Seminar Nasional Teknologi dan Inovasi

Analisis Keterlibatan Audiens terhadap Ulasan Pelanggan pada Platform OTA untuk Optimalisasi Strategi Pemasaran Digital Kayumanis Sanur

Putu Deva Widnyana Putra Adiartha — 2025-07-19

Penelitian ini menganalisis keterlibatan audiens melalui 125 ulasan pelanggan di platform Online Travel Agent (OTA) Booking.com, Tripadvisor, dan Expedia untuk menyusun strategi digital bagi Kayumanis Sanur. Menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif, ulasan dari tahun 2022-2024 diklasifikasikan ke dalam empat kategori: pelayanan, kebersihan, makanan, dan layanan antar-jemput. Hasil menunjukkan 84,80% ulasan bersifat positif, di mana pelayanan menjadi kekuatan utama (96,97% positif). Sebaliknya, layanan antar-jemput menjadi aspek terlemah dengan skor positif terendah (57,28%). Temuan ini mengonfirmasi bahwa analisis ulasan pelanggan adalah fondasi strategis untuk evaluasi layanan dan pengembangan pemasaran digital berbasis data.

Perancangan Media Pembelajaran Berbasis Animasi 2D Tentang Pupuh Sekar Alit untuk Siswa Kelas 4 di SD N 2 Batubulan

I Kadek Pebriyana — 2025-07-19

Minat belajar siswa terhadap materi Pupuh Sekar Alit khususnya Pupuh Ginanti dan Ginada di SD N 2 Batubulan terbilang rendah. Hal ini berdampak pada hasil pembelajaran yang belum mencapai target Kriteria Ketuntasan Minimal (KKM) yaitu 75 sedangkan siswa memperoleh nilai rata-rata 45. Menyikapi hal tersebut, penelitian ini dilaksanakan untuk mengembangkan media pembelajaran berupa animasi dua dimensi yang disesuaikan dengan karakteristik siswa sekolah dasar. Teknik pengumpulan data dilakukan melalui pengamatan langsung, wawancara dengan guru Bahasa Bali, serta penyebaran angket kepada siswa sebagai responden. Di samping itu, referensi dari literatur digunakan untuk memperkuat dasar perancangan. Hasil pengembangan media menunjukkan bahwa penyampaian materi Pupuh melalui animasi mampu memvisualisasikan unsur-unsur penting, seperti guru lagu, guru wilang dan cengkok secara lebih menarik dan mudah untuk dipahami. Tanggapan dari para ahli Media yaitu rata-rata persentase adalah 90%, sedangkan dari ahli konten yaitu 83,3% dan siswa pun menunjukkan respon yang positif dengan rata-rata persentase 95,5%. Diharapkan media ini menjadi alternatif pembelajaran yang mampu menjadi perantara pelestarian budaya lokal dengan pendekatan teknologi yang lebih dekat dengan dunia anak-anak.

Klasifikasi Jenis Tumor Otak Pada Citra MRI Menggunakan Metode CNN Arsitektur ResNet-50 Dengan Pendekatan Transfer Learning

Putu Yudha Arya Radita — 2025-07-19

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi citra MRI otak menggunakan metode deep learning. Permasalahan utama yang dikaji adalah bagaimana melakukan klasifikasi jenis tumor otak menggunakan arsitektur ResNet-50, serta sejauh mana pengaruh kombinasi hyperparameter terhadap akurasi dan performa model. Data yang digunakan berjumlah 6.415 citra MRI otak, yang diperoleh dari dataset publik Kaggle dan RSUD Sanjiwani Kabupaten Gianyar. Proses klasifikasi dilakukan dengan memodifikasi arsitektur CNN ResNet-50 melalui pendekatan transfer learning dan diterapkan pula callback EarlyStopping dan ReduceLROnPlateau untuk meningkatkan efisiensi pelatihan dan mencegah overfitting. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model ResNet-50 dengan pendekatan transfer learning dan penggunaan optimizer SGD memberikan performa terbaik, dengan akurasi 92%, precision 93%, recall 92%, dan F1-score 92%. Temuan ini menunjukkan bahwa pemilihan arsitektur dan pengaturan hyperparameter yang tepat sangat berpengaruh terhadap kinerja model klasifikasi tumor otak berbasis deep learning.

Pengembangan Sistem Monitoring Lingkungan Kandang Ayam Broiler Menggunakan NodeMCU ESP32

I Kadek Dwi Gandika Supartha Supartha — 2025-07-19

Faktor lingkungan seperti suhu, kelembaban, dan kadar amonia merupakan parameter krusial yang memengaruhi produktivitas ayam broiler. Kondisi yang tidak ideal dapat menghambat pertambahan bobot badan ayam akibat terganggunya metabolisme tubuh. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menguji sistem monitoring lingkungan kandang ayam secara real-time berbasis Internet of Things (IoT). Sistem ini dirancang menggunakan mikrokontroler NodeMCU ESP32 yang terintegrasi dengan sensor DHT11 untuk mengukur suhu dan kelembaban, sensor MQ-135 untuk kadar amonia, dan sensor Anemometer untuk kecepatan angin. Notifikasi peringatan dikirimkan melalui aplikasi Telegram ketika parameter lingkungan melebihi ambang batas yang telah ditentukan. Pengujian fungsionalitas sistem menunjukkan tingkat keberhasilan 100% dalam pengiriman notifikasi peringatan. Hasil pengujian akurasi sensor yang dibandingkan dengan alat ukur standar menunjukkan rata-rata galat (error) pengukuran suhu sebesar 0,73%, rata-rata perbedaan absolut kecepatan angin 0,1 m/s, dan keberhasilan 100% pada pembacaan sensor amonia. Meskipun sensor kelembaban menunjukkan galat rata-rata yang cukup tinggi sebesar 14,58%, sistem ini terbukti dapat diimplementasikan sebagai solusi monitoring yang efektif untuk membantu peternak menjaga kondisi kandang secara optimal.

Implikasi Hukum Privasi dalam Pengelolaan Data Konsumen pada Platform Bisnis Digital

Ni Putu Suci Meinarni — 2025-07-19

Urgensi penelitian ini terletak pada meningkatnya kasus pelanggaran privasi data konsumen di platform bisnis digital di Indonesia, seperti e-commerce dan fintech. Meskipun regulasi seperti UU ITE dan Permenkominfo No. 20 Tahun 2016 telah diterapkan, implementasinya belum optimal untuk melindungi hak-hak konsumen, terutama dengan semakin kompleksnya penggunaan Big Data. Hal ini menunjukkan adanya kebutuhan mendesak untuk memperkuat kerangka hukum yang mampu menjamin perlindungan privasi konsumen di era digital. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis celah hukum yang ada dalam pengelolaan data konsumen di platform bisnis digital, mengevaluasi efektivitas regulasi yang berlaku, serta memberikan rekomendasi untuk penguatan perlindungan hukum. Penelitian ini juga bertujuan untuk membandingkan regulasi di Indonesia dengan standar internasional seperti GDPR, sehingga dapat memberikan panduan berbasis bukti bagi pembuat kebijakan dan pelaku bisnis. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi literatur, yang mencakup analisis mendalam terhadap undang-undang, jurnal akademik, laporan, dan kasus-kasus nyata yang relevan. Proses penelitian melibatkan identifikasi kata kunci, pemilihan sumber yang valid, dan sintesis data untuk menghasilkan temuan yang signifikan terkait perlindungan privasi konsumen.

