Katalog Program Studi: Teknik Informatika (S1)
Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.
Filter Otomatis
ResetKatalog Program Studi: Teknik Informatika (S1)
Menampilkan 15 karya ilmiah repository terverifikasi (Skripsi & Artikel Jurnal OJS)
| Detail Karya Ilmiah & Metadata | Tipe & Program Studi | Aksi Metadata |
|---|---|---|
SISTEM DETEKSI PENYAKIT GIGI MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLOv8 DAN RESNET-18 PADA KLINK GIGI HAI DENT
Penulis: Bagas Aditya, RULLY PRAMUDITA, S.T., M.Kom. |
2026
Penyakit gigi dan mulut merupakan masalah kesehatan dengan prevalensi tinggi, di mana pasien seringkali mengirimkan foto rongga mulut dengan kualitas kurang baik saat konsultasi daring sehingga menyulitkan diagnosis dokter. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem skrining awal klinis berbasis web menggunakan pendekatan deep learning dengan arsitektur two-stage (YOLOv8 dan ResNet-18). YOLOv8 digunakan untuk melokalisasi dan memotong area gigi bermasalah (Region of Interest) guna menghilangkan gangguan visual latar belakang, yang kemudian diproses dan diklasifikasikan oleh ResNet-18 ke dalam 7 kelas (Karies, Calculus, Gingivitis, Mouth Ulcer, Tooth Discoloration, Hipodontia, dan Sehat). Sistem ini juga mengimplementasikan Grad-CAM sebagai Explainable AI (XAI) untuk memvisualisasikan area prediksi penyakit secara transparan. Menggunakan metodologi CRISP-DM, model dilatih dengan 11.957 data citra klinis. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa YOLOv8 mencapai nilai mAP@50 sebesar 88,17%. Sementara itu, ResNet-18 mencetak tingkat akurasi sebesar 92,25% dan F1-Score 92,37%. Pengujian performa sistem dengan membandingkan prediksi AI dan diagnosis pakar (dokter gigi) pada data baru memperoleh tingkat kesesuaian sebesar 83,33%. Kesimpulannya, integrasi YOLOv8 dan ResNet-18 berhasil memberikan hasil skrining awal yang akurat, meringankan beban kerja administratif klinik, serta mempermudah pasien dalam melakukan deteksi gejala gigi secara mandiri.
#Deep Learning
#Deteksi Penyakit Gigi
#ResNet-18
#Web
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
PERANCANGAN SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI BULLYING VERBAL SISWA SMP PLUS FAJAR SENTOSA MENGGUNAKAN FORWARD CHAINING
Penulis: Rayan Ikmal Amala, Dwi Ismiyana Putri, M.M.S.I |
2026
Bullying verbal masih dijumpai dalam lingkungan sekolah dan berpotensi memengaruhi kondisi psikologis siswa. Pada SMP Plus Fajar Sentosa, identifikasi bullying verbal masih bertumpu pada pengamatan guru serta laporan siswa, sehingga pelaksanaannya belum sepenuhnya optimal dan konsisten. Penelitian ini mengembangkan aplikasi sistem pakar berbasis web yang digunakan guru Bimbingan Konseling sebagai pendukung dalam mengenali indikasi bullying verbal pada siswa melalui proses yang terstruktur. Metode penalaran yang digunakan adalah Forward Chaining, sedangkan pengembangan sistem menggunakan model Rapid Application Development (RAD). Hasil penelitian berupa sistem pakar berbasis web yang menerapkan mekanisme Forward Chaining untuk mengolah gejala atau indikator siswa hingga diperoleh kategori hasil identifikasi. Pada pengujian awal, hasil sistem dibandingkan dengan validasi guru Bimbingan Konseling (BK) terhadap 100 data siswa dan memperoleh tingkat akurasi 84%. Pada tahap beta testing, penilaian guru BK sebagai pengguna menghasilkan skor kelayakan sebesar 88% dan berada pada kategori Sangat Layak. Temuan pengujian memperlihatkan bahwa aplikasi dapat mendukung pelaksanaan identifikasi bullying verbal sekaligus menyediakan pencatatan hasil siswa secara lebih teratur.
