Pra Desk Evaluation Proposal Program Studi Teknologi Informasi
Pengembangan Aplikasi Mobile untuk Monitoring Aktivitas Sales menggunakan Flutter dengan Pendekatan Arsitektur MVC
Dalam sebuah perusahan khususnya Perusahaan CV Global Mandiri Mobilindo pengisian data aktivitas kinerja sales merupakan bagian penting dalama mendukung agar pekerjaan dapat berjaland engan teratur dan terpantau. Namun CV Global Mandiri Mobilindo memliki masalah dalam proses pencatatan aktivitas sales yang masih dilakukan secara manual melalui platform Google Docs. Kondisi ini menimbulkan ketidaksesuaian data dan menyulitkan proses pemantauan aktivitas di lapangan karena tidak adanya sistem verifikasi secara langsung terhadap kegiatan sales. Penelitian ini bertujuan untuk membangun serta mengembangankan aplikasi mobile berbasis Frontend dengan menggunakan framework Flutter dan pendekatan Arsitektur Model-View-Controller (MVC) yang memudahkan perancangan aplikasi yang kompleks. Pengembangan sistem menggunakan metode System Development Life Cycle (SDLC) yang membantu dalam perancangan, pengembangan dan implementasi, didalamnya terdapat model Waterfall agar proses perancangan sistem dapat berjalan dengan terstruktur dan berurutan.
Sales; framework Flutter; MVC; SDLC; Waterfall
Perancangan User Interface dan User Experience Untuk Aplikasi Memonitoring Aktivitas Sales Dengan Metode Goal-Directed Design [MTD]
Pemantauan kinerja divisi sales merupakan proses yang biasanya dilakukan secara manual dan juga biasanya tidak cukup transparan sama seperti di CV Global Mandiri Mobilindo yang merupakan anak Perusahaan dari PT. Telkom (Persero) yang bergerak di bidang sales alat-alat jaringan, pada CV Global Mandiri Mobilindo untuk memantau sales dikerjakan secara manual dan tidak sepenuhnya transparan, jadi masih adanya kecurangan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Goal-Directed Design untuk User Interface dan User Experience pada aplikasi yang akan di rancang untuk menyelesaikan masalah dari pemantauan sales di CV Global Mandiri Mobilindo metode Goal-Directed Design dipilih karena Goal-Directed Design mampu untuk menyelesaikan masalah dengan berfokus dengan tujuan utama dari CV Global Mandiri Mobilindo
Data Sintetis VAE pada Sistem DeteksiOkupansi Berbasis IoT yang DapatDigeneralisasi dengan CIMA+Random Forest
Occupancy detection Internet of Things (IoT) adalah merupakan salah satu pengembangan sistem pada rumah pintar untuk melakukan penghematan energi. Namun permasalahan generalizability menunjukan bahwa penggunaan model machine learning pada satu studi kasus deteksi okupansi dapat menunjukan kinerja yang menurun ketika diterapkan pada studi kasus yang lain. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengatasi masalah generalizability pada sistem deteksi okupansi berbasis IoT dengan menggunakna variational auto encoder (VAE) untuk mengembangkan dataset sintetis pada dataset yang telah dikumpulkan disuatu ruangan menggunakan sensor PIR+Ultrasonik. Selain itu penelitian ini juga akan menggunakan pertubation robustness test untuk menguji generalizability dari kedua dataset tersebut. Hasil pengujian menunjukan bahwa CIMA+Random Forest pada dataset sintetis VAE memperlihatkan generalizability yang lebih baik pada pertubation rebustness test.
Klasifikasi Regional Berdasarkan Pola Beban Listrik Menggunakan LSTM
Pengembangan Media Pembelajaran dan Media Simulasi berbasis Augmented Reality menggunakan Model ADDIE pada materi Fotosintesis untuk Siswa tingkat Sekolah Dasar [NTT]
Materi fotosintesis di sekolah masih bergantung pada media dua dimensi yang bersifat statis dan tidak dapat diamati langsung sehingga siswa kesulitan memahami proses yang abstrak. Penelitian ini bertujuan mengembangkan media pembelajaran fotosintesis berbasis Augmented Reality untuk siswa kelas 4 Sekolah Dasar dengan menggunakan model pengembangan ADDIE. Pengembangan dilakukan melalui tahap analisis kebutuhan, perancangan, pembuatan aplikasi AR dengan Unity 3D, serta uji validitas konten media dievaluasi oleh para guru sebagai ahli menggunakan instrumen Aiken’s V Index, sedangkan menguji perspektif pengguna dari guru dan siswa diukur menggunakan instrumen Handheld Augmented Reality Usability Scale. Hasil uji nantinya menunjukkan bahwa bahwa media AR yang dikembangkan dinyatakan valid, mudah digunakan, dan mampu membantu siswa memahami proses fotosintesis secara lebih jelas dan interaktif.
