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.
Eksplorasi Random Forest Berbasis Ekstraksi Fitur dan Metode Sampling untuk Analisis Data Multi-label Sentimen dan Emosi
Abstrak— Penggunaan aplikasi mobile dalam bidang teknologi telah memberikan wadah bagi penggunanya dalam mengekspresikan emosi dan opini melalui ulasan pengguna. Klasifikasi emosi pada ulasan pengguna dapat membantu dalam memahami tingkat kepuasan pengguna. Namun, proses klasifikasi emosi masih mengalami permasalahan khususnya dalam menghadapi ketidakseimbangan data. Penelitian ini mengusulkan model klasifikasi emosi menggunakan Random Forest pada dataset ulasan di Google Play Store yang melalui tahapan pre-processing, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, penerapan metode sampling berupa SMOTE, Tomek-Links, dan SMOTE-Tomek dalam permasalahan ketidakseimbangan data, serta pemanfaatan hyperparameter tuning menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). Model klasifikasi tersebut menunjukkan bahwa penggunaan algoritma Random Forest dengan metode sampling SMOTE pada pembagian data dengan rasio 95:5 mampu menghasilkan kombinasi dengan kinerja paling optimal dengan nilai accuracy dan recall masing-masing sebesar 85,24%, precision 85,32% dan nilai F1-score sebesar 85,20%. Secara keseluruhan, penggunaan Random Forest melalui ekstraksi fitur dan metode sampling serta optimasi hyperparameter mampu memberikan hasil model klasifikasi emosi yang lebih efektif dan efisien dalam menangani data yang tidak seimbang. Kata Kunci— Random Forest, TF-IDF, Metode Sampling, Particle Swarm Optimization, Klasifikasi Emosi.
Copyright (c) 2026 Journal of Informatics and Computer Science (JINACS)
Perbandingan Platform Orkestrasi Kontainer pada Aplikasi Real-Time di Lingkungan Cloud Pribadi
Abstrak— Dalam topik komputasi modern yang terus berkembang, kebutuhan akan pemrosesan data yang cepat, efisien, dan fleksibel telah menjadi krusial, terutama pada aplikasi real-time seperti pemantuan Internet of things (IoT). Aplikasi real-time tersebut bergantung pada kemampuan sistem untuk merespon secara instan dan mengolah data dalam jumlah yang besar dengan latensi yang minimal. Fenomena ini tidak hanya membutuhkan infrastruktur yang kuat, tetapi juga adaptif dan responsif terhadap fluktuasi beban kerja. Salah satu pendekatan yang dilakukan adalah dengan menggunakan orkestrasi kontainer, yang memungkinkan pengelolaan aplikasi secara terdistribusi dengan kemampuan autoscaling. Docker Swarm dan K3s merupakan dua platform orkestrasi yang menawarkan pendekatan dalam skalabilitas, pengelolaan resource, dan kompleksitas operasional. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa Docker Swarm dan K3s pada lingkungan private cloud menggunaan arsitektur pemrosesan pesan secara real-time. Dimana fokus pengujian yang dilakukan ada pada latensi, throughput, penggunaan cpu, penggunaan memori, skalabilitas, dan fault tolerance. Hasil pengujian yang dilakukan dengan menggunakan beban sebesar 100, 500, dan 1000 pesan/detik, termasuk skenario kegagalan node, menunjukkan bahwa Docker Swarm dan K3s mampu menangani workload real-time dengan baik. Namun, K3s menunjukkan kestabilan latensi dan realibilitas yang lebih baik, sedangkan Docker Swarm memiliki penggunaan cpu yang lebih baik dan pengelolaan resource yang lebih ringan. Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa, K3s lebih sesuai untuk aplikasi yang membutuhkan kestabilan performa dan latensi yang lebih rendah, sedangkan Docker Swarm dapat menjadi alternatif yang baik untuk sistem yang mengutamakan efisiensi cpu dan orkestrasi ringan. Kata Kunci— Docker Swarm, K3s, Private Cloud, Orkestrasi Kontainer, Aplikasi Real-Time.
Perbandingan Teknik Pemuatan Awal Eager Loading dan Lazy Loading Intersection Observer Terhadap Performa Website
Abstrak— Perkembangan teknologi informasi mendorong kebutuhan website dengan pengalaman pengguna optimal, khususnya pada konten visual dominan. Penelitian ini membandingkan performa teknik Eager Loading dan Lazy Loading Intersection Observer pada website Pusat Informasi Keamanan Siber (CSIC) berbasis Laravel. Pengujian menggunakan Chrome DevTools pada enam skenario dengan metrik First Contentful Paint (FCP), Largest Contentful Paint (LCP), Total Blocking Time (TBT), Load Time, Total Request, dan Total Page Size. Hasil pengujian halaman utama menunjukkan Lazy Loading Intersection Observer unggul pada FCP (1,13 detik) dan load time (162 request, 238 MB), sedangkan Eager Loading unggul pada LCP (3,66 detik) berkat atribut fetchpriority dan preload. Pada halaman dashboard, Lazy Loading Intersection Observer mendominasi seluruh metrik dengan load time 0,68 detik, 16 request, dan ukuran halaman 1,7 MB, dibandingkan Eager Loading yang mencapai 157,33 detik, 261 request, dan 241 MB. Pengujian ukuran aset gambar menunjukkan perbedaan performa semakin signifikan pada gambar berukuran besar (>1 MB). Pada halaman berbasis teks (Berita), ketiga teknik menghasilkan performa yang relatif serupa dengan LCP identik 2,23 detik karena tidak bergantung pada konten gambar. Pengujian orientasi layar menunjukkan mode portrait menurunkan performa Lazy Loading Intersection Observer secara signifikan pada halaman utama, dengan TBT mencapai 253,33 ms dan LCP hingga 28,57 detik. Kesimpulan penelitian menunjukkan tidak terdapat satu teknik yang unggul secara mutlak. Lazy Loading Intersection Observer lebih optimal untuk halaman berkonten visual padat dan interaksi berbasis scroll atau tab, sedangkan Eager Loading lebih sesuai untuk halaman yang membutuhkan konsistensi tampilan menyeluruh. Kata Kunci— Eager Loading, Lazy Loading, Intersection Observer, Laravel, Web Performance.
