Admin Website UNIKOM

Tag: kampus berbasis AI

  • Analisis Model Penerimaan Teknologi pada Penerapan Sistem Informasi Akuntansi

    Penulis: Harpa Sugiharti; Lulu Sri Hamdiati; Ajang Mulyadi; Apriani Puti Purfini; Nurul Amalia Ramdan
    DOI: 10.1109/INCITEST64888.2024.11121488

    Abstrak
    Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat penerimaan pengguna melalui analisis Technology Acceptance Model (TAM) terhadap implementasi Sistem Informasi Akuntansi pada UMKM dengan menggunakan aplikasi Paper.id. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan metode deskriptif verifikatif. Sampel penelitian terdiri dari 155 pengguna UMKM aplikasi Paper.id yang menerapkan Sistem Informasi Akuntansi. Metode perhitungan sampel menggunakan teknik Inverse Square Root. Uji validitas instrumen menggunakan validitas konvergen dan uji reliabilitas menggunakan reliabilitas komposit. Data primer dalam penelitian ini adalah jawaban responden yang dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner. Teknik analisis data yang digunakan adalah Analisis Structural Equation Modeling Berbasis Partial Least Square (PLS-SEM) dengan bantuan perangkat lunak SmartPLS 4.1. Pengujian hipotesis dilakukan dengan Uji-T melalui metode Bootstrapping. Hasil pengujian menunjukkan bahwa persepsi kegunaan dan persepsi kemudahan berpengaruh positif terhadap sikap untuk menggunakan, serta persepsi kegunaan dan persepsi kemudahan berpengaruh positif terhadap penggunaan secara aktual. Selanjutnya, sikap untuk menggunakan berpengaruh positif terhadap penggunaan secara aktual. © 2024 IEEE.

    Kata Kunci Penulis
    sikap untuk menggunakan; aplikasi paper.id; persepsi kegunaan; persepsi kemudahan; penggunaan secara aktual

    Kata Kunci Terindeks
    Istilah terkendali teknik
    Masalah invers
    Istilah tidak terkendali teknik
    Sistem Informasi Akuntansi; Sikap untuk menggunakan; Aplikasi Paper.; Analisis pemodelan; Persepsi kegunaan; Persepsi kemudahan; Model penerimaan teknologi; Penggunaan secara aktual; Uji validitas
    Topik utama teknik
    Sistem informasi; Penggunaan informasi

    Artikel ini dapat diakses melalui https://www.scopus.com/pages/publications/105015850795

  • Perbandingan Model Bidirectional-LSTM dan GRU untuk Analisis Sentimen dalam Bahasa Indonesia

    Penulis: Muhammad Rajab Fachrizal, Annisa Paramitha Fadillah, Lusi Melian

    DOI: 10.1109/INCITEST64888.2024.11121460

    Abstrak

    Bidirectional-LSTM dan GRU adalah model yang dapat digunakan untuk memproses data sekuensial, termasuk data teks. Penelitian ini membandingkan kedua model deep learning tersebut untuk mengklasifikasikan teks untuk analisis sentimen menggunakan Bahasa Indonesia. Dataset yang digunakan adalah data ulasan pengguna aplikasi mobile JKN BPJS Kesehatan yang diperoleh dari situs Google Play Store. Setelah pra-pemrosesan teks, jumlah data yang akan diproses adalah 93517 dengan tiga label target, positif, negatif, dan netral. Dengan menggunakan beberapa parameter model seperti Jumlah Unit, Aktivasi, Ukuran Batch, Dropout, dan parameter lainnya, hasil pengujian menunjukkan bahwa model Bidirectional-LSTM memiliki nilai akurasi sedikit lebih tinggi yaitu 96,70% dan nilai presisi, recall, dan F1Score lebih tinggi dibandingkan dengan model GRU. © 2024 IEEE.

    Kata kunci penulis

    Bahasa Indonesia; Bi-LSTM; pembelajaran mendalam; GRU; analisis sentimen; klasifikasi teks

    Artikel ini dapat diakses di https://www.scopus.com/pages/publications/105015853213  

  • Ensiklopedia Digital: Produk Integrasi antara Islam dan Ilmu Pengetahuan

    Penulis: Buchori Muslim; Nahadi; Sjaeful Anwar; Heli Siti Halimatul Munawaroh; Neng Sri Nuraeni; Tatan Tawami
    DOI: 10.1109/INCITEST64888.2024.11121463

