Analisis Sentimen Aplikasi Playstore Sirekap 2024 Pasca Pilpres Dengan Perbandingan Metode Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes Classifier Dan Random Forest.

Aplikasi Sirekap merupakan sebuah aplikasi berbasis website yang mengandalkan teknologi Optical Character Recognition (OCR) dan Optical Mark Reader (OMR) dalam pengoperasiannya. Perkembangan teknologi ini digunakan untuk mempermudah proses perhitungan suara dengan QuickCount yang sifatnya sementara oleh KPU pada Pemilihan Presiden dan Wakil-Presiden Indonesia Periode 2024. Kedua teknologi tersebut memiliki peran penting dalam mengotomatisasi pola proses baca dan hitung secara real-time. Dengan demikian, analisis sentimen diperlukan untuk mengekstraksi komentar teks dari opini publik tentang aplikasi Sirekap 2024 di Play Store. Penelitian ini berkaitan dengan analisis sentimen terkait hasil perhitungan suara yang menimbulkan ketidaksesuaian di aplikasi Sirekap 2024, apakah bersifat positif atau negatif. Tahapan teknik yang digunakan dalam penelitian ini meliputi scraping data, pre-processing data, pelabelan pola, ekstraksi fitur/pembobotan, pembagian data, dan proses klasifikasi analisis sentimen. Pengumpulan data primer dilakukan menggunakan program Python di aplikasi Google Colab dengan teknik google play scraper di aplikasi playstore android Sirekap 2024. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machine, Naïve Bayes, dan Random Forest untuk mengklasifikasikan data. Hasil klasifikasi SVM adalah 82%, Naïve Bayes adalah 71%, dan Random Forest adalah 81%. Dari ketiga metode klasifikasi, kinerja terbaik dalam mengidentifikasi adalah metode klasifikasi SVM dengan akurasi 82%, presisi 82%, recall 82%, dan F1-Score 82%.   Abstract The Sirekap application is a web-based application that relies on Optical Character Recognition (OCR) and Optical Mark Reader (OMR) technology in its operation. The development of this technology is used to facilitate the vote counting process with a temporary QuickCount by the KPU in the 2024 Indonesian Presidential and VicePresidential Elections. Both technologies play an important role in automating the reading and counting process patterns in real-time. Thus, sentiment analysis is necessary to extract text comments from public opinion about the Sirekap 2024 application on the Play Store. This research is related to sentiment analysis concerning the vote count results that cause discrepancies in the Sirekap 2024 application, whether they are positive or negative. The technical stages used in this research include data scraping, data pre-processing, pattern labeling, feature extraction/weighting, data splitting, and the sentiment analysis classification process. Primary data collection was conducted using a Python program in the Google Colab application with the Google Play scraper technique in the Sirekap 2024 Android Play Store application. The classification methods used are Support Vector Machine, Naïve Bayes, and Random Forest to classify the data. The SVM classification result is 82%, Naïve Bayes is 71%, and Random Forest is 81%. Among the three classification methods, the best performance in identification is the SVM classification method with an accuracy of 82%, precision of 82%, recall of 82%, and F1-Score of 82%.Aplikasi Sirekap merupakan sebuah aplikasi berbasis website yang mengandalkan teknologi Optical Character Recognition (OCR) dan Optical Mark Reader (OMR) dalam pengoperasiannya. Perkembangan teknologi ini digunakan untuk mempermudah proses perhitungan suara dengan QuickCount yang sifatnya sementara oleh KPU pada Pemilihan Presiden dan Wakil-Presiden Indonesia Periode 2024. Kedua teknologi tersebut memiliki peran penting dalam mengotomatisasi pola proses baca dan hitung secara real-time. Dengan demikian, analisis sentimen diperlukan untuk mengekstraksi komentar teks dari opini publik tentang aplikasi Sirekap 2024 di Play Store. Penelitian ini berkaitan dengan analisis sentimen terkait hasil perhitungan suara yang menimbulkan ketidaksesuaian di aplikasi Sirekap 2024, apakah bersifat positif atau negatif. Tahapan teknik yang digunakan dalam penelitian ini meliputi scraping data, pre-processing data, pelabelan pola, ekstraksi fitur/pembobotan, pembagian data, dan proses klasifikasi analisis sentimen. Pengumpulan data primer dilakukan menggunakan program Python di aplikasi Google Colab dengan teknik google play scraper di aplikasi playstore android Sirekap 2024. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machine, Naïve Bayes, dan Random Forest untuk mengklasifikasikan data. Hasil klasifikasi SVM adalah 82%, Naïve Bayes adalah 71%, dan Random Forest adalah 81%. Dari ketiga metode klasifikasi, kinerja terbaik dalam mengidentifikasi adalah metode klasifikasi SVM dengan akurasi 82%, presisi 82%, recall 82%, dan F1-Score 82%.   Abstract The Sirekap application is a web-based application that relies on Optical Character Recognition (OCR) and Optical Mark Reader (OMR) technology in its operation. The development of this technology is used to facilitate the vote counting process with a temporary QuickCount by the KPU in the 2024 Indonesian Presidential and VicePresidential Elections. Both technologies play an important role in automating the reading and counting process patterns in real-time. Thus, sentiment analysis is necessary to extract text comments from public opinion about the Sirekap 2024 application on the Play Store. This research is related to sentiment analysis concerning the vote count results that cause discrepancies in the Sirekap 2024 application, whether they are positive or negative. The technical stages used in this research include data scraping, data pre-processing, pattern labeling, feature extraction/weighting, data splitting, and the sentiment analysis classification process. Primary data collection was conducted using a Python program in the Google Colab application with the Google Play scraper technique in the Sirekap 2024 Android Play Store application. The classification methods used are Support Vector Machine, Naïve Bayes, and Random Forest to classify the data. The SVM classification result is 82%, Naïve Bayes is 71%, and Random Forest is 81%. Among the three classification methods, the best performance in identification is the SVM classification method with an accuracy of 82%, precision of 82%, recall of 82%, and F1-Score of 82%