Analisis Manfaat Rooting Serta Dampak Penerapan Custom ROM Terhadap Kinerja Perangkat Android
Abstrak—Sistem operasi Android bawaan pabrik (Stock ROM) umumnya membatasi akses sistemik dari penggunanya dan sering menyertakan berbagai aplikasi pra-instal (bloatware) yang secara tidak langsung membebani kinerja perangkat keras. Makalah ini menyajikan studi eksperimental komprehensif mengenai efektivitas proses rooting dan implementasi Custom ROM sebagai upaya optimalisasi kinerja, sembari menganalisis risiko keamanan yang menyertainya. Menggunakan metode eksperimen kuantitatif dengan pendekatan within-subjects design pada ponsel Xiaomi Redmi Note 9, pengujian membandingkan dua kondisi utama: kelompok kontrol dengan Stock ROM dan kelompok eksperimen yang menjalankan Custom ROM dengan hak akses root aktif. Hasil pengujian menunjukkan peningkatan performa yang sangat signifikan, dibuktikan dengan lonjakan skor total AnTuTu Benchmark sebesar 28,75% dan skor 3DMark sebesar 12,86%. Peningkatan ini diakibatkan oleh efisiensi manajemen memori dan penerapan mode performa pada prosesor. Namun, pemberian hak akses root tersebut terbukti mematikan mekanisme isolasi (sandboxing) bawaan sistem Android. Hal ini ditunjukkan secara nyata melalui kemudahan injeksi memori oleh aplikasi pihak ketiga, yang menegaskan tingginya risiko kerentanan eksploitasi data. Kata Kunci— Android, Rooting, Custom ROM, Overclocking, Benchmark, Integritas Memori.
Sistem Rekomendasi Referensi Berbasis mBERT dan Analytical Hierarchy Process Terintegrasi Semantic Scholar
Abstrak — Perkembangan teknologi informasi dan meningkatnya jumlah mahasiswa menyebabkan kompleksitas dalam penentuan referensi tugas akhir yang relevan, berkualitas, dan memiliki unsur kebaruan, sehingga proses pencarian referensi seringkali memakan waktu lama dan bersifat subjektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi referensi tugas akhir berbasis website yang mampu memberikan rekomendasi jurnal internasional secara otomatis berdasarkan kriteria kualitas novelty, clarity, specificity, dan relevance, serta menampilkan referensi yang sesuai dengan tren penelitian global melalui integrasi Semantic Scholar API. Metode yang digunakan meliputi analisis semantik berbasis Multilingual BERT (mBERT) untuk menghasilkan embedding teks dan menghitung kemiripan menggunakan cosine similarity, serta metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk pembobotan multi-kriteria dalam proses pemeringkatan referensi. Dataset yang digunakan berasal dari metadata publikasi ilmiah dari Semantic Scholar. Hasil evaluasi menunjukkan nilai accuracy sebesar 82%, precision sebesar 85,2%, recall sebesar 92%, dan F1-score sebesar 0,885 yang mengindikasikan performa model yang baik dalam klasifikasi kemiripan semantik. Berdasarkan hasil implementasi, waktu rata-rata preprocessing dan pembentukan embedding berkisar antara 0,2–0,5 detik per data, sedangkan waktu rekomendasi berada pada kisaran 40–100 detik. Pengujian terhadap 50 responden menggunakan metode System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor rata-rata 70,1 yang termasuk dalam kategori baik. Dengan demikian, sistem ini efektif dalam membantu mahasiswa dan dosen dalam memperoleh referensi penelitian yang relevan, terstruktur, dan sesuai dengan perkembangan riset terkini. Kata Kunci — Sistem Rekomendasi, BERT, AHP, Semantic Scholar, Analisis Semantik.
Perbandingan Performa Cloud Native Storage pada Kubernetes
Abstrak - Kubernetes membutuhkan solusi penyimpanan data persisten yang terintegrasi secara native. Rook-Ceph dan Longhorn adalah dua solusi cloud native storage terpopuler dengan arsitektur terdistribusi yang berbeda. Penelitian ini membandingkan performa kedua teknologi tersebut di dalam klaster Kubernetes mandiri berbasis RKE2. Pengujian menggunakan Flexible I/O Tester (FIO) dan Kubestr melalui lima skenario: Database OLTP, Pure Latency, Web Server, Data Analytics, dan Logging/Backup. Metrik utama mencakup IOPS, throughput, latensi, dan penggunaan sumber daya. Hasil penelitian menunjukkan performa sangat dipengaruhi karakteristik beban kerja. Longhorn mendominasi skenario mixed workload (OLTP) dengan lonjakan performa melampaui 500% (549,57 IOPS read; 239,05 IOPS write vs Rook-Ceph 87,18 IOPS read; 38,85 IOPS write). Longhorn juga unggul pada latensi penulisan Pure Latency (2,62 ms vs 13,04 ms) dan throughput Logging/Backup (52,64 MB/s vs 44,94 MB/s). Sebaliknya, Rook-Ceph sangat superior pada skenario read-heavy seperti Web Server dengan 27.254,95 IOPS dan 106,48 MB/s (vs Longhorn 11.959,81 IOPS; 46,73 MB/s) serta Data Analytics dengan throughput 582,64 MB/s (vs 258,88 MB/s). Kesimpulannya, keunggulan Rook-Ceph pada operasi pembacaan didukung arsitektur klaster RADOS terdistribusi dan caching efisien, meski overhead tinggi pada penulisan acak. Longhorn, dengan arsitektur microservices pengontrol tunggal, sangat lincah untuk beban kerja transaksional dan penulisan, namun rentan bottleneck saat pembacaan paralel berkonkurensi tinggi. Kata Kunci - Rook-Ceph, Longhorn, Cloud Native Storage, Kubernetes, Performance.
Perbandingan Performa Model Klasifikasi Random Forest dan XGBoost untuk Deteksi Dini Diabetes Berdasarkan Teknik Imputasi
Abstrak— Missing value pada dataset medis dapat menurunkan kualitas data dan memengaruhi performa model machine learning dalam prediksi penyakit. Pada Pima Indians Diabetes Dataset, beberapa fitur seperti glucose, bloodpressure, skinthickness, insulin, dan BMI memiliki nilai 0 yang dianggap tidak valid secara medis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh missing value terhadap performa model klasifikasi diabetes, membandingkan teknik imputasi, serta menentukan kombinasi model terbaik untuk implementasi sistem prediksi diabetes berbasis web. Penelitian menggunakan model Random Forest, XGBoost, dan Stacking dengan teknik imputasi KNN, MICE, dan Autoencoder (AE). Evaluasi dilakukan menggunakan K-Fold CV dengan k=5, 10, dan 20 serta metrik AUC-ROC, accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penanganan missing value berpengaruh signifikan terhadap performa model. Teknik imputasi KNN dan MICE menghasilkan performa yang lebih baik dibandingkan AE. Kombinasi terbaik diperoleh pada model XGB_KNN dengan nilai AUC-ROC sebesar 0.8458, accuracy 0.7772, precision 0.7249, dan F1-score 0.649 pada k=10. Model terbaik kemudian berhasil diimplementasikan ke dalam sistem prediksi diabetes berbasis web menggunakan Flask. Kata Kunci— Diabetes melitus, Missing value, Imputasi data, K-Fold Cross Validation, Machine learning.