#Bullying Verbal
#Forward Chaining
#Identifikasi
#Sistem Pakar
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
IMPLEMENTASI TRANSFORMER-BASED LLM CHATBOT BERBASIS AI PADA WEBSITE REKRUTMENT PT PATRA DRILLING CONTRACTOR
Penulis: Ridar Setiawan Effendi, RITA WAHYUNI ARIFIN, S.Kom., M.Kom. |
2026
Pada proses rekrutment sebelumnya di PT Patra Drilling Contractor masih dilakukan secara manual menggunakan pretty form dan Google Form sehingga menimbulkan beberapa kendala dan masalah, diantaranya tingginya jumlah kandidat yang mengajukan pertanyaan seputar proses rekrutmen sehingga menambah beban kerja dari Tim Human Capital (HC), pertanyaan pelamar yang menumpuk melalui email sehingga Tim HC harus membuat media komunikasi tambahan melalui grup WhatsApp untuk menyampaikan informasi, serta Tim HC yang harus membalas satu per satu pertanyaan dari pelamar secara manual akibat belum tersedianya sistem yang dapat menjawab pertanyaan pelamar secara otomatis dan real-time. Penelitian kali ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah website karir PT Patra Drilling Contractor yang dilengkapi oleh implementasi dari Transformer-Based Large Language Model (LLM) Chatbot yang berbasis Artificial Intelligence (AI) sebagai solusi dari permasalahan tersebut. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Agile dengan melakukan pendekatan iteratif melalui tiga sprint, untuk sprint pertama difokuskan kepada perancangan dan pengembangan website rekrutmen dan database, sprint kedua pada pengembangan chatbot umum, serta sprint ketiga untuk melakukan pengembangan chatbot personal. Model AI yang diimplementasikan adalah Natural Language Processing berbasis Transformer-Based LLM dengan mekanisme Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang diintegrasikan melalui sebuah API yakni Groq API dan Rule-Based Keyword Matching untuk klasifikasi intent pertanyaan pengguna. Sistem chatbot yang dibangun terdiri dari dua jenis yakni chatbot umum yang dapat diakses tanpa memerlukan login ke dalam aplikasi untuk menjawab pertanyaan seputar informasi lowongan dan tata cara melamar dan chatbot personal yang dapat diakses setelah login ke dalam aplikasi untuk memberikan rekomendasi posisi berdasarkan profil pelamar dan menyampaikan informasi status lamaran secara personal. Berdasarkan hasil pengujian fungsional menggunakan metode Blackbox Testing dan Whitebox Testing, seluruh jalur pemrosesan utama pada komponen chatbot AI berhasil berjalan sesuai spesifikasi yang dirancang.
