Journal of Informatics and Computer Science (JINACS)
JINACS (Journal of Informatics and Computer Science) diterbitkan oleh Program Studi S1 Teknik Informatika Universitas Negeri Surabaya dalam empat kali setahun dengan No ISSN Online : 2686-2220 JINACS merupakan jurnal ilmiah dalam bidang Teknik Informatika dan Computer Science. Jurnal ini mencakup bidang ilmu Rekayasa Perangkat Lunak, Jaringan dan Arsitektur Komputer, Komputasi Bergerak, Sistem Temu Kembali Informasi, Kecerdasan Buatan, Pengolahan Citra Digital, Data Mining dll. JINACS terbit 4 (empat) nomor dalam setahun, yaitu bulan September, Desember, Maret dan Juni. Artikel yang telah dinyatakan diterima akan diterbitkan dalam nomor In-Press sebelum nomor regular terbit. Artikel yang diterbitkan telah melalui tes plagiasi maksimal 25%. Template dapat diunduh di sini . Artikel yang diunggah maksimum berukuran 2 MB. Harap mengisikan semua author yang terlibat dalam penulisan artikel.
Rancang Bangun Sistem Tryout CPNS dengan Rekomendasi Materi menggunakan Metode Content Based Filtering
Abstrak— Seleksi Calon Pegawai Negeri Sipil (CPNS) di Indonesia memiliki tingkat persaingan yang sangat ketat sehingga memerlukan strategi persiapan yang terstruktur dan relevan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem tryout CPNS berbasis web yang dilengkapi fitur rekomendasi materi pembelajaran menggunakan metode Content-Based Filtering (CBF). Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dan MySQL sebagai basis data. Evaluasi sistem dilakukan melalui pengujian Blackbox Testing untuk menguji fungsionalitas sistem yang menunjukkan hasil 100% skenario lulus pada sisi administrator dan pengguna, pengujian System Usability Scale (SUS) yang menunjukkan skor rata-rata 80,51% dalam kategori "Baik" yang mengindikasikan tingkat penerimaan dan kemudahan penggunaan yang tinggi, serta evaluasi efektivitas rekomendasi menggunakan validasi akurasi secara manual terhadap 20 sampel data soal yang menunjukkan tingkat ketepatan 75% yang berarti mayoritas materi relevan dengan kebutuhan pengguna dan metode pretest-posttest dengan analisis Normalized Gain (N-Gain) terhadap 20 pengguna yang menghasilkan rata-rata N-Gain sebesar 50,50% dalam kategori "Cukup Efektif" dengan 70% pengguna mengalami peningkatan skor. Hasil penelitian membuktikan bahwa sistem tryout CPNS berbasis CBF efektif sebagai sarana pendukung belajar untuk meningkatkan kesiapan peserta dalam menghadapi ujian CPNS. Kata Kunci— CPNS, Content Based Filtering, Sistem Rekomendasi, Cosine Similarity, Sistem Tryout.
Copyright (c) 2026 Journal of Informatics and Computer Science (JINACS)
Perancangan Dan Implementasi Sistem Penyimpanan Digital Berbasis WEB di CV. SKM INDONESIA.
Abstrak— Perkembangan teknologi informasi mendorong perusahaan skala kecil dan menengah untuk beralih ke sistem pengelolaan data yang lebih efisien, aman, dan terpusat. CV. SKM Indonesia masih menggunakan metode penyimpanan file secara manual yang berpotensi menimbulkan permasalahan seperti kehilangan data, duplikasi file, keterbatasan akses, dan rendahnya efisiensi kerja. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem penyimpanan digital berbasis WEB menggunakan PHP Franework Codeigniter dan MySQL guna meningkatkan efisiensi, keamanan, dan aksesibilitas pengelolaan dokumen internal perusahaan. Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, serta pengujian sistem menggunakan metode Black Box Testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mempermudah proses unggah, unduh, pengelolaan file dan folder, serta meningkatkan aksesibilitas data dalam lingkungan kerja hybrid. Sistem ini terbukti membantu staf dalam mempercepat distribusi dokumen dan meningkatkan keamanan penyimpanan data. Kata Kunci— Sistem Penyimpanan Digital, Cloud Storage, PHP, MySQL, Sistem Informasi Berbasis Web.
Rancang Bangun Sistem E-Commerce “BEMMATRONIKA” Untuk Meningkatkan Manajemen Pengelolaan Produk-Produk Dan Rekomendasi Penjualan CV BEMMA Surabaya
Abstrak — Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi di era digital telah mendorong transformasi di berbagai sektor, termasuk perdagangan. Salah satu tantangan utama yang dihadapi pelaku usaha kecil dan menengah (UKM) adalah adaptasi terhadap sistem digital, khususnya dalam pengelolaan operasional dan pelayanan pelanggan. CV BEMMA Surabaya, perusahaan yang bergerak di bidang perdagangan barang elektronik, masih menggunakan sistem manual dalam pengelolaan stok, transaksi, dan analisis data pelanggan, sehingga menimbulkan berbagai kendala dalam efisiensi operasional dan kualitas layanan. Sebagai solusi, dikembangkanlah BEMMATRONIKA, sebuah platform e-commerce yang dirancang untuk mendukung proses transaksi daring serta meningkatkan kualitas pelayanan melalui fitur-fitur digital. Salah satu fitur utama dalam sistem ini adalah penerapan metode User-Based Collaborative Filtering sebagai sistem rekomendasi produk, yang dapat memberikan saran produk sesuai preferensi pengguna. Penerapan sistem ini diharapkan mampu meningkatkan efisiensi internal perusahaan, memperluas jangkauan pasar, serta meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan. Pengembangan BEMMATRONIKA diharapkan tidak hanya memberikan dampak positif bagi CV BEMMA Surabaya, tetapi juga menjadi kontribusi nyata dalam pengembangan e-commerce berbasis teknologi rekomendasi di sektor UKM lokal Indonesia. Kata Kunci— E-commerce, UMKM, Sistem Rekomendasi, Collaborative Filtering, Transformasi Digital, Manajemen Produk, CV BEMMA Surabaya.
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Bonus Tahunan Karyawan Berdasarkan Kinerja Proyek Dengan Metode SAW Pada PT Wipin Tech Group
Abstrak— Seleksi Pemberian bonus tahunan karyawan sering menghadapi permasalahan subjektivitas akibat belum tersedianya sistem penilaian kinerja yang terukur dan transparan. Kondisi tersebut berpotensi menurunkan motivasi kerja serta kepercayaan karyawan terhadap manajemen. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web dalam menentukan bonus tahunan karyawan pada PT Wipin Tech Group dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Penilaian kinerja dilakukan berdasarkan lima kriteria, yaitu durasi proyek, kepuasan pelanggan, kualitas proyek, ketepatan laporan dan dokumen, serta inisiatif dan kemampuan problem solving. Pengembangan sistem mengikuti tahapan Software Development Life Cycle (SDLC) dengan prototype model yang melibatkan pengguna secara iteratif. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa sistem mampu melakukan perhitungan skor kinerja, perankingan karyawan, serta penentuan bonus secara objektif dan otomatis. Serta hasil evaluasi menyatakan bahwa metode SAW memiliki tingkat akurasi yang sangat baik dengan persentase kelayakan sebesar 98,68%, sehingga metode ini dinilai efektif dan layak digunakan sebagai metode pendukung pengambilan keputusan dalam sistem penentuan bonus tahunan karyawan. Pengujian sistem menggunakan Black Box, User Acceptance Testing (UAT) dan UI/UX Testing yang melibatkan user internal perusahaan dan 40 responden eksternal. Hasil testing memperoleh tingkat penerimaan sebesar 85,12% dengan kategori sangat baik. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan dapat mendukung pengambilan keputusan manajemen secara adil, transparan, dan terstruktur. Kata Kunci— Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting (SAW), Penilaian Kinerja, Bonus Tahunan, Prototype Model.
