JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika

Media Pembelajaran Kebudayaan Sumatera Selatan Berbasis Augmented Reality

R.M. Nasrul Halim, M. Setyawan Okto Saputra — Thu, 23 Oct 2025 00:00:00 +0700

Pendidikan di Sekolah Dasar merupakan fondasi penting untuk membentuk keterampilan, pengetahuan serta karakter anak. Pembelajaran kebudayaan di tingkat SD masih didominasi oleh metode tradisional seperti ceramah dan penggunaan buku teks yang minim interaktivitas, yang mengakibatkan siswa mengalami kendala untuk memahami materi pembelajaran bersifat abstrak, seperti pakaian dan rumah adat daerah. Tujuan penelitian ini adalah merancang media pembelajaran berbasis Augmented Reality (AR) dengan aplikasi Assemblr Edu menggunakan pendekatan ADDIE. Media pembelajaran yang dibangun difokuskan pada pengenalan pakaian dan rumah adat Sumatera Selatan untuk siswa kelas V dan VI di SD Negeri 14 Muara Enim. Teknologi AR memungkinkan penyajian objek tiga dimensi secara interaktif, sehingga menghadirkan pengalaman belajar yang lebih interaktif, menyenangkan dan realistis jika dibandingkan dengan penggunaan buku teks. Hasil studi mengindikasikan bahwa penerapan media pembelajaran berbasis AR dapat meningkatkan minat dan pemahaman siswa terhadap kebudayaan daerah. Hal tersebut terlihat dari respon positif siswa dengan rata-rata persentase 83%-88% untuk masing-masing penilaian yang dapat dikategorikan sangat baik. Artinya, media pembelajaran ini dapat menjadi solusi inovatif dalam meningkatkan kualitas pembelajaran kebudayaan sekaligus mendukung pelestarian warisan budaya bangsa

Deteksi dan Peringatan Jarak Wajah Otomatis Menggunakan MediaPipe dan Computer Vision untuk Kesehatan Pengguna Komputer

Thu, 23 Oct 2025 00:00:00 +0700

Jarak pandang yang terlalu dekat antara wajah dan layar komputer dapat menyebabkan berbagai gangguan kesehatan, seperti kelelahan mata, sakit kepala, hingga gangguan postur tubuh dalam jangka panjang. Dalam konteks kerja jangka panjang di depan komputer, pemantauan jarak wajah menjadi penting untuk menunjang kenyamanan dan produktivitas pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendeteksi jarak wajah secara real-time menggunakan kamera webcam berbasis pemrosesan citra digital dan algoritma MediaPipe Face Mesh. Sistem yang dirancang menghitung jarak antara wajah pengguna dan kamera dengan mendeteksi dua titik wajah utama, yaitu pipi kiri dan pipi kanan. Jarak antara kedua titik tersebut dihitung dalam satuan piksel, dan dikonversi menjadi satuan sentimeter berdasarkan prinsip kalibrasi panjang fokus dan ukuran rata-rata lebar wajah manusia (15 cm). Dalam proses pengembangannya, sistem dilengkapi dengan mekanisme peringatan otomatis yang akan mengubah tampilan layar menjadi hitam apabila jarak wajah pengguna lebih dekat dari ambang batas minimum yang telah ditentukan (60 cm). Pengujian dilakukan terhadap delapan responden dengan variasi jarak aktual, untuk mengukur tingkat akurasi sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki Mean Relative Error (MRE) sebesar 2,75%, serta standar deviasi sebesar 2,71%, yang menunjukkan bahwa sistem tidak hanya akurat, tetapi juga konsisten dalam melakukan estimasi jarak wajah. Dengan hasil tersebut, sistem ini dapat berfungsi sebagai alat bantu ergonomi yang sederhana dan efektif, serta berpotensi untuk diintegrasikan lebih lanjut dalam aplikasi pemantauan kerja, pembelajaran daring, maupun sistem keselamatan berbasis pengenalan wajah.