#Transformer-Based LLM
#Chatbot AI
#Natural Language Processing
#Retrieval-Augmented Generation
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
PENGEMBANGAN SISTEM CHATBOT LAYANAN DI LAUNDRY ONDEL-ONDEL MENGGUNAKAN WHATSAPP DENGAN PENDEKATAN HYBRID ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Penulis: Bimo Aria Putra Pratama, Dr. Ir. SALUDIN MUIS, M.Kom. |
2026
Pelayanan pelanggan pada Laundry Ondel-Ondel masih dilakukan secara manual melalui WhatsApp sehingga admin harus menjawab pertanyaan yang berulang mengenai harga layanan, jam operasional, status cucian, layanan antar-jemput, dan estimasi pengerjaan. Kondisi tersebut menyebabkan waktu respons menjadi lebih lama dan mengurangi efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem chatbot layanan pelanggan berbasis WhatsApp dengan pendekatan Hybrid Artificial Intelligence untuk meningkatkan kualitas pelayanan dan efisiensi kerja. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Evolutionary Prototype, sedangkan metode kecerdasan buatan yang diterapkan menggabungkan Rule-Based, Natural Language Processing (NLP), dan Generative AI (DeepSeek). Sistem dikembangkan menggunakan Node.js, WPPConnect, Supabase, serta dashboard berbasis web untuk mengelola data pelanggan dan pesanan laundry. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan informasi layanan secara otomatis, meliputi harga, jenis layanan, status pesanan, estimasi pengerjaan, dan layanan antar-jemput melalui WhatsApp. Berdasarkan pengujian Black Box Testing, seluruh fungsi utama sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan. Uji coba terhadap 11 responden menunjukkan bahwa 8 responden menyatakan sangat setuju, 2 responden setuju, dan 1 responden cukup setuju bahwa sistem layak digunakan. Dengan demikian, sistem chatbot yang dikembangkan mampu meningkatkan kecepatan penyampaian informasi, mempermudah pelanggan memperoleh layanan, serta meningkatkan efisiensi operasional pada Laundry Ondel-Ondel.
#Chatbot
#Generative AI
#Hybrid Artificial Intelligence
#Laundry
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
IMPLEMENTASI SISTEM DETEKSI MALWARE PADA SIEM WAZUH VIA SHUFFLE SOAR DI DISKOMINFOSTANDI KOTA BEKASI
Penulis: Sugiarto Catrio Mulyo Rachmanto, Dr. Ir. SALUDIN MUIS, M.Kom. |
2026
Keamanan infrastruktur teknologi informasi pada instansi pemerintah merupakan aspek kritis yang perlu mendapat perhatian serius, mengingat tingginya risiko ancaman siber yang dapat mengganggu keberlangsungan layanan publik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan skema integrasi keamanan siber terintegrasi pada infrastruktur Dinas Komunikasi, Informatika, Statistik dan Persandian (Diskominfostandi) Kota Bekasi menggunakan SIEM Wazuh yang diintegrasikan dengan Shuffle SOAR, MISP, DFIR-IRIS, dan notifikasi Discord. Pengujian kerentanan dilakukan secara langsung pada sistem nyata menggunakan dua skenario serangan, yaitu Cross-Site Scripting (XSS) dan unggahan webshell, yang masing-masing dinilai menggunakan standar CVSS v3.1 dengan skor 6.1 (Medium) dan 9.8 (Critical). Setelah implementasi skema integrasi dilakukan, pengujian ulang menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi ancaman secara otomatis, menghapus file berbahaya melalui fitur Active Response Wazuh, mencatat insiden di DFIR-IRIS, memperkaya data ancaman melalui MISP, serta mengirimkan notifikasi real-time ke Discord tanpa intervensi manual. Hasil implementasi dibuktikan dengan penurunan skor CVSS pada kerentanan XSS dari 6.1 menjadi 4.3 dan kerentanan webshell dari 9.8 menjadi 6.5, yang mencerminkan peningkatan signifikan dalam kemampuan deteksi dan respons insiden keamanan siber secara otomatis dan terintegrasi.