    Abstrak

    Ensiklopedia digital dihasilkan dari integrasi antara Islam dan ilmu pengetahuan. Integrasi antara pengetahuan agama dan pengetahuan umum, atau sebaliknya, berupaya untuk memberikan pemahaman bahwa seluruh ilmu berasal dari Allah SWT, Adapun konten dan pengembangan dari keduanya merupakan bentuk ibadah kepada Sang Pencipta. Keberadaan dikotomi antara pendidikan keimanan (ilmu agama) dan pendidikan umum (sains) menjadikannya menarik untuk dikaji lebih mendalam. Hal ini menyebabkan hilangnya integrasi antar disiplin ilmu. Padahal, produk pendidikan saat ini cenderung berorientasi pada pengembangan intelektual, namun tidak diimbangi dengan aspek spiritual, emosional, sosial, dan moral. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan sebuah ensiklopedia digital berbasis integrasi Islam dan ilmu pengetahuan. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif dengan model Design and Development yang dipopulerkan oleh Allesi dan Trollip. Instrumen yang digunakan dalam penelitian ini adalah instrumen uji alfa dan instrumen uji beta. Analisis data dilakukan dengan menyederhanakan data ke dalam bentuk yang lebih mudah dibaca dan diinterpretasikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa agama dan ilmu pengetahuan saling membutuhkan dan tidak saling bertentangan. Sebab, pengetahuan apa pun tidak berdiri sendiri (swasembada). Kehadiran ensiklopedia digital membawa pesan bahwa pengetahuan dapat dinikmati oleh siapa saja, tidak lagi terbatas oleh ruang dan waktu, serta lebih menarik. © 2024 IEEE.

    Kata kunci penulis
    dikotomi; ensiklopedia digital; islam dan sains; integrasi keislaman; media pembelajaran

    Kata kunci terindeks
    Istilah tidak terkendali bidang teknik
    Dikotomi; Ensiklopedia Digital; Pendidikan umum; Pengetahuan umum; Islam dan (ilmu agama) dan pendidikan umum; Integrasi keislaman; Media pembelajaran; Pendidikan sains; Disiplin ilmiah; Instrumen tes

    Topik utama bidang teknik
    Integrasi

    Artikel ini dapat diakses di https://www.scopus.com/pages/publications/105015889788

  • Analisis Kualitas Tingkat Sigma dengan Pendekatan Simulasi di PT. Mitra Rajawali Banjaran

    Penulis: Diana Andriani, Iyan Andriana, I Made Aryantha Anthara, Muhammad Rifky Naufal, Ira Rustiendah

    DOI: 10.1109/INCITEST64888.2024.11121464

    Abstrak

    PT. Rajawali Mitra Banjaran adalah perusahaan yang bergerak di bidang alat kesehatan. Salah satu produk perusahaan ini adalah alat suntik ADS (Auto Disable Syringe), namun produksi pada tahun 2022 memiliki tingkat cacat yang cukup tinggi yaitu 13% dari total produksi dan menunjukkan tingkat sigma sebesar 3,56. Diketahui bahwa faktor penyebab cacat tersebut adalah manusia, mesin, dan metode. Untuk meningkatkan level sigma perusahaan, diperlukan pengendalian mutu dan pembuatan model konseptual dari simulasi menggunakan ProModel. Kemudian, dilakukan perbandingan antara kondisi produksi aktual dan kondisi simulasi, dengan harapan dapat mengurangi jumlah cacat dan meningkatkan level sigma perusahaan. Berdasarkan hasil penelitian menggunakan aplikasi ProModel, output produk yang diusulkan memiliki perbedaan sebesar 18%, produk cacat menurun menjadi 6,5% dari model awal, dan nilai sigma meningkat menjadi 4,02. © 2024 IEEE.

    Kata kunci penulis

    simulasi model; proses produksi; pengendalian mutu; level sigma

    Artikel ini dapat diakses di https://www.scopus.com/pages/publications/105015892369 

  • Optimasi Deteksi Kebakaran Hutan Menggunakan PSO, 

    Jaringan Saraf Tiruan, dan Validasi Silang k-Fold

    Penulis: Nina Kurnia Hikmawati; Yudi Ramdhani; Doni Purnama Alamsyah
    DOI: 10.1109/ICIC64337.2024.10956756

