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 | PENERAPAN DEEP LEARNING DAN OPTICAL CHARACTER RECOGNITION UNTUK EKSTRAKSI INFORMASI DARI STRUK BELANJA |
| Deskripsi | Perkembangan teknologi digital telah mendorong transformasi dalam berbagai sektor, termasuk sistem pembayaran dan manajemen dokumen keuangan. Struk belanja sebagai bukti transaksi memiliki peran penting dalam pencatatan keuangan, namun proses ekstraksi informasi dari struk fisik masih menghadapi tantangan teknis yang signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi struk belanja yang mengintegrasikan teknologi Optical Character Recognition (OCR) dengan pendekatan deep learning dalam ekstraksi informasi dari citra struk belanja. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model YOLOv8 yang dikembangkan mencapai performa optimal dengan precision sebesar 92.9%, recall 98.1%, mean average precision (mAP) 98.6%, dan nilai F1 score sebesar 95%. Analisis komparatif OCR mengindikasikan bahwa OCR Space memberikan hasil terbaik untuk jenis dataset yang digunakan dalam penelitian ini. Keanekaragaman dataset receipt dan invoice terbukti berpengaruh signifikan terhadap kemampuan generalisasi model, dimana keterbatasan variasi jenis receipt dalam dataset pelatihan menyebabkan penurunan akurasi deteksi pada format receipt yang belum pernah dilatih sebelumnya. Aplikasi mobile berbasis Android yang dikembangkan sebagai wadah dari model yang dibuat memperoleh skor 70.069 pada evaluasi System Usability Scale, yang tergolong dalam grade C dan menunjukkan tingkat usability yang dapat diterima. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem ekstraksi informasi dalam struk belanja untuk pencatatan keuangan pribadi dengan menggabungkan teknologi Optical Character Recognition dan deep learning. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Fitri Sagita |
| Diunggah pada | Sun, 13 Jul 2025 |
2.
| Judul | RANCANG BANGUN APLIKASI MULTIMEDIA INTERAKTIF DENGAN FITUR AUGMENTED REALITY SEBAGAI ALAT BANTU PEMBELAJARAN LOGIKA MATEMATIKA |
| Deskripsi | Kemajuan teknologi telah membuka peluang besar dalam pengembangan media pembelajaran, termasuk di tingkat pendidikan anak usia dini. Pendidikan anak usia dini merupakan pendidikan untuk meningkatkan pertumbuhan dan perkembangan anak melalui pemberian rangsangan, hal ini agar anak dapat memiliki kesiapan untuk melanjutkan ke jenjang pendidikan selanjutnya (Atina et al, 2020). Dalam hal ini membuat pemanfaatan media pembelajaran yang menarik menjadi sangat penting untuk menciptakan pengalaman belajar yang interaktif dan menyenangkan bagi anak.<br /> Salah satu media pembelajaran yang terbukti efektif adalah multimedia interaktif. Multimedia interaktif memiliki pengaruh signifikan dalam pembelajaran anak, karena memungkinkan guru untuk menggunakan metode demonstrasi dalam proses pengajaran, sehingga pembelajaran menjadi lebih menarik dan mudah dipahami (Munawaroh et al, 2022). Hal ini sejalan dengan kebutuhan anak usia dini yang cenderung memiliki gaya belajar visual serta membutuhkan pendekatan yang menyenangkan.<br /> Berdasarkan hasil wawancara dengan Bapak Andi Kurniadi, salah satu guru di TK Negeri Penggilingan, diketahui bahwa metode pembelajaran yang digunakan menerapkan pendekatan berbasis tema, di mana konsep pembelajaran diintegrasikan ke dalam tema tertentu. Dalam pendekatan berbasis tema tersebut, elemen dalam capaian pembelajaran di kurikulum diterapkan. Salah satu elemen yang menjadi fokus dalam capaian pembelajaran adalah pengenalan konsep logika matematika.