Audit Tata Kelola Sistem Informasi E-Rapor di SMAN 61 Jakarta Menggunakan Framework COBIT 2019

Analisis Faktor – Faktor yang Mempengaruhi Penggunaan Video Conference Menggunakan Metode TTF dan TAM (Studi Kasus : Mahasiswa Universitas Diponegoro)

Universitas Diponegoro (UNDIP) merupakan salah satu institusi pendidikan tinggi yang memberlakukan pembelajaran online di masa pandemi Covid-19 dan New Normal dengan memberdayakan platform video conference. Hal tersebut dilakukan oleh UNDIP agar kegiatan akademik dan kegiatan kemahasiswaan dapat tetap dilakukan meskipun disituasi pandemi Covid-19. Memperhatikan tujuan dari penggunaan platform video conference tersebut, maka secara langsung berkaitan dengan tujuan pada penelitian ini yaitu untuk mengetahui bagaimana faktor – faktor yang memengaruhi penggunaan platform video conference termasuk dampak penggunaannya. Penelitian tersebut menggunakan model Task-Technology Fit (TTF) dan Technology Acceptance Model (TAM). Guna mendukung tercapainya tujuan penelitian maka dilakukan kegiatan pengumpulan data dengan metode survei responden. Metode survei ditetapkan sebagai pendekatan pengumpulan data utama. Mengenai semua temuan penelitian dapat diperoleh melalui metode kuantitatif menggunakan teknik analisis PLS-SEM dengan jumlah sampel data sebanyak 471 data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 16 hipotesis dan 9 variabel hanya dipergunakan 14 hipotesis dan 8 variabel saja dikarenakan variabel Task Characteristics (TAC) tidak memenuhi kriteria ketika dilakukan pengujian pada tahap Cronbach’s Alpha. Hasil pengujian pada tahap tersebut menunjukkan nilai variabel TAC di bawah 0,70 (mendapatkan nilai 0,686) yang mana data tersebut memiliki makna bahwa variabel Task Characteristics (TAC) tidak berpengaruh dalam penelitian ini, sehingga hal tersebut menunjukkan bahwa permasalahan yang dihadapi dan cara penyelesaian yang dilakukan oleh responden perlu melibatkan orang lain. Memperhatikan hal tersebut, dapat diketahui bahwa dalam penelitian ini faktor – faktor yang memengaruhi penggunaan platform video conference termasuk dampak penggunaan dan penerimaan model (acceptance model) diterima seutuhnya dan hanya menolak satu variabel yaitu Task Characteristics (TAC). Kata Kunci: sektor pendidikan, platform video conference, model TTF, model TAM, variabel TAC

Aspect-Based Sentiment Analysis Pada Ulasan Hotel Berbahasa Indonesia Menggunakan Model Long Short-Term Memory (LSTM) Dengan Attention Mechanism

Perkembangan pariwisata dan teknologi di Indonesia telah melahirkan banyak startup digital yang menyediakan layanan pemesanan hotel secara daring. Layanan tersebut memungkinkan pengguna memberi ulasan pada hotel dengan membahas berbagai aspek pada hotel beserta sentimennya, yaitu positif, negatif, dan netral. Dengan banyaknya ulasan yang diberikan pengguna, diperlukan model analisis yang dapat menyajikan aspek serta sentimen pada ulasan pengguna secara menyeluruh dan komprehensif. Sentimen analisis berbasis aspek telah dilakukan sebelumnya menggunakan model Long Short-Term Memory (LSTM) dan memberikan hasil yang baik pada sequence data yang panjang, serta dapat menangkap informasi konteks pada kalimat. Namun, model LSTM memproses data teks secara menyeluruh dan menetapkan prioritas yang sama pada semua kata, sedangkan informasi yang dibutuhkan untuk mendapatkan output aspek dan sentimennya hanyalah beberapa kata yang memiliki informasi penting saja , yaitu kata - kata yang mengandung informasi aspek dan sentimen. Karena model LSTM kurang memprioritaskan kata - kata yang mengandung aspek dan sentimen, model LSTM terkadang gagal mengenali aspek dan sentimen yang terdapat pada kalimat. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan penggunaan model Long ShortTerm Memory (LSTM) dengan Attention Mechanism menggunakan word embedding Word2vec untuk melakukan sentimen analisis berbasis aspek. Data yang digunakan adalah 5200 data ulasan pengguna pada layanan pemesanan hotel daring dengan label berupa 5 buah aspek “makanan”, “kamar”, “pelayanan”, “lokasi”, dan “lain”, serta 3 sentimen berupa positif, negatif, dan netral untuk masing – masing aspek. Performa model yang dihasilkan diukur dengan Micro-averaged F1-measure. Proses pelatihan dilakukan dengan konfigurasi pada nilai parameter pada layer LSTM, yaitu hidden units dengan nilai 32, 64, 128, dan 256, dropout dengan nilai 0,2; 0,3; dan 0,5, dan recurrent dropout dengan nilai 0,2; 0,3; dan 0,5. Model terbaik didapatkan dengan parameter hidden units sebesar 128, parameter dropout sebesar 0,3, dan parameter recurrent dropout sebesar 0,3. Model ini menghasilkan nilai F1- Score sebesar 0,7628 pada proses pengujian. Sedangkan analisis sentimen berbasis aspek yang dilakukan secara real-time pada situs Traveloka menghasilkan nilai F1-Score sebesar 0,8071. Kata kunci : aspect-based sentiment analysis, long short term memory, attention mechanism, ulasan hotel berbahasa Indonesia

