Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI)
Lembaga Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) adalah lembaga penerbitan jurnal untuk dosen Universitas Lamappapoleonro dan dosen diluar Universitas Lamappapoleonro yang memiliki disiplin ilmu komputer. Lembaga Jurnal Ilmiah JISTI didirikan pada tahun 2018 dengan tujuan sebagai wadah untuk mempublikasikan penelitian dosen. lembaga ini hanya menerbitkan jurnal penelitian yang disiplin ilmu komputer. Lembaga Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) Universitas Lamappapoleonro Terakreditasi SINTA 5 Tahun 2023.
Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Lamappapoleonro
Implementasi Deep Learning Berbasis Citra Digital untuk Deteksi Kerusakan Komponen Elektronik
Kerusakan komponen elektronik seperti retak, terbakar, dan korosi dapat menurunkan kinerja perangkat serta meningkatkan risiko kegagalan sistem. Proses identifikasi kerusakan secara manual masih bergantung pada ketelitian teknisi sehingga membutuhkan waktu lama dan rentan terhadap subjektivitas. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan model deep learning berbasis citra digital untuk mendeteksi kondisi komponen elektronik secara otomatis. Metode penelitian menggunakan pendekatan eksperimen komputasional melalui tahapan pengumpulan citra, anotasi kelas, pra-pemrosesan, augmentasi data, pelatihan model, evaluasi, dan implementasi prototipe. Dataset yang digunakan terdiri atas 1.200 citra komponen elektronik dengan empat kelas, yaitu normal, terbakar, retak, dan korosi. Model MobileNetV2 berbasis transfer learning digunakan sebagai arsitektur utama dengan ukuran input 224x224 piksel. Hasil pengujian menunjukkan model memperoleh akurasi 95,56%, precision 95,71%, recall 95,56%, dan F1-score 95,58%. Pengujian blackbox pada prototipe menunjukkan seluruh fungsi utama berjalan valid. Hasil ini menunjukkan bahwa deep learning berbasis citra digital dapat digunakan sebagai solusi awal untuk membantu deteksi kerusakan komponen elektronik secara cepat, konsisten, dan objektif
Digital Twin Rantai Pasok UMKM Berbasis GNN untuk Prediksi Permintaan dan Optimasi Persediaan
Ketidakpastian permintaan dan keterbatasan visibilitas antaraktor menyebabkan UMKM sering mengalami kelebihan atau kekurangan persediaan. Penelitian ini mengembangkan Digital Twin rantai pasok UMKM berbasis Graph Neural Network (GNN) yang mengintegrasikan representasi graf heterogen, prediksi spasial-temporal, dan simulasi generatif untuk mendukung keputusan persediaan secara closed-loop. Eksperimen terkontrol menggunakan data simulasi 150 minggu pada graf berarah yang terdiri atas 36 simpul dan 78 relasi pemasok-gudang-UMKM-produk. Model residual GCN-GRU dibandingkan dengan naive forecast, Random Forest, dan LSTM menggunakan MAE, RMSE, MAPE, serta R². Prediksi selanjutnya dihubungkan dengan kebijakan order-up-to yang mengoptimalkan safety factor per simpul melalui simulasi Monte Carlo. Hasil menunjukkan bahwa GCN-GRU memperoleh MAE 4,995, RMSE 6,749, MAPE 9,887%, dan R² 0,818, lebih baik daripada LSTM dengan MAE 5,318 dan R² 0,802. Integrasi Digital Twin menurunkan biaya persediaan menjadi 26.814,62 unit biaya, atau 9,64% lebih rendah daripada kebijakan berbasis LSTM, sekaligus menurunkan rata-rata persediaan 10,85% dengan service level 99,96%. Uji sensitivitas hingga 20% gangguan pasokan mempertahankan keunggulan biaya Digital Twin. Kebaruan penelitian terletak pada penyatuan pembelajaran graf spasial-temporal dan simulasi generatif untuk mengoptimalkan kebijakan persediaan node-specific dalam satu siklus Digital Twin yang dapat diperbarui secara dinamis
Copyright (c) 2026 Andi Nurul Aksa, Ismail Ismail
Peningkatan Digital Immune System (DIS) untuk Mendeteksi dan Mitigating Serangan Siber Berbasis AI dengan Forensik Digital Terintegrasi
Pesatnya perkembangan Artificial Intelligence (AI) telah memicu munculnya serangan siber yang adaptif dan otonom, sehingga mekanisme keamanan tradisional berbasis signature menjadi tidak efektif. Penelitian ini mengusulkan arsitektur Enhanced Digital Immune System (DIS) sebagai sistem keamanan adaptif closed-loop yang mengintegrasikan lapisan sensing, deteksi anomali berbasis AI, respons otomatis, serta lapisan forensik digital. Berbeda dengan sistem konvensional, integrasi ini memungkinkan pembentukan AI Attack Behavioral Signatures untuk analisis pasca-insiden. Evaluasi eksperimental menggunakan serangan adaptive SSH brute-force menunjukkan peningkatan signifikan: tingkat deteksi naik dari 72% menjadi 93%, false positive rate menurun dari 18% menjadi 7%, dan tingkat keberhasilan serangan turun dari 35% menjadi 9%. Selain itu, sistem mencapai waktu respons yang lebih cepat dan meningkatkan kelengkapan bukti forensik dari 40% ke 88%. Temuan ini menunjukkan bahwa DIS secara efektif meningkatkan resiliensi melalui kombinasi respons otomatis dan forensik berbasis kecerdasan. Penelitian ini mempertegas potensi integrasi konsep sistem imun digital dengan forensik untuk menghadapi tantangan keamanan di era AI
Model Explainable Machine Learning untuk Prediksi Kecukupan Gizi Menu MBG
