Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi
e-ISSN: 2685-0893
Sistem Finding Choreography HipHop Basic Menggunakan MediaPipe Body Pose Estimation Untuk Dancer
The evaluation of pose suitability in performing dance choreography, particularly in the hip-hop genre, is still conducted subjectively, making it difficult for novice dancers to obtain objective feedback on their choreography. This study aims to develop a model of a finding choreography system capable of evaluating the accuracy of beginner dancer’s pose against basic hiphop choreography movements. The system utilizes the MediaPipe framework to extract 33 body landmarks in (x, y, z) coordinates and visibility values. The extracted date are normalized using Min-Max Normalization to ensure uniform feature scaling before being classified with a Support Vector Machine (SVM) algorithm using the Radial Basis Function (RBF) kernel. The dataset, consisting of 791 pose images from the AIST Dance Video Database, is divided into 80% training and 20% testing. System evaluation is conducted using a Confusion Matrix including accuracy, precision, recall, f1-score to assess classification, performance. The results demonstrate that the model achieves excellent performance with an average accuracy of 99.01%, precision of 99.22%, recall of 98.75%, and f1-score of 98.98% Keywords: Body Pose Estimation; Classification; HipHop Basic; MediaPipe; Support Vector Machine Abstrak Evaluasi kesesuaian pose dalam melakukan koreografi dance khususnya genre hiphop masih dilakukan secara subjektif, sehingga dancer pemula kesulitan dalam mendapatkan feedback yang objektif dari koreo yang dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model sistem finding choreography yang mampu mengevaluasi kesesuaian pose dancer pemula terhadap gerakan dasar koreografi untuk genre hiphop. Sistem ini dibangun dengan memanfaatkan framework MediaPipe untuk mengekstraksi 33 titik tubuh (landmark) dalam bentuk koordinat (x, y, z) dan visibility. Data hasil ekstraksi kemudian akan dinormalisasi menggunakan teknik Min-Max Normalization agar setiap fitur berada pada skala yang seragam, sebelum diklasifikasikan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan kernel Radial Basis Function (RBF). Dataset yang digunakan bersumber dari website AIST Dance Video Database sebanyak 791 data gambar yang dibagi menjadi 80% data training dan 20% data testing. Evaluasi model sistem dilakukan menggunakan Confusion Matrix dengan accuracy, precision, recall, dan f1-score untuk mengukur kinerja klasifikasi pose. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model sistem mencapai performa tinggi dengan rata-rata accuracy 99.01%, precision 99.22%, recall 98.75%, dan f1-score 98.98%.
Copyright (c) 2026 Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi
Implementation of a Knowledge Management System to Enhance Innovation and Collaboration in Higher Education
This research addresses the growing need for effective knowledge management in higher education to foster innovation and collaboration. It focuses on designing and implementing a Knowledge Management System (KMS) for universities using a hybrid method that combines Waterfall and Agile approaches. Data were collected through surveys, interviews, and observations with lecturers, students, and staff. The system, built with the MERN stack and integrated with AI and Big Data analytics, includes three main modules: a centralized knowledge repository, collaboration tools, and an AI-based recommendation engine. User testing showed positive results—82% satisfaction with usability, 76% improved collaboration, and 85% accurate recommendations. The KMS enhances knowledge sharing and innovation, with future work targeting scalability and predictive analytics.
Model Deteksi Serangan Jaringan Menggunakan Machine Learning Dengan Teknik Ensemble Learning
Network attacks pose a serious threat to the security of digital infrastructure, making accurate and efficient detection an urgent necessity. The National Cyber and Crypto Agency (BSSN) recorded 330,527,636 instances of anomalous traffic or network attacks. This sheer volume renders manual handling by cybersecurity personnel highly impractical. Consequently, a detection system based on Machine Learning (ML) is required. However, single machin e learning models have proven suboptimal in effectively resolving this complex problem. This research aims to develop a robust Network Intrusion Detection Model by employing advanced Ensemble Learning techniques—specifically Bagging, Boosting, and Stacking—to significantly optimize the performance of the base ML models. The study utilizes the UNR-IDD dataset. The methodology begins with comprehensive Data Preprocessing, including Min-Max Scaling and Dimensionality Reduction. Model performance is comprehensively evaluated using classification metrics across three distinct data splitting scenarios (70:30, 80:20, and 90:10) to identif y the optimal configuration. The experimental results demonstrate that the Stacking Ensemble Learning approach achieves the most optimal accuracy among the tested methods. Keywords: Network Intrusion Detection; Machine Learning; Ensemble Learning; Stacking; Dimensionality Reduction Abstrak Serangan jaringan telah menjadi ancaman serius bagi keamanan inf rastruktur digital . Badan Siber dan Sandi Negara (BSSN) mencatat terdapat 330.527.636 kasus traff ic anomali atau serangan jaringan. Hal tersebut sangat tidak memungkinkan personal keamanan siber untuk menanganinya. Maka, dibutuhkan sistem deteksi berbasis Machine Learning . model Machine Learning tunggal belum optimal dalam deteksi serangan jaringan. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan deteksi serangan jaringan menggunakan Machine Learning dengan teknik ensemble learning bagging, boosting, dan stacking, guna untuk mengoptimalkan perf orma model Machine Learning. Penelitian ini menggunakan dataset UNR-IDD. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Model Deteksi Serangan Jaringan yang robust menggunakan teknik Ensemble Learning. Proses dimulai dengan Data Preprocessing, meliputi Min-Max Scaling dan Reduksi Dimensi. Model dievaluasi komprehensif menggunakan metrik klasif ikasi. Pada tiga skenario pembagian data (70:30, 80:20, 90:10) untuk mengidentif ikasi konf igurasi optimal. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa Ensemble Learning stacking memilii akurasi yang paling optimal, dengan keseimbangan akurasi, presisi , F1 Score, dan Recall mencapai 100% .
Implementasi CBAM pada Arsitektur ResNet50 dalam Klasifikasi Penyakit Daun Tanaman Kentang
Potato cultivation is inevitably susceptible to various challenges, particularly leaf diseases. Failure to address these issues effectively can lead to a significant decline in both crop yield and harvest quality. This study aims to implement the Convolution Block Attention Module (CBAM) within the ResNet50 architecture for the classification of potato leaf diseases. The dataset utilized in this research comprises 2,152 images categorized into three classes: 152 healthy leaves, 1,000 early blight leaves, and 1,000 late blight leaves. The data was partitioned into training, validation, and testing sets with a ratio of 80:10:10, respectively. Image augmentation techniques were employed to address the class imbalance by increasing the number of healthy leaf images and enhancing dataset variability. Experimental results demonstrate that the ResNet50+CBAM model achieved the highest accuracy of 92% in both Scenario 1 (Adam optimizer, batch size 16) and Scenario 3 (Adam optimizer, batch size 32). Conversely, Scenario 4 (SGD optimizer, batch size 32) yielded the lowest accuracy at 77%. Keyword: CBAM; Classification; CNN; Potato; ResNet50 Abstrak Dalam membudidayakan suatu tanaman kentang pastinya tidak terlepas dari permasalahan yang terjadi dalam tanaman kentang salah satunya yaitu pernyakit pada daun kentang, bila tidak diperhatikan dengan baik maka dapat terjadinya penurunan produksi dan penurunan kualitas pada hasil panen. Peneltian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Convolution Block Attention Module (CBAM) pada arsitektur ResNet50 dalam klasifikasi penyakit daun tanaman kentang. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 2152 gambar yang terdiri dari 3 kategori yaitu 152 daun sehat, 1000 daun early blight dan 1000 daun late blight yang akan dibagi menjadi 80% data latih, 10% data validasi dan 10% data uji. Penelitian ini menggunakan teknik augmentasi gambar yang bertujuan untuk menambah jumlah gambar daun sehat dan meningkatkan variasi data. Hasil pengujian menunjukkan ResNet50+CBAM pada skenario 1 (optimasi Adam dan batch size 16) dan skenario 3 (optimasi Adam dan batch size 32) menghasilkan akurasi yang sama yaitu 92% dan skenario 4 (optimasi SGD dan batch size 32) menghasilkan akurasi terendah yaitu 77%.
Sistem Absensi dan Penghitung Fee Bimbingan Belajar SMART berbasis Website dengan Metode Agile
The tutor attendance recording and honorarium calculation process at Bimbel SMART was previously conducted manually using spreadsheets, which was inefficient and prone to errors. This study aimed to design a web-based information system to automate attendance tracking and honorarium calculation accurately. The Agile Development methodology was applied through requirements identification, design, implementation, and functional testing stages. The result of this research was an integrated system covering data management, scheduling, and automated honorarium calculation. Based on black-box testing, the system proved successful in validating honorarium calculation logic that excluded absence status and enforcing access control limits between admins and tutors. It was concluded that the system implementation effectively minimized manual calculation error risks and ensured administrative data validity through verified system mechanisms. Keywords: Agile Development; Attendance; Honorarium; Information systems; Tutoring center. Abstrak Proses absensi tutor dan perhitungan honorarium di Bimbingan Belajar SMART sebelumnya dilakukan secara manual menggunakan spreadsheets yang tidak efisien dan rentan kesalahan. Penelitian ini bertujuan merancang sistem informasi berbasis web untuk mengotomatisasi pencatatan absensi dan perhitungan honorarium secara akurat. Metodologi Agile Development diterapkan melalui tahapan identifikasi kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian fungsional. Hasil penelitian ini berupa sistem terintegrasi yang mencakup manajemen data, penjadwalan, dan kalkulasi honor otomatis. Berdasarkan pengujian black-box, sistem terbukti berhasil memvalidasi logika perhitungan honor yang mengecualikan status ketidakhadiran (alpa) dan menegakkan batasan hak akses antara admin dan tutor. Implementasi sistem ini disimpulkan efektif dalam meminimalkan risiko kesalahan perhitungan manual dan menjamin validitas data administratif melalui mekanisme sistem yang teruji.
