Jurnal Informatika adalah jurnal yang menyajikan artikel hasil penelitian terkini dalam bidang informatika, Jurnal Informatika sudah terakreditas SINTA 4 berdasarkan SK. Nomor : 286/DST/C3/HM.01.00/2026 tanggal 7 April 2026 yang ditetapkan oleh KEMENTERIAN PENDIDIKAN TINGGI, SAINS, DAN TEKNOLOGI DIREKTORAT JENDERAL RISET DAN PENGEMBANGAN. Jurnal Informatika adalah peer review jurnal dengan akses terbuka.Jurnal Informatika diterbitkan oleh Program Studi Teknik Informatika Universitas Dayanu Ikhsanuddin Baubau.Jurnal Informatika mengundang para peneliti, dosen, dan praktisi di seluruh indonesia untuk bersama memajukan ilmu di bidang Informatika (Rekayasa Perangkat Lunak, Kecerdasan Buatan,Data Mining, Jaringan Komputer, Multimedia, Sistem Informasi, Sistem Informasi Geografis dan lain sebagainya).Artikel jurnal yang diterima dalam format Ms. Word dan ditulis sesuai dengan pedoman jurnal. Jurnal Informatika terbit dua kali setahun pada bulan Juni dan Desember. Jurnal Informatika telah terindeks oleh Google Scholar, Garuda, Dimensions, dan Crossref. Journal title : Jurnal Informatika SK Akreditasi: Sinta-4 SK No. 286/DST/C3/HM.01.00/2026 ISSN : 2528-0090 (online) 2252-9160 (print) DOI Prefix : https://doi.org/10.55340/jiu Type of peer-review : Blind Review Indexing : Google Scholar, Garuda, Dimensions, dan Crossref Frequency : 2 issues/year (Juni, Dec) Editors : See Editorial Team
Informatics Engineering Department, Dayanu Ikhsanuddin University
Licensed Under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Aplikasi Penuntun Shalat Berbasis Augmented Reality: Evaluasi Pengalaman Pengguna pada Anak Usia Dini
Berdasarkan observasi awal, pembelajaran tata cara shalat pada anak usia dini yang mengandalkan metode konvensional belum mampu mengakomodasi kebutuhan belajar anak yang aktif dan responsif terhadap stimulus visual. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan mengevaluasi aplikasi penuntun shalat berbasis Augmented Reality (AR) sebagai media pembelajaran interaktif untuk anak usia dini. Pengembangan sistem menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC), sedangkan evaluasi usability dan pengalaman pengguna menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ) terhadap 30 responden yang terdiri dari 5 guru PAUD, 20 orang tua, dan 5 pendamping anak. Orang tua mendominasi komposisi responden karena mereka merupakan pendamping utama anak dalam praktik ibadah sehari-hari di rumah, sehingga penilaian relevan terhadap diterimanya aplikasi. Hasil pengujian fungsional menunjukkan seluruh fitur berjalan sesuai rancangan. Evaluasi UEQ menghasilkan nilai positif pada keenam skala: Attractiveness (2,10), Perspicuity (1,95), Efficiency (1,88), Dependability (1,76), Stimulation (2,20), dan Novelty (2,05). Hasil ini menunjukkan bahwa aplikasi layak digunakan sebagai media pembelajaran shalat dari sisi pengalaman pengguna berdasarkan penilaian pendamping Penelitian ini diharapkan dapat menjadi rujukan pengembangan media pembelajaran shalat yang lebih interaktif sehingga anak usia dini dapat mengenal tata cara shalat sejak dini dengan lebih mudah dan menyenangkan.
Copyright (c) 2026 JURNAL INFORMATIKA https://ejournal.unidayan.ac.id/index.php/JIU
Implementasi Tanda Tangan Digital Berbasis Kombinasi Algoritma Digital Signature Algorithm Dan Rivest Shamir Adleman
Dokumen digital membutuhkan mekanisme autentikasi dan integritas yang andal untuk memastikan keaslian penandatangan dan ketidakubahan isi setelah distribusi. Penelitian terdahulu umumnya hanya mengandalkan satu algoritma tanda tangan utama (DSA atau RSA secara terpisah) tanpa lapisan verifikasi tambahan pada RSA-PSS, sehingga terdapat gap pada model implementasi yang menggabungkan keduanya untuk mendeteksi pemalsuan isi, penggantian QR Code, dan penggunaan secret code tidak sah dalam satu alur terintegrasi. Selain itu, profil waktu eksekusi komponen kriptografi dan non-kriptografi pada implementasi PDF berbasis desktop belum diukur secara komprehensif. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) mengimplementasikan skema tanda tangan digital DSA-RSA-PSS berbasis SHA-256 pada dokumen PDF menggunakan Python; (2) mengukur waktu eksekusi tiap komponen kriptografi (hashing, signing DSA, signing RSA-PSS) dan non-kriptografi (render PDF, deteksi QR Code) pada variasi dokumen 5 hingga 20 halaman; dan (3) mengevaluasi ketahanan sistem terhadap empat skenario keamanan. Dalam alur yang diusulkan, SHA-256 menghasilkan hash dokumen, DSA membentuk tanda tangan utama, dan RSA-PSS menambahkan lapisan verifikasi kedua yang disisipkan ke dalam QR Code. Hasil menunjukkan dokumen asli berhasil diverifikasi, sementara dokumen dengan secret code salah, perubahan isi, atau QR Code yang dimodifikasi berhasil ditolak. Rata-rata waktu hashing 0,0018 detik, signing DSA 0,0014 detik, signing RSA-PSS 0,0028 detik, dan render PDF menjadi beban terbesar sebesar 0,863 detik (±43,27% dari total proses). Kontribusi utama adalah prototipe verifikasi PDF offline yang mengintegrasikan deteksi pemalsuan isi, penggantian QR Code, dan validasi secret code dalam satu alur kerja. Penerapan produksi masih memerlukan integrasi Certificate Authority dan pengelolaan kunci berbasis Public Key Infrastructure.
