Pengumuman
Syarat Upload
1. Format penamaan folder dan file .pdf adalah : NIM_Nama_Lengkap
2. Laporan Skripsi dalam bentuk kompilasi satu file utuh termasuk lembar pengesahan yang telah ditandatangani dan telah diberi watermark dalam bentuk file .pdf
3. Folder .zip/.rar (ukuran max. 100 MB) yang berisi : diprivate
a. Laporan Skripsi dalam bentuk kompilasi satu file utuh termasuk lembar pengesahan yang telah ditandatangani dan telah diberi watermark dalam bentuk file dan .doc/.docx
b. Jurnal Skripsi, maksimal 8 halaman sesuai template contoh yang telah ditentukan.
c. Aplikasi yang dibuat berikut software pendukungnya jika ada d. Readme aplikasi, Penjelasan bagaimana instalasi dan pemakaian aplikasi yang dibuat (bentuk file format .pdf dan .doc/.docx) e. Poster Skripsi(bentuk file .jpg).
Koleksi Pustaka
Riwayat Unggah Dokumen
1.
| Judul | PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN INTERAKTIF SIBI DASAR BERBASIS UNITY UNTUK SISWA TUNARUNGU |
| Deskripsi | ABSTRAK<br /> Siswa tunarungu memiliki keterbatasan dalam memproses informasi auditif sehingga proses pembelajaran sepenuhnya bergantung pada modalitas visual. Kondisi ini menuntut ketersediaan media pembelajaran yang mampu menyajikan kosakata dan bahasa isyarat secara visual, terstruktur, dan interaktif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan media pembelajaran interaktif SIBI dasar berbasis Unity untuk siswa tunarungu menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC). Pengembangan dilaksanakan melalui enam tahap: Concept, Design, Material Collecting, Assembly, Testing, dan Distribution. Media dirancang sebagai alat bantu guru dalam menyajikan 15 kosakata SIBI dasar secara klasikal serta menyediakan fitur kosakata dinamis sebagai materi pengayaan yang dapat dikelola oleh guru. Dilengkapi fitur Step System tiga tahap, navigasi antarkosakata, pengelolaan kosakata dinamis (CRUD) berbasis JSON, serta kuis interaktif dengan penyimpanan nilai siswa. Pengujian dilakukan melalui Alpha Testing terhadap 33 skenario dengan hasil seluruh skenario dinyatakan Valid. Beta Testing melibatkan 10 guru SLB Negeri 11 Jakarta menghasilkan persentase kelayakan media sebesar 90,6% dengan kategori Sangat Layak, sementara Beta Testing terhadap 5 siswa kelas 1B Tunarungu SLB Negeri 11 Jakarta menghasilkan rata-rata 85,3% dengan kategori Sangat Layak. Sebagai data pendukung, rata-rata nilai siswa meningkat dari 30 menjadi 80 setelah penggunaan media. Data pre-test dan post-test digunakan sebagai data pendukung deskriptif. Media pembelajaran interaktif SIBI dasar berbasis Unity dinyatakan layak digunakan sebagai media pembelajaran kosakata bagi siswa tunarungu Fase A. |
| Kategori | Skripsi - TMD |
| Diunggah oleh | Hafiz Syawal |
| Diunggah pada | Thu, 23 Jul 2026 |
2.
