# data[].attributes.body
Transformasi digital dan proyeksi peningkatan kebutuhan tenaga kerja di Indonesia mendorong perusahaan beralih ke rekrutmen daring, namun banyaknya pilihan platform—baik internal maupun publik seperti Jobstreet, LinkedIn, dan Glints—menimbulkan kompleksitas dalam penentuannya.

Keterbatasan sumber daya serta beragamnya kriteria evaluasi, seperti biaya, jangkauan, fitur, dan kualitas kandidat, membuat metode pengambilan keputusan berbasis intuisi tidak lagi memadai. Guna menjawab tantangan tersebut, penelitian ini mengusulkan penerapan Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) melalui integrasi metode AHP dan TOPSIS untuk membangun model pengambilan keputusan yang terstruktur, objektif, dan berbasis data, sehingga perusahaan swasta di Indonesia dapat memilih platform rekrutmen digital yang paling efektif dan efisien.

# data[].attributes.body
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh warna dan tata letak terhadap kepuasan pengguna pada desain antarmuka aplikasi Mobile Banking BTN. Seiring meningkatnya penggunaan layanan perbankan digital, kualitas antarmuka menjadi salah satu faktor penting yang memengaruhi pengalaman dan kepuasan pengguna dalam melakukan transaksi.

Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode Structural Equation Modeling–Partial Least Squares (SEM-PLS) untuk menguji hubungan antarvariabel, serta Heuristic Evaluation berdasarkan prinsip Nielsen untuk mengidentifikasi permasalahan usability pada antarmuka aplikasi. Variabel yang diteliti meliputi warna, tata letak, User Interface (UI), dan kepuasan pengguna.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa warna dan tata letak memberikan pengaruh positif terhadap kualitas User Interface dan kepuasan pengguna. Selain itu, evaluasi heuristik menemukan beberapa aspek yang masih dapat ditingkatkan, seperti konsistensi visual, navigasi, kontras warna, dan penyampaian pesan kesalahan. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengembangan desain antarmuka aplikasi mobile banking yang lebih intuitif, efisien, dan berorientasi pada kebutuhan pengguna.

# data[].attributes.body
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membuktikan secara empiris faktor-faktor yang memengaruhi kesuksesan penggunaan Audit Application (Aplikasi TeamMate) pada pelaksanaan tugas audit di Divisi Internal Audit PT XYZ, sebuah perusahaan pembiayaan di Indonesia. Penelitian mengadaptasi DeLone and McLean Information Systems Success Model (2003) secara komprehensif dengan menguji delapan hipotesis yang menghubungkan enam variabel, yaitu System Quality, Information Quality, dan Service Quality terhadap Use dan User Satisfaction, serta Use dan User Satisfaction terhadap Net Benefit.

Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan menyebarkan kuesioner daring kepada pengguna aktif Aplikasi TeamMate di empat departemen Internal Audit PT XYZ, dan memperoleh 85 responden yang datanya valid untuk diolah. Data dianalisis menggunakan Partial Least Square - Structural Equation Modeling (PLS-SEM) melalui SmartPLS 4 dengan metode bootstrapping 5.000 sampel.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh delapan hipotesis diterima. System Quality merupakan prediktor terkuat terhadap Use (β=0,478), sedangkan User Satisfaction merupakan prediktor terkuat terhadap Net Benefit (β=0,399). Temuan ini memberikan implikasi bagi manajemen PT XYZ untuk memprioritaskan peningkatan kualitas teknis sistem dan pemantauan kepuasan pengguna secara berkelanjutan guna mengoptimalkan manfaat bersih (net benefit) dari investasi Audit Application.

Kata Kunci: DeLone & McLean, Audit Application, TeamMate, PLS-SEM, Internal Audit, PT XYZ.

# data[].attributes.body
Perkembangan teknologi digital dalam bidang pendidikan mendorong penggunaan Learning Management System (LMS) berbasis mobile untuk mendukung proses pembelajaran yang lebih fleksibel dan efisien. Aplikasi LMS Mobile Universitas XYZ digunakan oleh mahasiswa untuk mengakses materi pembelajaran, mengumpulkan tugas, serta mengelola aktivitas akademik secara daring. Namun demikian, berbagai ulasan pengguna pada platform Google Play Store menunjukkan adanya beragam persepsi terhadap kinerja aplikasi tersebut. Ulasan pengguna yang tersedia bersifat tidak terstruktur sehingga memerlukan pendekatan analisis berbasis data untuk mengidentifikasi sentimen pengguna secara sistematis.

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi LMS Mobile Universitas XYZ menggunakan metode SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, dan Asses) digunakan dalam penelitian ini untuk memancarkan persepsi pengguna aplikasi LMS Mobile Universitas XYZ. Data penelitian ini diperoleh dengan menggunakan metode web scraping dari Google Play Store dengan total 129 ulasan pengguna. Preprocessing, yang mencakup pembersihan, tokenisasi, case lipat, penghapusan stopword, dan stemming, dilakukan menggunakan teknik pemrosesan bahasa natural (NLP). Metode Term Frekuensi – Inverse Document Frekuensi (TF-IDF) digunakan untuk mengubah data teks menjadi representasi numerik. Untuk klasifikasi sentimen, algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) digunakan. Di sisi lain, model kinerja dievaluasi menggunakan matriks kebingungan dengan metrik presisi, presisi, recall, dan skor F1.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen negatif mendominasi ulasan pengguna dengan karakteristik ulasan yang relatif singkat. Akurasi model Support Vector Machine (SVM) adalah 0,65, sedangkan model Naive Bayes adalah 0,69. Terlepas dari Naïve Bayes memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi karena modelnya menunjukkan bias terhadap kelas mayoritas. Sebaliknya, model SVM memiliki kemampuan generalisasi yang lebih konsisten untuk membedakan sentimen positif dan negatif. Oleh sebab itu, SVM dinilai lebih representatif untuk digunakan pada dalam klasifikasi sentimen ulasan pengguna pada konteks penelitian ini.

Kata kunci: Sentiment Analysis, Machine Learning, Support Vector Machine, LMS Mobile, SEMMA

# data[].attributes.attachment_link.title
White and Blue Modern College Academic Research Poster

# data[].attributes.body
Perkembangan teknologi, khususnya pada game freemium naratif, mendorong perubahan perilaku pembelian pemain yang tidak lagi hanya dipengaruhi oleh faktor utilitarian, tetapi juga oleh pengalaman emosional dan keterlibatan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh faktor-faktor Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) terhadap purchase intention dan use behavior pada game Love and Deepspace, serta menguji peran user engagement sebagai variabel moderasi. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survei terhadap 385 pemain Love and Deepspace yang pernah melakukan pembelian dalam game. Analisis data dilakukan menggunakan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) melalui perangkat lunak SmartPLS 4. Hasil penelitian menunjukkan bahwa facilitating conditions, price value, habit, dan user engagement berpengaruh positif dan signifikan terhadap purchase intention, sedangkan performance expectancy, effort expectancy, social influence, dan hedonic motivation tidak berpengaruh signifikan. Selain itu, purchase intention dan user engagement terbukti berpengaruh positif dan signifikan terhadap use behavior, sementara user engagement tidak terbukti memoderasi hubungan antar konstruk dalam model. Penelitian ini menyimpulkan bahwa perilaku pembelian dalam game freemium naratif lebih dipengaruhi oleh persepsi nilai dan keterlibatan emosional dibandingkan dengan faktor utilitarian dan sosial.

Kata Kunci: UTAUT2, User Engagement, Purchase Intention, Game Freemium, PLS-SEM

# data[].attributes.attachment_caption
Penerapan Brand Ambassador sebagai Strategi Komunikasi Pemasaran pada Travel Haji dan Umrah (Studi Kasus pada PT. Madinah Iman Wisata) di Indonesia

# data[].attributes.body
Penelitian ini mengkaji penerapan brand ambassador tokoh agama sebagai strategi komunikasi pemasaran pada PT. Madinah Iman Wisata, di tengah meningkatnya persaingan industri haji dan umrah di Indonesia. Dengan pendekatan kualitatif deskriptif dan studi kasus tunggal holistik, penelitian ini menganalisis peran brand ambassador berdasarkan Source Credibility Theory (expertise, trustworthiness, attractiveness) melalui wawancara, observasi partisipan, dan dokumentasi terhadap lima informan.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa konten digital bernuansa religius dan kolaborasi lintas kanal (Instagram, kegiatan manasik, pameran, hingga halal bihalal) memperkuat kredibilitas sumber pesan serta membangun kedekatan emosional dan spiritual calon jamaah.

Namun, penerapannya menghadapi tantangan berupa keseimbangan nilai komersial dan spiritual, konsistensi pesan lintas kanal, persaingan kompetitor, serta dinamika algoritma media sosial.

Penelitian ini menyimpulkan bahwa brand ambassador tokoh agama berperan penting sebagai sumber pesan kredibel yang membangun kepercayaan jamaah, dengan keberhasilan yang bergantung pada konsistensi pesan dan sinergi strategi digital-offline secara berkelanjutan.

# data[].attributes.attachment_link.title
Purple Modern Digital Marketing Services Poster Portrait

# data[].attributes.body
This thesis presents a conceptual design of a system integration architecture based on Domain-Driven Design and Event-Driven Architecture. The research focuses on transforming complex system interactions into a clearer, more structured, and traceable integration blueprint.

By applying Domain-Driven Design, the proposed architecture defines clear bounded contexts that align business capabilities with system responsibilities. Event-Driven Architecture is then used to model transaction flow, status propagation, and communication between systems through meaningful events.

The result is a modern integration blueprint that emphasizes domain alignment, event flow, observability, resilience, and traceability. This design is expected to support a more adaptive and future-ready digital transaction architecture.

# data[].attributes.body
Tingginya tingkat customer churn pada industri Internet Service Provider (ISP) menunjukkan bahwa pendekatan prediktif yang dominan belum sepenuhnya mampu menjelaskan mekanisme perilaku pelanggan secara komprehensif. Kesenjangan penelitian terletak pada terbatasnya kajian yang menguji hubungan kausal antar variabel, khususnya peran mediasi kepuasan dan loyalitas dalam menjelaskan churn. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model konseptual churn dengan menempatkan customer loyalty sebagai mekanisme kunci yang menjembatani pengaruh harga, kualitas layanan, aftersales service, switching cost, daya tarik pesaing, dan customer relationship management terhadap customer churn. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif melalui survei terhadap 134 pelanggan ISP. Analisis dilakukan dengan SEM-PLS yang dipilih karena kemampuannya menguji hubungan kompleks antar variabel laten secara simultan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa customer loyalty merupakan faktor paling dominan dalam memengaruhi churn. Sebaliknya, customer satisfaction tidak berpengaruh signifikan, menunjukkan pergeseran peran dari kepuasan ke loyalitas dalam menjelaskan retensi pelanggan. Selain itu, harga dan switching cost berpengaruh signifikan terhadap churn melalui mediasi loyalitas. Secara teoretis, penelitian ini menegaskan loyalitas sebagai konstruk sentral dalam model churn. Secara praktis, perusahaan perlu memprioritaskan strategi berbasis loyalitas untuk menekan tingkat perpindahan pelanggan

# data[].attributes.body
Deteksi Kebaruan Usulan Proposal Penelitian Dosen dengan Pendekatan Machine Learning dan NLP merupakan penelitian tentang deteksi kebaruan judul proposal penelitian dosen Perguruan Tinggi di Indonesia menggunakan pendekatan Machine Learning dan NLP. Masalah utama yang diangkat adalah sulitnya reviewer membandingkan banyak proposal secara manual, terutama untuk melihat potensi kemiripan tema dengan proposal yang sudah didanai sebelumnya. Penelitian ini menggunakan TF-IDF, LSA, dan IndoBERT untuk merepresentasikan judul proposal, kemudian menghitung kemiripannya dengan cosine similarity. Hasil menunjukkan bahwa TF-IDF lebih selektif terhadap kesamaan kata, sedangkan LSA dan IndoBERT lebih sensitif terhadap kedekatan semantik. IndoBERT menghasilkan mean Top-1 similarity tertinggi, yaitu 0,833. Selain itu, analisis lintas tahun menunjukkan bahwa pada tahun 2024 terdapat 11.321 judul dengan Top-1 similarity ≥ 0,60 terhadap proposal tahun-tahun sebelumnya. Hasil ini diposisikan sebagai indikator awal novelty risk, bukan sebagai keputusan otomatis bahwa proposal tidak baru. Kontribusi penelitian ini adalah memberikan dasar pengembangan modul similarity analytics pada BIMA untuk membantu proses pra-seleksi proposal penelitian.

Kata kunci: novelty risk, cosine similarity, TF-IDF, LSA, IndoBERT

# data[].attributes.headline
2602626064 - Grace Veronica Christiani Kilmaskossu

# data[].attributes.subject
2602626064 - Grace Veronica Christiani Kilmaskossu

# data[].attributes.body
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh kesenjangan signifikan antara jumlah penerima beasiswa LPDP asal Papua (782 orang) dengan pengguna aktif website MAGNET yang hanya 25 akun pada periode 2022-2024, bahkan pada tahun 2024 tidak terdapat akun baru sama sekali. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kualitas website MAGNET yang diukur dengan model WebQual 4.0 (usability quality, information quality, dan service interaction quality) terhadap kepuasan pengguna dan niat penggunaan, serta menguji peran mediasi kepuasan pengguna. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan sampel 298 responden penerima beasiswa LPDP asal Papua yang pernah mengakses MAGNET. Data dianalisis menggunakan metode Structural Equation Modeling-Partial Least Squares (SEM-PLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa information quality (β=0,329) dan service interaction quality (β=0,440) berpengaruh positif signifikan terhadap kepuasan pengguna, sedangkan usability quality tidak berpengaruh signifikan. Terhadap niat penggunaan, hanya information quality yang berpengaruh langsung signifikan (β=0,229), sementara usability quality dan service interaction quality tidak. Kepuasan pengguna terbukti berpengaruh signifikan terhadap niat penggunaan (β=0,381). Dalam uji mediasi, kepuasan pengguna memediasi hubungan information quality (mediasi parsial, β=0,126) dan service interaction quality (mediasi penuh, β=0,168) terhadap niat penggunaan, namun tidak memediasi usability quality. Model penelitian mampu menjelaskan 49,5% variasi kepuasan pengguna dan 40,9% variasi niat penggunaan. Kesimpulannya, information quality dan service interaction quality merupakan dimensi kualitas website yang paling berpengaruh terhadap kepuasan dan niat penggunaan website MAGNET. Pengelola website disarankan memprioritaskan peningkatan kualitas informasi dan interaksi layanan yang responsif.

Kata Kunci: WebQual 4.0, kualitas website, kepuasan pengguna, niat penggunaan, MAGNET, LPDP, Papua, SEM-PLS

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster Thesis Grace Veronica Christiani Kilmaskossu

# data[].attributes.body
Transformasi digital di sektor publik menuntut adanya integrasi sistem informasi yang andal guna mendorong peningkatan efisiensi birokrasi. Namun demikian, persoalan interoperabilitas serta fragmentasi data masih menjadi kendala utama dalam implementasinya. Penelitian ini didasarkan pada kebutuhan mendesak untuk mengidentifikasi faktor-faktor strategis yang berperan dalam menentukan keberhasilan integrasi berbagai platform digital di lingkungan instansi pemerintah. Tujuan utama penelitian ini adalah menganalisis determinan integrasi sistem informasi melalui penggabungan Model Kesuksesan DeLone & McLean dengan kerangka Technology-Organization-Environment (TOE). Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan desain explanatory research, yang melibatkan 183 responden melalui penyebaran survei daring. Pengumpulan data dilakukan menggunakan kuesioner berskala Likert yang ditujukan kepada para pengelola sistem informasi di Kementerian Sekretariat Negara. Selanjutnya, data dianalisis menggunakan teknik Structural Equation Modeling (SEM) berbasis Partial Least Squares (PLS) untuk menguji validitas, reliabilitas, serta hubungan antar variabel dalam model penelitian. Hasil analisis menunjukkan bahwa Kualitas Sistem, Kemampuan SDM, dan Lingkungan Eksternal memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap keberhasilan integrasi sistem informasi, dengan nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 69,4%. Dengan demikian, penelitian ini menegaskan bahwa sinergi antara keandalan infrastruktur teknologi dan peningkatan kapabilitas digital sumber daya manusia menjadi faktor kunci dalam mengatasi berbagai hambatan struktural birokrasi, sehingga integrasi sistem informasi dapat terwujud secara optimal dan menyeluruh.

Kata Kunci: DeLone & McLean, TOE Framework, Integrasi Sistem, ERP, Structural Equation Modeling

# data[].attributes.body
Evolusi Warehouse Management System (WMS) dalam era Industri 4.0 telah mentransformasi manajemen rantai pasok, mendorong perusahaan beralih dari sistem manual ke solusi digital terintegrasi. Namun, transisi ini sering dihadapkan pada tantangan sosio-teknis, di mana implementasi teknologi canggih tidak cukup tanpa mempertimbangkan aspek sosial organisasi. Penelitian ini mengkaji pengembangan Warehouse Management System (WMS) di PT. XYZ, sebuah perusahaan FMCG multinasional di Timur Tengah, yang menghadapi tantangan signifikan dalam operasional gudang. Masalah utama meliputi kerugian finansial akibat kesalahan pengiriman, inefisiensi waktu staf, ketidakakuratan data inventaris, dan penurunan produktivitas saat individu kunci absen. Tantangan ini diidentifikasi sebagai ketidakselarasan sosio-teknis, diperparah oleh ketergantungan pada pengetahuan implisit dan hambatan bahasa di kalangan staf operasional. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini mengusulkan pendekatan terintegrasi yang menggabungkan Metodologi Agile untuk pengembangan iteratif dan adaptif dengan Socio-Technical Systems Theory (STST) sebagai panduan strategis. Pendekatan ini bertujuan untuk menghasilkan WMS yang tidak hanya fungsional secara teknis, tetapi juga diterima secara sosial oleh pengguna. Efektivitas WMS yang dikembangkan akan dievaluasi secara komprehensif menggunakan enam dimensi model keberhasilan sistem informasi DeLone & McLean: kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas layanan, kepuasan pengguna, intensi penggunaan, dan manfaat bersih bagi organisasi. Penelitian ini diharapkan dapat menjembatani kesenjangan antara studi teknis dan sosial dalam implementasi WMS, serta memberikan kontribusi teoritis dan praktis yang terukur dalam pengembangan sistem logistik adaptif.

Kata Kunci: Warehouse Management System (WMS), Socio-Technical Systems Theory (STST), Metodologi Agile, Industri 4.0, Transformasi Digital, Evaluasi Sistem Informasi, Model DeLone & McLean

# data[].attributes.body
Tingkat adopsi Artificial Intelligence (AI) pada LPK masih menghadapi berbagai tantangan yang berkaitan dengan kesiapan sumber daya manusia, infrastruktur, kebijakan, serta dukungan lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi pemanfaatan teknologi AI serta dampaknya terhadap efektivitas digital marketing pada LPK.

Penelitian ini menggunakan pendekatan metode campuran (mixed methods). Metode Delphi digunakan untuk mengidentifikasi dan memvalidasi faktor-faktor strategis pemanfaatan AI melalui tiga putaran, yang melibatkan pakar AI, pakar digital marketing, pakar ketenagakerjaan, dan perwakilan LPK untuk mengidentifikasi dan memvalidasi faktor strategis. Selanjutnya, analisis kuantitatif dilakukan menggunakan Structural Equation Modeling - Partial Least Squares (SEM-PLS) untuk menguji hubungan antara faktor lingkungan, organisasi, dan teknologi terhadap pemanfaatan AI serta efektivitas digital marketing, dengan data dari 96 LPK.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor lingkungan (seperti dukungan kebijakan, pendanaan, kolaborasi) berpengaruh signifikan terhadap pemanfaatan teknologi AI dan efektivitas digital marketing LPK, baik secara langsung maupun melalui mediasi pemanfaatan AI. Sementara itu, faktor teknologi dan organisasi tidak menunjukkan pengaruh signifikan. Selain itu, pemanfaatan AI terbukti berpengaruh positif terhadap efektivitas digital marketing LPK. Temuan ini mengindikasikan bahwa dukungan kebijakan, pendanaan, kolaborasi, serta ekosistem lingkungan memiliki peran penting dalam mendorong keberhasilan implementasi AI di LPK. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi teoretis dan praktis bagi pengembangan strategi transformasi digital berbasis AI pada sektor pelatihan kerja.

Kata Kunci: Artificial Intelligence, Digital Marketing, Lembaga Pelatihan Kerja, Metode Campuran, TOE Framework

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster Tesis - Amalia Widya - 2602623365

# data[].attributes.attachment_caption
Poster Thesis - 2602623352 - Fanny Leonita Felysia

# data[].attributes.body
Transformasi digital dalam pengadaan barang dan jasa menjadi upaya strategis untuk meningkatkan efisiensi, transparansi, dan akuntabilitas melalui platform e-Procurement. Salah satu implementasinya adalah sistem penagihan digital dengan fitur keamanan dokumen berupa e-Signature dan e-Meterai, namun tingkat adopsinya masih belum optimal seharusya fitur keamanan dokumen e-Signature dan e-Meterai sebagai solusi pencegahan fraud dan penyalahgunaan dokumen dalam penagihan digital. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi sistem informasi penagihan digital dan mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan serta keberhasilan penggunaan fitur keamanan dokumen.

Metode UTAUT dan Information System Success Model (ISSM) diintegrasikan dan dianalisis menggunakan SEM-PLS terhadap

275 responden seller yaitu kelompok User (n=185) dan Non-User (n=90) serta diperkuat dengan wawancara semi-terstruktur terhadap lima seller aktif. Seluruh hipotesis terbukti signifikan (p=0,000). Temuan utama mengungkap pembalikan pola dominansi antar kelompok yaitu pada Non-User menunjukkan bahwa kualitas informasi menjadi prediktor terkuat ekspektasi kinerja (B=0,507), sementara pada User, kualitas sistem mendominasi (B=0,541). Kualitas informasi juga memberikan pengaruh terbesar terhadap keberhasilan penggunaan pada kelompok User (B=0,462). Penelitian menyimpulkan bahwa strategi rekomendasi adopsi perlu dibedakan per segmen/kelompok yaitu Non-User membutuhkan penguatan informasi dan kemudahan onboarding, sementara User memerlukan peningkatan stabilitas teknis sistem.

Penguatan kebijakan buyer BUMN merupakan pengungkit kritis adopsi masif fitur keamanan dokumen demi menjamin akuntabilitas penagihan digital dalam ekosistem e-procurement

BUMN.

# data[].attributes.body
Kesuksesan suatu sistem informasi bergantung pada kepuasan penggunanya. Penelitian ini mengambil sampel dari bank Korea untuk melihat hubungan antara sistem pembukaan rekening pada aplikasi seluler dan kepuasan pengguna. Pembukaan rekening di bank Korea telah menerima keluhan seperti persyaratan sistem yang memakan waktu lama, sistem yang kesulitan memproses data besar, tidak ramah pengguna, informasi yang tidak akurat, informasi yang tidak terbaru dan kurang tersedia. Penelitian ini bertujuan untuk menilai kepuasan pengguna terhadap fungsionalitas dan kegunaan aplikasi. Dengan menerapkan kerangka EUCS (End-User Computing Satisfaction), penelitian ini akan meningkatkan pengalaman pengguna dan kesadaran dalam menggunakan aplikasi seluler untuk proses pembukaan rekening. Melalui analisis kuantitatif, penelitian ini mengidentifikasi faktor-faktor kunci yang berkontribusi pada kepuasan pengguna dan area potensial untuk peningkatan dalam desain dan kinerja aplikasi. Hasil penelitian ini memberikan wawasan berharga bagi sektor perbankan untuk meningkatkan pendekatan yang berpusat pada pengguna, menyempurnakan pengalaman pengguna, dan mengoptimalkan fungsionalitas aplikasi. Penelitian ini berkontribusi pada pemahaman yang lebih luas tentang penilaian kepuasan pengguna dalam konteks aplikasi seluler dan memberikan penerapan praktis dari pendekatan EUCS untuk penilaian pengalaman pengguna.