Analisis Sentimen Sebagai Deteksi Sarkasme di Media Sosial X Berbahasa Indonesia Menggunakan Transformer dengan Model XLNet
Abstrak— Media sosial, khususnya X, sering memuat ujaran sarkastik yang sulit dikenali tanpa pemahaman konteks. Penelitian ini bertujuan mendeteksi sarkasme pada teks berbahasa Indonesia di X menggunakan model berbasis transformer XLNet. Data diambil dari Hugging Face dan melalui preprocessing untuk memastikan konsistensi. Kemudian, data dibagi ulang menjadi tiga skenario yaitu 70:15:15, 60:20:20, dan 80:10:10. Model dilatih (fine-tuning) dengan variasi learning rate, batch size, dropout, sequence length, dan epoch. Pemilihan kandidat mempertimbangkan macro-F1 dan recall pada label sarkasme. Hasil menunjukkan pada skenario 70:15:15, XLNet percobaan ke-17 menjadi model terbaik pada penelitian ini, meraih Accuracy 0.81 dan Macro-F1 0.81 dan pada classification report pada label non-sarkasme memeroleh Precision 0.82, Recall 0.78, dan F1-Score 0.80. Lalu, pada label sarkasme memperoleh Precision 0.79, Recall 0.83, F1-Score 0.81). Temuan ini diharapkan menjadi referensi pengembangan sistem analisis opini atau ujaran sarkastik pada platform media sosial di Indonesia. Kata Kunci— Analisis sentimen, Sarkasme, XLNet, X, Transformer
Model Klasifikasi Serangan DoS pada Jaringan Blockchain Menggunakan Algoritma Proximal Policy Optimization
Abstrak— Teknologi blockchain menghadirkan pendekatan baru dalam pengelolaan sistem informasi terdesentralisasi yang mampu menjaga keamanan, transparansi, dan integritas data. Namun, karakteristik tersebut menjadikan teknologi blockchain rentan terhadap ancaman siber, terutama serangan Denial of Service (DoS) yang berfokus pada gangguan ketersediaan layanan melalui pembanjiran lalu lintas pada node blockchain. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan model klasifikasi serangan DoS pada jaringan blockchain dengan menggunakan algoritma Proximal Policy Optimization (PPO). Algoritma PPO merupakan salah satu metode dari reinforcement learning yang dikenal memiliki kestabilan tinggi dan efisiensi dalam proses pembaruan kebijakan. Dataset yang di gunakan dalam penelitian ini ada Blockchain Network Attack Traffic (BNaT), yang mencakup lalu lintas normal dan serangan DoS pada jaringan Ethereum privat. Proses penelitian meliputi tahap pengumpulan data, pre-pemrosesan (preprocessing), pelatihan model, dan evaluasi kinerja menggunakan metrik accuracy, precision, recall, F1-Score, dan Area Under the Curve (AUC). Hasil pengujian menunjukkan bahwa model PPO berhasil mencapai akurasi 99,65% dan F1-Score sebesar 99,65%, dengan nilai AUC mencapai 99,99%. Nilai-nilai tersebut menunjukkan bahwa PPO mampu mengenali pola serangan DoS secara adaptif dan stabil. Oleh karena itu, pendekatan reinforcement learning berbasis PPO dapat menjadi alternatif yang menjanjikan untuk pengembangan sistem deteksi ancaman pada jaringan blockchain yang bersifat dinamis dan kompleks. Kata Kunci— Blockchain, Denial of Service, Proximal Policy Optimization, Reinforcement Learning, Keamanan Siber
Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Menggunakan Artificial Neural Network Berdasarkan Nilai Akademik Dan Kepuasan Penggunaan E-Learning (Studi Kasus: Universitas Negeri Surabaya)
Abstrak— Salah satu elemen utama yang mempengaruhi mutu pendidikan tinggi adalah tingkat kelulusan mahasiswa tepat waktu. Melalui algoritma Jaringan Syaraf Tiruan (ANN), studi ini berfokus untuk menciptakan model yang mampu memprediksi kelulusan mahasiswa dalam waktu yang sesuai pada program Sistem Informasi dan Ilmu Komputer di Universitas Negeri Surabaya. Prediksi didasarkan pada kombinasi data nilai akademik (IPK semester 1-4) dan kepuasan penggunaan e-learning yang diukur menggunakan metode End User Computing Satisfaction (EUCS). EUCS atas lima aspek: content, accuracy, format, ease of use, dan timeliness. Informasi yang dipakai dalam penelitian ini berasal dari 68 siswa angkatan 2018–2022. Untuk menangani keterbatasan jumlah data, pengembangan model melibatkan pengoptimalan hyperparameter menggunakan Optuna dan evaluasi menggunakan Stratified 5-Fold Cross-Validation. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ANN yang dikembangkan sangat akurat, dengan akurasi rata-rata 95,38%, ketepatan 93,33%, recall 96,00%, dan skor F1 94,55%. Hasil ini menunjukkan bahwa integrasi data akademik dan kepuasan pengguna terhadap teknologi pembelajaran dapat menjadi dasar strategi intervensi yang efektif bagi institusi pendidikan. Kata Kunci— Artificial Neural Network, EUCS, Kelulusan Tepat Waktu, E-learning, Data Mining.
