Abstract:In today's digital era, information technology has influenced various aspects of life, including financial transaction methods. Digital payments are one practical solution to simplify transactions and reduce the use of cash.…
ash. One of the increasingly popular digital payment methods in Indonesia is QRIS (Quick Response Code Indonesian Standard). QRIS is a QR code standard for digital payments that makes it easier for consumers and business actors to make transactions. However, there are still many Al Ma'shum High School teachers who do not fully understand and utilize this technology. Therefore, counseling is needed to improve the knowledge and skills of Al Ma'shum High School Teachers in using QRIS. The methods used in this activity are socialization, education and Q&A. Counseling on digital payment methods using QRIS is expected to increase the understanding and adoption of this technology for Al Ma'shum High School teachers. With this activity, it is hoped that Al Ma'shum High School teachers who have businesses can utilize QRIS optimally, so that financial transactions become more efficient and secure. Support from various parties is highly expected for the success of this activity.
Keywords: teachers; digital payments; QRIS
Abstrak: Dalam era digital saat ini, teknologi informasi telah mempengaruhi berbagai aspek kehidupan, termasuk metode transaksi keuangan. Pembayaran digital menjadi salah satu solusi praktis untuk mempermudah transaksi dan mengurangi penggunaan uang tunai. Salah satu metode pembayaran digital yang semakin populer di Indonesia adalah QRIS (Quick Response Code Indonesian Standard). QRIS merupakan standar QR code untuk pembayaran digital yang memudahkan konsumen dan pelaku usaha dalam melakukan transaksi. Namun, masih banyak guru-guru SMA Al Ma’shum yang belum sepenuhnya memahami dan memanfaatkan teknologi ini. Oleh karena itu, diperlukan penyuluhan untuk meningkatkan pengetahuan dan keterampilan Guru-Guru SMA Al Ma’shum dalam menggunakan QRIS. Metode yang digunakan dalam kegiatan ini yaitu sosialisasi, edukasi dan tanya jawab. Penyuluhan tentang metode pembayaran digital menggunakan QRIS diharapkan dapat meningkatkan pemahaman dan adopsi teknologi ini bagi guru-guru SMA Al Ma’shum. Dengan adanya kegiatan ini, diharapkan guru-guru SMA Al Ma’shum yang memiliki usaha dapat memanfaatkan QRIS secara maksimal, sehingga transaksi keuangan menjadi lebih efisien dan aman. Dukungan dari berbagai pihak sangat diharapkan untuk kesuksesan kegiatan ini.
Kata Kunci : guru- guru; pembayaran digital; QRIS
Abstract:The implementation of YOLOv4 technology in the image-processing-based learning system at SMK Negeri 2 Tanjungbalai aims to enhance students' understanding of various electronic components in the Audio-Video Engineering field.…
ield. Currently, the learning process is still conducted manually, where teachers bring components such as resistors, capacitors, and other electronic parts. This method presents challenges in teaching the names of electronic components, as manual learning requires more time and students must recognize each component physically, one by one. Furthermore, students need to process resistor color codes and IC markings, which demand significant time and understanding. The YOLOv4 algorithm, known for its efficiency and accuracy, is utilized to detect and identify the type and value of components such as resistors, capacitors, transistors, and ICs automatically. This community service activity includes training, workshops, and the implementation of an image-processing-based application designed to assist students in a more interactive and efficient learning process. The results of this initiative indicate that the use of this technology positively impacts students' comprehension and improves the effectiveness of learning media in the school laboratory.
