Kata kunci: Katalon, Manual Testing, Automation Testing, Test Case, Quality Assurance

Keyword: Tata kelola TI, information security, COBIT 5, ISO 27001:2013

bisnis saat ini, tidak hanya bertanggung jawab dalam keseluruhan proses pengiriman

barang ke pelanggan, tetapi juga harus dapat mengatur pengiriman dengan rute yang

optimal, meningkatkan kepuasan pelanggan serta mengontrol biaya yang ditimbulkan

dari proses transportasi logisitk. Walaupun proses perencanaan pengiriman barang

merupakan proses yang berulang, tetapi seringkali masih ditemui banyak masalah yang

terjadi yang mengakibatkan tingginya biaya logistik seperti: kesalahan ruti pengiriman,

truk yang melebihi kapasitas, kesalaham jenis truk yang digunakan, dll. Tujuan dari

penelitian ini adalah untuk mengatasi masalah-masalah yang terjadi dengan

menghasilkan rute pengiriman yang optimal untuk proses pengiriman barang.

Penelitian ini akan mengembangkan sistem dengan menggunakan pemrograman

Python dan metode Multi-Criteria Decision Analysis untuk mengolah data order

pelanggan hingga menghasilkan rekomendasi rute yang optimal. Proses di dalam

sistem akan diawali dengan mengelompokan data order pelanggan membuat rute yang

searah dengan memperhitungkan sudut yang terbentuk dari drop point sebelumnya,

kemudian sistem akan menghitung nilai normalisasi berdasarkan beberapa kriteria

seperti jarak antara Depot dan lokasi Pelanggan, kapasitas truk dan ketersediaan truk.

Sistem akan mengurutkan dan memberi nilai ranking untuk setiap order yang ada di

dalam daftar berdasarkan nilai tertinggi ke nilai terendah. Tahap selanjutnya adalah

mengimplentasikan rekomendasi rute pengiriman ini pada realissi proses delivery,

kemudian dibandingkan dengan proses delivery di minggu sebelumnya. Proses

perbandingan ini bertujuan untuk mengetahui seberapa optimal rute pengiriman yang

dihasilkan jika dibandingkan dengan pengaturan rute yang dilakukan secara manual.

PENILAIAN RISIKO KEAMANAN SISTEM INFORMASI PADA PT ABC MENGGUNAKAN ISO/IEC 27001: 2013

Ketika berbicara tentang area fokus mereka, organisasi teknologi tidak punya pilihan selain memberikan prioritas tertinggi pada keamanan informasi.  Secara teoritis serangan siber dapat dilancarkan terhadap berbagai jenis data digital. Bisnis yang berurusan dengan teknologi informasi dan perangkat lunak secara teratur menemukan kelemahan parah dalam keamanan informasi sistem mereka.  Sebagai konsekuensi langsung dari hal ini, perusahan bertujuan melakukan proses pengelolaan risiko terhadap keamanan informasi berbasis standar ISO/IEC 27001:2013.  Implementasikan dilakukan melalui berbagai tahap penilaian risiko, cara ini bertujuan untuk menentukan dan mengukur sejauh mana perusahaan pengembang perangkat lunak memanajemen risiko keamanan informasi di sektor TI. Metodologi penilian ini dilakukan dengan tiga langkah terdiri dari proses penilaian risiko: identifikasi, analisis, dan evaluasi serta pemetaan dengan kontrol di ISO/IEC 27001:2013. Hasil implementasi menujukan kesimpulan penilaian risiko, 86,87% dari risiko yang diidentifikasi dikategorikan memiliki masalah rendah, 6,06% memiliki risiko sedang, dan 7,07% memiliki risiko tinggi. Karena hasil penilaian risiko yang rendah pada kategori aman, maka data pelanggan Perusahaan Perangkat Lunak TI dianggap aman. Serta perlu adanya monitor berkala terhadap pelaksanaan penilaian risiko yang telah dipetakan ke standar ISO/IEC 27001:2013

Perkembangan teknologi semakin meningkat dan telah dimanfaatkan di dalam sektor industri properti yang digunakan untuk mengelola manajemen properti di apartemen. Apartemen telah menjadi salah satu properti yang berkembang cukup pesat di Indonesia. Dengan demikian persaingan dalam industri properti semakin ketat untuk memberikan pelayanan terbaik kepada penghuni apartemen, terutama dalam layanan helpdesk. Salah satu layanan inovasi yang saat ini dikembangkan oleh perusahaan PT. XYZ adalah aplikasi manajemen properti helpdesk. Aplikasi manajemen property helpdesk merupakan aplikasi yang dapat digunakan oleh penghuni apartemen dalam penggunaan layanan helpdesk seperti pengajuan pertanyaan, keluhan dan permintaan melalui aplikasi mobile. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pengguna aplikasi property management helpdesk menggunakan seluruh variabel dari metode EUCS, beberapa variabel lainnya seperti system quality, perceived usefulness dan attitude toward using. Kuesioner dibagikan terhadap 336 responden yang merupakan pengguna dari aplikasi property management helpdesk. Data pada penelitian ini akan dianalisis menggunakan PLS-SEM dan diolah menggunakan alat SmartPLS. Hasil dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa content, accuracy, format, ease of use, timeliness dan system quality berpengaruh positif terhadap attitude toward using. Begitu juga dengan system quality dan attitude toward using yang berpengaruh positif terhadap user satisfaction.

ACTORS AFFECTING INTENTION TO USE ELECTRIC VEHICLE IN INDONESIA: ANALYSIS OF INTERNET OF VEHICLE TECHNOLOGY USAGE AND EXTENDED UTAUT FRAMEWORK

Electric Vehicle (EV) has recently become a huge trend in the society due to many factors like the rise in the green-living, Government support, and the technology advancement it provided. These factors are making EV a very interesting topics to cover, especially in Indonesia when the demand for it is forecasted to be high. Therefore, in order to better understand the factors influencing Indonesian consumers' intentions to use electric vehicles, this study examined the use of Internet of Vehicles (IoV) technology and the Extended UTAUT Framework. The research has gathered 327 respondents through the usage of Google Form and the data gathered has been processed using SEM PLS Method. From the 17 hypotheses, there are 5 rejected hypotheses and 12 accepted hypotheses. The study found that there is not any significant influence between Facilitating Conditions, Hedonic Motivation, and Social Factor to the Intention to Use Electric Vehicle. There also seems significant correlations between Government Regulations, Price Value, Environmental Factor, Effort Expectancy, Attitude Toward Using Electric Vehicle, and Attitude Toward Using IoV Technology to the usage intention of Electric Vehicle. The Attitude Toward Using Electric Vehicle itself have significant relationship with Effort Expectancy and Performance Expectancy, while Attitude Toward Using IoV Technology is being influenced by variables such as Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Perceived Risk, and Trust. The result of this research offers insights for industry stakeholders and policymakers looking to boost electric vehicle (EV) adoption in Indonesia through several ways: strengthening favourable government policies, including tax exemptions and the exemption of odd-even policies, highlighting the importance of cost-effectiveness and long-term savings in EV pricing strategies, leveraging the increasing emphasis on environmental considerations, put emphasize on User-friendliness and a positive attitude toward EVs and IoV technology.

The development of the insurance business has a positive impact on the national economy, economic actors, and general welfare. In Indonesia, the insurance business is conducted by private companies and state-owned enterprises. As in other financial products, insurance participation can also be terminated by closing the insurance policy. In other words, the client is no longer covered by the insurance company and cannot enjoy the benefits offered by an insurance product. The insurance policy closing process is also manually done and not efficient. Therefore, this research was conducted to analyze and design a dynamic system backend middleware for the insurance policy closing process of PT Asuransi Umum Mega. The system design was carried out using the Rapid Application Development (RAD) software development methodology. RAD include three phases such as Planning, Design, dan Implementation. Based on the results and discussion, it can be concluded that the solution provided for the company with the resources provided and the objective needs of company is to build a system that has a goal as bridge between the partner system and the core system to accelerate transactions from external to internal systems and make transactions more precise and faster. The system named Dynamic System Middleware Backend or has begun to be commonly called MAPS (Mega API System).

Keywords :

Enterprise Architecture , TOGAF ADM,  Perusahaan Konstruksi, Warehouse, Project Management

Kata kunci : Tanaman Hidroponik, Pertanian Cerdas, Internet of Things, Pertanian Jarak Jauh, Pertanian Otomatis

Kata Kunci:

Convolutional Neural Network, Tomato, Classification, Transfer Learning, Deep Learning

Keywords: UTAUT2, Intention to Use · Cues to Action, Habit, Digital-only Banks

Kata kunci: User Experience Evaluation, User Satisfaction, E-Trust, Task Success, Mamikos.

Kata Kunci: Indeks Saham, IDX30, Deep Learning, Artificial Neural Network, Recurrent Neural Network, Long-Short Term Memory, Convolutional Neural Network

Perkembangan pesat dalam teknologi informasi dan sistem informasi telah mengubah secara signifikan pengelolaan sumber daya manusia didalam perusahaan. PT Waskita Karya (Persero) Tbk dalam mengelola sumber daya manusianya mengadaptasi teknologi informasi dengan menggunakan Human Resource Information System (HRIS) yang bernama WEST. Aplikasi ini memberi manfaat dan kelebihan serta dapat menyederhanakan transaksi. Namun demikian, aplikasi ini masih mendapatkan banyak keluhan yang tidak sesuai dengan yang ditargetkan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor yang mempengaruhi keberhasilan implementasi aplikasi WEST dengan menggunakan metode analisis faktor yakni Exploratory Factor Analysis (EFA), membangun model regresi yang sesuai untuk PT Waskita Karya (Persero) Tbk, serta mengusulkan strategi yang diperlukan untuk perusahaan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat empat faktor yang mempengaruhi keberhasilan implementasi aplikasi WEST pada PT Waskita Karya yaitu Masalah Kualitas Sistem Informasi, Integrasi Sistem Informasi, Kemudahan Penggunaan, dan Dukungan Divisi IT.

Kata Kunci : Human Resource Information System (HRIS), Analisa Faktor, Evaluasi, Exploratory Factor Analysis (EFA), Keberhasilan Implementasi.

Pengukuran kepuasan pengguna terhadap mobile aplikasi (M-Paspor) untuk pembuatan paspor menjadi sebuah tantangan yang sedang dihadapi pelayanan publik dari Direktorat Jenderal yang berada dibawah Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia Republik Indonesia (Kemenhumkam). Dipicu oleh lonjakan permintaan paspor, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pengguna dan mengusulkan perbaikan untuk pengalaman pengguna yang lebih baik. Hasil survei terhadap 152 pengguna aplikasi M-Paspor menunjukkan bahwa system quality, perceived value, dan perceived ease of use berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap kepuasan pengguna, sementara information quality dan service quality tidak berpengaruh signifikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa system quality, information quality, dan service quality dimediasi variabel perceived value untuk berpengaruh terhadap kepuasan pengguna. Penemuan lainnya mengungkap bahwa navigability, responsiveness, dan download speed berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap perceived ease of use. Sebagai kesimpulan, penelitian ini merekomendasikan peningkatan berkelanjutan pada fitur aplikasi dan antarmuka pengguna, dengan menggabungkan umpan balik pengguna untuk pengoptimalan berkelanjutan. Temuan ini memberikan panduan dan kontribusi wawasan berharga dalam mengukur keberhasilan bidang layanan publik digital.

Keywords: E-government, Indonesia, Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia Republik Indonesia, Kepuasan Pengguna, M-Paspor, Pelayanan Publik

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis secara komprehensif faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pengguna terhadap loyalitas dalam aplikasi mobile Tokopedia. Aplikasi mobile Tokopedia telah mendapatkan popularitas besar di kalangan pengguna; namun, ketidakpuasan yang terus-menerus, yang diungkapkan melalui ulasan negatif dan nilai rating yang rendah, menimbulkan kekhawatiran tentang loyalitas pengguna. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah perceived ease of use, perceived usefulness, information quality, service quality, system quality, chatbot effectiveness, user satisfaction and user loyalty. Penelitian ini memiliki sampel sebanyak 419 responden yang merupakan pengguna Tokopedia yang berada di Indonesia, yang dipilih untuk penelitian ini melalui survei online. Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini diperiksa dengan menggunakan pendekatan Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Perangkat lunak SmartPLS 4 4.0.9.6 digunakan untuk melakukan analisis data. Berdasarkan penelitian, persepsi kemudahan penggunaan dan persepsi kegunaan berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna, sedangkan kepuasan pengguna berpengaruh signifikan terhadap loyalitas pengguna.

Kata kunci: E-commerce, Tokopedia, User Satisfaction, User Loyalty, Partial Least Square

Kata Kunci: Perekrutan, Asisten, Data Mining, Klasifikasi, Aplikasi Web

Kata Kunci: Niat Penggunaan, Aplikasi Layanan Pesan Antar Makanan, Ekspektasi Kinerja, Pengaruh Sosial, Risiko, Kepercayaan

Dalam mengeksplorasi faktor-faktor yang memengaruhi kepuasan pengguna dan penerimaan perbankan digital, penelitian ini menolak beberapa hipotesis yang terkait dengan faktor demografis dan ukuran kualitas. Namun, penelitian ini mengidentifikasi dampak signifikan dari variabel seperti Sistem Keamanan, Pengaruh Sosial, dan Niat Penggunaan, menyoroti peran penting dari faktor-faktor ini dalam keputusan pengguna untuk mengadopsi dan terus menggunakan layanan perbankan digital. Penelitian ini diakhiri dengan merinci temuan kunci, termasuk hubungan positif antara Niat Penggunaan dan penggunaan aktual, dampak penggunaan pada kepuasan pengguna, dan kebutuhan untuk pemeriksaan lebih lanjut guna meningkatkan penerimaan bank digital di Indonesia.

Keywords:digitalbanking,UTAUT3,Satisfaction,Acceptance,SecuritySystem

pasar, sehingga terjadi peningkatan ketergantungan pada impor cabai oleh berbagai pihak terkait untuk menjaga stabilitas harga. Terutama, impor cabai melonjak sebesar 237,07% pada awal 2023, mencapai 4,18 juta kilogram, lonjakan yang

signifikan dari 1,24 juta kilogram pada Januari 2022. Ketergantungan pada impor

ini utamanya disebabkan oleh sistem distribusi cabai yang kaku, yang mengikuti

jadwal panen petani. Akibatnya, hal ini menyebabkan ketersediaan cabai yang tidak konsisten dan kualitas cabai yang tidak pasti akibat waktu distribusi yang lama antar wilayah, yang pada akhirnya memengaruhi harga pasar. Dalam rantai pasok cabai di Indonesia, proses pemilahan memainkan peran penting dalam menentukan harga bagi semua peserta. Sayangnya, proses pemilahan saat ini masih dilakukan secara manual, dengan banyak kekurangan yang merugikan efisiensi seluruh rantai pasok cabai. Oleh karena itu, sangat penting untuk merancang strategi baru untuk

membantu peserta rantai pasok dalam budidaya cabai dan meningkatkan penjualan

cabai dengan mengotomatisasi proses pemilahan. Dalam upaya penelitian ini, tim

kami menyajikan solusi yang melibatkan pengembangan model YOLOv7 untuk

deteksi dan klasifikasi otomatis cabai keriting merah berkualitas tinggi. Pendekatan kami melibatkan pengumpulan data gambar, diikuti dengan pra pemrosesan data dan optimasi hyperparameter yang ketat. Model YOLOv7 berkinerja sangat baik, mencapai Mean Average Precision (mAP) keseluruhan yang mengesankan sebesar 0,977. Selain itu, model ini menunjukkan tingkat presisi rata-rata (AP) yang mencolok dengan skor 0,996 untuk kelas A, 0,947 untuk kelas B, 0,951 untuk kelas C, dan 0,996 untuk kelas D dan E.

