Jurnal Ilmu Komputer dan Teknik Informatika
[Bahasa Indonesia] [English] Journal Name : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknik Informatika Initial: JUIKTI Frequency of Publication : 2 Times a Year (Januari dan Juli) DOI Prefix: https://doi.org/10.64803/juikti e-ISSN: 3110-0864 (Online - Elektronik) p-ISSN: XXXX-XXXX (On Process) OAI: https://journals.raskhamedia.or.id/index.php/juikti/oai Jurnal Ilmu Komputer dan Teknik Informatika merupakan publikasi ilmiah yang diterbitkan secara berkala dan bertujuan untuk menyebarkan hasil-hasil penelitian serta kajian ilmiah di bidang ilmu komputer dan teknik informatika. JUIKTI menerima artikel-artikel penelitian orisinal, review, dan inovasi terbaru yang memberikan kontribusi signifikan terhadap perkembangan ilmu pengetahuan, teknologi, dan aplikasinya dalam berbagai sektor. Adapun scope JUIKTI mencakup beragam topik dalam ilmu komputer dan teknik informatika, antara lain teori dan algoritma komputer, kecerdasan buatan (AI), machine learning, deep learning, data mining, sistem informasi, rekayasa perangkat lunak (software engineering), teknologi jaringan, dan arsitektur komputer. Selain itu, jurnal ini juga mencakup bidang lain yang berkaitan dengan pemrograman, komputasi awan (cloud computing), big data, keamanan siber (cybersecurity), serta aplikasi informatika dalam berbagai disiplin ilmu dan industri, termasuk industri 4.0 dan Internet of Things (IoT). Fokus utama JUIKTI adalah pada pengembangan teori, metodologi, dan aplikasi praktis yang berhubungan langsung dengan penyelesaian masalah-masalah nyata dalam dunia digital. Jurnal ini bertujuan untuk menjadi wadah bagi peneliti, praktisi, dan akademisi dalam berbagi pengetahuan dan teknologi mutakhir, serta mendorong terciptanya solusi-solusi inovatif yang dapat diterapkan dalam dunia industri dan masyarakat. Citation Analysis: Google Scholar
Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Budaya Batak di Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes
Media sosial seperti Twitter telah menjadi ruang terbuka bagi masyarakat untuk menyampaikan opini dan pandangan mereka terhadap berbagai isu, termasuk kebudayaan lokal. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat di Twitter terhadap budaya Batak dengan menggunakan algoritma Naive Bayes. Data dikumpulkan melalui teknik web crawling untuk mengambil cuitan yang mengandung kata kunci terkait budaya Batak. Tahapan penelitian meliputi praproses data teks, seperti pembersihan data, tokenisasi, penghapusan stopwords, dan normalisasi, sebelum dilakukan klasifikasi sentimen menggunakan algoritma Naive Bayes. Sentimen diklasifikasikan ke dalam tiga kategori utama, yaitu positif dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas opini masyarakat di Twitter bersifat positif, terutama terkait kekayaan adat istiadat, musik, dan kuliner khas Batak. Namun, terdapat pula sentimen negatif yang berkaitan dengan stereotip budaya dan kurangnya pelestarian. Penelitian ini memberikan gambaran umum terhadap persepsi masyarakat di media sosial dan dapat menjadi masukan bagi pelaku budaya dan pemerintah dalam melestarikan serta mempromosikan budaya Batak secara lebih efektif.
Copyright (c) 2026 Cristina Situmorang, Amelia Sanna Maria Hutauruk, Sardo Pardingotan Sipayung, Wilfred Raimond Zebua (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Sistem Klasifikasi Diabetes Mellitus Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Berbasis Web
Diabetes mellitus merupakan penyakit metabolik kronis dengan prevalensi yang terus meningkat di Indonesia, mencapai 11,3% dari total populasi berdasarkan data International Diabetes Federation tahun 2024. Permasalahan utama dalam penanganan diabetes adalah keterlambatan diagnosis yang menyebabkan komplikasi serius. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi diabetes mellitus berbasis web menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) guna mendukung deteksi dini secara praktis dan mudah diakses. Dataset yang digunakan adalah Pima Indians Diabetes Database yang terdiri dari 768 data dengan 8 atribut. Tahapan pre-processing data meliputi imputasi median untuk menangani nilai anomali, penanganan outlier menggunakan metode Interquartile Range (IQR), penyeimbangan data dengan teknik Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), serta normalisasi Min-Max. Model KNN diimplementasikan dengan nilai K optimal sebesar 8 yang diperoleh melalui cross-validation. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi pada data testing sebesar 73,68% dengan precision 71,15%, recall 78,72%, F1-score 74,75%, dan nilai ROC-AUC 0,8132. Sistem web dirancang menggunakan arsitektur client-server dengan React.js sebagai frontend dan Python Flask sebagai backend. Antarmuka sistem menyediakan fitur edukasi, form input data kesehatan, serta halaman hasil klasifikasi yang informatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan risiko diabetes dengan performa yang cukup baik dan dapat digunakan sebagai alat bantu skrining awal.
Copyright (c) 2026 Muhammad Randy Fachrezi, Hafiz Aryanda, Alwi Syahputra, Risma Riansyah (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Keputusan Pemilihan Sepeda Motor Matic untuk Keperluan Touring dengan Metode CoCoSo
Pemilihan sepeda motor matic yang sesuai untuk keperluan touring memerlukan pertimbangan yang matang terhadap berbagai kriteria seperti fitur, performa, konsumsi bahan bakar, bobot, dan harga. Penelitian ini bertujuan menganalisis pemilihan sepeda motor matic dalam rentang harga Rp30–50 juta dengan menggunakan metode Combined Compromise Solution (CoCoSo). Lima alternatif motor yaitu Lexi, NMax, ADV, Aerox, dan PCX dievaluasi berdasarkan lima kriteria utama (C1–C5). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode CoCoSo mampu memberikan peringkat yang objektif dan komprehensif melalui pendekatan kompromi antar kriteria. Metode ini dapat menjadi alat bantu keputusan bagi konsumen maupun pihak terkait yang membutuhkan analisis sistematis dalam memilih motor matic untuk touring.
