Abstract:Abstract: The development of digital learning systems requires not only effective content delivery but also database consistency and performance, particularly when used at scale by lecturers and students. Weaknesses in database…
atabase design can lead to data duplication, relational violations, and transaction failures that compromise system reliability. This study designed the Royal Mengajar application using PHP and MySQL, supported by JavaScript, HTML, and Bootstrap 5. The Crowdsourced Academic Content model enables lecturers to contribute learning materials openly, while students evaluate them through a user rating system. The objective of this research is to design and optimize the database architecture of the Royal Mengajar application by implementing multiple control mechanisms—namely views, triggers, transactions, and constraints—to enhance data efficiency, consistency, and integrity in digital learning environments. Database optimization focuses on the use of views to improve query efficiency, triggers to maintain automatic consistency, transactions to ensure atomicity in multi-table operations, and constraints to preserve data integrity. The results show that views reduced the average query execution time to 0.12 seconds, triggers maintained consistency without manual intervention, and constraints achieved 100% referential integrity. The application of these mechanisms significantly improved system speed, reduced data redundancy, and enhanced information reliability, thus reinforcing the sustainability of Royal Mengajar as a community-driven learning platform
Keywords: crowdsourced academic content; constraint; database optimization; trigger.
Abstrak: Pengembangan sistem pembelajaran digital tidak hanya menuntut penyajian materi, tetapi juga konsistensi serta kinerja basis data ketika sistem digunakan secara masif oleh dosen dan mahasiswa. Kelemahan rancangan database dapat menimbulkan duplikasi data, pelanggaran relasi, dan kegagalan transaksi yang memengaruhi keandalan sistem. Penelitian ini merancang aplikasi Royal Mengajar berbasis PHP dan MySQL dengan dukungan JavaScript, HTML, dan Bootstrap 5. Model Crowdsourced Academic Content memungkinkan dosen berkontribusi secara terbuka, sedangkan mahasiswa melakukan evaluasi melalui user rating system. Tujuan penelitian ini adalah untuk merancang dan mengoptimalkan basis data aplikasi Royal Mengajar melalui penerapan berbagai mekanisme pengendali, seperti view, trigger, transaction, dan constraint, guna meningkatkan efisiensi, konsistensi, dan integritas data dalam sistem pembelajaran digital. Optimalisasi database difokuskan pada penerapan view untuk efisiensi query, trigger untuk menjaga konsistensi otomatis, transaction untuk memastikan atomicity pada operasi multi-tabel, serta constraint guna menjamin integritas data. Hasil pengujian menunjukkan view menurunkan rata-rata waktu eksekusi query menjadi 0,12 detik, trigger menjaga konsistensi tanpa intervensi manual, dan constraint memastikan integritas referensial tercapai 100%. Penerapan mekanisme ini berdampak pada peningkatan kecepatan sistem, berkurangnya redundansi, serta keandalan informasi yang lebih tinggi, sehingga mendukung keberlanjutan Royal Mengajar sebagai platform pembelajaran berbasis kontribusi komunitas.
Kata kunci: basis data; optimasi; trigger; constraint; crowdsourced academic content.
Abstract:Abstract: Recommendation systems are becoming increasingly important with the growth of streaming platforms. The purpose of this study is to compare the performance of Content-Based Filtering, Neural Collaborative Filtering,…
ing, and a combination of both in a movie recommendation system. The method used in this study involves retrieving movie details from the TMDB API and ratings from the MovieLens 32M Dataset (2010-2023). Each model's performance is evaluated using evaluation metrics such as RMSE and MAE. The results of this study indicate that Neural Collaborative Filtering achieves the best prediction performance (RMSE = 0.785423, MAE = 0.581262), followed by the hybrid model (RMSE = 0.800863, MAE = 0.660872), while Content-Based Filtering produces low performance and limits the capabilities of the hybrid model. In conclusion, these findings highlight the superiority of latent feature-based models such as NCF that learn directly from user interaction patterns over content-based approaches in the context of modern recommendation systems.
Keywords: content-based filtering; hybrid filtering; movie recommendation; neural collaborative filtering.
