Perbaikan Kualitas Layanan TK Telkom Buah Batu Dengan Integrasi SERVQUAL, KANO Dan SWOT
PAUD a strategic role in shaping children’s character and learning abilities from an early age. The growing interest of parents in early education requires schools to improve service quality in order to meet expectations and maintain competitiveness. This study aims to evaluate the service quality of TK Telkom Buah Batu using the Servqual and Kano methods. The Servqual analysis results show a service quality value (Q) of 0.849, indicating that the service has not yet met the “good” category. The Kano analysis identifies 15 attributes in the One dimensional category (T1, T2, T4, RL1–RL5, RV1, RV2, A1–A3, E1, E3) that must be prioritized for improvement, as well as two attributes in the Attractive category (T3 and E2), which, although not a priority, can still enhance parental satisfaction if improved. This study contributes by providing relevant managerial strategies to improve service quality, parental satisfaction, and the competitiveness of TK Telkom Buah Batu amidst the competition among PAUD schools in Lengkong.
Kualitas Layanan, Service Quality, Kano Model, SWOT
INOVASI DIGITAL: PENERIMAAN DAN EFEKTIVITAS APLIKASI RUANG-GTK SEBAGAI WUJUD PEMERINTAH PROAKTIF DAN PERSONAL DI SEKTOR PENDIDIKAN KABUPATEN BANGKA BARAT
This learning analyzes the acceptance and effectiveness of the Ruang-GTK application as a manifestation of a proactive and personalized government in the education sector of West Bangka Regency. Using the Technology Acceptance Model (TAM) framework, a survey of 250 elementary and junior high school teachers revealed that ease of use significantly influences perceived usefulness and user attitudes, with perceived usefulness being the dominant factor shaping positive attitudes. Although the application is considered easy to use, both its actual utilization and perceived benefits remain moderate. Furthermore, the presence of local digital platforms such as ASIK-GTK poses the risk of overlap, potentially hindering the optimal use of Ruang-GTK. These findings highlight the importance of system integration, improved digital literacy, and strengthened communication of service benefits to support the success of digital transformation toward more anticipatory and personalized public services.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kura-Kura Berbasis Android Menggunakan MetodeForward Chaining dan Certainty Factor
Kura-kura merupakan hewan yang memiliki umur panjang, namun tetap rentan terhadap penyakit. Banyak pemelihara kura-kura yeng kesulitan merawat kura-kura yang terkena penyakit, karena keterbatasan akses ke klinik hewan atau dokter spesialis hewan. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu alat atau sistem yang dapat mendiagnosa penyakit pada kura-kura dengan kemampuan layaknya dokter spesialis hewan. Tujuan dari penelitian ini ialah membangun sistem pakar berbasis android untuk mendiagnosa 9 jenis penyakit pada kura-kura, data penyakit didapatkan melalui studi literatur dan wawancara dengan 3 pakar hewan. Sistem pakar dibangun menggunakan metode Forward Chaining sebagai metode inferensi untuk mempermudah pengambilan keputusan. Namun, metode ini memiliki kekurangan dalam menentukan tingkat keyakinan mendiagnosa, metode Certainty Factor ditambahkan sebagai metode perhitungan untuk menentukan tingkat keyakinan diagnosa. Berdasarkan hasil uji perbandingan anatara output pada sistem dan perhitungan manual, sistem pakar dapat melakukan diagnosa dengan persentase keakuratan mencapai 97%.
Mengintegrasikan Kebugaran Tubuh dan Perawatan Kulit Menggunakan Aplikasi SKIN-FIT
Banyaknya klinik perawatan kulit dan klub kebugaran yang tersedia di masyarakat merupakan fenomen yang memperlihatkan kebutuhan akan tersedianya akses pada kebutuhan kesehatan kulit dan kebugaran tubuh sudah menjadi gaya hidup di tanah air. Hal ini disebabkan adanya kesadaran yang tumbuh akan pentingnya menjaga kebugaran tubuh dan kulit dan juga karna adanya pembangunan yang dilakukan sangat pesat sehingga mengakibatkan lingkungan dapat menurunkan kualitas hidup baik bagi kebugaran tubuh dan kulit.Kebugaran fisik berhubungan erat dengan kesehatan kulit disebabkan dengan meningkatnya sirkulasi darah yang membawa oksigen dan nutrisi ke sel kulit, membantu membersihkan pori-pori melalui keringat, serta mengurangi stres yang dapat memicu masalah pada kulit menimbulkan penyakit kulit atau kelainan kulit disebabkan oleh infeksi, peradangan, alergi, faktor genetik, atau paparan sinar matahari dan iritan. Selain itu, olahraga dapat meningkatkan produksi kolagen dan antioksidan alami, yang membantu menjaga elastisitas kulit dan menunda penuaan. Untuk itu penelitian ini membuat aplikasi yang menggabungkan ke dua aspek penting tersebut, yaitu perawatan kulit wajah dan kebugaran badan untuk membantu masyarakat memelihara kesehatan tubuh, yang berdampak pada kesehatan kulit wajah. Aplikasi di desain menggunakan figma yang berbasis cloud berbasis web.