Copyright (c) 2026 Abdul Rasyid, Ahmad Prayuda Harahap, Luthfi Maulana Pasaribu (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Perbandingan Model Machine Learning dan Deep Learning untuk Peramalan Harga Saham
Peramalan harga saham harian masih menjadi tantangan signifikan dalam bidang keuangan dan data science akibat tingginya volatilitas pasar serta pengaruh berbagai faktor eksternal. Penelitian ini menyajikan analisis perbandingan beberapa model Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL) untuk peramalan harga saham berbasis indikator teknikal. Model ML yang dievaluasi meliputi Random Forest, Support Vector Regressor (SVR), dan XGBoost, sedangkan pendekatan DL mencakup Long Short-Term Memory (LSTM) dan Dense Neural Network (DNN). Data yang digunakan berupa data historis harga saham yang diperkaya dengan indikator teknikal seperti Moving Average (MA), Relative Strength Index (RSI), dan Bollinger Bands (BB). Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), serta koefisien determinasi (R²). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model Support Vector Regressor menghasilkan kinerja prediksi terbaik, diikuti oleh Random Forest dan XGBoost. Model Deep Learning menunjukkan kinerja yang relatif lebih rendah, yang diduga disebabkan oleh keterbatasan data serta kebutuhan proses tuning hiperparameter yang lebih kompleks. Temuan ini menunjukkan bahwa model berbasis Machine Learning, khususnya SVR, lebih efektif untuk peramalan harga saham dalam kondisi eksperimental penelitian ini.
Copyright (c) 2026 Edi Ismanto, Ahmad Gunawan Dalimunthe, Muhammad Iqbal, Fauza Addinunnisa (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Cnn Resnet50 Untuk Klasifikasi Dan Prediksi Tumor Otak Pada Citra Mri Menggunakan MATLAB
Tumor otak merupakan salah satu penyakit serius yang dapat mengancam nyawa serta menurunkan kualitas hidup penderitanya, sehingga deteksi dini menjadi aspek yang sangat penting dalam mendukung keberhasilan penanganan medis. Magnetic Resonance Imaging (MRI) merupakan metode pencitraan non-invasif yang banyak digunakan karena mampu menghasilkan citra otak dengan detail tinggi dan kontras jaringan yang baik. Namun, proses interpretasi citra MRI masih sangat bergantung pada keahlian dokter radiologi dan berpotensi menimbulkan kesalahan akibat kelelahan serta kompleksitas visual citra. Oleh karena itu, diperlukan sistem pendukung diagnosis berbasis kecerdasan buatan yang mampu membantu proses klasifikasi tumor otak secara otomatis, cepat, dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur ResNet50 dalam mengklasifikasikan tumor otak pada citra MRI menggunakan MATLAB. Dataset yang digunakan terdiri dari empat kelas, yaitu glioma, meningioma, pituitary tumor, dan non-tumor. Tahapan penelitian meliputi preprocessing citra, augmentasi data untuk meningkatkan variasi dataset, pembagian data menjadi data latih dan data uji, serta penerapan transfer learning pada model ResNet50. Proses pelatihan dilakukan menggunakan optimizer Adam dengan berbagai skema parameter untuk memperoleh performa terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN ResNet50 mampu mencapai akurasi hingga 98% dan memberikan hasil klasifikasi yang sangat baik pada data uji. Selain itu, model yang telah dilatih diimplementasikan ke dalam aplikasi berbasis Graphical User Interface (GUI) menggunakan MATLAB App Designer sehingga mudah digunakan. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi alat bantu diagnosis awal tumor otak serta berkontribusi pada pengembangan penerapan deep learning di bidang medis.
Copyright (c) 2026 Muhammad Farhan, Ahmad Fariz Fuady, Dwiky Oldi Amsyah, Dimas Aqila Aptanta (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perancangan Sistem Telemonitoring Kesehatan Pasien Rawat Jalan Berbasis IoT Menggunakan ESP32
Pemantauan kondisi kesehatan pasien rawat jalan secara real-time menjadi tantangan krusial dalam layanan kesehatan modern, khususnya untuk mendeteksi indikasi kegawatdaruratan pada pasien dengan komorbiditas. Metode pemantauan konvensional sering kali tidak efisien karena keterbatasan jarak dan waktu. Penelitian ini bertujuan merancang bangun sistem telemonitoring kesehatan berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan mikrokontroler ESP32 untuk memantau parameter detak jantung (BPM) dan saturasi oksigen (SpO₂). Metode penelitian menerapkan pendekatan Virtual Prototyping menggunakan simulator Wokwi untuk memvalidasi desain sistem sebelum implementasi fisik, guna meminimalisir risiko kerusakan perangkat dan efisiensi biaya. Tahapan penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan skema rangkaian virtual, pengembangan algoritma, dan pengujian sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengakuisisi data simulasi dengan tingkat akurasi 100% dan mentransmisikan data ke cloud dengan rata-rata latensi 112 ms, yang memenuhi standar Quality of Service (QoS) aplikasi e-Health. Fitur peringatan dini (Early Warning System) juga terbukti berhasil mendeteksi kondisi hipoksia (SpO₂ < 95%) secara real-time. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode simulasi Wokwi efektif sebagai media validasi perancangan sistem IoT kesehatan yang akurat dan responsif. Kata Kunci: Internet of Things (IoT), Telemonitoring, ESP32, Wokwi, Saturasi Oksigen (SpO₂)
Copyright (c) 2026 Aulia Balqis Humairoh, Dinda Ayu Ningsih, Revina Putri Damayanti (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Kepuasan dan Loyalitas Pengguna ShopeePay di Indonesia
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah mendorong terjadinya transformasi digital pada sistem pembayaran di Indonesia. Perubahan ini ditandai dengan meningkatnya penggunaan pembayaran non-tunai melalui dompet digital (e-wallet) yang menawarkan kemudahan, kecepatan, dan efisiensi dalam bertransaksi. ShopeePay merupakan salah satu layanan e-wallet yang berkembang pesat di Indonesia seiring dengan pertumbuhan e-commerce dan integrasinya dengan platform Shopee. Meskipun jumlah pengguna ShopeePay terus mengalami peningkatan, keberlanjutan penggunaan layanan sangat dipengaruhi oleh tingkat kepuasan dan loyalitas pengguna. Dalam kondisi persaingan antar penyedia e-wallet yang semakin ketat, pemahaman mengenai faktor-faktor yang mendorong kepuasan dan loyalitas pengguna menjadi hal yang sangat penting. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi kepuasan dan loyalitas pengguna ShopeePay di Indonesia melalui pendekatan tinjauan pustaka. Metode yang digunakan adalah literature review dengan mengkaji berbagai jurnal ilmiah nasional dan internasional yang relevan dalam rentang tahun 2021 hingga 2025. Hasil kajian menunjukkan bahwa kualitas layanan elektronik, kemudahan penggunaan aplikasi, kepercayaan pengguna terhadap keamanan sistem, serta promosi yang ditawarkan merupakan faktor utama yang memengaruhi kepuasan pengguna ShopeePay. Selanjutnya, kepuasan pengguna berperan sebagai variabel kunci yang menjembatani hubungan antara faktor-faktor tersebut dengan loyalitas pengguna. Pengguna yang merasa puas cenderung melakukan penggunaan ulang, merekomendasikan layanan kepada pihak lain, serta memiliki resistensi terhadap layanan e-wallet pesaing. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi teoritis dalam pengembangan kajian sistem pembayaran digital serta menjadi referensi praktis bagi penyedia layanan e-wallet dalam merancang strategi peningkatan kepuasan dan loyalitas pengguna.
