Jurnal TIMES merupakan salah satu media yang digunakan untuk menampung penelitian dosen maupun mahasiswa. Topik dalam jurnal yaitu seputar Ilmu Komputer seperti keamanan komputer, jaringan komputer, algoritma, kecerdasan buatan, dll. doi jurnal times : https://dx.doi.org/10.51351/jtimes
RANCANG BANGUN SISTEM PENDAFTARAN ONLINE BERBASIS WEB DI SEKOLAH SMP SWASTA GOTONG ROYONG KUALA MENGGUNAKAN METODE WATERFALL
Proses pendaftaran siswa baru di banyak sekolah masih dilakukan secara manual sehingga menimbulkan berbagai kendala seperti antrian panjang, kesalahan pencatatan, dan lambatnya proses verifikasi. Kondisi tersebut juga terjadi di SMP Swasta Gotong Royong Kuala yang hingga kini belum menggunakan sistem digital. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendaftaran online berbasis web menggunakan metode Waterfall untuk meningkatkan efektivitas administrasi sekolah. Tahapan penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi menggunakan PHP dan MySQL, pengujian fungsi, serta pemeliharaan. Sistem yang dibangun menyediakan fitur pembuatan akun, pengisian data siswa, data orang tua, data wali, unggahan berkas ijazah, verifikasi admin, dan penyajian status pendaftaran secara real-time. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berfungsi dengan baik, mampu mengurangi kesalahan input data, mempercepat proses verifikasi, serta memberikan akses pendaftaran yang lebih praktis bagi calon siswa. Dengan demikian, sistem ini efektif menggantikan prosedur manual dan mendukung digitalisasi layanan sekolah.
Hak Cipta (c) 2026 Jurnal TIMES https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
PENGEMBANGAN APLIKASI ANDROID STUDIO MY LITERASI DI ERA DIGITAL UNTUK MENINGKATKAN SEMANGAT BELAJAR ANAK
Perkembangan teknologi digital memberikan dampak yang besar terhadap anak-anak sehingga, anak-anak mulai cenderung bermain gadget dari pada meningkatkan aktivitas belajarnya. Hal ini menjadi tantangan bagi para orang tua ataupun pendamping belajar seperti guru dalam proses pembelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Aplikasi My Literasi berbasis Android sebagai sarana literasi digital untuk meningkatkan daya tarik literasi anak. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan teknik pengumpulan data melakukan studi pustaka pada e-jurnal dan observasi dengan tujuan untuk mengetahui kondisi lingkungan sekitar. Hasil penelitian ini akan diimplementasikan dalam aplikasi yang sesuai dengan kebutuhan kondisi anak-anak pada masa kini. Aplikasi My Literasi berbasis android ini diharapkan bisa membantu untuk proses pembelajaran anak serta memdukung orang tua dan guru dalam proses pembelajaran berbasis digital. Dengan seperti ini orang tua dan guru terbantu dalam proses membimbing anak-anak diusia dini.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN DATA BENGKEL PPSP BERBASIS WEB MENGGUNAKAN PEMODELAN UML
Bengkel PPSP sebagai penyedia jasa perawatan dan perbaikan kendaraan bermotor membutuhkan sistem informasi manajemen yang mampu mengelola data secara cepat, akurat, dan terintegrasi. Proses pengelolaan data yang masih dilakukan secara manual sering menimbulkan kesalahan pencatatan, duplikasi data, serta memperlambat proses pelayanan dan pengambilan keputusan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem informasi manajemen bengkel berbasis website menggunakan metode pengembangan sistem Waterfall. Tahapan penelitian meliputi perencanaan, analisis kebutuhan, perancangan sistem dengan pemodelan UML, implementasi menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL, serta pengujian sistem menggunakan metode black box testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu membantu pengelolaan data pelanggan, data servis kendaraan, transaksi suku cadang, serta penyusunan laporan keuangan harian secara lebih tertib dan efisien. Selain itu, sistem memungkinkan pemilik bengkel memantau kondisi operasional dan perkembangan bisnis secara real-time. Dengan demikian, penerapan sistem informasi ini dapat meningkatkan efektivitas kerja serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat dan cepat.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI AKADEMIK SISWA DI SEKOLAH SMP SWASTA PEMBANGUNAN NASIONAL PANGKALAN SUSU MENGGUNAKAN METODE WATERFALL
Pengelolaan data akademik di SMP Swasta Pembangunan Nasional Pangkalan Susu yang masih menggunakan metode tertulis menimbulkan sejumlah permasalahan, antara lain rendahnya efisiensi, keterlambatan penyajian informasi, serta kurangnya keterbukaan nilai siswa. Kondisi ini berimplikasi pada lambatnya proses administrasi serta terbatasnya peran orang tua dalam memantau perkembangan belajar anak. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem informasi akademik berbasis web yang terintegrasi, sehingga seluruh data siswa, guru, mata pelajaran, kelas, dan nilai dapat dikelola dalam satu basis data yang terpusat. Metode pengembangan sistem mengadopsi model Waterfall yang mencakup tahap analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian, hingga pemeliharaan. Sistem dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan dukungan basis data MySQL, kemudian diuji melalui metode black-box untuk menilai kesesuaian fungsi dengan kebutuhan pengguna. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa sistem yang dihasilkan mampu menjawab persoalan yang dihadapi sekolah. Proses penginputan nilai menjadi lebih efisien, laporan dapat dihasilkan secara otomatis, serta siswa dapat langsung mengakses nilai secara daring. Uji fungsional menunjukkan keberhasilan pada seluruh skenario pengujian, sehingga sistem dinyatakan layak digunakan. Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas layanan akademik, khususnya bagi sekolah swasta dengan keterbatasan fasilitas teknologi. Kata Kunci : Akademik, Pendidikan, Pengelolaan Nilai, Waterfall, Web
KLASIFIKASI TEKS KOMENTAR MOBILE LEGENDS DALAM GOOGLE PLAY PADA TAHUN 2025 DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen komentar pengguna aplikasi Mobile Legends di Google Play pada bulan November 2025 menggunakan algoritma Naive Bayes. Data diperoleh dengan melakukan web scraping terhadap 2.000 komentar dari aplikasi Mobile Legends dalam periode pengumpulan data setahun ke belakang hingga bulan November 2025. Komentar kemudian dikelompokkan berdasarkan rating bintang, dengan kriteria sentimen positif untuk rating 3-5 bintang dan sentimen negatif untuk rating 1-2 bintang. Dari dataset yang dikumpulkan, diperoleh 1.213 komentar dengan sentimen negatif (60,7%) dan 705 komentar dengan sentimen positif (35,2%). Tahapan penelitian mencakup preprocessing teks, vektorisasi TF-IDF dengan maksimal 1.000 fitur, serta pelatihan model Naive Bayes multinomial menggunakan split data 80:20. Evaluasi model menggunakan metrik classification report yang mencakup precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mencapai akurasi sebesar 83%, dengan precision 0,82 dan recall 0,94 untuk klasifikasi sentimen negatif, serta precision 0,84 dan recall 0,62 untuk sentimen positif. F1-score keseluruhan mencapai 0,82 dengan nilai rata-rata tertimbang, menunjukkan performa model yang baik dalam mengklasifikasikan sentimen komentar pengguna. Hasil ini menginformasikan bahwa pengguna Mobile Legends lebih banyak memberikan komentar negatif, yang dapat menjadi masukan berharga bagi pengembang untuk meningkatkan kualitas aplikasi.
