# data[].attributes.headline
Continuance Usage Intention Towards Artificial Intelligence in Tourism Industry 

# data[].attributes.subject
Continuance Usage Intention Towards Artificial Intelligence in Tourism Industry 

# data[].attributes.body
The tourism industry is changing quickly thanks to artificial intelligence (AI). Nowadays, travellers can plan and enjoy their trips in exciting new ways, using AI for everything from finding the perfect destination to getting personalized recommendations. This study use Unified Theory of Acceptance and Use of Technology as research model. The survey comprises a total of 27 items, which cover nine specific areas of inquiry. These areas include performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, price value,  trust, risk, continuance intention. Participants were directed to express their responses using a Likert scale from 1 to 5, where 1 represented a significant disagreement and 5 represented a strong agreement.The amount of participants encompassed a sample size of 386 individuals, with a substantial representation from several regions, including Greater Jakarta, Central Java, East Java, West Java. The data will be analyzed using statistical software packages named SmartPLS.  The result shown social influence, performance expectancy, facilitating conditions, price value and hedonic motivation has positive impact on continuance usage intention, but effort expectancy, trust and perceived risk are not impact on continuance usage intention.

Keywords: Continuance Usage Intention, Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, Artificial Intelligence, Tourism Industry, Smart PLS.

# data[].attributes.headline
PENERAPAN IOT DATA MANAGEMENT PADA AWS CENTER BMKG

# data[].attributes.subject
PENERAPAN IOT DATA MANAGEMENT PADA AWS CENTER BMKG

# data[].attributes.body
Sistem Automatic Weather System (AWS) Center BMKG adalah sistem pemrosesan data cuaca yang terhubung dengan lebih dari 1,000 unit alat pengamatan cuaca otomatis dan menghasilkan data dengan jumlah sangat besar dengan karakteristik 4V: volume, velocity, variety, veracity. Untuk itu dibutuhkan satu sistem manajemen data non konvensional yang mampu mengelola data tersebut dengan maksimal sehingga bisa menjawab tugas BMKG untuk menghasilkan informasi cuaca yang cepat, tepat, akurat.

Penelitian ini mengusulkan penerapan Internet of Things (IoT) Data Management dengan klasifikasi Source dan Data Middleware Oriented Solutions untuk bisa memenuhi kebutuhan tersebut. Solusi yang digunakan adalah Event Driven Architecture (EDA). Solusi EDA didasarkan pada model komunikasi asinkron antara komponen sistem yang terdiri atas proses produksi, deteksi, dan konsumsi event. Tools yang digunakan untuk implementasi solusi EDA dalam penelitian ini adalah Kafka, sebuah platform pemrosesan data real-time yang sudah dikenal luas dengan fleksibilitas dan kehandalannya dalam memproses data dalam jumlah sangat besar.

Ujicoba pada AWS Center BMKG menunjukkan manfaat dari penerapan IoT Data Management ini berupa fleksibilitas sistem modular dan peningkatan kinerja pemrosesan data yang meningkat hingga 80%. Melihat dari manfaat tersebut, penerapan IoT Data Management pada AWS Center BMKG dapat menjadi rujukan untuk diterapkan pada unit kerja lain yang melakukan pemrosesan data cuaca.

Kata Kunci: AWS, event driven architecture, IoT data management, kafka, pemrosesan data cuaca

# data[].attributes.headline
ANALISIS EFEKTIVITAS ALGORITMA TOPSIS, ELECTRE, DAN PROFILE MATCHING UNTUK MENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJERIAL AL AZHAR MEMORIAL GARDEN

# data[].attributes.subject
ANALISIS EFEKTIVITAS ALGORITMA TOPSIS, ELECTRE, DAN PROFILE MATCHING UNTUK MENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJERIAL AL AZHAR MEMORIAL GARDEN

# data[].attributes.body
Manusia akan mengalami situasi di mana mereka perlu mengatur pemakaman untuk orang yang dicintai yang telah meninggal dunia. Beberapa individu memilih untuk mengatur pemakaman di menit-menit terakhir, yang berdampak pada layanan, kepuasan, dan perilaku. Objek penelitian ini adalah Taman Pemakaman Al Azhar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi Sistem Pendukung Keputusan. Peneliti menggunakan metode TOPSIS, ELECTRE, dan pencocokan profil untuk mengukur efektivitas solusi alternatif. Penelitian ini menggunakan metode campuran kuantitatif dan kualitatif. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan kuesioner yang dibagikan kepada 385 responden dan wawancara dengan 3 informan. Teknik analisis data dilakukan dengan menggunakan SEM dan studi perbandingan metode TOPSIS, ELECTRE, dan Pencocokan Profil. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa sikap terhadap perilaku, norma subjektif, dan kontrol perilaku yang dirasakan dapat memengaruhi niat dalam mengatur pemakaman. Dari hasil wawancara, ditemukan 12 solusi alternatif yang dapat memengaruhi Sistem Pendukung Keputusan. Perhitungan dari ketiga metode tersebut menunjukkan bahwa personalisasi layanan (ALT2), aplikasi pemesanan online (ALT7), dan promosi terbatas waktu (ALT11) merupakan alternatif yang dapat ditawarkan kepada Taman Pemakaman Al Azhar. Melalui ketiga alternatif ini, Taman Pemakaman Al Azhar dapat memenuhi kebutuhan pelanggan dalam mendukung pengambilan keputusan dan memperkuat daya saing. Dari ketiga metode tersebut, pencocokan profil merupakan metode yang paling efektif dengan skor 81% dibandingkan metode lainnya.

Kata Kunci : Decision Support System (DSS), TOPSIS Algorithm, ELECTRE Method, Profile Matching Approach, Theory of Planned Behavior (TPB),

# data[].attributes.headline
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Continuance Usage Intention Dalam Penggunaan E-wallet Bagi Para Pelaku UMKM di Bidang Kuliner

# data[].attributes.subject
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Continuance Usage Intention Dalam Penggunaan E-wallet Bagi Para Pelaku UMKM di Bidang Kuliner

# data[].attributes.body
Penelitian ini dilakukan untuk menganalis faktor-faktor yang mempengaruhi niat

penggunaan e-wallet secara berkelanjutan kepada para pelaku UMKM kuliner di daerah Jakarta, Depok, dan Bekasi yang menggunakan e-wallet, seperti OVO dan GoPay pada usaha yang dijalankannya, sebagai alat transaksi pembayaran. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan menggunakan 400 responden, dan dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling-Partial Least Squares (SEM-PLS). Penelitian ini menggunakan model UTAUT yang di modifikasi dan terdiri dari tiga variabel utama pada UTAUT, yaitu performance expectancy, effort expectancy, dan facilitating conditions. Variabel yang dimodifikasi terdiri dari awareness, online customer service, network externalities, satisfaction, continuance usage intention, dan perceived risk. Hasil pada penelitian ini menunjukkan bahwa, performance expectancy, effort expectancy, online customer service, dan network externalities memiliki pengaruh positif siginifikan terhadap satisfaction. Kemudian, facilitating conditions, network externalities, dan satisfaction memiliki pengaruh positif signifikan terhadap continuance usage intention. Sedangkan, niat para pelaku UMKM kuliner untuk menggunakan e-wallet secara berkelanjutan tidak dipengaruhi secara signifikan oleh performance expectancy, effort expectancy, dan perceived risk.

Kata Kunci: E-wallet, UMKM Kuliner, Continuance Usage Intention, SEM-PLS, UTAUT.

# data[].attributes.attachment_link.title
Video Presentasi Tesis - 2502511720 - Siti Aisyah Darmayas - Magister Manajemen Sistem Informasi

# data[].attributes.headline
Evaluasi dan Optimalisasi Proses Manajemen Insiden Berdasarkan ITIL 4 di Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia

# data[].attributes.subject
Evaluasi dan Optimalisasi Proses Manajemen Insiden Berdasarkan ITIL 4 di Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia

# data[].attributes.body
Pengelolaan insiden yang efektif sangat penting untuk menjaga kelangsungan layanan, stabilitas operasional, dan akuntabilitas tata kelola TI pada sektor publik. Namun, studi empiris yang secara sistematis mengevaluasi proses dan tingkat kematangan pengelolaan insiden di lembaga publik Indonesia dengan menggunakan kerangka kerja ITIL 4 masih sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi proses pengelolaan insiden layanan TI di Badan Pemeriksa Keuangan (BPK) serta mengidentifikasi area yang membutuhkan optimasi. Analisis awal terhadap 33.163 insiden historis menunjukkan bahwa 96,54% tiket tidak memiliki dokumentasi dampak, dan 97,6% tidak memiliki skala prioritas yang ditetapkan. Kondisi ini berpotensi menurunkan efektivitas layanan dan menghambat pemenuhan tata kelola TI sesuai Peraturan Presiden Nomor 95 Tahun 2018 tentang SPBE dan standar ISO/IEC 20000-1 yang mensyaratkan pengelolaan insiden yang terstruktur. Penelitian ini menggunakan desain metode campuran melalui kombinasi analisis data historis, wawancara, observasi, dan survei kuesioner untuk memperoleh pemahaman menyeluruh mengenai kondisi aktual proses manajemen insiden di BPK. Temuan penelitian menunjukkan bahwa proses manajemen insiden di BPK masih bersifat reaktif, bergantung pada klasifikasi manual dan pengalaman individu daripada deteksi proaktif. Pendaftaran dan diagnosis insiden tidak konsisten, menyebabkan penundaan dalam penyelesaian. Penilaian tingkat kematangan menunjukkan Level 3 (Didefinisikan) dengan skor rata-rata 2,62, sementara dimensi Informasi & Teknologi berada pada Level 2 (skor 2,26). Penelitian ini mengusulkan strategi optimasi yang mencakup penguatan tata kelola, penyempurnaan prosedur, deteksi proaktif, klasifikasi otomatis, serta pengembangan chatbot untuk pendaftaran tiket dan respons awal. Kontribusi penelitian ini meliputi pengembangan model evaluasi kematangan berbasis ITIL 4 yang empiris dan rekomendasi implementasi yang dapat meningkatkan kualitas layanan TI di lembaga publik Indonesia.

Kata Kunci: Incident Management, ITIL 4, IT Service Management, Gap Analysis, Maturity Level

# data[].attributes.headline
Faktor Penentu Adopsi AI dalam Battery Management System (BMS) Kendaraan Listrik: Pengembangan Model UTAUT dengan Trust in AI dan Perceived Risk

# data[].attributes.subject
Faktor Penentu Adopsi AI dalam Battery Management System (BMS) Kendaraan Listrik: Pengembangan Model UTAUT dengan Trust in AI dan Perceived Risk

# data[].attributes.body
Penerimaan pengguna terhadap AI dalam Battery Management System (BMS) kendaraan listrik sangat ditentukan oleh persepsi manfaat kinerja, kemudahan penggunaan, pengaruh sosial, dan tingkat kepercayaan (Trust) terhadap AI, yang semuanya berpengaruh positif signifikan terhadap niat perilaku. Sebaliknya, persepsi risiko terbukti menjadi hambatan utama yang secara signifikan menurunkan niat adopsi, sementara niat perilaku itu sendiri dikonfirmasi sebagai prediktor kuat yang mendorong perilaku penggunaan aktual. Menariknya, kondisi pendukung (Facilitating Conditions) serta variabel moderasi demografis (gender, usia, dan pengalaman) tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan, yang mengindikasikan bahwa dalam konteks teknologi keselamatan otomatis ini, pengguna cenderung lebih memprioritaskan jaminan keamanan psikologis dan keandalan sistem di atas ketersediaan dukungan infrastruktur fisik maupun perbedaan karakteristik individu

# data[].attributes.attachment_link.title
Faktor Penentu Adopsi AI dalam Battery Management System (BMS) Kendaraan Listrik

# data[].attributes.headline
Pengaruh Interaksi 
Pasien-Dokter Secara Virtual Terhadap Pemilihan, Kepercayaan, dan Loyalitas Pengguna Aplikasi Kesehatan Digital

# data[].attributes.subject
Pengaruh Interaksi 
Pasien-Dokter Secara Virtual Terhadap Pemilihan, Kepercayaan, dan Loyalitas Pengguna Aplikasi Kesehatan Digital

# data[].attributes.body
Perkembangan teknologi digital di bidang kesehatan telah menghadirkan

inovasi berupa aplikasi telemedicine, yang memungkinkan masyarakat Indonesia

memperoleh layanan konsultasi kesehatan tanpa harus bertatap muka langsung

dengan tenaga medis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh

Doctor–Patient Interaction Quality, Perceived Ease of Use, dan Perceived

Usefulness terhadap Behavioral Intention, Trust in the App, dan Loyalty to the

App dengan menggunakan pendekatan Technology Acceptance Model (TAM)

sebagai landasan teoretis. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan

kuantitatif dengan teknik Partial Least Square–Structural Equation Modeling

(PLS-SEM), menggunakan sampel sebanyak 384 responden pengguna aktif

aplikasi kesehatan digital di Indonesia yang dipilih melalui metode purposive

sampling. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Doctor–Patient Interaction

Quality, Perceived Ease of Use, dan Perceived Usefulness berpengaruh signifikan

terhadap niat penggunaan dan kepercayaan terhadap aplikasi, yang kemudian

berdampak positif pada Loyalty to the App. Pengguna menilai aplikasi

telemedicine mudah digunakan, efisien, dan membantu dalam menghemat waktu

serta biaya pengobatan. Namun, kendala seperti interaksi yang terbatas, masalah

teknis, dan kurangnya konsistensi layanan dapat menurunkan kepercayaan.

# data[].attributes.headline
PENERAPAN MODEL MACHINE LEARNING UNTUK KLASIFIKASI CHURN DAN ESTIMASI REVENUE LOSS PADA PELANGGAN PERUSAHAAN FMCG: STUDI KASUS PERUSAHAAN XYZ

# data[].attributes.subject
PENERAPAN MODEL MACHINE LEARNING UNTUK KLASIFIKASI CHURN DAN ESTIMASI REVENUE LOSS PADA PELANGGAN PERUSAHAAN FMCG: STUDI KASUS PERUSAHAAN XYZ

# data[].attributes.body
Customer churn merupakan tantangan utama dalam industri Fast Moving Consumer Goods (FMCG) berbasis Business-to-Business (B2B) karena berdampak langsung pada kesinambungan pendapatan perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) mengembangkan model prediksi churn pelanggan yang akurat, (2) mengidentifikasi variabel yang paling berpengaruh terhadap churn, serta (3) mengestimasi potensi kehilangan pendapatan dari pelanggan yang diprediksi churn.

Penelitian ini menggunakan pendekatan CRISP-DM dengan menerapkan beberapa algoritma machine learning, yaitu Artificial Neural Network (ANN), Random Forest, Support Vector Machine (SVM), dan Naive Bayes. Dataset yang digunakan berasal dari data transaksi dan profil pelanggan pada platform mobile B2B perusahaan XYZ periode Januari 2023–Januari 2025 dengan total 299.492 data pelanggan. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, dan Area Under Curve (AUC). Selain itu, analisis Permutation Importance digunakan untuk mengidentifikasi fitur paling berpengaruh, serta estimasi revenue loss dilakukan menggunakan metode Weighted Moving Average (WMA).

Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ANN memberikan kinerja terbaik dengan akurasi 84,04%, F1-Score 81,39%, dan AUC 91,99%. Variabel aktivitas pelanggan terbaru menjadi faktor paling dominan dalam memprediksi churn. Estimasi revenue loss menunjukkan potensi kehilangan pendapatan yang signifikan akibat churn. Temuan ini membuktikan bahwa machine learning dapat digunakan secara efektif untuk mendukung strategi retensi pelanggan yang lebih proaktif dan berbasis data pada industri FMCG B2B.

Kata Kunci : Klasifikasi, CRISP-DM, Churn Pelanggan, Machine Learning, dan FMCG.

# data[].attributes.headline
Analisis Faktor yang Mempengaruhi Penggunaan Generative AI terhadap Kinerja Akademik dengan Integritas Akademik sebagai Variabel Moderasi

# data[].attributes.subject
Analisis Faktor yang Mempengaruhi Penggunaan Generative AI terhadap Kinerja Akademik dengan Integritas Akademik sebagai Variabel Moderasi

# data[].attributes.body
Platform teknologi Generative Artificial Intelligence (GenAI) seperti ChatGPT, Copilot, dan Gemini telah mengubah praktik akademik di pendidikan tinggi, namun dampaknya terhadap kinerja akademik mahasiswa di negara berkembang masih belum banyak dikaji. Penelitian ini menggunakan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2) yang dimodifikasi dengan penambahan variabel AI literacy dan integritas akademik untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penggunaan GenAI serta dampaknya terhadap kinerja akademik mahasiswa di Indonesia. Berdasarkan survei terhadap 1.589 mahasiswa dan analisis Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), hasil menunjukkan bahwa performance expectancy, social influence, dan effort expectancy berpengaruh signifikan terhadap behavioral intention, sementara habit, facilitating conditions, dan AI literacy berpengaruh positif terhadap use behavior. Selain itu, AI literacy dan perilaku penggunaan GenAI secara signifikan meningkatkan kinerja akademik, dengan integritas akademik memperkuat pengaruh positif tersebut. Model penelitian ini mampu menjelaskan 78,8% variansi kinerja akademik, menegaskan bahwa literasi AI dan integritas akademik merupakan faktor kunci dalam penerapan GenAI yang bertanggung jawab dan berorientasi pada peningkatan prestasi di pendidikan tinggi

# data[].attributes.attachment_link.title
Presentasi Thesis Lingga Kresna Adiputra MMSI Binus 2025

# data[].attributes.headline
ANALISIS PERBANDINGAN FAKTOR PENENTU NIAT KEBERLANJUTAN PENGGUNAAN TIGA BANK DIGITAL OLEH GENERASI Z JABODETABEK MELALUI INTEGRASI MODEL KONFIRMASI EKSPEKTASI 

# data[].attributes.subject
ANALISIS PERBANDINGAN FAKTOR PENENTU NIAT KEBERLANJUTAN PENGGUNAAN TIGA BANK DIGITAL OLEH GENERASI Z JABODETABEK MELALUI INTEGRASI MODEL KONFIRMASI EKSPEKTASI 

# data[].attributes.body
Penelitian ini bertujuan menganalisis dan membandingkan pola faktor-faktor penentu niat keberlanjutan penggunaan (continuance use intention) tiga bank digital utama di Jabodetabek yaitu SeaBank, Bank Jago, dan Blu by BCA melalui integrasi Model Konfirmasi Ekspektasi, dimensi keberhasilan sistem informasi, dan persepsi keamanan guna menjelaskan perilaku pasca-adopsi pengguna bank digital.

Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif melalui survei terhadap 426 responden Generasi Z yang merupakan pengguna aktif ketiga aplikasi tersebut. Analisis data dilakukan menggunakan Partial Least Squares–Structural Equation Modeling (PLS-SEM) pada masing-masing bank secara terpisah, sehingga memungkinkan identifikasi pola hubungan yang khas antar variabel untuk tiap aplikasi. Seluruh model menunjukkan validitas dan reliabilitas yang memadai, serta hubungan antarvariabel signifikan secara statistik pada ketiga objek penelitian.

Hasil penelitian mengungkap adanya perbedaan pola penentu niat keberlanjutan penggunaan antarbank digital. Pada Blu by BCA, manfaat fungsional (Perceived Usefulness) menjadi pendorong utama keberlanjutan penggunaan, yang dipengaruhi kuat oleh konfirmasi pengalaman pengguna. Pada Bank Jago, kualitas layanan (Service Quality) dan manfaat aplikasi menjadi faktor paling dominan, mencerminkan positioning Jago sebagai aplikasi dengan keunggulan efisiensi dan pengalaman layanan. Sementara itu, pada SeaBank, konfirmasi pengalaman aktual merupakan faktor pusat yang membentuk baik persepsi manfaat maupun kepuasan, menunjukkan bahwa performa sistem menjadi determinan utama bagi keberlanjutan penggunaan. Perbandingan ini menegaskan bahwa Perceived Usefulness dan kepuasan pengguna merupakan determinan universal di seluruh bank, namun kekuatan jalur pengaruhnya bervariasi sesuai karakteristik bank digital.

Secara teoretis, penelitian ini memvalidasi relevansi integrasi model ECM–ISS dalam konteks perbankan digital, dan menegaskan pentingnya evaluasi pasca-adopsi dalam memahami keberlanjutan penggunaan. Secara praktis, hasil penelitian memberikan arahan strategis yang berbeda bagi tiap bank digital, sesuai pola determinan yang ditemukan, untuk memperkuat retensi dan loyalitas pengguna Generasi Z.

Kata Kunci: Bank Digital, Niat Keberlanjutan Penggunaan, Expectation Confirmation Model, Analisis Perbandingan

# data[].attributes.attachment_link.title
Thesis - Eka Putri Nur Asyiam - MMSI Binus University

# data[].attributes.headline
ANALISIS FAKTOR – FAKTOR YANG MEMENGARUHI NIAT KEBERLANJUTAN PENGGUNAAN TELEGRAM DI INDONESIA

# data[].attributes.subject
ANALISIS FAKTOR – FAKTOR YANG MEMENGARUHI NIAT KEBERLANJUTAN PENGGUNAAN TELEGRAM DI INDONESIA

# data[].attributes.body
Telegram adalah salah satu aplikasi pesan instan yang menawarkan berbagai fitur yang memungkinkan pengguna untuk berkomunikasi dengan cepat dan aman. Namun, belakangan ini Telegram menghadapi tantangan terkait keandalan sistem, privasi, dan keamanan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi niat keberlanjutan penggunaan Telegram di Indonesia dengan mengadaptasi model ECM serta menambahkan kepercayaan dan persepsi risiko sebagai variabel tambahan. Pendekatan kuantitatif digunakan dalam penelitian ini, dengan pengumpulan data melalui survei online terhadap 410 individu yang merupakan pengguna yang pernah atau aktif menggunakan Telegram di Indonesia. Data dianalisis menggunakan metode PLS-SEM dengan bantuan SmartPLS. Hasilnya menunjukkan bahwa sebagian besar variabel pada model ECM terbukti memengaruhi niat keberlanjutan untuk menggunakan Telegram, namun pada penelitian ini perceived usefulness ditemukan tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan terhadap niat keberlanjutan penggunaan Telegram. Selain itu, kepercayaan ditemukan berpengaruh signifikan dalam mendorong niat pengguna untuk lanjut menggunakan Telegram, sedangkan berlaku sebaliknya pada persepsi risiko.

