Hasil Pencarian: "Akademik" (Semua Bidang (Umum))
Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.
Filter Otomatis
ResetHasil Pencarian: "Akademik" (Semua Bidang (Umum))
Menampilkan 7 karya ilmiah repository terverifikasi (Skripsi & Artikel Jurnal OJS)
| Detail Karya Ilmiah & Metadata | Tipe & Program Studi | Aksi Metadata |
|---|---|---|
IMPLEMENTASI LARGE LANGUAGE MODEL (LLM) UNTUK PEMBANGUNAN AI PERSONA SEBAGAI PENDAMPING KONSELING MAHASISWA
Penulis: Vina Zahrotun Nazah, RULLY PRAMUDITA, S.T., M.Kom. |
2026
Universitas Bina Insani telah menyediakan chatbot konseling mahasiswa melalui layanan Suara BiU. Namun, chatbot sebelumnya masih memiliki keterbatasan karena respons yang diberikan cenderung umum, kurang kontekstual, dan belum cukup empatik dalam menanggapi kondisi pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan chatbot konseling mahasiswa berbasis AI Persona yang mampu memberikan respons lebih spesifik, kontekstual, dan empatik sebagai pendamping awal layanan konseling mahasiswa. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah CRISP-DM, meliputi tahapan business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Sistem dikembangkan dengan mengintegrasikan Large Language Model (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG), dan prompt engineering. Model LLM yang digunakan adalah Gemini 3.1 Flash Lite, sedangkan proses embedding menggunakan intfloat/multilingual-e5-small dengan penyimpanan embedding pada PostgreSQL dan pgvector. RAG digunakan untuk mengambil konteks dari dokumen akademik dan data layanan kampus, sedangkan prompt engineering digunakan untuk mengarahkan persona chatbot agar menghasilkan respons yang suportif, tidak menghakimi, dan sesuai dengan ruang lingkup konseling mahasiswa. Evaluasi dilakukan melalui pengujian fungsional, LLM-as-a-Judge, validasi konselor, dan User Acceptance Testing (UAT). Hasil LLM-as-a-Judge memperoleh rata-rata skor 4,48 dari skala 5,00. Hasil UAT terhadap 20 responden memperoleh rata-rata persentase 93% dengan kategori sangat baik, meliputi spesifikasi jawaban 90%, kontekstualitas respons 93%, dan empati respons 96%. Berdasarkan hasil tersebut, chatbot yang dikembangkan dinilai mampu memberikan respons yang lebih spesifik, kontekstual, dan empatik dibandingkan chatbot sebelumnya, serta dapat digunakan sebagai pendamping awal layanan konseling mahasiswa tanpa menggantikan peran konselor profesional.
#AI Persona
#Chatbot Konseling
#Large Language Model
#Prompt Engineering
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
SISTEM PAKAR PENENTUAN JURUSAN MENGGUNAKAN FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR DI SMK BINA INDUSTRI
Penulis: ELSA KUSUMA, Dr. Ir. SALUDIN MUIS, M.Kom. |
2026
Elsa Kusuma (2022310025) Sistem Pakar Penentuan Jurusan Menggunakan Forward Chaining dan Certainty Factor di SMK Bina Industri Proses penentuan jurusan siswa baru di SMK Bina Industri Cikarang masih dilaksanakan secara manual melalui wawancara singkat dan pengisian angket minat yang dinilai secara subjektif oleh guru bimbingan dan konseling. Kondisi ini menyebabkan proses penentuan jurusan berlangsung lama, tidak konsisten antarsiswa, dan berpotensi menghasilkan rekomendasi yang kurang tepat karena tidak mempertimbangkan profil kemampuan akademik, minat, serta bakat siswa secara komprehensif dan terpadu. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pakar berbasis web yang mampu memberikan rekomendasi jurusan secara otomatis, objektif, dan terukur terhadap empat program keahlian yang tersedia di SMK Bina Industri Cikarang, yaitu Teknik dan Bisnis Sepeda Motor, Teknik Elektronika Industri, Manajemen Perkantoran dan Layanan Bisnis serta Manajemen Logistik. Metode inferensi yang digunakan adalah Forward Chaining, yang bekerja dengan menelusuri fakta masukan data siswa secara maju untuk menghasilkan rekomendasi jurusan. Penanganan ketidakpastian penilaian dilakukan menggunakan metode Certainty Factor berdasarkan standar nilai CF dengan rentang 0,0 hingga 1,0, sehingga setiap rekomendasi yang dihasilkan disertai derajat keyakinan yang dapat diukur secara kuantitatif. Basis pengetahuan sistem disusun berdasarkan hasil wawancara dengan guru bimbingan dan konseling selaku pakar domain di SMK Bina Industri Cikarang. Sistem dikembangkan menggunakan model Rapid Application Development (RAD) dengan teknologi Next.js dan PostgreSQL, serta diuji menggunakan metode black box testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi jurusan secara otomatis, konsisten, dan disertai nilai keyakinan terukur, sehingga dapat membantu guru bimbingan dan konseling dalam mengambil keputusan penentuan jurusan yang lebih objektif dan terstandarisasi.
