SMATIKA JURNAL : STIKI Informatika Jurnal
SMATIKA: STIKI Informatika Jurnal adalah jurnal yang diterbitkan oleh Lembaga Penelitian & Pengabdian kepada Masyarakat (LPPM) , Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang. Cakupan bidang pada jurnal ini adalah Teknik Informatika, Sistem Informasi, dan Manajemen Informatika. SMATIKA Jurnal terbit 2 kali dalam setahun, pada bulan Juni danDesember dengan ISSN (cetak): 2087-0256 and ISSN (elektronik): 2580-6939. SMATIKA telah terakreditasi Sinta 4 dengan DOI 10.32664
Penulis telah menyetujui bahwa pemegang hak cipta adalah SMATIKA Jurnal. Dan Author berhak menyebarkan artikel tanpa seijin SMATIKA jurnal.
Sistem Deteksi Kehadiran Manusia dalam Ruangan Menggunakan Algoritma Histogram of Oriented Gradients
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem monitoring berbasis web menggunakan computer vision yang memanfaatkan algoritma Histogram of Oriented Gradients (HOG) untuk mendeteksi dan menghitung jumlah orang dalam ruangan. Latar belakang penelitian ini adalah kebutuhan sistem otomatis yang dapat menggantikan metode manual, terutama dalam situasi pandemi COVID-19, di mana penghitungan kehadiran tanpa kontak fisik menjadi sangat penting. Algoritma HOG digunakan untuk mengekstraksi fitur visual berupa gradien citra yang merepresentasikan bentuk manusia, yang kemudian diklasifikasikan menggunakan model pembelajaran mesin. Metode penelitian melibatkan pengujian berbagai konfigurasi posisi dan sudut kamera, seperti di atas pintu dan sudut ruangan, dengan sudut pengambilan gambar 80 dan 60 derajat. Sistem dibangun menggunakan Python, OpenCV untuk pemrosesan citra, dan Flask untuk pengembangan antarmuka web. Data diperoleh melalui 200 kali uji coba dengan kamera menangkap gambar secara langsung. Hasil pengujian menunjukkan bahwa posisi kamera di atas pintu dengan sudut 80 derajat menghasilkan akurasi deteksi tertinggi sebesar 66%, sedangkan konfigurasi lainnya menunjukkan penurunan akurasi, dengan rata-rata sekitar 52%. Sistem juga mencatat data log berupa waktu, jumlah manusia yang terdeteksi, dan gambar untuk analisis lebih lanjut. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa posisi kamera dan sudut pengambilan gambar memainkan peran penting dalam efektivitas deteksi manusia. Temuan ini mendukung pengembangan sistem berbasis computer vision untuk aplikasi praktis, seperti manajemen kerumunan, penghitungan kehadiran, atau pengawasan ruang publik. Penelitian lebih lanjut diusulkan untuk meningkatkan akurasi deteksi melalui integrasi teknologi pengenalan wajah dan pengembangan antarmuka pengguna yang lebih intuitif. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan efisiensi sistem otomatis untuk penghitungan manusia dalam ruang tertutup, menawarkan solusi yang relevan untuk berbagai kebutuhan industri dan sosial.
Hak Cipta (c) 2025 SMATIKA JURNAL : STIKI Informatika Jurnal
Penerapan Motion UI untuk Meningkatkan Pengalaman Pengguna dan Penyampaian Informasi pada Website Kampus
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan antarmuka website pengenalan kampus STIKI Malang dengan menerapkan Motion UI guna meningkatkan efektivitas penyampaian informasi dan pengalaman pengguna. Saat ini, website STIKI menggunakan struktur multi-page yang menyebabkan pengunjung harus membuka sub-menu secara terpisah untuk mengakses informasi, sehingga berdampak pada konsumsi sumber daya yang signifikan dan waktu muat yang lama. Dengan mengubah struktur website menjadi single-page application (SPA) dan mengintegrasikan elemen animasi dinamis melalui Motion UI, diharapkan dapat meningkatkan engagement dan conversion rate. Hasil analisis kualitatif menunjukkan adanya peningkatan signifikan dalam keterlibatan pengguna serta pemahaman informasi, dengan waktu muat halaman yang berkurang drastis menjadi rata-rata 2,6 detik. Evaluasi menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ) juga menunjukkan peningkatan signifikan pada aspek daya tarik, kejelasan, efisiensi, dan stimulasi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penerapan Motion UI pada website single-page STIKI berhasil meningkatkan pengalaman pengguna, kecepatan akses, serta efektivitas penyampaian informasi. Hasil penelitian ini dapat menjadi acuan dalam pengembangan strategi desain antarmuka website institusi pendidikan lainnya.
Evaluasi User Experience Aplikasi AR Tutorial Yamaha R15 Menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ)
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengalaman pengguna (User Experience/UX) dari aplikasi Augmented Reality (AR) yang dirancang sebagai media tutorial pengenalan komponen sepeda motor Yamaha R15 VVA. Evaluasi dilakukan menggunakan metode User Experience Questionnaire (UEQ) yang mencakup enam aspek: attractiveness, perspicuity, efficiency, dependability, stimulation, dan novelty. Sampel penelitian terdiri dari 30 mahasiswa yang telah atau sedang mengikuti mata kuliah Interaksi Manusia dan Komputer di Universitas Bhineka Nusantara. Hasil analisis menunjukkan bahwa kualitas pragmatis memiliki nilai rata-rata -0.092 dan kualitas hedonis sebesar 0.108, dengan skor keseluruhan sebesar 0.008, yang dikategorikan sebagai netral. Simpangan baku rata-rata sebesar 0.666 menunjukkan tingkat kesesuaian tinggi antarresponden. Meski aplikasi telah memenuhi beberapa aspek visual dan interaktif, namun terdapat kelemahan pada fitur navigasi, petunjuk penggunaan, dan dukungan audio visual. Uji reliabilitas menunjukkan bahwa instrumen UEQ layak digunakan dengan nilai Cronbach’s alpha sebesar 0.88 (pragmatis) dan 0.77 (hedonis). Hasil ini merekomendasikan pengembangan lebih lanjut pada aspek usability dan fitur pendukung untuk meningkatkan efektivitas aplikasi dalam pembelajaran teknis berbasis AR.
