Abstract:Abstract: The rapid expansion of digital learning environments has increased students’ reliance on Learning Management Systems (LMS), including SPOT UPI. However, limited studies have examined the platform’s overall user…
user experience across all User Experience Questionnaire (UEQ) dimensions. This study aims to evaluate the user experience (UX) of SPOT UPI, identify its strengths and weaknesses, and provide recommendations for system improvement. A quantitative-dominant mixed-method design was applied, involving 81 student respondents for the UEQ survey and two participants for follow-up semi-structured interviews selected through purposive sampling. The UEQ data were analyzed to generate mean scores for six UX dimensions, while interview data were thematically analyzed to support the interpretation of quantitative findings. The results indicate that Perspicuity (1.05) and Efficiency (0.78) achieved the highest scores, reflecting adequate clarity and functionality. In Contrast, Stimulation (0.50) and Novelty (-0.15) were the lowest, indicating limited engagement and innovation. Overall, pragmatic quality (0.84) outperformed hedonic quality (0.17), suggesting that users value functionality more than enjoyment. In conclusion, SPOT UPI is generally usable but lacks aesthetic appeal, emotional engagement, and innovative features, highlighting the need for interface redesign and performance optimization to enhance the overall learning experience.
Keywords: learning management system; user experience; user experience questionnaire
Abstrak: Perkembangan pembelajaran digital membuat mahasiswa semakin bergantung pada Learning Management System (LMS), termasuk SPOT UPI. Meski digunakan secara luas, evaluasi pengalaman pengguna secara komprehensif berdasarkan seluruh dimensi User Experience Questionnaire (UEQ) masih belum banyak dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi user experience (UX) pada SPOT UPI, mengidentifikasi keunggulan dan kelemahannya, serta memberikan rekomendasi perbaikan sistem. Penelitian menggunakan desain penelitian mixed-method dominan kuantitatif, melibatkan 81 responden pada survei UEQ dan dua partisipan pada wawancara semi-terstruktur yang dipilih melalui purposive sampling. Data UEQ dianalisis untuk memperoleh nilai rata-rata pada enam dimensi UX, sedangkan data wawancara dianalisis secara tematik untuk memperkaya interpretasi temuan kuantitatif. Hasil menunjukkan bahwa Perspicuity (1,05) dan Efficiency (0,78) menjadi dimensi dengan skor tertinggi, mencerminkan bahwa SPOT UPI mudah dipahami dan cukup membantu dalam menyelesaikan tugas. Sebaliknya, Stimulation (0,50) dan Novelty (-0,15) memperoleh skor terendah, menandakan rendahnya tingkat keterlibatan dan inovasi yang dirasakan pengguna. Secara keseluruhan, pragmatic quality (0,84) lebih tinggi dibandingkan hedonic quality (0,17), menunjukkan bahwa pengguna lebih mengutamakan aspek fungsional daripada kenyamanan emosional. Temuan tersebut mengindikasikan bahwa SPOT UPI sudah layak digunakan secara fungsional, tetapi masih memerlukan peningkatan pada interface, pengalaman visual, dan fitur inovatif agar dapat memberikan pengalaman belajar digital yang lebih menarik dan optimal.
Kata kunci: learning management system; pengalaman pengguna; user experience questionnaire
Abstract:Abstract: Dazry Harapan Household Industry (IRT) is an SME in Jambi City specializing in the production of laundry perfume and previously relied on manual record-keeping using notebooks. This conventional method created…
several issues, including frequent stock recording errors, difficulties in preparing financial reports, delays in identifying minimum stock levels, and the absence of structured historical data. This study aims to develop a web-based digital recording system to improve efficiency, accuracy, and transparency in inventory management. The system was developed using the Agile (Scrum) methodology through three sprints covering the creation of login modules, stock and transaction recording, reporting, minimum-stock notifications, and interface refinement. System design was formulated using use case diagrams, flowcharts, database modeling, and interface prototypes based on the Laravel framework. User Acceptance Testing (UAT) demonstrated high user satisfaction, with 90% of respondents stating that the system is easy to use, 85% reporting faster administrative processes, and 95% acknowledging improved reporting accuracy. The system also increased recording efficiency by 66%—from 3 minutes to 1 minute per transaction—and reduced stock recording errors from 15% to 2% per month. The results indicate that implementing a web-based digital recording system significantly enhances the operational performance of SMEs.