Kata kunci: User Satisfaction, Opening Account, Bank, EUCS, Mobile Application.

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster Thesis - Bryan Yezkiel - 2301984384

# data[].attributes.body
Transformasi digital menjadikan aplikasi mobile sebagai pintu utama interaksi layanan telekomunikasi, namun penambahan fitur yang kompleks sering kali memicu tantangan experience gap berupa feature overload pada pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengalaman pengguna serta pemanfaatan fitur pada aplikasi mobile PT XYZ melalui metode User Experience Questionnaire (UEQ) guna mengidentifikasi peluang penyederhanaan antarmuka dan peningkatan performa sistem. Penelitian ini menggunakan pendekatan mixed-method explanatory, yang menggabungkan metode kuantitatif dan kualitatif untuk memberikan pemahaman komprehensif terhadap efektivitas aplikasi. Data kuantitatif dikumpulkan dari 151 responden valid pengguna aktif yang terbagi atas dua cluster usia, yaitu Dewasa dan Usia Lanjut, serta diperkuat secara kualitatif dengan ekstraksi ±200 ulasan publik organik dari Google Play Store, App Store, dan forum Reddit. Instrumen pengumpulan data berupa kuesioner skala bipolar (1-7) yang dianalisis menggunakan UEQ Data Analysis Tool serta metode SEM-PLS dengan aplikasi SmartPLS.

Kata Kunci: User Experience Questionnaire (UEQ), Feature Overload, Aplikasi Mobile, Mixed-Method Explanatory

# data[].attributes.body
Pengelolaan dan optimalisasi proses bisnis merupakan tantangan kompleks dalam industri outsourcing yang kompetitif. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan evaluasi sistem informasi manajemen outsourcing melalui pendekatan Business Process Improvement (BPI) dan System Usability Scale (SUS) guna mengidentifikasi peluang perbaikan proses bisnis dan peningkatan pengalaman pengguna. Penelitian ini menggunakan pendekatan mixed method, yang menggabungkan metode kualitatif dan kuantitatif untuk memberikan pemahaman komprehensif terhadap efektivitas sistem. Data kuantitatif dikumpulkan dari 353 responden yang terbagi atas tiga cluster: internal stakeholder sebanyak 35 sampel, external stakeholder sebanyak 35 sampel, dan tenaga kerja outsourcing sebanyak 282 sampel. Instrumen pengumpulan data berupa kuesioner skala Likert yang dianalisis menggunakan metode SEM-PLS dengan aplikasi SmartPLS 4.

Kata Kunci: Business Process Improvement, System Usability Scale, Sistem Informasi Manajemen Outsourcing

# data[].attributes.body
Perkembangan teknologi digital telah mengubah secara fundamental cara dealer kendaraan bermotor mengelola hubungan dengan pelanggan, khususnya melalui implementasi Social Customer Relationship Management (Social CRM). Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji faktor-faktor teknis dan non-teknis yang mempengaruhi implementasi Social CRM di dealer PT XYZ serta dampaknya terhadap kepuasan, loyalitas pelanggan, dan kinerja penjualan. Dengan mengintegrasikan teknologi digital dan media sosial, dealer dapat membangun komunikasi yang lebih personal, responsif, dan berkelanjutan dengan pelanggan di era digital-savvy. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan pengumpulan data melalui kuesioner yang dianalisis secara statistik. Hasil penelitian diharapkan memberikan gambaran komprehensif mengenai efektivitas Social CRM dalam meningkatkan hubungan jangka panjang dengan pelanggan serta rekomendasi strategi optimalisasi pemanfaatan Social CRM di industri otomotif Indonesia.

Kata Kunci :

Social Customer Relationship Management (Social CRM), Efektivitas Implementasi, Loyalitas Pelanggan, Kinerja Penjualan, Industri Otomotif.

# data[].attributes.headline
Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kepuasan Penggunaan Persetujuan Otomatis Pencatatan Hak Cipta (POP HC)

# data[].attributes.subject
Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kepuasan Penggunaan Persetujuan Otomatis Pencatatan Hak Cipta (POP HC)

# data[].attributes.body
Tesis ini mengevaluasi faktor-faktor yang memengaruhi tingkat kepuasan masyarakat terhadap penggunaan aplikasi Persetujuan Otomatis Pencatatan Hak Cipta (POP HC) pada Direktorat Jenderal Kekayaan Intelektual (DJKI) Kementerian Hukum RI. Sebagai bentuk nyata transformasi Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE), inovasi ini berhasil memotong durasi birokrasi pendaftaran secara radikal melalui otomatisasi penuh. Namun, mekanisme pelayanan mandiri tersebut mengalihkan seluruh tanggung jawab validasi dokumen hukum kepada pemohon tanpa adanya verifikasi fisik dari petugas. Melalui integrasi model akseptasi teknologi dan kepuasan pengguna komputer akhir, adopsi sistem wajib ini dibedah guna mengungkap kesenjangan antara tingginya volume statistik penggunaan administratif dengan persepsi kepuasan murni psikologis pengguna di lapangan. Hasil pengujian model struktural menunjukkan bahwa kepuasan akhir masyarakat secara kritis hanya ditentukan oleh tingkat kemudahan penggunaan aplikasi yang dirasakan secara langsung melalui pembentukan sikap setuju pengguna. Sebaliknya, dimensi fungsional teknis lainnya seperti kelengkapan isi informasi, ketepatan bentuk antarmuka, keandalan pangkalan data akurasi, hingga ketepatan waktu pemrosesan tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap pembentukan sikap aktif pengguna. Kondisi ini mencerminkan akibat sangat tingginya nilai rata-rata persepsi awal masyarakat, sehingga menyebabkan karakteristik kualitas teknis sistem informasi tersebut bergeser statusnya menjadi sekadar prasyarat standar kebutuhan dasar minimal yang wajib ada, sementara kemudahan navigasi operasional menjadi penentu tunggal dalam mengunci kepuasan publik.

# data[].attributes.body
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh digitalisasi proses bisnis di PT Pertamina Retail melalui implementasi aplikasi i-Vendz (Vendor Management System / VMS) sejak pandemi COVID-19 untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan vendor dan invoicing. Namun, berdasarkan evaluasi Vendor Day, ditemukan beberapa kendala krusial dalam penggunaan sistem tersebut, meliputi masalah efisiensi (akses lambat saat traffic tinggi), keterbatasan fungsionalitas fitur, gangguan ketersediaan sistem (downtime), serta kekhawatiran terkait keamanan dan privasi data vendor. Kondisi ini berpotensi menghambat operasional supply chain, menurunkan kepuasan mitra, serta mengancam hubungan bisnis jangka panjang perusahaan. Oleh karena itu, diperlukan analisis mendalam mengadaptasi model E-SERVQUAL untuk mengevaluasi faktor-faktor yang memengaruhi kepuasan vendor guna memberikan rekomendasi optimal demi menjaga keunggulan kompetitif PT Pertamina Retail.

# data[].attributes.body
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh diberlakukannya Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Pelindungan Data Pribadi (UU PDP) yang mewajibkan setiap organisasi menjaga keamanan, kerahasiaan, dan transparansi dalam pengelolaan data pribadi. PT XYZ sebagai perusahaan konsultansi enjiniring yang mengelola berbagai data pribadi memiliki tanggung jawab besar untuk memastikan kepatuhan terhadap regulasi tersebut. Meningkatnya ancaman kebocoran data dan serangan siber menjadi perhatian perusahaan untuk mempersiapkan seluruh aspek dalam melindungi data perusahaan, termasuk data pribadi, dari berbagai potensi ancaman siber. Kondisi ini dapat menimbulkan risiko ketidakpatuhan yang serius, seperti sanksi administratif, risiko pidana, kerugian reputasi, serta menurunnya kepercayaan pelanggan. Oleh karena itu, diperlukan analisis manajemen risiko TI yang efektif guna mendukung implementasi UU PDP secara optimal di perusahaan.

Analisis manajemen risiko teknologi informasi yang terukur, perusahaan memiliki peluang besar untuk memperkuat perlindungan data pribadi dan meningkatkan ketahanan keamanan TI secara berkelanjutan. Penyusunan kebijakan internal yang lebih komprehensif, penguatan kontrol keamanan, serta peningkatan pemahaman karyawan terhadap pentingnya keamanan data menjadi langkah strategis dalam mendukung kepatuhan terhadap UU PDP. Dengan optimalisasi monitoring, komunikasi risiko, dan kolaborasi lintas divisi, perusahaan dapat meminimalkan potensi ketidakpatuhan serta mengurangi risiko finansial dan reputasi. Penerapan manajemen risiko berbasis ISO 31000:2018 menjadi fondasi utama yang mendorong proses identifikasi, evaluasi, dan mitigasi risiko secara sistematis, terukur, dan berkelanjutan, sehingga mendukung terciptanya tata kelola perlindungan data yang lebih kuat serta keberlangsungan bisnis perusahaan secara optimal.

# data[].attributes.body
Latar belakang penelitian mengidentifikasi beberapa tantangan yang dihadapi dalam pengujian software manual, termasuk waktu yang terbuang, ketidakmungkinan pengujian yang dapat digunakan kembali, dan risiko kesalahan manusia. Penelitian ini juga menggarisbawahi pentingnya QC dalam memastikan kualitas dan kehandalan perangkat lunak, sekaligus menjelaskan peran QC dalam mengidentifikasi masalah lebih awal dalam siklus pengembangan.

Dalam upaya meningkatkan efisiensi QC, penelitian ini mengusulkan penggunaan teknologi RPA sebagai solusi inovatif. RPA memungkinkan otomatisasi tugas-tugas repetitif dalam pengujian software, termasuk pengujian regresi, pengujian integrasi, dan pengujian fungsional. Penelitian ini menyoroti perbedaan antara alat otomatisasi pengujian tradisional dan RPA, dengan menunjukkan bahwa RPA beroperasi dari sudut pandang pengguna akhir, sehingga memungkinkan penggunaan yang lebih mudah dan cepat.

Kelebihan RPA dalam pengujian software mencakup penghematan waktu, pengurangan jumlah sumber daya manusia yang diperlukan, dan peningkatan efisiensi dalam eksekusi dan pelaporan hasil pengujian. Dengan demikian, penggunaan RPA dalam QC dapat membantu perusahaan menghemat waktu, mengurangi risiko, dan meningkatkan hasil akhir dari pengembangan software.

Hasil penelitian ini akan memberikan wawasan yang berharga tentang potensi penggunaan RPA dalam pengujian software, serta kontribusinya terhadap peningkatan kualitas software dan efisiensi dalam pengembangan. Dengan mengintegrasikan RPA dalam proses QC, perusahaan dapat mengoptimalkan penggunaan sumber daya manusia dan memastikan daya saing di pasar yang semakin kompetitif. Penelitian ini menunjukkan bahwa QC bukan hanya tentang kualitas perangkat lunak, tetapi juga tentang produktivitas dan pengelolaan sumber daya yang efisien dalam pengembangan software

# data[].attributes.body
Banyaknya tantangan pendidikan di wilayah 3T (Tertinggal, Terdepan, dan Terluar) seperti keterbatasan infrastruktur, kurangnya guru berkualitas, fasilitas yang minim, dan keterbatasan akses internet menimbulkan kesulitan dalam proses pembelajaran, khususnya di Pulau Rote, Nusa Tenggara Timur (NTT).

Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan dan menganalisis efektivitas Augmented Reality (AR) sebagai media pembelajaran inovatif di SMA Negeri 1 Rote Barat menggunakan kerangka Technology Acceptance Model (TAM).

Metode penelitian mengikuti pendekatan mixed methods dengan 11 hipotesis yang diuji melalui kuesioner skala Likert 5 poin kepada 60 siswa, wawancara mendalam, observasi kelas, serta analisis dokumentasi selama 6 bulan (Mei - Oktober 2025). Data dianalisis menggunakan PLS-SEM dengan SmartPLS 4.

Hasil menunjukkan seluruh hipotesis (H1 - H11) diterima dengan signifikansi α = 5%. Model TAM mampu menjelaskan 84,4% varians Kepuasan Siswa (R² = 0,844) dan 54,5% varians Niat Penggunaan Berkelanjutan (R² = 0,545), di mana kepuasan siswa berperan sebagai mediator penuh.

AR terbukti secara signifikan meningkatkan keterlibatan, motivasi, dan pemahaman konsep kompleks siswa meskipun memiliki infrastruktur yang terbatas. Faktor kunci keberhasilan adalah adaptasi sosial budaya dan dukungan guru.

Penelitian ini merekomendasikan penguatan infrastruktur jaringan dan perangkat, pelatihan guru berkelanjutan, pengembangan konten AR relevan budaya lokal, serta kolaborasi kebijakan antara dinas pendidikan, sekolah, dan komunitas pengguna AR untuk keberlanjutan program.

Kata Kunci: Augmented Reality, Model Penerimaan Teknologi, Pembelajaran Digital, Teknologi Pendidikan, Wilayah 3T

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster Tesis - 2602566613 - Andreas Niko Priyohutomo

# data[].attributes.body
Implementasi sistem Enterprise Resource Planning (ERP) di perusahaan manufaktur memerlukan evaluasi menyeluruh untuk memastikan sistem memberikan manfaat optimal bagi organisasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kesuksesan implementasi sistem ERP di PT XYZ dengan mengadopsi model DeLone & McLean yang telah dimodifikasi, serta mengevaluasi dampaknya terhadap manfaat bersih perusahaan melalui peran mediasi kepuasan pengguna dan dukungan operasional. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM) untuk menganalisis data dari 250 responden pengguna sistem ERP di PT XYZ. Data dikumpulkan melalui kuesioner terstruktur yang mengukur enam variabel utama: System Quality, Information Quality, Service Quality, User Satisfaction, Operational Support, dan Net Benefit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keempat belas hipotesis yang diajukan terbukti signifikan. Service Quality memiliki pengaruh terkuat terhadap Operational Support, sedangkan User Satisfaction dan Operational Support terbukti memediasi hubungan antara kualitas sistem dengan Net Benefit. Temuan ini memberikan implikasi manajerial bahwa PT XYZ perlu memprioritaskan peningkatan kualitas layanan IT, investasi infrastruktur sistem, peningkatan kualitas informasi, dan program pelatihan berkelanjutan untuk memaksimalkan manfaat sistem ERP bagi kinerja perusahaan.

Kata Kunci: Enterprise Resource Planning, DeLone & McLean, Kepuasan Pengguna, Dukungan Operasional, PLS-SEM

# data[].attributes.body
Perkembangan teknologi digital di sektor publik mendorong pemerintah Indonesia untuk mengimplementasikan sistem perpajakan digital melalui platform Coretax. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh data privacy dan digital security terhadap persepsi serta penerimaan pengguna terhadap sistem Coretax di Indonesia. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif melalui survei kuesioner daring yang disebarkan kepada wajib pajak orang pribadi yang telah menggunakan Coretax. Data dianalisis menggunakan metode Partial Least Squares – Structural Equation Modeling (PLS-SEM) untuk menguji hubungan antar variabel, yaitu perceived usefulness, perceived ease of use, trust, dan intention to use. Dalam penelitian ini, istilah persepsi pengguna merujuk pada aspek yang diukur melalui perceived usefulness, perceived ease of use, dan trust yang dianalisis secara terpisah untuk menjelaskan mekanisme pengaruh data privacy dan digital security terhadap intention to use. Hasil penelitian menunjukkan bahwa digital security berpengaruh signifikan terhadap persepsi pengguna dan pembentukan kepercayaan, sementara data privacy berpengaruh signifikan terhadap perceived usefulness dan intention to use. Selain itu, perceived usefulness dan trust berperan penting dalam meningkatkan penerimaan pengguna terhadap sistem perpajakan digital. Temuan ini menegaskan bahwa keamanan digital dan perlindungan data pribadi merupakan faktor kunci dalam membangun kepercayaan serta meningkatkan penerimaan pengguna terhadap sistem Coretax.

Kata Kunci: Data Privacy, Digital Security, Trust, Coretax, Technology Acceptance

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster Thesis - 2602623926 - Jenifir March

# data[].attributes.body
Transformasi digital dan tingginya penggunaan media sosial membuka peluang baru dalam proses rekrutmen anggota Polri yang lebih modern dan berbasis data. Penelitian ini mengembangkan Decision Support System (DSS) untuk profiling calon anggota kepolisian menggunakan analisis sentimen media sosial berbasis Natural Language Processing dengan model IndoBERT dan Support Vector Machine (SVM). Sistem dirancang untuk membantu proses screening awal secara lebih objektif, cepat, dan efisien melalui analisis perilaku digital calon anggota Polri dari platform Twitter/X. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM dengan kernel RBF mampu memberikan performa terbaik dengan akurasi 69,1%, sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan rekrutmen secara lebih akurat dan cepat.

Kata Kunci:

Decision Support System (DSS), Analisis Sentimen, Media Sosial, IndoBERT, Support Vector Machine (SVM), Natural Language Processing (NLP), Rekrutmen Polri, User Profiling

# data[].attributes.body
Transformasi digital yang pesat dalam industri logistik telah mempercepat adopsi aplikasi mobile untuk meningkatkan efisiensi layanan dan pengalaman pengguna. Meskipun terjadi kemajuan teknologi, adopsi pengguna terhadap aplikasi mobile SiCepat Ekspres di Indonesia masih stagnan, menunjukkan adanya kesenjangan antara inovasi dan penerimaan pengguna. Penelitian ini memperluas Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) dengan mengintegrasikan Task-Technology Fit (TTF) dan Trust untuk menganalisis adopsi aplikasi mobile dalam industri logistik. Survei terhadap 620 pengguna dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling (SEM-PLS), menunjukkan bahwa performance expectancy, effort expectancy, social influence, dan facilitating conditions berpengaruh signifikan terhadap niat perilaku (behavioral intention). Selain itu, task-technology fit dan trust merupakan faktor utama yang mendorong baik niat perilaku maupun perilaku penggunaan (use behavior). Temuan ini berkontribusi pada literatur adopsi teknologi serta memberikan rekomendasi strategis untuk meningkatkan kepercayaan pengguna melalui keandalan sistem dan pengalaman pengguna yang lebih mulus, guna memastikan keterlibatan yang lebih tinggi dan adopsi jangka panjang.

Kata kunci: Adopsi Teknologi Logistik, Kebergunaan Aplikasi Mobile, Task-Technology Fit, Trust dalam Layanan Digital, UTAUT Framework

# data[].attributes.body
Banyaknya pilihan lokasi camping pada aplikasi menimbulkan information overload dan ketimpangan paparan lokasi pada aplikasi Campsite Indonesia. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem rekomendasi tempat camping berbasis collaborative filtering pada aplikasi tersebut guna membantu pengguna menemukan lokasi yang lebih relevan. Metode penelitian mengikuti kerangka CRISP-DM dengan pendekatan kuantitatif eksperimental. Collaborative filtering diterapkan pada fase modeling melalui model CCF yang membandingkan User-Based CF, Item-Based CF, dan Hybrid CF, sedangkan evaluasi kinerja memakai metrik HR@N, nDCG@N, MRR, serta metrik pelengkap dengan skema pembagian data train-test rasio 70%-30%. Data internal periode Agustus 2022 hingga Juli 2025 berisi 746 pengguna, 246 lokasi camping, 350 like sebagai feedback eksplisit, 7.306 view sebagai feedback implisit, dan sparsitas matriks interaksi 96,44%, menghasilkan 242 interaksi latih dan 108 interaksi uji. Pengolahan data dan eksperimen dilakukan dengan bahasa pemrograman Python. User-Based CF memberikan kinerja terbaik pada evaluasi akhir dengan HR@10 sebesar 0,0556 dan NDCG@10 sebesar 0,0198 dibanding varian lainnya. Prototipe sistem disajikan sebagai REST API berbasis Flask.

Kata kunci: CRISP-DM, Collaborative Filtering, Sistem Rekomendasi Tempat Camping

# data[].attributes.body
This study evaluates the user adoption and perceived usability of the QRIS payment system when implemented as a gate in method for Jakarta Public Transportation. The research adopts a modified UTAUT2 framework that incorporates additional constructs of Trust and Convenience, with Usability Perception as the final outcome variable. A structured online survey was distributed to MRT passengers, and the data were analyzed using the SEM-PLS technique. The model demonstrates a high explanatory power, with the constructs collectively explaining 82.3 percent of the variance in Behavioral Intention to Adopt and 50.7 percent of the variance in Usability Perception. The results reveal that Facilitating Conditions serve as the most influential determinant of users intention to adopt QRIS, followed by Trust, Convenience, and Social Influence. Performance Expectancy and Effort Expectancy also show positive but relatively smaller effects. Furthermore, Behavioral Intention strongly contributes to the perception of usability, indicating that users who are more willing to adopt the QRIS gate in system tend to perceive it as more practical and efficient. These findings highlight the crucial roles of infrastructure readiness and user trust in driving the acceptance of QR-based gate in payments in public transportation. Practical implications are offered for operators and regulators to improve service reliability, user trust, and system integration as Indonesia advances toward a fully digital transportation ecosystem.

Keywords: QRIS, UTAUT2, SEM-PLS, Public Transportaion, Usability

# data[].attributes.body
In large organizations, IT Service Management (ITSM) teams often handle a high volume of support tickets written in multiple languages. In the studied firm, all tickets are initially routed manually to a central service desk before escalation, which frequently delays assignment to the correct resolver group. At the same time, the absence of a workload forecasting mechanism limits the team’s ability to anticipate peak periods or plan resources proactively. This study designs and evaluates an AI-enhanced ITSM routing workflow that integrates multilingual ticket classification, workload forecasting, and capacity-aware routing logic. Real historical ticket data from a multinational consulting firm operating in Indonesia are used. The 29,282 historical tickets in the dataset are divided into two parts: Dataset 1 is used for model development, while Dataset 2, consisting of the final five weeks of data, is held out entirely for external validation. This unseen dataset is used to evaluate classification performance, forecasting accuracy, and the overall routing workflow under realistic deployment conditions. Using Dataset 1, two multilingual classification approaches are compared: a fully fine-tuned multilingual DistilBERT model and a frozen BERT embedding model combined with a Support Vector Machine. For each classifier family, three imbalance-handling strategies are evaluated, resulting in six configurations to select the best-performing model. In parallel, workload forecasting models using ARIMAX and XGBoost are developed to predict weekly ticket volumes per assignment group and generate capacity reference data. The selected classification model and forecast-derived capacity limits are integrated into a smart routing workflow. Validation using Dataset 2 shows that the proposed system achieves an overall routing accuracy of 0.96, with a weighted F1-score of 0.96 and a macro F1-score of 0.87, reflecting improved performance on underrepresented routing cases. Theoretically, the study contributes empirical evidence that contextual fine-tuning is essential for short, code-switched ITSM text and that integrating classification with forecasting fills a gap rarely addressed in prior ITSM automation research. Practically, the framework enables IT operations to shift from reactive to proactive, data-driven capacity planning, reduces dispatcher workload, and provides a feedback-logging foundation for governance and continuous improvement, while preserving human oversight over AI-assisted routing decisions.