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Berbasis Social Network Analysis: Studi Kasus Universitas Dipa Makassasar

Muh. Syahlan Natsir, Muhardi — Sat, 25 Oct 2025 00:00:00 +0700

Pemilihan perguruan tinggi merupakan keputusan penting bagi calon mahasiswa baru dan sering kali dipengaruhi oleh berbagai faktor, mulai dari minat pribadi hingga rekomendasi lingkungan sosial. Penelitian ini bertujuan merancang sistem pendukung keputusan berbasis Social Network Analysis (SNA) untuk menganalisis tren pemilihan perguruan tinggi dengan studi kasus di Universitas Dipa Makassar. Data penelitian dikumpulkan melalui dua sumber, yaitu kuisioner kepada calon mahasiswa dan hasil scraping media sosial (Facebook, Instagram) menggunakan algoritma Breadth First Search (BFS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor dominan dalam pemilihan perguruan tinggi meliputi prospek lapangan kerja, minat pribadi, rekomendasi pihak lain, serta citra kampus. Analisis jejaring sosial memperlihatkan bahwa tagar #undipa dan #teknikinformatika merupakan simpul dengan keterhubungan tertinggi, sedangkan beberapa akun berperan sebagai influencer yang menjadi pusat penyebaran informasi. Sistem yang dirancang terbukti membantu dalam menyajikan tren, pola komunikasi, serta rekomendasi strategis untuk promosi perguruan tinggi. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemanfaatan SNA sebagai dasar pengambilan keputusan promosi pendidikan tinggi di era digital

Penggunaan Metode MDLC dalam Pengembangan Game Visual Novel Anastasia Love Story berbasis Ren'Py

Muhammad Kemal Pasha, Ary Prabowo — Tue, 04 Nov 2025 00:00:00 +0700

Abstrak

Penelitian ini dilaksanakan dengan tujuan untuk mengembangkan game visual novel berjudul Anastasia Love Story sebagai media interaktif yang mampu meningkatkan keterlibatan emosional dan minat baca pengguna. Game ini ditujukan untuk remaja hingga dewasa muda yang menyukai cerita romansa dan narasi bercabang. Pengembangan dilaksanakan dengan mempergunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) yang terbagi menjadi 6 (enam) proses atau tahapan: concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Aplikasi Ren’Py digunakan sebagai platform pengembangan, dengan penambahan fitur interaktif seperti branching storyline, keputusan berbatas waktu, serta mini game untuk memperkaya pengalaman bermain. Hasil yang diperoleh dalam tahapan pengujian memperlihatkan bahwa game mampu berjalan dengan baik, menampilkan cerita yang menarik, visual yang mendukung suasana, serta audio yang memperkuat keterlibatan pemain. Fitur-fitur utama yang dikembangkan dapat digunakan dengan baik oleh pengguna dan mendukung alur cerita sesuai dengan harapan. Game ini juga dinilai relevan sebagai sarana hiburan naratif yang edukatif dan emosional. Anastasia Love Story efektif menjadi media visual novel interaktif yang sesuai dengan karakteristik pengguna sasaran.

Kata Kunci: Game, Interaktif, MDLC, Novel Visual, Ren’Py

Abstract

This research aims to establish a visual novel game titled Anastasia Love Story as an interactive medium that can enhance users' emotional engagement and reading interest. The game targets teenagers to young adults who enjoy romance stories and branching narratives. The development process follows the Multimedia Development Life Cycle (MDLC) method, consisting of 6 (six) steps as follows: concept, design, material collecting, assembly, testing, and distribution. The Ren’Py engine is used as the development platform, with interactive features such as branching storylines, time-limited decision-making, and mini-games to enrich the playing experience. The test results show that the game runs well, presents an engaging story, supportive visuals, and audio that enhances player immersion. The main features developed are accessible to users and support the story flow as intended. This game is also considered relevant as an educational and emotional narrative entertainment medium. Anastasia Love Story proves effective as an interactive visual novel media suited to the target users' characteristics.