Kata Kunci: Pesan Instan, Telegram, ECM, Continuance Intention

# data[].attributes.headline
PREDIKSI PENGUNDURAN DIRI KARYAWAN MENGGUNAKAN ALGORITMA MACHINE LEARNING: STUDI KASUS PERUSAHAAN XYZ - 2502511701 - HOSEA FELIX HUTAHURUK

# data[].attributes.subject
PREDIKSI PENGUNDURAN DIRI KARYAWAN MENGGUNAKAN ALGORITMA MACHINE LEARNING: STUDI KASUS PERUSAHAAN XYZ - 2502511701 - HOSEA FELIX HUTAHURUK

# data[].attributes.body
Tingkat pengunduran diri karyawan yang tinggi menjadi masalah umum bagi berbagai organisasi. Tingkat pengunduran diri karyawan yang tinggi merupakan permasalahan strategis dalam manajemen sumber daya manusia karena dapat menimbulkan dampak buruk bagi Perusahaan. Dalam era digital, pendekatan berbasis data menjadi solusi potensial dalam mengatasi tantangan tersebut. Pada penelitian ini, akan menggunakan 5 model machine learning dalam melakukan prediksi kemungkinan karyawan akan mengundurkan diri. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan model paling optimal dalam memprediksi kemungkinan karyawan akan mengundurkan diri. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah Decision Tree, Logistic Regression, XGBoost, CatBoost, dan LightGBM. Dataset yang digunakan umur, status perkawinan, jenis kelamin, pendidikan terakhir, durasi bekerja, total hari setelah kenaikan gaji , total hari setelah promosi, peringatan kedisiplinan dalam 12 bulan, lokasi kerja terakhir, department terakhir, jabatan terakhir. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan accuracy, precision, recall, auc & roc score, dan f1-score. Dari hasil evaluasi kelima model tersebut, model XGBoost merupakan model terbaik dalam memprediksi kemungkinan karyawan akan mengundurkan diri dengan accuracy 90%, precision sebesar 88%, recall sebesar 88%, f1-score sebesar 88% dan auc & roc score sebesar 90. Temuan ini menunjukkan machine learning dengan model XGBoost dapat dimanfaatkan dalam memprediksi kemungkinan karyawan akan mengundurkan diri.

# data[].attributes.attachment_link.title
Presentasi Thesis - Hosea Felix Hutahuruk

# data[].attributes.headline
ANALISIS FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LOYALITASDAN CONTINUANCE INTENTION USER TERHADAP APLIKASI LOYALTY COFFEE LOCAL BRAND DI JABODETABEK - NADIFAH ADYA ILHAM - 2502513474

# data[].attributes.subject
ANALISIS FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LOYALITASDAN CONTINUANCE INTENTION USER TERHADAP APLIKASI LOYALTY COFFEE LOCAL BRAND DI JABODETABEK - NADIFAH ADYA ILHAM - 2502513474

# data[].attributes.body
Perkembangan industri kopi di Indonesia menunjukkan pertumbuhan yang pesat seiring dengan meningkatnya digitalisasi dalam sektor makanan dan minuman. Berbagai brand kopi lokal seperti Kopi Kenangan, Janji Jiwa, Fore Coffee, dan Tomoro Coffee kini mengembangkan aplikasi loyalty untuk mempertahankan pelanggan serta meningkatkan niat penggunaan berkelanjutan (continuance intention). Namun, masih ditemukan berbagai kendala teknis, keterbatasan fitur, serta perbedaan pengalaman pengguna yang dapat memengaruhi loyalitas pelanggan.

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi loyalitas dan continuance intention pengguna terhadap aplikasi loyalty coffee local brand di wilayah Jabodetabek dengan mengintegrasikan Information System Success Model  dan UTAUT2.

Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif melalui penyebaran kuesioner kepada 407 responden pengguna aplikasi loyalty coffee brand lokal, dengan data yang valid dianalisis menggunakan PLS-SEM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa system quality, information quality, service quality, dan utilitarian value berpengaruh positif dan signifikan terhadap user satisfaction, sedangkan performance expectancy, effort expectancy, dan social influence berpengaruh signifikan terhadap use behavior. Selanjutnya, use behavior memiliki pengaruh positif terhadap user satisfaction, yang pada akhirnya meningkatkan customer loyalty dan continuance intention pengguna.

Temuan ini menegaskan bahwa kepuasan pengguna berperan sebagai mediator penting dalam membangun loyalitas dan niat keberlanjutan penggunaan aplikasi loyalty coffee brand. Secara praktis, hasil penelitian ini memberikan rekomendasi bagi brand kopi lokal untuk fokus pada peningkatan kualitas sistem, kemudahan penggunaan, serta pemberian nilai fungsional yang relevan bagi pengguna agar mampu memperkuat hubungan jangka panjang dengan pelanggan.

Kata Kunci: Loyalty App, Coffee Brand, System Quality, User Satisfaction, Continuance Intention

# data[].attributes.attachment_link.title
Video Presentasi Tesis - Nadifah Adya Ilham

# data[].attributes.headline
ANALISIS FAKTOR–FAKTOR NIAT MENGGUNAKAN FITUR AI PADA PONSEL PINTAR DI WILAYAH JABODETABEK - 2502483616 - Gunaputra Wardhana

# data[].attributes.subject
ANALISIS FAKTOR–FAKTOR NIAT MENGGUNAKAN FITUR AI PADA PONSEL PINTAR DI WILAYAH JABODETABEK - 2502483616 - Gunaputra Wardhana

# data[].attributes.body
Penelitian ini menganalisis faktor–faktor niat menggunakan pengguna ponsel pintar untuk mengadopsi fitur kecerdasan buatan (AI) yang terintegrasi ke dalam perangkat mobile. Meskipun ponsel pintar telah menjadi alat komunikasi yang tak tergantikan, inovasi cepat terkait fitur berbasis AI ditandai dengan banyak perusahaan yang memasarkan fitur AI dalam bentuk produk ponsel pintar mereka telah muncul. Namun, masih sedikit pengguna fitur AI aktif pada ponsel pintar. Dengan menggunakan kerangka konseptual yang diadopsi dari teori TAM3 (Model Penerimaan Teknologi 3) dan mengintegrasikan satu variabel eksternal tambahan yang relevan dengan konteks konsumen pada penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi fenomena ini dengan menganalisis variabel - variabel yang menjadi factor - faktor terkait niat pengguna untuk menggunakan fitur AI pada ponsel pintar. Pengumpulan data dilakukan melalui survei kuantitatif terhadap 383 valid responden yang dikategorikan sebagai pengguna awal ponsel pintar AI, dan data dianalisis menggunakan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) melalui SmartPLS4. Temuan menunjukkan bahwa Kenikmatan yang Dirasakan berpengaruh positif terhadap Kemudahan Penggunaan yang Dirasakan. Kemudahan Penggunaan yang Dirasakan dan Norma Subjektif berpengaruh positif terhadap Niat Penggunaan. Kemudahan Penggunaan yang Dirasakan, Kegunaan yang Dirasakan, dan Nilai Harga berpengaruh positif terhadap Niat Penggunaan. Dengan ini, penelitian kali ini memberikan implikasi praktis bagi peneliti, pengembang, dan produsen dalam merancang layanan AI yang berorientasi pada pengguna sambil menavigasi lanskap regulasi yang terus berkembang di Indonesia.

# data[].attributes.attachment_link.title
Presentasi Tesis - 2502483616 - Gunaputra Wardhana - MMSI

# data[].attributes.body
Analisis Keberhasilan Implementasi Warehouse Management System Menggunakan Model DeLone dan McLean Pada PT.Egogohub Indonesia - 2502512894 - Ricky Setiawan

Penelitian ini berfokus pada bagaimana sistem WMS yang digunakan dalam proses operasional pergudangan di PT Egogohub Indonesia mampu meningkatkan efektivitas, akurasi pengelolaan stok, kecepatan pemrosesan pesanan, hingga memberikan manfaat bisnis bagi perusahaan sebagai enabler e-commerce. Model DeLone & McLean saya gunakan untuk mengevaluasi keberhasilan sistem melalui beberapa variabel utama, seperti System Quality, Information Quality, Service Quality, Use, User Satisfaction, dan Net Benefits, dengan tambahan variabel Trust dan Security, yang menjadi faktor penting pada operasi digital serta manajemen data warehouse. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik analisis Structural Equation Modeling (SEM) berbasis Partial Least Squares (PLS) melalui aplikasi SmartPLS 4. Data dikumpulkan melalui survei kuesioner yang disebarkan kepada para pengguna WMS di PT Egogohub Indonesia, termasuk tim operasional gudang, inventory control, dan warehouse administration. Instrumen penelitian disusun menggunakan skala Likert. Dengan penelitian ini perusahaan dapat mengoptimalkan teknologi WMS untuk mendukung pertumbuhan bisnis, meningkatkan kualitas layanan, dan menciptakan keunggulan kompetitif di industri e-commerce.

# data[].attributes.headline
IMPLEMENTASI KNOWLEDGE MANAGEMENT SYSTEM DALAM PENINGKATAN LAYANAN DAN EFISIENSI OPERASIONAL DI PT. TRITAMA JAYA WISATA - 2502511752 - MUHAMAD ABDUL FURQON

# data[].attributes.subject
IMPLEMENTASI KNOWLEDGE MANAGEMENT SYSTEM DALAM PENINGKATAN LAYANAN DAN EFISIENSI OPERASIONAL DI PT. TRITAMA JAYA WISATA - 2502511752 - MUHAMAD ABDUL FURQON

# data[].attributes.body
Dalam industri perjalanan dan wisata, pengelolaan informasi yang efektif menjadi faktor kunci dalam meningkatkan kualitas layanan dan efisiensi operasional. PT. Tritama Jaya Wisata (TJW Tour & Travel) menghadapi tantangan dalam integrasi sistem informasi, dokumentasi pengalaman pelanggan, serta efisiensi dalam operasional bisnis. Kurangnya pengelolaan pengetahuan yang sistematis menyebabkan kesulitan dalam akses informasi yang telah dimiliki perusahaan, sehingga berpotensi menghambat pengambilan keputusan dan peningkatan layanan. Penelitian ini bermaksud guna menganalisis implementasi Knowledge Management System (KMS) di TJW Tour & Travel guna meningkatkan kualitas layanan pelanggan serta efisiensi operasional. Metode penelitian yang digunakan mencakup analisis data historis perusahaan, wawancara dengan pihak manajemen dan karyawan, serta evaluasi efektivitas penerapan KMS dalam operasional bisnis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan KMS dapat membantu perusahaan dalam mendokumentasikan serta mendistribusikan informasi penting secara lebih terstruktur, sehingga meningkatkan efisiensi kerja dan kepuasan pelanggan. Selain itu, identifikasi faktor pendukung dan penghambat dalam implementasi KMS memberikan wawasan bagi perusahaan dalam mengoptimalkan strategi digitalisasi dan pengelolaan pengetahuan di masa depan. Kata kunci: Knowledge Management System, efisiensi operasional, kualitas layanan, manajemen pengetahuan, industri perjalanan

# data[].attributes.headline
ANALISIS CRITICAL SUCCESS FACTORS (CSFs) DALAM KEBERHASILAN IMPLEMENTASI PROYEK TEKNOLOGI INFORMASI DENGAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP): STUDI KASUS PT. XYZ PADA INSTITUSI FINANSIAL DI INDONESIA - 2502511733 - LOUIS MADAERDO SOTARJUA

# data[].attributes.subject
ANALISIS CRITICAL SUCCESS FACTORS (CSFs) DALAM KEBERHASILAN IMPLEMENTASI PROYEK TEKNOLOGI INFORMASI DENGAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP): STUDI KASUS PT. XYZ PADA INSTITUSI FINANSIAL DI INDONESIA - 2502511733 - LOUIS MADAERDO SOTARJUA

# data[].attributes.body
Pertumbuhan kredit pada industri finansial berkembang sangat cepat di era digital saat ini, didorong oleh kemajuan teknologi dan meningkatnya kebutuhan pelanggan akan layanan yang cepat dan efisien. Implementasi proyek-proyek teknologi informasi di sektor keuangan menjadi komponen penting, namun berbagai kendala kerap muncul dalam pelaksanaan proyek yang mengakibatkan proyek menjadi terlambat dan penyelesaiannya tidak sesuai dengan target waktu yang terlah ditetapkan. Sepanjang tahun 2023-2024 terdapat 30% dari 33 proyek yang mengalami keterlambatan waktu penyelesaian di PT. XYZ. Perubahan ruang lingkup, kapasitas ilmu, pengalaman yang dimiliki oleh karyawan, motivasi tim proyek dan komunikasi antar rekan kerja, menjadi penyebab penyelesaian waktu proyek yang tidak sesuai dengan jadwal yang telah ditentukan. Pendekatan Critical Success Factor (CSF) dengan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) yang diintegrasikan dengan model Partial Least Squares- Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dapat digunakan sebagai analisis tentang faktor apa saja yang mempengaruhi keberhasilan dan kesuksesan proyek berdasarkan urutan prioritasnya. AHP bekerja dengan membagi masalah kompleks menjadi struktur hierarki yang terdiri dari tujuan, kriteria, dan alternatif. Komponen tujuan dalam penelitian ini adalah keberhasilan proyek teknologi informasi pada Institusi Finansial di Indonesia. Adapun yang menjadi kriteria dalam kesuksesan proyek teknologi informasi antara lain, biaya, kepuasan pemangku kepentingan, kualitas, ruang lingkup, dan waktu. Sementara, untuk Critical Success Factor yang mempengaruhi kesuksesan sebuah proyek antara lain dukungan manajemen puncak, tujuan proyek, kemampuan dan kepemimpinan Manajer proyek, kapabilitas dan motivasi tim proyek, manajemen pengetahuan dan komunikasi yang efektif.

Berdasarkan temuan pada penelitian ini, kualitas menduduki peringkat tertinggi di antara faktor-faktor keberhasilan proyek  (0,305), diikuti oleh waktu (0,221), kepuasan pemangku kepentingan (0,209), ruang lingkup (0,172), dan biaya (0,093). Sementara itu, pada faktor penentu keberhasilan (critical success factors) proyek teknologi informasi di PT. XYZ ditemukan bahwa, tiga karakteristik terpenting yang secara kolektif berkontribusi terhadap 86,99% keberhasilan proyek adalah dukungan manajemen puncak (33,41%), kemampuan & kepemimpinan manajer proyek (27,82%), dan kapabilitas & motivasi tim proyek (26,76%). tujuan proyek (7,71%), dan komunikasi yang efektif (4,84%), dan Manajemen pengetahuan (0,46%) semuanya memiliki efek yang relatif kecil. Dengan menyoroti pentingnya dukungan manajemen puncak yang baik, kepemimpinan yang kompeten, dan tim proyek yang berdaya untuk meningkatkan kemungkinan keberhasilan, penelitian ini menawarkan wawasan strategis untuk meningkatkan praktik manajemen proyek TI di sektor keuangan.

# data[].attributes.attachment_link.title
2502511733 - Louis Madaerdo Sotarjua - Video Presentasi Tesis

# data[].attributes.headline
ANALISIS PENGARUH EXPECTANCY BELIEF TERHADAP CONTINUANCE INTENTION MAHASISWA UNDERGRADUATE PADA PLATFORM MOOC-Nicholas Hartawijaya-2502512824

# data[].attributes.subject
ANALISIS PENGARUH EXPECTANCY BELIEF TERHADAP CONTINUANCE INTENTION MAHASISWA UNDERGRADUATE PADA PLATFORM MOOC-Nicholas Hartawijaya-2502512824

# data[].attributes.body
Pada saat ini pembelajaran tidak hanya melalui offline atau tatap muka, melainkan saat ini pembelajaran online banyak digunakan dan diminati oleh pelajar saat ini. Platform pembelajaan yang digunakan tidak hanya melalui Google Meet, Microsoft Team dan Zoom, akan tetapi lingkupnya menjadi lebih luas dan beragam seperti adanya Massive Online Open Course (MOOC). MOOC saat ini sudah cukup banyak digunakan secara individu maupun organisasi. Beberapa universitas saat ini telah menggabungkan antara MOOC dengan materi perkuliahan hal ini dilakukan guna meningkatkan kualitas mahasiswa. Tetapi dalam MOOC aspek Continuance Intention pada penelitian sebelumnya menunjukkan angka yang cukup rendah. Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif, sampel pada penelitian adalah mahasiswa Undergraduate pada Universitas Swasta akreditas Unggul. Teknik pengambilan sampling menggunakan teknik Snowball Sampling dan Teknik pengumpulan data menggunakan kuesioner. Data yang sudah dikumpulkan dianalisis menggunakan metode PLS-SEM, sehingga dari hasil tersebut bisa diperlihatkan kaitan antara Expectancy Belief, Satisfaction Course, Learning Effectiveness dalam platform MOOC

# data[].attributes.headline
2502482411 - Edwin Setiawan Tanjaya - OS2

# data[].attributes.subject
2502482411 - Edwin Setiawan Tanjaya - OS2

# data[].attributes.body
PT XYZ merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dalam bidang industri otomotif di Indonesia. Untuk mengikuti pertumbuhan kebutuhan pasar otomotif di Indonesia dan bersaing dengan kompetitor, PT XYZ berkomitmen dalam melakukan digitalisasi. Salah satu divisi yang bertanggung jawab pada digitalisasi melalui proyek IT yaitu divisi Corporate Information Technology atau CIT. Pada divisi CIT, terdapat departemen Business Relation yang berfungsi untuk menerima, menugaskan proyek IT kepada project manager atau PM dan melakukan kontrol proyek IT. jumlah proyek IT yang diterima oleh BR setiap tahunnya selalu meningkat. Namun terdapat masalah pada penerimaan dan kontrol proyek IT oleh BR. Setelah dilakukan wawancara dengan salah satu narasumber departemen BR, bapak Steven I; salah satu masalah yang dihadapi oleh departemen BR yaitu tidak dapat melihat kondisi sumber daya manusia yang tersedia untuk mengerjakan proyek IT yang diterima oleh departemen BR. Keterlambatan proyek ini berdampak pada pemenuhan kebutuhan nilai perusahaan, menimbulkan masalah compliance, tertinggal oleh kompetitor adopsi teknologi, dan kerugian terhadap kesiapan sumber daya manusia yang terpakai. Untuk menangani tidak tercapainya KPI divisi CIT dan menangani dampak keterlambatan proyek IT, maka diperlukannya meningkatkan tata kelola, proses, dan struktur proyek (Sofyani, Riyadh, Fahlevi, & Ardito, 2020). Untuk meningkatkan tata kelola proyek diperlukan pengetahuan tentang tingkat kematangan terhadap tata kelola proyek IT pada divisi CIT PT XYZ. Salah satu alat ukur tingkat kematangan terhadap tata kelola proyek IT yaitu Capability Maturity Model Integration atau CMMI (Team C. P., 2002). Menurut (Keshta, 2022) pada penilaian CMMI pertama kali menggunakan CMMI tingkat kedua sebagai awal proses penerimaan model CMMI, sehingga pada proses manajemen proyek IT PT XYZ dilakukan penilaian CMMI tingkat kedua. Kemudian penilaian CMMI ini akan menggunakan metode SCAMPI (Team S. U., 2011) terhadap tingkat kematangan CMMI kedua pada PT XYZ (Hashim, Tlemsani, Matthews, & El-Temtamy, 2024). Dan setelah melakukan penilaian CMMI tingkat kedua menggunakan SCAMPI, menurut (Gupta & Shrivastava, 3 2023) Pareto dapat digunakan untuk melakukan analisa terhadap data yang bersifat statistik seperti negara, tipe, data, dan sebagainya. Dimana pada penelitian ini dapat membantu PT XYZ dalam melakukan analisa dan menyampaikan saran perbaikan terhadap setiap area proses CMMI tingkat kedua yang dinilai.

# data[].attributes.attachment_link.title
Thesis Edwin Setiawan Tanjaya - 2502482411

# data[].attributes.headline
ANALISIS PENGARUH EXPECTANCY BELIEF TERHADAP CONTINUANCE INTENTION MAHASISWA UNDERGRADUATE PADA PLATFORM MOOC-Nicholas Hartawijaya-2502512824

# data[].attributes.subject
ANALISIS PENGARUH EXPECTANCY BELIEF TERHADAP CONTINUANCE INTENTION MAHASISWA UNDERGRADUATE PADA PLATFORM MOOC-Nicholas Hartawijaya-2502512824

# data[].attributes.body
Pada saat ini pembelajaran tidak hanya melalui offline atau tatap muka, melainkan saat ini pembelajaran online banyak digunakan dan diminati oleh pelajar saat ini. Platform pembelajaan yang digunakan tidak hanya melalui Google Meet, Microsoft Team dan Zoom, akan tetapi lingkupnya menjadi lebih luas dan beragam seperti adanya Massive Online Open Course (MOOC). MOOC saat ini sudah cukup banyak digunakan secara individu maupun organisasi. Beberapa universitas saat ini telah menggabungkan antara MOOC dengan materi perkuliahan hal ini dilakukan guna meningkatkan kualitas mahasiswa. Tetapi dalam MOOC aspek Continuance Intention pada penelitian sebelumnya menunjukkan angka yang cukup rendah. Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif, sampel pada penelitian adalah mahasiswa Undergraduate pada Universitas Swasta akreditas Unggul. Teknik pengambilan sampling menggunakan teknik Snowball Sampling dan Teknik pengumpulan data menggunakan kuesioner. Data yang sudah dikumpulkan dianalisis menggunakan metode PLS-SEM, sehingga dari hasil tersebut bisa diperlihatkan kaitan antara Expectancy Belief, Satisfaction Course, Learning Effectiveness dalam platform MOOC.

# data[].attributes.headline
Investigating Omnichannel Healthcare Consultation Preferences: A Study of the Urban Digital Generation

# data[].attributes.subject
Investigating Omnichannel Healthcare Consultation Preferences: A Study of the Urban Digital Generation

# data[].attributes.body
Perkembangan generasi digital telah mengubah pola masyarakat dalam mencari layanan kesehatan, dari kunjungan tatap muka menjadi konsultasi online. Perubahan perilaku ini menuntut sektor kesehatan untuk beradaptasi melalui integrasi layanan online dan offline yang lebih terintegrasi. Berlandaskan teori Management Information Systems (MIS), penelitian ini menyoroti peran strategis sistem informasi dalam mendukung transformasi digital rumah sakit, serta menganalisis faktor-faktor psikologis yang memengaruhi adopsi layanan konsultasi kesehatan berbasis omnichannel di kalangan generasi digital perkotaan Indonesia. Melalui pengembangan Healthcare Information Technology acceptance model dengan elemen Trust Theory dan Perceived Channel Integration, penelitian ini menjelaskan bagaimana ekspektasi kinerja, kepercayaan terhadap institusi dan dokter, serta integrasi channel membentuk niat dan perilaku penggunaan layanan konsultasi medis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepercayaan institusional menjadi faktor penting pada tahap awal adopsi, sementara kepercayaan terhadap dokter berperan dalam keberlanjutan penggunaan. Selain itu, integrasi saluran digital dan fisik terbukti meningkatkan kenyamanan serta efisiensi layanan. Temuan ini diharapkan dapat menjadi kontribusi strategis bagi rumah sakit, penyedia layanan digital, dan pembuat kebijakan dalam merancang model pelayanan kesehatan yang lebih efisien dan berorientasi pada pasien digital.

