Abstract:Abstract: Knowledge in building a database is one of the foundations for a person to build a computer-based application. In the database itself there are several parts that must be designed to build a database perfectly,…
ie tables, relationships, and queries. The students of SMK Swasta Nasional Kisaran is one of the objectives that is considered appropriate to understand and practice the science of the database, because the knowledge they can implement directly to their world of work will, of course, work related to the world of information technology, especially building a computer-based information system applications . The method used in learning to build this database, that is training, which in the training contains the study of database in theory, then practice directly using Microsoft Access 2007 application. The end result of this learning is the students of SMK Swasta Nasional Kisaran can know, understand, and practice directly on the computer using Microsoft Access 2007 applications, how tips and tricks to build tables, relationships, and queries, so that the database can be created perfectly.Keywords: Database, Table, Relationship, Query
Abstrak: Pengetahuan dalam membangun database merupakan salah satu dasar bagi seseorang untuk membangun sebuah aplikasi berbasis komputer. Dalam database itu sendiri terdapat beberapa bagian-bagian yang harus dirancang untuk terbangunnnya sebuah database dengan sempurna, yaitu tabel, relationship, dan query. Siswa SMK Swasta Nasional Kisaran salah satu sasaran yang dianggap tepat untuk memahami dan mempraktekan ilmu pengetahuan tentang database, karena pengetahuan tersebut dapat mereka implementasikan langsung pada dunia kerja mereka nantinya, tentunya pekerjaan yang berkaitan dengan dunia teknologi informasi, khususnya membangun sebuah aplikasi sistem informasi berbasis komputer. Metode yang digunakan dalam pembelajaran membangun sebuah database ini, yaitu pelatihan, yang di dalam pelatihan tersebut memuat tentang kajian database secara teori, kemudian praktek langsung menggunakan aplikasi Microsoft Access 2007. Hasil akhir dari pembelajaran ini adalah siswa SMK Swasta Nasional Kisaran dapat mengetahui, memahami, dan mempraktekkan langsung pada komputer menggunakan aplikasi Microsoft Access 2007, bagaimana tips dan trik membangun tabel, relationship, dan query, sehingga database dapat tercipta dengan sempurna.
Kata kunci: Database, Tabel, Relationship, Query
Abstract:Abstract: Digital technology has expanded the usage of mobile apps like M-Tix for movie ticket booking. The success of an app depends on its features, user experience, and technical acceptability. The User Experience Questionnaire…
stionnaire (UEQ) and Technology acceptability Model (TAM) will be used to examine how user experience affects technology acceptability and M-Tix application usage in Manokwari Regency. Quantitative methods were used with 149 respondents. SmartPLS 4 was used to analyse data using PLS-SEM. Researchers found that Hedonic Quality positively impacts Perceived Usefulness (β=0.288; p=0.005). Pragmatic Quality significantly impacts Perceived Ease of Use (β=0.651; p<0.001) and Usefulness (β=0.372; p=0.002). Additionally, Perceived Ease of Use (β=0.180; p=0.043) and Usefulness (β=0.453; p<0.001) favourably impact Behavioural Intention. However, Perceived Ease of Use does not substantially impact Perceived Usefulness (β=0.105; p=0.265). These data show that user experience is crucial to technological adoption and M-Tix application usage.
Keywords: m-tix; PLS-SEM; technology acceptance model (TAM); user experience; user experience questionnaire (UEQ).
