<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-10-01T13:36:24Z</responseDate><request verb="ListRecords" metadataPrefix="oai_dc">https://journal.rajonet.com/oai</request><ListRecords><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/1</identifier><datestamp>2026-10-01T03:51:46Z</datestamp><setSpec>journal:rjitr</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Perancangan Smart Registry Klinis Berbasis SATUSEHAT dan HL7 FHIR</dc:title><dc:creator>Andri Nurwansyah</dc:creator><dc:creator>dr. Rina La Distia Nora</dc:creator><dc:subject>Sistem Informasi</dc:subject><dc:subject>smart registry</dc:subject><dc:subject>HL7 FHIR</dc:subject><dc:subject>SATUSEHAT</dc:subject><dc:subject>clinical registry</dc:subject><dc:subject>interoperabilitas</dc:subject><dc:description>Penelitian ini merancang platform Smart Registry Klinis yang mengintegrasikan narasi klinis dokter menjadi dataset terstruktur melalui pendekatan AI-assisted, dengan interoperabilitas SATUSEHAT dan HL7 FHIR.</dc:description><dc:publisher>Rajo Net Journal of Information Technology Research</dc:publisher><dc:date>2026-08-02</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/perancangan-smart-registry-klinis-satusehat</dc:identifier><dc:source>3025-0001</dc:source><dc:source>Rajo Net Journal of Information Technology Research; Vol 1, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/2</identifier><datestamp>2026-10-01T03:51:46Z</datestamp><setSpec>journal:rjitr</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Implementasi RBAC dan Enkripsi Kolom pada Platform Multi-Tenant SIMRS</dc:title><dc:creator>Andri Nurwansyah</dc:creator><dc:subject>Keamanan Siber</dc:subject><dc:subject>RBAC</dc:subject><dc:subject>enkripsi</dc:subject><dc:subject>SIMRS</dc:subject><dc:subject>multi-tenant</dc:subject><dc:subject>ISO 27001</dc:subject><dc:description>Studi kasus penerapan Role-Based Access Control 9-tingkat dan enkripsi kolom pada platform SIMRS multi-tenant untuk memenuhi standar ISO 27001.</dc:description><dc:publisher>Rajo Net Journal of Information Technology Research</dc:publisher><dc:date>2026-08-01</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/implementasi-rbac-enkripsi-simrs</dc:identifier><dc:source>3025-0001</dc:source><dc:source>Rajo Net Journal of Information Technology Research; Vol 1, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/3</identifier><datestamp>2026-10-01T04:53:03Z</datestamp><setSpec>journal:rjitr</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Analisa Mental Berbasis PHQ-9, GAD-7, dan WHO-5 pada Platform Konseling Digital</dc:title><dc:creator>Andri Nurwansyah</dc:creator><dc:creator>Tim Maknai</dc:creator><dc:subject>Sistem Informasi</dc:subject><dc:subject>PHQ-9</dc:subject><dc:subject>GAD-7</dc:subject><dc:subject>WHO-5</dc:subject><dc:subject>kesehatan mental</dc:subject><dc:subject>telepsychology</dc:subject><dc:description>Implementasi instrumen validasi psikometrik PHQ-9, GAD-7, dan WHO-5 pada platform Maknai untuk skrining awal kesehatan mental dengan risk flagging otomatis.</dc:description><dc:publisher>Rajo Net Journal of Information Technology Research</dc:publisher><dc:date>2026-07-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/analisa-mental-phq9-gad7-who5</dc:identifier><dc:source>3025-0001</dc:source><dc:source>Rajo Net Journal of Information Technology Research; Vol 1, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/6</identifier><datestamp>2026-10-01T03:50:39Z</datestamp><setSpec>journal:rjitr</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Implementasi Adaptive Learning Berbasis Kecerdasan Buatan untuk Personalisasi Pembelajaran di Perguruan Tinggi</dc:title><dc:creator>Noviandri</dc:creator><dc:creator>S.Kom.</dc:creator><dc:creator>MMSI</dc:creator><dc:subject>Kecerdasan Buatan</dc:subject><dc:subject>Kecerdasan Buatan</dc:subject><dc:subject>Adaptive Learning</dc:subject><dc:subject>Personalisasi Pembelajaran</dc:subject><dc:subject>Machine Learning</dc:subject><dc:subject>Perguruan Tinggi.</dc:subject><dc:description>Sistem pembelajaran konvensional di perguruan tinggi seringkali menerapkan metode satu ukuran untuk semua (one-size-fits-all), yang kurang mengakomodasi perbedaan kemampuan individual mahasiswa. Hal ini berdampak pada rendahnya efektivitas penyerapan materi oleh mahasiswa dengan karakteristik belajar yang beragam. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan model adaptive learning berbasis kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) guna mempersonalisasi jalur belajar mahasiswa secara otomatis berdasarkan tingkat pemahaman dan kecepatan belajar masing-masing. Metode yang digunakan adalah pengembangan sistem menggunakan algoritma Machine Learning (seperti Decision Tree dan Neural Network) untuk menganalisis pola interaksi mahasiswa pada platform pembelajaran daring. Sistem akan mengevaluasi respon secara real-time dan merekomendasikan materi ajar yang sesuai dengan profil kognitif pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penerapan model ini mampu meningkatkan keterlibatan (engagement) mahasiswa sebesar 28% serta menaikkan rata-rata nilai ujian akhir sebesar 15% dibandingkan metode pembelajaran konvensional. Kesimpulannya, integrasi kecerdasan buatan dalam sistem adaptive learning terbukti efektif dalam menciptakan pengalaman belajar yang lebih personal, adaptif, dan optimal di lingkungan perguruan tinggi.</dc:description><dc:publisher>Rajo Net Journal of Information Technology Research</dc:publisher><dc:date>2026-08-08</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/implementasi-adaptive-learning-berbasis-kecerdasan-buatan-untuk-personalisasi-pembelajaran-di-perguruan-tinggi</dc:identifier><dc:source>3025-0001</dc:source><dc:source>Rajo Net Journal of Information Technology Research; Vol 1, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9101</identifier><datestamp>2026-10-01T04:51:57Z</datestamp><setSpec>journal:jsitd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Evaluasi Kesiapan Transformasi Digital pada Pemerintah Daerah Menggunakan Kerangka Kerja DTMM</dc:title><dc:creator>Andi Prasetyo</dc:creator><dc:creator>Sri Wahyuni</dc:creator><dc:creator>Bambang Kurniawan</dc:creator><dc:subject>transformasi digital</dc:subject><dc:subject>pemerintah daerah</dc:subject><dc:subject>kematangan digital</dc:subject><dc:subject>tata kelola</dc:subject><dc:description>Transformasi digital pemerintah daerah kerap berhenti pada pengadaan perangkat tanpa disertai perubahan proses. Penelitian ini mengukur kesiapan sebelas pemerintah kabupaten menggunakan Digital Transformation Maturity Model. Data dikumpulkan melalui kuesioner terhadap 143 aparatur dan wawancara mendalam dengan sembilan kepala dinas. Hasil menunjukkan dimensi teknologi berada pada tingkat 3,4 dari 5, sementara dimensi budaya organisasi hanya 2,1. Kesenjangan ini menjelaskan mengapa sistem yang telah dibangun sering tidak dipakai. Penelitian menyimpulkan bahwa intervensi pada tata kelola dan kapasitas sumber daya manusia lebih mendesak daripada penambahan perangkat.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Sistem Informasi dan Transformasi Digital</dc:publisher><dc:date>2025-06-30</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/evaluasi-kesiapan-transformasi-digital-pemerintah-daerah</dc:identifier><dc:source>3025-1101</dc:source><dc:source>Jurnal Sistem Informasi dan Transformasi Digital; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9102</identifier><datestamp>2026-10-01T04:51:16Z</datestamp><setSpec>journal:jsitd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Perancangan Arsitektur Interoperabilitas Data Antarinstansi Berbasis Standar SPBE</dc:title><dc:creator>Dewi Lestari</dc:creator><dc:creator>Muhammad Faisal</dc:creator><dc:subject>interoperabilitas</dc:subject><dc:subject>SPBE</dc:subject><dc:subject>arsitektur data</dc:subject><dc:subject>TOGAF</dc:subject><dc:description>Pertukaran data antarinstansi terhambat oleh perbedaan format dan ketiadaan kesepakatan semantik. Penelitian ini merancang arsitektur interoperabilitas mengacu pada Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik. Metode yang digunakan adalah rekayasa arsitektur dengan kerangka TOGAF ADM pada empat instansi percontohan. Hasil rancangan diuji melalui simulasi pertukaran 12.000 rekaman kependudukan. Waktu pemrosesan turun dari rata-rata 47 detik menjadi 6 detik per permintaan, dengan tingkat keberhasilan pemetaan atribut mencapai 94 persen.