AUTOMATA

Kajian Literatur Pengenalan dan Pencegahan Emosi Menggunakan Mekanisme Koping Menggunakan Game RPG Maker MV.

Surya Ramadhan — 2026-05-26

Pengenalan emosi, regulasi emosi, dan mekanisme coping adalah hal penting bagi mahasiswa yang menghadapi tekanan akademik, sosial, dan transisi ke dewasa. Perkembangan teknologi digital, terutama serious game, menawarkan media pembelajaran yang lebih menarik dan fleksibel. RPG Maker MV dianggap potensial karena mendukung pembelajaran berbasis narasi, pilihan pemain, dan konsekuensi yang relevan untuk latihan coping. Artikel dicari pada 17 September 2025 sampai 15 November 2025 dengan kata kunci “serious game”, “emotion regulation”, “game edukasi pengenalan emosi”, “mekanisme coping”, dan “coping strategies”, serta rentang publikasi 2020–2025. Seleksi literatur mengikuti PRISMA; ditemukan 101 jurnal dan 80 dieliminasi karena tidak sesuai kriteria, sehingga tersisa kumpulan studi yang dianalisis berdasarkan dataset teoretis, tujuan penelitian, target pengguna, dan teknologi. Pemetaan teori menunjukkan teori Lazarus & Folkman (1984) paling dominan dengan 21 jurnal. Dari sisi teknologi, game menjadi media yang paling banyak dibahas dengan 30 jurnal. Tujuan penelitian terbanyak adalah meningkatkan kemampuan regulasi emosi dengan 48 jurnal. Target pengguna yang paling banyak adalah mahasiswa dengan 48 jurnal. Temuan ini memperkuat peluang pengembangan intervensi berbasis RPG sebagai media edukasi untuk meningkatkan literasi emosi dan keterampilan coping pada mahasiswa.

Analisis Performa Chatbot IT Support Berbasis RAG dengan Optimasi Retrieval Bertahap

raffry rizqullah — 2026-05-26

Chatbot berbasis Retrieval-Augmented Generation (RAG) menawarkan solusi untuk mengotomatisasi layanan IT Support dengan mengurangi risiko hallucination melalui grounding jawaban pada knowledge base organisasi. Penelitian ini menganalisis performa chatbot IT Support di Badan Sistem Informasi (BSI) Universitas Islam Indonesia (UII) yang menggunakan arsitektur RAG dengan multi-stage retrieval, hybrid search, cross-encoder reranking, dan Redis caching untuk optimasi latensi. Evaluasi dilakukan pada 10 skenario penggunaan yang mencakup penggunaan Nvivo, VPN eduVPN, Microsoft Office 365, Google Drive, dan layanan TI lainnya. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem hybrid search mencapai rata-rata latensi cold query sebesar 8076 ms dengan peningkatan speedup 3,06× pada warm query. Sistem mampu mencapai skor similarity rata-rata 0,628 dan berhasil menolak 80% noise query yang berada di luar domain IT Support. Temuan ini menunjukkan bahwa penggabungan LangGraph router, hybrid retrieval, reranking, dan Redis caching dapat menghasilkan chatbot IT Support yang akurat, efisien, dan robust terhadap query di luar domain.

Pengembangan Aplikasi SIAP: Sistem Informasi Presensi dan Pelaporan Kehadiran Santri Berbasis Google Apps Script di Pondok Pesantren Sunan Pandanaran Komplek 4

Bayu Ramadhan — 2026-05-26

Pondok Pesantren Sunan Pandanaran Komplek IV merupakan lembaga pendidikan yang menekankan kedisiplinan, salah satunya melalui kegiatan mengaji rutin. Namun, sistem pencatatan presensi yang masih dilakukan secara manual sering menimbulkan keterlambatan laporan, kesalahan input, serta beban administrasi bagi pengurus. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengembangkan aplikasi presensi mengaji berbasis Google Apps Script yang mampu mencatat kehadiran secara real-time, mengelola data santri, dan menghasilkan laporan otomatis setiap bulan. Penelitian menggunakan pendekatan Design Thinking yang terdiri dari tahapan empathize, define, ideate, prototype, dan test. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan mampu mengurangi proses input ganda, meningkatkan akurasi pencatatan, serta mempercepat distribusi laporan kepada pengasuh dan wali santri. Aplikasi ini terdiri dari tiga fitur utama: Presensi Kehadiran, Kelola Data Santri, dan Lihat Laporan Presensi. Sistem terbukti dapat meningkatkan efektivitas administrasi presensi di Pondok Pesantren Sunan Pandanaran Komplek IV.