# data[].attributes.body
Video ini menjelaskan hasil penelitian Deo Alif Alfitrah berjudul “Penilaian Risiko dan Rekomendasi Sistem Keamanan Teknologi Informasi Menggunakan ISO 27001:2022 – Studi Kasus RSUD Ryacudu Lampung.”

Penelitian ini membahas bagaimana rumah sakit daerah dapat menerapkan sistem manajemen keamanan informasi yang selaras dengan standar ISO 27001:2022 untuk melindungi data pasien dan meningkatkan ketahanan digital organisasi.
Dalam video ini dipaparkan latar belakang, metodologi penilaian risiko menggunakan ISO/IEC 27005, hasil analisis ancaman terhadap aset informasi, serta rekomendasi penguatan kontrol keamanan yang sesuai dengan Annex A ISO 27001:2022.

Tujuannya adalah memberikan panduan praktis bagi institusi kesehatan di Indonesia dalam memperkuat tata kelola keamanan data dan mempersiapkan diri menuju sertifikasi ISO 27001.

# data[].attributes.headline
PREDIKSI PERMINTAAN MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING PADA PERUSAHAAN RETAIL DI INDUSTRI ALAT-ALAT PERTANIAN - 2402314653 - Jonathan Albright Wiladi

# data[].attributes.subject
PREDIKSI PERMINTAAN MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING PADA PERUSAHAAN RETAIL DI INDUSTRI ALAT-ALAT PERTANIAN - 2402314653 - Jonathan Albright Wiladi

# data[].attributes.body
Studi ini berfokus pada prediksi permintaan pompa air XYZ dengan lead time 3 hari di perusahaan ritel alat pertanian di Tasikmalaya, Indonesia (Perusahaan ABC). Menggunakan kerangka kerja CRISP-DM dan dataset kejadian nyata dari 02 Desember 2020 hingga 11 Januari 2024, studi ini membandingkan time series forecasting yang direpresentasikan oleh auto regressive integrated moving average (ARIMA) dan feature based forecasting yang direpresentasikan oleh random forest regressor (RFR), gradient boosting regressor (GBR), dan support vector regressor (SVR). Model GBR menunjukkan hasil terbaik dengan 11,002 root mean squared error (RMSE) dan 7,860 mean absolute error (MAE), sementara time series forecasting yang direpresentasikan oleh ARIMA menunjukkan hasil terburuk dengan 12,513 RMSE dan 7,992 MAE. Hal ini menunjukkan bahwa feature based forecasting dapat meramalkan permintaan jangka pendek lebih baik daripada time series forecasting. Berdasarkan model GBR, jumlah penjualan pada hari ini merupakan faktor paling signifikan dalam memprediksi permintaan 3 hari ke depan, dengan nilai bobot 0,317. Hasilnya adalah sebuah simulator yang dapat digunakan Perusahaan ABC untuk memprediksi permintaan untuk meningkatkan inventory control management mereka. Akan menarik untuk menggunakan variabel independen dan model pembelajaran mesin yang lebih luas untuk menemukan kinerja yang lebih baik. Penelitian ini berkontribusi pada area yang niche dan krusial dari prediksi permintaan yaitu untuk peralatan pertanian yang dijual dalam format ritel.

# data[].attributes.attachment_link.title
2402314653 - Jonathan Albright Wiladi | Video Presentasi Tesis

# data[].attributes.attachment_caption
Designing and Validating Usability of an AI- Powered Mental Health Coach Webapp for Students: A Case Study of Mental Health Startup XYZ

# data[].attributes.body
The growing demand for mental health support among students has placed increasing strain on counsellors and psychologists, necessitating innovative approaches that extend access for the students while alleviating professional workload. This thesis investigates the design and validation of an AI-enhanced mental health coach for use in educational settings, with a focus on a hybrid model in which artificial intelligence supports, rather than replaces, human practitioners. A mixed-methods design was employed: a scoping review (PRISMA-ScR) to map existing research and identify challenges, in-depth interviews with students and mental health professionals to elicit user-centred insights, and a quantitative survey using the Kano model and conjoint analysis to prioritise system features. Findings consistently highlight support for a hybrid human–AI model. Both students in senior high schools and higher education (post-secondary education) and mental health professionals recognised AI’s potential as a complementary tool, particularly in reducing administrative tasks. Participants favoured the use of AI for onboarding clients, collecting initial information, and conducting preliminary assessments, thereby enabling counsellors to dedicate more time to meaningful therapeutic dialogue. At the end of sessions, AI was also viewed as valuable in generating summaries and supporting post-session analysis. However, attitudes towards AI use during live counselling were more cautious: students expressed reservations, while professionals were divided between enthusiasm and concern for trust and empathy. This thesis contributes conceptual and empirical foundations for the development of an AI-enhanced solution that preserve human connection while improving efficiency and quality of care.

# data[].attributes.attachment_link.title
2502478591 - Elga Theresia (Video Thesis)

# data[].attributes.body
The digital transformation in public administration has encouraged the Indonesian National Police (Polri) to adopt a digital government application for managing official documents electronically. Despite its functional benefits, users have reported several usability issues such as non-intuitive navigation, inconsistent interface design, inadequate system feedback, and insufficient documentation. To systematically address these problems, this study combines Jakob Nielsen’s Heuristic Evaluation (HE) with Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), offering a hybrid methodological approach that is rarely applied in public sector UX evaluation.

Data were collected through a structured questionnaire distributed to 156 active users of the application. The instrument measured ten heuristic principles and user experience dimensions using a four-point Likert scale. The results reveal that all heuristic dimensions scored within the “good” range with mean values between 3.19 and 3.38, classified as cosmetic issues under Nielsen’s severity scale. More importantly, the analysis shows that only three heuristics—Match Between System and the Real World, Help Users Recognize Diagnose and Recover from Errors, and Help and Documentation—have a significant positive impact on user experience perceptions. Together, these heuristics explain 90.9 percent of the variance in user experience, highlighting their critical role in shaping user-centered digital government systems.

This study advances existing evaluation models by demonstrating the effectiveness of integrating heuristic evaluation with quantitative SEM-based analysis, bridging diagnostic insights with statistical rigor. The findings provide a prioritized roadmap for improving the application’s interface and emphasize the importance of user-centered design for enhancing the adoption and effectiveness of public sector digital systems.

# data[].attributes.attachment_link.title
Evaluating User Experience in a Public Sector Digital System Through Nielsen’s Heuristic Approach

# data[].attributes.body
The Free-to-Play (F2P) gaming industry has rapidly evolved with monetization strategies based on virtual goods. Genshin Impact is a successful example, leveraging digital item purchases to drive revenue. This study aims to analyze the influence of intrinsic and extrinsic motivation on purchase intention and continuance usage in this game. Using the Self-Determination Theory (SDT) approach, the study explores how enjoyment, challenge, satisfaction, social influence, and perceived value affect player behavior. Data was collected through an online survey of 385 active players who have purchased virtual goods. Data analysis was conducted using Exploratory Factor Analysis (EFA), Confirmatory Factor Analysis (CFA), and Structural Equation Modeling (SEM). The results indicate that enjoyment and satisfaction significantly influence continuance usage, while social influence and perceived value play a more dominant role in purchase intention. Additionally, continued usage strengthens purchase intention among players. These findings provide valuable insights for game developers in designing monetization strategies that maintain gameplay balance. Academically, this study contributes to the literature on player motivation in F2P games and offers a deeper understanding of the factors driving player engagement and spending behavior.

# data[].attributes.attachment_link.title
2502478566 - Fendri Ardiansyah | Video presentasi thesis

# data[].attributes.body
The digitalization process in an Indonesian oil and gas company has increased both the demand and complexity of application development. Selecting the right development methodology is crucial to ensure efficiency, effectiveness, and project success. This study evaluates three widely used methods—Waterfall, Agile, and Hybrid—using the Analytical Hierarchy Process (AHP), a Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) tool. The evaluation employs the Six-Pointed Star Framework from PMBOK, covering Scope, Budget, Time, Resources, Risk, and Quality, complemented with company-specific sub-criteria such as development time, cost, complexity, risks, resources, and competencies. The findings reveal that Agile is the most suitable approach for small to medium-scale projects with dynamic requirements, offering flexibility and adaptability to frequent changes. Meanwhile, Waterfall remains effective for large-scale projects with well-defined and stable requirements, where structured planning is essential. Hybrid approaches may serve as a complementary option by balancing iterative flexibility with structured processes. Overall, the study highlights the importance of applying AHP for method selection in project management, enabling organizations to align methodology choices with project characteristics and organizational conditions to minimize risks and maximize development outcomes.

# data[].attributes.body
Merek-merek fast fashion dihadapi tekanan yang semakin besar untuk terus berinovasi dan beradaptasi dalam dunia m-commerce. Banyak perusahaan fesyen telah berinvestasi dalam menciptakan aplikasi seluler mereka sendiri sebagai cara untuk memasuki industri m-commerce. Aplikasi-aplikasi ini menawarkan banyak manfaat, seperti akses yang lebih mudah, kemampuan untuk berbelanja dari mana saja dan kapan saja serta memudahkan pertukaran informasi mengenai tren terbaru. Namun, meskipun terjadi peningkatan belanja di pasar e-commerce Indonesia serta dukungan perilaku belanja online yang cenderung hedonistik di kalangan Gen Z, penggunaan mobile application untuk merek-merek fast fashion tertentu masih tergolong rendah. Hal ini mempengaruhi keputusan pembelian pelanggan yang dapat mengakibatkan tidak adanya transaksi melalui aplikasi seluler. Akibatnya, pemeliharaan aplikasi seluler menjadi lebih mahal. Melakukan analisis sentimen dapat membantu memahami masalah yang terjadi di dalam aplikasi dan mencari cara untuk memperbaikinya. Ulasan dikumpulkan dari Google Play Store dari aplikasi merek fast fashion seperti Zara, H&M dan Uniqlo. Ulasan-ulasan ini kemudian dilakukan proses labeling dan preprocessing sebelum akhirnya digunakan untuk membangun model. Pada penelitian ini terdapat 3 algoritma machine learning yang digunakan yaitu Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM) dan k-Nearest Neighbors (KNN). Hasilnya, algoritma Support Vector Machine mencapai akurasi tertinggi sebesar 88,09% dan skor ROC-AUC sebesar 0,90.

Kata kunci: fast fashion, analisis sentimen, Support Vector Machine, k-Nearest Neighbors, Naïve Bayes

# data[].attributes.body
Perkembangan teknologi digital di Indonesia telah mendorong transformasi interaksi konsumen dengan platform e-commerce, sehingga perusahaan dituntut menghadirkan strategi inovatif untuk mempertahankan loyalitas pengguna. Salah satu strategi yang banyak diterapkan adalah gamifikasi, yang tidak hanya meningkatkan keterlibatan tetapi juga berpotensi memperkuat kepercayaan terhadap sistem. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh elemen gamifikasi, kualitas sistem, dan kualitas informasi terhadap kepuasan pengguna, serta menilai peran kepuasan dalam membangun kepercayaan sistem pada platform e-commerce. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif melalui penyebaran kuesioner kepada 236 responden yang dianalisis menggunakan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa elemen gamifikasi, kualitas sistem, dan kualitas informasi berpengaruh positif signifikan terhadap kepuasan pengguna, dan kepuasan terbukti menjadi faktor penting dalam meningkatkan kepercayaan sistem. Temuan ini menegaskan bahwa penerapan gamifikasi yang tepat tidak hanya menciptakan pengalaman yang menyenangkan, tetapi juga memperkuat rasa aman, kenyamanan, dan keandalan pengguna dalam bertransaksi. Dengan demikian, strategi gamifikasi dapat menjadi instrumen efektif untuk meningkatkan kepuasan, membangun kepercayaan sistem, dan mendorong loyalitas konsumen dalam ekosistem e-commerce.

# data[].attributes.body
Penurunan produksi minyak di lapangan migas yang telah matang menjadi tantangan utama bagi industri hulu migas Indonesia. Kegiatan kerja ulang sumur (workover) dan perawatan sumur (well services) merupakan strategi penting dalam menahan laju penurunan produksi tersebut. Namun, proses penjadwalan rig untuk menjalankan pekerjaan ini seringkali tidak efisien, terutama karena hanya mempertimbangkan potensi produksi tanpa memperhitungkan jarak tempuh antar sumur. Penelitian ini mengembangkan model optimasi penjadwalan rig berbasis algoritma genetika (Genetic Algorithm/GA) dengan dua pendekatan: GA-1 (tanpa klasifikasi) dan GA-2 (menggunakan tiering berbasis kuartil BOPD). Data real digunakan dari salah satu lapangan migas di Indonesia, dengan validasi melalui diskusi dengan subject matter expert (SME) perusahaan. Model dievaluasi dengan membandingkan baseline aktual terhadap hasil GA-1 dan GA-2. Hasil menunjukkan bahwa GA-2 mampu meningkatkan efisiensi penjadwalan dengan rata-rata peningkatan eksekusi pekerjaan sebesar 15% dan peningkatan produksi sebesar 45% dibanding baseline. Pendekatan ini juga diuji pada beberapa unit rig untuk menguji generalisasi model. Studi ini menunjukkan bahwa algoritma genetika dengan strategi tiering dapat meningkatkan efektivitas operasional rig dan mendukung keberlanjutan produksi di lapangan migas.

# data[].attributes.attachment_link.title
Optimization of Rig Scheduling System using Genetic Algorithm to Improve Operational Efficency

# data[].attributes.body
Perkembangan teknologi digital mendorong perguruan tinggi untuk mengadopsi sistem Enterprise Resource Planning (ERP) berbasis cloud guna meningkatkan efisiensi operasional dan kualitas layanan. Universitas XYZ mengimplementasikan Cloud ERP Workday sebagai bagian dari transformasi digital, namun menghadapi tantangan dalam penerimaan dan pemanfaatan sistem. Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi acceptance dan net benefit dari implementasi Workday dengan menggabungkan kerangka Technology Acceptance Model (TAM) dan IS Success Model. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survei melalui kuesioner kepada 313 responden pengguna aktif Workday. Analisis dilakukan menggunakan Structural Equation Modeling-Partial Least Squares (SEM-PLS). Variabel yang diteliti mencakup kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas layanan, persepsi kemudahan penggunaan, persepsi kegunaan, niat penggunaan, penggunaan aktual, kepuasan pengguna, dan manfaat bersih. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas sistem, kualitas informasi, dan kualitas layanan berpengaruh signifikan terhadap penerimaan pengguna. Persepsi kemudahan penggunaan dan kegunaan berpengaruh positif terhadap niat dan penggunaan aktual, sementara kepuasan pengguna serta penggunaan aktual terbukti meningkatkan manfaat bersih. Kasus-kasus implementasi seperti training, support data, enhancement, dan bug fixing berkorelasi dengan variabel dalam TAM dan IS Success Model, mencerminkan tantangan optimalisasi sistem. Penelitian ini menyimpulkan bahwa keberhasilan implementasi Cloud ERP Workday dipengaruhi oleh faktor teknis maupun persepsi pengguna. Temuan ini memberikan kontribusi teoritis pada literatur adopsi ERP berbasis cloud serta manfaat praktis bagi perguruan tinggi dalam merancang strategi implementasi teknologi yang efektif.

Kata kunci: Cloud ERP, Workday, TAM, IS Success Model, Acceptance, Net Benefit

# data[].attributes.attachment_link.title
Presentasi Tesis - 2502396313 - DEMY SATRIA RAHMAN - MMSI

# data[].attributes.body
Kebutuhan IT Profesional untuk menyelesaikan tugas-tugas mereka semakin penting di era digital ini. Persaingan bisnis terus meningkat, meninggalkan perusahaan yang kurang berkomitmen untuk tertinggal. Seperti yang diungkapkan oleh para pemimpin teknologi, 58% di antaranya meyakini bahwa peran IT Professional sangat krusial dalam menentukan kesuksesan suatu perusahaan. Dengan kemunculan Generative AI Assistance, khususnya ChatGPT, dan kemampuannya untuk melakukan tugas-tugas terkait pemrograman seperti debugging, refactoring, serta tugas-tugas IT lainnya seperti troubleshooting dan penanganan masalah, adopsi ChatGPT oleh para profesional IT menjadi esensial untuk meningkatkan kinerja mereka. Untuk memahami niat perilaku profesional IT dalam menggunakan ChatGPT, studi ini menerapkan metodologi UTAUT sebagai model adopsi teknologi dan perlaku penggunaan dengan PLS-SEM, menambahkan konstruk seperti Personal Innovativeness dan Attitude Towards AI . Ditemukan pada penelitian ini bahwa Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Facilitating Conditions, dan Attitude Towards AI memiliki pengaruh signifikan terhadap Use Behavior ChatGPT. Dari penelitian ini, diharapkan para stakeholders dapat memahami faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi ChatGPT dengan lebih baik dan menerapkan strategi yang ditargetkan untuk meningkatkan keunggulan kompetitif dari IT Professional.

# data[].attributes.attachment_link.title
Presentasi Tesis - M. Fikri Ghazali Mukti (2402344076)

# data[].attributes.body
Air transportation is a transportation with a very high level of risk, so very strict procedures are needed to ensure the safety of this mode of transportation. Since 1975, there have been 181,651 reports of air transportation incidents and accidents consisting of various factors such as human error, engine failure, and fuel quality. Very strict safety procedures are needed to ensure fuel quality and a very good filling process so as not to cause potential or risk of incidents. To compile this research, the author uses the CRISP-DM framework in processing the research dataset supported by the SVM, Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, and XGBoost models. In this case, the author seeks to develop a model that can produce accurate predictions of the safety aspects carried out by the filling operator during the refueling process. This study shows that each model performs differently with and without SMOTE upsampling. The results also demonstrate that SMOTE can improve model prediction performance. This is demonstrated by the SVM achieving 99.87% accuracy for K-5 and 99.91% accuracy for K-10, which is significantly higher than without SMOTE.

Keywords

Refueling, safety, predictions, data mining, aircraft.

# data[].attributes.body
Pengendalian terhadap ketersediaan bahan kimia cair sebagai bahan baku merupakan hal yang krusial dalam proses produksi di PT. XYZ. Kekurangan bahan baku dapat menyebabkan kerugian karena memerlukan biaya pengiriman tambahan dan permintaan pelanggan tidak dapat terpenuhi. Namun, jika bahan baku yang dipesan berlebih menjadi masalah lain karena keterbatasan area gudang dan material kadaluwarsa menyebabkan kerugian lain. Perlu adanya metode peramalan yang lebih akurat daripada metode saat ini dengan melihat penggunaan bahan baku pada bulan yang sama di tahun sebelumnya dan dibandingkan dengan rata-rata tiga bulan terakhir. Terdapat dua metode peramalan yang populer digunakan untuk menyelesaikan masalah tersebut. Machine learning tradisional Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan machine learning modern berbasis deep learning Long Short-Term Memory (LSTM). Penelitian ini menggunakan framework Cross-Industri Process for Data Mining (CRISP-DM) dan menggunakan software python. Hasil dari penelitian ini adalah untuk menentukan akurasi yang lebih baik dengan time frame yang berbeda dari dua metode dengan melihat nilai RMSE dan MAPE. Hasil menunjukkan bahwa baik ARIMA maupun LSTM mendapatkan hasil yang baik dengan nilai MAPE 9,0 – 18,7%. Metode ARIMA dengan time frame bulanan mendapatkan nilai MAPE 9,0% yang berarti sangat akurat.

Kata Kunci: Forecasting, CRISP-DM, ARIMA, LSTM, Python

# data[].attributes.attachment_link.title
Video Tesis Muhammad Furqon - 2502444893

# data[].attributes.body
Media sosial dan forum komunitas menghasilkan data tidak terstruktur dalam jumlah besar yang dapat dimanfaatkan untuk memahami persepsi publik terhadap brand maupun event. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model analisis berbasis machine learning guna mengklasifikasikan relevansi komentar dan menganalisis sentimen komunitas terhadap event FD x Beauty yang diselenggarakan Female Daily Network.

Metode penelitian menggunakan pendekatan CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) yang terdiri dari enam tahap: business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Pada tahap modeling, digunakan tiga algoritma machine learning yaitu Naïve Bayes, Random Forest, dan Decision Tree. Proses klasifikasi dilakukan dalam dua tahap, yaitu pemfilteran komentar relevan dengan event dan analisis sentimen ke dalam kategori positive, neutral, atau negative. Data penelitian diperoleh dari dua platform utama, yaitu forum Female Daily Talk dan akun Instagram resmi FD x Beauty, dengan periode pengumpulan tahun 2023–2024.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest merupakan model dengan performa terbaik dan paling konsisten. Pada data forum Female Daily Talk, model ini mencatat akurasi 93% pada tahap klasifikasi relevansi dan 85% pada analisis sentimen, sedangkan pada data Instagram akurasi mencapai 86% dan 89%. Distribusi sentimen didominasi komentar positive (83,0% pada forum dan 64,6% pada Instagram).

Model Random Forest yang terbukti paling representatif kemudian diimplementasikan dalam bentuk aplikasi berbasis web, sehingga hasil analisis dapat diakses secara praktis oleh manajemen Female Daily untuk mendukung Decision Support System (DSS) dan strategi Customer Relationship Management (CRM) dalam meningkatkan kualitas event serta memperkuat citra positive perusahaan.

Kata Kunci: Analisis Sentimen, Decision Tree, Female Daily X Beauty, Machine Learning, Naïve Bayes, Random Forest

# data[].attributes.attachment_link.title
Video Presentasi Hasil Penelitian - Rifaa' Zalfaa' Fakhriyyah

# data[].attributes.body
Usability is a crucial factor in ensuring the effectiveness and user satisfaction of digital systems, especially in high-stakes contexts such as e-Assessment. This study proposes an integrated approach that combines User-Centered Design (UCD) and Requirement Engineering (RE) to address UCD's limitations and improve the Usability of web-based applications, with a case study on an e-Assessment system. The research framework involves five independent variables—User Need, User Behavior, User Motivation, User Requirement, and Functional Requirement—hypothesized to influence Usability, which in turn affects the core usability dimensions of Learnability, Efficiency, Memorability, Error, and Satisfaction. The integrated method incorporates RE's structured processes—elicitation, analysis, specification, and validation—into UCD's iterative cycle. A prototype was developed and tested using quantitative methods, including path analysis and usability evaluation. The findings reveal that user behavior plays the most critical role in shaping Usability, while Usability itself positively impacts all core dimensions. This study contributes to the field by operationalizing the integration of UCD and RE into a comprehensive framework and validating its effectiveness in a web-based application. It demonstrates, through the e-Assessment case, how aligning structured requirements with user-centered practices can enhance the overall user experience.

# data[].attributes.body
Penelitian ini, di bawah bimbingan Dr. Wahyu Sardjono, S.Si, M.M., CBDMP, membahas kesiapan ASEAN Community Statistical System (ACSS) dalam mengimplementasikan Knowledge Management System (KMS) di era Revolusi Industri 4.0.