Keywords: IT Service Management (ITSM), Multilingual NLP, DistilBERT, Workload Forecasting, XGBoost, Capacity-Aware Routing, CRISP-DM

# data[].attributes.body
Digital technologies are reshaping higher education, yet conventional acceptance models often overlook how students actually experience hands-on learning environments. This study introduces an integrated framework that extends the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology with experiential dimensions—hands-on approach, perceived playfulness, and user experience—and interprets readiness from the user perspective through Technology Readiness Level. We surveyed 200 students who had used virtual laboratory tools and analyzed the data using Partial Least Squares Structural Equation Modeling. Performance expectancy, effort expectancy, and social influence all significantly shaped behavioral intention, while facilitating conditions and user experience directly influenced actual use. Notably, hands-on approach and perceived playfulness also emerged as meaningful predictors of intention. The model explained 71.3% of variance in behavioral intention and 64.6% in use behavior. Interpreting these results through a user oriented readiness lens places the virtual laboratory at Technology Readiness Level 7, indicating operational readiness in real learning contexts. These findings suggest that evaluating interactive digital learning tools requires looking beyond utilitarian beliefs and accounting for how students engage with and enjoy the system.

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster - 2602624853 - Jericho Budi Arvianto

# data[].attributes.body
XYZ, Inc. masih menghadapi inefisiensi operasional pada proses penjualan dan perbaikan kendaraan akibat prosedur manual, sistem informasi yang terfragmentasi, serta koordinasi antar departemen yang belum konsisten. Kondisi ini memperlambat pengambilan keputusan, menurunkan akurasi data, dan berdampak pada kepuasan pelanggan.

Penelitian ini menerapkan siklus hidup Business Process Management (BPM) untuk menganalisis, mendesain ulang, dan mengoptimalkan proses inti perusahaan. Hambatan utama dipetakan menggunakan BPMN, yang menunjukkan adanya aktivitas berulang, entri data manual, dan kurangnya sinkronisasi antara unit penjualan, perbaikan, dan inventori.

Perbaikan dilakukan melalui otomasi proses, seperti pembuatan sales order digital, pemeriksaan inventori terintegrasi, pembuatan work order otomatis, dan penjadwalan teknisi secara real-time. Hasil simulasi dan evaluasi menunjukkan penurunan waktu pemrosesan, berkurangnya kesalahan administratif, serta peningkatan aliran data dan pengalaman pelanggan.

Secara keseluruhan, BPM terbukti menjadi pendekatan efektif untuk mendukung transformasi digital, meningkatkan efisiensi operasional, kualitas layanan, dan kepuasan pelanggan di XYZ, Inc.

# data[].attributes.body
Kemajuan teknologi di era saat ini sangat mempengaruhi kinerja perusahaan. Transformasi digital telah mengubah model bisnis, struktur operasional, dan strategi perusahaan, termasuk di industri asuransi yang terdorong pesat sejak pandemi COVID-19 (2019–2021). PT Asuransi yang diteliti mengadopsi sistem informasi berbasis AI yang memanfaatkan Business Rules Management System (BRMS) untuk mengotomatisasi validasi dan pengambilan keputusan berdasarkan aturan bisnis. Kombinasi AI dan BRMS ini diharapkan mempercepat proses Letter of Guarantee (LOG) dan mengurangi kesalahan manual. Namun, hasil keputusan otomatis BRMS yang dianggap kurang transparan menimbulkan keraguan serta rendahnya kepercayaan (Trust) dari claim Adjuster. Tantangan ini menunjukkan bahwa keberhasilan adopsi teknologi AI tidak hanya ditentukan oleh kecanggihan sistem, tetapi juga oleh tingkat kepercayaan, pelatihan, dan dukungan kepemimpinan transformasional dalam organisasi.

Kata kunci :  Transformasi Digital, Business Rules Management System (BRMS), Kepercayaan Pengguna (Trust), Pelatihan, Kepemimpinan Transformasional, Industri Asuransi.

# data[].attributes.body
Implementasi sistem Enterprise Resource Planning (ERP) menjadi salah satu strategi utama dalam meningkatkan efisiensi operasional bisnis melalui integrasi proses dan otomatisasi alur kerja. PT Karya Group sebelumnya menghadapi berbagai permasalahan seperti sistem yang terfragmentasi, proses manual, serta keterbatasan visibilitas data yang berdampak pada rendahnya efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kualitas sistem, kualitas informasi, dan kualitas layanan terhadap penggunaan sistem dan kepuasan pengguna, serta dampaknya terhadap efisiensi operasional bisnis melalui model DeLone & McLean.

Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif melalui survei terhadap 100 responden pengguna aktif ERP di PT Karya Group. Data dianalisis menggunakan metode Partial Least Squares–Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dengan bantuan SmartPLS dan prosedur bootstrapping. Model penelitian mengadopsi DeLone & McLean (2003) dengan menambahkan efisiensi operasional sebagai variabel dependen utama untuk mengukur dampak nyata dari implementasi sistem ERP.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas sistem dan kualitas layanan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan pengguna. Selain itu, penggunaan sistem dan kepuasan pengguna terbukti berpengaruh signifikan terhadap net benefit, yang selanjutnya berdampak langsung pada peningkatan efisiensi operasional bisnis. Temuan ini menegaskan bahwa keberhasilan implementasi ERP tidak hanya ditentukan oleh aspek teknis, tetapi juga oleh tingkat penerimaan dan kepuasan pengguna terhadap sistem.

Penelitian ini juga menemukan bahwa efisiensi operasional bisnis dipengaruhi oleh integrasi sistem yang baik, peningkatan akurasi informasi, serta percepatan proses bisnis. Dengan demikian, ERP berperan sebagai enabler strategis dalam meningkatkan produktivitas, mengurangi biaya operasional, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data.

Kata kunci: Enterprise Resource Planning, Efisiensi Operasional, DeLone & McLean Model, PLS-SEM, Net Benefit, User Satisfaction

# data[].attributes.body
Pengolahan dokumen Purchase Order di industri distribusi farmasi nasional masih menjadi beban operasional yang signifikan. Dengan lebih dari 90.000 varian format dokumen, input manual membutuhkan 1-3 menit per item, error rate mencapai 8,2%, dan menimbulkan backlog serta retur barang yang berdampak pada akurasi stok. Solusi RPA berbasis rule tidak cukup adaptif untuk menangani keragaman ini.

Penelitian ini merancang sistem ekstraksi informasi berbasis NLP dengan arsitektur pencocokan tiga lapis: Incremental Learning, Fuzzy Search berbasis Elasticsearch dengan Levenshtein distance, dan TF-IDF dengan Cosine Similarity. Seluruh sistem dirangkai dalam kerangka Human-in-the-Loop agar tetap adaptif tanpa kehilangan kendali kualitas.

Hasil pengujian terhadap 100 dokumen PO dan 249 item uji menunjukkan efisiensi waktu meningkat 96,52% (8 menit 37 detik menjadi 18 detik per dokumen), error rate turun dari 8,2% menjadi 0,9%, retur akibat kesalahan input berkurang 90%, dan Incremental Learning mencapai akurasi 100% pada data yang telah melalui siklus pembelajaran. Selama fase MVP, sistem memproses 21.168 pemesanan dan menghemat rata-rata 25 jam kerja CSO per minggu.

Kata Kunci: Natural Language Processing, Information Retrieval, TF-IDF, Fuzzy Search, Elasticsearch, Incremental Learning, Human-in-the-Loop, Document Automation, Pharmaceutical Distribution

# data[].attributes.body
Kemacetan lalu lintas merupakan salah satu permasalahan utama di kawasan perkotaan, terutama pada persimpangan dengan volume kendaraan yang tidak stabil. Sistem lampu lalu lintas konvensional yang menggunakan pengaturan waktu tetap (fixed-time) sering kali tidak mampu menyesuaikan diri dengan kondisi aktual di lapangan sehingga menyebabkan antrean panjang dan penurunan efisiensi mobilitas kendaraan. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan usulan prototipe lampu lalu lintas pintar berbasis Internet of Things (IoT) dengan mekanisme penyesuaian durasi sinyal secara adaptif berdasarkan deteksi kepadatan kendaraan. Proses penelitian menggunakan metodologi Design Science Research (DSR), yang meliputi identifikasi masalah, perancangan artefak, pembangunan prototipe, dan evaluasi sistem. Selain pengujian teknis, penelitian ini juga melaksanakan Interview bersama pihak Stakeholder dan pengguna jalan untuk menggali pemahaman mengenai faktor-faktor penyebab kemacetan serta kebutuhan sistem manajemen lalu lintas yang lebih responsif. Hasil yang diharapkan bahwa pendekatan adaptif berbasis IoT mampu mengurangi waktu antrean dan meningkatkan kelancaran arus lalu lintas dibandingkan sistem konvensional. Dengan penggunaan Solusi yang dikemukakan, hasil penelitian diharapkan menunjukkan bahwa sistem lampu lalu lintas berbasis IoT dapat mengatur waktu nyala lampu secara lebih efisien dibandingkan sistem konvensional, serta berpotensi mengurangi waktu tunggu kendaraan di persimpangan secara signifikan. Terakhir, hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi solusi awal dalam pengembangan manajemen lalu lintas cerdas di Jakarta, serta mendukung inisiatif Jakarta Smart City dalam mewujudkan transportasi perkotaan yang lebih efisien dan responsif.

Kata Kunci: IoT, Smart Traffic Light, Kemacetan, Sistem Adaptif, Jakarta, Manajemen Lalu Lintas

# data[].attributes.body
The development of financial technology has driven the emergence of cryptocurrency as a blockchain-based digital asset innovation, gaining widespread interest globally, including in Indonesia. However, the FOMO user phenomenon, low financial literacy, and the gap between user growth and transaction activity indicate that cryptocurrency adoption is not yet fully mature. This study aims to analyze the essential factors influencing the intention to use cryptocurrency applications in Indonesia using the Extended Technology Acceptance Model (TAM) approach. This study employed a quantitative method with SEM-PLS analysis based on survey data from 500 respondents who use or have used cryptocurrency applications. The study found that cryptocurrency trust, perceived ease of use, perceived usefulness, social influence, and financial literacy have a positive and significant effect on behavioral intention to use cryptocurrency, although the effect of perceived usefulness on intention to use is relatively weaker than other variables.

Keywords: Cryptocurrency, Extended TAM, Trust, Financial Literacy, Intention to Use

# data[].attributes.headline
2602571986 - Lydhia Firlanda Putri Maharani

# data[].attributes.subject
2602571986 - Lydhia Firlanda Putri Maharani

# data[].attributes.body
Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisis sentimen dan juga melihat empat model supervised learning untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan produk Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) online pada platform e-commerce dengan kategori produk elektronik. Penelitian ini menggunakan ulasan dari produk laptop dengan pendekatan CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining). Data berupa ulasan pelanggan dan diseimbangkan dengan menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Empat model yang digunakan adalah Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM) dengan Kernel Linear dan RBF, Random Forest, dan Logistic Regression. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan 10-Fold Cross Validation dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil SVM dengan Kernel RBF menunjukkan akurasi 89.63%, SVM dengan kernel Linear 87.53%, Random Forest 87.38%, Logistic Regression 86.24%, dan Naive Bayes 78.59%. Oleh karena itu SVM dengan Kernel RBF menjadi model yang paling optimal pada penelitian ini. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam pengembangan sistem analisis sentimen otomatis guna membantu pelaku UMKM dalam memahami persepsi konsumen secara lebih akurat.

Kata Kunci: Analisis Sentimen, CRISP-DM, UMKM Online, SVM, Random Forest, Naive Bayes, Logistic Regression

# data[].attributes.body
Perkembangan ekonomi digital mendorong meningkatnya penggunaan platform freelancing sebagai sarana kerja berbasis teknologi. Namun, tingkat penerimaan teknologi oleh freelancer tidak selalu seragam dan dipengaruhi oleh berbagai faktor. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan teknologi platform freelancing oleh freelancer online di Indonesia dengan menggunakan pendekatan Technology Acceptance Model (TAM) dan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) yang diperluas dengan variabel trust dan perceived risk. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survei terhadap 424 freelancer aktif di Indonesia yang menggunakan platform freelancing digital. Data dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling–Partial Least Squares (SEM-PLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa trust berpengaruh positif dan signifikan terhadap perceived usefulness, namun tidak berpengaruh signifikan terhadap perceived ease of use dan perceived risk. Perceived usefulness dan social influence terbukti berpengaruh positif terhadap intention to use, sedangkan perceived ease of use dan perceived risk tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan. Selanjutnya, intention to use terbukti berpengaruh kuat terhadap actual use platform freelancing. Temuan ini mengindikasikan bahwa manfaat yang dirasakan dan kepercayaan terhadap platform merupakan faktor utama dalam mendorong adopsi teknologi oleh freelancer, sementara kemudahan penggunaan dan risiko tidak lagi menjadi faktor dominan bagi pengguna yang telah berpengalaman. Penelitian ini memberikan kontribusi teoritis dalam pengembangan model adopsi teknologi pada konteks gig economy serta implikasi praktis bagi pengelola platform dalam meningkatkan kepercayaan dan nilai guna layanan digital.

Kata Kunci: Penerimaan Teknologi, Trust, Perceived Usefulness, Perceived Risk, Platform Freelancing

# data[].attributes.body
Jakarta Mental Hospital rely heavily on information systems to support clinical services, administration, and decision-making, while also handling large amounts of sensitive patient data. Therefore, information security must be managed strategically at the organizational level. This study evaluates the readiness of implementing ISO/IEC 27001:2022 in a public psychiatric hospital in Jakarta, with a focus on governance, risk-based planning, and management control.

Using a qualitative case study approach through document analysis, interviews, and assessment of Annex A controls, the findings show that the hospital’s Information Security Management System (ISMS) is at a repeatable but intuitive maturity level. This means practices exist but are not yet standardized or fully integrated into management processes. Key weaknesses are found in leadership involvement, people-related controls, and structured risk management.

The study contributes by translating gap analysis results into practical management solutions, including governance and risk management SOPs to support ISO 27001 certification readiness.

Additionally, the research incorporates the KAMI Index v5.0, a widely used Indonesian framework for measuring information security maturity. While the hospital achieved a score of 653, several technical domains remain at mid-level maturity (Level II–III+), with gaps in areas such as risk management, access control, incident response, physical security, endpoint protection, and security monitoring.

To address this, the study proposes a data-driven technical improvement roadmap, divided into short-, medium-, and long-term actions. This roadmap transforms assessment results into actionable technical guidance and offers a practical, replicable model for improving information security in healthcare organizations.

# data[].attributes.body
PT. XYZ is an information technology service provider managing critical assets consisting of customer data from the banking and government sectors, with an estimated volume of 800,000 data subjects. This study aims to evaluate the effectiveness of ISO 27001:2022 implementation in ensuring customer data confidentiality while mitigating security incident risks occurred in 2024, such as source code leaks, expired security certificates, and unauthorized database access. The research methodology used is descriptive qualitative with a case study approach. The evaluation was conducted through the Plan-Do-Check-Act (PDCA) framework using data triangulation techniques, including in-depth interviews, technical observations, and document analysis of internal audit checklists for the 2025-2026 period across all company business units. The research results indicate that the maturity level of the information security management system (ISMS) at PT. XYZ is at Level 3 (Defined). The implementation of new technical controls in the 2022 version of the standard, such as automated code scanning using Snyk, vulnerability assessment (VA Scan) using Kavida, and Virtual Private Network (VPN) access policies for developers, has proven effective in closing the security gaps identified in past incidents. Furthermore, the top management's commitment through strategic risk analysis and independent oversight via periodic internal audits has strengthened the confidentiality pillar of customer information assets. In conclusion, the implementation of ISO 27001:2022 at PT. XYZ has successfully created a standardized and resilient information security ecosystem capable of protecting customer data from internal and external threats.

# data[].attributes.headline
2602570913 - Michelle Easter Feren Sambeka - Evaluation of Information Security Risk Management at XYZ Pharmaceutical Company Using ISO 31000

# data[].attributes.subject
2602570913 - Michelle Easter Feren Sambeka - Evaluation of Information Security Risk Management at XYZ Pharmaceutical Company Using ISO 31000

# data[].attributes.body
The intensive use of this technology-based infrastructure makes companies open up to great potential risks to information security. Therefore, risk management through information security frameworks such as ISO 31000 is crucial. XYZ company is a well-known pharmaceutical company in Indonesia that utilizes technology for its operational processes from upstream to downstream. Using ISO 31000, this study aims to evaluate information security risk management in IT operational processes at Pharmaceutical XYZ company.This study employs a qualitative approach as the primary method, supported by quantitative data through questionnaires to assess the maturity level of risk management. The study follows the ISO 31000 process, which includes several stages: defining scope, context, and criteria, followed by risk assessment consisting of risk identification, risk analysis, risk evaluation, risk treatment, as well as monitoring and review. This is then extended with an analysis of IT risk management maturity at the governance level. The results indicate that there are 23 key risks, consisting of one extreme risk, 17 high risks, and 5 medium risks. Meanwhile, 18 mitigated risks show control effectiveness in the range of 50–55.56% (moderate category), while the remaining five risks demonstrate effective control under current action controls. Overall, the maturity level of IT operational processes has reached Level 3 (Defined), indicating that processes are well-structured, documented, and support transparent and accountable governance practices.

Keywords: Risk Management, Information Security, ISO 31000, Pharmaceutical Industry, IT Operations.

# data[].attributes.attachment_link.title
POSTER TESIS - 2602570913 - MICHELLE EASTER FEREN SAMBEKA 

# data[].attributes.headline
2602571140 - Bagas Adi Kusuma-DESAIN DECISION SUPPORT SYSTEM BERBASIS MULTI AGENT FRAMEWORK UNTUK MENDUKUNG OPTIMALISASI LOYALTY PROGRAM DI PT XYZ

# data[].attributes.subject
2602571140 - Bagas Adi Kusuma-DESAIN DECISION SUPPORT SYSTEM BERBASIS MULTI AGENT FRAMEWORK UNTUK MENDUKUNG OPTIMALISASI LOYALTY PROGRAM DI PT XYZ

# data[].attributes.body
Penelitian ini bertujuan untuk merancang Decision Support System (DSS) berbasis Multi-Agent System menggunakan metodologi GAIA guna membantu perusahaan dalam mengoptimalkan program loyalty dan menurunkan tingkat churn pelanggan.

Permasalahan utama yang diangkat adalah tingginya churn pelanggan akibat pengambilan keputusan yang masih manual, kurang tepat sasaran, serta belum optimalnya pemanfaatan data pelanggan. Untuk mengatasi hal tersebut, sistem yang dirancang mengintegrasikan beberapa agen utama, yaitu Segmentation Agent, Churn Predictor, Offer Optimizer, Decision Recommendation, dan Approval Agent, yang bekerja secara terkoordinasi dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan segmentasi pelanggan, prediksi churn menggunakan metode RFM, serta memberikan rekomendasi strategi retensi yang lebih adaptif dan efisien. Simulasi sistem menunjukkan bahwa pelanggan dengan probabilitas churn rendah tidak memerlukan intervensi intensif, sehingga perusahaan dapat mengalokasikan sumber daya secara lebih optimal.

Secara keseluruhan, penelitian ini menghasilkan sebuah desain DSS berbasis multi-agent yang mampu meningkatkan kualitas pengambilan keputusan, efisiensi biaya loyalty program, serta mendukung strategi retensi pelanggan yang lebih tepat sasaran.

# data[].attributes.headline
2502395430 - Desi Elfrida Silaban - Analisis Sentimen Terhadap Vaksin Humanpapilloma Virus (HPV) pada Sosial Media X Berbasis Transformer

# data[].attributes.subject
2502395430 - Desi Elfrida Silaban - Analisis Sentimen Terhadap Vaksin Humanpapilloma Virus (HPV) pada Sosial Media X Berbasis Transformer

# data[].attributes.body
Human Papillomavirus (HPV) merupakan penyebab utama sebagian besar kasus kanker serviks pada wanita dan merupakan penyebab kematian tertinggi kedua pada wanita di Indonesia. Pencegahan terhadap infeksi HPV dapat dilakukan dengan menerima vaksin HPV. Di Indonesia, program vaksinasi nasional untuk anak usia 11 dan 12 tahun telah dimulai sejak 2023, namun dalam pelaksanaanya masih ada kelompok yang menolak penerimaan vaksin HPV. Meskipun kesadaran terhadap pentingnya vaksinasi HPV terus meningkat, kesalahpahaman, misinformasi, serta kekhawatiran mengenai keamanan vaksin masih menjadi hambatan dalam penerimaan masyarakat, sehingga sebagian orang tua tetap menunjukkan keraguan dalam memberikan vaksin kepada anak mereka. Persepsi publik dan sikap masyarakat memiliki peran penting dalam menentukan keberhasilan program vaksinasi nasional. Oleh karena itu, memahami bagaimana masyarakat memandang dan membahas vaksinasi HPV penting untuk merancang strategi komunikasi kesehatan yang efektif dan meningkatkan kepercayaan terhadap program vaksinasi. Perkembangan internet dan sosial media saat ini telah memberikan ruang dan wadah kepada masyarakat untuk dapat menyampaikan opini, pendapat dan reaksi terhadap beragam topik secara lebih spontan, terbuka dan realtime. Dalam penelitian ini akan dilakukan analisis sentimen menggunakan pre-trained model berbasis transformer BERT dan GPT untuk menjaring opini dan persepsi masyarakat terkait vaksin hpv, dimana dataset yang digunakan dikumpulkan dari sosial media X. Dalam penelitian ini diperoleh hasil bahwa sebagian besar sentimen masyarakat terkait vaksin hpv adalah positif.

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster Hasil Thesis MMSI_Desi Elfrida Silaban_2502395430

# data[].attributes.attachment_caption
Poster Thesis - 2602570895 - Sandrina Ayu Septiviany

# data[].attributes.headline
2602570895 - Sandrina Ayu Septiviany - Pengaruh Kekhawatiran Privasi terhadap Niat Perilaku Penggunaan Perangkat Smart Home Security di Daerah Khusus Jakarta

# data[].attributes.subject
2602570895 - Sandrina Ayu Septiviany - Pengaruh Kekhawatiran Privasi terhadap Niat Perilaku Penggunaan Perangkat Smart Home Security di Daerah Khusus Jakarta

# data[].attributes.body
Perangkat smart home security semakin relevan dalam lingkungan hunian, namun pemrosesan data sensitif di ruang privat menimbulkan isu privasi yang berpotensi memengaruhi niat penggunaan. Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi niat penggunaan perangkat smart home security di DKJ dengan mengadopsi UTAUT2, mengintegrasikan privacy concern, serta menguji trust sebagai variabel moderasi. Data primer dikumpulkan melalui survei daring dan sebanyak 385 respons dianalisis. Analisis dilakukan menggunakan PLS-SEM. Hasil pengujian menunjukkan bahwa PE, EE, FC, dan PV berpengaruh positif dan signifikan terhadap BI, sementara SI dan HM tidak signifikan. Selain itu, PC tidak berpengaruh signifikan terhadap BI dan TR tidak memoderasi hubungan PC dan BI.