Penelitian ini bertujuan membangun model explainable machine learning untuk memprediksi kecukupan gizi menu Program Makan Bergizi Gratis (MBG). Permasalahan penelitian berangkat dari kebutuhan pengelolaan menu MBG yang tidak hanya memenuhi variasi bahan pangan, tetapi juga sesuai dengan kebutuhan energi, protein, zat gizi mikro, batas gula, garam, lemak, dan keterjangkauan biaya per porsi. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain eksperimen komputasional. Dataset simulasi akademik terdiri atas 420 komposisi menu MBG dengan 18 variabel, mencakup kelompok penerima, sumber karbohidrat, protein hewani, protein nabati, sayur, buah, susu, energi, protein, lemak, karbohidrat, serat, kalsium, zat besi, gula, natrium, biaya porsi, dan status kecukupan gizi. Algoritma yang diuji meliputi Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Gradient Boosting, dan XGBoost. Model dievaluasi menggunakan accuracy, precision, recall, F1-score, ROC-AUC, dan confusion matrix, sedangkan interpretasi model dilakukan menggunakan SHAP. Hasil penelitian menunjukkan bahwa XGBoost yang dioptimasi memperoleh kinerja terbaik dengan accuracy 0,9643, precision 0,9643, recall 0,9818, F1-score 0,9730, dan ROC-AUC 0,9850. Analisis SHAP menunjukkan bahwa protein, energi, kalsium, biaya porsi, dan porsi sayur menjadi faktor paling berpengaruh terhadap prediksi kecukupan gizi. Temuan ini menunjukkan bahwa explainable machine learning dapat mendukung evaluasi menu MBG secara objektif, terukur, dan mudah dijelaskan kepada pengelola gizi
Copyright (c) 2026 Mohammad Ali Wardana, Ismail Ismail
Optimasi Model Machine Learning untuk Reduksi Kesalahan Klasifikasi Penerima BLT Berbasis Data Sosial-Ekonomi
Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan model machine learning untuk mereduksi kesalahan klasifikasi penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) berbasis data sosial-ekonomi di Kabupaten Soppeng. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain eksperimen komputasional. Dataset yang digunakan terdiri atas 300 data calon penerima BLT dengan 22 variabel, mencakup indikator sosial-ekonomi seperti pendapatan, pekerjaan, jumlah tanggungan, kondisi rumah, kepemilikan aset, status kerentanan, dan riwayat penerimaan bantuan sosial. Algoritma yang diuji meliputi Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, dan XGBoost. Proses optimasi dilakukan melalui prapemrosesan data, one-hot encoding, normalisasi, seleksi fitur, dan hyperparameter tuning. Evaluasi model menggunakan accuracy, precision, recall, F1-score, ROC-AUC, dan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest menjadi model terbaik dengan accuracy 0,9833, precision 1,0000, recall 0,9643, F1-score 0,9818, dan ROC-AUC 0,9900. Analisis confusion matrix menunjukkan hanya terdapat satu kesalahan klasifikasi berupa false negative dan tidak terdapat false positive. Temuan ini menunjukkan bahwa model machine learning yang dioptimalkan dapat mendukung klasifikasi penerima BLT secara lebih objektif, akurat, dan berbasis data
Copyright (c) 2026 Suherman Suherman, Ismail Ismail
Implementasi TinyML dengan Edge AI untuk Deteksi Anomali Sensor IoT pada Kondisi Lingkungan Tropis
This study aims to implement TinyML based on Edge AI for anomaly detection on resource-constrained IoT devices in tropical environments in Indonesia. Tropical environments with high temperatures and extreme humidity often cause sensor data drift and other anomalies, disrupting the reliability of monitoring systems. This research was conducted through simulation without physical hardware to overcome cost and infrastructure limitations. The methods include collecting time-series datasets from open sources, augmenting tropical noise using Gaussian filter, training anomaly detection models (K-means and Autoencoder) on the Edge Impulse platform, INT8 quantization, and inference simulation using TensorFlow Lite Runtime in Python. Evaluation was performed on accuracy, inference latency, model size, and model robustness against tropical conditions. Simulation results show that the TinyML model achieved 89.4% anomaly detection accuracy, model size of 142 KB, and average inference latency of 28 ms. The model also demonstrated good resilience to tropical noise with only a 6.2% decrease in accuracy. The study concludes that TinyML based on Edge AI has high potential for implementation on low-power IoT devices in tropical environments. This research is expected to serve as a reference for developing intelligent monitoring systems in tropical regions of Indonesia, such as South Sulawesi.
Klasifikasi Jenis Kurma Berdasarkan Fitur Warna, Bentuk, dan Tekstur Dengan Support Vector Machine
This study was conducted to address the difficulty in distinguishing between the widely distributed date varieties in Indonesia ie Ajwa, Sukari, and Medjool, which often share similar visual characteristics. The objective of the research was to develop an automatic classification system based on digital image processing and machine learning. Date fruit images were collected and processed through several stages, including preprocessing, segmentation using adaptive thresholding and morphological operations, followed by feature extraction covering color (HSV mean and standard deviation), shape (area and Hu moments), and texture (GLCM). The extracted features were then classified using a Support Vector Machine (SVM) with k-fold cross-validation and parameter optimization via Grid Search, employing both linear and RBF kernels. The results demonstrated very high performance, with an average accuracy of 96.86% for the linear kernel and 88.33% for the RBF kernel, with the best model obtained using the linear kernel at C=100. The minimal classification errors indicate that the extracted features were effective in consistently distinguishing the three date varieties. These findings confirm that classical feature-based methods combined with SVM remain highly competitive and efficient, particularly with limited datasets. The implications of this research highlight its potential application in supporting the imported fruit trade industry as well as serving as a reference for future studies in agro-informatics.