Analisis Sentimen Ulasan Wisata Terhadap Citra Adat Desa Waerebo pada Google Maps Menggunakan Metode Naïve Bayes

virginia Maria Ali — 2025-07-19

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan wisatawan terhadap citra Desa Adat Waerebo di platform Google Maps menggunakan metode Naïve Bayes. Permasalahan utama dalam penelitian ini adalah bagaimana pandangan wisatawan terhadap destinasi budaya ini. Data dikumpulkan melalui web tool install scraper yang mengekstrak 422 ulasan dari Google Maps. Data kemudian dibersihkan, diproses, dan diklasifikasikan ke dalam tiga kategori sentimen: positif, netral, dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen netral mendominasi dengan persentase sebesar 69,4% (293 ulasan), diikuti oleh sentimen positif sebesar 21,8% (92 ulasan), dan sentimen negatif sebesar 8,8% (37 ulasan). Dominasi sentimen netral menunjukkan bahwa ulasan cenderung bersifat deskriptif dan informatif. Meskipun demikian, rendahnya sentimen negatif memperkuat bahwa citra Desa Adat Waerebo tetap tergolong positif di mata wisatawan.

Analisis dan Evaluasi Model BiLSTM untuk Klasifikasi Serangan Botnet pada Dataset CTU-13

I Nyoman Buda Hartawan — 2025-07-19

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi model deteksi serangan siber menggunakan arsitektur Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) pada dataset CTU-13, khususnya pada skenario "Neris", yang berfokus pada identifikasi aktivitas botnet dalam lalu lintas jaringan. Dengan meningkatnya kompleksitas serangan siber, metode deteksi yang efektif dan efisien sangat penting untuk melindungi sistem jaringan dari ancaman yang semakin canggih. Model BiLSTM diterapkan untuk mendeteksi pola serangan dalam data jaringan dengan mempertimbangkan rasio pembagian data pelatihan dan validasi yang bervariasi, guna menilai pengaruh pembagian data terhadap kinerja model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rasio 90:10 menghasilkan performa terbaik, dengan tingkat akurasi mencapai 96,68%, recall sebesar 88,63%, dan F1 score 91,02%, yang menandakan keseimbangan optimal antara akurasi dan kemampuan model dalam mendeteksi serangan. Rasio ini juga secara signifikan mengurangi tingkat False Negative, yang penting untuk meningkatkan deteksi serangan yang lebih sensitif terhadap ancaman yang tidak terdeteksi.

Media Informasi Pengenalan Tradisi Pengutangan Kau Di Desa Bayung Gede Sebagai Penyebaran Pengetahuan Berbasis Film Dokumenter

I Made Suta Diatmika — 2025-07-19

Desa Bayung Gede di Kabupaten Bangli, Bali memiliki tradisi unik dalam penanganan ari-ari bayi, yang dikenal sebagai Tradisi Pengutangan Kau. Tradisi ini dilakukan dengan menggantung ari-ari bayi di pohon bukak di tempat khusus bernama Setra Ari-Ari. Nilai-nilai spiritual dan budaya yang terkandung di dalamnya menjadikan tradisi ini penting untuk dilestarikan. Sayangnya, generasi muda mulai kurang mengetahui keberadaan dan makna tradisi ini. Penelitian ini bertujuan merancang media informasi berupa film dokumenter sebagai sarana edukatif dan promosi budaya lokal. Metode yang digunakan meliputi studi literatur, observasi lapangan, wawancara dengan tokoh adat, dan penyebaran kuesioner. Proses produksi film mengikuti tiga tahap: pra-produksi, produksi, dan pasca-produksi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa film dokumenter efektif dalam menyampaikan informasi dan meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap pelestarian budaya. Diharapkan, media ini dapat menjadi sarana penyebaran pengetahuan yang relevan dan menarik, terutama bagi generasi muda.

Blockchain dalam Sistem Pengelolaan Data Publik: Studi Regulasi dan Implikasi Keamanan di Indonesia

Ni Putu Suci Meinarni — 2025-07-19

Abstrak Perkembangan bisnis digital di Indonesia telah mendorong maraknya penggunaan perjanjian elektronik dalam transaksi daring. Namun, meskipun telah diakui secara hukum melalui Undang-Undang Informasi dan Transaksi Elektronik (UU ITE), perjanjian elektronik masih menghadapi tantangan serius terkait validitas dan kepastian hukum. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sejauh mana regulasi yang ada mampu menjamin kekuatan hukum perjanjian elektronik serta memberikan perlindungan yang adil bagi konsumen dan pelaku usaha. Metode yang digunakan adalah studi normatif melalui analisis literatur hukum nasional dan perbandingan dengan praktik internasional seperti eIDAS Regulation (Uni Eropa), Electronic Transactions Act (Singapura), dan UETA (Amerika Serikat). Hasil penelitian menunjukkan adanya celah regulasi, rendahnya standar teknis, serta minimnya koordinasi antar-lembaga dalam pengawasan kontrak digital. Untuk itu, diperlukan harmonisasi regulasi, peraturan teknis turunan, penguatan sistem tanda tangan digital, serta pengembangan Online Dispute Resolution (ODR) yang sah secara hukum. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi masukan bagi perumusan kebijakan hukum digital di Indonesia yang lebih adaptif, inklusif, dan berbasis teknologi.

Implementasi E-BUPOT pada Perusahaan untuk Meningkatkan Efisiensi Pelaporan Pajak: Studi Kasus pada Masalah Input Data, Validasi, dan Integrasi Sistem

Ni Putu Ayu Siska Wulantari — 2025-07-19

Pelaporan pajak penghasilan melalui sistem E-BUPOT (elektronik bukti potong) merupakan kewajiban yang harus dipenuhi oleh perusahaan di Indonesia. Namun, dalam praktiknya, beberapa perusahaan menghadapi kendala teknis dalam implementasi E-BUPOT, seperti kesulitan dalam input data manual, ketidaksesuaian format data impor, serta masalah validasi NPWP dan NIK karyawan yang tidak sinkron dengan data Disdukcapil. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kendala yang dihadapi perusahaan dalam proses input dan pelaporan pajak menggunakan E-BUPOT serta menawarkan solusi optimal untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pelaporan pajak. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kualitatif deskriptif pada sebuah perusahaan yang mengalami kendala terkait E-BUPOT. Data diperoleh melalui wawancara, observasi, serta kuesioner. enggunaan E-BUPOT memberikan banyak manfaat bagi perusahaan dalam hal efisiensi pelaporan pajak, tetapi masih terdapat kendala dalam hal input data dan validasi. Otomatisasi, validasi pre-upload, serta penyelarasan data dengan Dukcapil adalah solusi yang dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi sistem. Implementasi solusi ini diharapkan dapat membantu perusahaan mempercepat proses pelaporan pajak dan mengurangi risiko kesalahan yang dapat menimbulkan sanksi administrasi.