Keywords: SMEs, digital recording system, Agile, inventory management, Laravel.
Abstrak: Industri Rumah Tangga (IRT) Dazry Harapan merupakan UMKM di Kota Jambi yang bergerak pada produksi parfum laundry dan masih menggunakan sistem pencatatan manual berbasis buku tulis. Metode konvensional tersebut menimbulkan berbagai permasalahan, seperti tingginya kesalahan pencatatan stok, hambatan dalam penyusunan laporan keuangan, keterlambatan identifikasi stok minimum, serta ketiadaan rekap data historis yang terstruktur. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pencatatan digital berbasis web untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan transparansi manajemen persediaan. Pengembangan dilakukan menggunakan metode Agile (Scrum) melalui tiga sprint yang mencakup pembangunan modul login, pencatatan stok, transaksi, laporan, notifikasi stok minimum, serta penyempurnaan antarmuka. Desain sistem dirumuskan menggunakan use case diagram, flowchart, perancangan database, dan prototipe antarmuka berbasis Laravel. Hasil pengujian melalui User Acceptance Test (UAT) menunjukkan tingkat penerimaan pengguna yang tinggi, yaitu 90% menilai sistem mudah digunakan, 85% merasakan percepatan proses pencatatan, dan 95% menilai laporan yang dihasilkan lebih akurat. Efisiensi waktu pencatatan meningkat sebesar 66%, dari 3 menit menjadi 1 menit per transaksi, sedangkan tingkat kesalahan pencatatan menurun dari 15% menjadi 2% per bulan. Penelitian ini membuktikan bahwa implementasi sistem pencatatan digital berbasis web mampu meningkatkan kualitas operasional UMKM secara signifikan.
Kata kunci: UMKM; sistem pencatatan digital; Agile; manajemen stok; Laravel;
Abstract:Abstract: Digital banking has brought various innovations in financial services, one of which is Blu Deposito by BCA Digital. However, the adoption rate of digital deposit services is still relatively low compared to digital…
ital payment services. This study aims to identify and analyze the factors that influence customers' intentions and actual behavior in using Blu Deposito with reference to the Technology Acceptance Model (TAM). This study aims to analyze the factors that influence customers' intentions and actual behavior in adopting Blu Deposito using the Technology Acceptance Model (TAM) framework. Data was collected through a Google Form questionnaire from 54 customers at one BCA branch and analyzed using SPSS through validity and reliability tests, descriptive analysis, and multiple regression. The results show that Behavioral Intention (BI)is significantly influenced by Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU), and Attitude Toward Using (ATU), with PEOU as the most dominant factor. In addition, BI has a significant effect on Actual System Use (AU), which confirms the relevance of applying the TAM model in the context of digital deposit products. These findings indicate that ease of use plays a greater role than financial benefits in encouraging users to adopt Blu Deposits. This study contributes to the understanding of digital deposit adoption and provides managerial insights to improve the usability and user engagement of digital banking services.