Klasifikasi Level Retinopati Diabetik Menggunakan Metode Hybrid Vision Transformer dan EfficientNet
Abstrak—Retinopati diabetik merupakan komplikasi diabetes melitus yang menjadi salah satu penyebab utama kebutaan di dunia, termasuk di Indonesia. Oleh sebab itu, deteksi dan klasifikasi tingkat keparahan secara dini berbasis citra fundus retina menjadi krusial untuk mendukung penanganan klinis yang tepat. Vision Transformer yang memiliki keunggulan dalam menangkap konteks global citra, dan EfficientNet yang unggul dalam mengekstraksi fitur lokal, memiliki peluang untuk dikombinasikan secara optimal dalam klasifikasi level retinopati diabetik. Menggunakan Dataset APTOS 2019 Blindness Detection dengan tahapan preprocessing berupa cropping, resize, CLAHE, dan normalisasi, serta augmentasi data untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas, model MobileViT-XS yang dikombinasikandengan EfficientNet-B0 hingga EfficientNet-B4 diuji dan dievaluasi menggunakan metrik efektivitas serta metrik efisiensi komputasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hybrid MobileViT-XS dan EfficientNet-B1 dengan resize 512×512 piksel memberikan kinerja paling optimal, dengan akurasi validasi sebesar 91,80% dan akurasi pengujian sebesar 93,24%, serta efisiensi komputasi yang seimbang dengan waktu pelatihan 101 menit 59.44 detik, FLOPs sekitar 6,80G, dan ukuran model 37,95 MB. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pendekatan metode hybrid mampu menghasilkan model yang efektif dan efisien untuk mendukung sistem deteksi dini retinopati diabetik berbasis kecerdasan buatan. Kata Kunci—retinopati diabetik, vision transformer, EfficientNet, hybrid model, klasifikasi citra, deep learning
Analisis Aksesibilitas dan Perancangan Aplikasi Cross-Platform Studi Kasus Rumah Makan Ayam Goreng Mas Bonbon
Abstrak— Perkembangan teknologi digital mendorong rumah makan untuk meningkatkan efisiensi pelayanan, khususnya dalam proses pemesanan dan reservasi. Rumah Makan Ayam Goreng Mas Bonbon masih menerapkan sistem pemesanan manual yang menyebabkan antrean, kesalahan pencatatan, dan keterlambatan pengelolaan informasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi pemesanan dan reservasi berbasis Flutter dan Firebase yang dapat digunakan lintas platform serta mendukung sinkronisasi data secara real-time. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian pengembangan (Software Development Research) dengan pendekatan deskriptif kualitatif dan kuantitatif melalui tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian aplikasi. Pengujian dilakukan menggunakan Blackbox Testing, Firebase Test Lab, BrowserStack, dan Google Lighthouse untuk menilai fungsionalitas, kompatibilitas, performa, dan aksesibilitas aplikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur aplikasi berjalan sesuai spesifikasi tanpa error berdasarkan pengujian fungsional. Pengujian Firebase Test Lab menunjukkan aplikasi Android dapat dijalankan tanpa crash pada berbagai perangkat dengan versi sistem operasi yang berbeda. Pengujian lintas platform menggunakan BrowserStack memperlihatkan tampilan dan respons antarmuka aplikasi berjalan konsisten pada perangkat Android, iOS Web, dan Desktop. Pengujian Google Lighthouse menunjukkan nilai performa dan aksesibilitas aplikasi web berada pada kategori memadai. Selain itu, pengujian sinkronisasi data menunjukkan data pesanan dan reservasi dapat diperbarui secara real-time antara aplikasi pembeli dan aplikasi admin tanpa kendala. Kata Kunci— Aplikasi Pemesanan, Reservasi Rumah Makan, Flutter, Cross-Platform, QR Code.
Analisis Kinerja Retrieval Augmented Generation (RAG) Klasik Dalam Chatbot Akademik berbasis Multimodal
Abstrak— Akses informasi akademik di Universitas Negeri Surabaya (UNESA) melalui website panduan saat ini dinilai belum optimal karena kurangnya interaktivitas, sehingga mahasiswa seringkali harus menghubungi pihak administrasi secara langsung. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan evaluasi kinerja Retrieval-Augmented Generation (RAG), yaitu RAG Klasik guna menguji kinerja sistem dalam menghasilkan respon yang relevan, akurat, dan kontekstual pada chatbot akademik. Lingkup penelitian ini difokuskan pada pengujian evaluasi kinerja dan efisiensi metode tersebut dalam mengolah data multimodal yang bersumber dari portal SSO UNESA, mencakup format teks, gambar, dan dokumen PDF. Metodologi yang digunakan meliputi tahap pengumpulan data, ekstraksi teks menggunakan Optical Character Recognition (OCR), preprocessing, serta penerapan dua strategi pelabelan, yakni manual dan otomatis. Penelitian ini menganalisis kinerja RAG Klasik yang menggunakan algoritma BM25 dalam mengolah data multimodal. RAG Klasik diimplementasikan menggunakan algoritma BM25 berbasis kata kunci. Evaluasi dilakukan secara sistematis menggunakan metrik efektivitas (Precision, Recall, F1-Score, Exact Match, dan Cosine Similarity) serta metrik efisiensi (waktu respons). Hasil penelitian menunjukkan bahwa RAG Klasik memiliki efisiensi luar biasa dengan waktu respon rata-rata dibawah 0,01 detik. Namun, dari sisi kinerja, metode ini sangat bergantung pada kualitas pelabelan, di mana skenario label otomatis mencapai F1-Score 0.52 dan Csoine Similarity 0.51, mengungguli scenario label manual. Penelitian menyimpulkan bahwa RAG Klasik sangat ideal untuk informasi procedural yang membutuhkan respon instan meskipun memiliki keterbatsan dalam pemahaman semantic yang mendalam. Kata Kunci— Retrieval Augmented Generation (RAG), RAG Klasik, BM25, Multimodal, UNESA.
Implementasi Strategi Default Connection Pool dan Prewarm Connection Pool pada Integrasi Minio Menggunakan Go dan K6
Abstrak— Pengelolaan koneksi antara aplikasi backend dan object storage sering kali menghadapi tantangan efisiensi, terutama terkait latensi awal dan penggunaan sumber daya. Strategi default connection pool yang bersifat lazy initialization cenderung memicu cold start penalty yang tinggi, sedangkan strategi prewarm menawarkan kesiapan koneksi namun membutuhkan alokasi memori awal. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja kedua strategi tersebut dalam integrasi MinIO menggunakan bahasa pemrograman Go guna menentukan solusi paling optimal. Penelitian menggunakan metode eksperimental dengan melakukan performance testing menggunakan alat uji K6 melalui empat skenario beban kerja: cold start burst, gradual ramp-up, spike test, dan sustained high load. Metrik utama yang dianalisis meliputi latency, throughput, error rate, serta penggunaan CPU dan memori. Hasil pengujian menunjukkan bahwa strategi prewarm berhasil mengeliminasi cold start, menurunkan latency maksimal secara signifikan sebesar 72,2% (dari 20,69 detik menjadi 5,74 detik) dibandingkan strategi default. Selain itu, pada pengujian beban tinggi jangka panjang, strategi prewarm menunjukkan stabilitas sumber daya yang superior dengan penggunaan CPU yang stabil di kisaran 25%, berbeda dengan strategi default yang mengalami ketidakstabilan berupa lonjakan CPU hingga 70% dan memory creep. Berdasarkan hasil tersebut, strategi prewarm connection pool direkomendasikan untuk lingkungan produksi dengan traffic tinggi atau layanan yang membutuhkan ketersediaan instan. Kata Kunci— Connection Pool, Go, MinIO, Object Storage, Performance Testing, Prewarm.
