Karapan Network Journal : Journal Computer Technology and Mobile Ad Hoc Network
Karapan Network Journal: Journal of Computer Technology and Mobile Ad Hoc Network adalah jurnal akses terbuka yang diterbitkan oleh Omah Tabing Publisher, terbit empat kali setahun (Oktober, Januari, Mei, dan Juli). Jurnal ini mempublikasikan artikel ilmiah di bidang jaringan sensor terdistribusi dan mobile ad hoc network, termasuk algoritma, arsitektur, pengolahan data, dan aplikasinya dalam ilmu komputer, teknik, dan sains terapan lainnya
Pemanfaatan Aplikasi Business Intelligence Berbasis Web untuk Optimalisasi Manajemen Stok dan Strategi Promosipada Toko Parfum
erkembangan teknologi cloud computing mendorong penggunaan private cloud storage sebagai solusi penyimpanan data yang aman dan fleksibel dalam lingkungan jaringan lokal (LAN). Namun, implementasi sistem tersebut tidak terlepas dari berbagai ancaman keamanan seperti sniffing, unauthorized access, dan serangan jaringan lainnya. Oleh karena itu, diperlukan penerapan protokol keamanan yang tepat untuk menjaga kerahasiaan, integritas, dan ketersediaan data. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan protokol keamanan jaringan pada implementasi private cloud storage berbasis server Ubuntu. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan deskriptif–eksploratif dengan kombinasi analisis konfigurasi sistem dan pengujian keamanan jaringan. Protokol yang dianalisis meliputi SSH, HTTPS, SSL/TLS, serta firewall (UFW). Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan protokol keamanan tersebut mampu meningkatkan perlindungan sistem terhadap akses tidak sah dan serangan jaringan. Penggunaan HTTPS berhasil mengenkripsi data transmisi, sementara konfigurasi firewall membatasi akses ke port tertentu. Dengan demikian, implementasi private cloud berbasis Ubuntu yang dilengkapi dengan protokol keamanan yang tepat dapat meningkatkan keamanan sistem secara signifikan
Hak Cipta (c) 2026 Moh imam Hidayatullah (Penulis); Akmal (Penerjemah) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Pengantar Riset Informatika: Konsep, Metodologi, dan Peran dalam Pengembangan Teknologi Informasi
Penelitian merupakan salah satu aspek penting dalam pengembangan ilmu pengetahuan, termasuk di bidang informatika. Riset informatika berperan dalam menghasilkan solusi inovatif terhadap berbagai permasalahan yang berkaitan dengan teknologi informasi, seperti pengembangan perangkat lunak, kecerdasan buatan, keamanan siber, analisis data, dan sistem informasi. Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan konsep dasar riset informatika, tahapan metodologi penelitian, serta perannya dalam mendukung perkembangan teknologi informasi. Metode yang digunakan adalah studi literatur dengan mengkaji berbagai buku, artikel ilmiah, dan sumber referensi yang relevan. Hasil kajian menunjukkan bahwa pemahaman terhadap metodologi penelitian sangat penting untuk menghasilkan penelitian yang sistematis, objektif, valid, dan dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah. Selain itu, riset informatika menjadi fondasi dalam menciptakan inovasi teknologi yang mampu menjawab kebutuhan masyarakat, dunia industri, dan sektor pendidikan. Oleh karena itu, penguasaan konsep dan metode penelitian menjadi kompetensi yang harus dimiliki oleh mahasiswa dan peneliti di bidang informatika.
riset informatika, metodologi penelitian, teknologi informasi, inovasi, studi literatur.
Hak Cipta (c) 2026 fadil baitul rahman, Dr.fauzan prastyo eka putra, M.kom. (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Cloud Computing: Tinjauan Sistematis Arsitektur, Keamanan, dan Optimasi Performa pada Era Transformasi Digital
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi yang pesat telah mendorong adopsi cloud computing secara masif di berbagai sektor industri. Meskipun menawarkan berbagai keuntungan berupa skalabilitas, fleksibilitas, dan efisiensi biaya, cloud computing menghadirkan tantangan kritis pada aspek keamanan data, privasi, keandalan layanan, dan optimasi performa jaringan. Penelitian ini bertujuan menganalisis perkembangan terkini arsitektur cloud computing, mengidentifikasi tantangan keamanan utama, mengevaluasi strategi optimasi performa, serta mengusulkan kerangka kerja terintegrasi melalui metode Systematic Literature Review (SLR) berdasarkan panduan PRISMA terhadap 50 publikasi ilmiah dari jurnal terindeks dan prosiding konferensi internasional periode 2008–2025. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tren arsitektur cloud computing bergerak ke arah hybrid cloud yang dikelola melalui Software-Defined Networking (SDN) dan Network Function Virtualization (NFV), sementara integrasi teknologi 5G dan edge computing membuka peluang layanan dengan latensi ultra-rendah untuk mendukung ekosistem IoT. Pendekatan zero-trust security yang dikombinasikan dengan verifikasi integritas data berbasis blockchain serta deteksi ancaman real-time berbasis kecerdasan buatan merupakan solusi keamanan paling menjanjikan yang teridentifikasi dari literatur. Penelitian ini menyimpulkan bahwa kerangka kerja terintegrasi SDN, NFV, dan zero-trust security merupakan pendekatan efektif untuk menjawab tantangan arsitektur, keamanan, dan performa cloud computing secara simultan, khususnya untuk mendukung transformasi digital dan pengembangan smart city berbasis IoT di Indonesia.
Hak Cipta (c) 2026 kevin ananda (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Peran Smart Agriculture dalam Mendukung Transformasi Digital pada Sektor Pertanian
Transformasi digital pada sektor pertanian menjadi kebutuhan strategis dalam menghadapi tantangan global seperti perubahan iklim, keterbatasan sumber daya, serta tuntutan peningkatan produktivitas dan efisiensi. Smart Agriculture hadir sebagai pendekatan berbasis teknologi yang mengintegrasikan IoT, sensor pintar, kecerdasan buatan, dan analisis data untuk mendukung pengelolaan pertanian modern. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peran Smart Agriculture dalam mendukung transformasi digital pada sektor pertanian serta mengidentifikasi manfaat dan tantangan implementasinya. Penelitian menggunakan metode tinjauan pustaka (literature review) dengan pendekatan kualitatif melalui proses identifikasi, seleksi, analisis, dan sintesis terhadap berbagai literatur ilmiah yang relevan. Hasil analisis menunjukkan bahwa penerapan Smart Agriculture mampu meningkatkan efisiensi operasional hingga penghematan penggunaan sumber daya (air dan pupuk), meningkatkan akurasi pengambilan keputusan melalui data real-time, serta mendukung peningkatan produktivitas dan kualitas hasil pertanian. Selain itu, integrasi teknologi seperti IoT dan AI berkontribusi dalam pemantauan kondisi lahan, prediksi hasil panen, serta deteksi dini terhadap hama dan penyakit tanaman. Namun, ditemukan kendala berupa keterbatasan infrastruktur digital, rendahnya literasi teknologi petani, serta tingginya biaya implementasi. Smart Agriculture terbukti berperan signifikan dalam mendukung transformasi digital sektor pertanian, meskipun keberhasilannya sangat dipengaruhi oleh kesiapan ekosistem teknologi dan sumber daya manusia. Penelitian selanjutnya disarankan untuk mengkaji implementasi berbasis studi kasus lapangan serta pengembangan model adopsi teknologi yang lebih adaptif terhadap kondisi lokal.