Abstrak: Teknologi digital telah memperluas penggunaan aplikasi seluler seperti M-Tix untuk pemesanan tiket film. Keberhasilan suatu aplikasi bergantung pada fitur-fiturnya, pengalaman pengguna, dan penerimaan teknis. Kuesioner Pengalaman Pengguna (UEQ) dan Model Penerimaan Teknologi (TAM) akan digunakan untuk meneliti bagaimana pengalaman pengguna memengaruhi penerimaan teknologi dan penggunaan aplikasi M-Tix di Kabupaten Manokwari. Metode kuantitatif digunakan dengan 149 responden. SmartPLS 4 digunakan untuk menganalisis data menggunakan PLS-SEM. Peneliti menemukan bahwa Kualitas Hedonik berdampak positif pada Kegunaan yang Dirasakan (β=0,288; p=0,005). Kualitas Pragmatis berdampak signifikan pada Kemudahan Penggunaan yang Dirasakan (β=0,651; p<0,001) dan Kegunaan (β=0,372; p=0,002). Selain itu, Kemudahan Penggunaan yang Dirasakan (β=0,180; p=0,043) dan Kegunaan (β=0,453; p<0,001) berdampak positif terhadap Niat Perilaku. Namun, Kemudahan Penggunaan yang Dirasakan tidak berdampak signifikan terhadap Kegunaan yang Dirasakan (β=0,105; p=0,265). Data ini menunjukkan bahwa pengalaman pengguna sangat penting untuk adopsi teknologi dan penggunaan aplikasi M-Tix.
Kata kunci: m-tix; PLS-SEM; technology acceptance model (TAM); user experience; user experience questionnaire (UEQ).
Abstract:Abstract: The assessment of PKH employees in Batu Bara Regency still requires an objective and measurable evaluation process to support performance decisions. Manual assessment can cause subjectivity and take more time,…
especially when several criteria must be considered. This study aims to apply the Simple Additive Weighting (SAW) method to the PKH employee assessment system in Batu Bara Regency. The criteria used in this assessment are attendance, teamwork, responsibility, communication, and length of service. The SAW method is applied by determining criteria weights, converting employee values, normalizing the decision matrix, and calculating preference values to obtain the final ranking. The results show that alternative A1, Rahmi Rizkya, obtained the highest score of 0.9504 and ranked first, while alternative A5, Toni Syahpradanadaely, obtained the lowest score of 0.4831. Based on these results, the SAW method can help the employee assessment process become more objective, structured, and useful as a reference for evaluating PKH employee performance.
Keywords: decision support system; PKH employee; simple additive weighting
Abstrak: Penilaian pegawai PKH Kabupaten Batu Bara membutuhkan proses evaluasi yang objektif dan terukur untuk mendukung pengambilan keputusan terhadap kinerja pegawai. Penilaian yang masih dilakukan secara manual dapat menimbulkan subjektivitas dan membutuhkan waktu lebih lama, terutama jika penilaian melibatkan beberapa kriteria. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) pada sistem penilaian pegawai PKH Kabupaten Batu Bara. Kriteria yang digunakan dalam penilaian meliputi kehadiran, kerja sama tim, tanggung jawab, komunikasi, dan masa kerja. Metode SAW diterapkan melalui penentuan bobot kriteria, konversi nilai pegawai, normalisasi matriks keputusan, serta perhitungan nilai preferensi untuk memperoleh hasil perankingan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa alternatif A1 atas nama Rahmi Rizkya memperoleh nilai tertinggi sebesar 0,9504 dan menempati peringkat pertama, sedangkan alternatif A5 atas nama Toni Syahpradanadaely memperoleh nilai terendah sebesar 0,4831. Berdasarkan hasil tersebut, metode SAW dapat membantu proses penilaian pegawai menjadi lebih objektif, terstruktur, dan dapat dijadikan acuan dalam evaluasi kinerja pegawai PKH.