#Keamanan Siber
#SIEM
#Wazuh
#SOAR
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
SISTEM PAKAR DIAGNOSIS HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN PADI MENGGUNAKAN METODE TEOREMA BAYES PADA BPP CIBARUSAH
Penulis: Rini Sukma Ayu, Dwi Ismiyana Putri, M.M.S.I |
2026
Padi merupakan salah satu tanaman pangan utama di Indonesia dan memainkan peran penting dalam memenuhi kebutuhan pangan masyarakat. Namun, produksi padi rentan mengalami penurunan akibat serangan Organisme Pengganggu Tumbuhan (OPT) berupa hama dan penyakit yang menyerang tanaman padi. Di Balai Penyuluhan Pertanian (BPP) Kecamatan Cibarusah, jumlah Petugas Pengendali Organisme Pengganggu Tumbuhan (POPT) masih terbatas dibandingkan dengan luasnya wilayah kerja serta pengetahuan petani mengenai gejala dan penanganan OPT juga masih terbatas sehingga menyebabkan layanan konsultasi belum dapat menjangkau seluruh petani secara optimal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar diagnosis OPT pada tanaman padi berbasis website menggunakan metode Teorema Bayes untuk membantu petani memperoleh diagnosis awal beserta rekomendasi penanganan. Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah Rapid Application Development (RAD). Basis pengetahuan diperoleh melalui observasi, wawancara dengan pakar OPT di BPP Cibarusah, POPT Penyelia BBPOPT, serta studi pustaka. Pengujian sistem dilakukan melalui validasi pakar, Black Box Testing, dan User Acceptance Testing (UAT). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar berhasil dikembangkan dan mampu memberikan diagnosis awal berdasarkan gejala yang dipilih pengguna. Hasil validasi menunjukkan tingkat kesesuaian diagnosis sistem terhadap diagnosis pakar mencapai 100%. Selain itu, hasil Black Box Testing memperoleh tingkat keberhasilan sebesar 96,88%, sedangkan User Acceptance Testing (UAT) memperoleh nilai kelayakan sebesar 82,16% dengan kategori sangat layak berdasarkan skala Likert. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan telah berfungsi sesuai kebutuhan serta dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu diagnosis awal Organisme Pengganggu Tumbuhan (OPT) pada tanaman padi.
#Diagnosis OPT
#Sistem Pakar
#Teorema Bayes
#Tanaman Padi
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
PENGEMBANGAN CHATBOT INFORMASI PPDB KB & TK AS SALAM MENGGUNAKAN TF-IDF DAN COSINE SIMILARITY
Penulis: Ikhwan Ningrattama, ARI NURUL ALFIAN, S.Pd., M.Kom. |
2026
Perkembangan teknologi informasi mendorong lembaga pendidikan menyediakan layanan informasi yang cepat, mudah diakses, dan interaktif. Chatbot pada website KB & TK As Salam sebelumnya masih menggunakan conditional statement dan pilihan menu, sehingga calon wali murid belum dapat mengajukan pertanyaan menggunakan kalimat sendiri. Selain itu, dataset pertanyaan dan jawaban tersimpan di dalam source code serta percakapan pengguna belum dicatat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan chatbot informasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Cosine Similarity, dilengkapi halaman pengelolaan dataset dan log percakapan. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD), sedangkan pengumpulan data dilakukan melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Pertanyaan pengguna diproses melalui case folding, tokenisasi, stopword removal, dan stemming, kemudian diberikan bobot TF-IDF dan dibandingkan dengan 77 pasangan pertanyaan dan jawaban pada basis pengetahuan menggunakan Cosine Similarity. Hasil hold-out testing terhadap 16 pertanyaan uji terpisah menghasilkan accuracy 93,75%, precision 92,86%, recall 100%, dan F1-Score 96,30%. Pengujian fungsional menggunakan Black-Box Testing menunjukkan seluruh 16 skenario memperoleh hasil sesuai. Uji coba pengguna terhadap 10 responden dengan 12 pernyataan menghasilkan nilai rata-rata 4,31 dan persentase penerimaan 86,17% dalam kategori Sangat Setuju. Dengan demikian, chatbot berhasil dikembangkan untuk memberikan informasi PPDB secara lebih fleksibel serta membantu administrator mengelola basis pengetahuan dan mengevaluasi percakapan pengguna.