LSTM DENGAN DEEP LEARNING UNTUK KLASIFIKASI OPINI PUBLIK KELANGKAAN BAHAN BAKAR PASCA BANJIR DI MEDIA SOSIAL X
Penelitian ini berjudul Pemanfaatan LSTM dalam Deep Learning untuk Klasifikasi Opini Publik Kelangkaan Bahan Bakar Pasca Banjir di Media Sosial X. Penelitian bertujuan menganalisis sentimen publik terkait kelangkaan bahan bakar pasca banjir dengan menerapkan metode Long Short-Term Memory (LSTM) pada unggahan di platform X (dahulu Twitter). Data dikumpulkan menggunakan tool Tweet-Harvest melalui API X, kemudian diproses dengan tahapan preprocessing seperti case folding dan tokenizing, serta pelabelan otomatis menggunakan model transformer IndoBERT. Sebanyak 8.850 tweet tentang kelangkaan bahan bakar pasca banjir diklasifikasikan ke dalam dua kategori sentimen, yaitu positif dan negatif. Model LSTM dibangun dengan satu layer embedding, satu layer LSTM berukuran 128 unit, dan satu layer dropout, lalu dievaluasi menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan f1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi keseluruhan sebesar 85,11% dengan performa yang lebih baik dalam mengklasifikasikan sentimen negatif dibandingkan positif. Mayoritas tweet yang dianalisis cenderung menunjukkan sentimen negatif terhadap kelangkaan bahan bakar, mencerminkan keresahan masyarakat terhadap ketersediaan serta distribusi energi pasca bencana. Simpulan penelitian menegaskan bahwa metode LSTM efektif digunakan untuk menganalisis opini publik mengenai kelangkaan bahan bakar dan temuannya dapat menjadi masukan penting bagi pemangku kebijakan dalam merumuskan respons yang tepat. Penelitian ini juga memberikan kontribusi pada pengembangan studi analisis sentimen di Indonesia, khususnya terkait isu-isu kebencanaan dan krisis energi dengan pendekatan deep learning
ANALISIS SENTIMEN PUBLIK PADA PENANGANAN BENCANA DARI KOMENTAR LIVE YOUTUBE KUNJUNGAN PRESIDEN PRABOWO DI ACEH TENGGARA MENGGUNAKAN INDOBERT
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh tantangan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP), khususnya pada tugas analisis sentimen, di mana metode konvensional seringkali kesulitan menangkap konteks semantik yang kompleks. Tujuan dari studi ini adalah untuk meningkatkan akurasi prediksi dengan menerapkan metode Transfer Learning menggunakan model BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Metodologi penelitian meliputi tahap pra-pemrosesan data, tokenisasi menggunakan WordPiece, dan proses fine-tuning model IndoBERT-Base Uncased pada dataset komentar video YouTube. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score, serta dibandingkan dengan model baseline. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang diusulkan berhasil mencapai akurasi sebesar 43%, yang menunjukkan peningkatan signifikan dibandingkan metode sebelumnya, hasil dan proses pengujian ada di https://github.com/tomylive/IndoBERT. Kesimpulannya, penerapan arsitektur BERT terbukti sangat efektif dalam menyelesaikan permasalahan analisis sentimen dan menawarkan solusi yang lebih handal untuk pemahaman teks otomatis.
KLASIFIKASI KOMENTAR PADA APLIKASI SHOPEE DENGAN FITUR BAG OF WORD DAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Analisis sentimen merupakan metode klasifikasi yang digunakan untuk mengelompokkan opini yang terkandung dalam sebuah teks. Opini terbagi tiga yaitu opini positif, negatif, dan netral. Analisis sentimen sering digunakan untuk mengetahui opini masyarakat terhadap E-commerce, seperti Shopee, melalui ulasan di komentar aplikasi. Penulis menggunakan fitur Bag of Words untuk merepresentasikan data teks ke dalam bentuk vektor yang dapat diolah oleh algoritma machine learning. Algoritma yang digunakan adalah naive bayes, yang dikenal memiliki kemampuan yang baik dalam menangani data yang kompleks dan menghasilkan prediksi yang akurat. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model yang dibangun memiliki akurasi sebesar 81 %. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan yang digunakan cukup efektif dalam menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Shopee. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam penerapan machine learning untuk analisis teks dan membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dalam bidang ini.
PENGEMBANGAN MODEL PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN PESERTA LATIHAN KADER PRIORITAS MENGGUNAKAN METODE HYBRID SWARA–WASPAS
Proses penentuan peserta latihan kader prioritas pada organisasi kemahasiswaan sering kali masih dilakukan secara manual dan subjektif, sehingga berpotensi menghasilkan keputusan yang kurang objektif dan tidak konsisten. Permasalahan tersebut terjadi karena pengambilan keputusan melibatkan banyak kriteria yang memiliki tingkat kepentingan berbeda. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model pengambilan keputusan untuk menentukan peserta latihan kader prioritas menggunakan metode hybrid Step-wise Weight Assessment Ratio Analysis dan Weighted Aggregated Sum Product Assessment. Metode SWARA digunakan untuk menentukan bobot kriteria, sedangkan metode WASPAS digunakan untuk melakukan perangkingan alternatif peserta. Penelitian menggunakan lima kriteria yaitu keaktifan, loyalitas, kepemimpinan, pemahaman organisasi, dan disiplin, dengan lima alternatif peserta. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa kriteria keaktifan memiliki bobot tertinggi sebesar 0,267. Berdasarkan proses perangkingan menggunakan metode WASPAS, alternatif A3 memperoleh nilai tertinggi sebesar 0,980 sehingga direkomendasikan sebagai peserta prioritas utama. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model hybrid SWARA-WASPAS mampu menghasilkan keputusan yang lebih objektif, transparan, dan sistematis dalam proses seleksi peserta prioritas
EVALUASI TATA KELOLA TEKNOLOGI INFORMASI DENGAN FRAMEWORK COBIT 2019 PADA PT CAPELLA MEDAN
Penelitian ini menggunakan COBIT 2019 sebagai kerangka kerja untuk mengevaluasi tata kelola TI pada PT Capella Medan. Proyek ini dimulai dengan melakukan identifikasi domain menggunakan design factor. Dari hasil identifikasi terdapat 4 domain yang perlu dilakukan evaluasi, yakni EDM.05,APO.06, BAI.09, dan MEA.03. Tahap selanjutnya adalah dengan melakukan penilaian level kapabilitas yang dimulai dengan menyebarkan kuesioner kepada kepala divisi TI perusahaan, dimana data hasil kuesioner digunakan untuk menilai level kapabilitas dengan hasil EDM.05 berada di level kapabilitas 3, APO.06 berada di level kapabilitas 2, BAI.09 berada di level kapabilitas 2, dan MEA.03 berada di level kapabilitas 2. Selanjutnya dilakukan analisis kesenjangan berdasarkan hasil penilaian level kapabilitas. Didapati kesenjangan untuk EDM.05 sebesar 1, APO.06 sebesar 3, BAI.09 sebesar 3, dan MEA.03 sebesar 3. Pemberian rekomendasi berdasarkan analisis kesenjangan, diberikan sebanyak 89 rekomendasi untuk mengatasi kesenjangan yang terjadi saat ini.
PENENTUAN RUTE TERPENDEK ARMADA PEMADAM KEBAKARAN MENGGUNAKAN PENGEMBANGAN ALGORITMA FLOYD WARSHALL
Peristiwa kebakaran yang terjadi di Kota Manado sebanyak 139 peristiwa sepanjang tahun 2024, sedangkan periode 1 Januari 2025 hingga 31 Juli 2025 sebanyak 76 peristiwa kebakaran. Waktu rata-rata respon time Dinas Pemadam Kebakaran Kota Manado adalah 5 menit 15 detik. Penentuan jalur terpendek merupakan aspek penting dalam meningkatkan responsibilitas armada pemadam kebakaran, karena reduksi waktu tempuh langsung berdampak pada penyelamatan nyawa dan pengurangan kerugian materil. Penelitian ini mengusulkan pengembangan algoritma Floyd–Warshall untuk optimasi penentuan rute pada jaringan jalan berbobot. Representasi jaringan menggunakan graf terhubung berbobot yang mengintegrasikan parameter jarak dan estimasi waktu perjalanan. Modifikasi algoritma difokuskan pada peningkatan efisiensi komputasi sehingga mampu menghasilkan solusi rute terpendek ke seluruh simpul. Hasil penelitian ini menunjukan pengembangan algoritma Floyd Warshall mampu memberikan solusi jalur terpendek dari pos pemadam kebakaran ke lokasi rawan kebakaran Kota Manado dan mempersingkat respon time sebesar 46.67%.
IMPLEMENTASI DESIGN THINKING PADA PERANCANGAN WEBSITE APOTEK BANGUN DENGAN PENGUJIAN USABILITY MENGGUNAKAN SYSTEM USABILITY SCALE
Perkembangan teknologi informasi mendorong peningkatan kebutuhan media digital dalam pelayanan kesehatan, termasuk pada sektor apotek. Apotek Bangun Tanjungbalai masih mengalami kendala dalam penyampaian informasi produk dan layanan kepada pelanggan karena proses pelayanan dilakukan secara langsung di lokasi apotek. Kondisi tersebut menyebabkan pelanggan kesulitan memperoleh informasi produk obat dan melakukan pemesanan secara efisien. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Design Thinking dalam perancangan Website Apotek Bangun Tanjungbalai serta mengevaluasi tingkat usability website menggunakan metode System Usability Scale (SUS). Metode Design Thinking digunakan melalui lima tahapan yaitu empathize, define, ideate, prototype, dan testing untuk menghasilkan rancangan website yang berorientasi pada kebutuhan pengguna. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Pengujian usability dilakukan kepada 20 responden menggunakan kuesioner SUS yang terdiri dari 10 pertanyaan dengan skala Likert 1–5. Hasil penelitian menunjukkan bahwa website yang dirancang memiliki fitur utama berupa menu home, kategori produk, keranjang belanja, daftar order, konfirmasi pembayaran, dan pendaftaran akun pengguna. Berdasarkan hasil pengujian usability menggunakan metode SUS diperoleh rata-rata skor sebesar 79,5. Nilai tersebut termasuk dalam kategori Good, berada pada tingkat penerimaan Acceptable, dan memperoleh grade B. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode Design Thinking mampu menghasilkan website apotek yang mudah digunakan, informatif, dan sesuai dengan kebutuhan pengguna sehingga dapat meningkatkan kualitas pelayanan dan pengalaman pengguna dalam mengakses informasi serta melakukan pemesanan produk obat secara online.
