uji fungsional dan recall–precision untuk uji akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan rekomendasi spesies tarantula secara tepat sesuai kriteria pengguna dan mampu mencegah rekomendasi terhadap spesies berbahaya. Nilai recall dan precision sebesar 100% menunjukkan tingkat akurasi sistem yang sangat tinggi. Sistem ini diharapkan dapat membantu pemula dalam memilih spesies tarantula yang sesuai serta menjadi kontribusi nyata dalam penerapan sistem rekomendasi berbasis pengetahuan di bidang fauna eksotis.
Pengembangan Game Edukasi Interaktif Berhitung Untuk Anak Usia 6 Tahun Menggunakan Metode MDLC
Berhitung merupakan dasar dari pengetahuan matematika yang penting untuk diterapkan sejak usia dini karena memiliki peran besar dalam kehidupan sehari-hari. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah game edukasi berhitung tingkat permulaan bagi anak usia 6 tahun sebagai media pembelajaran interaktif yang menyenangkan serta membantu guru dalam proses mengajar di taman kanak-kanak. Metode pengembangan yang digunakan adalah Multimedia Development Life Cycle (MDLC), yang meliputi tahapan konsep, perancangan storyline dan storyboard, pengumpulan bahan, pembuatan aplikasi, serta pengujian. Aplikasi dikembangkan menggunakan perangkat lunak Construct 2 dengan mengintegrasikan elemen visual, audio, dan interaksi sederhana yang sesuai dengan karakteristik anak usia dini. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi game berjalan sesuai dengan rancangan, mudah digunakan oleh anak, dan dinilai layak oleh guru sebagai media bantu pembelajaran berhitung. Dengan demikian, game edukasi ini diharapkan dapat meningkatkan minat dan pemahaman anak terhadap konsep berhitung dasar melalui pendekatan belajar sambil bermain.
Aplikasi Augmented Reality Fosil Homo Erectus Balai Pelestarian Situs Manusia Purba Sangiran
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan media informasi menggunakan Augmented Reality untuk memperkenalkan benda purbakala dan Situs Sangiran yang dikemas dengan media informasi yang lebih menarik kepada pengunjung dari berbagai kalangan tidak hanya peneliti tetapi juga masyarakat umum. Penelitian ini lebih berfokus kepada pembuatan Augmented Reality Fosil Homo Erectus dengan menggunakan Marker berbentuk barcode yang dapat menampilkan bentuk 3D dari Fosil Homo Erectus serta informasi lain terkait Situs Sangiran. Aplikasi AR Homo Erectus berjalan pada platform Android. Penelitian ini merupakan jenis penelitian pengembangan menggunakan metode Sherwood-Rout yang terdiri dari 6 tahap yaitu (1) Project Initation, (2) Specification, (3) Design, (4) Production, (5) Review and Evaluation (6) Delivery and Implementation. Tahap pengujian kelayakan produk menggunakan metode Blackbox dan User Aceptance Test. Hasil penelitian yang dicapai merupakan pengembangan media informasi berupa aplikasi Augmented Reality Fosil Homo Erectus yang terdiri dari bentuk 3D Fosil Homo Erectus dan informasi lain yang terkait dengan Situs Sangiran dengan menggunakan video sebagai media informasi. Hasil kerja menggunakan pengujian Black Box menunjukkan semua komponen aplikasi Augmented Reality berfungsi dengan baik. Serta pengujian metode User Acceptance Test mendapat skor penilaian kelayakan sebesar 89% dengan kategore “layak” digunakan sebagai media informasi.
Implementasi Pemetaan Pelanggan Internet Menggunakan Geographic Information System (GIS) Di Area Solo Raya
PT PowerTel merupakan perusahaan infrastruktur jaringan yang berfokus pada pengembangan jaringan kabel fiber optik, khususnya pada bagian backbone dan backhaul. PowerTel menyediakan jaringan terintegrasi berkualitas tinggi yang didukung oleh layanan profesional untuk memenuhi kebutuhan operator telekomunikasi, industri perbankan dan keuangan, korporasi, penyedia konten, serta Internet Service Provider (ISP). Keunggulan jaringan fiber optik PowerTel terletak pada kemudahan instalasi, harga yang kompetitif, serta keandalan dan performa layanan yang tinggi. Penelitian ini mengimplementasikan Geographic Information System (GIS) untuk pemetaan pelanggan internet PT PowerTel di wilayah Solo Raya. Sistem dikembangkan menggunakan metode Waterfall, dengan analisis sistem berdasarkan kerangka PIECES, pemodelan data menggunakan UML, dan alur sistem digambarkan melalui Use Case Diagram, Class Diagram, serta Sequence Diagram. Implementasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Laravel, sedangkan pengujian sistem menggunakan Black Box Testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi berbasis web yang dibangun dapat diakses melalui berbagai perangkat, baik desktop maupun smartphone. Sistem ini memudahkan teknisi dalam mencari lokasi pelanggan melalui fitur peta digital dan navigasi rute dari posisi teknisi ke alamat pelanggan. Selain itu, sistem juga menyediakan fitur pencatatan riwayat komplain pelanggan yang tersimpan secara otomatis dalam basis data. Dengan demikian, penerapan GIS ini mampu meningkatkan efisiensi kerja teknisi serta mempercepat penanganan gangguan jaringan.