Inventarisasi Digital Situs Cagar Budaya Pura Samuan Tiga dengan Teknologi Virtual Reality Tour 360

Ida Bagus Ary Indra Iswara — 2025-07-19

Pura Samuan Tiga merupakan situs bersejarah yang memiliki nilai penting dalam perkembangan agama Hindu di Bali dan termasuk dalam warisan budaya Indonesia. Namun, upaya pelestarian terhadap situs ini masih bersifat konvensional, terbatas pada dokumentasi tertulis, dan belum mampu menjangkau masyarakat secara luas. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media pelestarian berbasis teknologi dengan mengimplementasikan Virtual Reality Tour 360° yang dikemas dalam sebuah website. Metode yang digunakan adalah Multimedia Development Life Cycle (MDLC) yang terdiri dari enam tahapan: concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Hasil penelitian berupa platform digital interaktif yang menyajikan simulasi virtual eksploratif Pura Samuan Tiga dengan menyertakan informasi multimedia seperti teks, audio, gambar, dan objek visual lainnya. Platform ini dirancang untuk meningkatkan aksesibilitas informasi dan memberikan pengalaman edukatif yang imersif kepada pengguna. Temuan ini menunjukkan bahwa teknologi digital dapat menjadi sarana efektif dalam mendokumentasikan dan menyebarluaskan informasi budaya secara menarik dan modern. Dengan demikian, pendekatan ini diharapkan menjadi alternatif pelestarian yang inklusif dan berkelanjutan, serta dapat direplikasi untuk situs budaya lainnya di Indonesia.

Analisis Peramalan Penjualan Alat Tulis Kategori Buku Pada Toko Diani Dengan Metode Fuzzy Time Series Model Chen dan Singh

Ida I Dewa Agung Gede Ginosaputra — 2025-07-19

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dari peramalan penjualan alat tulis kategori buku di Toko Diani menggunakan metode Fuzzy Time Series model Chen dan Singh. Data penjualan yang digunakan merupakan data bulanan dari Januari hingga bulan Desember 2022. Hasil peramalan dievaluasi menggunakan MSE, MAE, dan MAPE. Model Singh menunjukkan tingkat akurasi yang lebih tinggi dengan nilai kesalahan dari prediksi yang lebih rendah dibandingkan dengan model Chen. Metode ini terbukti efektif dalam membantu pengelolaan sebuah stok, pengambilan keputusan, dan efesinesi operasional toko.

Analisis Sentimen terhadap Isu Barak militer menggunakan Naïve Bayes Pada Twitter (Studi Kasus Dedi Mulyadi 2025)

Yosep Naru — 2025-07-19

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap isu barak militer yang diusulkan oleh gubernur Jawa Barat menggunakan metode naïve bayes. Isu ini menjadi perhatian karena mengundang banyak opini dari masyarakat. Pada penelitian ini data dikumpulkan dari media sosial Twitter/ X selama periode April-Juni 2025 dan dianalisis menggunakan metode pendekatan klasifikasi teks TF-IDF. Hasil penelitian menunjukan bahwa mayoritas sentimen bersifat positif dengan presentase 47,5%, diikuti dengan sentimen netral 32,3% dan negatif 20,0% dengan tingkat akurasi 56%. Temuan ini mengindikasikan bahwa sebagian besar masyarakat mendukung atau setuju dengan kebijakan tersebut. Sedangkan akurasi yang didapatkan masih relatif rendah karena dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti, jumlah data yang terbatas, kamus normalisasi dalam pre-processing yang tidak lengkap dan distribusi sentimen yang tidak seimbang. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi pertimbangan dan masukan bagi pemerintah dalam mengelola komunikasi publik.

Keywords: Sentiment analysis, naïve bayes, barracks, military barracks, twitter, TF-IDF

Analisis Kemacetan Lalu Lintas di Bali Menggunakan Metode Clustering dan Visualisasi Data Spasial Di Denpasar-Kuta, Canggu, dan Ubud

Gilang Prasetia — 2025-07-19

Kemacetan lalu lintas di Bali, terutama di koridor “Denpasar–Kuta, Canggu”, dan “Ubud”, telah menjadi hambatan serius bagi mobilitas masyarakat lokal maupun wisatawan. Penelitian ini memanfaatkan metode clustering (K-Means dan density-based) untuk mengelompokkan titik- titik kemacetan berdasarkan data GPS dan rekaman waktu tempuh. Analisis spasial menggunakan GIS menghasilkan visualisasi peta yang menggambarkan intensitas dan distribusi kemacetan. Hasil menunjukkan empat klaster utama: kemacetan sebaran di kawasan komersial dan jalur menuju pelabuhan. Temuan ini mendukung rekomendasi peningkatan infrastruktur

(traffic-underpass, BRT, LRT), pengaturan zonasi parkir, dan optimalisasi armada e-BRT. Model ini juga berguna untuk prediksi tren kemacetan dan perencanaan transportasi masa depan di Bali.

ringan (30%), sedang (45%), berat (20%), dan ekstrim (5%). Fokus-sebaran di kawasan komersial dan jalur menuju pelabuhan. Temuan ini mendukung rekomendasi peningkatan infrastruktur

(traffic-underpass, BRT, LRT), pengaturan zonasi parkir, dan optimalisasi armada e-BRT. Model ini juga berguna untuk prediksi tren kemacetan dan perencanaan transportasi masa depan di Bali.

