Technologica

Kesesuaian Lahan untuk Tanaman Kopi Arabika Menggunakan Teknologi SIG di Kecamatan Lebakbarang Kabupaten Pekalongan

2025-07-03T23:37:14+07:00

Kopi arabika merupakan salah satu komoditas unggulan yang memiliki nilai ekonomi tinggi dan potensi pengembangan yang luas di wilayah dataran tinggi, termasuk di Kecamatan Lebakbarang, Kabupaten Pekalongan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kesesuaian lahan untuk budidaya tanaman kopi arabika dengan memanfaatkan teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG). Metode yang digunakan melibatkan analisis spasial terhadap enam parameter utama, yaitu ketinggian, kelerengan, curah hujan tahunan, tekstur tanah, kadar nitrogen total, dan penggunaan lahan. Data diperoleh melalui survei lapangan, pengambilan sampel tanah, dan pengolahan data spasial dari berbagai sumber. Masing-masing parameter diklasifikasikan berdasarkan standar kesesuaian lahan dan dianalisis melalui pendekatan overlay berbobot menggunakan perangkat lunak SIG. Hasil penelitian menunjukkan bahwa wilayah Kecamatan Lebakbarang terdiri atas 1.086 ha (14,860%) kelas sangat sesuai (S1), 2.551,154 ha (34,909%) cukup sesuai (S2), dan 3.670,872 ha (50,231%) sesuai marjinal (S3), tanpa ditemukan lahan yang tidak sesuai (N). Faktor pembatas utama pada wilayah sesuai marjinal (S3) meliputi curah hujan tinggi, lereng curam, dan kadar nitrogen tanah yang rendah. Faktor pembatas tersebut dapat diatasi dengan strategi konservasi lahan dan manajemen kesuburan yang berkelanjutan. Penelitian ini menunjukkan bahwa teknologi SIG efektif dalam memetakan potensi lahan secara spasial

Desain Aplikasi Pembelajaran Interaktif Berbasis Augmented Reality untuk Mata Kuliah Dasar Teknik Komputer Bagi Mahasiswa Vokasi

2025-09-06T07:25:41+07:00

Pembelajaran pada mata kuliah Dasar Teknik Komputer umumnya masih berorientasi pada pendekatan konvensional yang bersifat teoritis, sehingga kurang mendukung pemahaman mahasiswa mengenai keterkaitan fungsi antar komponen perangkat keras. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi pembelajaran interaktif berbasis Augmented Reality (AR) sebagai alternatif inovatif untuk meningkatkan pemahaman mahasiswa vokasi. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model pengembangan 4D, meliputi tahap Define, Design, Develop, dan Disseminate. Aplikasi AR dikembangkan pada platform Android dengan memanfaatkan Unity dan Vuforia SDK. Produk yang dihasilkan dievaluasi melalui uji validitas oleh dua orang ahli serta uji kepraktisan yang melibatkan 15 mahasiswa Program Studi Teknologi Rekayasa Komputer Jaringan (TRKJ). Hasil uji validitas menunjukkan bahwa aplikasi pembelajaran ini termasuk dalam kategori “Valid” dengan indeks validitas sebesar 0,79. Adapun hasil uji kepraktisan memperoleh kategori “Sangat Praktis” dengan persentase rata-rata 89,72%. Dengan demikian, aplikasi pembelajaran interaktif berbasis AR ini dinyatakan valid dan sangat praktis, serta berpotensi efektif untuk digunakan sebagai media pendukung pada pembelajaran mata kuliah Dasar Teknik Komputer di lingkungan pendidikan vokasi

Pemodelan Sistem Informasi Manajemen Stadion Universitas Tanjungpura Menggunakan Unified Modeling Language (UML)

2025-09-25T22:55:52+07:00

Penelitian ini bertujuan merancang model sistem informasi manajemen untuk Stadion Universitas Tanjungpura. Selama ini, pengelolaan stadion masih dilakukan secara manual sehingga menimbulkan kendala berupa rendahnya efisiensi, akurasi, serta keterbukaan data dalam pelaporan reservasi. Untuk mengatasi masalah ini, perlu sekiranya sistem terintegrasi yang dapat mengelola seluruh operasional stadion dengan lebih baik sehingga mudah untuk diketahui manfaatnya. Penelitian menggunakan pendekatan Unified Modeling Language (UML) untuk menggambarkan struktur dan perilaku sistem secara visual. Tahapan penelitian meliputi identifikasi kebutuhan pengguna, analisis proses bisnis eksisting, arsitektur sistem dan perancangan diagram UML, seperti use case diagram, class diagram, dan activity diagram. Penelitian ini sudah berhasil memodelkan sistem informasi secara konseptual yang mencerminkan kebutuhan fungsional dan non-fungsional pengguna, dan dapat menjadi acuan untuk pengembangan sistem yang sesungguhnya. Penelitian ini sudah berada pada Tingkat Kesiapterapan Teknologi (TKT) level 3 atau proof of concept, yang berfokus pada perancangan sistem tanpa implementasi perangkat lunak. Dengan model ini, Universitas Tanjungpura memiliki fondasi kuat untuk membangun sistem manajemen stadion yang efisien dan terstruktur.

Perbandingan Algoritma Klasifikasi Terhadap Review Aplikasi Maxim Menggunakan Teknik Klasifikasi Machine learning

2025-05-21T22:31:34+07:00

Perkembangan teknologi telah membawa dampak besar terhadap sistem transportasi publik, salah satunya dengan munculnya layanan ojek online yang memungkinkan pemesanan melalui aplikasi digital. Salah satu layanan transportasi daring yang cukup populer adalah Maxim, yang telah diunduh lebih dari 50 juta kali. Ulasan pengguna terhadap aplikasi ini menjadi sumber informasi penting untuk menilai pengalaman mereka serta sebagai dasar dalam upaya peningkatan kualitas layanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan kinerja beberapa algoritma machine learning dalam mengklasifikasikan sentimen dari ulasan pengguna Maxim. Data dikumpulkan menggunakan metode web scraping dan dikelompokkan berdasarkan rating bintang. Tahapan pra-pemrosesan mencakup pembersihan teks, tokenisasi, stemming, dan pembobotan menggunakan metode TF-IDF. Algoritma yang digunakan meliputi Logistic Regression, Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, K-Nearest Neighbors (KNN), dan Random Forest (RF). Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Berdasarkan hasil analisis, algoritma Random Forest menunjukkan kinerja terbaik dengan akurasi mencapai 95%. Secara umum, hasil penelitian ini menegaskan bahwa Random Forest unggul dibandingkan algoritma lain dalam menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Maxim