Keyword: Deep Learning, Object Detection, YOLOv7

Kata Kunci : Desain, Implementasi, Bisnis Digital, Olahraga Ekstrim, Business Model Canvas

Keywords:
Aplikasi seluler, TAM, Pengaduan, Penyampaian Layanan Publik, LAPOR (Layanan Aspirasi dan Pengaduan Online Rakyat.

Kata kunci: Video on Demand, Behavioral Intention, User Preference, Conjoint Analysis, PLS-SEM

This approach captures individual user perspectives, offering valuable insights for future product and service system development. Notably, as the current app is set to be unpublished or sunset, all its features will seamlessly migrate to a new application. System growth necessitates user feedback, and examining previous sentiment analysis research reveals a predominant use of traditional machine learning approaches. This study evaluates modeling accuracy through different approaches, emphasizing the importance of focusing on common keywords.

Opinion and entity mining in each sentiment category (positive, neutral, and negative) based on frequent data is recommended. The entire process can be executed using a Cloud Service Platform. Adopting CRISP-DM as the methodology, this research leverages cloud computing services for sentiment analysis. A case study analyses more than 20,000 customer reviews of the GrabKios application, employing sentiment analysis methods to assess model accuracy.

The Naïve Bayes Classifier achieves a high accuracy of 87%, while Google Cloud Natural Language API and Azure Language API achieve 61% and 72%, respectively. In summary, traditional models demonstrate higher accuracy than cloud models. In the cloud provider comparison, Azure outperforms GCP in crucial aspects like supported languages, pricing, and overall performance.

2402225686 - MMSI - Nicko Sambrano Putra

Kata Kunci: E-commerce, Live Shopping, TikTok, Pembelian Sebenarnya, Niat Membeli.

2402222526 - Ratu Annisa Gandasari - MMSI (Fast Track)

Analisis lebih lanjut mengenai kinerja aplikasi menunjukkan adanya pengaruh positif yang signifikan terhadap kepuasan pengguna. Ditemukan bahwa variabel kinerja aplikasi mampu memprediksi kepuasan pengguna sebesar 94%, menyoroti pentingnya aspek ini dalam merancang dan mengembangkan aplikasi mobile JKN.

Selanjutnya, hasil penelitian mengungkapkan bahwa kinerja aplikasi secara keseluruhan memiliki dampak positif terhadap kepuasan pengguna. Dengan kata lain, peningkatan kinerja aplikasi mobile JKN diyakini akan secara positif berkorelasi dengan peningkatan kepuasan pengguna.

Terakhir, uji hipotesis atas variabel kinerja aplikasi menunjukkan bahwa kinerja aplikasi pada aplikasi mobile JKN juga memiliki pengaruh yang signifikan terhadap efektivitas pengguna. Implikasinya, peningkatan kinerja aplikasi dapat dianggap sebagai faktor kunci dalam meningkatkan efektivitas pengguna dalam menggunakan aplikasi Mobile JKN.

Kata Kunci: Digital Banking, Continuance Intention, Structural Equation Modeling (SEM)

Permasalahan tanah di Indonesia merupakan permasalahan yang harus mendapatkan perhatian.Terdapat puluhan kasus tanah yang belum bisa diselesaikan. Masalah ini tentunya muncul karena berbagai faktor, adanya duplikasi sertifikat satu tanah sehingga terjadi keributan antar warga maupun perusahaan, atau tanah disalahgunakan oleh orang lain yang bukan pemilik aslinya dan membuat sertifikat palsu. Ada pun mafia tanah yang menjual dan membeli sertifikat tanah.

Penelitian ini berfokus pada bagaimana manfaat migrasi data center saat ini hingga pada level tertinggi yang akan dijelaskan dalam tulisan ini, dimana penulis akan memberikan visualisasi yang sistematis dan terukur mengenai fakta dan hubungan dalam menjalankan tahapan kegiatan, dimulai dari data. pengumpulan, analisis, dan pemberian saran dalam meningkatkan layanan data kolokasi di wilayah negara Indonesia.

Abstrak:

Penggunaan aplikasi perpesanan atau chatting telah menjadi bagian integral dari kehidupan sehari-hari di era digital ini. Banyak platform chatting yang menawarkan berbagai fitur untuk memenuhi kebutuhan komunikasi pengguna. Salah satu platform chatting yang populer adalah IndoChat. IndoChat adalah aplikasi perpesanan yang telah berhasil menarik sejumlah pengguna dengan ciri khas fitur-fitur interaktif dan layanan yang andal. Saat ini, IndoChat memiliki puluhan ribu pengguna aktif yang menggunakan aplikasi ini untuk berkomunikasi dengan teman, keluarga, rekan kerja, dan mitra bisnis.

Meskipun IndoChat telah menerapkan pendekatan Customer Relationship Management (CRM) dengan berbagai inisiatif, seperti program aktivasi dengan KOL, pembukaan peluang usaha untuk konten creator, dan kerjasama dengan Chatnews.id untuk fitur news, namun penurunan minat pengunduh menunjukkan bahwa penerapan CRM tersebut mungkin tidak memberikan hasil yang diharapkan.

Fokus penelitian ini melibatkan analisis respon pengguna terhadap penggunaan aplikasi IndoChat, tingkat kepuasan pengguna, serta upaya aplikasi untuk memahami dan memenuhi kebutuhan pengguna secara individual menggunakan metode analisis faktor (Exploratory Factor Analysis). Dengan demikian, penelitian CRM pada IndoChat dapat memberikan wawasan yang berharga untuk mengoptimalkan hubungan antara aplikasi dan pengguna di pasar Indonesia, mendukung pertumbuhan pengguna aktif, dan meningkatkan kualitas layanan secara keseluruhan.

Kata kunci: Kepuasan Pengguna, Business Intelligence, Bank, Performance Dashboard, EUCS

Kata kunci - UTAUT 2, Cryptocurrency, Habits, facilitating condition, investment, Acceptance Technology.

untuk menganalisis tingkat penerimaan tenaga kesehatan pada Rumah Sakit Siloam Hospitals terhadap healthcare digital transformation. Methods/Statistical Analysis:

Model penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah model analitik dengan mengkombinasikan 2 penelitian user acceptance yang populer digunakan dan

kebutuhan pada penelitian ini yaitu Unified Theory of Acceptance and Use of The Technology 2 (UTAUT-2) dan Technology Acceptance Model (TAM). Populasi yang akan diteliti adalah tenaga kesehatan dalam hal ini dokter yang menggunakan system EMR IPD rawat inap. Jumlah dokter sekitar sebanyak 160 orang yang mencakup dokter specialis dalam pelayanan kesehatan dari dilakukankannya

implementasi healthcare digital transformation pada sistem EMR rawat inap (IPD) sebanyak 160 dokter di fokuskan pada Rumah Sakit Swasta di Tangerang. Sampel dalam penelitian ini sebesar 115 dokter. Dengan menggunakan metode Slovin ini maka jumlah sample yang didapat dengan jumlah populasi 160 dan margin of error

5%. Findings: Berdasarkan hasil penelitian secara umum, tenaga kesehatan merasa nyaman menggunakan EMR IPD dan menggunakannya secara aktif dalam pekerjaan mereka, namun perlu peningkatan dalam penggunaan aktif dan optimalisasi penggunaan sistem. Faktor – faktor yang dapat memengaruhi niat dan penggunaan healthcare digital transformation pada system EMR rawat inap (IPD) di Rumah Sakit Swasta di Tangerang, yaitu: Performance Expectancy, Effort Expectancy, System Quality, Facilitating Condition, dan Habit berpengaruh terhadap Intention To Use. Serta Intention To Use berpengaruh terhadap Use

Behavior. Kata Kunci: Digital Transformasi, Electronic Medical Record, TAM, dan UTAUT-2, Healthcare Information, Acceptance Model

NIM: 2402273981

Prodi: Manajemen Sistem Informasi

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi keterlambatan proyek pembangunan jaringan fiber optik di PT Bumi Sentosa dan mengembangkan sistem informasi manajemen proyek (SIMPRO) yang dapat membantu mengatasi keterlambatan tersebut. Metode penelitian yang digunakan adalah analisis deskriptif dan exploratory factor analysis (EFA). Data dikumpulkan melalui survei dengan menggunakan kuesioner yang disebarkan kepada responden yang terkait dengan proyek pembangunan jaringan fiber optik di PT Bumi Sentosa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat delapan faktor utama yang memengaruhi keterlambatan proyek, yaitu Efektivitas Proyek, Optimalisasi Manajemen Proyek, Manajemen Terpadu, Aksesibilitas Informasi, Komunikasi Risiko, Eksekusi Kolaboratif, Keterlibatan Evaluasi, dan Ketahanan Proyek. Berdasarkan hasil analisis ini, penulis mengembangkan prototype SIMPRO berbasis website yang dirancang untuk meningkatkan manajemen proyek dan komunikasi, serta mengatasi keterlambatan proyek pembangunan jaringan fiber optik di PT Bumi Sentosa. Implementasi SIMPRO ini diharapkan dapat memberikan manfaat berupa peningkatan efisiensi dan efektivitas manajemen proyek, pengurangan risiko keterlambatan, serta peningkatan keterlibatan dan komunikasi antara pemangku kepentingan.

2402225856

NIM : 2402274006

Prodi : MMSI

Keywords: eKatolik, Model Penerimaan Teknologi, penerimaan pengguna, Pemodelan Persamaan Struktural, kredibilitas informasi, pengalaman keagamaan, kualitas konten aplikasi,pengalaman komputer, pengalaman keagamaan.

Keywords : Digital Banking, blu by BCA Digital, TAM, Trust, Actual System Use

Nama : Ervina - 2402274076

Keywords:  Aplikasi Investasi Reksa Dana Online, Technology Acceptance Model (TAM), User Interface, Perceived Security, Perceived Risk, Generasi Millennial

Kata Kunci:

Sales Force Automation, Technology Acceptance Model, M-Quote, SEM, SmartPLS

Kata Kunci: Cloud Publik, Komputasi Awan, SAAS, Kecerdasan Buatan, UTAUT 3

Kata kunci : Praktisi, Multi-Criteria Decision Making (MCDM), Multi Criteria Recommender Systems (MCRS), Analytic Hierarchy Process (AHP)

STUDI KASUS : PORTAL KM PT XYZ

Dalam era digital saat ini, pemahaman yang mendalam mengenai penggunaan Portal Knowledge Management (KM) di kalangan karyawan menjadi faktor krusial bagi perusahaan dalam meningkatkan efektivitas operasional dan daya saing. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi pemahaman karyawan terhadap penggunaan Portal KM di PT XYZ. Metode yang digunakan adalah pengembangan prototipe, survei karyawan PT XYZ dan Analisis Faktor Eksploratori (EFA) untuk mengidentifikasi faktor-faktor utama yang mempengaruhi pemahaman tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor KMEnablement, KMGamification, SmartDissemination, dan DisseminationMix  secara simultan memiliki pengaruh signifikan terhadap pemahaman karyawan terhadap penggunaan Portal KM Perusahaan. Dengan memaksimalkan faktor-faktor ini, perusahaan dapat meningkatkan pemahaman karyawan terhadap penggunaan portal KM Perusahaan, yang pada gilirannya akan mendukung efisiensi operasional dan inovasi perusahaan.

Kata Kunci: Knowledge Management (KM), Portal KM, Pemahaman Karyawan, Gamifikasi, Analisis Faktor Eksploratori (EFA)

2402313386

The research aims to assist the company's goals of enhancing team productivity and releasing software enhancements more frequently by improving problem detection capabilities and improving testing efficiency using empirical analysis and real-world data. The study's findings demonstrate that, depending on the project, the Greedy Algorithm has demonstrated variable degrees of success in increasing test suite sizes and enhancing fault detection efficacy. Without sacrificing the caliber of the test results, the Greedy Algorithm's application across Projects in PT XZ has resulted in notable gains in efficiency, both in terms of test execution time and fault detection efficacy.

Kata Kunci: Deep Learning, Large Language Model, Machine Learning, Software Effort Estimation, Story Point Estimation

Kata Kunci: Audit, Tata Kelola Teknologi Informasi, COBIT 5, Tingkat Kapabilitas

Kata Kunci: expectation-confirmation model (ECM), information system success (ISS) model, need for interaction with a service employee (NFI-SE), Chatbot, E-Commerce.

Abstraksi:

Pada era transformasi digital, lembaga keuangan menghadapi tantangan dalam menyelaraskan teknologi informasi dengan proses bisnis yang kompleks untuk meningkatkan efisiensi dan fleksibilitas operasional. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan proses bisnis di Lembaga Keuangan X menggunakan pendekatan Service Oriented Modeling Architecture (SOMA), yang menawarkan solusi berbasis layanan untuk integrasi sistem yang lebih baik. Metode penelitian ini melibatkan analisis kualitatif melalui wawancara mendalam dengan stakeholder kunci dan studi literatur untuk memahami penerapan SOMA dalam konteks lembaga keuangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan SOMA dapat meningkatkan efisiensi dan fleksibilitas pengelolaan transaksi serta memungkinkan integrasi yang lebih baik antar sistem melalui pendekatan layanan mandiri. Kesimpulannya, SOMA memberikan kerangka kerja yang efektif untuk mengatasi tantangan integrasi sistem di lembaga keuangan, mendukung kebutuhan transaksi real-time, dan meningkatkan kualitas layanan kepada nasabah.

Kata kunci: SOMA, pemetaan proses bisnis, lembaga keuangan, integrasi sistem, layanan berbasis arsitektur.

Kredit UMKM memiliki peran penting di Indonesia untuk meningkatkan perekonomian daerah, dan meningkatkan taraf hidup masyarakat. Permasalahan yang dihadapi untuk meningkatkan portofolio kredit UMKM yang dihadapi oleh perbankan saat ini adalah (1) kepastian waktu yang dibutuhkan untuk persetujuan/penolakan kredit, dan (2) menjaga kualitas kredit dan menjaga pertumbuhan kredit secara sekaligus. Untuk mengatasi masalah tersebut, diperlukan model Credit Default Prediction untuk kredit UMKM yang lebih baik dibandingkan dengan proses persetujuan kredit di Bank XYZ. Tesis ini menyajikan model pembelajaran mesin yang diusulkan yang mempunyai tingkat akurasi baik, mematuhi batas NPL peraturan dan mempunyai kemampuan yang lebih baik dalam memprediksi kemungkinan default atas permohonan kredit UMKM secara cepat dibandingkan dengan proses bisnis persetujuan kredit UMKM yang telah ada di Bank XYZ. Pemodelan menggunakan dataset yang diperoleh dari data kredit

UMKM Bank XYZ, terdiri dari 38066 dataset, terdiri dari 2903 data kredit default dan 35163 data kredit non-default. Data diproses melalui pembersihan data dari data null dan outlier, penanganan imbalanced data menggunakan SMOTE, serta pengujian data yang dijalankan pada algoritma XGBoost, Random Forest dan Artificial Neural Network (ANN). Penelitian ini mengeksplorasi kemampuan algoritma tersebut pada akurasi dan perannya dalam menurunkan tingkat NPL (Non-Performing Loan) dibandingkan dengan model bisnis yang ada. XGBoost muncul sebagai model berkinerja terbaik pada penelitian ini dengan 95,54% accuracy dan NPL Model sebesar 3,63%, dimana NPL ini masih berada dibawah NPL Bank XYZ sebesar 5,25% dan batas regulasi NPL sebesar 5%.