Copyright (c) 2026 Andika Setiawan, Meida Cahyo Untoro
Prediksi Produktivitas Jagung Berbasis Explainable Machine Learning dan Seleksi Fitur Adaptif
Produktivitas jagung dipengaruhi oleh faktor agroklimat dan karakteristik tanah yang saling berinteraksi secara kompleks, sehingga diperlukan pendekatan prediktif yang akurat sekaligus interpretatif. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi produktivitas jagung berbasis machine learning dengan dukungan seleksi fitur adaptif dan explainable machine learning. Data penelitian terdiri atas 180 observasi yang mencakup variabel produktivitas jagung, agroklimat, dan sifat tanah. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data, seleksi fitur adaptif, pengembangan model, evaluasi performa, dan analisis feature importance. Model yang diuji meliputi Elastic Net, Random Forest, dan Gradient Boosting. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seleksi fitur adaptif berhasil mereduksi 10 fitur numerik awal menjadi 6 fitur optimal, yaitu curah hujan, penyinaran, suhu rata-rata, elevasi, nitrogen, dan pH tanah. Model terbaik diperoleh pada Random Forest setelah seleksi fitur dengan nilai RMSE sebesar 0,548, MAE sebesar 0,426, dan R² sebesar 0,528. Analisis explainability menunjukkan bahwa curah hujan merupakan fitur paling dominan, diikuti pH tanah, suhu rata-rata, elevasi, penyinaran, dan nitrogen. Hasil ini menegaskan bahwa integrasi seleksi fitur adaptif dan explainable machine learning efektif untuk menghasilkan model prediksi produktivitas jagung yang lebih akurat, efisien, dan interpretatif
Copyright (c) 2026 Hermin Hermin, Ismail Ismail
Sistem Informasi Bantuan Bagi Penyandang Disabilitas Berbasis WEB di Kantor Dinas Sosial Kabupaten Soppeng
Adanya masalah penerimaan bantuan sistem informasi bagi penyandang disabilitas yang masih menggunakan penginputan data bantuan secara manual dan pengelolaan data menggunakan waktu yang relatif lama serta kurang efektif pada dinas sosial Kabupaten Soppeng. Sistem ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam pemberian bantuan disabilitas, memudahkan akses informasi bagi staf dan penyandang disabilitas, serta mendukung transparansi dan akuntabilitas pelayanan publik. Melalui sistem ini, diharapkan proses pendataan, pengolahan, dan penyampaian informasi mengenai disabilitas dapat berjalan lebih optimal dan terintegrasi. Adapun metode dan pendekatan yang digunakan dalam penelitian adalah metode pengumpulan data meliputi teknik observasi, kepustakaan, dan wawancara serta pendekatan terstruktur yang menggunakan beberapa alat bantu dan teknik pengerjaan. Dengan diimplementasikan Sistem Informasi Bantuan Disabilitas Berbasis Web Di Kantor Dinas Sosial Kabupaten Soppeng menggunakan bahasa pemrograman php dan mysql dapat memudahkan pihak dinas sosial untuk melakukan pendataan penerima bantuan social disabilitas
Copyright (c) 2026 Andi Patappari, Riskayani Riskayani, Muh. Agung Jabal Nur
Penerapan Customer Relationship Management (CRM) Dalam Meningkatkan Kualitas Layanan Toko Yayyashop Berbasis Website
Toko Yayyshop merupakan sebuah bisnis yang bergerak di bidang penjualan kosmetik dan skincare. Toko Yayyshop berlokasi di Bumi Pratama Residance Jl. Tamangapa Raya No.3 Kelurahan Bangkala, Antang, Kecamatan Manggala. Permasalahan muncul dari pemasaran online karena banyak pelanggan yang mengeluhkan pelayanan yang diberikan. Hal ini berdampak negatif bagi pihak toko, termasuk berkurangnya loyalitas pelanggan dan meningkatnya pembatalan memesan produk. Toko Yayyshop juga belum memiliki sistem untuk mengelola dan menyimpan data transaksi, data pelanggan dan laporan penjualan, sehingga prosesnya masih manual dan memakan waktu yang cukup lama. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem yang dapat menjalankan proses bisnisnya dan meningkatkan kualitas layanan terhadap pelanggan dengan menerapkan strategi bisnis yaitu CRM (Customer Relationship Management). Customer Relationship Management merupakan strategi yang komprehensif bagi toko agar siklus hidup setiap pelanggan dapat digunakan secara optimal. Hasil dari penerapan Customer Relationship Management (CRM) mengacu pada software sistem membantu toko mendapatkan pelanggan baru, memperoleh dan menyimpan data pelanggan, mempertahankan loyalitas pelanggan, memfasilitasi layanan yang terbaik untuk kepuasan pelanggan, dan pada akhirnya meningkatkan penjualan dan pendapatan. Perancangan website toko Yayyshop ini telah layak digunakan, dengan persentase jawaban 80% penguji setuju terhadap tampilan informasi pada website, 80% sangat setuju untuk kemudahan penggunaan menu dan fitur, 70% penggunaan sistem ini memuaskan secara keseluruhan