#Kata Kunci: Chatbot
#Cosine Similarity
#PPDB
#TF-IDF
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
SISTEM DETEKSI PENYAKIT GIGI MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLOv8 DAN RESNET-18 PADA KLINK GIGI HAI DENT
Penulis: Bagas Aditya, RULLY PRAMUDITA, S.T., M.Kom. |
2026
Penyakit gigi dan mulut merupakan masalah kesehatan dengan prevalensi tinggi, di mana pasien seringkali mengirimkan foto rongga mulut dengan kualitas kurang baik saat konsultasi daring sehingga menyulitkan diagnosis dokter. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem skrining awal klinis berbasis web menggunakan pendekatan deep learning dengan arsitektur two-stage (YOLOv8 dan ResNet-18). YOLOv8 digunakan untuk melokalisasi dan memotong area gigi bermasalah (Region of Interest) guna menghilangkan gangguan visual latar belakang, yang kemudian diproses dan diklasifikasikan oleh ResNet-18 ke dalam 7 kelas (Karies, Calculus, Gingivitis, Mouth Ulcer, Tooth Discoloration, Hipodontia, dan Sehat). Sistem ini juga mengimplementasikan Grad-CAM sebagai Explainable AI (XAI) untuk memvisualisasikan area prediksi penyakit secara transparan. Menggunakan metodologi CRISP-DM, model dilatih dengan 11.957 data citra klinis. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa YOLOv8 mencapai nilai mAP@50 sebesar 88,17%. Sementara itu, ResNet-18 mencetak tingkat akurasi sebesar 92,25% dan F1-Score 92,37%. Pengujian performa sistem dengan membandingkan prediksi AI dan diagnosis pakar (dokter gigi) pada data baru memperoleh tingkat kesesuaian sebesar 83,33%. Kesimpulannya, integrasi YOLOv8 dan ResNet-18 berhasil memberikan hasil skrining awal yang akurat, meringankan beban kerja administratif klinik, serta mempermudah pasien dalam melakukan deteksi gejala gigi secara mandiri.
#Deep Learning
#Deteksi Penyakit Gigi
#ResNet-18
#Web
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
IMPLEMENTASI CHATBOT LAYANAN INFORMASI PPDB MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA MTS ATTAQWA 04 BEKASI
Penulis: Ade Yusuf Ardiyansyah, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. |
2026
Layanan informasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) di MTs Attaqwa 04 Kabupaten Bekasi saat ini dilayani melalui Group WhatsApp oleh sepuluh panitia yang merangkap mengajar, balasan respons sangat bergantung pada ketersediaan waktu petugas. Kondisi ini menyebabkan keterlambatan respons dan ketidaktersediaan layanan 24 jam serta komunikasi manual melalui pesan teks berpotensi menimbulkan kesalahan informasi yang dapat menyebabkan ketidaksesuaian informasi antara petugas PPDB dan calon pendaftar. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan chatbot WhatsApp berbasis Natural Language Processing (NLP) dengan algoritma Multinomial Naïve Bayes untuk klasifikasi intent pertanyaan calon pendaftar. Sistem dikembangkan menggunakan metode Extreme Programming (XP) dengan integrasi WhatsApp HTTP API (WAHA), backend Python-Flask, ekstraksi fitur Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), dan pipeline praproses yang mencakup case folding, cleaning, normalisasi berbasis aturan, serta symspell correction. Model dilatih menggunakan 1116 data intent dan diuji pada 224 data uji holdout. Hasil pengujian menunjukkan akurasi klasifikasi sebesar 87%, sedangkan Pengujian User Acceptance Testing (UAT) terhadap 28 responden memperoleh persentase penerimaan sebesar 85,21% dengan nilai rata-rata keseluruhan 4,26 (kategori "Sangat Setuju"). Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem chatbot WhatsApp mampu memberikan layanan informasi PPDB secara otomatis, cepat, mudah digunakan, dan tersedia selama 24 jam.