Kata Kunci: credit default prediction, kredit UMKM, CRISP-DM, NPL, False Negative

Rendahnya tingkat keterlibatan (engagement) tim dalam project management sering kali menjadi tantangan, terutama dalam siklus kerja berulang seperti sprint. Banyak anggota tim hanya memanfaatkan tools project management untuk memulai dan menutup tugas, tanpa kolaborasi harian yang konsisten. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keterlibatan dengan menerapkan gamifikasi berbasis framework MDA (Mechanics, Dynamics, Aesthetics). Gamifikasi memberikan pendekatan inovatif melalui elemen seperti poin, level, leaderboard, dan tantangan, yang diharapkan dapat menciptakan pengalaman kerja yang lebih menarik dan memotivasi.

Penelitian ini menyimpulkan bahwa penerapan gamifikasi mampu meningkatkan keterlibatan dan motivasi anggota tim dalam project management. Temuan ini memberikan implikasi positif bagi organisasi, terutama dalam lingkungan kerja berbasis agile. Namun, penelitian ini memiliki keterbatasan, seperti fokus hanya pada fitur sprint dan partisipan dari satu perusahaan. Untuk pengembangan lebih lanjut, disarankan menambahkan variasi elemen gamifikasi dan memperluas cakupan studi ke perusahaan lain.

Abstrak:

Pertumbuhan ekosistem kecerdasan buatan (AI) akhir-akhir ini semakin ramai dengan lahirnya teknologi AI generatif yang telah memicu perubahan pesat dalam cara manusia berkomunikasi, berkreasi, dan melakukan pekerjaan sehari-hari. AI generatif memiliki kemampuan untuk membantu pengembangan perangkat lunak dalam melengkapi baris kode, menuliskan saran sesuai struktur penulisan yang benar bahkan memberikan pertanyaan dan jawaban sesuai konteks yang sedang dibahas. Namun, menurut McKinsey & Company dalam surveinya pada tahun 2023, meskipun penggunaan AI generatif dalam industri teknologi tergolong tinggi dibandingkan dengan industri lainnya, namun penggunaan rutin untuk kebutuhan pekerjaan tercatat hanya sebesar 14%. Meskipun memiliki banyak manfaat dan potensi, AI generatif sebenarnya memiliki risiko yang tidak kalah besar, yakni mengenai faktor keamanan seperti bias data, ketergantungan dan pelanggaran terkait data privasi serta kebocoran informasi rahasia perusahaan. Lalu bagaimana pengembang perangkat lunak di Indonesia menerima kehadiran teknologi AI generatif? Penelitian ini melibatkan responden yang telah terlibat dalam siklus pengembangan perangkat lunak dari berbagai perusahaan dan menggunakan model PLS-SEM untuk menyelidiki model penerimaan teknologi (TAM).  Hasil SEM menunjukkan variabel Sikap Terhadap Penggunaan dari para pengembang perangkat lunak tidak terbukti memiliki pengaruh secara signifikan terhadap Niat Perilaku Menggunakan teknologi generatif AI.

Kata Kunci -Generatif AI, GPT, Keamanan, TAM, Pengembang Perangkat Lunak.

Kata Kunci: Robotic Process Automation, RPA,  Pengaktivasian Kontrak, Efisiensi Operational, Repetitif

Finansial (Fear of Financial Loss), Persepsi Pencurian Identitas Online (Perceived Online Identity Theft), dan Kekhawatiran terhadap Keamanan & Privasi (Security& Privacy Concern). Data dikumpulkan dari 420 responden yang menggunakan aplikasi seperti Jenius, Jago, Seabank, dan lainnya melalui survei online. Analisis dilakukan menggunakan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dengan bantuan perangkat lunak SmartPLS 4. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor seperti Ekspektasi Kinerja (Performance Expectancy), Pengaruh Sosial (Social Influence), dan Kepercayaan yang Dirasakan (Perceived Trust) berpengaruh signifikan terhadap niat pengguna untuk menggunakan perbankan digital, sedangkan Ekspektasi Usaha (Effort Expectancy), Ketakutan terhadap Kerugian Finansial, dan Persepsi Pencurian Identitas Online tidak memberikan dampak yang signifikan. Selain itu, kekhawatiran terkait keamanan dan privasi menjadi pertimbangan penting dalam adopsi perbankan digital. Penelitian ini memberikan wawasan bagi pengembangan strategi yang dapat mendorong adopsi lebih lanjut dari perbankan digital di Indonesia.

Kata Kunci: Bank Digital, Ekspektasi Kinerja, Pengaruh Sosial, Kepercayaan yang Dirasakan, Perilaku Pengguna.

Kata Kunci: Deteksi Objek, Kereta Api, Perlintasan Sebidang, YOLO.

setiap pengolahannya. Bisnis menggunakan teknologi di setiap langkah proses

pengolahan data. Banyak instrumen yang digunakan dalam pemrosesan data,

termasuk data perusahaan, peralatan, koneksi jaringan, dan teknik yang digunakan

sistem untuk mendapatkan informasi. Hampir setiap sektor menggunakan teknologi

yang mengikuti perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi. Semua bisnis

membutuhkan sistem yang terorganisir dengan baik agar semua data yang dimiliki

dapat mendukung dan meningkatkan operasi bisnis mereka. Pada perkembangan

teknologi saat ini,

Kata Kunci: Analisis Sentimen, Reputasi Bank, Media Sosial, X, Kegagalan Sistem, Naive Bayes, GPT-2, Kepuasan Nasabah.

Abstract 

This research is a case study of the design of a modular and scalable Internet of Things (IoT)-based system for utility management at the 3 Towers Residences Apartment complex. The study aims to transform the manual utility recording process into an automated system that ensures accurate, real-time data capture, significantly optimizing efficiency and reducing errors. By proposing a modular IoT-based design capable of connecting up to 31 smart meters using a single Modbus, the process time for recording and transferring utility data can be reduced from over five days to just one hour, enabling the timely delivery of monthly billing statements. The research focuses on improving the engineering team’s workflow, facilitating a seamless handoff of utility data to the finance department for billing preparation. Methodologically, the study involves identifying inefficiencies, redefining workflows, and leveraging IoT-driven automation to address these gaps. Findings reveal potential improvements in operational efficiency, error minimization, and data accuracy. While based on 3 Towers Residences, the proposed modular design is scalable and adaptable to similar residential properties, contributing to the advancement of smart utility management systems in Indonesia and beyond. 

Keywords: Internet of Things (IoT); Utility Management; Modular System; Smart Meter, Property Management. 

Kata kunci: Continuous Auditing, DeLone dan McLean, Model Kesuksesan SI, Auditor, Perusahaan Energi dan Kelistrikan

Kata Kunci: Natural Languange Processing (NLP), Large Language Model (LLM), Retrieval Augmented Generation (RAG), Chatbot, Microsoft Azure, Kecerdasan Buatan 

Keywords: Regtech, Regulatory, Technology, Compliance, Banking, Risk, Adoption, Model

The Random Forest model exhibits better prediction in the face of changes in the era of economic and banking digitalization. To overcome any unpredictable changes or qualitative information, this multidimensional approach was selected. By integrating Random Forest into credit scoring assessment, banks can achieve higher prediction accuracy and better risk assessment, resulting in more informed lending decisions. The results show that random forest outperforms others algorithm by 99.85%. Additionally, this research provides insightful information regarding Artificial Intelligence approaches that can help banks upgrade their assessment processes. By integrating Random Forest into the website that can create more robust prediction models.

Keywords: Credit Risk Modelling, Credit Default Prediction, Artificial Intelligence, Machine Learning, Supervised Machine Learning, Random

Kata Kunci: Transformasi digital, UMKM, Kompetensi Digital, Kesiapan Digital, dan Efikasi Diri Wirausaha Digital.

Kata Kunci: Aplikasi Olahraga, Gamification, UTAUT2, Octalysis Framework

Kata Kunci: Convolutional Neural Network, Machine Learning, Pendidikan yang menyenangkan, Computer Vision dan Rekognisi Emosi

Keywords: Information Security, Mobile Banking, Social Engineering, User Awareness, Cyber Hygiene

Kata Kunci: Live Shopping, E-commerce, Social Commerce, S-O-R Paradigma, SmartPLS.

Keywords: SVM, KNN, Sentiment Analysis, Bamboo Charcoal

"https://youtu.be/76N3h4_51sY?si=wSW1mSGt__yiYNsh"

Keywords : ITIL, IT Incident Report, IT Service Management, IT Service Desk, DMAIC

Abstract:

Herding behavior in cryptocurrency investment is increasingly prevalent, driven by exposure to social media content. Investors tend to follow information shared on digital platforms without conducting in-depth analysis. This study examines the principles of social media content presentation that influence herding behavior among cryptocurrency investors in Indonesia and its impact on investment decisions, considering risk perception and financial literacy as internal factors. A Structural Equation Modeling (SEM) approach was employed using Smart-PLS 4.1.0.9 to analyze data from 433 respondents. The findings indicate that source credibility, background homophily, and attitudinal homophily significantly influence herding behavior, with attitudinal homophily being the most dominant factor. This suggests that investors are more likely to follow the majority when they share similar values and perspectives with other investors. Additionally, herding behavior has a weak negative effect on investment decisions, implying that following collective trends does not always lead to optimal financial outcomes. Financial literacy moderates this relationship by reducing the impact of herding behavior on investment decisions. However, risk perception does not significantly affect investment decisions, indicating that other psychological or contextual factors may play a more dominant role. The indirect effect analysis reveals that homophily and source credibility influence risk perception through herding behavior, while homophily negatively impacts investment decisions, highlighting the risks of social-based decision-making in cryptocurrency markets. These findings provide valuable insights for investors, policymakers, and financial educators in designing strategies to promote more rational investment decision making and mitigate the negative effects of herding behavior.

Keywords: Cryptocurrency, Herding Behavior, Social Media Algorithm, Investment Decision

Penelitian ini menganalisis faktor apa yang mempengaruhi keefektivitasan dari sistem rekomendasi dalam meningkatkan minat pembelian e-commerce melalui sistem. Dengan tujuan mencari faktor yang perlu ditekankan atau difokuskan dalam pengembangan sistem rekomendasi yang lebih optimal , melihat efek dari faktor sosiologis terhadap minat pembelian pengguna menggunakan sistem ,dan melihat faktor-faktor yang menentukan kualitas dari sistem rekomendasi dapat mengurangi atau mencegah terjadinya masalah yang ada di sistem rekomendasi. Penelitian ini menggunakan metode TAM ( Technology Acceptance Model) untuk mendukung proses penelitian ini dalam menguji faktor-faktor dari sistem rekomendasi yang berujung pada minat pembelian pengguna menggunakan sistem. Berdasarkan hasil kuisioner yang telah disebarkan kepada 506 pengguna e-commerce di Indonesia memperlihatkan bahwa setiap variabel terbukti memiliki pengaruh yang signifikan kecuali hipotesis pengaruh dari Social Influence menuju Usage Attitude. Oleh karena itu, kedepannya sistem rekomendasi yang dikembangkan dalam e-commerce top di Indonesia harus lebih difokuskan kepada peningkatan Trust pengguna terhadap hasil sistem rekomendasi dan memperhatikan Usage Attitude pengguna menggunakan sistem dengan fokus pada Recommendation Quality yang didukung dengan rekomendasi yang unik atau baru kepada pengguna dalam meningkatkan Usage Attitude dalam menggunakan Sistem Rekomendasi yang ada di E-Commerce.

Kata Kunci: Recommendation System, E-Commerce, Product Recommender, TAM, Purchase Intention.

In recent years, online loan services (fintech lending) have experienced rapid growth in Indonesia. Ease of access, fast disbursement process, and minimal requirements make this service increasingly popular among the public. However, behind this convenience, various problems arise such as high interest rates, risk of default, and low user financial literacy. Therefore, it is important to understand the factors that influence user intentions in using online loan services. This research uses the TAM method.  Then the sampling technique that will be used by the author is simple random sampling where the author will take samples randomly without paying attention to the strata in the population. In the research carried out the author used the SEM statistical method or what is known as Structural Equation Modeling. The research results show that the variable with the greatest influence is Perceived Trust (PT) on Perceived Usefulness (PU) with a score of 14,300. The second largest is Perceived Privacy (PP) against Intention to Use (ITU) with a score of 6,577. On the other hand, the smallest influence is Perceived Innovativeness (PI) on Attitude (ATT) with a score of 0.130.

Keywords:

Perceived Ease of Use, Intention to Use, Perceived Trust, Perceived Security, Perceived Innovativeness

The e-sports ecosystem has grown rapidly in Indonesia, and one of the most popular participating games is Valorant. This study takes Valorant as a case study to determine what it takes to build player loyalty in this booming market. Based on this survey data of 420 players from Indonesia, which was analyzed with SPLS software, this analysis identifies three crucial elements, including social norms, quality of game graphics, and game enjoyment, that maintain players' loyalty. However, it is noteworthy that interdependence posed by games do not instantaneously elevate players' loyalty despite their contribution to the overall gaming experience. The results are crucial because they highlight objective-driven motivations, gaming behaviors, and the role of challenges in fostering players’ loyalty. Such findings provide valuable insights for game developers and various stakeholders in the esports arena regarding strategies to sustain player engagement and strengthen the burgeoning esports landscape in Indonesia. This study also provides the groundwork for future studies on the loyalty of online gamers and how it affects the more significant e-sports sector.

Keywords:

E-sport, Indonesian Players, Online Gaming , Players’ Loyalty, Valorant

Quick Response Code Indonesian Standard (QRIS) merupakan sebuah pengembangan teknologi finansial yang mengintegrasikan semua QR Code dari masing-masing penyedia jasa sistem pembayaran sehingga mengliminasikan kebutuhkan akan beberapa kode QR dari beberapa penerbit. QRIS awalnya dirancang untuk mengurangi penularan virus corona melalui transaksi finansial menggunakan uang tunai, tetapi masyarakat tampak mulai terbiasa dengan teknologi ini sehingga mengadopsinya sebagai metode pembayaran sehari-hari hingga saat ini. Namun, kemampuan adopsi generasi tua seperti Generasi X yang seringkali bersifat kaku dan sulit untuk menerima teknologi baru yang berkembang dan berubah dengan cepat menimbulkan pertanyaan baru apakah mereka bisa mengadopsi teknologi QRIS dan beradaptasi dengan cashless society yang sudah didepan mata. Terlebih Indonesia sebagai negara berkembang masih memiliki masalah signifikan terkait infrastruktur teknologi yang ada yang juga menyulitkan transaksi finansial menggunakan QRIS dan tantangan inklusi keuangan yang menyebabkan kurangnya pengetahuan digital, tingginya penggunaan uang tunai, dan sosialisasi yang menyebabkan rendahnya penetrasi pembayaran digital. Penelitian ini akan membahas faktor-faktor yang memengaruhi adopsi teknologi QRIS oleh generasi tua terkhususnya Generasi X dengan memanfaatkan snowball sampling yang merupakan salah satu teknik non probability sampling untuk mengumpulkan data dari 453 responden melalui survei daring dan menggunakan Smart PLS 4.1.08 untuk analisis SEM. Penelitian ini menemukan bahwa convenience, security, perceived usefulness, facilitating condition, government policy, social influence, dan trust merupakan faktor pendorong bagi masyarakat terkhususnya Generasi X dalam mengadopsi sistem pembayaran QRIS. Selain itu terdapat temuan menarik dimana pada Generasi X variabel convenience tidak memiliki pengaruh secara langsung, tetapi dimediasi oleh social infuence.