Sistem Informasi Monitoring Pembelajaran Berbasis Web Pada Rumah Belajar Al Maarif Sukoharjo
Sistem yang digunakan pada Rumah Belajar Al Maarif Sukoharjo saat ini belum ada. Pada Lembaga tersebut, seluruh informasi dicatat masih manual dengan menggunakan catatan di lembar jadwal dan beberapa hal seperti jadwal pembelajaran diinformasikan melalui WhatsApp. Metode yang digunakan dalam penelitian atau penulisan skripsi adalah metode analisis PIECES. Pengumpulan data dan informasi dilakukan dengan metode observasi, wawancara, dan studi pustaka. Selain itu, diperlukan kuisioner dalam proses survei atau uji coba. Pembangunan sistem informasi dibutuhkan beberapa Bahasa pemrograman seperti JavaScript, framework Codeigniter4, MySQL, dan menggunakan Prototype dalam pengembangan sistem. Sistem informasi berhasil dibangun menjadi sebuah website yang menyediakan beberapa fitur sesuai dengan rancangan seperti data pengguna, data guru, data siswa, data pengelolaan materi, data kelas, data mata pelajaran, dan data absensi. Pengujian yang dilakukan dalam penelitian menggunakan pengujian Black Box yang dapat disimpulkan bahwa sistem informasi berbasis website yang telah dibangun cukup memuaskan dan membantu dalam pengimplementasiannya.
DETEKSI JERAWAT DI WAJAH MENGGUNAKAN SEGMENTASI GAMBAR
Jerawat merupakan suatu penyakit yang biasa terjadi di wajah bagi anak remaja atau dewasa atau juga disebut masa puberitas dari usia Sembilan tahun sampai delapan belas tahun keatas. Penyakit kulit ini sangat sulit disembuhkan walaupun tidak berdampak pada kesehatan fisik manusia, tapi sangat mempengaruhi mental psikologi jiwa manusia yang ingin tampil pede, bersih, rapih, cantik, dan tampan. Sudah banyak penelitian yang digunakan dalam mendeteksi jerawat dengan berbagai metode yang masih rumit dalam mendeteksi jerawat. Dalam pengobatan wajah berjerawat diperlukan pengidentifikasi jerawat yang cepat mudah dan sederhana dengan tenologi, agar hasil pengobatan dapat dilakukan secara maksimal dan biaya yang murah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeteksi jerawat dengan menggunakan segmentasi gambar yang lebih mudah dan simple untuk dipahami dengan mengkopres gambar menggunakan algoritma K-means lalu disegmentasi. Segmentasi gambar adalah pembagian gambar digital menjadi kelompok piksel diskrit untuk mendeteksi objek dan klasifikasi objek. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa menggunakan metode segmentasi gambar mampu mendeteksi jerawat dengan identifikasi berbentuk titik dan lingkaran di wajah dengan mencocokan gambar asli dengan gambar yang di segmentasikan. Maka dari itu dengan menggunakan metode ini dapat digunakan dan membantu dalam pengobatan wajah berjerawat menggunakan segmentasi gambar. .
Prediksi Harga Karet Di Sumatera Selatan Menggunakan Algoritma Linear Regression
Fluktuasi harga karet alam di Provinsi Sumatera Selatan dalam beberapa tahun terakhir telah menjadi isu krusial yang berdampak terhadap stabilitas pendapatan petani. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi harga karet tahun 2025 menggunakan algoritma Linear Regression melalui aplikasi Orange. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan data historis harga dari April 2021 hingga April 2025. Model dievaluasi dengan teknik k-fold cross-validation menggunakan tiga metrik: Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki MAE terendah sebesar 1.074, RMSE sebesar 1.311, dan nilai R² tertinggi hanya 0.279. Hal ini mengindikasikan bahwa meskipun model mampu menangkap tren linier sederhana, kemampuannya dalam menjelaskan variabilitas data masih terbatas. Oleh karena itu, model ini dinilai cukup sebagai baseline prediktif awal namun belum optimal untuk prediksi jangka panjang. Penelitian ini memberikan kontribusi awal dalam pengembangan sistem prediksi harga berbasis data untuk mendukung transformasi digital di sektor agribisnis.