Kata kunci: Pertanian Cerdas, Transformasi Digital, Internet of Things, Kecerdasan Buatan, Sektor Pertanian
Hak Cipta (c) 2026 M. Husnol Hidayat (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi dan Analisis Kinerja Jaringan 5G dalam Meminimalkan Latensi pada Game Multiplayer Real-Time
Perkembangan industri game multiplayer real-time menuntut infrastruktur jaringan yang mampu menyediakan latensi rendah, throughput tinggi, dan stabilitas koneksi yang konsisten. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan menganalisis kinerja jaringan generasi kelima (5G) dalam meminimalkan latensi pada lingkungan game multiplayer real-time. Pendekatan yang digunakan meliputi pengujian jaringan 5G dengan memanfaatkan teknologi Ultra-Reliable Low-Latency Communication (URLLC), Mobile Edge Computing (MEC), dan network slicing untuk mengalokasikan sumber daya jaringan secara optimal bagi trafik game. Pengujian dilakukan pada skenario game first-person shooter (FPS) dan massively multiplayer online (MMO) dengan mengukur parameter Quality of Service (QoS) meliputi latensi, jitter, packet loss, dan throughput. Hasil implementasi menunjukkan bahwa jaringan 5G dengan konfigurasi MEC mampu mereduksi latensi rata-rata hingga 8,3 ms dibandingkan jaringan 4G LTE yang mencapai 45,7 ms. Penerapan network slicing berhasil mengisolasi trafik game dari trafik umum sehingga packet loss turun menjadi 0,12% dan jitter terjaga di bawah 2 ms. Analisis kinerja membuktikan bahwa implementasi 5G dengan arsitektur MEC dan URLLC secara signifikan meningkatkan pengalaman bermain (Quality of Experience/QoE) dan menjadi solusi infrastruktur yang viable untuk mendukung ekosistem game multiplayer real-time generasi berikutnya
Hak Cipta (c) 2026 Rafael Ardiansyah, Nabila Ambarwati (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Studi Literatur: Strategi Migrasi dan Mekanisme Autentikasi Zero Trust untuk Mengamankan Arsitektur Microservices di Lingkungan Multi-Cloud
Adopsi arsitektur microservices secara masif telah mendorong banyak organisasi untuk bermigrasi dari sistem monolitik menuju ekosistem terdistribusi yang dijalankan lintas beberapa penyedia layanan cloud (multi-cloud), guna menghindari ketergantungan pada satu vendor, meningkatkan resiliensi, dan memenuhi tuntutan kepatuhan regional. Namun, desentralisasi ini juga memperluas permukaan serangan secara signifikan, terutama pada fase migrasi ketika sistem legacy dan layanan microservices baru berjalan berdampingan dalam kondisi keamanan yang belum sepenuhnya matang, sehingga rentan terhadap pergerakan lateral (lateral movement) dan eskalasi akses oleh pihak yang tidak berwenang. Model keamanan berbasis perimeter tradisional terbukti tidak lagi memadai untuk lingkungan yang dinamis dan terfragmentasi semacam ini. Penelitian ini menggunakan pendekatan Tinjauan Literatur Sistematis (Systematic Literature Review/SLR) untuk mengidentifikasi, mengevaluasi, dan mensintesis berbagai strategi migrasi serta mekanisme keamanan yang relevan dalam mengamankan arsitektur microservices pada lingkungan multi-cloud. Melalui penelusuran literatur dari basis data akademik bereputasi dalam kurun lima tahun terakhir, penelitian ini mengkaji tiga domain mekanisme keamanan utama: service mesh dengan enkripsi mutual TLS (mTLS), otorisasi berbasis token melalui API gateway (OAuth2/JWT), dan arsitektur Zero Trust yang menerapkan verifikasi identitas berkelanjutan pada setiap permintaan layanan. Hasil sintesis menunjukkan bahwa tidak ada satu mekanisme tunggal yang optimal pada seluruh skenario; masing-masing pendekatan menghadirkan trade-off antara kekuatan proteksi, latensi komunikasi antar-layanan, dan kompleksitas operasional lintas-cloud. Penelitian ini turut memetakan kesenjangan riset terkait minimnya kerangka kerja migrasi yang mengintegrasikan keamanan sejak tahap perancangan (security-by-design), serta mengusulkan arah pengembangan menuju arsitektur hibrida adaptif yang menggabungkan keunggulan service mesh dan Zero Trust untuk mendukung migrasi microservices yang aman, efisien, dan dapat diskalakan pada ekosistem multi-cloud generasi mendatang.
Hak Cipta (c) 2026 Giovani sapta purnama A, Radhitya Dwi Akmal Purnomo (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi radius server berbasis ip publik pada vps mikrotik untuk autentikasi terpusat jaringan rt rw net
Abstrak Jaringan RT RW Net berkembang sebagai solusi alternatif pemerataan internet berbasis komunitas. Namun, autentikasi pengguna yang masih dilakukan secara manual dan lokal pada masing-masing perangkat MikroTik menyulitkan pengelolaan serta membatasi fleksibilitas pengguna. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan RADIUS Server berbasis IP publik yang diinstal pada VPS MikroTik sebagai sistem autentikasi terpusat untuk jaringan RT RW Net di Kecamatan Proppo dan Camplong. Sistem ini memungkinkan pengguna login dari berbagai lokasi dengan satu akun, serta memungkinkan admin melakukan manajemen terpusat menggunakan User Manager. Pengujian dilakukan menggunakan Wireshark untuk mengukur delay, throughput, dan efektivitas sistem. Hasilnya menunjukkan peningkatan efisiensi administrasi, keamanan jaringan, dan kemudahan akses pengguna. RT RW Net has developed as an alternative solution to provide equitable internet access within communities. However, user authentication is still performed manually and locally on each MikroTik device, which complicates management and limits user flexibility. This study aims to implement a centralized authentication system using a public IP-based RADIUS Server installed on a MikroTik VPS for the RT RW Net in Proppo and Camplong Districts. The system allows users to log in from various locations using a single account and enables administrators to manage the network centrally through the User Manager. Testing was conducted using Wireshark to measure delay, throughput, and system effectiveness. The results show improvements in administrative efficiency, network security, and user accessibility. Keywords: RADIUS Server, MikroTik, Autentikasi Terpusat, RT RW Net, User Manager, VPS. Article history: Received 5 April 20XX, first decision 22 April 20XX, accepted 22 August 20XX, available online 28 October 20XX
Hak Cipta (c) 2026 m fadli, Zainol Fahmi, m.angga baitur rahman (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Arah Masa Depan Riset Informatika: Pengantar Peluang Penelitian Berbasis Kecerdasan Buatan (AI)
Saat ini, peran Artificial Intelligence (AI) tidak lagi sekadar sebagai teknologi komputasi pendukung, melainkan telah menjelma menjadi katalisator sentral bagi evolusi digital di bidang informatika. Walaupun algoritma AI spesifik sangat mumpuni untuk pengerjaan instruksi yang terfokus, ranah keilmuan ini tengah mengalami pergeseran krusial ke arah AI Generatif, kapabilitas multimodal, serta otomatisasi penciptaan piranti lunak. Perubahan masif ini pada akhirnya menimbulkan celah yang signifikan. terhadap paradigma riset konvensional. Riset ini berfokus pada upaya pemetaan dan pengidentifikasian sistematis terhadap berbagai fokus studi yang mulai bermunculan, prospek teknologi esensial, hingga probabilitas rintangan sosial-teknis pada ranah informatika terintegrasi AI untuk sepuluh tahun ke depan. Investigasi ini menerapkan pendekatan studi pustaka secara mendalam yang dipadukan dengan evaluasi bibliometrik terhadap berbagai publikasi ilmiah berstatus peer-reviewed pada rentang waktu 2022 hingga 2026. Proses ini merangkum berbagai kelompok tematik yang mencakup disiplin rekayasa piranti lunak, sains data, serta keamanan siber. Evaluasi yang dilakukan berhasil menemukan tiga arah riset paling krusial: (1) proses pengerjaan perangkat lunak terakselerasi AI yang mampu mendongkrak kecepatan penulisan kode hingga 45%, namun di sisi lain turut memicu peningkatan risiko celah keamanan sebesar 18%; (2) struktur pangkalan data mandiri yang memiliki kapabilitas untuk mengatur indeksasi pencarian secara otonom; serta (3) penerapan Explainable AI (XAI) yang berfungsi menekan tingkat ketidakjelasan (opacity) pada neural networks melalui penyajian alur pengambilan keputusan yang dapat dipahami secara transparan oleh pengguna manusia. Eksplorasi ini mengonfirmasi adanya laju pergeseran yang masif dari sistem informatika bertenaga AI menuju infrastruktur yang sepenuhnya otonom dan mampu memulihkan dirinya sendiri (self-healing). Kendati demikian, minimnya pedoman baku terkait pengelolaan data dan etika pemanfaatan AI masih menjadi hambatan terbesar saat ini. Oleh karena itu, studi lanjutan wajib menitikberatkan pada perancangan standar pengukuran keamanan terhadap kode komputasi yang diproduksi oleh Large Language Models (LLM), beserta perluasan implementasi XAI secara real-time untuk fasilitas-fasilitas krusial.