Kata Kunci:

QRIS, Financial Technology, Integrated Payment, Generation X, Cashless in Developing Countries

Saat ini unit Universitas Terbuka melakukan perhitungan perkiraan jumlah penggandaan kebutuhan bahan ajar menggunakan perhitungan manual, tentunya dengan hanya mengandalkan pada perhitungan manual maka jumlah prediksi kebutuhan bahan ajar menjadi tidak presisi artinya terdapat jumlah bahan ajar yang mengalami kelebihan ataupun kekurangan sehingga secara operasional layanan bahan ajar kepada mahasiswa tidak maksimal serta secara perhitungan biaya yang dikeluarkan pun menjadi tidak efisien karena untuk bahan ajar yang kurang akan terjadi penggandaan secara berulang yang menyebabkan mahalnya harga pembelian barang, sedangkan untuk bahan ajar yang mengalami kelebihan akan ada resiko pemusnahan bahan ajar karena bahan ajar di Universitas Terbuka memiliki umur pemakaian yang dapat kadaluarsa. Perhitungan kebutuhan penggandaan bahan ajar dengan menggunakan machine learning dengan analisa metode forecasting Time Series model ARIMA dengan model arima terbaik (2,1,0) dengan parameter p= 2, d=1, q=0 dan nilai AIC = 34.512 dan BIC  = 30.591, yaitu bahan ajar yang memiliki MAE paling rendah adalah EKMA4434 yang digunakan di 11 program studi dengan nilai 5.894,133. Sedangkan perhitungan forecasting dengan menggunakan metode causal model neural network hasilnya cukup mendekati dengan nilai MAE sebesar 518.489 yang dapat diartikan bahwa forecasting jumlah data tidak sesuai dengan model ini adalah sebesar 518.489 eksemplar dari nilai aktual.

This research proposed exploring Artificial Neural Network models to predict the Indonesia Stock Exchange Composite price based on affecting technical factors and related external factors: central bank interest rates, world oil prices, inflation rates, and USD/IDR exchange rate. Stock

Composite price index is an indicative of the movement of all stocks traded on stock exchange. Investor uses this to measure level of capital gains and investment portfolio performance. Cross-Industry Standard Process for Data Mining uses as methodology. Time-series data period 2019 to 2024 of all factors are used. Prediction model using Neural Network and Deep Learning algorithms built using training dataset. Followed by model testing and evaluation using Root Mean Squared Error. Result showed Neural Net model has better predictions performance than Deep

Learning, therefore the model can help stock investors and investment companies to build composite prediction software and facilitate them in knowing the composite price direction.

Keywords: IDX composite, machine learning, data mining, CRISP-DM, deep learning

Metode pembayaran di Indonesia seperti Fintech (Financial Technology) yang berkembang pesat secara signifikan sejalan dengan semakin munculnya ancaman keamanan digital. Quick Response Indonesia Standard (QRIS) merupakan salah satu teknologi Fintech yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia akibat pemakaian e-wallet yang signifikan. Namun, kenyamanan yang disediakan oleh QRIS tidak lagi aman. Quishing merupakan salah satu ancaman phising menggunakan QR Code yang sedang marak pada saat ini. Isu utama pada penelitian ini adalah indikasi quishing dimana seringnya uang tidak diterima merchant. Selain itu, kesadaran masyarakat akan ancaman ini masih sangat kurang dan pengetahuan keamanan digital masyarakat juga masih dikatakan rendah sehingga berpengaruh terhadap rendahnya tindakan penghindaran. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui Faktor yang mempengaruhi perilaku penghindaran (Avoidance Behavior) pengguna QRIS terhadap ancaman Quishing dengan menggunakan Technology Threat Avoidance Theory (TTAT) model. Data diambil dari penyebaran kuesioner melalui google form kepada 469 responden pengguna QRIS di wilayah Kotamadya Jakarta. Data dianalisis dengan menggunakan smartPLS untuk Uji Validitas dan realibilitas dengan PLS-SEM serta uji hipotesis dengan bootstrapping. Hasil dari penelitian bahwa motivasi untuk melakukan tindakan penghindaran pengguna QRIS dipengaruhi oleh Perceived Threat, Self Efficacy, Safeguard Effectiveness, Safeguard Cost, Impulsivity, dan System Trust. Penelitian ini memberikan kontribusi dan wawasan praktis pada bidang keamanan financial technology secara lebih luas dan spesifik, terutama pada penguatan keamanan pembayaran digital berbasis QR Code dan membantu dalam meningkatkan perilaku penghindaran pengguna QRIS.

Kata kunci:  Quishing, QRIS, Avoidance Behavior, Financial, Ancaman Phising

Kata Kunci: Generative Ai, Utaut, Delon & Mclean, Higher Education, Pls-Sem

Kata kunci: Loyalitas pelanggan, Media sosial, E-commerce, CRM

Kata Kunci: AI generated content, media sosial, customer engagement, interaksi pelanggan, konten AI

Abstract:

Peningkatan insiden kebocoran data dan manipulasi identitas di era digital telah menciptakan urgensi akan sistem manajemen identitas yang lebih aman dan transparan. Berdasarkan data Verizon tahun 2023, tercatat 3.363 kasus kebocoran data yang mengakibatkan 4,3 miliar data tersebar secara publik, dengan 82% kasusnya disebabkan oleh faktor manusia. Studi kasus pada PT. XYZ, mengungkapkan kelemahan kritis dalam sistem manajemen identitas terpusat yang mengakibatkan potensi kerugian finansial signifikan akibat manipulasi hak akses tidak terotorisasi. Hasil observasi menunjukkan bahwa sistem terpusat yang ada memiliki titik kegagalan tunggal (single point of failure), rentan terhadap perubahan yang tidak sah, serta kurangnya mekanisme pelacakan perubahan. Teknologi blockchain, dengan karakteristik buku besar terdistribusi (distributed ledger), menawarkan solusi melalui mekanisme konsensus dan desentralisasi yang menjamin integritas dan transparansi data. Penelitian ini mengimplementasikan sistem manajemen identitas terdesentralisasi berbasis blockchain yang dirancang untuk memperkuat perlindungan data organisasi. Metodologi yang digunakan untuk pengembangan sistem adalah User Centered Design (UCD) dengan User Requirement Specification (URS) sebagai teknik pengumpulan kebutuhan untuk memastikan terpenuhinya aspek keamanan dan pengalaman pengguna. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode black box testing yang mencakup berbagai skenario untuk memastikan interaksi antar sistem dengan pengguna berdasarkan skenario yang telah dibuat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pendekatan terdesentralisasi secara signifikan meningkatkan perlindungan data sambil menyediakan antarmuka yang intuitif untuk interaksi seluruh pemangku kepentingan.

Kata kunci: blockchain, sistem manajemen identitas berbasis blockchain, distributed ledger,user centered design, smart contract

Kata Kunci: Mechanical Keyboard, Purchase Intention, Sensation Seeking, Text Mining, SmartPLS, Analisis Statistik.

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI CUSTOMER LOYALTY PADA PLATFORM E-MARKETPLACE DENGAN STUDI KASUS PT. RAHASIA GADIS NUSANTARA

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi loyalitas pelanggan kepada PT. Rahasia Gadis Nusantara di media sosial. Penelitian ini menguji enam hipotesis yang berkaitan dengan Electronic Word of Mouth (E-WOM), Brand Image, Trust, Social Media Marketing, Customer Satisfaction, dan Customer Loyalty. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dan metode analisis Structural Equation Model (SEM) dengan SmartPLS dengan responden yang diperoleh sebanyak 400 responden. Hasil analisis menunjukkan bahwa semua hipotesis yang diuji terbukti signifikan. Hipotesis pertama menunjukkan bahwa E-WOM memiliki pengaruh positif terhadap Trust. Hipotesis kedua mengkonfirmasi bahwa Brand Image memiliki pengaruh besar terhadap Trust. Hipotesis ketiga menunjukkan bahwa Trust berpengaruh positif terhadap Customer Loyalty. Hipotesis keempat menemukan bahwa Social Media Marketing memiliki pengaruh besar terhadap Customer Loyalty. Hipotesis kelima menunjukkan bahwa Social Media Marketing juga memiliki pengaruh besar terhadap Customer Satisfaction. Hipotesis keenam menunjukkan bahwa Customer Satisfaction juga memiliki pengaruh besar terhadap Customer Loayalty. Studi ini membantu PT. Rahasia Gadis Nusantara membuat strategi pemasaran yang lebih baik untuk bersaing dengan pesaing di industri kecantikan dengan berfokus pada pengelolaan E-WOM, meningkatkan Brand Image, dan meningkatkan kualitas produk dan layanan.

Kata Kunci: Electronic Word of Mouth (E-WOM), Brand Image, Trust, Social Media Marketing, Customer Satisfaction, dan Customer Loyalty

The Influence of Technology, Organization and Environmental Factors on Intention to Adopt Cross-Border E-Commerce Platforms in Micro, Small and Medium Enterprises

Abstract:

Cross-border e-commerce (CBEC) presents a significant opportunity for Indonesian MSMEs to expand globally, yet its adoption faces various challenges. This study investigates the factors influencing CBEC adoption intention among MSMEs in Jakarta, particularly those participating in the Jakarta Entrepreneur (Jakpreneur) program. Using an integrated framework combining Technology-Organization-Environment (TOE) and Technology Acceptance Model (TAM), the research examines the relationships between technological, organizational, and environmental factors with perceived ease of use and perceived usefulness of CBEC. Data analysis using Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM) revealed that organizational and environmental factors significantly influence both perceived ease of use and perceived usefulness, while technological factors only affect perceived usefulness. Both perceived ease of use and perceived usefulness showed almost equal significant influence on CBEC adoption intention, with path coefficients of 0.419 and 0.425 respectively. The environmental factor emerged as the strongest predictor of perceived ease of use (0.465), while the organizational factor most strongly influenced perceived usefulness (0.387). The model explains 60% of CBEC adoption intention variance. These findings suggest that successful CBEC implementation requires a holistic approach, emphasizing the crucial role of government regulations, infrastructure, and a conducive business ecosystem in encouraging CBEC adoption among Indonesian MSMEs.

Keywords:

E-commerce, Cross Border E-commerce, TOE, TAM, MSMEs

Along with heating the cosmetics industry market, Augmented Reality (AR) is used as a marketing medium. Forbes revealed that AR technology will be included in the category of global marketing trends in 2024. With AR having a virtual-try-on feature that allows customers to try products virtually before buying, it is very helpful to offer a personalized customer experience in shopping to make customers feel closer to the product. In this study, we sought to investigate the relationship between AR technology driving cosmetic product repurchase intentions. This study utilized a closed-ended questionnaire for empirical investigation. The research used quantitative methodology to examine 426 samples to explore what factors influence the repurchase of cosmetic products. Data were analyzed using SEM-PLS. The results showed that social influence, performance expectation, system quality, and interactivity significantly and positively influence satisfaction. However, this study failed to show how effort expectancy affects satisfaction. Furthermore, social influence, interaction, and satisfaction significantly and positively influence the intention to repurchase cosmetic products using AR (virtual-try-on). This study complements the literature by examining the effect of AR (virtual-try-on) on satisfaction and repurchase intention of cosmetic products using the UTAUT model and AR characteristics.

Keywords: Augmented Reality, Marketing Strategy, Cosmetics Product, Satisfaction, Repurchase Intention

EVALUASI PEMANFAATAN TEKNOLOGI AUGMENTED REALITY UNTUK MENINGKATKAN KEPUASAN INTERAKSI DALAM REMOTE ASSISTANCE

Penelitian ini dilakukan untuk melakukan evaluasi terhadap aplikasi remote assistance yang berbasiskan teknologi AR dari sisi kepuasan pengguna. AR memiliki potensi besar untuk memberikan dampak kepada bidang remote assistance untuk meningkatkan kepuasan pengguna seperti meningkatkan efisiensi kerja dan juga dapat membuat proses remote assistance menjadi lebih intuitif dan immesive. Dikarenakan kepuasan pengguna merupakan salah satu faktor penting yang perlu di konsiderasi dalam pengaplikasian AR, maka tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah dengan adanya teknologi AR dalam aplikasi remote assistance dapat meningkatkan kepuasan pengguna saat berinteraksi. Terdapat faktor-faktor yang diuji dalam peneltian, yaitu impresi pertama, kemudahan penggunaan, integrasi dengan dunia nyata, UI desain, tingkat performa dan responsive, tingkat pembelajaran, personalisasi, tingkat kepuasan, dan saran untuk improvisasi. Penelitian menggunakan 2 metode dalam pengumpulan data, user test beserta wawancara yang ditambah dengan kuesioner sebagai informasi pelengkap wawancara dan studi literatur dengan penelitian yang serupa. Dari studi literatur yang telah dilakukan terdapat beberapa faktor yang masih dapat dipertimbangkan ketika mengintegrasikan teknologi AR ke dalam aplikasi remote assistance, lalu ditambah juga dengan hasil dari user test yang dilakukan terhadap salah satu aplikasi remote assistance yang menggunakan teknologi AR kemudian dilanjutkan dengan wawancara yang menambahkan informasi baru dampak teknologi AR dalam aplikasi remote assistance terhadap pengguna. Ditambah dengan menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ) yang telah banyak digunakan dalam penelitian sebelumnya untuk mengukur tingkat kepuasan terhadap produk untuk membandingkan pendapat antar partisipan sehingga terlihat lebih jelas perbedaannya.

Kata Kunci: Augmented Reality, User Experience, UEQ

Meskipun pembayaran digital menjadi prioritas kedua tertinggi dalam layanan digital UMKM dengan persentase 55%, kenyataannya UMKM masih menjadi segmentasi terendah dalam penggunaan layanan Fintech di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi Financial Technology (Fintech) dalam sistem pembayaran digital pada Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) yang tergabung dalam program Jakarta Entrepreneur (JakPreneur). Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survey terhadap 383 responden UMKM JakPreneur. Analisis data dilakukan menggunakan Structural Equation Modeling-Partial Least Square (SEM-PLS)

Hasil penelitian menunjukkan bahwa Perceived Usefulness menjadi faktor paling dominan dalam mempengaruhi adopsi Fintech. Perceived Risk menunjukkan dinamika kompleks dengan pengaruh langsung positif namun berpengaruh negatif tidak langsung melalui Trust. Hal tersbut, mengindikasikan bahwa meskipun UMKM menyadari adanya risiko, mereka tetap memilih untuk mengadopsi FinTech dalam sistem pembayaran digital. Artinya, risiko yang tinggi tidak selalu menghambat adopsi jika manfaat layanan dianggap cukup besar. Sementara User Innovativeness tidak menunjukkan pengaruh signifikan. Model penelitian ini mampu menjelaskan 66.9% variabilitas faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi Fintech. Temuan ini mengimplikasikan bahwa untuk meningkatkan adopsi Fintech di kalangan UMKM, penyedia layanan perlu menonjolkan manfaat spesifik dan kemudahan penggunaan, serta diperkuat dengan dukungan pemerintah dan sistem keamanan yang terpercaya. Penelitian ini berkontribusi pada pemahaman komprehensif tentang faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi teknologi pembayaran digital di sektor UMKM.

