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 | Rancang Bangun Sistem Informasi Pengadaan dan Peminjaman Peralatan Penunjang Pembelajaran Pada STIT Al Wafi Bogor |
| Deskripsi | Pengelolaan peralatan penunjang pembelajaran di STIT Al Wafi Bogor saat ini masih manual berbasis kertas, sehingga menimbulkan kendala data tidak terstruktur dan risiko bentrok jadwal peminjaman. Penelitian ini bertujuan membangun sistem informasi pengadaan dan peminjaman peralatan penunjang pembelajaran berbasis web untuk mendukung pengelolaan operasional dan ketepatan pendataan inventaris. Aplikasi dikembangkan dengan metode Waterfall menggunakan Laravel sebagai backend, Vue.js sebagai frontend, dan MySQL sebagai database. Pendekatan penelitian mencakup metode kualitatif dengan wawancara dan studi literatur serta kuantitatif dengan pengujian sistem. Fitur yang dikembangkan meliputi modul katalog barang, peminjaman mandiri, manajemen inventaris, dan pengajuan pengadaan. Hasil Black Box Testing terhadap 54 skenario uji menunjukkan tingkat keberhasilan 100%. Pengujian performa dengan Locust mencatat keandalan server yang stddabil dengan failure rate 0%. Dari sisi pengguna akhir, User Acceptance Testing (UAT) terhadap 20 responden menghasilkan tingkat kelayakan 100%. Evaluasi kuesioner System Usability Scale (SUS) memperoleh skor rata-rata akhir sebesar 85,5 yang masuk kategori Acceptable dengan predikat Excellent. Berdasarkan hasil tersebut, sistem ini dinyatakan sangat layak diimplementasikan secara nyata untuk mendukung tata kelola aset institusi. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Laila Syalwa Salsabila |
| Diunggah pada | Sun, 19 Jul 2026 |
2.
| Judul | PERANCANGAN UI/UX KONTEN PEMBELAJARAN ROBOTIC ARM INDUSTRI BERBASIS MIXED REALITY (MR) |
| Deskripsi | Pembelajaran robotic arm industri pada pendidikan vokasi masih menghadapi kendala dalam memahami konsep kinematika, sistem koordinat, ruang gerak, dan logika pergerakan robot yang bersifat abstrak. Keterbatasan visualisasi pada media pembelajaran konvensional berpotensi meningkatkan extraneous cognitive load dan menghambat pemahaman konseptual mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kebutuhan pengguna, merancang UI/UX dan alur konten pembelajaran robotic arm industri berbasis Mixed Reality (MR), serta mengevaluasi tingkat usability dan pengalaman pengguna terhadap media yang dikembangkan. Penelitian menggunakan metode ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation). Analisis kebutuhan dilakukan melalui kuesioner terhadap 33 mahasiswa dan alumni Program Studi Mekatronika Politeknik Astra serta wawancara dengan instruktur robotika industri. Hasil analisis menunjukkan bahwa kebutuhan interaksi dan visualisasi interaktif menjadi kebutuhan utama pengguna. Berdasarkan temuan tersebut, dirancang dua modul pembelajaran yang mencakup kinematika, ruang gerak, operasi robot, dan logika gerakan. Hasil perancangan diwujudkan dalam bentuk storyboard, wireframe, desain antarmuka high-fidelity, dan prototipe aplikasi MR RoboMRLab berbasis Meta Quest 3. Evaluasi terhadap 18 responden menghasilkan skor SUS sebesar 71,25 (Good, Grade B, Acceptable). Hasil penelitian menunjukkan bahwa media yang dikembangkan dinilai usable, interaktif, dan relevan untuk mendukung pembelajaran robotic arm industri pada pendidikan vokasi. |
| Kategori | Skripsi - TMD |
| Diunggah oleh | Safira Zahara Jasmine |
| Diunggah pada | Sun, 19 Jul 2026 |
3.