Penyisipan Teks ke dalam Citra Digital menggunakan Kombinasi Beaufort Cipher dan Steganografi Least Significant Bit
Abstrak— Penelitian ini menerapkan teknik pengamanan pesan teks berlapis dengan mengkombinasikan algoritma kriptografi Beaufort Cipher dan steganografi Least Significant Bit (LSB) pada citra digital. Pesan teks terlebih dahulu dienkripsi menggunakan Beaufort Cipher menghasilkan ciphertext, kemudian ciphertext disisipkan ke dalam citra cover berformat JPG (RGB Color Model) menggunakan metode LSB. Implementasi dilakukan pada aplikasi desktop berbasis Java yang mendukung proses enkripsi, steganografi, ekstraksi, serta fitur chat rahasia real-time. Pengujian dilakukan terhadap variasi panjang pesan 1000, 3000, dan 5000 karakter serta lima citra uji berbeda. Hasil pengujian menunjukkan nilai MSE sangat rendah dengan nilai antara 0.0012 - 0.2047 dan nilai rata-rata PSNR berkisar 55–77 dB (kategori Excellent), serta analisis histogram citra stego tetap seragam. Hal ini membuktikan bahwa citra hasil stego tidak mengalami perubahan visual signifikan dan sulit terdeteksi keberadaan pesan tersembunyi. Metode kombinasi Beaufort Cipher dan LSB efektif memberikan perlindungan berlapis terhadap pesan rahasia pada komunikasi digital. Kata Kunci— Steganografi, Least Significant Bit, Beaufort Cipher, Citra Digital, Keamanan Informasi, PSNR, MSE
Perbandingan Arsitektur Runtime WebAssembly dan Native Code pada Pengembangan Website
Abstrak— Perkembangan web modern menuntut performa yang tinggi, terutama untuk aplikasi editor yang membutuhkan pengolahan gambar yang cepat. Untuk mencapai efisiensi ini terdapat beberapa teknologi arsitektur yang dapat digunakan diantaranya WebAssembly (wasm) dengan basis client side dan native code (framework Actix web) dengan basis server side. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja dari wasm dan native, dengan fokus pengujian pada waktu pemrosesan, pengaruh internet, ukuran file dan penggunaan CPU. Hasil pengujian menunjukkan implementasi wasm unggul dalam waktu pemrosesan karena tidak melakukan request dan menunggu response dari server seperti implementasi native. Kinerja wasm juga lebih stabil pada perubahan kecepatan internet dengan perbedaan waktu hanya 0.02 s pada tiap perubahan kecepatan internet, sedangkan pada implementasi native mengalami penurunan yang seharusnya bisa kurang dari 2s pada kecepatan internet 10 Mbps menjadi lebih dari 1 menit pada kecepatan internet 0.7 Mbps. Pada pengujian penggunaan CPU client implementasi native memiliki keunggulan karena proses dilakukan pada server sedangkan pada wasm memerlukan setidaknya 1 core CPU dan menyebabkan blocking UI threads. Pengujian menggunakan ukuran FHD dan 4K menunjukkan bahwa implementasi Native cukup efektif pada pengujian non-sequence namun pada pengujian sequence implementasi WASM lebih baik. Kesimpulan dari penelitian ini memberikan acuan bagi pengembang dalam menentukan arsitektur perangkat lunak, wasm direkomendasikan untuk beban kerja yang membutuhkan kecepatan dan stabilitas performa terlepas dari kondisi jaringan, sementara native lebih cocok untuk prioritas pada load halaman cepat dengan pemrosesan pada server. Kata Kunci— Moder web, WebAssembly, Actix web, Native, Performa, Arsitektur.
Rekayasa Kebutuhan dan Implementasi Website Manajemen Esport PUBGM Mighty Organizer
Abstrak— Perkembangan industri E-Sport, khususnya PUBG Mobile, mendorong meningkatnya kebutuhan akan sistem manajemen turnamen yang efektif dan terintegrasi. Mighty Organizer sebagai salah satu penyelenggara turnamen PUBG Mobile masih menghadapi berbagai kendala dalam pengelolaan turnamen, seperti kesalahan pencatatan data peserta, perhitungan poin yang belum terotomatisasi, serta pembagian grup pertandingan yang masih dilakukan secara manual. Permasalahan tersebut menyebabkan proses manajemen turnamen menjadi kurang efisien dan berpotensi menimbulkan kesalahan data. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan rekayasa kebutuhan dan mengimplementasikan website manajemen esport PUBG Mobile pada Mighty Organizer sesuai dengan kebutuhan pengguna. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah requirement engineering yang meliputi tahapan elicitation, analysis, specification, verification, validation, serta requirement management. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dengan pihak Mighty Organizer dan penyebaran kuesioner kepada peserta turnamen untuk mengidentifikasi kebutuhan sistem secara menyeluruh. Hasil dari proses rekayasa kebutuhan didokumentasikan dalam bentuk Software Requirement Specification (SRS) sebagai acuan dalam proses implementasi sistem. Hasil penelitian berupa implementasi website manajemen esport berbasis web yang memiliki fitur pengelolaan data peserta, manajemen turnamen, pembagian grup otomatis, perhitungan poin, tampilan leaderboard, serta pengelolaan sertifikat. Pengujian sistem dilakukan untuk memastikan kesesuaian antara kebutuhan yang telah didefinisikan dengan sistem yang dibangun. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memenuhi kebutuhan pengguna serta meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengelolaan turnamen. Kata Kunci—Rekayasa Kebutuhan, Website, Manajemen Esport, PUBG Mobile, Software Requirement Specification
Analisis Kepuasan Pengguna Website Baznas Kota Surabaya Menggunakan Metode Webqual 4.0 dan Importance Performance Analysis (IPA)
Abstrak—Website BAZNAS Kota Surabaya berperan sebagai sarana penyedia informasi, transparansi, dan layanan zakat digital bagi masyarakat. Namun demikian, efektivitas website tersebut dalam memenuhi kepuasan pengguna perlu dievaluasi secara sistematis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan pengguna website BAZNAS Kota Surabaya berdasarkan dimensi usability, information quality, dan service interaction quality menggunakan metode WebQual 4.0, serta menentukan prioritas perbaikan layanan melalui pendekatan Importance Performance Analysis (IPA). Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan subjek penelitian sebanyak 30 responden yang terdiri atas muzakki dan mustahik. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner skala Likert lima tingkat, wawancara, dan studi pustaka. Instrumen penelitian dinyatakan reliabel dengan nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,822 dan terdiri atas 20 butir pernyataan yang valid. Teknik analisis data meliputi uji asumsi klasik, analisis regresi linier berganda, uji t, uji F, analisis kesenjangan (gap), dan IPA. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial hanya variabel usability yang berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna dengan nilai signifikansi sebesar 0,021, sedangkan information quality dan service interaction quality tidak berpengaruh signifikan. Secara simultan, ketiga variabel tersebut berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna. Analisis gap menunjukkan adanya kesenjangan negatif terbesar pada dimensi usability. Selanjutnya, hasil IPA menempatkan atribut navigasi, tampilan antarmuka, dan fitur umpan balik sebagai prioritas utama perbaikan. Dengan demikian, peningkatan kualitas website perlu difokuskan pada aspek kemudahan penggunaan dan interaksi layanan untuk meningkatkan kepuasan pengguna. Kata Kunci— kepuasan pengguna, WebQual 4.0, Importance Performance Analysis, BAZNAS Kota Surabaya.