Kata Kunci: Fintech, UMKM, Digital Payment, Finansial Inklusi, Faktor Adopsi

Perkembangan e-commerce di Indonesia telah mengalami peningkatan signifikan dalam beberapa tahun terakhir, dengan industri fashion menjadi salah satu sektor yang paling diminati melalui platform digital. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi kepuasan dan pengalaman konsumen fashion online dalam menggunakan aplikasi e-commerce di Indonesia. Metode penelitian dilakukan secara kuantitatif dengan menggunakan pendekatan survei terhadap 442 responden pengguna platform e-commerce Shopee, Tokopedia, dan Lazada di wilayah JABODETABEK yang berusia antara 18-39 tahun. Data dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling-Partial Least Square (SEM-PLS) dengan bantuan software SmartPLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa E-Trust memiliki pengaruh signifikan terhadap Customer Satisfaction dan User Experience, sementara UI Design juga berpengaruh signifikan terhadap User Experience. Namun, Tracking Delivery dan E-Payment tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap Customer Satisfaction. Selain itu, User Experience terbukti berpengaruh positif terhadap Customer Loyalty, meskipun tidak signifikan terhadap Customer Satisfaction. Temuan ini menegaskan bahwa membangun kepercayaan pelanggan dan desain antarmuka yang baik merupakan elemen kunci dalam meningkatkan loyalitas pelanggan pada platform e-commerce fashion.

Kata Kunci: E-Commerce, Fashion Online, Customer Satisfaction, User Experience, Customer Loyalty

Maintaining users has become more difficult for digital news platforms, particularly among Indonesian Gen Z, who frequently choose social media for news consumption because of its speed and accessibility. This study examines how gamification affects Indonesian Gen Z's intention to continue using digital news platforms. Data were gathered from 467 respondents, mostly from this group, using a survey-based methodology. This study combines both the Expectation Confirmation Model of Information System continuation (ECM-ISC) model and Self-Determination Theory (SDT) to concentrate on comprehending how gamification affects user perceptions and experiences, along with intrinsic motivation factors influence continuance intention. Empirical research indicates that gamification components, such as polls, quizzes, and interactive elements, satisfy psychological needs like relatedness, competence, and autonomy. Users' intention to continue using the gamified digital news platforms is greatly influenced by these factors. According to the study's findings, digital news platforms may find that incorporating thoughtfully crafted gamification components improves Indonesian Gen Z's continuance intention.

Keywords: Gamification, gamified digital news platform, Gen Z, ECM-ISC, intrinsic motivation.

Kata Kunci: Virtual 3D Classroom, TAM, Waterfall, Online Learning, Photon Unity.

Keyword: Enterprise Architecture, Information Systems, TOGAF, Business Processes

Salah satu konsep baru yang digunakan oleh perusahaan ritel adalah strategi omnichannel. Penelitian ini menyelidiki faktor-faktor yang mempengaruhi niat pelanggan untuk terus menggunakan omnichannel untuk berbelanja di Alfamart yang dimediasi oleh kepuasan pelanggan. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan menggunakan survei kuesioner untuk mengumpulkan data. Metode analisis data penelitian ini adalah Structured Equation Model – Partial Least Squares (SEM PLS) dengan menggunakan Smart PLS versi 4.0. Sebanyak 279 responden berpartisipasi dalam survei, dengan penelitian ini menyelidiki variabel-variabel seperti integrasi informasi transaksi, integrasi produk dan harga, integrasi informasi transaksi, integrasi pemenuhan pesanan, integrasi layanan pelanggan, kualitas sistem, kualitas layanan operasional logistik, kepuasan pelanggan, dan niat melanjutkan. Penelitian ini menemukan bahwa integrasi informasi transaksi, integrasi produk dan harga, integrasi pemenuhan pesanan, dan kualitas sistem berdampak signifikan terhadap kepuasan pelanggan, yang pada gilirannya mendorong niat penggunaan omnichannel secara berkelanjutan untuk berbelanja di Alfamart. Sebaliknya integrasi akses informasi, integrasi layanan pelanggan, dan kualitas layanan logistik melalui mediasi kepuasan tidak menunjukkan hubungan yang signifikan terhadap niat penggunaan berkelanjutan. Penelitian ini berkontribusi pada literatur yang ada mengenai ekspektasi pelanggan dalam ritel omnichannel dan memberikan rekomendasi untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan loyalitas jangka panjang.

Kata Kunci: Ritel, Omnichannel, Alfamart, Continuance Intention, Satisfaction

Dengan menggunakan pendekatan kuantitatif, penelitian ini melibatkan 384 responden yang dikumpulkan melalui kuesioner. Hasil analisis menunjukkan bahwa ChatGPT memberikan pengaruh positif terhadap kemampuan berpikir kritis, bekerja sama, dan berkomunikasi, meskipun interaksi sosial di luar platform AI tetap menjadi faktor yang perlu diperhitungkan.

Penelitian ini memberikan wawasan bagi institusi pendidikan, akademisi, dan dunia kerja dalam memahami peran AI dalam pengembangan soft skills dan kesiapan fresh graduate dalam menghadapi tantangan profesional.

Dampak Pengalaman Pengguna (UX) QRIS terhadap Niat Penggunaan QRIS pada UMKM di Wilayah Jabodetabek: Studi Empiris

Penelitian ini mengkaji pengaruh pengalaman pengguna (UX) terhadap niat penggunaan QRIS (Quick Response Code Indonesian Standard) pada Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di seluruh Wilayah Metropolitan Jabodetabek. Dengan meningkatnya digitalisasi sistem pembayaran, QRIS telah diperkenalkan oleh Bank Indonesia untuk menstandardisasi metode pembayaran di berbagai platform. Meskipun bermanfaat, tingkat adopsi di antara UMKM masih relatif rendah. Penelitian ini bertujuan untuk memahami bagaimana efisiensi, ketergantungan, kejelasan, stimulasi, dan kebaruan—elemen kunci UX—mempengaruhi niat UMKM untuk menggunakan QRIS. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan menggunakan Kuesioner Pengalaman Pengguna (UEQ) untuk menangkap persepsi UMKM terhadap QRIS. Hasilnya menunjukkan bahwa efisiensi dan ketergantungan merupakan pendorong penting adopsi QRIS, sedangkan faktor kebaruan memiliki pengaruh yang lebih kecil. Selain itu, kepercayaan terhadap keamanan sistem ditemukan memainkan peran penting dalam meningkatkan persepsi pengguna terhadap QRIS. Penelitian ini berkontribusi pada pemahaman yang lebih luas tentang adopsi pembayaran digital dengan mengintegrasikan dimensi UX dengan Technology Acceptance Model (TAM), menawarkan wawasan tentang faktor-faktor yang dapat meningkatkan penerimaan QRIS di antara UMKM.

DI E-COMMERCE XYZ

Dalam era digital saat ini, internet dan e-commerce telah menjadi bagian penting dari kehidupan sehari-hari masyarakat, khususnya di Indonesia. Kemajuan teknologi ini dapat menghasilkan metode penjualan yang berbeda dengan menghilangkan batasan waktu dan tempat Dan didukung oleh kondisi e-commerce yang nyaman dan efisien serta telah mencapai perkembangan yang besar Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis variabel yang mempengaruhi tingkat kepercayaan konsumen dan keamanan informasi konsumen yang berdampak pada minat bertransaksi di e-commerce E-commerce XYZ serta untuk mengetahui faktor-faktor yang paling besar pengaruhnya bagi pelanggan tentang keamanan informasi dan minat transaksi di e-commerce saat menggunakan E-commerce XYZ. Dalam penelitian ini, terdapat 6 variabel independen yang diidentifikasi yaitu risk, security, reputation, perceived ease of use, dan perceived usefulness serta trust yang berfungsi sebagai variabel mediasi yang mempengaruhi minat bertransaksi (transaction interest). Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan survei yang melibatkan pengguna E-commerce XYZ aktif di Jakarta sebagai responden. Hasil analisis SmartPLS menunjukkan bahwa Risiko dan Keamanan berdampak besar pada kepercayaan, meningkatkan minat bertransaksi. Selain itu, terbukti bahwa perceived ease of use dan perceived usefulness merupakan faktor utama yang meningkatkan minat pelanggan untuk melakukan transaksi. Penelitian ini membantu manajemen E-commerce XYZ mengembangkan metode yang lebih efisien untuk meningkatkan kepercayaan dan minat konsumen dalam transaksi serta menciptakan lingkungan e-commerce yang lebih aman dan percaya.

Keywords:

Consumer Trust, Information Security, Online Shopping, E-commerce, Transaction Interest.

Teknologi semakin bergerak maju setiap harinya, hal ini membuat banyak inovasi baru yang merubah selera masyarakat dimasa kini. Begitu juga dengan teknik promosi marketing yang sekarang telah menggabungkan fungsi media sosial didalamnya. Salah satu hasilnya ialah pemberdayaan influencer dalam marketing produk dengan menggunakan sistem affiliate marketing. Namun demikian disaat bersamaan tingkat penipuan dalam pembelanjaan daring juga mengalami kenaikan. Sehingga dengan masalah yang ada penelitian ini mengupas tentang faktor yang mempengaruhi intensi pembeliaan produk oleh publik melalui metode affiliate marketing yang dilakukan oleh influencer. Dalam penelitian ini akan berfokus dengan 8 variabel didalamnya yaitu Information Usefulness, Attitude Homophily, Task Attraction, Information Adoption, Perceived Ease of Use, Credibility, Para-social Interaction dan Purchase Intention. Penelitian ini mengambil populasi pengguna e-commerce dan media sosial di Indonesia dan menerima 437 responden didalamnya. Penelitian ini menggunakan metode analisis SEM-PLS dan dibantu alat Smart-PLS 4.0 dalam pengolahannya. Hasilnya mengindikasikan bahwa semua variabel diterima dan hasilnya signifikan. Dilihat bahwa variabel Parasocial-interaction memberi terbesar terhadap purchase intention dibandingkan variabel lainnya.

Kata Kunci: Affiliate Marketing, Influencer, Purchase Intention, Social Media, e-commerce

Studi ini mengevaluasi efektivitas aplikasi edukasi berbasis gamifikasi dalam meningkatkan pengetahuan ibu hamil tentang fase selama masa kehamilan dan mengurangi kecemasan terkait kehamilan dan persalinan. Menggunakan kerangka kerja MDE (Mechanics, Dynamics, dan Emotions) dan pendekatan design thinking, aplikasi edukasi gamifikasi dikembangkan dengan menggabungkan point, level, badges, dan tantangan. Aplikasi ini berfokus pada edukasi ibu hamil tentang aspek utama kehamilan dan persalinan. Data kualitatif dikumpulkan melalui wawancara dengan ibu hamil untuk memahami kebutuhan mereka dan membuat persona pemain untuk menginformasikan desain gamifikasi. Prototype aplikasi kemudian diuji dengan ibu hamil, dan feedback dikumpulkan melalui google form menggunakan skala likert dan dianalisis menggunakan SPSS. Sementara uji normalitas menunjukkan distribusi data yang tidak normal. uji kruskal-wallis tidak menunjukkan perbedaan signifikan dalam pemahaman antara kelompok peserta setelah melakukan uji prototype, yang menunjukkan tingkat pemahaman yang konsisten diantara pengguna.

Kata Kunci: Gamifikasi, Edukasi Kehamilan, Edukasi Kesehatan, Mobile Application, User Experience, dan Pembelajaran Gamifikasi.

Kata Kunci: Media sosial, Instagram, Kepuasan Pengguna, Keterlibatan Pengguna, Generasi Z

Salah satu dampak signifikan dari perkembangan teknologi ponsel pintar adalah munculnya industri financial technology (fintech) yang mengubah cara masyarakat melakukan transaksi keuangan (Ma dkk., 2018; N’da dkk., 2023; Y. Park & Oh, 2021). Berbasis teknologi cerdas, fintech menawarkan kemudahan transaksi yang cepat, aman, dan efisien (I. Lee & Shin, 2018; Varma dkk., 2022). Di antara berbagai inovasi dalam ekonomi digital, teknologi Quick Response Code (QR code) menjadi salah satu terobosan yang paling menonjol. QR code memungkinkan pengguna melakukan pembayaran hanya dengan memindai kode batang melalui kamera ponsel, sehingga transaksi dapat diselesaikan dalam hitungan detik (Yan dkk., 2020; Zhou dkk., 2021). Inovasi ini semakin populer berkat kemunculan berbagai layanan e-wallet (dompet elektronik) yang tidak hanya praktis, tetapi juga menawarkan kemudahan dan keamanan. QR pun menjadi tren di seluruh dunia.

Dalam merespon tren pembayaran digital yang semakin meluas, Indonesia berinovasi dengan menciptakan gerbang pembayaran QR nasional terstandarisasi atau yang disebut dengan Quick Response Indonesian Standard (QRIS). QRIS merupakan standar kode yang digunakan untuk memfasilitasi pembayaran dengan menggunakan teknologi QR kode di Indonesia. QRIS pertama kali diluncurkan pada 17 Agustus 2019 yang merupakan hasil kolaborasi antara Bank Indonesia (BI) dan Asosiasi Sistem Pembayaran Indonesia (ASPI). Sejak rilis, penggunaan QRIS makin meluas. Terlebih lagi, terdapat banyak penyedia jasa keuangan digital non-perbankan misalnya dalam bentuk e-wallet (dompet elektronik) mampu memberikan opsi pembayaran yang lebih praktis, mudah, dan aman (Abu Bakar dkk., 2020). Terdapat banyak sekali pilihan aplikasi e-wallet yang tersedia di Indonesia, misalnya DANA, OVO, Gopay, ShopeePay, LinkAja, iSaku, SakuKu, Doku, dan sebagainya.

Kata Kunci: QRIS, UTAUT, PLS-SEM, Milenial, Generasi Z, Behaviour Intention

Perkembangan teknologi digital telah mendorong peningkatan penggunaan aplikasi mobile banking, yang disertai dengan beragam opini dan sentimen dari pengguna di media sosial X. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen opini pengguna media sosial X terhadap penggunaan aplikasi mobile banking di Indonesia dengan menerapkan pendekatan text mining dan machine learning. Metode yang digunakan mengikuti tahapan CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), yang mencakup pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan penerapan. Data dikumpulkan dari media sosial X dan diproses menggunakan teknik preprocessing teks, seperti transform cases, tokenize, filter stopword by dictionary, dan filter stopword by length. Proses klasifikasi sentimen dilakukan dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, dan K-Nearest Neighbor (KNN). Evaluasi performa model dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan AUC untuk menentukan algoritma dengan kinerja terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine menghasilkan kinerja terbaik dengan akurasi sebesar 97,30%, precision 97,44%, recall 97,44%, dan AUC 0,997, dibandingkan dengan algoritma lainnya. Selain itu, hasil analisis menunjukkan adanya keberagaman sentimen positif dan negatif terkait penggunaan mobile banking di Indonesia, terutama dalam aspek keluhan maupun kepuasan pengguna. Penelitian ini menunjukkan bahwa model yang telah dikembangkan mampu memprediksi sentimen pada dataset baru yang belum pernah dianalisis dan algoritma Support Vector Machine direkomendasikan sebagai model terbaik untuk klasifikasi sentimen dalam penelitian ini.