Kata kunci: pegawai PKH; simple additive weighting; sistem pendukung keputusan
Abstract:Abstract: Choosing the right elementary school is a crucial milestone for a child's future. However, the large number of school options in Asahan Regency with diverse criteria such as accreditation, facilities, fees, curriculum,…
riculum, and accessibility often makes it difficult for parents. Decision-making tends to be based on subjective word-of-mouth recommendations, which risks triggering bias. This research aims to develop an adaptive and objective web-based elementary school selection Decision Support System (DSS) framework to minimize such bias. The system is designed using a hybrid model that combines the Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) method as a dynamic criteria weighting engine based on parents' preferences, and the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method to rank ten alternative schools. System testing was conducted through black-box testing functionality and empirical accuracy testing using Spearman Rank Correlation involving 40 respondents. The black-box testing results confirmed that all main system operations ran perfectly with a 100% success rate. Validity testing demonstrated very high accuracy, with a Spearman correlation coefficient of 0.89, demonstrating significant alignment between the system's recommendations and actual choices on the ground. Thus, the SMART-TOPSIS framework has proven reliable as a data-driven approach to helping parents choose the best elementary school.
Keywords: decision support system; elementary school; SMART; TOPSIS
Abstrak: Memilih sekolah dasar yang tepat merupakan tonggak awal krusial bagi masa depan anak. Namun, banyaknya pilihan sekolah di Kabupaten Asahan dengan keberagaman kriteria seperti akreditasi, fasilitas, biaya, kurikulum, dan aksesibilitas sering kali menyulitkan orang tua. Pengambilan keputusan pun cenderung didasarkan pada rekomendasi subjektif dari mulut ke mulut, yang berisiko memicu bias. Penelitian ini bertujuan mengembangkan kerangka kerja Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan sekolah dasar berbasis web yang adaptif dan objektif guna meminimalkan bias tersebut. Sistem dirancang menggunakan model hibrida yang mengombinasikan metode *Simple Multi-Attribute Rating Technique* (SMART) sebagai mesin pembobotan kriteria dinamis sesuai preferensi orang tua, serta metode *Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution* (TOPSIS) untuk memeringkat sepuluh sekolah alternatif. Pengujian sistem dilakukan melalui uji fungsionalitas *black-box testing* dan uji akurasi empiris menggunakan Korelasi Peringkat Spearman dengan melibatkan 40 responden. Hasil *black-box testing* mengonfirmasi seluruh operasi utama sistem berjalan sempurna dengan tingkat keberhasilan 100%. Uji validitas menunjukkan akurasi sangat tinggi dengan koefisien korelasi Spearman sebesar 0,89, membuktikan keselarasan signifikan antara rekomendasi sistem dan pilihan nyata di lapangan. Dengan demikian, kerangka SMART-TOPSIS ini terbukti andal sebagai pendekatan berbasis data untuk membantu orang tua memilih sekolah dasar terbaik.
Kata kunci: sekolah dasar; sistem pendukung keputusan; SMART; TOPSIS
Abstract:Abstract: Student graduation is an urgent matter that is an indicator of the success of a university in producing its learning output. Several factors influence student graduation such as GPA, attendance, late taking credits,…
dits, and lack of student involvement in academic activities. The urgency of this research, universities need a method that is able to predict student graduation early so that it can provide academic intervention to students who have the potential to experience delays or fail to graduate. However, limited access to real academic data is often an obstacle in the development of predictive models, Therefore, this study aims to implement the XGBoost algorithm to predict student graduation based on several academic variables, namely the Cumulative Grade Point Average (GPA), the number of credits taken, the percentage of attendance, and the average grade of students. Model training using the XGBoost algorithm using a simulation dataset of 500 students who are labeled as graduating into two classes, namely passed and failed. The results of the study showed that the classification performance was very good with an accuracy value of 99.6%, Precision 99.7%, recall 99.4%.