Sistem Pakar Fuzzy Modular untuk Identifikasi Dosis Obat Leukemia

Diagnosis dan pengambilan keputusan tentang penyakit dalam bidang medis menghadapi ketidakpastian yang dapat memengaruhi proses pengobatan. Keputusan ini dibuat berdasarkan pengetahuan pakar dan cara seorang pakar dalam mendefinisikan kondisi pasien, gejala yang dialami dan faktor-faktor lain yang memengaruhi. Hasil definisi setiap pakar mungkin saja terdapat perbedaan berdasarkan faktor-faktor tersebut. Fuzzy modular expert system adalah suatu sistem berbasis pengetahuan yang memanfaatkan logika fuzzy untuk menangani ketidakpastian dan modularitas dalam pengambilan keputusan. Dalam sistem dengan ketidakpastian tinggi dan kompleksitas tinggi, logika fuzzy merupakan metode yang cocok untuk pemodelan. Dalam penelitian ini, fuzzy modular expert system untuk pemodelan ketidakpastian dalam pemberian dosis obat untuk terapi penyakit leukemia.  Variabel output yang digunakan pada penelitian ini adalah tingkat toksisitas yang dihasilkan dari proses pemberian dosis obat yang dibagi menjadi lima kategori yaitu sangat rendah, rendah, sedang, tinggi dan sangat tinggi. Variabel output yang kedua adalah kategori stadium leukemia yang diderita oleh pasien yang dibagi menjadi empat kategori yaitu stadium 1, stadium 2, stadium 3 dan stadium 4. Penelitian ini menggunakan 128 data latih pasien dengan dua variabel output. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa fuzzy modular expert system dalam mengindentifikasi dosis obat yang diberikan sebagai terapi obat leukemia dengan akurasi rata-rata sekitar 94,8% berdasarkan data yang telah diuji dan dibandingkan dengan informasi dari pakar.   Abstract Diagnosis and decision-making about diseases in the medical field face uncertainties that can affect the treatment process. These decisions are based on expert knowledge and how an expert defines the patient\u27s condition, symptoms experienced, and other influencing factors. The results of each expert\u27s definition may differ based on these factors. A fuzzy modular expert system is a knowledge-based system that utilizes fuzzy logic to handle uncertainty and modularity in decision-making. In systems with high uncertainty and high complexity, fuzzy logic is a suitable method for modeling. In this study, a fuzzy modular expert system for modeling uncertainty in leukemia diagnosis. The output variables used in this study are the level of toxicity resulting from the drug dosing process which is divided into five categories, namely shallow, low, medium, high, and very high. The second output variable is the category of leukemia stage suffered by the patient which is divided into four categories, namely stage 1, stage 2, stage 3, and stage 4. This study used 128 patient training data with 2 output variable. The results indicate that the fuzzy modular expert system can diagnose leukemia with an average accuracy of around 94.8% based on data that has been tested and compared with expert diagnoses.Diagnosis dan pengambilan keputusan tentang penyakit dalam bidang medis menghadapi ketidakpastian yang dapat memengaruhi proses pengobatan. Keputusan ini dibuat berdasarkan pengetahuan pakar dan cara seorang pakar dalam mendefinisikan kondisi pasien, gejala yang dialami dan faktor-faktor lain yang memengaruhi. Hasil definisi setiap pakar mungkin saja terdapat perbedaan berdasarkan faktor-faktor tersebut. Fuzzy modular expert system adalah suatu sistem berbasis pengetahuan yang memanfaatkan logika fuzzy untuk menangani ketidakpastian dan modularitas dalam pengambilan keputusan. Dalam sistem dengan ketidakpastian tinggi dan kompleksitas tinggi, logika fuzzy merupakan metode yang cocok untuk pemodelan. Dalam penelitian ini, fuzzy modular expert system untuk pemodelan ketidakpastian dalam pemberian dosis obat untuk terapi penyakit leukemia.  Variabel output yang digunakan pada penelitian ini adalah tingkat toksisitas yang dihasilkan dari proses pemberian dosis obat yang dibagi menjadi lima kategori yaitu sangat rendah, rendah, sedang, tinggi dan sangat tinggi. Variabel output yang kedua adalah kategori stadium leukemia yang diderita oleh pasien yang dibagi menjadi empat kategori yaitu stadium 1, stadium 2, stadium 3 dan stadium 4. Penelitian ini menggunakan 128 data latih pasien dengan dua variabel output. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa fuzzy modular expert system dalam mengindentifikasi dosis obat yang diberikan sebagai terapi obat leukemia dengan akurasi rata-rata sekitar 94,8% berdasarkan data yang telah diuji dan dibandingkan dengan informasi dari pakar.   Abstract Diagnosis and decision-making about diseases in the medical field face uncertainties that can affect the treatment process. These decisions are based on expert knowledge and how an expert defines the patient\u27s condition, symptoms experienced, and other influencing factors. The results of each expert\u27s definition may differ based on these factors. A fuzzy modular expert system is a knowledge-based system that utilizes fuzzy logic to handle uncertainty and modularity in decision-making. In systems with high uncertainty and high complexity, fuzzy logic is a suitable method for modeling. In this study, a fuzzy modular expert system for modeling uncertainty in leukemia diagnosis. The output variables used in this study are the level of toxicity resulting from the drug dosing process which is divided into five categories, namely shallow, low, medium, high, and very high. The second output variable is the category of leukemia stage suffered by the patient which is divided into four categories, namely stage 1, stage 2, stage 3, and stage 4. This study used 128 patient training data with 2 output variable. The results indicate that the fuzzy modular expert system can diagnose leukemia with an average accuracy of around 94.8% based on data that has been tested and compared with expert diagnoses

Visualisasi Segmentasi Pelanggan Berdasarkan Atribut RFM Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Memahami Karakteristik Pelanggan pada Toko Retail Online

Meningkatnya minat belanja pelanggan toko retail online menimbulkan persaingan ketat antar retailer. Agar tetap unggul dan kompetitif, retailer perlu memahami karakteristik pelanggannya. Penerapan segmentasi pelanggan memberikan kemudahan pada retailer untuk memahami karakteristik pelanggan berdasarkan penilaian pada atribut yang dihitung dari data riwayat transaksi pelanggan. Hasil segmentasi pelanggan yang divisualisasikan dapat meningkatkan pemahaman retailer dalam memahami data dan membantu dalam proses pengambilan keputusan. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan Visualisasi Segmentasi Pelanggan menggunakan Algoritma K-means berdasarkan Atribut RFM (Recency, Frequency, Monetary). Hasil segmentasi dapat digunakan untuk Memahami Karakteristik Pelanggan pada Toko Retail Online. Penelitian ini menggunakan algoritma k-means untuk menjalankan clustering yang performanya akan dibandingkan dengan algoritma k-medoids mengacu pada nilai silhouette, Calinski-Harabasz Index, dan DaviesBouldin Index dalam melakukan segmentasi pelanggan berdasarkan atribut RFM. Berdasarkan metrik tersebut, didapatkan nilai algoritma k-means berturut-turut adalah 0,6558, 0,7219, dan 3578,9, sedangkan nilai algoritma k-medoids adalah 0,4677, 0,8298, dan 1236,9. Dengan demikian, hasilnya menunjukkan bahwa kinerja clustering menggunakan k-means lebih baik daripada menggunakan k-medoids. Pada dashboard Looker Studio ditampilkan visualisasi data hasil segmentasi tersebut, kemudian diuji fungsionalitasnya dengan metode Blackbox Testing dan berhasil menyelesaikan semua skenario pengujian, kemudian dilakukan pengujian dengan metode UAT (User Acceptance Testing) dan mendapatkan predikat sangat layak.   Abstract The growing interest in online retail shopping among customers has resulted in intense competition among retailers. To sustain a competitiveness, retailers need to understand characteristics of their customer. Implementation of customer segmentation facilitates retailers in understanding customer characteristics through assessments based on attributes derived from customer transaction history data. Visualization of customer segmentation results can enhance the retailer\u27s understanding of data and assist in the decision-making process. Therefore, this study proposes the Visualization of Customer Segmentation using the K-means Algorithm based on RFM Attributes (Recency, Frequency, Monetary). The segmentation results can be utilized to understand the characteristics of customers in an online retail store. This study explores the k-means algorithm to execute clustering, and its performance will be compared with the k-medoids algorithm, based of silhouette values, Calinski-Harabasz Index, and Davies Bouldin Index in customer segmentation based on RFM attributes. Based on given metrics, the consecutive performance values for k-means algorithm are 0.6558, 0.7219, and 3578.9, while k-medoids algorithm are 0.4677, 0.8298, and 1236.9. Thus, the results indicate that the clustering performance using k-means is better than using k-medoids. On the Looker Studio dashboard, the visualization of the segmentation data is displayed, and its functionality is tested using the Black Box Testing method, successfully completing all test scenarios. Subsequently, the system undergoes testing through the User Acceptance Testing (UAT) method and receives a highly satisfactory rating.Meningkatnya minat belanja pelanggan toko retail online menimbulkan persaingan ketat antar retailer. Agar tetap unggul dan kompetitif, retailer perlu memahami karakteristik pelanggannya. Penerapan segmentasi pelanggan memberikan kemudahan pada retailer untuk memahami karakteristik pelanggan berdasarkan penilaian pada atribut yang dihitung dari data riwayat transaksi pelanggan. Hasil segmentasi pelanggan yang divisualisasikan dapat meningkatkan pemahaman retailer dalam memahami data dan membantu dalam proses pengambilan keputusan. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan Visualisasi Segmentasi Pelanggan menggunakan Algoritma K-means berdasarkan Atribut RFM (Recency, Frequency, Monetary). Hasil segmentasi dapat digunakan untuk Memahami Karakteristik Pelanggan pada Toko Retail Online. Penelitian ini menggunakan algoritma k-means untuk menjalankan clustering yang performanya akan dibandingkan dengan algoritma k-medoids mengacu pada nilai silhouette, Calinski-Harabasz Index, dan DaviesBouldin Index dalam melakukan segmentasi pelanggan berdasarkan atribut RFM. Berdasarkan metrik tersebut, didapatkan nilai algoritma k-means berturut-turut adalah 0,6558, 0,7219, dan 3578,9, sedangkan nilai algoritma k-medoids adalah 0,4677, 0,8298, dan 1236,9. Dengan demikian, hasilnya menunjukkan bahwa kinerja clustering menggunakan k-means lebih baik daripada menggunakan k-medoids. Pada dashboard Looker Studio ditampilkan visualisasi data hasil segmentasi tersebut, kemudian diuji fungsionalitasnya dengan metode Blackbox Testing dan berhasil menyelesaikan semua skenario pengujian, kemudian dilakukan pengujian dengan metode UAT (User Acceptance Testing) dan mendapatkan predikat sangat layak.   Abstract The growing interest in online retail shopping among customers has resulted in intense competition among retailers. To sustain a competitiveness, retailers need to understand characteristics of their customer. Implementation of customer segmentation facilitates retailers in understanding customer characteristics through assessments based on attributes derived from customer transaction history data. Visualization of customer segmentation results can enhance the retailer\u27s understanding of data and assist in the decision-making process. Therefore, this study proposes the Visualization of Customer Segmentation using the K-means Algorithm based on RFM Attributes (Recency, Frequency, Monetary). The segmentation results can be utilized to understand the characteristics of customers in an online retail store. This study explores the k-means algorithm to execute clustering, and its performance will be compared with the k-medoids algorithm, based of silhouette values, Calinski-Harabasz Index, and Davies Bouldin Index in customer segmentation based on RFM attributes. Based on given metrics, the consecutive performance values for k-means algorithm are 0.6558, 0.7219, and 3578.9, while k-medoids algorithm are 0.4677, 0.8298, and 1236.9. Thus, the results indicate that the clustering performance using k-means is better than using k-medoids. On the Looker Studio dashboard, the visualization of the segmentation data is displayed, and its functionality is tested using the Black Box Testing method, successfully completing all test scenarios. Subsequently, the system undergoes testing through the User Acceptance Testing (UAT) method and receives a highly satisfactory rating