Game Virtual Reality Sorgum Untuk Ketahanan Pangan
Sorgum merupakan salah satu tanaman pangan pokok yang banyak dikonsumsi di wilayah Asia dan Afrika, serta menempati peringkat lima besar tanaman pangan dunia setelah gandum, jagung, padi, dan barley. Tanaman ini kaya akan karbohidrat dan rendah gula, sehingga cocok dikonsumsi oleh penderita diabetes. Sorgum juga dapat dibudidayakan di lahan marginal atau kurang produktif. Namun, teknik budidaya yang tidak tepat dapat menyebabkan hasil panen yang tidak optimal bahkan gagal panen. Berdasarkan hasil survei, pengetahuan masyarakat Indonesia mengenai budidaya sorgum masih terbatas, yang mengakibatkan kesulitan dalam proses penanaman dan perawatan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dikembangkan sebuah permainan simulasi berbasis teknologi realitas virtual (virtual reality/VR) yang bertujuan memberikan pengalaman belajar yang interaktif dan imersif mengenai budidaya sorgum. Game ini dikembangkan menggunakan perangkat lunak Unity dengan memanfaatkan aset gratis dari berbagai sumber. Validasi dilakukan melalui wawancara dengan praktisi sorgum serta pengujian aplikasi kepada masyarakat. Hasil pengujian menunjukkan adanya peningkatan pengetahuan pengguna sebesar 31% setelah menggunakan aplikasi. Temuan ini menunjukkan bahwa permainan berbasis VR dapat secara efektif meningkatkan pemahaman masyarakat terhadap tahapan penanaman dan perawatan tanaman sorgum.
Analisis Build Time Continuous Integration pada Multi Node Jenkins Menggunakan Metode Cache
Dalam era pengembangan perangkat lunak yang modern, kecepatan dan efisiensi proses build aplikasi menjadi faktor penting untuk meningkatkan produktivitas tim developer. Jenkins sebagai alat CI/CD yang populer dapat dimanfaatkan untuk menjalankan proses build secara terdistribusi di beberapa server. Namun, build time yang tinggi tetap menjadi tantangan, terutama untuk aplikasi berbasis container yang memerlukan banyak dependensi dan tahap kompilasi. Penelitian ini mengusulkan metode optimasi build time dengan menggunakan cache. Metode ini memanfaatkan cache untuk menyimpan artefak build yang sering digunakan, sehingga mengurangi waktu yang diperlukan untuk proses kompilasi ulang pada build berikutnya. Dalam penelitian ini dilakukan eksperimen dengan membandingkan build time aplikasi berbasis container sebelum dan sesudah penerapan metode caching. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan metode cache pada aplikasi berbasis container dapat meningkatkan kecepatan build time hingga 43 - 76%. Hal ini menunjukkan bahwa metode cache sangat efektif dalam meningkatkan efisiensi build time pada arsitektur multi-node Jenkins. Dengan demikian, optimasi ini tidak hanya meningkatkan kecepatan proses build, melainkan juga dapat mengurangi konsumsi sumber daya komputasi, sehingga mendukung praktik CI/CD yang lebih efisien dan hemat biaya
Membangun RT/RW Net Dengan Titik Pointing Antar Wilayah
Kesenjangan digital antara daerah perkotaan dan pedesaan di Indonesia tetap menjadi tantangan signifikan di era digital saat ini, dengan akses internet yang terbatas di daerah terpencil menghambat kemajuan ekonomi, pendidikan, dan sosial. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem RT/RW Net berbasis wireless LAN sebagai solusi untuk meningkatkan akses internet yang efisien dan terjangkau. Sistem ini menggunakan akses point-to-point antar wilayah menggunakan Router khusus untuk mengatasi hambatan geografis dan fisik, sehingga memungkinkan akses internet di daerah yang sulit dijangkau. Dengan memanfaatkan teknologi WiFi 5 sebagai Solusi untuk jangkauan dan performa yang lebih baik, serta kemudahan dalam pengoperasian dan biaya pembangunan yang terjangkau. Konfigurasi perangkat dilakukan dengan menggunakan aplikasi bawaan dari router tp link eap 110 sehingga mempermudah dan lebih efisien dalam pengelolaannya. Metode penelitian PPDIOO (Prepare, Plan, Design, Implement, Operate, and Optimize) dipilih sebagai pendekatan pembangunan jaringan RT/RW Net. Keunggulan metode ini adalah mampu melakukan perancangan yang terstruktur dan sistematis, lebih fleksibel dalam desain kebutuhan, serta mampu mengoptimalkan kualitas jaringan yang telah dioperasikan. Metode ini juga dapat menganalisa dan membangun jaringan sesuai dengan kondisi geografis setempat. Hasil yang diharapkan mencakup peningkatan kualitas dan keandalan jaringan RT/RW Net, penyediaan akses internet yang lebih murah dan lebih nyaman bagi masyarakat, serta kontribusi terhadap penyebaran teknologi informasi dan komunikasi yang lebih merata di seluruh Indonesia, memungkinkan masyarakat menikmati akses informasi yang lebih baik, peluang pendidikan yang lebih luas, dan peningkatan peluang ekonomi.
