Proceeding of Informatics Collaborations and Dessimenation Meeting
Prosiding Informatics Collaborations and Dissemination Meeting (INFOCODING) merupakan kumpulan artikel ilmiah hasil dari kegiatan deseminasi penelitian yang diselenggarakan oleh Asosiasi Program Studi Infokom Perguruan Tinggi Muhammadiyah Aisyiyah (APSI-PTMA) bekerja sama dengan Universitas Muhammadiyah Surakarta (UMS). INFOCODING bertujuan sebagai wadah kolaborasi, pertukaran gagasan, serta penyebaran pengetahuan dan temuan riset terkini di bidang informatika. Setiap artikel yang dimuat dalam prosiding ini merupakan hasil penelitian para dosen, peneliti, maupun mahasiswa yang telah melalui proses seleksi dan penyuntingan. Topik-topik yang diangkat mencakup berbagai bidang dalam informatika, seperti kecerdasan buatan, pengolahan data, pengembangan perangkat lunak, sistem cerdas, keamanan siber, Internet of Things (IoT), dan teknologi digital lainnya. Identitas Prosiding Title: Informatics Collaborations and Dissemination Meeting (INFOCODING) Publisher: Asosiasi Program Studi Infokom Perguruan Tinggi Muhammadiyah Aisyiyah (APSI-PTMA) bekerja sama dengan Universitas Muhammadiyah Surakarta (UMS) e-ISSN: 3124-4238 Telp: +6271717417 ext 2197 | 2130 Alamat: Jalan Ahmad Yani No. 157, Pabelan, Surakarta, Indonesia 57169
Sistem Informasi Pelayanan Akademik Mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi (SIMPEL-FST) Berbasis Web
Pelayanan akademik mahasiswa di Fakultas Sain dan Teknologi masih menghadapi kendala berupa proses yang belum terintegrasi, penggunaan dokumen fisik, serta kurangnya transparasi layanan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Informasi Mahasiswa Berbasis web (SIMPEL-FST) sebagai solusi layanan terpadu (one-stop service). Método penelitian yang digunakan meliputi penelitian lapangan dan studi pustaka dengan teknik pengumpulan data berupa wawancara, observasi, dokumentasi, dan studi literatur, sedangkan pengembangan sistem menggunakan metode waterfall dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan menggunakan UML, implementasi, dan pengujian. Sistem yang dibangun menyediakan fitur pengajuan layanan akademik, unggah berkas, verifikasi dan persetujuan surat, monitoring status, serta informasi kehadiran dosen. Hasil pengujian menggunakan metode black box testing menunjukkan bahwa seluruh fitur sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan fungsional yang telah ditentukan. Dengan demikian, SIMPEL-FST mampu meningkatkan efektivitas dan efisiensi pelayanan akademik serta mempermudah akses layanan bagi mahasiswa dan pengelolaan administrasi bagi pihak fakultas.
Copyright (c) 2026 Proceeding of Informatics Collaborations and Dessimenation Meeting
Pemetaan Tingkat Kemiskinan Menggunakan Sistem Informasi Geografis (GIS) Berdasarkan Data BPS di Kabupaten Bondowoso
Dalam perkembangan teknologi informasi, pemanfaatan sistem berbasis digital menjadi penting dalam mendukung pengolahan dan penyajian data secara efektif, termasuk dalam penyajian data kemiskinan. Kabupaten Bondowoso masih menghadapi permasalahan dalam penyajian data kemiskinan yang umumnya berbentuk tabel maupun grafik, sehingga kurang mampu memberikan gambaran persebaran wilayah secara jelas. Hal ini menyebabkan proses analisis dan pengambilan keputusan menjadi kurang optimal. Oleh karena itu, dirancang sebuah sistem informasi geografis (GIS) berbasis web untuk memetakan tingkat kemiskinan di Kabupaten Bondowoso berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS). Sistem ini dikembangkan menggunakan metode Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Sistem dibangun menggunakan PHP, HTML, CSS, JavaScript, serta library Leaflet.js dengan memanfaatkan data spasial dalam format GeoJSON. Fitur utama sistem meliputi input data kemiskinan, input data wilayah, visualisasi peta tematik (choropleth), pencarian data, dan penyajian laporan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menampilkan persebaran tingkat kemiskinan dalam bentuk peta digital secara visual dan interaktif. Pengujian sistem menunjukkan bahwa seluruh fitur berjalan sesuai dengan kebutuhan dan memberikan kemudahan dalam pengolahan serta penyajian informasi. Dengan adanya sistem ini, proses penyajian data menjadi lebih efektif dan membantu dalam memahami kondisi kemiskinan secara lebih akurat.
