http://hdl.handle.net/123456789/56 2026-06-23T22:18:55Z http://hdl.handle.net/123456789/63674 Pengembangan Website E-commerce untuk Ekspansi Pasar Produk: Studi Kasus Baraya UMKM Pangandaran Hidayatullah, Rian Hilmi Penelitian ini bertujuan mengembangkan website e-commerce untuk Komunitas Baraya UMKM Pangandaran guna memperluas jangkauan pasar produk lokal yang selama ini terbatas pada pemasaran konvensional. Metode pengembangan menggunakan pendekatan Prototype dengan melibatkan tiga kategori pengguna utama yaitu Customer, Admin UMKM, dan Admin Komunitas. Sistem dibangun menggunakan Framework Laravel 11, MySQL sebagai basis data, Midtrans untuk Payment Gateway, dan Filament sebagai panel administrasi. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara, observasi, dokumentasi, dan studi pustaka terhadap pelaku UMKM di Pangandaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil diimplementasikan dengan fitur-fitur lengkap meliputi manajemen produk, transaksi online, chat real-time, dan dashboard analitik. Pengujian fungsionalitas dan non fungsional menggunakan Black Box Testing menunjukkan seluruh fitur berfungsi sesuai spesifikasi. Evaluasi usability menggunakan System Usability Scale (SUS) dari 12 responden menghasilkan skor rata-rata 61,88 (Grade C), mengindikasikan sistem memiliki tingkat kegunaan yang cukup dan dapat dioperasikan. Platform ini tidak hanya berfungsi sebagai media transaksi tetapi juga sebagai instrumen pemberdayaan UMKM yang mendukung transformasi digital, meningkatkan eksposur produk lokal, dan memperkuat daya saing UMKM dalam ekonomi digital. 2026-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/123456789/63672 Pengembangan Platform Manajemen Tim E- Sports: Studi Kasus Pada Komunitas Clash of Clans di Indonesia Kurniawan, Dicky Galuh Perkembangan industri e-sports di Indonesia, khususnya pada komunitas gim strategi Clash of Clans, menghadapi tantangan manajerial yang signifikan di tingkat akar rumput (grassroots). Pengelolaan organisasi klan (tim) saat ini masih didominasi oleh metode manual yang terfragmentasi, menyebabkan inefisiensi administrasi bagi pemimpin komunitas. Selain itu, proses rekrutmen anggota sering kali tidak tepat sasaran akibat ketiadaan alat penyaringan (filtering) yang presisi serta maraknya krisis kepercayaan (trust issue) terkait validitas akun pemain. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan "ClashHub", sebuah platform manajemen tim e-sports terintegrasi yang mampu mengatasi permasalahan tersebut melalui pendekatan teknologi. Metodologi pengembangan sistem yang digunakan adalah Metode Prototype dengan pendekatan iteratif, yang memungkinkan penyesuaian fitur berdasarkan umpan balik pengguna secara berkelanjutan. Sistem dibangun berbasis web dengan desain antarmuka Mobile-First menggunakan kerangka kerja Next.js dan basis data Firebase. Arsitektur sistem mengintegrasikan Clash of Clans API untuk agregasi data statistik waktu nyata (real-time) dan teknologi Google Gemini AI (Generative AI) untuk memberikan analisis strategi tekstual. Validasi sistem dilakukan melalui pengujian fungsional (Black Box), pengujian usabilitas (System Usability Scale), dan validasi akseptansi pengguna (User Acceptance Testing). Temuan penelitian menunjukkan bahwa implementasi fitur Smart Sync berhasil memangkas waktu administrasi klan secara signifikan dibandingkan metode manual. Penerapan algoritma pengurutan (sorting) berdasarkan parameter Skor Reputasi dan Level Town Hall terbukti meningkatkan akurasi dalam pencarian tim. Fitur AI Strategy Assistant dinilai efektif memberikan saran taktis yang kontekstual melalui teknik penyuntikan data fakta klan. Hasil pengujian usabilitas terhadap 15 responden menghasilkan skor rata-rata 86.2 (Excellent), mengindikasikan bahwa sistem memiliki tingkat penerimaan dan kemudahan penggunaan yang tinggi bagi komunitas target. 