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 | SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PRIORITAS PRODUK UNTUK KEGIATAN PROMOSI DENGAN METODE MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION BY RATIO ANALYSIS (MOORA) |
| Deskripsi | Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web untuk membantu DRW SKINCARE Banjarmasin dalam menentukan prioritas produk yang akan dipromosikan menggunakan metode Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA). Metode tersebut diterapkan untuk melakukan pemeringkatan produk berdasarkan beberapa kriteria, sehingga menghasilkan rekomendasi yang dapat dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan promosi. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Alya Yulhadi |
| Diunggah pada | Tue, 7 Jul 2026 |
2.
| Judul | Rancang Bangun Sistem Monitoring Kualitas Tanah Secara Real-Time Menggunakan Sensor Internet of Things |
| Deskripsi | Kualitas tanah berperan penting dalam mendukung pertumbuhan dan produktivitas padi. Pemantauan kualitas tanah secara konvensional masih memiliki berbagai keterbatasan, seperti tidak dapat dilakukan secara real-time, membutuhkan waktu pengukuran yang relatif lama, serta belum mampu menyimpan data secara digital untuk pemantauan berkelanjutan. Kondisi tersebut menyebabkan petani mengalami kesulitan dalam memantau perubahan kualitas tanah secara cepat dan berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring kualitas tanah berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu melakukan pemantauan secara real-time, menampilkan hasil klasifikasi tingkat kesuburan tanah, serta memberikan rekomendasi pemupukan untuk mendukung pertanian presisi. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif eksperimental melalui perancangan, implementasi, dan pengujian kinerja sistem. Sistem dikembangkan menggunakan soil sensor 7-in-1, ESP32, protokol MQTT, platform ThingsBoard untuk mengolah parameter pH, suhu, kelembaban, nitrogen (N), fosfor (P), kalium (K), dan electrical conductivity (EC). Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki rata-rata latensi publish MQTT sebesar 1,4 ms dan nilai packet loss sebesar 14,67%. Pengujian mode hybrid menghasilkan tingkat keberhasilan sinkronisasi data sebesar 100%, dengan seluruh data yang tersimpan saat kondisi offline berhasil dikirim kembali ke server ketika koneksi internet tersedia. Selain itu, sistem mampu beroperasi secara kontinu hingga 12 jam 5 menit dan menghasilkan pembacaan sensor yang konsisten pada pengukuran berulang. Berdasarkan hasil pengujian, sistem yang dikembangkan mampu melakukan monitoring kualitas tanah secara real-time, portabel, serta menjaga ketersediaan data melalui mekanisme hybrid (online dan offline). |
| Kategori | Skripsi - TMJ |
| Diunggah oleh | Stephanie Meissya Permata Asri Tarigan |
| Diunggah pada | Tue, 7 Jul 2026 |
3.
| Judul | Klasifikasi dan Analisis Tingkat Kesuburan Tanah Menggunakan Metode Random Forest Berbasis Edge Computing |
| Deskripsi | Ketahanan pangan dan pertanian presisi menuntut adanya pengelolaan lahan berbasis pemantauan dan analisis kualitas tanah secara seketika (real-time). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem monitoring dan klasifikasi tingkat kesuburan tanah berbasis Internet of Things (IoT) dan kecerdasan buatan dengan pendekatan edge computing. Sistem akuisisi data dibangun menggunakan sensor tanah 7-in-1 untuk mengukur parameter derajat keasaman (pH), Nitrogen (N), Fosfor (P), Kalium (K), dan Electrical Conductivity (EC), yang terintegrasi dengan mikrokontroler ESP32. Untuk melakukan klasifikasi lima tingkat kesuburan tanah berdasarkan standar kelayakan Balittanah, penelitian ini mengevaluasi kinerja algoritma Random Forest, Support Vector Machine (SVM), XGBoost, dan Neural Network. Model terbaik selanjutnya dikonversi menjadi format bahasa C/C++ menggunakan pustaka micromlgen (TinyML) agar dapat dieksekusi langsung pada ESP32 tanpa bergantung pada komputasi cloud. Hasil evaluasi komparatif menggunakan Stratified 6-Fold Cross-Validation menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki performa klasifikasi tertinggi dengan akurasi 99,85%. Melalui penerapan hyperparameter tuning, kompleksitas model sukses direduksi sehingga ukuran file menyusut sebesar 79,2% menjadi 27,97 KB. Hal ini membuat model sangat ringan karena hanya mengonsumsi 0,68% memori flash mikrokontroler dengan rata-rata waktu inferensi yang sangat cepat, yakni 0,0000412 detik. Infrastruktur jaringan berbasis protokol MQTT menuju basis data Supabase juga terbukti andal dengan rata-rata latensi pengiriman 0,79 detik serta tahan terhadap gangguan koneksi (fault tolerance). Secara keseluruhan, sistem cerdas ini berhasil diimplementasikan secara end-to-end yang dihubungkan dengan antarmuka aplikasi mobile berbasis Capacitor Progressive Web App (PWA) untuk menyajikan data pemantauan, klasifikasi AI, serta rekomendasi tindakan secara akurat dan real-time. |
| Kategori | Skripsi - TMJ |
| Diunggah oleh | Raden Muhammad Fadil Azhar |
| Diunggah pada | Tue, 7 Jul 2026 |
4.