Sistem Informasi Hasil Inspeksi Kondisi Mobil Bekas Dengan Memanfaatkan Teknologi QR Code
Abstrak— Pembelian mobil bekas membutuhkan informasi kondisi kendaraan yang akurat dan transparan agar pelanggan dapat mengambil keputusan dengan tepat. Namun, penyampaian hasil inspeksi yang masih bergantung pada staf dealer sering menimbulkan keterbatasan dalam aksesibilitas dan efisiensi waktu. Untuk mengatasi hal tersebut, dirancang sistem informasi hasil inspeksi mobil bekas berbasis QR Code. Sistem ini memungkinkan pelanggan memindai QR Code yang ditempel pada kendaraan menggunakan smartphone untuk memperoleh informasi hasil inspeksi, meliputi kondisi mesin, eksterior, dan interior, tanpa perlu bantuan staf dealer. Sistem dibangun menggunakan model waterfall berbasis PHP dan database MySQL. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menampilkan secara responsif melalui berbagai perangkat dan browser dengan kecepatan pemindaian kurang dari 5 detik. Pengujian menunjukkan faktor jarak, sudut, dan pencahayaan mempengaruhi keberhasilan pemindaian QR code. Pengujian tingkat kepuasan pengguna menghasilkan nilai 84.237% yang termasuk kategori sangat puas berdasarkan skala Likert. Sistem telah memenuhi aspek fungsional berdasarkan hasil pengujian yang menunjukkan fitur berjalan sesuai kebutuhan, serta aspek kemudahan penggunaan dan kebutuhan pelanggan dalam memberikan informasi inspeksi mobil bekas secara cepat dan transparan. Kata Kunci— inspeksi, mobil bekas, QR code, smartphone.
Penerapan Business Intelligence untuk Analisis Penjualan dan Segmentasi Pelanggan Toko Bangunan XYZ
Abstrak— Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem Business Intelligence (BI) guna meningkatkan kapabilitas analitik pada Toko Bangunan XYZ, dengan fokus pada analisis kinerja penjualan dan segmentasi perilaku pelanggan berbasis data. Metodologi yang diterapkan mencakup tahapan perancangan data warehouse menggunakan metode Nine-Step Kimball dengan MySQL sebagai sistem manajemen basis data, dilanjutkan dengan proses Extract, Transform, Load (ETL) untuk menjamin integritas dan kesiapan data. Analisis dilakukan dengan pendekatan Online Analytical Processing (OLAP) untuk eksplorasi data multidimensi, serta penerapan teknik Data Mining berupa model Recency, Frequency, Monetary (RFM) untuk melakukan segmentasi pelanggan secara kuantitatif. Hasil implementasi menunjukkan bahwa analisis OLAP berhasil mengidentifikasi determinan kinerja penjualan, seperti produk dengan kontribusi volume tertinggi, kategori dengan margin profitabilitas optimal, dan pola temporal dalam tren pembelian. Sementara itu, segmentasi RFM menghasilkan pengelompokan pelanggan yang berbeda secara statistik ke dalam klaster High Value, Potential, Loyal dan Dormant. Seluruh temuan kemudian diwujudkan dalam bentuk dashboard analitik interaktif menggunakan Looker Studio, yang berfungsi sebagai alat bantu keputusan bagi manajemen. Simpulan penelitian mengindikasikan bahwa implementasi sistem BI ini secara efektif mentransformasi data operasional menjadi insight strategis, sehingga mendukung pengambilan keputusan yang lebih terinformasi dan berbasis bukti. Kata Kunci— Business Intelligence, RFM, OLAP, Data Mining, Looker Studio.
Analisis Persepsi Pengguna Berdasarkan Nielsen's Attributes of Usability dan Karakteristik Perhatian Visual Menggunakan Eye Tracking pada Website SSO UNESA
Abstrak— Website Single Sign-On (SSO) Universitas Negeri Surabaya (UNESA) merupakan gerbang utama akses berbagai layanan akademik sehingga kualitas usability dan efisiensi navigasi visual menjadi faktor penting dalam mendukung pengalaman pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persepsi pengguna berdasarkan Nielsen's Attributes of Usability (NAU) serta mendeskripsikan karakteristik perhatian visual pengguna melalui visualisasi heatmap dan gazeplot. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan metode task-based testing yang melibatkan 23 mahasiswa aktif Jurusan Teknik Informatika UNESA. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner NAU yang mencakup aspek learnability, efficiency, memorability, errors, dan satisfaction, serta pengujian eye tracking berbasis platform RealEye.io. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aspek memorability memperoleh skor tertinggi dengan grand mean 4,10 dalam kategori Setuju, mengindikasikan struktur navigasi dan letak menu relatif mudah diingat. Aspek learnability dan errors masing-masing memperoleh skor 3,83 dalam kategori Setuju, sedangkan aspek satisfaction memperoleh skor 3,54 dalam kategori Setuju. Aspek efficiency memperoleh skor terendah sebesar 3,41 dalam kategori Netral, menunjukkan bahwa pengguna belum sepenuhnya merasakan efisiensi navigasi secara konsisten. Analisis heatmap mengungkap dua kecenderungan utama, yaitu fokus pada area konten utama (blok menu) dan fokus pada area navigasi atas (header). Analisis gazeplot menunjukkan variasi alur pandangan dari pola terstruktur hingga tidak teratur yang mengindikasikan kebingungan dalam pencarian informasi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa website SSO UNESA memiliki tingkat kemudahan diingat yang baik, namun masih memerlukan perbaikan pada efisiensi navigasi visual dan konsistensi desain antarmuka. Kata Kunci— Usability, Nielsen's Attributes of Usability, Eye Tracking, Heatmap, Gazeplot, SSO UNESA
Implementasi Model EfficientNetB0 Berbasis Deep learning untuk Klasifikasi Penyakit Mata pada Citra Fundus
Abstrak— Gangguan penglihatan merupakan permasalahan kesehatan global yang terus meningkat dan sering kali disebabkan oleh penyakit mata seperti katarak, glaukoma, dan retinopati diabetik. Keterbatasan tenaga medis serta fasilitas diagnostik menyebabkan banyak kasus penyakit mata terdeteksi pada tahap lanjut. Oleh karena itu, pemanfaatan kecerdasan buatan berbasis citra fundus retina menjadi salah satu pendekatan yang potensial untuk mendukung deteksi dini penyakit mata secara otomatis. Penelitian ini mengimplementasikan model deep learning berbasis Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan arsitektur EfficientNetB0 untuk melakukan klasifikasi penyakit mata pada citra fundus retina. Dataset yang digunakan adalah Eye Disease Dataset dari Kaggle yang terdiri dari empat kelas, yaitu katarak, retinopati diabetik, glaukoma, dan normal. Penelitian ini mengevaluasi pengaruh rasio pembagian dataset terhadap performa model dengan tiga skenario pembagian data pelatihan dan validasi, yaitu 95%:5%, 90%:10%, dan 85%:15%. Tahapan penelitian meliputi preprocessing citra, penerapan data augmentation, serta optimasi pipeline data menggunakan caching, prefetching, dan shuffle. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik accuracy, F1-Score, precision, recall, dan waktu komputasi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa rasio pembagian dataset 95%:5% memberikan performa terbaik dengan akurasi 96,19% dan waktu pelatihan 8 menit 27 detik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur EfficientNetB0 mampu mengekstraksi fitur citra fundus secara efektif dan efisien serta memberikan performa klasifikasi yang baik terutama pada pembagian data dengan jumlah data training lebih besar. Kata Kunci— klasifikasi penyakit mata, citra fundus retina, deep learning, EfficientNetB0, convolutional neural network.