Implementasi K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Water Potability dengan Imputation dan Deletion sebagai Proses Penanganan Missing Data

Data merupakan kumpulan dari informasi yang terdiri dari fakta-fakta yang belum diolah. Data perlu diolah menggunakan suatu metode, salah satu metode yang dapat mengolah data adalah data mining. Data mining dapat menghasilkan suatu informasi yang bermanfaat namun dibutuhkan kelengkapan data. Ketidaklengkapan data (missing data) disebabkan oleh banyak hal, seperti kesalahan manusia, kesalahpahaman, dan kerusakan sensor. Missing data dapat menyebabkan berkurangnya kinerja dari sebuah model. Untuk menanggulangi missing data dalam dataset diperlukan suatu metode. Salah satu metode yang dapat menanggulangi missing data adalah dilakukan imputation (imputasi) pemberian nilai mean dan median. Selain metode imputasi dapat juga menggunakan metode deletion (penghapusan data). Pada penelitian ini menggunakan model klasifikasi K-Nearest Neighbor guna mengelompokan data berdasarkan jarak data uji terhadap data latih, dengan mencari data berdasarkan tetangga terdekat. Model K-Nearest Neighbor mengolah data yang dibagi oleh K-Fold Cross Validation sehingga menjadi data latih dan data uji. Pada penelitian ini menggunakan dataset water potability, yang berjumlah 3276 data. Hasil dari penelitian ini didapatkan akurasi tertinggi sebesar 0.63 yang didapatkan pada saat penanganan missing data menggunakan deletion. Kata Kunci: Klasifikasi, Imputasi, Penghapusan Data, Water Potability, Missing data

Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Penggunaan Learning Management System (LMS) Universitas Diponegoro Selama Pandemi Covid-19 Dengan Model Technology Acceptance Model

Sejak Maret 2020, institusi pendidikan melakukan kegiatan belajar mengajar secara daring karena pandemi COVID-19 yang ada di Indonesia. Kegiatan belajar mengajar dilakukan 100% daring dengan berbagai macam media, salah satunya adalah LMS (Learning Management System). Salah satu institusi pendidikan tersebut adalah Universitas Diponegoro. Universitas Diponegoro menyediakan media pembelajaran berupa LMS Undip untuk menunjang kegiatan belajar mengajar secara daring. Media LMS yang disediakan oleh Undip bernama Kulon2 yang dapat diakses pada https://kulon2.undip.ac.id. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh faktor-faktor dari sisi pengguna untuk niat penggunaan LMS Undip selama pandemi COVID-19. Penelitian menggunakan pendekatan TAM (Technology Acceptance Model) yaitu kegunaan yang dirasakan dan kemudahan penggunaan yang dirasakan, serta faktor-faktor lain berupa efikasi diri, kepuasan, kesenangan, dan kualitas sistem edukasi. Data yang dikumpulkan adalah data responden yang bersyarat mahasiswa Universitas Diponegoro yang menggunakan LMS Undip selama pandemi COVID-19. Data yang terkumpul sebanyak 208 responden. Data dianalisis dengan metode Partial Least Square – Structural Equation Modeling (PLS-SEM) menggunakan aplikasi SmartPLS 3.2.9. Hasil penelitian bahwa urutan faktor yang paling berpengaruh terhadap niat penggunaan adalah: efikasi diri, kualitas sistem edukasi, kesenangan, lalu kepuasan. Hal tersebut berdampak positif dan signifikan pada niat penggunaan LMS Undip. Berdasarkan hasil tersebut, berdasarkan persepektif penggunanya, LMS Undip sudah cukup baik dan layak untuk digunakan sebagai media pembelajaran daring walau masih ada beberapa kekurangan. Kata Kunci: Learning Management System (LMS), Technology Acceptance Model (TAM), PLS-SEM, Efikasi Diri, Kesenangan, Kepuasan, Kualitas Sistem Edukasi, Niat Penggunaan