Hak Cipta (c) 2026 Suro Jalil (Penulis); Waliyur Rohman (Penerjemah) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Riset Informatika sebagai Landasan Pengembangan Sistem dan Teknologi Informasi
Riset informatika merupakan kegiatan ilmiah yang berperan penting dalam pengembangan sistem dan teknologi informasi. Melalui proses penelitian yang sistematis, riset informatika menghasilkan berbagai konsep, metode, algoritma, serta inovasi teknologi yang dapat diterapkan untuk menyelesaikan permasalahan di berbagai bidang. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji peran riset informatika sebagai landasan dalam pengembangan sistem dan teknologi informasi yang efektif, efisien, dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Metode yang digunakan adalah studi literatur dengan menelaah berbagai sumber ilmiah terkait perkembangan riset informatika dan implementasinya dalam pengembangan teknologi informasi. Hasil kajian menunjukkan bahwa riset informatika berkontribusi dalam peningkatan kualitas perangkat lunak, pengembangan kecerdasan buatan, pengelolaan basis data, keamanan informasi, komputasi awan, serta teknologi berbasis Internet of Things (loT). Selain itu, riset informatika mendukung proses inovasi dengan menyediakan pendekatan ilmiah dalam analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, hingga evaluasi teknologi. Oleh karena itu, riset informatika menjadi fondasi utama dalam menciptakan sistem dan teknologi informasi yang adaptif, inovatif, dan mampu menjawab tantangan perkembangan digital di era modern
Riset Informatika, Sistem Informasi, Teknologi Informasi, Inovasi, Pengembangan Sistem.
Hak Cipta (c) 2026 nur beilqis anastasya, alfiyatus zahroh (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Penerapan Big Data Analytics untuk Mendukung Business Intelligence pada Era Transformasi Digital
Transformasi digital mendorong organisasi untuk menangani data dalam jumlah besar dan kompleks sebagai fondasi untuk pengambilan keputusan. Hal ini menjadikan Big Data Analytics sebagai teknologi yang sangat berpengaruh dalam memperkuat kapabilitas Business Intelligence untuk menciptakan informasi yang lebih tepat, cepat, dan strategis. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkaji penggunaan Big Data Analytics dalam mendukung Business Intelligence di era transformasi digital serta menemukan manfaat dan hambatan dalam penerapannya. Metodologi yang dipakai adalah penelitian kualitatif dengan pendekatan studi pustaka, melibatkan pengumpulan, pemilihan, dan analisis berbagai jurnal ilmiah, buku, dan artikel yang terkait dengan tema penelitian. Temuan dari kajian ini menunjukkan bahwa penggabungan Big Data Analytics dengan Business Intelligence dapat meningkatkan mutu analisis data, mempercepat penyajian informasi secara langsung, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih efektif dan berbasis data. Selain itu, penerapan teknologi ini juga membantu organisasi untuk meramalkan tren bisnis, memahami perilaku pelanggan, dan meningkatkan efisiensi operasional. Namun demikian, proses implementasinya masih menghadapi tantangan terkait kualitas data, keamanan informasi, infrastruktur teknologi, dan kebutuhan akan sumber daya manusia yang terampil. Oleh karena itu, penerapan Big Data Analytics dapat menjadi strategi penting dalam mengoptimalkan Business Intelligence supaya organisasi bisa meningkatkan daya saing dan beradaptasi dengan perkembangan transformasi digital.
Big Data Analystics, Business Intelligence, Transformasi Digital, Analisis Data, dan Pengambilan Keputusan.
Hak Cipta (c) 2026 Hoirul Umam, Septiana Wulandari (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Integrasi Artificial Intelligence dan Business Intelligence pada Era Transformasi Digital: Peluang dan Tantangan
Perkembangan teknologi digital yang semakin pesat mendorong organisasi untuk memanfaatkan data sebagai aset strategis dalam mendukung pengambilan keputusan. Dalam konteks ini, integrasi Artificial Intelligence (AI) dan Business Intelligence (BI) menjadi salah satu pendekatan yang banyak diterapkan untuk meningkatkan efektivitas analisis data dan menghasilkan informasi yang lebih akurat, cepat, serta bernilai bagi organisasi. AI memungkinkan sistem untuk melakukan prediksi, pengenalan pola, dan otomatisasi proses analisis, sedangkan BI berperan dalam mengumpulkan, mengelola, dan menyajikan data menjadi informasi yang mudah dipahami oleh pengambil keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji peluang dan tantangan integrasi AI dan BI pada era transformasi digital melalui metode studi literatur. Data diperoleh dari berbagai jurnal ilmiah, prosiding, dan publikasi akademik yang relevan dengan topik penelitian. Hasil kajian menunjukkan bahwa integrasi AI dan BI mampu meningkatkan kualitas pengambilan keputusan berbasis data, mempercepat proses analisis, meningkatkan efisiensi operasional, serta mendukung perumusan strategi bisnis yang lebih tepat. Namun demikian, implementasinya masih menghadapi berbagai tantangan, seperti kualitas data yang belum optimal, keterbatasan sumber daya manusia yang memiliki kompetensi di bidang AI dan BI, biaya investasi teknologi yang tinggi, serta isu keamanan dan privasi data. Oleh karena itu, diperlukan strategi implementasi yang tepat, dukungan infrastruktur teknologi yang memadai, dan peningkatan kompetensi sumber daya manusia agar integrasi AI dan BI dapat memberikan manfaat maksimal bagi organisasi dalam menghadapi dinamika transformasi digital.
Artificial Intelligence, Business Intelligence, Transformasi Digital, Pengambilan Keputusan Berbasis Data, Analisis Data
Hak Cipta (c) 2026 Resty Amylia Margareta, Wulidati Trixiana (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Transformasi Digital dalam Pembelajaran Mahasiswa: Systematic Literature Review tentang Akses, Penggunaan, dan Dampak Teknologi Informasi
Transformasi digital telah mengubah lanskap pendidikan tinggi secara fundamental, khususnya dalam cara mahasiswa mengakses, menggunakan, dan memanfaatkan teknologi informasi (TI) untuk kegiatan belajar. Penelitian ini bertujuan untuk mensintesis bukti-bukti ilmiah terkini mengenai akses mahasiswa terhadap infrastruktur digital, pola penggunaan berbagai platform dan aplikasi, faktor-faktor yang memengaruhi adopsi TI, serta dampaknya terhadap capaian akademik dan kesejahteraan psikologis. Metode yang digunakan adalah systematic literature review (SLR) berdasarkan protokol PRISMA 2020, dengan pencarian pada database Scopus, Web of Science, SINTA, dan Google Scholar untuk periode 2019–2026. Dari 287 artikel yang teridentifikasi, 40 artikel memenuhi kriteria inklusi dan dianalisis secara tematik. Hasil menunjukkan bahwa akses terhadap perangkat dan internet masih timpang, dengan 68% mahasiswa di perkotaan memiliki akses internet berkecepatan tinggi dibandingkan hanya 34% di daerah pedesaan. Penggunaan TI didominasi oleh Learning Management System (94%) dan aplikasi komunikasi (89%). Faktor prediktor terkuat adopsi TI adalah efikasi diri digital (β=0,74) dan norma subjektif (β=0,61), sementara kecemasan teknologi (β=-0,52) menjadi penghambat utama. Dampak positif TI meliputi peningkatan kemandirian belajar (74%), fleksibilitas waktu (89%), dan akses referensi global (82%), namun juga memicu kelelahan digital (67%) dan isolasi sosial (58%). Studi ini menyimpulkan bahwa transformasi digital memberikan peluang besar sekaligus tantangan serius yang memerlukan kebijakan berbasis bukti dan pendekatan humanis dalam implementasinya.