Pengaruh Metode Design Thinking Terhadap Kemampuan Pedagogi Bagi Mahasiswa Calon Guru Informatika

Design thinking menjadi salah satu metode pembelajaran yang dapat digunakan oleh guru dalam mendukung pembelajaran. Hal ini sesuai dengan capaian SDG yang digaungkan oleh PBB, bahwa Pendidikan perlu ditingkatkan kualitasnya. Peningkatan kualitas ini melalui pemilihan metode pembelajaran yang dapat meningkatkan kemampuan abad 21 dan juga termasuk kemampuan pedagogi. Kemampuan pedagogi diharapkan mampu dikuasai oleh mahasiswa lulusan dari program studi Pendidikan Teknologi Informasi Universitas Brawijaya (PTI UB) untuk menjadi guru yang professional. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui pengaruh design thinking terhadap kemampuan pedagogi. Pendekatan penelitian yang digunakan adalah kuantitatif dengan metode penelitian expost facto melalui survei. Populasi dari penelitian ini semua mahasiswa aktif dari PTI UB dan teknik sampling yang digunakan adalah purposive sampling. Hal ini karena sampelnya adalah mahasiswa PTI UB yang telah melaksanakan praktik lapangan persekolahan. Instrumen penelitian yang digunakan adalah kuesioner dengan skala Likert. Instrumen penelitian ini telah divalidasi dan diuji reliabilitas sebelumnya agar data yang diperoleh nantinya data tidak bias. Teknik validasi yang digunakan adalah content validity dengan ahli Bahasa Indonesia dan juga ahli design thinking. Berdasarkan proses validasi tersebut, instrumen dinyatakan layak untuk digunakan pengambilan data dengan revisi minor terutama pada bagian penyusunan kalimat. Responden yang mengisi berjumlah 26 orang dan menghasilkan data normal, linear dan tidak memiliki heterokedastisitas. Selanjutnya dilakukan uji regresi linear sederhana dan menghasilkan nilai 0.372 yang artinya design thinking memiliki pengaruh pada kemampuan pedagogi mahasiswa calon guru informatika.   Abstract Design thinking is one of the learning methods that can be used by teachers to support learning. This is in accordance with the achievement of SDGs echoed by the UN, that education needs to be improved in quality. This quality improvement is through the selection of learning methods that can improve 21st century skills and also include pedagogical skills. Pedagogical skills are one of the skills expected to be mastered by graduates of the Information Technology Education study program, Universitas Brawijaya (PTI UB). This ability will later help graduates to become professional teachers. The purpose of this study was to determine the effect of design thinking on pedagogical skills. The research approach used was quantitative with an ex post facto research method through a survey. The population of this study were all active students from PTI UB and the sampling technique used was purposive sampling. This is because the sample was PTI UB students who had carried out school field practice. The research instrument used was a questionnaire with a Likert scale. This research instrument has been validated and tested for reliability before so that the data obtained later is not biased. The validation technique used is content validity with Indonesian language experts and also Design thinking experts. Based on the validation process, the instrument was declared suitable for use in data collection with minor revisions, especially in the sentence structure section. The respondents who filled in were 26 people and produced normal, linear data and did not have heteroscedasticity. Furthermore, a simple linear regression test was carried out and produced a value of 0.372, which means that design thinking has an influence on the pedagogical abilities of prospective informatics teacher students.Design thinking menjadi salah satu metode pembelajaran yang dapat digunakan oleh guru dalam mendukung pembelajaran. Hal ini sesuai dengan capaian SDG yang digaungkan oleh PBB, bahwa Pendidikan perlu ditingkatkan kualitasnya. Peningkatan kualitas ini melalui pemilihan metode pembelajaran yang dapat meningkatkan kemampuan abad 21 dan juga termasuk kemampuan pedagogi. Kemampuan pedagogi diharapkan mampu dikuasai oleh mahasiswa lulusan dari program studi Pendidikan Teknologi Informasi Universitas Brawijaya (PTI UB) untuk menjadi guru yang professional. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui pengaruh design thinking terhadap kemampuan pedagogi. Pendekatan penelitian yang digunakan adalah kuantitatif dengan metode penelitian expost facto melalui survei. Populasi dari penelitian ini semua mahasiswa aktif dari PTI UB dan teknik sampling yang digunakan adalah purposive sampling. Hal ini karena sampelnya adalah mahasiswa PTI UB yang telah melaksanakan praktik lapangan persekolahan. Instrumen penelitian yang digunakan adalah kuesioner dengan skala Likert. Instrumen penelitian ini telah divalidasi dan diuji reliabilitas sebelumnya agar data yang diperoleh nantinya data tidak bias. Teknik validasi yang digunakan adalah content validity dengan ahli Bahasa Indonesia dan juga ahli design thinking. Berdasarkan proses validasi tersebut, instrumen dinyatakan layak untuk digunakan pengambilan data dengan revisi minor terutama pada bagian penyusunan kalimat. Responden yang mengisi berjumlah 26 orang dan menghasilkan data normal, linear dan tidak memiliki heterokedastisitas. Selanjutnya dilakukan uji regresi linear sederhana dan menghasilkan nilai 0.372 yang artinya design thinking memiliki pengaruh pada kemampuan pedagogi mahasiswa calon guru informatika.   Abstract Design thinking is one of the learning methods that can be used by teachers to support learning. This is in accordance with the achievement of SDGs echoed by the UN, that education needs to be improved in quality. This quality improvement is through the selection of learning methods that can improve 21st century skills and also include pedagogical skills. Pedagogical skills are one of the skills expected to be mastered by graduates of the Information Technology Education study program, Universitas Brawijaya (PTI UB). This ability will later help graduates to become professional teachers. The purpose of this study was to determine the effect of design thinking on pedagogical skills. The research approach used was quantitative with an ex post facto research method through a survey. The population of this study were all active students from PTI UB and the sampling technique used was purposive sampling. This is because the sample was PTI UB students who had carried out school field practice. The research instrument used was a questionnaire with a Likert scale. This research instrument has been validated and tested for reliability before so that the data obtained later is not biased. The validation technique used is content validity with Indonesian language experts and also Design thinking experts. Based on the validation process, the instrument was declared suitable for use in data collection with minor revisions, especially in the sentence structure section. The respondents who filled in were 26 people and produced normal, linear data and did not have heteroscedasticity. Furthermore, a simple linear regression test was carried out and produced a value of 0.372, which means that design thinking has an influence on the pedagogical abilities of prospective informatics teacher students