Analisis Stabilitas dan Konvergensi Benchmark Kriptografi pada Skema CBAS Menggunakan MIRACL Core
Perkembangan skema kriptografi modern, khususnya Certificate-Based Aggregate Signature (CBAS), menuntut evaluasi kinerja yang akurat terhadap operasi dasar kriptografi yang digunakan, seperti bilinear pairing, eksponensiasi modular, dan operasi kurva eliptik. Dalam praktiknya, banyak penelitian melakukan pengukuran waktu komputasi dengan jumlah iterasi tertentu tanpa mengevaluasi stabilitas dan konvergensi hasil benchmarking tersebut. Hal ini berpotensi menghasilkan estimasi biaya komputasi yang kurang akurat, terutama dalam analisis keamanan dan efisiensi skema kriptografi berbasis pairing. Permasalahan utama dalam penelitian ini adalah bagaimana menentukan apakah jumlah iterasi benchmarking (N) yang digunakan sudah cukup untuk menghasilkan nilai waktu eksekusi yang stabil dan representatif. Secara khusus, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis stabilitas dan konvergensi hasil pengukuran waktu operasi kriptografi pada skema CBAS dengan membandingkan variasi jumlah iterasi yang berbeda. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan eksperimental berbasis implementasi menggunakan MIRACL Core library. Operasi kriptografi yang diuji meliputi operasi berbasis pairing pada kurva BLS12381, seperti bilinear pairing (T_bpo), eksponensiasi pada grup target (T_pbsm), dan multiplikasi pada grup target (T_pbpa), serta operasi aritmetika medan hingga seperti invers modular (T_rc) dan eksponensiasi modular (T_meo dan T_meo*). Selain itu, dilakukan juga pengujian pada kurva eliptik konvensional NIST256 untuk operasi perkalian skalar (T_smec) dan penjumlahan titik (T_paec). Pengukuran waktu dilakukan menggunakan fungsi high-resolution timer dengan dua variasi jumlah iterasi, yaitu N=1000 dan N=5000, serta dilengkapi dengan fase warm-up untuk mengurangi efek cold start. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa seluruh operasi kriptografi yang diuji memiliki tingkat stabilitas yang sangat tinggi terhadap variasi jumlah iterasi. Nilai waktu eksekusi rata-rata untuk operasi pairing (T_bpo) pada BLS12381 sebesar 1.2527 ms untuk N=1000 dan 1.2539 ms untuk N=5000, menunjukkan perbedaan yang sangat kecil. Hal serupa juga terlihat pada operasi lainnya, seperti T_pbsm (0.8420 ms vs 0.8435 ms), T_meo* (3.9391 ms vs 3.9304 ms), dan T_smec (0.1816 ms vs 0.1818 ms). Perbedaan yang sangat kecil ini mengindikasikan bahwa hasil benchmarking telah mencapai kondisi konvergen bahkan pada jumlah iterasi yang relatif kecil (N=1000). Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa peningkatan jumlah iterasi dari 1000 menjadi 5000 tidak memberikan perubahan signifikan terhadap nilai rata-rata waktu eksekusi. Dengan demikian, jumlah iterasi yang lebih kecil sudah cukup untuk menghasilkan estimasi kinerja yang stabil dan akurat. Temuan ini memberikan kontribusi penting dalam metodologi benchmarking kriptografi, khususnya dalam konteks evaluasi skema CBAS, karena dapat mengurangi waktu eksperimen tanpa mengorbankan akurasi hasil.
Optimasi Rute Distribusi Pupuk Menggunakan Metode Algoritma Genetika di PT. Petrokaryaniaga Gresik
Efisiensi distribusi pupuk sangat penting bagi PT. Petrokaryaniaga Gresik untuk menekan biaya logistik dan menjamin ketepatan waktu pengiriman. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan rute distribusi menggunakan Algoritma Genetika dengan pendekatan Traveling Salesman Problem (TSP). Data rute diambil dari 15 titik distribusi di wilayah Gresik. Proses optimasi dilakukan melalui tahapan inisialisasi populasi, seleksi, crossover, dan mutasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma ini mampu menghasilkan rute distribusi terpendek yang lebih efisien dibandingkan perencanaan manual, sehingga dapat meningkatkan efektivitas pengiriman pupuk di lapangan.
Pengembangan Sistem Informasi Geografis Berbasis Web untuk Pemetaan Asrama Daerah di Yogyakarta dengan Pendekatan User-Centered Design
Daerah Istimewa Yogyakarta sebagai kota pelajar mengalami peningkatan jumlah mahasiswa yang berdampak pada meningkatnya kebutuhan hunian, sementara informasi terkait asrama daerah masih terbatas sehingga kurang optimal dimanfaatkan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi geografis berbasis web untuk memetakan lokasi asrama daerah di Kota Yogyakarta beserta informasi pendukungnya. Metode yang digunakan adalah User-Centered Design (UCD) melalui tahapan memahami konteks penggunaan, menentukan kebutuhan pengguna, perancangan, dan evaluasi, dengan implementasi menggunakan PHP dan framework CodeIgniter serta teknologi pemetaan digital. Pengujian dilakukan menggunakan Black Box Testing untuk fungsionalitas dan System Usability Scale (SUS) untuk mengukur tingkat kegunaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menyajikan pemetaan asrama secara interaktif dengan seluruh fitur berfungsi dengan baik, serta memperoleh skor SUS sebesar 81,83 yang termasuk kategori acceptable dan excellent, sehingga sistem dinilai layak digunakan untuk membantu masyarakat dan mahasiswa dalam memperoleh informasi asrama daerah di Kota Yogyakarta
Perancangan Aplikasi Simulasi Ujian Sekolah di SMK Negeri 1 Ponorogo Menggunakan Algoritma Linear Congruential Generator Berbasis Web
Pendidikan merupakan salah satu pilar utama dalam pembentukan karakter dan peningkatan kualitas individu serta masyarakat secara keseluruhan. Sebagai proses yang melibatkan pembelajaran, pengajaran, dan pembentukan sikap, pendidikan berperan penting dalam memberdayakan individu untuk mengembangkan potensi secara maksimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Algoritma Linear Congruential Generator (LCG) pada aplikasi Simulasi Ujian Sekolah di SMK N 1 Ponorogo. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall, yang terdiri dari lima tahapan utama: analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, serta pemeliharaan dan evaluasi. Langkah ini dilakukan untuk mengatasi keterbatasan sistem manual yang memerlukan waktu dan tenaga besar serta berisiko tinggi terhadap kesalahan. LCG dipilih karena kemampuannya menghasilkan pengacakan soal yang merata dan acak, menciptakan pengalaman ujian yang lebih adil dan efisien. Hasil pengujian menunjukkan bahwa LCG berhasil menciptakan tingkat variasi soal yang tinggi, dengan hanya 4.78% kesamaan soal di antara siswa. Dari total 690 soal yang diberikan kepada 23 siswa, hanya 33 soal memiliki kesamaan, sehingga tingkat keacakan optimal mencapai 95.22%. Hasil penelitian membuktikan bahwa LCG efektif dalam menjaga kerahasiaan dan keunikan soal, mengurangi potensi kecurangan, serta meningkatkan efisiensi penyusunan soal. Dengan fleksibilitasnya, metode ini tidak hanya relevan untuk ujian sekolah tetapi juga dapat diterapkan dalam skala yang lebih luas, memberikan kontribusi positif terhadap inovasi teknologi dalam dunia pendidikan.
