Abstract:Abstract: Man-in-the-Middle (MITM) attacks are a threat that can occur on public wireless networks, including campus Wi-Fi environments. This study aims to analyze MITM attacks on the Wi-Fi network at Universitas ‘Aisyiyah…
iyah Yogyakarta using the National Institute of Standards and Technology (NIST) digital forensics methodology. The study applied the four NIST phases: collection, examination, analysis, and reporting. The digital evidence analyzed included packet capture (PCAP) files, as well as digital traces such as browser history, cookies, and cache data obtained from the victim’s device. The analysis process utilized Wireshark, the SQLite Database Browser, and ChromeCacheView to identify suspicious activity and correlate the discovered digital traces. The results of the study show that the MITM attack was successfully reconstructed through the correlation of digital traces, leading to the identification of ARP spoofing and DNS spoofing originating from a device with the IP address 192.168.200.12 and the MAC address a0:47:d7:73:ef:fb. The correlation of digital traces in the victim’s network and system traffic revealed communication redirection and web access manipulation. This study concludes that the NIST method is capable of reconstructing MITM attacks and identifying digital evidence from activity traces on both the network and the system.
Keywords: ARP spoofing; digital forensics; DNS spoofing; MITM; NIST
Abstrak: Serangan Man-in-the-Middle (MITM) merupakan ancaman yang dapat terjadi pada jaringan nirkabel publik, termasuk lingkungan WiFi kampus. Penelitian ini bertujuan menganalisis serangan MITM pada jaringan WiFi Universitas ‘Aisyiyah Yogyakarta menggunakan metode forensik digital National Institute of Standards and Technology (NIST). Penelitian menerapkan empat tahapan NIST, yaitu collection, examination, analysis, dan reporting. Bukti digital yang dianalisis meliputi file packet capture (PCAP), jejak digital berupa history browser, cookies, dan cache yang diperoleh dari perangkat korban. Proses analisis menggunakan Wireshark, SQLite Database Browser, dan ChromeCacheView untuk mengidentifikasi aktivitas mencurigakan serta mengorelasikan jejak digital yang ditemukan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa serangan MITM berhasil direkonstruksi melalui korelasi jejak digital yang mengarah pada identifikasi ARP spoofing dan DNS spoofing dari perangkat dengan alamat IP 192.168.200.12 dan MAC address a0:47:d7:73:ef:fb. Korelasi jejak digital pada lalu lintas jaringan dan sistem korban menunjukkan adanya pengalihan komunikasi serta manipulasi akses web. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode NIST mampu merekonstruksi serangan MITM dan mengidentifikasi bukti digital dari jejak aktivitas pada jaringan maupun sistem.
Kata kunci: ARP spoofing; DNS spoofing; forensik digital; MITM; NIST
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: Toko Zuma faces challenges in optimizing customer relationship management and transaction recording due to conventional manual systems, which hinder real-time loyalty monitoring and sales analysis. This research…
h aims to design a digital Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) system as an integrative solution for systematic and centralized management. The design method employs Unified Modeling Language (UML) for requirements analysis, user interface design, and Black-box Testing for validation. Results demonstrate a 100% success rate across all primary modules. The platform features Point Reward, automated transaction management, and live chat for direct interaction. Implementation enables personalized promotional strategies based on accurate data to increase customer retention. In conclusion, the Digital E-CRM system effectively automates business processes, serving as a strategic instrument for transparent and measurable customer relationship management.
Keywords: digital e-crm; relationship management; toko zuma; transaction activities.
Abstrak: Toko Zuma menghadapi kendala dalam optimalisasi manajemen hubungan pelanggan dan pencatatan transaksi karena masih menggunakan sistem manual konvensional. Penelitian ini bertujuan merancang sistem Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) digital sebagai solusi integratif untuk pengelolaan basis data dan transaksi secara terpusat. Metode perancangan meliputi analisis kebutuhan menggunakan Unified Modeling Language (UML), desain antarmuka, dan validasi fungsional melalui Black-box Testing. Hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan 100% pada seluruh modul utama. Platform ini dilengkapi fitur Point Reward, manajemen transaksi otomatis, dan media interaksi live chat. Implementasi sistem ini memungkinkan strategi promosi personal berdasarkan data akurat untuk meningkatkan retensi pelanggan. Simpulannya, sistem E-CRM digital berhasil mengotomatisasi proses bisnis dan menjadi instrumen strategis dalam manajemen hubungan pelanggan yang transparan dan terukur.