Muhammad Zikri Al Hakim Nasution Nasution
Copyright (c) 2026 Muhammad Zikri Al Hakim Nasution Nasution, Rizky Agung Simatupang, Mas Uhur Abdillah Saragih (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perancangan Sistem Tempat Sampah Pintar Otomatis Berbasis Sensor Ultrasonik dan Motor Servo
Isu kebersihan lingkungan memegang peranan vital dalam kesehatan masyarakat. Sayangnya, kebiasaan membuang sampah seringkali terhambat karena rasa enggan menyentuh tutup tempat sampah yang dianggap kotor dan berpotensi menjadi sarang kuman atau virus. Penelitian ini hadir untuk menjawab tantangan tersebut melalui pengembangan 'Smart Trash Bin', sebuah tempat sampah otomatis tanpa sentuh yang menawarkan higienitas lebih baik. Secara teknis, sistem ini mengandalkan Arduino Uno sebagai otak utama, yang dipadukan dengan sensor ultrasonik HC-SR04 untuk mendeteksi objek, serta motor servo untuk menggerakkan tutupnya. Melalui pendekatan metode eksperimental pada hardware dan software, pengujian menunjukkan hasil yang memuaskan. Sensor mampu membaca keberadaan tangan atau sampah dalam rentang jarak 10 hingga 30 cm. Saat terdeteksi, sistem secara otomatis memerintahkan servo membuka tutup hingga 90 derajat dan akan menutup kembali setelah jeda 3 detik. Dengan tingkat keberhasilan respon mencapai 95%, alat ini sangat layak diterapkan sebagai solusi sanitasi modern, baik untuk rumah tangga maupun area publik.
Copyright (c) 2026 Rio Rinaldi, Fayyaz Haqqani, Dhafa Hibrizi Sitorus (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Rancang Bangun Sistem Jendela Otomatis Berbasis Mikrokontroler
Perkembangan teknologi otomatisasi saat ini telah memberikan pengaruh yang besar terhadap peningkatan kenyamanan dan efisiensi dalam lingkungan hunian. Akan tetapi, dalam praktiknya, pengoperasian sistem ventilasi seperti jendela masih dilakukan secara manual, yang seringkali tidak praktis dan kurang responsif terhadap perubahan cuaca yang tiba-tiba. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sistem jendela otomatis berbasis mikrokontroler, sebagai solusi untuk masalah operasional manual dan untuk meningkatkan keamanan di dalam bangunan. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Research and Development (R&D) dengan pendekatan prototipe, meliputi tahap desain, perakitan, serta pengujian fungsional. Sistem ini memanfaatkan Arduino Uno sebagai pengendali utama, yang mengintegrasikan sensor cahaya (Light Dependent Resistor / LDR) untuk mendeteksi tingkat intensitas cahaya dan sensor hujan untuk mengetahui keberadaan air, menggunakan motor servo sebagai aktuator untuk membuka dan menutup jendela. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa sistem ini mampu beroperasi dengan responsif berdasarkan logika prioritas keamanan; di mana jendela akan terbuka secara otomatis ketika kondisi terang dan tidak hujan, tetapi akan menutup saat kondisi gelap atau saat ada tetesan air hujan meskipun kondisi sekitar masih terang. Sistem ini terbukti efektif dalam melindungi interior ruangan dari air hujan tanpa memerlukan campur tangan manusia secara terus-menerus. Dengan kombinasi komponen yang terintegrasi dengan baik, prototipe ini memberikan solusi otomatisasi yang sederhana, praktis, dan efisien untuk diterapkan pada bangunan modern.
Copyright (c) 2026 Ermaliza, Dedek Juliani Ritonga, Siti Dian Fachorza Ritonga, Supiyandi (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan Metode Simple Weighted Sum Product Method (WISP) Dalam Pemilihan Jenis Laptop Kebutuhan Proses Editing
Pemilihan laptop yang tepat sangat penting untuk keperluan proses editing, karena spesifikasi teknis (seperti prosesor, RAM, grafis, dan penyimpanan) sangat memengaruhi kinerja dan efisiensi kerja. Penelitian ini mengusulkan penerapan metode Simple Weighted Sum Product (WISP) sebagai pendekatan sistem pendukung keputusan (SPK) untuk menentukan jenis laptop terbaik berdasarkan kriteria multiatribut. Metode WISP dipilih karena kemampuannya dalam menggabungkan bobot kriteria dengan cara yang sederhana namun efektif, dan melakukan normalisasi serta agregasi skor dari alternatif laptop secara komprehensif. Kriteria yang dievaluasi dalam studi ini mencakup: harga, prosesor, RAM, kapasitas penyimpanan, kartu grafis, dan daya tahan baterai. Data alternatif laptop dikumpulkan dari spesifikasi produk di pasaran lokal dan internasional. Hasil perhitungan menunjukkan peringkat alternatif laptop sesuai dengan profil kebutuhan seorang editor, dan memberikan rekomendasi terbaik berdasarkan skor total WISP. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode WISP dapat menjadi alat bantu pengambilan keputusan yang handal bagi pengguna yang ingin membeli laptop untuk kebutuhan editing, dan menyarankan penelitian lanjutan untuk memasukkan lebih banyak kriteria serta analisis sensitivitas bobot untuk meningkatkan akurasi rekomendasi..
Copyright (c) 2026 Ridho Prandana, Arie Affandi, Aldy Wibowo (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Classification of Flood Impact Levels in North Sumatra Province Using the K-Nearest Neighbor (KNN) Algorithm
Floods are one of the natural disasters that need to be anticipated because they can cause significant impacts on society, including infrastructure damage and loss of life. The National Disaster Management Agency (BNPB) and the Regional Disaster Management Agency (BPBD) play an important role in collecting and providing flood-related data as a basis for decision-making in disaster management. This study aims to classify the level of flood impact in North Sumatra Province using a data mining approach with classification techniques. The dataset used in this study consists of flood impact data obtained from BNPB and BPBD of North Sumatra Province, including the number of damaged houses, the number of evacuees, the number of fatalities, the number of missing persons, and the number of damaged public facilities. The data mining process follows the Knowledge Discovery in Databases (KDD) stages, which include data selection, preprocessing, normalization, classification, and evaluation. The algorithm applied in this study is the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm. Data processing and testing were conducted using RapidMiner software. The experimental results show that the KNN algorithm is able to classify flood impact levels into three classes, namely low, medium, and high, with the best accuracy of 89.47%. These results indicate that the KNN algorithm is sufficiently effective for classifying flood impact levels in North Sumatra Province based on disaster impact data.