Keywords: Game, Interactive, MDLC, Visual Novel, Ren’Py

Sistem Informasi Bangun Opini dan Nilai Yakin (SiBONY-SATRYA): Survei Aspirasi Transparansi Rekrutmen Indonesia Yang Adil

Wed, 05 Nov 2025 00:00:00 +0700

Dalam era transformasi digital global, lembaga publik menghadapi tantangan untuk meningkatkan transparansi, akuntabilitas, dan kepercayaan masyarakat melalui penerapan teknologi informasi. Salah satu isu krusial di Indonesia adalah persepsi publik terhadap keadilan dan keterbukaan proses rekrutmen anggota Polri, yang hingga kini dinilai belum sepenuhnya akuntabel. Penelitian ini bertujuan untuk merancang, mengimplementasikan, dan mengevaluasi aplikasi SiBONY-SATRYA (Sistem Informasi Bangun Opini dan Nilai Yakin-Survei Aspirasi Transparansi Rekrutmen Indonesia yang Adil) sebagai model sistem survei digital berbasis partisipasi masyarakat untuk mendukung prinsip Good Governance. Penelitian menggunakan pendekatan Research and Development (R&D) dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi berbasis Laravel dan React Native, serta pengujian melalui metode black-box testing, model SERVQUAL, dan analisis regresi linear sederhana. Data dikumpulkan dari 300 responden dan 10 informan ahli melalui survei digital dan wawancara terstruktur. Hasil menunjukkan bahwa sistem berfungsi optimal (100% uji fungsional), waktu respon rata-rata 0,8 detik, efisiensi meningkat 85,7%, partisipasi publik naik 105%, dan kepuasan pengguna mencapai skor rata-rata 4,08 (kategori baik). Persamaan regresi Y = 2,14 + 0,67X (R² = 0,72, p < 0,05) menegaskan adanya pengaruh positif signifikan antara efektivitas teknologi dan kepuasan masyarakat. Disimpulkan bahwa aplikasi SiBONY-SATRYA efektif dalam memperkuat transparansi, akuntabilitas, dan profesionalisme Polri, serta direkomendasikan untuk diterapkan secara nasional sebagai inovasi e-government menuju transformasi digital pelayanan publik di Indonesia.

Analisis Pengalaman Pengguna terhadap Prototipe Aplikasi Sewa Barang dengan Metode User Experience Questionnaire

Thu, 13 Nov 2025 00:00:00 +0700

Sistem penyewaan barang telah berkembang menjadi salah satu bentuk transaksi antar masyarakat yang berperan penting dalam mendukung kebutuhan masyarakat dan pertumbuhan ekonomi. Namun, praktik penyewaan konvensional umumnya sering terkendala berbagai permasalahan, seperti prosedur yang rumit, kurangnya transparansi, serta rendahnya efisiensi. Permasalahan ini melahirkan suatu urgensi untuk mengembangkan sistem penyewaan yang lebih efektif, modern, dan berorientasi pada pengalaman pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi prototipe aplikasi penyewaan barang multi-kategori berbasis mobile yang mengutamakan kualitas pengalaman pengguna. Penelitian ini menerapkan metode kuantitatif yang menggunakan pendekatan User Experience Questionnaire (UEQ) untuk menganalisis pandangan pengguna terhadap aspek daya tarik, efisiensi, dan kebaruan dari aplikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa prototipe aplikasi memperoleh nilai positif pada seluruh skala evaluasi UEQ, dengan rata-rata minimal bernilai 1.06 (di atas rata-rata). Hal tersebut menandakan bahwa sistem yang dikembangkan mampu menyajikan pengalaman pengguna yang baik dan interaktif. Dengan demikian, penelitian ini berkontribusi pada pengembangan sistem penyewaan digital yang tidak hanya fungsional, tetapi juga berfokus pada peningkatan kualitas interaksi dan kepuasan pengguna.

Prototype of Landslide Disaster Early Warning System in Tomohon City Using Raspberry Pi