Abstrak: Sistem rekomendasi menjadi semakin penting seiring berkembangnya platform streaming. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan kinerja Content-Based Filtering, Neural Collaborative Filtering dan kombinasi keduanya dalam sistem rekomendasi film. Metode yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan pengambilan detail film dari TMDB API dan rating dari dataset MovieLens 32M Dataset (2010-2023). Setiap peforma model dievaluasi dengan menggunakan metrik evaluasi seperti RMSE dan MAE. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa Neural Collaborative Filtering mencapai kinerja prediksi terbaik (RMSE = 0.785423, MAE = 0.581262), diikuti oleh model hybrid (RMSE = 0.800863, MAE = 0.660872), sementara Content-Based Filtering menghasilkankan peforma yang rendah dan membatasi kemampuan model hybrid. Kesimpulannya, penelitian ini menyoroti superiotas model berbasis latent feature seperti NCF yang belajar langsung dari pola interaksi pengguna dibandingkan pendekatan berbasis konten dalam konteks sistem rekomendasi modern.
Kata kunci: content-based filtering; hybrid filtering; neural collaborative filtering; rekomendasi film.
Abstract:Abstract: Information Technology has impacted various sectors, including education. Learning Management Systems (LMS) are designed to facilitate lecturers and students in accessing academic activities such as online learning.…
ning. This study aims to analyze the effectiveness of Learning Management Systems (LMS) among higher education institutions in Indonesia. This analysis is crucial for assessing the effectiveness of LMS use by universities in Indonesia, enabling investments in LMS to yield optimal results. The study employed the D&M IS Success Model and PLS-SEM to evaluate the relationships between various variables, including system, information, service quality, user satisfaction, and benefits. Simple random sampling was used to collect data from 170 universities in Indonesia. This study employed PLS-SEM to investigate the observed variables, including validity and reliability testing, which involves assessing reliability, convergent validity, and discriminant validity. This current study found that all the hypotheses were accepted with p-values below 0,05. These findings contribute to universities paying attention to aspects of system, information, and service quality in Learning Management Systems (LMS) to improve user satisfaction and create a positive perception of benefits. Therefore, this research yields significant results that contribute to higher education in Indonesia, as well as the advancement of knowledge in management information systems.
Keywords: delone and mclean; information system success; LMS; SEM-PLS.
Abstrak: Teknologi Informasi telah memengaruhi berbagai sektor, termasuk pendidikan. Learning Management System (LMS) dirancang untuk memfasilitasi dosen dan mahasiswa dalam mengakses kegiatan akademik seperti pembelajaran daring. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas penggunaan Learning Management System (LMS) di perguruan tinggi di Indonesia. Analisis ini penting untuk menilai sejauh mana efektivitas penggunaan LMS oleh universitas-universitas di Indonesia, sehingga investasi dalam LMS dapat mem-berika n hasil yang optimal.Penelitian ini menggunakan model D&M IS Success Model dan metode PLS-SEM untuk mengevaluasi hubungan antara berbagai variabel, termasuk kuali-tas sistem, informasi, layanan, kepuasan pengguna, dan manfaat. Teknik simple random sampling digunakan untuk mengumpulkan data dari 170 perguruan tinggi di Indonesia. Penelitian ini menggunakan PLS-SEM untuk mengkaji variabel-variabel yang diamati, ter-masuk pengujian validitas dan reliabilitas, yang mencakup penilaian reliabilitas, validitas konvergen, dan validitas diskriminan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa semua hipotesis diterima dengan nilai p di bawah 0,05. Temuan ini mendorong universitas untuk memberikan perhatian pada aspek kualitas sistem, informasi, dan layanan dalam penggunaan LMS guna meningkatkan kepuasan pengguna dan menciptakan persepsi posi-tif terhadap manfaatnya. Oleh karena itu, penelitian ini memberikan hasil yang signifikan bagi perguruan tinggi di Indonesia serta turut berkontribusi dalam pengembangan ilmu di bidang sistem informasi manajemen.
