Abstract:Abstract: The increasing use of the Maxim ride-hailing application in Manokwari highlights the need to understand the factors influencing user acceptance and satisfaction. However, the growing number of users does not necessarily…
cessarily reflect a high level of technology acceptance and user satisfaction. This study aims to examine the effects of performance expectancy, effort expectancy, facilitating conditions, and habit on behavioral intention, as well as the effect of behavioral intention on user satisfaction among Maxim users in Manokwari. A quantitative approach based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) was employed. Data were collected through questionnaires using a purposive sampling technique from 156 valid respondents and analyzed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) with SmartPLS 4.0. The results show that performance expectancy (β = 0.343, p < 0.001), effort expectancy (β = 0.191, p = 0.002), facilitating conditions (β = 0.142, p = 0.029), and habit (β = 0.359, p < 0.001) positively and significantly influence behavioral intention. Furthermore, behavioral intention positively and significantly affects user satisfaction (β = 0.771, p < 0.001). These findings confirm the applicability of the UTAUT2 model and provide practical insights for Maxim management and application developers to improve service quality and user satisfaction.
Keywords: behavioral intention; effort expectancy; facilitating conditions; habit; performance expectancy; user satisfaction.
Abstrak: Meningkatnya penggunaan aplikasi transportasi daring Maxim di Manokwari mendorong perlunya memahami faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan teknologi dan kepuasan pengguna. Namun, peningkatan jumlah pengguna belum tentu mencerminkan tingginya tingkat penerimaan teknologi dan kepuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh performance expectancy, effort expectancy, facilitating conditions, dan habit terhadap behavioral intention, serta pengaruh behavioral intention terhadap user satisfaction pada pengguna aplikasi Maxim di Manokwari. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif berdasarkan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2). Data dikumpulkan melalui kuesioner menggunakan teknik purposive sampling terhadap 156 responden dan dianalisis menggunakan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dengan SmartPLS 4.0. Hasil penelitian menunjukkan bahwa performance expectancy (β = 0,343; p < 0,001), effort expectancy (β = 0,191; p = 0,002), facilitating conditions (β = 0,142; p = 0,029), dan habit (β = 0,359; p < 0,001) berpengaruh positif dan signifikan terhadap behavioral intention. Selanjutnya, behavioral intention berpengaruh positif dan signifikan terhadap user satisfaction (β = 0,771; p < 0,001). Temuan ini menegaskan penerapan model UTAUT2 serta memberikan masukan bagi manajemen Maxim dan pengembang aplikasi untuk meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan pengguna.
Kata kunci: behavioral intention; effort expectancy; facilitating conditions; habit; performance expectancy; user satisfaction.
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: 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: Existing IoT anomaly detection studies have achieved high classification performance, but most focus on accuracy and F1-score without explicitly controlling the false positive rate (FPR). In addition, many approaches…
oaches rely on a single detection perspective, limiting their operational reliability. To address this gap, this study proposes a hybrid anomaly detection framework integrating Long Short-Term Memory (LSTM), Shannon entropy, and autoencoder reconstruction error. Shannon entropy is incorporated as an additional feature, while LSTM and the autoencoder capture temporal and reconstruction characteristics. The resulting hybrid representation is processed by a constraint-based threshold selection mechanism that enforces FPR . Experiments on the TON-IoT and Edge-IIoTset datasets achieved average F1-scores of 0.9250 and 0.9934, while maintaining average FPR values of 0.0091 and 0.0714, respectively. Analysis of entropy distributions showed consistent differences between normal and anomalous traffic across both datasets, indicating that Shannon entropy provides discriminative information for anomaly detection. These results demonstrate strong detection performance with controlled false alarms, while ablation studies confirm the significant contribution of Shannon entropy to overall model performance.