Kata kunci: aktivitas transaksi; digital e-crm; pengelolaan relasi; toko zuma.
Abstract:Abstract: The use of QR Codes in academic settings has increased with the digitization of attendance systems, but it has also introduced potential abuse in the form of quishing attacks (QR phishing). Previous studies have…
e mainly focused on user behavior, while forensic analysis of digital artifacts as evidence is still limited. This study aims to conduct a forensic analysis of browser artifacts resulting from interactions with dangerous QR Codes at Aisyiyah University Yogyakarta using the framework of the National Justice Institute (NIJ). Six investigation parameters are defined: domain identification, endpoint identification, identification of supporting resources, visualization of image artifacts, timestamp correlation, and HTML reconstruction. Data is obtained from the Google Chrome profile directory and analyzed using Autopsy, focusing on Web Cache, Browser History, and Cookies artifacts. The results showed that five parameters were successfully identified with an investigation success rate of 83.3%, while HTML reconstruction could not be fully achieved due to cache limitations. These findings show that Web Cache artifacts provide evidentiary value in the forensic investigation of QR Code-based attacks. Future research should focus on improving full-page reconstruction techniques.
Keywords: browser forensics; digital artifacts; NIJ; quishing; Web Cache
Abstrak: Penggunaan Kode QR di lingkungan akademik telah meningkat seiring dengan digitalisasi sistem absensi, tetapi juga menimbulkan potensi penyalahgunaan dalam bentuk serangan phishing (QR phishing). Studi sebelumnya sebagian besar berfokus pada perilaku pengguna, sementara analisis forensik artefak digital sebagai bukti masih terbatas. Studi ini bertujuan untuk melakukan analisis forensik artefak browser yang dihasilkan dari interaksi dengan Kode QR berbahaya di Universitas 'Aisyiyah Yogyakarta menggunakan kerangka kerja Lembaga Kehakiman Nasional (NIJ). Enam parameter investigasi didefinisikan: identifikasi domain, identifikasi titik akhir, identifikasi sumber daya pendukung, visualisasi artefak gambar, korelasi stempel waktu, dan rekonstruksi HTML. Data diperoleh dari direktori profil Google Chrome dan dianalisis menggunakan Autopsy, dengan fokus pada artefak Cache Web, Riwayat Browser, dan Cookie. Hasil menunjukkan bahwa lima parameter berhasil diidentifikasi dengan tingkat keberhasilan investigasi sebesar 83,3%, sementara rekonstruksi HTML tidak dapat sepenuhnya dicapai karena keterbatasan cache. Temuan ini menunjukkan bahwa artefak Cache Web memberikan nilai bukti dalam investigasi forensik serangan berbasis Kode QR. Penelitian selanjutnya harus fokus pada peningkatan teknik rekonstruksi halaman penuh.
Kata kunci: forensik peramban; artefak digital; NIJ; quishing; web cache
Abstract:Abstract: The development of globalization and digitalization requires businesses to not only focus on product quality, but also on the ability to build and maintain long-term relationships with customers. Customer loyalty…
ty has become a strategic asset that influences business sustainability and competitiveness. Handmade Willy, a creative business engaged in the production and sale of handicrafts, faces various problems in customer management, such as difficulties in identifying customer preferences, limitations in ongoing communication, suboptimal customer segmentation, and the absence of a structured system for monitoring customer satisfaction and feedback. These problems have an impact on the ineffectiveness of marketing strategies and the potential decline in customer loyalty. This study aims to optimize customer relationships at Handmade Willy through the application of the Customer Relationship Management (CRM) concept. The research method used is descriptive analysis with a qualitative approach through data collection from observation, interviews, and literature studies. The blackbox testing results show that the system runs smoothly without any obstacles. The implementation of CRM helps Handmade Willy understand customer characteristics and preferences, perform more accurate segmentation, improve communication effectiveness, and systematically monitor customer satisfaction.
Keyword: customer loyalty; customer relationship management; handmade willy.