<br /> Namun, Bapak Andi mengungkapkan bahwa pelaksanaan pembelajaran dalam menyampaikan konsep logika matematika, masih menghadapi berbagai tantangan. Tantangan utama yang dihadapi adalah bagaimana menyajikan pembelajaran yang menarik dan sesuai dengan karakteristik anak usia dini. Karena media pembelajaran yang digunakan masih terbatas pada buku dan video, sehingga menyulitkan guru dalam menyampaikan konsep logika matematika secara menarik. Kondisi ini menyebabkan anak-anak terlihat kurang tertarik, yang berdampak pada tingkat perhatian dan motivasi mereka dalam mengikuti proses pembelajaran. Selain itu, Bapak Andi juga menyampaikan bahwa sekitar 50% anak belum mampu melakukan operasi penjumlahan dan pengurangan bilangan 1 hingga 20. Di samping itu, sebagian anak juga masih kesulitan mengenali bentuk-bentuk geometri yang lebih kompleks, seperti jajargenjang dan segi enam.<br /> Berdasarkan permasalahan yang terjadi, untuk mengatasi permasalahan tersebut diperlukan alternatif media pembelajaran sebagai alat bantu dalam pembelajaran logika matematika yang dapat memotivasi anak-anak untuk mengikuti proses belajar. Salah satu solusi yang dapat dipertimbangkan adalah menggunakan aplikasi multimedia interaktif dengan fitur Augmented Reality (AR) sebagai media pembelajaran. Karena dapat memberikan pengalaman belajar yang lebih interaktif, di mana anak-anak dapat berinteraksi dengan konten pembelajaran melalui teknologi dan Augmented Reality (AR). Penggunaan aplikasi multimedia interaktif sebagai media pembelajaran lebih menarik daripada secara konvensional karena di dalamnya memuat gambar, teks, animasi, dan suara yang interaktif sehingga anak-anak akan termotivasi untuk belajar (Kartini et al, 2020).<br /> Berdasarkan penjelasan tersebut, maka penelitian ini dilakukan untuk merancang bangun aplikasi multimedia interaktif dengan fitur Augmented Reality (AR) sebagai alat bantu pembelajaran logika matematika menggunakan Unity. Aplikasi ini berisikan berupa materi dengan video animasi serta games dan fitur Augmented Reality (AR) markerbased yang menggunakan kartu untuk menampilkan objek 3D. |
| Kategori | Skripsi - TMD |
| Diunggah oleh | Rafindra Librant |
| Diunggah pada | Sat, 12 Jul 2025 |
3.
| Judul | RANCANG BANGUN CHATBOT MENGGUNAKAN LARGE LANGUAGE MODEL SEBAGAI SARANA INFORMASI SKRIPSI |
| Deskripsi | Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika dan Komputer Politeknik Negeri Jakarta seringkali <br /> menghadapi kesulitan dalam memperoleh informasi terkait skripsi yang menyebabkan <br /> inefisiensi layanan akademik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem chatbot <br /> berbasis Large Language Model (LLM) dengan pendekatan Retrieval-Augmented <br /> Generation (RAG) sebagai sarana informasi skripsi yang interaktif dan efisien. Sistem ini <br /> diwujudkan melalui proses pengembangan yang iteratif dan adaptif,, dengan sistem yang <br /> dibangun menggunakan teknologi seperti FastAPI untuk backend, ReactJS untuk frontend, <br /> dan Pinecone sebagai vector database. Evaluasi sistem dilakukan melalui serangkaian <br /> pengujian komprehensif yang meliputi Black Box Testing, User Acceptance Test (UAT) <br /> yang melibatkan 10 mahasiswa dan 1 admin, System Usability Scale (SUS), dan Net <br /> Promoter Score (NPS). Hasil pengujian menunjukkan fungsionalitas sistem mencapai <br /> 100% efektif berdasarkan Black Box Testing. Skor UAT dari mahasiswa mencapai 92,6% <br /> (Sangat Baik), dan dari admin mencapai 100% (Sangat Efektif). Sistem juga memperoleh <br /> skor kegunaan rata-rata SUS sebesar 78,67 (Good) dan skor NPS 54,16% (Excellent). <br /> Berdasarkan hasil tersebut, disimpulkan bahwa chatbot yang dikembangkan berhasil <br /> menjadi solusi yang fungsional, andal, dan diterima dengan sangat baik oleh pengguna <br /> untuk meningkatkan aksesibilitas informasi skripsi. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Vidi Septri Argalus Mp |
| Diunggah pada | Sat, 12 Jul 2025 |
4.
