Penulis menerapkan metode penelitian kualitatif dengan melakukan observasi secara langsung serta melakukan wawancara dengan petugas notaris yang mengelola aplikasi AHU. Di samping itu, dalam penelitian ini, penulis mengadopsi kerangka kerja COBIT 5 yang sudah tersedia, khususnya pada domain DSS01 dan MEA03. Ditemukan bahwa aplikasi web AHU memiliki beberapa kekurangan yang masih memerlukan perbaikan, seperti terbatasnya integrasi dengan sistem dari instansi lain, ketergantungan pada jaringan internet stabil, serta kendala saat terjadi antrian tinggi atau beban akses yang melonjak secara tiba-tiba. Dari hasil temuan tersebut peneliti menyarankan PT SLI untuk perlu dilakukan peningkatan melalui pengembangan API terbuka, penyediaan koneksi internet cadangan, optimalisasi performa aplikasi, serta penerapan infrastruktur yang mendukung penskalaan otomatis.

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kualitas antarmuka pengguna (UI) dan pengalaman pengguna (UX) dari website SI-MERI (Sistem Informasi Monitoring Manajemen Risiko Terintegrasi) yang dimiliki oleh Inspektorat Provinsi Sumatera Selatan. Penilaian dilakukan dengan menerapkan metode Heuristic Evaluation berdasarkan sepuluh prinsip evaluasi heuristik dari Jakob Nielsen. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif dengan cara menyebarkan kuesioner secara daring kepada 18 responden. Data yang diperoleh dianalisis melalui 2 tahapan utama, yaitu uji validitas dan analisis persentase pencapaian. Hasil pengujian validitas menunjukkan bahwa sebagian besar instrumen tergolong valid dan persentase menunjukkan efek. Berdasarkan analisis persentase, ditemukan bahwa prinsip yang paling terpenuhi adalah "flexibility and efficiency of use" dengan persentase sebesar 85,93%, sedangkan prinsip dengan nilai terendah adalah "help and documentation" sebesar 70,37%. Secara keseluruhan, rata-rata persentase sebesar 78,86% menunjukkan bahwa tampilan dan pengalaman pengguna pada situs SI-MERI berada dalam kategori baik namun tetap memerlukan sejumlah perbaikan, terutama pada aspek bantuan dan dokumentasi seperti pengembangan buku atau video panduan atau chatbot.

Dalam industri manufaktur, mesin stamping memegang peran penting dalam menentukan kualitas dan kapasitas produksi. Namun, penilaian kinerja mesin yang masih dilakukan secara manual seringkali menimbulkan keterlambatan informasi dan kurang akurat, sehingga menghambat proses pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengembangkan Decision Support System (DSS) untuk mengukur kinerja mesin stamping berbasis Key Performance Indicator (KPI). Sistem ini dirancang untuk mengintegrasikan data operasional mesin secara otomatis melalui sensor dan perangkat monitoring yang terhubung ke basis data terpusat. KPI yang digunakan mencakup efektivitas waktu operasi, frekuensi downtime, rasio produk cacat, serta volume produksi harian. Data yang terkumpul dianalisis dan divisualisasikan dalam bentuk laporan grafik dan dashboard interaktif, sehingga memudahkan manajer produksi dalam memantau performa mesin secara real-time. Selain itu, DSS ini dilengkapi modul peringatan dini (early warning system) untuk mendeteksi potensi penurunan kinerja mesin. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi memiliki tingkat akurasi yang sangat tinggi. Pada parameter Real-time dan Raw Material KPIs, rata-rata error tercatat 0%, menunjukkan kesesuaian penuh antara server dan perhitungan manual. Parameter Percentage Time memiliki rata-rata error sebesar 0,297%, sedangkan Real Cycle Time sebesar 1,977%, yang disebabkan oleh tampilan antarmuka yang hanya menampilkan angka tanpa desimal meskipun data backend menyimpan angka lebih detail. Pada parameter Energy KPIs, rata-rata error tercatat sebesar 7,57%, disebabkan oleh pembulatan angka desimal yang memengaruhi hasil perhitungan biaya ketika data awal (KWH) relatif kecil. Meskipun demikian, aplikasi tetap mampu menampilkan data secara real-time dan historis dengan tingkat keandalan yang memadai. Secara keseluruhan, aplikasi DSS yang dikembangkan berhasil mendukung pengambilan keputusan dengan menyediakan data kinerja mesin yang akurat dan informatif, serta membantu memantau penggunaan energi dan biaya bahan baku secara lebih efektif.

