Seminar Nasional Teknologi & Sains (STAINS) merupakan media untuk mempublikasikan hasil penelitian ataupun pengabdian kepada masyarakat yang telah dipresentasikan pada Seminar Nasional Teknologi & Sains yang diselenggarakan oleh Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Nusantara PGRI Kediri
Authors who publish with this journal agree to the following terms: Copyright on any article is retained by the author(s). The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Beasiswa KIP-K Berbasis Web Menggunakan Algoritma Gaussian-Naïve Bayes
Penerimaan beasiswa KIP-K di Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum (UNIPDU) masih dilakukan secara manual oleh Biro Pelayanan Kemahasiswaan (BPKM), sehingga rentan terhadap kesalahan seleksi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan berbasis web menggunakan algoritma Gaussian Naive Bayes untuk mengklasifikasikan kelayakan penerima beasiswa. Atribut yang digunakan mencakup pekerjaan dan penghasilan orang tua, jumlah tanggungan, kepemilikan rumah, rata-rata nilai rapor, dan lainnya. Sistem diuji menggunakan confusion matrix untuk mengevaluasi akurasi, presisi, recall, dan F1 Score. Hasilnya menunjukkan rata-rata performa yang sangat baik, dengan akurasi 99,12%, presisi 100,00%, recall 97,93%, dan F1 Score 98,93%. Temuan ini membuktikan bahwa algoritma Gaussian Naive Bayes efektif dalam meningkatkan keakuratan prediksi, baik secara manual maupun melalui sistem berbasis web.
Copyright (c) 2025 Nurul Badriyah, Diema Hernyka Satyareni, Chandra Sukma Anugrah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Rancang Bangun Sistem Pakar Deteksi Tingkat Stres Berbasis Web
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pakar berbasis web guna mendeteksi tingkat stres berdasarkan tes Depression Anxiety Stress Scale (DASS-42) yang diperoleh dari psikolog klinis RSUD Kabupaten Jombang. Stres, yang dapat berdampak buruk pada kesehatan fisik dan mental, menjadi fokus utama penelitian ini. Sistem ini dirancang dengan mengambil data gejala stres dari pengguna, menghitung skor berdasarkan skala yang telah ditentukan, dan menentukan tingkat stres. Penelitian menggunakan metode perancangan berbasis forward chaining untuk proses deteksi dan rekomendasi solusi sesuai tingkat stres. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi stres dengan akurasi yang sesuai dengan perhitungan manual dan menampilkan rekomendasi yang relevan. Selain itu, pengujian black box memastikan sistem dapat digunakan dengan nyaman oleh pengguna. Sistem ini penting karena memungkinkan deteksi stres yang cepat dan akurat, membantu pengguna meningkatkan kesadaran akan kondisi mental, dan menyediakan solusi untuk mengelola stres.
Copyright (c) 2025 Churun Ain Azkal Azkiya, Diema Hernyka Satyareni, Chandra Sukma Anugrah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Rancang Bangun Library Deteksi Aplikasi Berbahaya Pada Perangkat Android Berbasis Perizinan Dan Nama Paket
Penelitian ini bertujuan merancang pustaka (library) untuk mendeteksi aplikasi berbahaya pada perangkat Android menggunakan bahasa pemrograman Kotlin, dengan fokus pada analisis izin aplikasi dan identifikasi nama paket berisiko. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan pendekatan Mobile-D, yang terdiri dari lima fase: eksplorasi, inisialisasi, produksi, stabilisasi, dan pengujian sistem. Pustaka ini dirancang untuk memberikan peringatan dini kepada pengguna dan pengembang mengenai aplikasi yang meminta izin berisiko tinggi, seperti akses ke pesan teks, kontak, dan lokasi. Dengan arsitektur modular yang mencakup komponen seperti SecurityScanner, RiskAnalyzer, dan PermissionManager. Hasil penelitian menunjukkan pustaka ini efektif sebesar 90% dimana 9 dari 10 kasus bernilai valid dalam mendeteksi aplikasi berbahaya dan memberikan rekomendasi keamanan. Meskipun memiliki kelebihan, terdapat keterbatasan dalam mendeteksi semua jenis aplikasi berbahaya dan perlunya pembaruan berkala. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan kesadaran akan keamanan aplikasi Android.
Copyright (c) 2025 Mohammad Arbi Yoganata, Mohammat Faried Rahmat https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Sistem Rekomendasi Konversi Mata Kuliah Berbasis NLP Menggunakan Metode BERT Di Universitas Islam Balitar
Konversi mata kuliah antar institusi seringkali menjadi tantangan karena adanya ketidaksesuaian dalam deskripsi mata kuliah serta proses manual yang memakan waktu yang cukup lama karena tingkat dengan kompleks nya deskripsi yang harus dicocokan untuk melakukan konversi. Penelitian ini bertujuan untuk menghadirkan solusi melalui pengembangan sistem rekomendasi berbasis teknologi Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Tahapan penelitian dimulai dengan pengumpulan data deskripsi mata kuliah dari dokumen akademik resmi, diikuti dengan proses pengolahan data, seperti cleaning, tokenisasi, penghapusan kata-kata umum (stopwords), dan stemming. Model BERT yang telah disesuaikan digunakan untuk menghasilkan representasi vektor dari deskripsi mata kuliah. Tingkat kesesuaian antar mata kuliah diukur menggunakan metode cosine similarity. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan hasil rekomendasi otomatis dengan hasil manual yang diberikan oleh staf akademik..Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berbasis BERT mampu memberikan rekomendasi kesesuaian mata kuliah yang relevan dan konsisten dengan penilaian manual, sekaligus secara signifikan mengurangi waktu yang dibutuhkan. Dengan demikian, sistem ini tidak hanya memberikan solusi praktis untuk konversi mata kuliah, tetapi juga membuka peluang penerapan lebih luas dari teknologi NLP di dunia pendidikan.