Implementasi Aplikasi Web untuk Digitalisasi Presensi dan Pengelolaan Honor di Oemah Drum Creative

Ni Kadek Ariasih — 2025-07-19

Fenomena digitalisasi data menjadi semakin penting di era modern, terutama dalam dunia bisnis. Keakuratan dan ketersediaan data secara tepat waktu menjadi dasar bagi pengambilan keputusan yang efektif dan efisien. Salah satu aspek krusial dalam pengelolaan data digital adalah sistem presensi dan pengelolaan honor karyawan. Berdasarkan wawancara, ditemukan bahwa proses perekapan presensi siswa dan penghitungan honor instruktur masih dilakukan secara manual, yang mengakibatkan keterlambatan pencatatan dan ketidakvalidan perhitungan honor. Hasil kuesioner terhadap enam instruktur Oemah Drum Creative (ODC) menunjukkan bahwa 53% responden merasa honor yang diterima tidak sesuai dengan jumlah jam mengajar yang sebenarnya. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dikembangkan sebuah sistem informasi presensi dan pengelolaan honor berbasis web dengan pendekatan metode design thinking, yang melibatkan tahapan empathize, define, ideate, prototype, dan test, untuk memastikan solusi yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Berdasarkan hasil pengujian black box, aplikasi telah berfungsi sesuai ekspektasi, dan pengujian usability testing menunjukkan tingkat kegunaan yang sangat baik dengan tiga indikator utama: efficiency memperoleh nilai tertinggi sebesar 4,42, yang menunjukkan kemudahan dan kecepatan sistem, learnability mendapatkan nilai 4,23, yang berarti pengguna mudah mempelajari cara kerja sistem, serta memorability dengan nilai 4,06, yang menunjukkan pengguna dapat dengan mudah mengingat cara menggunakan sistem. Sistem informasi ini telah menjadi solusi yang optimal untuk kebutuhan Oemah Drum Creative, meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengelolaan presensi dan honor instruktur.

Deteksi Ikan Lele (Clarias sp) di Luar Kolam Berbasis AI YOLOv9 untuk Mitigasi Kehilangan Hasil Ternak

Anak Agung Gede Oka Kessawa Adnyana — 2025-07-19

Budidaya ikan lele (Clarias sp) di Indonesia merupakan salah komoditas yang memiliki nilai tinggi, juga memiliki berbagai tantangan. salah satu tantangan tersebut adalah berkurangnya jumlah panen karena adanya ikan yang tercecer atau keluar dari kolam akibat desain kolam yang kurang optimal atau saat proses panen dan sortir. Ikan yang keluar dari kolam berisiko mati karena kekurangan oksigen, menyebabkan penurunan hasil panen. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi objek berbasis kecerdasan buatan (AI) menggunakan model YOLOv9 untuk mendeteksi ikan lele yang tercecer di luar kolam secara real-time. Dataset terdiri dari 158 gambar hasil augmentasi dari 66 gambar asli yang dikumpulkan di peternakan lele di Klungkung, Bali. Dataset dibagi ke dalam 88% pelatihan, 8% validasi, dan 4% pengujian. Dua varian model diuji: YOLOv9-c dan YOLOv9-e, masing-masing dilatih dalam 5, 25, dan 50 epoch. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik precision, recall, F1-score, dan confusion matrix. Hasil menunjukkan bahwa YOLOv9-c pada 50 epoch memberikan performa terbaik dengan F1-score tertinggi, meskipun YOLOv9-e menunjukkan akurasi deteksi yang kompetitif. Penelitian ini membuktikan potensi penggunaan YOLOv9 sebagai solusi cerdas dalam mitigasi kehilangan hasil panen ikan lele.

Analisis Malware Android Menggunakan Pendekatan Analisis Hybrid

I Gede Adnyana — 2025-07-19

Kejahatan siber di Indonesia terus mengalami peningkatan signifikan dalam beberapa tahun terakhir, seiring dengan meluasnya penggunaan perangkat digital dan konektivitas internet. Perangkat mobile, khususnya yang berbasis sistem operasi Android, menjadi sasaran utama karena sifatnya yang open-source dan memiliki ekosistem aplikasi yang luas, yang memungkinkan terbukanya berbagai celah keamanan. Penelitian ini menggunakan pendekatan analisis hybrid terhadap sejumlah sampel aplikasi berbahaya untuk mengidentifikasi pola dan teknik penyebaran malware. Hasil analisis hybrid menunjukkan bahwa sebagian besar malware Android meminta akses terhadap layanan sensitif seperti SMS, notifikasi, riwayat panggilan, serta lokasi pengguna. Informasi yang berhasil diakses mencakup kode OTP, data keuangan, dan informasi pribadi lainnya yang bernilai tinggi. Data tersebut kemudian dikirimkan ke bot Telegram pelaku, memanfaatkan fitur API dan enkripsi yang disediakan oleh platform tersebut. Teknik ini memberikan lapisan perlindungan tambahan bagi pelaku sekaligus menyulitkan proses pelacakan. Penelitian ini menegaskan pentingnya edukasi pengguna dan penguatan sistem deteksi dini untuk menghadapi ancaman malware secara proaktif dan efektif.

Analisi SWOT Pada Penerapan Sistem Dropship Dalam Bisnis Digital

Jeremia Michael Sitorus — 2025-07-19

Perkembangan teknologi digital telah mendorong pertumbuhan model bisnis baru yang lebih fleksibel dan minim modal, salah satunya adalah dropshipping. Sistem ini memungkinkan pelaku usaha menjual produk tanpa harus menyimpan stok barang, cukup dengan memasarkan produk milik supplier melalui platform digital. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kekuatan, kelemahan, peluang, dan ancaman (SWOT) dalam penerapan sistem dropship pada bisnis digital. Pendekatan yang digunakan adalah deskriptif kualitatif, dengan pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan studi literatur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dropshipping memiliki kekuatan dalam efisiensi modal, fleksibilitas waktu, dan kemudahan akses platform. Namun demikian, sistem ini juga memiliki kelemahan seperti keterbatasan kontrol terhadap kualitas produk dan ketergantungan pada supplier. Peluang bisnis dropship cukup besar, seiring meningkatnya minat masyarakat terhadap belanja online dan dukungan berbagai marketplace. Di sisi lain, persaingan yang ketat dan perubahan kebijakan platform menjadi tantangan tersendiri. Penelitian ini menyimpulkan bahwa strategi berbasis SWOT dapat membantu pelaku dropship dalam menyusun langkah adaptif agar tetap kompetitif di pasar digital yang terus berubah.

Evaluasi Sentimen Wisatawan terhadap Pura Tanah Lot dengan Metode Support Vector Machine (SVM)

Gusti Ayu Shinta Dwi Astari — 2025-07-19

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen terhadap destinasi Pura Tanah Lot berdasarkan ulasan wisatawan yang tersedia di Google Review. Metode yang digunakan untuk menganalisis sentimen adalah Support Vector Machine (SVM). Klasifikasi yang dilakukan pada penelitian ini dilakukan dengan membagi 3 kelas yakni positif, negatif dan netral. Data yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 4906 review yang sudah dilakukan preprocessing. kemudian, fitur yang relevan diekstraksi dan diproses menggunakan teknik TF-IDF untuk membentuk vektor fitur yang dapat digunakan dalam model SVM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SVM mampu mengklasifikasikan sentimen pengunjung dengan accuracy 90,94%, precision di 85% lalu recall di 75,49%, dan terakhir F1-Score di 78,67%. Angka tersebut merupakan hasil terbaik yang dapat dihasilkan SVM dengan menggunakan kernel linier dengan pembagian data di 80:20. Sentimen yang dominan terhadap Pura Tanah Lot cenderung positif, dengan pengunjung memberikan apresiasi tinggi terhadap keindahan alam yang ada.