Analisis Faktor Continuance Intention Pada Aplikasi Musik Online Dengan Menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) Dan Variable Enjoyment

Pandemi COVID-19 meningkatkan tingkat kecemasan pada masyarakat dikarenakan masyarakat tidak dapat keluar dari rumahnya masing-masing. Hal ini membuat masyarakat tidak mendapatkan hiburan yang diinginkan. Kehadiran aplikasi musik online dijadikan salah satu cara untuk mengatasi permasalahan tersebut. Kesenangan sendiri menjadi faktor utama dalam pandemi COVID-19. Kesenangan dapat membantu masyarakat untuk mengurangi rasa jenuh pada pandemi COVID-19. Dalam aplikasi musik online terdapat musik yang dapat didengarkan baik secara online ataupun offline dan juga terdapat algoritma yang dapat membantu pengguna dalam mendapatkan rekomendasi lagu yang sesuai preferensi. Beberapa aplikasi musik online yang digunakan masyarakt adalah Spotify, JOOX, Resso dan lainnya. Aplikasi musik online menawarkan kelebihannya masing masing dan tidak menutupi bahwa akan bermunculan aplikasi-aplikasi musik online yang baru sehingga perlu diketahui hal-hal yang mempengaruhi pengguna untuk terus menggunakan aplikasi musik online. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi niat keberlanjutan penggunaan aplikasi musik online. Penelitian ini menggunakan variabel TAM dan tambahan variabel eksternal yaitu perceived ease of use, perceived usefulness, perceived enjoyment, satisfaction, dan continuance intention. Dalam penelitian ini, data yang digunakan berasal dari kuesioner yang diisi oleh 298 responden dengan skala likert 1-5. Semakin besar skala likert, maka semakin setuju responden terhadap suatu pernyataan. Hipotesis pada penelitian ini berjumlah tujuh hipotesis. Hasil dari penelitian ini diolah dengan menggunakan aplikasi SmartPLS 3.3.5. Penelitian ini menemukan bahwa dari tujuh hipotesis, enam hipotesis diterima dan satu ditolak. Pengguna menikmati dan senang dalam penggunaan aplikasi musik online, pengguna merasa tertarik dalam penggunaan musik online, pengguna berniat akan terus menggunakan musik online dan merekomendasikan musik online ke pengguna lain dan juga persepsi kesenangan memiliki pengaruh terhadap niat keberlanjutan penggunaan aplikasi musik online. Kata Kunci: Technology Acceptance Model, Musik Online, Variabel Enjoyment, TAM, Continuance Intention

Zaenal Arifin 24010314130104 : Rancang Bangun Sistem Pemindai Suhu Tubuh Menggunakan Sensor AMG8833 Berbasis Internet of Things

Penderita COVID-19 memiliki gejala awal seperti demam dan batuk yang mirip dengan demam biasa. Hal tersebut mengakibatkan orang yang terpapar virus tidak menyadari jika sedang terjangkit COVID-19, dan juga tidak melakukan isolasi mandiri dengan melakukan kegiatan sehari-hari di ruang publik. Tanpa sadar orang tersebut menyebarkan virus corona ke orang-orang yang berinteraksi dengannya beserta tempat yang dikunjungi. Penerapan IoT untuk proses pemindaian suhu tubuh pengunjung di ruang publik, dapat mengurangi interaksi manusia saat melakukan pengecekan suhu tubuh dengan termometer tembak. Termometer tembak memiliki batasan jarak deteksi yang relatif rendah, yaitu di kisaran 3-5 cm dan hanya dapat melakukan pemindaian pada satu orang untuk setiap waktu. Sensor AMG8833 yang diklaim oleh Panasonic memiliki radius deteksi hingga pada jarak 7 meter, dapat meningkatkan area pemindaian suhu tubuh dan memungkinkan untuk melakukan pemindaian suhu tubuh lebih dari satu orang. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan purwarupa Sistem Pemindai Otomatis berbasis IoT dengan subsistem berupa aplikasi web dan sistem tertanam pada Raspberry Pi. Hasil akurasi pemindaian suhu tubuh dari Sistem Pemindai Otomatis relatif tepat hingga pada jarak 3 meter. Kata Kunci: COVID-19, Internet of Things, OOAD, Web Application

Pengujian Usability Terhadap Aplikasi Provey Pos menggunakan Metode Usability Testing Dan USE Questionnaire