Copyright (c) 2025 Moh Hafid Nur Firmansyah, Saiful Nur Budiman, Sabitul Kirom https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan Metode Agile Dalam Pengembangan Aplikasi Jurnal Mengajar Berbasis Web di Universitas Madani Indonesia
Universitas Madani Indonesia (UMINA) didirikan di Blitar bagian selatan untuk mengatasi tantangan ketimpangan akses terhadap pendidikan tinggi di wilayah tersebut. Salah satu kebutuhan utama UMINA adalah menyediakan sistem pencatatan kegiatan pembelajaran dosen yang efektif. Pencatan manual dinilai tidak efisien, memakan waktu, dan rawan kesalahan. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan mengembangkan aplikasi jurnal mengajar berbasis web dengan pendekatan metodologi Research and Development (R&D) dengan pengembangan metode Agile. Penelitian ini menjawab dua pertanyaan utama bagaimana mengembangkan aplikasi yang efektif dan efisien untuk dosen UMINA dan metode Agile yang mendukung proses desain, pengembangan, dan penerapan aplikasi. Metode Agile dipilih karena terbukti mampu menciptakan produk yang memenuhi kebutuhan pengguna melalui langkah-langkah sistematis, mulai dari tahap Planning, Design, Development, Testing, Deploy, serta Review. Solusi yang diusulkan adalah sebuah aplikasi web yang memungkinkan dosen mencatat kegiatan pembelajaran secara terstruktur, akurat, dan cepat. Selain mendukung efisiensi administrasi, aplikasi ini juga dapat membantu UMINA dalam transformasi digitalnya untuk meningkatkan pengelolaan data akademik, mendukung akreditasi dan memperkuat reputasi universitas sebagai institusi berbasis pengetahuan teknologi. Penelitian ini diharapkan tidak hanya membawa manfaat besar bagi UMINA tetapi juga menjadi sumber inspirasi bagi pengembangan aplikasi serupa di dunia pendidikan.
Copyright (c) 2025 Muhammad Ikhsan Mandirri, Saiful Nur Budiman, Udkhiati Mawaddah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perancangan Sistem Monitoring Kualitas Air Pada Pembesaran Ikan Koi Berbasis Internet Of Things (IoT)
Sistem monitoring kualitas air berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan ESP32 merupakan solusi inovatif untuk memantau parameter kualitas air secara real-time di sektor budidaya perikanan. Kualitas air yang terjaga sangat penting untuk memastikan keberlanjutan ekosistem perikanan serta memenuhi standar kualitas pembesaran ikan koi. Sistem ini mengintegrasikan penggunaan sensor untuk mengukur berbagai parameter seperti pH, suhu, dan turbidity (kekeruhan). Data yang dikumpulkan oleh beberapa sensor tersebut kemudian dikirimkan ke platform berbasis cloud(Blynk) melalui modul Wi-Fi ESP32, yang memungkinkan pemantauan jarak jauh menggunakan smartphone. Penggunaan ESP32 sebagai perangkat utama menawarkan keuntungan dalam hal konektivitas yang stabil, konsumsi daya rendah, dan kemampuan pemrosesan yang cukup untuk mendukung analisis data secara efisien. Sistem ini memberikan informasi kondisi air secara real-time, sehingga tindakan preventif untuk menjaga kualitas air dapat tercapai. Implementasi sistem ini dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi risiko kerusakan pada linkungan atau produk, serta meningkatkan keberlanjutan operasional dengan cara yang lebih ramah lingkungan. Dengan demikian, sistem monitoring kualitas air berbasis IoT ini diharapkan dapat menjadi alat yang efektif dalam menjaga kualitas air pada pembesaran ikan koi dan mengurangi angka kematian ikan koi karena kurang terjaganya kualitas air.
Copyright (c) 2025 Moh Mustain, Abdi Pandu Kusuma, Wahyu Dwi Puspitasari https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisa Statik Struktur Rangka Turbin Angin Savonius Menggunakan Software Solidwork
Penelian ini bertujuan menganalisa struktur rangka turbin angin savonius dengan metode statik dan menggunakan software solidwork. Perlunya analisa ini dilakukan untuk mengetahui material yang optmial dan aman untuk merancang rangka turbin angin. Metode penelitian meliputi pemodelan 3D, menentukan variasi material, menentukan beban gaya, simulasi dan analisa. Pembebanan yang ditetapkan adalah 200 newton, dengan variable 3 jenis material. Hasil dari analisa dan simulasi pada material ASTM A36 diperoleh von mises nilai maksimal 8,245×107 N/m2 dan nilai minimum 5,321×104 N/m, Nilai displesment maksimal yang diperoleh dari simulasi dan pengujian 3,047 mm dan minumnya 1,000 mm, dan safey factor tertinggi adalah 4,690 × 103 sedangkan nilai terendah 3,032. Material besi tipe AISI 4130 von mises diperoleh nilai maksimal 8,3,68×107 N/m2 dan nilai minimum 4,964×104 N/m2, Nilai displesment maksimal yang dari simulasi dan pengujian 2,955 mm dan minumnya 1,000 mm, dan safety factor tertinggi adalah 9,230 × 103 dan nilai terendah 5,497. von mises besi tipe AISI 4340 diperoleh nilai maksimal 8,518×107 N/m2 dan nilai minimum 4,699×104 N/m2, Nilai displesment maksimal yang diperoleh dari simulasi dan pengujian 2,914 mm dan minumnya 1,000 mm, dan safety factor didapatkan nilai 1,511 × 104 sedangkan nilai terendah 8,336.