Sat, 15 Nov 2025 00:00:00 +0700

Indonesia faces a high risk of landslides, particularly in areas with heavy rainfall and steep topography, such as Tomohon City in North Sulawesi. The area of Tomohon, especially the route between KM 12 and KM 17 in Tinoor 1 Village, is known for its landslide susceptibility, posing a constant threat to the safety of residents and road users. Therefore, a landslide early warning system (EWS) capable of providing real-time alerts is essential to help reduce the impact of such events. This research aims to develop a prototype EWS based on Raspberry Pi, equipped with tilt sensors and accelerometers to detect soil movement in landslide-prone areas in Tomohon City. Sensor data is collected and processed by the Raspberry Pi, with measurement results distributed via a web platform in real-time, enabling the community and authorities to respond promptly. This system demonstrates adequate detection capabilities and can contribute to landslide disaster mitigation efforts in Tomohon. The implementation of this prototype not only enhances technical disaster preparedness but also promotes community resilience through technology-based mitigation strategies. By integrating IoT devices with real-time data processing, the system provides a proactive solution that can significantly minimize casualties and infrastructure damage. Furthermore, the real-time accessibility of data through a web platform empowers both residents and local authorities to make informed decisions during emergencies. This research thus serves as a practical model for other regions in Indonesia with similar geographical conditions, reinforcing the importance of adopting innovative technologies in addressing the growing challenges of natural disasters.

Development of a Web-Based E-Complaint Platform with WebSocket Integration Using the Prototyping Method

Jeki Adi Saputra, Joko Sutopo — Thu, 20 Nov 2025 00:00:00 +0700

Manual handling of public complaints often results in delayed responses, lack of transparency, and limited feedback. This study aims to develop a web-based E-Complaint platform integrated with WebSocket technology to support real-time notifications, thereby improving the efficiency and accountability of public services. The research method used a prototyping approach, which included the stages of requirements gathering, system design, prototype development, and functional evaluation with users. The system implementation included complaint reporting, status tracking, administrator dashboard, and WebSocket-based instant notification channels when the report status changed. Functional testing results show that all main processes run according to user needs, the system responds quickly without significant delays, and communication between users and administrators is more efficient than manual processes. WebSocket integration has proven to increase the speed of information delivery and transparency in handling public complaints. Going forward, system development will focus on improving analytical features and optimizing web-based service performance

Pengenalan Citra Makanan dan Perhitungan Kalori Otomatis Berbasis Convolutional Neural Network

Resty Annisa, Puput Budi Wintoro, Rio Ariestia Pradipta, Ramadhana Komala — Sat, 22 Nov 2025 00:00:00 +0700

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan, khususnya di bidang computer vision, telah membuka peluang baru dalam penerapan sistem pengenalan citra untuk mendukung program kesehatan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem cerdas yang mampu melakukan pengenalan citra makanan dan perhitungan kalori secara otomatis menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Sistem ini diimplementasikan sebagai bagian dari upaya mendukung Dapur Gizi, dengan tujuan membantu pemantauan asupan gizi secara objektif dan efisien. Metode penelitian mencakup tahapan pengumpulan dataset citra makanan, pra-pemrosesan data (resizing, augmentation, dan normalisasi), pelatihan model CNN untuk klasifikasi jenis makanan, serta integrasi modul perhitungan kalori berdasarkan hasil klasifikasi. Pengujian dilakukan untuk mengevaluasi tingkat akurasi model dalam mengenali citra makanan dan estimasi kalori menggunakan metrik evaluasi seperti accuracy, precision, recall, dan mean absolute error (MAE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN yang dikembangkan mampu mengenali jenis makanan dengan tingkat akurasi sebesar 95,6%, precision 94,8%, dan recall 93,2%, dengan nilai error perhitungan kalori rata-rata (MAE) sebesar 6,7%. Nilai-nilai tersebut menunjukkan bahwa sistem dapat mengenali makanan dan menghitung estimasi kalori dengan tingkat ketepatan yang tinggi. Sistem ini menjadi solusi inovatif dalam mendukung pelaksanaan dan evaluasi program Dapur Gizi, serta berpotensi dikembangkan lebih lanjut sebagai aplikasi pemantauan gizi berbasis digital di bidang kesehatan dan pendidikan

Optimasi Rute Travelling Salesman Problem pada 49 Kota di Inggris menggunakan Memetic Genetic Algorithm

Catherine Stevani, Fitri Maya Puspita, Sisca Octarina — Fri, 28 Nov 2025 00:00:00 +0700

