Prosiding SENDIKO (Seminar Nasional Hasil Penelitian & Pengabdian Masyarakat Bidang Ilmu Komputer)
(Seminar Hasil Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Bidang Ilmu Komputer) merupakan media publikasi ilmiah yang diterbitkan oleh Program Studi Sistem Informasi, Universitas PGRI Madiun. Prosiding ini menjadi wadah bagi peneliti, akademisi, praktisi, dan mahasiswa untuk mempublikasikan hasil penelitian serta pengabdian kepada masyarakat di bidang ilmu komputer dan teknologi informasi. Melalui Prosiding SENDIKO, berbagai hasil penelitian, inovasi, dan implementasi teknologi dapat disebarluaskan kepada masyarakat akademik maupun umum. Publikasi ini diharapkan dapat memperkuat kolaborasi, memperluas pertukaran pengetahuan, serta memberikan kontribusi nyata dalam pengembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang bermanfaat bagi masyarakat. Dengan komitmen terhadap kualitas dan relevansi ilmiah, Prosiding SENDIKO berupaya menjadi sarana diseminasi karya akademik yang mendukung kemajuan riset dan pengabdian kepada masyarakat di era transformasi digital. Frekuensi Publikasi: Prosiding SENDIKO diterbitkan satu kali dalam satu tahun sebagai media diseminasi hasil penelitian dan pengabdian kepada masyarakat di bidang ilmu komputer.
Evaluasi Persepsi Pengguna SATUSEHAT Mobile Melalui Analisis Sentimen dan Topik Modeling Berbasis Machine Learning dan Transformer
Platform SATUSEHAT resmi diluncurkan Kementerian Kesehatan RI pada 26 Juli 2022 sebagai sistem integrasi data rekam medis nasional, dan pada 1 Maret 2023 PeduliLindungi bertransformasi menjadi SATUSEHAT Mobile untuk digunakan masyarakat umum. Hingga saat ini angka unduhan aplikasi melampaui 50 juta dengan rating 3.4 dari 5 bintang di Google Play Store pada 6 Juni 2026. Penelitian ini mengevaluasi persepsi 16.950 pengguna melalui klasifikasi sentimen dan identifikasi topik keluhan. Enam model diuji secara komparatif, di mana tiga pendekatan berbasis TF-IDF dengan algoritma Complement Naive Bayes, Support Vector Machine, dan Logistic Regression, serta tiga variasi IndoBERT meliputi ekstraksi fitur dengan SVM, ekstraksi fitur dengan Logistic Regression berparameter C=0,01, dan fine-tuning penuh dengan classification head. Topic modeling menggunakan Latent Dirichlet Allocation dengan delapan topik yang ditentukan berdasarkan Coherence Score tertinggi 0,5487. IndoBERT Fine-tuned mencapai F1-Macro 0,8736 dan akurasi 0,9339, melampaui baseline. Keluhan dominan adalah kegagalan aplikasi setelah pembaruan aplikasi, yaitu sebesar 23,3 persen dari total ulasan negatif, disusul penilaian aplikasi yang menyusahkan sebesar 17,6 persen dan kegagalan pendaftaran akun sebesar 17,3 persen.
Copyright (c) 2026 Prosiding SENDIKO (Seminar Nasional Hasil Penelitian & Pengabdian Masyarakat Bidang Ilmu Komputer)
Pengaruh Inovasi Product Bundling Furnitur Terhadap Perceived Value dan Keputusan Pembelian di PT Puri Alam Sentosa
Penelitian ini mengkaji inovasi nilai dalam bisnis properti dengan masukan berupa product bundling furnitur dan keluaran berupa persepsi nilai serta keputusan pembelian di PT Puri Alam Sentosa. Pergeseran gaya hidup menuntut kepraktisan hunian. Terdapat kesenjangan antara penawaran rumah kosong konvensional dengan ekspektasi pasar yang menginginkan unit siap huni tanpa tambahan biaya dan waktu ekstra untuk penataan interior. Sistem solusi menggunakan pendekatan kuantitatif eksplanatori. Kuesioner disebarkan kepada calon konsumen potensial di wilayah Solo dan sekitarnya. Guna mengevaluasi besaran efek secara langsung maupun efek mediasi (tidak langsung) antarvariabel yang diteliti, riset ini mengaplikasikan pendekatan regresi linear berganda. Kontribusi penelitian ini mempertegas pentingnya diferensiasi produk. Hasil utama menunjukkan inovasi penambahan furnitur berdampak positif dan signifikan terhadap peningkatan persepsi nilai. Persepsi nilai yang tinggi tersebut terbukti secara simultan mempercepat laju keputusan transaksi konsumen.
Perbandingan Kinerja Model Ensemble Learning untuk Prediksi Kejadian Hujan Esok Hari Berbasis Data Termodinamika BMKG
Prediksi kejadian hujan harian merupakan komponen krusial dal vam sistem irigasi pertanian cerdas, namun ketersediaan variabel meteorologi dari sumber resmi yang terbatas menjadi tantangan utama. Penelitian ini mengusulkan sistem prediksi hujan esok hari menggunakan pendekatan ensemble learning berbasis data klimatologi harian SACA&D BMKG Stasiun Meteorologi Kemayoran periode 1993 hingga 2014 dengan total 8.035 observasi. Tiga fitur rekayasa dikonstruksi dari data suhu yaitu Temp_Range sebagai indikator termodinamika serta Day of Year dan Bulan sebagai representasi siklus monsun. Lima algoritma berbasis pohon keputusan dibandingkan dengan penanganan ketidakseimbangan kelas menggunakan pembobotan adaptif. Gradient Boosting terpilih sebagai model terbaik dengan AUC-ROC 0,7088 dan akurasi 66,89 persen setelah optimasi ambang batas klasifikasi. Studi ablasi menggunakan Time-Series Cross Validation lima lipatan membuktikan peningkatan AUC-ROC rata-rata sebesar 0,0754 secara konsisten lintas dekade. Dominasi Day of Year sebagai prediktor terkuat mengkonfirmasi peran pola monsun tahunan dalam menentukan kejadian hujan harian di Jakarta.
Product Development Strategy for “Pye Tree” MSMEs Through a Design Thinking Approach with the Utilization of Artificial Intelligence
This study aimed to develop a couple bracelet product for the “Pye Tree” MSME through a Design Thinking approach integrated with Artificial Intelligence using Gemini AI Pro. The research used a descriptive qualitative method with the stages of empathize, define, ideate, prototype, and testing. Data were collected through interviews and observations involving Generation Z consumers aged 15-23 years. Gemini AI Pro was utilized in the ideate stage to support brainstorming and product concept development. The results showed that the “Pye Tree Couple Collection” met consumer needs for aesthetic and comfortable couple accessories. Prototype testing obtained an average score of 4.52 out of 5, indicating positive responses toward the product design and value. The study demonstrated that integrating Design Thinking and Artificial Intelligence could support MSMEs in creating more relevant product innovations.
Analisis Komparatif Genetic Algorithm dan Particle Swarm Optimization dalam Optimasi Ensemble Learning untuk Prediksi Coronary Artery Disease
Coronary Artery Disease (CAD) merupakan penyebab utama kematian kardiovaskular di seluruh dunia dan proses diagnosisnya masih sangat bergantung pada prosedur invasif yang tidak selalu mudah diakses oleh semua pasien. Penelitian ini membandingkan kinerja Genetic Algorithm (GA) dan Particle Swarm Optimization (PSO) dalam melakukan seleksi fitur sekaligus optimasi hyperparameter secara simultan pada empat model ensemble learning untuk prediksi CAD menggunakan dataset Z-Alizadeh Sani yang memuat 303 data pasien dengan 56 atribut klinis. Kedua algoritma dikonfigurasi secara setara menggunakan representasi solusi berdimensi 43 dengan fungsi fitness berbasis F1-score dan mekanisme early stopping. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik dicapai oleh kombinasi GA dengan Random Forest yang meraih F1-score sebesar 0,9438, akurasi 0,9180, dan ROC-AUC 0,9018. PSO Random Forest dan PSO LightGBM berhasil mencapai recall sempurna 1,0000 sehingga tidak ada satu pun pasien CAD yang terlewat dalam proses klasifikasi. Analisis interpretabilitas menggunakan SHAP mengungkap bahwa Nyeri Dada Tipikal, Usia, dan Fraksi Ejeksi adalah faktor klinis yang paling berpengaruh terhadap prediksi model, konsisten dengan konsensus kardiologi internasional.
Design of an IoT-Based Smart Nutrition Tracking Prototype for Monitoring Toddler Nutritional Status at Posyandu
The recording of toddler anthropometric data, including weight and height, at Posyandu Orchid is currently still dominated by conventional methods and manual data input. This mechanism is prone to human error during the recording conversion process and requires a relatively long service time. To address these constraints, this study aimed to design and develop an Internet of Things (IoT)-based automatic system for measuring toddlers’ weight and height, which was directly integrated with the Posyandu Orchid web application. The system hardware used an ESP32 microcontroller, a load cell sensor with an HX711 module, and a VL53L1X Time of Flight (ToF) sensor. The transmission of measurement data from the device to the web application utilized the MQTT communication protocol in real time. The test results showed that the load cell sensor produced an average accuracy of 98.47%. Meanwhile, the VL53L1X ToF sensor produced an average accuracy of 98.71%. The quantitative functional testing of the device showed a component functional success rate of 100%. Data packet transmission through the MQTT protocol was successful, with an average transactional latency of 2.200 seconds. The system integration test results demonstrated that the implementation of this system was able to automate the anthropometric data recording process accurately, reduce the administrative service time at Posyandu, and eliminate human error in recording toddlers’ weight and height measurement results.
Perbandingan Linear Regression Dan Random Forest Dalam Prediksi Tingkat Kemiskinan Di Indonesia Berdasarkan Provinsi
Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan utama dalam pembangunan nasional yang dipengaruhi oleh berbagai faktor sosial dan ekonomi. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja metode Linear Regression dan Random Forest Regression dalam memprediksi tingkat kemiskinan provinsi di Indonesia periode 2026-2025. Tahapan penelitian meliputi EDA, preprocessing, rekayasa fitur, serta pembagian data. Model dievaluasi menggunakan metrik MSE, RMSE, MAE, dan . Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua model berkinerja sangat baik dengan nilai di atas 0,99. Namun, Linear Regression memberikan performa terbaik secara konsisten dengan nilai sebesar 99,68% (MSE 0,1764) dibandingkan Random Forest sebesar 99,65% (MSE 0,1968), mengindikasikan pola hubungan antar-variabel makro terhadap kemiskinan pada dataset ini cenderung linier. Hasil prediksi periode 2026-2028 menunjukkan tren penurunan rata-rata kemiskinan nasional dari 10,20% menjadi 9,69%. Hasil penelitian ini diharapkan menjadi rujukan ilmiah bagi pemerintah dalam merumuskan kebijakan penanganan kemiskinan yang tepat sasaran.
Rancang Bangun Sistem Pengaduan Masyarakat Berbasis Website di Desa Posi dengan Fitur Pelaporan Anonim dan Fitur Real-Time Tracking Status Laporan
Meningkatkan kualitas pelayanan publik melalui pemanfaatan sistem berbasis digital. Desa Posi masih menerapkan sistem pengaduan masyarakat secara manual sehingga proses penyampaian dan pengelolaan laporan belum berjalan secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Pengaduan Masyarakat Berbasis Website di Desa Posi dengan fitur pelaporan anonim dan fitur real-time tracking status laporan. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode waterfall yang terdiri dari tahap analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Perancangan sistem menggunakan Unified Modeling Language (UML), sedangkan implementasi sistem menggunakan PHP, HTML, CSS, JavaScript, Bootstrap, dan MySQL sebagai basis data. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode black box testing dan pengujian ahli untuk memastikan fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mempermudah masyarakat dalam menyampaikan pengaduan secara online, memberikan rasa aman melalui fitur pelaporan anonim, serta memungkinkan masyarakat memantau perkembangan laporan secara langsung melalui fitur real-time tracking status laporan. Sistem ini juga membantu pihak desa dalam mengelola data pengaduan secara lebih terstruktur, cepat, dan transparan.