Klasifikasi Fake dan Real Menggunakan Vision Transformer dan EfficientNet-B0 pada Gambar Asli dan Generatif AI
Kemajuan teknologi kecerdasan buatan (AI) telah memungkinkan penciptaan gambar sintetis yang menyerupai gambar asli, menimbulkan tantangan dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan gambar tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi berbasis EfficientNet-B0 dan Vision Transformer (ViT) untuk membedakan gambar asli dan gambar yang dihasilkan oleh AI generatif. Data yang digunakan terdiri dari 30.401 gambar asli dari dataset MSCOCO 2017 dan 30.401 gambar hasil AI generatif dari SyntheticEye AI-Generated Images Dataset di Kaggle. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ViT mencapai akurasi 98% dan EfficientNet-B0 mencapai akurasi 96% dalam mengklasifikasikan gambar. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa kedua model memiliki potensi besar dalam mendeteksi manipulasi media digital, dengan ViT menunjukkan performa yang lebih unggul. Implikasi praktis dari penelitian ini adalah pengembangan teknologi yang lebih canggih untuk mendeteksi gambar generatif, yang dapat digunakan dalam berbagai aplikasi nyata seperti keamanan digital dan verifikasi media.
Optimasi Model CNN Berbasis Transfer Learning Untuk Klasifikasi Pneumonia pada Citra X-Ray Dada
Pneumonia merupakan salah satu penyebab utama kematian anak di dunia dan diagnosisnya bergantung pada interpretasi citra radiografi dada (X-ray) yang rentan terhadap kesalahan manusia. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan model Convolutional Neural Network (CNN) berbasis transfer learning dengan arsitektur DenseNet-121 untuk klasifikasi pneumonia pada citra X-ray dada. Model dikembangkan menggunakan dataset dari Kaggle yang terdiri atas dua kelas: Normal dan Pneumonia. Data mengalami pra-pemrosesan berupa augmentasi dan penyeimbangan kelas. Lima strategi fine-tuning diuji, mulai dari hanya melatih classifier hingga membuka seluruh lapisan pretrained. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, dan ROC-AUC. Hasil menunjukkan bahwa strategi fine-tuning dengan membuka blok 3 sampai 4 (Unfreeze Block 3–4) menghasilkan performa terbaik dengan akurasi 94,39%, F1-score 95,61%, dan ROC-AUC 98,04%. Studi ini menunjukkan bahwa strategi fine-tuning selektif mampu meningkatkan performa klasifikasi secara signifikan dibanding melatih hanya classifier atau seluruh jaringan.
Sistem Monitoring dan Manajemen Pakan Pakan Ternak Sapi Berbasis Web Pada PT XYZ Lampung Tengah
Penelitian ini membahas perancangan dan implementasi sistem monitoring dan manajemen pakan ternak sapi berbasis web pada PT XYZ Lampung Tengah. Permasalahan utama yang dihadapi adalah pencatatan manual dalam pengelolaan pakan ternak yang menyebabkan ketidakakuratan data konsumsi pakan, perhitungan biaya yang tidak tepat, dan risiko kekurangan atau kelebihan persediaan. Penelitian menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) dalam pengembangan sistem, yang terdiri dari empat fase: Requirements Planning, RAD Design Workshop, Implementation, dan Maintenance and Evaluation. Sistem yang dikembangkan memiliki fitur pengelolaan data pengguna, data jenis pakan, rekap bobot pakan, serta pembuatan laporan rekap dan stok. Hasil implementasi menunjukkan sistem berhasil mengotomatisasi proses pencatatan inventory pakan dengan pembagian hak akses antara admin dan user, visualisasi data melalui grafik stok dan pengeluaran pakan, serta kemampuan menghasilkan laporan yang terorganisir. Pada pembuatan laporan akhir pakan ternak, admin membutuhkan waktu sampai 7 hari karena menyesuaikan data gudang dengan catatan pengeluaran pakan. Namun dengan adanya sistem monitoring dan pakan ternak berbasis web ini, admin dapat menyajikan laporan akhir penggunaan pakan secara real-time. Sistem ini membantu meningkatkan efisiensi operasional dan akurasi pencatatan penggunaan pakan di PT XYZ Lampung Tengah.
The Analisis Celah Keamanan Website Poltekkes Kemenkes Sorong Menggunakan Metode Penetration Testing
Waktu ini, teknologi informasi mempunyai sangat diperlukan, di era digital keamanan siber menjadi salah satu faktor utama suatu institusi untuk dapat bertahan dan diakui kredibilitasnya, termasuk institusi pendidikan, Website Poltekkes Sorong digunakan sebagai portal utama atau media untuk menyebarkan informasi akademik, interaksi antara mahasiswa dan publik, Namun keberadaan celah keamanannya merupakan suatu yang memungkinkan serangan siber untuk dilakukan yang dapat membahayakan kerahasiaan data. Penelitian ini bertujuan buat melakukan analisis terhadap celah keamanan website Poltekkes Kemenkes Sorong, pengujian yang dilakukan menggunakan metode penetration testing yang beberapa tahap meliputi pengumpulan informasi scanning, analisa kerentanan. Sehingga penelitian ini dapat memberikan panduan dan praktis bagi pengelola sistem informasi di Poltekkes Kemenkes Sorong untuk mengurangi resiko seranagan siber dan melindungi data sensitif yang dipegang oleh institusi.
Implementasi Model CNN ResNet50V2 untuk Klasifikasi Pneumonia pada Citra X-Ray
Pemanfaatan teknologi untuk membangun model yang dapat mengklasifikasi citra medis pneumonia secara otomatis sangat dibutuhkan untuk diagnosis dini. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan model Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur ResNet50V2 yang telah terbukti memiliki akurasi tinggi dalam klasifikasi citra medis. Model ini mengadopsi arsitektur residual yang mendalam dan efisien, yang memfasilitasi pelatihan model yang lebih dalam tanpa mengalami masalah vanishing gradient. Penelitian ini melalui empat tahap utama: pengumpulan data citra X-ray pneumonia dan normal, pre-processing data (termasuk pembagian set, transformasi, dan augmentasi), pemodelan menggunakan CNN dengan tuning hyperparameter, dan evaluasi model. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan metrik akurasi, F1-score, dan Confusion Matrix. Model CNN dengan ResNet50V2 sebagai backbone mencapai akurasi 97%, menunjukkan kinerja yang sangat baik dalam membedakan antara pneumonia dan normal meskipun terdapat sedikit kesalahan klasifikasi. Meskipun model ini menunjukkan hasil yang mengesankan, tantangan seperti potensi kesalahan klasifikasi pada kasus dengan citra yang tidak jelas atau ambigu tetap ada. Dibandingkan dengan pendekatan sebelumnya, model ini menawarkan keunggulan dalam akurasi dan efisiensi pemrosesan berkat penggunaan ResNet50V2 yang lebih dalam dan lebih canggih. Keunggulan ini diharapkan dapat meningkatkan ketepatan diagnosis otomatis dalam aplikasi medis di masa depan.