Otomatisasi Efek Follow-Through dan Overlapping Action pada Animasi 3D Berbasis Offset Keyframe F-Curve Prosedural dan Simulasi Mass-Spring-Damper Menggunakan Blender
Produksi animasi 3D modern semakin menuntut efisiensi alur kerja tanpa mengorbankan kualitas gerak karakter. Penelitian ini mengusulkan pendekatan prosedural berbasis F-Curve untuk mengotomasi prinsip follow-through dan overlapping action secara langsung pada domain keyframe tanpa modifikasi mesh dan tanpa baking destruktif yang diimplementasikan sebagai add-on Python "Overlapping Animation v5.0" dalam lingkungan Blender 3D. Pendekatan ini hadir sebagai respons terhadap dua keterbatasan utama: implementasi manual yang membutuhkan waktu lama dan membatasi fleksibilitas revisi, serta metode berbasis spring yang ada seperti Velocity Skinning dan Spring Decomposed Skinning yang memerlukan modifikasi pada level skinning mesh sehingga tidak aksesibel bagi animator independen. Add-on dikembangkan dengan tiga mode : (1) Keyframe Offset berbasis hierarki tulang, (2) Overshoot parametrik, dan (3) simulasi fisika Mass-Spring Damper (MSD) langsung pada data F-Curve tanpa baking destruktif. Kebaruan utama terletak pada pendekatan prosedural berbasis F-Curve yang memanipulasi domain keyframe secara langsung sebagai ruang kerja yang familiar bagi animator, menghasilkan kurva animasi yang dapat diedit ulang dengan mekanisme reset penuh karakteristik yang tidak dimiliki metode berbasis skinning mesh. Eksperimen pada karakter Snow v2 menunjukkan mode Keyframe Offset mencapai penghematan 90,2% densitas keyframe (20 berbanding 204 dari baking konvensional), Sementara mode MSD Physics menghasilkan ≈1.250 keyframe dengan hasil simulasi yang dievaluasi terhadap kurva referensi manual animator senior (MSDeval 0,0011), nilai tersebut merepresentasikan kedekatan terhadap kurva referensi, bukan akurasi fisika yang tervalidasi secara eksternal. Seluruh mode mempertahankan kemampuan reset penuh, menawarkan alternatif non-destruktif dan art-directable yang aksesibel bagi animator independen dalam produksi animasi prosedural.
Seleksi Fitur dan Optimasi Model untuk Sistem Deteksi Intrusi Berbasis Machine Learning pada Jaringan IoT: Sebuah Tinjauan Literatur Sistematis
Pertumbuhan pesat jaringan Internet of Things (IoT) telah memperluas permukaan serangan siber, sehingga Intrusion Detection System (IDS) yang akurat dan efisien menjadi semakin diperlukan. IDS berbasis machine learning telah banyak diadopsi untuk mengidentifikasi pola lalu lintas jaringan normal dan berbahaya, namun kinerjanya sangat dipengaruhi oleh kualitas fitur, karakteristik dataset, dan strategi optimasi model. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh metode seleksi fitur dan optimasi model terhadap kinerja IDS berbasis machine learning pada jaringan IoT. Systematic Literature Review dilakukan terhadap 25 artikel jurnal nasional dan internasional yang diterbitkan antara tahun 2020 hingga 2025, dengan analisis melalui tahap identifikasi, seleksi, ekstraksi data, dan sintesis tematik. Hasil kajian menunjukkan bahwa seleksi fitur mampu mengurangi atribut yang tidak relevan, menurunkan kompleksitas komputasi, dan meningkatkan stabilitas klasifikasi. Optimasi model melalui Bayesian Optimization, Genetic Algorithm, SMOTE, normalisasi, dan ekstraksi fitur turut mendukung peningkatan kinerja IDS. Temuan ini menegaskan bahwa kinerja IDS tidak cukup dinilai hanya dari akurasi, tetapi juga harus mempertimbangkan precision, recall, F1-score, false alarm rate, jumlah fitur terpilih, dan waktu komputasi. Penelitian ini berkontribusi secara teoretis dengan memetakan hubungan antara seleksi fitur, optimasi model, dan kinerja IDS pada jaringan IoT, sekaligus memberikan panduan praktis bagi pengembangan sistem deteksi intrusi yang lebih adaptif.
Evaluasi IndoBERTweet untuk Klasifikasi Sentimen Ulasan Wisata melalui Inferensi Langsung Lintas Domain: Studi Kasus Kota Baubau
Ulasan wisatawan di platform digital merupakan sumber data persepsi publik yang berharga untuk mendukung pengelolaan pariwisata berbasis bukti. Penelitian ini menganalisis kemampuan IndoBERTweet dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan wisatawan melalui pendekatan cross-domain direct inference tanpa fine-tuning tambahan, dengan studi kasus pada Benteng Keraton Buton dan Pantai Nirwana di Kota Baubau. Sebanyak 896 ulasan dikumpulkan dari Google Maps melalui web scraping dan diproses melalui case folding, cleaning, normalisasi teks, dan penggabungan kata negasi untuk mengklasifikasikan sentimen positif, negatif, dan netral. Evaluasi menggunakan confusion matrix menghasilkan akurasi 0,67 dan weighted F1-Score 0,71, dengan kinerja terbaik pada kelas positif (F1: 0,80) dan kinerja lebih rendah pada kelas negatif (F1: 0,41) dan netral (F1: 0,44). Temuan ini mengindikasikan bahwa IndoBERTweet berpotensi digunakan sebagai instrumen awal analisis sentimen wisata lokal pada kondisi ketiadaan dataset berlabel domain spesifik, dan hasilnya dapat menjadi pertimbangan awal bagi prioritas kebijakan pengelolaan pariwisata Kota Baubau, namun peningkatan performa lebih lanjut memerlukan fine-tuning dengan data berlabel dari domain wisata yang relevan.
Analisis Risiko Keamanan Informasi pada Website Perusahaan Menggunakan ISO/IEC 27001 dan ISO/IEC 27005
Website Document Management System (DMS) yang menyimpan dokumen sensitif seperti rekaman ISMS dan risk register kini menjadi infrastruktur inti operasional di banyak organisasi, namun eksposur risikonya terhadap aspek kerahasiaan, integritas, dan ketersediaan belum banyak diteliti secara teknis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis risiko keamanan informasi pada Website DMS perusahaan menggunakan ISO/IEC 27005:2022 sebagai kerangka penilaian risiko dan ISO/IEC 27001:2022 Annex A sebagai acuan pemetaan kontrol. Penelitian berbasis standar sebelumnya umumnya mengandalkan wawancara atau kuesioner, tidak menyasar DMS dengan sensitivitas aset tinggi, dan menggunakan versi ISO pra-2022, sehingga temuan teknisnya sulit diverifikasi. Data dikumpulkan melalui wawancara terstruktur 18 pertanyaan kepada tiga peran pengelola sistem, observasi antarmuka aplikasi, dan validasi teknis non-invasif menggunakan SecurityHeaders.com serta inspeksi Response Header. Dari enam kategori aset dan sepuluh risiko berbasis CIA, lima dikategorikan tinggi (skor 12–15), empat sedang (skor 6–10), dan satu rendah. Validasi teknis mengungkap tiga temuan: inkonsistensi RBAC antara lapisan frontend dan backend sesuai OWASP A01:2021, kegagalan implementasi Security Header dengan grade F sesuai OWASP A05:2021, serta eksposur versi server nginx/1.18.0 pada Response Header. Pemetaan ke Annex A menghasilkan lima rekomendasi pengendalian mencakup kontrol 5.15, 8.5, 8.9, 8.13, serta 5.30 dan 8.14. Penelitian ini menunjukkan bahwa validasi teknis dapat diintegrasikan ke dalam alur ISO/IEC 27005:2022 untuk menghasilkan temuan yang lebih dapat diverifikasi dibandingkan pendekatan berbasis survei pada konteks DMS. Implikasi metodologisnya adalah potensi adopsi validasi teknis non-invasif sebagai bagian standar penilaian risiko pada sistem informasi sensitif serupa.