Deteksi dini diabetic retinopathy sangat penting untuk mencegah komplikasi pada penglihatan, termasuk kebutaan permanen. Namun, proses diagnosis secara manual menggunakan citra fundus memerlukan waktu dan keahlian tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deep learning berbasis densenet yang di fine-tune untuk mendeteksi diabetic retinopathy secara otomatis dari citra fundus mata. Dengan dataset sebesar 2.840 gambar yang terbagi ke dalam dua kelas yaitu DR dan NO_DR. Model dilatih menggunakan proses preprocessing dan augmentasi data, dengan hasil evaluasi yang menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 96% pada dua kelas yang seimbang, dan AUC 0.99. Hal itu mencerminkan kemampuan klasifikasi yang sangat baik serta sensitivitas ynag tinggi, nilai recall yang tinggi mengindikasikan bahwa model mampu mengenali sebagian besar pasien yang mengalami DR. Penelitian ini menunjukkan bahwa densenet dengan fine-tune dapat menghasilkan model deteksi yang akurat dan berpotensi untuk membantu diagnosis dini diabetic retinopathy.

Sumbangan pemikiran, saran, gagasan, atau keluhan merupakan bentuk pengaduan masyarakat kepada pemerintah. Dengan adanya aplikasi pengaduan, masyarakat dapat lebih aktif berpartisipasi dalam pembangunan desa melalui penyampaian aspirasi dan masukan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kepercayaan masyarakat terhadap aplikasi layanan pengaduan dengan menunjukkan tingkat layanan yang baik dan responsif terhadap keluhan yang diajukan. Data yang terkumpul diolah dan divisualisasikan dalam bentuk peta interaktif untuk memudahkan pihak berwenang dalam menindaklanjuti pengaduan. Pengembangan perangkat lunak dilakukan menggunakan metode Extreme Programming (XP) untuk menghasilkan perangkat lunak yang berkualitas tinggi. Integrasi Location-Based Services (LBS) diterapkan untuk mendukung penanganan pengaduan secara lebih efektif, khususnya dalam penanggulangan sampah ilegal. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi ini dapat digunakan secara online melalui perangkat komunikasi seperti handphone, memberikan kemudahan kepada masyarakat tanpa perlu mendatangi pihak berwenang secara langsung. Aplikasi ini terbukti meningkatkan kecepatan respon terhadap pengaduan dan meningkatkan kepuasan masyarakat terhadap layanan pengaduan yang ada

Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) merupakan salah satu sumber utama Pendapatan Asli Daerah (PAD) yang berperan penting dalam mendukung pembangunan infrastruktur daerah. Namun, tingkat kepatuhan wajib pajak dalam membayar Pajak Bumi dan Bangunan di Kota Medan masih belum terlalu baik, terutama karena rendahnya kesadaran para wajib pajak. Untuk mengatasi solusi dari kepatuhan wajib pajak bumi dan bangunan digunakan proses Algoritma K-Means, yang dimana Algoritma K-Means dipilih karena kemampuannya dalam membagi data menjadi kelompok berdasarkan karakteristik tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan tingkat kepatuhan wajib pajak bumi dan bangunan di Kota Medan dengan menggunakan algoritma K-Means, yang merupakan sebuah metode clustering dalam data mining. Dengan penerapannya pada metode elbow untuk menentukan jumlah cluster yang optimal, dalam Penelitian ini mengelompokkan wajib pajak menjadi 3 kelompok cluster. yaitu cluster 1 (sangat patuh) terdapat 317 wajib pajak, cluster 2 (patuh) terdapat 345 wajib pajak, dan cluster 3 (tidak patuh) terdapat 338 wajib pajak. Dan hasil evaluasi DBI terkait penelitian ini menunjukkan hasil cukup memuaskan dengan nilai 0,522 dari pengelompokan 1000 data dengan 6 kali iterasi yang di lakukan.

Aplikasi M-Paspor dirancang untuk membantu masyarakat dalam mengurus pengajuan paspor secara online. M-Paspor hadir untuk menggantikan sistem antrean manual sebelumnya dengan tujuan untuk mempermudah, mempercepat, dan meningkatkan transparansi dalam proses pembuatan paspor. Aplikasi M-Paspor telah diimplementasikan Kantor Imigrasi Kelas II Non TPI Sukabumi sebagai upaya untuk meningkatkan kualitas pelayanan. Beberapa permasalahan yang terjadi pada aplikasi M-Paspor yaitu mengalami error, kesulitan dalam pendaftaran serta log in, mengunggah dokumen serta pembayaran selalu gagal, aplikasi yang lambat dan permasalahan lainnya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan audit terhadap sistem informasi aplikasi M-Paspor dengan menggunakan framework COBIT 5.0 dengan domain EDM, APO, BAI, DSS, dan MEA dan subdomain sebanyak delapan subdomain. Dalam audit sistem informasi, analisis capability level dan gap analysis dilakukan untuk mengidentifikasi kesenjangan dan merencanakan perbaikan guna meningkatkan kinerja sistem. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa subdomain EDM01, BAI06 terdapat pada level 5 (Optimizing Process), subdomain EDM05, APO02, DSS02, DSS03 terdapat pada level 4 (Predictabel Process), subdomain APO12, MEA03 terdapat pada level 3 (Estabilished Process), secara keseluruhan subdomain memperoleh level 4 (Predictabel Process), terdapat empat proses terdapat gap sebesar 1 dan dua proses terdapat gap sebesar 2. Hal ini menunjukkan bahwa aplikasi M-Paspor masih berada di bawah level yang diharapkan, yaitu level 5 (Optimizing Process), yang menunjukkan diperlukan perbaikan berdasarkan rekomendasi yang telah diberikan untuk mencapai level yang diharapkan.