Mengatasi imbalance pada deteksi tabrakan motor menggunakan accelerometer dan 1D-CNN
Penerapan Machine Learning untuk Deteksi Serangan DDoS pada IDS Berbasis Flow menggunakan Dataset CICIDS2017
Serangan siber yang semakin kompleks, khususnya Distributed Denial of Service (DDoS), menempatkan ketersediaan layanan jaringan dalam bahaya yang signifikan. Sistem deteksi intrusi konvensional yang berbasis tanda tangan tidak dapat mendeteksi pola serangan baru karena mereka hanya mendeteksi berdasarkan pola yang sudah dikenal. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan pendekatan machine learning dalam mendeteksi serangan DDoS pada Intrusion Detection System (IDS) berbasis network flow yang menggunakan dataset CICIDS2017. Prapemrosesan data, penyeimbangan kelas dengan SMOTE, normalisasi dengan StandardScaler, dan pelatihan untuk dua model algoritma, Random Forest dan XGBoost. Untuk mengevaluasi dilakukan dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score, sedangkan interpretasi model dianalisis menggunakan metode SHAP untuk mengidentifikasi fitur jaringan paling berpengaruh terhadap keputusan model. Salah satu hipotesis awal penelitian adalah bahwa algoritma XGBoost mendeteksi serangan DDoS dengan lebih akurat dan umum dibandingkan Random Forest dalam lingkungan simulasi berbasis flow.
Penerapan Explainable Artificial Intelligence (XAI) Menggunakan Metode LIME pada Sistem Deteksi Jatuh (Fall Detection) Berbasis Model LSTM[AJG]
Insiden jatuh yang terjadi pada lansia merupakan masalah yang cukup serius yang menyebabkan cedera hingga kematian. Tingginya populasi lansia di masa depan dapat meningkatkan persentase insiden jatuh pula, sehingga menuntut solusi deteksi jatuh pada lansia dengan cepat dan akurat. Selain itu, dari sektor medis juga perlu system yang transparan agar pihak medis dapat lebih mempercayai hasil prediksi sebuah machine learning atau deep learning. Penelitian ini dilakukan untuk menguji bagaimana Explainable Artificial (XAI) model Local Interpretable Modelagnostic Explanations (LIME) dapat membantu menjelaskan secara visualisasi hasil prediksi model Long Short-Term Memory (LSTM). Metode penelitian meliputi studi literatur, pengumpulan data, preprosessing dan implementasi LSTM, penerapan LIME pada hasil LSTM, serta analisis dan evaluasi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam menghasilkan model deteksi jatuh yang lebih akurat dan transparan, entah untuk sektor medis maupun orang awam, sehingga dapat meminimalisir insiden cedera pada lansia
04 Alexander Descayodi Pasca Romadhona Sartono
Pencatatan aktivitas sales merupakan hal yang harus dilakukan untuk memastikan perkejaan berjalan terorganisir. CV Global Mandiri Mobilindo mempunyai sebuah masalah dimana pencatatan aktivitas sales masih dilakukan secara manual melalui Google Docs. Permasalahan ini menyebabkan bisa terjadinya kesalahan pencatatan, dan kemungkinan sales berbohong karena tidak adanya verifikasi lokasi aktivitas sales. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan backend berbasis Laravel dengan arsitektur REST API dengan menggunakan metode Waterfall agar dapat meningkatkan efisiensi dalam monitoring aktivitas sales. Metode Waterfall dipilih karena metode ini memungkinkan melakukan pengembangan secara terstruktur dan berurutan. Dan untuk memastikan hasil sesuai rencana, akan dilakukan testing menggunakan blackbox testing.