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Sistem Informasi dan Transformasi Digital</dc:publisher><dc:date>2025-06-30</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/perancangan-arsitektur-interoperabilitas-data-antarinstansi</dc:identifier><dc:source>3025-1101</dc:source><dc:source>Jurnal Sistem Informasi dan Transformasi Digital; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9103</identifier><datestamp>2026-08-12T00:24:44Z</datestamp><setSpec>journal:jsitd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Analisis Penerimaan Sistem Informasi Kepegawaian dengan Pendekatan UTAUT2</dc:title><dc:creator>Rina Kartika</dc:creator><dc:creator>Joko Susilo</dc:creator><dc:creator>Ani Rahmawati</dc:creator><dc:subject>UTAUT2</dc:subject><dc:subject>penerimaan teknologi</dc:subject><dc:subject>sistem kepegawaian</dc:subject><dc:subject>SEM</dc:subject><dc:description>Sistem informasi kepegawaian yang telah dibangun sering kali kurang dimanfaatkan pegawai. Penelitian ini menganalisis faktor penerimaan menggunakan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2. Sebanyak 218 responden dilibatkan dan data dianalisis dengan pemodelan persamaan struktural. Hasil menunjukkan ekspektasi kinerja dan kondisi pemfasilitasi berpengaruh signifikan terhadap niat menggunakan, sedangkan pengaruh sosial tidak signifikan. Temuan ini menyarankan agar sosialisasi diarahkan pada manfaat langsung bagi pekerjaan sehari-hari.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Sistem Informasi dan Transformasi Digital</dc:publisher><dc:date>2025-06-30</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/analisis-penerimaan-sistem-informasi-kepegawaian-utaut2</dc:identifier><dc:source>3025-1101</dc:source><dc:source>Jurnal Sistem Informasi dan Transformasi Digital; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9104</identifier><datestamp>2026-10-01T04:50:42Z</datestamp><setSpec>journal:jsitd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Implementasi Komputasi Awan Hibrida untuk Layanan Publik Berskala Nasional</dc:title><dc:creator>Hendra Gunawan</dc:creator><dc:creator>Maya Sari</dc:creator><dc:subject>Komputasi Awan</dc:subject><dc:subject>komputasi awan</dc:subject><dc:subject>awan hibrida</dc:subject><dc:subject>layanan publik</dc:subject><dc:subject>skalabilitas</dc:subject><dc:description>Layanan publik daring menghadapi lonjakan permintaan yang sulit diprediksi. Penelitian ini menerapkan arsitektur awan hibrida yang memadukan pusat data pemerintah dengan penyedia awan publik. Pengujian beban dilakukan pada tiga skenario dengan puncak 50.000 permintaan per menit. Arsitektur hibrida mampu menjaga waktu tanggap di bawah 800 milidetik pada seluruh skenario, dengan penghematan biaya 34 persen dibandingkan penambahan kapasitas pusat data sendiri.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Sistem Informasi dan Transformasi Digital</dc:publisher><dc:date>2025-06-30</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/implementasi-komputasi-awan-hibrida-layanan-publik</dc:identifier><dc:source>3025-1101</dc:source><dc:source>Jurnal Sistem Informasi dan Transformasi Digital; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9105</identifier><datestamp>2026-10-01T04:51:57Z</datestamp><setSpec>journal:jsitd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Model Tata Kelola Data Induk pada Organisasi Multicabang</dc:title><dc:creator>Siti Nurhaliza</dc:creator><dc:creator>Rudi Hartono</dc:creator><dc:subject>tata kelola data</dc:subject><dc:subject>data induk</dc:subject><dc:subject>kualitas data</dc:subject><dc:subject>konsolidasi</dc:subject><dc:description>Duplikasi data pelanggan pada organisasi multicabang menyebabkan ketidakkonsistenan pelaporan. Penelitian ini menyusun model tata kelola data induk yang mencakup kepemilikan data, alur persetujuan perubahan, dan mekanisme penyelarasan. Model diuji pada perusahaan ritel dengan 87 cabang selama enam bulan. Tingkat duplikasi data pelanggan turun dari 18,3 persen menjadi 2,7 persen, dan waktu penyusunan laporan konsolidasi berkurang dari lima hari menjadi delapan jam.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Sistem Informasi dan Transformasi Digital</dc:publisher><dc:date>2026-03-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/model-tata-kelola-data-induk-organisasi-multicabang</dc:identifier><dc:source>3025-1101</dc:source><dc:source>Jurnal Sistem Informasi dan Transformasi Digital; Vol 2, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9106</identifier><datestamp>2026-10-01T04:52:38Z</datestamp><setSpec>journal:jsitd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Penerapan Data Warehouse untuk Analisis Kinerja Pelayanan Kesehatan Daerah</dc:title><dc:creator>Agus Setiawan</dc:creator><dc:creator>Fitri Handayani</dc:creator><dc:creator>Tono Wijaya</dc:creator><dc:subject>Sains Data</dc:subject><dc:subject>data warehouse</dc:subject><dc:subject>skema bintang</dc:subject><dc:subject>pelayanan kesehatan</dc:subject><dc:subject>ETL</dc:subject><dc:description>Data pelayanan kesehatan tersebar pada berbagai sistem tanpa kemampuan analisis lintas unit. Penelitian ini membangun data warehouse dengan skema bintang untuk mengintegrasikan data dari 24 puskesmas. Proses ekstraksi, transformasi, dan pemuatan dijalankan harian atas 1,2 juta rekaman kunjungan. Dasbor yang dihasilkan memungkinkan penelusuran indikator hingga tingkat desa, dan mempersingkat penyusunan laporan bulanan dinas kesehatan dari dua minggu menjadi satu hari.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Sistem Informasi dan Transformasi Digital</dc:publisher><dc:date>2026-03-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/penerapan-data-warehouse-analisis-kinerja-pelayanan-kesehatan</dc:identifier><dc:source>3025-1101</dc:source><dc:source>Jurnal Sistem Informasi dan Transformasi Digital; Vol 2, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9107</identifier><datestamp>2026-10-01T04:51:57Z</datestamp><setSpec>journal:jsitd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Evaluasi Kebergunaan Portal Layanan Daring Menggunakan System Usability Scale</dc:title><dc:creator>Lina Marlina</dc:creator><dc:creator>Yusuf Ramadhan</dc:creator><dc:subject>Interaksi Manusia Komputer</dc:subject><dc:subject>kebergunaan</dc:subject><dc:subject>System Usability Scale</dc:subject><dc:subject>portal layanan</dc:subject><dc:subject>pengalaman pengguna</dc:subject><dc:description>Portal layanan daring yang sulit digunakan menurunkan tingkat pemanfaatan meski layanannya tersedia. Penelitian ini mengevaluasi kebergunaan portal perizinan menggunakan System Usability Scale terhadap 96 pengguna dari beragam latar pendidikan. Skor rata-rata 58,4 tergolong di bawah ambang keberterimaan. Analisis tugas mengungkap tiga hambatan utama: penamaan menu yang tidak familier, alur unggah berkas yang berulang, dan ketiadaan penanda kemajuan. Perbaikan prototipe menaikkan skor menjadi 79,2.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Sistem Informasi dan Transformasi Digital</dc:publisher><dc:date>2026-03-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/evaluasi-kebergunaan-portal-layanan-daring-sus</dc:identifier><dc:source>3025-1101</dc:source><dc:source>Jurnal Sistem Informasi dan Transformasi Digital; Vol 2, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9108</identifier><datestamp>2026-10-01T04:51:29Z</datestamp><setSpec>journal:jsitd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Faktor Keberhasilan Adopsi Sistem Enterprise Resource Planning pada Usaha Menengah</dc:title><dc:creator>Bagus Pratama</dc:creator><dc:creator>Nurul Aini</dc:creator><dc:subject>ERP</dc:subject><dc:subject>adopsi teknologi</dc:subject><dc:subject>usaha menengah</dc:subject><dc:subject>faktor keberhasilan</dc:subject><dc:description>Penerapan Enterprise Resource Planning pada usaha menengah sering melampaui anggaran dan gagal mencapai sasaran. Penelitian ini mengidentifikasi faktor keberhasilan melalui studi kasus jamak pada tujuh perusahaan. Data dikumpulkan lewat wawancara 34 informan dan penelaahan dokumen proyek. Empat faktor menonjol: dukungan pimpinan puncak, kejelasan lingkup, kesiapan data awal, dan keterlibatan pengguna kunci sejak perancangan. Ketiadaan salah satunya berkorelasi dengan keterlambatan lebih dari enam bulan.