Copyright (c) 2025 Khoirul Widodo, nuryosuwito nuryosuwito https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Pengujian Blackbox Testing Pada E-Rapor PAUD Kurikulum Merdeka Berbasis Web
Perkembangan teknologi dalam dunia pendidikan memunculkan kebutuhan akan sistem digital yang mendukung implementasi Kurikulum Merdeka pada Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD). Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi e-Rapor berbasis web dengan integrasi penilaian observasi sebagai solusi untuk meminimalkan kesalahan input nilai, human error, meningkatkan objektivitas, serta mendukung proses digitalisasi penilaian. Metode prototipe digunakan untuk memungkinkan proses pengembangan iteratif yang melibatkan evaluasi dan penyempurnaan berdasarkan umpan balik pengguna. Aplikasi dibangun menggunakan Next.js dengan pengumpulan data melalui wawancara, observasi, dan dokumentasi. Sistem yang dikembangkan diuji menggunakan metode blackbox dengan hasil pengujian menunjukkan tingkat validitas sebesar 86.67% dimana 13 dari 15 test case bernilai valid. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem e-Rapor dapat memproses data penilaian dengan lebih akurat dan efisien, mendukung kebutuhan penilaian autentik yang sesuai dengan prinsip Kurikulum Merdeka. Studi ini diharapkan dapat berkontribusi dalam peningkatan kualitas pendidikan PAUD di TK Negeri 2 Sananwetan Kota Blitar.
Copyright (c) 2025 Viery Nugroho, Abdi Pandu Kusuma, Mohammad Faried Rahmat https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Sistem Rekomendasi Laptop Menggunakan Metode Collaborative Filltering Dan Weighted Product Pada Toko Online Indojaya Computer
Perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat dari tahun ke tahun membawa tantangan besar bagi pengguna dalam pengambilan keputusan yang efektif. Salah satu solusi yang berkembang adalah sistem rekomendasi, di mana sistem ini menjadi alat bantu untuk memberikan rekomendasi produk yang relevan bagi pengguna. Penelitian ini mengimplementasikan metode Collaborative Filtering dan Weighted Product untuk membangun sistem rekomendasi pada toko online Indojaya Computer. Pengujian hasil akhir sistem rekomendasi menggunakan metrik Top K-Accuracy telah didapatkan Top-1 dan Top-2 Accuracy, akurasi mencapai 100%. Namun, pada Top-3 Accuracy, akurasi turun menjadi 66.67%. Akurasi meningkat lagi pada Top-4 (75.00%) dan Top-5 (80.00%). Top-6 hingga Top-10, akurasi berfluktuasi dan terus meningkat hingga mencapai 100%. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem rekomendasi mampu memberikan hasil yang relevan, terutama pada peringkat teratas. Sistem yang dikembangkan memiliki beberapa keunggulan, seperti kemampuan menangani berbagai kriteria, termasuk harga, jumlah terjual, jumlah view, dan rating produk, sehingga rekomendasi menjadi lebih relevan dengan kebutuhan pelanggan. Namun, terdapat beberapa kelemahan, seperti keterbatasan dalam menangani pengguna baru (cold start) pada metode Collaborative Filtering dan perlunya optimalisasi bobot kriteria pada Weighted Product untuk meningkatkan akurasi rekomendasi. Penelitian ini memberikan wawasan untuk pengembangan lebih lanjut agar sistem rekomendasi dapat memberikan hasil yang lebih akurat dan sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Copyright (c) 2025 Devfris Dhimas Permana Putra, Daniel Swanjaya, Rizky Aswi Ramdhani https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Identifikasi Jenis Kucing Berdasarkan Pola Citra Menggunakan Convolutional Neural Network
Kucing merupakan salah satu hewan peliharaan yang populer di seluruh dunia. Identifikasi jenis kucing secara akurat dapat bermanfaat dalam berbagai aplikasi, seperti perawatan kesehatan hewan, penelitian, dan pengenalan jenis kucing. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem identifikasi jenis kucing berdasarkan pola citra menggunakan Random Forest Classifier. Kami mengumpulkan dataset citra kucing dari berbagai jenis dan melatih model Random Forest Classifier untuk mengklasifikasikan jenis kucing. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model Random Forest dapat mencapai akurasi klasifikasi hingga 92% pada set data uji. Sistem ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi jenis kucing secara akurat dan efisien, serta memiliki potensi aplikasi yang luas di bidang zoologi, veteriner, dan pengembangan aplikasi berbasis komputer vision
Copyright (c) 2025 Satya Dwi Permana Putra, Fikri Fikri, Oktaviana Tivani Kiki https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Banjir Berdasarkan Data Wireless Sensor Network Dengan Metode Regresi dan Korelasi (Studi Kasus: Sungai Babon Semarang)
Penelitian ini menggunakan analisis regresi dan korelasi dengan data tinggi muka air dan curah hujan di Sungai Babon Semarang. Data mendukung konsep perhitungan regresi dan korelasi, nilai data dapat dikelompokkan berdasarkan kerentanan atau potensi banjir. Diperoleh hasil korelasi positif atau menunjukkan bahwa variabel dependen dan variabel independen saling mendukung, dengan peningkatan variabel independen yang memberikan pengaruh peningkatan variabel dependen. Persamaan regresi perhitungan diperoleh hasil Y'=95,88282872 + 2,921586X, yang berarti setiap peningkatan 1 variabel independen akan menghasilkan peningkatan 2,921586 pada setiap Y.