Sistem Rekomendasi dan Penjadwalan Wisata di Kota Surabaya Menggunakan Algoritma SAW dan TSP
Abstrak— Pariwisata merupakan salah satu sektor penting dalam pertumbuahan ekonomi dan pelestarian budaya lokal. Kota Surabaya menawarkan bebagai destinasi wisata,. Namun banyak wisatawan masih menghadapi kesulitan memilih destinasi dan menyusun jadwal kegiatan berwisata yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangan sistem rekomendasi dan penjadwalan pariwisata di Kota Surabaya dengan memanfaatkan algoritma Simple Additive Weighting (SAW) dan Dynamic Programming berbasis pendekatan Travelling Salesman Problem (TSP). Algoritma SAW digunakan untuk merekomendasikan destinasi wisata berdasarkan kriteria seperti jarak, rating, popularitas, dan harga, sedangkan Dynamic Programming digunakan untuk rute kunjungan yang edisien antar destinasi. Sistem dikembangkan menggunakan metode Software Development Life Cycle (SDLC) Waterfall dan dapat diakses melalui browser di berbagai perangkat. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode GrayBox Testing dan User Acceptance Testing (UAT) Hasil pengujian menunjukan bahwa sistem lulus secara skenario GrayBox Testing tanpa adanya kegagalan, serta memperoleh skor UAT sebesar 89%, yang mengindikasikan tingkat penerimaan pengguna yang sangat baik. Sistem ini diharapkan dapat membantu wisatawan dalam merencanakan perjalanan secara lebih efisien, sekaligus berkontribusi pada pengembangan industri pariwisata Kota Surabaya. Kata Kunci— Sistem Rekomendasi, Sistem Penjadwalan, Simple Additive Weighting, Dynamic Programming, Travelling Salesman Problem, Wisata Surabaya.
Rancang Bangun Chatbot Whatsapp Terintegrasi LMS Untuk Mendukung Efisiensi Kinerja Guru
Abstrak— Perkembangan teknologi informasi membuka peluang peningkatan efisiensi pengelolaan pembelajaran. Namun, guru masih menghadapi tantangan serius mengelola penugasan secara manual melalui WhatsApp—mulai dari distribusi tugas, pemantauan pengumpulan, hingga penilaian yang dilakukan dengan menelusuri pesan satu per satu. Kondisi ini tidak efisien dan berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem chatbot WhatsApp terintegrasi Learning Management System (LMS) berbasis website bernama Kinanti untuk mendukung efisiensi kinerja guru. Penelitian menggunakan model ADDIE dengan tahap analisis, perancangan, pengembangan, implementasi, dan evaluasi. Sistem diuji melalui validasi media dan angket, pengujian black box, uji non-fungsional, User Acceptance Test (UAT), System Usability Scale (SUS), serta uji efisiensi dengan pre-test dan post-test pada 61 guru. Hasil penelitian menunjukkan sistem Kinanti sangat valid dengan skor validasi media 99% dan angket 97%. Seluruh fitur berjalan sesuai harapan, SUS mencapai skor sempurna 100, dan uji Paired Sample T-Test menunjukkan nilai p < 0,001, membuktikan peningkatan signifikan efisiensi kinerja guru Kata Kunci— Chatbot, WhatsApp, Learning Management System, Efisiensi kinerja guru
Klasifikasi Halusinasi pada LLM menggunakan XGBoost dengan Ekstraksi Fitur FastText dan Optimizer PSO
Abstrak— Halusinasi pada Large Language Models (LLM) merupakan kondisi ketika model menghasilkan informasi yang tidak sesuai dengan fakta. Penelitian ini bertujuan menganalisis kinerja XGBoost dengan representasi teks FastText untuk mendeteksi halusinasi, serta mengevaluasi pengaruh teknik balancing dan optimasi hyperparameter menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). Metode balancing yang digunakan meliputi Random Oversampling, SMOTE, dan Random Undersampling. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model baseline memperoleh akurasi terbaik sebesar 91,48% pada rasio pembagian data 70:30. Penerapan balancing belum memberikan peningkatan yang berarti, sedangkan optimasi menggunakan PSO mampu meningkatkan akurasi menjadi 92,71% dengan nilai AUC sebesar 97,63%. Temuan ini menunjukkan bahwa optimasi hyperparameter menggunakan PSO lebih efektif dalam meningkatkan performa model dibandingkan teknik balancing pada penelitian ini. Kata Kunci— Deteksi Halusinasi, Large Language Model, FastText, Teknik Balancing, XGBoost, PSO
Rancang Bangun Learning Management System Berbasis Web dengan Online Compiler dan OOP Analyzer
Abstrak—Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah Learning Management System (LMS) berbasis website yang dilengkapi fitur Online Compiler dan OOP Analyzer untuk mendukung praktik Pemrograman Berorientasi Objek (OOP) pada siswa Sekolah Menengah Kejuruan (SMK). Penelitian ini menggunakan metode Research and Development (R&D) dengan model pengembangan ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation). LMS dikembangkan dengan arsitektur full-stack menggunakan Next.js dan basis data Supabase (PostgreSQL). Fitur Java Online Compiler diintegrasikan dengan Piston API, sedangkan OOP Analyzer dibangun berbasis Regular Expression (Regex) untuk mendeteksi penerapan lima pilar OOP secara real-time. Sistem ini juga dilengkapi modul Catatan Aktivitas (Logbook) Proyek untuk mendukung monitoring proyek pada pembelajaran model Project-Based Learning (PjBL). Perancangan sistem dimodelkan menggunakan use case diagram, activity diagram, dan class diagram. Pengujian fungsional dan non-fungsional melalui metode blackbox testing menunjukkan sistem berjalan dengan validitas 99%. Hasil ini menunjukkan bahwa seluruh modul sistem, termasuk Online Compiler dan OOP Analyzer, dapat berjalan sesuai rancangan tanpa kecacatan (bug) mayor. Dengan demikian, LMS yang dikembangkan dapat diimplementasikan sebagai media pembelajaran praktik pemrograman berbasis website yang dapat dijalankan melalui browser tanpa memerlukan instalasi compiler tambahan pada perangkat siswa. Kata Kunci— Learning Management System, Online Compiler, OOP Analyzer, Next.js, Supabase, Research and Development, Blackbox Testing.
Rancang Bangun Aplikasi Mobile EduPlay sebagai Media Pembelajaran dan Penilaian Otomatis Mahasiswa Magang
Abstract— The internship program at PT. Avolut Global Indonesia faces challenges such as unstructured material delivery, a manual assessment system, and the absence of a real-time monitoring mechanism. This study designed and developed the EduPlay mobile application as a learning medium and automated assessment for interns. The application was developed using the Rapid Application Development (RAD) method with the stages of Requirements Planning, User Design, Construction, and Cutover. The technology stack used included React Native (Expo) for the mobile interface, PostgreSQL as the database, and Supabase as the backend-as-a-service. Testing was conducted using Black Box Testing with 10 functional scenarios. All scenarios resulted in a Success status, including user authentication, material grouping (UI/UX, Programming, Data Analyst), interactive quizzes, and automatic score calculation using the formula Score = (B/N) x 100. EduPlay has been proven to improve the effectiveness of internship program evaluation through consistent, transparent, and structured assessments. Keywords— Mobile Application, EduPlay, Rapid Application Development, Black Box Testing, Automated Assessment, Internship, React Native, Supabase.