Keywords: actual system use; attitude toward using; behavioral intention; perceived ease of use; perceived usefulness; technology acceptance model
Abstrak: Perbankan digital telah menghadirkan berbagai inovasi dalam layanan keuangan, salah satunya Blu Deposito oleh BCA Digital. Meskipun demikian, tingkat adopsi terhadap layanan deposito digital masih relatif rendah dibandingkan dengan layanan pembayaran digital. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi niat serta perilaku aktual nasabah dalam menggunakan Blu Deposito dengan mengacu pada kerangka Technology Acceptance Model (TAM). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi niat dan perilaku aktual nasabah dalam mengadopsi Blu Deposito dengan menggunakan kerangka Technology Acceptance Model (TAM). Data dikumpulkan melalui kuesioner Google Form dari 54 nasabah di satu cabang BCA dan dianalisis menggunakan SPSS melalui uji validitas, reliabilitas, analisis deskriptif, dan regresi berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Behavioral Intention (BI) dipengaruhi secara signifikan oleh Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU), dan Attitude Toward Using (ATU), dengan PEOU sebagai faktor paling dominan. Selain itu, BI berpengaruh signifikan terhadap Actual System Use (AU), yang menegaskan relevansi penerapan model TAM pada konteks produk deposito digital. Temuan ini menunjukkan bahwa kemudahan penggunaan memiliki peran lebih besar dibandingkan manfaat finansial dalam mendorong pengguna untuk mengadopsi Blu Deposito. Penelitian ini berkontribusi terhadap pemahaman adopsi deposito digital serta memberikan wawasan manajerial untuk meningkatkan kegunaan dan keterlibatan pengguna pada layanan perbankan digital.
Kata kunci: actual system use; attitude toward using; behavioral intention; perceived ease of use; perceived usefulness; technology acceptance model
Abstract:Abstract: SMP Muhammadiyah 5 Samarinda still relies on manual evaluation with limited data analysis tools in predicting student academic achievement. This study aims develop a system for predicting the learning achievement…
nt of students at SMP Muhammadiyah 5 Samarinda using the Naive Bayes classification method. The dataset used consists of 192 student exam scores covering academic scores, attendance, parents’ education and income, and living conditions as independent variables, while the dependent variable is the achievement label (achieved or not achieved). The preprocessing stage includes label normalization, feature selection, and median imputation to handle missing data. The dataset was divided into 75% training data and 25%. The model was implemented as a pipeline consisting of a median imputer and a Gaussian Naive Bayes classifier. The evaluation results showed that the model achieved an accuracy of 79.2%, with a perfect recall value (1.00) in the high-achieving class and (0.64) in the low-achieving class. This shows that the model is quite effective in identifying high-achieving students. The trained model was then integrated into a Flask-based web application, which enables online predictions through a simple form interface, facilitating contextual interpretation. This system is expected to assist in educational decision-making by helping teachers identify students’ achievement levels early on and design more targeted learning interventions.
Keywords: academic performance; educational data mining; naive bayes; prediction system; student achievement
Abstrak: SMP Muhammadiyah 5 Samarinda masih bergantung pada evaluasi manual dengan alat analisis data terbatas dalam melakukan prediksi prestasi akademik siswa. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi prestasi belajar siswa SMP Muhammadiyah 5 Samarinda menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Dataset yang digunakan terdiri atas 192 data nilai ujian siswa yang mencakup skor akademik, kehadiran, pendidikan dan pendapatan orang tua, serta kondisi tempat tinggal sebagai variabel independen, sedangkan variabel dependen berupa label prestasi (berprestasi atau tidak berprestasi). Tahap preprocessing meliputi normalisasi label, seleksi fitur, serta imputasi median untuk menangani data yang hilang. Dataset dibagi menjadi 75% data latih dan 25%. Model diimplementasikan dalam bentuk pipeline yang terdiri atas median imputer dan Gaussian Naive Bayes classifier. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 79,2%, dengan nilai recall sempurna (1,00) pada kelas berprestasi dan lebih rendah (0,64) pada kelas tidak berprestasi. Hal ini menunjukkan bahwa model cukup efektif dalam mengidentifikasi siswa berprestasi. Model yang telah dilatih kemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi web berbasis Flask, yang memungkinkan prediksi secara daring melalui antarmuka formulir sederhana untuk mendukung interpretasi kontekstual. Sistem ini diharapkan dapat membantu untuk pengambilan keputusan dalam pendidikan dengan membantu guru mengidentifikasi tingkat prestasi siswa sejak dini dan merancang intervensi pembelajaran yang lebih terarah.