Copyright (c) 2026 Maria Afri Yani, Dia Alemisa br Sembiiring, Sardo Pardingotan Sipayung (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Aplikasi E-Commerce Nusantara Culinary Berbasis Website
Kemajuan teknologi informasi memberikan peluang besar bagi industri kuliner untuk memperluas jangkauan pasar melalui platform digital. Aplikasi e-commerce berbasis website "Nusantara Culinary" dirancang untuk membantu pelaku usaha kuliner di Indonesia dalam memasarkan produknya secara daring. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang mempermudah transaksi penjualan makanan khas Nusantara dengan fitur yang ramah pengguna. Pendekatan Agile digunakan dalam metodologi pengembangan yang mencakup analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Hasil uji coba menunjukkan bahwa aplikasi ini dapat meningkatkan pengalaman pengguna melalui fitur pencarian produk, pemesanan, pembayaran, dan pelacakan pesanan. Keberadaan aplikasi ini diharapkan dapat memperluas jangkauan pelanggan serta meningkatkan efisiensi operasional bagi para pelaku usaha kuliner, sehingga mendukung digitalisasi industri kuliner di Indonesia.
Copyright (c) 2026 Eunike Charina Ibrena Tarigan, Setia Mangiring Marpaung, Rani Rosalinda, Wetina Hulu (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perancangan dan Implementasi Sistem Enkripsi Data Sensitif Menggunakan AES-256-CBC pada Aplikasi Berbasis Web Sederhana
Data formulir pada aplikasi web umumnya tersimpan dalam bentuk teks biasa yang rentan dibaca ketika terjadi akses tidak sah ke sistem penyimpanan. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma Advanced Encryption Standard (AES-256-CBC) untuk mengenkripsi data input formulir dan membuktikan proses transformasi data dari plaintext menjadi ciphertext serta kemampuan mengembalikannya melalui dekripsi menggunakan passphrase. Metode penelitian meliputi studi literatur, identifikasi masalah, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian pada tiga skenario data yang mencakup nama lengkap, email, nomor telepon, dan pesan. Hasil pengujian menunjukkan sistem berhasil mengenkripsi seluruh data input menjadi ciphertext yang tidak dapat dipahami tanpa kunci dekripsi. Proses dekripsi dengan passphrase yang benar menghasilkan data plaintext yang identik dengan input awal dan menampilkan status verifikasi berhasil, sedangkan passphrase yang salah menghasilkan pesan kesalahan dekripsi gagal. Penelitian ini membuktikan bahwa AES-256-CBC efektif dalam mengamankan data formulir web melalui mekanisme enkripsi-dekripsi berbasis passphrase, sehingga data sensitif tidak lagi tersimpan dalam bentuk yang mudah dibaca dan hanya dapat diakses oleh pihak yang memiliki passphrase yang valid.
Copyright (c) 2026 Muhammad Randy Fachrezi, Dwiky Oldi Amsyah, Alwi Syahputra, Ibnu (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan ETL dan Decision Tree untuk Klasifikasi Rating Produk Tokopedia
Pertumbuhan e-commerce di Indonesia mendorong peningkatan volume data transaksi dan ulasan pelanggan. Tokopedia sebagai salah satu platform e-commerce terbesar di Indonesia menghasilkan data produk dan ulasan dalam jumlah besar yang berpotensi dianalisis untuk mendukung pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi rating ulasan produk Tokopedia dengan menerapkan proses Extract, Transform, Load (ETL) dan metode klasifikasi Decision Tree. Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle dan mencakup informasi produk, penjual, serta ulasan pelanggan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa beberapa variabel seperti harga, jumlah produk terjual, status penjual, dan kategori produk memiliki pengaruh terhadap rating ulasan. Model Decision Tree mampu memberikan interpretasi yang jelas terhadap pola pengambilan keputusan dalam penentuan rating produk.
Copyright (c) 2026 Putu Raditya Adi Natha, I Wayan Sudiarsa, I Gusti Ngurah Adi Paramarta, Stevano Juliu Wahyu Aditya, I Gede Raditya Caera Dana (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Sistem Temu Balik Informasi Berbasis Fuzzy String Matching untuk Pencarian Nama Kontak
Pencarian yang kurang efektif sering kali terjadi karena kesalahan ketik, salah ejaan, atau pengguna yang lupa cara mengeja nama dengan benar saat mencari seseorang di daftar kontak. Untuk membuat pencarian kontak lebih akurat dan fleksibel, proyek ini berencana membangun dan menerapkan sistem penelusuran informasi berbasis web yang memanfaatkan algoritma pencocokan string fuzzy. Metode pencocokan string perkiraan ini menggunakan algoritma Jarak Levenshtein, yang membantu sistem menemukan kesamaan antara kata kunci yang diketik pengguna dan nama-nama di database, bahkan jika ada perbedaan karakter dari kesalahan ketik atau singkatan. Sistem dikembangkan dengan bahasa pemrograman PHP, database MySQL, dan framework UI Bootstrap. Sistem ini mampu menampilkan daftar kontak relevan berdasarkan jarak edit terkecil, dengan hasil diurutkan dari yang paling mirip, seperti yang terlihat dari hasil pengujian fungsional. Pengujian menunjukkan bahwa pencocokan fuzzy efektif menangani input yang tidak tepat saat mencari nama. Akibatnya, sistem ini lebih adaptif dibandingkan metode pencarian tradisional yang ketat, karena menyederhanakan, mempercepat pencarian, dan lebih tahan terhadap kesalahan data. Harapannya, sistem ini akan berguna baik untuk keperluan pribadi maupun organisasi..
Copyright (c) 2026 Najwa Salsabila Damanik, Putri Afrilia, Adinda Syahara, Safrizal (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perancangan UI/UX Aplikasi Tanitrace Berbasis Qr Code Untuk Transparansi Produk Pertanian
Perkembangan bisnis elektronik mendorong pemanfaatan aplikasi layanan digital pada berbagai sektor, termasuk pertanian. Namun, rendahnya transparansi informasi mengenai asal-usul produk pertanian masih menjadi permasalahan yang berdampak pada tingkat kepercayaan konsumen. Selain itu, keberhasilan aplikasi digital tidak hanya ditentukan oleh fungsionalitas, tetapi juga oleh kualitas desain antarmuka dan pengalaman pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk merancang UI/UX aplikasi TaniTrace berbasis QR Code sebagai solusi digital untuk mendukung transparansi produk pertanian sekaligus meningkatkan pengalaman pengguna. Metode yang digunakan adalah pendekatan deskriptif kualitatif dengan tahapan riset kebutuhan pengguna, perancangan wireframe, pembuatan prototipe, dan pengujian desain. Subjek penelitian melibatkan petani sebagai pengelola data produk dan konsumen sebagai pengguna akhir. Hasil penelitian berupa prototipe UI/UX aplikasi TaniTrace yang menempatkan fitur pemindaian QR Code sebagai akses utama informasi produk, didukung oleh dashboard petani dan tampilan detail produk yang informatif. Hasil pengujian terbatas menunjukkan bahwa desain antarmuka yang sederhana, navigasi yang jelas, serta penyajian informasi yang terstruktur membantu pengguna dalam memahami asal-usul produk dengan lebih mudah dan meningkatkan kenyamanan penggunaan aplikasi. Dengan demikian, perancangan UI/UX TaniTrace berpotensi mendukung transparansi rantai pasok produk pertanian serta memperkuat peran aplikasi bisnis elektronik dalam sektor pertanian.