Implementasi Xendit Payment Link dan Webhook untuk Otomatisasi Penagihan Langganan pada Bot Telegram
Abstrak— Layanan Rafess, yaitu layanan automenfess yang menerapkan sistem berlangganan berbasis bot Telegram, menghadapi permasalahan pada proses penagihan yang masih dilakukan secara manual sehingga rawan kesalahan dan bergantung pada ketersediaan admin. Oleh karena itu, penelitian ini menawarkan solusi melalui implementasi sistem otomatisasi penagihan langganan dengan integrasi Xendit Payment Link dan webhook yang memungkinkan pembuatan tautan pembayaran otomatis, pembaruan status langganan secara real-time, serta pengiriman pengingat kepada pelanggan menjelang masa berakhir langganan. Hasil pengujian fungsional menggunakan metode Black Box Testing menunjukkan bahwa seluruh fitur utama sistem berjalan sesuai spesifikasi kebutuhan yang telah ditetapkan. Pengujian waktu respon terhadap 30 sampel transaksi menghasilkan rata-rata durasi end-to-end sebesar 1,963 detik (SD = 0,146 detik), menunjukkan sistem merespons secara konsisten di seluruh sampel pengujian. Komponen pemrosesan webhook internal mencatatkan rata-rata 0,535 detik dengan standar deviasi 0,012 detik, menunjukkan arsitektur FastAPI dan MongoDB mampu menangani pemrosesan secara stabil meskipun sistem berjalan pada infrastruktur terbatas. Sistem juga terbukti andal dalam menangani skenario gangguan melalui mekanisme retry webhook otomatis, sinkronisasi manual, serta idempotency untuk mencegah duplikasi data transaksi. Kata Kunci— Xendit Payment Link, Webhook, Bot Telegram, Otomatisasi Penagihan, FastAPI, MongoDB.
Kombinasi LSTM dan GRU Untuk Prediksi Harga Bitcoin
Abstrak— Bitcoin merupakan aset kripto yang memiliki tingkat besaran jarak naik dan turunnya harga yang sangat tinggi sehingga sulit diprediksi secara akurat. Pergerakan harga dipengaruhi dari berbagai faktor, termasuk sentimen pasar dari para pelaku pasar, situasi ekonomi global, dan aktivitas perdagangan. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan model peramalan harga Bitcoin menggunakan kombinasi Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU). Dataset yang digunakan berbentuk data historis harga penutupan Bitcoin per USD yang diperoleh dari Yahoo Finance dengan periode Oktober 2014 hingga Februari 2023. Data diproses melalui tahap normalisasi menggunakan Min-Max Scaling dan menggunakan metode sliding window dengan ukuran window 30 dan 60. Pengujian dilakukan dengan beberapa skenario pembagian data, yaitu 90:10, 85:15, 80:20, 70:30, 60:40, dan 50:50, dengan jumlah epoch sebanyak 50 dan 100. Evaluasi model dilakukan menggunakan R², MAE, RMSE, dan MSE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model kombinasi LSTM dan GRU menghasilkan performa yang sangat baik dengan nilai yang diperoleh pada window size 30, pembagian data 60:40, dan epoch 50, yaitu R² sebesar 0,991726, MAE sebesar 0,013888, RMSE sebesar 0,020943, dan MSE sebesar 0,000439. Kata Kunci— Bitcoin, Prediksi Harga, Deep Learning, Long Short-Term Memory, Gated Recurrent Unit, Time Series.
Rancang Bangun UI/UX Website KEMBANGDAMAN Menggunakan Pendekatan User Centered Design
Abstrak— Transformasi digital dalam pelayanan publik mendorong instansi pemerintah menghadirkan layanan yang efektif dan mudah diakses. Website KEMBANGDAMAN (Kementerian Agama Jombang dalam Genggaman) milik Kantor Kementerian Agama Kabupaten Jombang masih memiliki beberapa kendala pada aspek UI/UX, seperti navigasi yang kurang intuitif, struktur informasi yang tidak terorganisir, dan tampilan yang kurang menarik. Penelitian ini bertujuan merancang ulang antarmuka dan pengalaman pengguna website KEMBANGDAMAN menggunakan pendekatan User Centered Design (UCD) serta mengevaluasi hasilnya menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ). Metode UCD diterapkan melalui empat tahap, yaitu Understand Context of Use, Specify User Requirements, Design Solutions, dan Evaluate Design. Data diperoleh melalui wawancara kepada 8 partisipan yang terdiri dari 6 pengguna, 1 admin, dan 1 penanggung jawab website. Hasil analisis digunakan sebagai dasar perancangan wireframe, high fidelity design, dan prototype menggunakan Figma. Evaluasi UEQ terhadap 33 responden menunjukkan seluruh dimensi memperoleh kategori Excellent, yaitu Attractiveness 2,13, Perspicuity 2,12, Efficiency 2,06, Dependability 2,12, Stimulation 2,02, dan Novelty 2,05. Hasil tersebut menunjukkan bahwa penerapan metode UCD dan UEQ efektif meningkatkan kualitas UI/UX website layanan publik berbasis digital. Kata Kunci— Perancangan Ulang UI/UX, User Centered Design (UCD), User Experience Questionnaire (UEQ), Website KEMBANGDAMAN, Pelayanan Publik Digital.