Digitalisasi Lontar Usada Rare di UPTD Gedong Kirtya Buleleng Berbasis Augmented Reality

Putu Wirayudi Aditama — 2025-07-19

Implementasi teknologi Augmented Reality (AR) telah menjadi solusi inovatif dalam upaya pelestarian dan digitalisasi naskah lontar, khususnya Lontar Usada Rare di UPTD Gedong Kirtya Buleleng. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan aplikasi AR yang dapat memberikan pengalaman interaktif kepada pengguna dalam memahami isi lontar tanpa harus mengakses fisik naskah tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi pengumpulan data melalui wawancara dan studi literatur, serta pengembangan aplikasi menggunakan software Unity dan Vuforia. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa aplikasi AR yang dibuat mampu menampilkan konten lontar dengan informasi tambahan berupa teks dan gambar 3D yang dapat berinteraksi dengan pengguna. Berdasarkan pengujian UEQ, BalckBox Testing, pengujian Ahli Sastra dam Ahli Media mendapakan hasil yang memuaskan yang selaras dengan tujuan dibuatnya aplikasi ini. Implementasi ini diharapkan dapat meningkatkan minat generasi muda terhadap warisan budaya lontar serta mendukung Upaya pelestarian naskah lontar di UPTD Gedong Kirtya Buleleng.

Penerapan Visualisasi Data Tahapan Kinerja Proyek Konstruksi

Ni Putu Citra Viona Anggaristi — 2025-07-19

Perusahaan XYZ merupakan perusahaan yang bergerak di bidang pengadaan jasa konstruksi bangunan baik itu bangunan fasilitas umum maupun bangunan komersil, Perusahaan ini berlokasi di pusat kota Denpasar. Dalam pelaksanaan proyek, Perusahaan memerlukan informasi yang akurat terkait progress proyek untuk memastikan kesesuaian antara perencanaan dan pelaksanaan di lapangan. Namun, penyampaian progress saat ini masih dilakukan secara manual memalui platform whatsapp dan pencatatan di excel, serta kurang terstruktur karena tidak adanya format tertentu dan seringkali tidak menyajikan data menyajikan data secara kronologis dan menyeluruh. Hal ini menyulitkan pihak manajemen dalam memantau perkembangan proyek secara efisien. Berdasarkan hasil observasi awal, dibutuhkan waktu lebih dari 80 detik untuk memahami laporan progres proyek yang tersedia. Oleh karena itu, diperlukan visualisasi data yang dapat menyajikan informasi progres proyek secara ringkas, jelas, dan mudah dipahami. Dalam penelitian ini, berhasil dikembangkan sebuah dashboard visualisasi progres proyek yang dirancang untuk mempermudah pemantauan perkembangan pekerjaan konstruksi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan dashboard ini mampu membantu manajemen memahami informasi progres proyek dalam waktu kurang dari 60 detik, sehingga mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat dan tepat.

Analisis Sentimen Pengguna Gojek terhadap Layanan GoFood Menggunakan Support Vector Machine

Kadek Vico Andika — 2025-07-19

Abstrak Seiring dengan meningkatnya minat masyarakat terhadap layanan pesan makanan secara daring, pendapatan aplikasi Gojek (Gofood) mengalami pertumbuhan signifikan. Namun, keberadaan Gofood juga memicu berbagai pendapat pro dan kontra di kalangan masyarakat, yang banyak disampaikan melalui media sosial, khususnya Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis opini masyarakat mengenai kinerja Gojek (Gofood) di Indonesia. Pengelompokan opini dilakukan dalam tiga kategori, yaitu positif, negatif, dan netral, dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) sebagai alat analisis. Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa 92,8% dari opini yang dianalisis bernilai netral, 5,2% bernilai positif, dan 2,0% bernilai negatif. Dalam hal akurasi, metode Support Vector Machine menunjukkan performa yang lebih baik dengan nilai akurasi sebesar 83%, dibandingkan dengan metode lain yang mencapai 98,5%. Temuan ini memberikan wawasan penting mengenai persepsi masyarakat terhadap layanan Gofood dan dapat menjadi dasar untuk perbaikan layanan di masa mendatang.

Peningkatan Minat Belajar Matematika Komputer melalui Penerapkan Model Pembelajaran Kooperatif berbantuan Pedekatan Problem Based Learning (PBL)

Kadek Suryati — 2025-07-19

Rendahnya minat belajar mahasiswa pada mata kuliah matematika komputer sering terlihat dari keadaan saat proses pembelajaran berlangsung. Partisipasi yang minim, kurangnya motivasi, serta kesulitan dalam memahami konsep-konsep yang dianggap abstrak dan kompleks. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui minat belajar matematika komputer terhadap pembelajaran kooperatif berbantuan Problem Based Learning (PBL). Jenis penelitian ini adalah Penelitian Tindakan Kelas (PTK) dengan menggunakan pendekatan kualitatif dan kuantitatif. Penelitian Tindakan Kelas (PTK) ini terdiri dari 2 siklus. Subjek dalam penelitian tindakan kelas (PTK) ini adalah mahasiswa semester satu jurusan teknik informatika. Kegiatan yang dilaksanakan mencakup persiapan, pelaksanaan, hingga penyelesaian atau refleksi. Adapun instrumen yang digunakan untuk memperoleh data tentang aktivitas mahasiswa dan minat belajar mahasiswa di dalam penelitian tindakan kelas ini adalah lembar observasi aktivitas dan angket untuk mengukur tingkat minat belajar dengan empat aspek yang diukur yaitu kesenangan, perhatian, keingintahuan dan ketertarikan. Dari hasil penelitian diperoleh hasil minat belajar mahasiswa dari pra siklus ke siklus 1 sebesar 11% dan dari siklus 1 ke siklus 2 sebesar 11,35%. Hal ini menyatakan adanya peningkatan minat belajar matematika komputer yang dilihat dari aspek kesenangan, perhatian, keingintahuan dan ketertarikan mahasiswa terhadap model pembelajaran kooperatif berbantuan Problem Based Learning (PBL).