Kata kunci: delone and mclean; kesuksesan sistem informasi; LMS; SEM-PLS
Abstract:Abstract: Computer networks are not just additional facilities in the campus environment, but computer networks help the overall academic activities and social relations of students. This research aims to overcome the problem…
oblem of uneven wifi internet networks and less than optimal SSID management in UHAMKA flats, which has an impact on student access to information and communication. The method used is PPDIOO with simulation using Cisco Packet Tracer and the chosen star topology to provide a stable connection and easy network management. The results of the simulation show that all devices are well connected to each other, as indicated by the successful IP ping test between devices. The research concluded that the PPDIOO method was successful in designing an effective and structured internet network in the students' living environment. So that it can improve access to academic activities and good communication.
Keywords: cisco packet tracer; computer networks; PPDIOO
Abstrak: Jaringan komputer bukan hanya sekedar fasilitas tambahan dalam lingkungan kampus, tetapi jaringan komputer membantu keseluruan aktivitas akademik dan hubungan sosial mahasiswa. Penelitian ini bertujuan mengatasi permasalahan jaringan internet wifi yang belum merata dan pengelolaan SSID yang kurang optimal di rusunawa UHAMKA, sehingga berdampak pada akses informasi dan komunikasi mahasiswa. Metode yang digunakan adalah PPDIOO dengan simulasi menggunakan cisco packet tracer dan topologi star yang dipilih untuk memberikan koneksi stabil dan pengelolaan jaringan yang mudah. Hasil dari simulasi menunjukan seluruh perangkat saling terhubung dengan baik, ditandai dengan berhasilnya pengujian ping IP antar perangkat. Penelitian menyimpulkan metode PPDIOO berhasil dalam merancang jaringan internet yang efektif dan terstruktur di lingkungan tempat tinggal mahasiswa. Sehingga dapat meningkatkan akses aktivitas akademik dan komunikasi secara baik.
Kata kunci: cisco packet tracer; jaringan komputer; PPDIOO
Abstract:Abstract: The online exam system is used to evaluate student learning, but it has some limitations. Therefore, it is necessary to research the user satisfaction of the system. This study aims to assess user satisfaction…
using the End User Computing Satisfaction (EUCS), Importance Performance Analysis (IPA), and Customer Satisfaction Index (CSI) methods. The results showed that three dimensions, namely, accuracy, ease of use, and timeliness significantly affected user satisfaction, while content and format did not have a significant effect. IPA analysis shows the majority of attributes (12 attributes) are in quadrant II, which indicates moderate satisfaction, 11 attributes in quadrant III, one attribute in quadrant I, and three attributes in quadrant IV. CSI concluded that the online exam system provides satisfactory service with a score of 77.54%.
Keywords: csi; eucs; ipa; online exam system; user satisfaction
Abstrak: Sistem ujian online digunakan untuk mengevaluasi pembelajaran mahasiswa, tetapi sistem ini memiliki beberapa keterbatasan. Karena itulah perlu penelitian kepuasan pengguna sistem tersebut. Penelitian ini bertujuan menilai kepuasan pengguna dengan menggunakan metode End User Computing Satisfaction (EUCS), Importance Performance Analisys (IPA), dan Customer Satisfaction Index (CSI). Hasil riset menunjukkan tiga dimensi yaitu, akurasi, kemudahan penggunaan, dan ketepatan waktu signifikan mempengaruhi kepuasan pengguna, sementara konten dan format tidak berpengaruh signifikan. Analisis IPA menunjukkan mayoritas atribut (12 atribut) berada di kuadran II, yang mengindikasikan kepuasan sedang, 11 atribut di kuadran III, satu atribut di kuadran I, dan tiga atribut di kuadran IV. CSI menyimpulkan sistem ujian online memberikan layanan yang memuaskan dengan skor 77,54%.