Analisis Komparatif Metode Sistem Pendukung Keputusan dalam Penentuan Pegawai Terbaik
The process of selecting the best employees in government institutions is often conducted manually, which can lead to subjectivity and inconsistent outcomes. This study aimed to improve the objectivity and efficiency of the evaluation process by applying the Multi-Criteria Decision Making (MCDM) approach. Four methods, namely SMART, MOORA, WASPAS, and PROMETHEE, were used to compare ranking results based on eight employee performance criteria. The findings revealed that the top three employees consistently occupied the same positions across all methods, with a Kendall’s W coefficient of 0.9949 (p < 0.001), indicating an almost perfect level of agreement. The Friedman and Wilcoxon tests also confirmed no significant differences among ranking results. Based on performance and flexibility, the PROMETHEE method is recommended as the most adaptive approach for preference-based decision systems, while SMART excels in ease of implementation and computational transparency. This study reinforces comparative validation among MCDM methods as a foundation for developing data-driven decision support systems. Kata kunci: Decision Support System; Employee Performance; MCDM; Comparative Analysis; Statistical Validation Abstrak Proses penilaian pegawai terbaik di instansi pemerintah sering kali dilakukan secara manual, sehingga berpotensi menimbulkan subjektivitas dan ketidakkonsistenan hasil. Penelitian ini bertujuan meningkatkan objektivitas dan efisiensi proses penilaian tersebut dengan menerapkan pendekatan Multi-Criteria Decision Making (MCDM). Empat metode, yaitu SMART, MOORA, WASPAS, dan PROMETHEE digunakan untuk membandingkan hasil peringkat berdasarkan delapan kriteria kinerja pegawai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga pegawai terbaik secara konsisten menempati posisi yang sama pada seluruh metode dengan nilai koefisien Kendall’s W sebesar 0,9949 (p < 0,001), yang menunjukkan tingkat kesesuaian hampir sempurna. Analisis Friedman dan Wilcoxon juga menunjukkan tidak terdapat perbedaan signifikan antar hasil peringkat. Berdasarkan kinerja dan fleksibilitasnya, metode PROMETHEE direkomendasikan sebagai pendekatan paling adaptif untuk sistem berbasis preferensi, sedangkan SMART unggul dalam kemudahan implementasi dan transparansi perhitungan. Penelitian ini memperkuat validasi komparatif antar metode MCDM sebagai dasar pengembangan sistem pendukung keputusan berbasis data.
Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Menentukan Prioritas Persediaan Barang
Tani Mandiri is a trading company operating in the agricultural sector that provides various types of fertilizers and agricultural equipment. The main problem faced by the company is suboptimal inventory management, which can potentially lead to inventory shortages or excess stock, thereby affecting the effectiveness of business operations. This study aims to determine inventory priorities at the Tani Mandiri Store by applying data mining techniques. The method used is K-means clustering, with attributes including item name and inventory quantity based on data from 2022 to 2025. The research stages follow the Knowledge Discovery in Databases (KDD) process, which includes data selection, data cleaning, data transformation, and clustering. The optimal number of clusters was determined using the Elbow method. The results indicate that the best solution consists of three clusters: low, medium, and high priority. Out of a total of 220 types of items, 139 were classified as low priority, 22 as medium priority, and 59 as high priority. Keywords: Data Mining; Inventory; K-Means Clustering Abstrak Tani Mandiri adalah usaha dagang yang bergerak pada sektor pertanian dengan menyediakan beragam jenis pupuk serta perlengkapan pertanian. Permasalahan utama yang dihadapi perusahaan ini adalah pengelolaan persediaan yang belum dilakukan secara optimal, sehingga berpotensi menimbulkan kondisi kekurangan maupun kelebihan persediaan barang yang berdampak pada efektivitas operasional usaha. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan prioritas persediaan barang pada Toko Tani Mandiri melalui penerapan teknik data mining. Metode yang digunakan yaitu k-means clustering dengan atribut berupa nama barang dan jumlah persediaan berdasarkan data periode 2022 sampai 2025. Tahapan penelitian mengikuti proses KDD yang meliputi seleksi data, pembersihan data, transformasi data, serta proses pengelompokan. Penentuan jumlah cluster optimal dilakukan menggunakan metode elbow. Hasil penelitian menunjukkan terdapat tiga cluster terbaik, yaitu kategori prioritas rendah, sedang, dan tinggi. Dari total 220 jenis barang, diperoleh 139 barang prioritas rendah, 22 barang prioritas sedang, dan 59 barang prioritas tinggi.
Evaluasi Usability Aplikasi SIASAT Mobile Menggunakan System Usability Scale
The use of mobile academic applications requires good usability to ensure effective services for students. However, the usability level of the Siasat Mobile application at Satya Wacana Christian University has not been systematically evaluated. This study aims to evaluate the usability of the Siasat Mobile application based on user perceptions. The System Usability Scale (SUS) method was employed by involving 100 active students as respondents. Data were collected through a SUS questionnaire and analyzed descriptively to obtain the overall SUS score as well as usability and learnability components. The results show that the application achieved an average SUS score of 62.60, with usability and learnability scores of 62.75 and 62.00, respectively. Based on SUS interpretation models, these scores fall into the OK category, grade C, and Marginal acceptability. These findings indicate that Siasat Mobile is sufficiently usable but still requires improvements in interface consistency, navigation, and ease of learning. Keywords: Usability; System Usability Scale; Siasat Mobile Abstrak Pemanfaatan aplikasi mobile akademik menuntut tingkat usability yang baik agar layanan dapat digunakan secara efektif oleh mahasiswa. Namun, hingga saat ini tingkat usability aplikasi Siasat Mobile di Universitas Kristen Satya Wacana belum dievaluasi secara terukur. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi usability aplikasi Siasat Mobile berdasarkan persepsi pengguna. Metode yang digunakan adalah System Usability Scale (SUS) dengan melibatkan 100 mahasiswa aktif sebagai responden. Data diperoleh melalui kuesioner SUS dan dianalisis secara deskriptif untuk menghasilkan skor SUS keseluruhan serta komponen usability dan learnability. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi memperoleh skor rata-rata SUS sebesar 62,60, dengan nilai usability 62,75 dan learnability 62,00. Berdasarkan model interpretasi SUS, nilai tersebut berada pada kategori OK, grade C, dan tingkat penerimaan Marginal. Temuan ini menunjukkan bahwa Siasat Mobile cukup dapat digunakan, namun masih memerlukan perbaikan pada konsistensi antarmuka, navigasi, dan kemudahan dipelajari.
Aplikasi Rekomendasi Dosen Pembimbing Skripsi Berbasis Tf-Idf Dan Cosine Similarity
The selection of undergraduate thesis supervisors is a critical academic process; however, it is often conducted manually and lacks systematic consideration of topic–expertise alignment. This study proposes a thesis supervisor recommendation system based on text modeling techniques, employing Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) for term weighting and cosine similarity to measure relevance between students’ thesis titles and lecturers’ scientific publications. The system generates the top three recommended supervisors and is evaluated by directly comparing the results with faculty-assigned supervisors, achieving a matching rate of 12.22 percent. Although the matching rate is relatively low, the recommendations demonstrate strong academic relevance. Unlike previous studies, this work evaluates recommendation outcomes against institutional assignments, positioning the system as a decision support tool rather than a replacement mechanism. The findings indicate that the proposed approach has the potential to enhance efficiency, transparency, and objectivity in the thesis supervisor selection process. Keywords: Recommendation system; Thesis supervisor; Undergraduate thesis; TF-IDF; Cosine similarity Abstrak Pemilihan dosen pembimbing skripsi merupakan proses akademik yang krusial, namun pada banyak perguruan tinggi masih dilakukan secara manual dan belum secara sistematis mempertimbangkan kesesuaian topik dengan keahlian dosen. Penelitian ini mengusulkan sistem rekomendasi dosen pembimbing berbasis pemodelan teks dengan menggunakan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) sebagai metode pembobotan dan cosine similarity untuk mengukur relevansi antara judul skripsi mahasiswa dan publikasi ilmiah dosen. Sistem menghasilkan tiga rekomendasi dosen teratas dan dievaluasi dengan membandingkannya secara langsung terhadap dosen pembimbing yang ditetapkan oleh fakultas, dengan tingkat kecocokan sebesar 12,22 persen. Meskipun nilai kecocokan relatif rendah, rekomendasi yang dihasilkan menunjukkan relevansi akademik yang baik. Berbeda dengan penelitian sebelumnya, penelitian ini memosisikan sistem sebagai alat pendukung pengambilan keputusan, bukan sebagai pengganti penetapan institusional. Hasil penelitian menunjukkan potensi sistem dalam meningkatkan efisiensi, transparansi, dan objektivitas pemilihan dosen pembimbing skripsi.
