KAKIFIKOM (Kumpulan Artikel Karya Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer)

Rancang Bangun Sistem Informasi Reservasi Lapangan Futsal Golden Star Berbasis Web Mobile Menggunakan Metode Agile

Maria Beliti Hewen — 2026-04-06

Olahraga futsal semakin hari semakin banyak diminati oleh masyarakat khususnya kaum muda dan komunitas tim. Salah satu pengelola lapangan futsal Golden Star yang berlokasi di Weri Larantuka saat ini membutuhkan sistem informasi berbasis web mobile agar sistem pengelolaan layanan terhadap pelanggan atau pengguna lebih efisien. Sistem ini sangat dibutuhkan karena pihak pengelola selama ini masih menggunakan sistem layanan pemesanan lapangan secara manual. Sistem manual tersebut menimbulkan berbagai masalah, antara lain pemesanan lapangan dan jadwal melalui telepon atau chat sehingga terjadi double booking jadwal dan kesalahan pencatatan pesanan pelanggan. Selain itu, pelanggan langsung datang ke lokasi pengelola. Tujuan dari penelitian ini untuk merancang sistem informasi reservasi lapangan futsal berbasis web mobile menggunakan metode Agile. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Adapun fitur utama dari sistem ini terdiri dari registrasi pengguna, reservasi lapangan, pemesanan jadwal, unggah bukti pembayaran, dan laporan. Hasil dari penerapan sistem ini menunjukkan bahwa ssitem ini dapat membantu pengelola dalam mengelola reservasi lapangan secara efektif dan mempermudah pengguna dalam melakukan pemesanan serta transaksi online.

Perbandingan Kinerja Naïve Bayes dan Logistic Regression dalam Klasifikasi Sentimen terhadap Penggunaan AI sebagai Pengganti Tenaga Kerja Manusia di Media Sosial X

Sedihati Kayan — 2026-06-30

Perkembangan Artificial Intelligence (AI) telah membawa perubahan signifikan dalam berbagai sektor industri dan layanan. Kemampuan AI dalam mengotomatisasi berbagai pekerjaan yang sebelumnya dilakukan manusia memunculkan beragam tanggapan dari masyarakat. Sebagian pihak memandang AI sebagai teknologi yang mampu meningkatkan produktivitas dan efisiensi kerja, sedangkan sebagian lainnya mengkhawatirkan dampaknya terhadap keberlangsungan lapangan pekerjaan. Media sosial X menjadi salah satu platform yang banyak digunakan masyarakat untuk menyampaikan opini terkait fenomena tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen opini publik terhadap penggunaan AI sebagai pengganti tenaga kerja manusia serta membandingkan kinerja algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression dalam melakukan klasifikasi sentimen. Data penelitian diperoleh melalui proses crawling pada media sosial X menggunakan kata kunci yang berkaitan dengan AI dan penggantian tenaga kerja manusia. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing teks, pelabelan sentimen, ekstraksi fitur menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression, serta evaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian diharapkan mampu memberikan gambaran mengenai persepsi masyarakat terhadap perkembangan AI sekaligus menunjukkan algoritma yang memiliki performa terbaik dalam klasifikasi sentimen pada data media sosial berbahasa Indonesia.

Perancangan Aplikasi Pembelajaran Interaktif SBDB Berbasis Android Dengan Pendekatan Audio – Visual Untuk Anak SD Menggunakan Metode RAD

Sorang Pakpahan — 2026-04-30

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sebuah aplikasi pembelajaran interaktif berbasis Android untuk mata pelajaran Seni Budaya dan Bahasa (SBDB) yang ditujukan bagi siswa Sekolah Dasar (SD). Metode pengembangan yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD), yang memungkinkan proses pembuatan aplikasi yang cepat dan iteratif berdasarkan umpan balik pengguna. Aplikasi ini mengintegrasikan pendekatan audio-visual, yang meliputi teks, gambar, video, narasi suara, dan kuis interaktif, untuk menciptakan pengalaman belajar yang lebih menarik, mudah dipahami, dan sesuai dengan karakteristik belajar anak-anak. Aplikasi yang dihasilkan memiliki fitur-fitur utama seperti materi pembelajaran SBDB, video tari tradisional, explorasi alat musik tradisional dengan audio, kuis dengan penilaian otomatis, serta riwayat nilai untuk siswa dan guru. Pengujian antarmuka menunjukkan bahwa aplikasi memiliki desain yang ramah anak dengan navigasi yang intuitif. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa aplikasi ini berhasil dibangun dengan metode RAD dan pendekatan audio-visual yang efektif dalam meningkatkan minat belajar. Saran untuk pengembangan selanjutnya adalah menambah variasi konten, mengintegrasikan teknologi seperti Augmented Reality (AR), serta mengembangkan aplikasi untuk platform multi-platform.