Perbandingan Algoritma Naïve Bayes Dan Decision Tree Untuk Analisis Sentimen Komentar Youtube Terhadap Tragedi Robohnya Musala Al-Khoziny
Keterbatasan dalam penanganan ketidakseimbangan data serta minimnya perbandingan algoritma pada analisis sentimen berbasis kasus lokal menjadi tantangan dalam menghasilkan model yang akurat. Pada peristiwa robohnya musala Pondok Pesantren Al-Khoziny Sidoarjo, beragam opini publik di YouTube belum banyak dianalisis dengan pendekatan yang mempertimbangkan kondisi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sentimen publik serta membandingkan kinerja algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree pada data yang tidak seimbang. Data yang digunakan berupa kurang lebih 2.200 komentar yang dikumpulkan pada Januari–Maret 2026 melalui web scraping. Tahapan analisis meliputi preprocessing teks, pelabelan sentimen ke dalam kategori positif, negatif, dan netral, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, serta penerapan SMOTE pada data latih untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas. Model kemudian dilatih dan diuji menggunakan kedua algoritma tersebut. Hasil menunjukkan bahwa Decision Tree unggul dengan accuracy sebesar 0,99 dan F-1 Scoresebesar 0,99, sedangkan Naïve Bayes memperoleh accuracy sebesar 0,68 dan F-1 Scoresebesar 0,74. Temuan ini menunjukkan bahwa penanganan data tidak seimbang dan pemilihan algoritma berpengaruh signifikan terhadap hasil analisis sentimen. Temuan ini dapat menjadi acuan bagi pengembang sistem analisis sentimen yang bekerja dengan dataset berbahasa Indonesia, khususnya dalam konteks peristiwa sosial-keagamaan dengan distribusi kelas yang tidak seimbang.
Implementasi Sistem Manajemen Peternakan Domba di PT XYZ Menggunakan Metode Waterfall
PT XYZ (Dombazone Farm) masih menghadapi kendala dalam pengelolaan data peternakan karena proses pencatatan data ternak, kesehatan, pakan, dan penjualan masih dilakukan secara manual menggunakan buku dan dokumen terpisah. Kondisi tersebut menyebabkan keterlambatan penyusunan laporan, risiko kehilangan data, kesalahan pencatatan, serta kesulitan dalam melakukan pemantauan riwayat ternak secara menyeluruh. Meskipun beberapa sistem informasi peternakan telah dikembangkan, sebagian besar belum mengintegrasikan modul fattening (penggemukan) dan manajemen stok pakan dalam satu platform terpusat berbasis web responsif. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem manajemen peternakan domba berbasis web yang mampu mengintegrasikan seluruh data operasional peternakan dalam satu platform terpusat. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall yang terdiri atas tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem menggunakan Unified Modeling Language (UML), implementasi menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL, pengujian Black-box Testing, serta pemeliharaan sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mendukung pengelolaan data domba, pencatatan aktivitas harian, pengelolaan stok pakan, transaksi penjualan, dan penyajian laporan secara terintegrasi. Pengujian Black-box Testing dilakukan pada 10 skenario utama dengan tingkat keberhasilan 100%. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem ini secara operasional mampu mentransformasi penyusunan laporan peternakan dari yang semula membutuhkan waktu 3–5 hari kerja menjadi real-time, serta menekan tingkat kesalahan (error) input data hingga di bawah 1%.
Pengembangan Marketplace Kampus Berbasis R&D dan Trust By Design
Transformasi digital di lingkungan perguruan tinggi mendorong kebutuhan terhadap platform transaksi internal yang mampu mendukung aktivitas jual beli barang dan jasa antarmahasiswa secara lebih terstruktur, aman, dan terdokumentasi. Selama ini, transaksi mahasiswa masih banyak dilakukan melalui media sosial, grup pesan instan, atau komunikasi personal sehingga menimbulkan kendala, seperti informasi cepat tenggelam, pencarian produk tidak optimal, identitas penjual belum terverifikasi, serta riwayat transaksi dan pelaporan belum terpusat. Penelitian ini bertujuan merancang, mengimplementasikan, dan mengevaluasi kelayakan prototipe marketplace kampus untuk mendukung transaksi barang dan jasa antarmahasiswa. Sistem yang dikembangkan mencakup fitur utama transaksi peer-to-peer, mulai dari verifikasi profil, pengelolaan listing, chat, order, pembayaran, hingga panel admin. Metode penelitian menggunakan Research and Development yang diselaraskan dengan Design Science Research melalui tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan prototipe, implementasi, pengujian, dan evaluasi. Pengembangan perangkat lunak dilakukan secara Agile iteratif-incremental dengan dukungan prototyping untuk validasi antarmuka, sedangkan prinsip Spiral diterapkan secara selektif pada fitur berisiko tinggi seperti autentikasi, keamanan data, dan pembayaran. Pendekatan trust by design digunakan untuk membangun kepercayaan pengguna sejak tahap perancangan. Teknologi yang digunakan meliputi Flutter, Supabase, Firebase Cloud Messaging, dan Midtrans sandbox. Hasil pengujian menunjukkan static analysis tanpa issue, SQL smoke test berhasil, 76 unit/widget test lulus, build web dan Android berhasil, serta 24 skenario User Acceptance Testing mencapai keberhasilan 100%. Seluruh fitur utama MVP berjalan sesuai kebutuhan. Dengan demikian, prototipe dinyatakan layak untuk beta internal, berkontribusi sebagai model marketplace kampus berbasis kepercayaan, dan menjadi dasar evaluasi penerimaan pengguna menggunakan Technology Acceptance Model.
Implementasi Sistem Informasi Web Integrasi Chatbot Knowledge-Based Menggunakan Metode Agile Sprint Studi Kasus “PT. Khasanah Agung Jaya”
PT. Khasanah Agung Jaya menghadapi kendala dalam penyampaian informasi layanan dan pengelolaan dokumen yang masih dilakukan secara manual. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi berbasis web yang terintegrasi dengan chatbot knowledge-based untuk meningkatkan efisiensi layanan informasi dan administrasi dokumen. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Agile Sprint yang meliputi tahap perencanaan, perancangan, pengembangan, pengujian, dan evaluasi. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan dengan baik melalui Black Box Testing dengan tingkat keberhasilan 100%. Selain itu, chatbot memperoleh akurasi sebesar 92% berdasarkan kesesuaian respons terhadap basis pengetahuan yang telah ditentukan, sedangkan ketahanan terhadap kesalahan pengetikan mencapai 74%, yang menunjukkan masih terdapat ruang peningkatan dalam pemrosesan variasi bahasa pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi chatbot knowledge-based dan manajemen dokumen digital mampu mendukung otomatisasi layanan pada sektor properti.