Peningkatan Akurasi Sistem Pemantauan Suhu Dan Kelembapan Pada Laboratorium Pengujian Benih Tanaman Menggunakan Inversi Regresi Linier

Laboratorium uji benih memerlukan informasi suhu dan kelembapan ruang untuk menjaga kualitas proses pengujian benih. Saat ini, laboran mencatat parameter lingkungan dua kali sehari pada pukul 9.00 dan 14.00 dengan menggunakan alat ukur terkalibrasi. Namun, metode ini tidak mencakup data di luar jam kerja atau pada hari libur, sehingga tidak memenuhi persyaratan pencatatan kontinu yang diwajibkan oleh Komite Akreditasi Nasional (KAN). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pemantauan kualitas udara berbasis IoT yang mampu mencatat suhu dan kelembapan secara kontinu tanpa keterbatasan waktu serta memastikan akurasi data dengan mekanisme kalibrasi menggunakan metode inversi regresi linier. Sistem ini menampilkan data langsung pada layar OLED, menyimpan data di media microSD, dan mengunggahnya ke lembar kerja daring untuk pemantauan dan analisis lebih lanjut. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat akurasi pengukuran sebesar 98% untuk suhu dan 97% untuk kelembapan setelah menggunakan inversi regresi linier dengan menggunakan 15 data. Dengan demikian, sistem ini mampu menggantikan metode pencatatan manual yang terbatas dan memenuhi persyaratan pencatatan kontinu dari KAN.   Abstract Seed testing laboratories require temperature and humidity information to maintain the quality of seed testing processes. Currently, laboratory staff record environmental parameters twice daily at 9:00 AM and 2:00 PM using calibrated measuring instruments. However, this method does not cover data outside working hours or during holidays, thus failing to meet the continuous recording requirements mandated by the National Accreditation Committee (KAN). This study aims to develop an IoT-based air quality monitoring system capable of recording temperature and humidity continuously without time constraints while ensuring data accuracy through a calibration mechanism using the linear regression inversion method. The system displays real-time data on an OLED screen, stores data on a microSD card, and uploads it to an online spreadsheet for further monitoring and analysis. The test results show that the system achieves a measurement accuracy of 98% for temperature and 97% for humidity after applying the linear regression inversion method by using 15 data. Thus, the system can replace the limited manual recording method and meet the continuous recording requirements set by the KAN.Laboratorium uji benih memerlukan informasi suhu dan kelembapan ruang untuk menjaga kualitas proses pengujian benih. Saat ini, laboran mencatat parameter lingkungan dua kali sehari pada pukul 9.00 dan 14.00 dengan menggunakan alat ukur terkalibrasi. Namun, metode ini tidak mencakup data di luar jam kerja atau pada hari libur, sehingga tidak memenuhi persyaratan pencatatan kontinu yang diwajibkan oleh Komite Akreditasi Nasional (KAN). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pemantauan kualitas udara berbasis IoT yang mampu mencatat suhu dan kelembapan secara kontinu tanpa keterbatasan waktu serta memastikan akurasi data dengan mekanisme kalibrasi menggunakan metode inversi regresi linier. Sistem ini menampilkan data langsung pada layar OLED, menyimpan data di media microSD, dan mengunggahnya ke lembar kerja daring untuk pemantauan dan analisis lebih lanjut. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat akurasi pengukuran sebesar 98% untuk suhu dan 97% untuk kelembapan setelah menggunakan inversi regresi linier dengan menggunakan 15 data. Dengan demikian, sistem ini mampu menggantikan metode pencatatan manual yang terbatas dan memenuhi persyaratan pencatatan kontinu dari KAN.   Abstract Seed testing laboratories require temperature and humidity information to maintain the quality of seed testing processes. Currently, laboratory staff record environmental parameters twice daily at 9:00 AM and 2:00 PM using calibrated measuring instruments. However, this method does not cover data outside working hours or during holidays, thus failing to meet the continuous recording requirements mandated by the National Accreditation Committee (KAN). This study aims to develop an IoT-based air quality monitoring system capable of recording temperature and humidity continuously without time constraints while ensuring data accuracy through a calibration mechanism using the linear regression inversion method. The system displays real-time data on an OLED screen, stores data on a microSD card, and uploads it to an online spreadsheet for further monitoring and analysis. The test results show that the system achieves a measurement accuracy of 98% for temperature and 97% for humidity after applying the linear regression inversion method by using 15 data. Thus, the system can replace the limited manual recording method and meet the continuous recording requirements set by the KAN

Penerapan Object Detection Menggunakan Deep Learning Yolov8 Untuk Mengidentifikasi Sampah Anorganik (Maksimal Sepuluh Objek) Dalam Satu Citra