    Abstrak

    Pencegahan kebakaran hutan dilakukan dengan mengidentifikasi kejadian berdasarkan kriteria tertentu menggunakan algoritma Jaringan Saraf Tiruan (JST). Untuk memastikan stabilitas hasil, data uji dan data latih dibagi menggunakan metode validasi silang k-fold dengan variasi nilai k-5, k-10, dan k-20. Kinerja algoritma JST terbukti meningkat secara signifikan setelah dioptimasi menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO), dengan nilai akurasi rata-rata meningkat dari 97% menjadi 98,78% dan nilai AUC meningkat dari 0,997 menjadi 0,999. Studi bobot pada PSO menunjukkan adanya variabilitas nilai untuk setiap atribut, di mana atribut Hari dan Bulan tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap klasifikasi. Hasil uji-t Berpasangan untuk Rata-rata menunjukkan bahwa penggunaan PSO meningkatkan akurasi secara signifikan. Penggabungan PSO dengan Jaringan Saraf Tiruan memberikan dampak positif yang cukup besar terhadap prediksi kebakaran hutan dan direkomendasikan untuk aplikasi yang membutuhkan akurasi tinggi. © 2024 IEEE.

    Kata kunci penulis
    Kebakaran Hutan; Pembelajaran Mesin; Jaringan Saraf Tiruan; Optimasi Kawanan Partikel

    Kata kunci terindeks
    Parameter rekayasa terkendali
    Kriteria stabilitas
    Parameter rekayasa tak terkendali
    Deteksi kebakaran hutan; Kebakaran hutan; Validasi silang k-fold; Pembelajaran mesin; Algoritma jaringan saraf tiruan; Jaringan saraf tiruan; Kawanan partikel; Optimasi kawanan partikel; Optimasi kawanan partikel – jaringan saraf tiruan; Optimasi kawanan partikel
    Subjek utama rekayasa
    Optimasi Kawanan Partikel (PSO)

    Artikel ini dapat diakses di https://www.scopus.com/pages/publications/105004579202

  • Desain dan Implementasi Sistem Pemantauan dan Pengendalian Suhu dan Kelembaban pada Inkubator Telur Ayam Berbasis IoT

    Penulis: Hidayat, Aditia Dwi Subhana Putra, Mochamad Fajar Wicaksono

    DOI: 10.1109/INCITEST64888.2024.11121478

    Abstrak

    Suhu dan kelembaban selama penetasan telur ayam sangat menentukan keberhasilannya. Pembalikan telur yang tidak konsisten menyebabkan perkembangan embrio yang lambat. Jumlah telur dapat memengaruhi suhu dan kelembaban jika tidak dikelola dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem kontrol dan pemantauan berbasis IoT untuk penetasan telur ayam menggunakan ESP32 WROOM, DHT22, ESP32-CAM dan sensor PIR. Penelitian ini menggunakan metode eksperimental. Manfaat penelitian adalah memantau nilai suhu dan kelembaban di dalam inkubator dan mengontrol pembalikan telur. ESP32 WROOM 32 digunakan sebagai unit pengolahan data. DHT22 digunakan sebagai sensor suhu dan kelembaban. ESP32-CAM digunakan untuk memantau kondisi telur di dalam inkubator. Sensor PIR digunakan untuk mendeteksi telur yang menetas. Selain itu, motor stepper digunakan untuk memutar rak rol sehingga telur dapat dibalik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa suhu di dalam inkubator dapat distabilkan pada 37°C-39°C. Pembalikan telur dapat dilakukan secara otomatis dan teratur setiap hari. Aplikasi Blynk dapat menampilkan suhu dan kelembaban di dalam inkubator dan melakukan streaming kondisi inkubator. Diharapkan hasil penelitian ini akan meningkatkan kemudahan pengelolaan penetasan telur ayam. © 2024 IEEE.

    Kata kunci penulis

    Aplikasi Blynk; inkubator telur; Internet of Things; sistem pemantauan; suhu dan kelembaban

    Artikel ini dapat diakses di https://www.scopus.com/pages/publications/105015874296

  • Model Pembelajaran Arduino Berbasis Android dengan Implementasi Augmented Reality Multi Marker

    Penulis: John Adler; Selvia Lorena Br Ginting; Mochamad Fajar Wicaksono; Dianto Setiyadi; Yogie Rinaldy Ginting
    DOI: 10.1109/INCITEST59455.2023.10396965