Analisis banjir, Rumusan Penaksiran Banjir, Sungai Babon, Regresi dan Korelasi
Copyright (c) 2025 Gerry Santos Lasatira, Rizki Brilian Sandi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Rancang Bangun Aplikasi Pembelajaran Argumen untuk meningkatkan Keterampilan Argumentasi Mahasiswa dengan model infusion learning
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi pembelajaran argumen matematis berbasis model Infusion Learning guna meningkatkan kemampuan argumentasi matematis mahasiswa di jurusan informatika. Kemampuan argumentasi matematis sangat penting dalam konteks pendidikan tinggi, terutama di bidang yang memerlukan penalaran logis dan analitis seperti informatika. Meskipun penting, banyak mahasiswa yang kesulitan dalam mengembangkan dan menyampaikan argumentasi matematis secara sistematis. Model Infusion Learning diharapkan dapat mengintegrasikan teori matematika dengan aplikasi praktis yang relevan dengan dunia nyata, sehingga dapat meningkatkan keterampilan argumentasi mahasiswa. Aplikasi ini dirancang untuk menyediakan soal-soal matematis yang mengharuskan mahasiswa untuk memberikan argumen dan solusi yang logis, serta dilengkapi dengan fitur umpan balik langsung yang memungkinkan mahasiswa untuk memperbaiki dan meningkatkan argumentasinya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan berhasil meningkatkan kemampuan argumentasi matematis mahasiswa. Tes pre-test dan post-test menunjukkan peningkatan signifikan dalam keterampilan argumentasi mahasiswa setelah menggunakan aplikasi. Selain itu, hasil evaluasi kualitatif melalui wawancara dan survei menunjukkan bahwa mahasiswa merasa lebih percaya diri dalam menyampaikan argumen matematis mereka setelah menggunakan aplikasi ini. Aplikasi ini juga memberikan pengalaman pembelajaran yang lebih interaktif dan kontekstual, yang memungkinkan mahasiswa untuk menghubungkan teori dengan situasi dunia nyata. Dengan demikian, aplikasi pembelajaran berbasis model Infusion Learning dapat menjadi alat yang efektif dalam meningkatkan kemampuan argumentasi matematis mahasiswa, serta memperkaya metode pembelajaran yang ada.
Copyright (c) 2025 M. Bahrul Subkhi, Anisah Nabilah, Wahyu Ramadhan https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pengembangan Media Pembelajaran Gerund Menggunakan Scramble Game Untuk Siswi Pondok Modern Darussalam Gontor
Perkembangan teknologi dan globalisasi mendorong pentingnya penguasaan bahasa Inggris, terutama dalam komunikasi internasional. Salah satu aspek krusial adalah pemahaman grammar, termasuk gerund, yang sering menjadi sumber kesalahpahaman. Meskipun bahasa Inggris sudah menjadi bahasa internasional, di Indonesia, pemahaman bahasa Inggris masih terbilang rendah, dengan faktor utama seperti rendahnya motivasi belajar dan kurangnya praktik di lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media pembelajaran interaktif menggunakan metode Scramble Game guna membantu siswa memahami materi gerund secara lebih menyenangkan. Hasil pengujian dengan metode Black Box menunjukkan bahwa seluruh fitur pada aplikasi telah berfungsi dengan baik.
Copyright (c) 2025 Rahmah Soraya Kamila, Triana Harmini, Oddy Virgantara Putra https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Mahasiswa
pemberian beasiswa pendidikan merupakan cara yang dapat membantu untuk memperoleh kesempatan pendidikan yang lebih baik. Sumber daya manusia yang cerdas, berkualitas tinggi dan kompetitif di tingkat global sangat bergantung pada pendidikan. Untuk mendukung hal ini, lembaga pendidikan tinggi memberikan beasiswa kepada mahasiswa berprestasi sebagai penghargaan dan inspirasi untuk lebih baik dalam hal akademik dan non-akademik. Proses seleksi penerimaan beasiswa mahasiswa berprestasi di Univer sitas Darussalam Gontor seringkali sulit karena melibatkan banyak hal, seperti aktifitas organisasi, prestasi seni atau olahraga dan status sosial ekonomi. Salah satu metode yang digunakan dalam pengambilan keputusan adalah metode simple additive weighting (SAW) yang dilakukan dengan memberikan pembobotan pada setiap kriteriakriteria yang digunakan. Dengan adanya sistem pengambilan keputusan ini dapat memudahkan universitas dalam mengelola dan mengembangkan sistem yang telah dibuat.
Copyright (c) 2025 Zhakia Luthfi, Aziz Musthafa, Dihin Muriyatmoko https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pengembangan Learning Management System Berbasis Pembelajaran Differensiasi dengan Integrasi Teknologi Exam Browser
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pembelajaran berbasis diferensiasi yang terintegrasi dengan teknologi pengawasan ujian berbasis exam browser. Pendekatan diferensiasi dalam pembelajaran dirancang untuk memenuhi kebutuhan belajar mahasiswa yang beragam, sementara penggunaan exam browser bertujuan untuk meningkatkan integritas akademik dengan membatasi akses siswa ke browser lain selama ujian berlangsung.Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan pendekatan ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation). Dalam pengembangan sistem, teknologi exam browser diintegrasikan dengan platform pembelajaran berbasis diferensiasi untuk menciptakan pengalaman belajar yang adaptif dan aman. Evaluasi sistem dilakukan melalui uji coba pada siswa, yang melibatkan pengukuran efektivitas sistem dalam meningkatkan fokus, kejujuran akademik, dan hasil belajar.Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mengakomodasi perbedaan gaya belajar siswa melalui fitur diferensiasi dan meningkatkan integritas pelaksanaan ujian dengan membatasi akses ke sumber daya eksternal. Selain itu, siswa menunjukkan respons positif terhadap pengalaman belajar yang lebih personal dan aman. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan teknologi pendidikan yang mendukung pembelajaran adaptif dan integritas akademik di era digital.