Masalah sampah di Indonesia masih menjadi momok yang belum teratasi, terutama karena tingginya pertumbuhan penduduk. Sampah anorganik menjadi perhatian utama karena sulit terurai dan mencemari lingkungan untuk waktu yang lama. Oleh karena itu, diperlukan sistem pendeteksi otomatis berbagai jenis sampah anorganik dalam berbagai kondisi, guna mengurangi dampak pencemaran dan memfasilitasi proses daur ulang yang lebih efisien. Penelitian ini menggunakan kecerdasan buatan (deep learning) dengan model YOLOv8 nano untuk mengenali beberapa jenis sampah anorganik. Data yang dipakai berasal dari kamera gawai dan gabungan dataset Kaggle, totalnya ada 2459 data untuk lima jenis sampah. Pembagian datanya 1967 untuk pelatihan, 246 untuk validasi, dan 246 untuk pengujian. Pengujian dilakukan pada gambar yang berisi 1 hingga 12 objek sampah dalam kondisi yang berbeda-beda. Hasilnya menunjukkan akurasi model yang tinggi, dengan nilai mAP50 mencapai 87.1% dan mAP50-95 sebesar 72.1%. Nilai presisi mencapai 86.2% dan recall mencapai 79.1% pada iterasi ke-50, menunjukkan kinerja model yang baik. Model ini juga handal dalam mendeteksi hingga sepuluh objek sampah dalam satu gambar. Namun, kemampuan deteksi menurun ketika objek sampah melebihi sepuluh. Artinya, model masih bisa mengenali objek meski jumlahnya banyak, tetapi akurasi klasifikasinya menurun.   Abstract The waste problem in Indonesia remains a persistent issue, especially due to the high population growth. Inorganic waste is a major concern because it is difficult to decompose and contaminates the environment for a long time. Therefore, an automatic detection system for various types of inorganic waste in different conditions is needed to reduce the impact of pollution and facilitate more efficient recycling processes. This study uses artificial intelligence (deep learning) with the YOLOv8 nano model to recognize several types of inorganic waste. The data used comes from mobile phone cameras and a combination of Kaggle datasets, totaling 2,459 data points for five types of waste. The data is divided into 1,967 for training, 246 for validation, and 246 for testing. The testing was conducted on images containing 1 to 12 waste objects in various conditions. The results show a high model accuracy, with an mAP50 value of 87.1% and mAP50-95 of 72.1%. The precision value reaches 86.2%, and the recall reaches 79.1% at the 50th iteration, indicating good model performance. This model is also reliable in detecting up to ten waste objects in a single image. However, the detection ability decreases when the number of waste objects exceeds ten. This means that the model can still recognize objects even when there are many, but its classification accuracy decreases.Masalah sampah di Indonesia masih menjadi momok yang belum teratasi, terutama karena tingginya pertumbuhan penduduk. Sampah anorganik menjadi perhatian utama karena sulit terurai dan mencemari lingkungan untuk waktu yang lama. Oleh karena itu, diperlukan sistem pendeteksi otomatis berbagai jenis sampah anorganik dalam berbagai kondisi, guna mengurangi dampak pencemaran dan memfasilitasi proses daur ulang yang lebih efisien. Penelitian ini menggunakan kecerdasan buatan (deep learning) dengan model YOLOv8 nano untuk mengenali beberapa jenis sampah anorganik. Data yang dipakai berasal dari kamera gawai dan gabungan dataset Kaggle, totalnya ada 2459 data untuk lima jenis sampah. Pembagian datanya 1967 untuk pelatihan, 246 untuk validasi, dan 246 untuk pengujian. Pengujian dilakukan pada gambar yang berisi 1 hingga 12 objek sampah dalam kondisi yang berbeda-beda. Hasilnya menunjukkan akurasi model yang tinggi, dengan nilai mAP50 mencapai 87.1% dan mAP50-95 sebesar 72.1%. Nilai presisi mencapai 86.2% dan recall mencapai 79.1% pada iterasi ke-50, menunjukkan kinerja model yang baik. Model ini juga handal dalam mendeteksi hingga sepuluh objek sampah dalam satu gambar. Namun, kemampuan deteksi menurun ketika objek sampah melebihi sepuluh. Artinya, model masih bisa mengenali objek meski jumlahnya banyak, tetapi akurasi klasifikasinya menurun.   Abstract The waste problem in Indonesia remains a persistent issue, especially due to the high population growth. Inorganic waste is a major concern because it is difficult to decompose and contaminates the environment for a long time. Therefore, an automatic detection system for various types of inorganic waste in different conditions is needed to reduce the impact of pollution and facilitate more efficient recycling processes. This study uses artificial intelligence (deep learning) with the YOLOv8 nano model to recognize several types of inorganic waste. The data used comes from mobile phone cameras and a combination of Kaggle datasets, totaling 2,459 data points for five types of waste. The data is divided into 1,967 for training, 246 for validation, and 246 for testing. The testing was conducted on images containing 1 to 12 waste objects in various conditions. The results show a high model accuracy, with an mAP50 value of 87.1% and mAP50-95 of 72.1%. The precision value reaches 86.2%, and the recall reaches 79.1% at the 50th iteration, indicating good model performance. This model is also reliable in detecting up to ten waste objects in a single image. However, the detection ability decreases when the number of waste objects exceeds ten. This means that the model can still recognize objects even when there are many, but its classification accuracy decreases

Klasifikasi Katarak Berdasarkan Optic Disc Citra Fundus Smartphone: Perbandingan Ekstraksi Ciri Tekstur Dan Metode Neural Network

biaya tinggi pemeriksaan sering kali menjadi hambatan, terutama di Indonesia. Kamera fundus konvensional, meskipun efektif, memiliki harga yang mahal dan kurang portabel, membatasi aksesibilitas di daerah terpencil. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi katarak otomatis menggunakan kamera fundus berbasis smartphone, yang menawarkan solusi lebih ekonomis dan portabel dibandingkan perangkat konvensional. Penelitian ini mengevaluasi kinerja tiga algoritma jaringan syaraf tiruan yaitu, Backpropagation Neural Network (BPNN), Probabilistic Neural Network (PNN), dan Radial Basis Function Neural Network (RBFNN), dalam klasifikasi katarak. Metode penelitian meliputi pra-pengolahan citra, segmentasi optic disc, ekstraksi ciri tekstur menggunakan Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Filter Gabor, serta klasifikasi tingkat keparahan katarak ke dalam empat kategori, yaitu retina normal, katarak ringan (mild), katarak sedang (medium), dan katarak berat (severe). Hasil pelatihan menunjukkan rerata nilai akurasi sistem sebesar 96,35%, dengan kinerja terbaik pada ekstraksi ciri GLCM menggunakan PNN (100%) dan Filter Gabor menggunakan PNN (96,88%). Sensitivitas tertinggi dalam pelatihan dicapai oleh metode GLCM dan PNN (100%) untuk kategori katarak normal dan berat. Pada pengujian, sistem mencapai nilai rerata akurasi sebesar 77,98%, dengan hasil terbaik pada ekstraksi ciri GLCM menggunakan PNN (89,29%). Sensitivitas tertinggi pada pengujian diperoleh dengan metode GLCM dan PNN (89,29%) untuk katarak ringan dan berat, sementara spesifisitas tertinggi dicapai oleh GLCM dan BPNN (95,24%) untuk katarak normal. Temuan ini menunjukkan bahwa sistem berbasis smartphone ini tidak hanya meningkatkan aksesibilitas diagnosis katarak di daerah terpencil tetapi juga memberikan akurasi yang kompetitif dengan solusi konvensional.   Absctract Eye health, particularly cataract diagnosis, is a crucial aspect of individual well-being. However, the high cost of examinations often poses a barrier, especially in Indonesia. Conventional fundus cameras, while effective, are expensive and less portable, limiting accessibility in remote areas. This research aims to develop an automatic cataract classification system using smartphone-based fundus cameras, offering a more cost-effective and portable solution compared to conventional devices. The study evaluates the performance of three neural network algorithms: Backpropagation Neural Network (BPNN), Probabilistic Neural Network (PNN), and Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) for cataract classification. The research methodology includes image preprocessing, optic disc segmentation, texture feature extraction using Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) and Gabor Filter, and classification of cataract severity into four categories: normal retina, mild cataract, medium cataract, and severe cataract. Training results show an average system accuracy of 96.35%, with the best performance on GLCM feature extraction using PNN (100%) and Gabor Filter using PNN (96.88%). The highest sensitivity in training was achieved by GLCM and PNN (100%) for normal and severe cataract categories. During testing, the system achieved an average accuracy of 77.98%, with the best results for GLCM feature extraction using PNN (89.29%). The highest sensitivity in testing was obtained with GLCM and PNN (89.29%) for mild and severe cataracts, while the highest specificity was achieved by GLCM and BPNN (95.24%) for normal cataracts. These findings indicate that the smartphone-based system not only enhances cataract diagnosis accessibility in remote areas but also provides competitive accuracy compared to conventional solutions.biaya tinggi pemeriksaan sering kali menjadi hambatan, terutama di Indonesia. Kamera fundus konvensional, meskipun efektif, memiliki harga yang mahal dan kurang portabel, membatasi aksesibilitas di daerah terpencil. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi katarak otomatis menggunakan kamera fundus berbasis smartphone, yang menawarkan solusi lebih ekonomis dan portabel dibandingkan perangkat konvensional. Penelitian ini mengevaluasi kinerja tiga algoritma jaringan syaraf tiruan yaitu, Backpropagation Neural Network (BPNN), Probabilistic Neural Network (PNN), dan Radial Basis Function Neural Network (RBFNN), dalam klasifikasi katarak. Metode penelitian meliputi pra-pengolahan citra, segmentasi optic disc, ekstraksi ciri tekstur menggunakan Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Filter Gabor, serta klasifikasi tingkat keparahan katarak ke dalam empat kategori, yaitu retina normal, katarak ringan (mild), katarak sedang (medium), dan katarak berat (severe). Hasil pelatihan menunjukkan rerata nilai akurasi sistem sebesar 96,35%, dengan kinerja terbaik pada ekstraksi ciri GLCM menggunakan PNN (100%) dan Filter Gabor menggunakan PNN (96,88%). Sensitivitas tertinggi dalam pelatihan dicapai oleh metode GLCM dan PNN (100%) untuk kategori katarak normal dan berat. Pada pengujian, sistem mencapai nilai rerata akurasi sebesar 77,98%, dengan hasil terbaik pada ekstraksi ciri GLCM menggunakan PNN (89,29%). Sensitivitas tertinggi pada pengujian diperoleh dengan metode GLCM dan PNN (89,29%) untuk katarak ringan dan berat, sementara spesifisitas tertinggi dicapai oleh GLCM dan BPNN (95,24%) untuk katarak normal. Temuan ini menunjukkan bahwa sistem berbasis smartphone ini tidak hanya meningkatkan aksesibilitas diagnosis katarak di daerah terpencil tetapi juga memberikan akurasi yang kompetitif dengan solusi konvensional.   Absctract Eye health, particularly cataract diagnosis, is a crucial aspect of individual well-being. However, the high cost of examinations often poses a barrier, especially in Indonesia. Conventional fundus cameras, while effective, are expensive and less portable, limiting accessibility in remote areas. This research aims to develop an automatic cataract classification system using smartphone-based fundus cameras, offering a more cost-effective and portable solution compared to conventional devices. The study evaluates the performance of three neural network algorithms: Backpropagation Neural Network (BPNN), Probabilistic Neural Network (PNN), and Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) for cataract classification. The research methodology includes image preprocessing, optic disc segmentation, texture feature extraction using Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) and Gabor Filter, and classification of cataract severity into four categories: normal retina, mild cataract, medium cataract, and severe cataract. Training results show an average system accuracy of 96.35%, with the best performance on GLCM feature extraction using PNN (100%) and Gabor Filter using PNN (96.88%). The highest sensitivity in training was achieved by GLCM and PNN (100%) for normal and severe cataract categories. During testing, the system achieved an average accuracy of 77.98%, with the best results for GLCM feature extraction using PNN (89.29%). The highest sensitivity in testing was obtained with GLCM and PNN (89.29%) for mild and severe cataracts, while the highest specificity was achieved by GLCM and BPNN (95.24%) for normal cataracts. These findings indicate that the smartphone-based system not only enhances cataract diagnosis accessibility in remote areas but also provides competitive accuracy compared to conventional solutions