A RECOMMENDATION MODEL FOR SELECTING INTERNSHIP PLACEMENTS FOR DIGITAL BUSINESS STUDENTS AT TELKOM UNIVERSITY PURWOKERTO THROUGH AN ANP APPROACH
In the face of digital industry transformation and global competition, students are required to be well-prepared before entering the workforce. Internships are a strategic solution to bridge the gap between graduate competencies and industry needs, but the variety of alternative internship places demands a systematic selection process. This research aims to develop a recommendation model for selecting internship places based on the Analytical Network Process (ANP) method for students of the Telkom University Purwokerto Digital Business Study Program. Data was obtained through a paired comparison questionnaire to experts, as well as historical data from previous internship partners. The results showed that the Career Opportunities and Networking criteria had the highest global weight (0.35942), with the main sub-criteria of company name and reputation (0.056016) and the opportunity to be recruited after internship (0.045611). Startup internship alternatives received the highest weight, followed by Large-Scale Private Companies and State-Owned Enterprises. The ANP model built is able to capture the interrelationships between elements in the decision-making process adaptively and systematically. These findings contribute to the design of internship programs that are more relevant to student needs and encourage educational institutions to establish strategic partnerships with industries that support student career development.
KLASIFIKASI TINGKAT KEMATANGAN BUAH PISANG DENGAN ALGORITMA CNN
Bananas are the most widely produced fruit in Indonesia, which is around 9.69 million tons in 2024. With this amount of data, bananas have quite promising economic value. The production of large quantities of bananas according to the previous data needs to be carried out a rapid distribution process, because the time the bananas after harvesting may only last about 5 to 7 days in normal temperatures before the fruit rotting process will finally occur. For this reason, it is necessary to carry out a quick banana classification process, the process is carried out automatically using a machine. This study elaborates on the capabilities of the CNN algorithm in the classification of bananas. Dataset was taken from Keagle's open source as many as 3000 image data. In their classification, researchers divided bananas into three levels of fruit ripeness, namely raw, ripe, and overripe. The study used a CNN model consisting of several layers consisting of a 2D convolutional layer (Conv2D), a 2D pooling layer (MaxPooling2D), a flatten layer, a fully connected layer (Dense), and a Dropout layer. After the model creation process is complete, the model will be tested for accuracy with the Confusion matrix method. In the 3rd experiment the model produced the highest level of accuracy in its trials, with 300 test images resulting in 290 correctly predicted images so that the accuracy reached 97%. From the results of deploying using the website interface using flask, it was found that the classification had an accuracy of above 95% so it was good enough to be used as a prototype for classification engine applications.
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI APLIKASI SECURE TASK MANAGEMENT BERBASIS FLUTTER
Perkembangan teknologi digital sejak awal abad ke-21 telah mengubah cara manusia berkomunikasi, bekerja, dan mengelola aktivitas sehari-hari. Era digital ditandai dengan internet dan perangkat seluler, mengubah perilaku manusia dengan ketergantungan pada perangkat pintar. Manajemen tugas menjadi krusial dalam menghadapi kompleksitas rutinitas sehari-hari. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan aplikasi Secure Task Management berbasis Flutter dengan fitur keamanan Firebase Authentication dan SQLCipher. Metodologi pengembangan menggunakan pendekatan Agile dengan tahapan planning, design, development, testing, deployment, dan feedback. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi berhasil dijalankan dengan baik pada perangkat Android. Tersedia fitur manajemen tugas, notifikasi, dan autentikasi yang berjalan sesuai tujuan. Meskipun demikian, ditemukan beberapa kekurangan pada performa perangkat tertentu yang perlu dioptimalkan. Aplikasi ini diharapkan dapat menjadi solusi produktivitas berbasis mobile yang aman dan dapat dikembangkan lebih lanjut untuk mendukung fleksibilitas login dan antarmuka pengguna yang lebih intuitif.