Perancangan dan Pengembangan Website Pemesanan Kamar pada Kost Daisy & Camellia di Solo Baru
Penelitian ini mengangkat studi kasus pada bisnis properti kost “Kost Daisy & Camellia” di Solo Baru yang selama ini masih dikelola secara konvensional menggunakan pembukuan manual, sehingga sering terjadi kesalahan dan ketidakakuratan data ketersediaan kamar serta keterlambatan dalam pengelolaan informasi kost. Kondisi tersebut menimbulkan kendala dalam proses reservasi serta pengambilan keputusan oleh pengelola kost. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan membangun aplikasi manajemen kost berbasis web untuk memodernisasi operasional bisnis dan meningkatkan efisiensi pengelolaan data. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dengan Filament V3 sebagai admin panel. Metode pengembangan yang digunakan adalah model Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi berbasis web yang dilengkapi dengan fitur visualisasi denah kamar (Room Grid), manajemen data penyewa, serta pengelolaan status ketersediaan kamar secara real-time. Dengan adanya sistem ini, diharapkan proses pengelolaan kost menjadi lebih efektif, akurat, dan terintegrasi
Implementasi Natural Language Processing berbasis Machine Learning untuk Membangun Aplikasi Chatbot Sebagai Media Informasi Perpustakaan
Perkembangan Artificial Intelligence (AI), khususnya dalam bidang Machine Learning (ML) dan Natural Language Processing (NLP), telah mendorong inovasi dalam pengembangan sistem layanan informasi berbasis chatbot. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi chatbot sebagai media layanan informasi perpustakaan di SMA Negeri 1 Kelapa, Bangka Belitung, yang sebelumnya masih menggunakan sistem manual. Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif deskriptif dengan pendekatan pengembangan perangkat lunak menggunakan model waterfall, yang meliputi tahap analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) untuk klasifikasi intent pengguna. Data yang digunakan meliputi data katalog buku serta data pertanyaan pengguna yang dikategorikan ke dalam beberapa intent. Hasil pelatihan model menunjukkan performa yang baik dengan akurasi sebesar 91% pada data uji dan nilai F1-score sebesar 0,90. Implementasi chatbot berbasis web menggunakan framework Flask menunjukkan bahwa sistem mampu merespons pertanyaan pengguna secara otomatis, akurat, dan kontekstual. Dengan demikian, chatbot yang dikembangkan dapat meningkatkan efisiensi layanan perpustakaan serta mempermudah akses informasi bagi siswa tanpa batasan waktu dan tempat.
Rancang Bangun Sistem Informasi Kesehatan Balita pada Posyandu Sehat Ceria
Posyandu Sehat Ceria dalam proses pencarian serta pembuatan laporan Posyandu Sehat Ceria banyak mengalami kendala disebabkan metode pengolahan dan pencatatan data yang digunakan oleh Posyandu Sehat Ceria masih dilakukan secara manual menggunakan tulisan tangan kemudian disimpan dalam sebuah buku pelaporan, serta Buku Kesehatan Ibu dan Anak (KIA) dan Kartu Menuju Sehat (KMS). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi kesehatan balita berbasis websiteguna mempermudah proses pencatatan, pelaporan, dan pemantauan pertumbuhan balita. Sistem informasi merupakan sistem terintegrasi yang mengumpulkan, mengolah, menyimpan, dan menyajikan data. Metode pengembangan sistem menggunakan waterfall model, dengan menggunakan framework Laravel dan database MySQL. Sistem yang dikembangkan menyediakan fitur pendaftaran balita, pencatatan hasil pemeriksaan, reservasi jadwal posyandu, grafik pertumbuhan, serta pelaporan data. Hasil pengujian menggunakan pengujian blackbox menunjukkan seluruh fungsi berjalan sesuai kebutuhan, sedangkan uji System Usability Scale (SUS) memperoleh skor rata-rata 80 dengan kategori “Excellent”. Dengan demikian, sistem ini dinilai fungsional serta mempunyai tingkat usability yang sangat baik untuk mendukung layanan kesehatan balita di Posyandu Sehat Ceria.
Otomatisasi Lampu Lalu Lintas menggunakan Arduino untuk Mendeteksi Panjang Antrian Studi Kasus Lampu Lalu Lintas Tigaraksa
Meningkatnya jumlah kendaraan di wilayah Kabupaten Tangerang khususnya wilayah kecamatan Tigaraksa mengakibatkan kemacetan yang banyak terjadi di persimpangan jalan tetapi tidak diimbangi oleh pelebaran jalan. Pengaturan lampu lalu lintas atau traffic light di Kabupaten Tangerang saat ini diatur berdasarkan kepadatan arus lalu lintas jalan yang dilakukan dengan cara memprogram lampu lalu lintas tersebut sesuai dengan waktu yang telah ditentukan sebelumnya. Sehingga terkadang mengakibatkan kepadatan pada wilayah tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengurangi kemacetan yang ada di wilayah tersebut. Metode yang digunakan untuk penelitian ini adalah metode prototype, Tujuannya adalah mengembangkan model menjadi sistem final. Artinya sistem akan dikembangkan lebih cepat dari pada metode tradisional dan biayanya menjadi lebih rendah, dan juga karena lebih memudahkan untuk memberikan gambaran informasi kepada pengguna jalan lampu lintas. Prototype ini menggunakan Arduino ATMega 2560 dan juga sensor HCSR-04 untuk mendeteksi suatu objek dalam jarak tertentu. kemudian LED sebagai indikator informasi kepada pengguna jalan. Hasil dari sistem ini dimasukkan ke dalam excel untuk laporan harian, serta untuk mengetahui seberapa padat lalu lintas yang ada di wilayah tersebut.