Komparasi MobileNETV2 dengan Kustomisasi Transfer Learning dan Hyperparameter untuk Identifikasi Tumor Otak

Tumor otak disebabkan dengan pertumbuhan sel otak yang abnormal pada jaringan otak yang menyebabkan kematian bagi pria dan wanita. Identifikasi tumor otak umumnya dilakukan dengan metode biopsi oleh dokter selama 10 hingga 15 hari. Namun, pendekatan modern diperlukan untuk menekan waktu dalam identifikasi tumor otak dengan teknologi deep learning. Dalam penelitian ini, menggunakan 4 kategori tumor otak yaitu glioma, meningioma, notumor, dan pituitary dengan akumulasi citra data sebanyak 20.000 data dan pembagian data meliputi 75% untuk train data, 15% untuk validation data, dan 10% untuk testing data. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa dari Adam dan Stochastic Gradient Descent Optimizer, dan model arsitektur transfer learning MobileNetV2 dan MobileNetV2 dalam identifikasi tumor otak. Penelitian ini menggunakan metode komparatif dengan metode evaluasi menggunakan confusion matrix. Comparative analysis dilakukan dengan membandingkan 4 skenario meliputi skenario 1 yaitu menggunakan Adam optimizer dan transfer learning, skenario 2 yaitu menggunakan SGD optimizer dan transfer learning, skenario 3 yaitu menggunakan Adam optimizer dan tanpa transfer learning, serta skenario 4 yaitu menggunakan SGD optimizer dan tanpa transfer learning. Hasil penelitian menunjukkan bahwa skenario 1 dengan penggunaan Adam optimizer dan model transfer learning MobileNetV2 memperoleh accuracy sebesar 98%, precision sebesar 98%, recall sebesar 97,75%, dan f1-score sebesar 97,75% yang merupakan hasil model terbaik, Temuan ini mengindikasikan bahwa peran transfer learning sangat berpengaruh baik pada performa model dan diharapkan dapat memberikan wawasan lebih mendalam terkait model arsitektur yang paling akurat untuk identifikasi tumor otak serta menawarkan fondasi untuk pengembangan aplikasi berbasis Magnetic Resonance Imaging dalam citra medis.   Abstract Brain tumors are caused by the abnormal growth of brain cells in brain tissue, leading to death for both men and women. Typically, brain tumor identification is performed through a biopsy by doctors, taking 10 to 15 days. However, a modern approach is needed to reduce the time for brain tumor identification using deep learning technology. This study uses four categories of brain tumors: glioma, meningioma, no tumor, and pituitary tumor, with a dataset of 20,000 images. The data is divided into 75% for training, 15% for validation, and 10% for testing. The purpose of this study is to compare the performance of the Adam and Stochastic Gradient Descent (SGD) optimizers, as well as the MobileNetV2 and MobileNetV2 transfer learning architecture models in brain tumor identification. A comparative method is used, with evaluation through a confusion matrix. The analysis compares four scenarios: Scenario 1 using the Adam optimizer and transfer learning, Scenario 2 using the SGD optimizer and transfer learning, Scenario 3 using the Adam optimizer with no transfer learning, and Scenario 4 using the SGD optimizer with no transfer learning. The results show that Scenario 1, using the Adam optimizer and MobileNetV2 transfer learning, achieved the highest performance with 98% accuracy, 98% precision, 97.75% recall, and 97.75% F1-score. This finding highlights the significant impact of transfer learning on model performance, providing valuable insights into the most accurate architecture for brain tumor identification, and offers a foundation for developing Magnetic Resonance Imaging-based medical image applications.Tumor otak disebabkan dengan pertumbuhan sel otak yang abnormal pada jaringan otak yang menyebabkan kematian bagi pria dan wanita. Identifikasi tumor otak umumnya dilakukan dengan metode biopsi oleh dokter selama 10 hingga 15 hari. Namun, pendekatan modern diperlukan untuk menekan waktu dalam identifikasi tumor otak dengan teknologi deep learning. Dalam penelitian ini, menggunakan 4 kategori tumor otak yaitu glioma, meningioma, notumor, dan pituitary dengan akumulasi citra data sebanyak 20.000 data dan pembagian data meliputi 75% untuk train data, 15% untuk validation data, dan 10% untuk testing data. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa dari Adam dan Stochastic Gradient Descent Optimizer, dan model arsitektur transfer learning MobileNetV2 dan MobileNetV2 dalam identifikasi tumor otak. Penelitian ini menggunakan metode komparatif dengan metode evaluasi menggunakan confusion matrix. Comparative analysis dilakukan dengan membandingkan 4 skenario meliputi skenario 1 yaitu menggunakan Adam optimizer dan transfer learning, skenario 2 yaitu menggunakan SGD optimizer dan transfer learning, skenario 3 yaitu menggunakan Adam optimizer dan tanpa transfer learning, serta skenario 4 yaitu menggunakan SGD optimizer dan tanpa transfer learning. Hasil penelitian menunjukkan bahwa skenario 1 dengan penggunaan Adam optimizer dan model transfer learning MobileNetV2 memperoleh accuracy sebesar 98%, precision sebesar 98%, recall sebesar 97,75%, dan f1-score sebesar 97,75% yang merupakan hasil model terbaik, Temuan ini mengindikasikan bahwa peran transfer learning sangat berpengaruh baik pada performa model dan diharapkan dapat memberikan wawasan lebih mendalam terkait model arsitektur yang paling akurat untuk identifikasi tumor otak serta menawarkan fondasi untuk pengembangan aplikasi berbasis Magnetic Resonance Imaging dalam citra medis.   Abstract Brain tumors are caused by the abnormal growth of brain cells in brain tissue, leading to death for both men and women. Typically, brain tumor identification is performed through a biopsy by doctors, taking 10 to 15 days. However, a modern approach is needed to reduce the time for brain tumor identification using deep learning technology. This study uses four categories of brain tumors: glioma, meningioma, no tumor, and pituitary tumor, with a dataset of 20,000 images. The data is divided into 75% for training, 15% for validation, and 10% for testing. The purpose of this study is to compare the performance of the Adam and Stochastic Gradient Descent (SGD) optimizers, as well as the MobileNetV2 and MobileNetV2 transfer learning architecture models in brain tumor identification. A comparative method is used, with evaluation through a confusion matrix. The analysis compares four scenarios: Scenario 1 using the Adam optimizer and transfer learning, Scenario 2 using the SGD optimizer and transfer learning, Scenario 3 using the Adam optimizer with no transfer learning, and Scenario 4 using the SGD optimizer with no transfer learning. The results show that Scenario 1, using the Adam optimizer and MobileNetV2 transfer learning, achieved the highest performance with 98% accuracy, 98% precision, 97.75% recall, and 97.75% F1-score. This finding highlights the significant impact of transfer learning on model performance, providing valuable insights into the most accurate architecture for brain tumor identification, and offers a foundation for developing Magnetic Resonance Imaging-based medical image applications