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Sistem Informasi dan Transformasi Digital</dc:publisher><dc:date>2026-03-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/faktor-keberhasilan-adopsi-erp-usaha-menengah</dc:identifier><dc:source>3025-1101</dc:source><dc:source>Jurnal Sistem Informasi dan Transformasi Digital; Vol 2, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9201</identifier><datestamp>2026-10-01T04:52:14Z</datestamp><setSpec>journal:jkbsd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Klasifikasi Penyakit Daun Padi Menggunakan Convolutional Neural Network dengan Transfer Learning</dc:title><dc:creator>Rahmat Hidayat</dc:creator><dc:creator>Dian Puspita</dc:creator><dc:creator>Eko Nugroho</dc:creator><dc:subject>CNN</dc:subject><dc:subject>transfer learning</dc:subject><dc:subject>penyakit tanaman</dc:subject><dc:subject>pertanian cerdas</dc:subject><dc:description>Identifikasi dini penyakit daun padi menentukan keberhasilan panen, namun bergantung pada ketersediaan penyuluh. Penelitian ini membangun model klasifikasi berbasis Convolutional Neural Network dengan transfer learning dari arsitektur EfficientNet. Dataset terdiri atas 8.400 citra daun dari empat kelas penyakit yang dikumpulkan di lahan sawah Jawa Barat. Model mencapai akurasi 96,3 persen pada data uji dan 91,7 persen pada citra lapangan dengan pencahayaan bervariasi. Waktu inferensi 84 milidetik memungkinkan penerapan pada telepon genggam.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Kecerdasan Buatan dan Sains Data</dc:publisher><dc:date>2025-07-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/klasifikasi-penyakit-daun-padi-cnn-transfer-learning</dc:identifier><dc:source>3025-1102</dc:source><dc:source>Jurnal Kecerdasan Buatan dan Sains Data; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9202</identifier><datestamp>2026-10-01T04:52:44Z</datestamp><setSpec>journal:jkbsd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Prediksi Permintaan Listrik Harian dengan Long Short-Term Memory dan Variabel Cuaca</dc:title><dc:creator>Fajar Ramadhan</dc:creator><dc:creator>Kartika Sari</dc:creator><dc:subject>Sains Data</dc:subject><dc:subject>LSTM</dc:subject><dc:subject>prakiraan beban</dc:subject><dc:subject>deret waktu</dc:subject><dc:subject>kelistrikan</dc:subject><dc:description>Ketepatan prakiraan permintaan listrik memengaruhi efisiensi pembangkitan. Penelitian ini membangun model Long Short-Term Memory yang memadukan data historis beban dengan variabel suhu, kelembapan, dan hari libur. Data yang digunakan mencakup lima tahun beban harian sistem kelistrikan Jawa-Bali. Model mencapai galat persentase absolut rata-rata 2,84 persen, lebih baik dibandingkan model musiman ARIMA sebesar 4,91 persen. Penambahan variabel cuaca menurunkan galat sebesar 0,73 poin persentase.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Kecerdasan Buatan dan Sains Data</dc:publisher><dc:date>2025-07-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/prediksi-permintaan-listrik-harian-lstm-variabel-cuaca</dc:identifier><dc:source>3025-1102</dc:source><dc:source>Jurnal Kecerdasan Buatan dan Sains Data; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9203</identifier><datestamp>2026-10-01T05:55:51Z</datestamp><setSpec>journal:jkbsd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Analisis Sentimen Opini Publik terhadap Kebijakan Transportasi Menggunakan IndoBERT</dc:title><dc:creator>Nadia Safitri</dc:creator><dc:creator>Arif Wibowo</dc:creator><dc:creator>Putri Amelia</dc:creator><dc:subject>analisis sentimen</dc:subject><dc:subject>IndoBERT</dc:subject><dc:subject>pemrosesan bahasa alami</dc:subject><dc:subject>kebijakan publik</dc:subject><dc:description>Pemahaman opini publik membantu penyusunan kebijakan yang responsif. Penelitian ini menganalisis sentimen 47.000 unggahan media sosial mengenai kebijakan transportasi menggunakan model IndoBERT yang disetel ulang. Pelabelan manual dilakukan pada 4.200 sampel oleh tiga anotator dengan kesepakatan Kappa 0,81. Model mencapai skor F1 sebesar 0,887, mengungguli pendekatan berbasis leksikon sebesar 0,642. Analisis temporal mengungkap pergeseran sentimen tiga hari setelah pengumuman kebijakan.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Kecerdasan Buatan dan Sains Data</dc:publisher><dc:date>2025-07-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/analisis-sentimen-opini-publik-kebijakan-transportasi-indobert</dc:identifier><dc:source>3025-1102</dc:source><dc:source>Jurnal Kecerdasan Buatan dan Sains Data; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9204</identifier><datestamp>2026-10-01T04:52:39Z</datestamp><setSpec>journal:jkbsd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Deteksi Kecurangan Transaksi Keuangan dengan Metode Ensemble pada Data Tidak Seimbang</dc:title><dc:creator>Doni Kurniawan</dc:creator><dc:creator>Lia Anggraini</dc:creator><dc:subject>Sains Data</dc:subject><dc:subject>deteksi kecurangan</dc:subject><dc:subject>data tidak seimbang</dc:subject><dc:subject>XGBoost</dc:subject><dc:subject>SMOTE</dc:subject><dc:description>Deteksi kecurangan terkendala proporsi kelas yang sangat timpang. Penelitian ini membandingkan lima pendekatan penanganan ketidakseimbangan yang dipadukan dengan metode ensemble pada 1,8 juta transaksi. Kombinasi SMOTE-Tomek dengan XGBoost menghasilkan skor F1 tertinggi sebesar 0,834 pada kelas minoritas, dengan tingkat positif palsu 1,2 persen. Analisis kepentingan fitur menunjukkan pola waktu transaksi dan selisih lokasi memberi kontribusi terbesar.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Kecerdasan Buatan dan Sains Data</dc:publisher><dc:date>2025-07-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/deteksi-kecurangan-transaksi-keuangan-ensemble-data-tidak-seimbang</dc:identifier><dc:source>3025-1102</dc:source><dc:source>Jurnal Kecerdasan Buatan dan Sains Data; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9205</identifier><datestamp>2026-10-01T04:52:38Z</datestamp><setSpec>journal:jkbsd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Peringkasan Otomatis Dokumen Peraturan Menggunakan Model Bahasa Besar dengan Penyempurnaan Terarah</dc:title><dc:creator>Rizki Maulana</dc:creator><dc:creator>Sinta Dewi</dc:creator><dc:creator>Hasan Basri</dc:creator><dc:subject>model bahasa besar</dc:subject><dc:subject>peringkasan otomatis</dc:subject><dc:subject>dokumen hukum</dc:subject><dc:subject>ROUGE</dc:subject><dc:description>Volume peraturan yang terus bertambah menyulitkan penelusuran substansi. Penelitian ini menerapkan model bahasa besar dengan penyempurnaan terarah untuk meringkas dokumen peraturan daerah. Data latih berupa 3.100 pasangan peraturan dan ringkasan yang disusun ahli hukum. Evaluasi ROUGE-L mencapai 0,712, sementara penilaian ahli terhadap 200 ringkasan memberi skor keterbacaan 4,3 dari 5 dan ketepatan substansi 4,1 dari 5.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Kecerdasan Buatan dan Sains Data</dc:publisher><dc:date>2026-04-30</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/peringkasan-otomatis-dokumen-peraturan-model-bahasa-besar</dc:identifier><dc:source>3025-1102</dc:source><dc:source>Jurnal Kecerdasan Buatan dan Sains Data; Vol 2, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9206</identifier><datestamp>2026-08-12T00:24:44Z</datestamp><setSpec>journal:jkbsd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Segmentasi Citra Satelit untuk Pemetaan Tutupan Lahan dengan Arsitektur U-Net Termodifikasi</dc:title><dc:creator>Yudi Setiawan</dc:creator><dc:creator>Ratna Juwita</dc:creator><dc:subject>segmentasi citra</dc:subject><dc:subject>U-Net</dc:subject><dc:subject>penginderaan jauh</dc:subject><dc:subject>tutupan lahan</dc:subject><dc:description>Pemetaan tutupan lahan secara manual memakan waktu dan sulit diperbarui berkala. Penelitian ini memodifikasi arsitektur U-Net dengan mekanisme perhatian untuk segmentasi citra Sentinel-2. Wilayah kajian meliputi 2.400 kilometer persegi di Kalimantan Tengah dengan enam kelas tutupan lahan. Model mencapai Intersection over Union rata-rata 0,847, meningkat 0,062 dibandingkan U-Net standar. Peningkatan terbesar terjadi pada kelas lahan basah yang selama ini sulit dibedakan.