#Certainty Factor
#Forward Chaining
#Penentuan Jurusan
#SMK Bina Industri
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI TINGKAT STRES AKADEMIK SISWA KELAS XII SMK BINA INDUSTRI MENGGUNAKAN CERTAINTY FACTOR
Penulis: Rivan Dwi Ferdiansyah, SUMARDIONO,S.KOM.,M.KOM |
2026
Stres akademik merupakan kondisi yang sering dialami siswa akibat tuntutan akademik yang tinggi. Siswa kelas XII SMK memiliki risiko mengalami stres akademik karena harus menghadapi ujian akhir, tugas sekolah, praktik kerja lapangan, serta persiapan memasuki dunia kerja maupun pendidikan tinggi. Di SMK Bina Industri, proses identifikasi tingkat stres akademik masih dilakukan secara manual melalui observasi dan konseling oleh guru Bimbingan dan Konseling (BK), sehingga memerlukan waktu yang cukup lama dan bersifat subjektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pakar berbasis web yang dapat membantu mengidentifikasi tingkat stres akademik siswa secara lebih cepat, sistematis, dan objektif menggunakan metode Certainty Factor (CF). Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Prototype dengan tahapan communication, quick plan, modeling quick design, construction of prototype, serta deployment delivery and feedback. Basis pengetahuan sistem diperoleh melalui observasi, wawancara dengan guru BK dan pakar psikologi, serta studi pustaka. Sistem menggunakan 22 gejala stres akademik yang dikelompokkan ke dalam tiga kategori tingkat stres, yaitu rendah, sedang, dan tinggi. Metode Certainty Factor digunakan untuk menghitung tingkat keyakinan hasil identifikasi berdasarkan kombinasi nilai keyakinan pengguna dan nilai keyakinan pakar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengidentifikasi tingkat stres akademik siswa dan berjalan sesuai kebutuhan berdasarkan pengujian Black Box. Pengujian beta yang melibatkan 67 siswa memperoleh nilai indeks pada rentang 87,16%–89,40% dengan kategori sangat baik. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan dapat membantu guru BK dalam melakukan identifikasi awal dan monitoring tingkat stres akademik siswa secara lebih efektif.
#Certainty Factor
#Identifikasi
#Sistem Pakar
#Stres Akademik
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT PADA SMK BINA INDUSTRI CIKARANG
Penulis: Rama Pramudya Wibisana, HARJUANDI WICAKSONO, S.T., M.Kom. |
2026
Penentuan siswa terbaik di SMK Bina Industri Cikarang selama ini masih dilakukan melalui forum musyawarah guru, sehingga penilaian cenderung bersifat subjektif dan tidak memiliki standar perhitungan yang terukur. Selain itu, data kriteria penilaian seperti nilai akademik, sikap, keaktifan organisasi, dan Praktik Kerja Lapangan (PKL) masih dikelola secara terpisah, sehingga menyulitkan proses penggabungan nilai dan berpotensi menimbulkan kesalahan perhitungan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan siswa terbaik berbasis web dengan menerapkan metode Weighted Product (WP), sehingga proses penilaian dapat dilakukan secara lebih objektif, terpusat, dan otomatis. Sistem dikembangkan menggunakan model Rapid Application Development (RAD) dengan bahasa pemrograman TypeScript, framework Next.js, dan basis data PostgreSQL. Metode WP diterapkan melalui tahapan normalisasi bobot kriteria, perhitungan Vektor S, dan perhitungan Vektor V untuk menghasilkan peringkat siswa secara otomatis dan konsisten. Pengujian sistem dilakukan melalui dua tahap, yaitu pengujian alfa dengan metode black box terhadap 48 skenario fungsional yang seluruhnya berhasil dijalankan sesuai spesifikasi, serta pengujian beta yang melibatkan 10 orang guru dan menghasilkan tingkat kelayakan sistem sebesar 84,50% dengan kategori Sangat Baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mempercepat proses pengolahan data penilaian, menghasilkan peringkat siswa secara objektif dan transparan, serta layak digunakan sebagai alat bantu pengambilan keputusan bagi pihak SMK Bina Industri Cikarang.