Copyright (c) 2025 Anisah Nabilah, Ersa Resita, Madyono Madyono, Wahyu Ramadhan https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Optimasi Pengadaan Bahan Baku di Restoran Cepat Saji Menggunakan Metode Peramalan Data Mining
Pengelolaan persediaan bahan baku yang efektif merupakan faktor krusial dalam operasional restoran cepat saji seperti Pizza Hut Delivery. Ketidaktepatan dalam peramalan kebutuhan bahan baku dapat menyebabkan overstock atau understock, yang berdampak pada peningkatan biaya operasional dan kerugian akibat bahan baku yang basi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi pengadaan bahan baku menggunakan metode data mining, khususnya Single Exponential Smoothing (SES), Trend Moment, Simple Moving Average (SMA), dan Weighted Moving Average (WMA). Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan framework Laravel, serta database SQLite, untuk mengolah data penjualan historis dari Januari 2021 hingga November 2024 dan menghasilkan prediksi kebutuhan bahan baku yang akurat. Evaluasi performa dilakukan dengan mengukur Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Deviation (MAD), dan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Trend Moment memberikan akurasi prediksi yang paling tinggi dibandingkan dengan metode lainnya, dengan nilai MAPE terendah sebesar 1.08% untuk bahan baku Kentang dan secara keseluruhan menunjukkan kestabilan dalam memprediksi kebutuhan bahan baku. Metode SES juga menunjukkan performa yang baik dengan MAPE terendah sebesar 2.17% pada bahan baku Kentang. Sementara itu, metode SMA dan WMA menunjukkan variasi akurasi yang lebih tinggi, khususnya pada bahan baku dengan permintaan fluktuatif tinggi seperti Dough Ball 275.
Copyright (c) 2025 Alex Sandy Budi Prayogo, Patmi Kasih, Intan Nur Farida https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
A Pendeteksi Tepi Dengan Objek Daun Singkok Menggunakan Metode Canny, Metode Sobel , Metode Laplacian of Gaussian (LoG), dan Metode Prewit
Daun singkong merupakan bagian penting dari tanaman singkong yang memiliki berbagai manfaat, baik sebagai bahan pangan, pakan ternak, maupun dalam pengobatan tradisional. Selain itu, daun singkong juga memiliki bentuk yang khas dengan lekukan-lekukan tegas pada helai daunnya, yang membuatnya menjadi objek menarik untuk dianalisis menggunakan teknologi pengolahan citra digital. Dalam penelitian ini, dilakukan deteksi tepi pada objek daun singkong dengan tujuan mengidentifikasi struktur dan kontur daunnya secara lebih akurat. Proses ini melibatkan penerapan empat metode deteksi tepi yang berbeda, yaitu Canny, Sobel , Laplacian of Gaussian (LoG), dan Prewitt, dengan menggunakan perangkat lunak MATLAB sebagai alat bantu analisis. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa setiap metode memiliki karakteristik dan keunggulan masing-masing. Metode Canny terbukti unggul dalam mendeteksi detail halus pada tepi daun karena pendekatan multi-tahapnya, yang mencakup penggunaan filter Gaussian untuk mengurangi noise dan penentuan beberapa ambang batas untuk meningkatkan ketepatan deteksi. Sebaliknya, metode Sobel dan Prewitt menawarkan solusi yang lebih sederhana dan cepat untuk kebutuhan pemrosesan waktu nyata, meskipun kurang akurat dalam menangkap detail halus. Metode LoG, yang menggabungkan penghalusan Gaussian dan operator Laplacian, mampu mendeteksi tepi yang signifikan, tetapi lebih rentan terhadap pengaruh noise pada citra. Penelitian ini menegaskan pentingnya memilih metode deteksi tepi yang sesuai dengan kebutuhan aplikasi, seperti analisis rinci untuk identifikasi penyakit daun atau pemrosesan cepat dalam klasifikasi tanaman secara otomatis.
Canny, Sobel, Laplacian of Gaussian (LoG), dan Prewitt
Copyright (c) 2025 Muhammad Rizki Wijaya, Anggi Herdianto, Rizal Mantopani, Riza Samsinar https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Klasifikasi Berita Palsu Pada Pemilihan Umum Presiden 2024 Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Pemilihan Umum Presiden 2024 menjadi salah satu momen krusial dalam demokrasi Indonesia. Namun, penyebaran berita palsu (hoaks) semakin marak dan berdampak negatif terhadap opini publik serta proses pemilu yang sehat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi berita palsu menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Data yang digunakan berasal dari situs Turn Back Hoax oleh MAFINDO (Masyarakat Anti Fitnah Indonesia) yang menyediakan sumber berita terverifikasi benar dan telah melabeli berita salah yang beredar di masyarakat.. Proses klasifikasi melibatkan tahap prapemrosesan data, seperti tokenisasi, penghapusan kata tidak bermakna (stopwords), dan stemming. Selanjutnya, fitur data diekstraksi menggunakan metode TF-IDF untuk meningkatkan kualitas klasifikasi. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, model KNN berhasil mencapai akurasi sebesar 97%, yang menunjukkan efektivitas metode ini dalam mendeteksi berita palsu. Hasil penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi dalam memberikan solusi praktis untuk memitigasi penyebaran hoaks, khususnya dalam konteks pemilu, serta mendorong partisipasi pemilih yang lebih terinformasi.
Copyright (c) 2025 Arief Fathul Hikam, Triana Harmini, Aziz Mustafa, Faisal Pradhana https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Model Transfer Learning untuk Klasifikasi Kesegaran Buah Jeruk Menggunakan Citra Digital
Kemajuan teknologi dalam bidang pembelajaran mesin dan pengolahan citra digital telah menawarkan solusi yang lebih efektif di dunia pertanian untuk mengklasfikasikan kualitas buah. Salah satu metode untuk menyelesaikan masalah mengklasifikasi kualitas buah adalah penggunaan deep learning untuk pengolahan citra digital. Dalam penelitian ini, proses klasifikasi akan dilakukan pada buah jeruk dengan mengadopsi arsitektur Convolutional Neural Network (CNN), yaitu ResNet50 dan Inception-V3. Dataset yang digunakan terdiri dari dua kelas, yaitu kelas fresh dan kelas stale. Proses pendistribusian dilakukan secara acak menjadi tiga bagian, dimana 80% untuk pelatihan, 10% untuk validasi, dan 10% untuk pengujian. Proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan batch size 32, epoch 100, optimizer Adam, dan learning rate 1e-4. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua model menghasilkan nilai akurasi yang sama yaitu 99,67%. Namun, kedua model memiliki nilai loss dan waktu komputasi yang berbeda. Inception-V3 memiliki nilai loss sebesar 0,0148, sedangkan ResNet50 mencatat nilai loss yang lebih kecil, yaitu 0,0074. Nilai loss ini juga sebanding dengan waktu komputasi masing-masing model. Inception-V3 membutuhkan waktu 26,29 detik untuk satu iterasi, sementara ResNet50 hanya memerlukan 0,92 detik per iterasi. Jika dilihat dari total penggunaan memori, ResNet50 menggunakan 52,4% ruang memori, sedangkan Inception-V3 hanya menggunakan 5,2%.