Kata kunci: csi; eucs; ipa; kepuasan pengguna; sistem ujian online
Abstract:Abstract: Advancements in digital technology have significantly transformed communication and learning. Traditional learning methods have limitations in providing a fast and interactive learning environment, necessitating…
g accessible technology that enhances student and teacher engagement while ensuring convenience. WhatsApp has emerged as a widely used solution due to its accessibility, privacy features, and cross-platform compatibility, offering users a sense of convenience. This study examines the role of Perceived Convenience in the acceptance and use of WhatsApp in secondary education in Medan City using the UTAUT2 Model. A survey was conducted with 439 respondents from 8 secondary schools in Medan and analyzed using SEM-PLS with SmartPLS-4. The results indicate that social influence, hedonic motivation, habit, and perceived convenience positively impact the intention to use WhatsApp. Additionally, facilitating conditions, perceived convenience, and intention to use significantly influence actual usage behavior. However, performance expectancy, effort expectancy, and price value do not affect either intention or behavior in using WhatsApp. Moderating variables such as age, gender, and experience partially moderate the relationships between independent factors and WhatsApp usage intention and behavior. This study contributes by incorporating Perceived Convenience into the UTAUT2 Model and affirming its role in educational technology adoption.
Keywords: perceived convenience; secondary education; UTAUT2; whatsapp
Abstrak: Kemajuan teknologi digital telah membawa perubahan signifikan dalam komunikasi dan pembelajaran. Metode pembelajaran tradisional memiliki keterbatasan dalam menyediakan lingkungan belajar yang cepat dan interaktif, sehingga diperlukan teknologi yang mudah diakses, meningkatkan keterlibatan siswa dan guru, serta nyaman digunakan. WhatsApp menjadi salah satu solusi dan banyak digunakan karena mudah diakses, privasi yang ditawarkan, serta kompatibilitas lintas platform sehingga memberikan kenyamanan yang dapat dirasakan pengguna ketika menggunakannya. Oleh karena itu, Penelitian ini menguji peran Persepsi Kenyamanan terhadap penerimaan dan penggunaan WhatsApp dalam pendidikan menengah di Kota Medan menggunakan Model UTAUT2. Survei dilakukan pada 439 responden dari 8 sekolah menengah di kota Medan, dan dianalisis dengan SEM-PLS menggunakan SmartPLS-4. Hasil penelitian menunjukkan bahwa social influence, hedonic motivation, habit, dan perceived convenience berpengaruh positif signifikan terhadap behavioral intention. Sementara itu, facilitating conditions, perceived convenience, dan behavioral intention berdampak positif pada use behavior. Namun, performance expectancy, effort expectancy, dan price value tidak berpengaruh terhadap niat maupun perilaku penggunaan WhatsApp. Variabel moderasi usia, jenis kelamin, dan pengalaman memoderasi sebagian hubungan antara faktor bebas terhadap niat dan perilaku penggunaan WhatsApp. Penelitian ini berkontribusi dengan menambahkan variabel persepsi kenyamanan (perceived convenience) ke dalam Model UTAUT2 dan menegaskan perannya dalam adopsi teknologi pendidikan.
Kata kunci: pendidikan menengah; persepsi kenyamanan; UTAUT2; whatsapp
Abstract:Abstract: The advancement of network security faces growing challenges as cyberattacks become more sophisticated. Traditional rule-based systems struggle with zero-day attacks and obfuscation techniques. This study examines…
nes the development trends of AI-based algo-rithms, particularly machine learning and deep learning, in threat detection. A literature review evaluates AI-driven approaches, including support vector machines, random for-est, deep neural networks, convolutional neural networks, and reinforcement learning. Findings show that AI enhances detection accuracy, adaptability, and reduces false posi-tives. Machine learning efficiently classifies known attacks, while deep learning excels in identifying complex patterns such as distributed denial-of-service and advanced persis-tent threats. Unsupervised learning improves anomaly detection without labeled data. However, AI models require high-quality data, substantial computational resources, and remain vulnerable to adversarial attacks. Despite these challenges, AI provides a dynam-ic and adaptive security solution, surpassing traditional systems. Future research should enhance AI scalability and resilience for evolving cybersecurity threats.