Kata kunci: prestasi akademik; penambangan data Pendidikan; naive bayes; sistem prediksi; prestasi siswa
Abstract:Abstract: Manual management of domain validity periods and SSL certificates is prone to human error and can cause service disruptions, as was the case at PT XYZ. A reactive approach that relies on vendor notifications has…
s proven to be insufficient to ensure operational continuity. This research aims to design and implement an automated monitoring system to transform this manual approach into a preventive and proactive security framework. The method used is the implementation of an open-source stack consisting of Prometheus to collect metrics from specialized exporters (Blackbox and Domain Exporter), and Grafana for informative centralized dashboard visualization. The system is also integrated with early warning notifications via Telegram for rapid incident response. The result is a functional system with a centralized dashboard that visually displays the remaining validity period of assets using color markers (green for safe status, yellow for early warning, and red for critical status). System testing showed very high accuracy, reaching 100% for domains (MAE 0 days) and 99.45% for SSL certificates (MAE 1.0 days). This system has successfully transformed manual processes into automated and preventive ones, significantly mitigating the risk of human error and ensuring the reliability of digital services.
Keywords: domain; grafana; monitoring; prometheus; SSL certificate.
Abstrak: Pengelolaan manual masa berlaku domain dan sertifikat SSL rentan terhadap human error dan dapat menyebabkan gangguan layanan, seperti yang pernah terjadi di PT XYZ. Pendekatan reaktif yang mengandalkan notifikasi vendor terbukti tidak lagi memadai untuk menjamin kontinuitas operasional. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem pemantauan otomatis untuk mentransformasi pendekatan manual tersebut menjadi kerangka kerja keamanan yang preventif dan proaktif. Metode yang digunakan adalah implementasi stack open-source yang terdiri dari Prometheus untuk mengumpulkan metrik dari exporter spesialis (Blackbox dan Domain Exporter), serta Grafana untuk visualisasi dasbor terpusat yang informatif. Sistem ini juga diintegrasikan dengan notifikasi peringatan dini melalui Telegram untuk respons insiden yang cepat. Hasilnya adalah sebuah sistem fungsional dengan dashboard terpusat yang menampilkan sisa masa berlaku aset secara visual menggunakan penanda warna (hijau untuk status aman, kuning untuk peringatan dini, dan merah untuk status kritis). Pengujian sistem menunjukkan akurasi yang sangat tinggi, mencapai 100% untuk domain (MAE 0 hari) dan 99.45% untuk sertifikat SSL (MAE 1.0 hari). Sistem ini berhasil mengubah proses manual menjadi otomatis dan preventif, secara signifikan memitigasi risiko human error dan menjamin keandalan layanan digital.
Kata kunci: domain; grafana; pemantauan; prometheus; sertifikat SSL.
Abstract:Abstract: The policy to increase the Rural and Urban Land and Building Tax (PBB-P2) in Indonesia often elicits mixed reactions from the public. Some support it because they believe it can strengthen regional fiscal capacity,…
ity, while others reject it because they are concerned that it will increase the economic burden on the community. Understanding public sentiment towards this policy is important for evaluating the effectiveness of the policy and formulating appropriate communication strategies. This study aims to analyze public sentiment towards the PBB-P2 increase policy using data uploaded on Platform X (Twitter). The data were collected through crawling with the keyword “building tax,” then processed through several preprocessing stages before classifying tweets into positive and negative sentiments. Two models were used: Support Vector Machine (SVM) and Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM). Results show that SVM outperformed BiLSTM, achieving training accuracy of 99.4% and testing accuracy of 85.9%, with accuracy 0.8595, precision 0.8536, recall 0.8595, and F1-score 0.8449. Meanwhile, BiLSTM achieved training accuracy of 86.9% and testing accuracy of 82.9%, with accuracy 0.8294, precision 0.8150, recall 0.8294, and F1-score 0.8080. These findings suggest SVM is more effective in classifying public sentiment and can support better evaluation of regional tax policies.