Studi Perilaku Menabung terhadap Pengguna Layanan Teknologi Keuangan : Systematic Literature Review
Penelitian ini dilakukan guna menelaah variabel yang berdampak terhadap perilaku menabung pada pengguna aplikasi teknologi keuangan melalui pendekatan systematic literature review. Pemahaman kebiasaan perilaku menabung menjadi salah satu isu yang ambivalen dalam pengambilan keputusan di tengah gencarnya masyarakat menggunakan teknologi keuangan seperti aplikasi dompet digital sebagai alat pembayaran dalam kehidupan sehari-hari. Fokus penelitian ini diarahkan pada tiga determinan utama yaitu literasi keuangan, sikap keuangan, dan kontrol diri. Metodologi yang digunakan adalah SLR terhadap lima artikel yang diterbitkan dalam rentan waktu tahun 2021-2025 yang diperoleh dari basis data publish atau perish. Hasil analisis menunjukkan bahwa literasi keuangan memiliki dampak terhadap perilaku menabung dikarenakan literasi keuangan yang tinggi membuat pengguna teknologi digital mampu meningkatkan perilaku menabungnya dikarenakan pengambilan keputusan keuangan yang baik. Sedangkan sikap keuangan tidak berdampak pada perilaku menabung dikarenakan sikap keuangan hanya meningkatkan perilaku investasi. Sedangkan kontrol diri memiliki dampak terhadap perilaku menabung, di mana teknologi keuangan berisiko membuat penggunanya menjadi lebih konsumtif akibat kemudahan transaksi sehingga kontrol diri yang baik berdampak pada perilaku menabung yang baik pula. Penelitian ini memberikan implikasi penting bagi individu dan kelompok yang menggunakan teknologi keuangan agar dapat lebih bijak dalam mengelola keuangannya melalui perilaku menabung.
AI dalam Optimasi Proses Pertanian: Perspektif Teknik Industri
Penerapan AI dalam sektor pertanian menawarkan potensi besar untuk mengoptimalkan berbagai aspek, seperti peningkatan efisiensi, pengurangan pemborosan sumber daya, dan automasi proses. Dalam perspektif teknik industri, AI dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses produksi tanaman, meningkatkan prediksi hasil panen, serta mengelola rantai pasokan secara lebih efisien. Teknologi ini memungkinkan pengambilan keputusan berbasis data yang lebih cepat dan akurat, serta dapat meningkatkan keberlanjutan pertanian dengan mengurangi penggunaan bahan kimia dan air yang berlebihan. Namun, meskipun AI menawarkan banyak manfaat, implementasinya juga menghadapai berbagai tantangan termasuk biaya investasi yang tinggi, keterbatasan infrastruktur digital dan kebutuhan data berkualitas. Oleh karena itu, penting untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi teknologi ini di sektor pertanian, serta menggali solusi yang memungkinkan teknologi ini diterapkan secara lebih luas. Penelitian ini membahas kelebihan dan kekurangan penerapan AI dalam industri pertanian dengan pendekatan teknik industri. Hasil menunjukkan dampak dari teknologi ini terhadap efisiensi proses pertanian dan keberlanjutan sistem pertanian secara keseluruhan.
Analisis Tren Pencarian Artificial Intelligence di Indonesia Menggunakan Google Trends pada Periode 2020–2025
Perkembangan Artificial Intelligence (AI) di Indonesia semakin pesat seiring meningkatnya adopsi teknologi generatif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tren pencarian istilah terkait AI di Indonesia pada periode 2020–2025 dengan menggunakan data sekunder dari Google Trends. Kata kunci yang dianalisis mencakup istilah umum (Artificial Intelligence, AI, Kecerdasan Buatan) dan istilah AI generatif (ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek). Metode penelitian dilakukan dengan pendekatan kuantitatif deskriptif melalui pemrosesan data tren pencarian, visualisasi time series, heatmap, dan analisis rata-rata popularitas per tahun. Hasil penelitian menunjukkan bahwa istilah Artificial Intelligence mendominasi pencarian sejak 2020, sementara istilah AI mengalami lonjakan signifikan mulai 2022. Pada kategori AI generatif, ChatGPT menjadi kata kunci paling dominan dengan puncak popularitas pada 2023, sedangkan Gemini, Claude, dan DeepSeek baru menunjukkan peningkatan pada 2024–2025. Secara keseluruhan, temuan ini memperlihatkan adanya pergeseran fokus publik dari pencarian definisi dasar AI menuju eksplorasi penggunaan praktis dan perbandingan antar platform AI generatif. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam memahami literasi digital masyarakat Indonesia serta dapat menjadi dasar pengembangan kebijakan dan riset lanjutan terkait adopsi teknologi AI.
Artificial Intelligence, Google Trends, ChatGPT, Generative AI.