Hak Cipta (c) 2026 ALVIN HIDAYAT (Penulis); M. FEBRI DWIDANA SAPUTRA (Penerjemah) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Rancang Bangun Orang-Orangan Sawah Pintar Berbasis Internet of Things untuk Pengendalian Hama Burung pada Tanaman Padi
Hama burung merupakan salah satu faktor yang menyebabkan penurunan produktivitas tanaman padi, terutama pada fase pengisian bulir hingga menjelang panen. Petani umumnya masih menggunakan orang-orangan sawah konvensional yang memiliki keterbatasan karena bersifat pasif dan memerlukan pengawasan secara manual. Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) memberikan peluang untuk mengembangkan sistem pengusiran hama yang lebih efektif dan otomatis. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan orang-orangan sawah pintar berbasis Internet of Things yang mampu mendeteksi keberadaan burung, melakukan pengusiran secara otomatis, serta menyediakan fasilitas monitoring secara real-time. Sistem dikembangkan menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor Passive Infrared (PIR), sensor ultrasonik HC-SR04, motor servo, modul DFPlayer Mini, dan platform monitoring berbasis Blynk. Pengujian dilakukan pada prototipe menggunakan metode simulasi untuk mengevaluasi akurasi sensor, waktu respons sistem, keandalan komunikasi IoT, serta efektivitas pengusiran burung. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor PIR memiliki tingkat akurasi deteksi rata-rata sebesar 92,0%, sedangkan sensor ultrasonik HC-SR04 memiliki akurasi pengukuran sebesar 98,07%. Sistem mampu merespons objek yang terdeteksi dengan rata-rata waktu respons sebesar 1,32 detik. Pengujian komunikasi IoT menunjukkan tingkat keberhasilan pengiriman data sebesar 98,0%. Selain itu, sistem berhasil mengurangi aktivitas burung pada area pengamatan dengan rata-rata efektivitas pengusiran sebesar 83,35%. Orang-orangan sawah pintar berbasis Internet of Things yang dikembangkan mampu bekerja secara otomatis dalam mendeteksi dan mengusir hama burung pada tanaman padi. Integrasi sensor, aktuator, dan teknologi IoT terbukti mampu meningkatkan efektivitas pengendalian hama serta mendukung penerapan konsep Smart Farming pada sektor pertanian modern. Penelitian selanjutnya perlu dilakukan pada kondisi persawahan yang sebenarnya untuk memperoleh hasil yang lebih representatif.
Internet of Things, Smart Farming, Orang-Orangan Sawah Pintar, Hama Burung, ESP32, Tanaman Padi.
Hak Cipta (c) 2026 Maktsuful Ghummah, Moh Amrullah (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Prediktif Perilaku Konsumen Menggunakan Business Intelligence dan Machine Learning pada Marketplace Digital
Perkembangan marketplace digital yang semakin pesat telah mendorong peningkatan jumlah data transaksi dalam skala besar dengan tingkat keragaman yang tinggi. Kondisi tersebut menuntut adanya metode yang mampu mengolah data menjadi informasi bernilai guna bagi organisasi dalam merumuskan keputusan bisnis. Dalam konteks ini, Business Intelligence (BI) dimanfaatkan untuk mengolah dan menyajikan data historis melalui berbagai bentuk visualisasi, sedangkan Machine Learning berfungsi untuk mengenali pola perilaku pelanggan serta memperkirakan kecenderungan transaksi yang mungkin terjadi pada periode berikutnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji perilaku konsumen pada marketplace digital melalui penerapan Business Intelligence yang dipadukan dengan Machine Learning sehingga diperoleh informasi prediktif yang dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan bisnis yang lebih akurat, efektif, dan berbasis data. Pendekatan yang diterapkan dalam penelitian ini mencakup proses Business Intelligence melalui tahapan Extract, Transform, Load (ETL), pembangunan data warehouse, serta perancangan dashboard interaktif untuk menampilkan informasi terkait penjualan dan aktivitas pelanggan. Setelah itu, teknik Machine Learning digunakan untuk membangun model prediksi berdasarkan data historis transaksi, intensitas pembelian, kategori produk, serta atribut pelanggan. Kinerja model kemudian diukur menggunakan beberapa indikator evaluasi, yaitu accuracy, precision, recall, dan F1-score. Temuan penelitian memperlihatkan bahwa penerapan Business Intelligence mampu menghasilkan informasi yang relevan terkait perkembangan penjualan, produk dengan performa terbaik, serta karakteristik pola pembelian pelanggan dalam bentuk visual yang mudah dipahami. Di sisi lain, penerapan Machine Learning berhasil membentuk model yang mampu memprediksi peluang pembelian ulang dan mengidentifikasi pelanggan potensial dengan tingkat performa yang memuaskan. Hasil tersebut mengindikasikan bahwa pemanfaatan Business Intelligence yang dikombinasikan dengan Machine Learning memberikan kualitas analisis yang lebih komprehensif dibandingkan pendekatan deskriptif yang hanya berfokus pada data historis. Penggabungan Business Intelligence dan Machine Learning terbukti efektif dalam mendukung analisis prediktif perilaku konsumen pada lingkungan marketplace digital. Selain memberikan pemahaman mengenai pola transaksi yang telah terjadi, pendekatan ini juga mampu menyediakan wawasan prediktif yang berguna dalam penyusunan strategi pemasaran, peningkatan retensi pelanggan, serta penguatan kinerja bisnis secara berkesinambungan.
Hak Cipta (c) 2026 kevin oktavian pratama, maskana ramadhanj (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Kebutuhan Sistem Informasi Manajemen Aset Berbasis Website untuk Instansi Pemerintah Menggunakan Framework PIECES
Pengelolaan aset yang efektif di lembaga pemerintah memerlukan sistem informasi yang dapat mendukung pencatatan, pemantauan, pengendalian, dan pelaporan aset yang akurat, efisien, dan akuntabel. Pengelolaan aset secara manual atau semi-komputerisasi dapat menyebabkan duplikasi data, keterlambatan pelaporan, kesulitan dalam melacak aset, serta pengendalian perubahan data yang lemah. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis persyaratan sistem informasi pengelolaan aset berbasis web untuk lembaga pemerintah dengan menggunakan kerangka kerja PIECES. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif melalui tinjauan pustaka terhadap 50 artikel yang relevan dengan sistem pengelolaan aset, sistem informasi pemerintah, sistem berbasis web, kerangka kerja PIECES, tata kelola teknologi informasi, dan keamanan sistem. Analisis dilakukan dengan mengklasifikasikan temuan literatur ke dalam enam dimensi PIECES: Kinerja, Informasi, Ekonomi, Pengendalian, Efisiensi, dan Layanan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibutuhkan harus mencakup fitur-fitur untuk pengelolaan data aset, kategori aset, lokasi aset, pengguna, transaksi, pemeliharaan, dokumen pendukung, pencarian cepat, dasbor, laporan otomatis, jejak audit, ekspor data, dan pencadangan data. Persyaratan non-fungsional meliputi akses, kinerja sistem, kemudahan penggunaan, kompatibilitas, skalabilitas, dan kemudahan pemeliharaan. Studi ini menyimpulkan bahwa kerangka kerja PIECES dapat digunakan secara sistematis untuk merumuskan persyaratan sistem informasi manajemen aset berbasis web yang selaras dengan karakteristik Lembaga pemerintah.