    Abstrak
    Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pembelajaran interaktif berbasis materi dasar Arduino Uno. Untuk mewujudkan sistem tersebut, digunakan teknologi Augmented Reality yang mampu menjelaskan fungsi setiap pin Arduino Uno beserta penjelasan dari setiap contoh rangkaian dasar yang disediakan. Latar belakang penelitian ini adalah proses pembelajaran Arduino Uno yang sering menyebabkan kerusakan pada papan Arduino maupun komponen yang terhubung dengannya saat proses perakitan rangkaian. Permasalahan ini terjadi karena kurangnya pemahaman terhadap teori dasar. Pemanfaatan teknologi Augmented Reality mampu menampilkan objek Arduino dalam bentuk virtual 3D. Agar objek 3D dapat ditampilkan, digunakan marker sebagai penanda setiap objek. Pengenalan Arduino Uno disimulasikan dengan menampilkan visual nyata melalui metode multi marker, yaitu marker utama yang memuat objek 3D rangkaian Arduino serta marker pendukung yang berisi penjelasan rangkaian. Dengan demikian, proses pembelajaran tidak lagi terbatas pada metode konvensional dan dapat meminimalkan kesalahan pada saat praktik. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem adalah metode waterfall. Metode ini merupakan bagian dari penerapan perancangan sistem dengan target yang terstruktur dan jelas. Berdasarkan hasil pengujian, aplikasi pembelajaran Arduino Uno mampu berjalan dengan baik menggunakan beberapa marker, objek 3D maupun 2D dapat dijalankan pada smartphone, serta pengujian black box dan pembacaan marker dilakukan pada tingkat pencahayaan yang berbeda dan dari berbagai sudut pembacaan. © 2023 IEEE.

    Kata kunci penulis
    arduino; augmented reality; pembelajaran; marker; smartphone

    Artikel ini dapat diakses melalui: https://www.scopus.com/pages/publications/85185201436

  • Studi Komparasi Algoritma Menggunakan Dataset Titanic 

    untuk Prediksi Akurasi Terbaik

    Penulis: Wahyudin; Dwi Fitria Al Husaeni; R. Rasim; Hanhan Maulana; Shah Nazir
    DOI: 10.1109/ICIC64337.2024.10956979

    Abstrak
    Titanic adalah sebuah kapal pesiar asal Inggris yang diklaim sebagai kapal terbesar yang pernah dibangun dalam sejarah dunia. Kapal tersebut menabrak gunung es pada pelayaran perdananya melintasi Samudra Atlantik pada tahun 1912 dari Southampton menuju New York. Dari lebih dari 2.200 penumpang, hampir setengahnya meninggal dunia dalam tragedi nahas ini. Peristiwa terkenal ini mendorong para ilmuwan untuk melakukan penelitian lebih lanjut mengenai kejadian tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data dan memahami faktor-faktor yang memengaruhi tingkat kelangsungan hidup penumpang. Dengan menggunakan teknik Pembelajaran Mesin dan kumpulan data yang terdiri dari 891 catatan, peneliti berupaya menentukan hubungan antara faktor-faktor seperti usia, jenis kelamin, kelas penumpang, dan harga tiket. Penelitian ini menggunakan berbagai algoritme pembelajaran mesin seperti Random Forest, Optimize Selection, dan Optimize Features untuk memprediksi akurasi dari masing-masing algoritme. Faktor-faktor tersebut diduga dapat memengaruhi tingkat kelangsungan hidup penumpang. Secara khusus, penelitian ini bertujuan untuk membandingkan algoritme berdasarkan persentase akurasi data uji. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi tertinggi dicapai oleh algoritme Random Forestdengan optimalisasi bobot menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). © 2024 IEEE.

    Kata kunci penulis
    Pertambangan Data; Optimalisasi Pembobotan; Particle Swarm Optimization; Random Forest

    Kata kunci terindeks
    Istilah terkendali teknik
    Particle swarm optimization (PSO)
    Istilah tak terkendali teknik
    Prediksi akurat; Studi algoritma; Kapal pesiar; Kapal besar; Optimalisasi pembobotan; Particle swarm; Optimasi kawanan partikel; Hutan acak; Tabrakan kapal; Optimasi kawanan
    Bidang utama teknik
    Random forests

    Artikel ini dapat diakses di https://www.scopus.com/pages/publications/105004581469

  • Pengembangan Aplikasi Web Berbasis Masalah

    dengan Pendekatan Pembelajaran Berdiferensiasi

    Penulis: Wahyudin ; Dwi Fitria Al Husaeni ; Rasim R. ; Hanhan Maulana ; Shah Nazir