| Judul | PENGEMBANGAN DASHBOARD AI LITERACY SCORE UNTUK MENINGKATKAN LITERASI ARTIFICIAL INTELLIGENCE DI POLITEKNIK NEGERI JAKARTA |
| Deskripsi | Pesatnya pengembangan Artificial Intelligence (AI) menuntut kompetensi literasi AI yang memadai di kalangan mahasiswa perguruan tinggi. Penelitian ini mengembangkan sistem berbasis web untuk mengukur tingkat literasi AI mahasiswa Politeknik Negeri Jakarta (PNJ) melalui instrumen asesmen berbasis soal yang valid dan reliabel. Instrumen terdiri atas 40 butir Skala Likert dan 20 butir soal pilihan ganda pada empat dimensi: Pemahaman Konseptual AI, Penggunaan Praktis dalam Produktivitas, Berpikir Kritis dan Evaluasi Informasi, serta Etika dan Kesadaran Dampak AI. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dengan pendekatan User-Centered Design. Pengujian instrumen terhadap 33 responden menunjukkan seluruh 60 butir valid (r hitung > r tabel = 0,361). Uji reliabilitas Cronbach's Alpha menghasilkan koefisien 0,787 hingga 0,935 (kategori Cukup hingga Sangat Tinggi). Sistem menghasilkan AI Literacy Score kuantitatif per dimensi disertai rekomendasi modul pembelajaran otomatis bagi mahasiswa dengan skor di bawah 70%. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Muhammad Fauzan Permana |
| Diunggah pada | Thu, 23 Jul 2026 |
3.
| Judul | PENGEMBANGAN SISTEM RULE BASED CLASSIFICATION PENGGUNAAN AI DI POLITEKNIK NEGERI JAKARTA MENGGUNAKAN FRAMEWORK AI ASSESSMENT SCALE (AIAS) BERBASIS WEB |
| Deskripsi | Integrasi Generative Artificial Intelligence (GenAI) dalam pendidikan tinggi menghadapi tantangan integritas akademik akibat ketidakandalan perangkat lunak pendeteksi teks AI dan ketiadaan regulasi teknis yang terstandarisasi. Penerapan kerangka kerja AI Assessment Scale (AIAS) menawarkan solusi transparansi yang terstruktur, namun terkendala oleh kompleksitas penentuan batas level jika dilakukan secara manual oleh dosen. Penelitian ini mengembangkan sistem rule-based classification berbasis web yang mengintegrasikan algoritma Forward Chaining dan mekanisme Self-Declaration untuk mengatasi permasalahan tersebut di lingkungan Politeknik Negeri Jakarta. Arsitektur yang dibangun membagi proses operasional ke dalam tiga modul utama, yaitu manajemen knowledge base yang dinamis oleh administrator, klasifikasi penugasan oleh dosen, dan pelaporan transparansi akademik oleh mahasiswa. Sistem mengevaluasi masukan berdasarkan enam parameter karakteristik pedagogi, seperti Taksonomi Bloom dan SOLO, untuk menderivasikan rekomendasi batas AI Score (Level 1 hingga 5) secara deterministik. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing untuk memvalidasi fungsionalitas logika inferensi, serta User Acceptance Testing (UAT) untuk mengukur tingkat penerimaan pengguna sasaran. Hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan komputasi sebesar 100% pada pengujian Black Box, di mana sistem secara presisi mampu mengklasifikasikan AI Score serta memitigasi konflik logika pada aturan. Sistem terbukti valid dan responsif untuk diimplementasikan sebagai instrumen tata kelola ekosistem Responsible AI secara komprehensif. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Baskoro Bayu Baruno |
| Diunggah pada | Thu, 23 Jul 2026 |
4.