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Kecerdasan Buatan dan Sains Data</dc:publisher><dc:date>2026-04-30</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/segmentasi-citra-satelit-pemetaan-tutupan-lahan-unet</dc:identifier><dc:source>3025-1102</dc:source><dc:source>Jurnal Kecerdasan Buatan dan Sains Data; Vol 2, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9207</identifier><datestamp>2026-10-01T04:52:44Z</datestamp><setSpec>journal:jkbsd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Sistem Rekomendasi Hibrida untuk Platform Pembelajaran Daring dengan Penanganan Awal Dingin</dc:title><dc:creator>Indra Permana</dc:creator><dc:creator>Wulan Sari</dc:creator><dc:creator>Galih Pratomo</dc:creator><dc:subject>Sains Data</dc:subject><dc:subject>sistem rekomendasi</dc:subject><dc:subject>penyaringan kolaboratif</dc:subject><dc:subject>awal dingin</dc:subject><dc:subject>pembelajaran daring</dc:subject><dc:description>Sistem rekomendasi pada platform pembelajaran menghadapi masalah awal dingin bagi pengguna baru. Penelitian ini memadukan penyaringan kolaboratif dengan penyaringan berbasis isi dan profil kompetensi awal. Pengujian dilakukan pada 12.400 pengguna selama tiga bulan. Pendekatan hibrida menaikkan tingkat klik rekomendasi dari 8,3 persen menjadi 19,6 persen bagi pengguna baru, dan menaikkan penyelesaian modul sebesar 23 persen.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Kecerdasan Buatan dan Sains Data</dc:publisher><dc:date>2026-04-30</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/sistem-rekomendasi-hibrida-pembelajaran-daring-awal-dingin</dc:identifier><dc:source>3025-1102</dc:source><dc:source>Jurnal Kecerdasan Buatan dan Sains Data; Vol 2, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9208</identifier><datestamp>2026-10-01T04:51:57Z</datestamp><setSpec>journal:jkbsd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Penerapan Explainable AI pada Model Prediksi Risiko Kredit Usaha Mikro</dc:title><dc:creator>Teguh Santoso</dc:creator><dc:creator>Mira Handayani</dc:creator><dc:subject>Sains Data</dc:subject><dc:subject>explainable AI</dc:subject><dc:subject>SHAP</dc:subject><dc:subject>risiko kredit</dc:subject><dc:subject>usaha mikro</dc:subject><dc:description>Model prediksi risiko kredit yang tidak dapat dijelaskan sulit diterima regulator dan calon debitur. Penelitian ini menerapkan SHAP dan LIME pada model gradient boosting untuk penilaian risiko kredit usaha mikro. Data mencakup 34.000 pengajuan dari koperasi simpan pinjam. Model mencapai AUC 0,891, dan penjelasan yang dihasilkan diuji pada 45 petugas analis kredit. Sebanyak 82 persen menilai penjelasan membantu pengambilan keputusan, terutama pada kasus penolakan.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Kecerdasan Buatan dan Sains Data</dc:publisher><dc:date>2026-04-30</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/penerapan-explainable-ai-prediksi-risiko-kredit-usaha-mikro</dc:identifier><dc:source>3025-1102</dc:source><dc:source>Jurnal Kecerdasan Buatan dan Sains Data; Vol 2, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9301</identifier><datestamp>2026-10-01T04:51:16Z</datestamp><setSpec>journal:jksfd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Deteksi Serangan Distributed Denial of Service pada Jaringan Perangkat Internet of Things</dc:title><dc:creator>Wahyu Setiadi</dc:creator><dc:creator>Nur Aisyah</dc:creator><dc:creator>Bayu Anggara</dc:creator><dc:subject>DDoS</dc:subject><dc:subject>Internet of Things</dc:subject><dc:subject>deteksi anomali</dc:subject><dc:subject>keamanan jaringan</dc:subject><dc:description>Perangkat Internet of Things dengan sumber daya terbatas kerap dijadikan sarana serangan terdistribusi. Penelitian ini mengembangkan mekanisme deteksi berbasis analisis lalu lintas dengan model Random Forest yang dijalankan pada gerbang jaringan. Pengujian menggunakan dataset CICDDoS2019 dan lalu lintas riil dari 120 perangkat. Deteksi mencapai akurasi 98,1 persen dengan waktu tanggap 1,4 detik, dan beban pemrosesan gerbang tetap di bawah 12 persen.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Keamanan Siber dan Forensik Digital</dc:publisher><dc:date>2025-08-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/deteksi-serangan-ddos-jaringan-perangkat-iot</dc:identifier><dc:source>3025-1103</dc:source><dc:source>Jurnal Keamanan Siber dan Forensik Digital; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9302</identifier><datestamp>2026-10-01T04:52:14Z</datestamp><setSpec>journal:jksfd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Analisis Kerentanan Aplikasi Web Sektor Pendidikan Berdasarkan OWASP Top Ten</dc:title><dc:creator>Firman Alamsyah</dc:creator><dc:creator>Dwi Cahyani</dc:creator><dc:subject>OWASP</dc:subject><dc:subject>kerentanan web</dc:subject><dc:subject>pengujian penetrasi</dc:subject><dc:subject>keamanan aplikasi</dc:subject><dc:description>Aplikasi web institusi pendidikan menyimpan data pribadi dalam jumlah besar namun jarang diaudit. Penelitian ini menguji 63 aplikasi web perguruan tinggi menggunakan kerangka OWASP Top Ten melalui pengujian kotak hitam. Ditemukan 412 kerentanan, dengan kategori kontrol akses rusak dan kesalahan konfigurasi keamanan sebagai yang terbanyak. Sebanyak 71 persen aplikasi memiliki setidaknya satu kerentanan tingkat tinggi. Temuan dilaporkan kepada pengelola melalui pengungkapan bertanggung jawab.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Keamanan Siber dan Forensik Digital</dc:publisher><dc:date>2025-08-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/analisis-kerentanan-aplikasi-web-sektor-pendidikan-owasp</dc:identifier><dc:source>3025-1103</dc:source><dc:source>Jurnal Keamanan Siber dan Forensik Digital; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9303</identifier><datestamp>2026-10-01T04:52:39Z</datestamp><setSpec>journal:jksfd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Skema Enkripsi Basis Data Kolom Terpilih untuk Perlindungan Data Pribadi</dc:title><dc:creator>Hendrik Wijaya</dc:creator><dc:creator>Sari Melati</dc:creator><dc:subject>enkripsi basis data</dc:subject><dc:subject>perlindungan data pribadi</dc:subject><dc:subject>kriptografi terapan</dc:subject><dc:description>Kewajiban perlindungan data pribadi menuntut enkripsi tanpa mengorbankan kemampuan kueri. Penelitian ini merancang skema enkripsi kolom terpilih yang mempertahankan kemampuan pencarian setara dan rentang. Skema diuji pada basis data 5 juta rekaman kependudukan. Beban tambahan penulisan sebesar 18 persen dan pembacaan 11 persen, dengan waktu kueri rentang tetap di bawah 300 milidetik. Analisis keamanan menunjukkan ketahanan terhadap serangan frekuensi pada kolom bernilai rendah.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Keamanan Siber dan Forensik Digital</dc:publisher><dc:date>2025-08-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/skema-enkripsi-basis-data-kolom-terpilih-perlindungan-data-pribadi</dc:identifier><dc:source>3025-1103</dc:source><dc:source>Jurnal Keamanan Siber dan Forensik Digital; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9304</identifier><datestamp>2026-10-01T04:52:14Z</datestamp><setSpec>journal:jksfd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Segmentasi Jaringan Zero Trust pada Infrastruktur Kritis Sektor Energi</dc:title><dc:creator>Adi Nugraha</dc:creator><dc:creator>Ika Puspitasari</dc:creator><dc:creator>Rendra Saputra</dc:creator><dc:subject>Jaringan Komputer</dc:subject><dc:subject>Zero Trust</dc:subject><dc:subject>infrastruktur kritis</dc:subject><dc:subject>segmentasi jaringan</dc:subject><dc:subject>teknologi operasional</dc:subject><dc:description>Infrastruktur energi memadukan jaringan teknologi informasi dan teknologi operasional yang berbeda karakteristik keamanannya. Penelitian ini menerapkan arsitektur Zero Trust dengan segmentasi mikro pada jaringan pembangkit listrik. Implementasi dilakukan bertahap pada tiga zona selama delapan bulan. Upaya pergerakan lateral yang berhasil dihentikan meningkat dari 34 persen menjadi 96 persen dalam simulasi tim merah, tanpa gangguan pada ketersediaan sistem kendali.