Pengembangan Edugame Berbasis Virtual Reality Untuk Menumbuhkan Kesadaran Lingkungan Pada Siswa Sekolah Dasar
Pendidikan pengelolaan sampah di sekolah dasar memerlukan media yang tidak hanya menyampaikan konsep, tetapi juga melatih tindakan pemilahan sampah secara langsung. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan mengevaluasi ECO-SCHOOL VR, edugame berbasis virtual reality untuk mendukung pengetahuan, kebiasaan, dan perilaku pengelolaan sampah siswa sekolah dasar. Penelitian menggunakan metode Research and Development dengan model ADDIE. Aplikasi dikembangkan menggunakan Unreal Engine 5 dan diimplementasikan pada Oculus Meta Quest 2. Evaluasi melibatkan 75 siswa kelas IV–VI SDN Mulyoagung, Bojonegoro, melalui pengujian black-box, validasi ahli media, pre-test, post-test, kuesioner kebiasaan, observasi lingkungan sekolah, wawancara, uji reliabilitas, analisis N-Gain, Wilcoxon Signed-Rank Test, effect size, dan Technology Acceptance Model. Hasil black-box menunjukkan seluruh fitur inti berjalan sesuai spesifikasi. Validasi ahli media memperoleh rata-rata 89,5 dengan kategori sangat layak. Seluruh instrumen reliabel dengan Cronbach’s Alpha 0,82–0,91. Pengetahuan sampah meningkat dari 44% menjadi 84%, kebiasaan pengelolaan sampah dari 69,3% menjadi 87%, dan kebiasaan membuang sampah dari 9,3% menjadi 95%, dengan N-Gain 0,71; 0,58; dan 0,94. Uji Wilcoxon menunjukkan p-value 0,000 dengan effect size 0,48–0,61. PEOU sebesar 91% dan PU sebesar 95% menunjukkan penerimaan pengguna sangat baik. Namun, karena desain penelitian menggunakan one-group pretest-posttest tanpa kelompok kontrol, hasil ini ditafsirkan sebagai bukti awal peningkatan, bukan bukti kausal mutlak.
Model Rekomendasi Konten Edukasi Diabetes pada Instagram dengan Integrasi TF-IDF dan Cosine Similarity berbasis Natural Language Processing
Meningkatnya prevalensi Diabetes Melitus menuntut penguatan literasi kesehatan digital mandiri. Namun, mayoritas edukasi di Instagram bersifat generalis dan belum tersegmentasi sesuai karakteristik medis pasien. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model rekomendasi konten edukasi diabetes personal menggunakan pendekatan Content-Based Filtering. Berbeda dari model pencocokan kata konvensional terdahulu yang gagal menangani tingginya tumpang tindih istilah medis pada teks non-formal, kebaruan penelitian ini terletak pada integrasi knowledge-base terminologi medis hierarkis (Tipe 1, Tipe 2, Umum) yang diselaraskan bersama praktisi kesehatan untuk memandu akurasi pembobotan. Metode yang digunakan meliputi Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk representasi fitur dan Cosine Similarity untuk mengukur kemiripan leksikal antar-vektor teks. Hasil evaluasi terhadap 75 data uji menunjukkan capaian akurasi klasifikasi back-end sebesar 84% (Interval Kepercayaan 95%: [75,70%, 92,30%]), dengan kualitas urutan pemeringkatan rekomendasi terarah pada nilai rata-rata Precision at 3 (P@3) sebesar 88%. Analisis data empiris mengonfirmasi kesenjangan di lapangan di mana 72,45% konten didominasi materi Umum. Kesimpulannya, model ini menunjukkan potensi performa baik dalam meminimalkan bias prediksi pada dataset terkait, meski masih memiliki keterbatasan overlap kata kunci pada kategori Tipe 2 (Recall 0,76). Pengembangan ke depan memerlukan arsitektur multimodal untuk memproses informasi dari media visual.
Analisis Tingkat Kepuasan Pada Ulasan Game Wuthering Waves Menggunakan Algoritma LSTM (Long Short-Term Memory)
Wuthering Waves merupakan permainan bergenre Action Role-Playing Game (RPG) dunia terbuka yang memperoleh banyak ulasan di Google Play Store. Volume ulasan yang besar membuat analisis manual menjadi tidak efektif dan subjektif. Penelitian terdahulu umumnya menggunakan pendekatan klasifikasi dua kelas sentimen dengan algoritma konvensional. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan ulasan pemain game Wuthering Waves dari Google Play Store ke dalam tiga kategori sentimen (positif, netral, dan negatif) untuk menganalisis tingkat kepuasan pemain serta mengidentifikasi pola keluhan utama secara sistematis. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan data mining berbasis deep learning dengan menerapkan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM). Data penelitian diperoleh melalui proses crawling pada periode 1 September 2025 hingga 14 Januari 2026. Dari 3.600 ulasan yang dikumpulkan, proses preprocessing menghasilkan 3.205 data unik. Pengujian dan pembagian dataset dilakukan menggunakan metode Stratified K-Fold Cross Validation. Evaluasi model menunjukkan bahwa algoritma LSTM mencapai rata-rata akurasi sebesar 83,15%, presisi 81,77%, recall 78,95%, dan F1-score 79,06%, yang menunjukkan performa stabil dalam klasifikasi sentimen multikelas. Hasil visualisasi WordCloud mengungkap pola keluhan pengguna, terutama terkait kendala optimasi sistem seperti lag dan force close serta belum tersedianya lokalisasi Bahasa Indonesia. Penelitian ini membuktikan bahwa algoritma LSTM efektif dalam mengenali konteks dan hubungan jangka panjang antar kata. Hasil penelitian memberikan informasi bagi pengembang sebagai bahan evaluasi peningkatan kualitas permainan.