Aplikasi Berbasis Progressive Web App (Mentoree) sebagai Layanan Pendampingan Pembelajaran Pemrograman di Universitas Brawijaya

Seiring dengan proses modernisasi, teknologi menjadi salah satu bidang ilmu yang penting untuk dipelajari, Nadiem Makarim selaku Menteri Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi (Mendikbud Ristek), menanggapi modernisasi dengan menyusun kurikulum pendidikan yang terintegrasi teknologi. Adanya mata kuliah yang mempelajari penggunaan maupun pengembangan teknologi informasi hampir pada setiap jurusan di Universitas di Indonesia. Contohnya, Universitas Brawijaya yang menerapkan materi pemrograman pada kurikulum pembelajaran mereka. Hal ini memunculkan masalah baru, khususnya bagi mahasiswa yang memiliki keterbatasan dalam penguasaan mata kuliah yang berhubungan dengan pemrograman. Dilakukan wawancara dengan 10 mahasiswa dari 5 program studi berbeda, didapatkan data bahwa mereka memerlukan adanya bantuan tutor untuk membantu mereka dalam mengikuti mata kuliah yang berkaitan dengan bahasa pemrograman. Berdasarkan permasalahan tersebut, peneliti membuat gagasan mengenai sebuah sistem berbasis Progressive Web App yang dirancang untuk memfasilitasi pencarian mentor secara online dengan memiliki kelayakan teknis yang baik, sehingga dapat diimplementasikan secara efektif dan efisien. Implementasi teknologi Progressive Web App dinilai lebih efektif karena memberikan keleluasaan bagi pengguna untuk mengakses aplikasi baik melalui website maupun aplikasi mobile. Untuk membuktikan apakah aplikasi siap digunakan dan sesuai dengan kebutuhan pengguna yang didapatkan dari proses analisis kebutuhan, maka dilakukan empat jenis pengujian yaitu pengujian unit, pengujian validasi, pengujian kompatibilitas, dan pengujian performa. Dari keempat pengujian tersebut, didapatkan hasil bahwa aplikasi siap digunakan dengan hasil valid pada pengujian fungsional dan hasil cukup baik pada pengujian non fungsional. Sehingga sistem yang dibuat diharapkan dapat dikembangkan lebih baik di kemudian hari.   Abstract Along with modernization, technology has become a crucial field of study. Nadiem Makarim, the Minister of Education, Culture, Research, and Technology, responded by integrating technology into the national education curriculum. Most university departments in Indonesia now offer courses that incorporate information technology. For instance, Brawijaya University includes programming in its curriculum. However, this poses challenges for students who struggle with programming-related subjects. Interviews with 10 students from 5 different study programs revealed that many need tutors to help them succeed in these courses. To address this issue, researchers proposed a Progressive Web App (PWA) system that helps students find online mentors, emphasizing its technical feasibility for effective and efficient implementation. PWA technology offers flexibility, allowing users to access the system through both websites and mobile devices. To ensure the application meets user needs, as identified in the needs analysis, four types of testing were conducted: unit testing, validation testing, compatibility testing, and performance testing. These tests showed that the application is ready for use, with valid results in functional testing and positive outcomes in non-functional testing. The system is expected to be further developed in the future for even better performance.Seiring dengan proses modernisasi, teknologi menjadi salah satu bidang ilmu yang penting untuk dipelajari, Nadiem Makarim selaku Menteri Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi (Mendikbud Ristek), menanggapi modernisasi dengan menyusun kurikulum pendidikan yang terintegrasi teknologi. Adanya mata kuliah yang mempelajari penggunaan maupun pengembangan teknologi informasi hampir pada setiap jurusan di Universitas di Indonesia. Contohnya, Universitas Brawijaya yang menerapkan materi pemrograman pada kurikulum pembelajaran mereka. Hal ini memunculkan masalah baru, khususnya bagi mahasiswa yang memiliki keterbatasan dalam penguasaan mata kuliah yang berhubungan dengan pemrograman. Dilakukan wawancara dengan 10 mahasiswa dari 5 program studi berbeda, didapatkan data bahwa mereka memerlukan adanya bantuan tutor untuk membantu mereka dalam mengikuti mata kuliah yang berkaitan dengan bahasa pemrograman. Berdasarkan permasalahan tersebut, peneliti membuat gagasan mengenai sebuah sistem berbasis Progressive Web App yang dirancang untuk memfasilitasi pencarian mentor secara online dengan memiliki kelayakan teknis yang baik, sehingga dapat diimplementasikan secara efektif dan efisien. Implementasi teknologi Progressive Web App dinilai lebih efektif karena memberikan keleluasaan bagi pengguna untuk mengakses aplikasi baik melalui website maupun aplikasi mobile. Untuk membuktikan apakah aplikasi siap digunakan dan sesuai dengan kebutuhan pengguna yang didapatkan dari proses analisis kebutuhan, maka dilakukan empat jenis pengujian yaitu pengujian unit, pengujian validasi, pengujian kompatibilitas, dan pengujian performa. Dari keempat pengujian tersebut, didapatkan hasil bahwa aplikasi siap digunakan dengan hasil valid pada pengujian fungsional dan hasil cukup baik pada pengujian non fungsional. Sehingga sistem yang dibuat diharapkan dapat dikembangkan lebih baik di kemudian hari.   Abstract Along with modernization, technology has become a crucial field of study. Nadiem Makarim, the Minister of Education, Culture, Research, and Technology, responded by integrating technology into the national education curriculum. Most university departments in Indonesia now offer courses that incorporate information technology. For instance, Brawijaya University includes programming in its curriculum. However, this poses challenges for students who struggle with programming-related subjects. Interviews with 10 students from 5 different study programs revealed that many need tutors to help them succeed in these courses. To address this issue, researchers proposed a Progressive Web App (PWA) system that helps students find online mentors, emphasizing its technical feasibility for effective and efficient implementation. PWA technology offers flexibility, allowing users to access the system through both websites and mobile devices. To ensure the application meets user needs, as identified in the needs analysis, four types of testing were conducted: unit testing, validation testing, compatibility testing, and performance testing. These tests showed that the application is ready for use, with valid results in functional testing and positive outcomes in non-functional testing. The system is expected to be further developed in the future for even better performance