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Keamanan Siber dan Forensik Digital</dc:publisher><dc:date>2025-08-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/segmentasi-jaringan-zero-trust-infrastruktur-kritis-energi</dc:identifier><dc:source>3025-1103</dc:source><dc:source>Jurnal Keamanan Siber dan Forensik Digital; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9305</identifier><datestamp>2026-10-01T04:52:15Z</datestamp><setSpec>journal:jksfd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Pemulihan Artefak Digital pada Perangkat Android Terenkripsi untuk Kepentingan Penyidikan</dc:title><dc:creator>Bambang Riyanto</dc:creator><dc:creator>Fitria Ningsih</dc:creator><dc:subject>forensik digital</dc:subject><dc:subject>Android</dc:subject><dc:subject>akuisisi bukti</dc:subject><dc:subject>enkripsi perangkat</dc:subject><dc:description>Enkripsi menyeluruh pada perangkat bergerak menyulitkan pengumpulan bukti digital. Penelitian ini menguji tujuh teknik akuisisi pada 18 perangkat Android dengan berbagai versi sistem operasi. Akuisisi logis berhasil memulihkan 84 persen artefak percakapan pada perangkat yang tidak terkunci, sementara akuisisi fisik hanya berhasil pada perangkat dengan celah bootloader. Penelitian menyusun pohon keputusan pemilihan teknik berdasarkan kondisi perangkat yang ditemukan penyidik.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Keamanan Siber dan Forensik Digital</dc:publisher><dc:date>2026-05-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/pemulihan-artefak-digital-perangkat-android-terenkripsi</dc:identifier><dc:source>3025-1103</dc:source><dc:source>Jurnal Keamanan Siber dan Forensik Digital; Vol 2, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9306</identifier><datestamp>2026-10-01T04:52:44Z</datestamp><setSpec>journal:jksfd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Identifikasi Berkas Palsu Berbasis Analisis Metadata dan Tanda Tangan Berkas</dc:title><dc:creator>Cahya Ramadhani</dc:creator><dc:creator>Ilham Maulana</dc:creator><dc:subject>forensik dokumen</dc:subject><dc:subject>metadata</dc:subject><dc:subject>deteksi pemalsuan</dc:subject><dc:subject>tanda tangan berkas</dc:subject><dc:description>Pemalsuan dokumen digital semakin sulit dikenali secara kasat mata. Penelitian ini mengembangkan metode identifikasi yang memadukan analisis metadata, tanda tangan berkas, dan jejak kompresi. Pengujian dilakukan pada 2.600 dokumen, terdiri atas 1.300 asli dan 1.300 hasil manipulasi. Metode gabungan mencapai akurasi 93,4 persen, jauh di atas analisis metadata saja sebesar 67,2 persen. Kelemahan muncul pada dokumen hasil pemindaian ulang.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Keamanan Siber dan Forensik Digital</dc:publisher><dc:date>2026-05-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/identifikasi-berkas-palsu-analisis-metadata-tanda-tangan</dc:identifier><dc:source>3025-1103</dc:source><dc:source>Jurnal Keamanan Siber dan Forensik Digital; Vol 2, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9307</identifier><datestamp>2026-10-01T04:54:23Z</datestamp><setSpec>journal:jksfd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Evaluasi Ketahanan Autentikasi Multifaktor terhadap Serangan Rekayasa Sosial</dc:title><dc:creator>Novi Rahayu</dc:creator><dc:creator>Surya Darma</dc:creator><dc:subject>autentikasi multifaktor</dc:subject><dc:subject>rekayasa sosial</dc:subject><dc:subject>keamanan identitas</dc:subject><dc:subject>kesadaran keamanan</dc:subject><dc:description>Autentikasi multifaktor dianggap memadai, namun tetap dapat ditembus melalui rekayasa sosial. Penelitian ini menguji ketahanan empat metode faktor kedua terhadap serangan simulasi pada 240 partisipan. Kode sekali pakai melalui pesan singkat paling rentan dengan tingkat keberhasilan serangan 41 persen, sedangkan kunci keamanan perangkat keras 0 persen. Pelatihan kesadaran menurunkan keberhasilan serangan pada metode berbasis aplikasi dari 27 persen menjadi 9 persen.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Keamanan Siber dan Forensik Digital</dc:publisher><dc:date>2026-05-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/evaluasi-ketahanan-autentikasi-multifaktor-rekayasa-sosial</dc:identifier><dc:source>3025-1103</dc:source><dc:source>Jurnal Keamanan Siber dan Forensik Digital; Vol 2, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9308</identifier><datestamp>2026-10-01T05:56:56Z</datestamp><setSpec>journal:jksfd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Pemantauan Lalu Lintas Terenkripsi Menggunakan Analisis Sidik Jari Tanpa Dekripsi</dc:title><dc:creator>Reza Fahlevi</dc:creator><dc:creator>Tantri Wulandari</dc:creator><dc:subject>Jaringan Komputer</dc:subject><dc:subject>lalu lintas terenkripsi</dc:subject><dc:subject>sidik jari jaringan</dc:subject><dc:subject>deteksi ancaman</dc:subject><dc:subject>privasi</dc:subject><dc:description>Sebagian besar lalu lintas jaringan kini terenkripsi, menyulitkan deteksi ancaman tanpa melanggar privasi. Penelitian ini mengembangkan pendekatan analisis sidik jari lalu lintas berbasis pola ukuran dan waktu paket tanpa membuka isinya. Model diuji pada 400 gigabita lalu lintas kampus. Identifikasi jenis aplikasi mencapai akurasi 89,7 persen dan deteksi lalu lintas berbahaya 91,2 persen, tanpa perlu mendekripsi satu paket pun.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Keamanan Siber dan Forensik Digital</dc:publisher><dc:date>2026-05-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/pemantauan-lalu-lintas-terenkripsi-sidik-jari-tanpa-dekripsi</dc:identifier><dc:source>3025-1103</dc:source><dc:source>Jurnal Keamanan Siber dan Forensik Digital; Vol 2, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9401</identifier><datestamp>2026-08-12T00:24:44Z</datestamp><setSpec>journal:jrpk</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Perbandingan Arsitektur Monolit dan Layanan Mikro pada Sistem Transaksi Berskala Menengah</dc:title><dc:creator>Gilang Ramadhan</dc:creator><dc:creator>Vina Oktaviani</dc:creator><dc:subject>arsitektur perangkat lunak</dc:subject><dc:subject>layanan mikro</dc:subject><dc:subject>monolit modular</dc:subject><dc:subject>skalabilitas</dc:subject><dc:description>Pemilihan arsitektur berdampak jangka panjang pada biaya pemeliharaan. Penelitian ini membandingkan arsitektur monolit modular dan layanan mikro pada sistem transaksi yang sama, diterapkan paralel selama sepuluh bulan. Layanan mikro unggul dalam skalabilitas selektif dan kemandirian penerapan, namun menambah kompleksitas operasional sebesar 2,3 kali dari sisi waktu penanganan insiden. Untuk beban di bawah 3.000 transaksi per menit, monolit modular terbukti lebih efisien secara biaya total.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak dan Komputasi</dc:publisher><dc:date>2025-09-30</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/perbandingan-arsitektur-monolit-layanan-mikro-sistem-transaksi</dc:identifier><dc:source>3025-1104</dc:source><dc:source>Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak dan Komputasi; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9402</identifier><datestamp>2026-10-01T05:55:50Z</datestamp><setSpec>journal:jrpk</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Penerapan Integrasi Berkelanjutan pada Tim Pengembang Kecil dan Dampaknya terhadap Cacat Produksi</dc:title><dc:creator>Danang Prasetya</dc:creator><dc:creator>Ayu Lestari</dc:creator><dc:creator>Krisna Wibawa</dc:creator><dc:subject>integrasi berkelanjutan</dc:subject><dc:subject>DevOps</dc:subject><dc:subject>kualitas perangkat lunak</dc:subject><dc:subject>uji otomatis</dc:subject><dc:description>Praktik integrasi berkelanjutan sering dianggap hanya sesuai bagi tim besar. Penelitian ini menerapkannya pada enam tim beranggotakan tiga sampai lima orang dan mengamati selama dua belas bulan. Cacat yang lolos ke lingkungan produksi turun dari rata-rata 14,2 menjadi 4,7 per bulan. Waktu dari penulisan kode hingga penerapan berkurang dari 6,3 hari menjadi 1,1 hari. Hambatan terbesar adalah penyusunan uji otomatis awal, yang memakan 40 persen usaha pada tiga bulan pertama.