Kata Kunci: Machine Learning, Analisis Sentimen, Mobile Banking, Media Sosial X, Support Vector Machine

Dengan semakin meningkatknya serangan phishing khususnya pada Generasi Z, VirusTotal yang dimiliki oleh Google dapat dijadikan sebagai solusi untuk mendeteksi phishing website. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan faktor yang dapat mendukung intention to use VirusTotal berdasarkan dari modifikasi protection motivation theory dan technology acceptance model. Dari 357 valid responden, data tersebut akan dianalisa menggunakan partial least squares structural equation modelling dengan aplikasi SmartPLS4. Hasil menunjukkan bahwa fear  dan perceived usefulness memiliki hubungan positif yang signifikan terhadap intention to use VirusTotal. Berdasarkan dari penemuan ini, VirusTotal perlu meningkatkan kesadaran akan bahayanya serangan phishing pada Generasi Z serta meningkatkan manfaat dari sistem tersebut.

Kata Kunci: Intention to Use, VirusTotal, Protection Motivation Theory, Technology Acceptance Model

Kata Kunci: Telemedis, Kecerdasan Buatan, Model TAM, Konsultasi, Efektivitas

Kata Kunci: e-Learning, Kesiapan & Program Studi Jarak Jauh

Meningkatnya volume transaksi Zakat, Infak, dan Sedekah (ZIS) di Indonesia menyoroti peran keuangan sosial Islam yang semakin besar dalam mendukung program-program kesejahteraan sosial. Untuk itu, manajemen memprioritaskan program FreeMeals-sebuah inisiatif sosial yang menyediakan makanan gratis bagi masyarakat yang kurang mampu. Meskipun penting, program ini belum memiliki Analisis Biaya-Manfaat (CBA) yang terstruktur untuk mengevaluasi dampak keuangan dan sosialnya. Studi ini bertujuan untuk menilai manfaat FreeMeals dan integrasi strategisnya ke dalam ekosistem digital bank dengan menggunakan CBA. Analisis ini mengidentifikasi manfaat langsung seperti bantuan keuangan kepada penerima manfaat dan perusahaan, peningkatan reputasi lembaga, dan peningkatan kontribusi donor. Manfaat tidak langsung meliputi penguatan partisipasi masyarakat, dampak sosial terhadap pengurangan kelaparan, dan keberlanjutan program melalui kemitraan. Penelitian ini menggunakan analisis kuantitatif untuk ROI dan net present value, penilaian kualitatif, dan analisis komparatif (membandingkan dengan inisiatif serupa). Temuan penelitian menunjukkan bahwa mengintegrasikan FreeMeals dengan layanan digital bank dapat meningkatkan efisiensi penggalangan dana, memperkuat keterlibatan donatur, dan mendukung keuangan sosial Islam yang berkelanjutan, serta memberikan dasar yang kuat untuk pengambilan keputusan strategis.

Kata kunci: Inovasi Digital, Mobile Banking, Agile, FreeMeals, Cost-Benefit Analysis.

Kata Kunci: Business Intelligence, Kimball Dimensional Design, Lead Time, Logistics, Metabase.

"Kata Kunci: Gen Z, Generation Z, Digital Literacy, Financial Literacy, Social Media Literacy, Investment Intention, Intention To Invest.

Penelitian ini mengevaluasi tingkat adopsi aplikasi Discord sebagai alat kolaborasi dalam lingkungan kerja di Indonesia menggunakan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) yang telah dimodifikasi. Penelitian ini melibatkan 426 responden, yang terdiri dari pengguna Discord di lingkungan kerja dan pengguna Discord sebagai sarana komunikasi dalam permainan daring. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner daring, dengan variabel utama Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Facilitating Conditions, serta variabel tambahan Flexibility. Hasil analisis menunjukkan bahwa Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, dan Flexibility berpengaruh positif dan signifikan terhadap Behavioral Intention, yang berdampak pada Use Behavior. Namun, Facilitating Conditions tidak menunjukkan pengaruh signifikan terhadap Use Behavior, yang dapat disebabkan oleh keterbatasan dukungan infrastruktur dari organisasi. Temuan ini berkontribusi dalam memahami faktor-faktor yang mendorong adopsi Discord dalam lingkungan kerja. Hasil penelitian dapat digunakan oleh perusahaan untuk meningkatkan strategi implementasi teknologi guna mendukung produktivitas dan efisiensi komunikasi karyawan.

Kata Kunci: Discord, Adopsi Teknologi, UTAUT, Lingkungan Kerja, Produktivitas

Kata Kunci: DSS, TOPSIS, Daerah Rawan Miskin, Kabupaten Brebes

Kata Kunci : Pusdiklatkar, Is Succes Modem, Pemadam Kebakaran, Tecnology Acceptance Model. 

Kata kunci: Digital Twin, AWM Laundry, Technology Acceptance Model (TAM), IS Success Model, Customer Satisfaction, Customer Loyalty.

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengevaluasi penerapan gamifikasi dalam meningkatkan kesiapan pembelajaran mahasiswa program pascasarjana di Universitas XYZ. Mahasiswa sering menghadapi tantangan dalam mengelola waktu, menyusun tesis, serta kurangnya motivasi dan interaksi sosial yang dapat memengaruhi kualitas pembelajaran mereka. Untuk mengatasi permasalahan ini, gamifikasi, yang mengintegrasikan elemen permainan seperti XP, liga, leaderboard, dan tantangan, diterapkan sebagai metode inovatif untuk meningkatkan motivasi dan keterlibatan. Dengan menggunakan metode kuantitatif dan melibatkan kurang lebih 50 responden, penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan gamifikasi efektif dalam meningkatkan kesiapan mahasiswa untuk belajar dengan memberikan penghargaan berbasis pencapaian, serta meningkatkan interaksi sosial melalui tugas kelompok dan forum diskusi. Sistem gamifikasi ini memberikan pengalaman belajar yang lebih terstruktur dan menyenangkan, yang memungkinkan mahasiswa untuk lebih termotivasi dan berhasil mengatasi tantangan akademik yang mereka hadapi, seperti manajemen waktu dan penyusunan tesis. Penelitian ini menyimpulkan bahwa gamifikasi dapat menjadi solusi efektif untuk mendukung kesiapan pembelajaran mahasiswa pascasarjana, dengan rekomendasi untuk perbaikan lebih lanjut pada aspek antarmuka pengguna dan variasi reward.

Keyword : Gamifikasi , Kesiapan pembelajaran , Mahasiswa pascasarjana , Motivasi dan keterlibatan , Manajemen waktu.

Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi efektivitas penerapan Artificial Intelligence (AI) dan Automated Machine Learning (AutoML) menggunakan Azure AutoML dengan pendekatan no-code dalam meningkatkan akurasi sales forecasting di Interflour Indonesia. Kerangka kerja CRISP-DM diadopsi sebagai metodologi penelitian, dengan MS SQL Server dan SQL Server Management Studio (SSMS) digunakan untuk prapemrosesan data. Analisis terhadap kemampuan auto-prapemrosesan Azure AutoML menunjukkan keterbatasan dalam memenuhi kebutuhan transformasi data, sehingga diperlukan pra-pemrosesan manual untuk memastikan dataset yang bersih dan konsisten. Data penjualan historis selama lima tahun digunakan sebagai data pelatihan, sementara data penjualan aktual selama enam bulan digunakan untuk validasi. Model VotingEnsemble muncul sebagai model dengan kinerja terbaik berdasarkan metrik Normalized Mean Absolute Error (NMAE), dengan nilai 0,21278 selama pelatihan dan meningkat menjadi 0,12118 selama pengujian. Model ini menunjukkan kinerja prediktif yang kuat untuk produk dengan pola penjualan stabil, seperti Produk K dan Y, dengan deviasi rata-rata masing-masing sebesar 10,18% dan 0,76%. Namun, model ini mengalami kesulitan signifikan pada Produk R yang menunjukkan fluktuasi penjualan tinggi, dengan deviasi rata-rata mencapai 64,67%. Analisis lebih lanjut pada produk R menunjukkan variabel eksternal seperti intensitas persaingan pasar dan perubahan preferensi konsumen signifikan memengaruhi deviasi prediksi, sehingga diperlukan model baru dengan data terkini dan variabel tambahan. Integrasi CRISP-DM, Azure AutoML, dan pra-pemrosesan manual menggunakan MS SQL Server secara signifikan meningkatkan akurasi prediksi dibandingkan metode konvensional. Pendekatan ini memberikan kontribusi praktis bagi industri FMCG dengan memungkinkan adopsi teknologi AI canggih tanpa memerlukan keahlian khusus, sehingga mendukung pengambilan keputusan strategis dalam perencanaan produksi, manajemen inventaris, dan strategi pemasaran secara lebih efisien.

Kata Kunci: Sales Forecasting, Time Series, Automated Machine Learning, Azure AutoML, CRISP-DM.

Kata Kunci: Supply Chain, Business Process Improvement Harrington, Failure Mode and Effect Analysis, Time Analysis, Business Process Simulation

Kata Kunci: Segmentasi Pelanggan, Algoritma Clustering, Sarinah Club, Sarinah Department Store

Keywords: co-branding, good price, in-app purchase intention, live streamer, mobile game loyalty

Kata Kunci: internet literacy, loneliness, FOMO, social media use, online video addiction, sensation seeking

Kata Kunci: E.-Le.arning, Task Te.chnology Fit, Syste.m Information Quality, Use.r Satisfaction, Ne.t Be.ne.fit.

Blockchain adalah sistem penyimpanan data terdistribusi dan jaringan peer-to-peer yang tidak dapat diubah secara retroaktif. Data blockchain sangat sulit dimanipulasi dan diakses secara ilegal. Penelitian ini bertujuan menerapkan teknologi blockchain pada sistem EMR rumah sakit guna meningkatkan keamanan dan mencegah akses ilegal. Metode penelitian dimulai dengan studi literatur mendalam mengenai EMR dan teknologi blockchain, dilanjutkan dengan perancangan prototipe sistem yang akan diuji coba di lingkungan rumah sakit nyata di Indonesia.

Melalui fitur keamanan bawaan blockchain, seperti immutability dan desentralisasi, penelitian ini berupaya membangun infrastruktur EMR yang lebih andal dan aman, memungkinkan rumah sakit memanfaatkan data kesehatan digital secara lebih efektif untuk meningkatkan layanan pasien dan mendorong inovasi medis. Standar dan kerangka kerja yang dihasilkan dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar untuk implementasi yang lebih luas di sektor kesehatan Indonesia.

Kata Kunci: Blockchain, Electronic Medical Record, Security, Health Technology

Kata Kunci: Kepuasan Pengguna, Aplikasi SAP, PIECES Framework

Kata Kunci: telemedicine kesehatan mental, niat keberlanjutan penggunaan, pengaruh sosial, nilai harga, kekhawatiran privasi, moderasi generasi

Dengan proyeksi Gross Market Value (GMV) sebesar US $83 miliar pada tahun 2025, industri e-commerce telah menjadi pasar yang kompetitif, yang mendorong bisnis-bisnis untuk mengadopsi gamifikasi demi meningkatkan retensi pelanggan dan mempertahankan pelanggan dari pesaing. Namun, pemahaman gamifikasi kontemporer jarang mengeksplorasi aspek elemen kontekstual pasar sasaran mereka, seperti dimensi Budaya. Untuk mengatasi kesenjangan ini dan mempelajari korelasi konteks Budaya dan efektivitas gamifikasi, studi ini menggabungkan dimensi budaya Hofstede, seperti Uncertainty Avoidance (UA), Individuality (IDV), dan Power Distance Index (PDI), ke dalam kerangka Technology Acceptance Model (TAM) yang dimodifikasi, beserta faktor-faktor tambahan seperti Customer Engagement (CE), Continuance Intention (CI), Behavioral Intention (BI), dan Gamification (GAM). Data kuesioner dari 464 pengguna e-commerce Jakarta mengimplikasikan bahwa Gamification dan CE mempengaruhi BI dan CI secara positif dan mendukung penggunaan jangka panjang. Faktor-faktor TAM seperti PEU dan PU juga mempengaruhi BI secara signifikan. Secara kultural, PDI memoderasi positif efek gamifikasi pada BI sebab budaya hierarkial menerima aspek gamifikasi yang terstruktur dan berbasis aturan seperti Leaderboard. Sebaliknya, UA memoderasi negatif GAM-CE sebab budaya yang menghindari risiko lebih sulit terlibat dalam aktivitas gamifikasi yang sulit terprediksi. IDV juga menunjukkan pengaruh yang terbatas dan hanya memoderasi positif PEU-BI, yang membuktikan pengaruh orientasi sosial pada kemanjuran gamifikasi minimal.

Kata Kunci: E-Commerce, Cultural Dimensions, Gamification, TAM Model, Continuance Intention

Ekspor adalah kegiatan yang sangat vital bagi keberlangsungan perekonomian suatu bangsa. Di Indonesia, unit usaha yang terbesar adalah UMKM dengan 99% dari total unit usaha atau berjumlah 117 juta. Tetapi dengan besarnya jumlah UMKM, hanya berkontribusi sebesar 15,7% dari total ekspor nasional yang mana sangat rendah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh faktor penggunaan pemasaran digital dan faktor-faktor internal dalam teori RBV. Variabel inti yang diuji dalam penelitian ini dibagi menjadi sumber daya pengetahuan (Export Knowledge dan Export Expertise) dan kemampuan (Technology Capabilities, Marketing Capabilities, Product Innovation, Process Innovation) terhadap Export Performance, dengan Export Strategy dan Use of Digital Marketing sebagai variabel mediasi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif dengan teknik Structural Equation Modeling (SEM) berdasarkan data survei dari pelaku UMKM eksportir di Jakarta. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Export Knowledge dan Export Expertise berpengaruh signifikan terhadap Export Performance dengan Export Strategy sebagai mediator. Technology Capabilities dan Marketingg Capabilities berpengauh signifikan terhadap Export Performance baik dimediasi ataupun langsung oleh Use of Digital Marketing. Product Innovation dan Process Innovation berpengaruh secara signifikan terhadap Export Performance. Tingkat signifikansi tertinggi (p-values : 0,000) terhadap Export Performance dimiliki oleh variabel  Use of Digital Marketing, Technology Capabilities, dan Process Innovation. Implikasi dari temuan ini menunjukkan bahwa pemasaran digital bukan hanya sebagai faktor pendukung, tetapi sebagai kunci utama peningkatan performa ekspor UMKM. Oleh karena itu, peningkatan literasi digital, penguatan kapabilitas teknologi, serta inovasi proses perlu menjadi prioritas dalam strategi pengembangan eskpor UMKM terutama dalam konteks pemasaran digital.