Implementasi Ensemble YOLOv8 RT DETR Untuk Deteksi Kontaminan Batubara
Deteksi batubara dan gangue merupakan tahap penting dalam proses penambangan untuk meningkatkan kualitas hasil tambang dan efisiensi operasional. Kemiripan visual antara batubara dan gangue serta kondisi lingkungan pertambangan yang kompleks menjadi tantangan utama dalam proses deteksi otomatis, selain itu dalam proses pengolaan batubara dan gangue sering kali tercampur sehingga mengakibatkan mesin crusher cepat rusak dan dapat mempengaruhi produksi. Penelitian ini mengusulkan metode deteksi objek berbasis ensemble dengan mengombinasikan model YOLOv8 dan RT-DETR. YOLOv8 memiliki keunggulan dalam kecepatan dan akurasi deteksi objek kecil, sedangkan RT-DETR mampu menangkap konteks global citra secara lebih efektif. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model YOLOv8 mencapai nilai mAP@0.5 sebesar 0.901dan mAP@0.5:0.95 sebesar 0.781, sedangkan RT-DETR mencapai nilai mAP@0.5 sebesar 0.849 dan mAP@0.5:0.95 sebesar 0.713. Penggabungan kedua model melalui pendekatan ensemble menghasilkan performa deteksi yang lebih stabil dan andal dibandingkan penggunaan model tunggal. Metode yang diusulkan berpotensi diterapkan pada sistem deteksi otomatis di lingkungan pertambangan nyata.
Analisis Geospasial Berbasis Cloud untuk Pemetaan Risiko Erosi Lahan di Kabupaten Ponorogo
Kabupaten Ponorogo memiliki karakteristik topografi yang didominasi perbukitan dan pegunungan, sehingga rentan terhadap erosi lahan yang berdampak pada degradasi tanah, sedimentasi, dan peningkatan potensi bencana. Penelitian ini bertujuan memetakan distribusi spasial tingkat bahaya erosi serta menganalisis dinamika perubahannya di Kabupaten Ponorogo selama periode 2020–2023 menggunakan model Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) berbasis Google Earth Engine (GEE). Data yang digunakan meliputi CHIRPS untuk faktor erosivitas hujan (R), OpenLandMap untuk erodibilitas tanah (K), SRTM DEM untuk faktor panjang dan kemiringan lereng (LS), serta MODIS NDVI untuk faktor tutupan lahan (C), sedangkan faktor konservasi (P) diasumsikan bernilai 1. Hasil analisis menunjukkan bahwa wilayah tengah Kabupaten Ponorogo cenderung berada pada kategori bahaya erosi sangat rendah hingga sedang, sedangkan wilayah selatan, tenggara, dan timur yang memiliki lereng lebih curam secara konsisten berada pada kategori tinggi hingga sangat tinggi. Secara temporal, rata-rata kehilangan tanah tahunan meningkat dari 19,24 ton/ha/tahun pada 2020 menjadi 27,6 ton/ha/tahun pada 2021, lalu sedikit menurun menjadi 24,7 ton/ha/tahun pada 2022, sebelum melonjak tajam menjadi 77 ton/ha/tahun pada 2023. Lonjakan ini mengindikasikan adanya anomali erosi yang diduga kuat dipengaruhi oleh penurunan tutupan vegetasi akibat kondisi kering terkait El Niño 2023, sehingga faktor C menjadi lebih dominan dibanding variasi curah hujan. Penelitian ini menegaskan bahwa integrasi RUSLE dan GEE efektif untuk mengidentifikasi pola spasio-temporal erosi serta mendukung penentuan prioritas wilayah konservasi lahan secara lebih cepat dan berbasis data.
Model Sistem Voting Digital Berbasis Blockchain dengan Zero-Knowledge Proof untuk Pemilihan yang Transparan dan Terdesentraliasi
Sistem pemungutan suara (voting) merupakan komponen penting dalam proses demokrasi yang menuntut tingkat keamanan, transparansi, dan kepercayaan publik yang tinggi. Namun, sistem voting konvensional maupun digital terpusat masih menghadapi berbagai permasalahan, seperti kerentanan terhadap manipulasi data, kurangnya transparansi, potensi terjadinya double voting, serta ketergantungan pada otoritas tunggal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model sistem voting digital berbasis blockchain yang terdesentralisasi dengan mengintegrasikan mekanisme Zero-Knowledge Proof (ZKP) guna meningkatkan keamanan sekaligus menjaga privasi pemilih. Metode yang digunakan meliputi perancangan arsitektur sistem, pengembangan smart contract, serta implementasi dan pengujian sistem berbasis Ethereum blockchain. Model yang diusulkan diimplementasikan melalui sistem e-voting dengan memanfaatkan smart contract berbasis Solidity 0.8.19, framework Hardhat, serta arsitektur hybrid yang mengombinasikan backend API (Express.js dan MySQL) dengan jaringan blockchain publik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menjamin integritas data melalui sifat immutability blockchain, mencegah kecurangan seperti double voting, serta memungkinkan verifikasi publik tanpa mengungkap identitas pemilih melalui penerapan ZKP. Dengan demikian, model yang dikembangkan dapat menjadi solusi alternatif dalam membangun sistem voting digital yang transparan, aman, dan terpercaya.
Tinjauan Sistematis: Analisis Sentimen Pemindahan Ibu Kota Indonesia
Pemindahan ibu kota Indonesia merupakan proyek nasional besar yang memicu berbagai reaksi dari masyarakat. Memahami sentimen publik terhadap proyek ini penting untuk mengevaluasi dampak sosial, politik, dan ekonomi, serta mengetahui pandangan pengguna platform media sosial Twitter terhadap rencana pembangunan Ibu Kota Negara. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan apakah pengguna tersebut memiliki opini negatif, positif, atau netral terhadap permasalahan ini. Analisis sentimen dilakukan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan kernel linear. Fitur yang diekstraksi meliputi kata kunci, emotikon, dan SentiWordNet. Hasil klasifikasi SVM dibandingkan dengan Naive Bayes berdasarkan akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Penelitian ini menyoroti potensi besar dalam penggunaan analisis sentimen untuk memahami dinamika opini publik terkait pemindahan ibu kota Indonesia. Namun, penelitian lanjutan masih diperlukan untuk mengeksplorasi berbagai platform media sosial lainnya, menggunakan metodologi yang lebih canggih, serta menganalisis sentimen dalam konteks yang lebih luas. Dalam penelitian ini, juga dilakukan perbandingan dengan hasil penelitian sebelumnya yang menggunakan metode yang sama, yaitu Naive Bayes dan SVM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas sentimen publik terhadap pembangunan IKN cenderung positif, dengan fokus pada aspek infrastruktur dan pembangunan ekonomi. Namun, terdapat pula sentimen negatif yang berkaitan dengan isu lingkungan dan sosial. Temuan ini menunjukkan bahwa pemerintah perlu meningkatkan komunikasi publik terkait upaya mitigasi dampak negatif dari proyek tersebut.
