Hasil Pencarian: "PostgreSQL" (Semua Bidang (Umum))
Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.
Filter Otomatis
ResetHasil Pencarian: "PostgreSQL" (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 INFORMASI PENGELOLAAN KOMPNEN ENGINE PADA PT. SUZUKI INDOMOBIL BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE AGILE
Penulis: zeni jamir, Dwi Ismiyana Putri, M.M.S.I |
2026
Proses incoming inspection di PT Suzuki Indomobil Motor Plant Tambun 1 menghadapi kendala operasional akibat ketergantungan pada checksheet kertas yang memicu risiko kehilangan data, kesenjangan informasi (information gap), lemahnya penelusuran (traceability) visual untuk komponen cacat (Not Good/NG), serta inefisiensi rekapitulasi ganda (double entry) manual yang rentan terhadap human error. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Informasi Pengelolaan Komponen Engine berbasis website menggunakan arsitektur decoupled, dengan pemanfaatan framework React.js pada frontend dan Django pada backend. Data penelitian dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Pengembangan sistem menerapkan metodologi Agile Development dengan model Scrum yang berjalan secara iteratif melalui siklus sprint dua mingguan guna merancang fitur-fitur fungsional inti. Sistem ini telah berhasil diimplementasikan dengan fitur kendali akses berbasis peran (Role-Based Access Control/RBAC) untuk Admin, Hintan (QC), Foreman, dan Manager, serta dilengkapi dashboard monitoring secara real-time dan log dokumentasi foto perbaikan. Pengujian kelayakan sistem menggunakan metode User Acceptance Testing (UAT) yang melibatkan 14 responden lintas jabatan menghasilkan persentase kelayakan sebesar 90,14%, sehingga sistem disimpulkan berada pada kategori "Sangat Layak" untuk digunakan. Penyempurnaan sistem di masa mendatang disarankan mencakup migrasi basis data dari SQLite ke PostgreSQL serta integrasi API secara langsung ke sistem ERP logistik utama perusahaan.
#Agile Development
#Checksheet
#Django
#Part Inspection
|
Skripsi (S1)
Sistem Informasi (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 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
|
|
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 Diagnosa Tingkat Minat Baca Siswa Menggunakan Metode Certainty Factor
Penulis: Ananda Bagus Saputra, MARDI YUDHI PUTRA, S.T., M.Kom. |
2026
Ananda Bagus Saputra (2022310045) Sistem Pakar Pengaruh Media Sosial Terhadap Minat Baca Siswa SMK Bina Industri Menggunakan Metode Certainty Factor Tingginya intensitas penggunaan media sosial di kalangan siswa SMK Bina Industri Cikarang berdampak pada menurunnya minat baca, namun belum tersedia sistem yang dapat mengukur pengaruh tersebut secara terstruktur dan terukur. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem pakar berbasis web yang mampu mengidentifikasi tingkat pengaruh penggunaan media sosial terhadap minat baca siswa menggunakan metode Certainty Factor (CF). Basis pengetahuan sistem diperoleh melalui wawancara dengan guru Bimbingan dan Konseling serta guru Bahasa Indonesia SMK Bina Industri sebagai pakar domain. Sistem dibangun menggunakan framework Next.js dengan TypeScript dan database PostgreSQL, serta mengimplementasikan 22 indikator dan 10 aturan produksi (production rules). Setiap gejala diberi bobot CF pakar, kemudian dikombinasikan dengan nilai CF user menggunakan rumus kombinasi CF secara iteratif. Hasil nilai CF akhir diinterpretasikan ke dalam lima kategori pengaruh: Tidak Berpengaruh, Berpengaruh Rendah, Berpengaruh Sedang, Berpengaruh Tinggi, dan Berpengaruh Sangat Tinggi. Validasi model menunjukkan tingkat kesesuaian 90% terhadap penilaian pakar pada 30 skenario uji. Pengujian alpha menunjukkan seluruh fungsi berjalan sesuai kebutuhan, dan pengujian beta memperoleh persentase kelayakan sebesar 89,78% dengan kategori Sangat Baik.
#Sistem Pakar
#Certainty Factor
#Media Sosial
#Minat Baca
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
RANCANG BANGUN APLIKASI E-RECRUITMENT BERBASIS MOBILE UNTUK MANAJEMEN DATA PADA PT NURTA PRATAMA ASIH
Penulis: Aditya Ristanto Mukti, WIWIT PRIYADI, S.Kom., M.M.S.I. |
2026
Sektor tenaga kerja informal di Indonesia terus berkembang, menuntut manajemen rekrutmen yang efisien. PT Nurta Pratama Asih, sebuah agen tenaga kerja informal, saat ini mengandalkan media sosial dan pesan WhatsApp manual untuk proses rekrutmen, yang menyebabkan tingkat miskomunikasi sebesar 60% terkait ketersediaan pekerjaan dan menimbulkan beban administratif yang signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi e-recruitment berbasis mobile guna memusatkan manajemen data, menyediakan pembaruan kuota pekerjaan secara real-time, dan mengotomatiskan notifikasi status. Penelitian ini menggunakan metodologi Rapid Application Development (RAD), yang mencakup perencanaan kebutuhan, desain workshop iteratif, dan implementasi sistem. Aplikasi ini dibangun menggunakan framework Flutter untuk kompatibilitas mobile lintas platform, Supabase untuk manajemen basis data relasional (PostgreSQL) dengan mengimplementasikan Third Normal Form (3NF) dan Row Level Security (RLS) untuk data yang optimal dan aman, serta Firebase Cloud Messaging (FCM) untuk push notification otomatis. Selain itu, fitur AI Chatbot diintegrasikan untuk menangani pertanyaan rutin pengguna secara otonom. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan secara efektif memusatkan data rekrutmen, menghilangkan komunikasi manual yang berulang, dan memungkinkan kandidat untuk melamar serta memantau status lamaran mereka secara real-time. Implementasi sistem e-recruitment ini secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional, meminimalkan kesalahan manusia dalam pelacakan kuota, dan meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan baik bagi administrator maupun pencari kerja.
#E-recruitment
#Flutter
#Supabase
#Firebase Cloud Messaging
|
Skripsi (S1)
Rekayasa Perangkat Lunak (S1)
Restricted Fulltext PDF
|