Pendidikan tinggi memiliki peran penting dalam membentuk kualitas sumber daya manusia yang kompeten dan berdaya saing. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan mahasiswa terhadap layanan pendidikan di Program Studi Kriya ISI Surakarta menggunakan metode SERVQUAL. Metode ini mengukur kesenjangan antara harapan dan persepsi mahasiswa berdasarkan lima dimensi, yaitu: tangibles, reliability, responsiveness, assurance, dan empathy. Data dikumpulkan melalui kuesioner dan dianalisis secara kuantitatif untuk mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan. Hasil penelitian menunjukkan adanya beberapa kesenjangan antara harapan dan persepsi mahasiswa. Secara umum, ditemukan bahwa mahasiswa memiliki harapan yang cukup tinggi terhadap kualitas layanan pendidikan. Mereka menginginkan layanan yang lebih responsif, fasilitas yang lebih baik, dan perhatian yang lebih personal dari dosen. Persepsi mahasiswa terhadap kualitas layanan bervariasi. Beberapa aspek layanan dinilai sudah cukup baik, namun ada beberapa aspek lain yang masih perlu ditingkatkan. Penelitian ini memberikan rekomendasi strategis untuk meningkatkan kualitas layanan pendidikan dan memenuhi harapan mahasiswa secara optimal.

Sumbangan pemikiran, saran, gagasan, atau keluhan merupakan bentuk pengaduan masyarakat kepada pemerintah. Dengan adanya aplikasi pengaduan, masyarakat dapat lebih aktif berpartisipasi dalam pembangunan desa melalui penyampaian aspirasi dan masukan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kepercayaan masyarakat terhadap aplikasi layanan pengaduan dengan menunjukkan tingkat layanan yang baik dan responsif terhadap keluhan yang diajukan. Data yang terkumpul diolah dan divisualisasikan dalam bentuk peta interaktif untuk memudahkan pihak berwenang dalam menindaklanjuti pengaduan. Pengembangan perangkat lunak dilakukan menggunakan metode Extreme Programming (XP) untuk menghasilkan perangkat lunak yang berkualitas tinggi. Integrasi Location-Based Services (LBS) diterapkan untuk mendukung penanganan pengaduan secara lebih efektif, khususnya dalam penanggulangan sampah ilegal. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi ini dapat digunakan secara online melalui perangkat komunikasi seperti handphone, memberikan kemudahan kepada masyarakat tanpa perlu mendatangi pihak berwenang secara langsung. Aplikasi ini terbukti meningkatkan kecepatan respon terhadap pengaduan dan meningkatkan kepuasan masyarakat terhadap layanan pengaduan yang ada.

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh faktor kemudahan penggunaan, kecepatan, keamanan, kejelasan, dan fungsionalitas terhadap kepuasan pengguna pada aplikasi Moka di Kota Batam. Permasalahan utama yang diangkat adalah tantangan dalam meningkatkan kepuasan pelanggan terhadap lima faktor tersebut, yang sering kali menjadi kendala dalam mempertahankan loyalitas pengguna. Penelitian ini menggunakan metode Mixed Method untuk mengintegrasikan hasil dari pendekatan kuantitatif dan kualitatif guna mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam terkait fenomena yang diteliti. Teknik pengambilan sampel dilakukan melalui stratified sampling dan cluster random sampling, dengan melibatkan 82 responden untuk kuesioner dan 15 narasumber untuk wawancara. Responden dipilih berdasarkan kategori pengguna aktif aplikasi Moka di berbagai sektor usaha kecil dan menengah di Kota Batam. Pengujian hipotesis dilakukan dengan analisis regresi linear berganda untuk mengetahui hubungan antara variabel independen dan kepuasan pengguna secara signifikan. Secara kuantitatif, hasil penelitian menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan prediksi yang baik meskipun tidak ada variabel individu yang signifikan, dengan indikasi multikolinearitas yang perlu diperhatikan. Secara kualitatif, wawancara memberikan wawasan mendalam yang melengkapi analisis kuantitatif, membantu memahami hubungan antar variabel secara lebih holistik.