Keywords: false positive rate; hybrid deep learning; Internet of Things; network anomaly detection; Shannon entropy
Abstrak: Penelitian deteksi anomali Internet of Things (IoT) telah menunjukkan performa klasifikasi yang tinggi, namun sebagian besar masih berfokus pada accuracy dan F1-score tanpa mengendalikan false positive rate (FPR) secara eksplisit. Selain itu, banyak pendekatan hanya memanfaatkan satu perspektif deteksi sehingga reliabilitas operasionalnya masih terbatas. Untuk mengatasi kesenjangan tersebut, penelitian ini mengusulkan kerangka deteksi anomali hybrid yang mengintegrasikan Long Short-Term Memory (LSTM), Shannon entropy, dan autoencoder reconstruction error. Shannon entropy digunakan sebagai fitur tambahan, sedangkan LSTM dan autoencoder menangkap karakteristik temporal dan deviasi rekonstruksi. Representasi hybrid yang dihasilkan kemudian diproses melalui mekanisme constraint-based threshold selection dengan batas FPR . Hasil pengujian pada dataset TON-IoT dan Edge-IIoTset menghasilkan F1-score rata-rata sebesar 0,9250 dan 0,9934, dengan FPR rata-rata sebesar 0,0091 dan 0,0714. Perbedaan nilai entropy yang konsisten antara trafik normal dan anomali pada kedua dataset menunjukkan bahwa Shannon entropy menyediakan informasi diskriminatif untuk deteksi anomali. Hasil tersebut menunjukkan performa deteksi yang kuat dengan false alarm yang terkendali, sementara studi ablasi mengonfirmasi kontribusi signifikan Shannon entropy terhadap performa model.
Kata kunci: deteksi anomali jaringan; false positive rate; hybrid deep learning; Internet of Things; Shannon entropy
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 advancement of digital technology has made it easier to create, process, and distribute files—using 317 files from the dataset https://www.kaggle.com/datasets/axon data/selfie-and-official-id-photo-dataset-18k…
t-18k images?select=metadata_image.csv has also introduced new challenges, such as the increasing practice of digital file manipulation that is difficult to detect visually. Therefore, an intelligent digital forensics system that can automatically and accurately detect file authenticity is required. This study aims to develop an intelligent digital forensics system for detecting file manipulation by leveraging metadata analysis and the Random Forest classification method. The methods used include extracting metadata from digital files—such as time information, device details, and processing history—followed by analysis to identify patterns of inconsistency that indicate manipulation. This data is then used as features in the classification process using the Random Forest algorithm to distinguish between original and manipulated files. The results of this study are expected to show that the use of metadata analysis combined with the Random Forest algorithm can improve accuracy in detecting digital file manipulation compared to conventional methods. The resulting system is expected to provide an effective, efficient, and integrated solution to support digital forensic investigations, Based on the test results, the system demonstrated good performance with an accuracy rate of 94%.
Keywords: Digital Forensics;File Manipulation;Metadata Analysis;Random Forest;Classification;Machine Learning
Abstrak:Perkembangan teknologi digital telah meningkatkan kemudahan dalam pembuatan, pengolahan,dan distribusi file sebanyak 317 file, sumber datasets https:// www.kaggle.com/datasets/axondata/selfie-and-official-id-photo-dataset-18k-images?select =metadata_image.csv, namun juga menimbulkan tantangan baru berupa meningkatnya praktik manipulasi file digital yang sulit dideteksi secara kasat mata. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem forensik digital yang cerdas dan mampu mendeteksi keaslian file secara otomatis dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem forensik digital cerdas untuk deteksi manipulasi file dengan memanfaatkan analisis metadata dan metode klasifikasi Random Forest. Metode yang digunakan meliputi proses ekstraksi metadata dari file digital, seperti informasi waktu, perangkat, dan riwayat pengolahan, kemudian dilakukan analisis untuk menemukan pola ketidaksesuaian yang mengindikasikan adanya manipulasi. Selanjutnya, data tersebut digunakan sebagai fitur dalam proses klasifikasi menggunakan algoritma Random Forest untuk membedakan antara file asli dan file yang telah dimanipulasi. Hasil dari penelitian ini diharapkan menunjukkan bahwa penggunaan analisis metadata yang dikombinasikan dengan algoritma Random Forest mampu meningkatkan akurasi dalam mendeteksi manipulasi file digital dibandingkan metode konvensional. Sistem yang dihasilkan dapat memberikan solusi yang efektif, efisien, dan terintegrasi dalam mendukung proses investigasi forensik digital, Berdasarkan hasil pengujian, sistem menunjukkan performa yang baik dengan tingkat akurasi sebesar 94%.
Kata Kunci: Forensik Digital, Manipulasi File, Metadata, Random Forest, Klasifikasi, Machine Learning.
Abstract:Abstract: The development of Artificial Intelligence (AI) in education provides significant opportunities for supporting the development of English teaching materials in elementary schools. However, the wide variety of available…
vailable AI tools makes it difficult for teachers to select the most appropriate tools for their instructional needs. This study aims to analyze and generate recommendations for AI utilization using a Decision Support System (DSS) based on the Analytical Hierarchy Process (AHP) and Simple Additive Weighting (SAW) methods. The AHP method is used to determine the weight of criteria based on their importance, while the SAW method is applied to rank alternative AI tools. This study involves teachers at SDN 15 Padang Genting in identifying criteria and evaluating alternatives. The results show that the proposed DSS model is capable of generating appropriate AI tool recommendations based on predefined criteria. This approach contributes to more objective and systematic decision-making in utilizing AI for developing English teaching materials in elementary education.