Visualisasi Data Penjualan Berbasis Cloud Dashboard dalam Pengambilan Keputusan Bisnis Apotek

Ida Bagus Gede Anandita — 2025-07-19

Perkembangan teknologi informasi telah mendorong transformasi digital dalam pengelolaan bisnis, termasuk di sektor farmasi. Apotek Sumber Waras saat ini menghadapi kendala dalam pengolahan data penjualan yang masih menggunakan Microsoft Excel, sehingga menyulitkan pemilik usaha dalam memperoleh informasi secara cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem visualisasi data penjualan berbasis dashboard interaktif guna mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih efektif. Metode yang digunakan melibatkan pembangunan data warehouse menggunakan pendekatan nine steps Kimball dan implementasi proses Extract, Transform, Load (ETL) dengan Pentaho Data Integration (PDI) Kettle. Data penjualan yang semula berbentuk file CSV ditransformasi ke dalam format yang lebih terstruktur dan dimuat ke dalam database MySQL. Hasilnya kemudian divisualisasikan menggunakan Google Data Studio dalam bentuk dashboard yang menampilkan informasi perkembangan penjualan bulanan, analisis produk dengan penjualan tertinggi dan terendah, serta laporan pendapatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem visualisasi data ini mampu meningkatkan efisiensi dalam pengelolaan informasi penjualan, mempercepat proses analisis, serta mempermudah manajemen dalam mengambil keputusan strategis secara tepat waktu dan berbasis data. Penelitian ini memberikan kontribusi praktis dalam penerapan teknologi informasi pada usaha kecil dan menengah, khususnya di bidang farmasi, serta dapat menjadi model penerapan sistem informasi visual di unit usaha sejenis.

Klasifikasi Jenis Jamur Berdasarkan Data Citra Menggunakan Metode CNN dengan Arsitektur ResNet-50

I Putu Nanda Kori Mahendra — 2025-07-19

Kasus keracunan akibat konsumsi jamur liar masih sering terjadi di Indonesia, sebagian besar disebabkan oleh kesalahan identifikasi antara jamur yang dapat dimakan dan yang beracun. Kemiripan ciri morfologis antar jenis jamur menyulitkan proses identifikasi visual, sehingga diperlukan solusi berbasis teknologi untuk mendukung klasifikasi jamur secara akurat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi jenis jamur berbasis citra digital menggunakan metode deep learning dengan arsitektur ResNet-50. Model dikembangkan menggunakan 1.119 citra jamur dari dataset publik dan dokumentasi lapangan. Dua pendekatan pelatihan diterapkan, yaitu transfer learning dan K-Fold Cross Validation. Arsitektur ResNet-50 dimodifikasi dengan penambahan callback EarlyStopping dan ReduceLROnPlateau untuk mengoptimalkan pelatihan. Evaluasi dilakukan melalui pendekatan langsung dan validasi silang. Hasil menunjukkan bahwa model dengan transfer learning memberikan performa terbaik dengan akurasi 92%, precision 91%, recall 92%, dan F1- score 91%. Sementara itu, pendekatan K-Fold menghasilkan akurasi bervariasi antara 66% hingga 77%. Temuan ini mengindikasikan bahwa pendekatan evaluasi langsung lebih stabil untuk dataset dengan ukuran terbatas dan kompleksitas visual tinggi.

Perancangan Identitas Visual Haejeans di Denpasar

Imam Hardianto — 2025-07-19

Identitas visual memiliki peranan penting dalam membentuk persepsi merek dan meningkatkan tingkat kepercayaan konsumen, terutama di tengah persaingan ketat dunia e-commerce. Penelitian ini bertujuan untuk merancang identitas visual bagi dua sub-merek milik toko Glacier, yaitu Haejeans, yang sebelumnya belum memiliki elemen visual yang kuat dan masih menggunakan foto produk sebagai gambar profil di toko daring. Hal ini menyebabkan kesulitan dalam membedakan kedua merek tersebut. Berdasarkan hasil kuesioner, sebagian besar responden menilai tampilan visual yang digunakan kurang menarik serta belum mampu merepresentasikan karakteristik merek secara maksimal. Proses perancangan dilakukan dengan pendekatan Design Thinking, dimulai dari pengumpulan data melalui wawancara, observasi, dokumentasi, dan studi pustaka, dilanjutkan ke tahap pengembangan konsep, pembuatan sketsa, digitalisasi desain, hingga penyusunan elemen visual akhir seperti logo, tipografi, palet warna, dalam bentuk grafik standar manual, animasi logo, dan desain feed Instagram. Evaluasi desain dilakukan melalui kuesioner yang diberikan kepada ahli materi dan ahli media, yang masing-masing memberikan penilaian "sangat baik" dengan persentase 90% dan 96%. Hasil ini menunjukkan bahwa identitas visual yang dihasilkan telah memenuhi kriteria efektivitas dalam memperkuat citra merek di ranah digital.

Model Penentuan Keputusan Pemilihan Ojek Online Terbaik Untuk Mahasiswa INSTIKI dengan Metode COPRAS

Wawan Setiawan Weni — 2025-07-19

Abstrak Pemilihan layanan ojek online yang sesuai sering kali menjadi tantangan bagi mahasiswa, terutama dalam mempertimbangkan faktor seperti biaya, kenyamanan, dan jumlah pengemudi yang tersedia. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model penentuan keputusan guna membantu mahasiswa INSTIKI menentukan ojek online terbaik dengan menggunakan metode COPRAS (Complex Proportional Assessment). Metode ini mengevaluasi tiga alternatif, yaitu Gojek, Grab, dan Maxim, berdasarkan kriteria seperti harga, keamanan, kecepatan layanan, dan jumlah pengemudi yang tersedia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Gojek meraih peringkat tertinggi dengan nilai 1, diikuti Grab dengan nilai 0,8737, dan Maxim dengan nilai 0,8660. Gojek unggul karena menawarkan harga yang kompetitif, kemudahan akses aplikasi, dan jumlah pengemudi yang memadai. Penelitian ini menyimpulkan bahwa model penentuan keputusan berbasis COPRAS dapat memberikan rekomendasi yang objektif dan terstruktur, sehingga mempermudah mahasiswa INSTIKI memilih layanan ojek online yang sesuai dengan kebutuhan mereka.

Prediksi Penyakit Diabetes menggunakan Klasifikasi K-Nearest Neighbor

Ni Putu Eka Juliantari — 2025-07-19

Diabetes merupakan penyakit kronis yang prevalensinya terus mengalami peningkatan secara global, termasuk di Indonesia. Upaya deteksi dini dan prediksi penyakit ini sangat penting dalam mencegah dan mengurangi risiko komplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang model prediksi diabetes dengan memanfaatkan algoritma klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN). Dataset yang digunakan bersumber dari Pima Indians Diabetes yang memuat sejumlah parameter kesehatan seperti kadar glukosa, tekanan darah, indeks massa tubuh, dan lainnya. K-NN dipilih karena memiliki keunggulan dalam mengklasifikasikan data yang bersifat non-linear serta mudah diimplementasikan. Proses penelitian melibatkan tahap prapemrosesan data, normalisasi, serta pembagian data menjadi set pelatihan dan pengujian. Berdasarkan hasil evaluasi, model K-NN dengan nilai K=5 mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 78,5%. Simpulan dari studi ini menunjukkan bahwa algoritma K-NN efektif digunakan sebagai alat bantu dalam sistem pendukung keputusan untuk mendeteksi dini risiko diabetes. Hasil ini dapat menjadi landasan dalam pengembangan sistem prediksi kesehatan yang praktis dan efisien.