Keywords: YOLOv4; image processing; electronic components; learning media
Abstrak: Penerapan teknologi YOLOv4 dalam sistem pembelajaran berbasis image processing di SMK Negeri 2 Tanjungbalai bertujuan untuk meningkatkan pemahaman siswa dalam mengenali berbagai komponen elektronika di bidang Teknik Audio Video. Media pembelajaran yang dilakukan saat ini masih menggunakan secara manual dengan cara guru membeawa komponen seperti resistor, kapasitor dan komponen lainnya. Dengan cara ini terdapat masalah dalam media pembelajaran untuk pengenalan nama nama komponen elektronika. Masalah yang terjadi pembelajaran manual membutuhkan waktu yang lebih lama dan siswa harus mengenali satu per satu nama nama komponen secara fisik. Selanjutnya siswa membutuhkan proses membaca kode warna resistor marking IC membutuhkan waktu dan pemahaman yang sangat lama. Algoritma YOLOv4 yang dikenal efisien dan akurat digunakan untuk mendeteksi serta mengidentifikasi jenis dan nilai komponen seperti resistor, kapasitor, transistor, dan IC secara otomatis. Kegiatan pengabdian ini mencakup pelatihan, workshop, serta implementasi aplikasi berbasis image processing yang dirancang untuk membantu siswa dalam proses pembelajaran yang lebih interaktif dan efisien. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa penggunaan teknologi ini memberikan dampak positif terhadap pemahaman siswa serta meningkatkan efektivitas media pembelajaran di laboratorium sekolah.
Kata kunci: YOLOv4; image processing; komponen elektronika; media pembelajaran
Abstract:Digitalization has become an important element in this modern era, especially for companies that want to remain competitive amidst increasingly fierce competition in various industrial sectors. However, many companies still…
ill face major challenges due to their reliance on manual methods in managing various operational aspects, including warehouse administration. Problems such as delays, recording errors and data inaccuracies often arise as a result of using traditional methods. This research method uses a qualitative descriptive approach with a focus on observation and interviews . The main goal of digitalization is to overcome these challenges by utilizing technology that can increase the effectiveness of employee performance and optimize various business processes, so that companies can operate more efficiently and accurately. The results of this research are that the effect of the effectiveness of digitalization implementation on employee performance has a very positive influence on employee performance, where the implementation of digitalization is obtained through training carried out by management. Likewise, with the role of administrative digitization in warehouse reception management, managers create barcodes on each product to make it easier to record incoming and outgoing goods at the warehouse.
Keywords: Administration; Digitalization; Employee Performance; Tiara Dewata Yeh Aya
Digitalisasi telah menjadi elemen penting dalam era modern ini, terutama bagi perusahaan yang ingin tetap kompetitif di tengah persaingan yang semakin ketat di berbagai sektor industri. Namun, banyak perusahaan masih menghadapi tantangan besar karena ketergantungan pada metode manual dalam mengelola berbagai aspek operasional, termasuk administrasi gudang. Masalah-masalah seperti keterlambatan, kesalahan pencatatan, dan ketidakakuratan data sering kali muncul akibat dari penggunaan metode tradisional tersebut. Metode penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif dengan fokus pada observasi dan wawancara. Tujuan utama dari digitalisasi adalah untuk mengatasi tantangan-tantangan ini dengan memanfaatkan teknologi yang dapat meningkatkan efektivitas kinerja karyawan serta mengoptimalkan berbagai proses bisnis, sehingga perusahaan dapat beroperasi dengan lebih efisien dan akurat. Hasil dari penelitian ini adalah pengaruh efektifitas implementasi digitalisasi terhadap kinerja karyawan sangat berpengaruh positif terhadap kinerja karyawan yang mana implementasi digitalisasi ini didapat melalui pelatihan yang dilakukan oleh pihak management. Begitu pula dengan peran digitalisasi administrasi dalam manajemen gudang penerimaan, pengelola membuat barcode pada setiap produk untuk mempermudah pencatatan barang masuk dan barang kaluar pada gudang
Kata Kunci: Adminisrasi; Digitalisasi; Kinerja Karyawan; Tiara Dewata Yeh Aya
Abstract:Technological advances in the modern era are now becoming a trend in the lives of every individual and in various fields. One of them is QR (Quick Response) Code technology in the Android-based Heroes application. This research…
esearch explains the community service program, especially for partners at Yohanes Gabriel Catholic Elementary School located in Sidodadi, Garum District, Blitar Regency. Our service is by creating an application that contains sketches of the faces of Indonesian Heroes and their struggles both before and after independence, wrapped in short videos. The method used is face-to-face where we provide guidance to teachers in using the application we created and provide outreach to elementary school students regarding the application created. With this application which utilizes the latest technology, it has had a positive impact, especially for our partners at Yohanes Gabriel Catholic Elementary School, where the elementary school teachers can use the application we created in their teaching and learning activities..