Pengembangan Aplikasi Terpusat Berbasis Modular Monolith Architecture Studi Kasus: UKM Peduli Kemanusiaan
Abstrak— UKM Peduli Kemanusiaan (UKM-PK) UNESA mengalami kendala pengelolaan data anggota, kegiatan, dan donasi secara manual dan terpencar, menyebabkan redundansi, inkonsistensi, dan sulit koordinasi. Dibutuhkan sistem terpusat yang mudah dipelihara dan dikembangkan lintas periode kepengurusan. Penelitian ini menerapkan dan mengevaluasi arsitektur modular monolith sebagai solusi, dipilih karena menyeimbangkan kesederhanaan monolith dan modularitas microservices tanpa kompleksitas distribusi berlebihan untuk skala UKM. Sistem dikembangkan dengan Go dan pendekatan hexagonal architecture pada sembilan modul: Dashboard, Authentication, User Management, Company Profile, Recruitment, Activity Progress, Donation, Inventory Assets, dan Documentation. Evaluasi kuantitatif menggunakan custom AST analyzer untuk metrik coupling, cohesion, dan maintainability index, lalu dibandingkan dengan arsitektur monolith dan microservices pada domain serupa. Hasilnya, seluruh modul mencapai coupling rata-rata 1,111 (rendah) dengan message coupling (tipe terbaik), cohesion tinggi, dan maintainability index sangat mudah dipelihara. Dibandingkan kedua arsitektur lain, modular monolith menunjukkan keseimbangan optimal antara modularitas terukur dan kemudahan pemeliharaan, sehingga terbukti sesuai untuk organisasi skala UKM. Kata Kunci— modular monolith, hexagonal architecture, coupling, cohesion, maintainability index, metrik kualitas perangkat lunak
Penerapan Usability Testing UI/UX pada Evaluasi Website Loket.Com dalam Pembelian Tiket Konser K-Pop
Abstrak— Pertumbuhan pesat industri konser K-Pop di Indonesia turut mendorong tingginya permintaan terhadap platform penjualan tiket konser secara daring. Salah satu platform yang banyak digunakan adalah Loket.com, namun layanan ini masih menghadapi berbagai keluhan pengguna, antara lain kesulitan navigasi, antrian virtual yang tidak transparan, batas waktu checkout yang terlalu singkat, serta gangguan performa sistem saat lonjakan traffic. Permasalahan tersebut berpotensi menurunkan tingkat kepuasan pengguna dalam proses pembelian tiket. Penelitian ini bertujuan mengukur tingkat usability website Loket.com pada konteks pembelian tiket konser K-Pop serta merumuskan rekomendasi perbaikan antarmuka berdasarkan hasil evaluasi tersebut. Metode yang digunakan adalah Usability Testing berbasis model Nielsen, yang mencakup lima aspek yaitu learnability, efficiency, memorability, error, dan satisfaction. Pengujian dilakukan terhadap tiga orang tester melalui serangkaian test case pada mockup antarmuka website, dengan pendekatan penelitian kuantitatif deskriptif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa secara keseluruhan Loket.com memiliki tingkat usability yang baik, terutama pada aspek efficiency dan error yang menunjukkan performa sistem cukup andal dengan tingkat kesalahan rendah. Meskipun demikian, masih ditemukan kendala pada aspek learnability dan memorability yang berkaitan dengan konsistensi navigasi dan tampilan antarmuka, sehingga pengguna baru memerlukan waktu lebih lama untuk memahami alur sistem. Berdasarkan temuan tersebut, penelitian ini merekomendasikan perbaikan pada desain navigasi, penyederhanaan alur, peningkatan konsistensi antarmuka, serta penambahan fitur bantuan seperti tutorial guna meningkatkan kenyamanan dan kepuasan pengguna secara berkelanjutan. Kata Kunci— Usability Testing, Antarmuka Pengguna, Evaluasi Website, Loket.com, Penjualan Tiket Konser K-Pop.
Pengaruh Integrasi Explainable MCDM Terhadap Kualitas Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Peserta Magang PT. Semen Indonesia
Abstrak— Proses seleksi peserta magang di perusahaan masih menghadapi kendala berupa penilaian kandidat yang dilakukan secara manual, membutuhkan waktu relatif lama, serta kurang transparan dalam menjelaskan alasan pemeringkatan kandidat. Kondisi tersebut berpotensi menimbulkan subjektivitas dan mengurangi kualitas pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) seleksi peserta magang berbasis Explainable Multi-Criteria Decision Making (MCDM) menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) yang terintegrasi dengan Explainable Artificial Intelligence (XAI). Sistem dikembangkan menggunakan Laravel, Livewire, PostgreSQL, dan Groq API untuk menghasilkan penjelasan otomatis terhadap hasil seleksi kandidat. Kriteria yang digunakan meliputi GPA, Certification Count, CV Evaluation Score, Education Requirement Match, dan Field Match Score. Tahapan penelitian meliputi pembobotan kriteria menggunakan AHP, proses pemeringkatan menggunakan TOPSIS, implementasi explainability, serta pengujian kualitas perangkat lunak dan algoritma. Pengujian menunjukkan bahwa kualitas sistem berdasarkan standar ISO 9126 memperoleh nilai rata-rata 1,58 dengan kategori sesuai. Hasil eksperimen perbandingan metode menunjukkan kombinasi AHP–TOPSIS menghasilkan korelasi Spearman tertinggi sebesar 0,9643 dibandingkan metode tunggal, sehingga memiliki tingkat kesesuaian yang sangat kuat terhadap pemeringkatan manual HR. Selain itu, pengujian XAI menghasilkan ranking consistency sebesar 100%, explainability score sebesar 92,50%, transparency score sebesar 91,25%, computational processing time rata-rata 16,40 detik (kategori baik), serta XAI Layering Score sebesar 92,04% dengan kategori sangat baik. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan proses seleksi yang lebih objektif, akurat, konsisten, transparan, dan efisien sehingga layak digunakan sebagai pendukung pengambilan keputusan seleksi peserta magang. Kata Kunci— Sistem Pendukung Keputusan, Seleksi Magang, Explainable Artificial Intelligence, Multi-Criteria Decision Making, AHP, TOPSIS.
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Fenomena Sound Horeg Pada Platform X Dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbour (K-NN)
Abstrak— tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengkaji pendapat publik tentang fenomena suara horeg di platform X dengan menerapkan algoritma K-nearest neighbor (K-NN). Publik melihat fenomena ini sebagai hiburan atau sebagai sumber polusi suara yang mengganggu ketertiban umum. Data penelitian terdiri dari 762 tweet yang didapatkan melalui platform X, yang kemudian diproses dan diekstraksi fiturnya menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Kemudian, data yang sudah didapat displit menjadi data latih dan uji menggunakan proporsi 70:30 sebelum algoritma K-NN diterapkan untuk proses pengklasifikasian sentimen menjadi positif, netral, ataupun negatif. Hasil dari penelitian ini menyatakan metode K-NN dapat mengkategorikan sentimen dengan akurasi 63,76%, precision 63,13%, recall 63,76%, dan untuk F1-Score 62,01%. Temuan ini memperlihatkan bahwa algoritma K-NN dapat digunakan untuk menganalisis pendapat publik mengenai fenomena Sound Horeg di Platform X Kata Kunci— Analisis Sentimen, Sound Horeg, K-Nearest Neighbor, TF-IDF, Platform X.