Copyright (c) 2026 Karanita Karanita, Andi Nuzul Hikmah Buana, Puji Rahma, Ainun Hidayah
Analisis Komparatif Performa Go, Bun, dan PHP dalam Menangani HTTP Request Data Besar dari Database MySQL
Penelitian ini menyajikan analisis komparatif performa tiga runtime backend Go, Bun, dan PHP dalam menangani HTTP request dengan beban data besar dari database MySQL. Pengujian dilakukan menggunakan Grafana k6 dengan skenario ramp up hingga 250–300 virtual users (VU) selama 6–7 menit, di deploy pada platform Railway.app dengan spesifikasi 8 vCPU dan 8 GB RAM. Tiga skenario diuji: (1) query 10.000 baris × 40 field dengan 250 VU, (2) query 5.000 baris × 40 field dengan 250 VU, dan (3) query 1.000 baris × 50 field dengan 300 VU. Hasil menunjukkan bahwa Go secara konsisten unggul di seluruh skenario dengan throughput tertinggi mencapai 19,3 req/s pada skenario 10.000 baris dan konsumsi memori yang efisien (43–155 MB). Bun berada di posisi kedua dengan throughput 2,1–3,04 req/s namun mengalami konsumsi memori tertinggi (116–425 MB) akibat double allocation pada proses JSON.stringify(). PHP menunjukkan throughput terendah (3,5–4,8 req/s) dengan error rate yang sangat tinggi (81,4–99,9%) akibat keterbatasan arsitektur PHP-FPM yang sinkronus dalam menangani concurrent requests. Root cause analysis mengidentifikasi bahwa streaming JSON encoder Go, model goroutine yang ringan, dan garbage collector yang prediktabel menjadi faktor utama keunggulan performa Go. Temuan penelitian memberikan panduan empiris bagi pengembang dalam memilih runtime yang sesuai berdasarkan karakteristik beban data dan tingkat konkurensi yang dibutuhkan
Copyright (c) 2026 Kamarudin Kamarudin, Nuzulul Afia Idris, Guntur Guntur, Yusri Yusri
Pemrosesan Query Pada Sistem Monitoring Lingkungan Berbasis Jaringan Sensor Nirkabel
In wireless sensor network (WSN) and Internet of Things (IoT) systems, inter-node communication is predominantly unidirectional, in which sensor nodes transmit data to a central collection node. Nevertheless, certain scenarios necessitate bidirectional communication, enabling users to request specific data from distributed nodes without reliance on scheduled transmissions. The objective of this study is to develop a data query processing mechanism suitable for environmental monitoring systems based on WSN and IoT architectures. Arduino microcontrollers and the nRF24L01 communication module were utilized as a cost-effective and reliable prototyping platform, with eleven distinct query types designed to facilitate user interaction. Field experiments conducted in an agricultural setting revealed that the query processing system achieved a satisfactory accuracy rate at a sensor-to-base-station distance of 30 meters—specifically, 4 out of 50 transmitted queries failed, resulting in an accuracy of 92%. At a distance of 60 meters, an accuracy rate of 80% was deemed acceptable. Moreover, a numerical simulation model indicated that distances of up to 70 meters constitute the optimal operational range, affording both robust communication accuracy and enhanced energy efficiency. Distances exceeding 70 meters necessitate supplementary strategies, such as the deployment of repeater nodes.
Copyright (c) 2026 Gunawan Halim, Mohammad Fajar, Abdul Munir
Penerapan Metode Weighted Product dan Rank Order Centroid dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pupuk Padi
Choosing the right type of fertilizer is a crucial factor in increasing rice productivity. Problems often faced by farmers are a lack of understanding of the nutritional content of fertilizers and limited access to credible agricultural information. To overcome these challenges, this research aims to develop a Decision Support System (SPK) based on the Weighted Product (WP) and Rank Order Centroid (ROC) methods to help farmers choose the best fertilizer. The ROC method is used to determine the weight of criteria based on priority ranking, while the WP method is used to evaluate and rank fertilizer alternatives based on predetermined weight values. The criteria used in this study include nitrogen, phosphorus, potassium, sulfur, organic content, price, and availability in the local market. The fertilizer alternatives analyzed are: Urea, SP-36, ZA, NPK Phonska, KCL and Petroganik. The test results show that NPK Phonska is the best fertilizer alternative, followed by ZA and Urea.