Aplikasi Mobile untuk Mencatat Data Balita di Posyandu Desa Wadas RW 11 Menggunakan Flutter
Pencatatan data balita di Posyandu Desa Wadas RW 11 masih dilakukan secara manual menggunakan buku tulis dan formulir cetak. Sistem manual ini menimbulkan berbagai kendala seperti data tidak rapi, risiko kehilangan data, duplikasi informasi, serta keterlambatan pelaporan ke Puskesmas. Penelitian ini mengembangkan aplikasi mobile berbasis Flutter yang terhubung dengan database MySQL untuk mendigitalisasi proses pencatatan data balita. Aplikasi dilengkapi fitur manajemen data balita, pencatatan perkembangan bulanan, visualisasi grafik pertumbuhan, pengelolaan data vaksin, dan pencetakan laporan dalam format PDF. Pengujian Black Box Testing menunjukkan seluruh fungsi berjalan valid. Evaluasi System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor rata-rata 80, yang termasuk kategori “Good” dan “Acceptable”. Hasil ini menunjukkan aplikasi berhasil menggantikan sistem pencatatan manual menjadi sistem digital yang lebih terstruktur, efisien, dan mudah digunakan oleh kader Posyandu
Model Sistem Registrasi Sertifikat Akademik Berbasis Blockchain untuk Verifikasi Otentik Dokumen Akademik
Pemalsuan sertifikat akademik menjadi permasalahan serius dalam sistem pendidikan modern karena dapat merusak kredibilitas institusi dan menurunkan kepercayaan publik terhadap dokumen akademik. Sistem verifikasi konvensional yang masih bergantung pada dokumen fisik atau basis data terpusat memiliki kelemahan berupa kerentanan manipulasi data, proses verifikasi yang lambat, serta keterbatasan transparansi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model sistem registrasi sertifikat akademik berbasis blockchain yang mampu menjamin keaslian, integritas, dan kemudahan verifikasi dokumen akademik secara digital. Metode penelitian yang digunakan meliputi studi literatur, perancangan arsitektur sistem, pengembangan model blockchain dengan smart contract, serta simulasi proses registrasi dan verifikasi sertifikat. Sistem yang diusulkan memanfaatkan fungsi hash kriptografi, jaringan blockchain terdesentralisasi, dan kode unik berupa QR Code untuk memverifikasi sertifikat secara real-time. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model sistem registrasi berbasis blockchain mampu meningkatkan keamanan data, mencegah pemalsuan dokumen, serta mempercepat proses verifikasi sertifikat akademik. Dengan karakteristik blockchain yang immutable dan transparan, sistem ini dapat menjadi solusi inovatif bagi institusi pendidikan dalam mengelola dan memverifikasi dokumen akademik secara digital.
Model Monitoring Jaringan dengan Notifikasi Real-time melalui Telegram Bot di Gedung GKB2 Universitas Muhammadiyah Semarang
Upaya menjamin stabilitas konektivitas di era digital merupakan urgensi utama bagi ekosistem akademik terkhusus di Gedung GKB2 Universitas Muhammadiyah Semarang (Unimus) sebagai Gedung Utama Perkuliahan dan Pusat Laboratorium Komputer. Kodisi yang ada pengelolaan jaringan masih menggunakan monitoring konvensional yang relatif lambat, penelitian ini mengarsiteki solusi cerdas menggunakan The Dude MikroTik yang terintegrasi secara dinamis dengan Telegram Bot. Metode dalam penelitian ini adalah pendekatan Research and Development (R&D) model Waterfall. Sistem yang dirancang menciptakan alur kerja otomatis dengan dukunga tools Zapier dan Google Sheets, sebagai log yang mudah diolah dan divisualisasikan. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa sistem monitoring mencapai tingkat device discovery 100% dengan latensi deteksi gangguan hanya dalam 25–40 detik, sehingga memungkinkan untuk penanganan gangguan menjadi lebih cepat. Inovasi ini mentransformasi manajemen jaringan menjadi lebih proaktif, presisi, dan responsif terhadap dinamika gangguan.
Klasifikasi Jenis Penyakit Tomat Berdasarkan Daun Menggunakan Convolutional Neural Network dan Transfer Learning
Penyakit pada tanaman tomat (Solanum lycopersicum) menjadi salah satu faktor utama penyebab penurunan kualitas dan kuantitas produksi. Deteksi dini penyakit secara manual memerlukan waktu yang cukup lama dan berpotensi menghasilkan kesalahan identifikasi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi penyakit daun tomat berbasis citra digital menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) VGG-16 dengan pendekatan transfer learning. Dataset yang digunakan terdiri dari 3.803 citra daun tomat yang mencakup sembilan kelas kondisi, diperoleh melalui platform Kaggle. Tahapan penelitian meliputi preprocessing (pembagian data, augmentasi, normalisasi, dan one-hot encoding), pelatihan model melalui pengujian 27 kombinasi hyperparameter (3 optimizer × 3 learning rate × 3 epoch), serta evaluasi menggunakan confusion matrix dan classification report. Hasil terbaik diperoleh pada konfigurasi optimizer SGD, learning rate 0,1, dan epoch 50, dengan nilai akurasi 81%, F1-Score 82%, recall 81%, dan precision 83%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa CNN VGG-16 berbasis transfer learning merupakan pendekatan yang efektif dalam mendukung deteksi dini penyakit pada tanaman tomat.