Kata Kunci: Pemasaran Digital, Performa Ekspor, Resource-Based View, Kemampuan Teknologi, UMKM

Kata Kunci: Subscription Video on Demand (SVOD), Repurchase Intention, e-WOM, Brand Trust, Perceived Enjoyment

This paper aims to observe the adoption of test automation in Indonesia and examine the determinant factors that influence the use of this technology in organization.  The study employs the integrated Task Technology Fit (TTF) and Technology Acceptance Model (TAM) approach and the support of external variables such as managerial support, individual and organizational performances. The Survey among 102 respondents from QA community was conducted to collect data and partial least square structural equation (PLS-SEM) modeling was used to observe the relationship among variables. Based on the survey, Selenium being the top test automation framework used for organizations in Indonesia, followed by Katalon, and Appium. The result from PLS-SEM showed that out of twelve (12) relationship being examined, nine of them were accepted with p-value less than 0.05 and t-statistics greater than 1.96. This finding would be valuable for decision makers to consider key determinant factors of behavioral intention prior to adopting test automation in their organization. Furthermore, for the researchers the methodology and framework used in this study could be used in evaluating others technology adoption.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.

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

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

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

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

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

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.

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

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.

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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.

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

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

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

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

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.

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

Keywords:

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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

Keywords

Refueling, safety, predictions, data mining, aircraft.

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

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

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.

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.

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.

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.

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.

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

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

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

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.

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.

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

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.

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

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

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

Kata Kunci: Central Bank Digital Currency, Smart Reserve Vault, Tokenisasi Cadangan Strategis, Stabilitas Nilai Tukar, Rupiah Digital

Audit Term: 2411

Periode Sidang: 2512

Tanggal Sidang Thesis Semhas: 13 Januari 2026

Grade: A-

Nama: Zacky Muhammad Al Firdausi

NIM: 2602568392

Dosen Pembimbing: Prof. Dr. Ir. Yohannes Kurniawan, S.Kom., S.E., MMSI.

Kode Dosen: D4529

Penelitian ini mengkaji lanskap investasi digital di sektor perbankan syariah Indonesia, dengan fokus pada peran transformatif fitur investasi emas digital yang tersedia di aplikasi BSI Mobile dalam mendorong partisipasi berkelanjutan investor. Meskipun minat terhadap investasi berbasis aplikasi terus berkembang, masih terdapat kesenjangan antara potensi keterlibatan pasar dan realisasi aktual pengguna dalam mengadopsi fitur tersebut. Studi ini mengadopsi pendekatan Technology Acceptance Model (TAM) yang diperluas, dengan menganalisis variabel Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Perceived Risk, Trust, Financial Literacy, serta Attitude Toward dalam membentuk Continuous Intention to Invest. Metode kuantitatif digunakan melalui survei terhadap 140 responden yang merupakan pengguna aktif fitur investasi emas digital pada BSI Mobile. Analisis data dilakukan menggunakan Structural Equation Modeling (SEM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Perceived Ease of Use, Trust, dan Financial Literacy berpengaruh signifikan terhadap sikap pengguna terhadap investasi, yang pada akhirnya berkontribusi pada niat untuk terus berinvestasi secara berkelanjutan. Temuan ini menekankan pentingnya antarmuka yang ramah pengguna, kepercayaan sistem, dan literasi keuangan sebagai faktor utama dalam adopsi dan retensi pengguna terhadap fitur investasi emas digital. Penelitian ini memberikan kontribusi strategis bagi pengembangan layanan keuangan digital syariah yang berorientasi pada pengalaman dan keberlanjutan pengguna.

Kata Kunci: Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Perceived Risk, Trust, Attitude Toward, TAM, Financial Literacy, Investasi Emas Digital, Continuous Intention to Invest

Keywords: e-commerce, chatbot, responsiveness, usefulness, perceived risk, user satisfaction

Keywords: Academic Services, Digitalization, Education, Enterprise Architecture, TOGAF-ADM.

Keywords: Customer Relationship Management, Sales, Information Systems. Seddon IS Success Model. Factor Analysis

Nama/NIM: Azzel Reyhanth Aristo/2602568291

Dosen Pembibing: D6592 - Prof. Dr. Muhammad Zarlis, M.Sc.

Jurusan: Magister Manajemen Sistem Informasi (Online)

Grade: A- (Sidang pada Tanggal 13 Januari 2026)

Abstrak: Selain meningkatkan risiko money laundering atau pencucian uang, kemajuan teknologi digital telah membawa perubahan besar dalam industri perbankan. Bank menghadapi kesulitan dalam menemukan transaksi mencurigakan secara cepat dan akurat karena metode pencucian uang yang menjadi semakin kompleks. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat bagaimana penggunaan AI, khususnya machine learning, dapat meningkatkan kinerja sistem AML di perbankan dalam mendeteksi pola transaksi anomali. Studi literatur, wawancara dengan seorang ahli dalam teknis dan teori AML di industri perbankan, dan analisis komparatif terhadap lima algoritma supervised machine learning seperti Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, Logistic Regression, dan SVM. Serta satu algoritma unsupervised machine learning yaitu Autoencoder yang dilakukan menggunakan dataset simulasi berbasis open-source. Untuk menentukan tingkat akurasi dalam mendeteksi transaksi mencurigakan, model tersebut diuji menggunakan metrik evaluasi seperti accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasilnya menunjukkan bahwa model Random Forest paling efektif dan efisien dalam mengidentifikasi transaksi mencurigakan, mencapai F1-score 88,16%, sementara Autoencoder memiliki kinerja terburuk, hanya mencapai 21,87%. Hal ini menegaskan bahwa model supervised machine learning umumnya lebih andal untuk mendeteksi pencucian uang. Studi ini juga memberikan wawasan untuk mengurangi false positives dan memahami tantangan teknis dan regulasi dalam penerapan AI di perbankan. Secara keseluruhan, machine learning menawarkan solusi yang fleksibel dan efektif untuk mendukung upaya AML, asalkan kepatuhan hukum tetap terjaga.

Kata Kunci: machine learning, money laundering, perbankan, supervised learning, deteksi anomali.

Abstrak : Sistem Informasi Aplikasi Layanan Aduan Masyarakat dikembangkan untuk meningkatkan efektivitas penanganan aduan publik, namun dalam praktiknya pengelola aduan(administrator) masih menghadapi berbagai kendala, seperti kesalahan otomatisasi kategori, kurangnya integrasi kanal, serta belum adanya standar notifikasi dan pemantauan penyelesaian aduan. Kondisi ini menimbulkan potensi ketidaksesuaian antara kebutuhan pengguna dengan fitur aplikasi. Untuk itu, diperlukan evaluasi komprehensif yang tidak hanya menilai aspek teknologi, tetapi juga memperhatikan faktor manusia dan organisasi sebagai satu kesatuan. Penelitian ini menggunakan model Human-Organization-Technology Fit (HOT-Fit) dan instrumen User Experience Questionnaire (UEQ) untuk mengevaluasi sistem dari perspektif pengelola aduan. HOT-Fit mengukur kecocokan aspek teknologi, organisasi, dan manusia, sedangkan UEQ menilai pengalaman pengguna melalui enam dimensi: Attractiveness, Efficiency, Perspicuity, Dependability, Stimulation, dan Novelty. Pengumpulan data dilakukan dengan kuesioner kepada 100 pengelola aduan, kemudian dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling – Partial Least Squares (SEM-PLS) melalui SmartPLS. Hipotesis penelitian dirumuskan untuk menguji hubungan antarvariabel, meliputi pengaruh Technology terhadap Efficiency dan Dependability, Organization terhadap Stimulation dan Attractiveness, serta Human terhadap Perspicuity. Hasil pengujian diharapkan memberikan gambaran mengenai faktor-faktor yang paling berkontribusi terhadap pengalaman pengguna pengelola aduan. Secara praktis, penelitian ini dapat menjadi masukan bagi pengelola sistem untuk meningkatkan kualitas dan efektivitas Aplikasi Layanan Aduan Masyarakat. Secara akademis, penelitian ini memperkuat literatur terkait integrasi HOT-Fit dan UEQ dalam evaluasi sistem layanan publik berbasis digital.

Kata Kunci: HOT-Fit, User Experience Questionnaire (UEQ), Pengelola aduan, Sistem Informasi Aplikasi Layanan Aduan Masyarakat  , SEM-PLS

Dosen Pembimbing: D2307 Dr. Gunawan Wang, S.T.,MMSI, M.Pd., M.Com(IS)

Jurusan: Magister Manajemen Sistem Informasi (Online)

Abstract Real estate investment in Indonesia continues to struggle with illiquidity, high entry barriers, and complex regulatory requirements. This research validates a prototype of a compliance-embedded token issuance system designed to address these challenges using blockchain technology. The prototype introduces a dual-authorization workflow involving both the Notary and Fund Manager, ensuring that legal and financial checks mirror existing DIRE governance. Compliance is further strengthened through on-chain KYC whitelist enforcement, preventing transactions from non-verified addresses.

Rather than aiming for full financial or marketplace integration, the prototype focuses on programmable compliance—encoding regulatory logic directly into

smart contracts. This approach aligns with Indonesia’s institutional and legal constraints while enabling a more transparent, traceable, and auditable issuance process. The system is deployed on the Polygon network and accessed through a web-based interface, demonstrating how blockchain can support secure, accountable issuance without disrupting established legal procedures.

Advanced components such as escrow management, coupon or yield distribution, and secondary-market trading are intentionally kept conceptual and reserved for future development. By concentrating on the core issuance workflow, the prototype offers a compliance-by-design reference architecture that can guide the development of regulated blockchain applications in Indonesia and other emerging markets seeking to modernize real-estate investment systems.

Keywords: Blockchain; Tokenization; Real Estate; Compliance; Smart Contract;

Dual Approval; KYC; Indonesia; Polygon; Information Systems Design; Prototype

Validation; Inclusive economic growth; Financial inclusion; Infrastructure

investment; Sustainable growth; Asset tokenization; Digital finance compliance;

Emerging markets fintech

Dosen Pembimbing: Astari Retnowardhani, S.Kom., M.Kom., Ph.D / D2854

Jurusan: Master of Management in Information Systems (MMSI)

Abstract The purpose of this study is to analyze generational differences in the adoption of Quick Response Indonesian Standard (QRIS) among 400 users in Jakarta using the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model. A multi-group partial least squares structural equation modelling (PLS-SEM) analysis shows that social influence $(\beta=0.71, p<0.001)$ and facilitating conditions $(\beta=0.47, p<0.01)$ are the strongest drivers for Millennials. In contrast, perceived usefulness/performance expectancy $(\beta=0.52, p<0.05)$ and interface design/effort expectancy $(\beta=0.34, p<0.05)$ significantly motivate Generation Z. Ease of use is significant for Millennials $(\beta=0.29, p<0.05)$ but becomes a baseline expectation for Gen Z $(\beta=0.12, p>0.10)$. The practical contribution lies in demonstrating that generational differences moderate the UTAUT relationships, implying that segmentation strategies are required: community-based campaigns and technical support for Millennials, and interactive design innovation for Gen Z. This research is among the first to compare UTAUT determinants across digital-native generations in Indonesia and revises the UTAUT model by confirming generation as a critical moderating variable in the digital payment context.

Keywords: QRIS; UTAUT; PLS-SEM; Millennials; Generation Z; Behaviour Intention.

Dosen Pembimbing: D2971 - Dr. Eka Miranda, S.Kom., MMSI.

Jurusan: Magister Manajemen Sistem Informasi (Fast Track Program)

Abstrak

Literasi keuangan Indonesia masih tertinggal dibandingkan dengan inklusi keuangan, menurut laporan SNLIK 2025 yang menunjukkan literasi sebesar 66,46% dibandingkan dengan inklusi sebesar 80,51%, menyoroti pentingnya memahami bagaimana orang merespons konten finansial secara online. Menggunakan kerangka kerja CRISP-DM, studi ini menganalisis tweet publik tentang “investasi” dan “edukasi keuangan” yang diposting antara tahun 2024 hingga 2025 untuk mengklasifikasikan sentimen terhadap konten finansial. Dari 5.601 tweet unik, kemudian dilabeli dengan lexicon dictionary menjadi netral (66,63%), positif (26,33%), dan negatif (7,03%), mengungkapkan ketidakseimbangan kelas yang signifikan yang memerlukan SMOTE pada eksperimen. Para penulis membandingkan algoritma machine learning (Linear SVM, SVM RBF, Logistic Regression, Random Forest, dan XGBoost) dengan model deep learning transformer IndoBERT pada pembagian data 70:30 dan 80:20. IndoBERT menunjukkan kinerja terbaik, mencapai accuracy hingga 95,09% (pada pembagian 80:20 dan tanpa SMOTE) dan 96,43% (pada pembagian 70:30 dan dengan SMOTE). Model lain juga menunjukkan kinerja stabil dan baik, namun tetap di bawah hasil IndoBERT. Sebagian besar kesalahan residu terjadi pada tweet yang diklasifikasikan sebagai netral alih-alih positif atau negatif, bukan karena kesalahan dalam mengklasifikasikan positif dengan negatif. Studi ini menyoroti efektivitas metode data preprocessing, model machine learning, dan model deep learning dalam klasifikasi sentimen. Studi ini berfokus untuk menghasilkan pipeline yang efektif dan praktis bagi penyedia konten untuk bisa melakukan analisis sentimen dan secara tidak langsung memperkuat strategi pembuatan konten finansial di X.

Kata Kunci: Analisis sentimen, konten finansial, NLP (Natural Language Processing), Machine learning, Deep learning

Dosen Pembimbing: Prof. Dr. Sfenrianto, S.Kom., M.Kom

Jurusan: Magister Manajemen Sistem Informasi (Fast Track Program)

Abstrak

Ketidakstabilan dalam industri farmasi dapat disebabkan oleh berakhirnya paten obat. Hal ini menyebabkan peramalan penjualan yang akurat menjadi penting bagi perusahaan yang bertanggung jawab atas pemasaran farmasi. Studi ini memanfaatkan data penjualan dari PT. Q, sebuah perusahaan farmasi Indonesia, untuk memprediksi penjualan obat iron chelation setelah masa perlindungan paten berakhir, yang mengakibatkan kesenjangan antara angka penjualan aktual dan target. Proses peramalan dilakukan dalam kerangka waktu empat setengah tahun menggunakan model-model seperti ARIMA, SARIMA, LSTM mono- dan multivariat, serta Prophet. Hasilnya menunjukkan bahwa LSTM multivariat bekerja lebih baik untuk peramalan pada tingkat yang granular, seperti menurut tipe produk dan cabang, dengan nilai skor R² hingga 0,85, dan skor MAE dengan nilai terkecil hingga 0.2 di wilayah-wilayah tertentu, mengungguli model-model pembanding lainnya. Penelitian ini menyimpulkan bahwa LSTM multivariat adalah cara yang lebih baik untuk menetapkan target penjualan dengan menggunakan pendekatan berbasis data untuk penetapan target dalam pemasaran farmasi.

Kata Kunci: Prediksi Penjualan, Pembelajaran Mesin, Kecerdasan Buatan, Penjualan Obat, Kesehatan Baik dan Kesejahteraan

Kata Kunci: Video on Demand, Layanan Digital Streaming Vidio, Continuance Usage, PLS-SEM, Customer Satisfaction

Keywords: Artificial Intelligence in Project Management, Technology Acceptance Model, AI Implementation Requirements, PLS-SEM Analysis, Project Success Factors

Kata Kunci: Analisis Sentimen, MyBluebird, CRISP-DM, Machine Learning, Deep Learning, RoBERTa-BiLSTM, XLNet-LSTM CNN, Decision Support System.