Implementasi Session-Based Forward Secure Field Encryption untuk Protocol Buffers dalam Microservice gRPC Architecture
Abstrak— Komunikasi antar layanan pada arsitektur microservice berbasis gRPC umumnya hanya mengandalkan Transport Layer Security (TLS). Mekanisme ini melindungi data selama berada dalam transmisi, tetapi tidak menjamin kerahasiaannya dalam jangka panjang karena kompromi kunci di kemudian hari berpotensi mengungkap seluruh komunikasi historis. Sifat enkripsi TLS yang menyeluruh (all-or-nothing) juga tidak memungkinkan perlindungan selektif terhadap field yang benar-benar sensitif. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini merancang dan mengimplementasikan framework Session-Based Forward Secure Field Encryption (SBFSFE) menggunakan bahasa Go 1.25.0. Framework ini menggabungkan enkripsi pada tingkat field melalui anotasi Protobuf [(options.sensitive) = true], pertukaran kunci ephemeral ECDHE P-256 yang memberikan forward secrecy pada setiap sesi, serta integrasi transparan melalui gRPC interceptor sehingga logika bisnis yang telah berjalan tidak perlu diubah. Setiap field sensitif dienkripsi dengan AES-256-GCM menggunakan kunci independen hasil derivasi HKDF-SHA256, sedangkan konteks sesi disimpan secara terdistribusi pada Redis. Sepuluh skenario pengujian keamanan seluruhnya lolos, yang menunjukkan terpenuhinya forward secrecy, isolasi antar sesi, keamanan memori, dan ketahanan terhadap replay attack. Pengujian performa memperlihatkan overhead enkripsi yang besar pada payload kecil, namun pada payload besar (sekitar 100 KB dan 1 MB) sistem terenkripsi mencatat latensi lebih rendah dengan throughput 28 sampai 48% lebih tinggi dibanding baseline. Dengan demikian, framework ini paling sesuai diterapkan pada sistem medis, keuangan, maupun transfer data berukuran besar yang mengutamakan keamanan jangka panjang. Kata Kunci— gRPC, microservice, forward secrecy, Protocol Buffers, field-level encryption, AES-256-GCM, ECDHE..
Rancang Bangun Sistem Informasi Untuk Manajemen Magang Menggunakan Metode Rule-Based System untuk Penentuan Requirements SRS
Abstrak— Pengelolaan program magang di PT Greatsoft Solusi Indonesia masih dilakukan secara manual melalui berbagai kanal yang tidak terintegrasi sehingga menyebabkan inkonsistensi data, pemborosan waktu hingga 30–45 menit per hari untuk monitoring logbook, serta kesulitan koordinasi antara HRD, Mentor, dan Mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) merancang model Rule-Based System (RBS) menggunakan mekanisme Forward Chaining untuk memprioritaskan kebutuhan dari berbagai pemangku kepentingan; (2) menganalisis hasil validasi model RBS melalui Expert Validation; dan (3) menganalisis hasil validasi fungsional sistem menggunakan Black Box Testing, dengan pengembangan menggunakan metode Waterfall dan technology stack Golang (Go 1.21+), Nuxt.js 14+, serta PostgreSQL 15+. Proses analisis kebutuhan menghasilkan 29 fakta kebutuhan atomik dari wawancara semi-terstruktur dengan empat responden, di mana model RBS dengan enam basis aturan berhasil mengklasifikasikan 14 fakta sebagai P1 (Wajib) yang selanjutnya didokumentasikan dalam dokumen SRS Versi 1.0 berbasis standar IEEE 830-1998. Hasil Expert Validation menunjukkan skor rata-rata 5,00 dari skala 5 dengan seluruh fakta P1 disetujui 100% tanpa revisi, sedangkan Black Box Testing terhadap sistem yang diimplementasikan menghasilkan tingkat keberhasilan 100% (79 dari 79 test case Berhasil), membuktikan bahwa penerapan metode Rule-Based System dalam tahap analisis kebutuhan menghasilkan dokumen SRS yang terstruktur, tervalidasi, dan efektif sebagai cetak biru implementasi sistem. Kata Kunci— Sistem Informasi Manajemen Magang, Rule-Based System, Forward Chaining, Software Requirements Specification, Black Box Testing.
Faster R-CNN-Based Deep Q-Network for Smart Traffic Light Control
Abstract—Conventional fixed-time traffic light control systems cannot accommodate real-time fluctuations in vehicle volume, making adaptive approaches based on reinforcement learning an increasingly popular alternative. This study implements a Deep Q-Network (DQN) architecture combined with a Faster R-CNN ResNet-50 FPN v2 object detection sensor for smart traffic light control. Traffic data were collected from CCTV recordings of a T-intersection in the city of Surabaya via the SITS application and processed into a Discrete Traffic State Encoding (DTSE) representation sized 4×20×3 as the model input. Evaluation was carried out under three time conditions (morning, afternoon, and night) using the average queue length, average reward, and total departed metrics. The Faster R-CNN detector achieved a recall of 96.21%, outperforming comparable single-stage detection methods and providing more reliable traffic observations for the reinforcement learning agent. Among the evaluated checkpoints, the model trained for 500 episodes delivered the best overall performance, with an average queue length of 127.34, an average reward of 161.75, and 1,046.97 departed vehicles. These findings suggest that accurate vehicle detection plays an important role in improving reinforcement learning performance for adaptive traffic signal control. Keywords—Deep Q-Network, Faster R-CNN, Adaptive Traffic Light, DTSE, Reinforcement Learning.
Sistem Validasi Integritas Dokumen Digital Menggunakan Merkle Tree Hashing
Abstrak— Peralihan pengelolaan dokumen fisik menuju dokumen digital menuntut adanya mekanisme yang dapat menjamin keaslian serta keutuhan berkas secara teknis, mengingat banyak sistem yang masih hanya mengandalkan penyimpanan berkas dan pengaturan hak akses tanpa metode kriptografis yang mampu mendeteksi perubahan isi secara presisi. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun platform berbasis web untuk penerbitan serta validasi dokumen digital dengan menerapkan struktur Merkle Tree yang dipadukan fungsi hash SHA-256, sehingga sekumpulan dokumen dapat diringkas menjadi satu nilai Merkle root dan diverifikasi melalui mekanisme Merkle proof. Pendekatan yang digunakan bersifat eksperimental dengan tahapan rekayasa perangkat lunak, mencakup perancangan arsitektur sistem berbasis framework Laravel, pembentukan struktur pohon hash secara batch, serta pengujian performa pada variasi jumlah dokumen. Hasil uji menunjukkan bahwa algoritma SHA-256 terbukti unggul dibandingkan MD5 dalam mencegah collision, tetap konsisten menghasilkan Merkle root yang sama pada kondisi jumlah dokumen genap maupun ganjil, serta mampu mendeteksi manipulasi sekecil satu karakter dengan avalanche effect mendekati 50%. Mekanisme Merkle proof mencatatkan tingkat akurasi verifikasi sebesar 100%, dengan waktu pembentukan pohon yang meningkat seiring jumlah dokumen namun waktu verifikasi yang tetap stabil karena kedalaman pohon hanya bertumbuh secara logaritmik. Dapat disimpulkan bahwa sistem yang dikembangkan efektif menjaga integritas dokumen digital secara efisien meski volume dokumen terus bertambah. Kata Kunci— Integritas Dokumen, Merkle Tree, SHA-256, Merkle proof, Validasi Digital
Employee Attrition Prediction Using Temporal Convolutional Network (TCN) on HR Time Series Dataset to Support Employee Retention Strategies
Abstract— Employee attrition continues to be a major challenge for organizations because high turnover increases recruitment costs, disrupts business operations, and affects workforce stability. Predictive analytics provides an opportunity to identify employees who are at risk of leaving before turnover occurs. A Human Resources dataset collected between 2018 and 2024 served as the basis for evaluating the Temporal Convolutional Network (TCN) in employee attrition prediction. The dataset contains 16,050 employee records described by 25 attributes covering demographic information, job characteristics, compensation, and work experience. Data preprocessing included feature selection, categorical encoding, normalization, and sequence preparation before model training. The proposed model was evaluated using three train–validation–test splitting strategies and assessed with Accuracy, Precision, Recall, F1-score, and Area Under the ROC Curve (AUC). Experimental results show that the TCN model consistently achieved high predictive performance across different experimental settings, with the best configuration obtaining an Accuracy of 98.35%, an F1-score of 0.8976, and an AUC of 0.9819. These findings demonstrate that TCN provides stable and reliable employee attrition prediction and has the potential to support Human Resource Analytics through earlier identification of employees with a higher risk of leaving the organization. Keywords—Employee Attrition, Temporal Convolutional Network, Deep Learning, Human Resource Analytics, Employee Retention.