Implementasi Backend APEMASI Berbasis Laravel dengan Metode Rapid Application Development
Penelitian ini membahas implementasi backend APEMASI berbasis Laravel menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) pada Balai PSDA Serayu Bogowonto. APEMASI dikembangkan sebagai prototype aplikasi pembagian air irigasi untuk mendukung pengelolaan data daerah irigasi, bangunan irigasi, dan building record. Backend berperan sebagai penghubung antara frontend dan database melalui layanan REST API berformat JSON. Metode yang digunakan terdiri atas requirements planning, user design, construction, dan cutover. Implementasi dilakukan menggunakan Laravel, MySQL, serta autentikasi token Laravel Sanctum. Hasil pengembangan menghasilkan 10 endpoint API, meliputi login, health check, data daerah irigasi, data bangunan irigasi, building record, informasi pengguna, penyimpanan building record, dan logout. Pengujian teknis dilakukan melalui Black Box Testing menggunakan Postman, sedangkan penerimaan pengguna dievaluasi menggunakan System Usability Scale (SUS) terhadap 11 responden. Hasil pengujian menunjukkan seluruh endpoint utama berjalan sesuai skenario dan memberikan response JSON yang sesuai. Skor rata-rata SUS sebesar 64,32 menunjukkan prototype APEMASI cukup dapat diterima, tetapi masih membutuhkan penyempurnaan pada kemudahan penggunaan, kejelasan alur fitur, dan petunjuk penggunaan. Backend yang dikembangkan telah mendukung fungsi utama pengelolaan data irigasi dan dapat menjadi dasar pengembangan aplikasi lebih lanjut.
Rancang Bangun Portal Informasi Desa To’barru Berbasis Website Menggunakan Pendekatan Human Computer Interaction (HCI)
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun portal informasi Desa To’Barru berbasis website menggunakan pendekatan HCI agar dapat mempermudah masyarakat dalam melihat informasi dan melakukan pengajuan surat dengan menggunakan framework codeigniter 4, visual studio code, Xampp sebagai server, MySQL sebagai database, boostrap sebagai desain interface dan PHP sebagai bahasa pemrograman. Jenis penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan metode pengembangan waterfall. Hasil dari pengujian sistem yang menggunakan black box semua halaman dan tombol berfungsi, sehingga sistem dapat digunakan dengan mudah. Hasil penelitian ini adalah portal informasi Desa berbasis website yang berfungsi dengan baik dan layak digunakan.
Rancang Bangun Sistem Informasi E-Tiket pada Wisata Permandian Waterpark Sumber Dadi Berbasis Website
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi e-tiket pada wisata permandian waterpark sumber dadi agar dapat mempermudah pada saat melakukan pemesanan dan perekapan data pengunjung dengan menggunakan framework codeigniter 4, visual studio code, Xampp sebagai server, MySQL sebagai pengolah data, boostrap sebagai desain interface dan PHP sebagai bahasa pemrograman. Metode penelitian yang dilakukan adalah Research and Development dengan metode pengembangan waterfall. Hasil pengujian sistem menggunakan black box semua halaman dan tombol berfungsi dengan baik, sehingga sistem mampu melakukan pemesanan dan perekapan data pengunjung dengan mudah. Hasil penelitian ini yaitu adanya aplikasi sistem informasi e-tiket berbasis website. Sistem telah diimplementasikan kedalam tampilan website dan layak untuk digunakan.
Optimasi XGBoost Menggunakan Grey Wolf Optimizer untuk Klasifikasi Status Gempa Bumi di Indonesia
Klasifikasi status gempa bumi diperlukan untuk mendukung analisis kejadian gempa secara cepat dan akurat. Penelitian ini melakukan perbandingan performa algoritma Random Forest dan XGBoost serta mengoptimalkan hyperparameter menggunakan Grey Wolf Optimizer (GWO). Dataset yang digunakan berasal dari katalog gempa BMKG periode 2008–2025 dengan variabel lokasi, kedalaman, magnitudo, dan waktu kejadian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest dan XGBoost memperoleh accuracy sebesar 73%. Setelah dilakukan optimasi, GWO-Random Forest mencapai accuracy sebesar 74%, sedangkan GWO-XGBoost menjadi model terbaik dengan accuracy 75%, precision 75%, recall 74%, macro F1-score 74%, dan AUC 0,820. Hasil tersebut menunjukkan bahwa GWO mampu meningkatkan performa klasifikasi status gempa bumi.
Rancang Bangun Aplikasi Web PWA Pelacak Kebiasaan (Habit Tracker) untuk Pengembangan Diri Berbasis Laravel
Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun aplikasi web Progressive Web App (PWA) pelacak kebiasaan (habit tracker) untuk pengembangan diri berbasis Laravel. Rendahnya konsistensi mahasiswa dalam menjalankan rutinitas produktif, khususnya dalam penyelesaian tugas akhir, menjadi permasalahan utama yang melatarbelakangi penelitian ini. Temuan kuesioner pra-penelitian terhadap 35 mahasiswa tingkat akhir Informatika di Universitas Cokroaminoto Palopo menunjukkan bahwa sebagian besar responden tidak mampu konsisten lebih dari satu minggu akibat prokrastinasi, enggan menginstal aplikasi berukuran besar, dan tertarik pada sistem gamifikasi sebagai pendorong motivasi. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model Waterfall. Sistem dikembangkan menggunakan Laravel, Vue.js, dan Inertia.js dengan MySQL sebagai basis data. Aplikasi mengintegrasikan gamifikasi berupa Experience Points (XP) dinamis berbasis tingkat kesulitan, kenaikan level otomatis, sistem streak empat tingkatan visual (Bronze, Silver, Gold, Diamond) dengan mekanika Freeze Potion, serta teknologi PWA mencakup instalasi ke layar utama, akses offline via IndexedDB, background sync, dan push notification. Pengujian sistem dilakukan melalui Black Box Testing, System Usability Scale (SUS), Perceived Usefulness, dan validasi ahli. Seluruh hasil pengujian menempatkan aplikasi pada kategori layak dan dapat diterima, sehingga aplikasi ini terbukti efektif digunakan sebagai alat bantu produktivitas yang memotivasi mahasiswa dalam membangun dan mempertahankan kebiasaan positif secara konsisten. Aplikasi dapat diakses secara langsung di habit-h.my.id.
Identifikasi Motif Batik Indonesia Menggunakan Correlation-Based Template Matching
Batik merupakan salah satu warisan budaya Indonesia yang memiliki keragaman motif dengan karakteristik visual yang berbeda pada setiap daerah. Identifikasi motif batik secara manual memerlukan pengetahuan khusus dan berpotensi menimbulkan subjektivitas. Oleh karena itu, penelitian bertujuan mengembangkan sistem identifikasi motif batik Indonesia menggunakan metode Correlation-Based Template Matching berbasis pengolahan citra digital. Sistem dibangun menggunakan bahasa pemrograman Python dengan tahapan prapengolahan citra berupa resize, konversi grayscale, Gaussian Blur, dan ekstraksi fitur menggunakan deteksi tepi Canny. Proses identifikasi dilakukan dengan menghitung tingkat kemiripan antara citra uji dan citra referensi menggunakan koefisien korelasi Pearson. Dataset penelitian terdiri atas 50 citra yang mewakili lima kategori motif batik, yaitu Bali, Betawi, Ceplok, Mega Mendung, dan Parang. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh citra pada dataset berhasil dikenali dengan benar sehingga diperoleh tingkat akurasi sebesar 100%. Selain itu, sistem mampu menghasilkan keluaran Motif Tidak Dikenali ketika diberikan citra yang tidak terdapat pada basis data referensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi deteksi tepi Canny dan Correlation-Based Template Matching mampu digunakan untuk mengidentifikasi motif batik berdasarkan kemiripan pola visual tanpa memerlukan proses pelatihan model.
Komparasi Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Segmentasi Pelanggan E-Commerce Berbasis Pola Pembelian dan Lokasi Geografis
E-commerce adalah transaksi jual beli yang dilakukan secara elektronik menggunakan jaringan internet. Saat ini di Indonesia hampir semua pemilik usaha memiliki online shop sendiri, yang membuat persaingan semakin ketat. Maka dari itu, pemilik usaha harus memahami pelanggannya dengan mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku di setiap transaksinya. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua algoritma, yaitu K-Means dan K-Medoids, untuk menentukan algoritma segmentasi pelanggan e-commerce terbaik berbasis pola pembelian dan lokasi geografis. Data yang digunakan adalah data penjualan Shopee dengan total 20.848 catatan transaksi dari Desember 2023 sampai November 2025 yang tersebar di 34 provinsi. Variabel yang digunakan pada data ini adalah total pembayaran, jumlah barang, dan total ongkos kirim berdasarkan lokasi. Tahapan penelitian menggunakan CRISP-DM. Data dipraproses melalui penyaringan sehingga diperoleh sekitar 17.706 data yang valid. Data valid tersebut digunakan sebagai pembanding dari dua algoritma K-Means dan K-Medoids dengan metode Root Mean Square Error (RMSE), Skor Silhouette, dan Davies-Bouldin Index, dengan jumlah klaster ditentukan melalui Elbow Method dan Skor Silhouette. Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-Means lebih unggul daripada K-Medoids dengan RMSE 1,14 berbanding 1,25, silhouette 0,40 berbanding 0,23, dan DBI 1,01 berbanding 1,14. Sehingga K-Means dipilih sebagai algoritma terbaik dan membentuk 3 segmen, yaitu Pembeli Hemat, Pembeli Reguler, dan Pelanggan Grosir Premium.
Analisis Komparatif Kinerja MobileNetV2, VGG16, dan InceptionV3 dengan Pendekatan Fine Tuning pada Identifikasi Penyakit Daun Tomat
Teknik deteksi yang cepat dan tepat sangat penting karena penyakit daun tomat merupakan salah satu faktor yang dapat menurunkan kualitas dan kuantitas panen. Namun, sebagian besar deteksi penyakit daun tomat masih dilakukan secara manual menggunakan inspeksi mata yang subjektif dan rawan kesalahan. Akibatnya, teknologi computer vision diperlukan untuk memungkinkan kategorisasi penyakit secara otomatis. Untuk mendiagnosis penyakit daun tomat, penelitian ini membandingkan kinerja tiga arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) MobileNetV2, VGG16, dan InceptionV3. Data yang digunakan adalah 9.799 foto daun tomat yang dikategorikan ke dalam sepuluh kelompok penyakit. Persiapan data, pelatihan model menggunakan transfer learning dan fine-tuning, serta penilaian menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score merupakan beberapa langkah dalam proses penelitian. Berdasarkan hasil pengujian, VGG16 memiliki akurasi tertinggi sebesar 98%, diikuti oleh MobileNetV2 sebesar 87% dan InceptionV3 sebesar 94%. Dibandingkan dengan model lain, VGG16 juga menghasilkan nilai akurasi, recall, dan F1 score terbaik. Rapid and precise detection techniques are essential since tomato leaf diseases are one of the elements that might lower the harvest's quality and quantity. However, the majority of tomato leaf disease detection is still done by hand using subjective and error-prone eye inspection. As a result, computer vision technology is required to enable automated illness categorization. In order to diagnose tomato leaf diseases, this study compares the performance of three Convolutional Neural Network (CNN) architectures: MobileNetV2, VGG16, and InceptionV3. Roboflow provided the data, which includes 9,799 tomato leaf photos categorized into ten disease groups. Data preparation, model training utilizing transfer learning and fine-tuning, and assessment using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics are all steps in the research process. According to the test findings, VGG16 had the greatest accuracy of 98%, followed by MobileNetV2 at 87% and InceptionV3 at 94%. In comparison to the other models, VGG16 also generated the best accuracy, recall, and F1-score values.