ACSS sebagai jaringan statistik regional menghadapi tantangan besar dalam pengelolaan pengetahuan, mulai dari keterbatasan infrastruktur, perbedaan budaya kerja, hingga kesenjangan kapasitas teknis. Inisiatif ASEAN Help ASEAN (AHA) yang digerakkan ASEANstats melalui 6 Working Group statistik menjadi langkah strategis, namun capaian hingga 2024 baru mencapai 13% dari target 500 materi kolaboratif.

Melalui analisis gap, penelitian menemukan bahwa faktor “Kesiapan Individu: Motivasi dan Kolaborasi” menjadi kesenjangan terbesar, disusul aspek proses dan teknologi. Dengan kerangka Communities of Practice dan Absorptive Capacity, hasil ini menekankan pentingnya membangun komunitas praktisi serta meningkatkan kemampuan organisasi dalam menyerap dan mengadaptasi pengetahuan eksternal.

Kesimpulannya, keberhasilan KMS di ACSS memerlukan perencanaan strategis yang terarah serta peningkatan kesiapan kelembagaan untuk memperkuat kolaborasi lintas negara di kawasan ASEAN.

# data[].attributes.body
Aplikasi teknologi properti (PropTech) berkembang pesat di Indonesia, terutama di kawasan Jabodetabek, seiring meningkatnya kebutuhan masyarakat akan layanan digital yang cepat, efisien, dan transparan dalam transaksi properti. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi niat pengguna dalam menggunakan aplikasi PropTech dengan mengintegrasikan model TAM dengan variabel Intention to Use, Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Perceived Trust, Perceived Information Accuracy, Perceived Compatibility, Perceived Risk, dan Social Influece. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif melalui survei terhadap 400 responden yang berdomisili di Jabodetabek, dengan analisis data menggunakan SEM-PLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Perceived Usefulness, Perceived Trus, Perceived Information Quality, dan Social Influence memiliki pengaruh positif signifikan terhadap Intention to Use, sedangkan Perceived Ease of Use, Perceived Information Accuracy, dan Perceived Compatibility tidak berpengaruh secara langsung. Menariknya, Perceived Risk justru berpengaruh positif terhadap Intention to Use maupun Perceived Trust, meskipun hasil ini bertentangan dengan hipotesis awal, hal ini karena indikator kuesioner lebih menekankan pada keamanan dan perlindungan. Temuan ini menegaskan bahwa manfaat nyata, tingkat kepercayaan, serta dorongan sosial menjadi faktor utama dalam membentuk niat penggunaan aplikasi PropTech di Indonesia. Secara teoretis, penelitian ini memperluas penerapan model TAM dalam konteks PropTech, sementara secara praktis memberikan rekomendasi bagi pengembang untuk meningkatkan kualitas informasi, membangun kepercayaan, dan memperkuat strategi pemasaran berbasis pengaruh sosial guna mendorong tingkat adopsi yang lebih luas di masyarakat.

# data[].attributes.body
Generative AI sudah sangat terkenal di kalangan mahasiswa, terutama di Universitas Bina Nusantara. Alat ini sudah sering digunakan untuk berbagai hal, contohnya seperti proses akademis. Namun ada beberapa kekhawatiran mengenai Generative AI, seperti dampak keamanan dan privasi. Metode penelitian yang digunakan ini berbasis kuesioner dan mengambil sampel mahasiswa Bina Nusantara untuk melihat apakah keamanan, privasi, dan kepercayaan mahasiswa terhadap generative AI dapat mempengaruhi penggunaan aplikasi tersebut. Hasil dari penelitian menunjukkan betapa pentingnya keamanan, privasi, dan juga kepercayaan seseorang terhadap suatu aplikasi, khususnya generative AI. Meskipun privasi tidak terlalu mempengaruhi namun keamanan dan kepercayaan pada suatu teknologi akan sangat berdampak pada tingkah laku seseorang ketika menggunakan teknologi

# data[].attributes.body
Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh bid price, system quality, service quality, trust dan customer satisfaction terhadap customer loyalty pada layanan ride-hailing di Indonesia, sekaligus merumuskan rekomendasi strategis untuk meningkatkan loyalitas pelanggan. Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif, pengumpulan data melibatkan 384 responden melalui kuesioner daring, dengan 365 responden di antaranya merupakan pengguna layanan ride-hailing berbasis sistem bid price. Analisis data dilakukan menggunakan SmartPLS 4.0 melalui uji validitas, reliabilitas dan pengujian hipotesis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bid price berpengaruh positif signifikan terhadap customer satisfaction dan customer loyalty. System quality berpengaruh positif terhadap customer satisfaction, tetapi tidak memiliki pengaruh langsung terhadap customer loyalty. Sementara itu, service quality memiliki pengaruh positif paling dominan terhadap customer satisfaction dan memengaruhi loyalitas secara tidak langsung melalui trust. Selain itu, customer satisfaction berpengaruh positif terhadap customer loyalty melalui trust dan trust berpengaruh positif langsung terhadap customer loyalty. Hasilnya menegaskan bahwa dalam industri yang kompetitif dan dinamis, loyalitas pelanggan dapat dipertahankan dan ditingkatkan melalui kombinasi kebijakan harga yang fleksibel dan transparan, layanan berkualitas tinggi, pengalaman pelanggan yang memuaskan, dan penguatan kepercayaan.

# data[].attributes.attachment_link.title
Analisis Pengaruh Bid Price Terhadap Customer Loyalty dalam Sistem Ride-Hailing

# data[].attributes.headline
2502484032 - I Putu Djiorghi Pradhividya Raharja

# data[].attributes.subject
2502484032 - I Putu Djiorghi Pradhividya Raharja

# data[].attributes.body
Pertanian merupakan sektor krusial di sebagian besar negara berkembang termasuk Indonesia, tetapi penggunaan bahan kimia sintetis yang berlebihan dalam praktik pertanian konvensional memiliki dampak negatif jangka panjang terhadap lingkungan dan kesehatan. Untuk mengatasi hal ini, pertanian organik telah dikembangkan sebagai alternatif yang lebih ramah lingkungan. Namun, keterbatasan penggunaan input sintetis dalam pertanian organik membuat pemilihan tanaman menjadi penting. Penelitian ini bertujuan untuk merancang model prediktif yang mampu merekomendasikan jenis tanaman yang sesuai berdasarkan karakteristik lahan dengan menggunakan metodologi CRISP-DM. Selain itu, studi ini mengevaluasi dan membandingkan lima model, yaitu Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest, Regresi Logistik, dan SVM, untuk memilih model terbaik untuk desain DSS. Setiap model menggunakan Binary Relevance untuk menangani masalah multi-label. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Random Forest berkinerja terbaik dalam memberikan rekomendasi tanaman berdasarkan parameter seperti N, P, K, suhu, kelembapan, pH, dan curah hujan.

# data[].attributes.body
Era digital telah membawa perubahan besar pada sektor keuangan, termasuk dalam layanan penjaminan kredit. PT. XYZ sebagai lembaga penjamin Kredit Usaha Rakyat (KUR) menghadapi tantangan serius karena sistem eksisting masih menggunakan integrasi point-to-point yang kompleks atau dikenal sebagai spaghetti integration. Pola ini menyebabkan proses bisnis lambat, sulit dipantau, dan tidak efisien ketika harus terhubung dengan puluhan mitra bank. Selain itu, model SOA klasik berbasis layanan monolitik dan komunikasi SOAP terbukti kurang relevan dengan kebutuhan saat ini yang menuntut kecepatan, skalabilitas, dan kemampuan adaptasi terhadap regulasi baru. Kondisi ini menegaskan perlunya modernisasi sistem melalui penerapan Service-Oriented Architecture (SOA) berbasis Service-Oriented Modeling Framework (SOMF) yang lebih modular, loosely coupled, dan mampu mendukung integrasi real-time dengan teknologi API Management serta microservices.

Penelitian ini menggunakan kerangka SOMF yang meliputi tahapan konseptualisasi, analisis layanan, integrasi bisnis, desain logis, hingga arsitektur teknis. Data penelitian diperoleh melalui wawancara, observasi sistem eksisting, serta telaah dokumen teknis dan regulasi yang berlaku. Implementasi menunjukkan hasil positif, di mana arsitektur baru mampu mengurangi kompleksitas integrasi, mempercepat proses penjaminan, klaim, dan subrogasi, serta meningkatkan interoperabilitas dengan 36 mitra bank. Sistem yang dihasilkan juga lebih responsif terhadap kebutuhan real-time, fleksibel dalam menghadapi perubahan regulasi, dan selaras dengan arah transformasi digital nasional. Dengan demikian, penelitian ini menegaskan bahwa penerapan SOA berbasis SOMF dapat menjadi fondasi berkelanjutan bagi modernisasi sistem penjaminan kredit di Indonesia.

# data[].attributes.body
Penelitian ini menganalisis tingkat integrasi dan automasi Sales Information System di PT XYZ dengan melibatkan 145 responden. Metode yang digunakan mengacu pada Delone & McLean IS Success Model, People–Process–Technology (PPT) Framework, serta TIPFit Model, dan hasilnya divalidasi melalui Exploratory Factor Analysis (EFA).

Dari analisis, ditemukan lima kelompok faktor baru yang memengaruhi kualitas proses penjualan dan tingkat integrasi sistem, yaitu:
1️⃣ Efisiensi, Akurasi, Integrasi, Automasi, dan Kepatuhan
2️⃣ Pelatihan, Kolaborasi, Adopsi Pengguna, dan Fleksibilitas Sistem (satu-satunya faktor yang terbukti signifikan secara statistik)
3️⃣ Kepuasan Pengguna, Pengetahuan Sistem, Responsivitas, serta Dukungan Teknis
4️⃣ Kecepatan Sistem, Fungsionalitas, Ketersediaan, dan Kinerja Sistem
5️⃣ Sentralisasi dan Keamanan Data

Hasil uji statistik menunjukkan bahwa hanya Faktor 2 (Training, Collaboration, Adoption, Flexibility) yang berpengaruh signifikan terhadap integrasi sistem (t = 2.156 > t-tabel 2.015; p = 0.033 < 0.05). Sementara itu, faktor-faktor lainnya meskipun relevan, tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan. Secara keseluruhan, model regresi memiliki kekuatan prediksi yang terbatas (F = 1.890; p = 0.100 > 0.05).

Insight utama dari penelitian ini adalah bahwa keberhasilan integrasi dan automasi sistem penjualan tidak hanya ditentukan oleh aspek teknologi maupun proses, tetapi justru sangat dipengaruhi oleh faktor manusia—khususnya pelatihan, kolaborasi, adopsi pengguna, dan fleksibilitas sistem. Data juga menunjukkan adanya outlier, yang mengindikasikan pentingnya survei anonim atau independen di masa mendatang untuk meningkatkan validitas hasil.

Akhirnya, penelitian ini menegaskan bahwa transformasi digital bukan hanya tentang sistem, tetapi tentang manusia. Dengan memperkuat kemampuan pengguna, meningkatkan kolaborasi, serta mendorong adopsi sistem yang lebih luas, PT XYZ dapat mencapai integrasi yang lebih baik, mengurangi inefisiensi, dan meraih peningkatan kinerja sistem penjualan secara berkelanjutan.

# data[].attributes.body
PT Wahana, a leading motorcycle distributor in the Greater Jakarta area, faces significant challenges in aligning its business operations with its fragmented information systems. The lack of integration among existing applications has resulted in data duplication, inconsistent reporting, limited system interoperability, and delays in critical decision-making processes. These issues hinder operational efficiency and obstruct the company’s ability to scale and respond to digital transformation demands. To overcome these limitations, this study proposes a structured Enterprise Architecture (EA) using the TOGAF framework as a foundation for aligning IT infrastructure with business strategy.

The proposed architecture adopts a future-state design incorporating microservices, centralized master data management, API Gateway integration, and a hybrid infrastructure model that combines cloud and on-premise resources. Business processes such as dealer order handling, service management, and customer interaction are reengineered to flow more efficiently across integrated systems. In addition, a detailed roadmap is developed for a phased implementation from 2025 to 2028, prioritizing ERP and CRM deployment, Business Intelligence capabilities, IT governance frameworks, and mobile applications.

Using a qualitative case study approach and following TOGAF ADM phases, the research provides a comprehensive and scalable architecture blueprint tailored to PT Wahana’s needs. The resulting EA enhances data accuracy, supports real-time analytics, and enables better strategic alignment between IT and business functions. This design is expected to provide a strong foundation for digital transformation, operational excellence, and sustainable competitiveness in the evolving automotive distribution industry.

# data[].attributes.body
Perkembangan teknologi digital telah mendorong transformasi signifikan dalam industri e-commerce, salah satunya melalui fitur live streaming shopping yang kini semakin diminati. Dalam konteks ini, penerapan chatbot berbasis kecerdasan buatan (AI) menjadi elemen penting yang diyakini mampu meningkatkan pengalaman belanja konsumen secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penerapan chatbot terhadap niat beli konsumen pada platform yang menggunakan live shopping, khususnya Shopee Live di wilayah JABODETABEK. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode Partial Least Squares - Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dan melibatkan 400 responden. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel visibilitas, keaslian, dan interaktivitas berpengaruh signifikan terhadap kepercayaan, sementara kepercayaan dan kemudahan penggunaan berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pelanggan. Namun, hanya visibilitas yang terbukti berpengaruh signifikan terhadap niat beli konsumen. Penelitian ini menyimpulkan bahwa visibilitas chatbot merupakan faktor kunci dalam meningkatkan niat beli melalui live shopping, sementara aspek lain seperti kepuasan pelanggan, interaktivitas, dan keaslian masih memerlukan eksplorasi lebih lanjut. Temuan ini memberikan kontribusi praktis bagi pengembangan strategi pemasaran digital dan inovasi teknologi dalam e-commerce berbasis live streaming.

# data[].attributes.attachment_caption
THESIS DEFENSE - 2502483300 - MUHAMAD HUSNI AL ROYYAN

# data[].attributes.body
Perkembangan teknologi digital telah membawa banyak kemudahan, namun juga membuka celah baru bagi maraknya kejahatan siber. Salah satu bentuk yang paling sering terjadi adalah penipuan online melalui panggilan telepon, yang tidak hanya merugikan korban secara finansial tetapi juga menimbulkan rasa tidak aman dalam berkomunikasi.

Untuk menjawab tantangan ini, masyarakat mulai menggunakan aplikasi pendeteksi telepon seperti TrueCaller dan GetContact. Aplikasi ini memanfaatkan basis data komunitas untuk menandai serta memblokir nomor yang mencurigakan, sehingga diharapkan mampu menjadi “tameng digital” dari ancaman penipuan.

Namun, adopsi aplikasi tersebut tidak serta merta bergantung pada fitur teknis semata. Keputusan seseorang untuk menggunakannya dipengaruhi oleh berbagai faktor psikologis dan sosial, seperti manfaat yang dirasakan, tingkat kemudahan, kepercayaan terhadap aplikasi, rasa aman, hingga pengaruh orang di sekitarnya. Oleh karena itu, penting untuk memahami faktor-faktor tersebut agar strategi pencegahan penipuan berbasis teknologi dapat berjalan lebih efektif.

# data[].attributes.body
Sistem Applicant Tracking System (ATS) berbasis kecerdasan buatan (AI) yang diusulkan dalam penelitian ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi proses rekrutmen pada usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM), khususnya di sektor kuliner Jakarta. UMKM yang menjadi tulang punggung perekonomian Indonesia sering menghadapi tantangan dalam perekrutan tenaga kerja, seperti keterbatasan jangkauan kandidat, proses seleksi informal, dan kesulitan menemukan talenta yang sesuai. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi efektivitas implementasi ATS berbasis AI, sekaligus menilai manfaat dan hambatan yang mungkin muncul.

Dengan pendekatan wawancara kualitatif dan pengembangan prototipe, penelitian ini mengeksplorasi kebutuhan nyata pemilik dan karyawan UMKM serta merancang sistem yang dapat menjawab permasalahan utama, termasuk posting lowongan terpusat, penyaringan kandidat otomatis berbasis NLP, penjadwalan wawancara otomatis, dan pelacakan aplikasi secara real-time. Prototipe dikembangkan menggunakan Vue.js, Laravel, MySQL, serta model NLP bahasa Indonesia berbasis BERT untuk mengukur kesesuaian antara CV dan deskripsi pekerjaan.

Pengujian awal menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan skor kesesuaian kandidat dengan tingkat akurasi tinggi pada analisis semantik (0,872) dan kecocokan keterampilan (0,744), meskipun masih lemah pada pencocokan kata kunci (0,152) dan entitas (0,014). Hasil ini mengindikasikan bahwa sistem efektif dalam memahami konteks umum, namun memerlukan pengembangan lebih lanjut untuk mendeteksi detail spesifik seperti sertifikasi.

Penelitian ini menyimpulkan bahwa ATS berbasis AI dapat meningkatkan transparansi, memperluas jangkauan rekrutmen, dan mempercepat proses seleksi pada UMKM, tetapi menghadapi tantangan berupa literasi digital, biaya implementasi, dan kekhawatiran hilangnya sentuhan manusia. Rekomendasi penelitian adalah penerapan model hibrida, yaitu AI sebagai penyaring utama dengan keputusan akhir tetap dilakukan manusia, serta pengembangan lebih lanjut pada fitur umpan balik kandidat dan prediksi kinerja.

Penelitian ini berkontribusi pada pemahaman tentang digitalisasi rekrutmen UMKM di Indonesia serta memberikan kerangka kerja awal untuk implementasi ATS berbasis AI dalam sektor usaha kecil menengah. Optimalisasi sistem rekrutmen digital diharapkan dapat memperkuat daya saing UMKM dan memberikan kontribusi nyata bagi perekonomian nasional.

Kata Kunci: UMKM, e-recruitment, Applicant Tracking System, AI, NLP, hybrid model.

# data[].attributes.attachment_link.title
Video Penjelasan Tesis - Hazel Fauzan Delfianto

# data[].attributes.body
Fitur video pendek yang terintegrasi dalam platform e-commerce Shopee dirancang untuk meningkatkan keterlibatan pengguna dan mendorong niat beli. Namun, ulasan pengguna dari Apple App Store dan Google Play Store menunjukkan beberapa tantangan, termasuk pemutaran otomatis yang mengganggu, navigasi yang kurang intuitif, serta konten yang tidak pantas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor utama yang memengaruhi perilaku konsumen terkait Shopee Video dan dampaknya terhadap niat beli. Dengan menggunakan analisis sentimen, penelitian ini mengkaji ulasan pengguna yang diambil dari kedua platform tersebut, kemudian disaring berdasarkan kriteria tertentu. Data dianalisis untuk mengidentifikasi pola berulang dari ketidakpuasan pengguna terkait fungsi pemutaran otomatis, moderasi konten, dan kegunaan antarmuka. Mengatasi faktor-faktor ini sangat penting untuk mengoptimalkan fitur video pendek dan meningkatkan keterlibatan konsumen.

Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif yang menunjukkan bahwa keterlibatan pengguna berpengaruh signifikan terhadap niat beli, dengan kualitas sistem, kualitas informasi, serta adopsi dan kegunaan teknologi sebagai perhatian utama. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner daring yang memuat 23 pernyataan dengan skala Likert 7 poin sebagai alat ukur. Terdapat 311 responden yang berpartisipasi dengan kriteria utama pengguna Shopee Video di Indonesia berusia minimal 17 tahun. Data dianalisis menggunakan Structural Equation Model (SEM) dengan pendekatan Partial Least Squares (PLS) atau SEM-PLS. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa niat beli pengguna melalui fitur Shopee Video terutama dipengaruhi oleh kualitas informasi, keterlibatan pengguna, serta adopsi dan kegunaan teknologi. Penelitian ini berkontribusi pada pemahaman yang lebih luas mengenai fitur video pendek dalam platform e-commerce dan perannya dalam membentuk perilaku konsumen. Peningkatan fitur video pendek berdasarkan umpan balik pengguna dapat meningkatkan keterlibatan dan tingkat konversi.

Kata Kunci: e-commerce, purchase intention, Shopee Video, short-video, SEM-PLS.

# data[].attributes.attachment_link.title
Thesis Defense - 2502478540 - Merisa Syafrina

# data[].attributes.body
Industri hiburan musik di Indonesia terus berkembang, dengan Loket menjadi salah satu platform utama penjualan tiket konser. Meski populer, Loket menghadapi tantangan berupa keluhan pengguna seperti sistem error, antrian virtual tidak adil, hingga masalah refund. Kondisi ini membuat pentingnya penelitian tentang faktor yang memengaruhi keputusan pembelian dan kepuasan konsumen.

Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif eksplanatori dengan 385 responden Generasi Z dan Milenial di JABODETABEK yang pernah membeli tiket melalui Loket. Variabel yang diteliti adalah user experience, service quality, ease of use, dan perceived security, dianalisis menggunakan SEM-PLS.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa service quality, ease of use, dan perceived security berpengaruh signifikan terhadap keputusan pembelian, yang kemudian meningkatkan kepuasan konsumen. Sementara itu, user experience tidak terbukti berpengaruh signifikan. Artinya, konsumen lebih menilai fungsi dan keamanan platform dibanding faktor estetika atau emosional.

Temuan ini memberi masukan bagi penyedia layanan TMS seperti Loket untuk fokus pada kualitas layanan, keamanan, dan kemudahan penggunaan agar dapat meningkatkan kepercayaan, kepuasan, dan loyalitas konsumen.

Kata Kunci: Generasi Z, Milenial, Ticketing Management Service (TMS), keputusan pembelian, kepuasan konsumen, user experience, service quality, ease of use, perceived security.

# data[].attributes.attachment_link.title
Video Penjelasan Tesis - Muhammad Rafly Rudnisyarif (2502482701)

# data[].attributes.body
XYZ Life Insurance Company implemented a Core Insurance System, an ERP- based solution designed to enhance critical operations such as policy administration, customer data management, premium processing, underwriting, and claims handling. The present study assesses the effectiveness of the system using an updated version of the DeLone and McLean Information System Success Model, complemented with the constructs of Trust and Perceived Usefulness. The questionnaires were completed by 270 active system users and the responses using a structured questionnaire were analyzed by Structural Equation Modeling- Partial Least Squares (SEM-PLS). According to the findings, it was possible to support nine out of the eleven hypotheses proposed. Information Quality, Service Quality, Trust and Perceived Usefulness had significant effects on User Satisfaction, but Service Quality and System Quality had significant impacts on Intention to Use. Further, User Satisfaction and Intention to Use were both determined to have a positive impact on Net Benefits, showing that increases in performance within a system, as well as improvements in user perceptions of the system leads to increased value to the organization. The findings emphasize the necessity to consider the stable operation of the system, the effectiveness of the services in case of appeal, and confidence in the work of the system to seek a surge in adoption and satisfaction. The study is complementary to the body of knowledge surrounding ERP-based information systems in the insurance sector, as well as providing practical knowledge in striking a balance between information system-based design and service quality a,nd the business needs in order to understand how to effectively maximize the organizational benefits.