Speech Emotion Recognition in Male Speech Using 58-Dimensional MFCC Features and Random Forest Classification
Speech emotion recognition (SER) has developed into a significant research topic in affective computing and human–computer interaction because emotional cues embedded in speech signals can enhance communication between humans and intelligent systems. However, accurately identifying emotional states from speech remains challenging due to dissimilarities in acoustic patterns, speaker features, and recording situations. This study investigates the effectiveness of Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) acoustic features for emotion recognition in male speech using a Random Forest classification model. The dataset used in this research consists of 35,910 male speech samples, each represented by a 58-dimensional MFCC feature vector extracted from emotional speech recordings. The speech samples are categorized into eight emotional classes: angry, fear, calm, disgust, neutral, happy, sad, and surprise. To develop and evaluate the model’s performance, the MFCC data were divided into 80% for training and 20% for testing. The Random Forest model was trained to learn emotional patterns embedded in MFCC features. The experimental findings reveal that the proposed approach achieved an overall classification accuracy of 84.33% with a macro-average F1-score of 0.856, indicating relatively stable performance across multiple emotional categories. Feature importance analysis further reveals that lower-order MFCC coefficients play a dominant role in emotion classification. These findings demonstrate that MFCC features combined with Random Forest classification provide an effective baseline approach for SER and offer valuable insights for future research involving more advanced machine learning models.
Research Analytics for Digital Evaluation of Lecturer Research Performance: A Systematic Literature Review
Transformasi digital dalam pendidikan tinggi mendorong perubahan dalam pengelolaan dan evaluasi kinerja penelitian dosen. Perguruan tinggi saat ini menghasilkan berbagai data penelitian dalam jumlah besar, seperti publikasi ilmiah, sitasi, kolaborasi penelitian, dan pendanaan riset. Data tersebut dapat dimanfaatkan melalui pendekatan research analytics untuk mendukung evaluasi kinerja penelitian secara lebih sistematis dan berbasis data. Namun demikian, kajian yang secara khusus membahas pemanfaatan research analytics dalam evaluasi digital kinerja penelitian dosen masih relatif terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis perkembangan penelitian terkait pemanfaatan research analytics dalam evaluasi kinerja penelitian dosen di perguruan tinggi melalui pendekatan Systematic Literature Review (SLR). Proses kajian dilakukan dengan menelusuri berbagai publikasi ilmiah pada basis data bereputasi seperti Scopus, Web of Science, IEEE Xplore, ScienceDirect, dan Google Scholar dengan rentang publikasi tahun 2015–2024. Artikel yang diperoleh kemudian diseleksi berdasarkan kriteria inklusi dan eksklusi untuk memastikan relevansi dengan topik penelitian. Analisis literatur dilakukan secara deskriptif kualitatif untuk mengidentifikasi konsep, metode analitik, serta indikator yang digunakan dalam evaluasi kinerja penelitian. Hasil kajian menunjukkan bahwa pemanfaatan research analytics dalam evaluasi penelitian dosen berkembang melalui beberapa pendekatan utama, yaitu penggunaan indikator bibliometrik, penerapan teknik data analytics dan data mining, serta pengembangan sistem informasi penelitian berbasis digital. Selain itu, teknik analitik seperti descriptive analytics, predictive analytics, dan analisis jaringan kolaborasi ilmiah mulai dimanfaatkan untuk memahami pola produktivitas penelitian dan dampak ilmiah akademisi. Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi antara analisis bibliometrik, sistem informasi penelitian, dan teknik analitik berbasis data memiliki potensi besar dalam mengembangkan sistem evaluasi kinerja penelitian yang lebih transparan, objektif, dan berbasis bukti. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi landasan konseptual dalam pengembangan model evaluasi digital kinerja penelitian dosen berbasis research analytics di perguruan tinggi.
Rancang Bangun Sistem Rekrutmen Karyawan Berbasis Website Menggunakan Codeigniter 4 Studi Kasus Cv. Amins Project Teknologi Indonesia
Dalam era digital yang terus berkembang, perusahaan-perusahaan semakin menyadari pentingnya memanfaatkan inovasi teknologi untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam berbagai aspek operasional, termasuk proses penerimaan karyawan. CV. Amins Project Teknologi Indonesia menghadapi kendala pada metode rekrutmen konvensional yang menggunakan Google Form, seperti pengelolaan data yang kurang efisien dan proses seleksi manual yang memakan waktu. Untuk mengatasi masalah tersebut, dirancang sebuah sistem e-recruitment berbasis web menggunakan framework CodeIgniter 4 dengan metode pengembangan Waterfall. Sistem ini dirancang untuk mendukung proses rekrutmen secara terintegrasi dan otomatis, mencakup fitur formulir pendaftaran online, validasi data, pengelolaan data pelamar, serta notifikasi otomatis melalui WhatsApp. Proses pengembangan meliputi analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Hasilnya, sistem ini mampu meningkatkan efisiensi dan akurasi rekrutmen, mempermudah akses pelamar terhadap informasi lowongan, serta menyediakan transparansi hasil seleksi. Fitur-fitur utama meliputi halaman beranda untuk informasi lowongan, formulir pendaftaran online, daftar pelamar, dan pengumuman hasil seleksi. Pengujian menunjukkan bahwa sistem berfungsi sesuai spesifikasi dan memberikan manfaat signifikan bagi perusahaan. Dengan sistem ini, CV. Amins Project Teknologi Indonesia dapat menjalankan proses rekrutmen secara lebih efisien, terorganisir, dan responsif, mendukung pengembangan perusahaan di masa depan.