Hak Cipta (c) 2026 Nadiva Qolbi (Penulis); Noera (Penerjemah) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Arsitektur Sistem Internet of Things (IoT) pada Irigasi Tetes Cerdas Tanaman Melon
Penerapan Internet of Things (IoT) dalam pertanian presisi pada budidaya melon saat ini masih menemui kendala berupa rendahnya efisiensi jaringan dan tingginya latensi proses aktuasi, yang sebagian besar disebabkan oleh ketergantungan sistem terhadap komputasi awan (cloud-centric). Penelitian ini bertujuan merancang sebuah arsitektur sistem IoT empat lapisan untuk irigasi tetes pintar yang bersifat terdistribusi, dengan kalibrasi yang disesuaikan terhadap karakteristik agronomis spesifik tanaman melon. Pendekatan yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan mengadopsi protokol PRISMA sebagai acuan standar. Proses sintesis data dilakukan melalui perbandingan terhadap 23 sumber literatur terbaru (2023–2025) yang membahas arsitektur irigasi berbasis IoT. Temuan penelitian menunjukkan bahwa arsitektur irigasi yang bertumpu pada cloud memiliki tingkat kerentanan tinggi terhadap kegagalan sistem, terutama bila diterapkan pada lahan pertanian dengan kondisi marjinal. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini mengusulkan sebuah arsitektur baru yang menggabungkan Edge Computing pada lapisan Middleware dengan menggunakan protokol komunikasi ringan MQTT. Dengan memindahkan proses pengambilan keputusan ke tingkat lokal, sistem ini mampu menghasilkan respons aktuasi yang nyaris tanpa latensi (zero-latency). Di samping itu, algoritma irigasi dirancang secara khusus agar selaras dengan fase pertumbuhan vegetatif dan fase pematangan buah melon, guna mengatur tingkat stres air secara terkendali sebagai upaya meningkatkan kadar kemanisan (Brix) buah. Kontribusi utama dari penelitian ini adalah tersusunnya cetak biru arsitektur IoT berbasis Local-Intelligence yang tahan terhadap gangguan konektivitas, efisien dalam penggunaannya, serta relevan untuk diterapkan dalam praktik hortikultura
Hak Cipta (c) 2026 Habiburrahman (Penulis); Halim (Penerjemah) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Penerapan Text Mining untuk Klasifikasi Berita Online
Pesatnya perkembangan portal berita daring di Indonesia — termasuk Kompas.com, Detik.com, dan CNN Indonesia — menghasilkan ratusan artikel yang dipublikasikan setiap hari dalam berbagai kategori topik, sehingga menimbulkan tantangan berupa kelebihan informasi (information overload). Pengelompokan berita secara manual sudah tidak lagi efisien untuk skala besar dan rentan terhadap inkonsistensi manusia. Text mining, sebagai cabang data mining yang berfokus pada data teks tidak terstruktur, telah menunjukkan potensi besar dalam mengotomatisasi klasifikasi dokumen. Studi-studi sebelumnya yang menggunakan Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), serta pembobotan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) pada korpus berita berbahasa Indonesia melaporkan tingkat akurasi antara 82%–95%. Namun, evaluasi komparatif yang sistematis terhadap pipeline praproses pada dataset berita Indonesia yang seimbang dan multi-kategori masih belum banyak dieksplorasi dalam literatur.Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi sistem klasifikasi otomatis berbasis text mining pada artikel berita daring berbahasa Indonesia dalam lima kategori topik: politik, ekonomi, olahraga, teknologi, dan hiburan.Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Dataset sebanyak 1.500 artikel berita (300 per kategori) dikumpulkan melalui web scraping otomatis menggunakan Python dan BeautifulSoup dari tiga portal berita daring utama di Indonesia. Tahapan praproses teks meliputi empat langkah berurutan: case folding, tokenisasi, penghapusan stopword menggunakan daftar stopword Bahasa Indonesia yang telah dikurasi, serta stemming menggunakan library Sastrawi. Ekstraksi fitur dilakukan dengan metode pembobotan TF-IDF. Tiga algoritma klasifikasi terawasi digunakan dan dibandingkan, yaitu Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM dengan kernel linear), dan K-Nearest Neighbor (K-NN, k=5). Pembagian data dilakukan menggunakan stratified split 80:20 antara data latih dan data uji. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score berdasarkan confusion matrix.SVM menghasilkan akurasi klasifikasi tertinggi sebesar 91,67%, dengan precision 91,3%, recall 91,7%, dan F1-score 91,4%. Naïve Bayes berada di posisi berikutnya dengan akurasi 85,33% (F1-score: 84,9%), sedangkan K-NN menghasilkan 78,67% (F1-score: 78,1%). Analisis per kategori menunjukkan bahwa kategori politik dan olahraga menghasilkan F1-score tertinggi, masing-masing sebesar 94,2% dan 93,8%, sedangkan kategori teknologi memiliki F1-score terendah yaitu 86,1% akibat adanya tumpang tindih semantik dengan kategori ekonomi. Penggunaan stemming Sastrawi meningkatkan akurasi keseluruhan sebesar 4,2 poin persentase dibandingkan baseline tanpa stemming pada ketiga algoritma.Text mining yang dikombinasikan dengan ekstraksi fitur TF-IDF dan klasifikasi SVM terbukti efektif dalam mengotomatisasi pengelompokan berita online berbahasa Indonesia, dengan akurasi melebihi 91% pada lima kategori topik. Stemming berbasis Sastrawi terbukti sebagai langkah praproses yang krusial dalam meningkatkan performa klasifikasi pada teks Bahasa Indonesia. Namun, ambiguitas semantik antara kategori yang saling berdekatan (teknologi dan ekonomi) masih menjadi keterbatasan pada pendekatan bag-of-words. Penelitian selanjutnya disarankan untuk mengeksplorasi model bahasa berbasis transformer seperti IndoBERT dan representasi kata kontekstual untuk mengatasi tumpang tindih semantik, serta integrasi pemrosesan aliran berita secara real-time dan klasifikasi multi-label guna merepresentasikan kompleksitas konten berita daring modern.
Text Mining, Klasifikasi Teks, Berita Online, Machine Learning, TF-IDF
Hak Cipta (c) 2026 andreas fiki, Panji cahya prasetyo (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Pemanfaatan Business Intelligence dalam Membantu Perusahaan Mengelola Data
Perkembangan teknologi informasi menyebabkan peningkatan jumlah data yang dihasilkan oleh perusahaan dalam berbagai aktivitas bisnis. Data yang tidak dikelola dengan baik dapat menyebabkan kesulitan dalam memperoleh informasi yang akurat dan menghambat proses pengambilan keputusan. Oleh karena itu, diperlukan teknologi yang mampu mengelola data menjadi informasi yang bernilai bagi perusahaan. Salah satu solusi yang dapat diterapkan adalah Business Intelligence (BI). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pemanfaatan Business Intelligence dalam membantu perusahaan mengelola data serta mendukung proses pengambilan keputusan berbasis informasi. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif deskriptif melalui studi literatur dengan melakukan analisis terhadap konsep Business Intelligence, pengelolaan data, analisis bisnis, dan penerapan sistem pendukung keputusan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Business Intelligence mampu membantu perusahaan dalam mengintegrasikan data dari berbagai sumber, meningkatkan kualitas pengolahan data, serta menyajikan informasi melalui laporan dan dashboard yang mudah dipahami. Penerapan BI juga memberikan manfaat dalam meningkatkan efisiensi operasional, mempercepat proses analisis, dan membantu manajemen menentukan strategi bisnis berdasarkan data yang akurat. Dengan demikian, Business Intelligence dapat menjadi solusi strategis bagi perusahaan dalam mengoptimalkan pengelolaan data dan meningkatkan daya saing di era digital.
Hak Cipta (c) 2026 mohammad efendi, mohammad ifandi (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Komprehensif Ekosistem Pertanian Cerdas (Smart Agriculture) Masa Depan: Integrasi Arsitektur IoT Berbiaya Rendah, Efisiensi Energi Jaringan Sensor (WSN), Kecerdasan Buatan (AI), dan Sistem Keterlacakan Rantai Pasok
Pertumbuhan populasi global dan kondisi iklim yang tidak menentu telah mengancam ketahanan pangan secara masif, sehingga menuntut adanya transisi pengelolaan pertanian dari metode konvensional menuju pertanian cerdas (Smart Agriculture) berbasis Internet of Things (IoT). Meskipun IoT menawarkan potensi yang revolusioner, adopsinya dalam skala luas kerap terhambat oleh mahalnya biaya implementasi perangkat komersial, inefisiensi konsumsi daya pada Jaringan Sensor Nirkabel (WSN), kerentanan keamanan transmisi data, dan belum terintegrasinya data dari lahan hingga ke tangan konsumen. Kajian ini menyajikan tinjauan analitis dan komprehensif terhadap ekosistem IoT pertanian masa depan untuk menjawab tantangan tersebut. Pada tingkat arsitektur perangkat keras (hardware), analisis menunjukkan bahwa penerapan Monitoring and Control Framework (MCF) yang bersifat open-source dan dapat digunakan di lintas domain terbukti mampu menekan biaya implementasi sistem hingga 20 kali lipat lebih murah dibandingkan solusi komersial yang ada di pasaran. Selanjutnya pada lapisan jaringan, kinerja dan efisiensi WSN dioptimalkan melalui fungsi pemilihan cluster head yang cerdas dengan mempertimbangkan sisa energi, jarak, dan Signal to Noise Ratio (SNR). Pendekatan efisiensi ini, jika dipadukan dengan enkripsi data berbasis linear congruential generator, terbukti menurunkan overhead perutean hingga 26% sekaligus mengamankan data dari ancaman siber. Di tingkat pemrosesan analitik, terjadi pergeseran dari pemrosesan Cloud terpusat menuju Edge AI dan Deep Learning secara real-time langsung pada ujung perangkat jaringan. Integrasi Kecerdasan Buatan (AI) ini memfasilitasi otomatisasi penuh seperti prediksi hasil panen, deteksi penyakit tanaman, hingga pengoperasian Unmanned Aerial Vehicles (UAV) secara otonom. Terakhir di sektor hilir, penggunaan objek pintar berteknologi RFID dan Electronic Product Code (EPC) memfasilitasi sistem Keterlacakan dalam Manajemen Rantai Pasok Pertanian (APSCM). Integrasi komprehensif dari inovasi berbiaya rendah, jaringan hemat energi, analitik AI presisi, dan keterlacakan produk ini akan menjadi fondasi utama dalam menciptakan ekosistem ketahanan pangan masa depan yang transparan dan berkelanjutan.