Copyright (c) 2026 Muhammad Rizky, Ali Purnama Alam, Riko Adrian Maulana, Antika Zahrotul Kamalia (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perancangan dan Analisis Model Marketplace Digital Produk Segar Berbasis E-Business dengan Integrasi UI/UX: Studi Kasus TaniFresh
Perkembangan e-business membuka peluang baru dalam sektor pertanian, khususnya dalam pemasaran produk segar melalui platform digital. Namun, masih terdapat tantangan dalam penerapan marketplace pertanian yang mampu mengintegrasikan model bisnis dan pengalaman pengguna secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perancangan model marketplace digital produk segar berbasis e-business dengan integrasi UI/UX pada aplikasi TaniFresh. Pendekatan penelitian yang digunakan adalah kualitatif dengan metode deskriptif analitis melalui studi kasus. Data diperoleh melalui pengamatan terhadap rancangan aplikasi serta studi literatur terkait e-business, marketplace digital, dan UI/UX. Hasil penelitian menunjukkan bahwa TaniFresh dirancang dengan model marketplace Business to Consumer yang berperan sebagai fasilitator antara pelaku UMKM pertanian dan konsumen. Integrasi UI/UX dalam aplikasi mendukung alur bisnis yang sederhana dan mudah dipahami, sehingga membantu meningkatkan kenyamanan dan potensi adopsi pengguna. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pengembangan marketplace digital produk segar yang berfokus pada keselarasan antara model bisnis dan pengalaman pengguna dapat menjadi solusi ebusiness yang aplikatif di sektor pertanian. Hasil penelitian diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengembanganmarketplace pertanian berbasis digital serta kajian akademik di bidang bisnis elektronik.
Copyright (c) 2026 Arie Miftah Budiman, Fadilah Adeliani Putri, Nova Restina Maharani, Ridwan Ahri, Antika Zahrotul Kamalia (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perancangan Sistem Aplikasi Agro Connect sebagai Media Penjualan Hasil Pertanian
Sektor pertanian memiliki peran strategis dalam penyediaan kebutuhan pangan, namun masih menghadapi permasalahan dalam proses pemasaran hasil pertanian, terutama terkait panjangnya rantai distribusi dan keterbatasan akses pasar bagi petani. Kondisi tersebut menyebabkan rendahnya harga jual di tingkat petani serta kurangnya transparansi informasi harga. Perkembangan teknologi informasi memberikan peluang untuk merancang sistem digital yang dapat mendukung proses penjualan hasil pertanian secara lebih efisien dan terintegrasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem aplikasi Agro Connect sebagai media penjualan hasil pertanian berbasis digital yang menghubungkan petani dan pembeli secara langsung. Metodologi penelitian yang digunakan meliputi tahapan analisis kebutuhan sistem, perancangan sistem, serta implementasi prototipe aplikasi. Sistem yang dirancang mencakup fitur pengelolaan data produk pertanian, proses pemesanan, serta penyajian informasi produk yang dapat diakses secara real-time. Hasil dari penelitian ini berupa rancangan dan implementasi awal aplikasi Agro Connect yang diharapkan dapat mendukung proses transaksi penjualan hasil pertanian secara lebih efektif dan transparan. Penelitian ini tidak bertujuan untuk mengukur dampak ekonomi secara langsung, melainkan berfokus pada perancangan sistem aplikasi sebagai solusi berbasis teknologi informasi untuk mendukung pemasaran hasil pertanian. Dengan adanya aplikasi ini, diharapkan dapat menjadi alternatif media digital yang membantu meningkatkan efisiensi distribusi dan akses pasar bagi petani.
Copyright (c) 2026 Ghufron Malik, Kholid Wahyudi, Abdul Gofar, Febri Tri Arie Sakti, Moh Restu Nur Rizky, Antika Zahrotul Kamalia (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Protokol Routing Adaptif untuk Jaringan Komputer Skala Besar
Jaringan komputer skala besar memiliki tingkat kompleksitas dan dinamika yang tinggi, sehingga membutuhkan mekanisme routing yang mampu beradaptasi terhadap perubahan kondisi jaringan secara cepat dan efisien. Protokol routing adaptif dirancang untuk menyesuaikan pemilihan rute berdasarkan kondisi jaringan terkini, seperti beban trafik, kualitas link, dan perubahan topologi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja protokol routing adaptif pada jaringan komputer skala besar melalui pendekatan simulasi jaringan. Metode penelitian yang digunakan meliputi perancangan model jaringan, implementasi protokol routing adaptif, serta pengujian kinerja jaringan berdasarkan beberapa parameter utama, yaitu delay, throughput, packet loss, dan waktu konvergensi. Pengujian dilakukan pada beberapa skenario, meliputi kondisi jaringan normal, peningkatan beban trafik, dan kegagalan link. Hasil penelitian menunjukkan bahwa protokol routing adaptif mampu mempertahankan kinerja jaringan yang stabil pada berbagai kondisi pengujian. Nilai delay dan packet loss tetap berada pada tingkat yang rendah, sementara throughput jaringan dapat dipertahankan secara optimal meskipun terjadi gangguan jaringan. Selain itu, protokol routing adaptif menunjukkan waktu konvergensi yang relatif cepat dalam menyesuaikan diri terhadap perubahan topologi jaringan. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa protokol routing adaptif efektif untuk diterapkan pada jaringan komputer skala besar yang membutuhkan keandalan, efisiensi, dan kemampuan adaptasi tinggi terhadap dinamika jaringan.