Penentuan rute perjalanan yang efisien menjadi tantangan penting dalam berbagai sistem logistik, terutama ketika jumlah lokasi yang harus dikunjungi semakin besar. Traveling Salesman Problem (TSP) telah lama digunakan sebagai model dasar untuk permasalahan tersebut, namun sifatnya yang berskala NP-hard membuat metode eksak kurang efektif pada dataset berukuran menengah hingga besar. Penelitian ini mengeksplorasi penggunaan Genetic Algorithm (GA) yang dipadukan dengan teknik local search 2-opt untuk meningkatkan kualitas solusi. Dataset yang digunakan terdiri dari 49 kota di Inggris, dengan jarak antar kota dihitung menggunakan Euclidean Distance. Dua konfigurasi diuji, yaitu GA Normal dengan local search menyeluruh dan GA Cepat dengan mekanisme perbaikan minimal. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa GA Normal mampu menghasilkan rute yang lebih optimal dengan jarak terpendek sekitar 305,004, meskipun waktu komputasinya lebih lama dibandingkan GA Cepat. Sementara itu, GA Cepat memberikan hasil yang kurang optimal yaitu sekitar 312,630, namun dengan waktu pemrosesan jauh lebih singkat. Temuan ini menegaskan bahwa integrasi local search dalam GA memberikan peningkatan signifikan pada kualitas rute, dan pemilihan konfigurasi bergantung pada kebutuhan—apakah mengutamakan kualitas solusi atau efisiensi waktu komputasi.

Pengembangan Sistem Informasi Transparansi Anggaran dan Pendanaan (St Anna) Berbasis Web dalam Mendukung Tata Kelola Keuangan Kampus

Doni El Rezen Purba, Tonni Limbong, Achmad Torikul Huda, Sanjaya Pinem — Sun, 30 Nov 2025 00:00:00 +0700

Pengelolaan anggaran yang efektif, efisien, dan transparan merupakan kebutuhan penting bagi institusi pendidikan tinggi dalam memastikan ketercapaian program kerja dan akuntabilitas pengelolaan dana. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi penganggaran universitas yang mendukung tiga proses utama, yaitu: (1) penyusunan, pengajuan, dan persetujuan anggaran kegiatan; (2) pencairan dana dan realisasi pelaksanaan kegiatan; serta (3) pengajuan laporan dan validasi capaian kegiatan. Perancangan basis data dilakukan menggunakan pendekatan entity–relationship dengan memetakan entitas inti seperti program kerja, kegiatan, anggaran, realisasi, dan laporan capaian kegiatan. Implementasi sistem diuji menggunakan metode Black-box Testing untuk memastikan setiap fungsi berjalan sesuai kebutuhan pengguna.

Hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan fungsional sebesar 86% berdasarkan pengujian yang dilakukan terhadap 10 responden, menandakan seluruh fitur utama berjalan sesuai spesifikasi. pencapaian ini menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi proses penganggaran, mendukung ketepatan data, serta memperkuat transparansi dan akuntabilitas pelaporan di tingkat universitas. Dengan demikian, sistem informasi penganggaran yang dikembangkan layak untuk diterapkan sebagai solusi pendukung keputusan dan manajemen anggaran dalam lingkungan perguruan tinggi.

Analisis Keamanan Sistem E-Voting Berbasis Blockchain Dengan Menggunakan Ganache Dan Echidna

Peter Reynard Susanto, Muhammad Rizky Pribadi — Wed, 10 Dec 2025 00:00:00 +0700

E-voting merupakan sebuah proses pemungutan suara yang dilakukan dengan bantuan media teknologi informasi yang bertujuan untuk mempercepat serta mempermudah proses pemungutan dan perhitungan suara pada kegiatan pemilihan umum. Namun, penerapan e-voting masih menghadapi berbagai tantangan, terutama terkait aspek keamanan dan integritas data pemilihan suara karena keamanan merupakan aspek yang krusial dalam proses demokratis. Sistem e-voting berbasis blockchain menawarkan transparansi dan integritas data, tetapi masih menghadapi tantangan keamanan khususnya pada smart contract yang merupakan inti dari proses pemungutan suara. Penelitian ini bertujuan untuk menguji tingkat keamanan smart contract pada e-voting berbasis blockchain Ethereum dengan metode pengujian berbasis properti menggunakan fuzzer Echidna. Pengujian dilakukan terhadap lima properti keamanan, yaitu tidak bisa double vote, total suara tidak pernah berkurang, jumlah kandidat selalu tetap, jumlah suara dan pemilih sama serta pemilih selalu memberikan satu suara. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh properti dinyatakan passing karena tidak ditemukan pelanggaran logika meskipun Echidna telah melakukan ribuan transaksi acak untuk menemukan bug.

