Scientific Journals of Global Institute
Not a member yet
690 research outputs found
Sort by
Perancangan Sistem Creative Solution Concept Perusahaan Berbasis Web di PT XYZ
Full text linkPerkembangan industri manufaktur menuntut efisiensi tinggi, namun PT XYZ yang bergerak di bidang suku cadang otomotif mengalami penurunan kualitas output akibat sistem perbaikan berkelanjutan (kaizen) yang belum optimal. Permasalahan utama adalah pengelolaan kaizen fee yang masih dilakukan secara manual menggunakan kertas, mengakibatkan risiko kehilangan data, sulit dimonitor, dan proses persetujuan yang lambat. Penelitian ini bertujuan merancang sistem informasi berbasis website bernama Creative Solution Concept untuk mendigitalisasi proses pengajuan dan persetujuan usulan perbaikan. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah System Development Life Cycle (SDLC) model Waterfall, dengan bahasa pemrograman PHP Native dan pengujian fungsionalitas menggunakan metode Black Box Testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh fitur sistem, mulai dari input usulan, persetujuan berjenjang (approval), hingga rekapitulasi laporan, berjalan sesuai fungsinya. Disimpulkan bahwa sistem ini memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan efisiensi waktu persetujuan, menjamin keamanan data historis perbaikan, serta memudahkan manajemen dalam mengambil keputusan berbasis data real-time
Implementasi PNETLAB Sebagai Platform Research and Development Pada Internet Infrastructure and Data Center Dinas Kominfo Kota Tangerang
Full text linkPengelolaan infrastruktur jaringan dan pusat data pada instansi pemerintahan memerlukan lingkungan pengujian yang terpisah dari layanan produksi. Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Tangerang menghadapi keterbatasan dalam pelaksanaan kegiatan Research and Development akibat tingginya biaya pengadaan perangkat jaringan fisik serta potensi risiko gangguan operasional apabila pengujian dilakukan secara langsung pada sistem produksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penerapan PNETLab sebagai platform Research and Development berbasis virtualisasi jaringan yang diimplementasikan secara terpisah dari lingkungan produksi. Metode penelitian yang digunakan meliputi observasi terhadap kondisi sistem berjalan, wawancara dengan tenaga teknis, serta implementasi PNETLab pada lingkungan virtual berbasis Proxmox. PNETLab diinstal pada mesin virtual tersendiri menggunakan sistem operasi Ubuntu. Hasil implementasi digunakan untuk menggambarkan peran PNETLab dalam mendukung kegiatan simulasi dan pengujian konfigurasi jaringan pada lingkungan non-produksi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran mengenai pemanfaatan platform virtualisasi jaringan dalam mendukung kegiatan Research and Development pada infrastruktur jaringan dan data center di lingkungan pemerintahan
Sistem Informasi Monitoring Data Divisi Quality Control dengan Metodologi Berbasis Objek pada PT XYZ
Full text linkPT XYZ adalah perusahaan manufaktur makanan di Indonesia yang menghadapi masalah dalam pencatatan laporan pada divisi Quality Control (QC). Proses pencatatan masih dilakukan dengan menggunakan formulir kertas, sehingga sering terjadi keterlambatan, kesalahan input, dan risiko kehilangan data. Tujuan penelitian ini adalah merancang sistem informasi yang lebih efisien, akurat, dan terstruktur untuk mendukung proses pencatatan dan pengendalian mutu di divisi QC. Metode pengembangan yang digunakan adalah metodologi berbasis objek. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi yang dirancang mampu mempercepat proses pencatatan, mengurangi kesalahan dan meningkatkan akurasi dalam analisis data uji kualitas produk. Kesimpulannya, sistem yang diusulkan berhasil meningkatkan efisiensi operasional divisi QC dan mempercepat pengambilan keputusan, sehingga mendukung kelancaran proses produksi di PT XY
Prediction of UFC Lightweight Winners Using Ensemble Machine Learning
No full textThe Ultimate Fighting Championship (UFC) lightweight division presents significant prediction challenges due to factors including knockout variability, injuries, and fluctuating fighter momentum. This study develops an intelligent prediction system for UFC lightweight fight outcomes using ensemble machine learning, deployed as a web-based platform. Historical data from UFCStats.com comprising 6,000 fights and 675 fighters were collected and preprocessed. Feature engineering generated 63 differential attributes, including stance compatibility, recent performance metrics (last five fights), win streak differential, age difference, reach difference, and striking/takedown statistics. Multiple models, including XGBoost, LightGBM, and Logistic Regression, were optimized using Bayesian hyperparameter