Pengukuran Tingkat Kematangan Pengelolaan Layanan TI pada Sistem Digitalisasi Perpustakaan
Digitalisasi perpustakaan perguruan tinggi merupakan langkah strategis untuk meningkatkan aksesibilitas, efisiensi, dan efektivitas layanan informasi bagi pemustaka. Namun, penerapan digitalisasi sering menghadapi berbagai tantangan, seperti keterbatasan sumber daya, ketidaksesuaian kebutuhan pemustaka, dan lemahnya tata kelola layanan TI. Penelitian ini bertujuan mengukur tingkat kematangan tata kelola layanan TI berdasarkan domain Deliver, Service, and Support (DSS). Metode penelitian menggunakan campuran kuantitatif dan kualitatif melalui model triangulasi konvergen. Data dikumpulkan dari 89 responden yang terdiri dari pemimpin perguruan tinggi, kepala, dan staf divisi perpustakaan di Kalimantan Barat. Hasil penelitian menunjukkan rata-rata tingkat kematangan domain DSS berada pada level 3 (Established Process), dengan nilai tertinggi pada DSS06 (3,82) dan terendah pada DSS02 (3,23). Hasil ini mengindikasikan bahwa pengelolaan layanan TI telah terdokumentasi dengan baik, tetapi masih memerlukan perbaikan dalam menangani permintaan layanan dan insiden. Rekomendasi strategis diberikan untuk meningkatkan kapabilitas layanan TI, mencakup perbaikan sistem eskalasi insiden, pengelolaan risiko, optimalisasi sumber daya TI, serta berkontribusi secara signifikan terhadap pemahaman tata kelola layanan TI dalam mendukung digitalisasi perpustakaan bagi ekosistem akademik modern.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone untuk Content Creator Menggunakan Metode SMART
Perkembangan teknologi informasi telah menjadikan smartphone sebagai perangkat utama dalam proses produksi konten digital. Banyaknya pilihan smartphone dengan spesifikasi dan harga yang beragam menyebabkan proses pemilihan perangkat yang sesuai dengan kebutuhan content creator menjadi semakin kompleks. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang dapat membantu pengguna dalam menentukan smartphone terbaik secara objektif dan terukur. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan smartphone bagi content creator menggunakan metode Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART). Metode SMART diterapkan dengan mempertimbangkan lima kriteria utama, yaitu kualitas kamera, performa, kapasitas penyimpanan, daya tahan baterai, dan harga. Setiap kriteria diberikan bobot sesuai tingkat kepentingannya, kemudian dilakukan proses normalisasi dan perhitungan nilai utilitas untuk memperoleh nilai akhir setiap alternatif smartphone. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Samsung Galaxy S26 Ultra dan Xiaomi 17 Ultra memperoleh nilai tertinggi sebesar 0,95 sehingga menjadi alternatif yang paling direkomendasikan. Selain itu, kriteria performa memiliki pengaruh terbesar dalam proses penilaian karena mendukung aktivitas multitasking dan pengolahan konten digital, sedangkan harga berperan sebagai atribut biaya yang memengaruhi nilai utilitas akhir. Berdasarkan hasil tersebut, metode SMART terbukti mampu memberikan rekomendasi yang objektif, sistematis, dan efektif dalam membantu content creator memilih smartphone yang sesuai dengan kebutuhan produksi konten digital.
Penggabungan Metode AHP Dan SAW Untuk Pemilihan Bahan Pangan Program MBG
Salah satu upaya pemerintah untuk meningkatkan kualitas gizi masyarakat melalui penyediaan makanan sehat dan bergizi adalah Program Makan Bergizi Gratis (MBG). Pilihan bahan pangan yang tepat sangat penting untuk memenuhi kebutuhan gizi, menjaga keamanan pangan, dan menurunkan biaya program. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) digunakan dalam penelitian ini untuk menentukan alternatif bahan pangan terbaik untuk program MBG. AHP menentukan bobot prioritas untuk setiap kriteria, sedangkan SAW menghitung nilai preferensi dan melakukan perangkingan alternatif bahan pangan. Energi, protein, lemak, masa simpan, risiko kerusakan, kemudahan penyimpanan, dan biaya adalah kriteria yang digunakan. Karbohidrat, protein hewani, protein nabati, dan sayuran adalah bahan makanan alternatif yang dievaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kriteria energi memiliki bobot tertinggi sebesar 0,3470, dan alternatif beras (A1) menerima nilai preferensi tertinggi sebesar 0,710, yang menunjukkan bahwa itu adalah alternatif terbaik dalam penelitian ini. Hasil menunjukkan bahwa kombinasi metode AHP dan SAW dapat membantu proses pengambilan keputusan sistematis, objektif, dan terstruktur dalam program MBG.
Saripa Andi Farareski Arum Mardani Suwito
Prediksi Jumlah Kendaraan Bermotor Berbasis Data Provinsi Indonesia Menggunakan Linear Regression dan Random Forest
Penelitian ini membahas pemodelan prediksi jumlah kendaraan bermotor di Indonesia berdasarkan variabel jumlah penduduk, kepadatan penduduk, dan panjang jalan. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan kinerja dua model regresi dalam memprediksi jumlah kendaraan serta menganalisis tren pertumbuhan kendaraan hingga tahun 2026. Metode yang digunakan meliputi penerapan model Linear Regression dan Random Forest Regressor dengan pembagian data latih dan data uji sebesar 80:20. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik MAE, RMSE, dan R² Score untuk mengukur tingkat kesalahan dan akurasi prediksi. Selain itu, dilakukan analisis visual untuk melihat kesesuaian antara nilai aktual dan nilai prediksi serta peramalan jumlah kendaraan pada tahun 2026. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest Regressor memiliki performa yang lebih baik dibandingkan Linear Regression dengan nilai MAE sebesar 7.18×10⁵, RMSE sebesar 1.75×10⁶, dan R² sebesar 0.945. Model Random Forest juga mampu menjelaskan sekitar 94,5% variasi data dan menunjukkan pola prediksi yang lebih mendekati nilai aktual. Hasil prediksi tahun 2026 menunjukkan bahwa provinsi di Pulau Jawa masih mendominasi jumlah kendaraan tertinggi, dengan Jawa Barat sebagai peringkat pertama. Secara keseluruhan, model Random Forest dinilai lebih akurat dan stabil dalam memprediksi jumlah kendaraan bermotor di Indonesia.
Analisis Komparatif Ridge Regression dan Support Vector Regression pada Prediksi Inflasi Indonesia
Inflasi merupakan indikator makroekonomi krusial yang mencerminkan stabilitas perekonomian, sehingga ketersediaan model prediksi yang akurat sangat penting sebagai pendukung pengambilan keputusan ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja metode Ridge Regression dan Support Vector Regression (SVR) dalam memprediksi inflasi Month-to-Month (MtM) di Indonesia. Kedua metode diterapkan pada data deret waktu historis inflasi yang telah ditransformasikan menggunakan fitur lag untuk menangkap pola ketergantungan nilai masa lalu. Evaluasi dan perbandingan performa model dilakukan menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVR memberikan performa prediksi yang lebih baik dibandingkan Ridge Regression pada data pengujian, dengan penurunan tingkat kesalahan masing-masing sebesar 2,86% pada MAE, 6,98% pada MSE, dan 3,54% pada RMSE. Temuan ini menunjukkan bahwa SVR lebih efektif dalam mempelajari pola historis inflasi Indonesia sehingga menghasilkan tingkat akurasi prediksi yang lebih baik dibandingkan Ridge Regression pada dataset yang digunakan dalam penelitian ini.
Penelitian ini membahas pemodelan prediksi jumlah kendaraan bermotor di Indonesia berdasarkan variabel jumlah penduduk, kepadatan penduduk, dan panjang jalan. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan kinerja dua model regresi dalam memprediksi jumlah kendaraan serta menganalisis tren pertumbuhan kendaraan hingga tahun 2026. Metode yang digunakan meliputi penerapan model Linear Regression dan Random Forest Regressor dengan pembagian data latih dan data uji sebesar 80:20. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik MAE, RMSE, dan R² Score untuk mengukur tingkat kesalahan dan akurasi prediksi. Selain itu, dilakukan analisis visual untuk melihat kesesuaian antara nilai aktual dan nilai prediksi serta peramalan jumlah kendaraan pada tahun 2026. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest Regressor memiliki performa yang lebih baik dibandingkan Linear Regression dengan nilai MAE sebesar 7.18×10⁵, RMSE sebesar 1.75×10⁶, dan R² sebesar 0.945. Model Random Forest juga mampu menjelaskan sekitar 94,5% variasi data dan menunjukkan pola prediksi yang lebih mendekati nilai aktual. Hasil prediksi tahun 2026 menunjukkan bahwa provinsi di Pulau Jawa masih mendominasi jumlah kendaraan tertinggi, dengan Jawa Barat sebagai peringkat pertama. Secara keseluruhan, model Random Forest dinilai lebih akurat dan stabil dalam memprediksi jumlah kendaraan bermotor di Indonesia
Prediksi Curah Hujan Kota Bogor Menggunakan Random Forest, XGBoost, dan SVR Berdasarkan Parameter Meteorologi
Curah hujan merupakan salah satu parameter meteorologi yang memiliki pengaruh besar terhadap berbagai aktivitas dan berpotensi memicu bencana hidrometeorologi, khususnya di Kota Bogor yang dikenal memiliki intensitas curah hujan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa algoritma Random Forest Regression, XGBoost Regression, dan Support Vector Regression (SVR) dalam memprediksi curah hujan serta menentukan model terbaik untuk melakukan forecasting. Data yang digunakan berupa data meteorologi yang terdiri atas temperatur, kelembapan, lama penyinaran matahari, dan kecepatan angin. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, feature engineering, pembagian data training dan testing, pelatihan model, serta evaluasi menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVR memberikan performa terbaik dengan nilai MAE sebesar 2.7473, RMSE sebesar 4.8255, dan R² sebesar 0.9277, lebih baik dibandingkan Random Forest dan XGBoost. Model SVR kemudian digunakan untuk melakukan forecasting curah hujan 30 hari ke depan di Kota Bogor. Hasil forecasting menunjukkan bahwa curah hujan cenderung berada pada kategori tidak hujan hingga hujan sangat ringan, dengan beberapa peningkatan pada hari-hari tertentu. Temuan ini menunjukkan bahwa SVR mampu memodelkan hubungan non-linear pada data meteorologi secara efektif dan menghasilkan prediksi curah hujan yang akurat.
Deteksi Penipuan Kartu Kredit Melalui Pendekatan Stacking Ensemble Berbasis Gradient Boosting dengan Optimasi Hyperparameter
Deteksi fraud kartu kredit merupakan tantangan penting karena data transaksi memiliki ketidakseimbangan kelas yang tinggi. Penelitian ini membangun model Stacking Ensemble berbasis Gradient Boosting dengan XGBoost, LightGBM, dan CatBoost sebagai base learner, serta Logistic Regression sebagai meta-learner. Tahapan penelitian meliputi preprocessing menggunakan RobustScaler, feature selection berbasis SHAP, penanganan ketidakseimbangan kelas menggunakan SMOTE, dan optimasi hyperparameter menggunakan Optuna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Stacking Ensemble menghasilkan performa terbaik dengan precision 0,7798, recall 0,8673, F1-Score 0,8213, ROC-AUC 0,9789, dan PR-AUC 0,8534. Hasil ini menunjukkan bahwa penggabungan beberapa model gradient boosting mampu menghasilkan keseimbangan precision dan recall yang lebih baik dibandingkan model individual.
Prediksi PDRB Provinsi di Indonesia Menggunakan Pendekatan Machine Learning Berbasis Data BPS 2021 2025
Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan indikator penting kinerja ekonomi daerah. Penelitian ini membandingkan lima model machine learning (Linear Regression, Ridge Regression, Decision Tree, Random Forest, dan Gradient Boosting) untuk memprediksi PDRB ADHB berdasarkan Indeks Pembangunan Manusia, persentase penduduk miskin, jumlah penduduk, dan Tingkat Pengangguran Terbuka menggunakan 178 data BPS periode 2021–2025. Data dibagi 80:20, dievaluasi dengan 5-fold cross validation, dan dioptimasi menggunakan GridSearchCV. Hasil menunjukkan bahwa Gradient Boosting memberikan performa terbaik dengan nilai R² sebesar 0,9642 pada data uji dan meningkat menjadi 0,9724 setelah hyperparameter tuning. Analisis feature importance menunjukkan bahwa jumlah penduduk merupakan faktor paling berpengaruh dalam prediksi PDRB, diikuti oleh Indeks Pembangunan Manusia.