Keywords: QR code; community service; android
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: 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 implementation of dress code regulations in university environments is generally still carried out conventionally, requiring significant time and effort and potentially leading to subjective assessments. This…
is study develops an automatic student dress code compliance detection system using computer vision based on the YOLOv8 model. The dataset consists of 1,800 annotated images divided into eight clothing categories, split into 78% training (1,404 images), 14% validation (254 images), and 8% testing (143 images). All images underwent preprocessing and data augmentation before training the YOLOv8 model with an input size of 640×640 pixels for 50 epochs. During testing, the YOLOv8 model achieved an overall performance of Precision 0.844, Recall 0.773, F1-Score 0.802, and mAP@0.5 0.841, and was able to detect clothing objects with good accuracy and stable performance under various image conditions. The system was integrated with a Flask-based backend and a web-based frontend to enable real time detection and compliance classification, with a response time of less than 2 seconds, supporting automatic and consistent identification of student dress code compliance as “Compliant” or “Violation.”
Keywords: compliance detection; computer vision; dress code regulations; real time detection; YOLOv8.
Abstrak: Penerapan aturan berpakaian di lingkungan kampus umumnya masih dilakukan secara konvensional sehingga membutuhkan waktu dan tenaga yang relatif besar serta berpotensi menimbulkan subjektivitas penilaian. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendeteksi kepatuhan berpakaian mahasiswa secara otomatis berbasis visi komputer menggunakan model YOLOv8. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.800 citra beranotasi yang terbagi ke dalam 8 kategori pakaian, dengan pembagian data sebesar 78% data latih (1.404 citra), 14% data validasi (254 citra) dan 8% data uji (143 citra). Seluruh citra diproses melalui tahapan pre-processing dan data augmentation, kemudian digunakan untuk melatih model YOLOv8 dengan ukuran input 640×640 piksel selama 50 epoch. Pada tahap pengujian, model mencapai performa keseluruhan dengan Precision 0.844, Recall 0.773, F1-Score 0.802, dan mAP@0.5 0.841, serta mampu mendeteksi objek pakaian dengan akurasi baik dan performa stabil pada berbagai kondisi citra. Sistem kemudian diintegrasikan dengan backend berbasis Flask dan frontend web untuk mendukung proses deteksi waktu nyata dan klasifikasi kepatuhan, dengan waktu respons sistem kurang dari 2 detik, sehingga mampu mengidentifikasi status kepatuhan berpakaian mahasiswa ke dalam kategori “Aman” dan “Melanggar Aturan” secara otomatis dan konsisten.
Kata kunci: aturan berpakaian; deteksi waktu nyata; pendeteksi kepatuhan; visi komputer; YOLOv8.
Abstract:Abstract: Current technological developments play a crucial role in driving the tourism industry, one of which is the utilization of technology. However, tourist attractions in border areas face challenges such as limited…
d access to digital information and a lack of interactive media to present local wisdom such as history, customs, and culture. This study aims to develop and implement a QR Code-based Web-based Augmented Reality (WebAR) to digitize local wisdom at tourist attractions, making information more engaging and accessible to tourists. The research methodology adopted three approaches: UCD (User-Centered Design), Agile methods, and TAM (Technology Acceptance Model). This platform contains the local wisdom of two tourist villages in the border area, namely Sebujit Village and Jagoi Babang Village. The results of testing and evaluation using multiple linear regression and SEM-PLS methods on 45 respondents showed that the WebAR technology acceptance model was significant (F = 6.583; p < 0.001). User Attitude (ATU) is a key variable that significantly influences Intention to Use (BI) (β=0.429; p=0.001), while Ease of Use (PEOU) and Benefit (PU) indirectly influence BI through ATU. As additional validation, the classification test yielded an accuracy of 88.90% and an F1-score of 0.941, confirming that QR Code-based WebAR is effective and well-received as a digital information and promotion medium for local wisdom in border areas.