Desain Aplikasi Berbasis Mobile untuk Mencatat dan Mengelola Keuangan
Aplikasi Moneyku adalah aplikasi mobile yang membantu mahasiswa dan masyarakat mencatat dan mengatur keuangan dengan mudah. Fitur utama aplikasi ini meliputi pencatatan pemasukan, pengeluaran, serta melihat saldo secara real-time. Pengguna juga dapat mengekspor data ke laporan bulanan atau tahunan. Desain aplikasi sederhana dan ramah pengguna, sehingga cocok untuk semua kalangan, termasuk yang kurang familiar dengan teknologi. Aplikasi ini juga dilengkapi dengan fitur keamanan data dan penyimpanan cloud, memastikan data aman dan dapat diakses dari berbagai perangkat mobile. Tujuan aplikasi ini adalah mempermudah pemantauan keuangan, meningkatkan kesadaran pengelolaan uang, dan membantu menciptakan kebiasaan keuangan yang lebih baik. Dengan fitur pencatatan dan pelaporan, aplikasi ini diharapkan dapat meningkatkan keteraturan dan efisiensi pengelolaan keuangan individu atau keluarga.
Perancangan Desain Sistem Parkir Otomatis Menggunakan Sensor Pir Dan Servo Motor Berbasis Arduino
Permasalahan keterbatasan lahan dan sulitnya menemukan slot parkir yang tersedia mendorong perlunya sistem parkir otomatis yang efisien dan mudah digunakan. Pada penelitian ini dirancang prototipe sistem parkir otomatis berbasis Arduino dengan memanfaatkan sensor Passive Infrared (PIR) untuk mendeteksi okupansi slot parkir dan kendaraan di pintu masuk maupun keluar. Servo motor digunakan sebagai aktuator palang pintu otomatis yang dikendalikan langsung oleh mikrokontroler. Sistem juga dilengkapi dengan sensor ultrasonik HC-SR04 sebagai alarm parkir untuk membantu pengemudi melakukan manuver dengan aman, piezo buzzer sebagai peringatan audio, serta indikator visual berupa LED dan LCD 16x2 untuk menampilkan informasi ketersediaan slot parkir secara real-time. Metode pengembangan menggunakan model waterfall yang mencakup analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi perangkat keras dan lunak, pengujian, serta pemeliharaan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi kendaraan secara akurat, mengendalikan gerbang secara otomatis, serta memberikan informasi visual dan audio yang responsif. Dengan demikian, sistem parkir ini dapat mengurangi waktu pencarian parkir, mengoptimalkan pemanfaatan ruang, dan meningkatkan keamanan serta kenyamanan pengguna.
MODEL PREDIKSI HASIL PERTANDINGAN SEPAK BOLA ANTARA PSG DAN INTER MILAN DENGAN REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL DAN BINOMIAL
Penelitian ini bertujuan memprediksi hasil pertandingan final Liga Champions antara PSG dan Inter Milan dengan pendekatan statistik menggunakan regresi logistik multinomial dan binomial. Data diambil dari situs FBref.com dan mencakup jumlah gol, kebobolan, dan penguasaan bola dari kedua tim selama satu musim. Hasil analisis regresi binomial menunjukkan bahwa jumlah gol merupakan indikator paling signifikan terhadap kemenangan, sedangkan penguasaan bola justru menunjukkan korelasi negatif. Sebaliknya, model multinomial menghasilkan output yang tidak logis akibat keterbatasan data dan kemungkinan kesalahan pengkodean. Temuan ini menegaskan pentingnya efektivitas serangan dibanding sekadar dominasi permainan. Penelitian ini dapat menjadi referensi bagi pelatih dan analis dalam menyusun strategi serta dasar untuk pengembangan studi analitik olahraga ke depan.
Pencarian Cerdas Berbasis Algoritma Levenshtein Distance pada Sistem Penjualan Web Mobile
Pengelolaan transaksi pada usaha ritel masih menghadapi kendala pada pencatatan penjualan dan pengelolaan persediaan. Sistem konvensional menimbulkan keterlambatan rekapitulasi, potensi kesalahan pencatatan, serta belum mendukung pembayaran digital dan pemesanan jarak jauh. Penelitian sebelumnya telah mengembangkan sistem penjualan berbasis web menggunakan Laravel dengan fungsi utama seperti registrasi, login, keranjang belanja, checkout, dan pembayaran, namun belum menekankan fitur pencarian toleran kesalahan maupun notifikasi real-time. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem penjualan berbasis web mobile untuk mendukung digitalisasi transaksi dengan kontribusi utama berupa pencarian cerdas menggunakan algoritma Levenshtein Distance yang meningkatkan akurasi pencarian meskipun terjadi kesalahan pengetikan, serta push notification yang mempercepat respons pengelola ketika terdapat pesanan baru. Sistem dibangun menggunakan Laravel dengan basis data MariaDB, terintegrasi Midtrans sebagai payment gateway, dan dikembangkan menggunakan metode Extreme Programming untuk mendukung adaptasi kebutuhan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan sistem berjalan sesuai kebutuhan, meningkatkan efisiensi operasional, dan memberikan layanan lebih responsif. Kebaruan penelitian ini terletak pada integrasi pencarian cerdas dan notifikasi real-time dalam sistem penjualan web mobile yang aman dan efisien.
