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 Monitoring Kebisingan Berbasis ESP32 Menggunakan Metode Time Weighted Average (TWA) Untuk Evaluasi Kesehatan dan Keselamatan Kerja (K3) (Studi Kasus: Stasiun Kereta Pondok Cina) |
| Deskripsi | Kebisingan yang berlebihan di lingkungan kerja dapat berdampak pada kesehatan pekerja, terutama gangguan pendengaran. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang mampu memantau tingkat kebisingan secara realtime dan memberikan informasi tingkat paparan kebisingan selama jam kerja. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring kebisingan berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan ESP32 dan sensor INMP441 di Hall Atas Stasiun Pondok Cina.<br /> Data hasil pengukuran diolah menggunakan metode Recursive Moving Average (RMA) untuk mengurangi fluktuasi akibat noise pada sensor. Selanjutnya, sistem menghitung nilai Time Weighted Average (TWA) berdasarkan standar National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH) untuk mengetahui tingkat paparan kebisingan selama 8 jam kerja. Data hasil pengukuran disimpan ke database dan dapat dipantau secara realtime. Pengujian dilakukan selama lima hari dengan durasi pengamatan 8 jam kerja setiap hari. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengumpulkan 2400 data pengukuran. Rata-rata tingkat kebisingan yang diperoleh sebesar 52,23 dB dengan nilai TWA rata-rata sebesar 40,57 dB. Nilai tersebut masih berada di bawah batas paparan kebisingan 85 dB sesuai standar Permenaker No 5 Tahun 2018 dan National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH). Selain itu, sistem dilengkapi mekanisme notifikasi sebagai pendukung penerapan Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) apabila nilai TWA melebihi batas aman yang ditentukan. |
| Kategori | Skripsi - TMJ |
| Diunggah oleh | Herdiansyah Ramadhana |
| Diunggah pada | Thu, 16 Jul 2026 |
2.
| Judul | Rancang Bangun Game Edukasi Sejarah Jalur Rempah Di Museum Kebaharian Jakarta |
| Deskripsi | Museum Kebaharian Jakarta, khususnya Eksebisi Bilik Rempah, menghadapi kendala dalam menarik minat pengunjung karena penyajian sejarah masih didominasi media statis yang kurang mendukung visualisasi dan pengalaman belajar yang interaktif. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun game edukasi sejarah jalur rempah Nusantara serta menguji kelayakannya sebagai media interaktif bagi pengunjung museum. Pengembangan dilaksanakan menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) versi Luther-Sutopo melalui enam tahap: pengonsepan, perancangan, pengumpulan aset, pembuatan, pengujian, dan distribusi. Aplikasi Petualangan Arung dikembangkan dengan Unity 2022 LTS untuk platform Android, menampilkan gameplay berbasis keputusan dagang yang merepresentasikan tiga jalur rempah utama, yaitu Kepulauan Maluku, Batavia, dan Selat Malaka serta dilengkapi animasi cutscene historis, sistem leaderboard, dan dukungan dua bahasa, Indonesia dan Inggris. Pengujian dilaksanakan melalui tiga tahap, yaitu alpha testing dengan 68 skenario black box, validasi ahli oleh ahli materi dan ahli media, serta beta testing kepada 30 responden pengunjung museum. Validasi ahli materi menghasilkan indeks 93,3% dan validasi ahli media menghasilkan indeks 90,0%, keduanya dalam kategori Sangat Setuju, dengan rata-rata keseluruhan 91,7%. Pengujian beta menghasilkan indeks keseluruhan 85,1% (Sangat Setuju), mencakup aspek kemudahan penggunaan (86,9%), aturan dan umpan balik (83,8%), keterlibatan bermain (83,8%), narasi dan konten sejarah (86,3%), serta kelayakan edukasi (85,2%). Hasil ini menunjukkan bahwa Petualangan Arung layak digunakan sebagai instalasi kios interaktif pada Eksebisi Bilik Rempah Museum Kebaharian Jakarta dalam menyampaikan sejarah jalur rempah Nusantara secara interaktif kepada pengunjung generasi muda. |
| Kategori | Skripsi - TMD |
| Diunggah oleh | Muhammad Bimo Ariotedjo |
| Diunggah pada | Thu, 16 Jul 2026 |
3.