Metode XLM-RoBERTa dalam Pengembangan SistemTanya Jawab untuk Instalasi Pemantauan Panduan AQI [AJG]
Internet of Things (IoT) telah menjadi produk yang tersebar luas di masyarakat, salah satunya adalah pemantauan Air Quality Index (AQI) atau indeks kualitas udara. Namun, beberapa studi menyoroti bahwa IoT adalah teknologi yang kompleks, sementara yang lain melaporkan bahwa keluhan pengguna dapat menghambat penyebarannya. Penelitian kami mengusulkan sistem Question Answering (QA) berbasis Natural Language Processing (NLP) sebagai panduan untuk instalasi pemantauan AQI. Kami mengusulkan representasi encoder dua arah yang dioptimalkan secara robustness of cross-language language models (XLM RoBERTa) sebagai metode QA, kemudian membandingkannya dengan metode QA lain, yaitu BERT versi Indonesia (IndoBERT). Kami menggunakan tiga metrik untuk membandingkan keduanya: metrik untuk mengevaluasi keluaran terjemahan mesin (METEOR), bilingual evaluation understudy (BLEU), dan recall oriented understudy for query evaluation-longest common sequence (ROUGE-L). METEOR dapat mengukur semantik prediksi, dan BLEU adalah metrik yang mengukur presisi kata dalam kalimat yang diprediksi. Terakhir, ROUGE-L mengukur kelancaran prediksi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa XLMRoBERTa mengungguli IndoBERT untuk METEOR, BLEU-1, dan ROUGE L, dengan nilai masing-masing 0,54, 0,42, dan 0,62. Hasil ini menunjukkan bahwa XLM-RoBERTA menunjukkan kelancaran dan semantik yang baik, menunjukkan sinonim yang efektif. Kontribusi penelitian kami menyajikan sistem QA baru untuk panduan instalasi pemantauan AQI, yang memanfaatkan model yang dioptimalkan, yaitu XLM-RoBERTa.
Analisis dan Pengukuran Tingkat Kematangan Sistem Manajemen Keamanan Informasi pada Aplikasi JDIH Kementerian Perhubungan Menggunakan Indeks KAMI Berbasis ISO/IEC 27001:2022 [FSY]
Sistem Manajemen Keamanan Informasi (SMKI) adalah kerangka kerja yang dirancang untuk melindungi asset informasi dari resiko maupun ancaman Keamanan Informasi. Oleh karena itu, pada Aplikasi JDIH Kemenhub yang merupakan aplikasi krusial dalam memuat informasi serta dokumen hukum sektor transportasi milik negara, diperlukan penelitian terkait Kematangan penerapan SMKI menggunakan Indeks Keamanan Informasi (Indeks KAMI) yang berbasis standar Internasional ISO 27001:2022. Metode penelitian yang digunakan Adalah Metode Campuran bergantian, dengan pengumpulan data Kuantitatif terlebih dahulu melalui kuisioner, dan dilanjutkan pengumpulan data Kualitatif dengan wawancara kepada pihak pengelola aplikasi JDIH Kementerian Perhubungan (Kemenhub). Penelitian ini, dapat memberikan Gambaran umum tingkat kematangan Sistem Manajemen Keamanan Informasi (SMKI) pada aplikasi JDIH Kemenhub, serta memberikan rekomendasi peningkatan keamanan informasi diiringi pengembangan roadmap SMKI bagi pengelola Aplikasi JDIH Kemenhub, agar gap yang ada semakin kecil dan sesuai dengan standar internasional ISO/IEC 27001:2022.
JDIH, SMKI, Indeks KAMI, ISO27001, Kemenhub.