ANALISIS EMPIRIS TINGKAT MISINFORMASI DAN KEPERCAYAAN PENGGUNA TERHADAP OUTPUT ARTIFICIAL INTELLIGENCE PADA MASYARAKAT UMUM
Perkembangan Artificial Intelligence (AI) generatif telah meningkatkan penggunaan teknologi digital dalam kehidupan masyarakat, namun juga memunculkan risiko misinformasi akibat ketidakakuratan output AI. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara pengalaman masyarakat terhadap misinformasi AI dan tingkat kepercayaan pengguna terhadap output AI dengan perilaku verifikasi sebagai variabel moderasi. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survei terhadap masyarakat umum pengguna AI generatif. Pengumpulan data dilakukan menggunakan kuesioner skala Likert 1–5 yang terdiri dari variabel Pengalaman terhadap Misinformasi AI, Tingkat Kepercayaan, dan Perilaku Verifikasi. Analisis data dilakukan melalui uji validitas, reliabilitas, regresi linear, dan Moderated Regression Analysis (MRA). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengalaman terhadap misinformasi AI berpengaruh signifikan terhadap tingkat kepercayaan pengguna. Semakin tinggi pengalaman pengguna terhadap kesalahan informasi AI, maka tingkat kepercayaan terhadap output AI cenderung menurun. Selain itu, perilaku verifikasi terbukti mampu memoderasi hubungan tersebut dengan mengurangi dampak negatif misinformasi terhadap kepercayaan pengguna. Penelitian ini menegaskan pentingnya literasi digital dan perilaku verifikasi dalam penggunaan AI generatif secara kritis dan bertanggung jawab.
PENGEMBANGAN GAME KUIS ARITMATIKA “MATH DUNGEON” BERBASISKAN METODE MULTIMEDIA DEVELOPMENT LIFE CYCLE
Video game adalah salah satu bidang teknologi yang berkembang dengan sangat cepat. Perkembangan industri game menjadi salah satu yang paling cepat dalam dunia entertainment. Video game sekarang sudah dimainkan semua umur, tidak hanya oleh anak-anak dan remaja, dan telah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari terutama dalam bidang pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah media pembelajaran interaktif yang dapat membantu pengguna meningkatkan kemampuan berhitung aritmatika secara cepat dan tepat dan menghasilkan aplikasi game berbasis web yang dapat diakes melalui perangkat komputer dan smartphone. Game ini dibangun berbasis web dengan framework Phaser dengan menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle, dan dilakukan pengujian dengan metode Black Box Testing. Hasil pengujian dengan metode Black Box Testing menunjukkan bahwa game ini sudah dapat berjalan dengan baik dan dapat masuk ke tahap Distribution, dimana game ini akan didistribusikan secara luas dengan cara diunggah ke dalam sebuah web hosting, sehingga semua orang yang memiliki perangkat komputer maupun smartphone dapat memainkannya.
ANALISIS USER EXPERIENCE APLIKASI DANA PADA GENERASI Z MENGGUNAKAN METODE SYSTEM USABILITY SCALE DAN USER EXPERIENCE QUESTIONNAIRE
Aplikasi DANA merupakan salah satu platform e-wallet di Indonesia yang banyak digunakan oleh Generasi Z karena menawarkan kemudahan transaksi digital. Namun, masih ditemukan beberapa permasalahan terkait pengalaman pengguna, seperti navigasi yang kurang optimal dan aspek kebaruan (novelty) yang belum maksimal. Penelitian ini bertujuan menganalisis tingkat usability dan user experience aplikasi DANA menggunakan metode System Usability Scale (SUS) dan User Experience Questionnaire (UEQ). Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan pengumpulan data melalui kuesioner terhadap 100 responden Generasi Z pengguna aplikasi DANA menggunakan teknik purposive sampling. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi DANA memperoleh skor SUS sebesar 77,53 yang termasuk kategori acceptable dengan grade B (Good), sehingga menunjukkan tingkat usability yang baik. Hasil UEQ menunjukkan sebagian besar dimensi berada pada kategori positif, dengan nilai tertinggi pada perspicuity dan attractiveness yang menunjukkan aplikasi mudah dipahami dan memiliki daya tarik yang baik. Sementara itu, dimensi novelty memperoleh nilai terendah, sehingga aspek inovasi aplikasi masih perlu ditingkatkan.
EVALUATING THE COMPUTER BASE NATIONAL SCIENCE OLYMPIAD IMPLEMENTATION AT SENIOR HIGH SCHOOL LEVEL: A CIPP MODEL ANALYSIS
The digital transformation in education has encouraged changes in national evaluation systems and academic competitions, including the implementation of the online-based National Science Olympiad (OSN). This study aims to evaluate the implementation of the online National Science Olympiad at the senior high school level using the CIPP (Context, Input, Process, Product) evaluation model. The study employed a mixed methods approach by collecting data through questionnaires, interviews, observations, and documentation studies. The participants consisted of student contestants, supervising teachers, school operators, and school management representatives. The findings indicate that, from the context aspect, the program is relevant to the needs of educational digitalization and implementation efficiency. From the input aspect, disparities were still found in infrastructure, internet network quality, and digital competencies among schools. From the process aspect, the program implementation generally ran well despite several technical constraints and variations in supervision quality. From the product aspect, the program improved accessibility and efficiency; however, it also generated perceptions of unfairness among some participants. The study concludes that the implementation of the online OSN is relatively effective, but it still requires improvements in infrastructure, technical standardization, and the integrity of the evaluation system. These findings contribute to the development of fairer and more sustainable digital academic competition policies.
PERANCANGAN UI/UX SISTEM PEMESANAN DAN PEMBAYARAN BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE DESIGN THINKING
Penelitian ini bertujuan untuk merancang User Interface (UI) dan User Experience (UX) sistem pemesanan dan pembayaran berbasis web pada Warung Kopi AbangX menggunakan metode Design Thinking. Permasalahan yang ditemukan pada proses pemesanan manual meliputi antrean panjang, kesalahan pencatatan pesanan, serta keterlambatan pembayaran yang mempengaruhi kualitas pelayanan dan pengalaman pengguna. Penelitian dilakukan melalui lima tahapan Design Thinking, yaitu empathize, define, ideate, prototype, dan test. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, dan kuesioner kepada pelanggan dan karyawan. Hasil penelitian berupa prototype sistem pemesanan berbasis QR Code dengan fitur menu digital, keranjang, checkout, serta pilihan metode pembayaran QRIS maupun tunai. Evaluasi usability dilakukan menggunakan metode System Usability Scale (SUS) terhadap 35 responden pelanggan dan 3 responden karyawan. Hasil pengujian awal menunjukkan nilai rata-rata SUS sebesar 78,9 pada pelanggan dan 79,[1] pada karyawan dengan kategori Good. Setelah dilakukan iterasi desain berdasarkan masukan pengguna, nilai SUS meningkat menjadi 86,4 pada pelanggan dan 85,8 pada karyawan yang termasuk dalam kategori Excellent dengan grade A. Dengan demikian, sistem yang dirancang terbukti mampu meningkatkan efisiensi proses pemesanan dan pembayaran serta memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik.
DETEKSI BERITA HOAKS BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN KOMBINASI TF-IDF DAN K-NEAREST NEIGHBOR
Penyebaran berita hoaks di media digital Indonesia telah menjadi tantangan serius yang mengancam stabilitas sosial dan ketertiban publik. Berdasarkan data Kementerian Komunikasi dan Informatika, jumlah isu hoaks terus meningkat secara signifikan setiap tahunnya, sehingga diperlukan sistem deteksi otomatis yang cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan menganalisis performa kombinasi metode ekstraksi fitur Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam mengklasifikasikan berita hoaks berbahasa Indonesia. Dataset yang digunakan berjumlah 1.000 entri seimbang yang bersumber dari TurnBackHoax.id sebagai representasi hoaks, serta Antaranews, Kompas, dan Detik sebagai representasi berita valid. Eksperimen dilakukan dengan pembagian data latih dan uji sebesar 80:20 serta pengujian iteratif pada nilai parameter K ganjil (3, 5, 7, 9, dan 11). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai performa maksimal dengan nilai akurasi, presisi, dan recall sebesar 100% pada seluruh skenario nilai K. Hal ini mengindikasikan bahwa pembobotan statistik TF-IDF mampu membedakan pola kosakata antara klarifikasi hoaks dan teks jurnalistik secara sempurna. Kesimpulannya, algoritma KNN terbukti sangat efektif dan efisien secara komputasi untuk digunakan sebagai sistem penyaring misinformasi pada media digital di Indonesia.