Abstrak: Perkembangan era globalisasi dan digitalisasi menuntut pelaku usaha untuk tidak hanya berfokus pada kualitas produk, tetapi juga pada kemampuan membangun dan mempertahankan hubungan jangka panjang dengan pelanggan. Loyalitas pelanggan menjadi aset strategis yang berpengaruh terhadap keberlanjutan dan daya saing bisnis. Handmade Willy sebagai usaha kreatif yang bergerak di bidang produksi dan penjualan kerajinan tangan menghadapi berbagai permasalahan dalam pengelolaan pelanggan seperti kesulitan dalam mengidentifikasi preferensi pelanggan, keterbatasan komunikasi berkelanjutan, belum optimalnya segmentasi pelanggan serta belum adanya sistem yang terstruktur untuk memantau kepuasan dan umpan balik pelanggan. Permasalahan tersebut berdampak pada kurang efektifnya strategi pemasaran dan potensi penurunan loyalitas pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan hubungan pelanggan pada Handmade Willy melalui penerapan konsep Customer Relationship Management (CRM). Metode penelitian yang digunakan adalah analisis deskriptif dengan pendekatan kualitatif melalui pengumpulan data observasi, wawancara dan studi literatur. Hasil pengujian blackbox menunjukkan sistem yang dibuat berjalan dengan lancar tanpa ada kendala. Dengan penerapan CRM mampu membantu Handmade Willy dalam memahami karakteristik dan preferensi pelanggan, melakukan segmentasi yang lebih tepat, meningkatkan efektivitas komunikasi serta memantau kepuasan pelanggan secara sistematis.
Kata kunci: customer relationship management; kerajinan tangan willy; loyalitas pelanggan.
Abstract:Abstract: The development of information technology encourages retail businesses to manage customer and transaction data more effectively. However, many small-scale retailers still rely on manual record-keeping, resulting…
g in unintegrated data and limited decision-making support. This study aims to design and implement a web-based Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) system called MySaffana for Saffana Gallery Boutique to optimize customer and transaction data management. The research method includes requirement analysis, system design using UML, implementation using PHP and MySQL, and system testing using black box testing. The results show that the MySaffana system is able to manage customer data, products, transactions, and sales reports in an integrated and efficient manner. System testing indicates that all main features function properly and meet user requirements. Therefore, the developed E-CRM system provides an effective and practical solution for strengthening data-driven decision-making in small-scale retail businesses.
Keywords: boutique; customer data management; customer profiling; E-CRM.
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi mendorong usaha ritel untuk mengelola data pelanggan dan transaksi secara lebih efektif. Namun, banyak usaha ritel skala kecil masih melakukan pencatatan secara manual sehingga data tidak terintegrasi dan kurang optimal dalam mendukung keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) berbasis web bernama MySaffana pada Butik Saffana Gallery yang dapat mengoptimalkan pengelolaan data pelanggan dan transaksi. Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem menggunakan UML, implementasi dengan PHP dan MySQL, serta pengujian menggunakan metode black box testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem MySaffana mampu mengelola data pelanggan, produk, transaksi, dan laporan penjualan secara terintegrasi dan efisien. Pengujian sistem membuktikan seluruh fitur berjalan sesuai fungsi dan kebutuhan pengguna. Dengan demikian, sistem E-CRM berbasis web ini dapat menjadi solusi yang efektif dalam mendukung pengelolaan data dan pengambilan keputusan berbasis data bagi usaha ritel skala kecil.
Kata kunci: butik; E-CRM; profil pelanggan; pengelolaan data pelanggan.
Abstract:Abstract: This research is motivated by the problem of building material inventory management at Jaqfar Building Store, which is still done manually and based on subjective estimates. This often results in inaccuracies in…
n determining stock levels, either in the form of overstock or understock, which hinders operational effectiveness. The purpose of this study is to apply the Multiple Linear Regression method to analyze the relationship between incoming stock (X1) and outgoing stock (X2) variables with the ending stock variable (Y) to produce an optimal inventory prediction model. The research methodology used includes collecting historical transaction data for building materials such as cement, ceramics, zinc, plywood, and iron. This web-based prediction system was developed using the PHP programming language and a MySQL database. The analysis results show that the resulting regression model can provide a mathematical picture of future inventory patterns based on historical data. Implementation of this system is expected to assist the management of Jaqfar Building Materials Store in making strategic decisions regarding purchasing and sales in a more measured and efficient manner.