#Chatbot
#Naïve Bayes
#Natural Language Processing
#PPDB
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR DETEKSI DINI KOMPLIKASI KEHAMILAN MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER DI PUSKESMAS KALIBAKUNG
Penulis: Puja Vita Maharani, ARI NURUL ALFIAN, S.Pd., M.Kom. |
2026
Komplikasi kehamilan masih menjadi salah satu penyebab tingginya angka kematian ibu, terutama pada wilayah dengan keterbatasan akses layanan kesehatan. Pemeriksaan di Puskesmas Kalibakung masih bergantung pada kunjungan langsung dan analisis tenaga medis, sehingga diperlukan sistem yang dapat membantu deteksi dini secara mandiri. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem pakar berbasis website untuk mendeteksi dini komplikasi kehamilan menggunakan metode Dempster Shafer. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Expert System Development Life Cycle (ESDLC). Data diperoleh melalui observasi di Puskesmas Kalibakung, wawancara dengan dua pakar kebidanan, dan studi pustaka. Sistem dikembangkan menggunakan PHP dan MySQL untuk mengolah gejala yang dipilih pengguna, menghitung nilai keyakinan, serta menampilkan hasil diagnosis awal dan rekomendasi penanganan. Hasil penelitian menunjukkan sistem mampu mendeteksi delapan komplikasi kehamilan dengan tingkat akurasi 96,15% dan nilai kepuasan pengguna 89,61%. Sistem ini berdampak dalam membantu ibu hamil melakukan deteksi dini secara lebih cepat, mandiri, dan mendukung pelayanan kesehatan maternal.
#Dempster Shafer
#Deteksi Dini
#Komplikasi Kehamilan
#Sistem Pakar
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
PERANCANGAN PROTOKOL KOMUNIKASI PROPERTI COSPLAY SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN ESP-NOW
Penulis: Neirfin Arie Prasasti, SUMARDIONO, S.Kom., M.Kom. |
2026
Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) pada wearable device menuntut performa komunikasi data yang cepat dan stabil. Pada ekosistem properti cosplay di Awan Merah Studio, penggunaan protokol Wi-Fi standar sering mengalami kegagalan akibat wireless congestion dan interferensi sinyal 2.4 GHz di area konvensi yang padat. Hal inimengakibatkan high latency dan packet loss padagerakan animatronik dan efek visual kostum. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan protokol ESP NOW sebagai solusi komunikasi Connectionless Peer-to-Peer guna meningkatkan responsivitas dan reliabilitas sistem tanpa ketergantungan pada infrastruktur router eksternal. Metode penelitian yang digunakan adalah eksperimen dengan model Prototyping yang mencakup tahap analisis kebutuhan, perancangan arsitektur jaringan, hingga pengujian iteratif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan ESP NOW mampu mereduksi latency hingga di bawah 10ms dan menjaga stabilitas koneksi pada kondisi trafik data tinggi. Implementasi ini memberikan solusi teknis bagi industri kreatif, khususnya Awan Merah Studio, dalam menciptakan properti panggung yang interaktif, profesional, dan tahan terhadap gangguan sinyal di lapangan.
#Cosplay
#ESP-NOW
#ESP32
#IoT (Internet of Things)
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
NAMED ENTITY RECOGNITION BERBASIS FINE-TUNING INDOBERT UNTUK EKSTRAKSI DAN REKONSILIASI DATA LOGISTIK
Penulis: Alif Haikal, JAFAR SHADIQ, S.Kom., M.Kom. |
2026
PT. Rafay Anugrah Logistik mengandalkan WhatsApp untuk koordinasi pesanan armada harian, namun proses pemindahan pesanan multi-unit ke Excel serta pencocokan pesan susulan dengan pesanan induknya masih dilakukan secara manual, sehingga rawan penumpukan pekerjaan dan kesalahan seiring meningkatnya volume pesanan. Penelitian ini mengusulkan pipeline Deep Learning hibrida menggunakan dua model fine-tuning IndoBERT untuk mengotomasi kedua proses tersebut. Model pertama, berbasis Indobert-Base-Uncased, menerapkan Named Entity Recognition (NER) untuk mengekstraksi sembilan atribut inti pesanan dari teks WhatsApp mentah menggunakan skema anotasi BIO. Model kedua, berbasis IndoBERT-Base-p2, menerapkan Sequence-Pair Classification untuk menentukan apakah pesan susulan cocok dengan pesanan induk yang telah tersimpan, didukung mekanisme rulebased post-processing untuk standarisasi output. Sistem dikembangkan menggunakan metodologi CRISP-DM dan diimplementasikan sebagai purwarupa web berbasis Streamlit. Pada data uji sebanyak 36 pesan yang disusun manual, model NER mencapai F1-Score ratarata makro sebesar 99,4%, sedangkan model Sequence-Pair Classification mencapai F1-Score makro sebesar 97,2% (91,46% pada data validasi). Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan fine-tuning IndoBERT layak diterapkan untuk mengotomasi ekstraksi dan rekonsiliasi data pesanan logistik, meskipun temuan ini masih merupakan bukti kelayakan awal (proof of concept), bukan validasi pada skala operasional penuh.
