Jurnal Repositor

Prototype Alat Pengering Sarang Walet menggunakan Arduino Nano Berbasis Website

Faruq Ferdinan Syah — 2026-05-29

Bird's nest has a high economy, especially in the health and beauty industry. One of the important steps in maintaining product quality before being marketed is the process of drying the bird's nest. For the process of drying the bird's nest, a more efficient solution is needed. This is because traditional drying methods are often inefficient, take a long time, and depend on the temperature and humidity in the environment. The purpose of this study is to design and develop a prototype of an Arduino Nano-based bird's nest dryer integrated with a web-based system. This tool is equipped with two PTC heaters as heat sources and a DHT22 sensor to measure temperature and humidity. In addition, this system has two levels of shelves to accommodate more bird's nests in one drying cycle. Users can view the temperature and humidity in real time and monitor the drying process remotely via the website. After determining the specified setpoint temperature, the bird's nest drying process is set automatically. The Arduino Nano microcontroller will receive data from the sensor. This data is then processed and displayed in a web interface.

This web-based system gives users the ability to monitor the tool without having to be near the device. The test results show that this tool can dry bird's nest with higher efficiency than traditional methods. In addition, the user-friendly interface allows users to monitor the drying process easily. It is hoped that this system will help swiftlet farmers increase productivity and maintain the quality of their nests.

PERANCANGAN ALAT MONITORING KELAYAKAN AIR KOLAM RENANG DENGAN MIKROKONTROLER BERBASIS WEBSITE

Narendra Harjuno Indriarto Handoyo — 2026-05-29

Olahraga renang memiliki antusiasme yang tinggi pada saat ini. Antusiasme tersebut muncul karena berbagai manfaat yang didapatkan oleh tubuh seperti menyehatkan jantung, melatih pernafasan, meninggikan badan, menurunkan resiko penyakit asma, serta dapat mengurangi stres. Selain itu dengan banyaknya pembangunan kolam renang di setiap kota mulai dari tema outdoor, semi outdoor, hingga full outdoor. Dapat disimpulkan bahwa Olahraga renang memiliki antusiasme yang tinggi pada saat ini. Namun tanpa disadari sejalan dengan banyaknya manfaat itu berbanding lurus pula dengan resiko yang dapat menyerang tubuh para pengguna kolam renang. Penyakit tersebut paling banyak disebabkan oleh penularan melalui media air dengan sesama pengguna kolam renang dan yang terpenting kualitas kesehatan air yang rendah.

Dengan adanya masalah tersebut maka akan diusulkan sebuah rancangan sistem monitoring kelayakan air kolam renang menggunakan mikrokontroler Arduino berbasis Website yang terintegritas dengan beberapa sensor, khususnya sensor suhu yang digunakan untuk mengukur suhu air, sensor pH untuk mengukur Nilai pH air, dan sensor total dissolved solids (TDS) sebagai indikator pengukur jumlah padatan atau partikel terlarut di dalam air kolam renang. Luaran dari penelitian ini adalah diharapkan dari dirancangnya alat monitoring kelayakan kolam renang ini, dapat membantu pihak kolam renang dalam memonitoring kelayakan kesehatan air kolam renangnya, sehingga para pengguna kolam renang terhindar dari dampak negatif yang ditimbulkan dari kulialitas air yang buruk.

Analisis Sentimen Review Brand Kecantikan Lokal pada Platform X Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan IndoBERTweet

Resty Putri Suci Yani — 2026-05-29

Industri kecantikan di Indonesia terus berkembang seiring meningkatnya minat

masyarakat terhadap skincare dan makeup. Media sosial, khususnya platform X (Twitter),

menjadi wadah utama konsumen menyampaikan opini mengenai brand lokal. Ulasan tersebut

bernilai informatif, meski subjektif dan tidak terstruktur, sehingga diperlukan analisis sentimen.

Penelitian ini membandingkan kinerja Support Vector Machine (SVM) dan IndoBERTweet

dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan lima brand lokal: Wardah, Scarlett Whitening,

Avoskin, Skin Game, dan Somethinc. Data diperoleh melalui crawling 13.934 tweet, dipilih

4.000 secara acak, dibersihkan, serta dilabeli manual ke dalam empat kelas: positif, negatif,

netral, dan others. Analisis dilakukan dengan tiga skenario klasifikasi. Random Oversampling

digunakan untuk mengatasi ketidakseimbangan, SVM dioptimalkan dengan TF-IDF dan Grid

Search, sedangkan IndoBERTweet melalui fine-tuning. Hasil menunjukkan IndoBERTweet

konsisten lebih unggul dengan akurasi 95%, 92%, dan 88% pada tiga skenario, dibandingkan

SVM dengan 93%, 89%, dan 86%.