Peningkatan Motivasi Belajar Siswa Menggunakan Artificial Intelligence Sebagai Asisten Pembelajaran Interaktif
Kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan motivasi belajar siswa SMK Koperasi Pontianak melalui pemanfaatan Artificial Intelligence sebagai asisten pembelajaran interaktif. Rendahnya motivasi belajar seringkali menjadi hambatan dalam proses pendidikan, terutama di era digital. Workshop yang diselenggarakan pada 23 Januari 2025 ini diikuti oleh 30 siswa, berfokus pada pelatihan praktis penggunaan Artificial Intelligence generatif (seperti ChatGPT, Google Gemini, dan lain-lain) untuk menciptakan materi pembelajaran yang personal, kuis interaktif, dan rangkuman pelajaran yang efisien. Metode pelaksanaan meliputi penyampaian materi, demonstrasi langsung, dan praktik mandiri. Hasil evaluasi menunjukkan adanya peningkatan signifikan dalam partisipasi aktif dan minat siswa terhadap materi yang diajarkan. Penggunaan Artificial Intelligence tidak hanya mempercepat proses pemahaman tetapi juga memberikan pengalaman belajar yang lebih dinamis dan menyenangkan. Luaran kegiatan ini adalah peningkatan motivasi intrinsik siswa, adopsi Artificial Intelligence sebagai alat bantu belajar, serta terbentuknya panduan praktis bagi sekolah untuk mengintegrasikan teknologi serupa di masa depan.
Artificial Intelligence, Pembelajaran Interaktif, Motivasi Belajar, SMK, Pengabdian Masyarakat.
Penerapan Literasi Digital dan Etika Bermedia Sosial bagi Siswa SMA di Era Society 5.0
Perkembangan teknologi di era Society 5.0 menuntut generasi muda, khususnya siswa Sekolah Menengah Atas (SMA), untuk memiliki kemampuan literasi digital yang memadai serta memahami etika bermedia sosial. Penelitian ini merupakan bagian dari kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) yang bertujuan meningkatkan pemahaman dan keterampilan siswa dalam menggunakan media sosial secara bijak, aman, dan bertanggung jawab. Kegiatan dilaksanakan melalui workshop interaktif di SMA Mujahidin Pontianak pada tanggal 6 Mei 2025, dengan peserta sebanyak 33 siswa kelas XII. Metode yang digunakan meliputi ceramah, diskusi, studi kasus, dan simulasi praktik pengelolaan keamanan informasi pribadi di media sosial. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan signifikan pada pengetahuan dan sikap siswa terkait literasi digital, perlindungan data pribadi, dan penerapan etika komunikasi daring. Luaran kegiatan berupa modul pelatihan dan panduan etika bermedia sosial yang dapat diadopsi oleh pihak sekolah dan masyarakat luas sebagai referensi edukasi keamanan digital. Kegiatan PKM ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam membentuk generasi muda yang cakap digital dan beretika, sehingga mampu menghadapi tantangan serta memanfaatkan peluang teknologi di era Society 5.0.
Implementasi Metode Analisis Keputusan untuk Membantu Siswa SMA dalam Menentukan Jurusan Perguruan Tinggi
Pemilihan jurusan perguruan tingg merupakan salah satu keputusan penting bagi siswa SMA karena akan mempengaruhi arah studi dan karier di masa depan. Sayangnya, banyak siswa masih mengalami kesulitan dalam menentukan pilihan akibat terbatasnya informasi mengenai prospek jurusan,kurangnya pemahaman diri terhadap minat dan bakat, serta tidak adanya pendekatan sistematis yang dapat membantu mereka dalam pengambilan keputusan. Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat (PKM) ini diselenggarakan untuk memberikan solusi melalui peningkatan literasi karier dan pelatihan metode analisis keputusan. PKM dilaksanakan pada 6 Mei 2025 di SMA Swasta Mujahidin Pontianak dengan peserta 32 siswa kelas XII, melalui tahapan identifikasi kebutuhan, sosialisasi, pelatihan, simulasi, diskusi, dan evaluasi. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan pemahaman siswa sebesar 28% berdasarkan perbandingan skor pre-test dan post-test, partisipasi aktif mencapai 81%, serta tingkat kepuasan siswa sebesar 87,5%. Capaian ini membuktikan bahwa metode analisis keputusan efektif untuk mendukung bimbingan karier. Oleh karena itu, kegiatan serupa perlu diperluas ke sekolah lain, memanfaatkan teknologi berbasis Decision Support System, serta dilakukan secara berkesinambungan agar dampaknya lebih mendalamdan berkelanjutan.
Sistem Penjualan Online Berbasis Web Mobile sebagai Solusi Digitalisasi untuk Toko Florist
Permasalahan yang umum pada florist meliputi tidak terintegrasinya katalog produk dengan data stok, sehingga harus memeriksa ketersediaan bahan secara manual setiap kali ada pemesanan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem perhitungan stok yang terotomatisasi. Metode penelitian yang digunakan adalah Design Science Research (DSR) melalui tahapan identifikasi masalah, perancangan, implementasi, dan evaluasi. Sistem dikembangkan menggunakan Laravel, Vue.js, MariaDB, dan Midtrans dengan pemodelan UML. Pengujian dilakukan menggunakan white-box testing untuk memastikan alur logika dan fungsionalitas sistem berjalan sesuai rancangan. Sebagai solusi, penelitian ini merancang sistem penjualan berbasis web mobile yang dapat menghitung kebutuhan bahan produksi dan pengurangan stok otomatis setiap transaksi. Sistem ini diharapkan mampu meningkatkan produktivitas, meminimalisir kesalahan pencatatan, dan mendukung digitalisasi operasional bagi toko Florist.