Analisis Tingkat Kematangan Tata Kelola Teknologi Informasi di PT Pertamina(Persero) Menggunakan Framework COBIT 2019 [FSY]
Identifikasi dan Analisis Risiko Keamanan Informasi Berbasis ISO/IEC 27005 pada Lingkungan Operasional PT Inovindo Digital Media [FSY]
Perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) di era sekarang telah mengakibatkan peningkatan penggunaan layanan teknologi informasi di berbagai organisasi dan perusahaan. Namun, hal ini juga mengakibatkan adanya suatu risiko terhadap potensi ancaman pada sistem informasi yang dimiliki oleh organisasi dan perusahaan tersebut. Seiring dengan terbitnya berbagai regulasi serta kebijakan terkait privasi dan perlindungan data, penerapan manajemen resiko menjadi sangat penting untuk membantu organisasi dalam merencanakan suatu tindakan dan strategi pada keamanan informasi. Penggunaan standar internasional seperti ISO/IEC 27005 banyak digunakan untuk mendukung proses identifikasi, analisis, dan evaluasi risiko keamanan informasi, sekaligus memenuhi keperluan fungsional, institusional, serta kepatuhan terhadap hukum dan pihak terkait. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisi dan mengidentifikasi risiko keamanan informasi dalam lingkungan operasional organisasi dengan mengacu pada ISO/IEC 27005:2018 sebagai kerangka manajemen risiko, serta menggunakan panduan NIST SP 800-30 Rev.1 pada proses penilaian risiko. Tahap evaluasi risiko ini dilakukan dengan membandingkan hasil dari analisis terhadap ketentuan risiko untuk menentukan Tingkat risiko yang dapat diterima, sementara rencana penanganan dan pengendalian risiko dikembangkan dengan mengikuti pedoman ISO/IEC 27002:2022
Analisis Keamanan dan Perancangan Sistem Monitoring Mesin Parkir Elektronik Terintegrasi Berbasis Web/IoT pada Dinas Perhubungan Kota Bandung [FSY]
Analisis Efektivitas Deteksi Lateral Movement dengan Model Unsupervised Learning [PMN-UIW]
Teknik serangan siber menjadi semakin canggih setiap waktu dan terus memanfaatkan berbagai celah keamanan yang ada. Lateral Movement merupakan serangkaian teknik yang digunakan oleh penyerang untuk berpindah dari satu perangkat atau sistem ke sistem lain yang berada di dalam jaringan setelah mendapatkan celah keamanan. Intrusion Detection System (IDS) memiliki peran yang penting dalam keamanan jaringan dengan memberikan peringatan dini jika ditemukannya aktivitas mencurigakan atau berbahaya dalam jaringan. Namun, Intrusion Detection System (IDS) dengan deteksi berbasis rule masih memiliki kesulitan untuk mendeteksi aktivitas yang tidak memiliki ciri khas serangan yang jelas. Unsupervised Learning merupakan salah satu metode machine learning yang dapat mempelajari data tanpa diberi label, sehingga dapat digunakan untuk mendeteksi anomali pada jaringan komputer. Penelitian ini akan mencari tahu apakah efektivitas deteksi Lateral Movement dengan Model Unsupervised Learning pada akan lebih baik dibandingkan dengan metode pada penelitian sebelumnya.
"Analisis Tingkat Kematangan Keamanan Informasi pada Aplikasi Hubnet Kementerian Perhubungan Berdasarkan Kerangka ISO/IEC 27001/27002:2022 [FSY]"
Transformasi digital di dunia pemerintahan makin mendorong penggunaan aplikasi internal untuk komunikasi dan pengelolaan dokumen. Salah satu contohnya adalah aplikasi Hubnet dari Kementerian Perhubungan, yang dipakai untuk koordinasi, berbagi informasi, dan mengurus arsip pegawai. Namun, penerapan Teknologi Informasi (TI) seringkali menimbulkan risiko, seperti kesalahan proses dari aplikasi, pencurian data atau kerusakan data. Karena risikonya makin besar, perlu kontrol yang lebih ketat. Jadi, penting buat cek apakah sistem yang sedang berjalan punya kontrol yang cukup. Penelitian ini tujuannya untuk analisis sebarapa matang keamanan informasi di aplikasi Hubnet Kementrian Perhubungan, dan membuat roadmap untuk tingkatkan keamanan informasinya menggunakan kerangka ISO/IEC 27002:2022. Metode penelitiannya dilakukan dengan cara studi literatur, observasi, dan wawancara bersama pengelola sistem aplikasi Hubnet Kementrian Perhubungan. Setiap kontrol keamanan yang relevan dievaluasi berdasarkan model maturity level keamanan Informasi dengan skala 0 sampai 5, yang menunjukkan kondisi dari belum diterapkan samapai tahap optimal dan berkelanjutan. Hasilnya bakal memberikan gambaran tingkat kematangan tiap domain keamanan, serta area yang butuh prioritas perbaikan. Hasil akhir penelitian ini adalah laporan evaluasi kematangan keamanan informasi, dan roadmap peningkatan keamanan aplikasi Hubnet Kementrian Perhubungan sebagai sarana strategis untuk Kementerian Perhubungan. Dengan ini, diharapkan pengelolaan keamanan informasi di aplikasi Hubnet bisa makin sistematis, terukur, dan sesuai sama standar internasional.
keamanan informasi, Hubnet, ISO/IEC 27002:2022, maturity level, roadmap peningkatan.