Eksplorasi Teknik Balancing pada Klasifikasi Sentimen SVM dengan K-Fold Cross Validation
Abstrak—Media social merupakan ruang public digital yang memungkinkan Masyarakat bebas dalam menyampaikan opini tentang berbagai hal, salah satunya kinerja pemerintah daerah. Komentar media social menjadi sumber informasi penting dalam memahami opini public dan kecenderungan sentiment publik. Namun, terdapat beberapa tantangan dalam analisis komentar media social, seperti karakteristik teks yang pendek dan informal serta distribusi kelas yang cenderung tidak seimbang sehingga model cenderung bias ke kelas mayoritas. Penelitian ini malakukan eksplorasi Teknik balancing pada model SVM dengan representasi fitur TF-IDF. Penelitian mengeksplorasi lima strategi penanganan ketidakseimbangan kelas, yaitu tanpa balancing (baseline), class weighting, random undersampling, random oversampling, dan SMOTE Seluruh eksperimen dievaluasi menggunakan Stratified K-Fold Cross-Validation (K=5) untuk memperoleh estimasi performa yang lebih stabil dan representatif. Dataset terdiri atas 3.957 komentar dari platform TikTok dan X/Twitter terkait kinerja Pemerintah Kota Malang periode Maret–Desember 2025 dengan distribusi 86,92% komentar negatif dan 13,08% komentar positif. Teknik resampling diterapkan hanya pada data training di setiap fold dengan tujuan menghindari data leakage. Hasil eksplorasi menunjukkan bahwa penerapan class weighting menghasilkan Mean Macro F1 tertinggi sebesar 0,6399 ± 0,0232, melampaui baseline (0,6350), random undersampling (0,5690), oversampling (0,6327), dan SMOTE (0,5956). Analisis confusion matrix agregat menunjukkan bahwa random undersampling menghasilkan False Positive Rate sebesar 30,9%, hal ini mengindikasikan bahwa hampir sepertiga kritik masyarakat salah diklasifikasikan sebagai apresiasi. Berdasarkan eksplorasi dapat disimpulkan bahwa class weighting merupakan strategi yang paling sesuai untuk dataset komentar media sosial berbahasa Indonesia karena kemampuan sensitivitas model terhadap kelas minoritas tanpa mengubah distribusi data dan risiko overfitting akibat duplikasi atau sampel sintetik. Kata Kunci— analisis sentimen, class imbalance, K-Fold cross-validation, media sosial, SVM, strategi balancing.
Perbandingan Performa dan Skalabilitas Arsitektur Multi-Tenant Database pada Sistem Backend Point of Sale
Abstrak— Sistem Point of Sale (POS) berbasis Software as a Service (SaaS) menghadapi tantangan penting dalam memilih arsitektur basis data multi-tenant yang tepat, yaitu antara pendekatan single-database (shared-schema) dan multi-database per tenant, karena masing-masing membawa konsekuensi berbeda terhadap performa, skalabilitas, dan efisiensi sumber daya. Perbandingan kedua arsitektur dilakukan melalui pengujian eksperimental menggunakan API berbasis Golang, basis data PostgreSQL, dan workload generator Locust dengan mengadaptasi pola benchmark TPC-C. Skala pengujian divariasikan dari skala kecil (5 tenant, 50 user) hingga ekstrem (150 tenant, 1.500 user). Hasil pengujian menunjukkan kedua arsitektur memberikan performa setara dan stabil, dengan throughput mencapai 170 RPS, waktu respons di bawah 12 milidetik, dan error rate 0% pada beban puncak, serta mampu berskala secara hampir linear terhadap peningkatan beban. Perbedaan signifikan justru terlihat pada efisiensi server basis data: arsitektur single-database terbukti 2,65 kali lebih hemat memori, stabil pada penggunaan sekitar 950 MB RAM, dan mampu mempertahankan cache hit ratio 98,88%. Sebaliknya, arsitektur multi-database mengalami lonjakan konsumsi RAM hingga 210,9% (mencapai 2.518 MB) akibat beban pemeliharaan ratusan connection pool independen, disertai peningkatan aktivitas disk write 16%-40%. Temuan ini menunjukkan bahwa arsitektur single-database lebih sesuai untuk platform POS berskala startup atau UMKM karena efisiensi biaya infrastruktur, dengan syarat penerapan validasi kode yang ketat, sedangkan arsitektur multi-database lebih cocok bagi bisnis berskala korporasi (enterprise) yang membutuhkan isolasi privasi absolut meskipun harus mengalokasikan kapasitas infrastruktur yang lebih besar. Kata Kunci— Point of Sale (POS), SaaS, Multi-tenant, Arsitektur Basis Data, Performa, Skalabilitas.