Sistem Informasi Manajemen Pada Real Silver GYM Berbasis Web

Emerson Malau — 2026-04-23

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh pentingnya penggunaan informasi teknologi dalam meningkatkan efisiensi manajemen pada pusat kebugaran. Real Silver Gym masih menggunakan sistem manual dalam pengelolaan data member, pencatatan kehadiran, dan transaksi sehingga proses menjadi kurang efektif, rentan terjadi kesalahan, serta berisiko kehilangan data, dan belum adanya sistem pendaftaran online juga menyulitkan pelanggan dalam mengakses layanan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem manajemen berbasis web yang dapat membantu pengelolaan data, mempermudah proses transaksi, serta pembuatan laporan secara lebih cepat dan akurat. Metode penelitian yang digunakan adalah observasi, wawancara, dan studi pustaka, serta metode pengembangan sistem Waterfall yang meliputi tahap analisis, perancangan, pembuatan, dan pengujian sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dapat mempermudah proses pendaftaran member secara online, pengelolaan transaksi sesuai paket yang tersedia, serta proses pembayaran dan validasi oleh admin, dan juga membantu instruktur dalam mencatat pertemuan latihan. Dengan adanya sistem ini, pengelolaan data menjadi lebih rapi, cepat, dan dapat meningkatkan kualitas pelayanan pada Real Silver Gym.

Simulasi Sistem Estimasi SoC Baterai Lithium-Ion Dengan Metode Coulomb Counting Pada Kendaraan Listrik Menggunakan Matlab

Junihot Hutasoit — 2026-04-23

Abstrak

Penelitian ini mengeksplorasi kinerja sistem penentuan State of Charge (SoC) pada baterai 72 V 25 Ah dengan menerapakan teknik Coulomb Counting yang diolah menggunakan MATLAB/Simulink. Simulasi yang dilakukan menunjukkan bahwa metode ini mencapaitingkat akurasi yang memuaskan di dalam kondisi optimal. Dalam skenario pertama, ketika arus yang dialirkan 10 A selama satu jam, nilai SoC mengalami penurunan dari 100% menjadi 60%, menghasilkan penurunan sebesar 40%, yang sejalan dengan hasil penghitungan teoritik. Selain itu, grafik tegangan pada baterai menunjukkan penurunan 84 V hingga hampir mencapai tingkat batas cut off, dengan pola penurunan yang semakin tajam ketika kapasitas mendekati akhir. Pada skenario kedua, dimana arus yang di terima bervariasi antara 1 A hingga 10 A (dengan rata-rata 5,5 A), SoC berkurang sekitar 44% dalam jangka waktu 2 jam atau setara dengan 22% per jam. Dengan mempertimbangkan kondisi tersebut, perkiraan durasi penggunaan baterai sebelum SoC mencapai 0% adalah sekitar 4,55 jam. Temuan ini menunjukkan bahwa metode Coulomb Counting dapat memberikan estimasi SoC yang tetap konsisten dan linear meskipun arus beban berfluktuasi. Secara keseluruhan, model yang dihasilkan dapat dengan baik mencerminkan karakteristik pemakaian baterai secara dinamis, yang membuat metode ini cocok digunakan sebagai dasar untuk sistem manajemen baterai.