Penerapan Homomorphic Encryption Paillier Untuk Keamanan Data Pada Sistem Occupancy Detection Berbasis IoT dan Machine Learning [AJG]
Penerapan Virtual Sensor Menggunakan Algoritma KNN pada Sistem Occupancy Detection [AJG]
Data Sintetis GGM untuk Pengendalian Irigasi Otomatis Menggunakan Random Forest dan Ant Colony Optimization [AJG]
Analisis Persepsi Keamanan dan Kepercayaan Pengguna Terhadap Fitur Backup Chat WhatsApp [GMO]]
WhatsApp menjadi aplikasi perpesanan paling banyak digunakan dengan lebih dari 2,4 miliar pengguna aktif. Salah satu fiturnya yaitu backup chat yang memungkinkan penyimpanan riwayat percakapan di layanan awan seperti Google Drive atau iCloud. Namun, dikarenakan tidak selalu terenkripsi end-to-end, muncul keraguan pengguna terhadap keamanannya. Penelitian ini bertujuan menganalisis persepsi dan kepercayaan pengguna terhadap keamanan informasi, tingkat kekhawatiran terhadap kebocoran data, serta kemauan menggunakan fitur backup chat. Metode penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan penyebaran kuesioner online kepada minimal 100 pengguna aktif WhatsApp. Hipotesis awal menyatakan bahwa persepsi keamanan berpengaruh positif dan negatif terhadap kepercayaan pengguna serta kepercayaan berpengaruh positif dan negatif terhadap kemauan penggunaan fitur backup chat.
keamanan informasi, persepsi pengguna, kepercayaan, backup chat, WhatsApp
Sistem Otomatisasi Pemberian Pakan Ikan Nila dengan Energi Panel Surya untuk Kemandirian Energi [UIR]
Evaluasi Tingkat Kematangan Tata Kelola Teknologi Informasi Menggunakan Framework COBIT 2019 di Direktorat Kelaikudaraan dan Penerbangan Pesawat Udara Kementerian Perhubungan
Pesatnya kemajuan transformasi digital telah menjadikan tata kelola teknologi informasi (TI) sebagai faktor kritis kesuksesan bagi organisasi sektor publik dalam mencapai efisiensi operasional, kualitas layanan, dan tujuan strategis. Direktorat Kelaikudaraan dan Penerbangan Pesawat Udara (DKPPU) Kementerian Perhubungan Republik Indonesia, yang bertanggung jawab dalam regulasi dan pengawasan kelaikudaraan serta operasi pesawat udara, menghadapi tantangan signifikan dalam menyelaraskan investasi TI dengan strategi bisnis, mengelola risiko keamanan informasi, dan mengoptimalkan sumber daya TI. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat kematangan tata kelola TI di DKPPU menggunakan framework COBIT 2019, yang menyediakan standar komprehensif dan diakui secara internasional untuk penilaian tata kelola TI. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif melalui assessment terstruktur, meliputi wawancara dengan stakeholder, kuesioner COBIT 2019 Process Assessment Model (PAM), review dokumentasi, dan observasi proses. Penelitian mengevaluasi domain kritis COBIT 2019, khususnya Align, Plan and Organise (APO), Deliver, Service and Support (DSS), dan Monitor, Evaluate and Assess (MEA). Berdasarkan kajian literatur dan observasi awal, dihipotesiskan bahwa tingkat kematangan tata kelola TI DKPPU saat ini berada pada Level 2 (Managed), dengan kesenjangan signifikan pada proses manajemen portofolio (APO05) dan manajemen keamanan (DSS05). Penelitian ini mengidentifikasi gap kapabilitas antara tingkat kematangan saat ini dengan target, menganalisis faktor-faktor yang berkontribusi termasuk struktur organisasi, kebijakan, kompetensi SDM, dan keterbatasan anggaran, serta menyediakan roadmap komprehensif untuk perbaikan tata kelola TI. Roadmap disusun dalam tiga fase implementasi: quick wins (0-6 bulan), inisiatif jangka menengah (6-18 bulan), dan rencana jangka panjang (18-36 bulan), dengan target mencapai kematangan Level 3 (Established) dalam periode 24-30 bulan. Hasil penelitian ini diharapkan memberikan DKPPU wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk meningkatkan efektivitas tata kelola TI, memperkuat keselarasan TI-bisnis, dan mendukung inisiatif transformasi digital di sektor penerbangan Indonesia. Selain itu, penelitian ini berkontribusi pada pengembangan pengetahuan mengenai penilaian kematangan tata kelola TI di organisasi sektor publik, khususnya di domain regulasi dan keselamatan kritis, serta menawarkan framework assessment COBIT 2019 yang disesuaikan dan dapat diadopsi oleh instansi pemerintah lain di sektor transportasi.