Analisis Sentimen Hasil Transkripsi Audio Berbahasa Indonesia Menggunakan T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)
Dalam era digital, analisis sentimen menjadi alat penting untuk memahami opini publik, khususnya pada data yang berasal dari media digital seperti video. Namun, analisis sentimen berbasis suara dalam bahasa Indonesia masih jarang dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model T5 untuk analisis sentimen teks bahasa Indonesia yang dihasilkan dari konversi suara menggunakan teknologi speech-to-text. Keunggulan utama model T5 terletak pada kemampuannya untuk menangani teks panjang, memahami konteks bahasa alami, dan menyesuaikan pelatihan untuk tugas spesifik seperti analisis sentimen. Dataset penelitian diambil dari 20 video YouTube yang dipecah menjadi beberapa segmen berdurasi maksimal 15 detik, menghasilkan total 300 kalimat yang terdiri dari 150 sentimen positif dan 150 sentimen negatif. Data teks yang dihasilkan diproses menggunakan model T5 yang dilatih khusus untuk mendeteksi sentimen positif dan negatif dengan optimalisasi hyperparameter tertentu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model T5 mampu mencapai akurasi sebesar 83%, dengan precision 0.85, recall 0.83, dan f-measure 0.83 pada pengujian menggunakan dataset yang berbeda dari data pelatihan. Penelitian ini menunjukkan bahwa model T5 dapat diadaptasi untuk analisis sentimen berbasis suara dalam bahasa Indonesia dengan hasil yang cukup baik. Temuan ini memberikan kontribusi pada pengembangan teknologi analisis sentimen berbasis suara yang dapat diaplikasikan dalam analisis opini atau ulasan produk. Ke depan, peningkatan tahap pre-processing dan penggunaan dataset yang lebih beragam diharapkan dapat meningkatkan performa model secara keseluruhan.
Analisis Sentimen Tingkat Kepuasan Aplikasi WordPress Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Naive Bayes
Kepuasan pengguna mencerminkan emosi saat membandingkan layanan yang diterima dengan harapan, sehingga memahami kepuasan pengguna menjadi penting bagi pengembangan aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk menilai tingkat kepuasan individu terhadap penggunaan aplikasi WordPress di platform Google Play mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan. Analisis sentimen dengan algoritma KNN dan Naïve bayes sebagai metode yang digunakan untuk mengekstrak informasi dari 5.000 ulasan pengguna yang diunduh dari Google Play Store. Hasil penelitian menunjukkan mayoritas ulasan memiliki sentimen positif, dengan Naïve Bayes memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan KNN, mencapai akurasi 88%, presisi 89,45%, recall 88%, dan F1-Score 83% pada pembagian data 90:10. Awan kata dari ulasan positif menampilkan kata-kata seperti "mantap", "bagus", "membantu", "aplikasi", dan "baik", yang mencerminkan kepuasan pengguna terhadap kemudahan dan manfaat aplikasi, sedangkan ulasan negatif menampilkan kata-kata seperti "sulit", "coba", dan "gagal" yang mengindikasikan kendala teknis dan ketidakpuasan pengguna. Penelitian ini menyimpulkan bahwa aplikasi WordPress telah memberikan pengalaman yang memuaskan bagi sebagian besar pengguna, namun beberapa area teknis perlu diperbaiki. Hasil penelitian ini akan memberikan informasi penting bagi pengembang aplikasi dalam upaya meningkatkan kualitas layanan dan citra aplikasi.
Augmented Reality Application for Human Five Senses Recognition
Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi Augmented Reality berbasis markerless sebagai media pembelajaran interaktif pengenalan panca indera manusia bagi siswa sekolah dasar. Aplikasi ini menggunakan Metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) karena sesuai dengan tahap pembuatannya. Fitur dalam aplikasi ini menampilkan visualisasi 3D organ-organ panca indera yang dapat dimanipulasi oleh pengguna, lengkap dengan informasi tambahan dalam bentuk teks dan audio. Pengujian kelayakan yang dilakukan pada siswa sekolah dasar dan guru menunjukkan tingkat keberhasilan yang sangat baik tentang aplikasi ini, dengan skor rata-rata 98,1% berdasarkan Skala Likert. Hasil ini menunjukkan bahwa aplikasi tersebut berhasil dalam meningkatkan minat siswa dan efektif meningkatkan pemahaman siswa tentang materi panca indera.
Aplikasi Edukasi Jenis Narkoba Berbasis Augmented Reality Sebagai Media Pembelajaran Bagi Generasi Muda
Narkoba merupakan ancaman serius untuk kesehatan masyarakat, terutama generasi muda. Edukasi narkoba telah dilakukan oleh badan narkotika nasional namun penurunannya tidak maksimal, maka diperlukan tenologi yang dikenal sebagai Augmented reality (AR). Tujuan dari penelitian pada Aplikasi Edukasi Jenis Narkoba Untuk Generasi Muda Berbasis Augmented Reality agar memudahkan generasi muda untuk memahami mengenai narkoba dan membuat pengguna agar lebih interaktif dan menarik, Penelitian ini dikembangkan dengan metode penelitian Multimedia Development Life Cycle dalam metode ini mempunyai enam tahapan yaitu kosep, desain, pengumpulan bahan, pembuatan, pengujian, distribusi. dari tahapan penelitian yang telah dilakukan maka didapatkan hasil aplikasi Augmented Reallity Edukasi jenis dan efek samping narkoba. pada aplikasi ini masih terdapat batasan pada perangkat android Samsung Tidak mendukung Plugin easy ar. aplikasi ini dibuat menggunakan metode Markless Bassed Tracking dan menggunakan pengujian dengan metode black box dengan kategori sangat baik. Aplikasi ini dapat digunakan untuk edukasi kepada generasi muda hingga masyarakat luas.