tuning, with Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) applied to address class imbalance. The soft voting ensemble classifier achieved 79.25% accuracy and 88.67% ROC-AUC on time-based test data, representing a 13.7% to 14.2% improvement over previous state-of-the-art approaches. The primary contributions of this study include: (1) development of 63 domain-specific engineered features with quality adjustments and temporal weighting, (2) achievement of state-of-the-art prediction accuracy through optimized ensemble architecture, and (3) deployment as an accessible web application providing real-time predictions with confidence scores and market odds comparison—transforming academic findings into a practical decision-support tool. Validation against betting market odds demonstrated 76% agreement with market favorites and 82.1% accuracy in consensus cases, confirming alignment with domain expertise while identifying value betting opportunities
Sosialisasi Media Pembelajaran Ilmu Tasrifan Shorof Berbasis Android Di Pesantren Ma’rifa Cigalontang Kabupaten Tasikmalaya
Full text linkIlmu Tasrifan Shorof merupakan salah satu unsur penting dalam kurikulum Bahasa Arab, yang hingga kini umumnya masih disampaikan melalui metode konvensional seperti ceramah dan hafalan. Pendekatan tersebut kurang memberikan ruang interaksi aktif, sehingga kerap menimbulkan kejenuhan serta kesulitan bagi siswa dalam memahami struktur perubahan bentuk kata kerja (shighat). Hal ini turut berkontribusi terhadap rendahnya hasil belajar pada materi tersebut.Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk memberikan sosialisasi penggunaan media pembelajaran Ilmu Tasrifan Shorof berbasis Android yang mudah diakses kepada santri dan guru di Pesantren Ma’rifa Cigalontang Kabupaten Tasikmalaya. Kegiatan dilaksanakan pada 8 Agustus 2025 melalui metode ceramah interaktif, demonstrasi penggunaan aplikasi, dan pendampingan langsung. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan pemahaman santri dan guru dalam mengakses serta memanfaatkan aplikasi tersebut, dengan respon positif terhadap kemudahan penggunaan dan manfaatnya dalam mempelajari kaidah perubahan kata dalam bahasa Arab. Kegiatan ini diharapkan dapat menjadi langkah awal digitalisasi pembelajaran Ilmu Tasrifan Shorof di pesantren
Integrasi Gemini AI Berbasis Retrieval-Augmented Generation (RAG) pada Moodle untuk Penilaian Esai Otomatis dengan Pendekatan Human-in-the-Loop di Pendidikan Tinggi
Full text linkPenilaian esai merupakan komponen penting dalam evaluasi pembelajaran di pendidikan tinggi, namun proses penilaian manual oleh dosen membutuhkan waktu yang besar dan berpotensi menimbulkan inkonsistensi, terutama pada kelas dengan jumlah mahasiswa yang besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi sistem penilaian esai otomatis berbasis Gemini AI yang terintegrasi dengan Learning Management System (LMS) Moodle menggunakan pendekatan Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan mekanisme Human-in-the-Loop (HIL). Penelitian menggunakan metode Research and Development (R&D) dengan model ADDEI, yang meliputi tahap analisis, perancangan, pengembangan, evaluasi, dan implementasi sistem. Evaluasi sistem dilakukan melalui pengujian fungsional (black-box testing), serta kuesioner Human-in-the-Loop yang melibatkan 24 dosen dari 14 perguruan tinggi swasta di wilayah Banten, DKI Jakarta, dan Jawa Barat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan spesifikasi. Evaluasi HIL menunjukkan tingkat penerimaan yang tinggi hingga sangat tinggi, terutama pada indikator peran AI sebagai decision-support system dan tanggung jawab akademik dosen. Selain itu, hasil validasi dosen menunjukkan bahwa sebagian besar rekomendasi skor dan umpan balik yang dihasilkan oleh sistem dapat diterima, dengan dosen tetap memiliki kendali penuh dalam menentukan nilai akhir. Temuan ini menunjukkan bahwa integrasi Gemini AI berbasis RAG dengan mekanisme Human-in-the-Loop efektif sebagai sistem pendukung penilaian esai yang efisien, akuntabel, dan sesuai dengan kebutuhan penilaian akademik di pendidikan tinggi
Multi-Sensor Based Remaining Useful Life Prediction of Bearing Motors: A Comparative Study of LSTM and CNN Models