Prediction of Patient Arrivals per Room at NTB Provincial Hospital Using the Auto SARIMA Model
Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Provinsi NTB merupakan rumah sakit rujukan utama di Nusa Tenggara Barat yang menghadapi tantangan dalam mengelola fluktuasi jumlah pasien. Lonjakan pasien dapat menyebabkan kekurangan sumber daya medis, sementara penurunan jumlah pasien berisiko menyebabkan pemborosan sumber daya. Oleh karena itu, diperlukan sistem prediksi yang mampu memperkirakan jumlah kedatangan pasien secara akurat guna mendukung manajemen rumah sakit. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi jumlah pasien menggunakan Auto SARIMA (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average). Data yang digunakan mencakup informasi tanggal masuk, tanggal keluar, asal masuk (IGD atau poli), serta jenis pembayaran pasien (BPJS, PBI, NPBI, dan umum). Selain itu, model ini mempertimbangkan faktor eksternal seperti hari libur, kondisi cuaca, dan kejadian khusus yang berpotensi memengaruhi jumlah pasien.Tahapan penelitian meliputi pengumpulan dan pra-pemrosesan data, pemodelan menggunakan Auto SARIMA, serta evaluasi hasil prediksi dengan Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil evaluasi model dengan menggunakan metrik statistik menunjukkan performa yang cukup baik, dengan nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 3,61 dan Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 5,33. Nilai ini mengindikasikan bahwa tingkat kesalahan prediksi relatif kecil, sehingga model Auto SARIMA dapat diandalkan dalam memperkirakan jumlah pasien per kamar. Prediksi Auto SARIMA memberikan manfaat praktis bagi rumah sakit. Pola musiman kedatangan pasien yang teridentifikasi dapat digunakan untuk mengoptimalkan pengelolaan kamar rawat inap, perencanaan sumber daya medis, serta penjadwalan pelayanan kesehatan secara lebih efisien.
Clustering Gaya Belajar Mahasiswa dengan Metode K-Means: Analisis VARK untuk Pengembangan Strategi Pembelajaran Adaptif
This study aims to map students’ learning styles using the VARK (Visual, Auditory, Reading/Writing, Kinesthetic) framework through an unsupervised learning approach. Data were collected from student questionnaires and pre-processed by extracting coded responses, transforming them into numerical variables via one-hot encoding, and applying normalization. The K-Means Clustering algorithm was then employed to group students based on response patterns, with the number of clusters set to four in accordance with the VARK theoretical framework. The results reveal four clusters with distinct characteristics: Visual–Auditory, Auditory–Kinesthetic, Reading/Writing, and Multimodal. Internal validation using the Silhouette Score, Davies–Bouldin Index, Calinski–Harabasz Index, and the Elbow Method confirmed that four clusters represent the optimal configuration. PCA visualization and the distribution of VARK preferences further support the separation among clusters while highlighting the heterogeneity of student learning styles. These findings have practical implications for the design of adaptive learning strategies in higher education. Each cluster requires differentiated approaches, such as the use of visual materials, discussions, hands-on practice, or a variety of methods for multimodal learners. Future studies are recommended to expand the sample size, compare alternative clustering algorithms, and integrate VARK questionnaire data with digital learning behavior to enrich the analysis.
Model Pembelajaran Adaptif Berbasis AI:Mengontekstualisasikan Budaya Marapu dalam Pembelajaran Matematika Di SMAN 1 Kodi Balaghar Kabupaten Sumba Barat Daya
Penelitian ini menggunakan pendekatan Penelitian dan Pengembangan (R&D) dengan model pengembangan ADDIE untuk merancang model pembelajaran adaptif berbasis Artificial Intelligence (AI) yang mengontekstualisasikan budaya Marapu di SMAN 1 Kodi Balaghar, Kabupaten Sumba Barat Daya. Dua jenis AI digunakan, yaitu Natural Language Processing (NLP) untuk memetakan minat siswa dan Machine Learning (ML) untuk menyesuaikan materi dan kuis secara otomatis. Subjek penelitian terdiri dari 60 siswa kelas XI dan 6 guru dari mata pelajaran Bahasa Indonesia, PPKn, dan Antropologi. Hasil uji coba menunjukkan peningkatan skor pemahaman siswa dari 62,4 menjadi 83,7, dengan 85% siswa menyatakan bangga mempelajari budaya lokal, dan 80% menunjukkan peningkatan keterlibatan. Sebanyak 83% guru merasa terbantu dalam mendesain pembelajaran yang lebih kontekstual dan interaktif. Penelitian ini menyarankan replikasi model di daerah lain dan dukungan infrastruktur teknologi di sekolah terpencil.