Perancangan Aplikasi Edukasi Mengaji Interaktif Metode Iqro’ untuk Menciptakan Pengalaman Belajar yang Menyenangkan bagi Anak

Nasywa Raihan Fadhila — 2026-05-26

Al-Qur’an merupakan kitab suci umat Islam yang didalamnya tidak memiliki keraguan sedikitpun. Diwajibkan untuk setiap muslim belajar membaca Al-Qur’an agar dapat memahami setiap apa yang diperintahkan oleh Allah SWT. Namun kenyataannya, sekarang masih banyak umat Islam di Indonesia yang belum bisa untuk membaca Al-Qur’an. Hal ini disebabkan oleh menurunnya minat belajar Al-Qur’an seseorang karena metode pengajaran yang membosankan, utamanya untuk anak-anak. Berkembangnya teknologi dapat dijadikan solusi untuk masalah ini. Dari beberapa riset terdahulu diketahui bahwa anak-anak memiliki minat dan motivasi belajar yang lebih tinggi dengan adanya beberapa pendekatan, seperti pengadaan fitur audio, konsep reward, serta pemilihan warna yang menarik. Oleh karena itu, dibuatlah rancangan aplikasi edukasi mengaji dengan harapan dapat direalisasikan dan bermanfaat untuk anak-anak sebagai metode tambahan dalam belajar mengaji.

Chatbot Asisten Artificial Intelligence untuk Pemilihan Judul Tugas Akhir

Hafidh Rahman — 2026-05-26

Penentuan judul tugas akhir merupakan tahapan krusial yang sering menjadi hambatan bagi mahasiswa tingkat akhir. Survei awal terhadap 56 mahasiswa S1 di Daerah Istimewa Yogyakarta menunjukkan bahwa 60% mengalami kesulitan dalam menentukan judul tugas akhir, dengan 58% khawatir topik yang dipilih terlalu sulit atau tidak sesuai kemampuan. Penelitian ini merancang, mengimplementasikan, dan mengevaluasi chatbot berbasis Artificial Intelligence yang memberikan rekomendasi judul tugas akhir secara personal menggunakan metodologi Design Thinking dan teknologi Large Language Model. Sistem mengintegrasikan tiga komponen utama: rekomendasi judul yang dipersonalisasi berdasarkan minat dan kompetensi mahasiswa, saran metodologi penelitian, dan referensi jurnal ilmiah yang tervalidasi. Implementasi menggunakan Groq API dengan model Llama 3.1 8B Instant untuk generasi rekomendasi dan Semantic Scholar API untuk pengambilan referensi akademik yang valid. Arsitektur sistem mengikuti desain three-tier dengan presentation layer berbasis web, application layer menggunakan Python dan Uvicorn, serta external services layer yang mengintegrasikan kedua API. Pendekatan hybrid LLM-RAG yang diimplementasikan berhasil mengatasi masalah hallucination pada citations sambil mempertahankan personalisasi berbasis AI. Verifikasi fungsionalitas menunjukkan semua requirement terpenuhi dengan response time rata-rata 3-6 detik. Penelitian ini berkontribusi dalam penerapan teknologi AI untuk mendukung mahasiswa mengatasi hambatan psikologis dan akademik dalam penentuan topik penelitian.

Kata kunci: chatbot AI, rekomendasi tugas akhir, Design Thinking, Large Language Model, Groq, Semantic Scholar, RAG