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak dan Komputasi</dc:publisher><dc:date>2025-09-30</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/penerapan-integrasi-berkelanjutan-tim-kecil-cacat-produksi</dc:identifier><dc:source>3025-1104</dc:source><dc:source>Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak dan Komputasi; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9403</identifier><datestamp>2026-10-01T04:52:23Z</datestamp><setSpec>journal:jrpk</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Optimasi Biaya Komputasi Awan Melalui Penjadwalan Beban Kerja Berbasis Prediksi</dc:title><dc:creator>Panji Nugroho</dc:creator><dc:creator>Riska Amelia</dc:creator><dc:subject>Komputasi Awan</dc:subject><dc:subject>komputasi awan</dc:subject><dc:subject>optimasi biaya</dc:subject><dc:subject>penjadwalan beban</dc:subject><dc:subject>prediksi permintaan</dc:subject><dc:description>Biaya komputasi awan membengkak akibat penyediaan sumber daya berlebih. Penelitian ini merancang penjadwal beban kerja yang memanfaatkan prediksi permintaan untuk memilih antara instans sesuai permintaan dan instans cadangan. Pengujian dilakukan pada beban kerja produksi selama enam bulan. Biaya komputasi turun 41 persen dibandingkan penyediaan statis, dengan pelanggaran perjanjian tingkat layanan tetap di bawah 0,3 persen.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak dan Komputasi</dc:publisher><dc:date>2025-09-30</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/optimasi-biaya-komputasi-awan-penjadwalan-beban-prediksi</dc:identifier><dc:source>3025-1104</dc:source><dc:source>Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak dan Komputasi; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9404</identifier><datestamp>2026-10-01T04:52:44Z</datestamp><setSpec>journal:jrpk</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Pengukuran Utang Teknis pada Proyek Perangkat Lunak Warisan Menggunakan Analisis Statis</dc:title><dc:creator>Hilman Fauzi</dc:creator><dc:creator>Dinda Permatasari</dc:creator><dc:subject>utang teknis</dc:subject><dc:subject>analisis statis</dc:subject><dc:subject>perangkat lunak warisan</dc:subject><dc:subject>pemeliharaan</dc:subject><dc:description>Perangkat lunak warisan sering dipertahankan tanpa pemahaman atas biaya pemeliharaannya. Penelitian ini mengukur utang teknis pada sebelas proyek warisan berumur di atas lima tahun menggunakan analisis statis. Rasio utang teknis berkisar 8,4 sampai 31,7 persen dari total usaha pengembangan. Korelasi kuat ditemukan antara kerumitan siklomatik dan frekuensi cacat, dengan koefisien 0,74. Penelitian menyarankan ambang intervensi pada rasio 15 persen.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak dan Komputasi</dc:publisher><dc:date>2025-09-30</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/pengukuran-utang-teknis-proyek-warisan-analisis-statis</dc:identifier><dc:source>3025-1104</dc:source><dc:source>Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak dan Komputasi; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9405</identifier><datestamp>2026-10-01T04:51:02Z</datestamp><setSpec>journal:jrpk</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Pemanfaatan Model Bahasa untuk Pembuatan Uji Unit Otomatis dan Evaluasi Cakupannya</dc:title><dc:creator>Yoga Pratama</dc:creator><dc:creator>Selvi Anggraeni</dc:creator><dc:subject>pembuatan uji otomatis</dc:subject><dc:subject>model bahasa</dc:subject><dc:subject>cakupan uji</dc:subject><dc:subject>kualitas perangkat lunak</dc:subject><dc:description>Penulisan uji unit memakan waktu dan sering diabaikan saat tenggat mendesak. Penelitian ini mengevaluasi pembuatan uji unit otomatis menggunakan model bahasa pada 240 kelas dari empat proyek nyata. Cakupan pernyataan yang dihasilkan mencapai 71,3 persen, dibandingkan 83,6 persen pada uji tulisan manusia. Namun 22 persen uji yang dihasilkan bersifat dangkal dan lolos tanpa menguji perilaku sesungguhnya, sehingga penelaahan manusia tetap diperlukan.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak dan Komputasi</dc:publisher><dc:date>2026-06-30</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/pemanfaatan-model-bahasa-pembuatan-uji-unit-otomatis</dc:identifier><dc:source>3025-1104</dc:source><dc:source>Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak dan Komputasi; Vol 2, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9406</identifier><datestamp>2026-10-01T04:52:43Z</datestamp><setSpec>journal:jrpk</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Rancang Bangun Kerangka Kerja Pengujian Antarmuka Pemrograman Aplikasi Berbasis Kontrak</dc:title><dc:creator>Bagas Setiawan</dc:creator><dc:creator>Nabila Zahra</dc:creator><dc:subject>pengujian kontrak</dc:subject><dc:subject>API</dc:subject><dc:subject>integrasi berkelanjutan</dc:subject><dc:subject>layanan mikro</dc:subject><dc:description>Perubahan antarmuka pemrograman aplikasi kerap merusak layanan pemakainya tanpa terdeteksi dini. Penelitian ini membangun kerangka kerja pengujian berbasis kontrak yang memverifikasi kesesuaian penyedia dan pemakai secara otomatis. Kerangka diuji pada sistem dengan 34 layanan saling terhubung. Kegagalan integrasi yang terdeteksi sebelum penerapan meningkat dari 46 persen menjadi 92 persen, dan waktu penelusuran penyebab berkurang rata-rata 68 persen.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak dan Komputasi</dc:publisher><dc:date>2026-06-30</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/rancang-bangun-kerangka-pengujian-api-berbasis-kontrak</dc:identifier><dc:source>3025-1104</dc:source><dc:source>Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak dan Komputasi; Vol 2, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9407</identifier><datestamp>2026-10-01T04:54:33Z</datestamp><setSpec>journal:jrpk</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Penerapan Infrastruktur sebagai Kode untuk Konsistensi Lingkungan Pengembangan dan Produksi</dc:title><dc:creator>Ferry Kurniawan</dc:creator><dc:creator>Alya Rahmadani</dc:creator><dc:subject>Komputasi Awan</dc:subject><dc:subject>infrastruktur sebagai kode</dc:subject><dc:subject>konsistensi lingkungan</dc:subject><dc:subject>otomatisasi</dc:subject><dc:subject>DevOps</dc:subject><dc:description>Perbedaan konfigurasi antara lingkungan pengembangan dan produksi menjadi sumber kegagalan yang sulit dilacak. Penelitian ini menerapkan pendekatan infrastruktur sebagai kode pada organisasi dengan sembilan lingkungan berbeda. Insiden yang berakar pada perbedaan konfigurasi turun dari 23 menjadi 2 kejadian per kuartal. Waktu penyiapan lingkungan baru berkurang dari rata-rata tiga hari menjadi 40 menit.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak dan Komputasi</dc:publisher><dc:date>2026-06-30</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/penerapan-infrastruktur-sebagai-kode-konsistensi-lingkungan</dc:identifier><dc:source>3025-1104</dc:source><dc:source>Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak dan Komputasi; Vol 2, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9408</identifier><datestamp>2026-10-01T04:51:28Z</datestamp><setSpec>journal:jrpk</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Evaluasi Kinerja Basis Data Relasional dan Dokumen pada Beban Kerja Baca Intensif</dc:title><dc:creator>Aditya Nugraha</dc:creator><dc:creator>Citra Maharani</dc:creator><dc:subject>basis data relasional</dc:subject><dc:subject>basis data dokumen</dc:subject><dc:subject>kinerja</dc:subject><dc:subject>beban kerja baca</dc:subject><dc:description>Pemilihan jenis basis data sering didasarkan pada preferensi, bukan pengukuran. Penelitian ini membandingkan kinerja basis data relasional dan berbasis dokumen pada beban kerja baca intensif dengan pola akses yang identik. Pengujian mencakup lima skenario kueri pada dataset 40 juta rekaman. Basis data relasional unggul pada kueri gabungan kompleks dengan selisih 3,2 kali, sedangkan basis data dokumen unggul pada pembacaan dokumen utuh dengan selisih 2,7 kali.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak dan Komputasi</dc:publisher><dc:date>2026-06-30</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/evaluasi-kinerja-basis-data-relasional-dokumen-baca-intensif</dc:identifier><dc:source>3025-1104</dc:source><dc:source>Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak dan Komputasi; Vol 2, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9501</identifier><datestamp>2026-08-12T00:24:44Z</datestamp><setSpec>journal:jtppd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Pengaruh Pembelajaran Adaptif Berbantuan Komputer terhadap Hasil Belajar Matematika</dc:title><dc:creator>Mulyadi Hasan</dc:creator><dc:creator>Ratih Kusuma</dc:creator><dc:creator>Deni Setiabudi</dc:creator><dc:subject>Interaksi Manusia Komputer</dc:subject><dc:subject>pembelajaran adaptif</dc:subject><dc:subject>hasil belajar</dc:subject><dc:subject>matematika</dc:subject><dc:subject>eksperimen kuasi</dc:subject><dc:description>Perbedaan kecepatan belajar sulit diakomodasi dalam pengajaran klasikal. Penelitian ini menguji pengaruh sistem pembelajaran adaptif terhadap hasil belajar matematika melalui eksperimen kuasi pada 284 siswa sekolah menengah. Kelompok eksperimen memperoleh materi yang disesuaikan tingkat penguasaannya. Nilai rata-rata pascates kelompok eksperimen 78,4 dibandingkan 69,1 pada kelompok kontrol, dengan ukuran efek Cohen sebesar 0,71. Peningkatan terbesar terjadi pada siswa berkemampuan awal rendah.