| Judul | PENERAPAN TEXT CLASSIFICATION DALAM MENGANALISIS KOMUNIKASI PELANGGAN DI MEDIA SOSIAL |
| Deskripsi | Perkembangan pesat interaksi digital menuntut analisis komunikasi pelanggan yang efektif<br /> di media sosial guna mengoptimalkan Manajemen Hubungan Pelanggan (CRM).<br /> Pendekatan tradisional seringkali terkendala oleh volume dan sifat data yang tidak<br /> terstruktur, sehingga mengakibatkan keterlambatan dalam memberikan layanan kepada<br /> pelanggan. Penelitian ini berfokus pada optimasi CRM melalui Klasifikasi Teks dengan<br /> model DistilBERT untuk mengkategorikan isu pelanggan. Studi ini menggunakan dataset<br /> publik (9.974 entri percakapan pelanggan berbahasa Inggris dalam beberapa kelas) yang<br /> melalui pra-pemrosesan komprehensif, termasuk undersampling dan pembagian data dua<br /> skenario. Model DistilBERT di-fine-tune dengan delapan konfigurasi hyperparameter, dan<br /> kinerjanya dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, dan recall. Hasil menunjukkan<br /> kinerja model yang luar biasa, dengan beberapa skenario mencapai skor validasi<br /> sempurna (1.0000), mengindikasikan generalisasi kuat dan overfitting minimal. Sebuah<br /> dasbor KPI juga diintegrasikan untuk visualisasi isu terklasifikasi dan metrik CRM relevan<br /> lainnya untuk wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Temuan ini mengonfirmasi bahwa<br /> pendekatan Klasifikasi Teks berbasis DistilBERT dapat diimplementasi pada sistem CRM |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Syahrul Rayhansyah |
| Diunggah pada | Fri, 11 Jul 2025 |
5.
| Judul | RANCANG BANGUN WEB PEMBUATAN PASANGAN PERTANYAAN-JAWABAN OTOMATIS DENGAN TEKNIK RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION |
| Deskripsi | Tantangan dalam pembuatan soal evaluasi yang berkualitas dan memakan waktu bagi pendidik menjadi latar belakang utama penelitian ini, terutama dalam konteks rendahnya literasi pemahaman bacaan siswa di Indonesia. Untuk mengatasi masalah ini, dikembangkan Soalify, sebuah aplikasi web yang menerapkan inovasi teknik Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk menghasilkan pasangan pertanyaan-jawaban format esai secara otomatis dari teks berbahasa Indonesia. Metodologi penelitian mencakup perancangan arsitektur full-stack (Next.js, FastAPI, PostgreSQL) dan pengembangan pipeline RAG yang melibatkan embedding teks, penyimpanan di vector store, dan retrieval yang dioptimalkan dengan TF-IDF. Validasi sistem dilakukan secara komprehensif melalui empat pendekatan: pengujian fungsional (black-box), kebergunaan (System Usability Scale), evaluasi model otomatis (LLM-as-a-Judge), dan evaluasi pakar (Human Evaluation). Hasil pengujian menunjukkan performa sistem yang sangat baik: fungsionalitas sistem mencapai 100%; skor kebergunaan SUS mencapai 74.58 dari 12 responden (kategori 'Good'); model RAG memperoleh Skor Relevansi Konteks 100%; serta uji konsistensi penilaian pakar menghasilkan nilai Cohen's Kappa sebesar 0.667 (kategori 'Kuat'). Hasil-hasil ini secara kolektif membuktikan bahwa aplikasi Soalify merupakan solusi yang valid secara teknis, efektif, dan andal, sehingga berpotensi menjadi alat bantu yang berharga untuk para pendidik di Indonesia. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Andra Rizki Pratama |
| Diunggah pada | Thu, 10 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
292
September
133
Oktober
50
November
12
Desember
143