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 | Pembuatan animasi 3D Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) sebagai media visual pembelajaran kosakata bagi siswa tunarungu |
| Deskripsi | Siswa tunarungu memiliki hambatan dalam menerima informasi auditif sehingga pembelajaran lebih mengandalkan penyampaian visual. Penelitian ini bertujuan membuat animasi 3D Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) sebagai media visual pendukung pembelajaran kosakata bagi siswa tunarungu kelas 1B Fase A di SLB Negeri 11 Jakarta. Pembuatan animasi menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) yang meliputi concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Produk dibuat menggunakan Blender 5.1 dengan satu karakter anak laki-laki bergaya kartun yang menampilkan tubuh bagian atas, gerakan tangan dan jari, artikulasi mulut, serta mimik wajah. Hasil penelitian berupa 15 video animasi berformat MP4 dengan durasi sekitar enam detik untuk setiap kosakata. Alpha Testing internal menunjukkan seluruh aspek pengujian berstatus Valid. Beta Testing terhadap 10 guru sebagai pengguna utama memperoleh persentase 86,8% dengan kategori Sangat Layak, sedangkan Beta Testing terhadap lima siswa sebagai data pendukung memperoleh 82,7% dengan kategori Sangat Layak. Nilai rata-rata pre-test dan post-test berubah dari 30 menjadi 80, tetapi hanya digunakan sebagai data pendukung. Berdasarkan hasil tersebut, animasi 3D SIBI dinilai layak digunakan guru untuk menampilkan dan mengulang materi kosakata dalam pembelajaran klasikal. |
| Kategori | Skripsi - TMD |
| Diunggah oleh | Ath Thoriq Arsyad Syah |
| Diunggah pada | Wed, 22 Jul 2026 |
2.
| 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 | Wed, 22 Jul 2026 |
3.
| Judul | Pengembangan Sistem Smart Lighting Indoor Berbasis Klasifikasi Aktivitas Manusia Menggunakan Computer Vision |
| Deskripsi | Sistem pencahayaan kamar tidur yang masih dikendalikan secara manual atau berbasis sensor konvensional belum mampu merespons kondisi ruangan secara kontekstual berdasarkan aktivitas spesifik penghuni. Penelitian ini mengembangkan sistem smart lighting indoor berbasis computer vision dengan pendekatan rule-based yang mengintegrasikan klasifikasi aktivitas manusia dan deteksi kecerahan cahaya ruangan untuk mengendalikan lampu secara otomatis. Sistem dirancang dengan pipeline: akuisisi citra oleh kamera Tapo C200, inferensi model MobileNetV2 untuk mengklasifikasikan empat kelas aktivitas (empty_room, lying_down, sitting, standing), pengambilan keputusan berbasis aturan IF-THEN yang mempertimbangkan hasil klasifikasi dan nilai sensor LDR, serta eksekusi kondisi lampu melalui mikrokontroler ESP32. Sebagai perbandingan, pendekatan machine learning berbasis HOG+SVM juga diimplementasikan dan dievaluasi. Hasil evaluasi menunjukkan model MobileNetV2 mencapai akurasi 95,41% pada data uji, jauh melampaui HOG+SVM yang hanya mencapai 69,28% dengan indikasi overfitting. Pengujian pada kondisi real-world menghasilkan akurasi 90,00%, melampaui target minimum 85%. Logika rule-based berjalan sesuai ekspektasi pada 87,5% skenario yang diuji, dan seluruh komponen sistem terintegrasi secara fungsional dari kamera hingga aktuator lampu. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Muhamad Adnan Fadillah |
| Diunggah pada | Wed, 22 Jul 2026 |
4.
| Judul | Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Maintenance Gedung dan Aset Berbasis Web dengan Workflow Multi-Role dan Otomasi Surat Perintah Kerja |
| Deskripsi | CMMS (Computerized Maintenance Management System) adalah aplikasi berbasis web yang dikembangkan untuk mendukung proses manajemen pemeliharaan aset pada Nusantara Group. Sistem ini dibangun untuk mengatasi permasalahan pencatatan aset dan penanganan perbaikan yang masih dilakukan secara manual, sehingga rentan terhadap keterlambatan penanganan, kehilangan data, dan sulitnya pemantauan riwayat pemeliharaan.<br /> <br /> Aplikasi ini menyediakan fitur pencatatan dan pengelolaan data aset, pengajuan permintaan perbaikan (repair request) oleh cabang, penerbitan Surat Perintah Kerja (SPK) dengan penomoran otomatis, penjadwalan maintenance rutin secara berkala, serta peminjaman alat antar cabang. Sistem menerapkan akses multi-role (Super Admin, Admin GA, Teknisi, PIC Cabang, dan Management) dengan pemisahan data berbasis perusahaan/cabang, sehingga setiap pengguna hanya dapat mengakses data sesuai dengan tanggung jawabnya.<br /> <br /> Dibangun menggunakan framework Laravel 12 (PHP) dengan basis data MySQL, serta antarmuka berbasis Blade dan Tailwind CSS. Sistem ini merupakan hasil pengembangan dalam rangka Kerja Praktik dan Skripsi Program Studi Teknik Informatika, Politeknik Negeri Jakarta (PNJ). |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Asiwidia Simanjuntak |
| Diunggah pada | Wed, 22 Jul 2026 |
5.
| Judul | Rancang Bangun Aplikasi Klasifikasi Pencemaran Udara Menggunakan Algoritma XGBoost Berbasis Web |
| Deskripsi | DKI Jakarta merupakan salah satu wilayah dengan tingkat pencemaran udara yang menjadi perhatian karena tingginya aktivitas transportasi, industri, dan kepadatan penduduk yang berkontribusi terhadap peningkatan konsentrasi polutan udara. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi klasifikasi pencemaran udara berbasis web yang mengintegrasikan model machine learning sehingga pengguna dapat melakukan klasifikasi data Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU) secara otomatis. Aplikasi dikembangkan menggunakan metode Waterfall dengan framework Laravel dan bahasa pemrograman PHP, sedangkan pengembangan model machine learning mengacu pada tahapan CRISP-DM. Dataset yang digunakan merupakan data ISPU DKI Jakarta periode 2010–2024 yang bersumber dari Portal Satu Data Jakarta. Model klasifikasi dibangun menggunakan algoritma XGBoost Classifier dengan penerapan Stratified Train-Test Split, Hyperparameter Tuning menggunakan RandomizedSearchCV, Stratified K-Fold Cross Validation, serta perbandingan tiga skenario penanganan ketidakseimbangan data, yaitu tanpa penanganan, SMOTE, dan Class Weight. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penerapan Class Weight dengan rasio split data 80:20 menghasilkan performa terbaik dengan nilai accuracy sebesar 99,89%. Model yang dihasilkan kemudian berhasil diintegrasikan ke dalam sistem aplikasi melalui modul Python sehingga sistem mampu melakukan klasifikasi data ISPU secara konsisten sesuai dengan model machine learning. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | LANANG PRASETYO |
| Diunggah pada | Wed, 22 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