Pengumuman
PENTING, Siapkan sebelumnya:
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 (panduan watermark dapat dilihat di : https://tinyurl.com/y46j793x ) di public
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 | RANCANG BANGUN CHATBOT NUTRI-GRADE DAN NUTRISI BERBASIS RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION UNTUK PRODUK MINUMAN |
| Deskripsi | Peningkatan konsumsi minuman tinggi gula telah mendorong perlunya edukasi gizi yang lebih mudah dipahami masyarakat. Sistem Nutri-grade yang diperkenalkan di Singapura mengklasifikasikan minuman berdasarkan kandungan gula dan lemak jenuh, namun pemahaman masyarakat—terutama generasi muda—terhadap sistem ini masih rendah. Penelitian ini merancang dan mengembangkan chatbot berbasis Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk menyampaikan informasi gizi dan Nutri-grade secara interaktif dan relevan. Sistem menggunakan model bahasa besar (LLM) dengan database vektor dari ChromaDB serta framework Streamlit untuk antarmuka pengguna. Evaluasi dilakukan melalui uji RAGAs, validasi pakar (human evaluation), pengujian black box, usability (SUS), dan Net Promoter Score (NPS). Hasil menunjukkan chatbot mampu memberikan respons relevan dengan skor kesamaan semantik tinggi (0,94) dan tingkat kepuasan pengguna yang positif. Sistem ini diharapkan menjadi solusi edukatif yang mendukung pengambilan keputusan konsumsi sehat di Indonesia. Penelitian ini juga berkontribusi pada pengembangan teknologi AI berbasis LLM dalam domain kesehatan masyarakat |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Lisna Agustin |
| Diunggah pada | Thu, 17 Jul 2025 |
2.
| Judul | PEMBUATAN MULTIMEDIA INTERAKTIF BERBASIS AUGMENTED REALITY UNTUK PENGENALAN REMPAH-REMPAH |
| Deskripsi | Kurangnya media pembelajaran yang interaktif membuat siswa sekolah dasar kesulitan <br /> dalam mengenal jenis-jenis rempah seperti jahe, kunyit, lengkuas, dan kencur. Penelitian <br /> ini bertujuan mengembangkan aplikasi edukasi berbasis augmented reality (AR) <br /> menggunakan teknologi Model Target dari Vuforia yang dapat mengenali maket objek <br /> rempah secara langsung. Metode pengembangan yang digunakan adalah Multimedia <br /> Development Life Cycle (MDLC) yang terdiri dari enam tahap: konsep, perancangan, <br /> pengumpulan bahan, pembuatan, pengujian, dan distribusi. Aplikasi “RempahKita” <br /> dibangun dengan fitur utama visualisasi 3D, panel aroma dan rasa, kuis, koleksi rempah, <br /> dan panel informasi fun fact. Hasil pengujian alpha menunjukkan seluruh fitur berjalan <br /> sesuai fungsinya tanpa error. Sementara itu, hasil beta testing terhadap 25 siswa <br /> menunjukkan peningkatan rata-rata nilai dari 7,00 (pre-test) menjadi 7,92 (post-test). <br /> Hasil beta testing menunjukkan bahwa 88% siswa menyatakan aplikasi mudah digunakan, <br /> 89,6% siswa senang belajar rempah rempah dengan aplikasi dan 87,2% mengetahui lebih <br /> banyak tentang rempah-rempah. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa <br /> aplikasi ini efektif sebagai media pembelajaran yang menarik dan mampu meningkatkan <br /> pemahaman siswa secara signifikan. |
| Kategori | Skripsi - TMD |
| Diunggah oleh | Siti fajriyatis solikha |
| Diunggah pada | Thu, 17 Jul 2025 |
3.
| Judul | PEMBUATAN ASET VISUAL UNTUK GAME 2D “THE SACRED GRAIN” SEBAGAI MEDIA INFORMASI TENTANG PRODUKSI GARAM HITAM TRADISIONAL PAPUA |
| Deskripsi | Penelitian ini bertujuan untuk merancang aset visual dalam game 2D The Sacred Grain sebagai media informasi tentang produksi garam hitam tradisional Papua. Fokus utama berada pada pembuatan ilustrasi environments, items, dan characters secara hand-drawn serta graphical user interface secara vector-based. Gaya ilustrasi yang digunakan adalah whimsical, dipilih karena kemampuannya dalam menyampaikan cerita secara imajinatif. Metode pengembangan menggunakan Multimedia Development Life Cycle (MDLC) dengan tahapan concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution serta pendekatan mixed-methods yang mencakup studi literatur, wawancara, alpha-testing menggunakan skala Guttman, dan beta-testing menggunakan skala Likert. Beta-testing dilakukan bersama narasumber konsultan ahli, praktisi UI/UX, dan 30 pengguna awal untuk mengevaluasi penerimaan pengguna terhadap aset visual yang dibuat, khususnya dalam aspek estetika, fungsionalitas, serta relevansi budaya lokal. Narasumber konsultan ahli menegaskan akurasi visualisasi proses budaya dan efektivitas aset visual yang dibuat dalam transmisi kultural, sementara praktisi UI/UX menilai antarmuka telah memenuhi prinsip usability. Hasil beta-testing pengguna menunjukkan seluruh indikator berada pada kategori penilaian “Sangat Setuju”, dengan rata-rata skor 90,42% dan skor tertinggi pada aspek relevansi budaya lokal (95,83%). Temuan ini menunjukkan bahwa aset visual yang dibuat telah memenuhi standar estetika, keterbacaan, representasi kultural, dan layak sebagai media informasi yang mendukung transmisi kultur Papua dari perspektif audiens. |
| Kategori | Skripsi - TMD |
| Diunggah oleh | Keyla Nasyiwa Ilona |
| Diunggah pada | Thu, 17 Jul 2025 |
4.