Penelitian ini menggunakan metode studi kasus kualitatif dengan teknik pengumpulan data berupa wawancara terstruktur dengan para pemangku kepentingan kunci, observasi langsung, serta analisis dokumen internal. Enam proses utama yang dianalisis meliputi Manpower Planning, Recruitment and Selection, Onboarding, Performance Management, Contract Renewal, dan Exit Management. Proses eksisting (AS-IS) dimodelkan menggunakan BPMN dan dianalisis melalui Value-Added Analysis serta RACI Matrix untuk mengidentifikasi inefisiensi proses dan konsentrasi peran. Berdasarkan hasil analisis tersebut, dikembangkan model proses usulan (TO-BE) yang menekankan standardisasi proses, integrasi sistem, serta digitalisasi secara bertahap.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa digitalisasi berbasis BPM mampu meningkatkan efisiensi proses, memperkuat akuntabilitas, serta memperbaiki koordinasi lintas unit kerja, sehingga mendukung penerapan smart governance dalam pengelolaan outsourcing pada konteks organisasi di negara berkembang.

Kata Kunci: Business Process Management; Outsourcing Contract Management; Digital Transformation; HRIS; Smart Governance

Kata Kunci: LLM, Deep Learning, Analisa Sentimen, Data Mining, Sosial Media, Klasifikasi

Kata Kunci: Analisis Sentimen, IndoBERT, Machine Learning, Deep Learning, E-Commerce, VADER-Based.

Metode penelitian menggunakan kerangka CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) yang mencakup enam tahapan: business understanding, data understanding, data preparation, modelling, evaluation, dan deployment. Dataset yang digunakan bersumber dari Profil Kesehatan Indonesia tahun 2020–2024, yang memuat berbagai indikator layanan kesehatan seperti kunjungan nifas, ketersediaan tenaga medis, dan jumlah fasilitas kesehatan.

Proses pemodelan dilakukan menggunakan lima algoritma klasifikasi, yaitu Random Forest, Decision Tree, Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), dan Logistic Regression, dengan evaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F-measure.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa Decision Tree memiliki performa terbaik dengan akurasi 97,1%, diikuti Logistic Regression (94,1%) dan Random Forest (88,2%). Sementara itu, SVM menghasilkan akurasi terendah. Analisis feature importance menunjukkan bahwa variabel Kunjungan Nifas Lengkap, Puskesmas dengan Dokter, Positif Hepatitis, dan Tablet Tambah Darah Ibu Hamil memiliki pengaruh terbesar terhadap AKI. Namun, terus terdapat perubahan terkait variabel yang paling berpengaruh terhadap AKI tiap tahunnya.

Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar pengembangan sistem pendukung keputusan berbasis data (data-driven decision support system) bagi Kementerian Kesehatan dalam upaya menurunkan angka kematian ibu di Indonesia.

Kata kunci: Machine Learning, CRISP-DM, Angka Kematian Ibu, Decision Tree, KNIME.

Kata Kunci: Threads, Generasi Z, UTAUT, Inertia, Actual Use

Kata Kunci: pengelolaan limbah cerdas berbasis IoT, E-bank sampah organik, maggot BSF, Focused Group Discussion (FGD), Design-Science Research (DSR)

Abstract:

The increasing use of gamification in digital learning environments has

transformed how users engage with educational content. This study investigates the

impact of gamification features on user motivation and engagement in language

learning applications, using the Octalysis framework as a theoretical foundation.

The framework’s eight core drives plus Social Interaction were analyzed to

determine their influence on motivation and subsequent engagement. Data were

collected through an online questionnaire distributed to active users of language

learning applications. Using Structural Equation Modeling Partial Least Squares

(SEM-PLS) in SmartPLS 3, the study examined relationships among the constructs

and validated the measurement and structural models. Reliability and validity tests

confirmed that all constructs met acceptable thresholds for Cronbach’s Alpha,

Composite Reliability, and Average Variance Extracted (AVE). The findings

revealed that Accomplishment, Empowerment, Ownership, Scarcity, and

Unpredictability significantly enhance user motivation, while Epic Meaning, Social

Influence, Loss Avoidance, and Social Interaction had no significant effect.

Moreover, Motivation showed a strong positive influence on Engagement (β =

0.866, p < 0.001), establishing it as a key mediating factor between gamification

features and user engagement. This study concludes that intrinsic motivators,

particularly achievement-oriented and autonomy-based features, play the most

significant role in sustaining user engagement in language learning apps. The

results provide both theoretical contributions by validating the Octalysis

framework in an educational context and practical implications for developers.

Furthermore, it supports the United Nations Sustainable Development Goal 4

(Quality Education) by promoting inclusive, engaging, and scalable digital

learning environments.

Keywords: Language Learning Application, User Engagement, Gamification,

Social Interaction, Octalysis Framework

Advancements in Artificial Intelligence (AI) have opened innovative opportunities in education, one of which is through the use of Meta AI integrated into WhatsApp to support distance learning at Universitas Terbuka (UT). This study employs the Extended Technology Acceptance Model (Extended TAM) by adding the usability variable to broaden the understanding of factors influencing technology acceptance. Data analysis using Structural Equation Modeling Partial Least Squares (SEM-PLS) shows that all relationships between variables are positive and significant, with R-square values ranging from 0.471 to 0.710. The results indicate that usability strongly affects perceived ease of use, which subsequently enhances perceived usefulness, attitude, behavioral intention, and actual use, ultimately leading to improved learning effectiveness. Overall, the findings highlight that ease of use, usefulness, and user experience with Meta AI through WhatsApp play a vital role in enhancing the effectiveness of online learning among Universitas Terbuka students.

Keywords: Artificial Intelligence, Meta AI, WhatsApp, Distance Learning, Technology Acceptance Model (TAM), Universitas Terbuka

Kemajuan teknologi yang pesat telah mendorong terjadinya transformasi besar dalam dunia industri, yang dikenal sebagai Revolusi Industri 4.0. Salah satu perkembangan utamanya di sektor keuangan adalah Financial Technology (FinTech), yang mengintegrasikan teknologi ke dalam sistem keuangan untuk menghasilkan produk, layanan, dan model bisnis yang inovatif. Di antara berbagai inovasi FinTech, perbankan digital mengalami pertumbuhan yang signifikan di Indonesia karena mampu menawarkan fleksibilitas dan kemudahan yang lebih tinggi dibandingkan bank konvensional. Salah satu pemain baru yang menonjol adalah Bank Saqu, sebuah bank digital yang diluncurkan pada November 2023. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerimaan pengguna terhadap aplikasi perbankan digital Bank Saqu dengan menggunakan model UTAUT2 (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2) yang dimodifikasi. Model UTAUT2 secara khusus cocok untuk penelitian adopsi teknologi berbasis konsumen dan mencakup konstruk seperti harapan kinerja, harapan usaha, pengaruh sosial, kondisi pendukung, motivasi hedonis, nilai harga, dan kebiasaan. Dalam penelitian ini, model tersebut diperluas dengan menambahkan dua konstruk tambahan, yaitu persepsi keamanan dan promosi, yang keduanya merupakan faktor penting dalam memengaruhi kepercayaan dan keputusan pengguna dalam menggunakan layanan perbankan digital. Dengan memahami faktor-faktor yang mendorong maupun menghambat adopsi pengguna, penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan bagi Bank Saqu dalam meningkatkan efektivitas operasional serta mempertahankan daya saing di pasar perbankan digital yang semakin kompetitif.

Kata Kunci: Bank Digital, UTAUT2, Perceived Security, Promotion, Fintech

Pengenalan wajah masih menjadi tantangan, terutama pada dataset yang berukuran kecil dan tidak seimbang yang dapat menurunkan kemampuan diskriminasi fitur serta membatasi kemampuan generalisasi. Penelitian ini mengkaji Light Convolutional Neural Networks (CNN) dengan fungsi aktivasi Max-Feature-Map (MFM) dan ReLU, yang dikombinasikan dengan tiga fungsi loss, yaitu Softmax,

SV-Softmax, dan ArcFace. Eksperimen pada Indonesian Muslim Student Face Dataset (IMSFD), yang terdiri dari 8.020 citra dengan 23 kelas, menunjukkan bahwa CNN MFM 9-layer dengan ArcFace mencapai akurasi, presisi, recall, dan

F1-score sebesar 100%, serta nilai ROC-AUC yang mendekati sempurna, dengan tetap mempertahankan arsitektur yang ringkas dengan hanya 956 ribu parameter.

Kinerja ini didukung oleh kondisi pengambilan data yang relatif terkontrol serta variasi intra-kelas yang rendah, sehingga pembelajaran berbasis margin mampu memaksimalkan separabilitas antar kelas. Dibandingkan dengan model berukuran lebih besar seperti VGG-19 dan FaceNet, Light CNN ini menghasilkan kinerja yang

kompetitif atau lebih unggul dengan jumlah parameter yang jauh lebih sedikit, yang menegaskan efektivitas kombinasi MFM dan ArcFace untuk pengenalan wajah yang efisien dan andal. Meskipun hasil yang diperoleh menjanjikan, ukuran dataset

yang relatif kecil dan homogen menunjukkan bahwa penelitian selanjutnya perlu

mengevaluasi model ini pada dataset yang lebih besar dan lebih beragam untuk

menilai kemampuan generalisasi.

Kata Kunci: Deep Learning, Face Recognition, CNN, ArcFace, Max-Feature-Map

Kata Kunci: Berita Palsu, Klasifikasi, Deep Learning, Natural Language Processing, Large Language Model

Kata Kunci: Digitalisasi, Integrasi sistem, SDLC, Waterfall Methods

Kata Kunci: Internet of Things, Artificial Intelligence, Blockchain, Cyber Risk Profiling, Hyperledger Fabric

Hasil pengujian menunjukkan bahwa XGBoost memberikan performa terbaik (AUC = 0,93; Recall = 0,98) dan mampu mengidentifikasi pelanggan berisiko churn secara lebih efektif. Untuk meningkatkan keterjelasan model, analisis interpretabilitas dilakukan menggunakan SHAP, sementara kalibrasi probabilitas dilakukan melalui isotonic regression guna memastikan reliabilitas estimasi risiko.

Lebih lanjut, penelitian ini mengusulkan kerangka Profit-Oriented Retention Strategy (PORS) yang mengintegrasikan probabilitas churn, customer lifetime value, dan biaya intervensi sebagai dasar pengambilan keputusan retensi yang berorientasi pada profit. Temuan ini menunjukkan pentingnya integrasi antara pemodelan prediktif dan pertimbangan ekonomi dalam pengelolaan retensi pelanggan SaaS UMKM.

Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor pendorong (enablers) dan penghambat (inhibitors) yang memengaruhi penggunaan robo-advisor pada aplikasi investasi digital oleh Generasi Z di Indonesia dengan pendekatan Dual-Factor Theory menggunakan metode penelitian kuantitatif. Data dikumpulkan melalui kuesioner online yang disebarkan pada periode 30 Oktober 2025 hingga 27 November 2025. Dari total 470 responden, sebanyak 428 data dinyatakan valid dan diolah lebih lanjut. Analisis data dilakukan menggunakan PLS-SEM (SmartPLS 4) untuk menguji hubungan antarvariabel dan menguji hipotesis penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 3 hipotesis ditolak dan 9 hipotesis diterima. Penolakan hipotesis H1 menunjukkan bahwa Social Influence tidak berpengaruh signifikan terhadap Perceived Benefit, penolakan hipotesis H4 menunjukkan bahwa Financial Literacy tidak berpengaruh signifikan terhadap Perceived Benefit, dan penolakan hipotesis H11 menunjukkan bahwa Perceived Benefit tidak berpengaruh signifikan terhadap Objection to Use. Sementara itu, Performance Expectancy dan Trust in AI terbukti memengaruhi Perceived Benefit, serta Financial Literacy memengaruhi Trust in AI. Pada sisi penghambat, Interaction Quality berpengaruh negatif terhadap Perceived Risk, sedangkan Awareness dan Security Risk berpengaruh positif terhadap Perceived Risk. Selanjutnya, Perceived Benefit meningkatkan Willingness to Use, sedangkan Perceived Risk meningkatkan Objection to Use dan menurunkan Willingness to Use.

Kata Kunci: Robo-advisor, Adopsi teknologi, Dual-Factor Theory, Trust in AI, Fintech.

Kata Kunci: Prediksi pendaftaran mahasiswa baru, machine learning, random forest, xgboost, shap

Kata Kunci: Artificial Intelligence, ChatGPT, Technology Acceptance Model, AI- based Learning, Generation Z

Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang menggunakan integrasi variable harga historis saham, sentimen, inflasi, dan nilai tukar mata uang memberikan performa terbaik dalam memprediksi harga saham yang mendekati nilai actual dan nilai error yang paling rendah pada seluruh saham yang diuji dibandingkan dengan model yang hanya mengandalkan variabel harga historis saham & sentiment atau hanya harga historis saham saja. Model deep learning LSTM menunjukkan performa terbaik di antara kedua model, CNN-LSTM menempati posisi kedua dan CNN menempati posisi ketiga. Analisis SHAP menunjukkan bahwa variabel harga historis, khususnya harga tertinggi harian (Stock High), menjadi faktor paling berkontribusi dalam memengaruhi prediksi. Temuan ini menegaskan bahwa integrasi faktor teknikal dan eksternal mampu meningkatkan kualitas prediksi harga saham serta memberikan wawasan yang lebih komprehensif mengenai perilaku pasar. Dengan demikian, pendekatan ini dapat mendukung pengambilan keputusan investasi yang lebih informasional dan adaptif terhadap dinamika pasar.

Kata Kunci: Prediksi saham Indonesia, Makroekonomi, SHAP, Deep learning, Analisis sentimen

Kata Kunci: cryptocurrency, analisis sentimen, FinBERT, Granger Causality, Fear and Greed Index

Kata Kunci: Cryptocurrency, Intention to Adopt, Financial Literacy, Risk, Crypto Exchange Platfrom

Kata Kunci: Tuberkulosis, Machine Learning, CRISP-DM, Profil Kesehatan Indonesia, Prediksi

Kata Kunci: Analisis Sentiment, Analisis Teknikal, Saham, Kecerdasan Buatan, Regresi

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah mendorong pemerintah untuk mengembangkan layanan e-government guna meningkatkan efisiensi, transparansi, dan kualitas pelayanan publik kepada masyarakat. Untuk memahami faktor-faktor yang memengaruhi niat dan penggunaan layanan e-government, penelitian ini mengadopsi model UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology). Selain variabel utama dalam model UTAUT, penelitian ini juga menambahkan variabel dari Information System Success (ISS) Model, yaitu Service Quality dan System Quality, serta dua variabel eksternal lainnya, yaitu Perceived Risk dan Digital Literacy, guna memperoleh pemahaman yang lebih komprehensif mengenai perilaku penggunaan layanan e-government. Dalam penelitian ini, layanan e-government yang dianalisis adalah website layanan administrasi kependudukan milik Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil (Disdukcapil) Kota Jayapura yang digunakan masyarakat untuk mengakses berbagai layanan administrasi secara daring.

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

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

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

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

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