Model Sistem Digital Bank Sampah Mustika Melati Melalui Pendekatan Gamifikasi dan SIG
Waste bank management at the village level still faces challenges such as manual recording, limited data transparency, unintegrated monitoring of slum areas, and low community participation. The Mustika Melati Waste Bank in Getas Pejaten Village is one such waste bank that still uses a manual system, resulting in suboptimal management. This research aims to develop a website-based digital waste bank system with integrated gamification and a Geographic Information System (GIS). GIS is used to map slum areas based on validated and accurate coordinates, allowing them to be accurately displayed on a digital map. Gamification is implemented to increase community engagement. Black Box testing results indicate that all features function as intended. Attendance data shows an increase in community participation from 6 people before the system was implemented to 16 people after the system was implemented, and this remained stable in the following month. This system supports more participatory and data-driven waste bank management. Keywords: Digital Waste Bank; Gamification; Geographic Information System; Waste Management; Website Abstrak Pengelolaan bank sampah di tingkat desa masih menghadapi kendala berupa pencatatan manual, keterbatasan transparansi data, belum terintegrasinya pemantauan lokasi kumuh, serta rendahnya partisipasi masyarakat. Bank Sampah Mustika Melati di Desa Getas Pejaten merupakan salah satu bank sampah yang masih menggunakan sistem manual sehingga pengelolaannya belum optimal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem bank sampah digital berbasis website dengan integrasi gamifikasi dan Sistem Informasi Geografis (SIG). SIG digunakan untuk memetakan lokasi kumuh berdasarkan titik koordinat yang telah divalidasi dan dinyatakan akurat, sehingga dapat ditampilkan secara tepat pada peta digital. Gamifikasi diterapkan untuk meningkatkan keterlibatan warga. Hasil pengujian Black Box menunjukkan seluruh fitur berjalan sesuai fungsi. Data kehadiran menunjukkan peningkatan partisipasi warga dari 6 orang sebelum sistem diterapkan menjadi 16 orang setelah sistem digunakan, serta tetap stabil pada bulan berikutnya. Sistem ini mendukung pengelolaan bank sampah yang lebih partisipatif dan berbasis data.
Implementasi Model BERT untuk Klasifikasi Konten Hoaks pada Berita Politik
The rapid growth of digital media accelerates the spread of information, including political hoaxes that can influence public opinion and disrupt social stability. Distinguishing factual news from hoaxes is challenging due to linguistic complexity and the high volume of textual data that cannot be handled manually. To address this issue, the present study employs an automated approach based on the BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) model, which is designed to capture linguistic context in a more comprehensive manner. The dataset consists of 3,807 Indonesian political news articles verified as factual or hoaxes. The results show that BERT achieves 98% accuracy, performing strongly on factual news and reasonably well on hoax detection. These findings confirm that BERT is effective for political hoax classification and serves as a relevant foundation for developing future NLP-based misinformation detection systems. Keywords: BERT; Fake news; Political news; Text classification Abstrak Perkembangan media digital mempercepat penyebaran informasi, termasuk berita hoaks yang berpotensi memengaruhi opini publik dan stabilitas sosial. Tantangan utama dalam memilah fakta dan hoaks terletak pada kompleksitas bahasa serta tingginya volume teks yang sulit ditangani secara manual. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengadopsi metode otomatis berbasis model BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) yang dirancang untuk memahami konteks bahasa secara lebih mendalam. karena keunggulannya dalam memproses hubungan antarkata secara bidirectional sehingga mampu menangkap pola linguistik yang tidak dapat ditangani metode tradisional. Dataset yang digunakan mencakup 3.807 berita politik berbahasa Indonesia yang telah diverifikasi sebagai fakta atau hoaks. Hasil penelitian menunjukkan bahwa BERT mencapai akurasi 98% dengan performa sangat baik pada kelas fakta dan cukup baik pada kelas hoaks. Temuan ini menegaskan bahwa BERT efektif digunakan untuk klasifikasi berita hoaks politik dan relevan sebagai dasar pengembangan sistem deteksi misinformasi berbasis NLP di masa mendatang.
Optimalisasi Layanan Informasi Mahasiswa Melalui Chatbot di Fakultas Ekonomika dan Bisnis UKSW
The advancement of digital technology requires higher education institutions to provide academic information services that are fast, accurate, and easily accessible to students. The Faculty of Economics and Business at Satya Wacana Christian University (FEB UKSW) still faces limitations in providing responsive, always-available information services. This study aims to develop and evaluate a chatbot system as an efficient solution for academic information services. The research method employed is the Software Development Life Cycle (SDLC) using the Waterfall model, which consists of the stages of requirements analysis, system design, implementation, testing, and evaluation. The chatbot system was developed using Node.js for the backend and HTML, CSS, and JavaScript for the frontend. The dataset was constructed based on the following categories: academic services, financial information, promotion and cooperation, data and information center, and IT services. The testing results indicate that the chatbot achieves an average response time of 0.002 seconds and an accuracy rate of 95% for questions that are similar to those in the dataset. This study concludes that the developed chatbot effectively improves the speed and efficiency of academic information services, although further development is required to enhance its understanding of user queries. Kata kunci: Chatbot; Academic Information Services; Artificial Intelligence; Node.js; Natural Language Processing. Abstrak Kemajuan teknologi digital menuntut perguruan tinggi untuk menyediakan layanan informasi akademik yang cepat, akurat, dan mudah diakses oleh mahasiswa. FEB UKSW masih menghadapi keterbatasan media layanan informasi yang responsif dan tersedia sepanjang waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan serta mengevaluasi sistem chatbot sebagai solusi layanan informasi akademik yang efisien. Metode penelitian yang digunakan adalah Software Development Life Cycle (SDLC) dengan model Waterfall, yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan evaluasi. Sistem chatbot dikembangkan menggunakan Node.js sebagai backend serta HTML, CSS, dan JavaScript pada sisi frontend. Dataset disusun berdasarkan kategori layanan akademik, keuangan, promosi dan kerja sama, pusat data dan informasi, serta layanan IT. Hasil pengujian menunjukkan chatbot memiliki waktu respons rata-rata 0,002 detik dan tingkat akurasi sebesar 95% untuk pertanyaan yang memiliki kemiripan dengan dataset. Penelitian ini menyimpulkan bahwa chatbot efektif meningkatkan kecepatan dan efisiensi layanan informasi akademik, meskipun masih perlu pengembangan pada pemahaman pertanyaan.
Klasifikasi Perilaku Konsumen Pasca Boikot Produk Israel Menggunakan Naive Bayes dan SVM
The ongoing Israel–Palestine conflict has contributed to the rise of consumer boycott movements directed at products associated with Israel. These reactions are prominently articulated on social media platforms and indicate changing patterns in consumer attitudes and behavior. This research seeks to analyze and classify public sentiment in Indonesia regarding the boycott issue by employing Natural Language Processing (NLP) techniques in combination with Machine Learning methods, specifically Naïve Bayes and Support Vector Machine (SVM). The dataset comprises user-generated comments obtained from TikTok and Instagram between October 2023 and September 2024 through web scraping procedures. The data were subsequently subjected to manual annotation, text preprocessing, and feature extraction using the TF-IDF weighting scheme. The dataset was partitioned into 80% training data and 20% testing data, and model performance was assessed using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. Experimental results indicate that the SVM model outperformed Naïve Bayes on the training set, achieving an accuracy of 81% and demonstrating stronger generalization in detecting positive sentiment. In contrast, the Naïve Bayes classifier attained an accuracy of 78%, showing consistent performance and superior capability in identifying negative sentiment. These results underscore the significance of selecting classification algorithms that are well suited to the distributional characteristics of sentiment data derived from social media. Keywords: Text Classification; Support Vector Machine; Naïve Bayes; Boycott; Consumer Behavior Abstrak Konflik Israel–Palestina yang terus berlangsung telah mendorong munculnya gerakan boikot konsumen terhadap produk-produk yang memiliki keterkaitan dengan Israel. Respons tersebut banyak diekspresikan melalui platform media sosial dan mencerminkan perubahan pola sikap serta perilaku konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan sentimen masyarakat Indonesia terhadap isu boikot tersebut dengan menerapkan teknik Natural Language Processing (NLP) yang dikombinasikan dengan metode Machine Learning (ML), yaitu Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Dataset penelitian terdiri atas komentar pengguna yang dikumpulkan dari platform TikTok dan Instagram selama periode Oktober 2023 hingga September 2024 melalui teknik web scraping. Data selanjutnya melalui proses anotasi manual, praproses teks, serta ekstraksi fitur menggunakan skema pembobotan TF-IDF. Dataset dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji, dengan kinerja model dievaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model SVM menghasilkan performa yang lebih unggul pada data latih dengan tingkat akurasi sebesar 81% serta memiliki kemampuan generalisasi yang lebih baik dalam mendeteksi sentimen positif. Sementara itu, algoritma Naïve Bayes mencapai akurasi sebesar 78% dan menunjukkan kinerja yang konsisten serta lebih efektif dalam mengidentifikasi sentimen negatif. Temuan ini menegaskan pentingnya pemilihan algoritma klasifikasi yang sesuai dengan karakteristik distribusi data sentimen yang bersumber dari media sosial.