Keywords: anomaly detection; artificial intelligence; deep learning; machine learning; network security
Abstrak: Perkembangan keamanan jaringan menghadapi tantangan yang semakin besar seiring meningkatnya kompleksitas serangan siber. Sistem berbasis aturan tradisional kesulitan mendeteksi zero-day attack dan teknik penyamaran. Penelitian ini mengkaji tren pengembangan algoritma berbasis AI, khususnya machine learning dan deep learning, dalam deteksi ancaman. Literature review mengevaluasi pendekatan berbasis AI, termasuk support vector machines, random forest, deep neural networks, convolutional neural networks, dan reinforcement learning. Hasil penelitian menunjukkan bahwa AI meningkatkan akurasi deteksi, adaptabilitas terhadap ancaman baru, serta mengurangi false positive. Machine learning efektif mengklasifikasikan serangan yang telah diketahui, sementara deep learning unggul dalam mengenali pola kompleks seperti distributed denial-of-service dan advanced persistent threats. Unsupervised learning meningkatkan deteksi anomali tanpa memerlukan data berlabel. Namun, AI masih bergantung pada data berkualitas tinggi, sumber daya komputasi besar, dan rentan terhadap adversarial attack. Meskipun demikian, AI menawarkan solusi keamanan yang lebih dinamis dan adaptif dibandingkan sistem tradisional. Penelitian selanjutnya perlu difokuskan pada peningkatan skalabilitas dan ketahanan AI dalam menghadapi ancaman siber yang terus berkembang.
Kata kunci: deteksi anomali; jaringan keamanan; kecerdasan buatan; pembelajaran dalam; pembelajaran mesin
Abstract:Abstract: Both hardware and software technologies offer their advantages in helping to facili- tate student learning activities. Virtual reality technology allows users to interact directly with the virtual reality environment,…
ironment, giving the effect of a pleasant learning sensation because it pro- vides direct experience for students to actively do desktop computer assembly practicum inde- pendently and guided. This research is R & D (Research and Development), which aims to pro- duce a product as a desktop computer assembly virtual reality learning application. This re- search procedure adapts the Lee & Owens development model. The subjects of this research were students at the Open University, Makassar State University, and Lambung Mangkurat University. The results showed that using Virtual Reality in desktop computer assembly can provide extraordinary experiences to users, bridging the gap between the real and virtual worlds. This is achieved through specially designed hardware to create a virtual environment that re- sembles the actual reality or even creates an entirely new reality.
Keywords: desktop computer; assembly; virtual reality
Abstrak: Teknologi perangkat keras (hardware) maupun lunak (software) menawarkan keunggulannya dalam membantu memfasilitasi aktivitas belajar dan pembelajaran ma- hasiswa. Teknologi virtual reality memiliki kemampuan bagi penggunanya untuk dapat melakukan interaksi langsung dengan lingkungan realitas maya, memberi efek sensasi pembelajaran yang menyenangkan karena memberikan pengalaman langsung bagi ma- hasiswa untuk aktif melakukan pratikum perakitan computer desktop secara mandiri maupun terbimbing. Penelitian ini adalah R & D (Research and Development) yang ber- tujuan untuk menghasilkan suatu produk yaitu berupa aplikasi pembelajaran virtual real- ity perakitan computer desktop. Prosedur penelitian ini mengadaptasi model pengem- bangan Lee & Owens. Subjek penelitian ini adalah mahasiswa pada Universitas Ter- buka, Universitas Negeri Makassar, dan Unibversitas Lambung Mangkurat. Hasil penelitian diperoleh bahwa penggunaan Virtual Reality dalam perakitan computer desk- top mampu memberikan pengalaman luar biasa kepada pengguna, menjembatani jurang antara dunia nyata dan dunia maya. Hal ini dicapai melalui penggunaan perangkat keras yang dirancang khusus untuk menciptakan lingkungan virtual yang menyerupai realitas sebenarnya atau bahkan menciptakan realitas yang sama sekali baru.