| Judul | IMPLEMENTASI METODE YOU ONLY LOOK ONCE V8 UNTUK PEMBACAAN SERTIFIKAT MAHASISWA BERPRESTASI |
| Deskripsi | Sertifikat prestasi merupakan sebuah indikator dari seorang mahasiswa yang dapat digunakan sebagai bukti konkret telah memenangkan sebuah kompetisi. Mahasiswa Politeknik Negeri Jakarta meluangkan waktu lebih banyak ketika menggunakan google form untuk melakukan pengisian data prestasi. Admin Pengelola kegiatan seleksi prestasi juga merasakan sulitnya melakukan verifikasi terhadap data prestasi, sehingga membutuhkan waktu lebih untuk melakukannya. Oleh karena itu, penelitian ini hadir untuk menghasilkan keluaran berbentuk model deep learning, yang bertujuan untuk membantu dalam kegiatan pengisian ataupun verifikasi data prestasi. Model deep learning yang berfungsi untuk membaca sertifikat dan surat tugas berbasiskan model You Only Look Once dan Python Tesseract. Pembangunan model You Only Look Once menggunakan dataset sertifikat prestasi serta surat tugas. Sementara model pencarian otomatis dibangun menggunakan library Selenium untuk proses otomatisasi pada peramban. Model yang dibangun diimplementasikan ke dalam aplikasi berbasiskan web. Hasil penelitian mendapatkan performa kualitas model pembacaan sertifikat sebesar 86,7%, model pembacaan surat tugas sebesar 100%, dan pengujian kata kunci pada model pencarian otomatis mendapatkan nilai sesuai sebesar 100%. Hasil uji validitas menggunakan Human Evaluation mendapatkan hasil 95% dari keseluruhan kelas. Hasil pengujian System Usability Scale mendapatkan nilai 97,5%. Serta pengujian Black Box Testing mendapatkan presentase kesesuaian 100%. Hasil Pengujian User Acceptance Testing mendapatkan total skor sebesar 92,9%. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Ahmad Muharam Jiddan Wahono |
| Diunggah pada | Thu, 17 Jul 2025 |
5.
| Judul | RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI API BERBASIS KAMERA DENGAN NOTIFIKASI REAL-TIME MENGGUNAKAN METODE DEEP LEARNING |
| Deskripsi | Kebakaran merupakan salah satu bencana yang dapat menimbulkan kerugian besar, baik dari segi materi, lingkungan, maupun keselamatan jiwa. Sistem deteksi kebakaran konvensional seperti pendeteksi asap dan suhu sering kali memiliki keterbatasan dalam mendeteksi api secara cepat karena hanya merespons setelah adanya gejala lanjutan seperti peningkatan suhu atau munculnya asap. Oleh karena itu, diperlukan sistem deteksi dini yang mampu mengenali api secara visual melalui kamera secara real-time dan memberikan notifikasi secara cepat kepada pengguna.<br /> <br /> Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem deteksi api dini berbasis kamera dengan menggunakan metode deep learning, khususnya model YOLO (You Only Look Once), yang mampu mendeteksi keberadaan api, asap, dan kondisi normal melalui citra video dari webcam. Sistem ini diintegrasikan dengan Firebase untuk pengiriman notifikasi real-time ke aplikasi Android yang telah dirancang khusus, serta menyimpan data log kejadian untuk keperluan pemantauan. Metodologi pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah model Waterfall yang terdiri dari tahap analisis, perancangan, implementasi, dan pengujian.<br /> <br /> Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mendeteksi objek api dan asap dengan tingkat akurasi yang cukup baik, dan sistem secara keseluruhan dapat mengirim notifikasi ke aplikasi Android secara real-time ketika terjadi kebakaran. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat membantu pengguna untuk melakukan tindakan pencegahan lebih cepat dan meminimalisasi risiko kebakaran. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Mohamad Rafi Al-Yahya |
| Diunggah pada | Thu, 17 Jul 2025 |
Dokumen Statistik
Total Dokumen Terupload
5 dokumen
Upload Dokumen Perbulan 2025
Januari
64
Februari
69
Maret
16
April
2
Mei
Tidak ada dokumen
Juni
Tidak ada dokumen
Juli
222
Agustus
296
September
133
Oktober
50
November
12
Desember
143