ASPECT BASED SENTIMENT ANALYSIS TERHADAP PERTAMINA PADA PLATFORM X MENGGUNAKAN INDOBERTWEET
Penelitian ini bertujuan menganalisis opini publik terhadap Pertamina melalui platform X menggunakan pendekatan Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) dengan model IndoBERTweet. Data cuitan berbahasa Indonesia dikumpulkan periode September–Oktober 2025 menggunakan tweet-harvest v2.6.1 dengan kata kunci "Pertamina lang:id". Penelitian menggunakan kerangka Knowledge Discovery in Database (KDD) yang mencakup pengumpulan data, preprocessing, ekstraksi aspek, klasifikasi sentimen, dan analisis hasil. Ekstraksi aspek menggunakan pendekatan keyword-based menghasilkan lima aspek: Harga BBM, Kualitas BBM, Pelayanan SPBU, Kebijakan Pertamina, dan Umum. Dari 7.486 cuitan mentah diperoleh 6.642 cuitan bersih, kemudian dihasilkan 8.198 data setelah replikasi multi-aspek. Klasifikasi sentimen dilakukan menggunakan model IndoBERTweet pretrained secara otomatis. Hasil menunjukkan sentimen Negatif mendominasi 45,22% (3.707 data), Netral 42,17% (3.457 data), dan Positif 12,61% (1.034 data). Aspek Kebijakan Pertamina (55,4%) dan Kualitas BBM (55,0%) mencatat proporsi negatif tertinggi, sedangkan aspek Umum memiliki distribusi paling berimbang dengan positif tertinggi (28,2%). Temuan ini digunakan sebagai dasar rekomendasi strategis peningkatan layanan dan komunikasi publik Pertamina.
IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI PENGGAJIAN KARYAWAN BERBASIS WEB PADA PT SINAR JAYA ELEKTRONIK
Sistem penggajian merupakan bagian penting dalam pengelolaan sumber daya manusia pada perusahaan karena berkaitan dengan proses perhitungan gaji, tunjangan, potongan, dan penyajian laporan penggajian. Pada PT Sinar Jaya Elektronik, proses penggajian yang masih dilakukan secara manual menimbulkan berbagai permasalahan seperti kesalahan perhitungan, keterlambatan pembuatan laporan, dan rendahnya efisiensi pengolahan data. Penelitian ini bertujuan merancang sistem informasi penggajian berbasis web yang mampu membantu proses pengelolaan payroll secara efektif dan terintegrasi. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dibangun menggunakan PHP dan MySQL serta dimodelkan menggunakan Unified Modeling Language (UML). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengelola data karyawan, absensi, perhitungan gaji, slip gaji, dan laporan penggajian secara otomatis. Berdasarkan pengujian Black Box Testing, seluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Implementasi sistem mampu meningkatkan efisiensi proses penggajian, meminimalkan kesalahan perhitungan, mempercepat pembuatan laporan, serta mendukung pengelolaan administrasi perusahaan secara lebih akurat dan terkomputerisasi
EVALUASI PROGRAM PELATIHAN KETERAMPILAN SISWA MENGGUNAKAN MODEL CIPP (CONTEXT, INPUT, PROCESS, PRODUCT) DI SMA DELI MURNI DELITUA
Program pelatihan keterampilan siswa di SMA Deli Murni Delitua bertujuan membekali peserta didik dengan kompetensi vokasional, namun belum pernah dievaluasi secara komprehensif menggunakan model yang sistematis. Penelitian ini mengevaluasi program tersebut menggunakan model CIPP (Context, Input, Process, Product) untuk mengidentifikasi kesenjangan dan memberikan rekomendasi perbaikan. Metode penelitian yang digunakan adalah evaluatif dengan pendekatan campuran (mixed methods). Data kuantitatif diperoleh melalui kuesioner terhadap 80 siswa peserta program, sedangkan data kualitatif dikumpulkan melalui wawancara mendalam dengan kepala sekolah, koordinator pelatihan, dan instruktur, serta observasi dokumen dan proses pelatihan. Hasil penelitian menunjukkan: aspek konteks sudah sesuai dengan kebutuhan siswa dan pasar kerja; aspek masukan masih terkendala keterbatasan sarana praktik dan alokasi waktu; aspek proses menunjukkan partisipasi siswa baik namun metode pembelajaran cenderung monoton; aspek produk mencapai tingkat keberhasilan 75% dalam peningkatan keterampilan teknis, namun belum optimal dalam pengembangan soft skill. Kesimpulannya, program pelatihan keterampilan di SMA Deli Murni Delitua secara umum efektif, tetapi perlu peningkatan pada fasilitas praktik, variasi metode, dan integrasi soft skill. Rekomendasi diberikan untuk perbaikan berkelanjutan
ANALISIS DURASI LAMPU LALU LINTAS MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI DENGAN SIMULASI ECLIPSE SUMO STUDI KASUS SIMPANG TELING KOTA MANADO
Kemacetan pada simpang bersinyal merupakan salah satu permasalahan utama di wilayah perkotaan, terutama ketika pengaturan durasi lampu lalu lintas masih menggunakan sistem fixed-time. Sistem fixed-time memberikan durasi hijau yang tetap pada setiap ruas jalan tanpa mempertimbangkan perubahan volume kendaraan dan panjang antrean. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis durasi lampu lalu lintas adaptif menggunakan metode fuzzy Mamdani dengan simulasi Eclipse SUMO pada Simpang Teling, Kota Manado. Data penelitian diperoleh melalui observasi lapangan berupa volume kendaraan, panjang antrean, dan durasi lampu lalu lintas eksisting. Sistem fuzzy dirancang menggunakan dua variabel input, yaitu volume kendaraan dan panjang antrean, serta satu variabel output, yaitu durasi lampu hijau. Proses fuzzy Mamdani meliputi fuzzifikasi, evaluasi aturan, agregasi, dan defuzzifikasi menggunakan metode centroid. Model simulasi dibangun pada Eclipse SUMO dan diintegrasikan dengan Python serta TraCI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem fuzzy Mamdani dapat menghasilkan durasi lampu hijau secara dinamis sesuai kondisi lalu lintas. Pada contoh perhitungan Jalan Lumimuut, sistem menghasilkan durasi hijau 31 detik dibandingkan durasi fixed-time eksisting sebesar 15 detik.
IMPLEMENTASI KRIPTOGRAFI HILL CIPHER PADA PENGAMANAN DOKUMEN MENGGUNAKAN KODE ASCII
Perkembangan teknologi informasi mendorong meningkatnya penggunaan dokumen digital dalam berbagai aktivitas. Dokumen digital sering kali mengandung informasi penting sehingga memerlukan mekanisme pengamanan untuk mencegah akses oleh pihak yang tidak berwenang. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah kriptografi. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Hill Cipher dengan matriks kunci berordo 4×4 berbasis kode ASCII pada sistem informasi berbasis web untuk mengamankan dokumen digital. Metode yang digunakan adalah Hill Cipher dengan operasi aritmatika modulo 256. Proses enkripsi dilakukan dengan mengalikan matriks kunci dengan vektor plaintext yang telah dikonversi ke nilai ASCII, sedangkan proses dekripsi menggunakan matriks invers untuk mengembalikan ciphertext menjadi plaintext semula. Sistem yang dibangun mampu melakukan enkripsi dan dekripsi pada dokumen berformat .txt, .docx, dan .pdf. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ciphertext yang dihasilkan tidak dapat dibaca secara langsung dan dapat dikembalikan ke bentuk semula menggunakan kunci yang sesuai. Dengan demikian, metode Hill Cipher 4×4 berbasis ASCII dengan modulo 256 dapat digunakan sebagai mekanisme pengamanan dokumen digital.
Chriestie Ellyane Julliet Clara Montolalu
IMPLEMENTATION OF AN IOT-BASED CONGREGANT COUNTING SYSTEM USING INFRARED PROXIMITY SENSOR E18-D80NK AND WEB DASHBOARD
Penghitungan jumlah jemaat secara manual pada lingkungan gereja berpotensi menimbulkan human error, sulit dilakukan secara real-time, serta menambah beban operasional usher dalam mengelola aktivitas ibadah dan kapasitas ruangan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem penghitung jemaat berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan dual sensor infrared proximity E18-D80NK, mikrokontroler ESP32, database MySQL, dan web dashboard pada Bethany Citywalk Church. Sistem menggunakan metode direction-based counting untuk mendeteksi arah pergerakan jemaat masuk dan keluar berdasarkan urutan aktivasi sensor, kemudian mengirimkan data menuju server melalui komunikasi Wi-Fi untuk ditampilkan secara real-time. Pengujian dilakukan menggunakan Black Box Testing, evaluasi akurasi, response time, dan communication reliability. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil melakukan deteksi pergerakan, penghitungan jumlah jemaat secara otomatis, serta monitoring kapasitas ruangan melalui dashboard berbasis web. Sistem mampu meningkatkan efisiensi monitoring dibandingkan metode manual, meskipun masih memiliki keterbatasan pada kondisi ketika beberapa jemaat melewati area sensor secara bersamaan. Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis dual sensor infrared berbiaya rendah dapat menjadi solusi praktis untuk monitoring jemaat secara real-time pada lingkungan operasional gereja.