Perancangan Aplikasi Penjualan Makanan Berbasis Website Menggunakan Metode Prototype pada Angkringan Mas Bro

Emerson P Malau — 2026-04-23

Penelitian ini bertujuan mengatasi permasalahan operasional pada Angkringan Mas Bro, di mana pencatatan transaksi dan pengelolaan stok yang masih manual menyebabkan ketidakefisienan serta lambatnya pelayanan. Solusi yang diusulkan adalah Perancangan Aplikasi Penjualan Makanan Berbasis Website yang mendukung fitur pemesanan mandiri pelanggan melalui pemindaian barcode nomor meja tanpa perlu login. Metode pengembangan yang digunakan adalah Prototype, yang mencakup tahapan communication, quick plan, modeling, construction, hingga deployment & feedback. Pendekatan ini memungkinkan akomodasi kebutuhan pengguna secara iteratif. Data dikumpulkan melalui teknik wawancara, observasi, dokumentasi, dan studi pustaka langsung di lokasi penelitian. Sistem yang dibangun mengintegrasikan fitur-fitur inti seperti manajemen menu, bahan dan stok otomatis berbasis komposisi, pengelolaan barcode meja, integrasi pembayaran QR, serta laporan real-time. Hasil pengujian menggunakan metode black-box menunjukkan bahwa seluruh fungsionalitas berjalan sesuai harapan dan layak diimplementasikan. Simpulannya, aplikasi ini berhasil meningkatkan efisiensi transaksi, akurasi pengelolaan stok, dan kualitas pelayanan di Angkringan Mas Bro melalui otomasi proses dan sistem pemesanan berbasis barcode.

Rancang Bangun Sistem Monitoring Dan Pengaman Beban Listrik Pada Rumah Berbasis IoT Dengan Notifikasi dan Pemutusan Daya Otomatis

Iroy Nasution — 2026-04-23

Risiko beban listrik berlebih meningkat seiring tingginya konsumsi energi dan dapat mengganggu sistem kelistrikan serta merusak peralatan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem monitoring serta proteksi beban listrik berbasis IoT yang dilengkapi notifikasi dan pemutusan daya otomatis. Sistem menggunakan ESP32 sebagai pengendali utama dan sensor PZEM-004T untuk mengukur tegangan, arus, dan daya. Data ditampilkan secara real-time melalui aplikasi blynk sehingga dapat dipantau dari jarak jauh. Metode penelitian meliputi perancangan, perakitan, serta pengujian dengan membandingkan hasil pembacaan sensor terhadap alat ukur pada berbagai beban listrik rumah tangga Berdasarkan hasil pengujian, pengukuran tegangan menunjukkan nilai error dalam rentang 0,622% hingga 2,318% dengan rata-rata sebesar 1,19% dan tingkat akurasi sekitar 98,81%. Pada pengujian arus, nilai yang diperoleh berada pada kisaran 0,02 A hingga 2,03 A. Sementara itu, hasil pengukuran daya menunjukkan rentang nilai antara 4,1 W hingga 449,8 W dengan tingkat akurasi sekitar 99%. Selain itu, sistem pengaman yang diterapkan mampu berfungsi dengan baik saat terjadi beban berlebih, ditandai dengan relay yang memutus aliran listrik secara otomatis, buzzer yang berbunyi sebagai alarm, LED merah yang menyala sebagai indikator overload, serta pengiriman notifikasi melalui aplikasi. Dengan cara ini, sistem tersebut bisa memberikan dukungan. pengguna dalam memantau sekaligus meningkatkan keamanan penggunaan listrik pada rumah tangga.

Deteksi Serangan Siber Jaringan Internet of Things Menggunakan Random Forest pada Dataset IoT-23

Ferri Ojak Immanuel Pardede — 2026-04-30

Internet of Things networks are vulnerable to malicious traffic because connected devices often operate with limited resources and weak security configuration. This study proposes a binary cyberattack detection model for Internet of Things traffic using Random Forest and a labeled IoT-23 connection log subset. The research used a quantitative experimental method with the uploaded conn4_log_labeled.csv file. After metadata cleaning, the dataset contained 156,103 valid records, consisting of 4,536 benign records and 151,567 malicious records. Identifier attributes, detailed labels, timestamps, and raw Internet Protocol addresses were removed to reduce data leakage. Numerical features were converted and imputed using the median, while categorical features were encoded through one-hot encoding. The dataset was split into 80 percent training data and 20 percent testing data using stratified sampling. Random Forest used 100 trees, Gini criterion, balanced class weighting, and random_state 42. The model achieved 99.9968 percent accuracy, 99.9968 percent weighted precision, 99.9968 percent weighted recall, 99.9968 percent weighted F1-score, and 99.9999 percent ROC-AUC. The confusion matrix showed 907 true benign records, 30,313 true malicious records, zero false positives, and one false negative. The most influential features were history and conn_state. These findings show that Random Forest provides a strong and interpretable baseline for binary Internet of Things intrusion detection.