Kata Kunci: Smart Home, Smart Home Security, UTAUT2, Privacy Concern, Trust

# data[].attributes.headline
2602569602 - Marcelino Stephanus Penggunaan AI Gamification Pada Pembelajaran Bahasa Asing Dengan Pendekatan Model Extended TAM

# data[].attributes.subject
2602569602 - Marcelino Stephanus Penggunaan AI Gamification Pada Pembelajaran Bahasa Asing Dengan Pendekatan Model Extended TAM

# data[].attributes.body
Kebutuhan akan bahasa asing di Indonesia meningkat karena globalisasi, seiring dengan meningkatnya penggunaan platform pembelajaran digital seperti Duolingo. Namun, mempertahankan motivasi pembelajar tetap menjadi tantangan utama. Studi ini meneliti penerimaan pengguna terhadap Gamifikasi berbasis AI dalam pembelajaran bahasa asing di Indonesia menggunakan Extended Technology Acceptance Model (TAM). Desain penelitian kuantitatif digunakan dengan menggunakan PLS-SEM dengan SmartPLS4, yang melibatkan 468 pengguna Duolingo di Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Perceived Usefulness (PU), Trust in AI (TAI), dan User Motivation (UM) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioural Intention to Use (BI). Perceived Ease of Use (PEOU) tidak menunjukkan pengaruh signifikan terhadap Behavioural Intention to Use (BI), meskipun berpengaruh positif terhadap Gamification Value (GV) dan Trust in AI (TAI). Pengaruh sosial berpengaruh positif terhadap PU tetapi tidak terhadap PEOU, sedangkan Gamification Value (GV) dan User Engagement (UM) tidak menunjukkan dampak terhadap BI. Temuan ini menunjukkan bahwa pengembang aplikasi harus fokus pada kegunaan, kepercayaan terhadap AI, dan desain gamifikasi adaptif untuk meningkatkan adopsi jangka panjang aplikasi pembelajaran bahasa berbasis AI.

Kata Kunci: Artificial Intelligence, Gamification, Foreign Language Learning, Technology Acceptance Model, Duolingo

# data[].attributes.headline
2602569571 - Ahmad Fathan Salim Analisis Faktor Pembentuk Protection Motivation  dan Pengaruhnya terhadap Self-Disclosure Behavior Pengguna Media Sosial dalam Konteks Ancaman OSINT

# data[].attributes.subject
2602569571 - Ahmad Fathan Salim Analisis Faktor Pembentuk Protection Motivation  dan Pengaruhnya terhadap Self-Disclosure Behavior Pengguna Media Sosial dalam Konteks Ancaman OSINT

# data[].attributes.body
Maraknya eksploitasi data terbuka (Open-Source Intelligence / OSINT) melalui media sosial meningkatkan resiko penyalahgunaan digital footprint dan menimbulkan tantangan serius terhadap perlindungan privasi digital pengguna di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Threat Appraisal, privacy concern, Coping Appraisal, dan Social Influence terhadap Protection Motivation, serta dampaknya terhadap perilaku protektif pengguna media sosial berupa privacy customization dan self-disclosure behavior. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif melalui survei daring terhadap pengguna aktif media sosial di wilayah Jabodetabek. Data dianalisis menggunakan metode Partial Least Squares–Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dengan bantuan SmartPLS 4 dan prosedur bootstrapping. Model penelitian mengadaptasi Protection Motivation Theory (PMT) dengan pendekatan dual-path, di mana Threat Appraisal dan Coping Appraisal diperlakukan sebagai konstruk tingkat kedua, serta privacy concern diuji sebagai variabel mediasi afektif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Threat Appraisal, Coping Appraisal, dan Social Influenceberpengaruh positif dan signifikan terhadap Protection Motivation, yang selanjutnya berpengaruh signifikan terhadap privacy customization dan self-disclosure behavior. Namun, privacy concern tidak terbukti berperan signifikan sebagai mediator antara Threat Appraisal dan Coping Appraisal. Temuan ini menunjukkan bahwa perlindungan privasi pengguna media sosial lebih dipengaruhi oleh evaluasi kognitif dan faktor sosial dibandingkan respons afektif semata, serta mendukung pencapaian Sustainable Development Goal (SDG) 16, khususnya pada aspek data protection dan digital security.

Kata Kunci: Protection Motivation  Theory, Open-Source Intelligence, Privacy Concern, Social Influence, Social Media

# data[].attributes.attachment_caption
Thesis Poster - Muhamad Sulthan Firmansyah

# data[].attributes.headline
2602571001 - Muhamad Sulthan Firmansyah - Prediksi Harga Bitcoin Melalui Integrasi Nilai Sentimen Dan Data Bitcoin Berbasis Hybrid Deep Learning

# data[].attributes.subject
2602571001 - Muhamad Sulthan Firmansyah - Prediksi Harga Bitcoin Melalui Integrasi Nilai Sentimen Dan Data Bitcoin Berbasis Hybrid Deep Learning

# data[].attributes.body
Bitcoin merupakan aset digital dengan tingkat volatilitas harga yang sangat tinggi, sehingga prediksi harga Bitcoin menjadi tantangan penting dalam konteks keuangan digital. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi model prediksi harga Bitcoin berbasis deep learning dengan pendekatan hibrida yang mengintegrasikan data historis harga dan analisis sentimen publik dari media sosial X (Twitter). Data historis Bitcoin diperoleh dari Yahoo Finance dan Binance, sedangkan data sentimen dikumpulkan dari unggahan pengguna di X dan diproses melalui tahapan pra-pemrosesan, meliputi pembersihan teks, normalisasi, deduplikasi, serta ekstraksi skor sentimen. Selanjutnya, data harga dan sentimen diintegrasikan secara temporal untuk membentuk dataset multivariat.

Arsitektur deep learning yang digunakan dalam penelitian ini meliputi Long Short-Term Memory (LSTM), Convolutional Neural Network–LSTM (CNN-LSTM), Gated Recurrent Unit–LSTM (GRU-LSTM), dan Bidirectional LSTM (BiLSTM). Seluruh model dilatih menggunakan optimizer Adam dan dievaluasi menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Squared Error (MSE), dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model baseline LSTM yang hanya menggunakan data harga masih memberikan performa terbaik secara keseluruhan dengan nilai MAPE sebesar 0,041. Namun, di antara model hibrida, BiLSTM Hybrid menunjukkan performa paling kompetitif dengan nilai MAPE sebesar 0,042, serta mampu mendekati kinerja model baseline.

Temuan ini mengindikasikan bahwa penambahan fitur sentimen publik belum secara konsisten meningkatkan akurasi prediksi dibandingkan sinyal harga murni pada konfigurasi dan dataset yang digunakan. Meskipun demikian, penggunaan arsitektur bidirectional terbukti lebih efektif dalam memanfaatkan informasi sentimen dibandingkan arsitektur sekuensial satu arah. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pendekatan hibrida deep learning dan analisis sentimen tetap memiliki nilai penting dalam memperkaya pemodelan prediksi harga Bitcoin, khususnya dalam menangkap dimensi perilaku pasar dan dinamika eksternal yang tidak sepenuhnya tercermin pada data harga historis.

Keywords: Bitcoin, Crypto, Digital Aset, Prediction, Machine Learning

# data[].attributes.headline
2602570964 - Roselin Dwi Septiani - Analysis of Factors that Influence Intention to Use Smart Home Devices in Indonesia

# data[].attributes.subject
2602570964 - Roselin Dwi Septiani - Analysis of Factors that Influence Intention to Use Smart Home Devices in Indonesia

# data[].attributes.body
This study aims to analysis factors that influencing intention to use smart home devices in Indonesia by extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model. A preliminary study was conducted using grounded theory method to explore the phenomena in-depth, the result of which formed a conceptual framework. Subsequently, to address the research questions and achieve the research objectives, this study tested the hypotheses derived from the conceptual framework established in the preliminary stage. The resulting conceptual framework introduced three new determinants, perceived controllability, aesthetics appeal, and personal innovativeness, which serve as the research novelty in extending the UTAUT model. Data analysis was performed using PLS-SEM by conducting outer and inner model tests via SmartPLS 4. In the model evaluation, the R² value reached 0.502, indicating that the proposed model successfully explains 50.2% of smart home adoption, while the remaining 49.8% is influenced by other determinants not addressed in this study. Hypothesis testing revealed that the new determinants, perceived controllability, aesthetics appeal, and personal innovativeness have a positive and significant influence to use of smart home devices in Indonesia. However, effort expectancy and price value were found to have no significant effect on intention to use. This research does not incorporate moderating variables as it focuses on the expansion of the UTAUT model to address existing phenomena. Consequently, it is suggested that future research further explore the extended UTAUT model by incorporating moderating variables to provide a more detailed analysis.

Keywords: Smart Home Technology, UTAUT, Intention to Use, PLS-SEM, Perceived Controllability, Aesthetics Appeal, Personal Innovativeness

# data[].attributes.attachment_link.title
Analysis Factors that Influence the Intention to Use Digital Banks in Indonesia (1)

# data[].attributes.headline
2540124280 - Darren Matthew Cahyadi - A Comparative Study of User Experience Evaluation 
between AI powered UI Generator and Hotel Booking Application Using the UEQ+ Framework

# data[].attributes.subject
2540124280 - Darren Matthew Cahyadi - A Comparative Study of User Experience Evaluation 
between AI powered UI Generator and Hotel Booking Application Using the UEQ+ Framework

# data[].attributes.body
This study evaluates the user experience quality of a hotel booking interface generated with Stitch.withgoogle and compares it with the comparison application. Using the UEQ+ instrument and a within subject design, fifty-four participants completed an identical task sequence on both interfaces before rating six user experience dimensions. The findings show that both interfaces were perceived positively. The generative interface performed strongly in the pragmatic dimensions of Efficiency, Perspicuity, and Clarity which indicates a more structured and comprehensible interaction flow. The comparison application demonstrated stronger perceptions in the Novelty dimension which reflects higher design originality and production level refinement. Reliability analysis confirms consistent measurement across all UEQ Plus scales. Overall, the results suggest that generative interfaces have substantial potential as ideation tools and as support for early design work. However, designers remain essential for enhancing visual originality and design identity to achieve production quality outcomes.

Keywords: User Interface, User Experience Evaluation, Generative AI, User Experience Questionnaire Plus (UEQ+), Hotel Booking Application

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster Thesis - Darren Matthew Cahyadi - 2540124280 (1)

# data[].attributes.headline
2602566600 - Tommy Kurniawan - Transformasi Digital UMKM : Hubungan Antara Literasi Digital, Adopsi AI dan Pertumbuhan Bisnis

# data[].attributes.subject
2602566600 - Tommy Kurniawan - Transformasi Digital UMKM : Hubungan Antara Literasi Digital, Adopsi AI dan Pertumbuhan Bisnis

# data[].attributes.body
Sektor Bisnis Usaha Menengah dan Usaha Kecil adalah jenis usaha yang banyak dijalankan oleh masyarakat di Indonesia saat ini. Usaha tersebut kebanyakan adalah milik perseorangan yang mendorong ekonomi negara agar menciptakan kekuatan baru dan produktif. Persaingan usaha disektor Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) sangatlah dinamis dan bervariasi. Bagaimana sebuah usaha kecil dapat bertahan dan berkembang ditengah persaingan ekonomi global. Untuk itu UMKM harus berbenah dan mengubah sistem kinerja usahanya menjadi lebih modern dan adaptif agar dapat terus berjalan dan menjadi kekuatan ekonomi kerakyatan. Dinamika perkembangan industri 4.0 di era digitalisasi modern membuat UMKM harus mampu beradaptasi dengan perkembangan teknologi. Literasi digital, perkembangan teknologi AI dan big data saat ini menjadi sebuah keharusan yang dijalankan agar dapat bersaing dan bertahan ditengah dinamika industri bisnis dunia. Hal tersebut yang melatar belakangi penelitian terkait dengan literasi digital, perkembangan teknologi AI dan big data agar untuk seterusnya bisa di implementasikan kepada pelaku bisnis UMKM. Bagaimana cara teknologi mengatur dan menguasai proses bisnis secara tepat untuk menghasilkan keputusan-keputusan dan rekomendasi serta resiko-resiko yang ditimbulkan. Penelitian dilakukan dengan berbagai tahapan dan metode yang dipilih. Dengan harapan dari hasil pemikiran yang didapatkan dalam penelitian ini dapat bermanfaat dan di implementasi oleh pelaku usaha. Penelitian ini juga dapat digunakan sebagai bahan pembelajaran dan diskusi untuk pelaku usaha, akademisi, pemangku kepentingan dan masyarakat umum

# data[].attributes.attachment_link.title
Tommy Kurniawan Poster Hasil Thesis MMSI

# data[].attributes.headline
2602572010 - Matthew Wirasana Sulistyono - Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Layanan SPBU Pertamina berbasis Transformer

# data[].attributes.subject
2602572010 - Matthew Wirasana Sulistyono - Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Layanan SPBU Pertamina berbasis Transformer

# data[].attributes.body
Persepsi publik terhadap kualitas layanan di SPBU merupakan aspek penting dalam evaluasi layanan ritel publik, khususnya untuk layanan rutin dengan interaksi pelanggan yang tinggi. Studi ini menganalisis persepsi publik terhadap layanan SPBU Pertamina berdasarkan opini yang diungkapkan di platform Twitter/X menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP). Penelitian ini mengikuti Proses Standar Lintas Industri untuk Penambangan Data (CRISP-DM) dan menggunakan tweet berbahasa Indonesia yang dikumpulkan antara Januari dan Oktober 2025. Analisis sentimen dilakukan menggunakan model berbasis transformer, yaitu IndoBERT dan IndoBERTweet, dengan tiga kelas sentimen: positif, negatif, dan netral. Untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas, dilakukan oversampling acak, pembobotan kelas, dan augmentasi data teks menggunakan terjemahan balik. Kinerja model dievaluasi menggunakan akurasi, presisi, recall, dan skor F1 makro. Selanjutnya, BERTopic digunakan untuk menginterpretasikan aspek layanan yang mendasari setiap kategori sentimen melalui analisis topik kualitatif. Hasil menunjukkan bahwa model berbasis transformer secara efektif menangkap persepsi publik terhadap layanan SPBU Pertamina, sementara teknik penanganan ketidakseimbangan meningkatkan kinerja, khususnya untuk kelas minoritas. Studi ini menyediakan pendekatan berbasis data dan kontekstual untuk mengevaluasi persepsi layanan publik menggunakan data media sosial.

Kata Kunci: Analisis sentimen, Pemodelan topik, Ketidakseimbangan Data, Opini publik, Layanan, SPBU, Pertamina, IndoBERT, IndoBERTweet, BERTopic, Web scraping, Twitter, CRISP-DM.

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster Thesis - Matthew Wirasana Sulistyono

# data[].attributes.headline
2602569496 - Ivory Thania - Comparative Analysis of Machine Learning Regression Models for Used Car Price Prediction in Greater Jakarta

# data[].attributes.subject
2602569496 - Ivory Thania - Comparative Analysis of Machine Learning Regression Models for Used Car Price Prediction in Greater Jakarta

# data[].attributes.body
The Indonesian used car market shows significant price volatility that affects consumers' assessment of fair market value. This study seeks to develop a precise predictive model by evaluating the machine learning algorithms Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), XGBoost, and K-Nearest Neighbors Regression. This study employs the CRISP-DM framework, encompassing stages of business knowledge, data preparation, and implementation. The web scraping procedure employed in this study is anticipated to offer a comprehensive view of the actual market conditions. This study analyzes depreciation trends and market variations over time by employing features such as brand, model, variant, engine capacity, mileage, transmission, and supplementary factors including vehicle age and time index generated during the temporal Feature Engineering phase. The XGBoost model surpassed other algorithms in the experiment, achieving an R-Squared score of 0.9736, a Mean Absolute Error of 10.92, a Root Mean Square Error, and a Mean Absolute Percentage Error of 5.41%. The optimal model will be integrated into a web application that delivers real-time estimates and pricing ranges (minimum and maximum estimates) depending on the model's margin of error, thereby bridging research and practice. This study presents a thorough and explicit methodology for automobile pricing, fostering a market defined by equitable and transparent pricing for consumers and stakeholders in the Jabodetabek area automotive sector.

Keywords: Machine learning, Used cars, Predictive models, Web scraping, Automotive industry

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster Thesis - 2602569496 - Ivory Thania (7)

# data[].attributes.headline
2602571084 - RHEMA GALIH KURNIA - Perancangan Sistem Deteksi Rugpull dengan Teknologi Large Language Model pada Blockchain Solana

# data[].attributes.subject
2602571084 - RHEMA GALIH KURNIA - Perancangan Sistem Deteksi Rugpull dengan Teknologi Large Language Model pada Blockchain Solana

# data[].attributes.body
Sektor keuangan terdesentralisasi (DeFi) pada blockchain Solana mengalami peningkatan aktivitas penipuan, khususnya skema rugpull yang ditandai penarikan likuiditas secara tiba-tiba oleh pembuat token. Penelitian ini merancang sistem deteksi rugpull berbasis Large Language Model (LLM) yang menganalisis data on-chain dan off-chain secara komprehensif untuk menghasilkan klasifikasi dan penjelasan yang dapat dipahami pengguna. Metodologi menggunakan Design Science Research Methodology (DSRM), mencakup identifikasi masalah, perancangan arsitektur, demonstrasi proof-of-concept, dan evaluasi. Sistem mengintegrasikan data dari RugCheck API dan DexScreener API dengan data media sosial melalui mekanisme pengumpulan paralel yang tersinkronisasi. Evaluasi terstruktur terhadap beberapa model LLM berdasarkan enam kriteria menghasilkan pemilihan Llama 3 70B melalui Groq API, dengan performa benchmark MMLU 86.0% dan kecepatan inferensi di bawah 1 detik. Validasi melalui simulasi skenario token representatif menunjukkan keunggulan pendekatan berbasis LLM dibanding metode konvensional dalam hal explainability, adaptabilitas, dan cakupan analisis. Sistem dilengkapi antarmuka yang menampilkan risk score, verdict, confidence level, dan detail reasoning..

Kata Kunci: Large Language Model, Deteksi Rugpull, Blockchain Solana, Keuangan Terdesentralisasi, Raydium, Keamanan DeFi, Llama 3

# data[].attributes.headline
2540133814 - CAROLINE PASKA NATASSA - EVALUASI PENERAPAN INTELLIGENT CHARACTER RECOGNITION PADA PROSES DOKUMEN PENGAJUAN KREDIT PT XYZ

# data[].attributes.subject
2540133814 - CAROLINE PASKA NATASSA - EVALUASI PENERAPAN INTELLIGENT CHARACTER RECOGNITION PADA PROSES DOKUMEN PENGAJUAN KREDIT PT XYZ

# data[].attributes.body
Peningkatan volume dan kompleksitas dokumen dalam proses pengajuan kredit mendorong kebutuhan akan teknologi pemrosesan dokumen yang lebih adaptif dibandingkan Optical Character Recognition (OCR) konvensional. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi penerapan Intelligent Character Recognition (ICR) berbasis Generative Artificial Intelligence (GenAI) dalam proses pengajuan kredit di PT XYZ, dengan fokus pada Phase I (Lead Capture), khususnya tahap Intelligent Document Extraction (IDE). Evaluasi dilakukan untuk menelaah perbedaan kapabilitas antara OCR dan ICR, performa teknis ICR dalam mengekstraksi data dokumen, dan dampak implementasinya terhadap proses pengajuan kredit. Penelitian ini menggunakan pendekatan mixed methods dengan desain sequential explanatory, di mana analisis kuantitatif berperan dominan dan didukung oleh temuan kualitatif. Data kuantitatif diperoleh dari log sistem OCR dan ICR untuk mengevaluasi performa teknis sistem, sementara data kualitatif dikumpulkan melalui observasi lapangan dan Focus Group Discussion (FGD) untuk menjelaskan variasi hasil serta implikasi operasional dari temuan kuantitatif. Analisis difokuskan pada kapabilitas sistem, akurasi dan kualitas data hasil ekstraksi, dan mekanisme penanganan error dan transaksi yang tidak dapat dilanjutkan pada tahap awal pengajuan kredit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ICR berbasis GenAI memiliki kapabilitas dan akurasi ekstraksi data yang lebih baik dibandingkan OCR, terutama dalam pengenalan otomatis jenis dokumen, fleksibilitas terhadap variasi format dan struktur dokumen, serta kemampuan validasi awal data. Dari sisi operasional, implementasi ICR berkontribusi pada peningkatan keterkendalian proses dan pengurangan ketergantungan pada koreksi manual. Penelitian ini menyimpulkan bahwa ICR berbasis GenAI berperan sebagai penyaring awal yang strategis dalam mendukung transformasi digital proses pengajuan kredit.

Kata Kunci: Intelligent Character Recognition (ICR), Generative Artificial Intelligence (GenAI), Ekstraksi Dokumen, Proses Pengajuan Kredit, Evaluasi Sistem

# data[].attributes.headline
2602566563 - A A JE Veggy Priyangka - KOMPARASI CNN DENGAN QNN UNTUK KLASIFIKASI DIABETES BERDASARKAN CITRA RETINOPATHY

# data[].attributes.subject
2602566563 - A A JE Veggy Priyangka - KOMPARASI CNN DENGAN QNN UNTUK KLASIFIKASI DIABETES BERDASARKAN CITRA RETINOPATHY

# data[].attributes.body
Keterbatasan jumlah dokter spesialis mata di Indonesia saat ini menjadi tantangan besar yang menghambat proses skrining Retinopati Diabetik (DR) secara masif. Kondisi ini menuntut adanya sebuah solusi berbasis teknologi berupa sistem deteksi otomatis yang mampu bekerja dengan cepat dan akurat, sehingga risiko kebutaan permanen pada pasien diabetes dapat dicegah sedini mungkin.

Sebagai upaya menjawab tantangan tersebut, penelitian ini berfokus pada komparasi kinerja dua pendekatan komputasi yang berbeda. Pendekatan pertama menggunakan model kecerdasan buatan klasik berbasis Convolutional Neural Network (CNN), secara spesifik menggunakan arsitektur EfficientNet-B3. Model ini kemudian dihadapkan dengan inovasi komputasi masa depan, yaitu model hibrida kuantum (Hybrid QNN Lite 6-qubit), untuk mengevaluasi kemampuan masing-masing dalam mengklasifikasi tingkat keparahan penyakit melalui ekstraksi fitur citra retina.

Berdasarkan serangkaian pengujian, model CNN terbukti keluar sebagai pemenang mutlak dalam tugas klasifikasi ini. Dengan mengintegrasikan strategi augmentasi dan oversampling untuk menangani ketidakseimbangan data, CNN berhasil mencapai tingkat akurasi klinis yang sangat kuat, ditandai dengan capaian skor Quadratic Weighted Kappa (QWK) sebesar 0.8496. Sebaliknya, performa model QNN justru anjlok drastis; hal ini utamanya disebabkan oleh fenomena information bottleneck, di mana model kehilangan informasi spasial yang sangat penting saat data citra dikompresi ke dalam kapasitas qubit yang sangat terbatas.

Temuan ini secara praktis menyimpulkan bahwa arsitektur QNN di era saat ini belum cukup mumpuni untuk menangani pemrosesan data medis beresolusi tinggi. Oleh karena itu, model CNN tetap menjadi opsi terbaik dan paling matang. Dengan performanya yang solid, model CNN ini dinilai sangat siap untuk segera diimplementasikan sebagai komponen inti dalam Decision Support System (DSS) di fasilitas kesehatan tingkat pertama guna mempercepat triase dan diagnosis pasien secara efektif.