PENGEMBANGAN DAN PENERAPAN TEKNOLOGI IOT PADA SISTEM PRECISION FARMING UNTUK BUDIDAYA JAGUNG DI KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA, SULAWESI UTARA
Kabupaten Bolaang Mongondow Utara merupakan wilayah agraris di Provinsi Sulawesi Utara dengan Jagung sebagai salah satu komoditas utama. Namun, budidaya Jagung masih menghadapi berbagai kendala, seperti perubahan kondisi lingkungan, keterbatasan monitoring lahan secara real-time, dan rendahnya pemanfaatan teknologi digital. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan menerapkan sistem precision farming berbasis Internet of Things (IoT) untuk mendukung monitoring lingkungan budidaya jagung secara real-time di Kecamatan Bintauna. Sistem dikembangkan menggunakan Raspberry Pi 4 dengan integrasi sensor DHT11, BH1750, sensor curah hujan, sensor anemometer, dan Mi Flora Plant Sensor. Data sensor dikirim melalui internet dan disimpan pada Google Sheets sebagai media monitoring berbasis cloud. Metode penelitian meliputi studi pustaka, survei lapangan, pengumpulan data petani, analisis kebutuhan sistem, pengembangan sistem, serta pengujian blackbox dan usability testing. Hasil penelitian menunjukkan sistem mampu melakukan monitoring lingkungan pertanian secara real-time setiap 10 menit. Hasil usability testing menunjukkan tingkat penerimaan sistem sebesar 92,4%, sedangkan hasil kuesioner petani menunjukkan tingkat penerimaan teknologi IoT sebesar 83,6%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa precision farming berbasis IoT berpotensi mendukung transformasi digital pertanian Jagung di Kabupaten Bolaang Mongondow Utara.
ANALISIS SENTIMEN MENGGUNAKAN MODEL CONCATENATION CLASSIFICATION INDOBERT UNTUK ULASAN PENGGUNA APLIKASI MYTELKOMSEL DI PLAYSTORE
In the digital era, user reviews of mobile applications have become an important data source for evaluating and improving service quality. This study aims to analyze user sentiment toward the MyTelkomsel application on Google PlayStore using the Concatenation Classification IndoBERT approach, which combines embeddings from IndoBERT and FastText to enrich the semantic representation of text. A total of 30,000 user reviews in Indonesian from 2022 to 2024 were collected through web scraping using the google-play-scraper library. The data was processed through several preprocessing stages, including normalization, cleaning, stopword removal, and stemming, followed by sentiment labeling into five categories: very negative, negative, neutral, positive, and very positive, based on polarity scores. Modeling was performed by combining the [CLS] token vector from IndoBERT (768 dimensions) and the FastText vector (300 dimensions), resulting in a 1068-dimensional vector. The dataset was split into 80% training data, 20% testing data and 80% training data, 10% testing data and 10% validation data . Evaluation using metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score showed high performance, with accuracy reaching 95% in 2022–2023 and increasing to 96% in 2024. These results indicate that the IndoBERT concatenation approach significantly improves sentiment classification accuracy and is effective in handling unstructured user review texts
PEMBUATAN KUESIONER DASS-42 (DEPRESSION, ANXIETY, AND STRESS SCALE) BERBASIS WEB UNTUK MENGUKUR KESEHATAN MENTAL MAHASISWA FMIPA UNIVERSITAS SAM RATULANGI MENGGUNAKAN METODE WATERFALL
Kesehatan mental merupakan aspek penting yang memengaruhi kondisi emosional, psikologis, dan sosial mahasiswa. Mahasiswa FMIPA Universitas Sam Ratulangi sering menghadapi berbagai tuntutan akademik yang dapat menimbulkan depresi, kecemasan, dan stres sehingga diperlukan suatu media yang dapat membantu proses skrining kesehatan mental secara mandiri. Penelitian ini bertujuan untuk membangun kuesioner DASS-42 (Depression, Anxiety, and Stress Scale) berbasis web untuk mengukur kesehatan mental mahasiswa FMIPA Universitas Sam Ratulangi. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, desain sistem, pembuatan kode, pengujian, implementasi, dan pemeliharaan. Sistem dikembangkan menggunakan PHP, HTML, CSS, dan MySQL sebagai basis data. Sistem dirancang untuk memproses 42 item pertanyaan DASS-42 dan menghitung tingkat depresi, kecemasan, serta stres pengguna yang kemudian diklasifikasikan ke dalam kategori normal, mild, moderate, severe, dan extremely severe sesuai standar DASS-42. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil dibangun dan seluruh fitur berfungsi dengan baik berdasarkan pengujian Black Box Testing. Sistem dapat diakses melalui browser, menjaga privasi pengguna, serta memberikan hasil skrining secara otomatis dan cepat sehingga membantu mahasiswa mengenali kondisi kesehatan mentalnya sebagai langkah awal untuk memperoleh penanganan yang lebih lanjut.
IMPLEMENTASI DIGITAL SIGNAGE UNTUK PENYEBARAN INFORMASI AKADEMIK DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNSRAT
Penyebaran informasi akademik di Jurusan Matematika FMIPA UNSRAT masih dilakukan melalui media konvensional seperti papan pengumuman dan grup WhatsApp sehingga informasi sering tersebar secara tidak terpusat, diperbarui secara manual, dan kurang mudah diakses oleh mahasiswa maupun dosen di lingkungan jurusan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi digital signage sebagai media penyebaran informasi akademik yang terpusat di Jurusan Matematika UNSRAT. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall yang meliputi tahap identifikasi masalah, analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan SQLite sebagai basis data lokal. Aplikasi yang dikembangkan terdiri dari Admin Application untuk pengelolaan informasi akademik dan Display Application untuk menampilkan informasi melalui layar publik secara real-time. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menampilkan jadwal penggunaan ruangan, jadwal seminar, pengumuman, dan running text secara terpusat melalui digital signage display. Berdasarkan hasil Black-Box Testing seluruh fungsi utama sistem berjalan sesuai kebutuhan, sedangkan User Acceptance Testing memperoleh tingkat penerimaan sebesar 93,31% dari mahasiswa dan 100% dari administrator. Sistem yang dikembangkan dinilai mampu meningkatkan visibilitas, aksesibilitas, dan sentralisasi penyebaran informasi akademik di lingkungan jurusan.
KOMBINASI VIGENERE CIPHER DAN ONE TIME PAD DENGAN RANDOM KEY LINEAR CONGRUENTIAL GENERATOR DAN LINEAR FEEDBACK SHIFT REGISTER UNTUK PENGAMANAN DATA TEKS
Perkembangan teknologi informasi mempercepat proses pertukaran data digital, namun juga meningkatkan risiko keamanan seperti penyadapan dan kebocoran data pribadi. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keamanan data teks menggunakan kombinasi dua algoritma kriptografi kunci simetris klasik, yaitu Vigenere Cipher dan One-Time Pad (OTP). Kelemahan utama dari kedua metode ini terletak pada pengelolaan serta pembangkitan kunci yang mudah ditebak. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini mengusulkan sebuah kebaruan dengan menerapkan metode pengacakan kunci secara dinamis menggunakan kombinasi dari Linear Congruential Generator (LCG) dan Linear Feedback Shift Register (LFSR) sebagai pembangkit kunci acak (random key generator) pada proses algoritma OTP. Pengujian sistem disimulasikan menggunakan bahasa pemrograman Python. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi metode LCG dan LFSR mampu menghasilkan kunci OTP yang sangat acak dan dinamis. Sistem berhasil melakukan proses enkripsi berlapis yang sulit diprediksi dengan hasil akhir berupa ciphertext yang valid, serta mampu mengembalikannya menjadi bentuk plaintext semula secara tepat melalui proses dekripsi.