Keywords: border areas; local wisdom; qr code; tourist attractions; web augmented reality.
Abstrak: Perkembangan teknologi saat ini memiliki peran penting dalam mendorong industri pariwisata, salah satunya dengan pemanfaatan teknologi. Namun, objek wisata di daerah perbatasan menghadapi tantangan seperti keterbatasan akses informasi digital dan kurangnya media interaktif untuk menyajikan kearifan lokal seperti sejarah, adat istiadat, dan budaya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan Web-based Augmented Reality (WebAR) berbasis QR Code untuk digitalisasi kearifan lokal objek wisata, menjadikan informasi lebih menarik dan mudah diakses bagi wisatawan. Metodologi penelitian mengadopsi tiga pendekatan, UCD (User-Centered Design), metode Agile, dan TAM (Technology Acceptance Model). Platform ini memuat kearifan lokal dua desa wisata di daerah perbatasan, yaitu Desa Sebujit dan Desa Jagoi Babang. Hasil pengujian dan evaluasi dengan metode regresi linier berganda dan SEM-PLS pada 45 responden menunjukkan bahwa model penerimaan teknologi WebAR ini signifikan (F = 6.583; p < 0.001). Sikap Pengguna (ATU) menjadi variabel kunci yang berpengaruh signifikan terhadap Niat Penggunaan (BI) (β=0.429; p=0.001), sementara Kemudahan Penggunaan (PEOU) dan Manfaat (PU) memengaruhi BI secara tidak langsung melalui ATU. Sebagai validasi tambahan, uji klasifikasi menghasilkan akurasi 88,90% dan F1-score 0,941, yang menegaskan bahwa WebAR berbasis Kode QR efektif dan dapat diterima dengan baik sebagai media informasi dan promosi digital kearifan lokal di wilayah perbatasan.
Kata Kunci: daerah perbatasan; kearifan lokal; qr code; web augmented reality.
Abstract:Abstract: Program Indonesia Pintar (PIP) is government assistance program aimed at supporting the education of underprivileged students. However, some PIP fund recipients are misallocated, with aid given to students who…
do not fully meet the eligibility criteria, while those in greater need don’t receive it, including at SDN 014672 Tanjung Alam, Asahan Regency, North Sumatra Province. Based on this issue, a structured system is needed. The purpose of this study is to construct decision support systems for determining PIP fund recipients using Additive Ratio Assessment (ARAS) method. Data was collected using questionnaires, documentation, and observation techniques. Respondents consisted of 8 students from SDN 014672 Tanjung Alam. Criteria include number of dependents, homeownership status, attendance rate, and students final grades. System was developed using CodeIgniter 3 as framework, MySQL as database software, and InnoDB as database engine. ARAS method was applied to rank available alternatives. Based on calculations, first rank was obtained by alternative 6 (Malika Hendra As-Syifa), second rank by alternative 7 (Mutia Indah Sari), and third rank by alternative 8 (Rafa Kavindra). This study is expected to be further developed by applying other DSS methods, performing regular system maintenance, and integrating system with school data to improve accuracy and usability.
Keywords: additive ratio assessment; decision support system; smart indonesia program.