# data[].attributes.headline
2602568410 - ADRIS FARANDY RUSLI - Klasifikasi Hoaks Pada Berita Berbahasa Indonesia Berbasis Transformer

# data[].attributes.subject
2602568410 - ADRIS FARANDY RUSLI - Klasifikasi Hoaks Pada Berita Berbahasa Indonesia Berbasis Transformer

# data[].attributes.body
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model berbasis transformer dalam mendeteksi berita hoaks berbahasa Indonesia. Latar belakang penelitian berangkat dari maraknya disinformasi di media sosial yang berdampak negatif terhadap stabilitas sosial, politik, dan kesehatan masyarakat. Metode penelitian menggunakan kerangka kerja CRISP-DM dengan tahapan pengumpulan dataset, data preparation, modelling, evaluasi, dan deployment. Dataset terdiri dari 25.296 berita dari portal CNN Indonesia, Detik, Kompas, dan Turn Back Hoax. Model utama yang digunakan adalah IndoBERT dan mBERT, dengan proses fine-tuning untuk meningkatkan performa klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model berbasis transformer memiliki akurasi dan kemampuan generalisasi yang lebih baik dibandingkan algoritma klasik seperti Random Forest. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score, dengan hasil yang menunjukkan peningkatan signifikan pada deteksi hoaks. Simpulan penelitian menegaskan bahwa pendekatan berbasis transformer efektif dalam klasifikasi hoaks berita Indonesia, serta memberikan rekomendasi implementasi model untuk mendukung kebijakan pemerintah dan meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap bahaya disinformasi.

Kata Kunci: Transformer, IndoBERT, Hoax

# data[].attributes.headline
2602568386 - MAGNUS GALIH WIJAYA - Pengukuran Tingkat Kematangan Implementasi Metode Scrum dalam Pengembangan Proyek Software di PT XYZ

# data[].attributes.subject
2602568386 - MAGNUS GALIH WIJAYA - Pengukuran Tingkat Kematangan Implementasi Metode Scrum dalam Pengembangan Proyek Software di PT XYZ

# data[].attributes.body
Pengelolaan proyek teknologi informasi (IT) memerlukan pendekatan yang adaptif dan terstruktur untuk merespons perubahan kebutuhan bisnis secara cepat serta menghasilkan perangkat lunak yang berkualitas. Salah satu kerangka kerja yang banyak digunakan adalah Scrum. Namun, dalam praktiknya, implementasi Scrum sering menghadapi berbagai tantangan, seperti kurangnya pemahaman yang seragam antar anggota tim, ketidakkonsistenan pelaksanaan praktik Scrum, serta kurang optimalnya perumusan dan pencapaian Sprint Goals. Kondisi tersebut berpotensi menurunkan efektivitas pengelolaan proyek dan kualitas hasil pengembangan perangkat lunak.

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat kematangan penerapan Scrum pada proyek IT di PT XYZ menggunakan Scrum Maturity Model (SMM). Penelitian menggunakan pendekatan mixed-method dengan pengumpulan data kuantitatif melalui kuesioner yang diisi oleh 17 responden yang terdiri dari Product Owner, Scrum Master, dan Lead Developer, serta data kualitatif melalui wawancara mendalam dengan Scrum Master untuk memperoleh pemahaman kontekstual mengenai implementasi Scrum. Penilaian tingkat kematangan dilakukan menggunakan pendekatan Key Process Area (KPA) Rating.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Scrum di PT XYZ telah mencapai Level 2 (Managed) dan Level 3 (Defined) dengan sebagian besar goal berada pada kategori Fully Achieved. Namun, pada Level 4 (Quantitatively Managed) dan Level 5 (Optimizing), capaian masih berada pada kategori Largely Achieved, terutama pada aspek standarisasi proses lintas proyek, pemanfaatan metrik kinerja secara kuantitatif, serta konsistensi perbaikan berkelanjutan. Berdasarkan karakteristik Scrum Maturity Model, tingkat kematangan penerapan Scrum di PT XYZ berada pada Level 3 (Defined). Penelitian ini merekomendasikan penguatan standarisasi proses Scrum, optimalisasi pengelolaan metrik kinerja, serta peningkatan kualitas hasil Sprint untuk meningkatkan efektivitas pengelolaan proyek IT.

Kata Kunci: Scrum, Scrum Guide 2020, Scrum Maturity Model, manajemen proyek IT, KPA Rating, Agile

# data[].attributes.headline
2602569533  - Jenifer Naomi Indah Tesalonika

# data[].attributes.subject
2602569533  - Jenifer Naomi Indah Tesalonika

# data[].attributes.body
Perkembangan e-commerce yang pesat menempatkan keberhasilan sistem informasi sebagai faktor penting dalam membentuk perilaku pengguna, khususnya pada sektor fashion yang ditandai oleh intensitas penggunaan tinggi dan dinamika pengguna yang cepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kualitas sistem, kualitas informasi, dan kualitas layanan terhadap penggunaan sistem dan kepuasan pengguna, serta dampaknya terhadap perilaku pembelian impulsif, penyesalan pascapembelian, dan niat beli ulang pada e-commerce fashion. Model penelitian dikembangkan berdasarkan model kesuksesan sistem informasi DeLone dan McLean dengan penambahan variabel perilaku pengguna untuk merepresentasikan respons pengguna secara lebih komprehensif.

Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode kuesioner yang dilakukan terhadap 400 responden generasi Z pengguna e-commerce fashion. Analisis data dilakukan menggunakan metode Structural Equation Modeling–Partial Least Squares (SEM-PLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar hubungan antar variabel yang berkaitan dengan aspek sistem informasi tidak signifikan secara statistik, yang mengindikasikan bahwa kualitas sistem, kualitas informasi, dan kualitas layanan berfungsi sebagai faktor pendukung dalam konteks e-commerce yang telah matang. Namun demikian, penggunaan sistem terbukti berpengaruh signifikan terhadap perilaku pembelian impulsif, serta penyesalan pascapembelian berperan sebagai variabel moderasi dalam hubungan antara pembelian impulsif dan niat beli ulang. Sementara itu, kepuasan pengguna tidak menunjukkan pengaruh signifikan terhadap niat beli ulang.

Temuan ini menunjukkan bahwa pada e-commerce fashion yang telah mature, faktor perilaku pengguna lebih dominan dibandingkan aspek teknis sistem informasi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi pengembangan kajian sistem informasi serta menjadi bahan pertimbangan praktis dalam pengembangan sistem e-commerce yang lebih berorientasi pada perilaku dan pengalaman pengguna.

Kata Kunci: Sistem Informasi, E-commerce, DeLone dan McLean, Pembelian Impulsif, Niat Beli Ulang

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster- 2602569533 - Jenifer Naomi Indah Tesalonika - MMSI

# data[].attributes.headline
2602569193 - Hanna Marchela Stephanie Tampubolon

# data[].attributes.subject
2602569193 - Hanna Marchela Stephanie Tampubolon

# data[].attributes.body
PENGEMBANGAN MODEL KLASIFIKASI DOKUMEN KERUSAKAN MESIN BERBASIS MACHINE LEARNING DAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING PADA SISTEM PEMELIHARAAN INDUSTRI MANUFAKTUR STUDI KASUS DI PT XYZ

# data[].attributes.attachment_link.title
PENGEMBANGAN MODEL KLASIFIKASI DOKUMEN KERUSAKAN MESIN BERBASIS MACHINE LEARNING DAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING PADA SISTEM PEMELIHARAAN INDUSTRI MANUFAKTUR STUDI KASUS DI PT XYZ

# data[].attributes.headline
2602569205 - Frando Adolian Pella - Pengaruh Personalisasi AI terhadap Kepercayaan Pengguna dan Persepsi Nilai Harga pada Niat Berlangganan Layanan Streaming Musik

# data[].attributes.subject
2602569205 - Frando Adolian Pella - Pengaruh Personalisasi AI terhadap Kepercayaan Pengguna dan Persepsi Nilai Harga pada Niat Berlangganan Layanan Streaming Musik

# data[].attributes.body
This study examines the influence of artificial intelligence (AI)-based Personalization systems and user trust on the Intention to Subscribe to music streaming platforms in Indonesia. The research objectives include analyzing the impact of Personalization on Price Value, Performance Expectancy, and Trust in AI, as well as the mediating effect of trust and expectancy on the Intention to Subscribe. The research method is quantitative, utilizing a questionnaire survey distributed via purposive sampling to active users of Spotify and Youtube Music in Indonesia. The sample size was determined using the Slovin formula, resulting in 420 valid respondents consisting of both free tier and premium tier users. Data were analyzed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) via SmartPLS software.

The results indicate that AI Personalization significantly influences Trust in AI and Price Value. Trust in AI is proven to be a crucial mediator that enhances Performance Expectancy and Effort Expectancy. It was found that Price Value is the most dominant determinant influencing the Intention to Subscribe, followed by Performance Expectancy and Habit. This study concludes that algorithmic transparency and user control are key to building trust, which ultimately drives the perception of value worth subscribing to.

Keywords: Trust, Personalization, Artificial Intelligence (AI), Music Streaming Platforms, Price Value, Intention to Subscribe.

# data[].attributes.headline
2602571310 - Michael Efren Sutanto - The Configurational Pathways of Technical Readiness for Artificial Intelligence Adoption in Indonesian Project Management  

# data[].attributes.subject
2602571310 - Michael Efren Sutanto - The Configurational Pathways of Technical Readiness for Artificial Intelligence Adoption in Indonesian Project Management  

# data[].attributes.body
Artificial intelligence has become increasingly central to project based organizational environments, yet the progression from experimental use toward sustained and institutionalized application remains uneven, particularly within emerging digital economies where technical conditions and organizational capabilities develop at different rates. This study examines how technical readiness conditions shape observed patterns of artificial intelligence use across different stages of adoption within Indonesian project management contexts. The research employs a fuzzy set Qualitative Comparative Analysis approach to analyse eight organizational cases, calibrating qualitative interview evidence into fuzzy set membership scores for Technical Infrastructure, Data Readiness and Management, and System Integration, and examining their configurational association with distinct stages of artificial intelligence use. The analysis integrates descriptive assessment of readiness distributions with configurational evaluation of how combinations of technical conditions align with early experimentation, organizational adoption, and institutional maturity. The findings show that the simultaneous presence of technical infrastructure, usable data resources, and system integration is consistently associated with foundational artificial intelligence experimentation, enabling organizations to move beyond conceptual awareness toward limited operational trials. As artificial intelligence utilization progresses toward broader adoption, the same technical configuration remains present but exhibits weaker empirical alignment, indicating increasing variability in outcomes among organizations with comparable technical readiness profiles. At the mature stage of artificial intelligence use, no stable technical configuration is observed, suggesting that technical readiness alone no longer differentiates institutionalized adoption from continued pilot level deployment. The results overall suggest that technical readiness defines the feasibility of artificial intelligence use in project environments but does not determine a uniform or linear pathway toward maturity, as sustained integration increasingly depends on organizational accommodation beyond technical readiness conditions alone.

Keywords: Artificial Intelligence, Project Management, Technical Readiness, fsQCA, AI Adoption

# data[].attributes.attachment_link.title
The Configurational Pathways of Technical Readiness for Artificial Intelligence Adoption in Indonesian Project Management

# data[].attributes.headline
2602568101 - Apririo Kurniajie Kassenda - Pengukuran Tingkat Kapabilitas Tata Kelola Teknologi Informasi Menggunakan Framework COBIT 2019: Studi Kasus Bank XYZ

# data[].attributes.subject
2602568101 - Apririo Kurniajie Kassenda - Pengukuran Tingkat Kapabilitas Tata Kelola Teknologi Informasi Menggunakan Framework COBIT 2019: Studi Kasus Bank XYZ

# data[].attributes.body
This study evaluates the Information Technology governance capability level at Bank XYZ using the COBIT 2019 framework to address the operational gap phenomenon triggering a series of service incidents. By employing an Evidence-Based Assessment approach that triangulates Control Testing findings, operational documents, and in-depth interviews, this research objectively identifies 7 priority governance processes at the root of the issue. The gap analysis results reveal that the current IT posture remains below the management's target expectation (Level 4). Consequently, tactical improvement recommendations are formulated to transform Bank XYZ's IT management from a reactive approach into a stable, predictable operation aligned with the enterprise's digital transformation objectives.

Keywords:  COBIT 2019, IT Governance, Capability Level, Project Management, Bank XYZ.

# data[].attributes.headline
2602569893 - Pramadi Heryo Arindro - Pembaharuan Blueprint Perencanaan Sistem Budget dengan Pendekatan Enterprise Architecture Framework TOGAF

# data[].attributes.subject
2602569893 - Pramadi Heryo Arindro - Pembaharuan Blueprint Perencanaan Sistem Budget dengan Pendekatan Enterprise Architecture Framework TOGAF

# data[].attributes.body
This study designs a blueprint for a budget planning system for the Finance Division of education organization using the TOGAF Enterprise Architecture framework. The main issues identified include lengthy budget clarification processes, frequent revisions, and lack of system integration, which lead to inefficiencies and input errors. The literature review emphasizes the importance of integrated information systems and TOGAF ADM in aligning business strategies with technology. The research employs a descriptive qualitative approach through interviews, observations, and document analysis, followed by architecture modeling based on TOGAF ADM. The results produce a blueprint encompassing TOGAF artifacts for each phase, integration with Workday Adaptive Planning, and the design of data, application, and cloud-based technology architectures. System implementation enables automated cost validation, elimination of data duplication, real-time budget consolidation, and dashboard-based monitoring. In conclusion, the proposed design supports digital transformation in budgeting aligned with the “Finance 2035” vision and serves as a guideline for similar system development. Further research is recommended to explore AI, RPA, and microservices architecture to enhance efficiency and security.

Keywords: Budget Planning, Digital Transformation, Enterprise Architecture, TOGAF ADM, Workday Adaptive Planning

# data[].attributes.headline
2602569180 - Putra Reza Fardani - Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Adopsi GitHub Copilot oleh Software Developer di Indonesia

# data[].attributes.subject
2602569180 - Putra Reza Fardani - Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Adopsi GitHub Copilot oleh Software Developer di Indonesia

# data[].attributes.body
This study aims to analyze the factors influencing software developers’ adoption of GitHub Copilot as an AI-assisted programming tool. GitHub Copilot is a generative AI–based chatbot designed to support software developers in writing code more efficiently; however, its adoption rate in Indonesia remains lower than that of other tools such as ChatGPT. This research employs a quantitative approach using a modified Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model, with the addition of perceived risk and experience variables. Data were collected through an online survey targeting software developers in Indonesia who are aware of, have previously used, or are currently using GitHub Copilot. The results indicate that performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, perceived risk, and experience have a significant effect on behavioral intention. These findings provide empirical contributions to the study of generative AI technology adoption and offer practical implications for developers and organizations in supporting the integration of AI into their development workflows.

Keywords: GitHub Copilot, Generative AI, UTAUT, Behavioral Intention, Software Developer

# data[].attributes.attachment_link.title
White and Blue Modern College Academic Research Poster

# data[].attributes.headline
2602571166 - Andi Rifan Ghaffar Herdany - Analisis Sentimen dan Topic Modelling Ulasan di Google Play Store untuk Aplikasi Investasi Kripto di Indonesia

# data[].attributes.subject
2602571166 - Andi Rifan Ghaffar Herdany - Analisis Sentimen dan Topic Modelling Ulasan di Google Play Store untuk Aplikasi Investasi Kripto di Indonesia

# data[].attributes.body
This study aims to analyze user sentiment and identify key discussion topics in reviews of cryptocurrency investment applications in Indonesia collected from the Google Play Store. The analysis covers seven major platforms: Ajaib Kripto, Indodax, Nanovest, Pintu, Pluang, TokoCrypto, and Triv. The research adopts the CRISP-DM framework, combining transformer-based sentiment analysis (mBERT and IndoBERT) with topic modeling using BERTopic. Data labeling was performed through a comparative approach involving review ratings, the InSet lexicon, and manual annotations, validated using Cohen’s Kappa, while Slovin’s formula and stratified sampling determined the representative dataset. The results indicate that IndoBERT-Base achieved the highest performance with a Test F1-Macro score of 0.9252, outperforming mBERT with 0.9185. This confirms that language-specific pre-trained models exhibit superior contextual understanding of Indonesian-language user reviews. Topic modeling of negative reviews revealed five dominant themes, with Topic 0 (Issues of Fees, Conversion, and Fund Withdrawal) emerging as the most prevalent, followed by concerns about bank deposits, identity verification, trading features, and account access. These findings emphasize that transaction fees and withdrawal processes are the main pain points among users. The outcomes of this research are expected to provide valuable insights for application developers to enhance service quality and to establish a data-driven analytical framework for monitoring user experience and reputation within Indonesia’s cryptocurrency investment ecosystem.

Keywords: Sentiment Analysis, IndoBERT, mBERT, BERTopic, Cryptocurrency Investment, CRISP-DM

# data[].attributes.headline
2602571166 - Andi Rifan Ghaffar Herdany - Analisis Sentimen dan Topic Modelling Ulasan di Google Play Store untuk Aplikasi Investasi Kripto di Indonesia

# data[].attributes.subject
2602571166 - Andi Rifan Ghaffar Herdany - Analisis Sentimen dan Topic Modelling Ulasan di Google Play Store untuk Aplikasi Investasi Kripto di Indonesia

# data[].attributes.body
This study aims to analyze user sentiment and identify key discussion topics in reviews of cryptocurrency investment applications in Indonesia collected from the Google Play Store. The analysis covers seven major platforms: Ajaib Kripto, Indodax, Nanovest, Pintu, Pluang, TokoCrypto, and Triv. The research adopts the CRISP-DM framework, combining transformer-based sentiment analysis (mBERT and IndoBERT) with topic modeling using BERTopic. Data labeling was performed through a comparative approach involving review ratings, the InSet lexicon, and manual annotations, validated using Cohen’s Kappa, while Slovin’s formula and stratified sampling determined the representative dataset. The results indicate that IndoBERT-Base achieved the highest performance with a Test F1-Macro score of 0.9252, outperforming mBERT with 0.9185. This confirms that language-specific pre-trained models exhibit superior contextual understanding of Indonesian-language user reviews. Topic modeling of negative reviews revealed five dominant themes, with Topic 0 (Issues of Fees, Conversion, and Fund Withdrawal) emerging as the most prevalent, followed by concerns about bank deposits, identity verification, trading features, and account access. These findings emphasize that transaction fees and withdrawal processes are the main pain points among users. The outcomes of this research are expected to provide valuable insights for application developers to enhance service quality and to establish a data-driven analytical framework for monitoring user experience and reputation within Indonesia’s cryptocurrency investment ecosystem.

Keywords: Sentiment Analysis, IndoBERT, mBERT, BERTopic, Cryptocurrency Investment, CRISP-DM

# data[].attributes.headline
2602571304 - Stephani Elmanta Ratri - Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Continuance Intention Pengguna Bank Digital di Jabodetabek: Studi pada Pengguna Aplikasi Jenius, Neobank, Digibank, dan TMRW

# data[].attributes.subject
2602571304 - Stephani Elmanta Ratri - Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Continuance Intention Pengguna Bank Digital di Jabodetabek: Studi pada Pengguna Aplikasi Jenius, Neobank, Digibank, dan TMRW

# data[].attributes.body
This study aims to analyze the influence of the variables Perceived Ease of Use, Perceived Usefulness, Customer Service Quality, Perceived Security, and Perceived Risk on customer satisfaction, customer trust, and Continuance Intention in the use of digital banking applications in Indonesia. The increasing use of digital banking applications in Indonesia encourages this study to explore the factors that influence user loyalty. The method used in this study is PLS-SEM (Partial Least Squares Structural Equation Modeling), with data collection through questionnaires distributed to active users of digital banking applications. This study examines the relationship between variables through a structural model to identify factors that influence user satisfaction and continuance intention.

The analysis results indicate that all seven hypotheses proposed in this study are accepted, demonstrating a positive and significant influence. Perceived Ease of Use (β = 0.494) and Customer Service Quality (β = 0.457) are the strongest predictors directly influencing Customer Satisfaction. Meanwhile, Perceived Risk was found to be the most dominant and critical factor in building Customer Trust (β = 0.738), representing the strongest path coefficient in the entire model. The findings also reveal that Customer Satisfaction is the primary driver of Continuance Intention (β

= 0.656), while Customer Trust also contributes significantly to this intention (β = 0.467). Overall, the model exhibits strong predictive power, explaining 82.5% of the variability in users' continuance intention. This study concludes that to maintain long-term loyalty, digital banks in Indonesia must prioritize seamless user experiences and minimize operational risks to synergistically solidify both customer satisfaction and trust.

Keywords: Perceived Ease of Use, Perceived Usefulness, Customer Service Quality, Perceived Security, Perceived Risk, Continuance Intention, Digital Bank

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster Thesis English_Stephani Elmanta Ratri-2 (1)

# data[].attributes.headline
2602568083-JOKO PAMUNGKAS-PENGEMBANGAN PROTOTYPE SMART CONTRACT UNTUK OPTIMALISASI MANAJEMEN PROYEK KONSTRUKSI BERBASIS CLOUD COMPUTING STUDI KASUS DI PERUM BULOG

# data[].attributes.subject
2602568083-JOKO PAMUNGKAS-PENGEMBANGAN PROTOTYPE SMART CONTRACT UNTUK OPTIMALISASI MANAJEMEN PROYEK KONSTRUKSI BERBASIS CLOUD COMPUTING STUDI KASUS DI PERUM BULOG

# data[].attributes.headline
2602569520 - Ryan Nathan Utama - ANALISIS FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUASAN PENGGUNA PADA APLIKASI MAXIM

# data[].attributes.subject
2602569520 - Ryan Nathan Utama - ANALISIS FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUASAN PENGGUNA PADA APLIKASI MAXIM

# data[].attributes.body
Perkembangan aplikasi layanan transportasi berbasis digital mendorong meningkatnya perhatian terhadap pengalaman pengguna dalam menggunakan sistem informasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Application Features, Service Quality, System Quality, dan Price Value terhadap Customer Loyalty, serta dampaknya terhadap User Satisfaction pada aplikasi Maxim. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data yang diperoleh dari 3.000 ulasan pengguna aplikasi Maxim di Google Play Store tahun 2025 yang dikumpulkan melalui teknik web scraping. Variabel penelitian disusun berdasarkan hasil eksplorasi ulasan pengguna dan dianalisis menggunakan pendekatan structural equation modeling untuk memahami hubungan antarvariabel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Application Features, Service Quality, System Quality, dan Price Value berperan dalam membentuk Customer Loyalty pengguna aplikasi Maxim. Selanjutnya, Customer Loyalty terbukti memiliki peran penting dalam memengaruhi tingkat User Satisfaction. Temuan ini menunjukkan bahwa loyalitas pengguna tidak selalu terbentuk sebagai akibat langsung dari kepuasan, melainkan dapat berkembang terlebih dahulu berdasarkan pengalaman penggunaan yang berulang, sebelum akhirnya memengaruhi evaluasi kepuasan terhadap aplikasi. Penelitian ini memberikan kontribusi teoretis dengan mengintegrasikan Information System Success Model dan Expectation Confirmation Theory dalam konteks aplikasi layanan digital, serta memberikan perspektif alternatif mengenai hubungan antara loyalitas dan kepuasan pengguna. Secara praktis, hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan bagi pengelola aplikasi dalam meningkatkan kualitas sistem dan pengalaman pengguna secara menyeluruh.