Keywords: sentiment analysis; PBB-P2; BiLSTM; SVM; X platform
Abstrak: Kebijakan kenaikan tarif Pajak Bumi dan Bangunan Perdesaan dan Perkotaan (PBB-P2) di In-donesia sering memunculkan beragam reaksi dari masyarakat. Sebagian mendukung karena dianggap dapat memperkuat kapasitas fiskal daerah, sementara lainnya menolak karena kha-watir menambah beban ekonomi masyarakat. Pemahaman terhadap sentimen publik atas ke-bijakan tersebut penting untuk mengevaluasi efektivitas kebijakan dan merumuskan strategi komunikasi yang tepat. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen masyarakat terhadap kebijakan kenaikan PBB-P2 menggunakan data unggahan di Platform X (Twitter). Data dik-umpulkan melalui proses crawling dengan kata kunci “pajak bangunan” kemudian diproses melalui beberapa tahap preprocessing sebelum diklasifikasikan menjadi sentimen positif dan negatif. Dua model digunakan dalam penelitian ini, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM memiliki kinerja lebih baik dibandingkan BiLSTM, dengan akurasi pelatihan 99,4% dan akurasi pengujian 85,9%. Nilai akurasi 0,8595, precision 0,8536, recall 0,8595, dan F1-score 0,8449. Sementara itu, BiLSTM memperoleh akurasi pelatihan 86,9% dan akurasi pengujian 82,9%, dengan akurasi 0,8294, precision 0,8150; recall 0,8294; dan F1-score 0,8080. Temuan ini menunjukkan bahwa SVM lebih efektif dalam mengklasifikasikan sentimen publik serta dapat mendukung evaluasi kebijakan pajak daerah dengan lebih baik.
Kata kunci: analisis sentimen; PBB-P2; BiLSTM; SVM; platform X
Abstract:Abstract: The increasing use of digital banking applications has led to the need for a deeper understanding of user perceptions, especially through aspect-based sentiment analysis. This study aims to classify the sentiment…
nt of SeaBank app users by focusing on four main aspects: learnability, efficiency, technical issues or errors, and satisfaction. Review data totaling 1,971 comments were collected from the Google Play Store and labeled with sentiments based on the scores (ratings) given by users. The CRISP-DM approach serves as the methodological framework for this study, which includes five classification algorithms: Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbor (k-NN), Decision Tree, and Random Forest. The evaluation results show that the SVM algorithm provides the best performance with the highest average value of the four aspects achieving accuracy of 93.91%, Precision of 91.16%, recall of 97.96% and F1-Measure of 94.33%. According to the research findings, the Support Vector Machine (SVM) algorithm provides the best performance when performing aspect-based sentiment analysis on text data from digital banking application reviews. The findings are expected to serve as a reference for the development of automated evaluation systems that rely on user opinions as the basis for decision making.
Keywords: aspects; CRISP-DM; digital Banking; seabank; sentiment analysis
Abstrak: Peningkatan pemakaian aplikasi perbankan digital mendorong perlunya pemahaman yang lebih dalam mengenai persepsi pengguna, terutama melalui analisis sentimen berbasis aspek. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen pengguna aplikasi SeaBank dengan berfokus pada empat aspek utama: kemudahan dipelajari (learnability), efisiensi penggunaan (efficiency), kendala atau kesalahan teknis (error), serta tingkat kepuasan (satisfaction). Data ulasan berjumlah 1.971 komentar dikumpulkan dari Google Play Store dan diberi label sentimen berdasarkan skor (rating) yang diberikan oleh pengguna. Pendekatan CRISP-DM berfungsi sebagai kerangka metodologis untuk penelitian ini, yang mencakup lima algoritma klasifikasi: Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbor (k-NN), Decision Tree, dan Random Forest. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma SVM memberikan performa terbaik dengan nilai rata-rata dari ke empat aspek tertinggi yang mencapai accuracy sebesar 93.91%, Precision sebesar 91.16%, recall sebesar 97.96% dan F1-Measure sebesar 94.33%. Menurut temuan penelitian, algoritma Support Vector Machine (SVM) memberikan kinerja terbaik saat melakukan analisis sentimen berbasis aspek pada data teks dari ulasan aplikasi Seabank. Temuan ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengembangan sistem evaluasi otomatis yang mengandalkan opini pengguna sebagai dasar pengambilan keputusan.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Aspek, Bank Digital, SeaBank, CRISP-DM
Abstract:Abstract: Bakery MSMEs in Kisaran City play a significant role in the local economy, but their distribution data is still managed manually, making it difficult to access and analyze. This study aims to develop a WebGIS-based…
ased Geographic Information System to map and manage bakery MSME data digitally and in an integrated manner. The research methods include field surveys, spatial and non-spatial data collection, system design using UML, development with Leaflet.js and MySQL, and testing using the blackbox method. The results show that the resulting system is capable of displaying interactive maps with location details, business information, and an easy-to-use search feature. This system makes it easier for the government, business actors, and the public to access MSME information and supports data-based economic development planning. With the output in the form of publications in accredited journals, this research is expected to be an effective solution for MSME data management in other regions.