Analisis Cluster Pola Belanja Konsumen Menggunakan Metode RFM dan K-Means pada Dataset Online Retail

Ni Made Sari Wulandari — 2025-07-19

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola belanja konsumen melalui segmentasi pelanggan menggunakan metode RFM (Recency, Frequency, Monetary) dan algoritma K-Means Clustering. Dataset yang digunakan berasal dari transaksi pelanggan pada platform ritel daring. Setiap pelanggan dianalisis berdasarkan waktu pembelian terakhir, frekuensi transaksi, dan total nilai transaksi. Skor RFM yang dihasilkan digunakan sebagai dasar pengelompokan pelanggan ke dalam klaster. Metode Elbow dan Silhouette digunakan untuk menentukan jumlah klaster optimal. Hasilnya menunjukkan tiga klaster pelanggan dengan karakteristik berbeda: pelanggan tidak aktif, pelanggan potensial, dan pelanggan loyal. Evaluasi model menghasilkan nilai Silhouette Score sebesar 0,47, WSS sebesar 880,10, dan BSS sebesar 1320,22, yang menunjukkan kualitas segmentasi yang cukup baik. Penelitian ini diharapkan dapat membantu perusahaan dalam merancang strategi pemasaran yang efektif dan berbasis data.

Pengembangan Game Edukasi Matematika dalam Meningkatkan Pembelajaran Siswa Sekolah Dasar

Ni Wayan Suardiati Putri — 2025-07-19

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi efektivitas game edukasi matematika dalam meningkatkan pemahaman, motivasi, dan keterlibatan siswa sekolah dasar. Menggunakan metode penelitian dan pengembangan (R&D), game edukasi dirancang untuk membantu siswa memahami konsep matematika yang sulit atau abstrak. Pengujian dilakukan melalui pretest dan posttest untuk mengukur perubahan pemahaman siswa, serta observasi dan wawancara untuk menilai keterlibatan dan motivasi siswa. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan signifikan pada skor posttest siswa, serta peningkatan keterlibatan dan motivasi mereka selama pembelajaran. Siswa lebih aktif berinteraksi dan bekerja sama dalam menyelesaikan tantangan dalam game. Namun, penelitian ini juga mengidentifikasi tantangan, seperti penyesuaian tingkat kesulitan game yang perlu disesuaikan dengan kemampuan siswa. Penelitian ini menyarankan integrasi game edukasi dengan metode pembelajaran konvensional dan memberikan pelatihan kepada guru untuk memaksimalkan efektivitas penggunaan game. Penelitian tindak lanjut tentang dampak jangka panjang dan penerapan game pada mata pelajaran lain sangat disarankan.

Analisis Metode Lakehouse untuk Pengolahan Big Data Pelayaran Kapal Laut

i wayan sudiarsa — 2025-07-19

Industri pelayaran menghasilkan volume data yang sangat besar dan terus menerus, yang dikenal sebagai big data. Data Automatic Identification System (AIS) merupakan salah-satu contohnya, yang berisi informasi real-time mengenai posisi, kecepatan, dan arah kapal. Pengolahan data ini secara efisien menjadi tantangan tersendiri. Penelitian ini mengimplementasikan metode data lakehouse untuk mengolah dan menganalisis data AIS kapal di perairan utara Bali. Proses ini mencakup pengambilan data mentah dalam format CSV, transformasi dan pembersihan data menggunakan PySpark, penyimpanan dalam format Parquet sebagai lakehouse, hingga analisis dan visualisasi data. Hasil analisis menunjukkan kecepatan rata-rata dari setiap kapal yang teridentifikasi, dan visualisasi data berhasil memetakan posisi kapal secara interaktif menggunakan Folium. Implementasi ini menunjukkan bahwa arsitektur lakehouse dapat menjadi solusi yang efektif dan skalabel untuk menangani big data di sektor maritim, serta menyediakan insight yang berharga bagi para pemangku kepentingan.

Kata Kunci: Big Data, Data Lakehouse, AIS, PySpark, Analisis Pelayaran, Visualisasi Data

Perancangan Multimedia Interaktif Pengenalan Lengkara Bahasa Bali untuk Kelas VI SD No. 5 Jimbaran

I Ketut Sutarwiyasa — 2025-07-19

Penelitian ini bertujuan untuk merancang multimedia interaktif untuk pengenalan lengkara Bahasa Bali bagi siswa kelas VI SD No. 5 Jimbaran. Bahasa Bali, sebagai salah satu simbol kekayaan budaya Indonesia, memiliki struktur yang kompleks dan kaya, salah satunya adalah lengkara. Materi lengkara merupakan bagian dari kurikulum Bahasa Bali yang diajarkan di SD No. 5 Jimbaran. Namun, media pembelajaran yang tersedia saat ini kurang menarik dan efektif dalam membantu siswa memahami materi tersebut. Untuk itu, penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data primer melalui kuesioner, observasi, dan wawancara, serta data sekunder dari kepustakaan dan dokumentasi terkait. Proses perancangan dimulai dengan analisis kebutuhan pengguna, desain sistem, pengembangan media, hingga evaluasi. Multimedia interaktif yang dihasilkan berbasis Android dan Desktop, dirancang dengan memperhatikan prinsip-prinsip desain edukatif dan interaktif. Aplikasi ini tidak hanya berisi materi pembelajaran, tetapi juga dilengkapi dengan latihan soal dan kuis interaktif untuk mengukur pemahaman siswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan multimedia interaktif dalam pembelajaran lengkara Bahasa Bali secara signifikan meningkatkan minat dan pemahaman siswa terhadap materi yang diajarkan. Penggunaan teknologi ini membuat proses pembelajaran lebih menarik dan interaktif, sehingga siswa lebih mudah memahami konsep-konsep lengkara dengan baik.

Visualisasi Data Penjualan Berbasis ETL: Studi Kasus UD. Wirajaya

I Putu Surya Adi Putra — 2025-07-19

Kemampuan dalam mengelola dan menganalisis data penjualan secara efektif menjadi faktor penting dalam menunjang pengambilan keputusan bisnis, khususnya bagi pelaku Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM). UD. Wirajaya sebagai salah satu usaha di bidang penjualan bahan bangunan masih menghadapi kendala dalam pengolahan data yang dilakukan secara manual menggunakan Microsoft Excel, sehingga informasi yang disajikan kurang efisien, sulit dipahami, dan menyulitkan pemilik usaha dalam merumuskan strategi bisnis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem visualisasi data penjualan berbasis data warehouse dan Google Data Studio guna memudahkan analisis dan penyajian informasi secara interaktif. Metode yang digunakan meliputi proses Extract, Transform, Load (ETL) menggunakan Pentaho Data Integration (PDI), serta pengembangan enam dashboard utama yang menampilkan tren penjualan bulanan, produk terlaris dan tersedikit terjual, penjualan berdasarkan kategori produk, dan distribusi pelanggan berdasarkan tipe. Hasil penelitian menunjukkan bahwa visualisasi data yang dibangun mampu meningkatkan pemahaman terhadap performa penjualan dan mempercepat proses pengambilan keputusan. Sistem ini menjadi solusi praktis dan efisien dalam mendukung transformasi digital UMKM di bidang pengelolaan informasi penjualan.

