Daffa Putra Setyatama

Pengelolaan tugas yang masih menggunakan media terpisah, seperti Microsoft Excel dan WhatsApp, menyebabkan proses koordinasi, pemantauan, dan evaluasi kinerja pada Radhiyan Pet & Care belum terkelola dengan baik. Hal ini memicu kesulitan memantau progres tugas antar divisi, informasi tidak terpusat, dan keterbatasan data kinerja secara real-time. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengembangkan Task Management System berbasis web yang mengintegrasikan pengelolaan tugas, pemantauan pekerjaan, dan evaluasi kinerja pegawai. Pengembangan sistem menggunakan metode Waterfall dengan framework Laravel, dan basis data MySQL. Fitur utama meliputi manajemen tugas, kalender, notifikasi, Key Perfo...

Ghavio Rizky Ananda Budiawan

Volatilitas ekstrem pada pergerakan harga cryptocurrency Ethereum memberikan tantangan besar bagi investor dalam manajemen risiko finansial. Meskipun metode deep learning terbukti andal dalam analisis deret waktu finansial, penggunaan model statis rentan mengalami degradasi performa akibat perubahan kondisi pasar yang cepat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi harga pasangan aset ETH/IDR berfrekuensi tinggi dengan timeframe 5 menit menggunakan arsitektur Gated Recurrent Unit (GRU) yang diintegrasikan dengan mekanisme continuous fine-tuning, serta diimplementasikan ke dalam aplikasi mobile hibrida berbasis CapacitorJS dan backend FastAPI. Pelatihan algoritma dibatasi pada e...

Angga Yusma Prasetia

Toll Tycoon menggunakan metode Game Development Life Cycle (GDLC). Game dikembangkan dengan Unity dan dipublikasikan pada platform WebGL untuk mensimulasikan aktivitas operasional jalan tol, seperti pengelolaan gerbang tol, sistem antrean kendaraan, peningkatan teknologi pembayaran, pemeliharaan fasilitas, penyelamatan kendaraan, serta manajemen ekonomi permainan. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fitur berfungsi sesuai kebutuhan dan memperoleh tingkat penerimaan pengguna sebesar 89,46% dengan kategori Sangat Setuju, sehingga game dinilai mampu memberikan pengalaman simulasi yang menarik sekaligus merepresentasikan proses operasional jalan tol secara realistis.

Muhammad Abdan Syakuron

Lingkungan laboratorium pengujian kimia memiliki risiko kebakaran yang tinggi karena adanya potensi reaksi bahan kimia, peningkatan suhu, gas/asap, dan nyala api. Sistem deteksi kebakaran konvensional yang masih bergantung pada ambang batas statis berpotensi menimbulkan keterlambatan deteksi maupun false alarm. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem deteksi dini kebakaran berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan metode Rate of Rise (RoR) dan threshold adaptif multisensor di PT. Delta Indonesia Laboratory. Sistem dirancang menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor suhu DS18B20, sensor gas/asap MQ-2, flame sensor, serta relay sebagai aktuato...

Raden Gheryl Ivan Mahardika

Serangan Organisme Pengganggu Tumbuhan (OPT) pada tanaman padi dan terbatasnya tenaga Penyuluh Pertanian Lapangan (PPL) menyebabkan kesenjangan akses informasi pengendalian hama bagi petani. Penelitian ini merancang bangun asisten cerdas berbasis Retrieval-Augmented Generation (RAG) menggunakan metode Hybrid Retrieval yang menggabungkan BM25 dan Dense Vector Retrieval (FAISS) dengan Reciprocal Rank Fusion (RRF), didukung model Gemma-3 4B yang diadaptasi melalui Quantized Low-Rank Adaptation (QLoRA) dalam konfigurasi 4-bit (NF4) dan 8-bit (INT8). Basis pengetahuan dibangun dari dokumen BPTPH mencakup 32 entitas OPT melalui pipeline NLP lima tahap, dengan 128 pasang Q&A untuk fine-tuning dan 5...

Muhammad Nabiel Rayhan Falaah

Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi kendala kelebihan informasi akibat banyaknya berita finansial yang menyulitkan investor, khususnya pemula, dalam menganalisis sentiment saham. Sebagai solusi dikembangkan model klasifikasi hibrida kuantum klasik, yaitu FinBERT yang dibekukan dengan VQC sebagai classifier head, berbasis simulasi PennyLane, yang dianalisis secara komparatif terhadap model klasik, yaitu FinBERT yang dibekukan dengan MLP sebagai classifier head. Menggunakan dataset Financial PhraseBank, hasil evaluasi menunjukkan model hibrida lebih unggul dengan mencetak skor f1 makro minimum dan maksimum yang lebih tinggi, standar deviasi yang lebih rendah, serta nilai ECE yang lebih re...

Ghavio Rizky Ananda Budiawan

Volatilitas ekstrem pada pergerakan harga cryptocurrency Ethereum memberikan tantangan besar bagi investor dalam manajemen risiko finansial. Meskipun metode deep learning terbukti andal dalam analisis deret waktu finansial, penggunaan model statis rentan mengalami degradasi performa akibat perubahan kondisi pasar yang cepat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi harga pasangan aset ETH/IDR berfrekuensi tinggi dengan timeframe 5 menit menggunakan arsitektur Gated Recurrent Unit (GRU) yang diintegrasikan dengan mekanisme continuous fine-tuning, serta diimplementasikan ke dalam aplikasi mobile hibrida berbasis CapacitorJS dan backend FastAPI. Pelatihan algoritma dibatasi pada e...

MUHAMMAD NATHAN SUNARTO

Dokumen administratif merupakan salah satu sumber informasi penting yang digunakan dalam berbagai aktivitas organisasi dan institusi. Namun, proses identifikasi informasi penting pada dokumen administratif masih banyak dilakukan secara manual sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama dan berpotensi menimbulkan kesalahan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem analisis dokumen administratif yang mampu melakukan ekstraksi informasi penting dan menghasilkan ringkasan dokumen secara otomatis. Sistem yang dikembangkan memanfaatkan PaddleOCR untuk mengekstraksi teks dari dokumen PDF digital, PDF hasil pemindaian, dan DOCX, serta model IndoBERT yang telah melalui proses fine-tuning untuk me...

Muhammad Reza Harsono

Gerakan squat sangat efektif untuk melatih otot bawah, namun berisiko cedera seperti lumbar hyperlordosis dan knee valgus jika dilakukan dengan teknik yang salah. Keterbatasan pengamatan visual karena tingginya biaya sewa pelatih profesional membuat evaluasi latihan mandiri menjadi sulit dijangkau oleh masyarakat umum. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi mobile Android yang terintegrasi dengan model deep learning untuk mengevaluasi kualitas gerakan squat secara objektif melalui input video. Penelitian ini memanfaatkan teknologi MediaPipe Pose untuk mengekstraksi titik koordinat persendian bahu, pinggul, lutut, tumit, dan pergelangan kaki menjadi sinyal time-series. Data dip...

MUHAMMAD ALFI LUTHFAN THUFAIL

Penyakit tanaman padi merupakan salah satu faktor utama yang menyebabkan penurunan produktivitas dan kualitas hasil panen. Di sisi lain, proses identifikasi penyakit secara manual masih bergantung pada pengamatan visual yang memerlukan keahlian khusus sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan diagnosis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh berbagai teknik image enhancement terhadap kinerja model MobileNetV2 berbasis transfer learning dalam mengklasifikasikan penyakit tanaman padi. Delapan skenario preprocessing tunggal yang terdiri atas Gamma Correction, Histogram Equalization (HE), Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), Median Blurring, Bilateral Filtering...