| Judul | RANCANG BANGUN SISTEM INDOOR ROOM-LEVELLOCALIZATION BERBASIS ESP32 MENGGUNAKANKALMAN FILTER UNTUK MENINGKATKANSTABILITAS SINYAL RSSI |
| Deskripsi | Kemajuan teknologi Internet of Things (IoT) telah mendorong pengembangan Indoor Positioning System(IPS) melalui pendekatan room-level localization berbasis Bluetooth Low Energy (BLE). Namun, parameter Received SignalStrength Indicator (RSSI) yang digunakan sebagai dasar penentuan posisi sering kali mengalami fluktuasi signifikan akibatgangguan lingkungan, multipath fading, dan noise, sehingga menurunkan akurasi sistem secara keseluruhan. Penelitian inibertujuan untuk merancang dan membangun sistem indoor room-level localization berbasis mikrokontroler ESP32 denganmenerapkan algoritma Kalman Filter guna meningkatkan stabilitas sinyal RSSI. Sistem ini diimplementasikan menggunakanESP32-C3 sebagai perangkat tag pemancar dan ESP32-S3 sebagai gateway yang berfungsi mengumpulkan data sertameneruskannya ke server backend secara real-time melalui protokol Message Queuing Telemetry Transport (MQTT). Seluruhproses pemrosesan data, termasuk penyaringan sinyal menggunakan algoritma Kalman Filter satu dimensi dan penentuanlokasi berbasis proximity, dilakukan secara terpusat di sisi server dengan infrastruktur Google Cloud Platform (GCP) dandatabase PostgreSQL. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh komponen fungsional sistem bekerja optimal dengantingkat keberhasilan 100%. Pengujian Quality of Service (QoS) pada protokol MQTT membuktikan keandalan transmisi datadengan rata-rata delay sebesar 52 ms, throughput 0,59 kbps, dan packet loss 0%. Penerapan Kalman Filter dengan parameteroptimal R=1 dan Q=0,01 terbukti sangat efektif dalam meningkatkan stabilitas sinyal dengan menurunkan nilai standar deviasiRSSI dari 3,24 dBm menjadi 1,61 dBm. Berkat peningkatan stabilitas sinyal tersebut, sistem mampu mencapai tingkat akurasiidentifikasi ruangan sebesar 100% dari total 60 kali pengujian yang dilakukan. Kesimpulannya, arsitektur sistem yangdiusulkan dalam penelitian ini terbukti efektif, stabil, dan ekonomis untuk mendukung kebutuhan pemantauan lokasi aset dalamlingkungan ruangan tertutup. |
| Kategori | Skripsi - TMJ |
| Diunggah oleh | Ibrahim Alvaro |
| Diunggah pada | Thu, 23 Jul 2026 |
5.
| Judul | IMPLEMENTASI NETWORK ATTACHED STORAGE MENGGUNAKAN OPENMEDIAVAULT SEBAGAI MEDIA PENYIMPANAN DATA TERPUSAT DI PT FEDERAL IZUMI MANUFACTURING |
| Deskripsi | Departemen QC PT Federal Izumi Manufacturing mengalami fragmentasi dan penumpukan data uji mutu pada workstation lokal yang heterogen lintas generasi sistem operasi. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan Network Attached Storage (NAS) berbasis OpenMediaVault (OMV) v8 secara Bare Metal dengan arsitektur redundan RAID 1. Pengujian dilakukan secara luring (air-gapped) menggunakan Wireshark untuk mengukur Quality of Service (QoS) standar TIPHON serta memantau beban perangkat keras server melalui skenario skalabilitas 3, 5, dan 7 PC konkuren dengan variasi beban berkas 1 GB, 2 GB, dan 3 GB tipe sekuensial (full) maupun terfragmentasi (frag). Hasil pengujian parameter QoS pada seluruh node klien (PC 1 sampai PC 7) secara akumulatif meraih Indeks Kategori 4 (Sangat Bagus) menurut standar TIPHON dengan throughput optimal mencapai 36,75 Mbps, rata-rata delay dan jitter di bawah 1,53 ms, serta packet loss terkendali di bawah 1,07%. Pada aspek komputasi server, prosesor mampu melayani beban puncak 7 PC dengan rata-rata utilisasi CPU sebesar 52,37% dan alokasi memori RAM murni yang efisien berkisar 0,63–1,02 GB akibat ketiadaan lapisan beban virtualisasi. Validasi fault tolerance RAID 1 membuktikan ketersediaan layanan tanpa waktu henti (zero downtime) saat terjadi kegagalan disk. Kesimpulannya, server NAS OMV Bare Metal terbukti andal, aman, dan efisien sebagai solusi repositori data terpusat. |
| Kategori | Skripsi - TMJ |
| Diunggah oleh | Alif Rendina Pamungkas |
| Diunggah pada | Thu, 23 Jul 2026 |
Dokumen Statistik
Total Dokumen Terupload
5 dokumen
Upload Dokumen Perbulan 2026
Januari
75
Februari
85
Maret
16
April
2
Mei
Tidak ada dokumen
Juni
2
Juli
508
Agustus
313
September
134
Oktober
52
November
12
Desember
368