Keywords:

Core Insurance System, IS Success Model, DeLone & McLean Model, Enterprise Resource Plannin

# data[].attributes.attachment_link.title
Presentasi Thesis - Icha Nafisatul Khumairoh

# data[].attributes.headline
2502478502 - Made Bayu Brahmanda Dharmasaguna

# data[].attributes.subject
2502478502 - Made Bayu Brahmanda Dharmasaguna

# data[].attributes.body
Churn pelanggan merupakan permasalahan krusial dalam e-commerce karena berdampak langsung pada pendapatan dan keberlanjutan bisnis. Penelitian ini berfokus pada platform Balimall.id dan Tokodaring.balimall.id, milik Baliyoni Group, yang menghadapi tantangan dalam mempertahankan pelanggan aktif meskipun terjadi peningkatan jumlah pengguna setiap tahun. Masalah utama yang ditemukan adalah adanya kesenjangan antara jumlah pelanggan terdaftar (2.093 hingga Oktober 2024) dengan pelanggan yang benar-benar aktif bertransaksi (622 pelanggan), yang menunjukkan potensi churn tinggi. Untuk mengatasi hal ini, penelitian mengembangkan dan membandingkan dua metode deep learning, yaitu Long Short-Term Memory (LSTM) dan Temporal Convolutional Network (TCN), dalam memprediksi churn pelanggan. Dataset yang digunakan berasal dari dump database Tokodaring periode Maret 2020–Oktober 2024 sebanyak 41.519 data, yang diproses menjadi dua subset utama: data sentimen (ulasan pelanggan positif/negatif) dan data transaksi (recency, frequency, monetary). Pra-pemrosesan dilakukan melalui tahapan cleaning, tokenisasi, normalisasi, labeling, serta rekayasa fitur berbasis RFM untuk menentukan status churn. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model TCN memiliki akurasi, stabilitas, dan kemampuan generalisasi yang lebih baik dibandingkan LSTM pada prediksi churn berbasis data transaksi, sedangkan LSTM masih unggul dalam menangkap pola sekuensial pada analisis sentimen. Analisis probabilitas churn mengungkapkan bahwa pelanggan dengan sentimen negatif memiliki kemungkinan churn lebih tinggi (1,12%) dibandingkan dengan pelanggan dengan sentimen positif (0,98%), meskipun mayoritas tetap berada pada kategori non-churn. Temuan ini menegaskan bahwa integrasi analisis sentimen dan prediksi churn berbasis deep learning mampu memberikan wawasan lebih mendalam tentang perilaku pelanggan. Model yang dihasilkan dapat digunakan perusahaan untuk mengidentifikasi pelanggan berisiko churn, menyusun strategi retensi yang lebih tepat sasaran, serta meningkatkan loyalitas pelanggan di tengah persaingan e-commerce yang semakin kompetitif.

Kata Kunci: Churn Pelanggan, E-commerce, Deep Learning, Long Short-Term Memory (LSTM), Prediksi Perilaku Pelanggan

# data[].attributes.body
Health information systems in Indonesia struggle with interoperability, leaving EMRs fragmented, insecure, and hard to scale. This study proposes a reference architecture using Zachman Framework and WHO SMART Guidelines based on the HL7 FHIR standard, using a case from Sampang Regency and focusing on antenatal care. Organized into business, data, application, and technology layers, the design introduces FHIR APIs, microservices, and security features to improve data exchange and scalability. Previous studies reveal challenges in FHIR implementation such as the lack of scalable methods, inadequate practice guides, and no studies specific to Indonesia’s maternal and child health context. The study uses Action Design Research (ADR), combining the creation and evaluation of IT artifacts within EMR

in Sampang District. Achieving interoperability in Indonesia’s legacy EMR systems (case study in Sampang District) requires an HL7 FHIR–based architecture with modular services such as a FHIR Server, Data Transformation Service, and Terminology Server to enable structured data exchange aligned with SATUSEHAT, while addressing challenges of fragmented infrastructure, limited capacity, and absent standards. Thus, Indonesia needs a clear EMR blueprint that supports façade and native FHIR approaches using enterprise architecture framework as reference. While a native FHIR server ensures better governance and sustainability, success ultimately depends on local architectural, infrastructure, governance within subnational health offices.

# data[].attributes.body
Bank digital di Indonesia saat ini bersaing untuk mendapatkan lebih banyak nasabah melalui aplikasi mobile, ekosistem keuangan digital, dan metode promosi masing-masing. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi kepuasan nasabah ketika menggunakan aplikasi bank digital. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah System Quality, Service Quality, Information Quality, Perceived Advantage, Effort Expectancy, Digital Ecosystem, User Satisfaction, dan Continuance Intention pada aplikasi mobile. Hasil penelitian menyimpulkan faktor-faktor apa saja yang memengaruhi kepuasan, sehingga dapat menjadi dasar dalam mengembangkan aplikasi mobile bank digital Indonesia yang lebih baik. Model penelitian dan kuesioner menggunakan modifikasi dari DeLone and McLean Information System Success Model. Dalam menganalisis hasil kuesioner, peneliti menggunakan statistik deskriptif dan analisis Structural Equation Modeling (SEM) dengan bantuan perangkat lunak SMART PLS v.4. Hasil pengolahan data menunjukkan terdapat 11 pengaruh langsung yang signifikan terhadap User Satisfaction atau Continuance Intention, serta 6 pengaruh langsung yang tidak signifikan. Selain itu, terdapat 8 pengaruh tidak langsung yang signifikan, di mana User Satisfaction menjadi mediator utama dalam memengaruhi Continuance Intention. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi rujukan bagi bank digital Indonesia untuk meningkatkan layanan aplikasi mobile mereka dan menjaga loyalitas nasabah.

Kata Kunci: digital banking; DeLone and McLean; Structural Equation Model; niat menggunakan jangka panjang; kepuasaan pengguna

# data[].attributes.body
Scaling merupakan masalah utama di pembangkit listrik tenaga panas bumi, yang menyebabkan penurunan kinerja dan peningkatan biaya perawatan. Di Pembangkit Listrik Tenaga Panas Bumi XYZ, kejadian penurunan daya atau derating yang berulang menyebabkan penurunan Faktor Ketersediaan Ekuivalen (EAF), dari 94,1% pada tahun 2016 menjadi 89,63% pada tahun 2018. Meskipun turbine washing telah digunakan sebagai strategi mitigasi, efektivitasnya terbatas karena kurangnya ambang batas untuk memulai dan menghentikan turbine washing. Studi ini bertujuan untuk menentukan threshold NBR yang berfungsi sebagai referensi dalam memutuskan kapan harus memulai dan menghentikan turbine washing untuk mencegah derating karena scaling. Studi ini mengusulkan prediksi berbasis data dalam turbine washing menggunakan kerangka kerja CRISP-DM dan algoritma Random Forest untuk menetapkan ambang batas referensi untuk Nozzle Blocking Ratio (NBR). Model yang dilatih pada data operasional historis mencapai RMSE sebesar 0,203 dan skor R² sebesar 89,18 persen. Threshold NBR baru sebesar 9 telah ditetapkan sebagai acuan untuk keputusan turbine washing. Setelah implementasi, jumlah derating menjadi nol pada tahun 2021, dan EAF meningkat menjadi 96,06 persen. Lebih lanjut, implementasi prediksi derating dalam turbine washing menghasilkan kepuasan pemangku kepentingan yang tinggi, mencapai skor kepuasan 4,8 dari 5. Hasil ini menunjukkan potensi pembelajaran mesin untuk meningkatkan prediksi derating dan keandalan operasional di pembangkit listrik tenaga panas bumi.

Kata kunci: Derating Prediction, Turbine Washing, Random Forest, Nozzle Blocking Ratio, Predictive Maintenance

# data[].attributes.body
TikTok menjadi platform media sosial paling populer di Indonesia karena konten video dan musik yang menarik serta algoritma yang adiktif. Hal ini mendorong pengguna, khususnya Generasi Z di Jakarta, untuk terus menggunakannya hingga mengorbankan waktu produktif dan kehidupan sosial, yang dapat menurunkan kepuasan hidup. Penelitian ini menggunakan gabungan metode kualitatif (pertanyaan terbuka) dan kuantitatif (kuesioner tertutup), dengan model penelitian yang dimodifikasi dari kerangka DeLone dan McLean, TAM, dan UTAUT2. dan dianalisis dengan SmartPLS. Hasilnya menunjukkan bahwa Information Quality, System Quality, dan Perceived Ease of Use tidak berpengaruh terhadap Use TikTok. Namun, Actual Usage, Hedonic Motivation, dan Habit berpengaruh, serta Use TikTok terbukti berkaitan dengan Addiction.

Kata Kunci: Kecanduan, TikTok, Gen Z, DeLone&McLean, TAM, UTAUT2

# data[].attributes.body
Tingkat kelulusan siswa melalui jalur Seleksi Nasional Berdasarkan Prestasi (SNBP) di Kabupaten Toba masih rendah, di mana pada tahun 2024 hanya 13,6% siswa yang lulus dan 86,4% gagal. SMAN 1 dan SMAN 2 Balige sebagai sekolah unggulan menghadapi tantangan dalam memprediksi kelulusan siswa serta memberikan bimbingan yang tepat dalam pemilihan jurusan. Untuk mengatasi masalah ini, machine learning diterapkan untuk menganalisis data akademik historis siswa dan menghasilkan prediksi yang akurat, sehingga sekolah dapat melakukan intervensi dini dan meningkatkan persiapan siswa.

Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi kelulusan SNBP menggunakan algoritma Decision Tree, Random Forest, dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Proses pengembangan mengikuti kerangka CRISP-DM yang meliputi enam tahapan utama: Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, dan Deployment. Dataset yang digunakan mencakup 534 data historis akademik dari dua sekolah tersebut. Model dievaluasi berdasarkan metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, dan ROC-AUC, dengan proses hyperparameter tuning menggunakan GridSearchCV.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest memberikan performa terbaik dengan akurasi 96,89% dan ROC-AUC 96,95%, mengungguli algoritma lainnya. Analisis feature importance mengungkapkan bahwa total nilai rapor merupakan faktor yang paling berpengaruh terhadap kelulusan, diikuti oleh nilai Matematika, Bahasa Indonesia, dan Bahasa Inggris. Model ini dapat berfungsi sebagai early warning system untuk membantu pihak sekolah dalam mengidentifikasi siswa yang berisiko gagal sehingga dapat diberikan pembinaan tambahan dan bimbingan dalam memilih jurusan yang tepat.

Implementasi model prediktif ini diharapkan dapat mendukung sekolah dalam meningkatkan kualitas pendidikan dan memperbaiki tingkat kelulusan SNBP. Selain itu, integrasi model ini ke dalam sistem informasi sekolah akan mendorong pengambilan keputusan berbasis data, sejalan dengan transformasi digital di bidang pendidikan.

Keywords

Machine Learning, CRISP-DM, SNBP, Random Forest, Predictive Model, Education Analytics

# data[].attributes.attachment_link.title
Presentasi Tesis - Salomo Septtwindo Silalahi

# data[].attributes.body
Industri game mobile free-to-play (F2P) terus berkembang pesat di Indonesia, khususnya pada genre RPG dan MOBA yang menjadi favorit mayoritas pemain. Fenomena ini mendorong penelitian mengenai faktor-faktor yang memengaruhi Purchase Intention item premium dalam game F2P. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh konstruk Hedonic Motivation, Price Value, Performance Expectancy, Fear of Missing Out (FOMO), Competitiveness, dan Support Developer terhadap purchase intention pada pemain game F2P di Indonesia. Penelitian menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan survei, di mana data diperoleh melalui kuesioner online dari pemain aktif F2P.

Penentuan sampel dilakukan menggunakan rumus Cochran dengan total 317 responden, dan analisis data dilakukan menggunakan Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa lima variabel, yaitu Hedonic Motivation, Price Value, Performance Expectancy, FOMO, dan Support Developer berpengaruh signifikan terhadap purchase intention, dengan Price Value menjadi faktor dominan. Sebaliknya, variabel Competitiveness tidak berpengaruh signifikan terhadap purchase intention.

Temuan ini menegaskan bahwa Purchase Intention pemain lebih dipengaruhi oleh aspek emosional, persepsi nilai, dan dukungan terhadap pengembang dibandingkan dorongan kompetitif. Secara teoritis, penelitian ini memperluas penerapan model UTAUT2 dengan memasukkan faktor psikologis dan altruistik dalam menjelaskan perilaku konsumtif digital. Secara praktis, hasil penelitian memberikan masukan strategis bagi pengembang game F2P untuk meningkatkan persepsi value-for-money, memanfaatkan event berbatas waktu, serta memperkuat hubungan dengan komunitas pemain.

Kata kunci: Free-to-Play, Purchase Intention, UTAUT2, Fear of Missing Out, Game Mobile.

# data[].attributes.body
Dalam era digital yang terus berkembang, pelindungan data pribadi menjadi aspek krusial bagi institusi keuangan di Indonesia. Peningkatan risiko kebocoran data, serangan siber, dan tuntutan kepatuhan terhadap regulasi mendorong organisasi untuk membangun sistem pengelolaan data pribadi yang terstruktur. Pemberlakuan Undang-Undang No. 27 Tahun 2022 tentang Pelindungan Data Pribadi (UU PDP) menuntut adanya langkah implementasi yang memadai, sejalan dengan praktik terbaik internasional.

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kesiapan organisasi dalam menghadapi implementasi pelindungan data pribadi berdasarkan ketentuan UU PDP serta standar ISO/IEC 27001, ISO/IEC 27002, dan ISO/IEC 27701. Pendekatan kualitatif digunakan melalui wawancara mendalam dengan perwakilan berbagai divisi dan analisis dokumen internal di PT XYZ.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa PT XYZ telah memulai sejumlah inisiatif penting, seperti penunjukan Pejabat Pelindung Data Pribadi (DPO), penyusunan kebijakan keamanan informasi, dan pengembangan pedoman teknis terkait perlindungan data. Namun, ditemukan kesenjangan signifikan dalam manajemen persetujuan, pemenuhan hak subjek data, dokumentasi aktivitas pemrosesan, dan manajemen risiko privasi yang terintegrasi.

Penelitian ini menyimpulkan bahwa PT XYZ perlu memperkuat tata kelola data pribadi melalui prosedur operasional yang sistematis, mekanisme monitoring dan audit yang berkelanjutan, serta program peningkatan kesadaran dan kompetensi seluruh pemangku kepentingan. Temuan ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi institusi keuangan lain dalam mempersiapkan kepatuhan terhadap regulasi pelindungan data pribadi di Indonesia.

Kata kunci: Perlindungan data pribadi, ISO 27701, keamanan informasi, kesiapan organisasi, kepatuhan

# data[].attributes.attachment_link.title
Video Tesis - 2502395235 - IRENNE SUTANTO

# data[].attributes.body
Aplikasi MCore yang digunakan oleh PT Maskapai Reasuransi Indonesia Tbk dianalisis melalui pendekatan model keberhasilan sistem informasi DeLone dan McLean. Analisis ini berfokus pada faktor-faktor yang memengaruhi kepuasan pengguna dan manfaat bersih (net benefit) yang diperoleh organisasi. Dengan mempertimbangkan kualitas sistem, kualitas informasi, dan kualitas layanan, penelitian ini bertujuan untuk menilai sejauh mana aplikasi MCore memberikan kontribusi nyata terhadap efektivitas kerja, pengambilan keputusan, serta peningkatan kinerja perusahaan.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas sistem yang andal, informasi yang relevan, serta layanan yang responsif memiliki peran penting dalam membangun kepuasan pengguna. Kepuasan ini kemudian berhubungan erat dengan manfaat bersih yang diterima, baik dalam bentuk efisiensi waktu, peningkatan kualitas keputusan, maupun optimalisasi proses bisnis internal. Selain itu, persepsi pengguna terhadap kemudahan, aksesibilitas, dan keandalan layanan turut memperkuat keyakinan bahwa MCore adalah sistem yang mendukung aktivitas operasional perusahaan.

Secara keseluruhan, penelitian ini menegaskan bahwa keberhasilan penerapan MCore tidak hanya terletak pada aspek teknis, tetapi juga pada bagaimana sistem tersebut mampu memenuhi ekspektasi pengguna dan menghasilkan nilai tambah bagi perusahaan. Melalui pemetaan faktor-faktor kepuasan dan manfaat, organisasi dapat memahami area yang perlu diperkuat untuk memastikan implementasi sistem informasi berjalan optimal dan berkelanjutan. Dengan demikian, studi ini memberikan gambaran penting bagi manajemen dalam merancang strategi pengembangan teknologi informasi yang sejalan dengan kebutuhan bisnis dan tujuan perusahaan.

# data[].attributes.body
Karya ini merupakan representasi visual dari hasil penelitian tesis yang mengkaji pengaruh 7 (tujuh) faktor. 7 (tujuh) faktor utama tersebut yaitu kualitas sinyal, kualitas gambar, kualitas suara, kualitas konten, keberagaman konten , penempatan iklan saat acara, dan jenis produk yang diiklankan terhadap kepuasan dan kepentingan pengguna televisi digital di pulau Jawa dan Sumatera. Video menampilkan alur logis dari latar belakang masalah hingga kesimpulan, dilengkapi dengan visualisasi hasil pengujian Smart PLS dan SPSS.

Nuansa warna netral dan layout rapi digunakan untuk merefleksikan karakter profesional dan akademik dari program Magister Manajemen Sistem Informasi. Video ini tidak hanya menyampaikan data dan hasil analisis secara efisien, tetapi juga menjadi media komunikasi ilmiah yang memperlihatkan pentingnya strategi digital berbasis data dari pengguna televisi digital.

Karya ini mencerminkan sinergi antara pendekatan ilmiah dan visual komunikatif dalam menyampaikan gagasan, sekaligus menunjukkan kontribusi akademik terhadap pengembangan layanan televisi digital berbasis data pengguna yang relevan dengan tantangan di era digital saat ini.

# data[].attributes.attachment_link.title
video persentasi thesis - Asri Widiyastuti - 2502484146 - MMSI.mp4

# data[].attributes.attachment_link.description
Stream has a new look!Microsoft Stream has merged with Microsoft Clipchamp to create a unified video experience. Learn more

# data[].attributes.body
Video ini menjelaskan hasil penelitian tesis yang bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi kepuasan pengguna terhadap loyalitas pembaca portal berita daring berbasis mobile website. Latar belakang penelitian ini berangkat dari fenomena meningkatnya konsumsi berita digital melalui perangkat seluler, yang menuntut penyedia portal berita untuk mengoptimalkan kualitas layanan mereka. Penelitian ini mengidentifikasi lima variabel independen, yaitu kualitas konten, kualitas desain, iklan, kualitas visual, dan personalisasi berita, yang diasumsikan berpengaruh terhadap kepuasan pengguna, dan selanjutnya berdampak pada loyalitas.

Pengumpulan data dilakukan melalui penyebaran kuesioner kepada 431 responden yang merupakan pengguna aktif tiga portal berita daring utama di Indonesia: Detikcom, Kompas, dan Tribunnews. Teknik analisis yang digunakan adalah Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), yang memungkinkan analisis hubungan antar variabel secara simultan. Hasil analisis menunjukkan bahwa kualitas konten, desain, visual, dan personalisasi berita memiliki pengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna, sedangkan iklan tidak berpengaruh signifikan. Selain itu, kepuasan pengguna terbukti memiliki dampak yang signifikan terhadap loyalitas mereka terhadap portal berita yang digunakan.

Penelitian ini memberikan kontribusi teoritis dalam pengembangan model loyalitas pengguna digital serta kontribusi praktis bagi pengelola portal berita daring dalam menyusun strategi digital yang berorientasi pada pengalaman pengguna. Implikasi dari temuan ini mendukung inovasi industri media berbasis teknologi informasi dan transformasi digital yang berkelanjutan. Secara keseluruhan, karya ini tidak hanya memvisualisasikan proses riset secara sistematis, tetapi juga menegaskan pentingnya kolaborasi antara pendekatan akademik dan penerapan praktis di dunia digital. Poster ini menjadi bentuk komunikasi ilmiah yang padat, ringkas, dan relevan dengan tantangan ekosistem digital saat ini.

# data[].attributes.attachment_link.title
Tesis- Aditia Nugroho - 25002484114 - MMSI

# data[].attributes.body
Banyak tantangan dan risiko muncul dalam pelaksanaan Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE), termasuk pengelolaan aplikasi Audit Tools. Melakukan penilaian risiko merupakan hal yang sangat penting. Untuk itu, pemerintah Indonesia telah menetapkan kerangka kerja berdasarkan Peraturan Menteri Pendayagunaan Aparatur Negara dan Reformasi Birokrasi Nomor 5 Tahun 2020 yaitu Pedoman Manajemen Risiko SPBE.

Dalam penelitian ini, manajemen risiko akan dilakukan pada pengelolaan aplikasi Audit Tools menggunakan Pedoman Manajemen Risiko SPBE. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi, menganalisis, dan mengevaluasi risiko yang terkait dengan pengelolaan Alat Audit serta memberikan rekomendasi. Penelitian ini berfokus pada 16 kategori risiko SPBE.

Sebanyak 46 risiko telah berhasil diidentifikasi, terdiri dari 15 risiko positif dan 31 risiko negatif. Berdasarkan penilaian risiko, hasil studi ini menunjukkan bahwa prioritas tertinggi dalam manajemen risiko Audit Tools adalah adanya kendala dalam pengembangan teknologi di Aplikasi Audit Tools, data informasi yang tidak transparan, serta kebocoran data dan informasi audit. Dilakukan pula penilaian kematangan sistem informasi pengelolaan Audit Tools berdasar kategori risiko yaitu mendapat skor 3,59 dari target skor 5. Untuk mengatasi GAP yang ada maka rekomendasi yang diberikan salah satunya adalah perlu membuat Rencana Pemulihan Bencana (DRP) dan SOP untuk akses akun Audit. Selain itu,

peningkatan kemampuan Tim Layanan harus diterapkan untuk mencegah risiko yang ada terulang kembali.