Copyright (c) 2026 Eka Pandu Cynthia, Maulidania Mediawati Cynthia, Dessy Nia Cynthia (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perbandingan Algoritma Kriptografi Modern dalam Melindungi Data Transmisi
Keamanan data transmisi merupakan aspek penting dalam sistem informasi modern seiring meningkatnya pertukaran data melalui jaringan terbuka. Berbagai ancaman seperti penyadapan, manipulasi data, dan serangan siber menuntut penerapan algoritma kriptografi yang andal dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan algoritma kriptografi modern dalam melindungi data transmisi berdasarkan parameter keamanan, kecepatan enkripsi dan dekripsi, ukuran kunci, serta efisiensi penggunaan sumber daya sistem. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan komparatif eksperimental dengan tahapan meliputi studi literatur, penentuan algoritma dan parameter pengujian, implementasi simulasi, pengumpulan data, serta analisis hasil. Algoritma yang dianalisis meliputi AES, ChaCha20, RSA, dan ECC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma kriptografi simetris, khususnya ChaCha20 dan AES, memiliki performa yang lebih unggul dalam hal kecepatan dan efisiensi sumber daya dibandingkan algoritma asimetris. Sementara itu, algoritma ECC menunjukkan keunggulan signifikan dibandingkan RSA dengan tingkat keamanan tinggi dan ukuran kunci yang lebih kecil. Penelitian ini menyimpulkan bahwa tidak terdapat satu algoritma yang unggul pada semua aspek, sehingga pemilihan algoritma kriptografi harus disesuaikan dengan kebutuhan sistem. Kombinasi algoritma simetris dan asimetris merupakan pendekatan paling efektif dalam melindungi data transmisi pada sistem informasi modern.
Copyright (c) 2026 Maulidania Mediawati Cynthia, Eka Pandu Cynthia, Dessy Nia Cynthia (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Exploring Feature Pruning Techniques on High-Relevance Datasets for Predictive Analysis
In the era of big data, predictive analytics has become a vital approach for extracting actionable insights from high-relevance datasets across various domains, including healthcare, finance, and environmental science. However, the increasing dimensionality of modern datasets poses significant challenges, such as overfitting, high computational costs, and reduced model interpretability, which can negatively impact predictive performance. Feature pruning has emerged as an effective strategy to address these challenges by eliminating irrelevant or redundant features while preserving the most informative attributes for model learning. This study aims to explore and systematically evaluate the effectiveness of multiple feature pruning techniques when applied to high-relevance datasets for predictive analysis. The research adopts an experimental comparative approach by analyzing filter-based, wrapper-based, embedded, and adaptive pruning methods in conjunction with several widely used predictive models, including Random Forest, Support Vector Machine, and Neural Networks. Performance evaluation is conducted using standard metrics such as accuracy, precision, recall, F1-score, and computational training time to assess both predictive quality and efficiency. The experimental results demonstrate that feature pruning significantly enhances model performance and generalization while reducing computational complexity. Among the evaluated techniques, adaptive pruning methods consistently outperform traditional approaches by dynamically capturing complex feature interactions and minimizing information loss. Moreover, the cross-domain analysis reveals that adaptive and embedded pruning techniques exhibit strong scalability and robustness across different dataset characteristics. These findings highlight the critical role of feature pruning as an integral component of predictive modeling pipelines rather than a mere preprocessing step. Overall, this study contributes to a deeper understanding of feature pruning dynamics and provides practical insights for selecting appropriate pruning strategies to improve predictive accuracy, efficiency, and interpretability in high-dimensional data environments.
Pembandingan Arsitektur Transformer dan CNN untuk Pengolahan Data Non-Visual
Perkembangan pesat kecerdasan buatan dan pembelajaran mendalam telah mendorong eksplorasi berbagai arsitektur jaringan saraf untuk pengolahan data non-visual, seperti data numerik, sekuensial, dan tekstual. Dua arsitektur yang paling banyak digunakan dan berkembang adalah Convolutional Neural Network (CNN) dan Transformer. Meskipun CNN telah lama digunakan secara luas karena efisiensinya dalam mengekstraksi fitur lokal, arsitektur Transformer dengan mekanisme self-attention menawarkan kemampuan unggul dalam menangkap hubungan global dan dependensi kompleks antar elemen data. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dan efisiensi arsitektur CNN dan Transformer dalam pengolahan data non-visual melalui pendekatan eksperimental kuantitatif. Dataset non-visual digunakan dan melalui tahapan pra-pemrosesan sebelum dilakukan pelatihan dan pengujian model. Evaluasi performa dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score, serta analisis efisiensi komputasi berdasarkan waktu pelatihan dan kompleksitas model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Transformer secara konsisten mencapai performa yang lebih tinggi dibandingkan CNN pada seluruh metrik evaluasi, khususnya dalam menangani pola kompleks dan hubungan jangka panjang pada data non-visual. Namun, CNN menunjukkan keunggulan dalam efisiensi komputasi dan kestabilan pelatihan dengan kebutuhan sumber daya yang lebih rendah. Temuan ini mengindikasikan bahwa tidak terdapat satu arsitektur yang sepenuhnya unggul dalam semua aspek, melainkan pemilihan model harus disesuaikan dengan karakteristik data dan kebutuhan aplikasi. Selain itu, penelitian ini menyoroti potensi pendekatan hibrida yang mengombinasikan CNN dan Transformer untuk meningkatkan performa dan generalisasi model. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi empiris bagi pengembangan sistem cerdas berbasis pembelajaran mendalam dalam pengolahan data non-visual.
Copyright (c) 2026 Lailia Rahmawati, Wahyu Tisno Atmojo, Eka Pandu Cynthia, Maulidania Mediawati Cynthia, Dessy Nia Cynthia (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analysis of the Complexity of Heuristic Algorithms for Permutation Optimization in Large-Scale Computing
Permutation optimization is a fundamental problem in large-scale computing that arises in various applications such as scheduling, resource allocation, and combinatorial decision-making. As the size of the solution space grows exponentially, conventional optimization methods often struggle to achieve acceptable performance within reasonable computational time. Heuristic and metaheuristic algorithms have therefore become widely adopted due to their flexibility and ability to provide near-optimal solutions for NP-hard problems. However, increasing data scale significantly impacts their computational complexity, making efficiency and scalability critical concerns.This study aims to analyze the computational complexity and performance characteristics of several heuristic algorithms applied to permutation optimization in large-scale computing environments. The research employs a quantitative experimental approach combined with theoretical complexity analysis. Greedy heuristic, simulated annealing, genetic algorithm, and adaptive heuristic methods are evaluated using synthetic permutation datasets with varying sizes. Performance is assessed based on execution time, memory usage, scalability, and solution quality. The results indicate that greedy heuristics offer the fastest execution and lowest memory consumption but tend to produce suboptimal solutions due to their local search strategy. Simulated annealing improves solution quality through probabilistic exploration, while genetic algorithms achieve the highest-quality solutions at the cost of substantial computational and memory overhead. Adaptive heuristic algorithms demonstrate a balanced performance by dynamically adjusting parameters during execution, achieving near-optimal solutions with reduced computational complexity. Overall, this research highlights the trade-offs between efficiency and solution quality among heuristic algorithms and emphasizes the potential of adaptive heuristic approaches for large-scale permutation optimization. The findings provide valuable insights for designing efficient and scalable optimization algorithms suitable for real-world large-scale computing applications.