Analisis Penerimaan Pengguna Learning Management System (LMS) BRONE di Universitas Brawijaya berdasarkan Model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT)

Dalam era perkembangan teknologi informasi, metode baru dalam pembelajaran telah muncul, memberikan perspektif berbeda terhadap konsep pendidikan. Universitas Brawijaya merespon dengan menerapkan LMS BRONE, platform pembelajaran daring berbasis Moodle. Namun, pengguna masih mengeluhkan beberapa masalah seperti harus login berkali-kali, pengingat tenggat waktu tugas yang tidak konsisten, dan tampilan yang tidak efisien. Populasi ditetapkan sebagai mahasiswa Universitas Brawijaya S1 dan Diploma yang pernah menggunakan LMS BRONE dalam proses pembelajaran. Metode penelitian yang diaplikasikan yaitu kuantitatif dengan pengumpulan data melalui penyebaran kuesioner dengan teknik purposive sampling kepada mahasiswa Universitas Brawijaya dan berhasil mendapatkan 194 responden. Penelitian ini menggunakan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) untuk mengeksplorasi faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan pengguna terhadap LMS BRONE di Universitas Brawijaya. Hasil analisis data menggunakan PLS-SEM dengan alat bantu SmartPLS menunjukkan bahwa lima hipotesis diterima. Dari analisis jalur, dapat disimpulkan bahwa Performance Expectancy, Effort Expectancy, dan Social Influence memiliki pengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention, sementara Facilitating Conditions tidak berpengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention, tetapi berpengaruh signifikan terhadap Use Behavior. Behavioral Intention juga berpengaruh signifikan terhadap Use Behavior. Hasil penelitian ini mendukung teori UTAUT dan memberikan wawasan penting tentang penerimaan pengguna LMS BRONE di Universitas Brawijaya. Secara keseluruhan, penerimaan pengguna terhadap LMS BRONE di Universitas Brawijaya dapat dikategorikan positif. LMS BRONE memudahkan aksesibilitas materi, pengumpulan tugas, dan membantu dalam manajemen waktu. Namun, diperlukan perbaikan dalam konsistensi penggunaan oleh dosen dan optimalisasi fitur untuk perangkat mobile. Upaya sosialisasi dan pelatihan penggunaan LMS BRONE juga diperlukan agar adopsi sistem ini lebih optimal di kalangan pengguna.   Abstract In the era of information technology development, new learning methods have emerged, offering different perspectives on educational concepts. Universitas Brawijaya has responded by implementing BRONE LMS, an online learning platform based on Moodle. However, users have reported several issues such as the need to log in repeatedly, inconsistent task deadline reminders, and an inefficient interface. The population was defined as undergraduate and diploma students at Universitas Brawijaya who had used the BRONE LMS in the learning process. The research applied a quantitative method by collecting data through a questionnaire distributed via purposive sampling to Universitas Brawijaya students, resulting in 194 respondents. This study utilized the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model to explore the factors influencing user acceptance of the BRONE LMS at Universitas Brawijaya. The data analysis, conducted using PLS-SEM with SmartPLS software, showed that five hypotheses were supported. From the path analysis, it was concluded that Performance Expectancy, Effort Expectancy, and Social Influence had a significant impact on Behavioral Intention, while Facilitating Conditions did not significantly affect Behavioral Intention but did significantly influence Use Behavior. Behavioral Intention also had a significant impact on Use Behavior. The results of this study support the UTAUT theory and provide valuable insights into user acceptance of the BRONE LMS at Universitas Brawijaya. Overall, user acceptance of the BRONE LMS at Universitas Brawijaya can be categorized as positive. The BRONE LMS facilitates access to materials, assignment submissions, and helps with time management. However, improvements are needed in the consistency of use by lecturers and optimization of features for mobile devices. Efforts in socialization and training for the use of the BRONE LMS are also necessary to enhance system adoption among users.Dalam era perkembangan teknologi informasi, metode baru dalam pembelajaran telah muncul, memberikan perspektif berbeda terhadap konsep pendidikan. Universitas Brawijaya merespon dengan menerapkan LMS BRONE, platform pembelajaran daring berbasis Moodle. Namun, pengguna masih mengeluhkan beberapa masalah seperti harus login berkali-kali, pengingat tenggat waktu tugas yang tidak konsisten, dan tampilan yang tidak efisien. Populasi ditetapkan sebagai mahasiswa Universitas Brawijaya S1 dan Diploma yang pernah menggunakan LMS BRONE dalam proses pembelajaran. Metode penelitian yang diaplikasikan yaitu kuantitatif dengan pengumpulan data melalui penyebaran kuesioner dengan teknik purposive sampling kepada mahasiswa Universitas Brawijaya dan berhasil mendapatkan 194 responden. Penelitian ini menggunakan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) untuk mengeksplorasi faktor-faktor yang mempengaruhi penerimaan pengguna terhadap LMS BRONE di Universitas Brawijaya. Hasil analisis data menggunakan PLS-SEM dengan alat bantu SmartPLS menunjukkan bahwa lima hipotesis diterima. Dari analisis jalur, dapat disimpulkan bahwa Performance Expectancy, Effort Expectancy, dan Social Influence memiliki pengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention, sementara Facilitating Conditions tidak berpengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention, tetapi berpengaruh signifikan terhadap Use Behavior. Behavioral Intention juga berpengaruh signifikan terhadap Use Behavior. Hasil penelitian ini mendukung teori UTAUT dan memberikan wawasan penting tentang penerimaan pengguna LMS BRONE di Universitas Brawijaya. Secara keseluruhan, penerimaan pengguna terhadap LMS BRONE di Universitas Brawijaya dapat dikategorikan positif. LMS BRONE memudahkan aksesibilitas materi, pengumpulan tugas, dan membantu dalam manajemen waktu. Namun, diperlukan perbaikan dalam konsistensi penggunaan oleh dosen dan optimalisasi fitur untuk perangkat mobile. Upaya sosialisasi dan pelatihan penggunaan LMS BRONE juga diperlukan agar adopsi sistem ini lebih optimal di kalangan pengguna.   Abstract In the era of information technology development, new learning methods have emerged, offering different perspectives on educational concepts. Universitas Brawijaya has responded by implementing BRONE LMS, an online learning platform based on Moodle. However, users have reported several issues such as the need to log in repeatedly, inconsistent task deadline reminders, and an inefficient interface. The population was defined as undergraduate and diploma students at Universitas Brawijaya who had used the BRONE LMS in the learning process. The research applied a quantitative method by collecting data through a questionnaire distributed via purposive sampling to Universitas Brawijaya students, resulting in 194 respondents. This study utilized the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model to explore the factors influencing user acceptance of the BRONE LMS at Universitas Brawijaya. The data analysis, conducted using PLS-SEM with SmartPLS software, showed that five hypotheses were supported. From the path analysis, it was concluded that Performance Expectancy, Effort Expectancy, and Social Influence had a significant impact on Behavioral Intention, while Facilitating Conditions did not significantly affect Behavioral Intention but did significantly influence Use Behavior. Behavioral Intention also had a significant impact on Use Behavior. The results of this study support the UTAUT theory and provide valuable insights into user acceptance of the BRONE LMS at Universitas Brawijaya. Overall, user acceptance of the BRONE LMS at Universitas Brawijaya can be categorized as positive. The BRONE LMS facilitates access to materials, assignment submissions, and helps with time management. However, improvements are needed in the consistency of use by lecturers and optimization of features for mobile devices. Efforts in socialization and training for the use of the BRONE LMS are also necessary to enhance system adoption among users