Analisis Kinerja Algoritma Machine Learning Dalam Prediksi Data Deret Waktu Wisatawan Mancanegara Ke Bali
Pariwisata Bali pascapandemi menghadapi fluktuasi ekstrem kedatangan wisatawan mancanegara. Kegagalan memprediksi pola deret waktu yang sarat anomali ini dapat menyebabkan inefisiensi alokasi sumber daya operasional. Oleh karena itu, penelitian ini membandingkan kinerja algoritma Linear Regression, Random Forest, dan Support Vector Regression (SVR) untuk merumuskan kerangka peramalan yang paling adaptif. Data historis bulanan kunjungan wisatawan dari tahun 1982 hingga 2025 diproses menggunakan rekayasa fitur ekstensif yang mencakup efek lag, pola musiman tahunan, serta indikator pandemi. Evaluasi komparatif metrik kesalahan dilakukan melalui strategi validasi bertahap: chronological split, expanding-window cross-validation, dan final holdout 2024-2025. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Linear Regression menjadi model terbaik secara keseluruhan yang mampu mengungguli metode benchmark dengan tingkat WAPE terendah sebesar 8,14 persen pada pengujian akhir. Walaupun Random Forest terbukti lebih tangguh mengenali fluktuasi nonlinier pada fase pemulihan dan SVR konsisten kurang optimal, ketiga model menurun drastis saat menghadapi anomali pandemi ekstrem. Penelitian ini menunjukkan bahwa kecocokan model dengan dinamika perubahan data dari waktu ke waktu lebih penting daripada sekadar kerumitan matematis algoritma dalam mendukung perencanaan strategis pariwisata di masa mendatang.
Optimalisasi BoW Feature Extraction pada Natural Language Processing untuk Klasifikasi Emosi Teks
Klasifikasi emosi teks merupakan salah satu cabang penting dalam Natural Language Processing (NLP) yang memungkinkan sistem komputer mengenali kondisi afektif seseorang berdasarkan teks yang ditulis. Salah satu tahapan paling krusial dalam membangun model klasifikasi emosi adalah feature extraction, yaitu proses mengubah teks tidak terstruktur menjadi representasi numerik yang dapat diproses oleh algoritma machine learning. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan proses feature extraction dengan membandingkan tiga skema representasi teks, yaitu Bag-of-Words (BoW), Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) unigram, dan TF-IDF kombinasi unigram-bigram, serta mengevaluasi pengaruh pembatasan jumlah fitur (max_features) dan ambang frekuensi minimum (min_df) terhadap akurasi dan efisiensi komputasi. Penelitian menggunakan metodologi Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) yang terdiri atas pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan deployment. Dataset yang digunakan terdiri atas 102.000 teks berbahasa Inggris dengan lima label emosi seimbang (Anger, Anxiety, Calm, Depression, dan Joy) yang diperoleh dari Hugging Face. Tiga algoritma klasifikasi, yaitu Multinomial Naïve Bayes, Logistic Regression, dan Linear Support Vector Machine (SVM), digunakan untuk menguji setiap skema feature extraction pada kondisi data yang disisipi derau (noise) berupa kesalahan ketik dan kata pengisi untuk mensimulasikan teks media sosial yang lebih realistis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi TF-IDF unigram-bigram dengan pembatasan 2.000 fitur dan ambang min_df=3 menghasilkan F1-score makro tertinggi sebesar 0,9999 ketika dipasangkan dengan Linear SVM, sedangkan skema Bag-of-Words unigram dengan jumlah fitur yang dibatasi memberikan waktu ekstraksi fitur tercepat namun dengan F1-score sedikit lebih rendah. Optimalisasi feature extraction melalui pembatasan dimensi fitur dan pemilihan rentang n-gram terbukti mampu menjaga akurasi klasifikasi tetap tinggi sekaligus meningkatkan efisiensi waktu ekstraksi fitur hingga 45% dibandingkan skema TF-IDF unigram-bigram tanpa pembatasan jumlah fitur.
Implementasi Algoritma Decision Tree dalam Menganalisis Kesiapan Inovasi dan Wirausaha Mahasiswa
Persiapan inovasi dan kewirausahaan mahasiswa merupakan aspek penting dalam menghasilkan lulusan yang mampu beradaptasi dengan perkembangan teknologi dan kebutuhan dunia kerja. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma Decision Tree untuk menganalisis kesiapan inovasi dan kewirausahaan mahasiswa menggunakan dataset Student Embedded Entrepreneurship yang terdiri dari 500 data mahasiswa. Metode penelitian meliputi preprocessing data, pelatihan dan pengujian data pembagian , pengembangan model Decision Tree menggunakan kriteria Gini Index , serta evaluasi menggunakan Confusion Matrix dan Classification Report . Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan tingkat kesiapan siswa dengan baik serta mengidentifikasi faktor-faktor yang paling berpengaruh dalam proses klasifikasi. Analisis feature important menunjukkan bahwa Project Count , Innovation Score , dan DL Model Deployment Score merupakan atribut yang memiliki kontribusi terbesar terhadap kesiapan inovasi dan kewirausahaan siswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengalaman proyek, kemampuan inovasi, dan keterampilan teknologi berperan penting dalam membentuk kesiapan siswa menghadapi dunia kerja dan dunia usaha. Dengan demikian, algoritma Decision Tree dapat digunakan sebagai pendekatan yang efektif dalam mendukung pengembangan kompetensi siswa.
Perancangan User Interface dan User Experience Website Manajemen Penjualan Toko SRC Wulan Menggunakan Design Thinking
Transformasi digital mendorong usaha ritel untuk beradaptasi dengan teknologi guna meningkatkan kualitas layanan dan efektivitas pengelolaan penjualan. Toko SRC Wulan Purwokerto masih menghadapi kendala dalam pengelolaan produk, transaksi penjualan, dan penyampaian informasi yang belum terintegrasi sehingga pelayanan kepada pelanggan belum berjalan secara optimal. Penelitian ini bertujuan merancang User Interface (UI) dan User Experience (UX) website manajemen penjualan menggunakan metode Design Thinking. Penelitian menerapkan tahapan empathize, define, ideate, prototype, dan testing untuk mengidentifikasi kebutuhan pengguna serta menghasilkan solusi yang berorientasi pada pengguna. Hasil perancangan kemudian diimplementasikan menjadi website yang mendukung pengelolaan produk, transaksi penjualan, dan layanan pelanggan dalam satu platform. Pengujian usability menggunakan System Usability Scale menunjukkan bahwa website memiliki tingkat kemudahan penggunaan yang sangat baik dan dapat diterima oleh pengguna. Hasil penelitian membuktikan bahwa penerapan Design Thinking mampu menghasilkan rancangan UI/UX yang relevan dengan kebutuhan pengguna serta mendukung digitalisasi proses bisnis pada Toko SRC Wulan Purwokerto.
Penerapan algoritma c 4.5 untuk analisis bisnis penjualan emas
Perkembangan informasi teknologi telah mendorong pemanfaatan data dalam berbagai sektor bisnis, termasuk bisnis penjualan emas. Data transaksi yang tersimpan dalam jumlah besar dapat diolah menjadi informasi yang bermanfaat untuk mendukung pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma c4.5 dalam menganalisis data penjualan emas guna mengidentifikasi pola dan faktor yang mempengaruhi tingkat penjualan. Algoritma c4.5 dipilih karena mampu menghasilkan model klasifikasi dalam bentuk pohon keputusan yang mudah dipahami dan diinterpretasikan. Metode penelitian meliputi pengumpulan data transaksi penjualan emas, proses pembersihan data, transformasi data, pembentukan model menggunakan algoritma c4.5, serta evaluasi hasil klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma c4.5 mampu mengidentifikasi atribut-atribut yang berpengaruh terhadap penjualan emas dan menghasilkan aturan keputusan yang dapat digunakan sebagai dasar dalam menentukan strategi bisnis. Dengan demikian, penerapan algoritma c4.5 dapat membantu pelaku usaha dalam memahami pola penjualan serta meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan bisnis.
Penerapan Metode SMART dalam Pemilihan Platform AI Pendukung Aktivitas Akademik Mahasiswa Sistem Informasi
Perkembangan platform Artificial Intelligence (AI) yang semakin pesat mendorong kebutuhan akan metode pemilihan yang objektif dan terukur, khususnya bagi mahasiswa yang memanfaatkan teknologi ini dalam aktivitas akademik. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) untuk mengevaluasi dan menentukan platform AI terbaik sebagai pendukung aktivitas akademik mahasiswa Program Studi Sistem Informasi. Data primer diperoleh melalui kuesioner yang disebarkan kepada 100 mahasiswa menggunakan teknik Purposive Sampling. Lima platform AI dievaluasi, yaitu ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, dan Perplexity, berdasarkan lima kriteria: kemudahan penggunaan, akurasi informasi, kecepatan respons, kemampuan menyelesaikan tugas, dan kualitas referensi. Perhitungan metode SMART mencakup normalisasi bobot kriteria, perhitungan nilai utilitas, dan perangkingan akhir. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ChatGPT memperoleh nilai tertinggi sebesar 1,0000 dan menempati peringkat pertama sebagai platform AI terbaik untuk mendukung aktivitas akademik mahasiswa. Posisi berikutnya ditempati oleh Gemini dengan nilai 0,7605, Claude 0,4391, Copilot 0,0215, dan Perplexity 0,0073. Kesimpulan penelitian ini adalah metode SMART berhasil diterapkan secara objektif dan sistematis dalam proses pemilihan platform AI, dengan ChatGPT sebagai rekomendasi utama bagi mahasiswa Program Studi Sistem Informasi dalam menunjang kegiatan akademiknya.
Prediksi Nilai Tukar Petani (NTP) di Indonesia Menggunakan Linear Regression dan Random Forest
Nilai Tukar Petani (NTP) merupakan salah satu indikator penting untuk mengukur tingkat kesejahteraan petani di Indonesia, sehingga kemampuan untuk memprediksi nilai NTP di masa depan sangat bermanfaat bagi pengambilan kebijakan di sektor pertanian. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi NTP per provinsi pada periode 2021–2026 menggunakan algoritma Linear Regression dan Random Forest Regressor. Data yang digunakan berasal dari data NTP bulanan per provinsi yang dipublikasikan oleh Badan Pusat Statistik (BPS), dengan fitur prediktor berupa Tahun, Provinsi, dan Bulan yang telah dikodekan secara numerik. Data dibagi menjadi data latih dan data uji dengan proporsi 80:20, kemudian performa model dievaluasi menggunakan metrik MAE, MSE, RMSE, dan R². Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest memberikan performa yang jauh lebih baik dibandingkan Linear Regression, dengan nilai R² sebesar 0,947 dan RMSE sebesar 4,60, dibandingkan Linear Regression yang hanya memperoleh R² sebesar 0,062 dan RMSE sebesar 19,38. Hasil ini menunjukkan bahwa hubungan antara fitur Tahun, Provinsi, dan Bulan terhadap NTP bersifat non-linear, sehingga model berbasis ensemble tree seperti Random Forest jauh lebih sesuai digunakan dibandingkan model regresi linear sederhana.