# data[].attributes.attachment_link.title
Presentasi Tesis - Harnum Annisa P - 2502484000 - MMSI

# data[].attributes.body
Gangguan kesehatan mental memengaruhi sekitar satu dari tujuh remaja di seluruh dunia. I-NAMHS Indonesia juga melaporkan bahwa 34,9% remaja memiliki setidaknya satu keluhan kesehatan mental. Masalah kesehatan mental, seperti kecemasan, depresi, dan stres, akan berdampak pada prestasi akademik siswa. Penggunaan data mining sudah banyak diterapkan untuk mempelajari kesehatan mental, tetapi penelitian difokuskan pada mahasiswa, sehingga terdapat kesenjangan atau keterbatasan pengetahuan tentang kesehatan mental di kalangan siswa usia sekolah. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi keterbatasan ini dengan mengembangkan model prediktif untuk kesehatan mental siswa menggunakan teknik penambangan data. Penelitian ini menggunakan metodologi CRISP-DM untuk membangun model prediksi kesehatan mental siswa menggunakan teknik pembelajaran mesin, termasuk decision tree, random forest, k-nearest neighbor, support vector machine, dan naïve bayes. Kumpulan data terdiri dari 426 contoh dari siswa SMP dan SMA, dengan 15 atribut. Penelitian ini menemukan bahwa algoritma random forest mencapai akurasi tertinggi (0,95), mengungguli model lain dalam memprediksi kesehatan mental siswa. Hasil ini menunjukkan keefektifan algoritma dalam memungkinkan deteksi dan intervensi dini, yang sangat penting untuk menjaga kesejahteraan siswa. Mengintegrasikan alat prediksi tersebut ke dalam sistem pendidikan mendukung lingkungan belajar yang lebih sehat dan secara tidak langsung berkontribusi untuk meningkatkan kualitas pendidikan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritme yang digunakan tidak hanya efektif, tetapi juga memiliki potensi untuk diterapkan dalam lingkungan pendidikan. Penerapan tersebut memungkinkan deteksi dini terhadap masalah kesehatan mental siswa, yang sangat penting dalam upaya mendukung kesejahteraan mereka. Dengan demikian, intervensi yang dilakukan dapat lebih tepat sasaran dan berbasis data, sehingga berkontribusi pada peningkatan kualitas pendidikan secara keseluruhan.

# data[].attributes.attachment_link.title
Presentasi Tesis 2502483414 - Muhammad Habli

# data[].attributes.body
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kepuasan Pengguna terhadap

Aplikasi Clearance Inbound Application System: Studi Kasus pada Pengguna Jasa Kepabeanan.

Transformasi digital telah memengaruhi sektor

kepabeanan, khususnya dengan adanya CEISA 4.0 yang bersifat mandatory.

CIAS digunakan perusahaan untuk integrasi host-to-host ke CEISA. Namun,

karena sistem ini wajib digunakan, tantangan terbesar adalah bagaimana

memastikan kepuasan pengguna.

saya merumuskan

masalah penelitian yaitu: faktor apa saja yang memengaruhi kepuasan

pengguna CIAS, bagaimana peran task-technology fit, feedback, dan

usability, serta apakah penggunaan sistem wajib otomatis meningkatkan

kepuasan pengguna.

Tujuan penelitian ini adalah untuk

mengidentifikasi faktor utama yang memengaruhi kepuasan pengguna CIAS,

menguji model integrasi TAM, UTAUT, TTF, dan ISSM, serta memberikan

rekomendasi perbaikan sistem wajib.

Penelitian ini mengintegrasikan TAM, UTAUT,

TTF, dan ISSM dalam satu model untuk mengevaluasi kepuasan pengguna

CIAS. Terdapat 13 hipotesis yang diuji menggunakan metode SEM-PLS.

Variabel penelitian terdiri dari user

satisfaction sebagai variabel dependen. Sedangkan variabel independen

meliputi actual use, feature completeness, feedback, performance

expectancy, ease of use, usefulness, task-technology fit, serta kualitas

UI dan UX.

Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan adalah

kuantitatif dengan SEM-PLS. Data diperoleh dari 284 responden pengguna

CIAS melalui kuesioner online. Analisis dilakukan dengan SmartPLS dan

bootstrapping.

Hasil Uji Hipotesis Dari 13 hipotesis, 9 terbukti signifikan.

Hubungan terkuat adalah perceived ease of use terhadap performance

expectancy, dan task characteristics terhadap task-technology fit.

Sementara itu, technology characteristics dan use behavior tidak

berpengaruh signifikan.

Efek Tidak Langsung Selain pengaruh langsung, ditemukan efek

tidak langsung. Misalnya, task characteristics berpengaruh pada

perceived usefulness dan kepuasan melalui task-technology fit. Hal ini

menegaskan bahwa kesesuaian tugas dan teknologi sangat krusial.

# data[].attributes.body
Pertumbuhan pesat teknologi pendidikan telah merevolusi cara pendidikan disampaikan, khususnya melalui integrasi gamification ke dalam platform e-learning yang bertujuan meningkatkan motivasi dan keterlibatan siswa. Penelitian ini mengidentifikasi faktor-faktor utama yang memengaruhi niat siswa untuk menggunakan fitur gamifikasi AdaptoX pada platform pembelajaran daring terkemuka di Indonesia, Ruangguru.

Kerangka Technology Acceptance Model (TAM) yang diperluas digunakan untuk menilai pengaruh persepsi kemudahan penggunaan, kegunaan, kesenangan, pengaruh sosial, motivasi hedonis, dan sikap. Survei kuantitatif dibagikan kepada pengguna Ruangguru dan berhasil mengumpulkan 277 respons valid, yang kemudian dianalisis menggunakan perangkat lunak SmartPLS 4.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa persepsi kegunaan, kemudahan penggunaan, kesenangan, motivasi hedonis, dan sikap berperan kuat dalam memprediksi niat penggunaan, sementara pengaruh sosial tidak memiliki dampak signifikan. Temuan ini mengindikasikan bahwa siswa lebih memprioritaskan pengalaman pribadi dan kemudahan penggunaan fitur AdaptoX untuk memuaskan rasa ingin tahu dan pencapaian pribadi dibandingkan pengaruh lingkungan sosial.

Penelitian ini merekomendasikan agar Ruangguru memfokuskan peningkatan desain dan pengalaman pengguna AdaptoX secara keseluruhan guna menciptakan pengalaman belajar yang lebih mulus dan menyenangkan, sehingga lebih efektif dalam meningkatkan niat penggunaan.

# data[].attributes.attachment_link.title
Presentasi Sidang Thesis - 2502482752 Jacques

# data[].attributes.attachment_caption
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Adopsi Aplikasi Point of Sale (POS) Majoo Menggunakan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) Dimodifikasi

# data[].attributes.body
Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memiliki peranan penting dalam perekonomian Indonesia, namun memiliki tantangan dalam hal adopsi teknologi, termasuk sistem Point of Sale (POS) yang tingkat adopsinya masih tergolong rendah meskipun menawarkan berbagai manfaat. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji faktor-faktor yang memengaruhi adopsi Majoo, salah satu sistem POS berbasis cloud terkemuka di Indonesia, dengan menyoroti kesenjangan antara proyeksi dan realisasi pengguna. Dengan menggunakan kerangka Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) yang dimodifikasi, penelitian ini mengintegrasikan system quality sebagai konstruk tambahan untuk menangkap pengaruh keluhan teknis yang sering muncul dalam ulasan pengguna, sehingga memberikan perspektif baru dalam studi adopsi teknologi. Metode kuantitatif digunakan dengan mengumpulkan data dari 400 pelaku UMKM di Indonesia melalui survei daring. Analisis dilakukan menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) dengan bantuan perangkat lunak SmartPLS 4.1.0.9. Hasil menunjukkan bahwa Performance Expectancy, Social Influence, dan Habit berpengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention, sedangkan Facilitating Conditions, Habit, system quality, dan Behavioral Intention berpengaruh signifikan terhadap Use Behavior. Sebaliknya, Effort Expectancy, Facilitating Conditions (terhadap Behavioral Intention), dan Price Value tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan. Temuan ini memberikan kontribusi penting bagi pengembang sistem POS dan pemangku kebijakan dalam merancang strategi untuk mendorong adopsi solusi digital serta mengatasi hambatan teknis di kalangan UMKM Indonesia.

Kata Kunci: Point of Sale (POS), UTAUT, MSMEs, Technology Adoption, Majoo.

# data[].attributes.body
Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Persepsi Net Benefits pada Penggunaan Sistem Informasi Desa Kementerian Desa dan Pembangunan Daerah Tertinggal

Pemerintah Indonesia tengah berupaya menerapkan transformasi digital yang bertujuan untuk menyediakan layanan dan tata kelola yang efektif. Strategi utama untuk mencapai transformasi digital ini di tingkat pemerintahan pusat dan daerah melibatkan penerapan sistem informasi desa. Kementerian Desa dan Pembangunan Daerah Tertinggal tengah mengembangkan sistem informasi desa untuk mendukung upaya ini sesuai undang-undang desa. Namun, sistem informasi desa menghadapi tantangan yang berkelanjutan, seperti keandalan sistem, kemudahan penggunaan sistem dan layanan belum responsif. Studi ini mengadopsi pendekatan kuantitatif dengan menggunakan kuesioner cross-sectional yang mengumpulkan 415 respons yang valid. Studi ini mengidentifikasi tujuh faktor utama yang memengaruhi keberhasilan penerapan sistem informasi desa: system quality, information quality, service quality, perceived usefulness, user satisfaction, trust, dan Net Benefits. Studi ini memberikan kontribusi pada literatur dengan mengenali faktor-faktor tersebut dalam Model Keberhasilan Sistem Informasi, yang masih jarang dibahas dalam studi adopsi sistem informasi desa. Analisis data mengungkapkan hubungan yang signifikan: system quality, information quality, service quality memiliki pengaruh terhadap perceived usefulness; service quality, trust, dan perceived usefulness memiliki pengaruh terhadap user satisfaction; dan perceived usefulness, user satisfaction memiliki pengaruh terhadap Net Benefits. Penelitian ini memiliki implikasi manajerial untuk keberhasilan penggunaan sistem informasi desa sebagai bagian dari upaya kementerian untuk mengembangkan sistem sesuai kebutuhan pengguna sistem dan meningkatkan layanan.

Kata Kunci: E-government, Services, Net Benefits, Delone and Mclean, System Information Village.

# data[].attributes.body
Sudah banyak e-commerce yang berlomba-lomba menjadi pilihan terbaik untuk konsumen dengan memberikan penawaran ataupun service terbaik. Penggunaan e-commerce bagi kita yang menggunakan smartphone adalah melalui mobile application yang ditawarkan oleh masing-masing e-commerce sehingga memudahkan konsumen untuk melakukan pembelian dan penjualan.

Sama dengan halnya e-commerce Shopee dan Tokopedia yang telah menyediakan mobile application sehingga konsumen mereka dapat menghemat waktu, biaya dan memiliki banyak pilihan untuk berbelanja dari semua toko yang tersedia diaplikasi Shopee maupun Tokopedia. Setiap konsumen memiliki standar yang berbeda-beda untuk kepuasan e-commerce yang sering mereka gunakan. Kepuasaan konsumen itu sendiri menurut Tjiptono (2012) situasi yang ditunjukkan oleh konsumen ketika mereka menyadari kebutuhan dan keinginan sesuai dengan yang diharapkan serta terpenuhi secara baik.

Penulis berfokus pada analisa kepuasan konsumen pada aplikasi e-commerce Shopee dan Tokopedia untuk mengetahui perbandingan dari kedua e-commerce tersebut mana yang lebih unggul dalam hal memenuhi kebutuhan setiap harinya.

# data[].attributes.attachment_link.title
NURQALBI CHAIRUL - 2201926300 - ANALISA KEPUASAN KONSUMEN PADA APLIKASI E-COMMERCE

# data[].attributes.body
Institusi audit intern pemerintah seperti Badan Pengawasan Keuangan dan Pembangunan (BPKP) memegang peran krusial dalam mengawal akuntabilitas keuangan negara dan pembangunan nasional. Di era transformasi digital, pemanfaatan data menjadi esensial untuk meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan dan kualitas pengawasan. Namun, BPKP menghadapi tantangan dalam mengoptimalkan pengelolaan data yang kompleks dan beragam.

Penelitian ini bertujuan untuk (1) mengevaluasi tingkat kematangan dan menganalisis kesenjangan implementasi manajemen data yang mendukung sistem pengambilan keputusan di BPKP menggunakan model TDWI Big Data Maturity Model, dan (2) merumuskan strategi penguatan manajemen data berbasis kerangka kerja Data Management Body of Knowledge (DMBOK) untuk mendukung kemampuan analitik. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif dengan strategi studi kasus pada BPKP. Pengumpulan data primer dilakukan melalui analisis dokumen internal BPKP secara sistematis menggunakan pendekatan READ (Ready, Extract, Analyse, Distil).

Hasil evaluasi menunjukkan tingkat kematangan manajemen data BPKP secara keseluruhan berada pada skor 3,41 atau tahap “Early Adoption”. Dimensi Infrastruktur (3,60) dan Tata Kelola (3,57) menunjukkan capaian tertinggi, sementara dimensi Analitik (2,60) menjadi area dengan tingkat kematangan terendah dan kesenjangan terbesar (1,40). Berdasarkan analisis kesenjangan dan praktik terbaik DMBOK, dirumuskan serangkaian strategi penguatan yang mencakup sebelas domain DMBOK, dengan fokus pada peningkatan tata kelola metadata, kualitas data, arsitektur data, dan pemanfaatan analitik. Rekomendasi implementasi strategi disajikan secara bertahap menggunakan model Aiken’s Pyramid, dimulai dari pembangunan fondasi teknis dan tata kelola, hingga pemanfaatan analitik tingkat lanjut untuk mendukung visi BPKP dalam transformasi digital pengawasan.

Kata kunci: Tata Kelola Data, DMBOK, TDWI, Kematangan Big Data, Strategi Data, Sistem Pengambilan Keputusan, Audit Intern Pemerintah.

# data[].attributes.attachment_link.title
[Thesis] Rekaman Presentasi - 2025/07/29 14:19 WIB - Recording

# data[].attributes.body
Transformasi digital di sektor publik mendorong instansi pemerintah untuk mengadopsi teknologi ruang kerja digital guna meningkatkan efisiensi kerja.

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi niat para auditor pada Badan Pengawasan Keuangan dan Pembangunan (BPKP) dalam menggunakan ruang kerja digital berbasis cloud sebagai platform kolaborasi.

Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan survei terhadap 488 auditor BPKP, dan dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling melalui SmartPLS 4 dengan pendekatan model UTAUT2 yang dimodifikasi.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa persepsi manfaat (performance expectancy) dan pengalaman menyenangkan (hedonic motivation) berpengaruh positif signifikan terhadap niat penggunaan.

Menariknya, persepsi nilai ekonomis (price value) justru berpengaruh negatif signifikan terhadap niat tersebut. Sementara itu, faktor seperti kemudahan penggunaan, pengaruh sosial, kondisi fasilitas, dan kebiasaan belum menunjukkan pengaruh signifikan. Selain itu, ditemukan bahwa jenis kelamin dan usia memoderasi hubungan antara beberapa konstruk dengan niat penggunaan.

Model ini menjelaskan 76% varians niat penggunaan ruang kerja digital, menegaskan pentingnya persepsi kegunaan dan pengalaman positif dalam mendorong adopsi teknologi ruang kerja digital berbasis cloud di sektor publik.

Penelitian ini memberikan implikasi praktis bagi manajemen BPKP untuk merancang strategi intervensi yang tepat, terutama dalam meningkatkan persepsi manfaat dan kenyamanan penggunaan, sekaligus mengatasi hambatan budaya dan kebiasaan digital.

Kata Kunci: adopsi teknologi, ruang kerja digital, UTAUT2, sektor publik, auditor

# data[].attributes.attachment_link.title
Faktor Penentu Niat Penggunaan Ruang Kerja Digital di Sektor Publik: Studi Empiris pada Auditor BPKP

# data[].attributes.body
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penggunaan Massive Open Online Course (MOOC) berbasis gamifikasi terhadap peningkatan hasil belajar peserta. MOOC telah menjadi salah satu alternatif pembelajaran daring yang populer di Indonesia, namun masih menghadapi tantangan rendahnya motivasi dan tingkat penyelesaian peserta. Penelitian ini secara khusus mengevaluasi sejauh mana elemen gamifikasi: seperti poin, tantangan, level, dan leaderboard yang diterapkan dalam platform Ruangguru dapat meningkatkan keterlibatan peserta secara emosional dan kognitif, serta mendorong penyelesaian materi secara mandiri hingga tuntas.

Metodologi penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik analisis Structural Equation Modeling – Partial Least Squares (SEM-PLS), melibatkan 106 responden dari kalangan pelajar SMA pengguna aktif MOOC Ruangguru. Instrumen pengumpulan data berupa kuesioner skala Likert, dengan pengukuran validitas dan reliabilitas melalui pengujian outer dan inner model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel MOOC Gamifikasi berpengaruh signifikan terhadap hasil belajar, dengan nilai R² sebesar 0,508 dan p-value 0,000, yang mengindikasikan kekuatan hubungan yang cukup tinggi.

Temuan ini menegaskan bahwa pendekatan gamifikasi dapat menjadi strategi pembelajaran yang efektif dalam konteks pembelajaran daring, dengan meningkatkan motivasi belajar peserta serta memperbaiki kualitas retensi materi. Elemen-elemen permainan yang tepat terbukti mampu menciptakan suasana belajar yang menyenangkan, kompetitif, dan interaktif, sehingga dapat mendukung pencapaian hasil belajar yang lebih optimal. Penelitian ini menjadi dasar penting dalam pengembangan MOOC yang lebih adaptif, khususnya untuk mendukung pembelajaran mandiri yang berkelanjutan.

# data[].attributes.attachment_link.title
Ujian Sidang Tesis 2402225736 Rikky Ihza Pratama MMSI

# data[].attributes.body
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh implementasi Whistleblowing System (WBS) terhadap pembentukan budaya etis dan pencegahan occupational fraud pada Bank BUMN, melalui integrasi Diamond Fraud Theory dan Technology Acceptance Model. Fokus utama studi ini adalah menganalisis sejauh mana persepsi kemudahan penggunaan (ease of use), keamanan (security), dan kebermanfaatan (usefulness) dari sistem pelaporan internal mampu memperkuat budaya etis organisasi dan menekan empat elemen pemicu kecurangan internal, yakni tekanan (pressure), peluang (opportunity), rasionalisasi (rationalization), dan kapabilitas (capability). Metodologi penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik analisis Structural Equation Modeling-Partial Least Squares (SEM-PLS), melibatkan 205 responden yang bekerja di sektor perbankan BUMN dengan peran strategis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga dimensi WBS secara signifikan memengaruhi penguatan budaya etis, yang selanjutnya terbukti menurunkan kecenderungan elemen-elemen dalam Diamond Fraud Theory yang berkontribusi terhadap terjadinya occupational fraud. Temuan ini menggarisbawahi pentingnya penerapan teknologi pelaporan yang adaptif dan aman, didukung oleh komitmen organisasi terhadap nilai-nilai etika, sebagai strategi pencegahan fraud yang berkelanjutan dan komprehensif.

# data[].attributes.body
Mobile Legend merupakan salah satu game online yang dipasarkan di Indonesia. Game tersebut merupakan salah satu game online yang paling banyak penggemarnya di Indonesia. Meskipun Mobile Legends merupakan game online yang dapat dimainkan secara gratis, namun pemain juga dapat membeli produk virtual yang ditawarkan di dalamnya. Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif dengan pendekatan deskriptif dan kausal. Addiction berpengaruh signifikan terhadap Purchase Intention in Game dengan koefisien sebesar 0,122, nilai T sebesar 2,117, dan nilai ap sebesar 0,034. Enjoyment Value juga berpengaruh signifikan terhadap Purchase Intention in Game dengan koefisien sebesar 0,136, nilai T sebesar 2,132, dan nilai ap sebesar 0,033. Good Price berpengaruh signifikan terhadap Purchase Intention in Game dengan koefisien sebesar 0,136, nilai T sebesar 2,188, dan nilai ap sebesar 0,029. Loyalty tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Purchase Intention in Game dengan koefisien sebesar 0,075, nilai T sebesar 6,023, dan nilai ap sebesar 0,117. Selain itu, Social Value juga tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Purchase Intention in Game dengan koefisien sebesar 0,028, nilai T sebesar 2,035, dan nilai ap sebesar 0,075. Pada penelitian yang berjudul “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Purchase Intention in Game” ini, penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik analisis data menggunakan Structural Equation Modeling–Partial Least Square (SEM-PLS) melalui aplikasi SmartPLS. Hasil analisis data menunjukkan bahwa variabel Enjoyment value, Addiction, dan Good price memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Purchase Intention in Game. Sedangkan variabel Social value dan Loyalty tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Purchase Intention in Game. Enjoyment value terbukti mempengaruhi Purchase Intention karena ketika pemain merasa senang bermain dan mendapatkan kepuasan dari pembelian item, maka keinginan untuk terus membeli semakin tinggi. Nilai sosial tidak memainkan peran besar dalam membentuk niat pembelian, karena Interaksi sosial dan keterikatan dalam komunitas game tidak memengaruhi niat pemain untuk membeli barang yang mendukung keberadaan mereka di lingkungan tersebut.

Kata kunci : Niat pembelian di dalam game, Mobile legend, Nilai Kesenangan, Kecanduan, Nilai sosial, Loyalitas, Harga Bagus

# data[].attributes.body
Pemanfaatan sistem informasi pada sektor finansial seperti Bank adalah suatu hal yang tidak dapat dihindari dan terus berkembang pesat, demikian juga resiko yang datang menyertai manfaat dari sistem informasi yaitu resiko terkait Cybersecurity. Pada penelitian ini penulis akan melakukan penelitian dengan lebih spesifik kepada pegawai pihak ketiga pada Bank XYZ dengan Variabel Security Monitoring, Security Awareness, Security Education & Training, Employee Relationship, Employee Accountability dan Organizational Culture untuk diuji pengaruhnya dengan Variabel Information System Security Behavior / Employee Security Behavior. Pegawai pihak ketiga menjadi fokus dari penelitian ini karena trend resiko insider threat yang meningkat (Ponemon Institute, 2025)  sehingga berpotensi menimbulkan resiko yang cukup besar apabila tidak ditangani dengan tepat

# data[].attributes.body
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh permasalahan operasional di TPA Manggar, Balikpapan, khususnya pada proses pencatatan ritase kendaraan dan berat timbangan yang masih dilakukan secara manual. Sistem eksisting dinilai belum efisien karena bergantung pada operator tunggal, waktu operasional yang terbatas, serta pencatatan manual yang rentan terhadap kesalahan input dan keterlambatan pelaporan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dikembangkan sistem informasi timbangan sampah yang terintegrasi dengan fitur Automatic Number Plate Recognition (ANPR), timbangan digital RS232, serta dashboard monitoring berbasis web dan real-time. Evaluasi sistem ANPR di TPA Manggar menunjukkan tingkat keberhasilan deteksi sebesar 67% dari 100 kendaraan, dengan performa terbaik pada kendaraan dinas (93,33%). Selain itu, perbandingan proses penimbangan otomatis dan manual menunjukkan bahwa sistem otomatis lebih efisien, dengan waktu 4,3–4,8 detik dibandingkan 6,3–8,5 detik secara manual. Hasil ini menyimpulkan bahwa ANPR meningkatkan efisiensi dan akurasi operasional di TPA Manggar. Validasi pengguna melalui User Acceptance Test (UAT) menyatakan sistem dapat diterima dan mempermudah operasional pencatatan. Kontribusi penelitian ini tidak hanya pada aspek efisiensi operasional, tetapi juga dalam memperluas penerapan ANPR di sektor pengelolaan sampah yang dinamis. Namun, sistem masih memiliki keterbatasan, seperti ketergantungan pada posisi dan stabilitas kendaraan saat menimbang, visibilitas plat nomor, dan koneksi internet yang tidak selalu stabil. Temuan ini diharapkan menjadi dasar bagi penelitian lanjutan dalam mengembangkan sistem ANPR adaptif di sektor publik dengan tantangan serupa.