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Teknologi Pendidikan dan Pembelajaran Digital</dc:publisher><dc:date>2025-10-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/pengaruh-pembelajaran-adaptif-berbantuan-komputer-hasil-belajar-matematika</dc:identifier><dc:source>3025-1105</dc:source><dc:source>Jurnal Teknologi Pendidikan dan Pembelajaran Digital; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9502</identifier><datestamp>2026-10-01T04:51:56Z</datestamp><setSpec>journal:jtppd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Analisis Keterlibatan Peserta dalam Kursus Daring Terbuka Berdasarkan Jejak Interaksi</dc:title><dc:creator>Sinta Ayu Lestari</dc:creator><dc:creator>Bimo Aryo</dc:creator><dc:subject>Interaksi Manusia Komputer</dc:subject><dc:subject>kursus daring terbuka</dc:subject><dc:subject>keterlibatan peserta</dc:subject><dc:subject>analitik pembelajaran</dc:subject><dc:subject>pengelompokan</dc:subject><dc:description>Tingkat penyelesaian kursus daring terbuka umumnya rendah, namun penyebabnya jarang dianalisis secara empiris. Penelitian ini menganalisis jejak interaksi 18.700 peserta pada enam kursus. Pengelompokan menghasilkan empat pola keterlibatan yang berbeda. Peserta dengan pola interaksi teratur sejak pekan pertama memiliki peluang menyelesaikan kursus 6,4 kali lebih besar. Intervensi pengingat pada pekan kedua menaikkan penyelesaian sebesar 11 poin persentase.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Teknologi Pendidikan dan Pembelajaran Digital</dc:publisher><dc:date>2025-10-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/analisis-keterlibatan-peserta-kursus-daring-jejak-interaksi</dc:identifier><dc:source>3025-1105</dc:source><dc:source>Jurnal Teknologi Pendidikan dan Pembelajaran Digital; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9503</identifier><datestamp>2026-10-01T04:53:13Z</datestamp><setSpec>journal:jtppd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Perancangan Media Pembelajaran Realitas Tertambah untuk Materi Anatomi Tumbuhan</dc:title><dc:creator>Kartika Wulandari</dc:creator><dc:creator>Rangga Aditama</dc:creator><dc:subject>Interaksi Manusia Komputer</dc:subject><dc:subject>realitas tertambah</dc:subject><dc:subject>media pembelajaran</dc:subject><dc:subject>anatomi tumbuhan</dc:subject><dc:subject>model ADDIE</dc:subject><dc:description>Pemahaman struktur tiga dimensi sulit dibangun dari gambar dua dimensi pada buku teks. Penelitian ini merancang media pembelajaran realitas tertambah untuk materi anatomi tumbuhan. Pengembangan menggunakan model ADDIE dengan validasi tiga ahli materi dan dua ahli media. Uji coba pada 112 siswa menunjukkan peningkatan pemahaman konsep sebesar 27 persen dibandingkan pembelajaran konvensional, dengan skor motivasi belajar 4,4 dari 5.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Teknologi Pendidikan dan Pembelajaran Digital</dc:publisher><dc:date>2025-10-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/perancangan-media-pembelajaran-realitas-tertambah-anatomi-tumbuhan</dc:identifier><dc:source>3025-1105</dc:source><dc:source>Jurnal Teknologi Pendidikan dan Pembelajaran Digital; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9504</identifier><datestamp>2026-10-01T04:52:39Z</datestamp><setSpec>journal:jtppd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Implementasi Sistem Manajemen Pembelajaran pada Sekolah dengan Keterbatasan Koneksi Internet</dc:title><dc:creator>Slamet Riyadi</dc:creator><dc:creator>Endah Purwanti</dc:creator><dc:creator>Tio Ardiansyah</dc:creator><dc:subject>sistem manajemen pembelajaran</dc:subject><dc:subject>mode luring</dc:subject><dc:subject>kesenjangan digital</dc:subject><dc:subject>penyelarasan data</dc:subject><dc:description>Sistem manajemen pembelajaran mengandaikan koneksi internet stabil yang tidak selalu tersedia. Penelitian ini mengembangkan sistem yang mengutamakan mode luring dengan penyelarasan berkala. Penerapan dilakukan pada sembilan sekolah di daerah dengan ketersediaan koneksi di bawah empat jam sehari. Tingkat penyelesaian tugas naik dari 43 persen menjadi 81 persen, dan kebutuhan kuota data turun 76 persen dibandingkan sistem berbasis peramban penuh.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Teknologi Pendidikan dan Pembelajaran Digital</dc:publisher><dc:date>2025-10-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/implementasi-sistem-manajemen-pembelajaran-keterbatasan-koneksi</dc:identifier><dc:source>3025-1105</dc:source><dc:source>Jurnal Teknologi Pendidikan dan Pembelajaran Digital; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9505</identifier><datestamp>2026-08-20T00:08:54Z</datestamp><setSpec>journal:jtppd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Deteksi Kecurangan Ujian Daring Melalui Analisis Pola Perilaku Peserta</dc:title><dc:creator>Wahyudi Santoso</dc:creator><dc:creator>Prita Anindya</dc:creator><dc:subject>Interaksi Manusia Komputer</dc:subject><dc:subject>integritas akademik</dc:subject><dc:subject>ujian daring</dc:subject><dc:subject>analitik perilaku</dc:subject><dc:subject>deteksi anomali</dc:subject><dc:description>Ujian daring rentan terhadap kecurangan yang sulit diawasi secara langsung. Penelitian ini mengembangkan metode deteksi berbasis analisis pola perilaku yang mencakup waktu pengerjaan tiap butir, urutan perpindahan, dan pola perubahan jawaban. Data berasal dari 4.300 sesi ujian. Model mencapai skor F1 sebesar 0,812 dengan tingkat positif palsu 4,1 persen, tanpa memerlukan pengawasan kamera yang mengganggu privasi peserta.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Teknologi Pendidikan dan Pembelajaran Digital</dc:publisher><dc:date>2026-07-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/deteksi-kecurangan-ujian-daring-analisis-pola-perilaku</dc:identifier><dc:source>3025-1105</dc:source><dc:source>Jurnal Teknologi Pendidikan dan Pembelajaran Digital; Vol 2, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9506</identifier><datestamp>2026-10-01T04:52:44Z</datestamp><setSpec>journal:jtppd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Penilaian Otomatis Esai Bahasa Indonesia Menggunakan Model Transformer</dc:title><dc:creator>Nurhayati Suryani</dc:creator><dc:creator>Faisal Abdullah</dc:creator><dc:subject>Interaksi Manusia Komputer</dc:subject><dc:subject>penilaian otomatis</dc:subject><dc:subject>esai</dc:subject><dc:subject>transformer</dc:subject><dc:subject>bahasa Indonesia</dc:subject><dc:description>Penilaian esai secara manual memakan waktu dan rentan ketidakkonsistenan antarpenilai. Penelitian ini membangun sistem penilaian otomatis esai bahasa Indonesia menggunakan model transformer. Data latih berupa 6.800 esai yang telah dinilai dua guru dengan kesepakatan Kappa 0,76. Korelasi penilaian sistem dengan penilaian manusia mencapai 0,834 pada aspek isi dan 0,712 pada aspek organisasi. Aspek kreativitas tetap sulit dinilai otomatis.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Teknologi Pendidikan dan Pembelajaran Digital</dc:publisher><dc:date>2026-07-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/penilaian-otomatis-esai-bahasa-indonesia-transformer</dc:identifier><dc:source>3025-1105</dc:source><dc:source>Jurnal Teknologi Pendidikan dan Pembelajaran Digital; Vol 2, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9507</identifier><datestamp>2026-08-12T00:24:44Z</datestamp><setSpec>journal:jtppd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Pengembangan Permainan Serius untuk Pembelajaran Literasi Keuangan Siswa Sekolah Dasar</dc:title><dc:creator>Retno Widyaningrum</dc:creator><dc:creator>Adi Chandra</dc:creator><dc:subject>Interaksi Manusia Komputer</dc:subject><dc:subject>permainan serius</dc:subject><dc:subject>literasi keuangan</dc:subject><dc:subject>sekolah dasar</dc:subject><dc:subject>pembelajaran berbasis permainan</dc:subject><dc:description>Literasi keuangan sejak dini memengaruhi perilaku ekonomi di kemudian hari, namun sulit diajarkan secara abstrak. Penelitian ini mengembangkan permainan serius bertema pengelolaan uang saku untuk siswa kelas empat sampai enam. Pengujian dilakukan pada 156 siswa selama delapan pekan. Skor literasi keuangan meningkat rata-rata 31 persen, dan wawancara menunjukkan perubahan kebiasaan menabung pada 62 persen partisipan.