Optimasi Protokol Routing Dinamis EIGRP pada Switch Multilayer
Infrastruktur layanan teknologi informasi berkembang sangat pesat. Teknik routing menjadi syarat terhubungnya jaringan komputer. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan protokol routing dinamis Enhanced Interior Gateway Routing Protocol (EIGRP) pada dua jaringan komputer yang berbeda. Routing yang digunakan untuk mengalirkan paket data dapat bekerja jika dikonfigurasikan pada peralatan router dan switch multilayer. Proses pengujian menggunakan protokol routing yang sama untuk dua jaringan komputer yang berbeda digunakan untuk mendapatkan data metrik terbaik. Tools yang digunakan pada jaringan komputer yang pertama berupa router, dan pada jaringan kedua menggunakan switch multilayer. Hasil dari pengujian terlihat bahwa nilai metric EIGRP pada jalur 2 sejumlah 30720. Penerapan protokol routing dinamis EIGRP mampu meningkatkan performa jaringan, khususnya dalam throughput, packet loss, delay, dan jitter, yang menjadikannya cocok untuk mendukung aktifitas jaringan yang stabil dan efisien.
Sistem Pengelolaan Inventaris Penjualan Barang di Toko Sembako dengan Metode Buffer Stock Berbasis WEB
Toko sembako merupakan sebuah tempat jual beli barang baku dan terdapat interaksi antara penjual dengan pembeli untuk barang sembako. Toko ini mempunyai persediaan kebutuhan masyarakat sekitar. Beberapa toko sembako kurang mampu mengendalikan persediaan barang secara baik. Hal ini disebabkan karena system yang digunakan masih manual sehingga mengakibatkan banyaknya lembaran kertas catatan. Seringkali terjadi kehilangan lembar catatan oleh karena itu toko sembako tersebut. Akibatnya toko tersebut kesulitan dalam mengetahui barang masuk dan keluar. Untuk mengatasi masalah tersebut bisa digunakan sistem informasi inventaris penjualan barang. Sistem informasi inventaris merupakan alat untuk mengolah data persediaan barang dan digunakan untuk membantu toko sembako dalam mengelola kebutuhan dari toko tersebut. Metode buffer stock merupakan persediaan cadangan yang diadakan untuk melindungi dan menjaga toko sembako dari kemungkinan terjadinya kekurangan bahan (stockout). Dengan menerapkan sistem informasi inventaris menggunakan metode buffer stock maka dapat digunakan sebagai pengendali kestabilan persediaan barang. Hasil pengujuian menunjukkan bahwa sistem layak untuk digunakan.
Implementasi CNN berbasis Autoencoder pada Klasifikasi Pola Batik
Batik sebagai warisan budaya Indonesia memiliki keragaman motif yang perlu dilestarikan. Batik yang menjadi warisan budaya, memiliki tantangan untuk pengenalan pola yang ditujukan untuk melestarikan motif sesuai identifikasi ciri khas wilayahnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi potensi alternatif autoencoder dalam identifikasi pola batik. Pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan, khususnya autoencoder, diharapkan dapat dilakukan sebagai identifikasi motif batik secara akurat. Autoencoder dipilih karena kemampuannya dalam belajar representasi dengan mereduksi dimensi data secara otomatis tanpa memerlukan rekayasa fitur yang kompleks. Hasil penelitian menunjukkan bahwa autoencoder mampu mencapai akurasi 95,4% untuk data training, dan akurasi 93,7% untuk data testing. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan metode klasifikasi pola batik berbasis deep learning. Hasil yang diperoleh menunjukkan potensi autoencoder sebagai alat untuk pelestarian dan dokumentasi identifikasi motif batik.
Optimasi Rute Wisata di Kota Gresik Menggunakan Metode Algoritma Genetika
Gresik merupakan salah satu kota di Jawa Timur yang dikenal dengan berbagai julukan antara lain Kota Wali, Kota Santri, dan Kota Pudak. Kota Gresik memiliki berbagai tempat wisata seperti Edu Wisata Lontar Sewu, Bukit Jamur, Bandar Grisse, Wisata Alam Gosari, Taman Bunder dan lain sebagainya. Banyaknya destinasi wisata akan memberikan pengunjung beragam pilihan. Namun di sisi lain, seiring dengan bertambahnya jumlah destinasi wisata, timbul permasalahan dalam mengidentifikasi pilihan wisata yang sesuai dengan harapan wisatawan. Dalam mengatasi hal tersebut, penelitian ini menggunakan metode algoritma genetika untuk menyelesaikan permasalahan TSP dan menentukan jalur wisata Gresik yang optimal. Hasil analisis global diketahui bahwa sistem memberikan hasil rekomendasi rute yang optimal dengan menunjukkan selisih perbandingan jarak awal dan jarak akhir pada sistem yaitu sebesar 17,11 km (14,42%) dengan rute terbaik yaitu 1-20-6-3-13-11-10-14-7-4-2-5-8-9-15-19-17-18-16-12.
Pemanfaatan Teknologi Pengenalan Ucapan untuk Mengukur Kualitas Layanan Kesehatan: Studi Kasus di Klinik
Artikel ini bertujuan untuk mengeksplorasi penggunaan teknologi pengenal suara berbasis bahasa Indonesia dalam mengukur dan meningkatkan kualitas layanan rumah sakit. Survei kepuasan pasien yang selama ini dilakukan secara tertulis memiliki keterbatasan, terutama dalam hal kecepatan dan kedalaman informasi. Sebagai alternatif, survei percakapan menggunakan teknologi pengenal suara menawarkan berbagai kelebihan, seperti kemampuan untuk menangkap percakapan antara pasien dan staf, serta antar pasien di ruang tunggu dan loket layanan. Teknologi pengenal suara dapat menganalisis percakapan tersebut dengan memetakan bahasa yang digunakan, kata-kata yang sering muncul, dan sentimen yang ada. Penggunaan teknologi ini menghadapi tantangan seperti kebisingan di ruang publik yang dapat mengurangi akurasi pengenalan suara. Untuk mengatasi hal ini, teknologi perlu ditingkatkan agar dapat bekerja lebih akurat di lingkungan yang bising. Hasil analisis menunjukkan bahwa teknologi ini sangat potensial dalam membantu rumah sakit memahami kepuasan pasien, mengidentifikasi area yang perlu diperbaiki, dan merespons keluhan lebih efektif. Selain itu, teknologi ini juga sangat potensial untuk meningkatkan keterampilan komunikasi staf rumah sakit. Dengan demikian, teknologi pengenal suara dapat meningkatkan kualitas layanan dan pengembangan sumber daya manusia di rumah sakit.