Klasifikasi Risiko Keamanan Siber Pada Ulasan Pengguna Tiktok Dengan Mengunakan Support Vector Machine
The development of social media platforms such as TikTok encourages users to openly share experiences, complaints, and opinions, including issues related to cybersecurity risks. The large volume of user reviews makes manual analysis inefficient, thereby requiring a computational approach for automatic risk classification. This study aims to classify cybersecurity risks in TikTok user reviews using the Support Vector Machine (SVM) algorithm. The research method includes data collection, text preprocessing based on Natural Language Processing, risk labeling, and classification using SVM. Model evaluation was conducted using two data split scenarios, namely 80:20 and 70:30. The experimental results show that SVM achieves consistent performance with an accuracy above 93%, particularly in classifying the No Risk and Medium Risk categories. However, the model shows limitations in detecting the High Risk category due to class imbalance. The classification results can be used as an initial basis for identifying cybersecurity risks in social media user reviews. Keywords: Cybersecurity; TikTok; Text Mining; Support Vector Machine; Classification Abstrak Perkembangan platform media sosial seperti TikTok mendorong pengguna untuk menyampaikan pengalaman, keluhan, dan opini secara terbuka, termasuk yang berkaitan dengan risiko keamanan siber. Banyaknya ulasan yang dihasilkan menyebabkan analisis manual menjadi tidak efisien, sehingga diperlukan pendekatan komputasional untuk melakukan klasifikasi risiko secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan risiko keamanan siber pada ulasan pengguna TikTok menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Metode penelitian meliputi pengumpulan data ulasan, preprocessing teks berbasis Natural Language Processing, pelabelan risiko, serta proses klasifikasi menggunakan SVM. Evaluasi model dilakukan dengan dua skenario pembagian data, yaitu 80:20 dan 70:30. Hasil pengujian menunjukkan bahwa SVM mampu memberikan kinerja yang konsisten dengan tingkat akurasi di atas 93%, terutama dalam mengklasifikasikan kategori Tidak Berisiko dan Risiko Menengah. Namun, performa model pada kategori Risiko Tinggi masih terbatas akibat ketidakseimbangan distribusi data. Hasil klasifikasi ini dapat dimanfaatkan sebagai dasar identifikasi awal risiko keamanan siber pada ulasan media sosial.
Penerapan Dynamic Pricing dan Gamifikasi pada Sistem Pemesanan Lapangan Futsal Campeone Kudus
This study developed a web-based futsal court booking system to address manual booking issues, irregular scheduling, and low occupancy and revenue optimization at Campeone Futsal Kudus. The system was developed using the Waterfall method, supported by data collection through observation, documentation study, and interviews. The system integrated a dynamic pricing strategy to optimize revenue and gamification features to enhance user engagement, complemented by a play-request feature to support occupancy improvement. Black box testing results indicated that all core system functions operated according to the defined functional requirements. The main findings showed that the integration of dynamic pricing and gamification in a futsal booking system improved operational efficiency, user engagement, and the potential for higher occupancy and revenue in a more adaptive manner. Keywords: Futsal booking system; Dynamic pricing; Gamification; Court occupancy Abstrak Penelitian ini mengembangkan sistem pemesanan lapangan futsal berbasis web untuk mengatasi permasalahan pemesanan manual, ketidakteraturan jadwal, serta rendahnya optimalisasi okupansi dan pendapatan pada Campeone Futsal Kudus. Pendekatan yang digunakan adalah pengembangan sistem dengan metode Waterfall, didukung pengumpulan data melalui observasi, studi dokumentasi, dan wawancara. Sistem dirancang dengan mengintegrasikan strategi dynamic pricing untuk optimalisasi pendapatan dan gamifikasi untuk meningkatkan keterlibatan pengguna, serta dilengkapi fitur play-request sebagai pendukung peningkatan okupansi. Hasil pengujian menggunakan metode black box testing menunjukkan bahwa seluruh fungsi utama sistem berjalan sesuai kebutuhan fungsional. Temuan utama penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi dynamic pricing dan gamifikasi dalam sistem pemesanan lapangan futsal mampu meningkatkan efisiensi operasional, keterlibatan pengguna, serta potensi peningkatan okupansi dan pendapatan secara lebih adaptif.
Pengembangan UI/UX Aplikasi AIPO Dengan Pendekatan Design Thinking
The AIPO application is a mobile application used by PT Lautan Berlian Utama Motor to support the vehicle sales process. Initial findings revealed several user experience issues, including an unattractive interface, the absence of notifications, and access restrictions, which reduced user comfort and efficiency. This study aims to redesign the interface and user experience of the AIPO application using a design thinking approach through five stages: empathize, define, ideate, prototype, and test. Evaluation using the User Experience Questionnaire (UEQ) shows that the proposed prototype meets user needs, with average scores of 1.40 for attractiveness, 1.54 for perspicuity, 1.23 for efficiency, 1.26 for dependability, 1.48 for stimulation, and 1.54 for novelty. These results indicate improvements across all aspects. Therefore, the application of design thinking in redesigning the AIPO application successfully enhances user satisfaction and contributes to the broader use of design thinking and UEQ in internal vehicle sales support applications. Keywords: User Interface; User Experience; UEQ Abstrak Aplikasi AIPO merupakan aplikasi mobile yang digunakan PT Lautan Berlian Utama Motor untuk membantu proses penjualan kendaraan. Berdasarkan temuan awal, ditemukan permasalahan terkait pengalaman pengguna, seperti tampilan kurang menarik, tidak adanya notifikasi, dan pembatasan akses. Permasalahan berdampak pada kenyamanan pengguna saat menggunakan aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang ulang antarmuka dan pengalaman pengguna aplikasi AIPO dengan pendekatan design thinking melalui lima tahapan, yaitu empathize, define, ideate, prototype, dan test. Evaluasi menggunakan UEQ menunjukkan prototype hasil perancangan telah memenuhi kebutuhan pengguna dengan nilai rata-rata attractiveness 1,40, perspicuity 1,54, efficiency 1,23, dependability 1,26, stimulation 1,48, dan novelty 1,54. Hasil tersebut menunjukkan peningkatan pada setiap aspek, dari bad dan below average meningkat menjadi good dan above average. Dengan demikian, penerapan design thinking dalam perancangan ulang tampilan aplikasi AIPO berhasil meningkatkan kepuasan pengguna. Selain itu, penelitian ini berkontribusi dalam memperluas penerapan design thinking dan UEQ pada aplikasi internal penjualan kendaraan di lingkungan dealer otomotif.
Pengembangan Sistem Presensi Dan Penjadwalan Otomatis Berbasis RFID Dan AI Pada Sekolah Menengah
This research aims to develop an automatic attendance and scheduling system based on Radio Frequency Identification and artificial intelligence in secondary schools. The problem faced is that the teacher and student attendance process is still done manually, requires a long time to recapitulate, and errors often occur in calculating attendance hours. Apart from that, the preparation of learning schedules is still manual and often experiences clashes between subjects. This research uses a research and development approach with a system development life cycle model. Stages include literature study, requirements analysis, system design, prototype development, and functional testing. The research results show that the system developed is able to record attendance automatically, speed up the recapitulation process, and produce scheduling without conflicts with a balanced teaching load distribution. This system contributes to increasing the efficiency of school management and is the basis for development towards the smart school concept. Keywords: Internet of Things; SmartSchool; Artificial Intelligence; RFID; Secondary school Abstrak Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem presensi dan penjadwalan otomatis berbasis Radio Frequency Identification serta kecerdasan buatan pada sekolah menengah. Permasalahan yang dihadapi adalah proses presensi guru dan siswa yang masih dilakukan secara manual, memerlukan waktu lama dalam rekapitulasi, serta sering terjadi kekeliruan dalam perhitungan jam kehadiran. Selain itu, penyusunan jadwal pembelajaran masih manual dan sering mengalami bentrok antar mata pelajaran. Penelitian ini menggunakan pendekatan penelitian dan pengembangan dengan model siklus hidup pengembangan sistem. Tahapan meliputi studi literatur, analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan prototipe, dan pengujian fungsional. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mencatat presensi secara otomatis, mempercepat proses rekapitulasi, serta menghasilkan penjadwalan tanpa bentrok dengan distribusi beban mengajar yang seimbang. Sistem ini berkontribusi terhadap peningkatan efisiensi manajemen sekolah dan menjadi dasar pengembangan menuju konsep sekolah cerdas.
Rancang Bangun Sistem Jemuran Otomatis dan Monitoring Cuaca berbasis Logika Fuzzy
Weather uncertainty in tropical regions often hinders the drying process and increases the risk of clothes getting wet again due to rain. This study aims to design a smart clothesline system based on the Internet of Things (IoT) with monitoring and adaptive automation capabilities. The methodology applied is prototyping using an ESP32 microcontroller integrated with BME280, BH1750, YL-83, and clothing dryness sensors, as well as utilizing Fuzzy Logic for decision making on the position of the drying rack poles. The main findings show that the environmental sensors have high accuracy with an average error of less than 1%. The Fuzzy algorithm proved effective in executing safety priorities by retracting the drying rack during rain, as well as improving efficiency by automatically retracting the drying rack when clothes are detected as dry by the sensor. It is concluded that this system successfully provides a reliable and efficient autonomous solution for drying management amid dynamic weather conditions. Keywords: Automatic Clothesline; ESP32; Fuzzy Logic; Internet of Things; Weather Monitoring. Abstrak Ketidakpastian cuaca di wilayah tropis sering menghambat proses pengeringan dan meningkatkan risiko pakaian basah kembali akibat hujan. Penelitian ini bertujuan merancang sistem jemuran cerdas berbasis Internet of Things (IoT) dengan kemampuan monitoring dan otomasi adaptif. Metodologi yang diterapkan adalah prototyping menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor BME280, BH1750, YL-83, dan sensor kekeringan pakaian, serta memanfaatkan Logika Fuzzy untuk pengambilan keputusan posisi tiang jemuran. Temuan utama menunjukkan bahwa sensor lingkungan memiliki akurasi tinggi dengan rata-rata error di bawah 1%. Algoritma Fuzzy terbukti efektif menjalankan prioritas keamanan dengan menarik tiang jemuran saat hujan, serta meningkatkan efisiensi dengan menarik jemuran secara otomatis saat pakaian terdeteksi kering oleh sensor. Disimpulkan bahwa sistem ini berhasil memberikan solusi otonom yang andal dan efisien untuk manajemen penjemuran di tengah kondisi cuaca dinamis.