Salah satu produk teknologi yang dimanfaatkan oleh para pebisnis di bidang FnB adalah Provey POS. Provey POS merupakan aplikasi yang ditujukkan bagi para pelaku usaha untuk membantu mereka dalam mengelola pencatatan transaksi, yang hingga saat ini telah berfokus pada pelayanan di bidang FnB maupun retail. Untuk mengukur tingkat ketergunaan bagi end user aplikasi Provey POS dilakukan pengujian usability pada aplikasi, maka dilakukan usability testing menggunakan USE Questionnaire dengan cara pemberian tugas, pengisian kuesioner dan melakukan wawancara. USE Questionnaire merupakan metode pengukuran usability yang menekankan pada 3 dimensi yaitu usefulness, satisfaction dan ease of use. Dimensi ease of use juga dipisahkan menjadi 2 faktor yaitu, ease of learning dan ease of use. Owner atau pegawai yang menggunakan aplikasi Provey POS yang tersedia di Google Play (Provey Cashier) merupakan partisipan pada pengujian ini dan melibatkan 6 partisipan. Berdasarkan hasil pengujian usability didapatkan tingkat usability pada variabel usefulness berada pada 87%, tingkat usability pada variabel ease of use berada pada 82%, tingkat usability pada variabel ease of learning berada pada 90%, tingkat usability pada variabel satisfaction berada pada 85%, dan pengujian usability secara keseluruhan pada aplikasi Provey POS berada pada 85% yang berarti aplikasi Provey POS sangat baik. Kata kunci: Usability, Aplikasi, Usability Testing, USE Questionnaire.

Aplikasi Penentuan Mata Pelajaran Lintas Minat Menggunakan Metode Weighted Product

Lintas minat merupakan program kurikuler yang disediakan untuk mengakomodasi perluasan pilihan minat, bakat dan kemampuan akademik peserta didik dengan orientasi penguasaan kelompok mata pelajaran keilmuan di luar pilihan minat siswa. Saat ini penentuan mata pelajaran lintas minat di SMA Negeri 1 Grobogan masih dilakukan secara manual, yaitu dengan membandingkan nilai siswa satu dengan siswa yang lainnya. Hal ini menyebabkan proses penentuan mata pelajaran lintas minat membutuhkan waktu yang cukup lama dan memungkinkan adanya penilaian secara subyektif. Solusi atas permasalahan tersebut adalah dengan membuat suatu aplikasi yang dapat digunakan untuk menentukan mata pelajaran lintas minat secara efektif dan efisien. Aplikasi pada penelitian ini didukung dengan salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yaitu metode weighted product. Metode ini digunakan untuk menghasilkan peringkat nilai vektor dari masing-masing siswa yang kemudian digunakan sebagai nilai akhir dari proses penentuan mata pelajaran lintas minat. Aplikasi Penentuan Mata Pelajaran Lintas Minat telah memenuhi spesifikasi kebutuhan aplikasi yang telah ditentukan dan memudahkan pihak sekolah dalam menentukan mata pelajaran lintas minat siswa di SMA Negeri 1 Grobogan secara cepat dan objektif dengan nilai akurasi sebesar 84,6%. Kata kunci: Aplikasi Penentuan Lintas Minat, Weighted Product, Lintas Minat

Analisis Pengambilan Keputusan Pemilihan Portofolio Saham dengan Menggunakan Metode Fuzzy AHP-VIKOR

Saham merupakan jenis investasi yang banyak diminati karena mudah dilakukan dan fleksibel dibandingkan dengan investasi lain, seperti emas dan tanah. Namun di sisi lain investasi saham juga memiliki resiko yang tinggi karena fluktuasi saham yang dinamis. Banyak kriteria yang perlu diperhatikan dalam dalam menentukan prioritas pemilihan portofolio saham. Penelitian dengan banyak kriteria perlu menggunakan MCDM. Dalam tesis ini Fuzzy Analytical Hierarchi Process (AHP) diintegrasikan dengan VIKOR. FAHP digunakan untuk menetukan bobot kriteria saham. VIKOR digunakan untuk menyusun peringakat. SWOT digunakan sebagai kriteria dalam pemilihan saham. Diperoleh hasil sub kriteria “likuiditas yang tinggi” memiliki bobot tertinggi pada kriteia strength, sub kriteria “likuiditas yang rendah” bobot tertinggi pada kriteria weakness, sub kriteria “tingkat suku bunga yang rendah”bobot tertinggi pada kriteria opportunities dan sub kriteria “kurs dollar yang tinggi” dengan bobot tertinggi pada kriteria threats. Hasil bobot yang diperoleh dari proses fuzzy AHP diterapkan dan digunakan pada metode VIKOR, sehingga diperoleh dari hasil nilai Qi menunjukkan bahwa urutan prioritas alternatif saham kinerjanya tertinggi adalah BBCA dengan bobot 0, BBRI 0.29, BMRI 0.404, BBNI 0.453, BBTN 0.728, BTPS 1 Kata kunci: Fuzzy Analytical Hierarchi Process, VIKOR, MCDM, VIKOR, Portofolio Saham, analisis SWOT