Implementasi Internet of Things untuk Memonitoring Pengisian dan Penggunaan Air secara Otomatis
Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah efisiensi dalam pengelolaan air rumah tangga melalui implementasi Internet of Things (IoT) pada sistem tandon air otomatis. Masalah yang diidentifikasi adalah kurangnya kontrol dan pemantauan yang efisien terhadap pengisian serta penggunaan air, yang sering kali menyebabkan pemborosan dan ketidaksesuaian dengan kebutuhan pemilik rumah. Desain penelitian ini mengadopsi pendekatan berbasis IoT yang memungkinkan pemantauan real-time dan pengendalian jarak jauh melalui aplikasi web. Sistem ini juga dilengkapi dengan sensor untuk mendeteksi kebocoran pipa dan memantau tekanan air. Analisis terhadap sistem yang dikembangkan menunjukkan bahwa perangkat ini mampu memberikan data yang akurat dan responsif terkait kondisi tandon air, serta memungkinkan pengguna untuk mengontrol pengisian air sesuai kebutuhan. Temuan ini menunjukkan peningkatan signifikan dalam efisiensi penggunaan air, serta mengurangi potensi pemborosan akibat kebocoran dan ketidakakuratan dalam pengisian tandon. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa sistem IoT yang dirancang dapat menjadi solusi efektif untuk pengelolaan air rumah tangga, memberikan kemudahan dan kontrol yang lebih baik bagi pengguna, serta berpotensi untuk diterapkan secara luas dalam manajemen air di skala rumahan. Kata kunci: Deteksi Kebocoran; Efisiensi Air; Internet of Things; Pemantauan Real-Time; Tandon Air Otomatis
Mapping Literature and Research Trends on AI Applications in Journalism: A Bibliometric Review
An emerging field of interdisciplinary research that needs more focus is the application of AI in journalism. The bibliometric analysis of the most recent research on implementation in digital journalism is presented in this paper. From Scopus, publications from 2014 to 2023 were examined to determine subjects, performance, impact, and collaborations. The findings indicate a rise in yearly production, with over 88 publications released in 2023 attesting to heightened research activity. Additionally, more recent publications had a more significant citation effect, demonstrating their relevance today. The majority of the prolific writers are from America, China, and Spain. International collaborations are centered around the West, between the United States and China, and the United States and Korea. This offers a standard that will guide future research in this enormously promising field. For AI to be implemented in digital journalism in a responsible manner, under-represented groups must be more involved.
Metode Simple Additive Weighting Untuk Pemilihan Sosial Media Pada Pemasaran Digital UMKM Kuliner Kota Banjarmasin
Pemasaran digital menjadi sangat penting karena dunia pemasaran telah berubah melalui kemajuan teknologi informasi. Pemasaran interaktif dan terpadu yang memungkinkan perantara pasar, calon konsumen, dan produsen berinteraksi satu sama lain. Instagram, WhatsApp, Twitter, Facebook, Telegram, TikTok, YouTube, dan Shopee adalah media sosial yang sering digunakan dalam pemasaran digital. Dalam penelitian ini data yang didapatkan adalah data UMKM Kuliner Kota Banjarmasin yang diperoleh melalui kuisioner berjumlah 174 data responden yang dibagikan ke dalam grup UMKM Kuliner Kota Banjarmasin dan data yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 153 data UMKM kuliner usaha kue Kota Banjarmasin. Data yang diperoleh dari perhitungan sistem pendukung keputusan metode Simple Additive Weighting menunjukkan bahwa banyak sosial media yang populer di masyarakat mungkin tidak cocok untuk digunakan sebagai media digital untuk pemasaran kuliner. Hasil penelitian Simple Additive Weighting menunjukkan bahwa dapat digunakan untuk membantu para pelaku UMKM kuliner di Kota Banjarmasin dalam membuat keputusan tentang penggunaan sosial media melalui hasil perangkingan media sosial. Keputusan ini ditinjau berdasarkan beberapa kriteria seperti lama usaha, lama penggunaan sosial media, pendapatan, dan usia. Lama usaha karena semakin usahanya bertahan lama maka akan semakin dikenal banyak orang. Lama penggunaan media sosial karena semakin lama orang menggunakan media sosial maka akan semakin paham dalam menggunakan fitur dan manfaat dari fitur yang ada di media sosial tersebut. Pendapatan yang semakin besar dalam usaha maka usaha tersebut cepat untuk berkembang. Mempunyai usia yang lebih ideal dalam menjalankan usaha maka akan cepat berkembang usahanya karena memiliki ide kreatif dan wawasan yang luas dalam berbisnis. Hasil penelitian metode Simple Additive Weighting menunjukkan bahwa WhatsApp memiliki nilai akurasi 0,92, sedangkan Telegram memiliki nilai akurasi 0,715. Dampak konkret dari hasil penelitian ini adalah media sosial dapat membantu meningkatkan penjualan dan metode Simple Additive Weighting bisa digunakan sebagai pengambilan keputusan dalam pemilihan sosial media sebagai media pemasaran agar pelaku UMKM Kuliner tidak salah pilih dalam mengggunakan sosial media.