The Mood Tracking Application Interface Design Using Design Thinking Approach

Maulana Rizky Richardy Richardy — 2026-05-26

Kesehatan mental merupakan isu global yang memengaruhi kualitas hidup, namun stigma sosial sering menghambat keterbukaan emosi. Penelitian ini merancang antarmuka aplikasi mood tracking yang intuitif dengan pendekatan Design Thinking untuk mendukung pemantauan kesehatan mental. Metode terdiri atas lima tahap: Empathize (wawancara dan observasi pengguna), Define (identifikasi masalah), Ideate (pengembangan solusi), Prototype (pembuatan rancangan antarmuka), dan Test (evaluasi kegunaan). Hasil menunjukkan bahwa pengguna menginginkan antarmuka minimalis dengan warna pastel, fitur pengingat, riwayat, keamanan data, serta visualisasi mood melalui doughnut chart, line chart, dan kalender. Rancangan yang dihasilkan memiliki tata letak tombol yang jelas, tipografi mudah dibaca, dan alur input sederhana. Pengujian menggunakan System Usability Scale (SUS) memperoleh skor 84,44, yang menunjukkan tingkat kegunaan sangat baik (kategori Excellent, Grade B). Pendekatan Design Thinking terbukti efektif dalam menciptakan aplikasi mood tracking yang fungsional dan user-friendly, serta berpotensi meningkatkan kesadaran kesehatan mental dan refleksi emosional tanpa stigma.

Guardians of Heritage: Pengembangan Game Edukasi Tower Defense untuk Pengenalan Situs Budaya Yogyakarta

Ihwan Dwi Rizky Fitriawan - — 2026-05-26

Pelestarian dan pengenalan situs budaya membutuhkan media edukasi yang tidak hanya informatif, tetapi juga mampu melibatkan pengguna secara aktif. Penelitian ini mengembangkan Guardians of Heritage, sebuah game edukasi bergenre tower defense pada platform PC yang mengangkat tiga situs budaya di Daerah Istimewa Yogyakarta, yaitu Panggung Krapyak, Benteng Vredeburg, dan Candi Sambisari. Pengembangan dilakukan menggunakan pendekatan Research and Development dengan model ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation). Materi budaya diintegrasikan ke dalam pengalaman bermain melalui micro-card (informasi singkat pada jeda antar-wave), micro-task (kuis cepat di sela permainan), serta ensiklopedia dalam game sebagai referensi yang dapat diakses ulang. Evaluasi dilakukan melalui uji usability menggunakan USE Questionnaire yang diadaptasi menjadi 12 pernyataan dengan skala Likert 1–5. Hasil evaluasi menunjukkan game Guardians of Heritage dinilai bermanfaat, memberikan pengalaman bermain yang memuaskan, serta mudah digunakan oleh target pengguna. Temuan ini mengindikasikan bahwa pendekatan tower defense dengan penyajian materi berbasis microlearning berpotensi menjadi media edukasi interaktif untuk pengenalan situs budaya.

The PENGEMBANGAN PLATFORM MANAJEMEN TIM E-SPORTS_ STUDI KASUS PADA KOMUNITAS CLASH OF CLANS DI INDONESIA

Dicky Galuh Kurniawan — 2026-05-26

Pertumbuhan industri E-sports di Indonesia mencatat lebih dari 150 juta pemain aktif, namun manajemen komunitas akar rumput, khususnya pada gim strategi Clash of Clans (CoC), masih mengalami kendala teknis dan administratif. Permasalahan utama yang diidentifikasi adalah fragmentasi alat manajemen (penggunaan spreadsheet dan aplikasi pesan terpisah), inefisiensi operasional turnamen, serta asimetri informasi dalam perekrutan anggota klan akibat fenomena "kutu loncat" (hoppers) dan ketiadaan rekam jejak pemain yang Valid. Penelitian ini bertujuan merancang bangun "Clashub", sebuah platform terpusat berbasis web modern yang mengintegrasikan manajemen klan harian dan kompetisi turnamen. Sistem dikembangkan menggunakan metode Hybrid SDLC (Waterfall dan Iteratif), dibangun di atas kerangka kerja Next.js dan Google Firebase, serta terintegrasi langsung dengan API resmi pengembang gim. Kebaruan (Novelty) dari penelitian ini terletak pada penerapan modul "Gamers CV" yang menggunakan algoritma sistem reputasi untuk melacak kinerja pemain secara historis, serta integrasi Generative AI (Gemini) untuk analisis strategi perang. Selain itu, platform ini menghadirkan fitur "Knowledge Hub" yang terintegrasi dengan YouTube API sebagai wadah sosial berbagi strategi berbasis poin keaktifan. Hasil pengujian menunjukkan platform mampu menyederhanakan administrasi klan, mengotomatisasi bagan turnamen, dan menyediakan metrik validitas pemain yang transparan, menciptakan ekosistem kompetitif yang lebih terpercaya dan efisien.