Sistem Kontrol Pertumbuhan Tanaman Cabai Pada Greenhouse Berbasis Internet of Things (IoT) Dengan Decision Tree C5 Dan Protokol Hypertext Transfer Protocol Secure (HTTPS)
Tanaman cabai merupakan komoditas hortikultura yang pertumbuhannya dipengaruhi oleh kondisi lingkungan seperti suhu udara, kelembaban udara, kelembaban tanah, pH tanah, dan intensitas cahaya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring dan kontrol greenhouse berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan metode Decision Tree C5 dan protokol Hypertext Transfer Protocol Secure (HTTPS). Metode Decision Tree C5 diterapkan untuk mengklasifikasikan kondisi lingkungan greenhouse ke dalam kategori baik, sedang, dan buruk berdasarkan data sensor yang diperoleh. Data penelitian dikumpulkan selama 20 hari dengan frekuensi pengamatan tiga kali sehari sehingga diperoleh 60 data pengamatan. Dataset kemudian dibagi menggunakan metode hold-out dengan rasio 80:20, yaitu 48 data sebagai data latih dan 12 data sebagai data uji. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Decision Tree C5 memperoleh nilai Accuracy sebesar 91,67%, Balanced Accuracy sebesar 66,67%, dan Macro F1-Score sebesar 65,08% berdasarkan evaluasi confusion matrix. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model mampu melakukan klasifikasi kondisi lingkungan greenhouse dengan baik, namun performa klasifikasi belum sepenuhnya merata pada setiap kelas akibat adanya ketidakseimbangan distribusi data. Selain itu, pengujian Quality of Service (QoS) pada komunikasi data berbasis HTTPS menunjukkan nilai delay sebesar 9,00 ms, throughput sebesar 1500,00 kbps, packet loss sebesar 2,03%, dan jitter sebesar 0,50 ms. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem mampu mendukung proses monitoring dan pengendalian kondisi greenhouse secara real-time melalui aplikasi Android. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan berpotensi mendukung pengelolaan lingkungan greenhouse yang lebih stabil serta membantu menjaga kondisi lingkungan yang sesuai bagi pertumbuhan tanaman cabai melalui sistem monitoring dan pengendalian otomatis berbasis IoT.
Efektivitas Pengembangan Quick Rigging Tools dalam Pembuatan Film Animasi 3D
Proses rigging merupakan tahap penting dalam produksi film animasi 3D karena menentukan kesiapan karakter untuk dianimasikan, kualitas deformasi mesh, serta efisiensi kerja animator. Pada pipeline manual, pembuatan skeleton, kontrol IK/FK, penamaan joint, mirroring, dan inisialisasi skin weight sering memerlukan waktu panjang serta berpotensi menimbulkan inkonsistensi teknis. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi Quick Rigging Tools sebagai pendekatan semiotomatis untuk mendukung pembuatan rig karakter 3D pada Autodesk Maya Rigging Builder. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif komparatif berbasis pengujian gerak. Data sudut gerak diperoleh dari satu skenario animasi tendangan dengan empat bagian tubuh, yaitu tangan kanan, tangan kiri, kaki kanan, dan kaki kiri, masing-masing 69 frame. Sudut hasil rigging QR Maya dan rig Studio dibandingkan dengan video referensi menggunakan circular angular error. Analisis statistik mencakup rata-rata ± standar deviasi, RMSE, uji normalitas Shapiro-Wilk, serta uji Wilcoxon signed-rank karena selisih error tidak berdistribusi normal. Hasil menunjukkan error gabungan QR Maya sebesar 10,718 ± 9,380 derajat, sedangkan studio sebesar 11,236 ± 9,715 derajat. Perbedaan kualitas gerak tidak signifikan secara statistik (Wilcoxon, p = 0,787), sehingga Quick Rigging Tools belum dapat dinyatakan lebih unggul secara statistik dibandingkan dengan metode pembanding pada aspek kualitas gerak animasi. Meskipun demikian, temuan deskriptif menunjukkan bahwa Quick Rigging Tools memiliki potensi untuk meningkatkan efisiensi workflow, konsistensi rig, dan kesiapan pipeline melalui standardisasi skeleton, controller, penamaan, dan validasi rig.
Rancang Bangun Aplikasi Pemesanan Paket Internet Berbasis Web Menggunakan Framework Laravel
Tingginya tuntutan masyarakat terhadap kecepatan dan keterbukaan layanan internet mendorong penyedia jasa internet (ISP) untuk mengadopsi digitalisasi operasional melalui sistem informasi berbasis web. Sebagian besar ISP masih mengandalkan proses pemesanan konvensional yang rentan terhadap human error, keterlambatan konfirmasi, dan minimnya transparansi informasi kepada pelanggan. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun aplikasi pemesanan paket internet berbasis web bernama THOMIDE.NET menggunakan framework Laravel. Kebaruan utama penelitian ini terletak pada integrasi notifikasi otomatis melalui Telegram Bot API yang mengirimkan konfirmasi status pesanan secara real-time kepada pelanggan ketika administrator melakukan verifikasi, sebuah pendekatan yang belum ditemukan pada penelitian pengembangan sistem pemesanan ISP sebelumnya. Metode yang digunakan adalah Waterfall dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, deployment, dan maintenance. Pengujian fungsionalitas dilakukan menggunakan Black Box Testing yang memverifikasi seluruh fitur utama sistem dinyatakan valid. Pengujian penerimaan pengguna dilakukan melalui User Acceptance Testing (UAT) terhadap 79 responden yang dipilih menggunakan teknik purposive sampling, menghasilkan nilai kelayakan sebesar 89,22% dengan kategori "Sangat Layak". Dimensi akurasi informasi memperoleh skor tertinggi sebesar 92,15%, sementara fitur notifikasi Telegram memperoleh skor 88,35%. Hasil ini mengindikasikan bahwa THOMIDE.NET berpotensi mendukung peningkatan efisiensi administrasi pemesanan dan transparansi layanan ISP berdasarkan penilaian fungsionalitas dan penerimaan pengguna.
Rauhulloh Ayatulloh Khomeini Noor Bintang
Analisis Jaringan Interaksi Protein pada Stunting Menggunakan Algoritma MCODE
Stunting merupakan masalah gizi kronis yang berdampak pada pertumbuhan fisik dan perkembangan kognitif anak serta melibatkan mekanisme biologis yang kompleks, termasuk respons imun dan inflamasi kronis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis jaringan interaksi protein yang berperan dalam stunting menggunakan pendekatan in silico dengan algoritma Molecular Complex Detection (MCODE). Data protein terkait stunting diperoleh dari database STRING, OMIM, dan UniProt, kemudian dianalisis menggunakan implementasi MCODE berbasis Python untuk mengidentifikasi klaster protein dengan kerapatan interaksi tertinggi. Analisis terhadap 58 protein dan 448 interaksi menghasilkan 10 klaster protein, dengan Klaster 2 sebagai klaster utama yang terdiri dari 9 protein, 36 interaksi, dan skor densitas 1,000. Klaster ini didominasi oleh protein sitokin dan kemokin seperti CXCL10, CXCL8, CXCL9, IFNG, IL10, IL17A, IL18, IL1A, dan IL1B yang berperan dalam regulasi respons imun dan inflamasi. Analisis Gene Ontology dan KEGG Pathway mengindikasikan bahwa protein-protein tersebut berkaitan dengan jalur imun dan inflamasi yang relevan dengan mekanisme stunting, sehingga memberikan gambaran awal mengenai mekanisme molekuler stunting berbasis analisis jaringan yang masih memerlukan validasi eksperimental lebih lanjut. Penelitian ini memberikan pemetaan klaster protein terkait stunting menggunakan algoritma MCODE yang dapat menjadi dasar identifikasi biomarker potensial pada penelitian lanjutan.