Implementasi Sistem Informasi Keuangan pada My Bali Group Berbasis Web

Ni Kadek Ayu Nirwana — 2025-07-19

Penelitian ini bertujuan untuk membantu admin perusahaan dalam melakukan pekerjaannya dan juga memudahkan direktur mengakses laporan keuangan. Penelitian ini menggunakan teknik pengumpulan data primer (wawancara dan observasi) serta data sekunder (kepustakaan dan dokumentasi). Sistem informasi keuangan yang dibangun menggunakan metode waterfall. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem informasi laporan keuangan untuk My Bali Group pada PT. Catur Lintas Wisata berbasis web. Dari hasil pengujian sistem dengan menggunakan black-box testing dapat disimpulkan bahwa sistem informasi keuangan yang telah dirancang dan dibangun dapat menyajikan laporan keuangan perusahaan

Rancang Bangun Sistem Informasi Monitoring Pada Kandang Ayam Berbasis Website

I Made Sukafona — 2025-07-19

Ayam memiliki proses produksi sekitar 30 sampai 35 hari. Untuk menghasilkan ayam dengan kualitas yang baik diperlukan pemeliharaan yang baik terhadap suhu, kelembaban, kecepatan angin, dan kadar gas amonia di dalam kandang ayam agar pertumbuhan ayam tidak terhambat dan menimbulkan kerugian bagi peternak. Diperlukan sistem informasi yang dapat memonitoring kandang ayam yang dapat terhubung dengan alat monitoring kandang. Sistem informasi monitoring kandang ayam berbasis website yang dapat melakukan proses monitoring kandang yang memberikan informasi data suhu, kelembaban, kecepatan angin dan gas amoniak serta pengolahan data pakan, obat-obatan dan yang diakses melalui jaringan wifi. Komponen yang digunakan pada alat ini adalah NodeMCU ESP32, DHT11, MQ-135, anemometer dan LCD 16x2. Sedangkan, database MYSQL dan bahasa pemrograman PHP digunakan untuk membuat sistem informasinya. Sistem informasi monitoring kandang ayam dapat memberikan informasi data suhu, kelembaban, gas amoniak dan kecepatan angin di kandang ayam dan sistem juga dapat mengolah data pakan ayam, data obat, data berat ayam dan membuat laporan harian, mingguan dan bulanan. Sistem juga dapat diintegrasikan dengan database dan alat pemantauan. Hasil pengujian rata-rata waktu pengiriman data ke database menunjukkan nilai total rata-rata delay 0.835 detik dengan delay rata-rata terendah 0.49 detik dan delay rata-rata tertinggi 1.837 detik.

Analisis Hukum Perjanjian Elektronik: Aspek Validitas dan Kepastian Hukum dalam Bisnis Digital

Happy Budyana Sari — 2025-07-19

Perkembangan bisnis digital di Indonesia telah mendorong maraknya penggunaan perjanjian elektronik dalam transaksi daring. Namun, meskipun telah diakui secara hukum melalui Undang-Undang Informasi dan Transaksi Elektronik (UU ITE), perjanjian elektronik masih menghadapi tantangan serius terkait validitas dan kepastian hukum. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sejauh mana regulasi yang ada mampu menjamin kekuatan hukum perjanjian elektronik serta memberikan perlindungan yang adil bagi konsumen dan pelaku usaha. Metode yang digunakan adalah studi normatif melalui analisis literatur hukum nasional dan perbandingan dengan praktik internasional seperti eIDAS Regulation (Uni Eropa), Electronic Transactions Act (Singapura), dan UETA (Amerika Serikat). Hasil penelitian menunjukkan adanya celah regulasi, rendahnya standar teknis, serta minimnya koordinasi antar-lembaga dalam pengawasan kontrak digital. Untuk itu, diperlukan harmonisasi regulasi, peraturan teknis turunan, penguatan sistem tanda tangan digital, serta pengembangan Online Dispute Resolution (ODR) yang sah secara hukum. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi masukan bagi perumusan kebijakan hukum digital di Indonesia yang lebih adaptif, inklusif, dan berbasis teknologi.

the Analisis Keefektifan Desain Antarmuka Pengguna Aplikasi Flip Menggunakan Heart Metrics

Kristoforus Jemeot — 2025-07-19

Penelitian ini bertujuan menganalisis keefektifan desain antarmuka pengguna (UI) pada aplikasi Flip menggunakan kerangka kerja HEART Metrics(Al Falaqi et al., 2023) , yang mencakup lima dimensi: Happiness, Engagement, Adoption, Retention, dan Task Success. Flip dipilih sebagai objek studi karena posisinya sebagai salah satu aplikasi keuangan digital terpopuler di Indonesia. Data dikumpulkan melalui survei, wawancara, dan analisis penggunaan aplikasi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat mengidentifikasi kelebihan dan kekurangan UI Flip serta memberikan rekomendasi konkret untuk meningkatkan pengalaman pengguna (UX).(Trenggono et al., 2022) Temuan ini juga dapat menjadi acuan bagi pengembang aplikasi lain dalam merancang antarmuka yang lebih efektif dan berorientasi pada kebutuhan pengguna.

Animasi 2.5D Materi Perubahan Wujud Benda untuk Siswa SD Kelas 4 dengan Pendekatan Analogi Personal

I Made Marthana Yusa — 2025-07-19

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan media animasi 2.5D sebagai solusi inovatif untuk meningkatkan retensi memori dan pemahaman siswa. Dengan pendekatan analogi personal, karakter animasi seperti es, air, dan uap diberi sifat manusiawi untuk mempermudah siswa menghubungkan konsep abstrak dengan pengalaman sehari-hari. Penelitian ini melalui tiga tahap utama: pra-produksi, produksi, dan pasca-produksi. Hasil evaluasi menunjukkan peningkatan retensi memori dan pemahaman siswa yang didapat melalui perbandingan nilai pre-test dan post-test, dengan nilai rata-rata siswa pada pre-test yaitu 52 meningkat menjadi 89 saat post-test. Evaluasi menggunakan skala Likert oleh ahli konten memberikan hasil kelayakan sebesar 92%, sedangkan ahli media memberikan penilaian sebesar 93,8%, keduanya termasuk dalam kategori "sangat baik." Media animasi ini diharapkan dapat memenuhi kebutuhan pembelajaran masa kini yang lebih interaktif, menarik, dan relevan dengan perkembangan teknologi pendidikan, serta memberikan dampak positif dalam proses belajar siswa.