Pengembangan Aplikasi Pencatatan Pesanan dan Rekap Pembayaran UMKM Griya Selaras Berbasis Web Menggunakan Metode Agile
Griya Selaras merupakan UMKM jasa jahit yang masih mencatat pesanan dan pembayaran secara manual sehingga data pelanggan, tenggat pengerjaan, status pesanan, dan sisa tagihan sulit dipantau secara terstruktur. Kegiatan pengabdian ini bertujuan mengembangkan aplikasi pencatatan pesanan dan rekap pembayaran yang mudah digunakan serta dapat diakses melalui komputer desktop dan perangkat mobile. Pengembangan aplikasi menggunakan metode Agile dalam enam sprint yang mencakup identifikasi kebutuhan, perancangan antarmuka, pengembangan fitur pesanan, pengembangan rekap pembayaran, integrasi sistem, serta pengujian dan penyempurnaan. Pemilik usaha dilibatkan pada setiap sprint melalui wawancara, evaluasi, dan pemberian umpan balik agar aplikasi sesuai dengan kebutuhan operasional. Aplikasi dibangun menggunakan React dan Vite, memanfaatkan Supabase sebagai basis data, diterapkan melalui Vercel, serta dikembangkan sebagai Progressive Web App. Fitur utama aplikasi meliputi pencatatan pelanggan dan pesanan, pemantauan status pengerjaan dan pengambilan, pencatatan status pembayaran, rekap pemasukan, pemantauan piutang, pencarian data, ekspor Excel atau CSV, dan pencadangan data JSON. Pengujian usability menggunakan System Usability Scale terhadap lima responden yang terdiri dari tetangga, kerabat, dan mahasiswa menghasilkan skor 88,5 dengan kategori sangat baik. Hasil wawancara dan umpan balik langsung juga menunjukkan bahwa aplikasi mudah dipahami, sesuai dengan alur kerja pemilik, dan membantu pengelolaan data pesanan serta pembayaran secara lebih teratur.
Prediksi Nilai Akhir Matematika Siswa Menggunakan Random Forest Berbasis AutoML dengan Seleksi Fitur Algoritma Genetika
Prediksi performa akademik sangat penting untuk membantu institusi pendidikan memberikan pendampingan yang tepat bagi siswa yang berpotensi mendapatkan nilai rendah. Namun, dataset pendidikan sering kali memiliki banyak variabel yang tidak semuanya relevan, sehingga hal tersebut dapat membingungkan model komputasi dan menurunkan akurasi tebakan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi nilai akhir matematika siswa berdasarkan dataset Student Performance menggunakan gabungan dua metode komputasi. Metode pertama adalah Algoritma Genetika yang bertugas menyeleksi fitur, dan metode kedua adalah Fast and Lightweight AutoML (FLAML) yang bertugas mencari serta menyetel model regresi terbaik secara otomatis. Dalam pemrosesan datanya, fitur nilai ujian sebelumnya dihapus agar model murni belajar dari faktor latar belakang dan kebiasaan siswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Algoritma Genetika berhasil menyaring data secara efektif dengan menyusutkan 30 fitur awal menjadi hanya 13 fitur yang paling berpengaruh. Selanjutnya, pencarian otomatis oleh FLAML menetapkan Random Forest sebagai algoritma regresi yang paling optimal. Evaluasi kinerja membuktikan bahwa pembuangan fitur yang tidak relevan ini berhasil menurunkan tingkat kesalahan prediksi atau Root Mean Squared Error dari 4.145 pada model awal menjadi 4.065. Kemampuan model dalam menjelaskan data juga meningkat dari 18.7% menjadi 21.8%. Kesimpulannya, seleksi fitur menggunakan Algoritma Genetika terbukti efektif dalam meringankan beban pemrosesan data sekaligus membuat akurasi tebakan model pembelajaran mesin menjadi lebih tajam.
Komparasi Algoritma Analisis Sentimen pada Media Sosial: Studi Tinjauan Literatur Sistematis Comparison of Sentiment Analysis Algorithms on Social Media: A Systematic Literature Review Study
Pesatnya perkembangan media sosial menghasilkan data opini publik yang melimpah, menjadikannya objek riset yang signifikan dalam bidang Natural Language Processing (NLP), khususnya analisis sentimen. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan tinjauan literatur sistematis guna memetakan dan membandingkan performa berbagai algoritma dalam analisis sentimen pada media sosial. Metode penelitian yang diterapkan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan mengevaluasi 25 artikel jurnal ilmiah yang diterbitkan dalam rentang tahun 2021 hingga 2026. Hasil analisis komparatif menunjukkan bahwa algoritma Machine Learning tradisional seperti Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes Classifier masih mendominasi karena efisiensinya yang tinggi pada teks pendek media sosial. Sementara itu, pendekatan Deep Learning dan model transformator seperti IndoBERT menunjukkan keunggulan signifikan dalam akurasi pemahaman konteks bahasa Indonesia. Hasil tinjauan ini memberikan kontribusi berupa peta perkembangan riset dan rekomendasi pemilihan algoritma yang optimal bagi peneliti selanjutnya dalam mengolah data tekstual media sosial secara efektif.
Rancang Bangun Aplikasi Augemented Reality Dalam Visualisasi 3D Penyakit Tanaman Kacang Hijau Sebagai Media Edukasi Interaktif
The purpose of this study is to design and develop an Augmented Reality (AR) application for three-dimensional (3D) visualization of mung bean plant diseases as an interactive educational medium that can help the public understand various types of plant diseases more easily, attractively, and informatively. The development of this application was motivated by the fact that educational media currently used are still limited to books, images, and verbal explanations, which are less effective in providing clear visualizations of the forms, symptoms, and treatments of mung bean plant diseases. The research method employed is Research and Development (R&D) using the Multimedia Development Life Cycle (MDLC) model, which consists of six stages: concept, design, material collecting, assembly, testing, and distribution. The application was developed using Unity 3D, Vuforia SDK, and Blender, and is operated on Android-based devices. The materials presented include leaf spot disease, powdery mildew, Fusarium wilt, leaf rust, root rot, and mosaic virus, which are visualized as 3D objects in real time through AR technology. In addition, the application is equipped with features such as learning materials, treatment information, plant benefits, AR scanning, evaluation, and profile. The results of the study indicate that the developed application is capable of displaying 3D objects of mung bean plant diseases effectively, and all features function according to user requirements based on Black Box Testing. The application also provides a more interactive, engaging, and easily understandable learning experience. Users can independently access information through smartphones, making the learning process more flexible and efficient. The conclusion of this study shows that the developed Augmented Reality application is feasible to be used as an interactive educational medium and is capable of improving public understanding of mung bean plant diseases through 3D visualization that is more effective than conventional learning media, supporting the dissemination of agricultural information, and enhancing the quality of learning for users.
Implementation of Simulation Tools in Cybersecurity Education for CSIRT Members in Madiun Regency
The increasing cyber threats against local government infrastructure highlighted the need to enhance technical capabilities of Computer Security Incident Response Team (CSIRT) members. This study aimed to implement cybersecurity simulation tools as an educational medium for CSIRT members at the Communication and Information Technology Office of Madiun Regency. An experimental method with pre-test and post-test was employed involving 25 participants from November 2025 to July 2026. Simulation tools used included Wireshark for network traffic analysis, Metasploit Framework for penetration testing simulation, GNS3 for network topology emulation, and Kali Linux as a security testing platform. Results showed an average comprehension score increase of 68.4% from pre-test to post-test, with the highest gains in network packet analysis competency (78.2%) and cyber incident response (71.6%). All participants stated that simulation tools provided a more effective learning experience compared to conventional methods. The implementation of simulation tools was proven to enhance technical competence and readiness of CSIRT members in responding to real cyber threats.
Perbandingan Model Sentence Transformer untuk Rekomendasi Game Berbasis Konten dengan Cosine Similarity
Penelitian ini membandingkan performa tiga model Sentence Transformer, yaitu all-MiniLM-L6-v2, all-mpnet-base-v2, dan msmarco-distilbert-base-tas-b, pada sistem rekomendasi video game berbasis content-based filtering. Dataset Steam diolah dengan menggabungkan short description, detailed description, dan categories menjadi dokumen teks. Sebanyak 10.000 game dipilih secara acak dan dievaluasi pada 300 query valid. Setiap model menghasilkan embedding, kemudian cosine similarity digunakan untuk membentuk rekomendasi Top-10. TF-IDF digunakan sebagai baseline, sedangkan relevansi rekomendasi ditentukan melalui kesamaan genre dan nilai Jaccard similarity minimal 0,30. Evaluasi menggunakan Precision@10, Recall@10, MAP@10, MRR@10, NDCG@10, serta waktu pembentukan representasi. Hasil menunjukkan bahwa msmarco-distilbert-base-tas-b menghasilkan nilai tertinggi pada Precision@10 sebesar 0,6283, MAP@10 sebesar 0,5036, MRR@10 sebesar 0,7938, dan NDCG@10 sebesar 0,6392. all-MiniLM-L6-v2 menghasilkan kualitas yang mendekati model terbaik dengan waktu representasi 30,73 detik, lebih cepat daripada TAS-B yang memerlukan 129,05 detik. TF-IDF menjadi metode tercepat dengan waktu 1,24 detik, tetapi memiliki kualitas ranking terendah. Hasil ini menunjukkan bahwa pemilihan model perlu mempertimbangkan keseimbangan antara kualitas rekomendasi dan efisiensi komputasi.
Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Karakteristik Gempa Bumi Di Wilayah Sumatera Berdasarkan Magnitudo Dan Kedalaman
Indonesia is one of the countries with high seismic activity due to its location at the convergence of several tectonic plates. This condition generates a large amount of earthquake data that requires proper analysis to obtain meaningful information. This study aims to cluster earthquake data in the Sumatra region using the K-Means algorithm based on magnitude and depth attributes. The dataset consists of 3,515 earthquake records obtained from an open data source. The research stages include data understanding, data preparation, clustering, evaluation using the Silhouette Score, and result visualization through Scatter Plot. The results show that the earthquake data can be grouped into three clusters with different characteristics based on magnitude and depth values. These differences provide a clearer understanding of earthquake variations in the Sumatra region. The clustering results are expected to support disaster-related data analysis and serve as a reference for future studies in the fields of data mining and earthquake analysis.
EVALUASI SISTEM INFORMASI SATPOL PP UNTUK MENINGKATKAN PELAYANAN MASYARAKAT MENGGUNAKAN METODE SUS DAN DESIGN THINKING
Advancements in information technology are driving government agencies to enhance the quality of public services through web-based information systems. The Information System for the Madiun Regency Public Order Agency Satpol PP and Fire Department currently faces usability challenges regarding its interface design, navigation, and information presentation. This study aims to measure the system's usability using the System Usability Scale method and to formulate interface improvement recommendations using the Design Thinking approach. A mixed-methods research design was employed, with data collected through observation, interviews, and questionnaires distributed to 86 respondents selected via simple random sampling. The data were analyzed quantitatively, and the results informed the Design Thinking stages: empathize, define, ideate, prototype, and test. The study yielded an average score of 71.59, placing the system in the "Acceptable" category with a "Grade C" and a "Good" adjective rating. Based on these findings, an interface prototype was designed to be simpler, more structured, and user-centric. Testing indicated that the prototype received positive feedback from users. Thus, the application of the System Usability Scale and Design Thinking proved effective in evaluating the system and generating improvement recommendations for the Madiun Regency Satpol PP and Fire Department Information System. Keywords: System Usability Scale, Design Thinking, usability, information system.
Strategi Optimalisasi Media Sosial sebagai Platform Informasi Digital bagi Pelayanan Publik pada DPMPTSP Kabupaten Madiun dengan Pendekatan Design Thinking.
Perkembangan teknologi informasi mendorong instansi pemerintah memanfaatkan media sosial sebagai media informasi digital untuk meningkatkan pelayanan publik. DPMPTSP Kabupaten Madiun masih menghadapi kendala dalam penyampaian informasi perizinan usaha sehingga masyarakat belum memahami prosedur perizinan secara optimal. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan pemanfaatan media sosial sebagai media informasi digital dalam mendukung pelayanan publik di DPMPTSP Kabupaten Madiun. Penelitian menggunakan metode kualitatif deskriptif dengan pendekatan Design Thinking yang meliputi tahapan empathize, define, ideate, prototype, dan test. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dokumentasi, serta analisis Engagement Rate untuk mengukur efektivitas konten media sosial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penyusunan konten yang lebih informatif, menarik, dan sesuai kebutuhan pengguna mampu meningkatkan kualitas penyampaian informasi. Konten berupa infografis, video edukasi, dan panduan perizinan memperoleh tingkat engagement sebesar 88%, lebih baik dibandingkan konten sebelumnya. Penelitian ini menghasilkan rekomendasi strategi pengelolaan media sosial yang mendukung pelayanan publik yang lebih efektif, transparan, dan mudah dipahami masyarakat.