| Judul | RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI DINI PENYAKIT GANODERMA PADA KELAPA SAWIT BERBASIS WEB MENGGUNAKAN YOLOv26 |
| Deskripsi | Skripsi ini merancang sistem deteksi dini penyakit Busuk Pangkal Batang (BPB) akibat Ganoderma boninense pada kelapa sawit melalui tahap lokalisasi spasial menggunakan arsitektur Object Detection YOLOv26. Sistem ini berfokus pada pendeteksian dan pengisolasian area pangkal batang (Region of Interest) pada citra termal secara otomatis, dengan membandingkan dua skenario pelatihan yaitu From Scratch dan Cross-Domain Transfer Learning dari citra RGB. Model terbaik (Skenario From Scratch) mencapai mAP@50 sebesar 98,92%, Precision 96,44%, dan Recall 98,59%. Koordinat bounding box hasil deteksi diintegrasikan secara real-time ke dalam dashboard web berbasis React.js dan Vite dengan backend Python API, serta dihubungkan dengan modul klasifikasi Hybrid CNN-Transformer dari riset pendamping untuk menghasilkan visualisasi peta sebaran (Mapping View) status kesehatan kelapa sawit secara terpadu. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Visca Chaerunnisa Bachri |
| Diunggah pada | Sun, 19 Jul 2026 |
4.
| Judul | PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE UNTUK EVALUASI KUALITAS GERAKAN PLANK BERBASIS DEEP LEARNING |
| Deskripsi | Pengembangan aplikasi mobile berbasis Android untuk mengevaluasi kualitas gerakan plank menggunakan pendekatan deep learning. Sistem memanfaatkan metode Human Pose Estimation dengan MoveNet untuk mengekstraksi landmark tubuh dari video gerakan plank, kemudian mengolahnya menjadi data time-series yang diklasifikasikan menggunakan model Hybrid CNN-LSTM. Model yang dikembangkan memperoleh akurasi sebesar 97,08% dan berhasil diimplementasikan ke dalam aplikasi Android menggunakan TensorFlow Lite untuk melakukan evaluasi gerakan secara real-time. Selain itu, penelitian ini membandingkan penggunaan jumlah landmark tubuh serta menguji kualitas aplikasi melalui Black Box Testing dan User Acceptance Test (UAT), yang menunjukkan bahwa aplikasi mampu memberikan evaluasi gerakan plank secara objektif, akurat, dan layak digunakan sebagai media latihan mandiri. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Achmad Husein Rifansyah |
| Diunggah pada | Sun, 19 Jul 2026 |
5.
| Judul | PENGEMBANGAN CHATBOT BERBASIS AGENTIC RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION PADA APLIKASI PENCATATAN KALORI |
| Deskripsi | Aplikasi pencatatan kalori dapat mendukung pemantauan pola makan, tetapi input manual, keterbatasan data makanan lokal, dan penurunan kepatuhan sering menghambat penggunaan berkelanjutan. Penelitian ini mengembangkan chatbot berbasis agentic retrieval-augmented generation yang terintegrasi pada aplikasi Android NutriVision agar pengguna dapat menanyakan informasi gizi dan mencatat makanan melalui percakapan bahasa Indonesia. Pengembangan dilakukan secara berurutan melalui analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Arsitektur sistem menggabungkan aplikasi Android Kotlin, application programming interface Flask, PostgreSQL, LangChain Agent, serta model reasoning GPT-OSS-120B melalui Groq dengan temperature 0,3. Basis pengetahuan berisi 769 data makanan Indonesia yang dikumpulkan dari FatSecret Indonesia dan dilengkapi variasi porsi, kandungan gizi, embedding semantik, serta indeks hierarchical navigable small-world. Delapan tool memungkinkan agent mencari makanan, mengambil porsi, membaca konsumsi harian, menambah, mengubah, atau menghapus food log, serta mengambil dan memperbarui profil pengguna. Evaluasi mencakup 100 skenario trajectory dengan LLM-as-a-Judge, 20 kasus Black Box Testing, dan pengujian usability terhadap 16 responden berusia 20-25 tahun. Sistem memperoleh skor rata-rata trajectory 0,90 dengan pass rate 95%, keberhasilan fungsional 100%, skor System Usability Scale 80,63, dan Net Promoter Score 62,5. Hasil tersebut menunjukkan bahwa arsitektur agentic yang di-grounding pada basis data makanan lokal terstruktur mampu mendukung pencatatan kalori yang fungsional, kontekstual, dan diterima dengan baik oleh pengguna. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Haffidz Aimar Maulana |
| Diunggah pada | Sun, 19 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
404
Agustus
296
September
134
Oktober
52
November
12
Desember
368