ANALISIS DIGITAL PROMOTION DAN STORE ATMOSPHERE TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN MIZAN BOOK STORE
Penelitian ini dilatar belakangi oleh permasalahan yang ada pada Mizan Pustaka Bandung, sebagai perusahaan yang bergerak di bidang ritel khususnya buku sudah melakukan penerapan digital bisnis dan selalu berusaha meningkatkan store atmosphere tetapi volume penjualan setiap bulannya mengalami penurunan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui gambaran serta pengaruh Digital Promotion dan store atmosphere terhadap keputusan pembelian secara parsial dan simultan pada mizan pustaka bandung. Pendekatan yang digunakan untuk memecahkan masalah dari penelitian ini yaitu menggunakan metode kuantitatif deskriptif dan verifikatif. Jumlah responden penelitian ini ada 100 responden, hasil tanggapan responden dalam penelitian ini digambarkan baik serta berpengaruh positif secara parsial dan simultan, hasil dari penelitian ini juga menjelaskan bahwa kontribusi atau sumbangan pengaruh Digital Promotion dan store atmosphere terhadap keputusan pembelian yaitu sangat baik. Kesimpulan dari penelitian ini bahwa, terdapat pengaruh positif secara parsial maupun simultan dari variabel Digital Promotion dan Store Atmosphere Terhadap Keputusan Pembelian.
Analisis Pasar Digital Dalam Pengambilan Keputusan Pembelian Produk Skintific
The development of digital technology has significantly changed consumer behavior in purchasing products, especially skincare products such as Skintific. The purpose of this study is to analyze the factors that influence the decision to purchase Skintific in the digital market. The research method used is a quantitative approach with data collection techniques through online surveys of 150 respondents who are product users. Data analysis was conducted using multiple linear regression and market segmentation. The results of the study show that product quality, price, digital marketing, influencer marketing, and customer reviews have a significant impact on purchasing decisions. In addition, market segmentation shows that female platform users in the 18–25 age group are the dominant segment when purchasing products with Shimizu. The company provides strategic effects to improve product quality and strengthen digital marketing and collaboration with influencers as their main marketing strategy.
purchasing decision, Skintific, digital marketing, product quality, influencer marketing, customer reviews.
Pemanfaatan Artificial Intelligence dalam Value Proposition Design untuk Pengembangan Produk Pertanian Lokal di Indonesia
Pertanian lokal Indonesia memiliki peran strategis dalam mendukung ketahanan pangan dan perekonomian nasional. Namun, sektor ini masih menghadapi tantangan berupa rendahnya nilai tambah, keterbatasan akses pasar, dan daya saing global yang relatif lemah. Penelitian ini bertujuan mengintegrasikan Artificial Intelligence (AI) dalam Value Proposition Design (VPD) guna merumuskan strategi pengembangan produk pertanian lokal yang lebih berorientasi pada kebutuhan konsumen. Data dikumpulkan melalui survei konsumen, wawancara petani, laporan pasar, serta analisis sentimen berbasis AI terhadap media sosial. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa konsumen Indonesia menunjukkan preferensi kuat terhadap produk sehat, organik, dan ramah lingkungan; 74% responden lebih memilih merek berkelanjutan dan 77% bersedia membayar lebih untuk produk eco-friendly. AI terbukti mampu mengolah big data, mengidentifikasi pola konsumsi, serta menghasilkan prototipe value proposition yang menekankan aspek kesehatan, keberlanjutan, dan keadilan sosial. Temuan ini mengindikasikan bahwa pemanfaatan AI dalam desain proposisi nilai tidak hanya memperkuat relevansi produk pertanian lokal di mata konsumen, tetapi juga membuka peluang peningkatan daya saing dan ekspor. Integrasi AI dengan VPD dapat menjadi pendekatan inovatif bagi petani, UMKM, maupun pelaku industri pertanian dalam menciptakan model bisnis berkelanjutan dan responsif terhadap perubahan tren pasar.
Penggunaan Metode Waterfall Dalam Sistem Informasi POS Toko Anugrah Ponsel Pontianak
Toko Anugrah Ponsel merupakan usaha yang bergerak di bidang penjualan dan layanan servis smartphone. Dalam praktiknya, toko ini masih menggunakan sistem manual untuk pengelolaan transaksi, stok, dan pelaporan, sehingga menimbulkan kendala seperti pencatatan ganda, kesalahan perhitungan, dan keterlambatan dalam pengambilan keputusan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dirancang sebuah sistem informasi Point of Sale (POS) berbasis web yang dapat membantu proses pengelolaan penjualan, persediaan barang, dan layanan servis secara terkomputerisasi. Sistem dibangun menggunakan framework Laravel dan databasenya di rancang menggunakan mysql. Sistem dikembangkan menggunakan metode Waterfall dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian.Pemodelan sistem didukung dengan diagram Unified Modeling Language (UML) seperti Use Case, Activity, Class, Sequence dan ERD. Fitur yang disediakan meliputi manajemen penjualan, pembelian, stok barang secara real-time, pelacakan layanan servis, notifikasi stok minimum, laporan dinamis berbentuk grafik dan tabel, serta notifikasi status servis melalui email. Pengujian dilakukan menggunakan metode Black Box Testing dan pendekatan UAT untuk memastikan kesesuaian fungsi sistem. Hasil implementasi menunjukkan sistem ini dapat meningkatkan efisiensi operasional, meminimalisasi kesalahan, mempercepat pengambilan keputusan berbasis data, serta meningkatkan kepuasan pelanggan melalui transparansi informasi layanan.