survei berbasis tekonolgi pengenal suara
Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Alpukat Berdasarkan Citra Hiperspektral menggunakan Convolutional Neural Network
Alpukat merupakan salah satu buah yang jarang matang di pohonnya. Hal ini dikarenakan daun pohon alpukat menghasilkan zat penghambat pematangan yang diteruskan ke buah alpukat melalui tangkai bunga. Oleh karena itu, diperlukan pengelolaan pasca panen untuk mengetahui status tingkat kematangan alpukat. Agar kualitas rantai pasok tetap terjamin saat diekspor atau ditempatkan di toko buah, diperlukan suatu metode yang dapat menentukan tingkat kematangan alpukat dengan baik. Pada penelitian ini digunakan 4 model klasifikasi untuk digunakan dalam mengklasifikasikan citra buah alpukat, yaitu Suppoert Vector Machine (SVM), Resnet-18, VGG16 dan MobileNetV2 arsitektur Convolutional Neural Network (CNN). Citra alpukat yang digunakan dalam penelitian ini merupakan citra hiperspektral yang kemudian direduksi menggunakan teknik principal component analysis (PCA) dan format RGB. Ketiga jenis format citra tersebut kemudian diklasifikasi menggunakan SVM dan 3 model CNN Resnet-18, VGG16 dan MobileNetV2 tersebut. Hasil percobaan menunjukkan bahwa model VGG16 memiliki nilai akurasi paling tinggi. Akurasi overall diperoleh sebesar 0.8202 atau 82,02% , nilai F1-score sebesar 0.8105 atau 81,05% dan presisi sebesar 0.8210 atau 82,10% saat menggunakan citra dari semua kanal hiperspektral. Selanjutnya metode lain dapat digunakan untuk meningkatkan nilai akurasi seperti melakukan perubahan parameter optimasi CNN agar diperoleh hasil yang lebih optimal.
Pengembangan Gim Edukasi sebagai Upaya Kesadaran Kesehatan Pasca Pandemi Covid-19
Tahun 2019, Indonesia menghadapi wabah kesehatan coronavirus desease (Covid) yang pertama kali teridentifikasi di China dan memiliki dampak signifikan terhadap berbagai dimensi kehidupan manusia. Desember 2024, teridentifikasi peningkatan kasus influenza a dan human metapneumovirus yang memiliki kesamaan gejala seperti Covid. Keterbatasan media edukasi yang efentif, literasi yang kurang memadai, serta tingkat kepatuhan protokol kesehatan yang mulai rendah akan berpotensi mewujudkan kondisi peningkatan kasus flu yang berat seperti wabah Covid. Penelitian ini bertujuan mengembangkan media edukasi dengan model gim petualangan yang memuat pembelajaran kesadaran kesehatan, khususnya Covid. Pelaksanaan penelitian ini menerapkan metode Multimedia Development Life Cycle dengan enam tahapan yaitu konsep, desain, pengumpulan materi, pembuatan, pengujian, dan distribusi. Penelitian ini berhasil mengembangkan media gim edukasi dengan tiga skenario pembelajaran sebagai aspek gamifikasi yang telah memiliki validitas terhadap materi serta fungsional.
Klasifikasi Subjektif Berita Menggunakan Algoritma Machine Learning
Teknologi informasi telah mengubah penyebaran berita, dengan akses yang lebih mudah melalui media elektronik . Dalam era digital ini, semakin banyak berita yang tersebar di internet, dengan sifat berita yang dapat dibedakan menjadi objektif dan subjektif. Berita subjektif sering kali mengandung pendapat atau keyakinan pribadi penulis, sementara berita objektif menyajikan fakta secara netral. Dengan tingginya volume berita, klasifikasi manual menjadi tidak efisien. Oleh karena itu, penerapan algoritma machine learning seperti Naïve Bayes, Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), dan Logistic Regression. Proses penelitian meliputi pengumpulan data, representasi teks dengan TF-IDF ,pembelajaran model dan evaluasi. Dengan dataset 3.000 berita, model diuji menggunakan akurasi, presisi, recall, dan F1-Score. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang dapat membantu masyarakat membedakan antara berita subjektif dan objektif melalui penerapan machine learning. Berdasarkan hasil pengujian, model yang diterapkan memberikan akurasi yang bervariasi, dengan model Support Vector Machine menunjukkan performa terbaik. Hasil penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi dalam pengembangan teknologi serta membantu masyarakat dalam memilah berita yang mereka terima untuk mengurangi dampak penyebaran informasi yang salah atau bias.
Integrasi OpenCv dan LLM Pada Sistem Informasi Pelayanan Publik di Desa Trangsan Menggunakan Framework Django
Inovasi pada sebuah pelayanan publik memiliki kontribusi besar dalam menghadapi tantangan zaman yang semakin berkembang. Teknologi LLM dan OpenCv mampu untuk dimanfaatkan lebih baik dalam mengembangkan sebuah pelayanan publik yang maksimal, efisien, dan efektif. Pengembangan pelayanan publik berupa sistem aduan memanfaatkan model Llama 3.2 API yang memungkinkan sistem untuk menentukan tingkat prioritas dari aduan masuk dan pemanfaatan library OpenCv pada sistem absensi digital yang digunakan dalam pemindaian QR-Code absen. Hasil implementasi kedua teknologi menunjukkan bahwa sistem informasi pelayanan publik yang dikembangkan mampu mengelola aduan masuk berdasarkan prioritas dengan tepat, merekap absen secara efektif, meningkatkan efisiensi pengelolaan, akuntabilitas layanan, dan kemudahan bagi masyarakat dalam mengakses informasi. Inovasi sistem informasi pelayanan publik menjadi contoh transformasi digital di tingkat lokal dengan potensi pengembangan fitur tambahan di masa depan.