Copyright (c) 2025 Liana Trihardianingsih, Hanifah Permatasari https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Prediksi Harga Masuk dan Rating Wisata di Pulau Jawa dengan Metode K-Means & DBSCAN
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga masuk dan rating wisata di Pulau Jawa dengan menggunakan metode clustering K-Means dan DBSCAN. Data yang digunakan terdiri dari informasi harga tiket masuk dan rating dari berbagai destinasi wisata. Metode K-Means dipilih karena kemampuannya dalam mengelompokkan data ke dalam jumlah cluster yang sudah ditentukan sebelumnya, sedangkan DBSCAN digunakan untuk mengidentifikasi pola berbasis kepadatan data tanpa memerlukan jumlah cluster awal. Analisis dilakukan dengan mengevaluasi performa kedua metode melalui metrik seperti Silhouette Score dan DaviesBouldin Index, serta menghasilkan cluster berdasarkan statistik harga dan rating. Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-Means memiliki performa lebih baik dengan Silhouette Score sebesar 0,42 dan Davies-Bouldin Index sebesar 0,70 dibandingkan DBSCAN yang hanya menghasilkan Silhouette Score 0,18 dan Davies-Bouldin Index sebesar 1,49. Statistik clustering menunjukkan bahwa wisata dengan harga tiket lebih tinggi cenderung memiliki rating yang lebih baik, sedangkan harga tiket yang lebih rendah ditemukan pada destinasi dengan variasi rating yang lebih beragam. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam memahami pola harga dan preferensi wisata di Pulau Jawa. Hasil ini dapat dimanfaatkan oleh pengelola wisata untuk menentukan strategi segmentasi harga, meningkatkan kualitas layanan, dan menarik berbagai segmen pengunjung. Penelitian lanjutan disarankan untuk memasukkan variabel tambahan, seperti jenis wisata dan fasilitas, serta memperluas analisis ke wilayah lain di Indonesia.
Copyright (c) 2025 Ahmad Zulqifar, Apip Wahyudi, Achmad Hanif, Riza Samsinar https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pemilihan Supplier Elektrikal Dengan Metode Analytical Hieararchy Process Pada PT Japfa Comfeed Indonesia
PT Japfa Comfeed Indonesia, sebagai salah satu perusahaan besar di sektor pakan ternak, sangat bergantung pada pemasok untuk mendukung kelancaran dan kualitas produksi. Pemilihan pemasok yang tepat menjadi tantangan karena seringkali dilakukan secara subyektif. Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini yaitu menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk mendukung pengambilan keputusan dalam pemilihan pemasok elektrikal terbaik berdasarkan tiga kriteria utama: harga, waktu pengiriman, dan cara pembayaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PT MAS adalah pemasok dengan nilai prioritas tertinggi (0,77), diikuti oleh PT Poly (0,43) dan CV Prima (0,42). Metode AHP terbukti efektif dalam menganalisis dan memprioritaskan alternatif pemasok secara objektif, sehingga mendukung kelancaran operasional perusahaan. Penelitian ini menyarankan pengembangan lebih lanjut dengan menambahkan kriteria lain, seperti reputasi pemasok dan keberlanjutan, untuk hasil yang lebih komprehensif.
Copyright (c) 2025 M. Ali Amrozi, Uma Fadhila Dina Puspita, Adhika Pramita Widyassari https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implemetasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Seleksi Proposal Penelitian Dosen Internal STT Ronggolawe
Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendukung keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk seleksi proposal penelitian dosen internal di STT Ronggolawe. Latar belakang penelitian ini berangkat dari kebutuhan akan proses seleksi yang lebih transparan, efisien, dan objektif, mengingat metode manual sering menghadapi kendala seperti waktu yang lama dan potensi bias. Sistem ini dirancang untuk mengevaluasi proposal berdasarkan kriteria tertentu, seperti perumusan masalah, metode penelitian, peluang luaran penelitian, tinjauan pustaka dan kelayakan anggaran, dengan bobot masing-masing kriteria disesuaikan tingkat kepentingannya. Data diperoleh melalui studi pustaka dan wawancara dengan tim evaluasi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu merangking proposal secara akurat dan objektif, dengan proposal PROP3 menempati peringkat tertinggi berdasarkan nilai preferensi sebesar 0.919. Penelitian ini membuktikan bahwa metode SAW efektif mendukung pengambilan keputusan di lingkungan akademik, sekaligus memberikan solusi yang lebih terstruktur dan transparan.
Copyright (c) 2025 Septia Nawang Wulan, Adhika Pramita Widyassari https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Sistem Pakar Kepribadian Santri Baru menggunakan Certainty Factor Pada Pondok Pesantren Yambu’ul Qur’an
Pondok Pesantren Yambu'ul Qur'an menghadapi banyak kesulitan dalam membimbing siswa baru, terutama dalam mengetahui kepribadian mereka yang paling mungkin. Selama ini, pakar psikologi melakukan tes kepribadian secara manual. Ini membutuhkan waktu cukup lama untuk metode konvensional berbasis kertas. Penulis menyarankan sistem pakar berbasis web yang dapat memberikan informasi kecenderungan kepribadian secara cepat dan akurat untuk memecahkan masalah ini. Metode Keyakinan Factor (CF) digunakan oleh sistem ini untuk menentukan tingkat keyakinan terhadap hasil analisis kepribadian pengguna berdasarkan data yang dimasukkan. Mulai dari pengumpulan data, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian, pengembangan sistem dilakukan dalam beberapa tahap. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini memiliki tingkat akurasi sebesar 93,33% dan mampu memberikan hasil yang sesuai dengan perhitungan manual. Ini menunjukkan keandalan dan akurasi sistem. Sistem ini memungkinkan identifikasi kepribadian siswa dengan lebih baik dan pengambilan keputusan yang lebih baik tentang bimbingan yang tepat. Diharapkan sistem ini akan membantu Pondok Pesantren Yambu'ul Qur'an memberikan bimbingan yang lebih baik kepada santri baru.