Penilaian Prestasi Pekerja Pada Bidang Penanganan Prasarana Dan Sarana Umum Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5
Salah satu cara yang harus dilakukan untuk menentukan pelaksanaan yang representatif adalah dengan menentukan nilai yang diperoleh secara adil berdasarkan ukuran kedisiplinan partisipasi, kewajiban penyelesaian pekerjaan, dan konsistensi terhadap komitmen dan penolakan, dengan menggunakan perhitungan pohon pilihan C4.5. Data yang diteliti yaitu Formulir Penilaian Prestasi Pekerja dengan total 108 pekerja, pada tahun 2023-2024 berdasarkan kriteria tertentu dengan data yang dipilih adalah Pekerja yang masih aktif sebanyak 96 pekerja. Data tersebut memiliki beberapa kriteria adalah disiplin kehadiran, tanggung jawab penyelesaian pekerjaan, dan kepatuhan terhadap kewajiban dan larangan. Tujuan utama penulisan ini adalah untuk menentukan prestasi pekerja dari masing-masing kriteria. Algoritma decision tree C4.5 dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan terkait peningkatan kinerja dan pelatihan pekerja di bidang penanganan prasarana dan sarana umum, dapat dilihat hasil penelitian yang telah dilakukan sebagai data training telah dihitung nilai gain dan entrophy. Pada partisi pertama didapat nilai gain tertinggi Kepatuhan Terhadap Kewajiban Dan Larangan dengan nilai sebesar 0,489943 serta yang terkecil ialah Tanggung Jawab Penyelesaian Pekerjaan dengan nilai 0,172824. Algoritma ini dapat digunakan untuk menentukan prestasi pekerja sebagai kandidat pekerja prestasi yang akan ditentukan pada Instansi terkait.
Rancang Bangun Sistem Monitoring Lingkungan Pada Kandang Sapi Berbasis Internet of Things
Sapi adalah hewan ternak yang umumnya dipelihara oleh masyarakat, terutama di daerah pedesaan. Menurut data Badan Pusat Statistik (BPS), pada tahun 2021 populasi sapi potong mencapai 17.977.214 ekor, mengalami peningkatan dibandingkan tahun sebelumnya yang tercatat sebanyak 17.440.393 ekor. Faktor lingkungan pada kandang sapi dapat langsung mempengaruhi ternak, menyebabkan stres akibat suhu ekstrem baik panas maupun dingin, sehingga menimbulkan turunnya konsumsi pakan dan ketidaknyamanan. Kadar gas amonia yang tinggi dari limbah kotoran sapi dapat mempengaruhi ketahanan sapi terhadap penyakit dan menurunkan produktivitas sapi serta dapat menimbulkan masalah kesehatan bagi masyarakat sekitar. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem monitoring lingkungan kandang sapi berbasis Internet of Things (IoT). Metode dalam penelitian ini menggunakan beberapa tahapan yaitu pengumpulan data, analisa kebutuhan, desain, perancangan dan pengujian. Sistem yang dibuat dapat memantau suhu, kelembaban dan gas amonia pada lingkungan kandang sapi dan menampilkan informasi tersebut pada aplikasi mobile. Dalam aplikasi mobile tersebut dapat menampilkan informasi dari nilai sensor dalam kategori tinggi, sedang, dan rendah selama pemantauan berlangsung. Teknik pengujian alat dilakukan dengan 10 sampel, hasilnya pendeteksi suhu mempunyai tingkat akurasi sebesar 91.13 %, pendeteksi kelembaban menunjukan nilai sebesar 94.52% dan pendeteksi gas amonia menunjukan nilai paling tinggi sebesar 34.8 ppm pada jarak 10 cm dan paling kecil sebesar 6.6 ppm pada jarak 100 cm. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem IoT yang dikembangkan efektif dalam memantau parameter penting seperti suhu, kelembaban, dan gas amonia secara real-time. Hal ini dapat meningkatkan efisiensi bagi peternak dalam memonitoring kondisi lingkungan kandang, yang sebelumnya dilakukan secara manual.
Prototipe Sistem Monitoring Cuaca dan Peringatan Dini Hujan Berbasis Internet Of Things
Kondisi udara pada saat tertentu dan di lokasi tertentu selama jangka waktu yang singkat disebut cuaca. Istilah "waktu" mengacu pada campuran faktor meteorologis yang berubah setiap waktu. Misalnya, cuaca di pagi hari mungkin berbeda dari sore hari dan jam-jam akhir. Sangat penting bagi manusia untuk memantau, memahami, dan mempersiapkan peristiwa cuaca. Informasi cuaca dapat dilihat pada lembaga penyedia informasi cuaca seperti BMKG, akan tetapi informasi cuaca pada BMKG mencakup area luas, jadi area lokal seperti desa terdapat perbedaan cuaca walaupun satu wilayah kabupaten. Ditambah lagi setiap informasi cuaca disajikan dalam selang waktu tiga jam dan hanya mencakup area luas, serta tidak terdapat notifikasi di setiap daerah. Maka dari itu tujuan penelitian ini adalah untuk membuat prototipe sistem monitoring cuaca yang real-time sekaligus sebagai peringatan dini hujan berbasis internet of things (IOT) yang dapat di akses dimana saja dan kapan saja serta hasil yang akurat dan sesuai dengan kondisi lingkukan sekitar, dimana cakupanya area lokal seperti desa sehingga tidak terjadi perbedaan informasi cuaca dan notifikasi peringatan dini. Metode penelitian ini menggunakan metode waterfall dengan tahapan penelitian dilakukan dari pengumpulan data, analisis kebutuhan, desain, pembuatan alat dan kode program, dan pengujian. Penelitian ini menghasilkan informasi cuaca seperti suhu, kelembaban, tekanan udara, kecepatan angin, kondisi cahaya, dan kondisi hujan, penelitian ini juga menghasilkan notifikasi cuaca yang bisa digunakan sebagai peringatan dini hujan. Hasil penelitian juga dibandingkan dengan data dari BMKG yaitu terdapat perbedaan yang signifikan diantara nilai sensor dan notifikasi. Sistem ini juga dapat menjadi alternatif sebagai alat yang dapat digunakan untuk monitoring cuaca dan memberikan notifikasi peringatan dini.