#Ekstraksi Data Logistik
#Fine-tuning
#IndoBERT
#Named Entity Recognition
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
PENGEMBANGAN WLAN MULTI-ACCESS POINT DAN SISTEM MONITORING PADA RS PELABUHAN JAKARTA
Penulis: M Rizki Lutfiansyah, JAFAR SHADIQ, S.Kom., M.Kom. |
2026
Jaringan WLAN di RS Pelabuhan Jakarta awalnya hanya menggunakan satu access point pada setiap lorong ruang rawat sehingga dikembangkan menjadi jaringan multi-access point untuk meningkatkan cakupan layanan. Namun, penerapan metode wireless mesh antar perangkat justru menyebabkan tingginya latensi dan koneksi jaringan menjadi tidak stabil. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan arsitektur jaringan melalui penerapan wired backhaul dan konfigurasi bridge mode. Selain itu, dibangun sebuah dashboard monitoring berbasis web yang difokuskan secara spesifik untuk memantau status aktif (Up) atau matinya (Down) perangkat access point secara terpusat menggunakan metode ICMP (ping). Pengembangan sistem ini menggunakan metode Network Development Life Cycle (NDLC) yang meliputi tahap analisis, desain, simulasi, dan implementasi, dengan parameter pengujian performa berupa packet loss dan latensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan wired backhaul mampu meningkatkan stabilitas jaringan secara kuantitatif, dibuktikan dengan hilangnya Request Timed Out (RTO), tercapainya packet loss sebesar 0%, serta rata-rata waktu respons (latensi) yang stabil di angka 7 ms. Implementasi dashboard monitoring juga terbukti berfungsi dengan baik dalam memvisualisasikan status Up dan Down perangkat secara real-time tanpa membebani lalu lintas jaringan.