Keywords: analytical hierarchy proces; artificial intelligence; decision support system; simple additive weighting; teaching materials
Abstrak: Perkembangan Artificial Intelligence (AI) dalam pendidikan memberikan peluang dalam penyusunan bahan ajar Bahasa Inggris di sekolah dasar. Namun, banyaknya pilihan tools AI menyebabkan guru mengalami kesulitan dalam menentukan tools yang paling sesuai dengan kebutuhan pembelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan menghasilkan rekomendasi pemanfaatan AI menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW). Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot kriteria berdasarkan tingkat kepentingannya, sedangkan metode SAW digunakan untuk melakukan perangkingan alternatif tools AI. Penelitian ini melibatkan guru di SDN 15 Padang Genting dalam proses identifikasi kriteria dan penilaian alternatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SPK mampu menghasilkan rekomendasi tools AI yang sesuai dengan kebutuhan pengguna berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Pendekatan ini memberikan kontribusi dalam mendukung pengambilan keputusan yang lebih objektif dan sistematis dalam pemanfaatan AI untuk penyusunan bahan ajar Bahasa Inggris di sekolah dasar.
Kata kunci: analisis proses hierarki; bahan ajar; kecerdasan buatan; sistem pendukung keputusan; simple additive weighting.
Abstract:Abstract: Anomalous sound detection is essential for industrial predictive maintenance, as machine failures often originate from subtle acoustic changes during operation. However, high background noise and limitations of…
conventional Convolutional Neural Networks (CNN) reduce detection reliability. This study proposes a 1D-CNN-based anomaly detection framework with multi-view feature fusion and temporal segmentation to enhance detection performance. The approach combines MFCC, Log-Mel Spectrogram, and Chroma STFT features, while temporal segmentation divides audio signals into 5-second segments to better capture transient anomalies. Experiments on the MIMII dataset under varying Signal-to-Noise Ratio (SNR) conditions show that MFCC and Log-Mel fusion achieves the best performance, with 97.90% accuracy and ROC-AUC of 0.9789. The model maintains accuracy above 90% at −6 dB, demonstrating strong robustness in noisy industrial environments.
Keywords: industrial anomaly detection; 1D-CNN; multi-view feature fusion; temporal segmentation; MIMII dataset.
Abstrak: Deteksi anomali suara merupakan komponen penting dalam sistem pemeliharaan prediktif industri, karena kegagalan mesin sering diawali oleh perubahan akustik yang bersifat halus selama proses operasi. Namun, tingkat kebisingan yang tinggi serta keterbatasan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) konvensional dapat menurunkan keandalan deteksi. Penelitian ini bertujuan mengusulkan kerangka deteksi anomali berbasis 1D-CNN yang mengintegrasikan strategi fusi fitur multi-view dan segmentasi temporal untuk meningkatkan kinerja deteksi. Pendekatan yang digunakan menggabungkan fitur MFCC, Log-Mel Spectrogram dan Chroma STFT, sementara teknik temporal splitting membagi sinyal audio menjadi segmen berdurasi 5 detik untuk menangkap anomali yang bersifat sementara. Eksperimen menggunakan dataset MIMII pada berbagai kondisi Signal-to-Noise Ratio (SNR) menunjukkan bahwa kombinasi MFCC dan Log-Mel Spectrogram menghasilkan kinerja terbaik dengan akurasi 97,90% dan ROC-AUC sebesar 0,9789. Model juga mempertahankan akurasi di atas 90% pada kondisi kebisingan ekstrem (−6 dB) yang menunjukkan ketahanan yang baik dalam lingkungan industri yang bising.