Pemanfaatan Artificial Intelligence untuk Peningkatan Literasi Digital pada Pengajaran di Lingkungan Perbatasan
The utilization of technology, particularly Artificial Intelligence (AI), in education is crucial, especially in border regions that often face challenges related to digital literacy. This study aims to explore and implement AI technology to enhance digital literacy in teaching within border environments. The method used is community service involving training on the use of AI to support the learning process in several schools in border areas. In this activity, AI applications such as text-to-speech, automatic answer analysis, and providing improvement recommendations are used to assist students with special needs and enhance the effectiveness of learning evaluations. Survey results conducted with 40 respondents show that 100% agree that AI can help analyze student answers and provide improvement recommendations. Furthermore, 87.5% of participants stated that the digitalization of traditional knowledge through AI can help preserve local culture for future generations. Additionally, 50% of respondents agreed that the use of AI technologies, such as text-to-speech, can improve inclusivity in education, particularly for students with special needs. The survey results indicate that AI improves accessibility to education and supports more effective learning management in areas with limited technology access. This community service demonstrates that the application of AI has the potential to improve the quality of education in border regions, while also promoting the preservation of local culture and inclusivity within the education system.
Perbandingan Algoritma Machine Learning Untuk Mendeteksi Gagal Jantung Berbasis Seleksi Fitur Rfecv Dan Penyeimbangan Data Smote
Deteksi dini gagal jantung merupakan tantangan signifikan dalam dunia medis karena kompleksitas faktor risikonya. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja enam algoritma machine learning dalam memprediksi risiko gagal jantung dengan pendekatan CRISP-DM. Data klinis sebanyak 299 pasien diproses melalui seleksi fitur menggunakan Recursive Feature Elimination with Cross-validation (RFECV) serta penyeimbangan kelas dengan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Algoritma yang dievaluasi meliputi Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, dan Gradient Boosting. Evaluasi dilakukan menggunakan validasi silang berstrata dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan Random Forest mencapai performa terbaik dengan akurasi dan F1-score sebesar 91,20%, diikuti Gradient Boosting dengan 90,20%. Implementasi SMOTE terbukti meningkatkan kemampuan model, terutama dalam mendeteksi kelas minoritas. Temuan ini menegaskan bahwa metode ensemble seperti Random Forest, dikombinasikan dengan RFECV dan SMOTE, efektif untuk klasifikasi risiko gagal jantung secara akurat dan andal.
The Using of QuillBot Grammar Checker in Enhancing Subject-Verb Agreement Accuracy in essay Writing
Community Service Program (PKM); to enhance; SVA; QuillBot Grammar Checker;essay
Rancang Bangun Sistem Ruang Budidaya Jamur Dengan Metode Research And Development Berbasis Internet Of Things
Budidaya jamur tiram membutuhkan kondisi lingkungan optimal, seperti suhu, kelembapan, sirkulasi udara, dan pencahayaan. Pengendalian manual kurang efisien, terutama jika lokasi budidaya jauh. Penelitian ini bertujuan merancang sistem ruang budidaya jamur tiram berbasis Internet of Things (IoT) untuk pemantauan dan pengendalian otomatis. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan sensor DHT22 untuk suhu dan kelembapan, MQ-135 untuk kualitas udara, serta BH1750 untuk intensitas cahaya. Mikrokontroler ESP32 digunakan sebagai pengendali utama yang terhubung ke platform website untuk pemantauan real-time. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu menjaga kondisi lingkungan dengan akurasi sensor suhu 99,4%, kelembapan 95,6%, dan intensitas cahaya 94,8%. Pemanfaatan Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) meningkatkan efisiensi energi dan mendukung keberlanjutan. Sistem ini terbukti lebih efektif dibandingkan metode manual dalam meningkatkan pertumbuhan jamur tiram, sehingga menjadi solusi inovatif dalam budidaya jamur.
ANALISIS STORMBREAKER SEBAGAI ALAT SOCIAL ENGINEERING UNTUK PEMANTAUAN PADA PERANGKAT HANDPHONE BERBASIS WEBSITE
Keamanan data dan privasi pengguna menjadi isu penting di era digital, terutama dengan meningkatnya teknik social engineering yang menyasar perangkat mobile. Salah satu potensi ancaman adalah penyalahgunaan data pribadi, akses kamera dan lokasi melalui halaman web. Permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini adalah bagaimana menganalisis dan mengimplementasikan alat social engineering bernama STORMBREAKER untuk melakukan pemantauan jarak jauh terhadap perangkat handphone berbasis website secara real time. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sistem pengawasan berbasis web yang mampu merekam informasi sensitif seperti lokasi, kamera, dan data perangkat sebagai bentuk simulasi serangan social engineering. Penelitian ini menggunakan metode eksperimental dengan pendekatan simulasi. Penulis melakukan instalasi dan konfigurasi STORMBREAKER pada sistem Kali Linux. Pengujian dilakukan pada beberapa perangkat Android dan IOS dengan skenario penggunaan langsung dan simultan untuk melihat efektivitas sistem dari sisi teknis dan keamanan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa STORMBREAKER mampu melakukan Capture secara real time, dengan hasil berbeda antar sistem operasi. Pada Android , proses Capture berjalan terus-menerus selama izin kamera aktif, sedangkan pada IOS hanya berjalan di awal dan Gambar menjadi statis. Implementasi STORMBREAKER terbukti efektif sebagai alat simulasi dalam pengujian dan edukasi keamanan siber, khususnya dalam mengidentifikasi celah keamanan dari sisi pengguna dan perangkat yang digunakan.