Hak Cipta (c) 2026 Yuris Ikrar RABBANI, Wildan Ramadhani (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Penerimaan Teknologi Artificial Intelligence pada Mahasiswa Menggunakan Pendekatan Technology Acceptance Model (TAM)
Perkembangan teknologi digital di lingkungan pendidikan tinggi dalam beberapa tahun terakhir menunjukkan peningkatan yang pesat, terutama dalam mendukung proses pembelajaran serta aktivitas penelitian mahasiswa. Namun demikian, masih terdapat kesenjangan antara kemampuan pemanfaatan teknologi dan kompetensi riset mahasiswa, khususnya dalam mengolah informasi secara kritis dan terstruktur. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengaruh literasi digital dan pemanfaatan teknologi informasi terhadap kompetensi riset mahasiswa. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survei, di mana data diperoleh melalui kuesioner terhadap 100 responden mahasiswa dan dianalisis menggunakan regresi linear berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa literasi digital dan pemanfaatan teknologi informasi secara simultan memberikan pengaruh positif dan signifikan terhadap kompetensi riset mahasiswa dengan kontribusi sebesar 62%. Secara individual, literasi digital memiliki pengaruh yang lebih kuat dibandingkan pemanfaatan teknologi informasi. Temuan ini mengindikasikan bahwa literasi digital tidak hanya berperan sebagai keterampilan teknis, tetapi juga sebagai dasar kognitif dalam mendukung proses penelitian, sedangkan teknologi informasi berfungsi sebagai sarana pendukung dalam akses serta pengolahan informasi. Kesimpulannya, kedua variabel tersebut memiliki peran penting dalam meningkatkan kompetensi riset mahasiswa, meskipun masih terdapat faktor lain yang belum dianalisis dalam penelitian ini. Penelitian selanjutnya disarankan untuk menambahkan variabel seperti motivasi belajar dan lingkungan akademik agar memperoleh hasil yang lebih komprehensif.
Hak Cipta (c) 2026 AGUS SALIM (Penulis); Ubaidillah Hamdi Putra Pratama (Penerjemah) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Integrasi Teknologi Smart Farming untuk Mitigasi Risiko Gagal Panen pada Lahan Pertanian Skala Kecil
Perkembangan teknologi digital telah mendorong penerapan Smart Farming sebagai solusi untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi sektor pertanian. Teknologi ini mengintegrasikan Internet of Things (IoT), sensor lingkungan, dan sistem monitoring berbasis data untuk membantu petani mengelola lahan secara lebih efektif. Namun, petani skala kecil masih menghadapi risiko gagal panen akibat perubahan cuaca, kekeringan, kelembapan tanah yang tidak stabil, serta keterbatasan akses informasi mengenai kondisi lahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana integrasi teknologi Smart Farming dapat digunakan sebagai upaya mitigasi risiko gagal panen pada lahan pertanian skala kecil. Penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan penelitian terapan. Data diperoleh melalui observasi, studi literatur, dan pengumpulan data sensor yang meliputi suhu udara, kelembapan udara, kelembapan tanah, intensitas cahaya, dan curah hujan. Data dianalisis secara deskriptif untuk mengidentifikasi kondisi lahan dan potensi risiko yang dapat memengaruhi hasil panen. Penelitian menghasilkan rancangan sistem Smart Farming yang mengintegrasikan sensor IoT, basis data, dan dashboard monitoring. Sistem mampu melakukan pemantauan kondisi lahan secara real-time, menampilkan parameter lingkungan secara otomatis, serta menyediakan notifikasi peringatan dini ketika kondisi lahan berada di luar batas optimal pertumbuhan tanaman. Integrasi sistem memungkinkan petani memperoleh informasi yang lebih akurat untuk menentukan tindakan pengelolaan lahan. Integrasi teknologi Smart Farming berpotensi mengurangi risiko gagal panen melalui pemantauan kondisi lahan yang lebih efektif dan pengambilan keputusan berbasis data. Penelitian ini menunjukkan bahwa pemanfaatan teknologi digital dapat mendukung peningkatan produktivitas pertanian skala kecil. Penelitian selanjutnya dapat difokuskan pada implementasi sistem secara langsung di lapangan dan pengembangan model prediksi berbasis kecerdasan buatan untuk meningkatkan akurasi mitigasi risiko.
Smart Farming, Internet of Things, Pertanian Digital, Mitigasi Risiko, Gagal Panen, Pertanian Skala Kecil.
Hak Cipta (c) 2026 Achmed Abdillah, Ach. Nur Maulidi (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi Business Intelligence dalam Visualisasi Data Penjualan Produk pada UMKM
Perkembangan teknologi informasi mendorong UMKM untuk memanfaatkan data sebagai dasar pengambilan keputusan bisnis. Namun, sebagian besar UMKM masih mengalami kesulitan dalam mengolah data penjualan yang terus meningkat sehingga informasi yang dihasilkan belum dimanfaatkan secara optimal. Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Business Intelligence dalam visualisasi data penjualan produk pada UMKM guna menghasilkan informasi yang lebih mudah dipahami dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Metode: Penelitian menggunakan metode deskriptif dengan pendekatan implementatif. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data transaksi penjualan, data cleaning, transformasi data, analisis Business Intelligence, visualisasi data, dan evaluasi dashboard. Data yang digunakan berupa data penjualan produk UMKM yang kemudian diolah menjadi berbagai indikator kinerja dan disajikan dalam bentuk dashboard interaktif. Hasil: Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi Business Intelligence mampu menyajikan informasi penjualan secara lebih efektif melalui visualisasi data. Dashboard yang dibangun menampilkan total penjualan sebesar Rp45.000.000 dengan total produk terjual sebanyak 1.250unit dan 450 transaksi. Analisis menunjukkan adanya tren peningkatan penjualan dari Januari hingga Juni serta kategori makanan sebagai penyumbang terbesar dengan kontribusi sebesar 45% terhadap total penjualan. Selain itu, produk Keripik Singkong menjadi produk dengan tingkat penjualan tertinggi. Kesimpulan: Implementasi Business Intelligence berhasil mengubah data transaksi menjadi informasi yang informatif dan mudah dipahami sehingga dapat membantu pelaku UMKM dalam melakukan analisis bisnis dan pengambilan keputusan secara lebih cepat, tepat, dan berbasis data. Penelitian selanjutnya dapat mengembangkan sistem dengan fitur prediksi penjualan dan analisis perilaku pelanggan untuk meningkatkan akurasi perencanaan bisnis.