Transformasi Digitalisasi pada UMKM Rucky’s Fashion untuk Meningkatkan Daya Saing dan Keberlanjutan Ekonomi Digital
Rucky’s Fashion merupakan UMKM rumah jahit di Lumbir, Kabupaten Banyumas yang bergerak pada layanan jahit custom, busana wanita, seragam, kebaya, dan produk siap pakai. Sebelum kegiatan digitalisasi dilakukan, UMKM ini masih menghadapi permasalahan pada pencatatan transaksi, pengelolaan stok, penyajian katalog produk, promosi digital, serta komunikasi pelanggan yang belum terintegrasi. Pendekatan yang dilakukan dalam kegiatan pengabdian masyarakat ini meliputi observasi profil usaha, wawancara dengan pemilik UMKM, identifikasi kebutuhan, perancangan solusi digital, implementasi website, Point of Sale (POS), WhatsApp Business, media sosial, serta pendampingan penggunaan teknologi dan AI sederhana untuk mendukung pengelolaan usaha. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa penggunaan website membantu UMKM menampilkan informasi produk dan layanan secara lebih rapi, POS mempermudah pencatatan transaksi dan stok, sedangkan WhatsApp Business, media sosial, dan AI mendukung komunikasi serta promosi usaha. Kesimpulan kegiatan diperkuat oleh umpan balik pemilik UMKM yang menyatakan bahwa WhatsApp Business, aplikasi POS, website, hingga AI sangat membantu proses usaha Rucky’s Fashion. Dengan demikian, digitalisasi ini memberikan dasar bagi pengelolaan usaha yang lebih tertata, profesional, dan berkelanjutan.
Sistem Rekomendasi Minat Akademik Mahasiswa Berbasis Machine Learning Menggunakan Metode K-Means dan Decision Tree
Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi peminatan akademik bagi mahasiswa Program Studi Sistem Informasi menggunakan pendekatan hybrid machine learning yang memadukan algoritma K-Means dan Decision Tree CART. Data primer dikumpulkan dari 83 responden melalui instrumen kuesioner yang mencakup 13 indikator perilaku belajar, motivasi, gaya belajar, pengalaman proyek TI, aktivitas freelance, keorganisasian, serta preferensi mata kuliah. Penelitian ini mengatasi permasalahan ketiadaan data berlabel melalui skema Weak Supervision dengan aturan heuristik berbobot untuk menghasilkan pseudo-label sebagai variabel target klasifikasi. Proses klasterisasi K-Means menghasilkan tiga profil karakteristik mahasiswa, yaitu Active Learner, Moderate Learner, dan Passive Learner. Model klasifikasi Decision Tree menunjukkan kinerja dengan akurasi 70,59% dan nilai weighted average F1-Score 0,71. Sistem direalisasikan dalam aplikasi web berbasis PHP, Bootstrap, MySQL, dan Flask. Pengujian fungsional membuktikan seluruh fitur beroperasi optimal dengan tingkat keberhasilan 100%.
Implementasi Metode Interquartile Range (IQR) untuk Deteksi Outlier pada Data Agroklimat dan Produksi Padi Jawa Tengah
Produktivitas padi merupakan salah satu indikator penting dalam menjaga ketahanan pangan nasional. Produksi padi dipengaruhi oleh berbagai faktor agroklimat seperti suhu udara, kelembapan, penyinaran matahari, curah hujan, dan jumlah hari hujan. Variabilitas iklim yang terjadi setiap tahun dapat menyebabkan munculnya nilai ekstrem (outlier) yang berpotensi memengaruhi hasil analisis maupun pemodelan data. Oleh karena itu, diperlukan proses identifikasi outlier sebagai bagian dari tahapan data preprocessing. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Interquartile Range (IQR) untuk mendeteksi outlier pada data agroklimat dan produksi padi Provinsi Jawa Tengah periode 2020–2025. Data yang digunakan terdiri atas variabel suhu rata-rata, kelembapan rata-rata, penyinaran matahari, curah hujan, hari hujan, dan produksi padi Gabah Kering Giling (GKG). Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pembersihan data, analisis statistik deskriptif, perhitungan IQR, serta identifikasi outlier. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode IQR mampu mengidentifikasi beberapa nilai yang berada di luar rentang distribusi normal data. Temuan ini menunjukkan bahwa metode IQR dapat digunakan sebagai pendekatan sederhana dan efektif untuk mendukung proses eksplorasi data serta meningkatkan kualitas data sebelum digunakan pada tahap analisis lanjutan maupun pembangunan model prediksi.
Rancang Bangun LMS Sebagai Media Pembelajaran Interaktif Menggunakan Metode Prototyping Pada Cendekia Study Center Madiun
Pengelolaan administrasi dan akademik di Bimbingan Belajar Cendekia Study Center (CSC) Madiun saat ini masih dilakukan secara konvensional, seperti penjadwalan menggunakan spreadsheet yang rentan bentrok, pencatatan presensi fisik, dan distribusi materi melalui aplikasi pesan instan yang tidak terarsip dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi Learning Management System (LMS) berbasis web sebagai solusi untuk mendigitalisasi proses operasional tersebut. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Prototyping yang memungkinkan evaluasi sistem secara iteratif sesuai dengan kebutuhan pengguna yang dinamis. Pengujian fungsionalitas sistem dievaluasi menggunakan metode Black Box Testing yang melibatkan 65 skenario uji coba pada hak akses Admin, Mentor, dan Siswa. Hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan fungsional sebesar 90,77%, yang diklasifikasikan ke dalam kategori "Sangat Baik" atau "Sangat Layak". Kesimpulannya, LMS yang dikembangkan telah teruji secara ilmiah dan efektif untuk mengotomatisasi penyusunan jadwal yang bebas bentrok, mendigitalkan presensi secara real-time, serta memfasilitasi interaksi akademik yang lebih efisien.
Sherley Rhamadhani Putri Annisa Priyandini
Strategi Digital Branding Berbasis Personal Influence dan Relational Network Menggunakan Model AISAS pada Olin Café
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh permasalahan digital branding pada Olin Café Madiun yang masih berfokus pada konten visual satu arah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan personal influence, relational network, dan model AISAS dalam aktivitas digital branding serta menyusun strategi pengembangan yang adaptif untuk meningkatkan keterlibatan pelanggan. Metode penelitian yang digunakan adalah mixed methods dengan pendekatan kuantitatif melalui kuesioner kepada 93 responden dan pendekatan kualitatif melalui wawancara mendalam dengan pemilik serta pelanggan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sosok pemilik (owner) yang ramah dan barista yang komunikatif berperan penting sebagai representasi personal influence yang membangun kepercayaan pelanggan. Selain itu, relational network yang terbentuk melalui ruang komunal, fasilitas interaktif, dan acara komunitas lokal terbukti efektif dalam mendorong perilaku sharing konsumen. Integrasi data menunjukkan bahwa model AISAS sangat relevan sebagai alat untuk mendeteksi titik lemah konversi pemasaran digital. Strategi digital branding yang direkomendasikan mencakup optimasi owner branding melalui konten storytelling, penguatan program berbasis komunitas, dan sinkronisasi konten digital untuk mendorong siklus pemasaran organik yang berkelanjutan. Hasil penelitian ini memberikan kontribusi teoretis bagi pengembangan keilmuan Sistem Informasi di bidang bisnis digital dan kontribusi praktis bagi Olin Café Madiun dalam memperkuat posisi di pasar kuliner lokal.
Penerapan Rapid Application Development dalam Pengembangan Sistem Tracking Progress Berbasis Website
CV Pandawa Digital Media menghadapi kendala dalam penyampaian informasi progres proyek kepada klien yang masih dilakukan secara manual melalui WhatsApp, sehingga menyebabkan keterlambatan respons, pertanyaan berulang, dan tingginya beban administrasi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Tracking Progress berbasis website menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) melalui tahapan requirements planning, workshop design, dan implementation. Pendekatan penelitian menggunakan mixed method, yaitu wawancara untuk pengumpulan kebutuhan sistem, kuesioner Information Quality berdasarkan model Delone & Mclean, (2003) yang disebarkan kepada 124 responden, serta pengukuran waktu langsung untuk membandingkan kecepatan penyampaian informasi manual dan melalui sistem. Pengujian fungsionalitas dilakukan menggunakan black box testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 36 skenario pengujian, 34 skenario (94,44%) berjalan sesuai harapan. Instrumen kuesioner valid (item-rest correlation 0,438-0,595) dan reliabel (Cronbach's Alpha 0,818), dengan skor rata-rata ketepatan informasi 3,84 (kategori Baik). Waktu penyampaian informasi melalui sistem rata-rata 7,67 detik, jauh lebih cepat dibandingkan metode manual yang membutuhkan rata-rata 187 menit, sehingga diperoleh efisiensi waktu sebesar 99,93%. Hasil ini menunjukkan bahwa Sistem Tracking Progress berbasis website efektif meningkatkan efisiensi layanan CV Pandawa Digital Media.
PENGARUH DIGITAL MARKETING TERHADAP PENJUALAN PRODUK TELUR BEBEK PADA HILMI JAYA FARM KABUPATEN NGAWI MENGGUNAKAN METODE AIDA
Digital marketing has become an effective strategy for Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) to expand market reach and improve sales performance. Hilmi Jaya Farm, a duck egg farming business located in Ngawi Regency, previously relied on conventional marketing methods, resulting in limited market coverage and suboptimal product prices. This study aimed to analyze the effect of digital marketing implementation on increasing duck egg sales using the AIDA (Attention, Interest, Desire, Action) model. A quantitative approach with a before-after method was employed by comparing sales data collected before and after the implementation of digital marketing through TikTok, Facebook, a website, and Shopee. The results showed that digital marketing expanded market reach, increased the selling price from IDR 1,800 to IDR 2,500 per egg, and improved total sales by 31.96%. Therefore, implementing digital marketing based on the AIDA model proved effective in increasing duck egg sales at Hilmi Jaya Farm, Ngawi Regency.
Perancangan Business Architecture Manajemen Layanan Digital Pemerintah Menggunakan TOGAF ADM: Studi Kasus Diskominfo Kabupaten Magetan
The transformation toward the Indonesian Digital Government (PEMDI) required local government agencies to manage digital services in an integrated manner aligned with organizational business processes. The official email and domain registration service at the Communication and Informatics Office (Diskominfo) of Magetan Regency still relied on operational procedures and lacked a Business Architecture that comprehensively described the relationships among business processes, actors, and services. This study aimed to design a Business Architecture for email and domain registration service management using the TOGAF ADM framework as a recommendation for government digital service development. A descriptive qualitative method was used, applying TOGAF ADM to the Preliminary Phase, Architecture Vision, and Business Architecture phases. Data were collected through documentation studies of the Email and Domain Registration Service Standard and relevant literature, then analyzed using Value Chain, SWOT, Gap Analysis, and Business Process Model and Notation (BPMN). The study produced a recommended Business Architecture consisting of a proposed (To-Be) business process that complemented the existing process with automatic registration, notification, monitoring, and evaluation activities. This Business Architecture then served as the basis for an application architecture recommendation, including wireframes, process flows, and data structures. The findings are expected to serve as a reference for Diskominfo Magetan Regency in developing a more structured digital service management system that supports PEMDI implementation.
Evaluasi Manajemen Risiko Sistem Informasi Pada Badan Pusat Statistik Kabupaten Blitar Menggunakan Framework COBIT 2019
Penelitian ini bertujuan mengevaluasi manajemen risiko sistem informasi di Badan Pusat Statistik Kabupaten Blitar dengan pendekatan Framework COBIT 2019 pada domain APO12. Evaluasi dilakukan untuk mengukur tingkat kapabilitas proses pengelolaan risiko yang tengah berlangsung serta merumuskan rekomendasi perbaikan. Metode yang digunakan adalah deskriptif evaluatif dengan strategi mixed methods, menggabungkan pengumpulan data kualitatif (observasi, wawancara, dokumentasi) dan kuantitatif (kuesioner) terhadap 10 responden yang ditentukan melalui RACI Chart. Pengukuran capability level difokuskan pada empat management practice APO12, yakni APO12.01 (Collect Data), APO12.02 (Analyze Risk), APO12.03 (Maintain Risk Profile), dan APO12.06 (Respond to Risk). Hasil penelitian mengindikasikan bahwa keempat management practice berada pada Current Capability Level 3 (Established Process) dengan nilai rata-rata keseluruhan 3,02, sementara Target Capability Level ditetapkan pada Level 4 (Predictable Process), sehingga ditemukan gap sebesar satu tingkat. Rekomendasi perbaikan yang disusun mencakup penyusunan prosedur operasional baku dokumentasi risiko, penetapan jadwal pembaruan data risiko, penerapan risk matrix, peninjauan risk register secara periodik, serta evaluasi efektivitas mitigasi risiko. Implementasi rekomendasi tersebut diharapkan dapat mendorong peningkatan kapabilitas proses menuju Level 4.