Sistem Akuisisi Data Debit Air Sungai Berbasis IoT Menggunakan Sensor Aliran Air dengan Random Forest Regression dan XGBoost Regression
Pemantauan debit air sungai merupakan komponen kritis dalam sistem peringatan dini banjir dan pengelolaan sumber daya air. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem akuisisi data debit air sungai berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan sensor aliran air YF-S201 yang terintegrasi dengan mikrokontroler ESP32, serta menerapkan dua algoritma regresi machine learning, yaitu Random Forest Regression (RF) dan XGBoost Regression (XGB), untuk memprediksi debit satu langkah ke depan. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.488 rekaman dengan interval 30 menit sepanjang bulan Juli 2025, mencakup variabel FlowRate, Velocity, WaterLevel, DebitRiver, Rainfall, Temperature, serta fitur temporal dan fitur lag. Data dibagi secara kronologis menjadi tiga subset: pelatihan (70%, n = 1.042), validasi (15%, n = 223), dan uji (15%, n = 222). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa XGBoost Regression mencapai kinerja yang lebih unggul dengan nilai MAE = 0,1692 m³/s, RMSE = 0,3429 m³/s, MAPE = 5,15%, dan R² = 0,9924 dibandingkan dengan Random Forest dengan MAE = 0,1791 m³/s, RMSE = 0,3498 m³/s, MAPE = 5,58%, dan R² = 0,9921. Kedua model menunjukkan akurasi tinggi (R² > 0,99), dengan 82,9–85,6% prediksi menghasilkan absolute error di bawah 0,25 m³/s. XGBoost memberikan prediksi yang lebih presisi pada kondisi normal hingga sedang, sementara keduanya mengalami peningkatan error pada debit puncak ekstrem (> 10 m³/s). Sistem ini berpotensi menjadi infrastruktur dasar pemantauan sungai secara cerdas dan terotomasi untuk mendukung sistem peringatan dini banjir.
Sistem Penyaring Beras Otomatis Berbasis ESP32 Menggunakan Random Forest Regression untuk Prediksi Efisiensi dan Kualitas Hasil Pembersihan Beras
Proses pembersihan beras secara manual masih menghadapi kendala dalam menjaga konsistensi kualitas dan efisiensi produksi. Sistem otomatis berbasis sensor yang ada umumnya hanya berfungsi untuk pemantauan tanpa kemampuan prediksi kuantitatif, sehingga diperlukan integrasi multi-sensor dan model prediktif pada perangkat keras berbiaya rendah. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengevaluasi Sistem Penyaring Beras Otomatis berbasis ESP32 yang terintegrasi dengan algoritma Random Forest Regression (RFR) untuk memprediksi efisiensi pemisahan kotoran dan skor kualitas pembersihan secara simultan. Sistem memanfaatkan 20 fitur sensor yang berasal dari sensor LDR, sensor berat, DHT22, encoder RPM kipas, dan INA219. Dataset terdiri atas 3.000 rekaman, yaitu 600 data empiris hasil pengujian fisik pada rentang kapasitas 1–200 kg dan 2.400 data sintetik yang dihasilkan melalui augmentasi Gaussian Noise Injection. Data dibagi menjadi data latih dan data uji dengan rasio 80:20, kemudian dievaluasi menggunakan metrik koefisien determinasi (R²) dan Mean Absolute Error (MAE). Model menghasilkan R² = 0,7326 dan MAE = 2,067% untuk prediksi efisiensi, serta R² = 0,6825 dan MAE = 0,97 untuk prediksi kualitas. Pengujian fisik dilakukan pada kapasitas 1–200 kg, sedangkan kapasitas 201–1.000 kg dievaluasi menggunakan data sintetik hasil augmentasi. Keterbaruan penelitian terletak pada kemampuan memprediksi dua target numerik secara simultan dalam satu sistem berbasis ESP32 berbiaya rendah. Sistem berpotensi mendukung pengambilan keputusan otomatis untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas pembersihan beras pada industri penggilingan padi skala kecil dan menengah.
Implementasi Modul Komunitas pada Website Company Profile PT. Nazmalogy Loka Lastari Menggunakan Metode Agile
Website company profile PT. Nazmalogy Loka Lastari sebelumnya hanya berfungsi sebagai media informasi dan belum menyediakan sarana interaksi pengguna secara terintegrasi, sehingga komunikasi antara perusahaan dan pengguna belum terdokumentasi dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan modul komunitas pada website company profile guna mendukung interaksi dan komunikasi pengguna. Kebaruan penelitian terletak pada integrasi fitur postingan, komentar, likes, notifikasi, manajemen pengguna berbasis role, serta AI Assistant berbasis Gemini API. Pengembangan sistem menggunakan metode Agile yang meliputi requirements, design, development, testing, dan review. Hasil implementasi menunjukkan seluruh fitur berhasil dikembangkan sesuai kebutuhan sistem. Pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan fungsional sebesar 100%, tingkat penerimaan pengguna (UAT) sebesar 84% dengan kategori sangat layak, serta akurasi respons AI Assistant sebesar 80%. Secara keseluruhan, modul komunitas berhasil diimplementasikan sebagai sarana interaksi dan akses informasi terintegrasi pada website company profile.
Implementasi Metode Man-Hours Pada Sistem Monitoring K3 PT. Foodex Inti Ingredients Berbasis Web
PT. Foodex Inti Ingredients menghadapi inefisiensi pemantauan kinerja Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) akibat pengelolaan data manual, yang memicu tingginya risiko galat dalam perhitungan Safe Man-Hours serta keterlambatan pelaporan insiden. Penelitian ini bertujuan merancang bangun Sistem Informasi Monitoring K3 Berbasis Web guna mengotomatisasi komputasi kinerja K3 dan mendigitalisasi pelaporan insiden. Pengembangan sistem menggunakan metode Prototype yang mencakup pengumpulan kebutuhan, perancangan antarmuka, evaluasi pengguna, pengkodean (PHP dan MySQL), serta pengujian fungsionalitas. Kebaruan penelitian ini terletak pada integrasi algoritma Safe Man-Hours dinamis yang secara otomatis mengecualikan kalender libur nasional dan akhir pekan, serta penyediaan dashboard pemantauan real-time yang komprehensif. Hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan sistem sebesar 100% berdasarkan 27 skenario uji Black Box, serta menghasilkan akurasi perhitungan Safe Man-Hours sebesar 100% berdasarkan validasi terhadap data operasional selama 31 hari. Implementasi sistem ini secara efektif menihilkan kesalahan komputasi manual, mempercepat waktu pengisian laporan dari rata-rata 13,5 menit menjadi 2,5 menit, memangkas waktu rekapitulasi dari sekitar 30 menit menjadi kurang dari 2 detik, serta memperoleh tingkat penerimaan pengguna (User Acceptance Test) sebesar 90% dengan kategori sangat layak. Sistem ini berpotensi mendukung transparansi metrik pemantauan untuk pengambilan keputusan manajerial yang lebih objektif.