Spatiotemporal Dynamics of Seismic Activity in the Toba Caldera based on DBSCAN Clustering Algorithms

Marzuki Sinambela, Purwantiningsih, Febria Anita, Puji Hartoyo, Ari Mutanto — Sun, 30 Nov 2025 00:00:00 +0700

Salah satu sistem vulkanik terpenting di dunia, Kaldera Toba, memiliki lingkungan seismotektonik yang kompleks akibat interaksi antara tektonik regional, proses vulkanik, dan dinamika kaldera. Kinerja algoritma Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) menjadi fokus utama penelitian ini, yang menggunakan pendekatan pembelajaran mesin tanpa pengawasan untuk mengevaluasi aktivitas seismik di Toba Geopark antara tahun 2019 dan 2022. Sebagai fitur masukan, parameter gempa seperti magnitudo, percepatan tanah maksimum, kedalaman hiposentrum, dan posisi geografis digunakan. Indeks Davies-Bouldin, indeks Calinski-Harabasz, dan koefisien siluet digunakan untuk menilai kinerja pengelompokan. Berbeda dengan kinerja yang diamati di lokasi yang dipengaruhi tektonik, hasil menunjukkan bahwa DBSCAN sangat efektif di lingkungan vulkanik, mencapai skor siluet 0,679 dan indeks Davies-Bouldin 0,404. Sifat diskrit dan terkendali struktur dari seismisitas vulkanik tercermin dalam identifikasi DBSCAN terhadap enam kluster seismik kompak yang terkait dengan struktur kaldera unik dan klasifikasinya terhadap 91,48% peristiwa sebagai noise. Korelasi yang kuat antara kluster yang terdeteksi dan karakteristik vulkanik yang dikenal, seperti tepi kaldera, kompleks vulkanik pusat, dan sistem patahan yang berinteraksi, terungkap melalui analisis spasial. Hasil ini menunjukkan keefektifan algoritma klustering yang spesifik lingkungan dan membantu dalam pengembangan metode berbasis pembelajaran mesin untuk penilaian risiko dan pemantauan seismik.

Pemodelan Pengaruh Risiko dengan Pendekatan Centrality dan Graph-based Learning Approach pada Transformasi Digital Kesehatan

Bayu Sulistiyanto Ipung Sutejo, Diah Aryani, Andriyanti Asianto — Sun, 30 Nov 2025 00:00:00 +0700

Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan pengaruh risiko dalam transformasi digital kesehatan menggunakan pendekatan analisis jaringan (network analysis) dan Graph-based Learning Approach. Dataset yang digunakan terdiri dari tujuh kategori risiko utama: keamanan siber, kegagalan sistem, ketergantungan vendor, resistensi SDM, kepatuhan regulasi, integrasi sistem, dan kualitas data. Setiap kategori memiliki tingkat risiko dan strategi mitigasi yang berbeda. Untuk menentukan tingkat pengaruh sistemik setiap risiko dalam ekosistem digital kesehatan, konstruksi network graph digunakan untuk menganalisis hubungan antar risiko. Untuk melakukan ini, metrik Degree Centrality, Betweenness Centrality, dan PageRank digunakan. Hasil analisis menunjukkan bahwa Keamanan Siber, Privasi Data, dan Kepatuhan Regulasi memiliki nilai tertinggi dan PageRank tertinggi, menunjukkan betapa pentingnya hal itu untuk kestabilan sistem. Selain itu, pemetaan strategi mitigasi berbasis data memungkinkan untuk memprioritaskan tindakan pencegahan yang lebih efektif, seperti penerapan firewall, rencana pemulihan bencana, dan audit kepatuhan UU PDP. Secara keseluruhan, model ini menawarkan pendekatan komprehensif dan berbasis data untuk mengelola risiko transformasi digital kesehatan, yang mendukung pengambilan keputusan yang lebih terukur dan cerdas di era kesehatan berbasis teknologi.