Model Aplikasi Presensi Ekstrakurikuler Siswa Sekolah Menengah Atas Dengan Fitur Face Recognition
Attendance for extracurricular activities in high schools, which is generally still done manually or using signatures, is vulnerable to manipulation by students, such as leaving absences or falsifying attendance. This condition has an impact on the low accuracy of attendance data and less than optimal monitoring of student participation in extracurricular activities. This research aims to design and develop a facial recognition-based extracurricular attendance application model that is capable of automatically identifying students through facial recognition. Student facial recognition uses several main parameters on the face, namely Eyebrows, Eyes, Nose and Mouth. Performance testing on 50 students through five facial component openness scenarios (100%, 75%, 50%, 25%, and 0%). Test results show that the system works consistently in conditions of 100% and 75% open faces, inconsistently in conditions of 50%, and fails to recognize conditions in 25% and 0%. The research conclusions show that the system is effective for use in relatively open facial conditions and has the potential to minimize presence manipulation, so it is suitable for application in digital-based extracurricular attendance management. Keywords: Face Recognition; Extracurricular Presence; Biometric System; Face Identification; Digital Presence Application Abstrak Presensi kegiatan ekstrakurikuler di Sekolah Menengah Atas yang pada umumnya masih dilakukan secara manual atau menggunakan tanda tangan, rentan terhadap manipulasi oleh siswa, seperti titip absen atau pemalsuan kehadiran. Kondisi ini berdampak pada rendahnya akurasi data kehadiran dan kurang optimalnya pengawasan partisipasi siswa dalam kegiatan ekstrakurikuler. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan model aplikasi presensi ekstrakurikuler berbasis face recognition yang mampu mengidentifikasi siswa secara otomatis melalui pengenalan wajah. Pengenalan wajah siswa menggunakan beberapa parameter utama pada wajah, yaitu Alis, Mata, Hidung, dan Mulut. Pengujian performa terhadap 50 siswa melalui lima skenario keterbukaan komponen wajah (100%, 75%, 50%, 25%, dan 0%). Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem bekerja konsisten pada kondisi 100% dan 75% wajah terbuka, tidak konsisten pada kondisi 50%, serta gagal mengenali pada kondisi 25% dan 0%. Simpulan penelitian menunjukkan bahwa sistem efektif digunakan pada kondisi wajah relatif terbuka dan berpotensi meminimalkan manipulasi presensi, sehingga layak diterapkan dalam pengelolaan presensi ekstrakurikuler berbasis digital.
Klasifikasi Bentuk Wajah Menggunakan Algoritma CNN Dengan Arsitektur Densenet-201
Face shape classification is an important component in various face recognition–based applications, such as security systems, social media personalization, and style recommendation systems. However, accurate face shape classification remains a challenge due to the complex variations in facial morphological structures, such as oval, square, heart, oblong, and round shapes. This study uses a Convolutional Neural Network (CNN) algorithm with the DenseNet-201 architecture. The collected dataset consists of 5,000 facial images categorized into Oval, Round, Square, Heart, and Oblong, with a data split of 80% for training and 20% for testing. The model was then trained using the DenseNet-201 architecture and evaluated using two different learning rates (0.001 and 0.0001), two batch sizes (16 and 32), and 50 and 100 epochs. The initial results showed a model accuracy of 42%, with a tendency to classify face images as the square category. Subsequently, an additional experiment was conducted, which successfully achieved an accuracy of 89%. Keywords: Facial shape; Convolutional Neural Network; DenseNet-201; Facial classification Abstrak Klasifikasi bentuk wajah merupakan komponen penting dalam berbagai aplikasi berbasis pengenalan wajah, seperti sistem keamanan, personalisasi media sosial, hingga sistem rekomendasi gaya. Namun, pengklasifikasian bentuk wajah secara akurat masih menjadi tantangan karena adanya variasi kompleks dalam struktur morfologi wajah, seperti bentuk oval, persegi, hati, oblong dan bulat. Penelitian ini menggunakan algoritma CNN dengan arsitektur DenseNet-201. Dataset yang dikumpulkan sebanyak 5000 gambar wajah, dengan kategori (Oval, Round (Bulat), Square (Persegi), Heart (Hati), dan Oblong/lonjong), dengan masing-masing proporsi 80% data Training dan 20% data Testing. Kemudian model dilatih dengan arsitektur DenseNet-201 dan dilakukan uji coba dengan dua nilai learning rate yang berbeda 0.001 dan 0.0001, dua ukuran batch 16 dan 32, dan epoch 50 dan 100. Hasil akurasi model yang di dapatkan sebesar 42% dengan kecenderungan model klasifikasi citra bentuk wajah square. Lalu dilakukan eksperimen tambahan yang berhasil mendapatkan akurasi sebesar 89%.
Model Aplikasi Layanan Informasi Pengaduan Masyarakat Di Kecamatan
Public complaint services are an important component in efforts to improve the quality of public services within the local government environment. However, in many sub-districts, the complaint mechanism is still carried out manually or conventionally, resulting in various problems, such as delays in handling complaints, poorly organized report documentation, and low levels of information transparency to the public. This study aims to analyze system needs and design a model for public complaint information services based on information technology that can be implemented at the sub-district level. The research method used is system needs analysis through observation and interviews with sub-district officials, as well as literature studies related to the application of information systems in public services. The results of the study produced a model for a public complaint information system that is able to facilitate structured complaint recording, accelerate the follow-up process, and provide a feature for monitoring the status of complaints in real-time by the public. The implementation of the system model can improve the effectiveness, efficiency, and accountability of complaint services in sub-districts, as well as encourage the realization of more transparent and responsive public services. Keywords: Information Systems; Public Complaints; Public Services; Sub-districts; Information Technology Abstrak Pelayanan pengaduan masyarakat merupakan salah satu komponen penting dalam upaya peningkatan kualitas pelayanan publik di lingkungan pemerintahan daerah. Namun, pada banyak kecamatan, mekanisme pengaduan masih dilakukan secara manual atau konvensional, sehingga menimbulkan berbagai permasalahan, seperti keterlambatan penanganan aduan, dokumentasi laporan yang tidak tertata dengan baik, serta rendahnya tingkat transparansi informasi kepada masyarakat.Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kebutuhan sistem dan merancang model layanan informasi pengaduan masyarakat berbasis teknologi informasi yang dapat diterapkan di tingkat kecamatan. Metode penelitian yang digunakan adalah analisis kebutuhan sistem melalui observasi dan wawancara dengan pihak kecamatan, serta studi literatur terkait penerapan sistem informasi dalam pelayanan publik.Hasil penelitian menghasilkan sebuah model sistem informasi pengaduan masyarakat yang mampu memfasilitasi pencatatan aduan secara terstruktur, mempercepat proses tindak lanjut, serta menyediakan fitur pemantauan status pengaduan secara real-time oleh masyarakat. Implementasi model sistem dapat meningkatkan efektivitas, efisiensi, dan akuntabilitas pelayanan pengaduan di kecamatan, serta mendorong terwujudnya pelayanan publik yang lebih transparan dan responsif. Kata Kunci: Sistem Informasi; Pengaduan Masyarakat; Pelayanan Publik; Kecamatan; Teknologi Informasi
Pengembangan Sistem Booking Web Real-Time dengan Kalender Monitoring dan Live Chat Tjahaja79
The manual reservation process at Cafe Tjahaja79 often leads to operational inefficiency and a lack of transparency regarding table availability for customers. This study aims to develop a web-based booking system integrated with a real-time monitoring calendar and live chat to address these issues. The system development method employed is the Waterfall model, ranging from requirements analysis to implementation, while functionality testing was conducted using Black Box Testing. The system is designed to facilitate table reservations, digital payments via QRIS, and instant communication between customers and administrators. The test results indicate that all system features function validly and are free from functional errors. It is concluded that the implementation of this system effectively improves the efficiency of reservation management administration and provides service certainty for customers through accurate schedule visualization. Keywords: Online booking system; Table reservation; Live chat; Digital calendar; Waterfall. Abstrak Proses reservasi manual di Cafe Tjahaja79 sering kali menyebabkan ketidakefisienan operasional dan minimnya transparansi informasi ketersediaan meja bagi pelanggan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem booking berbasis web yang terintegrasi dengan kalender monitoring real-time dan live chat untuk mengatasi permasalahan tersebut. Metode pengembangan sistem yang diterapkan adalah Waterfall, mulai dari analisis kebutuhan hingga implementasi, sedangkan pengujian fungsionalitas dilakukan menggunakan Black Box Testing. Sistem dirancang untuk memfasilitasi reservasi meja, pembayaran digital via QRIS, serta komunikasi instan antara pelanggan dan admin. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur sistem berjalan valid dan bebas dari kesalahan fungsional. Disimpulkan bahwa implementasi sistem ini efektif meningkatkan efisiensi administrasi pengelolaan reservasi serta memberikan kepastian layanan bagi pelanggan melalui visualisasi jadwal yang akurat.