Copyright (c) 2026 Lut Faizal, Miftah Fadhli As'ad, Irfan Irfan
Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Hipertensi Menggunakan Metode Forward Chaining Pada Puskesmas Takalala Kabupaten Soppeng
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pakar untuk diagnosis penyakit hipertensi di Puskesmas Takalala Kabupaten Soppeng menggunakan metode Forward Chaining. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Forward Chaining, yaitu teknik inferensi berbasis data yang dimulai dari gejala yang teridentifikasi dan diturunkan menuju diagnosis yang sesuai. Sistem ini mengolah data gejala hipertensi untuk menghasilkan diagnosis yang akurat, memberikan rekomendasi pengobatan, dan mempermudah tenaga medis dalam proses pengambilan keputusan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar yang dikembangkan berhasil memberikan diagnosis yang tepat berdasarkan input gejala yang diberikan, serta dapat mengurangi waktu diagnosis dan meningkatkan efisiensi pelayanan kesehatan di Puskesmas Takalala. Kontribusi dari penelitian ini adalah terciptanya sistem yang dapat digunakan oleh tenaga medis untuk mempercepat diagnosis hipertensi, mengurangi kemungkinan kesalahan diagnosis, dan meningkatkan kualitas pelayanan kesehatan. Kesimpulannya, sistem pakar berbasis metode Forward Chaining dapat diimplementasikan secara efektif di Puskesmas Takalala, memberikan solusi praktis dalam diagnosis hipertensi, serta mendukung tenaga medis dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi diagnosis penyakit
Copyright (c) 2025 Suherman Suherman, Andi Nurul Aksa, Khusnul Hatimah
Perancangan Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) Berbasis Web Di SMK Negeri 1 Sijunjung
Access to academic data is crucial in the digital era and should be more efficiently managed. However, many educational institutions continue to rely on traditional data management methods, such as maintaining physical ledgers or storing information in word or excel files, which hinder accessibility and efficiency. This study aims to design, develop, and evaluate an Academic Information System to enhance data accessibility and streamline academic record management. The system is developed using the Iterative System Development Life Cycle (SDLC), which comprises four key phases: requirement analysis, system design, coding, and testing. These phases are repeated iteratively until the system meets the required functional and usability standards. The Laravel framework was using to enhance structural integrity and security during the coding phase. Beta testing conducted by experts produced an average score of 98.67%, with the highest criteria ratings observed in functionality, efficiency, and maintainability, each scoring 100% and categorizing this criteria as highly satisfactory. Meanwhile, end-user testing yielded an average user satisfaction score of 87.78%, with usability receiving the highest rating at 90.63%, also classified as highly satisfactory. Based on the testing data, these study resulted in an academic information system that capable of improving data management and undergone a series of testing.
Copyright (c) 2025 Muhammad Zulfikri Arsyad, Thomson Mary, Satrio Junaidi
Pengembangan Aplikasi Kamus Elektronik Bahasa Napan Berbasis Android untuk Pelestarian Bahasa Daerah di Papua Tengah
Bahasa Napan di Papua Tengah terancam punah dengan jumlah penutur kurang dari 500 orang akibat urbanisasi dan dominasi bahasa Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan prototipe aplikasi kamus elektronik berbasis Android untuk bahasa Napan guna mendokumentasikan dan melestarikan bahasa tersebut, serta memfasilitasi komunikasi antara wisatawan dan masyarakat setempat. Metode penelitian menggunakan pendekatan eksperimental dan prototipe menggunakan platform Kodular dan Android Open Source Project (AOSP). Pengumpulan data kosakata dilakukan melalui wawancara dengan penutur asli dan studi dokumentasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi kamus elektronik bahasa Napan berhasil dikembangkan dengan antarmuka yang intuitif dan fitur pencarian kata yang efektif. Pengujian fungsionalitas dan evaluasi pengguna memvalidasi utilitas aplikasi dalam membantu penerjemahan kata dan frasa dasar antara bahasa Napan dan bahasa Indonesia. Penelitian ini berkontribusi terhadap pelestarian bahasa daerah di Indonesia melalui pemanfaatan teknologi seluler dan dapat menjadi model untuk mengembangkan aplikasi serupa untuk bahasa daerah lain yang terancam punah.
Copyright (c) 2025 Deby S. Bogar, Christian P. Raymond, Riky F. Yeninar, Wardhana Wahyu Dharsono
Implementasi Metode TOPSIS pada Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru di SMKN 10 Bulukumba
A TOPSIS-based decision support system (SPK) was developed to objectively assess teacher performance at SMKN 10 Bulukumba. This research analyzed four criteria: pedagogical skills, attendance, teaching methods, and professional attitude. The TOPSIS method was used to calculate preference scores based on relative closeness to the ideal solution, resulting in accurate ranking. As a result, 3 teachers achieved the highest scores, demonstrating optimal performance across all criteria. The implementation of TOPSIS proved its ability to reduce subjective bias and increase transparency of assessment. Schools can identify teachers' strengths and areas of improvement through analysis of criteria scores. The system also cuts evaluation time from weekly to daily, improving management efficiency. The research findings confirm TOPSIS as a reliable evaluation tool that supports teachers' professional development through data-driven feedback. Practical implications include recommendations for the adoption of similar systems in other educational institutions with criteria customization. This study contributes to the field of education management by presenting a scalable solution to improve accountability and teaching quality, while offering an adaptive framework for technology-based performance evaluation.
Copyright (c) 2025 Lut Faizal, Irfan Irfan
Penerapan Algoritma Weight Product Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Dalam Mengambil Keputusan Penerima Beasiswa Berbasis Website Pada MA Babul Ulum Mariana
Accepting a scholarship at Madrasah Aliyah (MA) Babul Ulum Mariana is an important process that requires an effective decision support system. This research aims to implement the Weight Product (WP) Algorithm Method as a website-based decision support system to assist decision making for scholarship recipients. The research methodology includes requirements analysis, system design, implementation of the Product Weight algorithm, and system testing. Scholarship selection criteria are identified and weighted according to their level of importance. Data on prospective scholarship recipients is entered into the system to be processed using the Weight Product Algorithm. This research was conducted to understand the concept of the Weight Product (WP) Algorithm and decision making in the context of scholarship acceptance. Research includes implementing a web-based system by implementing the WP method, system performance testing, and results analysis. It is hoped that the results of this research will show that a website-based decision support system using the Weight Product (WP) Algorithm method can help make decisions on scholarship recipients effectively. This research can be used as a basis for system development at Madrasah Aliyah (MA) Babul Ulum Mariana.