ANALISIS TITIK GENANGAN AIR AKIBAT BANJIR MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST DI KECAMATAN LEDO
Banjir merupakan salah satu bencana alam yang sering terjadi di berbagai wilayah Indonesia, termasuk Kabupaten Bengkayang. Tingginya curah hujan pada musim penghujan dapat menyebabkan peningkatan debit air yang dapat menimbulkan luapan sungai maupun badan air lainnya sehingga memicu terjadinya genangan. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mendukung mitigasi bencana banjir adalah melalui identifikasi dan pemetaan titik-titik genangan air. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memetakan titik genangan air di Kecamatan Ledo dengan memanfaatkan data penginderaan jauh, Sistem Informasi Geografis, serta algoritma Random Forest. Sebanyak 244 titik sampel dikumpulkan dan dilakukan ekstraksi nilai variabel sebagai dasar penyusunan dataset. Selanjutnya, dataset dibagi menjadi data latih 80% dan data uji 20% untuk proses pemodelan dan evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest mampu mengklasifikasikan titik genangan air dengan tingkat akurasi sebesar 98%. Berdasarkan confusion matrix, seluruh titik yang tidak tergenang berhasil diidentifikasi dengan tepat, sedangkan hanya satu titik genangan yang mengalami kesalahan klasifikasi. Analisis feature importance menunjukkan bahwa variabel VV memiliki kontribusi paling besar dalam proses klasifikasi. Secara keseluruhan, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki kinerja yang sangat baik dalam memprediksi titik genangan air dan menjadi salah satu pendukung pengambilan keputusan dalam upaya mitigasi dan penanggulangan banjir.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENJADWALAN MATA PELAJARAN BERBASIS WEB DI SWASTA PEMBANGUNAN NASIONAL PANGKALAN SUSU MENGGUNKAN METODE WATERFALL
Penjadwalan mata pelajaran merupakan komponen penting dalam manajemen lembaga pendidikan karena secara langsung mempengaruhi optimalisasi proses pembelajaran. Di SMP Swasta Pembangunan Nasional Pangkalan Susu, proses penyusunan jadwal masih dilakukan secara konvensional melalui pencatatan manual dan penggunaan spreadsheet sederhana. Metode ini dianggap tidak efektif karena relatif memakan waktu dan berpotensi menimbulkan masalah, seperti konflik jadwal dan ketidakseimbangan dalam distribusi beban kerja guru. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem informasi penjadwalan mata pelajaran berbasis web menggunakan metode Waterfall. Metode ini terdiri dari lima tahap sistematis, yaitu analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan dukungan kerangka kerja CodeIgniter dan basis data MySQL. Pengujian dilakukan menggunakan metode Blackbox Testing untuk memastikan semua fungsi sistem berjalan sesuai dengan persyaratan yang ditetapkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengelola data guru, kelas, mata pelajaran, slot waktu, dan jadwal khusus, serta menghasilkan penjadwalan otomatis tanpa konflik. Oleh karena itu, implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengelolaan pembelajaran di sekolah. Kata Kunci: Sistem Informasi, Penjadwalan , Metode Waterfall.
SISTEM INFORMASI INVENTORY PERSEDIAAN BARANG MENGGUNAKAN METODE WATERFALL
Penelitian ini membahas pengembangan sistem informasi inventory persediaan barang pada Toko Mainan dan Pecah Belah milik Ibu Rani Sukatendel yang berlokasi di Jalan Suka Damai No. 280, Hinai, Kabupaten Langkat. Toko ini menjual berbagai jenis produk seperti barang pecah belah, boneka, dan mainan. Selama ini, pencatatan persediaan masih dilakukan dengan buku tulis, sehingga sering menimbulkan permasalahan, antara lain keterlambatan mengetahui kondisi stok, kesalahan pencatatan, serta sulitnya menyusun laporan persediaan secara cepat dan akurat. Fokus utama penelitian ini adalah bagaimana sistem informasi inventory dapat memberikan kemudahan dalam pencatatan barang masuk dan keluar, pemantauan stok secara langsung, serta penyusunan laporan yang terstruktur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi yang dibangun mampu berjalan sesuai kebutuhan. Sistem dapat mencatat setiap transaksi barang masuk maupun keluar dengan lebih cepat dan akurat dibandingkan metode pencatatan manual. Selain itu, informasi mengenai ketersediaan stok dapat ditampilkan secara langsung sehingga pemilik toko lebih mudah mengetahui barang yang hampir habis ataupun yang masih tersedia dalam jumlah cukup. Sistem juga menghasilkan laporan persediaan barang yang lebih rapi, terorganisir, dan mudah dipahami.
PERBANDINGAN KINERJA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN RANDOM FOREST UNTUK ULASAN ROBLOX DI PLAY STORE
Game Roblox merupakan salah satu platform permainan daring dengan jumlah pengguna yang sangat besar dan ulasan pengguna yang beragam di Google Play Store. Ulasan tersebut mengandung informasi penting mengenai persepsi, kepuasan, serta keluhan pengguna terhadap kualitas aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna Roblox berbahasa Indonesia serta membandingkan kinerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF) dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif. Metodologi yang digunakan adalah SEMMA, yang meliputi tahap pengumpulan data melalui web scraping, eksplorasi data, preprocessing teks, pemodelan, dan evaluasi. Data yang digunakan berjumlah 5.174 ulasan dengan periode 1 Juni hingga 1 Oktober 2025. Pelabelan sentimen dilakukan secara otomatis berdasarkan rating bintang dan divalidasi oleh ahli bahasa. Proses preprocessing meliputi case folding, cleaning, normalisasi, tokenisasi, stopword removal, dan stemming, sedangkan ekstraksi fitur menggunakan metode TF-IDF. Pemodelan dilakukan dengan pembagian data 80% data latih dan 20% data uji. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM menghasilkan kinerja yang lebih baik dibandingkan Random Forest dengan nilai akurasi sebesar 84,35%, sedangkan Random Forest memperoleh akurasi sebesar 83,19%. Berdasarkan hasil evaluasi tersebut, SVM dinilai lebih optimal untuk analisis sentimen ulasan pengguna game Roblox di Google Play Store.
PENERAPAN ALGORITMA STATISTICAL PROFILING UNTUK PENENTUAN AMBANG BATAS DINAMIS (DYNAMIC THRESHOLDING) PADA SISTEM DETEKSI ANOMALI GAS BERBASIS ESP32
Kebocoran gas Liquefied Petroleum Gas (LPG) merupakan risiko keselamatan domestik yang kritis, namun sistem deteksi dini konvensional sering kali tidak efektif akibat tingginya tingkat alarm palsu yang disebabkan oleh penggunaan ambang batas statis (static threshold) yang kaku terhadap fluktuasi lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keandalan sistem deteksi gas dengan mengimplementasikan algoritma Statistical Profiling untuk penentuan ambang batas dinamis (dynamic thresholding) pada mikrokontroler ESP32. Metode yang diusulkan menggunakan teknik Exponential Weighted Moving Average (EWMA) untuk membangun profil normalitas data sensor gas per jam secara real-time, serta menerapkan protokol komunikasi hibrida ESP-NOW untuk efisiensi transmisi data. Hasil pengujian terhadap 200 sampel data runtun waktu menunjukkan bahwa sistem mampu membentuk profil lingkungan yang stabil dengan nilai rata-rata 389,50 dan standar deviasi 20,15. Penerapan ambang batas dinamis dengan koefisien kepercayaan 3,5-sigma terbukti efektif dalam membedakan lonjakan transien non-bahaya dari anomali gas yang sesungguhnya, sehingga meminimalisir kesalahan deteksi (false positive) yang umum terjadi pada metode statis. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pendekatan adaptif pada perangkat edge mampu meningkatkan akurasi instrumen keselamatan rumah tangga secara signifikan tanpa ketergantungan pada layanan komputasi awan.
PENGEMBANGAN SISTEM PENJADWALAN SIDANG SKRIPSI BERBASIS WEB DENGAN RAPID APPLICATION DEVELOPMENT DAN ALGORITMA BACKTRACKING
Proses penjadwalan sidang skripsi merupakan salah satu kegiatan akademik yang memiliki tingkat kompleksitas tinggi karena melibatkan berbagai pihak dan sumber daya dengan keterbatasan waktu tertentu. Permasalahan yang sering terjadi pada proses penjadwalan meliputi bentrokan jadwal dosen, keterbatasan ketersediaan ruangan, serta kesulitan dalam menyesuaikan jadwal apabila terjadi perubahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem penjadwalan sidang skripsi berbasis web menggunakan algoritma backtracking dengan studi kasus di Institut Teknologi dan Bisnis Indonesia (ITB Indonesia). Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD) yang menekankan pengembangan sistem secara iteratif dan melibatkan pengguna secara aktif. Proses penjadwalan dimodelkan sebagai permasalahan penjadwalan berbasis kendala, di mana setiap mahasiswa harus memperoleh satu jadwal sidang, dosen tidak diperkenankan terlibat dalam lebih dari satu sidang pada waktu yang sama, dan setiap ruangan hanya dapat digunakan untuk satu kegiatan dalam satu slot waktu tertentu. Algoritma backtracking diterapkan untuk mengevaluasi setiap kemungkinan penjadwalan berdasarkan kendala yang telah ditetapkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu menghasilkan jadwal sidang skripsi yang valid dan bebas konflik. Penerapan sistem ini diharapkan dapat membantu pengelola akademik dalam menyusun jadwal secara lebih efisien dan akurat, mengurangi kesalahan penjadwalan, serta meningkatkan kualitas layanan akademik.
IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI PENJUALAN ALAT ELEKTRONIK BEKAS BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE SDLC (SYSTEM DEVELOPMENT LIFE CYCLE)
Abstrak Penelitian ini membahas implementasi sistem informasi penjualan alat elektronik bekas berbasis web dengan metode SDLC (System Development Life Cycle) untuk mengatasi permasalahan pencatatan manual yang kurang efisien, rawan kesalahan, serta keterbatasan akses informasi bagi pembeli. Tujuan penelitian adalah merancang dan mengembangkan aplikasi web yang menyediakan katalog produk, manajemen stok, transaksi penjualan, serta laporan secara real-time. Metode penelitian mengikuti tahapan SDLC mulai dari perencanaan, analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengujian, hingga pemeliharaan, dengan data diperoleh melalui observasi lapangan dan wawancara dengan pemilik usaha. Sistem diuji menggunakan metode black-box untuk memastikan fungsi berjalan sesuai kebutuhan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mempercepat proses pencatatan, mengurangi kesalahan stok, meningkatkan akurasi laporan penjualan, serta memperluas jangkauan pasar melalui akses berbasis web. Kesimpulannya, sistem ini efektif mendukung digitalisasi penjualan elektronik bekas, dengan saran pengembangan pada integrasi pembayaran digital dan fitur analitik guna mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Kata Kunci: Sistem Informasi, Penjualan, Elektronik Bekas, SDLC, Web.
PERANCANGAN SISTEM ABSENSI KARYAWAN BERBASIS WEB MENGGUNAKAN QR Code DAN ALGORITMA LINEAR SEARCH DI PT JORENA NUSANTARA JAYA KUALA
Abstrak Penelitian ini dilatarbelakangi oleh permasalahan sistem pencatatan kehadiran di PT Jorena Nusantara Jaya Kuala yang masih mengandalkan metode konvensional berbasis buku. Pendekatan tersebut mengakibatkan berbagai kendala signifikan, meliputi ketidakakuratan data kehadiran, keterlambatan dalam proses rekapitulasi, serta potensi kehilangan arsip dokumen penting. Permasalahan tersebut berdampak langsung pada efektivitas pengelolaan administrasi dan pengambilan keputusan strategis di lingkungan perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang, mengembangkan, dan mengimplementasikan sistem aplikasi absensi berbasis web yang dilengkapi dengan teknologi QR Code serta algoritma Linear Search, guna meningkatkan kecepatan, ketelitian, dan efisiensi pengelolaan data kehadiran karyawan secara komprehensif. Penelitian dilaksanakan di PT Jorena Nusantara Jaya Kuala dengan durasi selama lima bulan, menggunakan metode pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan studi dokumen. Analisis kebutuhan sistem dilakukan secara sistematis, dilanjutkan dengan perancangan menggunakan notasi Unified Modeling Language (UML), implementasi dengan teknologi PHP dan MySQL, serta pengujian melalui pendekatan blackbox dan whitebox. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan mampu melakukan pencatatan kehadiran karyawan secara tepat waktu melalui mekanisme pemindaian QR Code, memfasilitasi pencarian data dengan algoritma Linear Search, serta menghasilkan laporan kehadiran dalam format PDF dan Excel yang akurat, cepat, dan mudah diakses. Implementasi aplikasi ini terbukti efektif dalam mempercepat proses administrasi, meminimalkan potensi kesalahan pencatatan, meningkatkan produktivitas kerja, serta mendukung pengambilan keputusan manajerial secara optimal dan berkelanjutan. Kata Kunci: Absensi, Web, QR Code, Karyawan.
OPTIMASI MANAJEMEN STOK BERAS DI KILANG PADI PASAR 3 PADANG CERMIN MENGGUNAKAN ALGORITMA FIRST IN FIRST OUT (FIFO) DENGAN SISTEM PENCATATAN DIGITAL BERBASIS WEB
Abstrak Pengelolaan stok beras yang belum terkomputerisasi berpotensi menimbulkan berbagai permasalahan, seperti kesalahan pencatatan, ketidaksesuaian data stok, serta penurunan kualitas beras akibat penyimpanan yang terlalu lama. Kilang Padi Pasar 3 Padang Cermin masih menerapkan sistem pencatatan manual sehingga menyulitkan proses pemantauan stok dan penyusunan laporan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan pengelolaan stok beras melalui penerapan algoritma First In First Out (FIFO) pada sistem informasi pencatatan stok berbasis web. Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan sistem, perancangan menggunakan use case diagram, implementasi sistem berbasis web, serta pengujian fungsional untuk memastikan kesesuaian sistem dengan kebutuhan pengguna. Sistem yang dikembangkan mampu mencatat data barang masuk dan barang keluar secara terintegrasi serta menerapkan algoritma FIFO secara otomatis dalam proses pengeluaran stok. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi ini meningkatkan akurasi pencatatan, mempermudah pemantauan stok secara real time, serta mempercepat penyajian laporan stok dan transaksi. Penerapan algoritma FIFO juga efektif dalam meminimalkan penumpukan stok lama sehingga kualitas beras tetap terjaga. Dengan demikian, sistem informasi yang dibangun mampu meningkatkan efisiensi dan efektivitas manajemen stok beras di Kilang Padi Pasar 3 Padang Cermin. Kata kunci: algoritma FIFO ,stok, sistem informasi
IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI PEMBAYARAN SPP BERBASIS WEB DI SMP SWASTA GOTONG ROYONG DENGAN METODE WATERFALL
Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem informasi pembayaran Sumbangan Pembinaan Pendidikan (SPP) berbasis web di SMP Swasta Gotong Royong dengan menggunakan metode pengembangan perangkat lunak Waterfall. Latar belakang penelitian ini adalah masih digunakannya pencatatan pembayaran SPP secara manual, yang sering menimbulkan kesalahan, kehilangan data, dan keterlambatan laporan keuangan sekolah. Oleh karena itu, diperlukan sistem informasi yang mampu mendukung administrasi pembayaran SPP secara terkomputerisasi. Sistem yang dikembangkan membantu pihak sekolah mencatat, mengelola, dan memantau pembayaran siswa secara efisien, akurat, dan transparan. Fitur utama mencakup dashboard, manajemen data siswa, pengelolaan kelas dan tahun ajaran, transaksi pembayaran, serta laporan pembayaran yang dapat dicetak dalam format PDF. Pengujian dilakukan menggunakan metode black box testing untuk memastikan semua fungsi berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan sistem berfungsi dengan baik, meningkatkan efisiensi administrasi, mengurangi kesalahan pencatatan manual, dan mempermudah pelaporan serta pengawasan pembayaran. Dengan demikian, sistem informasi SPP berbasis web ini menjadi solusi efektif dalam mendukung pengelolaan administrasi keuangan sekolah. Kata Kunci: Sistem Informasi, SPP, Web, Waterfall.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI GEREJA METHODIST INDONESIA RESORT KAMPUNG AMAN BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE RAPID APPLICATION DEVELOPMENT (RAD)
Abstrak Kemajuan pesat teknologi informasi mendorong berbagai organisasi, termasuk organisasi keagamaan, untuk mengadopsi sistem digital dalam pengelolaan data dan administrasi. Gereja Methodist Indonesia (GMI) Resort Kampung Aman masih mengandalkan sistem manual dalam pencatatan data jemaat, pengelolaan kepengurusan, dan penyampaian informasi, yang menimbulkan permasalahan seperti proses pencarian data yang lambat, potensi kehilangan arsip, keterlambatan pembaruan data, serta kurang optimalnya distribusi informasi kepada anggota gereja. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem informasi gereja berbasis web untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengelolaan administrasi gereja. Metode yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD) yang menekankan kecepatan pengembangan, proses bertahap, serta keterlibatan aktif pengguna pada setiap fase meliputi perencanaan kebutuhan, perancangan, dan penerapan sistem. Hasil penelitian menunjukkan sistem informasi yang dibangun mampu mendigitalisasi data jemaat dan pengurus, mengelola pengumuman dan jadwal pelayanan, menyediakan galeri dokumentasi kegiatan, serta memfasilitasi komunikasi antara jemaat dan pengurus melalui fitur pesan. Dengan adanya sistem ini, pengelolaan data menjadi lebih terstruktur, akurat, mudah diakses, dan mendukung peningkatan kualitas pelayanan gereja secara berkelanjutan. Kata Kunci: Gereja, Website, Administrasi,(RAD).
ANALISIS POLA KETENAGAKERJAAN DI KABUPATEN BEKASI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Permasalahan ketenagakerjaan di Kabupaten Bekasi masih ditandai oleh fluktuasi tingkat pengangguran serta ketimpangan penyerapan tenaga kerja antar sektor ekonomi. Kondisi tersebut menunjukkan perlunya pemetaan karakteristik sektor ekonomi untuk mendukung perumusan kebijakan ketenagakerjaan yang lebih tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan sektor lapangan usaha berdasarkan indikator Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sektoral, jumlah tenaga kerja terserap, dan produktivitas tenaga kerja menggunakan algoritma K-Means Clustering dengan metodologi Knowledge Discovery in Databases (KDD). Data yang digunakan merupakan data rata-rata periode 2022–2024. Hasil analisis menunjukkan bahwa sektor ekonomi di Kabupaten Bekasi terbagi menjadi tiga klaster, yaitu klaster unggulan dengan kontribusi ekonomi dan produktivitas tinggi, klaster menengah, serta klaster intervensi dengan nilai indikator relatif rendah. Evaluasi model menghasilkan nilai Davies-Bouldin Index sebesar 0,353 dan Silhouette Coefficient sebesar 0,598 yang menunjukkan kualitas klaster yang cukup baik. Hasil pengelompokan ini memberikan gambaran mengenai sektor ekonomi yang berpotensi menjadi motor pertumbuhan sekaligus sektor yang memerlukan dukungan kebijakan untuk meningkatkan penyerapan tenaga kerja.