2026-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/123456789/63671 Analisis Perbandingan Metode Naïve Bayes, SVM, dan BiLSTM Untuk Klasifikasi Gender berdasarkan Tweet berbahasa Indonesia Wardhana, Purna Aji Media sosial X (Twitter) menghasilkan data teks dalam jumlah besar yang dapat dimanfaatkan untuk kajian pemrosesan bahasa alami, khususnya author profiling. Salah satu atribut penting dalam author profiling adalah jenis kelamin, terutama ketika informasi profil pengguna tidak tersedia atau tidak dapat diandalkan. Teks tweet yang bersifat singkat dan informal menjadikan klasifikasi gender berbasis teks sebagai permasalahan yang menantang, khususnya pada bahasa Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma Multinomial Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), dan Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) dalam mengklasifikasikan gender pengguna media sosial X (Twitter) berdasarkan tweet berbahasa Indonesia. Data penelitian berupa tweet berbahasa Indonesia yang dikumpulkan menggunakan layanan API pihak ketiga dengan beberapa kata kunci yang merepresentasikan topik beragam. Metodologi penelitian meliputi tahap pengumpulan data, pra-pemrosesan teks yang mencangkup pembersihan teks, penghapusan stopword, dan stemming Sastrawi, serta penyeimbangan data menggunakan teknik oversampling. Representasi fitur untuk Naïve Bayes dan SVM menggunakan metode TF–IDF, sedangkan BiLSTM menggunakan representasi sekuensial berbasis token. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik accuracy, macro F1-score, confusion matrix, dan ROC–AUC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine memberikan performa terbaik dibandingkan Multinomial Naïve Bayes dan Bidirectional Long Short-Term Memory pada dataset yang digunakan. Temuan ini menunjukkan bahwa pada kondisi data terbatas dan teks pendek, metode pembelajaran mesin klasik masih efektif untuk mengklasifikasi gender berbasis teks tweet berbahasa Indonesia. 2026-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/123456789/63666 Analisis Kepuasan Pengguna Aplikasi Tiket Online Dengan Metode EUCS (Studi Kasus di PT. Anugerah Mas) Widanta, Erlangga Putra Perkembangan teknologi digital telah mendorong perubahan dalam sistem pemesanan tiket transportasi, termasuk pada perusahaan otobus Antar Kota Antar Provinsi (AKAP). Perusahaan Otobus (PO) Agra Mas telah menerapkan layanan pemesanan tiket secara online sejak tahun 2022 sebagai upaya meningkatkan kemudahan dan kenyamanan pengguna. Namun, tingkat kepuasan pengguna terhadap aplikasi tiket online tersebut belum diketahui secara pasti. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan pengguna aplikasi tiket online PO Agra Mas dengan menggunakan metode End User Computing Satisfaction (EUCS). Metode EUCS digunakan untuk mengukur kepuasan pengguna berdasarkan lima dimensi, yaitu Content, Accuracy, format, Ease of Use, dan timeliness. Pengumpulan data dilakukan melalui penyebaran kuesioner secara daring dan luring kepada pengguna aplikasi tiket online PO. Agra Mas, dengan jumlah responden sebanyak 129 orang yang berasal dari wilayah Pulau Jawa. Data yang diperoleh dianalisis menggunakan uji validitas, uji reliabilitas, dan hasil tingkat kepuasan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat kepuasan pengguna terhadap aplikasi tiket online PO. Agra Mas berada pada kategori sangat tinggi. Meskipun demikian, terdapat beberapa indikator yang memiliki nilai relatif lebih rendah, khususnya pada aspek pelaporan informasi dan pembaruan sistem. Oleh karena itu, peningkatan pada komponen pelaporan dan pembaruan informasi secara berkala diharapkan dapat meningkatkan kepuasan pengguna secara lebih optimal. 2026-01-01T00:00:00Z