Copyright (c) 2025 M Bronly Mangku Pandita, Firamon Syakti, M Soekarno Putra
Analisis Tingkat Kepuasan Aplikasi SISDMK Di UPTD Puskesmas Cempaka Menggunakan Metode End- User Computing Satisfaction (EUCS)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan pengguna terhadap aplikasi SISDMK di UPTD Puskesmas Cempaka. Dengan menggunakan metode deskriptif dan pendekatan kuantitatif, penelitian ini mengevaluasi kepuasan pengguna berdasarkan model End-User Computing Satisfaction (EUCS) yang dikembangkan oleh Doll dan Torkzadeh pada 1988. Pengumpulan data dilakukan melalui survei untuk mengukur persepsi pengguna, dengan melibatkan 55 responden sebagai sampel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepuasan pengguna dinilai berdasarkan lima dimensi EUCS, yaitu konten, akurasi, format, kemudahan penggunaan, dan ketepatan waktu. Aplikasi ini memberikan manfaat dalam meningkatkan efisiensi akses data, pencatatan informasi yang lebih sistematis, serta kemudahan dalam pemantauan tenaga medis. Selain itu, aplikasi ini membantu mengurangi kesalahan pencatatan, melacak riwayat kesehatan pasien, dan mempercepat proses pelaporan. Meski demikian, beberapa kendala teknis masih ditemukan, terutama terkait kecepatan akses saat digunakan secara bersamaan oleh banyak pengguna. Oleh karena itu, diperlukan optimalisasi sistem guna meningkatkan performa aplikasi dan pengalaman pengguna secara keseluruhan
Copyright (c) 2025 Santoso Santoso, Ari Muzakir
Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Aplikasi Satu Sehat Pada UPTD Puskesmas Cempaka
This study analyses the user satisfaction level of the Satu Sehat application, a digital platform developed by the Indonesian government to support integrated health services for the community. The research uses a descriptive method with a quantitative approach, utilising the End User Computing Satisfaction (EUCS) model from Doll and Torkzadeh (1988) to evaluate employee satisfaction. Data was collected through a survey to measure the perception and satisfaction of users of the SISDMK application. From a population of 80 respondents, 67 samples were sampled using the Slovin formula. Data analysis involved validity and reliability tests. The results showed that in the Content (X1) variable, six statements were valid with a validity value above rtable 0.2404 and an alpha coefficient of 0.802. Accuracy (X2) variable was valid with an alpha of 0.811. Format (X3) has a reliability of 0.796, Ease of Use (X4) is valid with an alpha of 0.873, and Timeliness (X5) is valid with a reliability of 0.852. All variables are declared valid and reliable.
Copyright (c) 2025 Tata Sutabri, Deska Novita Sari
Implementasi Sistem Enterprise Resource Planning Berbasis Odoo untuk Meningkatkan Efisiensi Operasional di Toko Buana Elektronik
Dalam situasi persaingan bisnis yang semakin ketat, efisiensi operasional menjadi salah satu faktor penting dalam menentukan keberhasilan suatu perusahaan. Toko Buana Elektronik Mojoagung terletak di Gambiran, Mojoagung, Jombang. Toko ini merupakan salah satu usaha retail yang khusus menjual peralatan elektronik yang berdiri sejak tahun 2018. Dalam menjalankan proses bisnis pada Toko Buana Elektronik Mojoagung masih dilakukan secara manual. Caranya dengan mencatat hasil pembelian dan penjualan menggunakan kertas nota, tanpa mengarsipkan hasil penjualan. Serta pemantauan stok barang yang kurang akurat sering menyebabkan kesalahan dalam perhitungan stok. Selain itu, proses pelaporan keuangan masih dilakukan secara manual dengan mengacu pada catatan penjualan dan pembelian yang ditulis di atas kertas. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, perlu diterapkan sistem Enterprise Resource Planning (ERP) Odoo yang mampu mengintegrasikan beberapa modul Point Of Sale, Purchasing, Inventory, CRM dan Accounting dalam satu sistem. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi operasioal Toko Buana Elektronik. Dalam penelitian ini metode implementasi yang digunakan adalah metode Parallel Conversion dan metode pengujian sistem menggunakan User Acceptance Test. Hasil dari implementasi ini dapat memberikan solusi terhadap permasalahan yang ada pada Toko Buana Elektronik Mojoagung dalam pengelolaan penjualan, pembelian, hubungan pelanggan dan pelaporan keuangan. Hal ini terlihat pada pengujian User Acceptance Test (UAT), di mana variabel desain, kemudahan, dan efisiensi menunjukkan hasil yang positif. Desain aplikasi yang sederhana memudahkan pengguna baru untuk beradaptasi, sementara itu kemudahan penggunaan tercermin dalam otomatisasi proses bisnis yang meningkatkan efisiensi operasional. UAT juga mengonfirmasi bahwa Odoo berhasil meningkatkan produktivitas dan kelancaran proses yang sebelumnya dilakukan secara manual.