Penerapan Naïve Bayes Classifier dalam Penilaian Kelayakan Pembiayaan Pada PT. Permata Finance Indonesia
The use of technology in data processing and decision-making is a crucial requirement for companies to be competitive and improve their operational performance. In practice, such decision-making still has the potential to lead to analytical errors. Furthermore, a lack of supervision of applicants can also lead to problematic financing. This indicates that the eligibility assessment process is still suboptimal and requires a system that can facilitate more accurate and objective decision-making. Therefore, a classification method is needed that can assist the process of assessing applicant eligibility systematically, quickly, and accurately. One method that can be used is the Naïve Bayes Classifier. This method has several advantages, including the ability to produce a high level of accuracy in the classification process. The system is able to process predetermined criteria data and produce a decision of whether or not it is feasible based on the highest probability calculation results. This is evidenced by the results of the pretest and posttest, which resulted in 90% of the data being recognized and 10% of the data being unrecognized. Keywords: Creditworthiness; Probability; Naïve Bayes Classifier Abstrak Pemanfaatan teknologi dalam pengolahan data dan pengambilan keputusan menjadi kebutuhan penting bagi perusahaan agar mampu bersaing dan meningkatkan kinerja operasionalnya. Dalam praktiknya, pengambilan keputusan tersebut masih berpotensi menimbulkan kesalahan analisis. Selain itu, kurangnya pengawasan terhadap pemohon juga dapat menyebabkan terjadinya pembiayaan bermasalah. Hal ini menunjukkan bahwa proses penilaian kelayakan masih belum optimal dan membutuhkan sistem yang dapat membantu pengambilan keputusan secara lebih akurat dan objektif. Sehingga diperlukan suatu metode klasifikasi yang mampu membantu proses penilaian kelayakan pemohon secara sistematis, cepat, dan akurat. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Naïve Bayes Classifier. Metode ini memiliki beberapa keunggulan, di antaranya kemampuan menghasilkan tingkat akurasi yang baik dalam proses klasifikasi. Sistem yang dibangun mampu mengolah data kriteria yang telah ditentukan dan menghasilkan keputusan berupa layak atau tidak layak berdasarkan hasil perhitungan probabilitas tertinggi, hal ini dibuktikan dari hasil uji Pretest dan Posttest yang menghasilkan 90% data dikenali dan 10% data tidak dikenali. Kata kunci: Kelayakan Kredit; Probalilitas; Naïve Bayes Classifier
Optimasi Hyperparameter N-BEATS Menggunakan Optuna untuk Prediksi Harga Saham BBCA
Stock price prediction is crucial for supporting informed investment decisions due to the high volatility of stock prices. One of the key challenges in deep learning–based stock price prediction is determining the right hyperparameters. This research aimed to assess whether hyperparameter tuning with Optuna can enhance the N-BEATS model performance for predicting the stock price of PT Bank Central Asia Tbk. Historical stock price data were used and chronologically divided into training, validation, and testing sets. The efficacy of the models was measured using MAPE, RMSE, and R². The results showed that hyperparameter optimization using Optuna considerably enhanced the performance of N-BEATS, achieving a MAPE of 1.27%, which outperformed the standard N-BEATS model (1.44%) and the LSTM model (1.41%). This study proved that a systematic hyperparameter optimization approach can improve the performance of stock price forecasting models. Keyword: N-BEATS; Optuna; Stock; Predict; BBCA Abstrak Prediksi harga saham menjadi aspek penting dalam mendukung penentuan keputusan investasi karena fluktuasi harga saham yang tinggi. Salah satu tantangan utama dalam pemodelan prediksi harga saham berbasis deep learning adalah penentuan hyperparameter yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas optimasi hyperparameter menggunakan Optuna dalam meningkatkan kinerja model N-BEATS untuk prediksi harga saham PT Bank Central Asia Tbk. Data historis harga saham digunakan dan dibagi secara kronologis menjadi data latih, validasi, dan uji. Evaluasi kinerja akhir dilakukan menggunakan metrik MAPE, RMSE, dan R². Hasil penelitian menunjukkan bahwa optimasi hyperparameter dengan Optuna mampu meningkatkan kinerja N-BEATS dengan nilai MAPE sebesar 1.27% dibandingkan dengan N-Beats standar (MAPE 1.44%) dan LSTM (MAPE 1.41%). Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan optimasi hyperparameter yang sistematis efektif dalam meningkatkan kinerja model prediksi harga saham.
Perancangan Prototype Sistem Informasi dalam Pengelolaan Layanan Usaha di Sulthan Productions
Sulthan Productions faced operational inefficiencies due to manual data management, which caused information fragmentation and delayed reporting. This study aimed to design an integrated information system to digitize the creative service workflow. The research methodology used was the System Development Life Cycle (SDLC) with a prototyping approach and Unified Modeling Language modeling. The results of the study produced a system design involving employees, treasurers, and owners with the main functions of product entry, order management, payment recording, and automatic reporting. All functional features are integrated through a centralized authentication mechanism. The conclusion of this study shows that the system design successfully improves data integrity and administrative efficiency. The system design provides real-time monitoring convenience for business owners and minimizes the risk of financial calculation errors compared to the previous manual system. This study is limited to the analysis and system design stage and does not include system implementation or testing. Keywords: Information System; UML; SDLC; Prototype. Abstrak Sulthan Productions menghadapi inefisiensi operasional akibat pengelolaan data manual yang menyebabkan fragmentasi informasi dan keterlambatan laporan. Penelitian ini bertujuan untuk membuat rancangan sistem informasi terintegrasi guna mendigitalisasi alur kerja layanan kreatif. Metodologi penelitian yang digunakan adalah System Development Life Cycle (SDLC) dengan pendekatan prototyping serta pemodelan Unified Modeling Language. Hasil penelitian menghasilkan rancangan sistem yang melibatkan aktor Pegawai, Bendahara, dan Owner dengan fungsi utama berupa entri produk, pengelolaan pesanan, pencatatan pembayaran, dan pelaporan otomatis. Seluruh fitur fungsional diintegrasikan melalui mekanisme autentikasi terpusat. Simpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa rancangan sistem yang dibuat ini berhasil meningkatkan integritas data dan efisiensi administratif. Rancangan sistem tersebut memberikan kemudahan pengawasan bagi pemilik usaha secara real-time serta meminimalkan risiko kesalahan perhitungan keuangan dibandingkan sistem manual sebelumnya. Penelitian ini dibatasi pada tahap analisis dan perancangan sistem, sehingga belum mencakup implementasi dan pengujian sistem secara nyata.
Pengembangan Sistem Informasi Berbasis Website Untuk Optimalisasi Manajemen Operasional Queen Pawn Chess Club
Operational management in non-formal sports communities is often conducted manually, leading to inefficiency and unintegrated data management. This study aims to develop a web-based information system to improve the operational management of Queen Pawn Chess Club. The Prototyping method was applied through requirement identification, prototype development, user evaluation, refinement, and implementation. System testing was conducted using Black Box Testing to verify functional conformity. The results indicate that all system functions operate according to user requirements and support integrated member registration, equipment lending, and activity information management. The implementation of the system enhances operational efficiency, data organization, and information service quality within the club. Keywords: Web-based information system; Prototyping; Operational management; Chess club; Sports community. Abstrak Manajemen operasional pada komunitas olahraga nonformal umumnya masih dilakukan secara manual sehingga menimbulkan ketidakefisienan dan kurangnya integrasi data. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi berbasis web untuk meningkatkan manajemen operasional Queen Pawn Chess Club. Metode yang digunakan adalah Prototyping melalui tahapan identifikasi kebutuhan, pengembangan prototype, evaluasi pengguna, penyempurnaan, dan implementasi sistem. Pengujian dilakukan menggunakan Black Box Testing untuk memastikan kesesuaian fungsi sistem. Hasil penelitian menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan serta mampu mengintegrasikan pendaftaran anggota, peminjaman peralatan, dan informasi kegiatan. Penerapan sistem terbukti meningkatkan efisiensi operasional, keteraturan data, dan kualitas layanan informasi klub.
Pengembangan Sistem Prediksi Harga Saham Berbasis Web Menggunakan Model LSTM dan CNN–LSTM
This study discussed the challenges of stock price prediction, which is volatile and exhibits non-linear patterns, as well as the need for an easily accessible system to present prediction results quickly. A web-based application was developed to predict the closing prices of Indonesian non-banking stocks (ASII, TLKM, and UNVR) by utilizing daily market data that were updated periodically through an application programming interface. The integrated pre-trained models used were long short-term memory (LSTM) and convolutional neural network–long short-term memory (CNN-LSTM), which were integrated into the application for one-step-ahead (t+1) inference. The system development methodology followed the software development life cycle waterfall model. Functional testing using a black-box testing approach showed that the core features ran according to the requirements, so the application was considered suitable as a web-based medium for prediction and visualization. Keywords: Stock price prediction; Web application; Deep learning; Application programming interface; Non-banking stocks Abstrak Pergerakan harga saham yang volatil dan non-linear menuntut pendekatan prediksi yang adaptif serta sistem yang mudah diakses. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu sistem prediksi harga penutupan saham dan menyajikannya secara cepat. Penelitian ini telah mengembangkan aplikasi berbasis web untuk prediksi harga penutupan saham emiten non-perbankan Indonesia (ASII, TLKM, dan UNVR) dengan memanfaatkan data pasar harian yang diperbarui berkala melalui application programming interface. Integrasi model terlatih yang digunakan yaitu long short-term memory (LSTM) dan convolutional neural network-long short-term memory (CNN-LSTM), yang diintegrasikan ke dalam aplikasi untuk proses inference satu langkah ke depan (t+1). Metodologi pengembangan sistem mengikuti software development life cycle model Waterfall. Sistem yang dikembangkan telah berfungsi sesuai dengan kebutuhan berdasarkan hasil black-box testing.