No full textAccurate Remaining Useful Life (RUL) prediction is essential for implementing effective predictive maintenance strategies in industrial rotating machinery. Bearing motors are particularly critical components whose unexpected failure may cause severe production losses and safety risks. This study presents a comparative investigation of Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolutional Neural Network (CNN) architectures for RUL prediction using multi-sensor monitoring data. The dataset consists of 1000 days of simulated operational data from three bearing motors under varying degradation conditions. Five sensor parameters are considered: vibration (RMS), acoustic emission, temperature, stator current, and rotational speed (RPM). After preprocessing and sliding-window segmentation, 2910 time-series sequences were generated and divided into training, validation, and test sets. Model performance was evaluated using Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and coefficient of determination (R²). Experimental results show that LSTM significantly outperforms CNN, achieving an R² of 0.9877 on the test dataset, while CNN achieved R² below 0.34. The findings confirm the importance of temporal dependency modeling in long-horizon degradation prediction and provide guidance for selecting deep learning architectures in predictive maintenance applications
Implementasi Digital Marketing Untuk Pelatihan Usaha Ekonomi Produktif Keluarga Penerima Manfaat Di Karawaci
Full text linkImplementasi digital marketing dalam pelatihan usaha ekonomi produktif bagi keluarga penerima manfaat (KPM) di Kecamatan Karawaci tujuan pelatihan ini untukn mengedukasi peserta agar mampu mengaplikasikan teknologi digital secara tepat dalam strategi pemasaran. Metode yang digunakan dalam pengabdian ini meliputi sosialisasi, demonstrasi, praktik, dan sesi tanya jawab, yang dilaksanakan dari tanggal 23 Oktober hingga 10 Desember 2023. Hasil dari kegiatan ini menunjukkan bahwa 80% peserta mengalami peningkatan pemahaman tentang pemasaran digital serta kemampuan mereka dalam menggunakan aplikasi seperti Google Maps, WhatsApp Business, Shopee Food, GoFood, dan Instagram untuk mempromosikan usaha mereka. Pelatihan ini diharapkan dapat memberikan keterampilan tambahan yang bermanfaat bagi KPM dalam mengembangkan usaha mereka di era digital
Tindak Lanjut Kerjasama: Tukar Gas Subsidi Secara Gratis Kepada Masyarakat Kelurahan Pajang, Kecamatan Benda, Tangerang
Full text linkKegiatan pengabdian kepada masyarakat ini merupakan tindak lanjut dari program kerja sama antara institusi pelaksana dan pihak mitra dalam upaya meningkatkan kesejahteraan masyarakat Kelurahan Pajang, Kecamatan Benda, Tangerang melalui distribusi gas subsidi secara gratis. Program ini dilaksanakan sebagai respon terhadap kebutuhan energi rumah tangga yang semakin meningkat, khususnya bagi keluarga berpenghasilan rendah. Metode pelaksanaan mencakup koordinasi dengan pemerintah kelurahan, pendataan calon penerima, sosialisasi tata cara penukaran, serta distribusi langsung kepada masyarakat. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa penukaran gas subsidi gratis tidak hanya membantu meringankan beban ekonomi warga, tetapi juga meningkatkan pemahaman mereka mengenai penggunaan energi yang aman dan tepat. Selain itu, kegiatan ini memperkuat hubungan antara mitra dan masyarakat serta membuka peluang kolaborasi jangka panjang. Secara keseluruhan, program ini memberikan dampak positif yang signifikan dalam mendukung ketahanan energi masyarakat dan meningkatkan kualitas hidup mereka
Analisis Performa ModSecurity Core Rule Set Menggunakan GoTestWAF untuk Mengidentifikasi Serangan dan Teknik Bypass pada Aplikasi Web
Full text linkKeamanan aplikasi web menghadapi tantangan yang semakin kompleks dengan meningkatnya serangan siber seperti SQL Injection, Cross-Site Scripting (XSS), Command Injection, serta berbagai teknik evasion yang dirancang khusus untuk menghindari mekanisme deteksi konvensional. ModSecurity sebagai Web Application Firewall (WAF) open-source telah banyak digunakan karena fleksibilitas dan integrasinya dengan OWASP Core Rule Set (CRS). Namun demikian, efektivitas ModSecurity sangat bergantung pada kualitas dan pembaruan rule set yang diimplementasikan. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi performa ModSecurity versi 3 dengan CRS 4.19.0 dalam mendeteksi serangan modern menggunakan framework pengujian otomatis GoTestWAF. Pengujian dilaksanakan pada lingkungan terkontrol melalui analisis true-positive, true-negative, dan false-negative terhadap 816 payload berbahaya maupun legitimate. Hasil penelitian menunjukkan ModSecurity hanya mampu memblokir 45,44% dari total payload berbahaya, sementara 54,56% berhasil melewati perlindungan. Selain itu, 17,73% traffic aman salah diblokir (false positive), yang berpotensi mengganggu operasional aplikasi. Kelemahan terutama ditemukan pada payload berukuran besar, teknik obfuscation, encoding kompleks, dan struktur request non-standar. Secara keseluruhan, konfigurasi default CRS 4.19.0 pada paranoia level 1 belum memadai menghadapi serangan kontemporer. Optimalisasi diperlukan melalui peningkatan paranoia level, aktivasi optional rules, tuning aturan, dan penambahan custom rules. Penelitian ini memberikan kontribusi empiris bagi peningkatan implementasi WAF open-source pada aplikasi web masa kini