Keyword: bakery; mapping; MSME; WebGIS
Abstrak: UMKM toko roti di Kota Kisaran memiliki peran penting dalam perekonomian lokal, namun data persebarannya masih dikelola secara manual sehingga sulit diakses dan dianalisis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Informasi Geografis berbasis WebGIS untuk memetakan dan mengelola data UMKM toko roti secara digital dan terintegrasi. Metode penelitian meliputi survei lapangan, pengumpulan data spasial dan non-spasial, perancangan sistem menggunakan UML, pengembangan dengan Leaflet.js dan MySQL, serta pengujian menggunakan metode blackbox. Hasil penelitian menunjukkan sistem yang dihasilkan mampu menampilkan peta interaktif dengan detail lokasi, informasi usaha, dan fitur pencarian yang mudah digunakan. Sistem ini mempermudah pemerintah, pelaku usaha, dan masyarakat dalam mengakses informasi UMKM, serta mendukung perencanaan pembangunan ekonomi berbasis data. Dengan luaran berupa publikasi pada jurnal terakreditasi, penelitian ini diharapkan menjadi solusi efektif untuk pengelolaan data UMKM di daerah lain.
Kata kunci; pemetaan; toko roti; UMKM; WebGIS
Abstract:Abstract: The development of digital learning systems requires not only effective content delivery but also database consistency and performance, particularly when used at scale by lecturers and students. Weaknesses in database…
atabase design can lead to data duplication, relational violations, and transaction failures that compromise system reliability. This study designed the Royal Mengajar application using PHP and MySQL, supported by JavaScript, HTML, and Bootstrap 5. The Crowdsourced Academic Content model enables lecturers to contribute learning materials openly, while students evaluate them through a user rating system. The objective of this research is to design and optimize the database architecture of the Royal Mengajar application by implementing multiple control mechanisms—namely views, triggers, transactions, and constraints—to enhance data efficiency, consistency, and integrity in digital learning environments. Database optimization focuses on the use of views to improve query efficiency, triggers to maintain automatic consistency, transactions to ensure atomicity in multi-table operations, and constraints to preserve data integrity. The results show that views reduced the average query execution time to 0.12 seconds, triggers maintained consistency without manual intervention, and constraints achieved 100% referential integrity. The application of these mechanisms significantly improved system speed, reduced data redundancy, and enhanced information reliability, thus reinforcing the sustainability of Royal Mengajar as a community-driven learning platform
Keywords: crowdsourced academic content; constraint; database optimization; trigger.