Copyright (c) 2026 Dwi Remawatu, Sri Hariyati Fitriasih, Eka Pandu Cynthia, Maulidania Mediawati Cynthia, Dessy Nia Cynthia (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis dan Prediksi Curah Hujan Bulanan Kota Serang Berbasis Apache Spark Menggunakan Dataset BPS Provinsi Banten
Curah hujan merupakan salah satu parameter iklim yang berperan penting dalam sektor pertanian, perencanaan tata kota, serta mitigasi bencana hidrometeorologi seperti banjir dan kekeringan. Namun, pengolahan dan analisis data curah hujan dalam rentang waktu panjang sering menghadapi tantangan akibat besarnya volume data dan kompleksitas pola yang terbentuk. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola curah hujan bulanan serta membangun model prediksi curah hujan di Kota Serang dengan memanfaatkan teknologi Big Data menggunakan Apache Spark dan dataset resmi dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Banten periode 2005–2024. Proses penelitian meliputi tahap pembersihan data, analisis eksploratif, perhitungan klimatologi dan anomali, serta pemodelan prediksi menggunakan algoritma Linear Regression, Decision Tree, dan Random Forest. Kinerja model dievaluasi menggunakan Root Mean Square Error (RMSE), koefisien determinasi (R²), dan Skill Score dengan baseline klimatologi dan baseline lag sebagai pembanding. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest memberikan performa terbaik dengan nilai RMSE sebesar 84,07 dan nilai R² sebesar 0,14, serta Skill Score tertinggi dibandingkan model lainnya. Temuan ini mengindikasikan bahwa Random Forest lebih mampu menangkap pola non-linear pada data curah hujan bulanan. Penerapan Apache Spark terbukti efektif dalam mendukung proses analisis dan pemodelan data iklim berskala besar, sehingga hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pengembangan sistem prediksi curah hujan serta mendukung pengambilan keputusan di tingkat daerah.
Copyright (c) 2026 Muhammad Rifqi Maulana, Azwa Fazilatunnisa, M. Yogi Febriansyah, Alfi Muiz, Irfan Fauzan, Ahmad Tabrani (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Keamanan Data pada Sistem Informasi Menggunakan Metode ISO/IEC 27001
Keamanan data merupakan salah satu aspek krusial dalam pengelolaan sistem informasi, terutama di era digital yang semakin rentan terhadap ancaman siber. Permasalahan utama yang dihadapi adalah lemahnya penerapan standar keamanan yang dapat menyebabkan kebocoran data, akses ilegal, hingga hilangnya integritas informasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat keamanan data pada sistem informasi dengan menggunakan kerangka kerja ISO/IEC 27001, yang dikenal sebagai standar internasional untuk sistem manajemen keamanan informasi (Information Security Management System/ISMS). Metode penelitian dilakukan melalui studi literatur, observasi, serta evaluasi kepatuhan sistem informasi terhadap kontrol keamanan yang terdapat dalam ISO/IEC 27001, khususnya terkait aspek kerahasiaan, integritas, dan ketersediaan data. Hasil analisis awal menunjukkan bahwa tingkat kepatuhan sistem terhadap standar masih berada pada kategori sedang, dengan persentase implementasi kontrol keamanan sekitar 65%. Beberapa area yang masih lemah mencakup pengelolaan akses pengguna, kebijakan backup data, serta pelatihan keamanan informasi bagi pengguna sistem. Sebagai solusi, penelitian ini merekomendasikan penerapan manajemen risiko secara lebih ketat, penguatan prosedur keamanan teknis, serta penyusunan kebijakan keamanan data yang berkesinambungan. Dengan penerapan standar ISO/IEC 27001 secara menyeluruh, diharapkan sistem informasi dapat meningkatkan ketahanan terhadap ancaman, meminimalisasi risiko kebocoran, dan memastikan keberlangsungan operasional organisasi.
Copyright (c) 2025 Mardiah, Muhammad Noor Hasan Siregar (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pengauditan SOP Kerja Praktek Menggunakan Framework COBIT 5
Praktik kerja merupakan suatu kegiatan bagi mahasiswa di dunia pekerjaan baik itu di pemerintahan maupun di Perusahaan, praktik kerja adalah mata kuliah yang diwajibkan bagi mahasiswa untuk diselesaikan. Praktik kerja ini bertujuan agar mahasiswa memiliki pengalaman kerja sebelum mereka masuk ke dalam dunia kerja yang sebenarnya. Pengauditan sistem informasi Standar Operasional Prosedur (SOP) Kerja Praktik di Universitas Isalm Negri Sumatera Utara yang diterapkan agar dapat membantu dalam melakukan pengajuan mahasiswa yang akan melaksanakan praktik kerja. Standar Operasional Prosedur (SOP) Kerja Praktik dapat dimanfaatkan mahasiswa untuk mendapatkan informasi umum mengenai aktivitas perkuliahan di Universitas Islam Negri Sumatera Utara. Akses kemudahan Standar Operasional Prosedur (SOP) Kerja Praktik ini dapat diukur dengan framework COBIT 5. Control Objective for Information and Related Technology (COBIT) merupakan sebuah skema kerja atau best practice manajemen dan teknologi informasi . Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah bahwa framework COBIT 5 dapat mengukur kemudahan penggunaan sistem informasi Standar Operasional Prosedur (SOP) pengajuan praktik kerja di Universitas Isalm Negri Sumatera Utara. Dimana tingkat Capability Level pada kondisi saat ini ada di level 3 (Established Process) yang artinya dapat beroperasi dengan baik dan sesuai target. sistem informasi Standar Operasional Prosedur (SOP) Kerja Praktik pada Universitas Isalm Negri Sumatera Utara dapat dikatakan masih belum menjangkau kondisi yang diharapkan yaitu ada pada level 4 (Predictable Process) dengan angka kesenjangan (GAP) yang dimiliki yaitu 1.3.