Deteksi Tren Topik Penelitian Bidang Kecerdasan Buatan Menggunakan LDA dan BERTopic

Rahajeng Febri Shafiyah — 2026-05-29

Penelitian yang semakin berkembang dari tahun ke tahun membuat para peneliti kesulitan dalam memahami tren topik penelitian. Penelitian ini bertujuan mengetahui tren topik penelitian dengan otomatis tanpa harus membaca semua publikasi yang ada pada ICLR (The International Conference on Learning Representation) dari tahun 2019 hingga 2023 menggunakan pemodelan LDA (Latent Dirichlet Allocation) dan BERTopic. Total terdapat 14.613 data yang dikumpulkan dengan cara crawling. Pengolahan data melalui tahapan preprocessing, pembuatan corpus & dictionary untuk LDA, menerapkan pemodelan LDA dan BERTopic, dan menggunakan coherence sebagai evaluasi pemodelan. Hasil penelitian ini terbukti bahwa kedua pemodelan tersebut bisa mengidentifikasi tren topik penelitian, nilai coherence pada pemodelan BERTopic lebih tinggi dibandingkan LDA. Hal ini menunjukkan pemodelan BERTopic lebih baik dalam merepresentasikan keterkaitan setiap kata dalam suatu topik.

Klasifikasi Daun Herbal Menggunakan Convolutional Neural Network dengan Arsitektur VGG19

Ertha Risky Pratisca — 2026-05-29

Indonesia memiliki kekayaan keanekaragaman hayati yang melimpah, termasuk beragam tanaman obat yang berperan penting dalam pengobatan herbal. Peningkatan minat terhadap penggunaan obat herbal mendorong kebutuhan sistem klasifikasi otomatis yang mampu mengenali tanaman dengan akurasi tinggi. Penelitia ini mengusulkan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG19 untuk mengklasifikasikan daun herbal berdasarkan citra. Perbedaan yang diterapkan meliputi implementasi optimasi Adam, teknik early stopping untuk mencegah overfitting, serta penerapan pengubahan saturasi variasi warna dari RGB ke HSV untuk meningkatkan kinerja model. Tahapan proses penelitian meliputi, input dataset, pre-processing, splitting data, implementasi model, serta evaluasi dan pengujian model. Dataset yang digunakan “Indonesian Herb Leaf Dataset 3500” dari situs Mendelay Data dengan jumlah dataset 3500 data citra daun herbal dan berisi sepuluh kelas, yaitu daun dari belimbing wuluh, daun dari jambu biji, daun dari jeruk nipis, daun dari kemangi, lidah buaya, daun dari nangka, daun dari pandan, daun pepaya, daun dari seledri, dan daun dari sirih dengan masing-masing kelas berisi 350 data citra. Hasil pengujian menunjukkan bahwa arsitektur VGG19 dengan penerapan pengubahan saturasi warna dari RGB ke HSV mendapatkan akurasi pelatihan sebesar 97,36% dan akurasi pengujian sebesar 99%. Hasil penguji menunjukkan bahwa performa model VGG19 lebih baik daripada VGG16 dalam penelitian klasifikasi daun herbal.

Analisis Sentimen Fatherless Pada Media Sosial X Menggunakan Perbandingan Support Vector Machine dan IndoBERTweet

Zahra Sabilla Usman — 2026-05-29

The phenomenon of fatherlessness in Indonesia is on the rise due to divorce, patriarchal culture, and the lack of fatherly involvement. Social media, particularly the X platform, has become the primary space for sharing opinions and experiences related to this issue. This study analyzes public sentiment related to fatherlessness and compares the performance of two sentiment classification methods: Support Vector Machine (SVM) and IndoBERTweet, using two testing scenarios. Data was collected through crawling from the X platform and manually labeled into four sentiment categories: positive, negative, neutral, and others. Evaluation was conducted using a confusion matrix, classification report, and error analysis. The results show that IndoBERTweet achieved the highest accuracy of 0.92, while SVM reached 0.86. Error analysis plays a crucial role in identifying misclassification patterns, particularly in texts with sarcasm and ambiguity, which make it challenging for models to distinguish sentiments with similar contexts or tones across labels.