Segmentasi Pelanggan dan Target Pemasaran (Targeting) Menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Kampanye Iklan yang Efektif
Perkembangan teknologi informasi menyebabkan meningkatnya volume data transaksi pelanggan yang dimiliki perusahaan, namun data tersebut sering kali belum dimanfaatkan secara optimal untuk mendukung pengambilan keputusan pemasaran, khususnya dalam penyusunan rekomendasi strategi targeting yang tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan melakukan segmentasi pelanggan berdasarkan perilaku transaksi menggunakan metode Recency, Frequency, Monetary (RFM) dan algoritma K-Means Clustering. Data yang digunakan terdiri atas 5.000 pelanggan dengan 32.295 transaksi. Setelah melalui tahap preprocessing yang meliputi pemeriksaan struktur data, pengecekan missing value, penghapusan duplikasi, filtering dataset, dan transformasi tipe data, diperoleh 3.864 pelanggan dengan 28.009 transaksi. Selanjutnya, pembentukan variabel RFM menghasilkan 3.522 pelanggan yang memenuhi kualifikasi agregasi untuk proses segmentasi. Data kemudian dinormalisasi menggunakan metode Min-Max Scaling. Proses clustering dilakukan menggunakan algoritma K-Means dengan penentuan jumlah cluster menggunakan Elbow Method dan evaluasi menggunakan Silhouette Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa empat cluster dipilih dengan nilai Silhouette Score sebesar 0,3787 karena menghasilkan segmentasi yang lebih representatif untuk kebutuhan interpretasi bisnis. Berdasarkan karakteristik nilai centroid RFM, empat segmen yang terbentuk terdiri atas VIP Customer, Loyal Customer, Regular Customer, dan At-Risk Customer. Hasil segmentasi menunjukkan bahwa setiap segmen memiliki karakteristik perilaku transaksi yang berbeda sehingga menghasilkan rekomendasi strategi targeting yang berbeda untuk masing-masing segmen pelanggan. Dengan demikian, hasil penelitian ini dapat menjadi dasar analitis dalam penyusunan rekomendasi strategi targeting yang lebih terarah dan berbasis data serta berpotensi mendukung pengambilan keputusan pemasaran dan upaya mempertahankan pelanggan bernilai tinggi.
Kombinasi Algoritma Naive Bayes dan K-Means dalam Penentuan Status Gizi Stunting
Stunting tetap menjadi masalah kesehatan masyarakat yang kritis, ditandai dengan malnutrisi kronis pada anak di bawah lima tahun, yang menyebabkan gangguan pertumbuhan, peningkatan morbiditas, dan risiko kematian yang lebih tinggi. Di Indonesia, khususnya di Kabupaten Polewali Mandar, prevalensi stunting yang tinggi memerlukan pendekatan yang lebih akurat dan berbasis data untuk mendukung identifikasi dan intervensi dini. Namun, studi yang ada sebagian besar berfokus pada pendekatan metode tunggal dan jarang memberikan bukti komparatif antara teknik machine learning supervised and unsupervised untuk klasifikasi stunting, sehingga membatasi kekokohan sistem pendukung keputusan. Studi ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan efektivitas teknik klasifikasi dan pengelompokan dalam menentukan status gizi stunting dan untuk mengusulkan pendekatan pendukung keputusan berbasis data bagi praktisi kesehatan. Penelitian ini menggunakan pendekatan data mining dengan mengintegrasikan Naive Bayes untuk klasifikasi dan K-Means untuk pengelompokan, menggunakan indikator antropometri dari dataset 173 anak di bawah lima tahun. Kinerja kedua metode dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, dan recall. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Naive Bayes secara signifikan mengungguli K-Means, mencapai accuracy 97%, precision 100%, dan recall 94%, dibandingkan dengan 54%, 58%, dan 60% secara berturut-turut. Temuan ini menyoroti keunggulan klasifikasi probabilistik dibandingkan pengelompokan tanpa pengawasan dalam konteks ini dan menunjukkan potensi Naive Bayes sebagai metode yang andal untuk mendukung klasifikasi stunting. Studi ini berkontribusi dengan mengatasi kesenjangan penelitian melalui analisis komparatif langsung dari pendekatan supervised dan unsupervised, menawarkan wawasan empiris dan landasan praktis untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan cerdas di bidang kesehatan masyarakat.
Copyright (c) 2026 Jurnal Informatika Universitas Dayanu Ikhsanuddin Baubau https://ejournal.unidayan.ac.id/index.php/JIU
Strategi Pengembangan Sistem Informasi Distribusi Menggunakan Ward and Peppard
PT Laris Manis Utama merupakan perusahaan distribusi buah impor dan frozen food yang telah menggunakan sistem SAP untuk pengelolaan stok, penjualan, dan administrasi. Namun, proses distribusi dan monitoring pengiriman masih dilakukan secara manual menggunakan Microsoft Excel dan komunikasi telepon, sehingga menyebabkan rendahnya visibilitas distribusi, keterlambatan informasi, dan kurang optimalnya pelayanan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun perencanaan strategis Sistem Informasi dan Teknologi Informasi (SI/TI) yang selaras dengan kebutuhan bisnis perusahaan menggunakan metode Ward and Peppard. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan teknik pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi. Analisis dilakukan menggunakan Ward and Peppard yang didukung oleh Value Chain, PESTEL, SWOT, Critical Success Factor (CSF), dan McFarlan Strategic Grid. Hasil analisis menunjukkan permasalahan utama berada pada aktivitas Outbound Logistics dan Service, dengan akar masalah berupa belum tersedianya sistem monitoring distribusi real-time, belum terintegrasinya distribusi dengan SAP, serta pengelolaan armada yang masih manual. Hasil pemetaan McFarlan Strategic Grid menunjukkan bahwa Fleet Management System dan Delivery Monitoring Dashboard berada pada kategori strategic, sedangkan GPS Tracking System dan Delivery Scheduling System berada pada kategori key operational. Berdasarkan pemetaan tersebut, prioritas implementasi SI/TI dimulai dari GPS Tracking System, diikuti Fleet Management System, Delivery Monitoring Dashboard, dan Mobile Driver Application. Kontribusi penelitian ini adalah pengembangan model perencanaan strategis SI/TI berbasis Ward and Peppard yang terintegrasi dengan lima alat analisis serta penegasan prioritas implementasi berdasarkan McFarlan Strategic Grid untuk mendukung transformasi digital distribusi berbasis real-time pada produk perishable.