Keywords: xgboost algorithm; data mining; student graduation
Abstrak: Kelulusan mahasiswa merupakan hal urgensi yang menjadi indikator keberhasilan sebuah perguruan tinggi dalam menghasilkan output pembelajarannya. Beberapa Faktor yang mempengaruhi kelulusan mahasiswa seperti IPK, kehadiran, keterlambatan pengambilan SKS, serta kurangnya keterlibatan mahasiswa dalam aktifitas akademik. Yang menjadi urgensi penelitian ini, Perguruan tinggi memerlukan suatu metode yang mampu memprediksi kelulusan mahasiswa secara dini sehingga dapat memberikan intervensi akademik kepada mahasiswa yang berpotensi mengalami keterlambatan atau tidak lulus. Namun, keterbatasan akses terhadap data akademik riil sering menjadi kendala dalam pengembangan model prediksi, Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma XGBoost untuk memprediksi kelulusan mahasiswa berdasarkan beberapa variabel akademik, yaitu Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), jumlah SKS yang ditempuh, persentase kehadiran, dan nilai rata-rata mahasiswa. Pelatihan model menggunakan algoritma XGBoost dengan menggunakan dataset simulasi 500 mahasiswa yang diberi label kelulusan menjadi dua kelas yaitu lulus dan tidak lulus. Hasil penelitian menunjukan bahwa performance klasifikasi yang sangat baik dengan nilai accurasi sebesar 99,6%, Precision 99,7%, recall 99,4%.
Kata kunci: algoritma xgbosst; kelulusan mahasiswa; penambangan data
Abstract:Abstract: The rapid development of digital technology has brought significant changes in consumption patterns and customer behavior, particularly in the fashion retail sector. Increasing competition and rising cynsumer expectations…
xpectations for fast, accurate, and technology-based services require businesses to innovate and undergo digital transformation. One widely used approach is the implementation of automation-based Electronic Customer Relationship Management (E-CRM). This study aims to analyze the implementation of E-CRM automation and its impact on service efficiency at Toko Diah Fashion, a fashion retail business that still faces service challenges due to manual systems, such as customer data duplication, delayed responses, and difficulty in monitoring transaction history. The research method used is a descriptive qualitative method with data collection techniques through observation, interviews, and documentation. The research focus is limited to aspects of service efficiency, including service speed, accuracy in managing customer data, and ease in customer follow-up. The E-CRM automation system studied is designed using PHP programming language and a MySQL database. The research results indicate that the implementation of E-CRM automation can significantly improve service efficiency. This system facilitates integrated customer data management, speeds up the service process, and supports more personalized communication through notification features and transaction history recording.
Keyword: automation; e-crm; fashion retail; service efficiency.
Abstrak: Perkembangan teknologi digital yang semakin pesat telah membawa perubahan signifikan dalam pola konsumsi dan perilaku pelanggan, khususnya dalam sektor ritel fashion. Persaingan yang semakin ketat serta meningkatnya ekspektasi konsumen terhadap layanan yang cepat, akurat dan berbasis teknologi menuntut pelaku usaha untuk melakukan inovasi dan transformasi digital. Salah satu pendekatan yang banyak digunakan adalah penerapan Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) berbasis automasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan automasi E-CRM serta pengaruhnya terhadap efisiensi pelayanan pada Toko Diah Fashion, sebuah usaha ritel fashion yang masih menghadapi kendala pelayanan akibat sistem manual, seperti duplikasi data pelanggan, keterlambatan respons, dan kesulitan dalam pemantauan histori transaksi. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif deskriptif dengan teknik pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi. Fokus penelitian dibatasi pada aspek efisiensi pelayanan, meliputi kecepatan pelayanan, ketepatan pengelolaan data pelanggan, serta kemudahan dalam tindak lanjut pelanggan. Sistem automasi E-CRM yang dikaji dirancang menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan automasi E-CRM mampu meningkatkan efisiensi pelayanan secara signifikan. Sistem ini mempermudah pengelolaan data pelanggan secara terintegrasi, mempercepat proses pelayanan, serta mendukung komunikasi yang lebih personal melalui fitur notifikasi dan pencatatan histori transaksi.
Kata kunci: automasi; e-crm; efisiensi pelayanan; ritel fashion.