Pengembangan Sistem Pemantauan Distribusi Laporan Berbasis Web
The Judicial Commission of the Republic of Indonesia faces challenges in monitoring and distributing public reports, which are still conducted manually and therefore lack effectiveness and integration. This study aims to develop a web-based Report Distribution Monitoring System Module to improve the effectiveness, efficiency, and transparency of report management within the Supervision Service Unit. The system was developed using the Rapid Application Development (RAD) method, which includes the stages of requirements planning, user design, construction, and cutover. The system was implemented as a web-based application using PHP as the programming language and MySQL as the database. System testing was carried out using black box testing involving Super Admin, Admin, and User roles to evaluate functional suitability. The test results indicate that all main system features operate in accordance with user requirements. Therefore, the developed system is considered feasible to support structured and integrated monitoring and distribution of public reports. Keywords: Judicial Commission; Bureaucratic Reform; Report Distribution Monitoring System Module; PHP; MySQL Abstrak Komisi Yudisial Republik Indonesia menghadapi tantangan dalam pemantauan dan pendistribusian laporan masyarakat yang masih dilakukan secara manual sehingga kurang efektif dan terintegrasi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Modul Sistem Pemantauan Distribusi Laporan Berbasis Web guna meningkatkan efektivitas, efisiensi, dan transparansi pengelolaan laporan pada Unit Layanan Pengawasan. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) yang meliputi tahap requirements planning, user design, construction, dan cutover. Sistem dikembangkan berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Pengujian sistem dilakukan melalui metode black box testing dengan melibatkan pengguna Super Admin, Admin, dan User untuk menguji kesesuaian fungsi sistem. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fitur utama berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan dinyatakan layak digunakan sebagai sarana pendukung pemantauan dan distribusi laporan masyarakat secara terstruktur dan terintegrasi.
Penilaian Kualitas Berbasis Model FURPS pada Aplikasi Web SIMPONI Universitas XYZ
This study evaluates the quality of the SIMPONI web application at XYZ University, which experienced technical problems after two years of operation. The objective of the study was to analyze the system quality using the FURPS (Functionality, Usability, Reliability, Performance, Supportability) model. The method used was a mixed method involving 327 students through questionnaires and interviews with the Information Systems UPT team. The results showed that the Performance dimension had the lowest score (mean 2.55) due to the surge in users, followed by Reliability (mean 2.73) related to system stability. Meanwhile, the other dimensions were in the fairly good category (mean > 3.4). The instrument was declared valid and reliable with a Cronbach's Alpha of 0.96. This study concluded the need for server infrastructure improvements and periodic system optimization to improve the user experience. Kata kunci: FURPS; Software Quality; Academic Information Systems; SIMPONI; Web-Based Applications Abstrak Penelitian ini mengevaluasi kualitas aplikasi web SIMPONI di Universitas XYZ yang mengalami kendala teknis setelah dua tahun beroperasi. Tujuan penelitian adalah menganalisis kualitas sistem menggunakan model FURPS (Functionality, Usability, Reliability, Performance, Supportability). Metode yang digunakan adalah mixed method dengan melibatkan 327 mahasiswa melalui kuesioner dan wawancara bersama tim UPT Sistem Informasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dimensi Performance memiliki skor terendah (mean 2,55) akibat lonjakan pengguna, disusul oleh Reliability (mean 2,73) terkait stabilitas sistem. Sementara itu, dimensi lainnya berada pada kategori cukup baik (mean > 3,4). Instrumen dinyatakan valid dan reliabel dengan Cronbach's Alpha 0,96. Penelitian ini menyimpulkan perlunya peningkatan infrastruktur server dan optimasi sistem secara berkala untuk meningkatkan pengalaman pengguna.
Analisis Kesenjangan ITSM Berbasis ITIL pada Aplikasi Pengelolaan Gedung
The development of information technology has encouraged the use of information systems in office building management. PT Binayasa Putrabatara has implemented a Building Management Information System (BMIS) to support building operation services. However, several issues are still encountered, such as delays in incident handling, lack of problem documentation, and the absence of structured change management procedures. This study aims to analyze the implementation of IT Service Management (ITSM) based on the Information Technology Infrastructure Library (ITIL) framework in the BMIS application and to identify gaps between the existing conditions and ITIL best practices. This research employs a qualitative descriptive method with a case study approach through interviews, observations, and documentation. The analysis focuses on Incident Management, Problem Management, and Change Management processes. The results indicate that ITSM implementation in BMIS has not fully complied with ITIL standards. Therefore, improvements are recommended, including enhanced service documentation, formal change procedures, and more structured service monitoring.. Keywords: IT Service Management; ITIL; Gap Analysis; Building Management Information System Abstrak Perkembangan teknologi informasi mendorong pemanfaatan sistem informasi dalam pengelolaan gedung perkantoran. PT Binayasa Putrabatara telah menerapkan Building Management Information System (BMIS) untuk mendukung operasional pengelolaan gedung. Namun, dalam implementasinya masih ditemukan kendala seperti keterlambatan penanganan insiden, kurangnya dokumentasi permasalahan, serta belum optimalnya prosedur pengelolaan perubahan sistem. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan IT Service Management (ITSM) berbasis Information Technology Infrastructure Library (ITIL) pada aplikasi BMIS serta mengidentifikasi kesenjangan antara kondisi eksisting dan praktik terbaik ITIL. Metode yang digunakan adalah deskriptif kualitatif dengan pendekatan studi kasus melalui wawancara, observasi, dan dokumentasi. Analisis difokuskan pada proses Incident Management, Problem Management, dan Change Management. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan ITSM pada BMIS belum sepenuhnya sesuai dengan standar ITIL. Oleh karena itu, direkomendasikan perbaikan berupa peningkatan dokumentasi layanan, penerapan prosedur perubahan formal, serta monitoring layanan yang lebih terstruktur..
Perencanaan Strategis Sistem Informasi Menggunakan Metode Anita Cassidy (Studi Kasus: CV. Putra Bintang Api)
This research aims to develop a Strategic Information System Plan for CV. Putra Bintang Api, a building material trading company that still faces limitations in its information system in supporting operations and decision-making. The Anita Cassidy method was employed because it provides a phased approach through the visioning, analysis, direction, and recommendation stages to ensure alignment between the business strategy and the company's IS/IT requirements. Value Chain analysis, Porter's Five Forces, SWOT, and the IFAS and EFAS matrices were conducted to evaluate the company's internal and external conditions. The research findings result in a three-year information system development Roadmap which includes ERP implementation, POS system upgrade, official website development, CRM implementation, and the digitalization of internal processes. The roadmap is complemented by budget estimations and ROI calculations, providing a measurable basis for decision-making. This planning is expected to significantly enhance efficiency, data integration, and the company's competitiveness in the digital era. Keywords; Information System Strategic Planning; Anita Cassidy; IS/IT Roadmap; CV. Putra Bintang Api Abstrak Penelitian ini bertujuan menyusun perencanaan strategis sistem informasi pada CV. Putra Bintang Api, sebuah perusahaan dagang bahan bangunan yang masih menghadapi keterbatasan sistem informasi dalam mendukung operasional dan pengambilan keputusan. Metode Anita Cassidy digunakan karena menyediakan pendekatan bertahap melalui fase visioning, analysis, direction, dan recommendation untuk memastikan keselarasan antara strategi bisnis dan kebutuhan SI/TI. Analisis Value Chain, Porter Five Forces, SWOT, serta matriks IFAS dan EFAS dilakukan untuk mengevaluasi kondisi internal dan eksternal perusahaan. Hasil penelitian menghasilkan roadmap pengembangan sistem informasi selama tiga tahun yang mencakup implementasi ERP, peningkatan POS, pembangunan website, penerapan CRM, dan digitalisasi proses internal. Roadmap dilengkapi estimasi anggaran dan perhitungan ROI sehingga memberikan dasar pengambilan keputusan yang terukur. Perencanaan ini diharapkan mampu meningkatkan efisiensi, integrasi data, serta daya saing perusahaan di era digital.
Klasifikasi Genre Musik Menggunakan CNN Dengan Arsitektur Resnet-50 Dan Gradient Boost LightGBM
The rapid growth of digital music has driven the need for accurate and efficient automated music genre classification systems. This study evaluates a hybrid approach that integrates the ResNet-50 architecture as a feature extractor through transfer learning and LightGBM as a classifier. Using the GTZAN dataset represented as Mel-spectrograms, the research compares the effectiveness of hyperparameter optimization using Random Search and Grid Search methods. Based on performance evaluation, the hybrid scenario optimized with Grid Search yielded the best performance with an accuracy of 81.20%, outperforming the Random Search method. Nevertheless, the overall experimental results reveal that the end-to-end ResNet-50 model still provides superior performance compared to the hybrid approach. This indicates that the deep features from ResNet-50 are highly representative for separating genre classes, such that the addition of an external ensemble classifier does not yield significant improvements, although the hybrid approach still offers valuable empirical insights as a stable alternative model. Keywords: Convolutional Neural Network; ResNet-50; LightGBM; Mel-Spectogram; Klasifikasi Genre Musik; Abstrak Pertumbuhan pesat musik digital mendorong kebutuhan akan sistem klasifikasi genre musik otomatis yang akurat dan efisien. Penelitian ini mengevaluasi pendekatan hibrida yang mengintegrasikan arsitektur ResNet-50 sebagai pengekstraksi fitur melalui teknik transfer learning dan LightGBM sebagai classifier. Menggunakan dataset GTZAN yang direpresentasikan dalam bentuk Mel-spectrogram, penelitian ini membandingkan efektivitas optimasi hyperparameter menggunakan metode Random Search dan Grid Search. Berdasarkan evaluasi kinerja, skenario hibrida dengan optimasi Grid Search terbukti menghasilkan kinerja terbaik dengan akurasi 81,20%, mengungguli metode Random Search. Kendati demikian, hasil eksperimen secara keseluruhan mengungkapkan bahwa model ResNet-50 end-to-end masih memberikan performa yang lebih unggul dibandingkan pendekatan hibrida. Hal ini mengindikasikan bahwa fitur mendalam dari ResNet-50 sudah sangat representatif untuk memisahkan kelas genre, sehingga penambahan classifier eksternal tidak memberikan peningkatan signifikan, meskipun pendekatan hibrida tetap menawarkan wawasan empiris penting sebagai model alternatif yang stabil.