    DOI: 10.1109/INCITEST64888.2024.11121474

    Abstrak:
    Perkembangan teknologi digital dan internet memungkinkan pembelajaran multimedia untuk mendukung proses pembelajaran yang lebih fleksibel dan mudah diakses. Penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan sistem pembelajaran berbasis masalah dengan pendekatan pembelajaran berdiferensiasi. Penyesuaian proses pembelajaran dilakukan melalui diferensiasi proses dan produk pembelajaran berdasarkan gaya belajar peserta didik, yaitu visual, auditori, dan kinestetik. Sistem pembelajaran dikembangkan dengan mengikuti sintaks pembelajaran berbasis masalah, yaitu: (i) orientasi terhadap masalah; (ii) pengorganisasian peserta didik; (iii) pembimbingan penyelidikan; (iv) pengembangan dan penyajian hasil kerja; serta (v) analisis dan evaluasi proses pemecahan masalah. Prosedur pengembangan sistem pembelajaran meliputi tahapan analisis, perancangan, pengembangan, dan evaluasi. Sistem pembelajaran ini terdiri atas fitur login, profil, perubahan kata sandi, dan logout. Selain itu, tersedia menu pembelajaran yang mencakup Pre-Test, Materi, dan Post-Test, penugasan, penilaian, bantuan, panduan, serta informasi pengembang. Hasil validasi materi menunjukkan skor sebesar 91,69% dan termasuk dalam kategori Sangat Baik. Sementara itu, hasil validasi media memperoleh nilai sebesar 93,66% dan termasuk dalam kategori Sangat Baik. Sistem pembelajaran ini telah mengadopsi pendekatan pembelajaran berdiferensiasi dengan skor uji validasi ahli sebesar 70,39% dan berada pada kategori Baik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem pembelajaran berbasis masalah dengan pendekatan pembelajaran berdiferensiasi dapat dikategorikan layak untuk diimplementasikan dalam proses pembelajaran di kelas. Diharapkan penelitian ini dapat menjadi rujukan dan sumber referensi bagi penelitian selanjutnya yang akan mengembangkan sistem pembelajaran berbasis masalah dengan pendekatan berdiferensiasi. © 2024 IEEE.

    Kata Kunci Penulis:
    pembelajaran berdiferensiasi; sistem pembelajaran; pembelajaran berbasis masalah; situs web

    Kata Kunci Terindeks:

    Istilah Terkendali (Engineering Controlled Terms):
    Pembelajaran berbantuan komputer; E-pembelajaran; Pendidikan teknik; Sistem pembelajaran; Sistem multimedia; Pemecahan masalah; Peserta didik

    Istilah Tidak Terkendali (Engineering Uncontrolled Terms):
    Pembelajaran berdiferensiasi; Teknologi digital; Pendekatan pembelajaran; Proses pembelajaran; Pembelajaran multimedia; Pembelajaran berbasis masalah; Berbasis masalah; Pembelajaran peserta didik; Aplikasi web; Aplikasi web

    Judul Utama (Engineering Main Heading):
    Situs web

    Artikel ini dapat diakses di https://www.scopus.com/pages/publications/105015853261?

  • Penentuan Himpunan Keanggotaan Fuzzy untuk Pengendali Suhu Pengering Biji Kopi Hibrida

    Penulis: Yusrila Kerlooza; Ari RamadhaniDOI: 10.1109/INCITEST59455.2023.10396975

    Abstrak
    Pengolahan pascapanen biji kopi umumnya dilakukan secara tradisional di Indonesia dengan menjemur biji kopi di bawah sinar matahari. Metode ini cenderung menghasilkan mutu biji kopi yang tidak konsisten. Penggunaan pengering berskala industri yang canggih sulit diterapkan di daerah pedesaan karena keterbatasan pasokan listrik atau gas sebagai sumber energi pemanas. Dalam makalah ini dipaparkan perancangan pengendali suhu untuk pengering biji kopi menggunakan metode logika fuzzy. Perangkat ini mengatur suhu di dalam ruang pengering dengan menyesuaikan besar bukaan katup udara panas tanpa mengubah jumlah suplai panas dari elemen pemanas. Dengan pendekatan ini, berbagai sumber panas dapat dimanfaatkan sesuai ketersediaannya di lapangan. Penelitian ini menguji beberapa skenario fungsi keanggotaan fuzzy berupa variasi ukuran bukaan katup, serta mengukur kecepatan respons dan kestabilan masing-masing variasi dalam mencapai suhu yang diinginkan. Berdasarkan model pengering yang dikembangkan, skenario pengendalian paling stabil pada suhu ideal pengeringan biji kopi diperoleh pada penggunaan lima fungsi keanggotaan. Waktu tercepat untuk mencapai set point suhu 40°C dari suhu awal 28°C adalah 10 menit 26 detik, sedangkan waktu penurunan suhu tercepat dari 42°C ke set point yang sama adalah 3 menit 19 detik. © 2023 IEEE.

    Kata kunci penulis
    pengendali logika fuzzy; pengering biji kopi hibrida; pengendali suhu

    Artikel ini dapat diakses di Scopus: https://www.scopus.com/pages/publications/85185198581