Peningkatan Kontras Citra dengan Metode CLAHE pada Pengklasifikasian Diabetic Retinopathy Menggunakan Model InceptionV3

Rizhar Afif Raditya Anang Setyawan, SE — 2026-05-29

Diabetic retinopathy adalah salah satu penyakit diabetes yang mempengaruhi mata. Deteksi dini dan akurat sangat penting untuk meningkatkan peluang kesembuhan. Klasifikasi diabetic retinopathy membantu dalam menentukan tingkat keparahan dan pengobatan yang tepat. Pada penelitian ini, bertujuan untuk meningkatkan kontras citra menggunakan metode Contras Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) dan mengevaluasi pengaruhnya terhadap akurasi klasifikasi diabetic retinopathy menggunakan model InceptionV3. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah “APTOS 2019 Blindless Detection” yang terdiri dari 3662 gambar dengan 5 kelas yaitu: No DR, Mild, Moderete, Severe, dan Proliferative DR. Tiga skenario pengujian diterapkan dalam penelitian ini: Skenario 1 tanpa menggunakan CLAHE, Skenario 2 menggunakan CLAHE terlebih dahulu lalu augmentasi, dan Skenario 3 augmentasi terlebih dahulu lalu menggunakan CLAHE. Hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi yang diperoleh adalah 74% untuk skenario tanpa CLAHE, 72% untuk skenario dengan CLAHE sebelum augmentasi, dan 76% untuk skenario dengan augmentasi sebelum CLAHE. Hasil ini menunjukkan bahwa penggunaan CLAHE setelah augmentasi memberikan peningkatan akurasi yang signifikan dalam pengklasifikasian Diabetic Retinopathy

Pembangunan Sistem Rekam Medis Klinik dr.Najmi Menggunakan Metodologi Personal Extreme Programming

ridha akbari — 2026-05-29

Berdasarkan Peraturan Menteri Kesehatan nomor 269 tahun 2008 dan nomor 24 tahun 2022, setiap dokter wajib membuat rekam medis, termasuk dalam bentuk elektronik. Praktek dr. Najmi, sebagai fasilitas kesehatan tingkat pertama, belum mengimplementasikan rekam medis elektronik, yang berisiko menimbulkan sanksi. Penelitian ini bertujuan membangun sistem rekam medis elektronik untuk Praktek dr. Najmi menggunakan metodologi Personal Extreme Programming (PXP), yang dipilih karena fleksibilitas dan kecepatan dalam pengembangan perangkat lunak oleh pengembang tunggal. Studi ini mengacu pada penelitian terdahulu yang berhasil menggunakan metodologi PXP dalam pengembangan sistem. Hasil penelitian ini memberikan deskripsi sistem yang menjadi solusi untuk Klinik dr. Najmi dengan validasi melalui uji penerimaan pengguna (user acceptance test).

REKAYASA ULANG PROSES BISNIS PADA PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU SMP 17 Agustus 1945 Cluring

Ivan Setyawan — 2026-05-29

Abstrak

Sekolah Menengah Pertama 17 Agustus 1945 Cluring, yang berlokasi di Kecamatan Cluring, Jawa Timur, memiliki beberapa proses bisnis yang sedang berjalan seperti Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB), Pendaftaran Anggota Perpustakaan, dan Administrasi. Namun, proses PPDB dan Pendaftaran Anggota Perpustakaan belum mengalami pembaruan yang mendukung efisiensi pengelolaan layanan tersebut. Sebelum sistem diterapkan sebagai solusi, analisis efisiensi perlu dilakukan, salah satunya melalui pengujian efisiensi throughput dengan Rekayasa Ulang Proses Bisnis. Tujuannya adalah menganalisis proses yang berjalan dan merancang ulang proses baru untuk meningkatkan kualitas dan kinerja layanan. Tahapan yang dilalui meliputi analisis proses bisnis, uji efisiensi throughput, penyempurnaan desain, rekomendasi proses, uji efisiensi throughput rekomendasi, serta perbandingan uji efisiensi throughput. Hasil pengujian menunjukkan peningkatan efisiensi throughput sebesar 65% dan 49,5%, yang sebelumnya 35% dan 50,5%, menjadi 100% pada kedua proses tersebut.

Lail Adventure: Perancangan Infrastruktur Pengembangan Game Edukasi Menggunakan Metode Object-Oriented Programming (OOP)

Farras Danyka Putra Farras — 2026-05-29

Industry 4.0 era has shifted the educational paradigm towards skills in information-seeking, problem-solving, and creativity. Challenges arise in integrating technology into curricula, particularly in leveraging children's interest in games for educational purposes. This research develops an Islamic educational game named Lail Adventure, which introduces Muhammadiyah values using Object-Oriented Programming (OOP) with Java and the Greenfoot framework. The main results include a model of inheritance and polymorphism concepts in the game, enabling efficient task management and flexible adjustments. The benefits of OOP include increased modularity and efficiency in game development, despite challenges in understanding its concepts. This research provides a foundation for developing interactive educational games that integrate educational values with technology, enriching children's learning experiences in Muhammadiyah studies.