Pengukuran Performa Aplikasi Pembiayaan Perumahan dengan Bootstrap dan Vue.js MTD
Aplikasi pembiayaan perumahan yang dikembangkan dengan pendekatan frontend tradisional berbasis Bootstrap sering mengalami kendala performa, terutama dalam hal kecepatan muat dan responsivitas antarmuka. Seiring berkembangnya framework JavaScript modern, Vue.js menawarkan arsitektur reaktif yang berpotensi meningkatkan performa aplikasi web. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa aplikasi pembiayaan perumahan sebelum dan sesudah migrasi dari Bootstrap ke Vue.js. Pengukuran dilakukan secara kuantitatif menggunakan indikator performa web standar industri melalui tools seperti Lighthouse dan WebPageTest. Hipotesis awal menyatakan bahwa versi Vue.js memberikan performa yang lebih baik dibandingkan versi Bootstrap. Hasil penelitian diharapkan memberikan dasar teknis untuk keputusan migrasi teknologi di lingkungan enterprise.
Implementasi Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk Sistem Rekomendasi dan Tanya Jawab Cerdas pada Aplikasi Marketplace Hidroponik (Studi Kasus: Aplikasi Kalponik)
Para penggemar hidroponik, khususnya pemula, sering dihadapkan dengan masalah dalam mendapatkan informasi teknis yang cepat dan akurat. Mereka kesulitan saat membutuhkan identifikasi masalah tanaman secara spesifik atau memilih rangkaian produk yang paling tepat di marketplace. Sistem pencarian konvensional dan marketplace yang ada saat ini sebagian besar hanya berfungsi sebagai katalog pasif dan gagal memberikan solusi yang relevan. Penelitian ini berfokus pada perancangan dan implementasi sistem cerdas pada aplikasi mobile marketplace Kalponik untuk menjembatani kesenjangan tersebut. Metodologi yang diusulkan adalah Retrieval-Augmented Generation (RAG). Pendekatan ini menyatukan kemampuan model bahasa generatif dengan basis pengetahuan eksternal yang tersaring, yang berisi data dari jurnal ilmiah dan panduan pakar pertanian. Arsitektur sistem ini akan mengintegrasikan frontend Flutter dan backend Laravel untuk melayani dua fitur utama: sistem tanya jawab cerdas dan sistem rekomendasi produk yang disesuaikan secara pribadi. Sistem akan dinilai untuk mengukur peningkatan kualitas, akurasi nyata, dan relevansi jawaban yang dihasilkan. Hipotesis awalnya adalah bahwa implementasi RAG akan menghasilkan jawaban yang secara signifikan lebih akurat dan rekomendasi yang lebih relevan secara relevan dibandingkan dengan model bahasa generatif standar tanpa proses retrieval. Hasil yang diharapkan adalah sebuah aplikasi marketplace cerdas yang tidak hanya menjual produk, tetapi juga berfungsi sebagai asisten ahli yang aktif membantu pengguna dalam pengambilan keputusan.