Pengembangan dan Evaluasi Usability Aplikasi Mobile MOOS Berbasis Jetpack Compose
Abstrak— Sistem internal hotel MOOS (Mercure Online Order System) versi web yang berjalan di atas platform osTicket memiliki keterbatasan aksesibilitas dan antarmuka yang tidak ramah perangkat mobile, sehingga menghambat kinerja staf teknisi dan housekeeping yang memiliki mobilitas tinggi di lapangan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi MOOS versi mobile berbasis Jetpack Compose yang mendukung aktivitas operasional staf hotel secara fleksibel dan real-time, serta mengukur tingkat usability aplikasi menggunakan metode System Usability Scale (SUS). Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan jenis Research and Development (R&D). Pengembangan sistem dilaksanakan menggunakan metode V-Model yang mencakup tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, perancangan arsitektur, perancangan modul, implementasi, hingga pengujian. Penelitian dilaksanakan di Hotel Mercure Surabaya Grand Mirama pada periode Desember 2025 hingga Maret 2026. Subjek penelitian adalah 21 staf internal hotel yang dipilih menggunakan teknik purposive sampling. Instrumen penelitian terdiri atas kuesioner SUS, skenario tugas, dan lembar observasi. Data dianalisis menggunakan perhitungan skor SUS, statistik deskriptif, dan uji reliabilitas Cronbach’s Alpha. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh 10 kebutuhan fungsional berhasil diimplementasikan dan semua skenario pengujian sistem menghasilkan status pass. Evaluasi usability menghasilkan skor SUS rata-rata sebesar 86,43 yang termasuk dalam kategori Excellent dan Acceptable berdasarkan pedoman Bangor et al. (2008), dengan overall task success rate 100% dan nilai Cronbach’s Alpha 0,835. Aplikasi MOOS Mobile dinyatakan layak diimplementasikan sebagai alat kerja operasional staf hotel. Kata Kunci— MOOS Mobile, Jetpack Compose, Usability, System Usability Scale, V-Model
Analisis Bandwidth Dual Limitation Pada Simulasi Infrastruktur ISP Menggunakan Protokol PPPoE Pada Jaringan Skala Menengah
Abstrak— Seiring meningkatnya kebutuhan akan layanan internet yang andal, pengelolaan bandwidth menjadi tantangan penting bagi Internet Service Provider (ISP), khususnya pada jaringan skala menengah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas metode Dual Limitation dalam mengatur distribusi bandwidth menggunakan protokol PPPoE (Point-to-Point Protocol over Ethernet). Metode ini menggabungkan dua parameter utama, yaitu Committed Information Rate (CIR) sebagai batas minimum dan Maximum Information Rate (MIR) sebagai batas maksimum bandwidth yang dapat dicapai. Simulasi dilakukan dengan membangun topologi jaringan terdiri dari satu server PPPoE dan tiga klien yang diuji dalam berbagai skenario penggunaan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penerapan Dual Limitation mampu menjamin alokasi bandwidth secara adil, meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya jaringan, serta menjaga stabilitas layanan, baik saat kondisi jaringan rendah maupun padat. Dengan demikian, metode ini dapat menjadi solusi efektif dalam manajemen bandwidth untuk ISP skala kecil hingga menengah. Kata Kunci— Bandwidth, Dual Limitation, PPPoE, ISP, CIR, MIR
Analisis Keamanan dan Performa Owncloud Server Dengan OWASP ZAP Penetration Test
Abstrak—Seiring dengan meningkatnya kebutuhan akan layanan penyimpanan data yang aman, efisien, dan fleksibel, solusi cloud storage mandiri seperti OwnCloud menjadi alternatif yang menjanjikan dibandingkan layanan cloud publik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat keamanan dan performa OwnCloud Server dengan pendekatan penetration testing menggunakan OWASP ZAP serta uji performa menggunakan Apache JMeter. Metode penelitian yang digunakan adalah PPDIOO, yang terdiri dari tahapan Prepare, Plan, Design, Implement, Operate, dan Optimize, guna memastikan proses berjalan secara sistematis dan terstruktur. Hasil pengujian keamanan menunjukkan terdapat 23 jenis kerentanan, termasuk satu risiko tinggi berupa SQL Injection, dengan skor risiko total sebesar 19,3 yang termasuk dalam kategori risiko sedang. OwnCloud juga berhasil menerapkan fitur keamanan seperti autentikasi dua faktor (2FA) dan kebijakan kata sandi (password policy), yang terbukti mampu mencegah akses tidak sah. Sementara itu, pengujian performa menunjukkan bahwa OwnCloud mampu menangani beban hingga 100 pengguna simultan dengan tingkat kesalahan dan waktu respons dalam batas toleransi. Berdasarkan hasil tersebut, OwnCloud dinilai layak digunakan sebagai alternatif cloud on-premise, khususnya bagi instansi yang memprioritaskan kendali terhadap data dan aspek keamanan informasi. Meskipun demikian, disarankan untuk melakukan mitigasi terhadap kerentanan yang ditemukan sebelum sistem diterapkan di Lingkungan produksi secara penuh. Kata kunci : OwnCloud, penetration testing, OWASP ZAP, Apache JMeter, keamanan informasi, cloud on-premise
Perancangan UI/UX Sistem Informasi Lost-and-Found menggunakan metode Goal Directed Design
Abstrak— Kehilangan barang di lingkungan kampus merupakan tantangan yang terus muncul dengan dampak teknis dan administratif bagi mahasiswa dan staf akademis. Di Universitas Negeri Surabaya (UNESA), terdapat 393 kasus kehilangan barang dari Agustus 2023 hingga Agustus 2025, dengan barang-barang temuan tersebar di berbagai pos keamanan. Sistem pelaporan yang masih menggunakan buku mutasi dan komunikasi Handy Talkie mengakibatkan alur informasi yang tidak terstruktur, lambat, dan berisiko kehilangan data. Penelitian ini bertujuan untuk merancang antarmuka UI/UX sistem informasi lost-and-found dengan menggunakan pendekatan Goal-Directed Design (GDD). Proses perancangan melibatkan enam tahapan: research, modelling, definisi kebutuhan, definisi kerangka kerja, penyempurnaan, dan dukungan. Evaluasi dilakukan melalui metode cognitive walkthrough dan System Usability Scale (SUS). Hasil pengujian menunjukkan Tingkat Keberhasilan Tugas (Task Success Rate/TFR) mencapai 100%, menandakan bahwa semua responden berhasil menyelesaikan tugas tanpa kegagalan. Efisiensi Berbasis Waktu (Time-Based Efficiency/TBE) sebesar 0,0695 task/detik untuk pengguna umum dan 0,0397 task/detik untuk petugas keamanan, menunjukkan efisiensi sistem sesuai dengan kompleksitas perannya. Nilai SUS mencapai 89,08 (kategori Excellent, grade B), mengindikasikan tingkat kepuasan yang sangat tinggi. Penelitian ini membuktikan bahwa penerapan metode Goal-Directed Design secara sistematis dapat menghasilkan desain antarmuka yang benar-benar berpusat pada pengguna dan memenuhi standar usability yang sangat baik, serta dapat dijadikan acuan dalam tahap pengembangan sistem lost-and-found. Kata Kunci— lost-and-found, Goal-Directed Design, User Interface, User Experience, Cognitive walkthrough, System Usability Scale
Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means untuk Mendeteksi Emosi Berbasis Fitur Mata
Abstrak— Emosi mengkomunikasikan dan membangkitkan perilaku manusia, oleh karena itu analisis emosi sangat diperlukan untuk memahami kondisi afektif secara objektif. Salah satu cara potensial untuk melakukannya adalah melalui analisis biometrik mata karena Fitur mata dapat digunakan untuk merepresentasikan perubahan emosional sebagai data numerik. Pendekatan pembelajaran tanpa pengawasan dari pengelompokan untuk deteksi emosi berdasarkan fitur Mata digunakan untuk membandingkan algoritma Fuzzy C-Means (FCM) dalam penelitian ini. Untuk yang pertama, kumpulan Data dikumpulkan dari 27 partisipan dengan jumlah 72.632 frame termasuk FrameNo, A_p2p6_L/R, B_p3p5_L/R, C_p1p4_L/R, ear_L/R, dan avg_ear dalam format numerik yang mewakili fitur biometrik mata. Penelitian ini memiliki tahapan sebagai berikut: Penggabungan kumpulan data, perhitungan dimensi valence dan arousal, normalisasi data, penggabungan pengelompokan FCM untuk proses masuk dengan jarak euclidean invers FCM dari emosi tertentu dengan probabilitas yang sama untuk setiap label cluster untuk menemukan pusatnya; kemudian menerapkan kriteria pemungutan suara mayoritas dengan menggunakan emosi dominan dari partisipan sebelumnya yang terdapat pada label berbeda dalam kelompok. Hasilnya menunjukkan Skor Silhouette sebesar 0,3936 yang diberikan oleh FCM; oleh karena itu, menunjukkan bahwa Fuzzy C-Means memiliki kualitas yang lebih baik pada pemisahan cluster dalam mengatur pola emosi berdasarkan fitur Mata. Kata Kunci— Fuzzy C-Means, fitur mata, valence-arousal, emosi
Integrasi Sensor R307 Dan ESP8266 Untuk Membangun Sistem Absensi Siswa Di SDN Tanjungsari 2
Abstrak— Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan serta mengimplementasikan sistem absensi siswa berbasis biometrik melalui integrasi sensor sidik jari R307 dengan mikrokontroler ESP8266 sebagai alternatif solusi terhadap kelemahan sistem absensi manual di SDN Tanjungsari 2. Sistem ini dirancang dengan memanfaatkan konsep Internet of Things (IoT) sehingga proses pencatatan kehadiran dapat berlangsung secara otomatis, waktu nyata (real-time), serta terhubung dengan sistem informasi berbasis web. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Research and Development (R&D) yang mencakup tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem baik perangkat keras maupun perangkat lunak, implementasi, serta pengujian kinerja sistem. Proses pengujian dilakukan selama tujuh hari kerja dengan melibatkan sepuluh siswa sebagai subjek uji, di mana setiap siswa melakukan 20 kali percobaan, sehingga total pengujian mencapai 400 kali. Pengujian dilaksanakan menggunakan dua jenis koneksi jaringan, yaitu Wi-Fi dan hotspot, untuk mengevaluasi pengaruh kualitas jaringan terhadap performa sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat akurasi sistem mencapai 95,5% pada penggunaan jaringan Wi-Fi dan 91,5% pada jaringan hotspot, dengan nilai False Positive Rate sebesar 0%. Selain itu, rata-rata waktu respons sistem tercatat sebesar 1,6 detik pada jaringan Wi-Fi dan 1,82 detik pada jaringan hotspot. Pengujian fungsional menggunakan metode Black Box Testing menunjukkan bahwa semua fitur pada sistem beroperasi sesuai dengan spesifikasi yang telah ditetapkan. Dengan demikian, sistem absensi yang dikembangkan dinilai efektif dan layak digunakan untuk meningkatkan ketepatan, efisiensi, serta transparansi dalam proses pencatatan kehadiran siswa di tingkat sekolah dasar. Kata Kunci— absensi biometrik, ESP8266, R307, Internet of Things, sistem absensi.
Penerapan Arsitektur MobileNetV2 Berbasis Replikasi Channel untuk Klasifikasi Citra Grayscale
Abstrak—Kecelakaan lalu lintas masih menjadi permasalahan serius yang berdampak pada tingginya angka cedera dan kematian, di mana salah satu penyebab utamanya adalah kondisi mengantuk yang menurunkan tingkat konsentrasi pengemudi. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem deteksi mata tertutup dan terbuka yang akurat dan efisien. Pendekatan berbasis citra mata menjadi solusi yang potensial karena mampu mengidentifikasi kondisi mata terbuka dan tertutup secara otomatis menggunakan metode pengolahan citra dan deep learning. Penggunaan citra grayscale dinilai lebih efisien dari segi komputasi, namun memiliki keterbatasan karena tidak sesuai dengan arsitektur model pre-trained yang umumnya memerlukan input tiga channel. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan arsitektur MobileNetV2 berbasis replikasi channel dalam klasifikasi citra grayscale untuk deteksi mata tertutup dan terbuka. Teknik replikasi channel dilakukan dengan menggandakan citra grayscale menjadi tiga channel agar kompatibel dengan arsitektur MobileNetV2. Model dikembangkan menggunakan pendekatan transfer learning untuk meningkatkan kemampuan ekstraksi fitur dan performa klasifikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model MobileNetV2 dengan teknik replikasi channel mampu mencapai akurasi sebesar 99,92% dalam mengklasifikasikan kondisi mata terbuka dan tertutup. Hal ini menunjukkan bahwa metode yang diusulkan efektif dalam meningkatkan kompatibilitas citra grayscale dengan model deep learning pre-trained serta mampu menghasilkan performa klasifikasi yang tinggi. Kata Kunci—deteksi kelelahan, MobileNetV2, replikasi channel, citra grayscale, transfer learning.