Kata Kunci: Automatic Number Plate Recognition (ANPR), pengelolaan sampah, monitoring sampah, pengelolaan truk sampah

# data[].attributes.body
Laporan World Economic Forum menempatkan serangan siber sebagai salah satu risiko utama global dengan peningkatan insiden yang signifikan di Indonesia, khususnya pada sektor perbankan. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi dan menganalisis risiko keamanan informasi di Bank XYZ menggunakan kerangka ISO/IEC 27001:2013 dan merumuskan rekomendasi untuk meningkatkan mitigasi risiko serta kepatuhan terhadap standar internasional. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif melalui tahapan identifikasi aset informasi, penilaian risiko berdasarkan ISO 31000:2018, evaluasi kesenjangan kontrol terhadap Annex A ISO/IEC 27001 versi 2013, serta validasi data melalui wawancara mendalam dengan pemangku kepentingan internal bank. Hasil utama menunjukkan bahwa Bank telah berhasil menerapkan 109 dari total 114 kontrol ISO/IEC 27001:2013, dengan penurunan signifikan risiko inheren yang semula sebanyak 96 risiko (38 risiko kategori Moderate dan 58 risiko kategori Moderate to High) menjadi hanya 13 risiko kategori Low dan 83 risiko kategori Low to Moderate setelah implementasi kontrol. Penelitian menyimpulkan bahwa Bank memiliki efektivitas tinggi dalam manajemen keamanan informasi, khususnya pada pengendalian akses, manajemen aset informasi, dan penanganan insiden, namun memerlukan pembaruan Statement of Applicability (SoA), peningkatan pelatihan keamanan informasi, penguatan tata kelola pemasok, serta roadmap transisi ke ISO/IEC 27001:2022.

# data[].attributes.body
Penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi niat adopsi teknologi SmartClean Internet of Things (IoT) dalam layanan pembersihan komersial di PT XYZ. Mengintegrasikan teori Diffusion of Innovation (DOI) dan Value-Based Adoption Model (VAM), penelitian ini menguji pengaruh Relative Advantage, Compatibility, dan Complexity terhadap Perceived Value, serta peran mediasi Perceived Value dalam hubungannya dengan Intention to Adopt. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan survei terhadap 98 responden pelanggan PT XYZ. Data dianalisis menggunakan Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM) melalui SmartPLS 4. Model pengukuran memenuhi kriteria validitas dan reliabilitas dengan loading factor > 0,7, AVE > 0,5, dan Cronbach's alpha > 0,7. Hasil menunjukkan semua hipotesis diterima (p < 0,001). Compatibility memiliki pengaruh positif terkuat terhadap Perceived Value (β = 0,465), diikuti Relative Advantage (β = 0,353), sementara Complexity berpengaruh negatif (β = -0,442). Perceived Value berpengaruh positif kuat terhadap Intention to Adopt (β = 0,555) dan berperan sebagai mediator signifikan. Model menunjukkan kemampuan prediktif baik dengan R² 53,8% untuk Perceived Value dan 30,8% untuk Intention to Adopt. Penelitian ini memperluas teori DOI dengan mengintegrasikan Perceived Value sebagai variabel mediasi dan memberikan panduan strategis bagi PT XYZ untuk meningkatkan adopsi SmartClean IoT melalui peningkatan kompatibilitas, komunikasi keunggulan relatif, dan penyederhanaan kompleksitas sistem. Temuan mengkonfirmasi pentingnya membangun persepsi nilai positif sebagai kunci adopsi teknologi IoT di sektor manajemen fasilitas.

Kata Kunci: Internet of Things (IoT), Diffusion of Innovation, Perceived Value, Facility Management, PLS-SEM

# data[].attributes.attachment_link.title
Video Tesis Tama Wangsadinata 2502444943

# data[].attributes.body
Penelitian ini melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi e-wallet XYZ di Google Play Store, yang saat ini memiliki rating rendah sebesar 2,7 dari 5. Pre research telah dilakukan dengan melakukan focus group discussion dengan pemangku kepentingan utama, mengungkap bahwa rating rendah ini disebabkan oleh kurangnya pertimbangan terhadap feedback pengguna selama pengembangan aplikasi (Software Development Life Cycle) yang menggunakan metode agile scrum. Penelitian ini menggunakan model word2vec dan Long Short-Term Memory (LSTM) untuk menganalisis sentimen pengguna, dengan dataset yang terdiri dari ulasan yang dikumpulkan antara 1 Juli 2023 hingga 30 Juni 2024. Model analisis sentimen yang dikembangkan mencapai akurasi sebesar 91,40%. Selanjutnya, model ini diterapkan untuk memprediksi sentimen dari data ulasan baru yang dikumpulkan antara 1 Juli 2024 hingga 31 Juli 2024. Hasil analisis divisualisasikan menggunakan BERTopic untuk topic modelling dan BART untuk text summarization. Wawasan dari visualisasi ini digunakan untuk merumuskan rekomendasi product backlog, dengan temuan untuk mengatasi masalah terkait pengisian saldo yang gagal diperbarui. Rekomendasi tersebut dimasukkan ke dalam product backlog guna memperbaiki aplikasi e-wallet XYZ dan meningkatkan kepuasan pengguna. Jalannya scrum juga menjadi lebih efektif, lebih baik, tepat sasaran, dan lebih cepat berdasarkan hasil wawancara yang dilakukan kepada Product Owner dan Scrum Master. Penelitian ini memiliki keterbatasan karena hanya menggunakan satu model analisis sentimen, satu teknik pemodelan topik, dan satu metode ringkasan teks. Penelitian di masa depan disarankan untuk menerapkan model yang diusulkan pada aplikasi lain serta mengevaluasi algoritma alternatif guna meningkatkan kinerja analisis.

# data[].attributes.body
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan merancang sistem chatbot berbasis generative AI dalam rangka meningkatkan kualitas layanan publik pada Program Indonesia Pintar (PIP) untuk jenjang pendidikan dasar dan menengah. Permasalahan utama yang diangkat adalah rendahnya efisiensi dan keterbatasan waktu pelayanan informasi yang masih bersifat manual. Metode yang digunakan meliputi analisis kebutuhan sistem, perancangan chatbot menggunakan platform Flowise AI, serta evaluasi efektivitasnya melalui pendekatan kuantitatif berbasis kuesioner. Data dikumpulkan dari 400 responden yang terdiri atas publik yang mengakses sistem layanan pada website PIP. Hasil uji validitas menunjukkan bahwa semua indikator memiliki nilai korelasi Pearson > 0,3 dan signifikansi < 0,05, sedangkan hasil uji reliabilitas menghasilkan nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,975 yang mengindikasikan konsistensi internal sangat tinggi. Prototipe chatbot berhasil diintegrasikan dengan website resmi PIP dan memberikan kontribusi terhadap percepatan akses informasi, ketersediaan layanan selama 24 jam, serta pengurangan beban kerja petugas. Lebih dari 85% responden memberikan penilaian positif terhadap kebermanfaatan chatbot dalam mendukung peningkatan akses, efisiensi, dan kualitas layanan publik pendidikan. Penelitian ini membuktikan bahwa penerapan chatbot generative AI dapat menjadi solusi inovatif dalam mendukung transformasi digital di sektor pelayanan publik.

Kata Kunci: Chatbot, Generative AI, Layanan Publik, Program Indonesia Pintar, Transformasi Digital, Pendidikan.

# data[].attributes.body
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh semakin tingginya risiko yang dirasakan konsumen dalam menggunakan internet untuk bertransaksi di platform e-commerce, yang berpotensi menimbulkan stres privasi dan menurunkan tingkat kepercayaan merek. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Perceived Internet Risk terhadap Privacy Stress dan Brand Trust, mengevaluasi dampak Consumer Self-Efficacy pada Privacy Stress dan Brand Trust, serta mengidentifikasi peran Platform Trust dan Security dalam membentuk Brand Trust, sekaligus mengukur efek langsung kedua variabel tersebut terhadap Repurchase Intention pada pengguna e-commerce Indonesia . Metode penelitian menggunakan survei kuesioner online yang telah melalui pengujian validitas isi dan reliabilitas Cronbach’s α > 0,70 dengan analisis data Structural Equation Modeling berbasis Partial Least Squares (PLS-SEM) menggunakan SmartPLS 4 . Hasil utama menunjukkan bahwa Perceived Internet Risk dan Consumer Self-Efficacy sama-sama memiliki efek signifikan terhadap Privacy Stress dan Brand Trust, Platform Trust dan Security juga secara positif meningkatkan Brand Trust. Lalu ada Brand Trust yang secara signifikan mendorong Repurchase Intention. Namun, Privacy Stress tidak berpengaruh signifikan terhadap niat pembelian ulang. Kesimpulannya, upaya penguatan kebijakan keamanan dan transparansi privasi, serta peningkatan efikasi diri konsumen melalui panduan interaktif, menjadi kunci untuk memupuk kepercayaan merek dan mendorong loyalitas pembelian pada platform e-commerce.

Kata Kunci: Risiko Internet yang Dirasakan, Efikasi Diri Konsumen, Kepercayaan Platform, Keamanan, Stres Privasi, Kepercayaan Merek, Niat Pembelian Ulang, PLS-SEM.

# data[].attributes.attachment_link.title
Presentasi Sidang Thesis Daniel Yosia Arbi - 2502445800

# data[].attributes.body
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Keamanan, Privasi Data, dan Niat Penggunaan Digital Bank

Kemajuan teknologi berkembang dengan pesat, termasuk di negara berkembang seperti Indonesia. Perkembangan teknologi telah mendorong kemajuan berbagai platform daring, salah satunya dalam bidang teknologi finansial (Fintech). Salah satu sektor spesifik dalam Fintech adalah munculnya bank digital, yang menawarkan aksesibilitas yang lebih mudah serta menjanjikan tingkat keamanan yang lebih baik. Namun, di sisi lain, jumlah serangan siber juga terus meningkat. Meskipun perusahaan dan regulator memiliki berbagai cara untuk menjamin keamanan bagi pengguna akhir, pelaku kejahatan siber selalu dapat menemukan metode baru untuk melakukan kejahatan di dunia maya. Ancaman ini tidak hanya berlaku pada layanan digital secara umum, tetapi juga terhadap bank digital. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi keamanan dan privasi, serta bagaimana faktor-faktor tersebut berhubungan dengan niat pengguna dalam menggunakan layanan perbankan digital. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketakutan akan kerugian finansial, persepsi terhadap pencurian identitas daring, dan ketakutan terhadap kerusakan reputasi merupakan faktor utama yang memengaruhi kekhawatiran pengguna terhadap keamanan dan privasi. Selain itu, kepercayaan juga terbukti menjadi aspek penting dalam kaitannya dengan keamanan serta niat pengguna untuk menggunakan bank digital. Lebih lanjut, penelitian ini menemukan bahwa karakteristik demografis tertentu memiliki peran moderasi terhadap berbagai konstruk dalam penelitian ini. Secara khusus, pendapatan terbukti memiliki dampak moderasi yang signifikan terhadap hasil penelitian ini.

Kata Kunci: Teknologi finansial, bank digital, kejahatan siber, keamanan dan privasi, niat penggunaan.

# data[].attributes.body
Penelitian ini bertujuan untuk merumuskan strategi sistem informasi (SI) dan teknologi informasi (TI) yang selaras dengan strategi bisnis PT. Bubo Citra Damai atau yang dikenal dengan Bamboosa, perusahaan manajemen hotel dan penginapan yang memiliki beberapa properti di Kota Bukittinggi. Terdapat beberapa permasalahan operasional dan strategis yang dihadapi oleh perusahaan sehingga diharapkan dapat diselesaikan dengan dukungan solusi SI/TI yang sesuai. Untuk mencapai tujuan tersebut, penelitian berupa perencanaan strategis SI/TI menggunakan model Ward dan Peppard dengan pendekatan kualitatif untuk membantu manajemen perusahaan dalam merumuskan dan mengimplementasikan strategi teknologi yang efektif dan selaras dengan tujuan bisnis sehingga menghasilkan keunggulan kompetitif di industri perhotelan. Data dikumpulkan melalui wawancara, observasi, dan analisis dokumen untuk menganalisis lingkungan bisnis dan SI/TI baik internal maupun eksternal Perusahaan untuk mengidentifikasi posisi, kebutuhan bisnis dan solusi yang akan diformulasikan ke dalam strategi bisnis SI, manajemen SI dan strategi TI.  Hasil penelitian menghasilkan strategi bisnis dan IS/IT yang dirumuskan dalam roadmap implementasi sehingga implementasi strategi SI dan TI yang telah direncanakan dapat meningkatkan efisiensi operasional, meningkatkan kualitas layanan, dan mendukung pencapaian strategi bisnis perusahaan.

# data[].attributes.body
Abstrak

Industri perbankan semakin beralih ke pemanfaatan teknologi informasi (TI) yang canggih untuk meningkatkan layanan kepada nasabah. Kepuasan pengguna saat menggunakan layanan perbankan menjadi hal yang sangat penting. Dalam hal ini, terdapat beberapa faktor yang memengaruhi tingkat kepuasan pengguna saat menggunakan aplikasi. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji pengaruh kualitas sistem terhadap kepuasan nasabah dalam menggunakan aplikasi ITSM di bank XYZ, mengkaji pengaruh kualitas informasi terhadap kepuasan nasabah dalam menggunakan aplikasi ITSM di bank XYZ, mengkaji pengaruh kualitas layanan terhadap kepuasan nasabah dalam menggunakan aplikasi ITSM di bank XYZ, serta mengkaji pengaruh sikap green IT terhadap kepuasan nasabah dalam menggunakan aplikasi ITSM di bank XYZ. Sebanyak 320 responden diberikan kuesioner sebagai bagian dari metode kuantitatif yang digunakan dalam penelitian ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas sistem berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan pengguna; kualitas informasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan pengguna; dan kualitas layanan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kepuasan pengguna. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa kualitas sistem dan kualitas informasi memiliki pengaruh positif, sedangkan kualitas layanan memiliki pengaruh negatif terhadap kepuasan pengguna.

Kata kunci : Kualitas Sistem, Kualitas Informasi, Kualitas Layanan, Green IT Attitude, Kepuasan Pengguna

# data[].attributes.body
Peningkatan pesat industri fintech dalam pinjaman online, yang sangat menarik bagi generasi muda, telah mengubah struktur keuangan. Namun, keuntungandari kemudahan ini termasuk lebih banyak hutang dan kekhawatiran tentangkeamanan data. Penelitian ini menyelidiki faktor-faktor yang memengaruhi penggunaan layanan pinjaman online dengan mengutamakan pengetahuan tentangkeuangan digital dan risiko keamanan yang dirasakan mahasiswa di DKI Jakarta. Studi ini menggabungkan konsep-konsep ini ke dalam model UTAUT2 yang berbeda, yang dimodifikasi. Data dari survei online yang melibatkan 414 pemberi pinjamanonline di Indonesia diperiksa menggunakan metode kuantitatif Partial Least SquaresStructural Equation Modeling (PLS-SEM). Temuan menunjukkan bahwa motivasi hedonis, nilai harga, literasi keuangan digital, kebiasaan, harapan upaya, pengaruhsosial, harapan kinerja, dan kondisi yang memfasilitasi semua sangat memengaruhi niat perilaku. Risiko keamanan yang dirasakan tidak memiliki efek yang signifikan. Berdasarkan temuan ini, pemberi pinjaman online harus mengutamakan elemenseperti daya saing harga, pengaruh media sosial, pengembangan kebiasaan, keramahan pengguna, manfaat, dan literasi keuangan digital yang mudah diaksesuntuk meningkatkan adopsi dan penggunaan pengguna.

# data[].attributes.attachment_link.title
Persentasi akhir jurnal penelitian - Fauzan Zulfa Zian Azima - 2502445851

# data[].attributes.body
Abstrak

Universitas XYZ merupakan universitas yang mengandalkan Bahan Ajar (BA) yang menjadi media pembelajaran utama mahasiswa dan wajib dimiliki oleh setiap mahasiswa. Dalam proses tersebut, masih banyak ditemukan keluhan terkait BA. Kenaikan jumlah mahasiswa berbanding lurus dengan kenaikan jumlah keluhan terkait BA tersebut. Dalam pelayanan keluhan, Universitas XYZ masih melakukan pengkategorian keluhan secara manual oleh tim customer service. Seiring  bertambahnya jumlah keluhan BA yang masuk, ditemukan berbagai permasalahan yang disebabkan oleh pemilihan kategori secara manual. Seperti kesalahan pengkategorian yang berdampak kepada lambatnya penanganan, penyelesaian permasalahan juga terancam akan kurang tepat, serta reputasi universitas tersebut akan buruk. Maka dari itu perlu adanya pengkategorian otomatis menggunakan algoritma machine learning serta representasi vektor Indonesian Bidirectional Encoder Representations from Transformers (IndoBERT). Penelitian ini juga menggunakan tahapan CRISP-DM. Algoritma machine learning yang digunakan yaitu Neural networks (NN), Naive bayes (NB), Support Vector Machine (SVM) dengan evaluasi performa model menggunakan accuracy, recall, precision, dan F1-score. Hyperparameter juga diterapkan pada algoritma NN dan SVM. Berdasarkan evaluasi performa seluruh model, algoritma NN mendapatkan hasil evaluasi terbaik dibandingkan NB dan SVM. Dengan nilai accuracy sebesar 0.9196; precision 0.9200; recall 0.9196; dan F1-score 0.9196. Model tersebut menggunakan kombinasi hyperparameter 4 hidden layer dengan jumlah neuron dalam tiap layer secara berurutan yaitu 512; 256; 128; 64, dropout rate 0.4 pada setiap hidden layer, batch normalization pada setiap hidden layer, learning rate sebesar 0.0005, activation ReLU, softmax pada output layer, loss function menggunakan CrossEntropyLoss, optimizer Adam, dan Epochs sebesar 200.

Kata Kunci: Text Mining, Machine learning, Kategorisasi, Hyperparameters, CRISP-DM

# data[].attributes.body
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pelaksanaan Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE) di Pemkot Jakarta Selatan dan mengevaluasi bagaimana Framework TOGAF dapat digunakan untuk meningkatkan pengelolaan anggaran di Proses anggaran. SPBE sebagai inisiatif pemerintah untuk memanfaatkan teknologi informasi dalam meningkatkan efisiensi, transparansi, dan akuntabilitas dalam penyelenggaraan pemerintahan. Di sisi lain, penerapan TOGAF ADM (Architecture Development Method) memungkinkan penyusunan Enterprise Architecture yang mendukung sistem pengelolaan anggaran yang lebih terintegrasi dan efisien. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode studi kasus yang dilakukan di Pemkot Jakarta Selatan, khususnya di Proses anggaran. Data dikumpulkan melalui wawancara mendalam, observasi, dan studi dokumentasi yang mencakup dokumen-dokumen terkait seperti APBD, RKPD, dan laporan terkait penerapan SPBE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun Pemkot Jakarta Selatan telah mengimplementasikan SPBE, masih terdapat tantangan dalam integrasi sistem pengelolaan anggaran, yang berdampak pada efisiensi dan kecepatan pengambilan keputusan. Dengan menggunakan TOGAF ADM, diharapkan dapat tercipta arsitektur sistem yang lebih terintegrasi, meningkatkan efisiensi dalam proses pengelolaan anggaran, serta mempercepat pelaporan dan transparansi keuangan. Penelitian ini juga memberikan rekomendasi tentang penerapan TOGAF ADM sebagai kerangka kerja untuk memperbaiki sistem pengelolaan anggaran dan mendukung implementasi SPBE yang lebih optimal di pemerintahan daerah.

Kata Kunci: SPBE, TOGAF ADM, Pengelolaan Anggaran, Pemkot Jakarta Selatan, Sistem Informasi Keuangan, Enterprise Architecture.

# data[].attributes.attachment_link.title
Video sidang Thesis S2 Binus - William Efraison (2502399391)

# data[].attributes.attachment_caption
Presentasi Tesis - 2502445460 - Salachudin

# data[].attributes.body
Utilisasi bandwidth pada sisi upstream memiliki peran krusial dalam menjaga kualitas layanan jaringan, terutama dalam mengurangi latensi yang berdampak pada kecepatan akses pengguna. Kemacetan pada salah satu jalur upstream dapat menyebabkan gangguan signifikan terhadap performansi layanan. Oleh karena itu, kemampuan untuk memprediksi kebutuhan bandwidth secara akurat menjadi hal yang penting agar perusahaan dapat melakukan perencanaan kapasitas dan pengelolaan jaringan secara proaktif. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan akurasi beberapa model prediksi kebutuhan bandwidth di PT. XYZ, dengan menerapkan pendekatan data mining menggunakan kerangka kerja Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Enam model prediktif yang digunakan dalam penelitian ini meliputi Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Windowing, Generalized Linear Model (GLM), K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), dan Artificial Neural Networks (ANN). Evaluasi dilakukan dengan teknik pembagian data untuk mengukur performansi model berdasarkan nilai Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Data historis trafik bandwidth digunakan sebagai basis dalam pelatihan dan pengujian model. Hasil analisis menunjukkan bahwa model Windowing memberikan hasil paling akurat pada sebagian besar jalur upstream. Pada upstream C1, model ini mencatatkan RMSE sebesar 6,023, MAE sebesar 5,029, dan MAPE sebesar 5,43%. Berdasarkan hasil tersebut, model Windowing direkomendasikan sebagai solusi prediktif yang efektif dalam mengestimasi kebutuhan bandwidth, sehingga dapat digunakan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan strategis untuk pengelolaan dan optimasi jaringan di PT. XYZ.

Kata Kunci: Autoregressive Integrated Moving Average, Windowing, Generalized Linear Model, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machine, Artificial Neural Networks.