Halaman Depan SMATIKA Journal Volume 14 Number 02, Desember 2024
Hak Cipta (c) 2024 SMATIKA JURNAL : STIKI Informatika Jurnal
Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) Untuk Prediksi Gizi Buruk
Gizi buruk menjadi masalah serius di negara-negara berkembang, disebabkan oleh kekurangan asupan makanan yang mengandung zat-zat esensial seperti protein dan energi. Implementasi algoritma machine learning dapat memberikan diagnosis yang akurat terhadap kondisi kesehatan gizi buruk pada balita, memfasilitasi deteksi dini dan intervensi yang tepat. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui kinerja algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dalam memprediksi gizi buruk berdasarkan ciri klinis yang dimiliki oleh balita. Data yang digunakan adalah ciri-ciri klinis dari gizi buruk yang bersumber dari seorang nutrisionis. Dari hasil penelitian, nilai akurasi yang paling optimal dalam memprediksi gizi buruk adalah 87%. Dengan dataset yang ada dapat dibuktikan bahwa algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) mampu mengklasifikasikan gizi buruk kedalam 2 kondisi, yaitu marasmus dan kwashiorkor.
Sistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Motor Matic Menggunakan Metode Preference Selection Index (PSI)
Penelitian ini bertujuan untuk merancang Sistem Pendukung Keputusan guna memilih motor matic dengan menggunakan Metode Preference Selection Index (PSI). Di tengah perkembangan pesat industri otomotif, khususnya motor matic, metode PSI diterapkan tanpa pembobotan kriteria untuk membantu konsumen dalam memilih motor berdasarkan lima kriteria utama. Dengan normalisasi data yang disesuaikan dengan jenis kriteria cost atau benefit, metode PSI menawarkan solusi yang sederhana dan efektif dalam proses pengambilan keputusan yang melibatkan berbagai kriteria. Sistem yang dikembangkan diharapkan dapat memberikan rekomendasi motor matic yang sesuai dengan preferensi dan kebutuhan pengguna. Tantangan dalam memilih motor matic terletak pada kompleksitas mempertimbangkan berbagai kriteria penting bagi konsumen, seperti harga, kelengkapan surat, tahun pembuatan, kondisi, dan keaslian suku cadang. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan rekomendasi motor matic secara efektif berdasarkan kriteria-kriteria tersebut tanpa melakukan pembobotan. Metode PSI diterapkan untuk mencapai tujuan ini dengan normalisasi data sesuai jenis kriteria cost atau benefit, sehingga diharapkan solusi yang dihasilkan dapat memenuhi preferensi dan kebutuhan pengguna dalam memilih motor matic.
Rancang Bangun Prototipe Sistem Rekomendasi Kualitas Air Untuk Budidaya Ikan Nila
Dalam pembudidayaan ikan, dibutuhkan proses khusus baik untuk ikan sebagai bahan makanan maupun sebagai ikan hias. Selain pangan dan cuaca, yang perlu diperhatikan adalah kualitas air. Kualitas air meliputi kandungan amonia, suhu air, pH, kekeruhan, serta total padatan terlarut atau Total Dissolved Solids (TDS). Kualitas air yang buruk akan menyebabkan munculnya senyawa racun, sisa pakan, bahan organik, dan zat-zat yang menyebabkan penyakit pada ikan. Sebaliknya, kualitas air yang baik dapat mengurangi tingkat kekeruhan air, sehingga cahaya matahari cukup atau bahkan dapat meningkatkan produktivitas ikan. Penelitian ini membahas tentang alat pendeteksi kualitas air dengan menggunakan lima sensor, yaitu sensor suhu, sensor pH, sensor amonia, sensor TDS, dan sensor kekeruhan, yang akan disambungkan pada Arduino Nano ATmega-328 untuk membaca data sensor. Pengujian dilakukan pada lima jenis kondisi air yang berbeda: air kolam ikan nila, air bersih, air kolam ikan nila yang dicampur dengan air bersih, air kolam ikan lele, dan air kolam ikan nila yang dicampur dengan air kolam ikan lele. Standar deviasi pada suhu, pH, serta amonia untuk semua kondisi air adalah kurang dari 0,1. Standar deviasi untuk TDS pada air kolam ikan lele dan air kolam ikan nila yang dicampur dengan air kolam ikan lele adalah kurang dari 1,0, dan kekeruhan memiliki nilai di bawah 7.
Pemodelan Sistem Deteksi Parasit Malaria pada Citra Mikroskopis Sel Darah Menggunakan Metode Deep Learning
Pemerikasaan mikroskopis adalah teknik pemeriksaan malaria yang paling umum digunakan di fasilitas Kesehatan. Namun, pemeriksaan mikroskopis memerlukan keahlian khusus dan waktu yang cukup lama. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model sistem deteksi parasit malaria dalam citra sel darah menggunakan teknologi deep learning untuk meningkatkan akurasi dan kecepatan deteksi dengan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian ini dilakukan dalam beberapa tahapan yang terdiri dari data collection, image preprocessing, pembagian data latih dan data validasi, pembuatan model menggunakan CNN, dan evaluasi model. Model CNN dibuat untuk mengklasifikasikan gambar sel darah ke dalam dua kelas yaitu terinfeksi dan tidak terinfeksi. Dataset yang digunakan sebagai acuan dalam pembentukan model sistem deteksi menggunakan gambar sel darah dari sumber terbuka Kaggle sebanyak 11.312 gambar. Hasil evaluasi model CNN mendapatkan nilai akurasi sebesar 97.17% dalam mendeteksi gambar sel darah. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model CNN yang dibentuk dapat digunakan untuk deteksi parasit malaria menggunakan gambar sel darah.