#ICMP
#monitoring jaringan
#multi-access point
#NDLC
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
IMPLEMENTASI AGENTIC AI PADA SISTEM LAYANAN INFORMASI PELANGGAN DI PT ABUYA BERKAH INDONESIA
Penulis: Ferrel Hermawan Putra, NADYA SAFITRI, S.T., M.Kom. |
2026
Dalam industri kuliner, kecepatan dan konsistensi penyampaian informasi kepada pelanggan merupakan faktor penting dalam menjaga kualitas layanan. PT Abuya Berkah Indonesia saat ini masih mengandalkan crew outlet yang juga merangkap menangani operasional harian untuk merespons pertanyaan pelanggan secara manual melalui WhatsApp, sehingga menyebabkan keterlambatan respons, ketidakkonsistenan informasi, serta meningkatnya beban kerja terutama ketika volume pertanyaan pelanggan meningkat di tengah kesibukan operasional outlet. Kondisi ini berpotensi menurunkan kepuasan pelanggan dan menghambat efisiensi operasional perusahaan. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem layanan informasi pelanggan berbasis Agentic AI yang terintegrasi dengan platform WhatsApp. Metode pengembangan yang digunakan adalah metode Prototype, dengan pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Sistem dibangun menggunakan platform n8n sebagai automation engine, Large Language Model (LLM) sebagai komponen pemroses bahasa alami, Gateway API sebagai jembatan koneksi WhatsApp, Google Spreadsheet sebagai sumber data menu dan diskon, serta Supabase sebagai basis data penyimpanan log percakapan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan respons otomatis secara akurat sesuai dengan jenis permintaan pelanggan, mencakup informasi menu, harga, lokasi outlet, promo, dan alur pemesanan, serta mampu melakukan eskalasi percakapan kepada admin apabila dibutuhkan. Pengujian fungsional menggunakan metode Black Box Testing terhadap delapan skenario layanan menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan fungsional yang telah ditetapkan. Uji coba pengguna menggunakan metode User Acceptance Testing (UAT) yang melibatkan 24 responden pelanggan memperoleh skor rata-rata keseluruhan sebesar 3,94 dari skala 5, yang berada pada kategori "Setuju", sehingga sistem dinilai telah memenuhi ekspektasi pengguna. Dengan demikian, sistem Agentic AI berbasis n8n dan WhatsApp ini terbukti efektif sebagai solusi otomasi layanan informasi pelanggan dan memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjut di masa mendatang.
#Agentic AI
#Chatbot
#Customer Service
#Large Language Model
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
SISTEM REKAM MEDIS HEWAN BERBASIS WEB INTEGRASI RADIO FREQUENCY IDENTIFICATION PADA KLINIK HUG ME BY VET
Penulis: DAVIDRA DEVA, RITA WAHYUNI ARIFIN, S.Kom., M.Kom |
2026
Klinik Hug Me By Vet merupakan klinik hewan yang membutuhkan pencatatan rekam medis secara terstruktur untuk mendukung proses pelayanan pasien hewan. Berdasarkan hasil observasi, proses pencatatan rekam medis sebelumnya masih menggunakan berkas kertas, sehingga pencarian riwayat pasien membutuhkan waktu lebih lama dan berisiko terjadi kesalahan atau kehilangan data. Permasalahan juga muncul ketika hewan dibawa oleh orang selain pemilik, karena informasi yang dibutuhkan untuk menemukan riwayat pasien sering tidak lengkap. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem rekam medis hewan berbasis website yang terintegrasi dengan RFID sebagai media identifikasi pasien. Metode pengembangan yang digunakan mengacu pada tahapan IoT lifecycle, yaitu Collect, communicate, analyze, dan act. Sistem dikembangkan menggunakan teknologi website dengan dukungan PHP, TypeScript, JSON, Vite, serta database MySQL. Integrasi RFID dilakukan menggunakan RFID reader RC522/MFRC522 dan Mikrokontroler ESP32 untuk membaca UID kartu RFID. UID tersebut kemudian digunakan untuk memanggil data pasien yang tersimpan pada database. Sistem ini menyediakan fitur pengelolaan data pemilik, data hewan, rekam medis, pembayaran, rawat inap, serta website publik sebagai media company profile klinik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat melakukan login berdasarkan hak akses, mengelola data pasien, membaca UID RFID, menampilkan data pasien dan riwayat rekam medis, mengirim data pasien dari front office ke dokter secara real-time, serta menyimpan hasil pemeriksaan ke database. Sistem juga dapat mendukung proses identifikasi pasien secara lebih cepat dibandingkan pencarian berkas manual. Namun, masih terdapat catatan pada proses cetak invoice atau struk yang memerlukan penyesuaian jaringan printer dan pengaturan ukuran kertas. Dengan demikian, sistem ini dapat membantu pengelolaan rekam medis hewan menjadi lebih terstruktur, terpusat, dan terintegrasi.
#RFID
#ESP32
#Rekam Medis Hewan
#Website
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|