Penerapan Model ISO/IEC 25010 Dalam Mengukur Kualitas Aplikasi Shafira Holiday Mobile
The increasing use of web-based applications drives the need for structured software quality evaluation to support operational efficiency and user satisfaction. The Shafira Holiday application as a bus booking system still faces several limitations, including manual payment processing, the lack of an automatic invoice feature, and data protection that needs to be improved. This study aims to analyze the quality of the application comprehensively by applying the ISO/IEC 25010 standard model. The research method uses a mixed approach through questionnaires to 30 employees, accompanied by interviews and observations. The results of the analysis show that the Functional suitability, Reliability, and Security aspects do not meet standards, while Usability, Compatibility, Performance efficiency, Maintainability, and Portability received fairly good scores. Based on these findings, recommendations for priority improvements are formulated that focus on digital payment integration, invoice automation, and improving data security. The study's conclusions confirm that the ISO/IEC 25010 method is effective in identifying quality gaps and providing a basis for targeted improvements. Kata kunci: Software Quality Evaluation; ISO/IEC 25010; Mixed Methods; Web-Based Applications Abstrak Peningkatan penggunaan aplikasi berbasis web mendorong kebutuhan evaluasi kualitas perangkat lunak yang terstruktur guna mendukung efisiensi operasional dan kepuasan pengguna. Aplikasi Shafira Holiday sebagai sistem pemesanan bus masih menghadapi sejumlah keterbatasan, diantaranya proses pembayaran manual, belum adanya fitur invoice otomatis, serta perlindungan data yang perlu ditingkatkan. Penelitihan ini bertujuan menganalisis kualitas aplikasi tersebut secara menyeluruh dengan menerapkan model standar ISO/IEC 25010. Metode penelitihan menggunkan pendekatan campuran melalui kuesioner terhadap 30 keryawan, disertai wawancara dan observasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa aspek Functional suitability, Reliability, dan Security belum memenuhi standar, sedangkan Usability, Compatibility, Performance efficiency, Maintanbility, dan Portability memperoleh nilai cukup baik. Berdasarkan temuan tersebut, dirumuskan rekomendasi perbaikan prioritas yang terfokus pada integrasi pembayaran digital, otomasi invoice, serta peningkatan keamanan data. Simpulan penelitihan mengonfirmasi bahwa metode ISO/IEC 25010 efektif dalam mengidentifikasi celah kualitas dna memberikan dasar perbaikan yang terarah.
Pemanfaatan Platform Google Spreadsheet dalam Pengembangan Sistem Laporan Marker
Manual marker reporting at PT Anugerah Guna Abadi causes delays and data redundancy, hindering operational efficiency. This study aims to implement a desktop-based marker reporting application integrated with Google Spreadsheet to improve data efficiency, accuracy, and collaboration. The Research and Development (R&D) method with the Waterfall model was used to develop the system using VB.NET and the Google Sheets API. Testing covered functionality (blackbox), usability (SUS), and performance comparison with the manual system. The results showed the system successfully reduced processing time by 88.3% (from 18 to 2.1 minutes/transaction), decreased data error rates by 96.4% (from 18.67% to 0.67%), and enabled real-time collaboration with an SUS score of 84.7 (excellent). This research introduces a novel hybrid desktop-cloud architecture for marker reporting in the garment industry. Keywords: Marker reporting; Desktop application; Data synchronization; Real-time collaboration; garment industry Abstrak Pelaporan marker manual di PT Anugerah Guna Abadi menyebabkan keterlambatan dan redundansi data, sehingga menghambat efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan aplikasi laporan marker berbasis desktop terintegrasi Google Spreadsheet untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kolaborasi data. Metode Research and Development (R&D) dengan model Waterfall digunakan untuk pengembangan sistem menggunakan VB.NET dan Google Sheets API. Pengujian mencakup fungsionalitas (blackbox), usabilitas (SUS), dan perbandingan kinerja dengan sistem manual. Hasil penelitian menunjukkan sistem berhasil mengurangi waktu proses sebesar 88,3% (dari 18 menjadi 2,1 menit/transaksi), menurunkan tingkat kesalahan data sebesar 96,4% (dari 18,67% menjadi 0,67%), dan memungkinkan kolaborasi real-time dengan skor SUS 84,7 (excellent). Penelitian ini menghasilkan kebaruan berupa arsitektur hybrid desktop-cloud untuk pelaporan marker di industri garmen.
Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi M-Pajak di Google Play Store Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Digital-based public services require service quality evaluation to ensure user satisfaction, one way of doing this is through sentiment analysis of M-tax app reviews on the Google Play Store. The aim of this study is to test the tendency of user sentiment toward the M-Tax application by applying the naïve bayes algorithm. The dataset utilized in this research consists of 5,263 user reviews, which were processed through several preprocessing steps, including case folding, text cleaning, tokenization, stopword removal, and stemming. The analyzed variable is user review text classified into positive and negative sentiment categories. The naïve bayes algorithm was employed to perform sentiment classification. To assess the model performance, a confusion matrix was employed with an 80:20 split between train and testt data, along with k-fold cross-valiidation using k = 5. The findings show that negative sentiment dominates the reviews at 88.34%, while positive sentiment accounts for 11.66%. The model attained an accuracy of 92%, indicating that the Naïve Bayes algorithm performs efecctively in classifying user sentiment and can serve as a basis for evaluating improvements in digital taxation services. Keywords: Sentiment analysis; Naive Bayes; Application reviews; TF-IDF; M-Pajak Abstrak Pelayanan publik berbasis digital menuntut adanya evaluasi kualitas layanan untuk memastikan kepuasan pengguna, salah satunya melalui analis sentiment ulasan aplikasi M-Pajak di Google Play Store. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengkaji kecenderungan sentimen pada ulasan pengguna aplikasi M-Pajak di Google Play Store dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes. Data yang dianalisis berjumlah 5.263 ulasan pengguna, yang diproses dengan tahapan prerocessing yaitu case folding, cleaning text, tokeniation, stopword, dan stemming. Variabel yang dianalisis berupa teks ulasan pengguna dengan kelas sentimen positif dan negatif. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Untuk menilai performa model, digunakan confusiont matrix sebagai alat evaluasi dengan pembagian data latih dan data sebesar 80:20 serta teknik k-fold cross-validation dengan nilai k = 5. Penelitian ini menunjukkan hasil bahwa sentimen negatif mendominasi sebesar 88,34%, sedangkan sentimen positif sebesar 11,66%. Model menghasilkan akurasi evaluasi sebesar 92%, sehingga algoritma Naïve Bayes dinilai tepat dan efisien untuk menganalisis sentimen pada ulasan aplikasi M-Pajak. dan dapat digunakan sebagai dasar evaluasi peningkatan layanan digital perpajakan.
Perancangan Dashboard Visual Sistem Tiket Insiden di PT X Berbasis Design Thinking
The low utilization of the incident ticketing system at PT. X, driven by the dominance of informal reporting channels, results in incomplete documentation of the information technology team’s workload and limits the organization’s ability to evaluate service performance accurately. This study aims to design an interactive visual dashboard as a supporting solution to enhance service transparency and enable users to monitor incident handling status more effectively. The study adopts a Design Thinking approach consisting of five stages: empathize, define, ideate, prototype, and testing, with a strong focus on user experience. The dashboard prototype was developed using Figma and evaluated using the System Usability Scale (SUS) with 36 respondents. The usability testing produced an average SUS score of 85.69, which falls within the Excellent category, indicating that the dashboard demonstrates a high level of usability and is well accepted by users in terms of easy to use, usefulness, interface consistency, and clarity of information. These findings suggest that transparent and easily interpretable information visualization can improve user interaction with incident reporting systems. This study contributes to development of user-centered IT service visualization solutions that support greater transparency and more accountable IT service management. Keyword: Design Thinking; Incident Ticket System; System Usability Scale; Visual Dashboard Abstrak Rendahnya tingkat pemanfaatan sistem tiket insiden di PT. X, akibat dominannya pelaporan informal, mengakibatkan pencatatan beban kerja tim Teknologi Informasi tidak terdokumentasi secara lengkap serta menyulitkan evaluasi kinerja layanan. Penelitian ini bertujuan merancang dashboard visual interaktif sebagai solusi pendukung untuk meningkatkan transparansi layanan dan mempermudah pengguna memantau status penanganan insiden. Penelitian ini menggunakan pendekatan Design Thinking melalui tahapan empathize, define, ideate, prototype, dan testing yang berfokus pada pengalaman pengguna. Prototype dashboard dikembangkan menggunakan Figma dan diuji menggunakan metode System Usability Scale (SUS) terhadap 36 responden. Hasil pengujian menunjukkan skor rata-rata 85,69 dengan kategori Excellent, menunjukkan bahwa dashboard memiliki tingkat kegunaan yang tinggi serta dapat diterima dengan baik oleh pengguna dari sisi kemudahan penggunaan, konsistensi antarmuka, dan kejelasan informasi. Temuan ini menunjukkan bahwa visualisasi informasi yang transparan dan mudah dipahami dapat meningkatkan kualitas interaksi pengguna dengan sistem pelaporan insiden. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan solusi visualisasi layanan TI yang berorientasi pada pengalaman pengguna untuk mendukung transparansi dan pengelolaan layanan TI yang lebih akuntabel.