Hak Cipta (c) 2026 Ahmad Fauzan (Penulis); khoirul mufid (Penerjemah) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Proactive Retail Intelligence: Integrasi Algoritma Apriori dan Telegram API untuk Optimasi Persediaan Produk
Perkembangan digitalisasi pada sektor usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) telah menghasilkan peningkatan volume data transaksi yang tersimpan melalui sistem Point of Sales (POS). Namun, sebagian besar data tersebut masih dimanfaatkan sebagai arsip historis dan belum digunakan secara optimal untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Kondisi ini menyebabkan pelaku usaha sering mengalami keterlambatan dalam mengenali pola pembelian konsumen yang berpotensi digunakan untuk mengoptimalkan strategi penjualan dan pengelolaan persediaan barang. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem Proactive Business Intelligence yang mampu mengubah hasil analisis data transaksi menjadi rekomendasi operasional secara otomatis dan real-time. Metode yang digunakan adalah Market Basket Analysis dengan algoritma Apriori untuk mengekstraksi pola asosiasi antarproduk berdasarkan nilai support, confidence, dan lift ratio. Dataset penelitian terdiri atas data transaksi ritel yang ditransformasikan menggunakan teknik One-Hot Encoding sehingga dapat diproses dalam bentuk matriks biner. Aturan asosiasi yang memenuhi ambang batas confidence ≥ 0,80 dan lift ratio > 1,20 selanjutnya diproses oleh filtering engine dan dikirimkan kepada pengguna melalui integrasi Telegram Bot API. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengidentifikasi hubungan komplementer yang kuat antara produk Kopi Bubuk dan Gula Aren dengan nilai confidence sebesar 0,88 dan lift ratio sebesar 1,33. Selain itu, pengujian black-box menunjukkan bahwa keseluruhan proses mulai dari pembacaan data hingga pengiriman notifikasi hanya memerlukan waktu rata-rata 1,48 detik. Temuan ini menunjukkan bahwa integrasi algoritma Apriori dan Telegram Bot API mampu mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat, proaktif, dan efisien bagi pelaku usaha ritel skala mikro dan menengah.
Hak Cipta (c) 2026 ANISA TRIYANA, AURA ILLA SARI (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Penerapan Machine Learning pada Smart Agriculture untuk Prediksi Hasil Panen Berdasarkan Faktor Lingkungan
Perkembangan teknologi digital dalam sektor pertanian mendorong munculnya konsep Smart Agriculture sebagai solusi untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi pertanian melalui pemanfaatan data dan kecerdasan buatan. Permasalahan utama dalam pertanian modern adalah ketidakpastian kondisi lingkungan seperti suhu, kelembaban, curah hujan, intensitas cahaya, dan kondisi tanah yang dapat memengaruhi hasil produksi tanaman. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Machine Learning dalam melakukan prediksi hasil panen berdasarkan faktor lingkungan sehingga dapat membantu proses pengambilan keputusan pada bidang pertanian. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan metode eksperimen, yaitu melalui tahapan pengumpulan data lingkungan dan data hasil panen, preprocessing data, pembangunan model Machine Learning, serta evaluasi performa model menggunakan parameter pengukuran kesalahan prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Machine Learning mampu mengolah data faktor lingkungan untuk menemukan pola hubungan terhadap produktivitas tanaman dan menghasilkan sistem prediksi yang dapat digunakan sebagai pendukung keputusan pertanian. Proses preprocessing dan pemilihan fitur menjadi faktor penting dalam meningkatkan kualitas model karena data lingkungan memiliki karakteristik yang kompleks dan dinamis. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan Machine Learning pada Smart Agriculture dapat menjadi pendekatan efektif dalam meningkatkan akurasi prediksi hasil panen serta mendukung pengelolaan pertanian berbasis data. Penelitian selanjutnya dapat dikembangkan dengan integrasi data sensor IoT secara real-time serta pengujian berbagai algoritma Machine Learning untuk memperoleh model dengan performa prediksi yang lebih optimal.
Smart Agriculture, Machine Learning, Prediksi Hasil Panen, Faktor Lingkungan, Kecerdasan Buatan.
Hak Cipta (c) 2026 Mohammad Faisol (Penulis); Syamsul Arifin (Penerjemah) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Klasifikasi Jenis Batik (Tulis, Cap, dan Printing) Menggunakan Ekstraksi Fitur Gray Level Co-occurrence Matrix dan Support Vector Machine
Batik merupakan salah satu warisan budaya Indonesia yang memiliki berbagai teknik pembuatan, antara lain batik tulis, batik cap, dan batik printing. Meskipun memiliki proses produksi yang berbeda, ketiga jenis batik tersebut sering kali menampilkan motif yang serupa sehingga sulit dibedakan oleh masyarakat umum hanya melalui pengamatan visual. Proses identifikasi yang masih mengandalkan pengamatan manual juga membutuhkan pengetahuan dan pengalaman khusus, sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan dalam menentukan jenis batik. Oleh karena itu, diperlukan suatu pendekatan berbasis teknologi yang mampu melakukan identifikasi secara lebih objektif dan konsisten. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi jenis batik dengan memanfaatkan teknik pengolahan citra digital dan machine learning. Tahapan penelitian meliputi preprocessing citra, ekstraksi fitur tekstur menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), serta proses klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Dataset yang digunakan terdiri atas 300 citra batik yang dikelompokkan ke dalam tiga kelas, yaitu batik tulis, batik cap, dan batik printing. Fitur tekstur yang diekstraksi mencakup contrast, correlation, energy, dan homogeneity yang selanjutnya digunakan sebagai atribut masukan pada model klasifikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mampu mencapai nilai accuracy sebesar 90,00%, precision sebesar 90,25%, recall sebesar 90,00%, dan F1-score sebesar 90,05%. Temuan tersebut mengindikasikan bahwa kombinasi metode GLCM dan SVM efektif dalam merepresentasikan karakteristik tekstur citra batik serta mampu membedakan jenis batik secara otomatis dengan tingkat ketepatan yang baik. Penelitian ini diharapkan dapat mendukung pemanfaatan teknologi computer vision dalam proses identifikasi batik serta berkontribusi terhadap upaya pelestarian budaya Indonesia melalui penerapan teknologi digital.
Hak Cipta (c) 2026 AHMAD Farizi, ABD ROSYID (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
AI Readiness Framework for Higher Education: Sistesis Multidimensi Kesiapan Adopsi Generative AI di Kampus
Perkembangan Generative Artificial Intelligence (GenAI) telah mendorong transformasi signifikan dalam ekosistem pendidikan tinggi melalui pemanfaatan chatbot cerdas, sistem pembelajaran adaptif, dan asisten penulisan akademik. Kendati demikian, akselerasi adopsi teknologi berbasis kecerdasan buatan generatif ini sering kali memicu kerentanan etis dan kepanikan pedagogis akibat ketidaksiapan fondasi institusional. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi, menganalisis, dan mensintesis faktor-faktor penentu serta tantangan struktural yang memengaruhi kesiapan perguruan tinggi dalam mengadopsi GenAI secara efektif dan bertanggung jawab. Dengan menerapkan pendekatan kualitatif deskriptif melalui metode Systematic Literature Review (SLR) yang mengacu pada protokol Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA), pelacakan artikel ilmiah dilakukan secara ketat pada basis data Scopus, ScienceDirect, dan Google Scholar dalam rentang publikasi 2020–2026. Data dianalisis secara induktif menggunakan analisis tematik untuk mengkristalisasi kode-kode literatur menjadi klaster tema makro. Hasil sintesis menunjukkan bahwa kesiapan perguruan tinggi secara komprehensif dipengaruhi oleh tiga dimensi utama, yaitu kesiapan infrastruktur (infrastructure readiness), kesiapan kompetensi (competency readiness), dan kesiapan tata kelola (governance readiness). Kesiapan infrastruktur mencakup stabilitas teknologi komputasi awan dan pelokalan peladen; kesiapan kompetensi meliputi penguasaan rekayasa perintah (prompting) dan literasi epistemis civitas akademika; sedangkan kesiapan tata kelola bertumpu pada kebijakan etika, regulasi hak cipta, dan mitigasi risiko mutu pembelajaran. Sebagai kontribusi teoretis dan panduan praktis, penelitian ini mengusulkan kerangka konseptual AI Readiness Framework for Higher Education (AIRF-HE). Kerangka integratif ini diharapkan dapat memandu para pengambil kebijakan di perguruan tinggi dalam merancang strategi implementasi AI yang adaptif, etis, aman, dan berkelanjutan.