Kata Kunci: Application Features, System Quality, Service Quality, Customer Loyalty, User Satisfaction

# data[].attributes.headline
2602571355 - Yenatari Santoso - Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Streaming Berbasis SVM dengan Pelabelan Lexicon

# data[].attributes.subject
2602571355 - Yenatari Santoso - Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Streaming Berbasis SVM dengan Pelabelan Lexicon

# data[].attributes.body
Konsumsi layanan Over-The-Top (OTT) yang terus meningkat menjadikan Indonesia sebagai pemimpin di Asia Tenggara, dengan Disney+ Hotstar sebagai aplikasi berbayar terlaris. Namun, popularitas aplikasi tersebut tidak selalu mencerminkan konsistensi antara rating dan ulasan pengguna, sehingga rating semata tidak dapat dijadikan indikator kepuasan secara menyeluruh. Melalui analisis sentimen, penelitian ini membuktikan adanya inkonsistensi melalui analisis heatmap, di mana ulasan dengan rating tertinggi (bintang 5) sering kali terdeteksi sebagai sentimen netral atau negatif berdasarkan InSet Lexicon. Selain itu, fenomena kenaikan harga berlangganan terbukti memicu dampak signifikan terhadap persepsi pengguna, yang ditandai dengan peningkatan sentimen negatif sebesar 5,7% di App Store dan 6,2% di Play Store. Penelitian ini membandingkan dua metode ekstraksi fitur, yaitu Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan IndoBERT embeddings, yang selanjutnya diklasifikasikan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model SVM berbasis TF-IDF unigram dengan linear kernel menghasilkan performa terbaik dengan akurasi mencapai 77% pada data Play Store. Sebaliknya, penggunaan IndoBERT embeddings menghasilkan akurasi yang lebih rendah, yaitu pada kisaran 60-68%, yang mengindikasikan kecenderungan overfitting pada dataset berukuran kecil. Temuan ini menegaskan bahwa model tradisional yang dioptimalkan melalui pemilihan n-gram dan hyperparameter tuning masih lebih efektif untuk analisis ulasan aplikasi dengan jumlah data terbatas. Selain itu, dominasi sentimen negatif yang muncul sejak awal periode menjadi peringatan bagi pengembang untuk lebih responsif dalam mengevaluasi kebijakan dan meningkatkan kualitas layanan.

Kata Kunci: Analisis Sentimen, Ekstraksi Fitur, TF-IDF, IndoBERT Embeddings, Support Vector Machine (SVM)

# data[].attributes.headline
2602571065 - Joaquin Arlind - EVALUASI IMPLEMENTASI SISTEM ADMINISTRASI CORETAX MELALUI ANALISIS KUALITATIF KEPUASAN PENGGUNA BERBASIS PEMODELAN TOPIK DINAMIS PADA FACEBOOK

# data[].attributes.subject
2602571065 - Joaquin Arlind - EVALUASI IMPLEMENTASI SISTEM ADMINISTRASI CORETAX MELALUI ANALISIS KUALITATIF KEPUASAN PENGGUNA BERBASIS PEMODELAN TOPIK DINAMIS PADA FACEBOOK

# data[].attributes.body
Dalam upaya meningkatkan kepatuhan dan penerimaan pajak negara, Direktorat Jenderal Pajak mengembangkan Coretax Administration System (CTAS) sebagai bagian dari modernisasi administrasi perpajakan. Namun, implementasi awal CTAS pada Januari 2025 menghadapi berbagai kendala teknis dan operasional yang memicu keluhan pengguna dan berkontribusi terhadap shortfall penerimaan pajak pada 2025 sebagaimana dilaporkan para pakar. Mengingat bahwa kepuasan pengguna memiliki peran penting dalam kepatuhan pajak, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi implementasi CTAS dari perspektif pengguna dengan pendekatan campuran. Penelitian ini menggunakan dynamic topic modeling berbasis BERTopic yang mengikuti kerangka kerja CRISP-DM untuk menganalisis evolusi topik dalam komentar pengguna Facebook pada dua periode implementasi CTAS, yaitu Januari sampai Juli 2025 dan Agustus sampai Desember 2025. Hasil pemodelan topik kemudian ditriangulasi dengan wawancara semi-terstruktur yang dianalisis secara tematik dan dipetakan ke dalam konstruk DeLone and McLean IS Success Model, yaitu Information Quality, System Quality, Service Quality, dan User Satisfaction. Hasil penelitian menunjukkan adanya pergeseran topik pengguna dari permasalahan stabilitas sistem, akses, dan aktivasi akun pada fase awal menuju isu yang lebih berfokus pada kebutuhan informasi, sosialisasi, dan dukungan pengguna pada fase stabilisasi. Temuan induktif utama dari penelitian ini menunjukkan bahwa CTAS dipersepsikan sebagai sistem administratif yang bersifat wajib, sehingga kepuasan pengguna lebih merefleksikan penerimaan operasional dan adaptasi dibandingkan penilaian nilai tambah sistem. Oleh karena itu, peningkatan kualitas data serta penguatan dukungan dan komunikasi layanan menjadi faktor kunci dalam meningkatkan efektivitas sistem dan keberlanjutan transformasi digital perpajakan.

Kata Kunci: Coretax Administration System (CTAS), DeLone and McLean IS Success Model, Pemodelan topik dinamis, E-government, Kepuasan pengguna

# data[].attributes.attachment_link.title
EVALUASI IMPLEMENTASI SISTEM ADMINISTRASI CORETAX MELALUI ANALISIS KUALITATIF KEPUASAN PENGGUNA BERBASIS PEMODELAN TOPIK DINAMIS PADA FACEBOOK

# data[].attributes.headline
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INTENSI PENGGUNAAN MOBILE BANKING DI PEDESAAN INDONESIA: STUDI KASUS KECAMATAN JATEN

# data[].attributes.subject
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INTENSI PENGGUNAAN MOBILE BANKING DI PEDESAAN INDONESIA: STUDI KASUS KECAMATAN JATEN

# data[].attributes.body
Penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi behavioral intention masyarakat pedesaan di Kecamatan Jaten, Kabupaten Karanganyar, dalam menggunakan mobile banking menggunakan kerangka UTAUT yang dimodifikasi. Model menguji konstruk inti UTAUT (performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions) serta menambahkan awareness, perceived risk, perceived security, perceived privacy, dan technology anxiety. Data dikumpulkan melalui survei skala Likert 5 poin terhadap 397 responden yang memiliki smartphone namun belum pernah menggunakan mobile banking. Analisis dilakukan dengan PLS-SEM (SmartPLS) melalui bootstrapping 10.000 subsampel. Evaluasi model menunjukkan reliabilitas dan validitas konstruk yang sangat baik serta kelayakan model yang memadai. Hasil struktural menunjukkan bahwa perceived security, perceived privacy, facilitating conditions, awareness, dan performance expectancy berpengaruh positif signifikan terhadap behavioral intention, sedangkan technology anxiety berpengaruh negatif signifikan. Sementara itu, effort expectancy, social influence, dan perceived risk tidak signifikan. Model memiliki kemampuan prediksi yang kuat (R²=0,658). Temuan ini menegaskan bahwa pada konteks pedesaan, niat mengadopsi mobile banking lebih ditentukan oleh keyakinan protektif (keamanan–privasi), dukungan fasilitatif, pemahaman, manfaat yang dirasakan, serta kesiapan psikologis. Implikasi praktisnya menekankan edukasi sederhana, komunikasi keamanan/privasi yang konkret, penguatan dukungan fasilitatif, dan pendampingan awal untuk menurunkan kecemasan teknologi.

Kata kunci: mobile banking; UTAUT; perceived security; perceived privacy; facilitating conditions; awareness; technology anxiety; PLS-SEM

# data[].attributes.headline
2602569590 · Bilal Prasetya Pinaring ·  Menerapkan Analisis Sentimen 
Berbasis NLP pada X Terkait Coretax 
sebagai Sistem Administrasi 
Perpajakan Digital di Indonesia

# data[].attributes.subject
2602569590 · Bilal Prasetya Pinaring ·  Menerapkan Analisis Sentimen 
Berbasis NLP pada X Terkait Coretax 
sebagai Sistem Administrasi 
Perpajakan Digital di Indonesia

# data[].attributes.body
Abstrak

Transformasi digital dalam sistem administrasi perpajakan melalui implementasi Core Tax Administration System (Coretax) adalah rencana pemerintah Indonesia dalam memajukan sistem perpajakan dan mencapai transparansi, efisiensi, dan peningkatan wajib pajak. Walau begitu, peluncuran Coretax pada awal 2025 diwarnai dengan banyaknya masalah yang menimbulkan berbagai respons publik di media sosial seperti X. Beberapa masalah yang sering diangkat oleh pengguna media sosial Indonesia adalah kendala teknis dan sulitnya penggunaan sistem (sistem kurang user friendly). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persepsi masyarakat Indonesia terhadap Coretax dengan menerapkan analisis sentimen berbasis natural language processing (NLP) dan machine learning. Penelitian dilakukan dengan menganalisis 9,485 unggahan di X yang berbahasa Indonesia pada periode Januari sampai Juli 2025. CRISP-DM adalah framework utama yang digunakan pada sepanjang penelitian ini. Secara teknis, penelitian ini melibatkan berbagai teknik-teknik data preprocessing seperti case folding, cleaning, normalization, tokenization, stopword removal, dan stemming. Algoritma-algoritma yang digunakan pada penelitian ini meliputi lima algoritma machine learning klasik yakni naive bayes, support vector machine, logistic regression, random forest, dan extreme gradient boosting, serta satu algoritma deep learning yaitu IndoBERT. Model klasifikasi yang digunakan meliputi accuracy, precision, recall, F1-score, dan ROC-AUC. Hasil akhir dari proses modeling menunjukkan bahwa logistic regression tanpa SMOTE memberikan performa terbaik dengan akurasi 86.30%. Dalam hal distribusi sentimen, kelas sentimen negatif adalah yang paling mendominasi dengan angka 48.08%, yang mencerminkan ketidakpuasan masyarakat terhadap performa sistem.

Kata Kunci

Coretax, Sistem Administrasi Perpajakan Digital, Analisis Sentiment, Natural Language Processing, Machine Learning

# data[].attributes.headline
2602571020 - Darren Christian - Analisis Sentimen untuk Mengkaji Persepsi Publik terhadap Model AI Open-Source DeepSeek di Media Sosial X

# data[].attributes.subject
2602571020 - Darren Christian - Analisis Sentimen untuk Mengkaji Persepsi Publik terhadap Model AI Open-Source DeepSeek di Media Sosial X

# data[].attributes.body
Kehadiran model Artificial Intelligence (AI) open-source baru bernama Deepseek, yang diluncurkan oleh Liang Wenfeng dari Tiongkok, telah memicu berbagai respons publik. Pada satu sisi, model ini menawarkan keunggulan dari segi kinerja dan aksesibilitas berkat sifatnya yang open-source serta penerapan pendekatan Multi-Token Prediction (MTP) yang efisien. Namun di sisi lain, kehadiran Deepseek memunculkan kontroversi terkait potensi penyalahgunaan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab dan keamanan data penggunanya. Ancaman tersebut mencakup potensi serangan siber, penyebaran disinformasi, hingga dampak ekonomi makro yang salah satunya diindikasikan oleh penurunan reaksi pasar saham NVIDIA. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persepsi dan sentimen publik terhadap model AI Deepseek.

Penelitian ini menggunakan pendekatan supervised machine learning untuk menganalisis sentimen publik berdasarkan data yang diambil dari media sosial X. Metodologi CRISP-DM digunakan untuk mendukung tahapan analisis data yang meliputi business understanding untuk identifikasi permasalahan, hingga evaluation untuk menganalisis kinerja machine learning. Proses pengumpulan data dilakukan melalui teknik data crawling dengan beberapa kata kunci tertentu, kemudian data dibersihkan dan diberi label menggunakan model Transformer. Selain itu, penelitian ini juga membandingkan kinerja beberapa model, seperti Support Vector Machine (SVM), Random Forest, BERT, dan RoBERTa, untuk menentukan model terbaik dalam melakukan klasifikasi sentimen.

Hasil penelitian ini disajikan dalam bentuk visualisasi sentimen Publik dalam berbagai bentuk diagram. Temuan dalam penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi Publik, peneliti, serta pelaku industri yang mempertimbangkan pemanfaatan teknologi AI open-source dalam pengembangan layanan atau produk mereka. Hasil analisis sentiment daripada Deepseek menunjukan angka yang hampir setara, dengan nilai positif yang lebih tinggi dan keamanan data merupakan salah satu persepsi publik terhadap Deepseek

Kata Kunci: Deepseek, Transformer, Open-Source, Sentiment Analysis, CRISP-DM

# data[].attributes.headline
2602569584 - Patrycia Davina Lukman - Eksplorasi Sentimen Pengguna Aplikasi Ecosia 
Dengan Menggunakan Pendekatan Machine Learning

# data[].attributes.subject
2602569584 - Patrycia Davina Lukman - Eksplorasi Sentimen Pengguna Aplikasi Ecosia 
Dengan Menggunakan Pendekatan Machine Learning

# data[].attributes.body
Pemanasan global dan degradasi ekosistem laut telah muncul sebagai tantangan global yang mendesak dan memerlukan perhatian segera serta solusi inovatif untuk mendorong perilaku berkelanjutan. Seiring dengan meningkatnya suhu dan permukaan air laut di seluruh dunia, teknologi hijau menjadi sangat penting dalam mempromosikan tanggung jawab lingkungan dan dibutuhkan untuk menjaga keberlanjutan lingkungan hidup. Penelitian ini mengkaji persepsi publik Indonesia terhadap Ecosia, sebuah mesin pencari yang berfokus pada isu-isu ekologi dan mendukung inisiatif penanaman pohon global melalui pendapatan iklannya. Dengan menggunakan pendekatan data scraping, sebanyak 5.691 cuitan berbahasa Indonesia yang berkaitan dengan Ecosia dikumpulkan dan dianalisis dengan mengikuti metodologi CRISP-DM, yang meliputi tahap pemahaman data, persiapan data, pemodelan, dan evaluasi. Sebanyak lima model machine learning dan deep learning—yaitu Random Forest, SVM, XGBoost, BERT, dan RoBERTa—digunakan untuk analisis sentimen, dengan model BERT menunjukkan tingkat akurasi tertinggi sebesar 96%. Selain analisis sentimen, Topic Modelling digunakan untuk mengidentifikasi tema diskusi yang dominan, dengan BERTopic sebagai model Topic Modelling, serta visualisasi Word Cloud digunakan untuk menyoroti kata kunci yang paling sering disebutkan. Visualisasi Word Cloud dan Topic Modelling menunjukkan kemunculan kata kunci seperti “plant,” “tree,” dan “browser,” yang mengindikasikan adanya pengakuan pengguna terhadap inisiatif keberlanjutan yang dijalankan oleh Ecosia. Berdasarkan temuan tersebut, Ecosia dipersepsikan sebagai teknologi hijau yang kredibel dan efektif dalam meningkatkan kesadaran lingkungan serta mendorong perilaku digital yang berkelanjutan.

Kata Kunci: Ecosia, Machine Learning, Analisis Sentimen, Data Mining, Teknologi Hijau

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster - 2602569584 - Patrycia Davina - MMSI

# data[].attributes.headline
ANALISIS PENGARUH PERUBAHAN PROFILE VISITS, DATA DRIVEN CONTENT STRATEGY, DAN ACCOUNTS REACHED YANG DIMEDIASI OLEH TOTAL CONTENT SHARED TERHADAP TINGKAT ENGAGEMENT BRAND ATMAUV PADA PLATFORM INSTAGRAM (2602569634 - VANESSA JUANTO YOZUAR)

# data[].attributes.subject
ANALISIS PENGARUH PERUBAHAN PROFILE VISITS, DATA DRIVEN CONTENT STRATEGY, DAN ACCOUNTS REACHED YANG DIMEDIASI OLEH TOTAL CONTENT SHARED TERHADAP TINGKAT ENGAGEMENT BRAND ATMAUV PADA PLATFORM INSTAGRAM (2602569634 - VANESSA JUANTO YOZUAR)

# data[].attributes.body
Penelitian ini berfokus pada analisis pengaruh perubahan profile visits, data-driven

content strategy, dan accounts reached yang dimediasi oleh total content shared

terhadap tingkat engagement brand Atmauv di platform Instagram. Tujuan

penelitian ini adalah untuk memahami bagaimana strategi berbasis data dalam

pembuatan konten, jumlah kunjungan profil, dan jangkauan akun dapat

memengaruhi interaksi audiens dengan suatu brand di media sosial. Pendekatan

penelitian ini dilakukan dengan metode kuantitatif, melalui analisis data metrik

interaksi dan engagement audiens, serta survei terhadap pengguna Instagram guna

memperoleh pemahaman yang lebih komprehensif mengenai faktor-faktor yang

berkontribusi terhadap engagement. Hasil penelitian diharapkan mampu

memberikan wawasan bagi brand Atmauv dan pelaku industri untuk

mengoptimalkan strategi pemasaran digital dengan fokus pada aspek-aspek sesuai

dengan hasil penelitian ini.

Kata Kunci: Content Shared, Profile Visits, Accounts Reached, Data-Driven

Content, Engagement, dan Social Media

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster MMSI - Vanessa Juanto Yozuar - 2602569634

# data[].attributes.headline
PREDIKSI INDEKS  SAHAM LQ45 BERBASIS DINAMIKA PASAR GLOBAL MENGGUNAKAN TEMPORAL CONVOLUTIONAL NETWORKS (TCN) - Yohanes Marakub [2602568051]

# data[].attributes.subject
PREDIKSI INDEKS  SAHAM LQ45 BERBASIS DINAMIKA PASAR GLOBAL MENGGUNAKAN TEMPORAL CONVOLUTIONAL NETWORKS (TCN) - Yohanes Marakub [2602568051]

# data[].attributes.body
Penelitian ini mengembangkan kerangka prediksi indeks saham LQ45 menggunakan pendekatan Temporal Convolutional Network (TCN) multivariat dengan memanfaatkan data deret waktu harian periode Januari 2015 hingga Januari 2025. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi apakah integrasi indikator dinamika pasar global, yaitu Volatility Index (VIX), harga minyak mentah Brent, dan Effective Federal Funds Rate (EFFR), bersama dengan nilai historis LQ45, mampu meningkatkan kinerja prediksi indeks saham di pasar modal Indonesia. Dua model pembanding digunakan, yaitu model statistik Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables (ARIMAX) sebagai baseline konvensional dan model TCN univariat sebagai pembanding berbasis deep learning.

Tahapan prapemrosesan data meliputi normalisasi serta pembentukan sliding window tujuh hari untuk membangun kerangka prediksi satu langkah ke depan, dengan evaluasi kinerja menggunakan metrik Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun TCN multivariat mampu menangkap interaksi antar fitur temporal, model tersebut tidak memberikan peningkatan kinerja yang signifikan dibandingkan ARIMAX maupun TCN univariat, di mana nilai historis LQ45 menjadi kontributor prediktif paling dominan, diikuti oleh EFFR dengan pengaruh sekunder yang relatif stabil, sementara VIX dan harga minyak Brent menunjukkan kontribusi yang lemah dan tidak stabil.

Temuan ini mengindikasikan bahwa penambahan indikator eksternal tidak secara otomatis meningkatkan akurasi prediksi jangka pendek apabila keterkaitannya dengan dinamika pasar domestik bersifat terbatas. Oleh karena itu, penelitian ini menegaskan pentingnya seleksi fitur yang cermat dalam pengembangan model prediksi berbasis deep learning untuk pasar negara berkembang.

Kata Kunci: deep learning, peramalan keuangan, prediksi multivariat, TCN, deret waktu

# data[].attributes.headline
PENERAPAN GAMIFIKASI UNTUK MENINGKATKAN PELAPORAN DATA MANDIRI OLEH IBU HAMIL: SOLUSI DIGITAL PENDUKUNG KEPUTUSAN KLINIS DOKTER KANDUNGAN [2602571292 - Harla Navalino Angkawibawa]

# data[].attributes.subject
PENERAPAN GAMIFIKASI UNTUK MENINGKATKAN PELAPORAN DATA MANDIRI OLEH IBU HAMIL: SOLUSI DIGITAL PENDUKUNG KEPUTUSAN KLINIS DOKTER KANDUNGAN [2602571292 - Harla Navalino Angkawibawa]

# data[].attributes.body
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengevaluasi penerapan gamifikasi dalam meningkatkan motivasi ibu hamil untuk melakukan pelaporan data kesehatan secara mandiri sebagai solusi digital pendukung pengambilan keputusan klinis dokter kandungan. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh rendahnya praktik pencatatan data kesehatan mandiri oleh ibu hamil, yang berpotensi menghambat proses pemantauan kondisi kehamilan secara optimal. Pendekatan gamifikasi dirancang menggunakan kombinasi MDE Framework (Mechanics, Dynamics, Emotions) dan Octalysis Framework, serta dikembangkan melalui pendekatan design thinking yang berfokus pada kebutuhan pengguna. Sistem diwujudkan dalam bentuk prototype aplikasi mobile Peduli Ibu yang mengintegrasikan elemen poin, level, badge, challenge edukasi, reminder harian, dan leaderboard untuk mendorong keterlibatan berkelanjutan dalam pencatatan data kesehatan dan pembelajaran edukatif.

Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pengumpulan data melalui kuesioner awal dan wawancara terhadap ibu hamil untuk menggali karakteristik pengguna, motivasi, serta preferensi fitur gamifikasi. Evaluasi prototype dilakukan melalui wawancara pengguna setelah mencoba alur aplikasi guna menilai kemudahan penggunaan, pengalaman pengguna, serta dampak gamifikasi terhadap motivasi pelaporan data kesehatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan gamifikasi mampu meningkatkan motivasi, konsistensi, dan kesadaran ibu hamil dalam melakukan pelaporan data mandiri. Elemen gamifikasi yang berorientasi pada progres pribadi dan edukasi terbukti lebih efektif dibandingkan kompetisi, serta berkontribusi dalam membentuk kebiasaan pencatatan data yang lebih terstruktur dan bermakna, sehingga berpotensi mendukung pemantauan kehamilan dan keputusan klinis secara lebih optimal.

Kata Kunci: Gamifikasi, Pelaporan Data Mandiri, Ibu Hamil, Aplikasi Kesehatan

# data[].attributes.headline
Prediksi Pola Penyebaran Penyakit Tular Vektor dan Zoonotik Dengan Menggunakan Pendekatan MachineLearning Di Pusdatin Kementerian Kesehatan Studi Kasus: Penyakit DBD [2602569552 - Yunita Zhang ]

# data[].attributes.subject
Prediksi Pola Penyebaran Penyakit Tular Vektor dan Zoonotik Dengan Menggunakan Pendekatan MachineLearning Di Pusdatin Kementerian Kesehatan Studi Kasus: Penyakit DBD [2602569552 - Yunita Zhang ]

# data[].attributes.body
Indonesia terus menjadi salah satu negara dengan beban kasus demam berdarah dengue (DBD) tertinggi secara global. Hal ini dibuktikan oleh insiden yang terus tinggi dan berfluktuasi setiap tahunnya yang disebabkan oleh iklim tropis, kepadatan penduduk, dan infrastruktur yang tidak memadai. Pengendalian saat ini sebagian besar masih reaktif, mengandalkan statistik deskriptif tradisional, sementara studi sebelumnya sebagian besar berfokus pada faktor meteorologi dan data skala lokal. Studi ini menerapkan kerangka kerja CRISP-DM untuk mengembangkan model pembelajaran mesin skala nasional yang memprediksi kasus DBD di tingkat provinsi menggunakan data panel Kementerian Kesehatan 2017-2024, dengan mengintegrasikan variabel epidemiologi, demografi, dan infrastruktur sanitasi. Sepuluh algoritma regresi dievaluasi menggunakan RMSE, MAE, dan R². Regresi Linier dengan rekayasa fitur muncul sebagai yang terbaik (R² = 0,856, MAE = 1488.971, RMSE = 3278.841, WMAPE = 27,21%). Analisis SHAP mengkonfirmasi bahwa interaksi infrastruktur dan sosio-demografi mempengaruhi kasus DBD, memvalidasi faktor-faktor tersebut dapat diandalkan sebagai pendorong utama untuk pengendalian demam berdarah secara proaktif.