Kata kunci: deteksi anomali industri; 1D-CNN; fusi fitur multi-view; segmentasi temporal; dataset MIMII
Abstract:Abstract: The development of information and communication technology has driven digital transformation in various sectors, including agriculture. One of the technologies widely applied is the Internet of Things (IoT), which…
hich enables devices to be interconnected through the internet to perform monitoring and data exchange in real time. In hydroponic cultivation, water quality stability is a crucial factor that affects plant growth. The main parameters that need to be monitored include water acidity level (pH), water temperature, and dissolved nutrient concentration measured using Total Dissolved Solids (TDS). However, water quality monitoring is still commonly conducted manually, making it less efficient and potentially causing delays in detecting changes in water conditions. This study aims to design an IoT-based water quality monitoring system for hydroponic cultivation using an ESP32 microcontroller integrated with pH, temperature, and TDS sensors. The collected data are sent to a server and displayed on a web dashboard in real time, equipped with automatic notification features. The proposed system is expected to improve monitoring efficiency and increase the productivity of hydroponic cultivation
Keywords: esp32; hydroponics; internet of things; real-time monitoring; water quality.
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi mendorong transformasi digital dalam berbagai sektor, termasuk pertanian. Salah satu teknologi yang banyak diterapkan adalah Internet of Things (IoT) yang memungkinkan perangkat saling terhubung melalui jaringan internet untuk melakukan pemantauan dan pertukaran data secara real-time. Pada budidaya hidroponik, kestabilan kualitas air menjadi faktor penting yang mempengaruhi pertumbuhan tanaman. Parameter utama yang perlu diperhatikan meliputi tingkat keasaman air (pH), suhu air, serta konsentrasi nutrisi terlarut yang diukur menggunakan Total Dissolved Solids (TDS). Namun, pemantauan kualitas air masih banyak dilakukan secara manual sehingga kurang efisien dan berpotensi menimbulkan keterlambatan dalam mendeteksi perubahan kondisi air. Penelitian ini bertujuan merancang sistem pemantauan kualitas air hidroponik berbasis IoT menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor pH, suhu, dan TDS. Data dikirim ke server dan ditampilkan pada web dashboard secara real-time serta dilengkapi notifikasi otomatis. Sistem ini diharapkan meningkatkan efisiensi pemantauan dan produktivitas budidaya hidroponik.
Kata kunci: esp32; hidroponik; internet of things; kualitas air; monitoring real-time
Abstract:Abstract: The development of information technology has begun to enter the world of education, especially universities, one of which is the academic information system because with this system it greatly influences the learning…
earning process and also in the delivery of information. A web-based academic information system is very adequate, but there are several obstacles such as in learning that does not require a laptop device, it will be very disruptive if the implementation of attendance and others is done on a mobile phone but with a web view. So this research aims to design a mobile-based UI/UX academic information system application with the hope that it can be an alternative in accessing the use of academic information systems for lecturers and students can also be accessed anytime and anywhere through mobile phones with a comfortable display. This study also tested the UI/UX design prototype to assess its feasibility. This test uses the system usability scale (SUS) method with a convident interval validation of 95% to determine the lower and upper limits of the SUS value. For the final score of SUS obtained was 78.75, and in the 95% CI test a Lower CI of 66.27 was produced, and for the Upper CI of 91.23 so that it was given a grade of B. It can be concluded that the design developed in this study is worthy of further development.
Keywords: academic information systems; design thinking; system usability scale
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi sudah mulai masuk kedalam dunia pendidikan terutama perguruan tinggi, salah satunya sistem informasi akademik karena dengan adanya sistem ini sangat mempengarusi proses pembelajaran dan juga dalam penyampaian informasi. Sistem informasi akademik berbasis web sudah sangat memadai namun ada beberapa kendala seperti dalam pembelajaran yang tidak memerlukan perangkat laptop akan sangat menganggu jika pelaksanaan absensi dan lainya dilakukan pada ponsel tapi dengan tampilan web. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk merancang UI/UX aplikasi sistem informasi akademik berbasis mobile dengan harapan dapat menjadi alternatif dalam akses penggunaan sistem informasi akademik bagi dosen dan mahasiswa juga dapat diakses kapan saja dan dimana saja melalui ponsel dengan tampilan yang nyaman. Penelitian ini juga melakukan pengujian terhadap prototype desain UI/UX untuk menilai kelayakannya. Pengujian ini menggunaka metode system usability scale (SUS) dengan validasi convident interval 95% untuk mengetahui batas bawah dan batas atas nilai SUS. Untuk nilai akhir SUS yang didapatkan adalah 78,75, dan dalam pengujian CI 95 % dihasilkan CI Lower 66,27, dan untuk CI Upper 91,23 Sehingga mendapat grade B. Dapat disumpulkan bahwa desain yang dikembangkan dalam penelitian ini layak untuk dikembangkan lebih lanjut.
Kata kunci: sistem informasi akademik; desain thinking; system usability scale