Sistem Cerdas IoT untuk Pemantauan Cuaca Real-Time dan Prediksi Kondisi Lingkungan pada Aplikasi Jemuran Pakaian Otomatis

Ryan Putra Laksana, Sawali Wahyu, Qori Halimatul Hidayah — Sun, 30 Nov 2025 00:00:00 +0700

Kondisi cuaca yang tidak menentu sering menimbulkan permasalahan dalam proses pengeringan pakaian, terutama ketika hujan turun secara tiba-tiba saat pengguna tidak berada di rumah. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini menyajikan perancangan dan implementasi sistem jemuran pakaian otomatis berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu merespons perubahan cuaca secara real-time. Sistem ini dibangun menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor hujan dan sensor Light Dependent Resistor (LDR) untuk mendeteksi curah hujan dan intensitas cahaya. Motor stepper digunakan untuk menggerakkan jemuran secara otomatis ke dalam atau ke luar, sedangkan motor DC berfungsi sebagai kipas tambahan untuk membantu proses pengeringan ketika intensitas cahaya matahari tidak mencukupi. Sistem ini juga dilengkapi dengan buzzer, indikator LED, serta layar LCD 16×2 untuk menampilkan informasi status sistem secara real-time. Selain itu, sistem mendukung pemantauan jarak jauh dan kontrol manual melalui aplikasi Blynk pada perangkat seluler. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Waterfall dan diuji dalam berbagai kondisi cuaca. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem yang dirancang dapat beroperasi secara andal, merespons perubahan lingkungan dengan akurat, serta meningkatkan kenyamanan pengguna. Dengan demikian, sistem jemuran otomatis berbasis IoT ini menawarkan solusi yang efektif dan praktis untuk penerapan konsep smart home.

Pengembangan Prototipe Aplikasi Augmented Reality (AR) untuk Pemantauan dan Analisis Kondisi Lingkungan Secara Real-Time Berbasis IoT

Diah Aryani, Habibullah Akbar, Indri Handayani — Sun, 30 Nov 2025 00:00:00 +0700

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan prototipe aplikasi Augmented Reality Monitoring for Environmental Analysis (ARMAN) sebagai solusi inovatif untuk pemantauan dan analisis kondisi lingkungan secara real-time. Aplikasi ini dirancang untuk membantu masyarakat dan lembaga pemerintah dalam meningkatkan efisiensi pengelolaan lingkungan serta kesadaran akan kualitas udara, suhu, kelembaban, dan pengelolaan limbah. Sistem ARMAN dibangun melalui integrasi teknologi Internet of Things (IoT), komputasi awan, dan Augmented Reality (AR) untuk menghasilkan sistem yang interaktif, informatif, dan adaptif. Metodologi penelitian mencakup lima tahap utama, yaitu konsep, desain, pengembangan, pengujian, dan evaluasi. Sensor DHT11 dan MQ-135 digunakan untuk mendeteksi parameter suhu, kelembapan, dan kualitas udara, dan data tersebut kemudian dikirim ke Firebase Cloud Database melalui mikrokontroler ESP32 secara berkala. Data yang disimpan diproses dan ditampilkan secara visual melalui aplikasi AR berbasis Unity 3D dan SDK Vuforia, yang memungkinkan pengguna melihat informasi lingkungan dalam bentuk overlay interaktif. Selain itu, panel admin backend berbasis web disediakan untuk lembaga pemerintah atau pengelola lingkungan untuk memantau data agregat, tren, dan laporan historis dari berbagai titik sensor. Hasil uji coba menunjukkan bahwa sistem ARMAN mampu menampilkan informasi lingkungan secara real-time, akurat, dan menarik, serta mendukung kolaborasi antara masyarakat umum dan otoritas dalam pemantauan lingkungan. Penelitian ini membuktikan bahwa kombinasi teknologi IoT, cloud, dan AR dapat diimplementasikan secara efektif dalam sistem pemantauan lingkungan dan berpotensi menjadi dasar pengembangan lingkungan cerdas menuju implementasi konsep kota cerdas yang berkelanjutan.