Kata Kunci: Demam Berdarah Dengue, Pembelajaran Mesin, CRISP-DM, Kementerian Kesehatan, Prediksi Penyakit, Data Epidemiologi.

# data[].attributes.attachment_link.title
POSTER TESIS – 2602569552 – YUNITA ZHANG – MMSI(FAST-TRACK).pdf

# data[].attributes.headline
2602571071 - Gloria Preysilian Emor - Prediksi Harga Saham Menggunakan Temporal Fusion 
Transformer (TFT): Studi Empiris pada IDX Stocks (BBCA)

# data[].attributes.subject
2602571071 - Gloria Preysilian Emor - Prediksi Harga Saham Menggunakan Temporal Fusion 
Transformer (TFT): Studi Empiris pada IDX Stocks (BBCA)

# data[].attributes.body
Seiring dengan pertumbuhan jumlah investor ritel di Indonesia dan meningkatnya ketergantungan pada analisis data untuk pengambilan keputusan investasi, penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa tiga model deep learning berbasis Transformer, yaitu Temporal Fusion Transformer (TFT), Informer, dan Autoformer, serta Auto ARIMA sebagai baseline statistik klasik, dalam memprediksi pergerakan saham jangka pendek. Model diuji menggunakan data historis saham PT Bank Central Asia Tbk (BBCA) periode 2020–2025 yang mencakup data OHLCV, indikator teknikal, serta variabel fundamental seperti NPL_Gross(%) dan CAR/KPMM(%). Target prediksi pada penelitian ini adalah return logaritmik (log_return), sehingga pemodelan dilakukan pada ruang return untuk meningkatkan kestabilan deret waktu. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik RMSE, MAE, R-Squared (horizon satu langkah ke depan), MAPE, dan NRMSE pada dataset uji. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa TFT memberikan performa terbaik secara keseluruhan dengan RMSE 0.009, MAE 0.008, MAPE 18.262%, NRMSE 0.701, dan R-Squared sebesar 0.473, yang mengindikasikan kesalahan prediksi paling rendah dan paling stabil. Autoformer dan Informer menunjukkan performa yang kompetitif pada beberapa metrik, namun secara umum berada di bawah TFT. Sementara itu, Auto ARIMA menunjukkan performa terendah dengan RMSE 0.018, MAE 0.013, R-Squared 0.005, dan NRSME 1.264, sehingga kurang efektif dalam menangkap dinamika nonlinier dan ketergantungan temporal pada data log_return saham. Secara keseluruhan, hasil penelitian menegaskan bahwa model berbasis Transformer lebih unggul dibandingkan model statistik klasik, dan TFT menjadi model yang paling direkomendasikan karena memberikan kinerja yang lebih baik dan stabil.

Kata Kunci: Saham, TFT, deep learning, feature importance, time-series forecasting

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster Thesis - 2602571071 - Gloria Preysilian Emor - MMSI

# data[].attributes.body
Pengelolaan karir tenaga kependidikan memiliki peran strategis dalam mendukung pencapaian tujuan institusi pendidikan tinggi. Namun, kurangnya sistem yang terintegrasi secara digital dapat menyebabkan ketidakkonsistenan data dan proses pengambilan keputusan yang tidak efisien. Penelitian ini mengkaji Universitas XYZ, salah satu perguruan tinggi negeri di Indonesia; nama universitas disamarkan untuk menjaga kerahasiaan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang Enterprise Architecture untuk sistem informasi pengelolaan karir tenaga kependidikan di Universitas XYZ dengan menggunakan framework TOGAF.

Pendekatan studi kasus kualitatif diterapkan dalam penelitian ini, dengan pengumpulan data melalui wawancara, observasi, dan studi literatur. Proses perancangan mengikuti siklus Architecture Development Method (ADM), dimulai dari tahap Architecture Vision hingga pengembangan roadmap implementasi.

Hasil penelitian ini meliputi arsitektur bisnis, data, aplikasi, dan teknologi, serta prototipe dashboard karir yang mendukung pengambilan keputusan strategis. Evaluasi dilakukan melalui metode formatif dan sumatif yang melibatkan pengguna sistem, yang menunjukkan peningkatan pemahaman dan penerimaan pengguna terhadap sistem.

Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem informasi karir yang terdokumentasi dengan baik, terstandarisasi, dan berbasis data, guna meningkatkan efektivitas pengelolaan sumber daya manusia di institusi pendidikan tinggi.

# data[].attributes.headline
2602566790 - AYU DELIMA - Penerapan Metode Agile dalam Project Management Pengembangan Web Application PT XYZ

# data[].attributes.subject
2602566790 - AYU DELIMA - Penerapan Metode Agile dalam Project Management Pengembangan Web Application PT XYZ

# data[].attributes.body
Penerapan transformasi digital dalam organisasi menuntut pengelolaan proyek sistem informasi yang adaptif dan terstruktur. PT XYZ mengembangkan sistem web ARETE untuk mendukung layanan olahraga seperti booking, membership, dan payment. Namun pada fase pertama pengembangan, sistem belum dikelola menggunakan metode manajemen proyek yang terstruktur sehingga menimbulkan berbagai kendala, seperti keterlambatan penyelesaian fitur, miskomunikasi antar tim, serta integrasi sistem yang belum optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan metode Agile dengan framework Scrum dalam proses manajemen proyek pengembangan sistem ARETE pada fase kedua di PT XYZ serta mengidentifikasi tantangan yang dihadapi selama implementasi. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif dengan metode studi kasus, dengan teknik pengumpulan data melalui wawancara, observasi proses sprint, dan dokumentasi proyek. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Agile Scrum mampu meningkatkan keteraturan proses pengembangan sistem melalui pengelolaan product backlog, sprint planning, daily scrum, sprint review, dan sprint retrospective. Implementasi metode ini juga meningkatkan koordinasi tim, transparansi komunikasi, serta keterlibatan stakeholder dalam proses pengembangan sistem. Selain itu, sistem yang dikembangkan pada fase kedua menunjukkan peningkatan stabilitas dan integrasi antar modul dibandingkan fase sebelumnya. Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa metode Agile Scrum efektif digunakan sebagai pendekatan project recovery untuk memperbaiki proyek yang sebelumnya mengalami kendala serta mendukung pengembangan sistem yang lebih adaptif terhadap kebutuhan pengguna dan perubahan bisnis organisasi.

Kata Kunci: Agile, Scrum, Project Management, Transformasi Digital, Web Application.

# data[].attributes.headline
Pengaruh Interaksi Parasosial Influencer Terhadap Perilaku Impulsive Buying Di Live E-Commerce - [Stevia Rossa Winata- 2602569514]

# data[].attributes.subject
Pengaruh Interaksi Parasosial Influencer Terhadap Perilaku Impulsive Buying Di Live E-Commerce - [Stevia Rossa Winata- 2602569514]

# data[].attributes.body
Perkembangan live e-commerce telah mengubah dinamika perilaku konsumsi digital dengan menghadirkan pengalaman belanja yang interaktif dan emosional melalui interaksi antara konsumen dan influencer. Dalam konteks ini, interaksi parasosial menjadi salah satu faktor yang dapat mempengaruhi keputusan pembelian konsumen, khususnya perilaku impulsive buying. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh interaksi parasosial influencer terhadap perilaku impulsive buying dalam live e-commerce dengan mempertimbangkan peran mediasi emotional attachment, arousal, dan platform interactivity. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan pengumpulan data melalui kuesioner daring kepada pengguna platform live e-commerce seperti TikTok Live, Shopee Live, dan Instagram Live di Indonesia. Teknik analisis data menggunakan Structural Equation Modeling berbasis Partial Least Square (PLS-SEM) dengan bantuan perangkat lunak SmartPLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa interaksi parasosial berpengaruh positif dan signifikan terhadap emotional attachment, arousal, dan platform interactivity. Selanjutnya, ketiga variabel tersebut juga terbukti memiliki pengaruh positif terhadap perilaku impulsive buying. Selain pengaruh langsung, emotional attachment, arousal, dan platform interactivity terbukti mampu memediasi hubungan antara interaksi parasosial dan impulsive buying. Secara keseluruhan, temuan penelitian ini menunjukkan bahwa hubungan emosional antara konsumen dan influencer serta tingkat interaktivitas platform memainkan peran penting dalam mendorong perilaku pembelian impulsif pada lingkungan live e-commerce.

Kata kunci: interaksi parasosial, emotional attachment, arousal, platform interactivity, impulsive buying, live e-commerce, PLS-SEM.

# data[].attributes.attachment_link.title
PENGARUH INTERAKSI PARASOSIAL INFLUENCER TERHADAP PERILAKU IMPULSIVE BUYING DI LIVE E-COMMERCE mic

# data[].attributes.headline
EVALUASI KEPUASAN KARYAWAN ATAS APLIKASI VIDA SEBAGAI MEDIA HRIS DI PT IFABULA DIGITAL KREASI [Vridayanti Padang-2301979636]

# data[].attributes.subject
EVALUASI KEPUASAN KARYAWAN ATAS APLIKASI VIDA SEBAGAI MEDIA HRIS DI PT IFABULA DIGITAL KREASI [Vridayanti Padang-2301979636]

# data[].attributes.body
Sistem Informasi Sumber Daya Manusia (HRIS) memainkan peran strategis dalam mendukung transformasi digital organisasi, khususnya dalam pengelolaan data, administrasi kinerja, serta layanan operasional SDM. Aplikasi VIDA sebagai HRIS yang digunakan di PT Ifabula Digital Kreasi berfungsi sebagai sarana utama dalam mengintegrasikan berbagai proses administrasi karyawan, sehingga tingkat kepuasan pengguna menjadi indikator penting dalam menilai efektivitas implementasi sistem. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Kualitas Sistem, Kualitas Layanan, dan Kualitas Informasi terhadap Kepuasan Pengguna dalam penggunaan Aplikasi VIDA. Pendekatan penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan mengadaptasi Model Kesuksesan Sistem Informasi DeLone dan McLean.

Pengambilan sampel dilakukan dengan metode Simple Random Sampling (SRS) terhadap 81 responden dari total populasi 100 karyawan. Data dianalisis menggunakan teknik Structural Equation Modeling–Partial Least Square (SEM-PLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model memiliki daya prediksi yang baik (R² = 0,576). Secara parsial, Kualitas Informasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kepuasan Pengguna serta menjadi variabel paling dominan (β = 0,406; p < 0,05). Kualitas Layanan juga berpengaruh positif dan signifikan (β = 0,226; p < 0,05), sedangkan Kualitas Sistem berpengaruh positif namun tidak signifikan (β = 0,210; p > 0,05). Temuan ini menunjukkan bahwa dalam konteks HRIS internal, kepuasan pengguna lebih ditentukan oleh mutu informasi dan dukungan layanan dibandingkan aspek teknis sistem yang telah dianggap memenuhi standar dasar.

Penelitian ini memberikan kontribusi empiris dalam penguatan Model DeLone dan McLean pada konteks evaluasi kepuasan HRIS internal. Secara praktis, hasil penelitian menjadi dasar bagi PT Ifabula Digital Kreasi untuk memprioritaskan peningkatan kualitas informasi, integritas data, dan optimalisasi layanan sistem guna mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat dan peningkatan efektivitas operasional.

Kata Kunci: HRIS, Kepuasan Pengguna, Kualitas Sistem, Kualitas Layanan, Kualitas Informasi, DeLone dan McLean, SEM-PLS

# data[].attributes.headline
2602571954 - M. Fahma Fauzan - Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik terhadap Ulasan Pengguna Transportasi Online di Google Play Store dan X Menggunakan Model Berbasis Transformer

# data[].attributes.subject
2602571954 - M. Fahma Fauzan - Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik terhadap Ulasan Pengguna Transportasi Online di Google Play Store dan X Menggunakan Model Berbasis Transformer

# data[].attributes.body
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen dan mengidentifikasi topik utama yang menjadi sumber kepuasan dan ketidakpuasan pengguna terhadap layanan transportasi online Maxim dan inDrive di Indonesia. Data penelitian berupa 28.737 ulasan pengguna yang diperoleh melalui proses scraping dari Google Play Store dan media sosial X. Penelitian ini menerapkan framework Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) yang mencakup tahapan business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Pada tahap analisis sentimen, penelitian ini menggunakan beberapa model berbasis Transformer, yaitu IndoBERT, RoBERTa, IndoELECTRA, dan Multilingual BERT (mBERT) untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan ke dalam kategori positif, negatif, dan netral. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model IndoBERT dan IndoELECTRA memberikan performa terbaik, dengan nilai akurasi di atas 90% dan F1-score makro mendekati 0,90, serta menunjukkan kinerja yang secara signifikan lebih unggul dibandingkan RoBERTa dan mBERT. Temuan ini mengindikasikan bahwa model Transformer monolingual berbahasa Indonesia lebih efektif dalam memahami karakteristik bahasa informal pada ulasan pengguna. Selain analisis sentimen, penelitian ini menerapkan BERTopic untuk melakukan pemodelan topik berbasis embedding semantik. Hasil pemodelan topik mengidentifikasi tema-tema dominan yang merepresentasikan pengalaman pengguna, meliputi aspek harga layanan, kestabilan aplikasi, ketersediaan pengemudi, keandalan sistem, serta kualitas interaksi antara pengguna dan pengemudi. Secara keseluruhan, kombinasi analisis sentimen dan pemodelan topik berbasis Transformer mampu memberikan gambaran yang komprehensif mengenai persepsi dan pengalaman pengguna terhadap layanan Maxim dan inDrive, serta dapat menjadi dasar evaluasi strategis bagi perusahaan dalam meningkatkan kualitas layanan berbasis data ulasan pengguna.

Kata Kunci: Analisis Sentimen, Pemodelan Topik, Model Berbasis Transformer, IndoBERT, RoBERTa, IndoELECTRA, mBERT, BERTopic, Transportasi Online

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster Tesis - 2602571954 - M. Fahma Fauzan - MMSI

# data[].attributes.headline
2602569470 - GRAVIELA CHARLEEN - Peran Personalisasi, Sistem Rekomendasi, Kualitas Informasi, dan Kualitas E-Service dalam Meningkatkan Kepuasan Pengguna Shopee

# data[].attributes.subject
2602569470 - GRAVIELA CHARLEEN - Peran Personalisasi, Sistem Rekomendasi, Kualitas Informasi, dan Kualitas E-Service dalam Meningkatkan Kepuasan Pengguna Shopee

# data[].attributes.body
Kepuasan pengguna menjadi faktor krusial dalam keberhasilan platform e-commerce di tengah persaingan yang semakin ketat, khususnya pada Shopee sebagai platform dengan jumlah kunjungan tertinggi di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh personalisasi, sistem rekomendasi, kualitas informasi, dan kualitas layanan elektronik (e-service quality) terhadap kepuasan pengguna Shopee melalui mediasi Perceived Usefulness (PU) dan Perceived Ease of Use (PEOU) dalam kerangka Technology Acceptance Model (TAM). Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan survei terhadap 430 pengguna aktif Shopee di wilayah Jabodetabek yang telah melakukan minimal dua transaksi dalam tiga bulan terakhir. Data dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling berbasis Partial Least Square (SEM-PLS) dengan bantuan perangkat lunak SmartPLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem rekomendasi merupakan prediktor terkuat terhadap PU, sementara e-service quality menjadi determinan utama PEOU. PU memiliki pengaruh langsung paling dominan terhadap kepuasan pengguna, diikuti oleh PEOU. Seluruh jalur mediasi terbukti signifikan, dengan sistem rekomendasi memiliki pengaruh tidak langsung terkuat melalui PU. Model penelitian mampu menjelaskan 73,1% variasi kepuasan pengguna. Dapat disimpulkan bahwa integrasi teknologi cerdas dan kualitas layanan dasar secara simultan membentuk persepsi kegunaan dan kemudahan yang menjadi pilar utama kepuasan pengguna e-commerce di Indonesia.

Kata Kunci: personalisasi, sistem rekomendasi, kualitas informasi, e-service quality, kepuasan pengguna, Shopee, SEM-PLS, Technology Acceptance Model

# data[].attributes.headline
2602569243 - LAUDITHA ANANDA MURA - Impact of Digital Service Quality on User Acceptance of Virtual Try-On Technology in Indonesia

# data[].attributes.subject
2602569243 - LAUDITHA ANANDA MURA - Impact of Digital Service Quality on User Acceptance of Virtual Try-On Technology in Indonesia

# data[].attributes.body
Kemajuan teknologi digital telah mendorong adopsi Augmented Reality (AR) dan Artificial Intelligence (AI) melalui fitur Virtual Try On (VTO) pada industri
kosmetik lokal. Namun, penerapan teknologi sensescaping ini masih menghadapi kendala teknis seperti ketidakakuratan warna dan kelambatan respons sistem yang berdampak pada rendahnya minat penggunaan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh dimensi kualitas layanan (SERVQUAL) terhadap perceived usefulness (PU) dan perceived ease of use (PEOU), serta dampaknya terhadap behavioral intention to use pada fitur VTO kosmetik lokal. Metode kuantitatif digunakan dengan menyebarkan kuesioner daring kepada 385
responden pengguna fitur VTO. Analisis data dilakukan menggunakan pendekatan Structural Equation Modeling (SEM) melalui software SmartPLS 4. Hasil pengujian menunjukkan bahwa keandalan (reliability), daya tanggap (responsiveness), dan jaminan (assurance) berpengaruh positif signifikan terhadap
PEOU dan PU. Sementara itu, dimensi wujud (tangibles) tidak signifikan, dan
empati (empathy) hanya memengaruhi PU. PEOU dan PU terbukti secara kuat mendorong niat penggunaan teknologi (behavioral intention). Simpulan penelitian
ini menegaskan bahwa kualitas layanan digital yang andal dan responsif merupakan kunci utama dalam meningkatkan persepsi kemudahan dan manfaat yang pada akhirnya memacu niat adopsi konsumen terhadap fitur VTO kosmetik lokal.
Kata Kunci: Augmented Reality, Virtual Try On, SERVQUAL, TAM, Niat Beli

# data[].attributes.body
Penerapan sistem Enterprise Resource Planning (ERP) berbasis SAP di PT XYZ belum sepenuhnya diikuti oleh pemanfaatan sistem yang konsisten oleh seluruh pengguna, yang ditunjukkan melalui praktik pencatatan ganda menggunakan Microsoft Excel serta tingginya ketergantungan terhadap dukungan IT Support dalam aktivitas operasional sehari-hari. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan pengguna terhadap sistem ERP berbasis SAP di PT XYZ dengan menggunakan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) yang dimodifikasi melalui penambahan variabel Computer Self-Efficacy. Pengumpulan data dilakukan melalui penyebaran kuesioner kepada 238 pengguna aktif sistem SAP di PT XYZ yang terlibat langsung dalam proses bisnis perusahaan. Data yang diperoleh dianalisis menggunakan metode Partial Least Squares–Structural Equation Modeling (PLS-SEM) untuk menguji hubungan antar variabel serta pengaruh variabel moderasi usia dan pengalaman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Effort Expectancy, Hedonic Motivation, Price Value, Habit, dan Computer Self-Efficacy berpengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention, sedangkan Facilitating Conditions, Habit, dan Behavioral Intention terbukti berpengaruh signifikan terhadap Use Behavior, serta usia dan pengalaman memoderasi pengaruh Effort Expectancy terhadap Behavioral Intention. Temuan ini menunjukkan bahwa kemudahan penggunaan, pembentukan kebiasaan, dan kepercayaan diri pengguna memiliki peran penting dalam mendorong penggunaan sistem SAP secara mandiri dan dapat dijadikan dasar bagi perusahaan dalam meningkatkan efektivitas penerapan sistem ERP.

Kata Kunci: Enterprise Resource Palnning (ERP), SAP, Unified Theory Of Acceptance And Use Of Technology 2 (UTAUT2), PLS-SEM, Penerimaan teknologi.

# data[].attributes.headline
Analisis Penerimaan Microlearning-Learning Management System (Microlearning-LMS) dalam Pendidikan Perlindungan Anak dengan Extended TAM - [Safira Ryanatami - 2602571626]

# data[].attributes.subject
Analisis Penerimaan Microlearning-Learning Management System (Microlearning-LMS) dalam Pendidikan Perlindungan Anak dengan Extended TAM - [Safira Ryanatami - 2602571626]

# data[].attributes.body
Transformasi digital dalam pelatihan profesional mendorong pemanfaatan microlearning berbasis Learning Management System (Microlearning-LMS) sebagai strategi pembelajaran yang fleksibel dan adaptif, termasuk dalam edukasi perlindungan anak bagi pelaku sektor privat dan pemangku kepentingan terkait. Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan Microlearning-LMS serta implikasinya terhadap efektivitas pembelajaran pada program E-Learning Mikro PKPA yang diikuti secara sukarela oleh pembelajar profesional. Penelitian menggunakan pendekatan mixed methods dengan desain explanatory sequential; tahap kuantitatif dilakukan melalui survei terhadap 136 responden yang berasal dari sektor privat, pelaku usaha, pendidik, dan profesional terkait, dan dianalisis menggunakan Partial Least Squares–Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Tahap kualitatif dilaksanakan melalui wawancara mendalam dan focus group discussion (FGD) dengan 30 informan terpilih untuk memperdalam interpretasi temuan kuantitatif. Model penelitian mengintegrasikan Technology Acceptance Model (TAM), Model Keberhasilan Sistem Informasi DeLone dan McLean, serta Model Evaluasi Pembelajaran Kirkpatrick. Hasil menunjukkan bahwa System Quality dan Experience berpengaruh positif signifikan terhadap Perceived Ease of Use, sedangkan Information Quality dan Content Quality berpengaruh signifikan terhadap Perceived Usefulness. Perceived Ease of Use dan Perceived Usefulness terbukti memengaruhi Microlearning-LMS Acceptance, yang selanjutnya menjadi prasyarat kuat bagi E-Learning Effectiveness, sementara Social Influence tidak berpengaruh signifikan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa dalam konteks pelatihan profesional yang bersifat sukarela, penerimaan sistem yang dibentuk oleh kualitas teknis, relevansi konten, dan pengalaman pengguna menjadi fondasi utama tercapainya efektivitas pembelajaran dan penerapan pengetahuan perlindungan anak di lingkungan kerja.

Kata Kunci: Microlearning-LMS, Technology Acceptance, E-Learning Effectiveness, Child Protection, Professional Learning

# data[].attributes.headline
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Behavioral Intention terhadap Use Behavior dalam Layanan E-Government di Kota Jayapura - [Brigita Jecklin Bowaire - 2602569211]

# data[].attributes.subject
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Behavioral Intention terhadap Use Behavior dalam Layanan E-Government di Kota Jayapura - [Brigita Jecklin Bowaire - 2602569211]

# data[].attributes.body
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah mendorong pemerintah untuk mengembangkan layanan e-government guna meningkatkan efisiensi, transparansi, dan kualitas pelayanan publik kepada masyarakat. Untuk memahami faktor-faktor yang memengaruhi niat dan penggunaan layanan e-government, penelitian ini mengadopsi model UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology). Selain variabel utama dalam model UTAUT, penelitian ini juga menambahkan variabel dari Information System Success (ISS) Model, yaitu Service Quality dan System Quality, serta dua variabel eksternal lainnya, yaitu Perceived Risk dan Digital Literacy, guna memperoleh pemahaman yang lebih komprehensif mengenai perilaku penggunaan layanan e-government.