Abstrak: Pengembangan sistem pembelajaran digital tidak hanya menuntut penyajian materi, tetapi juga konsistensi serta kinerja basis data ketika sistem digunakan secara masif oleh dosen dan mahasiswa. Kelemahan rancangan database dapat menimbulkan duplikasi data, pelanggaran relasi, dan kegagalan transaksi yang memengaruhi keandalan sistem. Penelitian ini merancang aplikasi Royal Mengajar berbasis PHP dan MySQL dengan dukungan JavaScript, HTML, dan Bootstrap 5. Model Crowdsourced Academic Content memungkinkan dosen berkontribusi secara terbuka, sedangkan mahasiswa melakukan evaluasi melalui user rating system. Tujuan penelitian ini adalah untuk merancang dan mengoptimalkan basis data aplikasi Royal Mengajar melalui penerapan berbagai mekanisme pengendali, seperti view, trigger, transaction, dan constraint, guna meningkatkan efisiensi, konsistensi, dan integritas data dalam sistem pembelajaran digital. Optimalisasi database difokuskan pada penerapan view untuk efisiensi query, trigger untuk menjaga konsistensi otomatis, transaction untuk memastikan atomicity pada operasi multi-tabel, serta constraint guna menjamin integritas data. Hasil pengujian menunjukkan view menurunkan rata-rata waktu eksekusi query menjadi 0,12 detik, trigger menjaga konsistensi tanpa intervensi manual, dan constraint memastikan integritas referensial tercapai 100%. Penerapan mekanisme ini berdampak pada peningkatan kecepatan sistem, berkurangnya redundansi, serta keandalan informasi yang lebih tinggi, sehingga mendukung keberlanjutan Royal Mengajar sebagai platform pembelajaran berbasis kontribusi komunitas.
Kata kunci: basis data; optimasi; trigger; constraint; crowdsourced academic content.
Abstract:Abstract: Stroke is one of the leading causes of death and disability in various parts of the world, including in Indonesia. Along with the development of digital technology, the use of Machine Learning in the health sector…
tor is growing, one of which is in an effort to predict the occurrence of stroke. This study aims to implement the Logistic Regression algorithm in predicting the likelihood of a person having a stroke based on data from the Brain Stroke dataset. The research process includes data preprocessing (missing value handling, normalization, and label encoding), dividing the data into 80% training data and 20% test data, as well as model training. The model was then evaluated using several measures such as accuracy, precision, recall, F1-score, and ROC-AUC, as well as a confusion matrix. The results of the study showed that Logistic Regression was able to provide stroke classification results with an accuracy of 82.4%, precision of 80.1%, recall of 78.6%, F1-score of 79.3%, and a ROC-AUC value of 0.87. Then, the model is integrated into applications that use Streamlit, so it can be used interactively to predict stroke risk in new data. The results of this study show that the combination of Machine Learning and web-based applications has the potential to support efforts to detect early stroke risk.
Keywords: logistic regression; machine learning; prediction; streamlit; stroke.
Abstrak: Stroke adalah salah satu penyebab utama kematian dan kecacatan di berbagai belahan dunia, termasuk di Indonesia. Seiring perkembangan teknologi digital, penggunaan Machine Learning dalam bidang kesehatan semakin berkembang, salah satunya dalam upaya memprediksi terjadinya penyakit stroke. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Logistic Regression dalam memprediksi kemungkinan seseorang mengalami stroke berdasarkan data dari dataset Brain Stroke. Proses penelitian meliputi preprocessing data (penanganan missing value, normalisasi, dan label encoding), membagi data menjadi 80% data latih dan 20% data uji, serta pelatihan model. Model kemudian dievaluasi menggunakan beberapa ukuran seperti akurasi, precision, recall, F1-score, dan ROC-AUC, serta confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Logistic Regression mampu memberikan hasil klasifikasi penyakit stroke dengan akurasi sebesar 82,4%, precision 80,1%, recall 78,6%, F1-score 79,3%, dan nilai ROC-AUC sebesar 0,87. Kemudian, model tersebut diintegrasikan ke dalam aplikasi yang menggunakan Streamlit, sehingga dapat digunakan secara interaktif untuk memprediksi risiko stroke pada data baru. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi Machine Learning dan aplikasi berbasis web berpotensi mendukung upaya deteksi dini risiko stroke.
Kata kunci: logistic regression; machine learning; prediksi; streamlit; stroke.