Keyword: building materials; data mining; inventory; multiple linear regression
Abstrak: Penelitian ini dilatarbelakangi oleh permasalahan pengelolaan persediaan bahan bangunan di Toko Bangunan Jaqfar yang masih dilakukan secara manual dan berdasarkan perkiraan subjektif. Hal ini menyebabkan sering terjadinya ketidaktepatan dalam menentukan jumlah stok, baik berupa kelebihan barang (overstock) maupun kekurangan barang (understock) yang menghambat efektivitas operasional. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode Multiple Linear Regression (Regresi Linear Berganda) untuk menganalisis hubungan antara variabel stok masuk (X1) dan stok keluar (X2) terhadap variabel stok akhir (Y) guna menghasilkan model prediksi persediaan yang optimal. Metodologi penelitian yang digunakan mencakup pengumpulan data historis transaksi bahan bangunan seperti semen, keramik, seng, triplek, dan besi. Sistem prediksi ini dikembangkan berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil analisis menunjukkan bahwa model regresi yang dihasilkan mampu memberikan gambaran matematis mengenai pola persediaan di masa mendatang berdasarkan data historis. Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu manajemen Toko Bangunan Jaqfar dalam mengambil keputusan strategis terkait pembelian dan penjualan secara lebih terukur serta efisien.
Kata kunci: bahan bangunan; data mining; persediaan; regresi linear berganda
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: Accurate bone age estimation is essential for monitoring pediatric growth, diagnosing endocrine disorders, and supporting clinical decision-making. Although deep learning has improved prediction accuracy, limited…
ed studies have systematically examined how increasing model depth affects performance and reliability. This study evaluates the effectiveness of progressively deeper convolutional neural networks, specifically EfficientNet variants B0 to B5, for bone age estimation from hand radiographs. Experiments were conducted using 12,611 hand X-ray images from the RSNA Pediatric Bone Age Challenge dataset on Kaggle. To ensure fair comparison, all models were trained using a unified and consistent training pipeline. Model performance was evaluated using Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Concordance Correlation Coefficient (CCC), and Pearson correlation coefficient. The results show a consistent improvement in prediction accuracy as model depth increases. Among the evaluated models, EfficientNet-B5 achieved the best performance, with an MAE of 21.5 months, MAPE of 6.23%, CCC of 0.9148, and Pearson’s r of 0.9203. These findings confirm that model scaling plays a critical role in enhancing prediction robustness and clinical reliability. Future work should emphasize external validation across diverse populations and incorporate interpretability techniques, such as Grad-CAM, to improve clinical transparency and trust.
Keywords: bone age prediction; deep learning; model evaluation; clinical validation
Abstrak: Estimasi usia tulang yang akurat sangat penting untuk memantau pertumbuhan anak, mendiagnosis gangguan endokrin, dan mendukung pengambilan keputusan klinis. Meskipun pembelajaran mendalam telah meningkatkan akurasi prediksi, studi yang secara sistematis meneliti bagaimana peningkatan kedalaman model memengaruhi kinerja dan keandalan masih terbatas. Studi ini mengevaluasi efektivitas jaringan saraf konvolusional yang semakin dalam, khususnya varian EfficientNet B0 hingga B5, untuk estimasi usia tulang dari radiografi tangan. Eksperimen dilakukan menggunakan 12.611 gambar sinar-X tangan dari dataset RSNA Pediatric Bone Age Challenge di Kaggle. Untuk memastikan perbandingan yang adil, semua model dilatih menggunakan alur pelatihan yang terpadu dan konsisten. Kinerja model dievaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Concordance Correlation Coefficient (CCC), dan koefisien korelasi Pearson. Hasil menunjukkan peningkatan yang konsisten dalam akurasi prediksi seiring dengan peningkatan kedalaman model. Di antara model yang dievaluasi, EfficientNet-B5 mencapai kinerja terbaik, dengan MAE sebesar 21,5 bulan, MAPE sebesar 6,23%, CCC sebesar 0,9148, dan Pearson’s r sebesar 0,9203. Temuan ini menegaskan bahwa penskalaan model memainkan peran penting dalam meningkatkan optimasi prediksi dan keandalan klinis. Penelitian selanjutnya dapat menekankan validasi eksternal di berbagai populasi dan menggabungkan teknik interpretasi, seperti Grad-CAM, untuk meningkatkan transparansi dan kepercayaan klinis.
Kata kunci: prediksi usia tulang; deep learning; evaluasi model; validasi klinis
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.