Analisa dan Pengembangan Sistem Manajemen Pesanan Berbasis Data Parsing Dengan Platform Low-code N8N
Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun WATO-CATER, sistem manajemen pesanan berbasis WhatsApp data parsing menggunakan metode Waterfall pada DMR Salad and Catering. Permasalahan utama mitra adalah rekapitulasi manual pesanan WhatsApp yang tidak terstruktur, risiko human error, serta ketiadaan validasi real-time terhadap kuota produksi harian maksimal 100 pax dan batas waktu pemesanan H-1. Sistem mengintegrasikan WhatsApp HTTP API (WAHA) sebagai gateway komunikasi, platform low-code n8n sebagai middleware pengurai data menggunakan ekspresi reguler (Regex), dan framework Laravel 12 sebagai dashboard manajemen administratif dengan database MySQL berbasis container Docker. Pengujian sistem dilakukan melalui metode Black-box Testing dan White-box Testing terbatas. Hasil pengujian Black-box terhadap 15 skenario fungsional menunjukkan tingkat keberhasilan fungsional sebesar 100% valid. Pengujian White-box membuktikan alur kerja n8n memiliki struktur logika stabil dengan nilai Cyclomatic Complexity sebesar 1. Implementasi sistem terbukti berhasil mengotomatisasi rekapitulasi transaksi secara real-time, meminimalkan risiko kesalahan pencatatan, serta menjamin keakuratan pemantauan kapasitas produksi harian mitra.
Strategi Digital Marketing Berbasis Website dan Instagram untuk Meningkatkan Kinerja Pemasaran CV. Dino Asy-Syifa
CV. Dino Asy-Syifa adalah perusahaan penyedia perlengkapan kantor, peralatan sekolah, alat kebersihan, dan jasa percetakan di Kota Madiun. Sebelumnya, perusahaan mengandalkan SIPLah, WhatsApp, dan promosi langsung, sehingga penggunaan media digital untuk pemasaran belum optimal. Penelitian ini bertujuan merancang dan menerapkan strategi pemasaran digital menggunakan situs web dan Instagram guna mendukung peningkatan kinerja pemasaran perusahaan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif dengan metode studi kasus. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi, kemudian dianalisis menggunakan analisis SWOT sebagai dasar perancangan strategi dalam aspek Segmentation, Targeting, dan Positioning (STP). Implementasi dilakukan dengan memanfaatkan situs web sebagai platform media branding dan penyedia informasi, serta Instagram sebagai media promosi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa strategi yang diterapkan berhasil meningkatkan upaya pemasaran digital dan memperluas jangkauan penyampaian informasi perusahaan kepada calon pelanggan. Selama periode pengamatan, Instagram menjangkau 292 akun, memperoleh 328 impresi, dan mencatat peningkatan pengikut sebesar 6,4%, sementara situs web mencatatkan 22 pengunjung dan 60 tayangan. Penerapan strategi ini juga mempermudah akses informasi mengenai perusahaan dan produknya, meskipun peningkatan penjualan belum dapat diukur secara kuantitatif karena keterbatasan catatan keuangan perusahaan.
EVALUASI SISTEM INFORMASI PENJUALAN DI PT. CSCM DENGAN FRAMEWORK COBIT 2019 UNTUK MENGUKUR CAPABILITY LEVEL
The sales information system at PT. CSCM plays a vital role in supporting operational efficiency and recording motorcycle sales transactions. However, several operational constraints were identified in its implementation, such as the absence of formal documentation for daily technical incident handling, the use of shared accounts, and the lack of structured evaluations based on international IT governance standards. This study aims to measure the current capability level of the sales information system, perform a gap analysis, and provide improvement recommendations using the COBIT 2019 framework. The evaluation focuses on the Deliver, Service, and Support (DSS) and Monitor, Evaluate, and Assess (MEA) domains, specifically covering DSS01 (Manage Operations), DSS02 (Manage Service Requests and Incidents), DSS06 (Manage Business Process Controls), and MEA01 (Manage Performance and Conformance Monitoring) processes. Data were collected through observation, interviews, questionnaires based on the N-P-L-F (Not, Partially, Largely, Fully Achieved) scale, and stakeholder identification using the RACI matrix. The results indicate that the current capability level has reached Level 4 (Quantitatively Managed Process) with a 100% achievement rate across all process activities at this level. These findings show that the sales information system is managed and quantitatively measured, fully satisfying the company's target capability level (Level 4). Although the target level has been met, continuous improvement recommendations are proposed, such as implementing One-User-One-Account access policies and establishing formal incident log sheets to enhance long-term IT governance sustainability.
Digitalisasi Paket Heritage Walk dan City Tour sebagai Upaya Pemberdayaan Pokdarwis Kawista Pangongangan Kota Madiun
Pokdarwis Kawista Pangongangan Kota Madiun memiliki potensi wisata heritage berbasis masyarakat, namun belum didukung produk wisata yang terdigitalisasi. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan mendigitalisasi paket Heritage Walk dan City Tour melalui pendekatan Community-Based Tourism. Metode kegiatan meliputi identifikasi potensi, inventarisasi destinasi, penyusunan dan validasi paket wisata, digitalisasi, serta publikasi pada website Pokdarwis. Hasil kegiatan menghasilkan tiga paket wisata yang dilengkapi itinerary, storytelling destinasi, informasi harga, fasilitas, dan integrasi kunjungan UMKM. Paket tersebut telah diimplementasikan pada website sehingga tidak hanya berfungsi sebagai media informasi, tetapi juga sebagai media promosi produk wisata yang terstruktur dan mudah diakses. Digitalisasi ini meningkatkan kesiapan Pokdarwis dalam pengelolaan layanan wisata berbasis digital dan menjadi fondasi pengembangan sistem reservasi terintegrasi. Kegiatan ini menunjukkan bahwa digitalisasi produk wisata dapat memperkuat pemberdayaan masyarakat dan kualitas layanan berbasis Community-Based Tourism.
Pengembangan Sistem Monitoring dan Inventaris Berbasis Web pada Konveksi Baloeng Gedhe
Konveksi Baloeng Gedhe masih menerapkan pengelolaan inventaris dan pemantauan proses produksi berbasis spreadsheet. Namun, penggunaan sistem tersebut masih menimbulkan kendala dalam integrasi data, pemantauan status produksi secara real time, dan penyusunan laporan operasional. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem monitoring dan inventaris berbasis web untuk meningkatkan efektivitas pengelolaan data. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Scrum dengan perancangan antarmuka berupa prototype menggunakan Figma. Sistem diimplementasikan menggunakan React, Vite, dan TypeScript, dengan Supabase sebagai backend dan basis data serta integrasi Google AI Studio untuk mendukung fitur berbasis kecerdasan buatan. Evaluasi sistem dilakukan menggunakan usability testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan inventaris, mempermudah pemantauan proses produksi, dan menyediakan informasi operasional secara terintegrasi. Hasil usability testing menunjukkan bahwa sistem dapat diterima dan memenuhi kebutuhan pengguna di Konveksi Baloeng Gedhe.
Pemberdayaan Masyarakat Desa Teras Melalui Kegiatan Sosial Keagamaan dan Transformasi Digital UMKM Susu HQ
Program Kuliah Kerja Nyata (KKN) di Desa Teras bertujuan meningkatkan daya saing UMKM melalui transformasi digital sekaligus memperkuat aspek sosial, keagamaan, dan lingkungan masyarakat. Metode pelaksanaan meliputi observasi dan identifikasi masalah, perencanaan program, implementasi kegiatan, finalisasi luaran, serta evaluasi. Fokus utama program adalah digitalisasi dan rebranding UMKM Susu HQ melalui pembaruan identitas visual, pembuatan konten promosi, aktivasi layanan GoBiz, penerapan sistem pembayaran QRIS, serta penyusunan strategi penyesuaian harga pada platform daring. Selain itu, dilaksanakan kegiatan sosial-keagamaan berupa pendampingan TPA, pembagian takjil, dan halal bihalal, serta pengadaan papan nama gang sebagai upaya peningkatan fasilitas lingkungan. Hasil kegiatan menunjukkan seluruh program terlaksana sesuai target, meningkatkan pemasaran dan modernisasi operasional UMKM, memperkuat kebersamaan masyarakat, serta memberikan manfaat nyata bagi lingkungan desa. Program ini membuktikan bahwa kolaborasi antara mahasiswa dan masyarakat mampu mendorong pembangunan desa yang lebih mandiri, adaptif terhadap teknologi, dan tetap berlandaskan nilai-nilai social.
Optimalisasi Pemasaran Digital UMKM Kuliner melalui Pengembangan Website dan Konten Media Sosial pada Warkop NikiKula
Digitalisasi pemasaran menjadi salah satu strategi penting dalam meningkatkan daya saing UMKM kuliner di era ekonomi digital. Namun, Warkop NikiKula di Purwokerto masih menghadapi kendala berupa promosi yang didominasi word of mouth, pemanfaatan media sosial yang belum optimal, serta belum terintegrasinya media digital untuk mendukung komunikasi dan pemasaran. Program pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan mengoptimalkan strategi pemasaran melalui pengembangan aset digital UMKM NikiKula. Metode pelaksanaan yang dilakukan meliputi observasi, wawancara, analisis kebutuhan, pengembangan aset digital berupa pembuatan website dan digitalisasi menu, optimalisasi pemasaran melalui media sosial instagram dan tiktok serta evaluasi kinerja. Hasil program menunjukkan bahwa implementasi website berhasil menyediakan pusat informasi digital yang memuat profil usaha, menu, dan informasi kontak sehingga memudahkan pelanggan memperoleh informasi secara cepat dan akurat. Selain itu, penyusunan content planning serta pembuatan konten Instagram dan TikTok berhasil meningkatkan konsistensi promosi digital dan memperluas jangkauan audiens. Dalam 60 hari implementasi, akun Instagram menjangkau 1.818 akun dengan 6.211 tayangan, di mana 68,2% berasal dari non-pengikut. Sementara akun TikTok memperoleh sekitar 18.000 tayangan dan 218 tampilan profil dengan peningkatan tayangan sebesar 41,4% dan peningkatan tampilan profil sebesar 91,2%. Secara keseluruhan, program ini berhasil memperkuat fondasi pemasaran digital Warkop NikiKula, meningkatkan visibilitas usaha, serta menyediakan infrastruktur digital yang mendukung pengembangan promosi secara berkelanjutan.