SEGMENTASI KONSUMEN TIKTOK SHOP BERDASARKAN PERILAKU PEMBELIAN IMPULSIF MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING
Kebiasaan belanja secara impulsif di platform e-commerce seperti TikTok Shop semakin menjadi fenomena yang umum, terutama pada kalangan mahasiswa. TikTok Shop sendiri menyajikan pengalaman belanja yang interaktif dan menarik melalui konten video singkat yang memicu emosi dan mendorong tindakan pembelian secara spontan. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi faktor-faktor psikologis yang mempengaruhi pembelian secara impulsif dan mengelompokkan konsumen berdasarkan kecenderungan perilakunya. Data dikumpulkan melalui survei terhadap 361 responden mahasiswa yang telah melakukan transaksi pembelian di TikTok Shop. Penelitian ini menggunakan metode K-Means Clustering dengan enam variabel utama: Scarcity, Serendipity Information, Trust, Hedonic Motivation, Shopping Lifestyle, dan Product Presentation. Hasil analisis membentuk tiga segmen konsumen dengan karakteristik yang berbeda, yaitu: (1) visual-rasional, (2) emosional-impulsif dengan tingkat kepercayaan tinggi dan (3) spontan berdasarkan mood. Evaluasi menggunakan Silhouette Score yang menunjukkan tingkat kualitas segmentasi yang baik. Temuan ini memberikan kontribusi nyata dalam perencanaan strategi pemasaran digital yang lebih personal, relevan dan berbasis data psikologis konsumen serta membuka ruang baru untuk pendekatan promosi yang disesuaikan dengan tipe konsumen yang lebih spesifik
Deteksi Malware Adversarial pada Jaringan IoT: Tinjauan Sistematis Model AI dan Strategi Serangan
Berkembangnya teknik serangan adversarial malware yang dapat mengelabui sistem AI berbasis DL dan ML telah menarik perhatian para peneliti untuk melakukan pemodelan pengujian serangan terhadap target sistem deteksi malware. Sering kali file malware dianggap sebagai file benign akibat kesalahan deteksi akibat manipulasi data yang dilakukan oleh malware untuk melindungi dirinya. Studi ini menggunakan metodologi tinjauan sistematis terhadap 34 artikel penelitian yang telah difilter berdasarkan aspek inclusion yang secara khusus membahas bagaimana serangan adversarial malware pada jaringan IoT itu dapat dideteksi oleh sistem AI. Tujuan SLR ini adalah menentukan kecenderungan penggunaan jenis AI dalam membangun sistem deteksi malware, memetakan penggunaan algoritma untuk setiap AI, model serangan adversarial malware hingga teknik pengujian yang relevan terhadap metode serangan adversarial tersebut. Hasil kajian ini memperlihatkan bahwa, metode DL dengan algoritma CNN lebih sering dipergunakan untuk membangun sistem deteksi malware secara efektif dibandingkan ML yang dirasakan tidak mampu mengenali jenis varian baru malware. Sedangkan pemodelan serangan cenderung menggunakan metode White Box Based Attacks yang didukung teknik pengujian berbasis Hybrid pada DL.
Adversarial Malware Attacks, Malware Detection System, White Box Based Attacks, Black Box Based Attacks, IoT Network Attacks
SISTEM PEMANTAUAN KONSUMSI DAYA LISTRIK RUMAH TANGGA BERBASIS IOT
Ketergantungan publik terhadap energi listrik, terutama bagi para pengusaha skala kecil, seringkali tidak diimbangi dengan pemantauan penggunaan yang efektif, yang berakibat pada pemborosan dan pembengkakan biaya operasional. Riset ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem monitoring konsumsi listrik berbasis Internet of Things (IoT) sebagai solusi bagi industri rumahan. Dalam pengembangannya, metode waterfall diaplikasikan, dengan penerapan sistem pada usaha fotokopi Baity Moeslim Group di Sragen. Perangkat ini dirancang dengan menggunakan mikrokontroler NodeMCU ESP8266, sensor PZEM-004T untuk mengukur parameter listrik seperti arus, tegangan, daya, dan energi, serta modul relai untuk pengendalian beban. Hasil utama dari riset ini adalah sebuah purwarupa sistem pemantauan yang fungsional, yang dapat mengukur dan menyajikan data konsumsi listrik secara real-time, meliputi tegangan, arus, daya aktif, dan total energi. Data tersebut berhasil ditampilkan pada layar LCD 16x2 dan bisa diakses dari jarak jauh melalui aplikasi Blynk, yang juga memungkinkan kontrol terhadap beban listrik. Dapat disimpulkan, sistem yang dirancang ini berhasil menyediakan data yang akurat dan real-time untuk meningkatkan kesadaran pengguna akan konsumsi energi. Diharapkan sistem ini dapat menjadi acuan bagi pengembangan sistem manajemen energi yang lebih efisien dan berkontribusi dalam mengurangi pemborosan listrik, baik di tingkat rumah tangga maupun industri kecil.