# data[].attributes.body
Percepatan transformasi digital dapat meningkatkan kinerja bisnis, karena teknologi membantu perusahaan dalam meningkatkan produktivitas dan efisiensi. Namun, percepatan ini juga membawa tantangan baru, seperti tumpang tindih fungsi dalam aplikasi dan silo data akibat kurangnya integrasi, yang berujung pada investasi dan biaya tinggi di sektor TI. Oleh karena itu, perlu ditetapkan tujuan dan strategi yang jelas agar transformasi digital selaras dengan bisnis. Dalam hal ini, penerapan arsitektur perusahaan (Enterprise Architecture/EA) menjadi krusial untuk menciptakan keselarasan antara teknologi informasi dan tujuan bisnis. Namun, dalam penyusunan arsitektur perusahaan, kerangka kerja EA sering kali dianggap terlalu umum sehingga kurang memadai jika diterapkan secara mandiri. Diperlukan sinergi dengan standar atau pendekatan khusus dari domain lain. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini bertujuan untuk merancang arsitektur perusahaan guna mendukung transformasi digital dengan menggunakan kerangka kerja TOGAF, yang dilengkapi dengan kerangka kerja COBIT 2019 untuk memastikan implementasi yang konsisten. Kerangka kerja COBIT 2019 memberikan panduan yang jelas dalam menetapkan, mengimplementasikan, dan mengukur efektivitas pengendalian internal terkait penggunaan teknologi informasi dalam suatu organisasi, sedangkan TOGAF menyediakan metodologi komprehensif dalam pengelolaan arsitektur perusahaan. Untuk menjaga konsistensi dan kualitas dalam implementasi arsitektur perusahaan, serta memastikan keselarasan antara investasi TI dan tujuan bisnis, diperlukan evaluasi berkelanjutan terhadap tahapan TOGAF ADM. Evaluasi ini mencakup peninjauan berkala, penyesuaian tata kelola, serta pembaruan dokumen arsitektur seiring dengan perubahan atau penambahan yang terjadi.

Kata Kunci: Transformasi digital, Arsitektur Perusahaan , Kerangka kerja TOGAF, COBIT-5, Tata Kelola

# data[].attributes.body
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen media sosial terhadap pergerakan harga saham GOTO dengan memanfaatkan model deep learning BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), khususnya IndoBERT. Data dikumpulkan dari platform media sosial X (sebelumnya Twitter) selama periode Januari 2023 hingga Desember 2024, lalu diproses dan dilabeli secara manual ke dalam tiga kategori sentimen: positif, netral, dan negatif. Proses analisis mengikuti tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD), mulai dari pengumpulan data, pembersihan, pelabelan, hingga pemodelan dan evaluasi. Model tersebut menunjukkan performa yang sangat baik dengan rata-rata tertimbang precision, recall, dan F1-score sebesar 0.95 pada data uji. Precision tertinggi sebesar 0.99 diperoleh pada sentimen positif, sedangkan recall tertinggi sebesar 0.97 pada sentimen netral. Meskipun demikian, F1-score untuk sentimen negatif masih lebih rendah (0.87), yang menunjukkan adanya ruang untuk perbaikan, khususnya dalam menangkap opini negatif secara lebih akurat. Selain itu, penelitian ini juga menguji korelasi antara sentimen dan return saham menggunakan uji korelasi Pearson. Hasilnya menunjukkan bahwa sentimen negatif berkorelasi negatif terhadap return saham (r = -0.2696, p < 0.001), sementara sentimen positif menunjukkan korelasi sangat lemah (r = 0.1152, p = 0.0142). Temuan ini menegaskan bahwa analisis sentimen dapat menjadi indikator awal dalam membaca arah pasar saham. Penelitian selanjutnya disarankan untuk memperluas cakupan data dari berbagai platform media sosial dan mengeksplorasi model alternatif untuk meningkatkan akurasi dan generalisasi.

Kata Kunci: Analisis Sentimen, Twitter, GOTO, IndoBERT, Uji Korelasi Pearson, Return Saham.

# data[].attributes.attachment_link.title
Analisis Sentimen Media Sosial X (Twitter) Terhadap Pergerakan Harga Saham GOTO Menggunakan IndoBERT

# data[].attributes.body
Penelitian ini bertujuan untuk merumuskan model empiris untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi perilaku konsumen dalam penggunaan teknologi. Selain itu, penelitian ini berupaya memperluas pemahaman tentang adaptasi penggunaan teknologi dengan variabel kontekstual. Penelitian ini didukung oleh sampel data dari 115 responden yang menggunakan platform e-commerce. Analisis empiris menggunakan Pemodelan Persamaan Struktural dengan Kuadrat Terkecil Parsial (SEM-PLS). Pengolahan data dengan aplikasi perangkat lunak Smart-PLS. Hasil uji model pengukuran reflektif menunjukkan nilai faktor pembebanan (> 0,70), pembebanan silang (> 0,70), varians rata-rata (AVE>0,50). Sedangkan reliabilitas alfa Cronbach, reliabilitas rho-A dan rho-C (> 0,70). Uji model persamaan struktural dapat dibuktikan bahwa faktor penentuan dapat mempengaruhi perilaku konsumen dalam penggunaan teknologi. Sementara itu, terkait dengan mediasi dan efek interaksi, hasil penelitian membuktikan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan antara gender dan tingkat pendapatan pada perilaku pengguna platform e-commerce. Hal yang sama juga terkait dengan efek interaksi, tidak ada perbedaan yang signifikan. Peningkatan perilaku penggunaan teknologi hanya ditentukan secara langsung dan tidak dimediasi.

Kata kunci :   E-commerce, penerimaan dan penggunaan teknologi, pemodelan persamaan struktural dan kuadrat terkecil parsial

# data[].attributes.attachment_link.title
video presntasi tesis revisi 2402344750 Al Giffano Rizky Supangkat

# data[].attributes.body
Studi ini mengaitkan berbagai fenomena dengan adopsi layanan Asuransi Digital di Jakarta. Analisis terhadap 403 responden mengungkap bahwa beberapa faktor tidak memiliki dampak signifikan terhadap niat perilaku individu dalam menggunakan Asuransi Digital, meskipun kondisi yang mendukung (facilitating conditions) dan ekspektasi kinerja (performance expectations) tidak berpengaruh signifikan terhadap niat perilaku. Penelitian ini menunjukkan adanya perilaku unik di antara konsumen Asuransi Digital di Jakarta yang memerlukan pemahaman lebih lanjut. Dengan memanfaatkan perangkat lunak SmartPLS 4.0 untuk analisis Structural Equation Modeling (SEM-PLS), penelitian ini tidak hanya berfokus pada aspek teknis dalam penggunaan aplikasi Asuransi Digital, tetapi juga menyoroti pentingnya mempertimbangkan faktor psikologis dan sosial, seperti persepsi manfaat (perceived benefit), persepsi risiko (perceived risk), dan kepercayaan (trust) dalam merancang metode penelitian. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi adopsi Asuransi Digital di Jakarta. Dengan menggunakan model UTAUT2 yang telah dimodifikasi, studi ini berhasil mengidentifikasi kesenjangan antara ekspektasi teoretis dan kondisi pasar di Jakarta. Hasil penelitian ini membuka peluang bagi studi lebih lanjut untuk menggali faktor-faktor kontekstual yang spesifik di berbagai kota besar di Indonesia. Penelitian mendatang disarankan untuk mengembangkan model yang lebih komprehensif dalam memprediksi perilaku konsumen dalam konteks adopsi teknologi keuangan. Industri asuransi dapat merancang strategi yang lebih terarah guna meningkatkan penetrasi layanan Asuransi Digital di Jakarta.

Kata Kunci: Niat Perilaku, Asuransi Digital, Jakarta, Kepercayaan, dan Pengalaman Pengguna

# data[].attributes.attachment_link.title
Video Thesis - Jessicania Windari - 2502445975

# data[].attributes.body
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi niat perilaku masyarakat untuk menggunakan Aplikasi Pajak Daerah Kabupaten Kepahiang. Aplikasi ini merupakan milik Pemerintah Daerah Kabupaten Kepahiang melalui Bidang Pendapatan Badan Keuangan Daerah dan dirancang untuk pembayaran pajak daerah, khususnya Pajak Bumi dan Bangunan Perdesaan dan Perkotaan (PBB-P2). Penelitian ini menggunakan kerangka kerja yang diadaptasi dari Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) dengan menambahkan variabel Computer Self-Efficacy dan Cost of Service, selain variabel asli UTAUT, yaitu performance expectancy, effort expectancy, social influence, dan facilitating conditions. Studi ini juga mencakup variabel moderasi, yaitu Gender, Usia, dan Pengalaman. Data dikumpulkan dari 152 responden melalui kuesioner dan dianalisis menggunakan metode Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Performance Expectancy dan Social Influence berpengaruh positif terhadap Behavioral Intention dalam menggunakan Aplikasi Pajak Daerah Kabupaten Kepahiang, sementara Cost of Service memiliki efek negatif. Selain itu, Gender memoderasi hubungan antara Social Influence dan Behavioral Intention.

Kata Kunci: UTAUT, Pajak Daerah, Aplikasi Mobile , PLS-SEM

# data[].attributes.attachment_link.title
Presentasi Tesis – 2301984200 – FRANCO ESCOBAR – MMSI

# data[].attributes.body
Ekonomi digital Indonesia sedang berkembang pesat, didorong oleh kemajuan teknologi dan dukungan pemerintah terhadap e-commerce. E-commerce telah menjadi pilar utama ekonomi nasional, berkontribusi secara signifikan terhadap Gross Merchandise Value (GMV). Namun, Usaha Kecil dan Menengah (UMKM), yang sangat penting bagi perkembangan ekonomi Indonesia, menghadapi tantangan dalam membangun loyalitas pelanggan yang berkelanjutan. Penelitian ini menyelidiki dampak marketing afiliasi, rantai pasok hijau, dan gamifikasi terhadap keberlanjutan UMKM, dengan fokus pada dimensi ekonomi, sosial, dan lingkungan. Data yang dikumpulkan sebanyak 438 responden di Jakarta dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling dengan Partial Least Squares (SEM-PLS). Hasilnya menunjukkan bahwa gamifikasi dan rantai pasok hijau secara langsung meningkatkan loyalitas pelanggan sedangkan marketing affiliasi tidak berhubungan secara langsung dengan loyalitas pelanggan. Selanjutnya, ditemukan bahwa loyalitas pelanggan memiliki dampak positif yang signifikan terhadap keberlanjutan UMKM. Yang terpenting, penelitian ini mengungkapkan efek mediasi dari loyalitas pelanggan, menjembatani kesenjangan antara rantai pasok hijau dan gamifikasi dengan dampak akhirnya pada keberlanjutan bisnis. Penelitian ini memberikan wawasan berharga bagi literatur bisnis berkelanjutan dengan secara empiris memeriksa efeknya pada variabel keberlanjutan. Studi ini diakhiri dengan diskusi tentang implikasi teoretis, rekomendasi praktis untuk UMKM, dan arah penelitian di masa mendatang.

Kata Kunci: Marketing Afiliasi, Rantai Pasok Hijau, Gamifikasi,  Keberlangsungan Bisnis, UMKM

# data[].attributes.body
In recent years, the Quick Response Code Indonesian Standard (QRIS) has emerged as a prominent digital payment system in Indonesia. Central Kalimantan has witnessed a substantial increase of 91% in the number of merchants adopting this system in 2021 compared to previous years. However, this significant merchant growth has not translated into the expected rise in usage frequency. This research aims to identify the factors influencing the utilization of QRIS as a payment method and to formulate recommendations to enhance its adoption. Employing a quantitative method, this study modifies the Technology Acceptance Model (TAM) by incorporating variables such as Perceived Ease of Use, Subjective Norm, Perceived Usefulness, Attitude Toward Using, and Perceived Security to understand their impact on Behavioral Intention to use. Data calculation and analysis were conducted using the SmartPLS 3 tool. The findings reveal that Attitude Toward Using exerts a significant influence on Behavioral Intention to Use. While Subjective Norm and Perceived Usefulness significantly affect usage intention through Attitude Toward Using, it is the Attitude Toward Using that predominantly dictates the intention to use QRIS in Central Kalimantan, supported by factors including Subjective Norm, Perceived Usefulness, and Perceived Ease of Use.

# data[].attributes.attachment_link.title
Video Thesis 2301984466 Mikha Mangudu MMSI OS2

# data[].attributes.body
Perkembangan pesat perjudian online telah menimbulkan kekhawatiran serius di seluruh dunia, terutama di negara-negara seperti Indonesia yang secara tegas melarang aktivitas tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor teknologi dan non-teknologi yang mempengaruhi niat untuk berhenti dari perjudian online di Indonesia. Dengan menggunakan kerangka Stimulus-Organism-Response (SOR), penelitian ini mengintegrasikan elemen-elemen dari Information Systems Success Model (ISSM) dan Theory of Planned Behavior (TPB) untuk memberikan wawasan mendalam mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi niat penghentian dari perjudian online. Penelitian ini dilakukan melalui pendekatan kuantitatif, dengan data yang dikumpulkan menggunakan kuesioner online (n = 519) yang melibatkan responden penjudi online Indonesia serta individu yang tidak memiliki pengalaman langsung tetapi dapat memberikan pandangan masyarakat mengenai isu ini. Faktor-faktor teknologi yang dianalisis mencakup kualitas informasi, kualitas sistem, dan kualitas layanan, sedangkan faktor-faktor non-teknologi mencakup kontrol perilaku yang dirasakan, norma subjektif, serta aspek regulasi dan hukuman yang unik dalam konteks Indonesia. Penelitian ini juga mengeksplorasi peran mediasi dari technostress dan sikap terhadap perilaku. Meskipun terdapat kebijakan hukum yang ketat, seperti ancaman hukuman penjara dan denda yang besar, perjudian online tetap berkembang di Indonesia. Studi ini mengisi kesenjangan literatur dengan mengeksplorasi bagaimana ancaman hukum yang berat dan stigma sosial terkait aktivitas ilegal ini mempengaruhi niat untuk berhenti berjudi online. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor-faktor teknologi dan non-teknologi memiliki pengaruh signifikan terhadap niat penghentian dari perjudian online, dengan technostress dan sikap terhadap perilaku sebagai mediator. Temuan ini memberikan kontribusi penting bagi diskusi teoritis tentang niat penghentian dari perjudian online sekaligus menawarkan rekomendasi strategis bagi pembuat kebijakan, terutama di lingkungan dengan aturan dan sanksi yang ketat.

Kata Kunci: Online gambling in Indonesia, Discontinuance Intentions, Stimulus-Organism-Response Framework, Information Systems Success Model, Theory of Planned Behavior

# data[].attributes.headline
PENENTUAN FAKTOR KUNCI SUKSES PADA STRATEGI IMPLEMENTASI APLIKASI SUPPLY CHAIN MANAGEMENT DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALISIS FAKTOR

# data[].attributes.subject
PENENTUAN FAKTOR KUNCI SUKSES PADA STRATEGI IMPLEMENTASI APLIKASI SUPPLY CHAIN MANAGEMENT DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALISIS FAKTOR

# data[].attributes.body
Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor dan indikator yang berkontribusi dalam mempengaruhi efektivitas proses manajemen rantai pasok di PT. XYZ. Data yang diperoleh berasal dari 149 responden yang disebarkan kepada PT. XYZ. Faktor dan indikator ini ditemukan melalui metode analisis faktor dan analisis regresi berdasarkan data kuesioner yang diperoleh dari karyawan perusahaan. Dalam penelitian ini, ditemukan empat faktor baru, yaitu perceived customer excellence (koefisien 0.269), collaborative efficiency (koefisien 0.271), product flow optimization (koefisien 0.316), dan supply assurance (koefisien 0.282). Hasil penelitian menunjukkan bahwa product flow optimization memberikan kontribusi paling signifikan dalam meningkatkan efektivitas manajemen rantai pasok. Selain itu, penelitian ini juga berupaya memberikan rekomendasi strategi pada setiap faktor agar perusahaan dapat mengatasi permasalahan yang ada. Rekomendasi ini memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan efektivitas manajemen rantai pasoknya, sehingga kinerja perusahaan dan keunggulan kompetitif di pasar dapat meningkat.

Kata Kunci: Supply Chain Management, Proforma Invoice, Factor Analysis Method, Regression Analysis Model, Corporate.

# data[].attributes.attachment_link.title
BEATRICE ARVIANI   2502445782   VIDEO PRESENTASI PPT TESIS

# data[].attributes.headline
2502400714 - Muhammad Faadhil Putra Wahana

# data[].attributes.subject
2502400714 - Muhammad Faadhil Putra Wahana

# data[].attributes.body
Dalam era digital ini, banyak bisnis yang sedang menghadapi persaingan yang ketat, sehingga mendorong kebutuhan akan alat yang inovatif untuk menganalisis perilaku dan sentimen pengguna untuk menemukan pasar yang tepat. Studi ini berfokus pada pembuatan dasbor visualisasi Tableau yang interaktif dan prediktif untuk mengeksplorasi sentimen seputar transformasi Twitter menjadi X. Setelah diakuisisi dan diubah namanya oleh Elon Musk, Twitter mengalami perubahan yang signifikan, termasuk penurunan pengguna sebesar 4% dan penurunan total instalasi sebesar 8%, sehingga menurunkan peringkatnya dari posisi ke-14 menjadi ke-36 di. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengeksplorasi dimensi sentimen yang terkait dengan transformasi Twitter menjadi X, menganalisis apakah pengguna melihat perubahan ini dalam pandangan positif atau negatif.  Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa sentimen dari dataset yang bersumber dari proses analisis Sentimen menggunakan VADER mengklasifikasikan 1.622 entri negatif, 1.992 entri positif, dan 362 entri netral, yang menunjukkan adanya penurunan sentimen positif dan peningkatan sentimen negatif, yang mengindikasikan meningkatnya ketidakpuasan terhadap perubahan Twitter menjadi X. Analisis dengan menggunakan trend forecasting line dari Tableau menunjukkan adanya tren penurunan yang signifikan pada sentimen negatif dan positif, dengan nilai p-values <0.0001 yang mengindikasikan signifikansi statistik yang tinggi. Tren sentimen negatif, dengan nilai R-squared sebesar 0,253, mencerminkan penurunan tahunan sebesar 5-10%. Prediksi menunjukkan tren ini dapat berlanjut hingga tahun 2025. Tren sentimen positif, dengan nilai R-squared sebesar 0,481, menunjukkan penurunan tahunan yang lebih tajam sebesar 8-15%, yang menunjukkan berkurangnya persetujuan pengguna terhadap transformasi Twitter menjadi X, yang berpotensi berdampak pada citra perusahaan jika tren ini berlanjut. Algoritma Naïve Bayes menunjukkan akurasi yang kuat, dengan Twitter sebesar 98,51%, Play Store sebesar 97,33%, dan App Store sebesar 93,65%.

# data[].attributes.attachment_link.title
Presentasi Final Thesis - Muhammad Faadhil Putra Wahana - 2502400714

# data[].attributes.body
Saat ini twitter dapat dikatakan sebagai social media yang paling berkembang, dengan jumlah pengguna yang sangat besar. Pengguna twitter setiap hari menyuarakan dan mengomentari berbagai isu, termasuk isu-isu dalam pengambilan kebijakan oleh lembaga pemerintahan. Berbagai pendapat yang menunjukan tingkat kepuasan dan penerimaan masyarakat terhadap pengambilan kebijakan publik dapat dipantau melalui twitter. Umpan balik dari masyarakat terhadap pengambilan kebijakan publik diperlukan oleh lembaga pemerintahan untuk menjadi masukan dalam mengevaluasi kebijakan yang telah diambil, dan sebagai pertimbangan dalam perumusan kebijakan selanjutnya. Metode yang digunakan dalam menganalisis pendapat masyarakat pada penelitian ini adalah analisis sentimen menggunakan Bidirectional Encoder Representations from Transformers yang dinilai cukup baik dalam menyelesaikan masalah dalam pemrosesan bahasa. Model yang dihasilkan berhasil mencapai akurasi yang cukup baik, yaitu 89,7%. Kinerja model untuk klasifikasi netral cukup baik (precision 91,96%, recall 90,24%, dan F1-score 91,11%. Kinerja model untuk klasifikasi positif juga cukup baik (precision 87,82%, recall 88,90%, dan F1-score 88,32%). Sayangnya kinerja model untuk kelas negatif tidak baik (precision 26,21%, recall 38,03%, dan F1-score 31,02%), yang disebabkan ketidakseimbangan data yang tersedia pada proses permodelan.

Kata kunci: bank sentral, analisis sentimen, media sosial, natural language processing, bidirectional encoder representations from transformers, long short-term memory.

# data[].attributes.body
Abstrak— Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas aplikasi mobile banking X melalui analisis sentimen ulasan pengguna dan analisis pesaing. Metodologi yang digunakan adalah adaptasi dari metode CRISP-DM, yang melibatkan pengumpulan data dari ulasan Google Play Store, teks pre-processing, modeling, evaluasi, deployment, penentuan prioritas dan kategorisasi fitur, dan analisis pesaing. Hasil utama dari penelitian ini meliputi identifikasi fitur yang paling sering disebutkan dalam ulasan negatif dan kategorisasi kalimat ulasan negatif berdasarkan kebutuhan pemeliharaan perangkat lunak. Akibatnya, manajemen bank dapat memprioritaskan peningkatan fitur dan meningkatkan kepuasan pengguna. Sebagai kesimpulan, analisis sentimen ulasan pengguna dan analisis pesaing dapat berfungsi sebagai alat yang efektif untuk meningkatkan kualitas aplikasi mobile banking dan mempertahankan daya saing di pasar.

Kata Kunci— Analisis Sentimen, Aplikasi Mobile Banking, CRISP-DM, Penentuan Prioritas dan Kategorisasi Ulasan, Analisis Pesaing.

# data[].attributes.body
In the era of digital healthcare services, implementing electronic medical records (EMR) is a strategic step to enhance service quality and cost efficiency. This study aims to design and develop an Electronic Clinical Pathway (ECP) based on EMR data at An-Nisa Hospital Tangerang to improve quality and cost control in patient care, in accordance with the hospital’s Clinical Practice Guidelines (PPK) and the National Guidelines for Medical Practice (PNPK). The methods used include Knowledge Discovery in Databases (KDD) for extracting care patterns, the K-Means clustering algorithm for grouping patients based on clinical characteristics, and a predictive model to estimate patient service needs. Additionally, the system incorporates machine learning-based data validation to enhance accuracy in treatment recommendations.

The results show that ECP implementation enhances service efficiency by reducing care variation, decreasing Length of Stay (LOS), and optimizing hospital costs. By utilizing this data-driven system, medical staff can access optimal treatment pathways more efficiently, contributing to improved decision-making accuracy and resource management. Furthermore, the clustering-based prediction model provides more effective treatment pathway recommendations based on prior care patterns, supporting more accurate clinical decision-making. The system’s implementation also allows hospitals to plan treatments more adaptively and respond dynamically to patient conditions.

In conclusion, this system has the potential to be an innovative solution for improving hospital service quality through data-driven approaches while aiding operational cost efficiency by optimizing patient care pathways automatically.

Keywords: Clinical Pathway, Electronic Medical Records, K-Means Clustering, Quality Control, PNPK

# data[].attributes.attachment_link.title
Video Presentasi Thesis Fikar Ryan Wijaya - 2502395405