Copyright (c) 2025 Miftahul Jannah (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perbandingan Framework COBIT 2019 dan ITIL 4 dalam Tata Kelola Teknologi Informasi
Tata kelola teknologi informasi (IT Governance) memiliki peran penting dalam memastikan bahwa penggunaan teknologi informasi selaras dengan tujuan strategis organisasi serta memberikan nilai optimal bagi pemangku kepentingan. Dua framework yang paling banyak digunakan dalam implementasi tata kelola TI adalah COBIT 2019 dan ITIL 4. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kedua framework tersebut dari aspek tujuan, ruang lingkup, struktur, fokus pengelolaan, serta pendekatan terhadap nilai bisnis dan tata kelola layanan TI. Metode penelitian yang digunakan adalah studi literatur komparatif, dengan menganalisis dokumen resmi dari ISACA dan AXELOS, serta berbagai penelitian terdahulu yang relevan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa COBIT 2019 berfokus pada aspek governance dan alignment strategis antara TI dan bisnis, dengan pendekatan berbasis tujuan (goal cascade) dan prinsip governance yang kuat. Sementara ITIL 4 lebih menekankan pada manajemen layanan TI (IT Service Management) melalui konsep Service Value System (SVS) dan praktik-praktik ITSM untuk memastikan penciptaan nilai berkelanjutan. Perbandingan menunjukkan bahwa COBIT 2019 lebih sesuai untuk organisasi yang membutuhkan kerangka kerja tata kelola menyeluruh, sedangkan ITIL 4 cocok untuk organisasi yang berfokus pada pengelolaan layanan TI secara operasional dan berkelanjutan. Penelitian ini menyarankan penggunaan kombinasi keduanya untuk memperoleh manfaat tata kelola yang optimal—COBIT 2019 sebagai panduan strategis dan ITIL 4 sebagai panduan operasional.
Copyright (c) 2025 Arief Budiman, Yessi Fitri Annisah Lubis (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pengaruh Penerapan IT Governance Terhadap Efektivitas Pengelolaan Sistem Informasi Manajemen
Penerapan IT Governance menjadi salah satu faktor kunci dalam meningkatkan efektivitas pengelolaan Sistem Informasi Manajemen (SIM) di berbagai organisasi. Dalam era digital saat ini, kebutuhan akan tata kelola teknologi informasi yang baik semakin penting untuk menjamin keberlangsungan operasional, peningkatan kualitas layanan, serta pencapaian tujuan strategis organisasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sejauh mana penerapan IT Governance berpengaruh terhadap efektivitas pengelolaan SIM. Metode penelitian yang digunakan adalah studi literatur dan survei terhadap beberapa organisasi yang telah menerapkan IT Governance dengan mengacu pada kerangka kerja seperti COBIT dan ITIL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa adanya penerapan IT Governance yang terstruktur mampu meningkatkan efisiensi proses bisnis, kualitas pengambilan keputusan berbasis data, serta meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap sistem yang digunakan. Selain itu, IT Governance juga terbukti dapat meminimalisir risiko kegagalan sistem dan meningkatkan kepatuhan terhadap standar maupun regulasi yang berlaku. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa penerapan IT Governance memiliki pengaruh signifikan terhadap efektivitas pengelolaan SIM, khususnya dalam mendukung tercapainya visi, misi, dan tujuan organisasi secara lebih optimal.
Copyright (c) 2025 Deni Apriadi, Rusmin Saragih (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Meningkatkan Privasi dan Kepercayaan dalam Platform Media Sosial: Penerapan Teknologi Blockchain dan Pendekatan Kualitatif
Media sosial telah menjadi bagian yang terpenting di kehidupan modern kita saat ini, namun platform media sosial sering dihadapkan pada berbagai tantangan privasi dan kepercayaan pengguna. Teknologi blockchain, dengan karakteristik desentralisasi, keamanan, dan transparansi, menawarkan solusi potensial untuk mengatasi tantangan ini.Tujuan utama dari penelitian ini adalah berkontribusi untuk memahami dan mengatasi tantangan privasi dan kepercayaan dalam platform media sosial. Studi ini berfokus pada memanfaatkan teknologi blockchain untuk menciptakan lingkungan media sosial yang lebih aman dan lebih transparan. Diharapkan blockchain dapat membawa perubahan positif dalam membangkan media sosial yang lebih aman dan transparan.Metodologi penelitian mengadopsi pendekatan kualitatif, khususnya metode deskriptif kualitatif. Metode ini melibatkan menghasilkan data deskriptif dalam bentuk tertulis atau lisan dari individu dan perilaku yang diamati. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa studi ini mengusulkan kerangka konseptual yang komprehensif untuk meningkatkan privasi dan kepercayaan pada platform media sosial melalui teknologi blockchain. Temuan menunjukkan bahwa blockchain dapat menawarkan solusi signifikan untuk pengumpulan data invasif, keamanan informasi, dan transparansi manajemen data. Dengan membangun kontrol data pengguna yang lengkap, identitas digital yang aman dan terverifikasi, serta tata kelola platform yang transparan dan akuntabel, implementasi blockchain diharapkan dapat memberikan pengguna kontrol penuh atas data mereka, membangun identitas digital yang aman, dan meningkatkan transparansi dalam pengambilan keputusan dan operasi platform.
Copyright (c) 2025 Raihan Syafawi Batubara, Rizki Julyanda, Supiyandi (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pengaruh Parameter Learning Rate terhadap Konvergensi Model Neural Network dalam Proses Pelatihan
Dalam pengembangan model neural network, proses pelatihan memegang peranan kunci dalam menentukan kualitas generalisasi dan performa akhir model. Salah satu parameter paling krusial dalam proses pelatihan adalah learning rate, yang mengatur seberapa besar langkah pembaruan bobot dilakukan terhadap gradien fungsi kerugian. Penentuan nilai learning rate yang tepat sangat mempengaruhi kecepatan konvergensi serta stabilitas pembelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis secara teoritis dan eksperimental pengaruh variasi parameter learning rate terhadap konvergensi model neural network. Studi dilakukan dengan menggunakan dataset standar MNIST dan CIFAR-10 pada model multilayer perceptron (MLP) dan convolutional neural network (CNN). Parameter learning rate divariasikan dalam beberapa skenario, mulai dari sangat kecil (1e-5) hingga besar (1e-1), dan dievaluasi berdasarkan laju konvergensi, kestabilan loss, serta akurasi validasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa learning rate yang terlalu kecil menyebabkan proses pelatihan lambat dan berisiko terjebak dalam local minima, sementara learning rate yang terlalu besar menyebabkan fluktuasi signifikan bahkan divergensi. Ditemukan bahwa terdapat kisaran nilai learning rate optimal yang bersifat kontekstual terhadap arsitektur model dan karakteristik data. Selain itu, implementasi teknik penyesuaian dinamis seperti learning rate decay atau adaptive learning rate methods (misalnya Adam, RMSprop) secara signifikan membantu mempercepat konvergensi dan meningkatkan kestabilan pelatihan. Temuan ini menegaskan pentingnya pemilihan dan penyetelan learning rate yang tepat untuk menghindari permasalahan underfitting maupun overfitting, sekaligus memaksimalkan efisiensi pelatihan model neural network secara keseluruhan.
Copyright (c) 2025 Maulidania Mediawati Chinthia, Eka Pandu Cynthia, Muhammad Eka, Febi Nursalisah (Author) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0