| Judul | RANCANG BANGUN MEKANIK OPERASIONAL PADA GAME MANAJEMEN JALAN TOL |
| Deskripsi | 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. |
| Kategori | Skripsi - TMD |
| Diunggah oleh | Angga Yusma Prasetia |
| Diunggah pada | Thu, 16 Jul 2026 |
4.
| Judul | RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN OPERASIONAL PT SANGAP OSMAN SENTOSA |
| Deskripsi | PT Sangap Osman Sentosa menghadapi kendala ketidakterpaduan alur kerja lintas divisi (Sales, Factory, Admin) yang memicu miskomunikasi dan selisih data akibat pencatatan manual. Penelitian ini bertujuan membangun sistem informasi manajemen operasional berbasis web terintegrasi menggunakan framework Laravel 12, Filament 3.3, dan PostgreSQL melalui metode Waterfall. Fitur utama mencakup pengelolaan pesanan, faktur otomatis, formula produksi berbasis merek, eksekusi checklist produksi stok real-time, penagihan bertahap, serta integrasi WhatsApp. Pengujian fungsional Black Box Testing mencapai keberhasilan 100%, pengujian performa Locust dinyatakan LULUS (error rate 0.00% dari 256 requests), User Acceptance Testing (UAT) mencapai penerimaan 100%, serta pengujian System Usability Scale (SUS) memperoleh skor rata-rata 89,50 (kategori Good). Hasil penelitian membuktikan sistem berhasil menggantikan prosedur manual dan memangkas total durasi siklus operasional bisnis secara signifikan dari 228,5 jam menjadi 207,75 jam. Implementasi sistem terbukti meningkatkan efisiensi kerja, mempercepat koordinasi lintas departemen, mengotomatisasi rekapitulasi data, serta mendukung pengambilan keputusan manajemen yang akurat dan real-time. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Roger Martua Osman Simanjuntak |
| Diunggah pada | Wed, 17 Jun 2026 |
5.
| Judul | ANALISIS PENGARUH IMAGE ENHANCEMENT PADA MODEL MOBILENETV2 UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT TANAMAN PADI |
| Deskripsi | 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, Non-Local Means Denoising (NL-Means), Excess Green Index (ExG), serta lima kombinasi hybrid image enhancement diuji menggunakan metode Stratified 10-Fold Cross Validation. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan image enhancement memberikan pengaruh yang berbeda terhadap performa MobileNetV2. Metode Excess Green Index (ExG) sebagai preprocessing tunggal menghasilkan performa terbaik dengan nilai accuracy sebesar 91,25%, precision sebesar 91,28%, recall sebesar 91,25%, dan F1-score sebesar 91,25%, meningkat dibandingkan model baseline yang memperoleh accuracy sebesar 89,06%. Sementara itu, seluruh metode hybrid image enhancement yang diuji belum mampu melampaui performa ExG sebagai metode tunggal, meskipun beberapa kombinasi seperti ExG→NL-Means menghasilkan peningkatan dibandingkan baseline. Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa efektivitas image enhancement tidak ditentukan oleh banyaknya tahapan preprocessing, melainkan oleh kesesuaiannya dalam meningkatkan kualitas fitur visual yang diekstraksi oleh MobileNetV2. Dengan demikian, Excess Green Index merupakan metode preprocessing yang paling efektif untuk meningkatkan performa klasifikasi penyakit tanaman padi pada dataset yang digunakan dalam penelitian ini. |
| Kategori | Skripsi - TI |
| Diunggah oleh | Muhammad Alfi Luthfan Thufail |
| Diunggah pada | Thu, 16 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
508
Agustus
313
September
134
Oktober
52
November
12
Desember
368