Analisis GRU dengan Federated Learning dalam Klasifikasi Deteksi Jatuh pada Lansia Berbasis Perlindungan Privasi Data
Prediksi Penggunaan Kompos di Masa Depan Menggunakan ARIMA Berdasarkan Data Pengelolaan Sampah Makanan
Produksi kompos dari limbah makanan menjadi salah satu strategi penting dalam pengurangan sampah organik dan pengelolaan lingkungan berkelanjutan. Namun, proses perencanaan produksi masih sering terkendala oleh tidak tersedianya estimasi berbasis data historis. Penelitian ini menggunakan data produksi kompos mingguan dari kegiatan daur ulang di Amerika Serikat untuk membangun model prediksi menggunakan ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average). Hasil analisis melalui plot ACF dan PACF menunjukkan bahwa model optimal yang digunakan adalah ARIMA(1,1,1), di mana nilai autokorelasi parsial dan autokorelasi mengindikasikan pengaruh kuat lag pertama terhadap data saat ini. Model yang diterapkan menghasilkan visualisasi tren dan prediksi beberapa minggu ke depan, menunjukkan kecenderungan produksi yang relatif stabil mengikuti nilai aktual terakhir. Temuan ini dapat menjadi dasar dalam perencanaan logistik, pengelolaan volume sampah organik, dan pengambilan keputusan strategis dalam proyek pengolahan kompos. Ke depannya, model ini dapat dibandingkan dengan pendekatan lain seperti Prophet atau LSTM untuk meningkatkan akurasi prediksi
prediksi kompos, arima, data historis, food waste, forecasting, time series
Analisis Persepsi Pengguna terhadap Keamanan Informasi pada Fitur Two-Factor Authentication (2FA) di Aplikasi Instagram [GMO]
Instagram memiliki populasi pengguna yang cukup besar di Indonesia, tetapi pengguna harus tetap berhati-hati dalam menjaga keamanan akun. Salah satu cara Instagram dalam meningkatkan keamanan akun pengguna adalah dengan cara menggunakan Two-Factor Authentication (2FA), yang memberikan perlindungan tambahan bagi pengguna dan melindungi akun Instagram dari berbagai ancaman keamanan digital. Penelitian ini bertujuan untuk memahami persepsi pengguna tentang keamanan informasi terkait fitur 2FA pada aplikasi Instagram serta untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi motivasi mereka untuk menggunakannya. Metodologi penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan kerangka teori Protection Motivation Theory (PMT). Teori ini mencakup beberapa variable kritis, seperti perception of threat, perception of coping ability, perception of financial and social loss, dan anticipated regret. Data dikumpulkan melalui survei yang disebarkan kepada pengguna Instagram aktif di Indonesia dan selanjutnya dianalisis menggunakan regresi linier berganda. Hipotesis dasar penelitian ini menyatakan bahwa perceptions of threats, coping abilities, trust, dan views on potential losses secara positif mempengaruhi motivasi perlindungan pengguna, yang selanjutnya dapat meningkatkan tingkat adopsi fitur 2FA secara aktual. Temuan penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan wacana akademis dalam perilaku keamanan informasi dan meningkatkan pemahaman publik tentang pentingnya penerapan autentikasi dua faktor untuk melindungi data pribadi dari ancaman siber.
Rancang Bangun Aplikasi Sistem Informasi Gudang Berbasis Android dengan Fitur Sinkronisasi Data Otomatis
Analisis Persepsi Risiko dan Perilaku Keamanan Informasi Pengguna terhadap Penggunaan Fitur Simpan [GMO]
Perkembangan teknologi digital mendorong meningkatnya penggunaan fitur simpan password otomatis pada browser seperti Google Chrome. Fitur ini memberikan kemudahan dalam proses autentikasi, namun juga memiliki potensi risiko terhadap keamanan informasi dan privasi pengguna. Persepsi risiko menjadi faktor penting yang memengaruhi cara pengguna menilai ancaman kebocoran data dan kemungkinan penyalahgunaan kredensial. Di sisi lain, perilaku pengguna dalam mengelola kata sandi masih banyak dipengaruhi oleh faktor psikologis, termasuk memory anxiety dan aspek-aspek metamemori lainnya.Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana persepsi risiko dan konstruk Password Metamemory in Adulthood (P-MIA) yang terdiri dari Strategy, Task, Capacity, Change, Anxiety, Achievement, dan Locus mempengaruhi dua bentuk perilaku keamanan informasi, yaitu password reuse dan password modification, pada pengguna Generasi Z yang menggunakan fitur simpan password otomatis di Google Chrome. Hasil yang diharapkan menunjukkan bahwa persepsi risiko, tingkat kecemasan memori, serta keyakinan pengguna terhadap kemampuan memorinya memiliki kontribusi signifikan dalam kecenderungan melakukan password reuse maupun password modification. Temuan penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan untuk meningkatkan praktik keamanan digital dan kesadaran risiko pada pengguna Gen Z dalam memanfaatkan fitur simpan password otomatis.
Password Metamemory in Adulthood (P-MIA), memory anxiety, password reuse, password modification, keamanan informasi, Google Chrome, Gen Z.