Abstract:Abstract: Understanding students’ emotional conditions is important for evaluating engagement and learning atmosphere in classroom environments. However, conventional evaluation methods are often subjective and difficult…
lt to apply in real time. Therefore, this study proposes a real-time multi-face emotion detection system designed for classroom learning environments. The system integrates a CNN-based Tiny Face Detector for multi-scale face localization with a convolutional neural network to classify seven facial emotions: angry, disgust, fear, happy, sad, surprise, and neutral. Experimental evaluation was conducted using classroom video data under varying lighting conditions, face orientations, partial occlusions, and different numbers of detected faces per frame. The proposed system achieves stable real-time performance with processing speeds ranging from 10–20 FPS, depending on face density. The results show higher recognition performance for expressive emotions, while subtle emotions remain more challenging. Overall classification accuracy reaches above 80% when emotion predictions are aggregated across multiple faces and time windows. These results indicate that the proposed system is suitable for objective analysis of emotional dynamics in classroom environments and supports the deployment of lightweight emotion-aware monitoring systems for educational applications.
Keywords: classroom monitoring; convolutional neural network; facial emotion recognition; multi-face detection; tiny face detector.
Abstrak: Pemahaman terhadap kondisi emosional mahasiswa penting untuk mengevaluasi keterlibatan dan suasana pembelajaran di kelas. Namun, metode evaluasi konvensional umumnya bersifat subjektif dan sulit diterapkan secara real-time. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan sistem deteksi emosi multi-wajah secara real-time yang dirancang untuk lingkungan pembelajaran di kelas. Sistem mengintegrasikan Tiny Face Detector berbasis CNN untuk pelokalan wajah multi-skala dengan jaringan saraf konvolusional untuk mengklasifikasikan tujuh emosi wajah, yaitu marah, jijik, takut, senang, sedih, terkejut, dan netral. Evaluasi eksperimen dilakukan menggunakan data video kelas dengan variasi kondisi pencahayaan, orientasi wajah, oklusi parsial, serta jumlah wajah yang berbeda dalam satu frame. Sistem menunjukkan kinerja real-time yang stabil dengan kecepatan pemrosesan antara 10–20 FPS, bergantung pada kepadatan wajah. Hasil pengujian menunjukkan kinerja yang lebih baik pada emosi ekspresif, sementara emosi dengan ciri halus lebih menantang untuk dikenali. Akurasi klasifikasi keseluruhan mencapai di atas 80% ketika hasil emosi diagregasi berdasarkan banyak wajah dan interval waktu. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan berpotensi digunakan untuk analisis objektif dinamika emosi di kelas serta mendukung pemantauan lingkungan pembelajaran berbasis kecerdasan buatan.
Kata kunci: pengenalan emosi wajah; deteksi multi-wajah; Tiny Face Detector; jaringan saraf konvolusional; pemantauan kelas.
Abstract:Abstract: One of the main challenges in digital image processing is limited resolution, which makes it difficult to preserve visual details when images are enlarged. Conventional methods such as Bilinear Interpolation are…
e commonly used for image upscaling; however, these approaches often produce blurred images, lose fine textures, and fail to reconstruct complex visual structures. This study aims to enhance digital image resolution by employing a deep learni based approach using a Low-Light Convolutional Neural Network (LLCNN) built upon a Deep Neural Network (DNN) architecture. The dataset used in this study is the DIV2K dataset, which consists of 1,000 high-resolution images. These images were downsampled using scaling factors of ×2, ×3, and ×4 to generate paired Low Resolution–High Resolution (LR–HR) data for training and evaluation. The proposed LLCNN is designed to extract important features such as edges, textures, and local patterns through multiple convolutional layers, followed by non-linear mapping to reconstruct high-resolution images more accurately. Quantitative performance evaluation was conducted using the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and the Structural Similarity Index (SSIM). Model performance was evaluated quantitatively using the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) metric. Experimental results showed that the proposed method improved image quality compared to the bilinear method. These results indicate that the deep learning based approach effectively improves image sharpness and structural fidelity, thereby demonstrating its potential for digital image resolution enhancement.