Sistem Deteksi Kehalalan Produk Makanan Kemasan Berbasis XAI dengan Integrasi Vision Model dan Web-Retrieval

Muhammad Daffa Raihan — 2026-05-26

Verifikasi kehalalan produk kemasan menjadi tantangan yang banyak dialami konsumen di berbagai negara karena istilah bahan yang kompleks, perbedaan bahasa, dan beragamnya logo halal dari berbagai lembaga sertifikasi. Kondisi ini menunjukkan bahwa verifikasi halal merupakan kebutuhan luas yang belum memiliki solusi praktis dan dapat dipercaya. Penelitian ini mengevaluasi sebuah pipeline verifikasi halal yang mengintegrasikan GPT-5 Vision, OCR, web-retrieval, dan Explainable AI (XAI) untuk menghasilkan keputusan halal haram yang transparan dan dapat ditelusuri. Sistem mengekstraksi elemen visual kemasan, memperoleh komposisi bahan melalui pencarian web berlapis, dan menggabungkan seluruh bukti dalam proses reasoning. Evaluasi pada 100 produk menunjukkan performa tinggi dengan akurasi 93%, recall 100%, presisi 87,72%, dan spesifisitas 86%. Sistem juga mampu mengenali logo halal yang tampak sebagian, menilai istilah ambigu seperti bacon flavor secara hati-hati, serta mendeteksi produk haram berlogo tidak sah. Kesalahan yang muncul berupa false positive yang terutama disebabkan keterbatasan informasi dari web. Pendekatan multimodal ini menunjukkan potensi kuat sebagai alat bantu verifikasi halal yang berbasis bukti dan mudah dipahami tanpa menggantikan peran otoritas sertifikasi resmi.

Pengembangan Sistem Koreksi Bacaan Doa Harian Anak Menggunakan Fine-Tuning Model Whisper

Umaymatun Az-Zauraa' — 2026-05-26

Abstract—Pendidikan agama Islam pada usia dini, khususnya dalam pembiasaan doa sehari-hari, menghadapi tantangan dalam hal pengawasan ketepatan pelafalan. Metode konvensional seringkali terkendala waktu pendamping, sementara aplikasi digital yang ada umumnya hanya menyediakan fitur pemutaran audio tanpa koreksi otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sitem koreksi bacaan doa anak dengan memanfaatkan teknologi Automatic Speech Recognition (ASR) melalui metode fine-tuning pada model Whisper OpenAI (tarteel-ai/whisper-base-ar-quran). Model dilatih menggunakan dataset hybrid yang dikurasi dari rekaman langsung di Taman Pendidikan Al-Qur’an (TPA) dan sumber daring. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik Word Error Rate (WER) dan Character Error Rate (CER), serta diimplementasikan dalam prototipe berbasis Streamlit yang mengintegrasikan algoritma Levenshtein Distance untuk memberikan umpan balik akurasi bacaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa proses fine-tuning mampu meningkatkan kinerja model secara signifikan, dengan penurunan WER dari 0.991 (baseline) menjadi 0.271 dan CER menjadi 0.059. Pengujian prototipe terhadap responden anak menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali variasi pelafalan anak dengan tingkat akurasi tinggi dan memberikan umpan balik visual yang relevan. Penelitian ini membuktikan bahwa adaptasi model ASR pada domain spesifik suara anak dapat menjadi solusi efektif dalam mendukung pembelajaran doa mandiri yang interaktif. (Abstract)

Keywords— Automatic Speech Recognition, Whisper, Fine-tuning, Doa Harian Anak, Levenshtein Distance. (key words)

Automated Brain Tumor Classification and Segmentation Using Standard U-Net on Balanced Multi-Class MRI Dataset

Wajeehaldeen Ahmed Qasem Aljunaid — 2026-05-26

Brain tumor classification and segmentation are essential tasks for medical diagnosis and treatment planning. This study presents a comprehensive approach for simultaneous brain tumor classification and segmentation using a standard U-Net architecture applied to 2D brain MRI scans. The primary contribution of this work is the development of a novel balanced multi-class dataset comprising 6,380 MRI images created by merging and balancing two publicly available datasets, ensuring equal representation across four classes: no tumor, glioma, meningioma, and pituitary tumors (1,595 images per class). Our unified framework performs both pixel-level segmentation and image-level classification in a single forward pass, where classification is derived from segmentation outputs through spatial probability analysis. The standard U-Net model achieved robust performance with test accuracy of 99.62\%, Dice coefficient of 0.8423, and IoU of 0.9913. Image-level classification demonstrated precision and recall values ranging from 0.89 to 0.97 across all tumor classes. The perfectly balanced dataset eliminates class imbalance issues commonly encountered in medical imaging, enabling fair model evaluation and robust performance across all tumor types. This work provides a strong baseline for brain tumor analysis and demonstrates the effectiveness of proper dataset curation combined with classical deep learning architectures for medical image analysis applications.