Copyright (c) 2025 Muhammad Andi Firmanto andi firmanto, Eddy Kurniawan, Moh Shohibul Wafa
Perancangan Sistem Informasi Berbasis Web untuk Monitoring Hasil Produksi Harian Pada PTPN IV Regional I
Perkembangan teknologi informasi saat ini memberikan peluang besar bagi perusahaan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengelolaan data produksi. PT Perkebunan Nusantara (PTPN) sebagai salah satu perusahaan perkebunan di Indonesia memiliki aktivitas produksi yang kompleks dan membutuhkan sistem monitoring yang cepat, tepat, serta terintegrasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menerapkan sistem informasi berbasis web yang dapat digunakan untuk memantau hasil produksi harian secara real-time di lingkungan PTPN. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan pendekatan Object-Oriented Programming (OOP) dan basis data MySQL sebagai media penyimpanan data. Melalui sistem ini, data hasil produksi dari berbagai kebun dapat dicatat, dikelola, dan ditampilkan dalam bentuk laporan serta grafik yang mudah dipahami. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem informasi ini mampu mempermudah pihak manajemen dalam melakukan monitoring produksi, meningkatkan kecepatan akses informasi, serta mengurangi kesalahan pencatatan data secara manual. Dengan demikian, penerapan sistem informasi berbasis web ini terbukti efektif dalam mendukung proses pengambilan keputusan dan efisiensi operasional di PTPN
Copyright (c) 2025 Ahmad Rizal Lubis, Muhammad Adam Husaini
Sistem Informasi Akademik Berbasis Web Pada Smp Muhammadiyah Leworeng Berbasis Website Menggunakan Metode Prototype
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi akademik berbasis web pada SMP Muhammadiyah Leworeng dengan menggunakan metode prototype. Sistem informasi akademik yang berjalan sebelumnya masih bersifat manual, sehingga menyebabkan kendala dalam efisiensi, akurasi, serta aksesibilitas data akademik seperti data guru, siswa, mata pelajaran, dan nilai. Metode prototype digunakan dalam pengembangan sistem ini karena mampu menyesuaikan kebutuhan pengguna melalui proses iteratif, meliputi tahapan identifikasi kebutuhan, perancangan awal, evaluasi pengguna, dan penyempurnaan hingga menghasilkan prototype final. Aplikasi dikembangkan menggunakan framework Flask dengan basis data MySQL dan didukung antarmuka berbasis web yang responsif.
Copyright (c) 2025 Andi Patappari, Riskayani Riskayani, Arul Muharram
Rancang Bangun Chatbot Budaya Berbasis Web Menggunakan Platform No-Code dengan Pendekatan User Centered Design
This study addresses the need for user-friendly digital media to introduce Gorontalo’s cultural heritage to youth and tourists. We designed and developed a web-based cultural chatbot prototype (Maleo) using the Smojo platform and a User-Centered Design (UCD) approach. The method followed the UCD cycle: understanding usage context via expectation surveys, specifying functional and nonfunctional requirements, modeling interactions with use case and activity diagrams, implementing a Smojo-based prototype, and evaluating usability using the System Usability Scale (SUS). Data were collected through online questionnaires and limited user testing with local youths and visitors who had experienced Gorontalo. Results indicate a mean SUS score of 80.0 (range 62.5–100; standard deviation ≈ 12.27), placing the prototype in the excellent usability category, with clear navigation, low interaction barriers, and positive intention to reuse. The findings confirm that a UCD-driven, no-code development approach effectively produces an informative, learnable interface for local cultural contexts. Implications include enhancing onboarding, standardizing content and interoperability (via APIs), adopting multi-metric evaluations beyond SUS, and providing stakeholder analytics dashboards to strengthen the educational and promotional impacts of the platform in a sustainable manner.
Copyright (c) 2025 Rahmat Taufik R.L Bau; Hermila A, Sitti Suhada; Mohamad Reza Putra Faren Idris, Refly K. Batalipu
Quality Analysis of Diskominfo Soppeng Regency Intra-Governmental Network on Sub-district Office Internet Services
This study evaluates the Quality of Service (QoS) of the intra-government network managed by Diskominfo Soppeng Regency, focusing on internet services provided to its sub-district offices. The research methodology involves analyzing key QoS parameters—bandwidth, throughput, latency, jitter, and packet loss—to assess the network's overall performance and reliability. The findings indicate that the network's quality is good; however, it reveals areas for technical improvement. While functionally adequate, these results suggest that the network has not yet reached its full potential. Consequently, these findings provide a foundation for the local government, particularly Diskominfo, to plan strategic infrastructure upgrades and capacity expansion. The goal is to optimize service delivery, ensuring the network can effectively and efficiently support inter-agency data communication requirements.
Copyright (c) 2025 Khairullah Hafid, Muh Rifaldi Al Mursyid, Asmini Asmini, Sukriadi Sukriadi
Cash Flow Forecasting for Companies Listed on the Indonesia Stock Exchange Using the ARIMA Model
Cash flow forecasting plays a crucial role in supporting financial stability and strategic decision-making for businesses. This study aims to analyze and forecast the operating cash flow of healthcare sector companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) using the ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) model. The dataset consists of quarterly operating cash flows from 17 companies over the period 2020–2024. This research uses a quantitative approach with time series analysis. The modeling process includes stationarity testing, parameter identification, model training, and evaluation using MAPE, MAE, RMSE, and R-squared as performance metrics. The results indicate that all cash flow data are stationary, and the ARIMA models provide strong predictive performance, with MAPE values below 20% and R-squared consistently above 0.90. These findings suggest that the healthcare sector exhibits stable cash flow patterns and resilience to short-term fluctuations. The study concludes that ARIMA is an effective tool for short-term financial forecasting in the healthcare industry. The implications of this study suggest that the forecasting results can be used as a reliable basis for budget planning, liquidity management, and investment decision-making in healthcare companies.