Peningkatan Literasi Digital Masyarakat melalui Website Dukuh, Media Pembelajaran Interaktif, dan Sosialisasi Phishing di Desa Doplang
Perkembangan teknologi informasi memberikan peluang besar bagi masyarakat desa dalam meningkatkan kualitas pendidikan, dokumentasi kegiatan, dan literasi digital. Namun, hasil observasi di Desa Doplang, Kecamatan Teras, Kabupaten Boyolali menunjukkan masih rendahnya pemanfaatan teknologi informasi dalam dokumentasi kegiatan masyarakat, pembelajaran anak-anak TPA, serta pemahaman masyarakat terhadap ancaman penipuan digital. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan pemanfaatan teknologi informasi melalui pembuatan website dokumentasi dukuh, media pembelajaran interaktif berbasis digital, serta sosialisasi pencegahan penipuan online (phishing). Metode pelaksanaan dilakukan melalui observasi, identifikasi masalah, perencanaan program, implementasi, dan evaluasi kegiatan. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa website Dukuh Mulyorejo berhasil dikembangkan sebagai media dokumentasi desa, media pembelajaran interaktif mampu meningkatkan antusiasme belajar anak-anak TPA, dan sosialisasi phishing meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap keamanan digital. Selain itu, pembuatan wadah bendera turut mendukung penataan lingkungan dan penguatan nilai nasionalisme masyarakat. Kegiatan ini menunjukkan bahwa penerapan teknologi informasi dapat memberikan dampak positif dalam meningkatkan literasi digital dan pemberdayaan masyarakat desa
Implementation of a Web-Based MSME Data Management System and Digital Marketing to Support Smart Village Development in Sudimoro Village
Sudimoro Village possesses considerable economic potential through the Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) sector. However, MSME data management was still conducted manually, business promotion had not optimally utilized digital media, and several business owners lacked adequate digital identities. This community service program aimed to support Smart Village implementation through the development of an integrated web-based MSME data management and digital marketing system. The implementation methods included field observation, interviews with village officials and MSME owners, needs analysis, website development, digitalization program implementation, as well as system training and assistance. The results showed that the MSME data management website was successfully implemented and utilized as a centralized platform for managing business data. In addition, supporting activities such as the creation of product catalogs, business location registration on Google Maps, QRIS implementation, and promotional banner development were successfully carried out to support MSME marketing activities. The program assisted the village administration in obtaining more structured MSME data and supported improved access to business information and promotion for the community. The implementation of the program contributed to strengthening the Smart Economy aspect as part of Smart Village development in Sudimoro Village.
Digital Literacy and Cybersecurity Training for CSIRT Members in Madiun Regency
Increasing the capacity of human resources in digital literacy and cybersecurity was an urgent need for local government officials amid rapid digital transformation. This community service activity aimed to enhance the competencies of Computer Security Incident Response Team (CSIRT) members in Madiun Regency through structured training covering four digital literacy pillars: Digital Skills, Digital Safety, Digital Ethics, and Digital Culture, alongside technical cybersecurity skills. The implementation method used a participatory approach combining interactive lectures, live demonstrations, hands-on practice, real incident case studies, and pre-test/post-test evaluation. The activity was conducted from November 2025 to July 2026 at the Communication and Information Technology Office of Madiun Regency, involving 30 participants from various regional government units. Results showed an average increase of 62.3% in digital literacy scores and 70.8% in cybersecurity understanding. All participants stated the material was relevant to CSIRT operational duties, and 93.3% recommended the program be continued on a regular basis. This community service activity made a tangible contribution to building a sustainable cybersecurity culture in Madiun Regency's local government environment.
Digitalisasi BUMDes Kresna dan Peningkatan Literasi Digital Masyarakat Desa Tawangsari, Boyolali
Optimalisasi potensi Desa Tawangsari dihadapkan pada beberapa tantangan utama, yaitu ketiadaan media resmi untuk informasi dan promosi digital BUMDes Kresna, rendahnya literasi digital di kalangan masyarakat dan pelaku usaha, serta belum terstrukturnya sistem pengelolaan sampah lingkungan. Oleh karena itu, kegiatan pengabdian ini bertujuan untuk mengintegrasikan pemanfaatan teknologi informasi dengan pemberdayaan masyarakat guna memecahkan berbagai permasalahan tersebut. Pelaksanaan program dilakukan melalui tahapan observasi lapangan, perencanaan kerangka pemecahan masalah, serta implementasi kegiatan yang terbagi ke dalam tiga fokus utama: digitalisasi, pemberdayaan masyarakat, dan pengelolaan lingkungan. Metode penyelesaian masalah yang diterapkan meliputi perancangan dan pengembangan sistem informasi berbasis website maupun aplikasi pendukung, penyelenggaraan sosialisasi mengenai bahaya kejahatan siber dan kenakalan remaja, edukasi pemasaran digital untuk UMKM, serta pelatihan tata kelola dan operasional fasilitas bank sampah. Hasil dari program pengabdian ini menunjukkan keberhasilan dalam implementasi Website BUMDes Kresna yang kini beroperasi sebagai sarana utama informasi publik dan perluasan promosi produk UMKM secara daring. Selain itu, pengembangan dan pengujian aplikasi PAMSIMAS Tirta Kresna berhasil mengefisiensikan pendataan pelanggan dan pencatatan penggunaan air, sementara peluncuran sistem bank sampah berbasis web mempermudah pengelolaan transaksi dan tabungan sampah secara terstruktur. Lebih lanjut, masyarakat dan perangkat desa menunjukkan peningkatan pemahaman literasi keamanan digital serta kemampuan manajerial operasional teknologi, yang secara keseluruhan berkontribusi positif pada percepatan transformasi digital dan kemandirian ekonomi desa.
Pengembangan Website Profil Desa Jati sebagai Media Informasi dan Pengenalan dalam Era Transformasi Digital
- Salah satu permasalahan yang dihadapi Desa Jati adalah tidak berfungsinya website profil desa akibat kendala pengelolaan sehingga informasi desa tidak dapat diakses secara optimal oleh masyarakat. Kegiatan Kuliah Kerja Nyata (KKN) ini bertujuan mengembangkan website profil Desa Jati sebagai media informasi, identitas digital desa, serta pendukung pemenuhan indikator menuju Desa Antikorupsi. Metode yang digunakan meliputi observasi, wawancara dengan perangkat desa, dan studi pustaka untuk mengidentifikasi kebutuhan sistem. Tahapan pelaksanaan terdiri atas perancangan website menggunakan WordPress, implementasi dan sosialisasi kepada perangkat desa serta masyarakat, serta evaluasi melalui penyebaran kuesioner. Website yang dikembangkan memiliki berbagai fitur, antara lain profil desa, informasi dan berita desa, layanan administrasi, produk hukum, indikator antikorupsi, galeri kegiatan, dan kotak saran. Hasil evaluasi menunjukkan tingkat penerimaan yang sangat baik. Selain itu, dilakukan pelatihan dan penyerahan buku panduan kepada perangkat desa untuk mendukung keberlanjutan pengelolaan website. Dengan demikian, website profil Desa Jati berhasil menjadi sarana informasi digital yang mendukung transparansi, pelayanan publik, dan transformasi digital desa.
Implementasi Digitalisasi Menggunakan Metode Scrum : Studi Kasus UMKM Caya Snack and Cookies
UMKM Caya Snack and Cookies merupakan usaha mikro, kecil, dan menengah yang bergerak di bidang produksi dan penjualan makanan ringan serta aneka cookies di Kabupaten Banyumas. Meskipun memiliki kualitas produk yang baik dan cita rasa yang khas, UMKM ini masih menghadapi berbagai kendala dalam penerapan digitalisasi, terutama pada aspek pemasaran digital, pemanfaatan marketplace, serta pencatatan stok dan keuangan yang masih dilakukan secara manual. Kegiatan pengabdian ini bertujuan untuk membantu UMKM meningkatkan daya saing usaha melalui implementasi digitalisasi pada bidang pemasaran, operasional, dan pengelolaan usaha. Metode yang digunakan adalah Scrum yang terdiri atas tahapan Sprint Planning, Sprint Design, dan Sprint Feedback sehingga proses implementasi dapat berjalan secara terstruktur, adaptif, dan sesuai dengan kebutuhan mitra. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa UMKM telah memiliki media sosial dan marketplace yang lebih aktif, website sebagai katalog digital produk, manual book digital marketing, serta template pencatatan stok dan keuangan berbasis Microsoft Excel. Selain itu, website yang dikembangkan juga memungkinkan pemilik UMKM mengelola katalog produk, memantau dashboard pengunjung, serta melihat kritik dan saran dari pelanggan. Implementasi digitalisasi ini membantu meningkatkan efisiensi operasional. Memberikan dampak memperluas jangkauan pemasaran, dan mendukung pengelolaan usaha yang lebih terstruktur serta berkelanjutan.
Digitalisasi UMKM Dapure Cakra untuk Meningkatkan Daya Saing Melalui Transformasi Digital
Penelitian ini mengkaji proses transformasi digital pada UMKM Dapure Cakra, sebuah usaha kuliner katering yang berlokasi di Kaliputih, Purwokerto Timur, Jawa Tengah. Dapure Cakra didirikan pada tahun 2023 oleh Ibu Suswati dengan omzet awal Rp8.840.000 dan masih beroperasi secara konvensional. Melalui pendekatan agile methodology dengan 6 sprint iteratif, tim melakukan diagnosis digital maturity menggunakan 9 pilar penilaian yang menghasilkan skor awal sebesar 32% (Level 2 Basic). Tiga area kritis yang diidentifikasi meliputi digital presence, pemasaran, dan operasional. Solusi yang diimplementasikan mencakup: (1) pengembangan website bisnis dan akun Instagram Business; (2) pembuatan e-katalog dan content planner; (3) strategi tier pricing untuk optimalisasi pendapatan; (4) community canvas berbasis MVC); serta (5) prototipe sistem Point of Sale (POS) menggunakan aplikasi Kelolain. Hasil pengujian usabilitas prototipe POS menunjukkan SUS Score rata-rata 83,0 (Grade A, Excellent). Setelah implementasi, skor digital maturity meningkat menjadi 50% (Level 3 Emerging), menunjukkan peningkatan signifikan dalam kesiapan digital UMKM untuk bersaing di era transformasi digital.
Pelatihan Pembuatan Konten Promosi Digital Berbasis Artificial Intelligence untuk Meningkatkan Kapasitas Pemasaran UMKM Pangan
Kegiatan pengabdian ini bertujuan untuk meningkatkan kapasitas pemasaran UMKM pangan melalui pelatihan pembuatan konten promosi digital berbasis Artificial Intelligence (AI). Permasalahan yang dihadapi UMKM pangan adalah keterbatasan dalam menyusun ide konten, membuat caption, menulis script video, mengedit video, dan menyesuaikan konten dengan tren media sosial. Metode kegiatan dilakukan melalui analisis kebutuhan terhadap 136 UMKM pangan, penyusunan materi pelatihan, pelaksanaan pelatihan, praktik pembuatan konten, pendampingan, dan evaluasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa 87,5% responden telah menggunakan media digital untuk promosi, tetapi hanya 49,3% yang pernah menggunakan AI untuk promosi dan 26,5% yang menggunakan AI khusus untuk video promosi. Pelatihan diarahkan pada penggunaan AI untuk menghasilkan ide konten, caption, script video, desain visual, dan rancangan video pendek yang dapat dipublikasikan melalui WhatsApp Status, Instagram Reels, dan TikTok. Kegiatan ini menunjukkan bahwa AI dapat menjadi alat bantu praktis untuk meningkatkan kreativitas, efisiensi, dan konsistensi promosi digital UMKM pangan.
Transformasi Digital Layanan Informasi SDN 02 Klegen melalui Website dan Standardisasi Tata Kelola Konten
Transformasi digital pada satuan pendidikan tidak hanya berkaitan dengan pemanfaatan teknologi dalam proses pembelajaran, tetapi juga mencakup penguatan layanan informasi dan tata kelola komunikasi sekolah. SDN 02 Klegen Kota Madiun membutuhkan media informasi digital yang terpusat serta mekanisme pengelolaan konten yang dapat menjamin keberlanjutan informasi sekolah. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan mengimplementasikan website sebagai pusat layanan informasi digital sekaligus membangun standardisasi tata kelola konten melalui penyusunan SOP. Metode pelaksanaan dilakukan melalui identifikasi kebutuhan, perancangan struktur informasi, pembangunan dan implementasi website, penataan konten, penyusunan SOP, pendampingan, pengujian, dan evaluasi. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa website sekolah berhasil diimplementasikan melalui domain sdn02klegen.sch.id dan digunakan sebagai media penyajian profil, berita, kegiatan, prestasi, dokumentasi, serta informasi sekolah. Selain produk teknologi, dihasilkan SOP pengelolaan website yang mengatur proses sumber informasi, pembuatan konten, validasi, persetujuan, publikasi, pemutakhiran, serta pengarsipan dan pemeliharaan. Hasil tersebut menunjukkan bahwa transformasi digital layanan informasi sekolah perlu menggabungkan implementasi teknologi dengan tata kelola dan peningkatan kapasitas pengelola. Website dan SOP menjadi fondasi awal untuk pengembangan layanan informasi digital sekolah secara berkelanjutan.