Implementasi Fuzzy Inference System Tsukamoto Pada Penentuan Kelayakan Pemberian Pinjaman
Pinjaman menjadi instrumen keuangan yang penting dalam kehidupan modern baik bagi individu maupun kelompok usaha. Pertimbangan calon peminjam sangat penting dilakukan untuk mengurangi resiko gagal bayar. Namun, di Gapoktan Makmur Sejahtera proses pertimbangan tersebut masih diakukan secara manual. Oleh karena itu, perlu dikembangkan sebuah pendekatan yang lebih sistematis dan terukur dalam menilai kelayakan pemberian pinjaman untuk meminimalisir risiko gagal bayar. Sumber data penelitian ini berasal dari data pinjaman di Gabungan Kelompok Tani (Gapoktan) Makmur Sejahtera. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Inference System (FIS) Tsukamoto dengan 3 variabel input, yaitu pendapatan, jaminan, dan karakter calon peminjam. Variabel output pada penelitian ini adalah kelayakan dalam bentuk persentase hasil perhitungan FIS Tsukamoto. Aplikasi pada penelitian ini dikembangkan dengan bahasa pemrograman Python dan framework Flask. Database yang digunakan pada penelitian ini adalah MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi penentuan kelayakan pemberian pinjaman berhasil dibuat dan dapat membantu dalam proses penentuan calon peminjam di Gapoktan Makmur Sejahtera sehingga dapat mengurangi risiko gagal bayar.
Penggunaan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengembangan Strategi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru
Penerimaan mahasiswa baru merupakan aktivitas krusial bagi perguruan tinggi, terutama perguruan tinggi swasta, dalam memperoleh mahasiswa baru. FTI Unmer Malang telah menerapkan berbagai teknik promosi, namun masih mengalami kendala dalam mencapai target penerimaan mahasiswa. Jumlah mahasiswa baru mengalami fluktuasi, dengan puncak penerimaan pada tahun 2019 dan penurunan signifikan sebesar 23% dalam tiga tahun terakhir. Salah satu masalah utama adalah kurangnya penyebaran informasi ke daerah terpencil. Untuk mengatasi masalah tersebut, pada penelitian ini diterapkan metode data mining dengan klasterisasi untuk mengelompokkan data mahasiswa baru berdasarkan daerah asal. Dua algoritma clustering, yaitu K-Means dan K-Medoids, digunakan untuk membandingkan hasil klasterisasi guna menemukan strategi promosi yang optimal. Data yang digunakan mencakup mahasiswa baru dari tahun akademik 2016 hingga 2022. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means memperlihatkan kinerja yang lebih baik daripada algoritma K-Means dengan tingkat akurasi indeks DBI sebesar 0,344. Hasil penelitian diharapkan dapat membantu FTI Unmer Malang dalam menentukan strategi promosi yang lebih efektif berdasarkan daerah asal mahasiswa.
Implementasi Sistem Informasi Akuntansi Berbasis Web pada Instansi Militer di Kolatmar Puslatmar-8 Teluk Ratai
Penelitian ini bertujuan untuk merancang Sistem Informasi Akuntansi (SIA) berbasis web guna mengoptimalkan pengelolaan buku kas di Kolatmar Puslatmar-8 Teluk Ratai. Metode yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD) yang terdiri dari empat tahap: perencanaan kebutuhan, desain pengguna, konstruksi, dan cutover. Sistem dikembangkan menggunakan PHP sebagai bahasa pemrograman dan MySQL sebagai sistem manajemen basis data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SIA berbasis web yang dirancang memiliki fitur-fitur seperti pengelolaan data transaksi, kategorisasi, pelaporan keuangan, dan manajemen hutang-piutang. Sistem ini menggunakan struktur akses tiga tingkat yang terdiri dari Staf Bendahara, Admin, dan Pimpinan. Pengujian black box menunjukkan bahwa sistem telah memenuhi kebutuhan dasar Kolatmar Puslatmar-8 Teluk Ratai dalam pengelolaan buku kas. Implementasi sistem ini berpotensi meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengelolaan keuangan institusi. Namun, pengembangan dan pengujian lebih lanjut diperlukan untuk memastikan kehandalan, keamanan, dan skalabilitas sistem dalam jangka panjang.
Deteksi Emosi Pada Citra Wajah Dengan Deep Learning Sebagai Alat Pendukung Terapi Bagi Pengidap Alexithymia
Alexithymia adalah kondisi yang ditandai dengan kesulitan mengidentifikasi dan mengungkapkan emosi secara verbal, yang dapat menghambat kemampuan seseorang dalam memahami dan mengelola emosi mereka. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan mengembangkan sebuah model yang dapat mendeteksi emosi dengan menggunakan arsitektur MobileNetV2 dalam terapi untuk individu yang mengalami alexithymia. Metode ini menggunakan data FER-2013, yang terdiri dari 35.887 gambar wajah grayscale dalam 7 kategori emosi yaitu marah, jijik, takut, senang, netral, sedih, dan terkejut. Menggunakan pendekatan deep learning berdasarkan CRISP-DM, penelitian ini memulai dengan normalisasi dan peningkatan data untuk meningkatkan ketahanan model terhadap variasi citra. Model yang dikembangkan mencapai akurasi pelatihan sebesar 67,7% dan akurasi validasi sebesar 65,3%, menunjukkan kemampuan yang signifikan dalam mengenali dan mengklasifikasikan emosi dari citra wajah. Evaluasi Menggunakan confusion matrix, model menghasilkan nilai precision sebesar 64,9%,recall sebesar 65,4%, dan F1-score sebesar 63,7% untuk setiap kelas emosi. Penelitian ini mengimplikasikan potensi pengembangan sistem yang dapat mendukung terapi psikologis, khususnya untuk membantu individu dengan alexithymia dalam memahami dan mengelola emosi mereka melalui analisis ekspresi wajah, menghadirkan teknologi yang sensitif terhadap ekspresi emosional.