Arsitektur Sistem Informasi Pembelajaran Terintegrasi pada Sekolah Menengah Kejuruan
Sekolah menengah kejuruan dituntut untuk memiliki sistem informasi pembelajaran yang terintegrasi agar data siswa, absensi, nilai, lebih selaras. pengelolaan data pembelajaran di sekolah masih menggunakan Microsoft Excel yang terpisah antar unit yang menimbulkan ketidaksesuaian informasi. Kondisi ini menunjukkan bahwa pengelolaan pembelajaran tidak cukup hanya mengandalkan aplikasi terpisah, tetapi memerlukan arsitektur sistem informasi yang benar-benar terintegrasi. Peneltian ini menggunakan metode wawancara sebagai teknik pengumpulan data. Pengumpulan informasi dilakukan melalui teknik wawancara, dengan responden yang terdiri atas Bendahara, Tata Usaha, dan Wakil Kepala Sekolah Bidang Kesiswaan. Seluruh penyusunan arsitektur sistem informasi ini dianalisis dan dikembangkan menggunakan semua fase yang ada pada The Open Group Architecture Framework Architecture Development Method (TOGAF ADM). Hasil dari penelitian ini berupa blueprint arsitektur sistem informasi pembelajaran yang memuat Sistem Manajemen Akademik dan E-Learning dalam satu kesatuan alur informasi. Integrasi tersebut mendukung pengelolaan nilai, materi, serta aktivitas belajar secara terstruktur. Blueprint ini juga memperkuat komunikasi guru dan siswa melalui layanan digital serta menjadi acuan dalam pengembangan pembelajaran yang lebih terarah dan berkelanjutan.
TOGAF ADM, Blueprint, Sistem Informasi, Integrasi, Pembelajaran
Penerapan TOGAF ADM Dalam Pembuatan Blueprint Proyek Bangunan
Arsitektur proyek bangunan diperlukan untuk mengatasi kendala yang terjadi di perusahaan yaitu perusahaan masih menggunakan Microsoft Excel untuk menginput data yang masuk dan keluar serta ketidaksesuaian jadwal kerja yang membuat antar unit tidak terhubung yang menyebabkan ketidaksesuaian data yang dikelola dan memperlambat operasional bisnis. Penelitian ini menggunakan metode Design Science Research Methodology (DSRM) dengan menerapkan framework TOGAF ADM untuk membuat blueprint yang terintegrasi. Proses pembuatan blueprint didukung dengan berbagai diagram yaitu Archimate, Value Chain Diagram, Business Process Modeling Notaion (BPMN), dan Entity Relationship Diagram (ERD). Hasil penelitian menunjukkan Blueprint proyek bangunan ini mengatasi ketidakterpaduan data dan, menjadikan proses bisnis seperti penjadwalan uji mutu, pengelolaan penjualan, dan pembayaran terintegrasi dan terkoordinasi real-time antar unit. Blueprint ini juga memberikan kontribusi kebaruan dalam penerapan TOGAF ADM yang komprehensif pada perusahaan konstruksi dengan integrasi metode modeling yang tepat, memberikan solusi strategis bagi permasalahan arsitektur proyek bangunan dan meningkatkan kinerja operasional.
Pemodelan Arsitektur Teknologi untuk Sistem Akademik di Sekolah Menengah Atas
Perkembangan teknologi mendorong perlunya pemodelan arsitektur teknologi yang mampu mendukung sistem akademik agar proses pembelajaran dan pengelolaan pendidikan menjadi lebih terintegrasi. Penggunaan teknologi masih terbatas oleh perangkat keras yang kurang memadai, jaringan tidak stabil, dan ketersedian server serta penyimpanan data yang terbatas. Hal ini mengakibatkan sistem akademik maupun aplikasi pembelajaran sering berjalan lambat, bahkan ketika digunakan secara bersamaan akan mengalami gangguan. Kondisi ini tidak hanya berfokus pada aspek infrastruktur tetapi menyangkut dukungan arsitektur jaringan agar sistem akademik dapat berjalan dengan lancar dan saling terintegrasi. Pengumpulan data melalui teknik wawancara dengan responden yaitu terdiri dari staf kesiswaan, bendahara dan staf pendaftaran. Pemodelan arsitektur menggunakan semua fase yang ada dalam The Open Group Architecture Framework (TOGAF) Architecture Development Method (ADM). Hasil penelitian berupa blueprint yang menggambarkan arsitektur teknologi yang dapat mendukung proses bisnis sistem akademik di Sekolah Menengah Atas. Hasil dari penelitian ini juga dapat menjadi acuan dalam pengembangan teknologi yang berkelanjutan dengan mempertimbangkan ketersediaan sumber daya, keamanan data, ketahanan sistem sehingga dapat dijadikan pedoman dalam membangun lingkungan akdemik yang sesuai dengan perkembangan teknologi pendidikan.