Copyright (c) 2025 Misbakhul Munir, Risky Aswi Ramadhani, Daniel Swanjaya https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Tingkat Kecanduan Game Online Mahasiswa dengan Metode Forward Chaining dan Certain Factor
Kecanduan game online merupakan fenomena yang semakin marak terjadi, khususnya di kalangan mahasiswa, yang dapat memengaruhi produktivitas dan kesehatan mental mereka. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kecanduan game online pada mahasiswa menggunakan metode Forward Chaining dan Certain Factor. Metode ini diaplikasikan dalam sistem pakar berbasis web yang dirancang untuk mendiagnosis tingkat kecanduan game online berdasarkan gejala yang dipilih oleh pengguna. Pengujian dilakukan terhadap 16 mahasiswa Prodi Informatika STT Ronggolawe angkatan 2022. Sistem ini memberikan hasil diagnosis berupa kategori kecanduan (ringan, sedang, atau berat) dan nilai keyakinan (confidence factor). Hasil pengujian menunjukkan akurasi sistem mencapai 100%, dengan semua hasil diagnosis sistem sesuai dengan hasil diagnosis manual. Analisis data menunjukkan mayoritas mahasiswa berada pada tingkat kecanduan ringan, sementara sebagian kecil berada pada tingkat sedang, dan beberapa lainnya mengalami kecanduan berat. Sistem ini terbukti efektif dan dapat diandalkan sebagai alat bantu diagnosis kecanduan game online. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam mengatasi dampak negatif kecanduan game online, khususnya di lingkungan akademik.
Kata Kunci — Penyakit Mata, Sistem Pakar, Teorema Bayes
Copyright (c) 2025 Anggi Mutia, Adhika Pramita Widyassari https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Prediksi Tumor Otak Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) dan Algoritma Decision Tree
Berkembangnya teknologi memberikan banyak pengaruh signifikan di berbagai sektor, termasuk di bidang kesehatan. Salah satu permasalahan yang menjadi fokus adalah deteksi dan klasifikasi tumor otak. Klasifikasi tumor otak merupakan penelitian yang sangat penting untuk membantu memprediksi apakah seseorang terinfeksi tumor atau tidak, sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan klinis yang lebih baik. Dalam klasifikasi citra medis, algoritma Machine Learning telah diterapkan secara luas, di mana metode seperti Decision Tree dan Convolutional Neural Network (CNN) menjadi yang paling sering digunakan untuk analisis citra medis. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja CNN dalam mendeteksi tumor otak dari citra MRI. Dataset yang digunakan terdiri dari dua kelas: "No Tumor" dan "Yes Tumor". Model CNN dirancang untuk melakukan klasifikasi secara end-to-end, sementara fitur yang diekstraksi dari CNN digunakan untuk melatih model Decision Tree sebagai pendekatan hybrid. Proses pelatihan melibatkan teknik optimasi dan evaluasi untuk memastikan hasil yang maksimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN sebagai model end-to-end berhasil mencapai akurasi sebesar 96% pada data validasi, sedangkan pendekatan hybrid dengan ekstraksi fitur menggunakan CNN dan klasifikasi oleh Decision Tree menghasilkan akurasi sebesar 92%. Studi ini menyoroti potensi besar CNN dalam diagnosis berbasis citra medis, khususnya untuk tumor otak, sekaligus merekomendasikan eksplorasi lebih lanjut menggunakan metode seperti augmentasi data, transfer learning, dan pengujian pada dataset yang lebih besar dan beragam.
Copyright (c) 2025 Azis Nurhidayat, Wildan Ahmad Arrosyid, Riza Samsinar https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Deteksi Barang Hilang Berbasis Deteksi Visual dengan Metode You Only Look Once
Kehilangan barang berharga seperti tas laptop dan tas ransel di tempat umum menjadi salah satu permasalahan yang sering dihadapi masyarakat modern. Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi tas ransel hilang secara real-time berbasis teknologi pengenalan objek menggunakan YOLO (You Only Look Once). Sistem ini dirancang untuk mendeteksi keberadaan tas ransel dalam jangkauan kamera dan memberikan peringatan apabila tas ransel tidak terdeteksi selama periode tertentu. Model YOLO yang digunakan dilatih dengan dataset COCO, yang mencakup kategori "backpack" sebagai representasi tas ransel. Implementasi sistem dilakukan dengan mengintegrasikan library OpenCV untuk pengolahan video dan deteksi objek. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi tas ransel dengan akurasi tinggi dalam waktu nyata, sehingga dapat digunakan sebagai solusi inovatif untuk meningkatkan keamanan di tempat umum seperti perkantoran, sekolah, atau transportasi umum. Dengan pendekatan yang efisien ini, sistem ini berpotensi untuk diadaptasi lebih lanjut dalam berbagai aplikasi keamanan lainnya. Selain itu, sistem ini memiliki fleksibilitas untuk diterapkan dalam berbagai lingkungan, baik indoor maupun outdoor, dengan performa yang tetap optimal dalam kondisi pencahayaan yang berbeda. Penggunaan teknologi YOLO memungkinkan proses deteksi berlangsung dengan kecepatan tinggi, sehingga sistem dapat merespons kehilangan tas ransel secara instan tanpa jeda signifikan. Peringatan yang dihasilkan dapat dikonfigurasi untuk dikirim melalui berbagai saluran, seperti notifikasi pada perangkat mobile atau alarm lokal, guna meningkatkan kewaspadaan pengguna maupun petugas keamanan. Dengan fitur ini, sistem tidak hanya mendeteksi kehilangan tas ransel, tetapi juga membantu mencegah potensi pencurian melalui pengawasan proaktif. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi landasan bagi pengembangan lebih lanjut dalam bidang teknologi keamanan berbasis visi komputer.