Copyright (c) 2025 I Gst. Agung Pramesti Dwi Putri, Ni Putu Noviyanti Kusuma
Perancangan Sistem Informasi Manajemen Aset Kampus Berbasis Web Menggunakan Metode Waterfall
Asset management in higher education institutions plays an important role in supporting the smooth running of academic and administrative activities. The manual system that is still in use causes a number of problems, including the risk of recording errors, data duplication, and delays in inventory reporting. This study aims to develop a web-based campus asset management information system that can improve efficiency, accuracy, and transparency in the inventory process. The system development method uses the Waterfall model with stages of requirements analysis, design, implementation, and testing. The CodeIgniter framework was chosen because it is lightweight, flexible, and supports PHP-based application development structures, while the database uses MySQL. Testing was carried out using the Blackbox Testing method on the main modules, including asset management, asset transfers, inventory reports, user access rights, and dashboards. Testing results showed that all system functions ran according to specifications. The developed system was able to reduce problems in the manual system and provide support for strategic decision-making. Thus, the implementation of a web-based campus asset management information system can be a solution to improve efficiency, accountability, and transparency in asset management in higher education environments.
Aplikasi Manual Book Alat Berat Berbasis Android
The advancement of information technology offers wide opportunities in the development of interactive learning media, one of which is through Android-based devices. In the field of construction, understanding heavy equipment is crucial for students and civil engineering learners. Unfortunately, the lack of engaging and accessible learning media limits the understanding of the types and functions of heavy construction equipment. This study aims to develop an Android-based application for the introduction of heavy construction equipment as an interactive learning medium. The method used in this study is Research and Development (R&D), which includes several key stages such as: identifying problems and potentials, data collection, product design, validation, revision, testing, and final product refinement. The application includes various types of heavy equipment such as excavators, bulldozers, cranes, dump trucks, and motor graders, equipped with images, function descriptions, and interactive features. Validation was conducted by subject matter experts and media experts, while user trials were carried out among selected participants. The evaluation results show that the application is feasible to be used as a learning medium, with high scores in terms of content quality, user interface, and ease of use. This application is expected to support self-directed learning about heavy construction equipment in a more engaging and accessible way, especially for users in educational and technical training environments
Copyright (c) 2025 Muhammad Raehan Raehan, Untung Suwardoyo, Sudirman Sahidin
Pengembangan Aplikasi E-Sensus Dalam Mengoptimasi Data Penduduk Kab. Pinrang
Perkembangan teknologi informasi yang pesat serta perbaikan dalam sistem pemerintahan mendorong perlunya inovasi dalam proses pendataan penduduk. Pemerintah dituntut untuk melakukan perubahan yang sejalan dengan dinamika pertumbuhan dan kebutuhan masyarakat. Salah satu langkah strategis yang diambil adalah pengembangan sistem e-sensus. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun web e-sensus guna mengoptimalkan proses pengumpulan data penduduk di Kabupaten Pinrang. Jenis penelitian yang digunakan adalah kualitatif dengan pendekatan studi lapangan dan studi pustaka. Data dikumpulkan melalui wawancara langsung dengan pihak Dinas Statistik Kabupaten Pinrang serta referensi dari jurnal dan buku. Pengembangan sistem menggunakan bahasa pemrograman JavaScript dan PHP, dengan bantuan Visual Studio Code sebagai tools utama. Proses pengujian dilakukan dengan metode Blackbox dan Whitebox untuk memastikan fungsionalitas sistem berjalan baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa web e-sensus yang dikembangkan mampu mempercepat proses pencatatan data, meminimalisasi kesalahan input, serta memberikan akses pemantauan data secara real-time. Aplikasi ini diharapkan dapat menjadi solusi modern dalam mendukung kegiatan sensus di daerah, khususnya dalam menghadapi tantangan sistem konvensional yang selama ini digunakan.
Copyright (c) 2025 Muh Ainul FItrah; Ahamd Selao (Author); Marlina Marlina
Implementasi Sistem Informasi Akademik Berbasis Open Source Menggunakan JIBAS di SMK Unggulan NU Mojoagung
Perkembangan teknologi informasi mendorong banyak sekolah untuk bertransformasi dalam pengelolaan administrasi akademik. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem informasi akademik berbasis open-source menggunakan JIBAS di SMK Unggulan NU Mojoagung. Proses implementasi difokuskan pada digitalisasi layanan Tata Usaha, seperti manajemen kepegawaian, administrasi keuangan, dan pembuatan laporan. Metode yang digunakan adalah studi kasus dengan pendekatan kualitatif dan kuantitatif, yang mencakup observasi, wawancara, analisis proses bisnis, implementasi sistem, dan pengujian sistem menggunakan metode User Acceptance Testing (UAT). Ada tiga aspek utama yang diuji dalam UAT, yaitu desain antarmuka, kemudahan penggunaan, dan efisiensi kerja. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem JIBAS memberikan dampak positif terhadap percepatan dan keteraturan administrasi sekolah, serta diterima dengan baik oleh pengguna. Temuan ini mendukung bahwa JIBAS layak diadopsi sebagai solusi digitalisasi administrasi di lingkungan sekolah swasta.
Copyright (c) 2025 Aditya Candra Maulana, Mohamad Ali Murtadho, Mohammad Shohibul Wafa