PERANCANGAN BASIS DATA UNTUK SISTEM MONITORING KUALITAS UDARA BERBASIS SENSOR IOT
Kualitas udara menjadi salah satu indikator penting dalam menjaga kesehatan lingkungan dan manusia. Sistem monitoring kualitas udara berbasis Internet of Things (IoT) memungkinkan proses pemantauan dilakukan secara real time dan terintegrasi dengan sistem komputasi. Namun sistem monitoring berbasis sensor menghasilkan data dalam jumlah besar dan kontinu sehingga memerlukan perancangan basis data yang efisien untuk proses penyimpanan, pengelolaan, dan analisis data. Penelitian ini bertujuan merancang model basis data yang optimal untuk sistem monitoring kualitas udara berbasis sensor IoT menggunakan sensor gas MQ-135 dan Mikrokontroler. Metode penelitian meliputi perancangan arsitektur sistem, pemodelan basis data menggunakan Entity Relationship Diagram (ERD), normalisasi data, serta implementasi database menggunakan MySQL. Sistem diuji melalui pengambilan data sensor secara periodik dan penyimpanan data ke dalam database. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rancangan basis data mampu menyimpan data sensor secara terstruktur, mendukung pengambilan data secara cepat, dan mempermudah proses analisis kualitas udara. Struktur database yang dirancang terdiri dari beberapa entitas utama yaitu sensor, lokasi data pengukuran, dan penggunaan sistem. Pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menyimpan data secara real time dengan tingkat keberhasilan penyimpanan sebesar 98%. Model basis data yang dihasilkan dapat digunakan sebagai referensi dalam pengembangan sistem monitoring lingkungan berbasis IoT yang memerlukan pengelolaan data sensor secara efektif dan terstruktur.
IMPLEMENTASI AI AGENT UNTUK OTOMATISASI ANALISIS SAHAM BERBASIS WEB MENGGUNAKAN WORKFLOW N8N
Perkembangan teknologi kecerdasan buatan dan otomasi sistem memberikan peluang untuk meningkatkan efisiensi dalam proses analisis saham, khususnya bagi investor ritel yang memiliki keterbatasan waktu dan pengetahuan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem analisis saham berbasis web yang mengintegrasikan AI Agent dan workflow automation menggunakan platform n8n. Metode penelitian yang digunakan adalah System Development Life Cycle (SDLC) dengan model prototyping yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan prototipe, evaluasi, dan pengujian sistem. Sistem dikembangkan menggunakan teknologi frontend berbasis React, layanan Application Programming Interface (API) saham berbasis Python, serta integrasi Large Language Model (LLM) untuk menghasilkan analisis saham secara otomatis berdasarkan data pasar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengintegrasikan proses pengambilan data, analisis fundamental, teknikal, dan sentimen, serta menyajikan hasil dalam bentuk visual yang mudah dipahami oleh pengguna. Pengujian sistem menggunakan metode Black Box Testing menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan dengan baik sesuai dengan kebutuhan. Dengan demikian, sistem ini dapat membantu investor ritel dalam memperoleh analisis saham secara lebih cepat, terstruktur, dan mudah diakses melalui platform digital.
ANALISIS KORELASI SPEARMAN: EFEKTIVITAS DURASI PEMBELAJARAN DARING TERHADAP PEMAHAMAN MATERI MAHASISWA
Efektivitas pembelajaran daring menjadi isu krusial untuk memastikan mahasiswa mampu memahami materi secara optimal. Waktu yang dihabiskan di depan layar sering kali diasumsikan mempengaruhi tingkat pemahaman, namun hubungan ini belum sepenuhnya terbukti secara empiris. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas pembelajaran daring dengan menganalisis korelasi antara durasi kelas online dan rating pemahaman materi. Data kuantitatif dikumpulkan dari 30 responden mahasiswa. Karena hasil uji normalitas Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-Wilk menunjukkan data tidak berdistribusi normal, analisis dilakukan menggunakan uji statistik non-parametrik korelasi Spearman. Hasil pengujian menunjukkan nilai koefisien korelasi Spearman sebesar 0.126, yang mengindikasikan hubungan searah namun sangat lemah. Selanjutnya, uji hipotesis signifikansi menghasilkan nilai t hitung (0.672) yang lebih kecil dari t tabel (2.048), sehingga hipotesis nol gagal ditolak. Kesimpulannya, tidak terdapat bukti statistik yang cukup untuk menyatakan adanya korelasi yang signifikan antara durasi pembelajaran dengan pemahaman materi. Durasi belajar bukanlah penentu utama efektivitas pembelajaran, sehingga diperlukan pendekatan yang lebih holistik.
PENENTUAN DAN ANALISIS HARGA OPSI TIPE EROPA MENGGUNAKAN MODEL BLACK-SCHOLES
Opsi saham merupakan kontrak derivatif yang memberikan hak (bukan kewajiban) untuk membeli atau menjual saham underlying pada harga dan waktu tertentu, sehingga memerlukan metode valuasi yang andal. Penelitian ini bertujuan menentukan harga teoretis opsi call dan put menggunakan model Black-Scholes, menguji akurasi model melalui perbandingan dengan harga pasar aktual, serta menganalisis sensitivitas harga opsi menggunakan parameter The Greeks. Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa harga saham AMZN (S=$210,11), variasi strike price (K =$85 sampai $370), tingkat suku bunga bebas risiko, volatilitas historis, dan waktu jatuh tempo. Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh harga teoretis opsi call yang menurun secara monoton dari $127,56 pada K = 85 menjadi $1,68 pada K = 370, sedangkan opsi put menunjukkan tren sebaliknya dari $0,02 menjadi $151,02, konsisten dengan prinsip ekonomi moneyness. Validasi model untuk opsi call menghasilkan MAE sebesar 2,18, MAPE 5,32%, dan RMSE 5,20. sementara itu, pada opsi put diperoleh nilai MAE sebesar 4,78, MAPE 25,63%, dan RMSE 7,44. Nilai tersebut menunjukkan bahwa model memberikan tingkat akurasi yang lebih tinggi pada penentuan harga opsi call dibandingkan pada opsi put. Analisis The Greeks menunjukkan bahwa Delta merupakan parameter yang paling berpengaruh terhadap harga opsi. Nilai Delta yang mendekati 1 menunjukkan bahwa perubahan harga saham memberi dampak paling besar terhadap perubahan harga opsi.
ANALISIS SURVIVAL DENGAN METODE NELSON–AALEN UNTUK PENENTUAN PREMI BERSIH ASURANSI JIWA SEUMUR HIDUP PADA PENDERITA GAGAL GINJAL
Kementerian Kesehatan dan Indonesian Renal Registry mencatat bahwa lebih dari 134.000 pasien menjalani hemodialisis akibat gagal ginjal pada tahun 2024, yang menunjukkan tingginya prevalensi penyakit ini serta implikasinya terhadap aspek kesehatan dan keuangan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan peluang ketahanan hidup menggunakan metode Nelson–Aalen dan menghitung premi bersih asuransi jiwa seumur hidup bagi penderita gagal ginjal usia 35 hingga 75 tahun. Data diperoleh dari data akumulasi pasien penderita gagal ginjal yang dipublikasikan pada jurnal Indonesian Council of Premier Statistical Science. Estimasi fungsi hazard kumulatif dilakukan dengan pendekatan Nelson–Aalen, lalu digunakan untuk memperoleh fungsi survival sebagai dasar analisis ketahanan hidup. Hasil menunjukkan bahwa estimasi peluang ketahanan hidup pasien penderita gagal ginjal sebesar 55,438%. Berdasarkan estimasi survival, tingkat suku bunga 5%, dan santunan sebesar Rp150.000.000,00, didapatkan premi bersih asuransi jiwa seumur hidup untuk usia 35 tahun, sebesar Rp 63.755.240,18 bagi laki‑laki dan Rp 63.730.011,13 bagi perempuan, sedangkan pada usia 75 tahun masing‑masing sebesar Rp 65.601.981,23 dan Rp 65.227.734,90. Hasil ini menunjukkan bahwa premi meningkat seiring pertambahan usia, yang selaras dengan menurunnya peluang ketahanan hidup dan meningkatnya risiko kematian pada usia yang lebih tinggi.