#Sistem Pendukung Keputusan
#Weighted Product
#Siswa Terbaik
#Rapid Application Development
|
Skripsi (S1)
Sistem Informasi (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
SISTEM INFORMASI AKADEMIK SISWA BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE PROTOTYPE PADA SMK PGRI RAWALUMBU
Penulis: Azizah Rahmawati, SUMARDIONO, S.Kom., M.Kom. |
2026
Salah satu proses penting dalam pendidikan yang sering digunakan adalah layanan pengawasan dan pencatatan akademik di SMK PGRI Rawalumbu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa saat ini, pencatatan nilai dan kehadiran siswa masih menggunakan cara semi terkomputerisasi, yaitu dengan buku atau file terpisah dan belum tergabung ke dalam suatu sistem yang sama. Kondisi tersebut menyebabkan terjadinya kesalahan dalam mengumpulkan data, adanya data yang berulang, serta waktu yang lama untuk mencari. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui permasalahan yang terjadi dalam pengelolaan data akademik di SMK PGRI Rawalumbu serta membuat dan mengembangkan agar data bisa lebih teratur dan terintegritasi. Penelitian ini menggunakan penekatan pengembangkan sistem dengan metode prototype. Proses kerja yang sedang berlangsung dianalisis, dilakukan wawancara dengan pihak sekolah. Hasilnya menunjukkan bawah penyebab utama ketidak fleksibilitas pelayanan akademik adalah tidak adanya sistem.
#Akademik
#Sistem Infromasi
#Metode Prototype
#Absensi
|
Skripsi (S1)
Sistem Informasi (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENGOLAHAN NILAI DI SDIT AL IZZAH PEKAYON MENGGUNAKAN METODE AGILE DEVELOPMENT
Penulis: Tiya Aulia silmi, MARDI YUDHI PUTRA, S.T., M.Kom. |
2026
SDIT Al Izzah Pekayon adalah lembaga pendidikan dasar yang saat ini masih menerapkan pengelolaan data nilai secara konvensional menggunakan buku dan Microsoft Excel. Hal ini mengakibatkan berbagai kendala, seperti risiko kehilangan dan kerusakan data, dan kesulitan dalam pencarian arsip lama. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan mengembangkan sebuah Sistem Informasi Akademik berbasis web khusus pengolahan nilai yang dapat mengatasi permasalahan tersebut. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Agile Development, yang dipilih karena kemampuannya dalam menyesuaikan diri dengan perubahan kebutuhan pengguna secara bertahap. Sistem dikembangkan menggunakan framework Next.js dengan database PostgreSQL. Dengan adanya rancangan sistem ini, diharapkan pengelolaan administrasi akademik di SDIT Al Izzah Pekayon dapat menjadi lebih efisien, akurat, aman dari risiko fisik, serta memudahkan akses informasi secara real-time.
#Sistem Informasi Akademik
#Pengolahan Nilai
#Website
#Agile Development
|
Skripsi (S1)
Sistem Informasi (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
SISTEM PAKAR DIAGNOSIS KECANDUAN GAME ONLINE SISWA SMK BERBASIS FORWARD CHAINING DAN CERTAINLY FACTOR
Penulis: Antonio Yosie Setiawan, Dr. Ir. SALUDIN MUIS, M.Kom. |
2026
Kecanduan game online pada siswa Sekolah Menengah Kejuruan berdampak negatif terhadap prestasi akademik dan interaksi sosial. Di SMK Bina Industri Cikarang, proses identifikasi kecanduan masih mengandalkan penilaian manual oleh guru Bimbingan dan Konseling tanpa kriteria terstandarisasi, mengakibatkan diagnosis yang tidak konsisten. Penelitian ini mengembangkan sistem pakar berbasis web yang menggabungkan metode Forward Chaining dan Certainty Factor untuk mendiagnosis tingkat kecanduan game online secara otomatis dan terukur. Forward Chaining berfungsi sebagai mesin inferensi untuk menelusuri gejala menuju kesimpulan diagnostik, sedangkan Certainty Factor menghitung tingkat kepercayaan dengan menggabungkan nilai kepastian pakar dan pengguna. Pengumpulan data melibatkan observasi, wawancara dengan guru BK, dan studi literatur. Pengembangan sistem mengikuti model Rapid Application Development menggunakan framework Next.js TypeScript. Basis pengetahuan mencakup gejala kecanduan dan aturan diagnostik dari wawancara pakar dan literatur ilmiah. Pengujian menggunakan metode alpha dan beta. Hasil menunjukkan sistem mampu memberikan diagnosis kecanduan yang terstruktur dan konsisten dengan skor kepercayaan terukur, mendukung guru BK dalam deteksi dini dan intervensi. Kontribusi utama terletak pada integrasi Forward Chaining dan Certainty Factor khusus untuk diagnosis kecanduan game online pada siswa SMK, menawarkan akurasi diagnostik dan tingkat kepercayaan kuantitatif untuk mendukung pengambilan keputusan.
#Certainty Factor
#Forward Chaining
#Kecanduan Game Online
#Sistem Pakar
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|