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi use behavior dalam penggunaan layanan e-government di Kota Jayapura. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode SEM-PLS. Data dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner kepada masyarakat Kota Jayapura yang telah menggunakan layanan e-government. Dari total 452 kuesioner yang terkumpul, sebanyak 425 responden memenuhi kriteria dan dapat dianalisis lebih lanjut. Hasil pengujian terhadap sembilan hipotesis menunjukkan bahwa tujuh hipotesis terbukti signifikan, sedangkan dua hipotesis tidak signifikan. Temuan penelitian menunjukkan bahwa Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Digital Literacy, dan System Quality berpengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention, sementara Perceived Risk berpengaruh negatif signifikan terhadap Behavioral Intention. Di sisi lain, Service Quality tidak berpengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention, dan Facilitating Conditions tidak berpengaruh terhadap Use Behavior. Selain itu, Behavioral Intention terbukti berpengaruh signifikan terhadap Use Behavior dalam penggunaan layanan e-government di Kota Jayapura.

Kata kunci: E-government, UTAUT, Use Behavior, Perceived Risk, Digital Literacy.

# data[].attributes.headline
2602571172 - Baby Amorina - PENGARUH PENGGUNAAN CHATBOT BERBASIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) TERHADAP PENURUNAN CART ABANDONMENT PADA PLATFORM E-COMMERCE DI INDONESIA

# data[].attributes.subject
2602571172 - Baby Amorina - PENGARUH PENGGUNAAN CHATBOT BERBASIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) TERHADAP PENURUNAN CART ABANDONMENT PADA PLATFORM E-COMMERCE DI INDONESIA

# data[].attributes.body
Pertumbuhan pesat e-commerce di Indonesia membawa peluang besar bagi pelaku industri digital, namun masih dihadapkan pada tingginya tingkat cart abandonment atau pengabaian keranjang belanja. Salah satu inovasi yang dinilai mampu mengatasi permasalahan ini adalah penggunaan chatbot berbasis kecerdasan buatan (AI) yang membantu konsumen selama proses pembelian. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengaruh Perceived Usefulness (PU), Behavioral Intention (BI), dan Online Purchasing Intention (OPI) terhadap penurunan cart abandonment pada platform e-commerce di Indonesia dengan menggunakan kerangka Technology Acceptance Model (TAM). Pendekatan penelitian bersifat kuantitatif melalui penyebaran kuesioner daring kepada 400 pengguna e-commerce yang pernah berinteraksi dengan chatbot, dan analisis data dilakukan menggunakan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa PU berpengaruh positif terhadap BI, dan BI berpengaruh positif terhadap OPI, yang selanjutnya berdampak signifikan pada penurunan tingkat cart abandonment. Implikasi penelitian ini menegaskan bahwa inovasi penggunaan chatbot AI yang mudah digunakan dan bermanfaat dapat meningkatkan pengalaman berbelanja konsumen, sekaligus memberikan kontribusi pada literatur adopsi teknologi AI dalam e-commerce. Temuan ini juga menjadi referensi bagi pelaku industri dalam merancang chatbot yang lebih responsif, personal, dan efektif dalam mendorong konversi penjualan.

Kata Kunci: chatbot, kecerdasan buatan, e-commerce, TAM, cart abandonment.

# data[].attributes.attachment_link.title
2602571172 - Baby Amorina - Poster Thesis

# data[].attributes.headline
2602571185 - Vaniecia Citra Dewi -  ANALISIS FAKTOR PENGARUH POPULARITY BIAS DAN PERCEIVED FAIRNESS TERHADAP BEHAVIORAL INTENTION TO USE SISTEM REKOMENDASI E-COMMERCE INDONESIA  

# data[].attributes.subject
2602571185 - Vaniecia Citra Dewi -  ANALISIS FAKTOR PENGARUH POPULARITY BIAS DAN PERCEIVED FAIRNESS TERHADAP BEHAVIORAL INTENTION TO USE SISTEM REKOMENDASI E-COMMERCE INDONESIA  

# data[].attributes.body
Pertumbuhan pesat e-commerce di Indonesia menimbulkan tantangan baru, terutama dalam pengelolaan sistem rekomendasi yang menjadi elemen penting untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Fenomena popularity bias seringkali menyebabkan sistem lebih menonjolkan produk-produk populer dan mengabaikan relevansi preferensi individual, sehingga menimbulkan persepsi ketidakadilan dalam sistem informasi. Kondisi ini berpotensi mengurangi kepuasan, kepercayaan, serta minat pengguna untuk menggunakan sistem rekomendasi dalam berbelanja online. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh popularity bias dan perceived fairness terhadap behavioral intention to use, dengan mempertimbangkan peran variabel lain seperti trust, cognitive absorption, dan perceived usefulness. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan desain cross-sectional melalui survei kuesioner online kepada 400 pengguna aktif e-commerce di wilayah Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang, dan Bekasi yang telah berinteraksi dengan sistem rekomendasi. Data dianalisis menggunakan Partial Least Squares–Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dengan SmartPLS. Hasil menunjukkan bahwa seluruh hipotesis diterima. Popularity bias terbukti menurunkan perceived fairness. Selanjutnya, perceived fairness berpengaruh signifikan terhadap trust, perceived usefulness, dan behavioral intention. Selain itu, cognitive absorption meningkatkan perceived usefulness, dan trust serta usefulness berpengaruh terhadap behavioral intention. Temuan ini menegaskan bahwa pengembangan sistem rekomendasi yang adil, transparan, dan berorientasi pada pengguna menjadi kunci untuk meningkatkan pengalaman belanja digital. Secara praktis, penelitian ini dapat menjadi masukan bagi platform e-commerce dalam merancang algoritma rekomendasi yang lebih inklusif, sementara secara akademis berkontribusi pada pengayaan literatur di bidang penerimaan teknologi dan manajemen sistem informasi dalam konteks e-commerce di Indonesia.

Kata Kunci: E-commerce, Sistem Informasi, Sistem Rekomendasi, Popularity Bias, Perceived fairness.

# data[].attributes.headline
MODELING STUDENT SUCCESS IN THE INDONESIAN NATIONAL ASSESSMENT USING A POSITIVE DEVIANCE APPROACH WITH CRISP-DM AND SUPERVISED LEARNING - 2602566506 - CHARLES ALVA SUPIT

# data[].attributes.subject
MODELING STUDENT SUCCESS IN THE INDONESIAN NATIONAL ASSESSMENT USING A POSITIVE DEVIANCE APPROACH WITH CRISP-DM AND SUPERVISED LEARNING - 2602566506 - CHARLES ALVA SUPIT

# data[].attributes.body
Indonesia’s declining PISA scores (2015–2022) and low literacy and numeracy proficiency in the Asesmen Nasional (AN) 2023 highlight an urgent need to improve education quality. This study aims to explore the phenomenon of positive deviance (students who succeed against the odds) to uncover the factors enabling their high performance. The publicly available AN 2023 dataset includes 40,442 senior high school (SMA) students. Using the CRISP-DM framework, we applied data mining classification models (Logistic Regression, Naive Bayes, Decision Tree) to a balanced version of the literacy (2,780 students) and numeracy (918 students) tests. Model effectiveness was assessed using standard evaluation metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC) applied to predictor variables including Teacher Expectations, Clear Guidance, Teacher Feedback, Innovative Teaching, School Safety, Goal Planning, Creative Thinking, Problem Solving, Critical Thinking, and Knowledge Seeking. Experiments were conducted using both RapidMiner and KNIME data mining tools. Results revealed that Critical Thinking and Clear Guidance were the key factors supporting student success, while the Decision Tree model consistently achieved the highest accuracy in RapidMiner for both literacy (71.73%) and numeracy (67.10%) predictions. Future research could incorporate advanced ensemble methods to further improve model performance and enhance insights into student achievement. Finally, the findings of this study may provide practical guidance for policymakers, school leaders, and teachers to replicate these success factors more broadly, contributing to improved educational quality and supporting the goals of Indonesia Emas 2045 through data-driven decision making.

Keywords: educational data mining, CRISP-DM, supervised learning, student success, positive deviance

# data[].attributes.headline
Prediksi Churn Pelanggan Kartu Kredit Menggunakan Machine Learning dengan Metode CRISP-DM - 2602566550 - Ricky Pieter Palembangan

# data[].attributes.subject
Prediksi Churn Pelanggan Kartu Kredit Menggunakan Machine Learning dengan Metode CRISP-DM - 2602566550 - Ricky Pieter Palembangan

# data[].attributes.body
Industri kartu kredit menghadapi tantangan disrupsi digital dan persaingan ketat yang menuntut pergeseran strategi retensi dari pendekatan reaktif menjadi proaktif. Pendekatan tradisional seringkali terlambat mendeteksi sinyal perpindahan pelanggan (churn) sebelum keputusan tersebut menjadi irreversibel. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi customer berbasis machine learning serta merancang arsitektur dan dashboard untuk penunjang keputusan yang terintegrasi untuk PT XYZ. Mengacu pada metodologi CRISP-DM, penelitian ini mengevaluasi kinerja algoritma Logistic Regression, Decision Tree, dan Random Forest pada dataset pelanggan, dengan penerapan teknik SMOTE untuk menangani ketidakseimbangan kelas (imbalanced data).

Hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma Random Forest dengan optimasi hyperparameter memberikan performa terbaik dan paling stabil. Model ini menghasilkan nilai AUC sebesar 0,92 dan Akurasi 90,02% pada data uji. Lebih penting lagi, model mampu mencapai Recall sebesar 79,74%, yang mengindikasikan efektivitas tinggi dalam mendeteksi pelanggan yang berisiko pindah. Selain kontribusi model, penelitian ini mengusulkan arsitektur sistem berbasis Microservices (menggunakan Golang dan Redis) untuk memproses prediksi secara efisien dan menyajikannya melalui Dashboard Analitik. Penelitian ini memberikan landasan bagi PT XYZ untuk menerapkan strategi retensi proaktif guna meminimalkan kehilangan pendapatan dan mengamankan keunggulan kompetitif.

Kata Kunci: Customer Churn, Machine Learning, Random Forest, Microservices Architecture, Strategi Retensi Proaktif.

# data[].attributes.headline
2602570844 - Stephen Krisdy - Prediksi Pola Penyebaran Penyakit Menular HIV dan AIDS di Indonesia Menggunakan Pendekatan Machine Learning

# data[].attributes.subject
2602570844 - Stephen Krisdy - Prediksi Pola Penyebaran Penyakit Menular HIV dan AIDS di Indonesia Menggunakan Pendekatan Machine Learning

# data[].attributes.body
HIV/AIDS merupakan penyakit menular yang terus mengalami peningkatan kasus di Indonesia, mengindikasikan bahwa strategi penanganan saat ini belum sepenuhnya optimal sehingga diperlukan pendekatan pengambilan keputusan berbasis data yang lebih prediktif. Namun, analisis yang digunakan oleh Kementerian Kesehatan Republik Indonesia masih didominasi metode statistik konvensional yang kurang mampu menangkap pola penyebaran secara komprehensif. Penelitian ini bertujuan untuk membangun dan mengevaluasi model Machine Learning dengan pendekatan hibrida dalam kerangka kerja CRISP-DM, menggabungkan metode Regresi untuk estimasi jumlah kasus dan Klasifikasi berbasis Clustering untuk pemetaan zona risiko. Menggunakan dataset Profil Kesehatan Indonesia dari 38 provinsi selama periode 2014–2024. Penelitian ini menerapkan teknik lagging fitur temporal pada kedua model. Model regresi diuji menggunakan lima algoritma dalam dua skenario fitur. Pendekatan hibrida menggunakan K-Means Clustering untuk pelabelan, serta penerapan SMOTE pada tahap klasifikasi dan menguji empat algoritma. Evaluasi dilakukan secara terpisah untuk HIV dan AIDS guna menangkap karakteristik spesifik setiap penyakit. Hasil penelitian menunjukkan performa model yang berbeda sesuai tujuan analisis. Untuk estimasi jumlah kasus (regresi), model Random Forest (Baseline) memberikan performa terbaik dengan nilai rata-rata R² sebesar 0.63 dan MAPE sebesar 37.86%. Sementara itu, untuk pemetaan zona risiko (klasifikasi), model terbaik bervariasi: XGBoost (Baseline) unggul untuk prediksi risiko HIV dengan F1-Score 94%, sedangkan LightGBM (Tuned) menjadi model terbaik untuk risiko AIDS dengan F1-Score 89.5%. Analisis SHAP mengidentifikasi riwayat kasus masa lalu dan rasio fasilitas kesehatan sebagai faktor dominan. Temuan ini menegaskan bahwa model prediktif berbasis data efektif mendukung sistem peringatan dini bagi pemerintah dalam merumuskan kebijakan pengendalian penyakit yang lebih efektif dan akurat.

Kata Kunci: HIV/AIDS, Machine Learning, CRISP-DM, Profil Kesehatan Indonesia, Prediksi

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster Thesis - 2602570844 - Stephen Krisdy - MMSI

# data[].attributes.headline
ANALISIS SENTIMEN PELANGGAN TERHADAP KUALITAS LAYANAN HOTEL BERBINTANG BERDASARKAN ULASAN ONLINE DENGAN METODE MACHINE LEARNING BERBASIS GRADIENT BOOSTING - [2602568341 - Endrew R]

# data[].attributes.subject
ANALISIS SENTIMEN PELANGGAN TERHADAP KUALITAS LAYANAN HOTEL BERBINTANG BERDASARKAN ULASAN ONLINE DENGAN METODE MACHINE LEARNING BERBASIS GRADIENT BOOSTING - [2602568341 - Endrew R]

# data[].attributes.body
Industri pariwisata di Indonesia mengalami peningkatan pada Tahun 2024, baik dari sisi kunjungan wisatawan maupun jumlah hotel yang beroperasi. Tidak hanya wisatawan leisure, wisatawan bisnis juga turut menyumbangkan angka pendapatan Indonesia dari sektor Pariwisata. Salah satu bisnis yang umum dilakukan oleh wisatawan bisnis adalah MICE. Akan tetapi peningkatan tersebut tidak sebanding dengan Tingkat Penghunian Kamar yang mengalami penurunan pada Tahun 2024. Penurunan ini mengindikasikan terdapat gap antara ketersediaan kamar pada hotel terhadap daya minat pelanggan. Untuk itu, penelitian ini dilakukan untuk menjembatani gap tersebut melalui analisis sentimen kepuasan pelanggan selama berakomodasi di hotel tersebut. Adapun model yang akan diuji dalam penelitian ini adalah model machine learning XGBoost, AdaBoost, dan LightGBM dengan feature extraction TF-IDF, Word2Vec, dan BERT/IndoBERT serta metode bayesian optimization untuk membantu proses konfigurasi hyperparameter model yang optimal. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data ulasan hotel berbintang di Jakarta pada platform TripAdvisor. Melalui framework CRISP-DM dari identifikasi masalah hingga pre-processing dan modelling, diperoleh bahwa Model LightGBM dengan TF-IDF mampu memberikan performa yang optimal dengan berbagai skenario percobaan yang dilakukan, baik dari aspek penggunaan bahasa, rasio train-test split hingga perbandingan sebelum-sesudah penggunaan SMOTE Oversampling meninjau terdapat kasus imbalance data. Hal tersebut dapat dilihat pada metrik akurasi, presisi, recall dan skor F1 yang stabil menunjukkan model robust dalam generalisasi. Output pada penelitian ini berupa framework yang dapat membantu hotel dalam mengidentifikasi area bisnis yang perlu ditingkatkan dan diperbaiki sehingga dapat memenuhi kebutuhan dan ekspektasi pelanggan selama berakomodasi di hotel berbintang di Indonesia.

Kata Kunci: Hotel, Sentimen Pelanggan, Gradient Boosting, LightGBM, SMOTE Oversampling

# data[].attributes.attachment_link.title
Analisis Sentimen Pelanggan terhadap Kualitas Layanan Hotel Berbintang Berdasarkan Ulasan Online dengan Metode MachineLearningBerbasis GradientBoosting

# data[].attributes.attachment_caption
Poster Thesis - 2602570863 - Devin Suhandi - MMSI

# data[].attributes.headline
2602570863 - Devin Suhandi - Optimalisasi Rantai Pasok Industri Kopi dengan Teknologi Blockchain: Studi Kasus di Lampung

# data[].attributes.subject
2602570863 - Devin Suhandi - Optimalisasi Rantai Pasok Industri Kopi dengan Teknologi Blockchain: Studi Kasus di Lampung

# data[].attributes.body
Rantai pasok kopi di Lampung masih sering mengalami masalah baik itu dari segi transparansi ataupun proses distribusi kopi. Pada saat ini, rantai pasok kopi di Lampung masih menggunakan proses sederhana yang melibatkan banyak aktor didalamnya. Hal ini tentunya dapat menyebabkan perbandingan harga yang cukup tinggi, kualitas yang buruk, dan asal-usul kopi yang tidak baik. Selain itu, dalam rantai pasok kopi di Lampung masih sering kali didapatkan transaksi penipuan antara penjual dan pembeli. Melalui penelitian ini, penulis ingin merancang sebuah sistem E-marketplace untuk segala jenis transaksi kopi dengan menggunakan teknologi blockchain. Sistem ini berfungsi untuk memutus banyaknya aktor dalam rantai pasok kopi sehingga perbandingan harga menjadi rendah dan asal-usul kopi akan tercatat secara permanent kedalam sebuah blockchain. Penelitian ini akan menggabungkan metode kualitatif dan Design Science Research (DSR). Penggunaan metode kualitatif akan dilakukan dengan cara melakukan wawancara terkait dengan aktor-aktor yang terlibat dalam rantai pasok industri kopi di Lampung dengan total 7 orang yang terdiri dari petani, pengepul, distibutor, pecinta kopi, dan coffee shop. Selain itu, penelitian ini memanfaatkan pengunaan escrow dan voting untuk memperkuat solusi dari masalah yang didapat. Hasil dari penelitian ini adalah penerapan e-marketplace berbasis teknologi blockchain Hyperledger Fabric dapat membantu menyelesaikan permasalahan rantai pasok kopi di Lampung.

Kata Kunci: Industri Kopi di Indonesia, Rantai Pasok, Teknologi Blockchain, Teknologi Blockchain dalam Rantai Pasok, Hyperledger Fabric

# data[].attributes.headline
Analisa faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan dan manfaat sistem digital dalam proses bisnis marketing pada perusahaan pialang asuransi (Studi kasus PT MIT Insurance Brokers - Premiro) - [2602566664 - Shan Thi]

# data[].attributes.subject
Analisa faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan dan manfaat sistem digital dalam proses bisnis marketing pada perusahaan pialang asuransi (Studi kasus PT MIT Insurance Brokers - Premiro) - [2602566664 - Shan Thi]

# data[].attributes.body
Shan Thi - 2602566664

Analisa faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan dan manfaat sistem digital dalam proses bisnis marketing pada perusahaan pialang asuransi (Studi kasus PT MIT Insurance Brokers - Premiro)

Industri asuransi di Indonesia semakin didorong untuk mengadopsi solusi digital. Namun demikian, operasional perusahaan pialang asuransi masih ditandai oleh rendahnya integrasi sistem serta ketergantungan pada proses manual dan terfragmentasi, yang berdampak pada berlanjutnya inefisiensi operasional. Meskipun transformasi digital semakin relevan, bukti empiris mengenai dampak organisasional dari implementasi sistem digital pada perusahaan pialang asuransi masih terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengisi kesenjangan tersebut dengan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi kepuasan pengguna serta manfaat bersih dari penerapan sistem penempatan asuransi digital pada perusahaan pialang asuransi di Indonesia. Penelitian ini mengembangkan Model Keberhasilan Sistem Informasi DeLone dan McLean dengan mengintegrasikan variabel Kapabilitas Digital dan Keamanan Siber guna merepresentasikan kesiapan organisasi dan ketahanan sistem, yang masih jarang dieksplorasi dalam penelitian sebelumnya. Metode penelitian kuantitatif digunakan dengan melibatkan 100 pengguna resmi dari perusahaan asuransi mitra, termasuk penjamin dan petugas pemasaran yang secara langsung menggunakan platform penempatan asuransi digital. Analisis data dilakukan menggunakan Structural Equation Modeling–Partial Least Squares (SEM-PLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kualitas Sistem, Kualitas Layanan, dan Kapabilitas Digital berpengaruh signifikan terhadap Kepuasan Pengguna, sementara Kualitas Informasi dan Keamanan Siber tidak menunjukkan pengaruh signifikan. Selanjutnya, Kepuasan Pengguna terbukti memiliki pengaruh positif yang kuat terhadap Manfaat Bersih, yang tercermin dalam peningkatan efisiensi operasional, percepatan siklus penempatan, serta peningkatan akurasi pengambilan keputusan. Penelitian ini memberikan kontribusi teoretis dengan memperluas kerangka keberhasilan Sistem Informasi serta memberikan implikasi praktis bagi manajemen dalam mengoptimalkan implementasi sistem digital dan meningkatkan daya saing perusahaan pialang asuransi di era digital.

Kata Kunci: Transformasi Digital, Pialang Asuransi, Sistem Informasi, Efisiensi Operasional, Kepuasan Pengguna

# data[].attributes.headline
2602571323 - Jordy Wira Arta - Prediksi Daerah Penangkapan Ikan Cakalang di Indonesia berbasis Spatiotemporal Variabel Oseanografi dengan Machine Learning

# data[].attributes.subject
2602571323 - Jordy Wira Arta - Prediksi Daerah Penangkapan Ikan Cakalang di Indonesia berbasis Spatiotemporal Variabel Oseanografi dengan Machine Learning

# data[].attributes.body
Sebagai produsen ikan terbesar kedua di dunia dengan tingkat konsumsi tiga kali lipat rata-rata global, Indonesia menghadapi tantangan serius berupa eksploitasi laut yang berlebihan. Mengingat potensi ekonomi ikan tuna yang sangat besar, penelitian ini bertujuan untuk memetakan Fishing Zone (FZ) ikan cakalang (skipjack tuna) melalui Time-Series Forecasting variabel oseanografi. Menggunakan data pengindraan jauh dari Ocean Color Browser (Level 3 & 4), penelitian ini membandingkan algoritma Random Forest (RF) dan Convolutional Long Short-Term Memory (Conv-LSTM). Variabel yang diuji meliputi Chlorophyll-a (Chl-a), Sea Surface Temperature (SST), Sea Surface Height (SSH), Sea Surface Salinity (SSS), dan Particulate Organic Carbon (POC). Menggunakan platform Kaggle Notebook sebagai alat pemrosesan. Hasil evaluasi berdasarkan Root Mean Square Error (RMSE) dan Normalized Root Mean Square Error (NRMSE) menunjukkan bahwa model RF unggul dalam akurasi prediksi, sementara Conv-LSTM lebih unggul dalam kecepatan pemrosesan. Dengan mengintegrasikan Machine Learning (ML) dan pengindraan jauh, penelitian ini menawarkan solusi strategis untuk meningkatkan efisiensi penangkapan ikan sekaligus menjaga keberlanjutan ekosistem laut Indonesia.

Kata Kunci: Remote Sensing, Potential Fishing Zone, Skipjack Tuna, Geographical Information Systems, Machine Learning