Penerapan Certainty Factor pada Sistem Pakar Skrining Kesehatan Mental Anak Korban Perceraian
Abstrak— Tingginya angka perceraian di Indonesia sering kali menimbulkan dampak psikologis mendalam bagi anak, memicu risiko depresi hingga kecemasan. Terbatasnya akses ke psikolog, mahalnya biaya, serta stigma sosial menjadi hambatan utama dalam melakukan deteksi dini terhadap kelompok tersebut. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem pakar berbasis web bernama "Pulih Bersama" sebagai solusi deteksi dini tingkat risiko gangguan kesehatan mental anak korban perceraian, yang terintegrasi dengan fitur rekomendasi penanganan. Sistem ini menerapkan metode Certainty Factor (CF) untuk menghitung tingkat ketidakpastian dari berbagai gejala psikologis, serta pendekatan Rule-Based untuk memetakan hasil diagnosis menjadi rekomendasi konten edukasi. Sistem dikembangkan menggunakan metode Agile secara iteratif untuk memastikan kesesuaian kebutuhan pengguna. Evaluasi sistem dilakukan melalui pengujian Black Box untuk memvalidasi fungsionalitas dan pengujian White Box untuk menjamin akurasi logika komputasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem beroperasi 100% valid dan terbebas dari cacat logika, dengan seluruh jalur independen (independent path) pada algoritma Certainty Factor. Selain keberhasilan teknis, evaluasi tingkat kemudahan penggunaan melalui System Usability Scale (SUS) mencatat peningkatan skor rata-rata dari 50,13 pada iterasi pertama menjadi 75,89 pada iterasi kedua. Pencapaian ini menempatkan sistem pada kategori Acceptable (Dapat Diterima), yang membuktikan bahwa website ini tervalidasi layak, ramah pengguna, dan efektif sebagai media pertolongan pertama psikologis secara mandiri. Kata Kunci— Anak Korban Perceraian, Certainty Factor, Kesehatan Mental, Sistem Pakar, System Usability Scale.
Pengembangan Perangkat Lunak Virtual Tour dan Rekomendasi Penginapan Menggunakan Metode Agile Development
Abstrak— Kabupaten Gresik memiliki potensi pariwisata yang sangat besar, namun penyajian informasi wisata saat ini masih bersifat statis dan terpisah dari informasi penginapan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun website virtual tour interaktif objek wisata di Kabupaten Gresik yang terintegrasi dengan fitur rekomendasi penginapan berdasarkan preferensi pengguna. Sistem dikembangkan menggunakan metode Agile untuk memberikan fleksibilitas dalam penyesuaian dan perbaikan berdasarkan umpan balik pengguna. Fitur rekomendasi penginapan dibangun menggunakan metode Haversine Formula untuk menghitung jarak lokasi terdekat dan Content-Based Filtering (CBF) dengan perhitungan TF-IDF serta Cosine Similarity untuk mencocokkan preferensi pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa perhitungan jarak dengan Haversine Formula memiliki tingkat kesesuaian sebesar 97,48%. Pengujian algoritma Content-Based Filtering menghasilkan nilai rata-rata Recall sebesar 100%, yang berarti sistem berhasil merekomendasikan seluruh penginapan yang relevan. Pengujian menggunakan System Usability Scale (SUS) memperoleh skor rata-rata 75.8 yang menunjukkan bahwa sistem sangat mudah digunakan oleh pengguna. Dengan demikian, platform G-Lens berhasil memberikan pengalaman eksplorasi wisata yang interaktif serta menyajikan rekomendasi penginapan yang akurat sesuai dengan kebutuhan wisatawan. Kata Kunci— Virtual Tour, Haversine Formula, Content-Based Filtering, Agile, System Usability Scale, Sistem Rekomendasi
Pengembangan Sistem Manajemen Gudang Berbasis Web Dengan Event-Driven Architecture
Abstrak— Sistem manajemen gudang berbasis web rentan mengalami degradasi kinerja saat menangani lonjakan transaksi secara bersamaan, terutama ketika arsitektur yang digunakan memproses seluruh alur bisnis secara sinkron dalam satu jalur permintaan. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan Event-Driven Architecture (EDA) sebagai penyesuaian arsitektur pada sistem WMS berbasis web dan mengevaluasi pengaruhnya terhadap latensi serta throughput dibandingkan arsitektur modular monolith. Penelitian menggunakan desain eksperimen kuantitatif before after pada sistem WMS yang dibangun dengan stack Laravel React MySQL dan dijalankan di lingkungan Docker Kubernetes. Penerapan EDA dilakukan dengan memindahkan proses pendukung (pencatatan log, notifikasi, dan pembaruan dashboard) ke pemrosesan asinkron menggunakan Laravel Queue dengan Redis sebagai message broker. Pengujian dilakukan pada tiga use case, yaitu Inbound/Receiving, Stock Adjustment, dan Outbound Confirmation, dengan beban bertahap 50, 100, dan 200 request per second menggunakan k6, serta pemantauan sumber daya melalui Hasil pengujian menunjukkan EDA unggul signifikan pada Inbound dan Outbound. Pada beban normal Outbound, latensi end-to-end turun dari 18,84 detik menjadi 204 milidetik dan throughput meningkat 55,09%. Pada stress test UC-03, throughput meningkat 645,95% dengan success rate 100%, sementara modular monolith mengalami kegagalan fungsional hingga 81% akibat database lock contention. Sebaliknya, EDA menunjukkan keterbatasan pada adjustment karena overhead antrian dan validasi duplikasi data memperparah kontesi basis data yang menggunakan pessimistic locking. Disimpulkan bahwa penerapan EDA secara inkremental efektif meningkatkan kinerja dan skalabilitas WMS, khususnya pada operasi dengan alur bisnis kompleks. Disarankan penerapan eventual consistency secara penuh dan penggantian pessimistic locking dengan optimistic locking untuk mengoptimalkan performa pada seluruh skenario. Kata Kunci— Warehouse Management System, Event-Driven Architecture, Modular Monolith, Latensi, Throughput, Skalabilitas.
Klasifikasi Deteksi Tautan Menggunakan Random Forest dan Metode Seleksi Fitur Berbasis Website
Abstrak — Phishing merupakan salah satu bentuk kejahatan siber yang bertujuan mencuri informasi pribadi pengguna melalui tautan palsu atau tiruan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi deteksi tautan phishing dan legitimate menggunakan algoritma machine learning dan metode seleksi fitur berbasis website. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma Random Forest dengan metode seleksi fitur Chi-Square. Proses penelitian meliputi pra pemrosesan data, ekstraksi fitur berdasarkan struktur dan konten website dalam sebuah tautan, seleksi fitur, hyperparameter tuning, serta evaluasi model klasifikasi. Kinerja model dievaluasi menggunakan beberapa metrik pengujian untuk menentukan model terbaik dalam mendeteksi tautan phishing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma machine learning dan metode seleksi fitur mampu digunakan untuk mendeteksi tautan phishing secara efektif. Model terbaik kemudian diimplementasikan ke dalam sistem berbasis website sehingga dapat membantu pengguna mengidentifikasi tautan berbahaya secara realtime. Sistem yang dikembangkan diharapkan dapat meningkatkan keamanan pengguna saat mengakses internet serta menjadi solusi pendukung dalam upaya pencegahan serangan phishing yang semakin berkembang. Kata Kunci — Phishing. Machine Learning, Random Forest, Logistic Regression, Chi-Square.