Pengembangan Aplikasi Android Pencatatan Data Ternak Potong Menggunakan REST API

Abdul Hamid Ibrahim — 2026-05-26

Abstrak— Pencatatan data ternak potong yang akurat merupakan elemen vital dalam manajemen peternakan modern. Saat ini, proses pencatatan seringkali masih dilakukan secara manual atau menggunakan antarmuka web yang kurang responsif pada perangkat seluler. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi native Android menggunakan framework Flutter yang berfungsi sebagai klien untuk sistem manajemen data ternak. Aplikasi ini dirancang untuk mengonsumsi layanan REST API yang telah tersedia, memungkinkan integrasi data secara real-time dan terpusat. Metode pengembangan yang digunakan adalah Agile, dengan fokus pada fitur Create, Read, Update, dan Delete (CRUD). Hasil dari pengembangan ini adalah aplikasi mobile yang memudahkan peternak dalam melakukan manajemen data operasional secara efisien, akurat, dan terintegrasi langsung dengan basis data pusat.

Development of a Cloud-Based Religious School Management Information System to Facilitate School Data Management at SD Muhammadiyah Kadisoka

Helga Parama Zhafran - — 2026-05-26

Digital transformation in education continues to expand, yet many schools in Indonesia still lack the infrastructure, financial capacity, and technical expertise needed to operate conventional information systems. These limitations often leave institutions dependent on fragmented paper records, offline spreadsheets, or government reporting tools such as Dapodik, which do not support daily operations or provide access for teachers, students, and parents. Motivated by these constraints, this study applies a case-based engineering approach to design and validate a cloud-based School Information Management System for a resource-limited religious school. Google Apps Script, Google Sheets, and Google Drive were selected over server-based alternatives due to their zero-cost serverless execution, native integration, minimal maintenance requirements, and usability for non-technical staff. WhatsApp automation was implemented through the Wablas API to leverage the platform’s dominant role in school–parent communication. The resulting system provides modules for student and teacher data management, class scheduling, document submission, academic grading, dashboards, and automated notifications. Development followed the Waterfall model, while validation included black-box testing of functional requirements and a System Usability Scale (SUS) assessment involving administrators, teachers, and student guardians. All functional tests passed, and the SUS evaluation indicated acceptable usability. The findings demonstrate that a serverless, Google-ecosystem stack can deliver a reliable, scalable, and affordable management system for schools that cannot operate local servers and require a lightweight digital solution to replace manual workflows.

Pemanfaatan Appsheet Untuk Pengembangan Aplikasi POS Booth Merchandise (Studi Kasus: Komunitas SCRTCH)

Rizki Fajarullah — 2026-05-26

Pemanfaatan AppSheet sebagai platform pengembangan aplikasi tanpa kode (no-code) menjadi alternatif yang efisien untuk mendukung kebutuhan operasional komunitas kreatif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi Point of Sales (POS) merchandise serta fitur pendukung kegiatan komunitas SCRTCH dengan memanfaatkan kemampuan AppSheet dalam manajemen data dan otomasi proses. Metode pengembangan meliputi analisis kebutuhan komunitas, perancangan struktur data berbasis Google Sheets, implementasi fitur POS, serta integrasi modul tambahan seperti manajemen stok, pencatatan transaksi,
katalog produk, pendataan anggota, dan dukungan operasional kegiatan komunitas. Hasil implementasi menunjukkan bahwa
aplikasi yang dibangun dapat meningkatkan efisiensi transaksi merchandise, mempercepat distribusi informasi, serta meminimalkan kesalahan pencatatan manual. Selain itu, fitur pendukung komunitas SCRTCH memperkuat koordinasi internal melalui pengelolaan data yang terpusat dan mudah diakses. Dengan demikian, AppSheet terbukti menjadi solusi praktis, fleksibel, dan ekonomis bagi komunitas SCRTCH dalam mengelola merchandise sekaligus menunjang kegiatan komunitas secara keseluruhan.