Keywords: deep neural network; image resolution; low-light convolutional neural network; machine learning
Abstrak: Permasalahan utama dalam pengolahan citra digital adalah keterbatasan resolusi yang menyebabkan detail visual sulit dipertahankan ketika citra diperbesar. Metode konvensional seperti Bilinear Interpolation masih banyak digunakan, namun sering menghasilkan citra buram, kehilangan tekstur halus, serta tidak mampu merekonstruksi struktur visual yang kompleks. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas resolusi citra digital dengan memanfaatkan pendekatan deep learning berbasis Low-Light Convolutional Neural Network (LLCNN) yang dibangun di atas arsitektur Deep Neural Network (DNN). Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari dataset DIV2K, yang terdiri dari 1000 citra beresolusi tinggi. Citra tersebut diturunkan menjadi resolusi rendah menggunakan faktor downsampling ×2, ×3, dan ×4 untuk membentuk pasangan data Low Resolution–High Resolution (LR–HR) sebagai data pelatihan dan pengujian. LLCNN dirancang untuk mengekstraksi fitur-fitur penting seperti tepi, tekstur, dan pola lokal melalui beberapa lapisan konvolusi, kemudian melakukan pemetaan non-linear guna merekonstruksi citra resolusi tinggi secara lebih presisi. Evaluasi performa model dilakukan secara kuantitatif menggunakan metrik Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu meningkatkan kualitas citra dibandingkan metode bilinear. Hasil ini membuktikan bahwa pendekatan berbasis deep learning efektif dalam meningkatkan ketajaman dan kesesuaian struktur citra digital.
Kata kunci: deep neural network; low-light convolutional neural network; machine learning; resolusi citra
Abstract:Abstract: The determination of thesis topics is a fundamental stage in academic research, yet the evaluation process remains predominantly manual and subjective. This reliance on individual lecturer perception often leads…
s to inconsistent feasibility assessments and fails to systematically measure the topic's alignment with strategic needs. This research aims to develop a Decision Support System (DSS) model based on fuzzy logic to assess the feasibility of thesis topics objectively and systematically, focusing on enhancing the relevance of student research. The research method employed the Fuzzy Inference System (FIS) with the Sugeno method. This model was designed through literature review and FGD to establish four criteria (Topic Relevance, Difficulty Level, Idea Novelty, Reference Availability) and 81 rule bases. The model validation results against expert judgment using 15 test data showed a high accuracy rate of 91.31%, with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 8.69%. In conclusion, this DSS model is proven to be valid and consistent, and it can be relied upon as an objective tool to improve the quality and relevance of thesis topics.
Keywords: academic evaluation; decision support system; fuzzy logic; fuzzy sugeno; thesis feasibility
Abstrak: Penentuan topik skripsi merupakan tahapan fundamental dalam penelitian akademik, namun proses evaluasinya hingga kini masih cenderung manual dan subjektif. Ketergantungan pada persepsi dosen secara individu sering kali menyebabkan penilaian kelayakan yang tidak konsisten serta kegagalan dalam mengukur keselarasan topik dengan kebutuhan strategis secara sistematis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis logika fuzzy untuk menilai kelayakan topik skripsi secara objektif dan sistematis, dengan fokus pada peningkatan relevansi penelitian mahasiswa. Metode penelitian yang digunakan adalah Fuzzy Inference System (FIS) dengan metode Sugeno. Model ini dirancang melalui tinjauan pustaka dan Focus Group Discussion (FGD) untuk menetapkan empat kriteria (Relevansi Topik, Tingkat Kesulitan, Kebaruan Ide, Ketersediaan Referensi) serta 81 basis aturan. Hasil validasi model terhadap penilaian pakar menggunakan 15 data uji menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi yaitu 91,31%, dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 8,69%. Kesimpulannya, model SPK ini terbukti valid dan konsisten, serta dapat diandalkan sebagai alat objektif untuk meningkatkan kualitas dan relevansi topik skripsi.
Kata kunci: evaluasi akademik; sistem pendukung keputusan; logika fuzzy; fuzzy sugeno; kelayakan skripsi
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