Kata kunci: computer desktop; perakitan; virtual reality
Abstract:Abstract: Breast cancer is the leading cause of death for women globally, exacerbated by late detection. This study proposes a breast cancer risk prediction framework using XGBoost with SelectKBest feature selection. It…
aims to improve the accuracy and efficiency of early detection through exploratory data analysis, coding, SMOTE to address class imbalance, and feature selection (k=29). As a result, the XGBoost model achieved 98.1% accuracy, 98.1% recall, 98.1% f1-score, and 98.2% precision on test data, highlighting the importance of feature selection. These results are promising in patient prioritization (triage) for further examination, helping medical personnel identify high-risk patients, thus improving resource allocation efficiency. These findings validate SelectKBest and pave the way for the development of a machine learning-based clinical decision support system for breast cancer early detection workflows. This research contributes significantly to the application of machine learning to support early breast cancer detection.
Keywords: breast cancer; feature selection; machine learning; risk prediction; XGBOOST.
Abstrak: Kanker payudara menjadi penyebab utama kematian wanita global, diperparah deteksi yang terlambat. Penelitian ini mengusulkan kerangka prediksi risiko kanker payudara menggunakan XGBoost dengan seleksi fitur SelectKBest. Tujuannya meningkatkan akurasi dan efisiensi deteksi dini melalui analisis data eksploratif, pengkodean, SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas, dan seleksi fitur (k=29). Hasilnya, model XGBoost mencapai akurasi 98.1%, recall 98.1%, f1-score 98.1%, dan presisi 98.2% pada data uji, menyoroti pentingnya seleksi fitur. Hasil ini menjanjikan dalam penentuan prioritas pasien (triage) untuk pemeriksaan lebih lanjut, membantu tenaga medis mengidentifikasi pasien berisiko tinggi, sehingga meningkatkan efisiensi alokasi sumber daya. Temuan ini memvalidasi SelectKBest dan membuka jalan bagi pengembangan sistem pendukung keputusan klinis berbasis machine learning untuk alur kerja deteksi dini kanker payudara. Penelitian ini berkontribusi signifikan dalam penerapan machine learning untuk mendukung deteksi dini kanker payudara.
Kata kunci: kanker payudara; pembelajaran mesin; prediksi risiko ; seleksi fitur; XGBOOST.
Abstract:Abstract: Good pronunciation plays a crucial role in enhancing students' confidence, encouraging active participation in learning, and preparing them for academic and professional opportunities, such as English-language…
interviews. Poor pronunciation during scholarship or job interviews can hinder the interviewer's understanding, thereby reducing the chances of acceptance. This study aims to improve students' pronunciation fluency and develop a learning medium based on Automatic Speech Recognition (ASR) technology. The method employed involves the development of Progressive Web Apps (PWA) integrated with ASR technology from the app.lumi.education platform, supported by manual labeling for pronunciation validation. The research was conducted at LKP Vijaya Learning Centre, Tanjungbalai City. The results demonstrate that ASR-based media significantly enhances students' pronunciation accuracy and confidence. Thus, the integration of ASR technology into PWA effectively supports innovative and efficient pronunciation learning.
Keywords: automatic speech recognition; language learning; pronunciation; web-based application.
Abstrak: Pengucapan yang baik berperan penting dalam meningkatkan kepercayaan diri siswa, mendorong partisipasi aktif dalam pembelajaran, dan mempersiapkan mereka menghadapi peluang akademik maupun profesional, seperti wawancara berbahasa Inggris. saat menghadapi wawancara beasiswa atau pekerjaan berbahasa Inggris, pengucapan yang buruk dapat mengurangi pemahaman pewawancara, sehingga mengurangi peluang diterima. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kelancaran pengucapan siswa dan mengembangkan media pembelajaran berbasis teknologi Automatic Speech Recognition (ASR). Metode yang digunakan adalah pengembangan Progressive Web Apps (PWA) yang terintegrasi dengan ASR dari aplikasi app.lumi.education, didukung oleh pelabelan manual untuk validasi pengucapan. Penelitian dilakukan di LKP Vijaya Learning Centre, Kota Tanjungbalai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa media berbasis ASR secara signifikan meningkatkan akurasi pengucapan dan kepercayaan diri siswa. Dengan demikian, integrasi teknologi ASR dalam PWA terbukti mendukung pembelajaran pengucapan secara inovatif dan efisien.
Kata kunci: aplikasi berbasis web; pengenalan suara otomatis; pembelajaran bahasa; pengucapan