Analisis Perbandingan Decision Tree, Random Forest, dan XGBoost dengan Seleksi Fitur pada Prediksi Risiko Diabetes

Suranta Ginting — 2026-04-30

Diabetes melitus merupakan salah satu penyakit tidak menular dengan prevalensi yang terus meningkat secara global. Deteksi dini risiko diabetes melalui pendekatan machine learning dapat membantu tenaga medis dalam melakukan intervensi lebih awal. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa tiga algoritma klasifikasi berbasis pohon keputusan — Decision Tree, Random Forest, dan XGBoost — dalam memprediksi risiko diabetes, serta mengevaluasi pengaruh seleksi fitur menggunakan Recursive Feature Elimination (RFE) terhadap akurasi dan efisiensi komputasi model. Dataset yang digunakan adalah Diabetes Prediction Dataset dari Kaggle sebanyak 100.000 rekam medis, yang setelah pembersihan data (penghapusan duplikat dan perbaikan format numerik yang korup) tersisa 96.115 baris dengan proporsi kelas tidak seimbang (91,2% non-diabetes, 8,8% diabetes). Hasil pengujian menunjukkan bahwa seleksi fitur berhasil mereduksi jumlah fitur dari 12 menjadi 6 fitur inti (usia, hipertensi, penyakit jantung, BMI, HbA1c, dan kadar glukosa darah) tanpa menurunkan performa model — bahkan AUC Random Forest meningkat dari 0,9726 menjadi 0,9750 dan AUC XGBoost dari 0,9777 menjadi 0,9773, dengan waktu pelatihan yang lebih efisien (penurunan hingga 40% pada Decision Tree dan 29% pada XGBoost). Secara keseluruhan, XGBoost memberikan AUC tertinggi (0,9773–0,9777), sementara Random Forest unggul pada presisi. Fitur HbA1c dan kadar glukosa darah terbukti menjadi prediktor paling dominan, menyumbang lebih dari 86% total feature importance.

Pengembangan Aplikasai Game Education RPG (Role Playing Games) Berbasis Dekstop

Zekson Arizona Matondang — 2026-04-30

Pengunaan game edukasi dalam pembelajaran dan pengajaran terus meningkat. Hal ini karena game edukasi mempunyai kelebihan dalam hal visualisasi dari permasalahan nyata. Selain itu game edukasi juga memiliki bentuk pengajaran yang cepat, menarik dan bermanfaat, oleh karena itu sampai saat ini telah banyak game edukasi beredar untuk mengajarkan berbagai macam hal. Game “Fikom Adventure” adalah sebuah game Pixel bergenre RPG Edukasi dengan memanfaatkan fitur Quiz dan single player. Game ini berisi seputar pembelajaran html, css dan javascript. Game ini dapat menjadi media belajar ataupun media pengingat bagi mahasiswa Fikom Universitas Katolik Santo Thomas Medan. Game ini dirancang dengan Unity 2D. Perangkat lunak Aseprite digunakan untuk pembuatan karakter utama dan aset game. Metode Waterfall digunakan untuk membangun Fikom Adventure. Tahapan yang dilalui dalam metode tersebut yaitu tahap analysis, Design, Implementasi dan pengujian. Kemudian pengujian yang dilakukan penulis menggunakan teknik black box dan kuesioner terhadap pengguna sebagai tingkat keberhasilan game Fikom Adventure

Analisis Sentimen Produk Sunscreen Pada Tokopedia Menggunakan Algoritma Klasifikasi Support Vector Machine

Lamhot Sitorus — 2026-04-30

Perkembangan e-commerce di Indonesia meningkatkan jumlah ulasan konsumen yang dapat menjadi sumber informasi penting. Produk sunscreen merek Skintific di Tokopedia memperoleh banyak ulasan sehingga analisis manual menjadi tidak efisien. Penelitian ini bertujuan melakukan analisis sentimen terhadap ulasan konsumen dengan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data dikumpulkan melalui web scraping dan diproses dengan tahapan preprocessing teks serta pembobotan TF-IDF. Model SVM dibangun untuk klasifikasi positif dan negatif, lalu dievaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan SVM efektif dalam mengklasifikasikan ulasan dengan akurasi, presisi, recall, dan f1-score yang baik.