Abstrak: Program Indonesia Pintar (PIP) merupakan bantuan pemerintah untuk mendukung pendidikan siswa kurang mampu. Namun, masih ditemukan penerima anggaran PIP yang kurang tepat sasaran, di mana bantuan diberikan kepada siswa yang kurang memenuhi kriteria, sementara siswa yang lebih membutuhkan tidak menerimanya, termasuk di SDN 014672 Tanjung Alam, Kabupaten Asahan, Provinsi Sumatera Utara. Berdasarkan permasalahan tersebut, dibutuhkan sebuah sistem terstruktur. Tujuan penelitian ini untuk membangun sistem pendukung keputusan penetapan pemeroleh anggaran PIP menggunakan metode Additive Ratio Assessment (ARAS). Data dikumpulkan dengan teknik angket, dokumentasi, dan observasi. Responden adalah 8 siswa SDN 014672 Tanjung Alam. Kriteria meliputi jumlah tanggungan orang tua, status kepemilikan rumah, tingkat kehadiran, dan nilai akhir siswa. Sistem dirancang menggunakan CodeIgniter 3 sebagai framework, MySQL sebagai database software, dan InnoDB sebagai database engine. Perhitungan dengan metode ARAS digunakan untuk merangking alternatif yang ada. Berdasarkan perhitungan yang dilakukan, peringkat pertama diperoleh oleh alternatif 6 yakni Malika Hendra As-Syifa, peringkat kedua diperoleh oleh alternatif 7 yakni Mutia Indah sari, dan peringkat ketiga diperoleh oleh alternatif 8 yakni Rafa Kavindra. Penelitian ini diharapkan dapat dikembangkan lebih lanjut dengan menerapkan metode Sistem Pendukung Keputusan (SPK) lainnya, melakukan pemeliharaan sistem secara berkala, serta mengintegrasikan sistem dengan data sekolah untuk meningkatkan keakuratan dan kemudahan penggunaan.
Kata kunci: additive ratio assessment; program indonesia pintar; sistem pendukung keputusan
Abstract:Abstract: Artificial Intelligence (AI) is currently gaining popularity across various industries, including healthcare, finance, and others. In this study, AI technology is employed to devise an optimal marketing strategy…
y for Code Verse Computer Accessories Store using the K-Means algorithm. As part of machine learning, the K-Means algorithm, categorized under unsupervised learning, is implemented to cluster sales data for computer accessory products over the last three months of 2023. The results of the K-Means analysis identify two main clusters. Cluster one (Cluster 1) comprises products such as Mouse, Keyboard, Monitor, Headset, and Speaker, indicating consistent purchasing patterns and high consumer interest. Recommendations are made to increase stock for Cluster 1. Meanwhile, Cluster two (Cluster 2) consists of Mic products with lower interest, and it is not advisable to increase stock. The implementation of K-Means provides insights into purchasing patterns, enabling Code Verse to develop more effective marketing and inventory management strategies.
Keywords: K-Means algorithm; artificial intelligence; clustering
Abstract: Kecerdasan Buatan (AI) kini meraih popularitas dalam berbagai industri, termasuk sektor kesehatan, keuangan, dan lainnya. Pada penelitian ini, teknologi AI digunakan untuk merancang strategi pemasaran optimal bagi Toko Aksesoris Komputer CodeVerse dengan menggunakan Algoritma K-Means. Sebagai bagian dari machine learning, Algoritma K-Means, yang termasuk dalam kategori unsupervised learning, diimplementasikan untuk mengelompokkan data penjualan produk selama tiga bulan terakhir tahun 2023. Hasil dari analisis K-Means mengidentifikasi dua cluster utama. Cluster pertama (Cluster 1) terdiri dari produk Mouse, Keyboard, Monitor, Headset, dan Speaker, menunjukkan pola pembelian yang konsisten dan tingginya minat konsumen. Rekomendasi untuk menambah stok diberikan. Sementara itu, Cluster kedua (Cluster 2) terdiri dari produk Mic dengan minat lebih rendah, dan tidak disarankan untuk menambah stok. Implementasi K-Means memberikan wawasan tentang pola pembelian, memungkinkan CodeVerse mengembangkan strategi pemasaran dan manajemen persediaan yang lebih efektif.
Keywords: Algoritma k-means; kecerdasan buatan; clustering