Copyright (c) 2025 Mohamad Rafi Adidama, Aji Slamet al faid, Muhammad Rizki Fadhil, Riza Samsinar https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Kemajuan teknologi mobile membuka peluang baru dalam pengolahan citra secara cepat dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi citra berbasis mobile yang dapat diimplementasikan pada perangkat pintar dengan keterbatasan sumber daya. Metode yang digunakan melibatkan algoritma deep learning dengan model arsitektur ringan yang dioptimalkan untuk platform mobile. Dataset citra yang digunakan terdiri dari berbagai kategori, dengan proses pelabelan untuk pelatihan dan validasi model. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mendeteksi objek dengan tingkat akurasi rata-rata 92%, waktu respon kurang dari 1 detik per citra, dan kompatibilitas tinggi pada perangkat dengan spesifikasi menengah ke bawah. Temuan ini menegaskan bahwa deteksi citra berbasis mobile dapat memberikan solusi praktis untuk berbagai aplikasi, termasuk keamanan, pendidikan, dan hiburan. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam memperluas penerapan teknologi deteksi citra di lingkungan mobile, terutama untuk memenuhi kebutuhan pengguna akan efisiensi dan portabilitas.
Copyright (c) 2025 Mealdi Arwintoro Darmaji, Shania Dila Vanesa https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Simulasi Interaktif 3 Dimensi Manasik Haji Berbasis Konsep Third Person Shooter Kepada Siswi Gontor Kelas 1 F
Ibadah haji membutuhkan pemahaman mendalam, terutama dalam tata cara tawaf dan sa’i yang sering dianggap sulit. Berdasarkan survei siswi KMI kelas 1 F, metode konvensional kurang efektif, sehingga dikembangkan aplikasi simulasi manasik haji berbasis audio-visual untuk PC. Penelitian ini menggunakan metode Software Development Life Cycle (SDLC) model Waterfall, mencakup analisis, desain, implementasi, verifikasi, dan pemeliharaan. Aplikasi ini memungkinkan pengguna memilih simulasi tawaf atau sa’i dengan panduan interaktif dan kontrol sederhana menggunakan tombol AWSD. Hasilnya menunjukkan aplikasi ini efektif meningkatkan pemahaman, memberikan fleksibilitas, dan menciptakan pengalaman belajar yang menarik. Aplikasi ini menjadi alternatif pembelajaran yang potensial dan dapat dikembangkan lebih lanjut.
Copyright (c) 2025 Amelia Fitri'Aini, Faisal Reza Pradhana, Dian Fikrianti https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Pendeteksi Penyakit pada Buah Alpukat Menggunakan Metode CNN
Penelitian ini membahas implementasi metode Convolutional Neural Network (CNN) dalam mendeteksi penyakit pada buah alpukat. Penyakit yang menyerang tanaman alpukat dapat menyebabkan penurunan hasil panen secara signifikan. Metode CNN diterapkan dengan memanfaatkan arsitektur MobileNet V2 yang dioptimalkan untuk perangkat seluler dengan keterbatasan sumber daya. Data dikumpulkan melalui observasi langsung dan wawancara dengan petani, serta diproses melalui tahap pre-processing, termasuk resizing dan augmentasi data. Model dilatih menggunakan dataset yang dibagi menjadi data pelatihan (70%) dan data validasi (30%). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode CNN mampu mengklasifikasikan jenis penyakit pada buah alpukat dengan tingkat akurasi yang tinggi. Implementasi sistem berbasis aplikasi ini diharapkan dapat membantu petani dalam mengidentifikasi penyakit dengan lebih mudah dan akurat, sehingga dapat meminimalisir kerugian akibat serangan penyakit.
Copyright (c) 2025 Bima Mahardhika, Ghovin Suraju https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan Augmented Reality dalam Pembelajaran Visualisasi Planet Bumi bagi Siswa MI Miftahush Shibyan
Pembelajaran mengenai konsep-konsep geografi, khususnya visualisasi planet Bumi, seringkali menghadapi tantangan dalam hal penyampaian yang menarik dan mudah dipahami oleh siswa di Madrasah Ibtidaiyah (MI) Miftahush Shibyan. Kurangnya pemahaman visual yang mendalam dapat menyebabkan kesulitan dalam memahami materi yang bersifat abstrak. Salah satu solusi yang menjanjikan adalah penerapan teknologi Augmented Reality (AR), yang memungkinkan siswa untuk berinteraksi dengan objek tiga dimensi dalam dunia nyata. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi web berbasis AR yang dapat digunakan untuk memvisualisasikan berbagai konsep mengenai planet Bumi, seperti bentuk, lapisan, dan pergerakannya. Aplikasi ini dirancang untuk meningkatkan pengalaman pembelajaran yang lebih interaktif dan menyenangkan bagi siswa MI Miftahush Shibyan. Melalui uji coba aplikasi AR ini, diharapkan siswa dapat memperoleh pemahaman yang lebih baik mengenai materi Bumi serta meningkatkan minat dan keterlibatan mereka dalam pembelajaran. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan AR berbasis web efektif dalam memfasilitasi pemahaman siswa terhadap konsep planet Bumi, serta dapat menjadi solusi inovatif dalam meningkatkan kualitas pembelajaran di tingkat MI.
Copyright (c) 2025 Nico Adi Saputra, Dea Avrillia Arba’a, John Cristofel https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0