Analisis Kepuasan Pengguna Trans Banyumas Terhadap Layanan Transportasi Berbasis Smart Mobility Menggunakan Metode CSI
The development of mobility in Banyumas Regency shows its own challenges in the effort to build an efficient and environmentally friendly transportation system. The high dependence of people on private vehicles has an impact on increasing congestion and decreasing air quality. As a response to these conditions, Trans Banyumas is present as a public transportation service based on smart mobility with the support of digital technology and a cashless payment system. This study was conducted to evaluate the parameters of user satisfaction with Trans Banyumas services. Data collection was conducted by survey using a questionnaire covering four aspects of service, namely accessibility, information technology, security, and sustainability. The Customer Satisfaction Index (CSI) method was used to determine the extent to which services have met user expectations. Of the 100 respondents involved, a CSI value of 78.34% was obtained, which means that in general users feel satisfied with the Trans Banyumas service. This finding indicates that the implementation of smart mobility in Trans Banyumas has been running quite well. However, strengthening is still needed in several aspects, such as the accuracy of arrival time information and expansion of service coverage.
Smart Mobility, Public Transportation, User Satisfaction, Trans Banyumas, Customer Satisfaction Index.
IMPLEMENTASI SISTEM PEMBAYARAN DIGITAL RFID PADA KANTIN PESANTREN
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pembayaran digital berbasis web yang memanfaatkan teknologi Radio Frequency Identification (RFID) di kantin pondok pesantren, serta menilai perannya dalam meningkatkan efisiensi dan transparansi. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model Waterfall, yang tahapannya meliputi analisis kebutuhan melalui wawancara dan observasi, perancangan menggunakan UML, implementasi dengan framework Laravel, dan pengujian fungsional black-box. Hasil pengembangan menunjukkan sistem berhasil mendukung transaksi non-tunai yang cepat dan aman menggunakan kartu RFID. Fitur utamanya meliputi pencatatan transaksi otomatis, manajemen stok terintegrasi, serta portal khusus bagi wali santri untuk memantau saldo, melihat riwayat belanja, melakukan top-up, dan mengatur limit pengeluaran harian. Sistem juga terbukti mampu mengirimkan notifikasi transaksi secara real-time melalui WhatsApp. Kesimpulannya, sistem yang dibangun berhasil meningkatkan efisiensi operasional, keamanan transaksi, dan akuntabilitas keuangan di kantin, sekaligus memberikan alat kontrol yang efektif bagi wali santri dan dapat menjadi model percontohan bagi institusi sejenis
Pembayaran digital, RFID, kantin pesantren, sistem cashless, web-based system
Copyright (c) 2025 DutaCom https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
PERANCANGAN UI UNTUK MENINGKATKAN UX APLIKASI PERIZINAN ANGKUTAN BARANG DENGAN HEURISTIC EVALUATION
Dinas Perhubungan Kota Surakarta menyediakan layanan aplikasi perizinan angkutan barang yang berfungsi untuk memberikan izin dispensasi angkutan barang yang masuk di Kota Surakarta. Selain melayani perizinan masuk kota angkutan barang juga berfungsi sebagai pengawasan, pengendalian dan pengaturan operasional untuk mengurangi pelanggaran terkait dengan distribusi angkutan barang di Kota Surakarta. Namun pada pelaksanaannya masih terdapat kendala pada penggunaan aplikasi tersebut, baik dari antarmuka pengguna atau User Interface (UI) maupun dari keterlibatan pengguna atau User Experience (UX) nya. Penelitian ini dilakukan untuk membuat rancangan UI/UX yang baru terhadap aplikasi perizinan angkutan barang Dinas Perhubungan Kota Surakarta. Rancangan tampilan yang baru meliputi Halaman utama/ homepage, Halaman login, Halaman Registrasi, Halaman Admin dan Halaman Pemohon Izin. Menggunakan metode 10 prinsip heuristic evaluation dan pengujian system usability testing, didapatkan hasil bahwa aplikasi perizinan angkutan barang yang ada saat ini memang masih bisa digunakan, tetapi dengan rekomendasi masih banyak hal yang perlu diperbaiki. Hasil akhir dari penelitian ini menunjukkan hasil yang baik untuk rancangan tampilan yang baru dengan nilai akhir pengujian sebesar 73,38 atau masuk di grade B dengan interpretasi sangat baik. Untuk penelitian selanjutnya diharapkan dapat menggunakan atau mengkombinasikan dengan metode lain lagi seperti User Centered Design, metode Design Thinking, metode Lean UX, maupun metode Agile untuk pengembangan sistem dalam waktu yang singkat dan interaksi cepat.