Analisis Pengembangan Infrastruktur Teknologi Informasi dan Implementasi Teknologi Emerging untuk Mendukung Transformasi Digital di Bidang Pendidikan
Lebih dari 40% sekolah di negara berkembang kekurangan konektivitas internet yang memadai, sementara kajian ilmiah yang ada umumnya hanya mengkaji satu teknologi secara terisolasi tidak ada sintesis yang memetakan evolusi infrastruktur teknologi informasi (TI) dan implementasi tujuh teknologi terkini secara bersamaan dalam konteks pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi mekanisme kausal keberhasilan transformasi digital pendidikan dan mengembangkan kerangka konseptual integratif yang menghubungkan evolusi infrastruktur TI dengan adopsi simultan tujuh teknologi terkini. Metode penelitian menggunakan systematic literature review (SLR) berpandu PRISMA 2020 terhadap 64 artikel (2020–2025) yang dipilih dari Scopus, Google Scholar, dan Garuda, dengan sintesis tematik berbasis perbandingan kritis temuan yang saling bertentangan antarstudi. Hasil penelitian ini mengidentifikasi dua kontribusi utama: (1) tiga mekanisme kausal yang menjelaskan keberhasilan atau kegagalan transformasi digital pendidikan, yaitu absorptive capacity SDM, komplementaritas infrastruktur, dan tata kelola data; serta (2) pengembangan Model Konseptual Transformasi Digital Pendidikan (MKTDP), yaitu kerangka empat-lapisan pertama yang secara eksplisit mengintegrasikan peta evolusi infrastruktur TI dengan analisis simultan tujuh teknologi terkini (AI, Cloud Computing, LMS, Smart Classroom, IoT, Big Data, dan Cybersecurity) beserta kondisi moderasi dan boundary conditions-nya. Keberhasilan transformasi digital ditentukan oleh sinergi ketiga mekanisme kausal tersebut, bukan oleh kecanggihan teknologi semata. Implikasi penelitian ini mendorong perubahan kebijakan dari pendekatan technology-push ke needs-pull, dengan prioritas pada pemerataan konektivitas internet dan penguatan kompetensi digital guru sebagai prasyarat utama transformasi, khususnya di wilayah 3T Indonesia.
Klasifikasi Produk Berdasarkan Performa Penjualan di My Baby Store Menggunakan Decission Tree
Pengelolaan stok produk secara efektif merupakan tantangan kritis bagi Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) yang masih mengandalkan pencatatan penjualan secara manual. Tanpa sistem analisis data yang memadai, pemilik usaha tidak dapat mengidentifikasi performa tiap produk secara objektif, sehingga keputusan penambahan atau pengurangan stok sepenuhnya bergantung pada intuisi yang berpotensi menimbulkan penumpukan barang tidak laku atau kehabisan stok produk laris. My Baby Store, sebuah UMKM perlengkapan bayi di Pulau Raas, Kabupaten Sumenep, menghadapi masalah serupa selama periode operasionalnya. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan produk berdasarkan performa penjualan ke dalam tiga kategori: Laris, Kurang Laris, dan Tidak Laris, menggunakan algoritma Decision Tree C4.5 dengan kerangka kerja CRISP-DM. Dataset yang digunakan terdiri dari 116 produk unik yang diperoleh melalui agregasi dari 433 transaksi penjualan selama periode Januari 2024–Juli 2025, dibagi dengan rasio 70:30 untuk proses pelatihan dan pengujian model. Hasil menunjukkan frekuensi transaksi sebagai atribut paling dominan (IG = 0,8113), dengan distribusi 17 produk Laris (14,7%), 11 produk Kurang Laris (9,5%), dan 88 produk Tidak Laris (75,9%). Evaluasi pada 35 data testing menghasilkan akurasi 97,14%, precision 98,81%, recall 88,89%, dan F1-Score 92,73%. Hasil klasifikasi ini memberikan landasan objektif bagi pemilik My Baby Store untuk memprioritaskan pengadaan produk Laris, merancang strategi promosi produk Kurang Laris, dan mengoptimalkan alokasi modal kerja dengan mengevaluasi ulang stok produk Tidak Laris, sehingga pengelolaan persediaan menjadi lebih terstruktur dan keputusan bisnis dapat diambil berbasis data, bukan intuisi semata.
Perencanaan Strategis Sistem Informasi pada PT Payung Samudra dengan Metode Anita Cassidy
Proses administrasi yang masih dilakukan secara manual, belum terintegrasinya data operasional dan keuangan, keterbatasan penyediaan informasi secara real-time, serta tingginya risiko kesalahan perhitungan demurrage menjadi kendala utama dalam pengelolaan Sistem Informasi dan Teknologi Informasi (SI/TI) di PT Payung Samudra. Penelitian ini bertujuan menyusun perencanaan strategis SI/TI yang selaras dengan kebutuhan bisnis perusahaan menggunakan metode Anita Cassidy. Penelitian menerapkan pendekatan kualitatif dengan desain studi kasus. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi, kemudian dianalisis menggunakan empat tahapan metode Anita Cassidy, yaitu Visioning, Analysis, Direction, dan Recommendation. Hasil penelitian menghasilkan rekomendasi pengembangan Sistem Integrasi Operasional dan Keuangan, Executive Dashboard & Tracking Armada, serta Cloud Database Terpusat sebagai fondasi integrasi data perusahaan. Selain itu, dirancang arsitektur SI/TI berbasis cloud yang mengintegrasikan data operasional kapal, keuangan, GPS tracking, dan aplikasi eksternal seperti Inaportnet, Simlala, dan Maritim Hub. Roadmap implementasi disusun dalam tiga tahap, yaitu pembangunan Cloud Database dan Sistem Kalkulator Demurrage, implementasi Sistem Integrasi Operasional dan Keuangan, serta pengembangan Executive Dashboard, Tracking Armada, dan Mobile Customer Service. Temuan penelitian menunjukkan bahwa metode Anita Cassidy mampu menghasilkan perencanaan strategis SI/TI yang sistematis, terstruktur, dan selaras dengan tujuan bisnis perusahaan. Penelitian ini memberikan implikasi praktis sebagai acuan transformasi digital berbasis integrasi sistem dan teknologi *cloud* pada perusahaan transportasi laut serta memperluas penerapan metode Anita Cassidy dalam perencanaan strategis SI/TI di sektor maritim.