Hak Cipta (c) 2026 Barrotut Taqiyah, Sri Maulani (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Sistem Monitoring Kelembaban Tanah Berbasis Internet of Things (IoT) untuk Mendukung Penyiraman Tanaman Cabai
Kelembaban tanah merupakan salah satu faktor penting yang memengaruhi pertumbuhan dan produktivitas tanaman cabai. Pemantauan kelembaban tanah yang masih dilakukan secara manual sering kali menyebabkan penyiraman kurang tepat karena bergantung pada pengamatan visual dan pengalaman petani. Perkembangan Internet of Things (IoT) menawarkan solusi melalui sistem monitoring yang mampu menyediakan informasi kondisi tanah secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sistem monitoring kelembaban tanah berbasis Internet of Things (IoT) dalam mendukung proses penyiraman tanaman cabai. Penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan analisis sistem. Data diperoleh melalui pengukuran kelembaban tanah menggunakan sensor yang terintegrasi dengan mikrokontroler, jaringan internet, platform IoT, dan dashboard monitoring. Data hasil pembacaan sensor kemudian dianalisis secara deskriptif kuantitatif untuk mengevaluasi kemampuan sistem dalam mendukung pengambilan keputusan penyiraman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan monitoring kelembaban tanah secara real-time dan menampilkan data melalui dashboard monitoring. Nilai kelembaban tanah yang diperoleh selama pengamatan berturut-turut sebesar 35%, 42%, 55%, 68%, 74%, dan 63%. Pada kondisi kelembaban 35% dan 42%, sistem mengidentifikasi tanah dalam kategori kering sehingga memerlukan penyiraman. Setelah penyiraman dilakukan, nilai kelembaban meningkat hingga mencapai 74% yang menunjukkan kondisi tanah berada pada kategori basah. Sistem juga berhasil mengirimkan data secara otomatis melalui jaringan internet sehingga dapat dipantau dari jarak jauh. Sistem monitoring kelembaban tanah berbasis IoT terbukti mampu mendukung penyiraman tanaman cabai secara lebih efektif dan efisien melalui penyediaan informasi kondisi tanah yang akurat dan real-time. Penelitian selanjutnya dapat mengembangkan sistem dengan fitur penyiraman otomatis untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan tanaman.
Kata Kunci: Internet of Things (IoT), Kelembaban Tanah, Pemantauan Real-Time, Penyiraman Tanaman Cabai, Pertanian Cerdas.
Verditya Puja Dharmawan Verditya Puja Dharmawan
Hak Cipta (c) 2026 Rafael Ainur Hayat, Verditya Puja Dharmawan (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi Machine Learning untuk Prediksi Kebutuhan Irigasi Tanaman pada Sistem Smart Agriculture Berbasis Internet of Things
Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) dan Machine Learning telah membuka peluang dalam pengembangan Smart Agriculture untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan sumber daya pertanian, khususnya pada sistem irigasi tanaman. Pengelolaan irigasi yang masih dilakukan secara konvensional sering menyebabkan pemborosan air dan menurunkan produktivitas tanaman. Tujuan penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Machine Learning dalam memprediksi kebutuhan irigasi tanaman pada sistem Smart Agriculture berbasis Internet of Things sehingga penggunaan air dapat dilakukan secara lebih efektif dan efisien. Metode penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan pengembangan sistem yang mengintegrasikan sensor IoT dan algoritma Machine Learning. Data lingkungan diperoleh dari sensor kelembapan tanah, suhu udara, dan kelembapan udara yang dikumpulkan secara real-time, kemudian melalui proses preprocessing, pelatihan model, dan pengujian untuk menghasilkan prediksi kebutuhan irigasi tanaman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengumpulkan dan mengolah data lingkungan secara otomatis melalui perangkat IoT. Model Machine Learning mampu menganalisis hubungan antara kelembapan tanah, suhu udara, dan kelembapan udara untuk menghasilkan prediksi kebutuhan air tanaman secara real-time. Integrasi IoT dan Machine Learning memungkinkan proses monitoring lahan berlangsung secara berkelanjutan serta membantu menentukan waktu dan jumlah irigasi yang lebih tepat dibandingkan metode konvensional. Implementasi Machine Learning pada sistem Smart Agriculture berbasis IoT mampu mendukung pengambilan keputusan dalam pengelolaan irigasi secara lebih akurat dan efisien. Sistem yang dikembangkan berpotensi meningkatkan produktivitas pertanian sekaligus mengoptimalkan penggunaan sumber daya air. Penelitian selanjutnya dapat difokuskan pada pengembangan model prediksi yang lebih kompleks dengan memanfaatkan data lingkungan yang lebih beragam untuk meningkatkan akurasi sistem.
Hak Cipta (c) 2026 AHMAD HAMDANI, MOH. IZZUL HAQ RAMDLANI (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi IoT pada Sistem Irigasi Otomatis Berbasis Machine Learning untuk Pertanian Cerdas
Kerugian volumetrik air dan penurunan produktivitas tanaman pada sektor pertanian sering disebabkan oleh sistem irigasi tradisional yang tidak fleksibel dalam menghadapi fluktuasi variabel lingkungan. Guna mengatasi problem tersebut, riset ini mengintegrasikan arsitektur IoT dan komputasi cerdas Machine Learning untuk menciptakan sistem pengairan otomatis yang hemat air dan mampu menjaga kualitas tanah tetap ideal. Eksperimen kuantitatif ini memanfaatkan mikrokontroler ESP32, sensor kelembapan, dan sensor suhu DHT22 sebagai instrumen pengumpul data lingkungan langsung. Data tersebut dievaluasi oleh model ML (yang berbasis data cuaca lokal) untuk menentukan volume dan jadwal penyiraman secara dinamis. Kinerja perangkat dianalisis selama beberapa minggu operasional dan dikomparasikan dengan sistem irigasi otomatis biasa. Sistem mencatatkan akurasi 94,5% dalam memproyeksikan kebutuhan hidrasi tanah. Pengujian empiris membuktikan bahwa perangkat pintar ini mampu menghemat air sebesar 28,4% dibanding sistem konvensional, dengan jaminan kelembapan tanah tetap stabil pada batas parameter agronomis (60%–80%). Sinergi IoT dan pembelajaran mesin terbukti memberikan solusi yang presisi untuk tata kelola air pada pertanian cerdas masa kini. Penelitian ke depan perlu diarahkan pada penerapan algoritma pembelajaran mendalam untuk prediksi cuaca mikro jangka panjang serta implementasi pada variasi jenis tanaman yang lebih kompleks.
Hak Cipta (c) 2026 Imam (Penulis); Moh. Gilank Alamsyah (Penerjemah) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Peran Sistem Informasi dalam Meningkatkan Efisiensi Administrasi Sekolah
Abstract Perkembangan teknologi informasi telah mendorong transformasi digital di berbagai sektor, termasuk pendidikan, sehingga sekolah mulai memanfaatkan sistem informasi untuk mendukung proses administrasi, seperti pengelolaan data siswa, data guru, keuangan, jadwal pelajaran, dan arsip dokumen. Penerapan sistem informasi diharapkan mampu mengatasi berbagai kendala administrasi konvensional, seperti proses yang lambat, kesalahan pencatatan, serta kesulitan dalam penyimpanan dan pencarian data. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peran sistem informasi dalam meningkatkan efisiensi administrasi sekolah serta mengidentifikasi manfaat dan tantangan dalam penerapannya. Penelitian menggunakan metode studi literatur dengan mengkaji berbagai jurnal ilmiah, buku, dan artikel yang relevan mengenai sistem informasi dalam administrasi sekolah. Hasil kajian menunjukkan bahwa penerapan sistem informasi mampu meningkatkan efisiensi administrasi melalui percepatan pengolahan data, peningkatan akurasi informasi, pengurangan kesalahan pencatatan, kemudahan penyimpanan dan pencarian data, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat dan tepat. Selain itu, sistem informasi meningkatkan kualitas layanan administrasi kepada seluruh warga sekolah. Namun, implementasinya masih menghadapi kendala, seperti keterbatasan infrastruktur teknologi, kompetensi sumber daya manusia, dan proses adaptasi terhadap perubahan teknologi. Dengan demikian, sistem informasi memiliki peran yang signifikan dalam meningkatkan efisiensi administrasi sekolah, sehingga diperlukan dukungan infrastruktur, pelatihan pengguna, dan komitmen manajemen agar implementasinya dapat berjalan secara optimal.
Sistem Informasi, Administrasi Sekolah, Efisiensi Administrasi, Teknologi Informasi, Transformasi Digital.
Hak Cipta (c) 2026 Seindi pujiastutik Dwiyanti, Tryamina Salsabila (Penulis) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0