Analisis Perbandingan Performa Horizontal Scaling pada Container Orchestration Tool K3s dan Nomad
Abstrak— Salah satu aspek penting dalam orkestrasi kontainer adalah skalabilitas horizontal, yaitu kemampuan sistem dalam menambah maupun mengurangi kapasitasnya sesuai beban kerja. Beberapa contoh alat orkestrasi kontainer yang dapat melakukan penskalaan horizontal adalah Kubernetes, Docker Swarm, dan Nomad. Terdapat beberapa penelitian terdahulu yang membandingkan performa Kubernetes dan Docker Swarm, namun penelitian terhadap Nomad masih terbilang kurang, khususnya dalam aspek skalabilitas horizontal. Oleh karena itu, penelitian ini ingin menguji kemampuan skalabilitas horizontal dari Nomad dengan membandingkannya kepada salah satu alat orkestrasi kontainer populer, yaitu K3s. Metode penelitian yang digunakan adalah metode eksperimen komparatif dengan membandingkan performa throughput, penggunaan CPU dan memori saat melayani request, dan kecepatan scaling up dan scaling down dari kedua alat orkestrasi kontainer. Hasil pengujian menunjukkan bahwa K3s memiliki throughput yang lebih tinggi daripada Nomad, namun Nomad memiliki penggunaan CPU dan memori yang lebih rendah dari K3s. Nomad juga membutuhkan waktu scaling up dan scaling down yang lebih singkat dari K3s. Kata Kunci— Alat Orkestrasi Kontainer, Skalabilitas Horizontal, K3s, Nomad
Manajemen Bandwidth Koneksi Starlink Menggunakan Mikrotik RouterOS Versi 7 dengan Metode PCQ di Dinas Kominfo Kabupaten Jayawijaya
Abstrak— Kabupaten Jayawijaya sebagai wilayah 3T (tertinggal, terdepan, terluar) memiliki keterbatasan infrastruktur jaringan konvensional. Starlink mampu menyediakan akses internet berbasis satelit orbit rendah, namun tanpa manajemen bandwidth yang tepat, distribusi koneksi menjadi timpang dan mengganggu layanan pemerintahan digital. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan dan mengevaluasi efektivitas metode Per Connection Queue (PCQ) pada Mikrotik RouterOS Versi 7 dalam mengelola bandwidth Starlink di Dinas Kominfo Kabupaten Jayawijaya. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif eksperimental dengan desain pretest-posttest pada 20 perangkat aktif dari empat divisi. Instrumen berupa Mikrotik hAP ac3 RouterOS v7.14.3 dengan konfigurasi PCQ pada empat VLAN batas 10 Mbps. Data dikumpulkan melalui observasi teknis, monitoring WinBox, dan Speedtest CLI, kemudian dianalisis secara deskriptif kuantitatif komparatif. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan signifikan: kecepatan download meningkat dari 8,2 Mbps menjadi 12,6 Mbps (+53,7%), upload dari 1,3 Mbps menjadi 9,8 Mbps (+653%), latensi menurun dari 289 ms menjadi 96 ms (-66,8%), dan packet loss dari 4,2% menjadi 0%. Distribusi bandwidth antar divisi menjadi merata (24-26%), dibandingkan kondisi sebelumnya di mana satu divisi mendominasi hingga 70%. Kesimpulan: PCQ pada Mikrotik RouterOS Versi 7 efektif mendistribusikan bandwidth secara adil, stabil, dan adaptif untuk jaringan pemerintahan di wilayah 3T. Kata Kunci— Manajemen Bandwidth, PCQ, Mikrotik Routeros V7, Starlink, Wilayah 3T, Jayawijaya
Implementasi Algoritma Fisher-Yates Shuffle dan Fuzzy Tsukamoto Pada Game Edukasi Untuk Mata Pelajaran Informatika Siswa Sekolah Menengah Pertama dengan Metode Computational Thinking
Abstrak— Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan game edukasi berbasis Android pada mata pelajaran Informatika tingkat SMP dengan menerapkan metode Computational Thinking serta algoritma Fisher-Yates Shuffle dan Fuzzy Tsukamoto. Game yang dikembangkan berjudul Petualangan di Dunia Komputasi dan dirancang menggunakan konsep permainan 2D platformer yang terdiri dari empat level pembelajaran, yaitu abstraksi, pengenalan pola, dekomposisi, dan algoritma. Algoritma Fisher-Yates Shuffle diterapkan untuk mengacak soal kuis dan lokasi item clue sehingga permainan menjadi lebih variatif dan tidak monoton, sedangkan algoritma Fuzzy Tsukamoto digunakan untuk menentukan skor akhir pemain berdasarkan variabel sisa waktu, jumlah koin, dan sisa nyawa. Metode penelitian yang digunakan adalah metode waterfall yang meliputi identifikasi masalah, analisis kebutuhan, desain sistem, pengumpulan data uji, analisis hasil pengujian, serta penarikan kesimpulan. Pengujian kualitas aplikasi dilakukan menggunakan standar ISO 9126 pada aspek functionality dan usability. Hasil penelitian diharapkan mampu meningkatkan minat belajar siswa terhadap mata pelajaran Informatika, melatih kemampuan berpikir komputasional siswa secara interaktif, serta menghasilkan media pembelajaran yang menarik, edukatif, dan layak digunakan di tingkat SMP. Kata Kunci— Game Edukasi, Computational Thinking, Fisher-Yates Shuffle, Fuzzy Tsukamoto, Informatika, Android, ISO 9126.
Rancang Bangun Website Wisata Kabupaten Pasuruan dengan Pendekatan Component-Driven Development
Abstrak— Penelitian ini dilatarbelakangi oleh belum tersedianya media informasi digital yang terintegrasi dan terstruktur untuk menyajikan informasi destinasi wisata di Kabupaten Pasuruan. Informasi wisata yang tersedia masih tersebar di berbagai sumber dan belum didukung oleh antarmuka yang konsisten serta mudah digunakan, sehingga menyulitkan pengguna dalam memperoleh informasi secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun website wisata Kabupaten Pasuruan menggunakan pendekatan Component-Driven Development (CDD). Pendekatan CDD dipilih karena mampu menghasilkan antarmuka berbasis komponen yang modular, reusable, dan mudah dipelihara. Sistem dikembangkan menggunakan React JS sebagai frontend dan Laravel sebagai backend yang diintegrasikan melalui API. Pengujian sistem dilakukan melalui pengujian komponen dan pengujian pengguna. Pengujian komponen dilakukan menggunakan Storybook untuk pengujian visual dan React Testing Library ( RTL) untuk pengujian fungsional. Sementara itu, pengujian pengguna dilakukan menggunakan metode System Usability Sclae (SUS) dan Single Ease Question (SEQ). Hasil penelitian menunjukkan bahwa website berhasil menyajikan informasi wisata seacara terstruktur, interaktif, dan mudah digunakan. Hasil pengujian SUS memperoleh nilai rata-rata sebesar 84,1 yang termasuk kategori acceptable, sedangkan hasil SEQ menunjukkan nilai rata-rata di atas 5,5 seingga sistem dinilai mudah di gunakan oleh pengguna. Selain itu, hasil evaluasi metrik kualitas komponen menunjukkan nilai Reusability Index (RI) sebesar 80%, Test Coverage Percentage (TCP) sebesar 100%, Component Cohesion (CpCoh) sebesar ±90%, serta Execution Time Success Rate (ETSR) sebesar 100% yang menandakan bahwa komponen sistem memiliki tingkat penggunaan ulang, cakupan pengujian, kohesi, dan stabilitas yang sangat baik. Dengan demikian, penerapan Component-Driven Development terbukti mampu menghasilkan website wisata dengan antarmuka yang konsisten, modular, reusable, serta memiliki usability dan performa sistem yang baik. Kata Kunci— Website Wisata, Component Driven-Development, React JS, Laravel, Usability, SUS, SEQ