| Judul | IMPLEMENTASI ASSOCIATION RULES MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA TRANSAKSI PENJUALAN PRODUK DRW SKINCARE BEAUTY |
| Deskripsi | DRW Beauty Skincare memiliki data transaksi penjualan yang belum dimanfaatkan secara optimal untuk mengetahui pola pembelian pelanggan dan mendukung pengambilan keputusan operasional. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan association rules menggunakan algoritma FP-Growth pada data transaksi penjualan produk DRW Beauty Skincare. Data yang digunakan dalam penelitian terdiri dari data transaksi periode Juli 2025 hingga April 2026 sebanyak 22.751 baris data, yang kemudian digunakan dalam proses pemodelan dan pengujian melalui skenario split data. Variabel yang digunakan dalam analisis meliputi produk, operator, dan waktu transaksi, dengan kategori waktu disesuaikan berdasarkan shift kerja. Sistem dikembangkan berbasis web menggunakan metode Waterfall dan dilengkapi fitur unggah dataset, pembersihan data, analisis pola transaksi, dashboard insight, riwayat analisis, filter hasil, deteksi anomali, serta unduh laporan. Tahapan analisis dilakukan melalui preprocessing data, pembentukan itemset transaksi, transformasi data menggunakan one-hot encoding, pembentukan frequent itemset, dan pembentukan aturan asosiasi. Algoritma FP-Growth digunakan untuk menghasilkan aturan asosiasi berdasarkan nilai support, confidence, dan lift ratio sehingga hubungan antarvariabel transaksi dapat diketahui secara lebih terstruktur. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berjalan sesuai kebutuhan berdasarkan Black Box Testing, memperoleh persentase penerimaan sebesar 100% pada User Acceptance Testing (UAT), serta mampu menangani akses pengguna secara bersamaan berdasarkan pengujian menggunakan Locust. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat membantu pengguna memperoleh insight dari data transaksi penjualan produk skincare sebagai dasar dalam memahami pola keterkaitan antara produk, operator, dan waktu transaksi. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Laiqah Noor Muin |
| Diunggah pada | Tue, 7 Jul 2026 |
5.
| Judul | Rancang Bangun Animasi 3D Sistem Electronic Fuel Injection (EFI) Sepeda Motor Sebagai Media Pembelajaran Kelas XI Teknik Sepeda Motor di SMK Negeri 1 Bumijawa |
| Deskripsi | Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun media pembelajaran berupa animasi 3D mengenai sistem Electronic Fuel Injection (EFI) pada sepeda motor untuk siswa kelas XI Teknik Sepeda Motor di SMK Negeri 1 Bumijawa. Media pembelajaran ini dikembangkan untuk membantu siswa memahami komponen, alur kerja, serta mekanisme sistem EFI secara lebih visual, informatif, dan mudah dipahami dibandingkan dengan media pembelajaran konvensional. Proses pengembangan dilakukan menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) yang meliputi tahapan concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Hasil penelitian menunjukkan bahwa animasi 3D yang dikembangkan layak digunakan sebagai media pembelajaran. |
| Kategori | Skripsi - TMD |
| Diunggah oleh | Muhammad Nuha Ammar Arief |
| Diunggah pada | Tue, 7 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
410
Agustus
296
September
134
Oktober
52
November
12
Desember
368