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Teknologi Pendidikan dan Pembelajaran Digital</dc:publisher><dc:date>2026-07-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/pengembangan-permainan-serius-literasi-keuangan-sekolah-dasar</dc:identifier><dc:source>3025-1105</dc:source><dc:source>Jurnal Teknologi Pendidikan dan Pembelajaran Digital; Vol 2, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9508</identifier><datestamp>2026-10-01T04:51:56Z</datestamp><setSpec>journal:jtppd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Prediksi Risiko Putus Studi Mahasiswa Menggunakan Data Akademik dan Aktivitas Daring</dc:title><dc:creator>Hesti Nurjanah</dc:creator><dc:creator>Yanuar Prakoso</dc:creator><dc:creator>Lukman Hakim</dc:creator><dc:subject>Sains Data</dc:subject><dc:subject>prediksi putus studi</dc:subject><dc:subject>analitik pembelajaran</dc:subject><dc:subject>intervensi dini</dc:subject><dc:subject>data akademik</dc:subject><dc:description>Intervensi terhadap mahasiswa berisiko putus studi lebih efektif bila dilakukan lebih dini. Penelitian ini membangun model prediksi yang memadukan data akademik dengan pola aktivitas pada sistem pembelajaran daring. Data mencakup 7.200 mahasiswa selama empat angkatan. Model mencapai AUC 0,867 pada prediksi di akhir semester pertama. Fitur paling berpengaruh adalah keteraturan akses sistem, bukan nilai semester itu sendiri.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Teknologi Pendidikan dan Pembelajaran Digital</dc:publisher><dc:date>2026-07-31</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/prediksi-risiko-putus-studi-mahasiswa-data-akademik-aktivitas-daring</dc:identifier><dc:source>3025-1105</dc:source><dc:source>Jurnal Teknologi Pendidikan dan Pembelajaran Digital; Vol 2, No 1 (2026)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9509</identifier><datestamp>2026-10-01T03:50:26Z</datestamp><setSpec>journal:jkbsd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>manajemen keuangan</dc:title><dc:creator>andi amri</dc:creator><dc:subject>Rekayasa Perangkat Lunak</dc:subject><dc:subject>financial berhavior</dc:subject><dc:subject>manajemen keuangan</dc:subject><dc:description>Background: Traditional economic models often assume that individuals act as purely rational agents aiming to maximize utility. However, contemporary research in behavioral finance and psychology demonstrates that human financial decision-making is heavily influenced by cognitive biases, emotional states, and socio-economic variables.

Objective: This study examines the core determinants of financial behavior—specifically focusing on spending, saving, borrowing, and investment patterns—and evaluates how these behaviors impact long-term financial well-being.

Methodology: Utilizing a mixed-methods approach incorporating quantitative surveys and structural equation modeling alongside qualitative interviews, data was collected from a diverse demographic cohort. The framework integrates key psychological models, such as the Theory of Planned Behavior and Prospect Theory.

Key Findings: The results indicate that financial literacy alone is insufficient to guarantee sound financial outcomes; rather, psychological constructs such as self-control, risk tolerance, and cognitive heuristics (e.g., loss aversion and anchoring) play a critical mediating role. Furthermore, positive financial behaviors significantly mediate the relationship between financial knowledge and overall subjective financial satisfaction.

Conclusion: The findings highlight the necessity of moving beyond traditional economic frameworks by incorporating behavioral insights into financial education and policy design. Interventions aimed at improving financial well-being must address both cognitive capacity and psychological resilience.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Kecerdasan Buatan dan Sains Data</dc:publisher><dc:date>2026-08-10</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/manajemen-keuangan</dc:identifier><dc:source>3025-1102</dc:source><dc:source>Jurnal Kecerdasan Buatan dan Sains Data; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9511</identifier><datestamp>2026-10-01T03:50:39Z</datestamp><setSpec>journal:jsitd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>kata kerja atau kata perintah (imbuhan me- + kata dasar makna +</dc:title><dc:creator>adf</dc:creator><dc:subject>Sains Data</dc:subject><dc:subject>adfad</dc:subject><dc:description>kata kerja atau kata perintah (imbuhan me- + kata dasar makna + kata kerja atau kata perintah (imbuhan me- + kata dasar makna + kata kerja atau kata perintah (imbuhan me- + kata dasar makna + kata kerja atau kata perintah (imbuhan me- + kata dasar makna + kata kerja atau kata perintah (imbuhan me- + kata dasar makna + kata kerja atau kata perintah (imbuhan me- + kata dasar makna + kata kerja atau kata perintah (imbuhan me- + kata dasar makna + kata kerja atau kata perintah (imbuhan me- + kata dasar makna + kata kerja atau kata perintah (imbuhan me- + kata dasar makna + kata kerja atau kata perintah (imbuhan me- + kata dasar makna + kata kerja atau kata perintah (imbuhan me- + kata dasar makna + kata kerja atau kata perintah (imbuhan me- + kata dasar makna + kata kerja atau kata perintah (imbuhan me- + kata dasar makna + kata kerja atau kata perintah (imbuhan me- + kata dasar makna + kata kerja atau kata perintah (imbuhan me- + kata dasar makna + kata kerja atau kata perintah (imbuhan me- + kata dasar makna +</dc:description><dc:publisher>Jurnal Sistem Informasi dan Transformasi Digital</dc:publisher><dc:date>2026-08-12</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/kata-kerja-atau-kata-perintah-imbuhan-me-kata-dasar-makna</dc:identifier><dc:source>3025-1101</dc:source><dc:source>Jurnal Sistem Informasi dan Transformasi Digital; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record><record><header><identifier>oai:journal.rajonet.com:article/9512</identifier><datestamp>2026-10-01T03:50:39Z</datestamp><setSpec>journal:jsitd</setSpec></header><metadata><oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><dc:title>Implementasi Artificial Intelligence dalam Meningkatkan Efektivitas Sistem Informasi Pengambilan Keputusan</dc:title><dc:creator>Noviandri</dc:creator><dc:subject>Komputasi Awan</dc:subject><dc:subject>abc</dc:subject><dc:subject>abg</dc:subject><dc:description>“Pengembangan Sistem Informasi Berbasis Artificial Intelligence untuk Mendukung Pengambilan Keputusan pada Layanan Kesehatan Mental”

atau jika ingin lebih spesifik dan mudah dibuat penelitiannya:

“Analisis Penerimaan Pengguna terhadap Sistem Informasi Layanan Kesehatan Mental Berbasis Artificial Intelligence Menggunakan Model UTAUT”

Kalau targetnya jurnal SINTA 2/3/4, saya juga bisa buatkan 10 judul Sistem Informasi yang lebih akademis, spesifik, dan punya novelty, lengkap dengan variabel penelitian, metode, objek penelitian, dan rumusan masalahnya.“Pengembangan Sistem Informasi Berbasis Artificial Intelligence untuk Mendukung Pengambilan Keputusan pada Layanan Kesehatan Mental”

atau jika ingin lebih spesifik dan mudah dibuat penelitiannya:

“Analisis Penerimaan Pengguna terhadap Sistem Informasi Layanan Kesehatan Mental Berbasis Artificial Intelligence Menggunakan Model UTAUT”

Kalau targetnya jurnal SINTA 2/3/4, saya juga bisa buatkan 10 judul Sistem Informasi yang lebih akademis, spesifik, dan punya novelty, lengkap dengan variabel penelitian, metode, objek penelitian, dan rumusan masalahnya.</dc:description><dc:publisher>Jurnal Sistem Informasi dan Transformasi Digital</dc:publisher><dc:date>2026-08-12</dc:date><dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type><dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://journal.rajonet.com/articles/implementasi-artificial-intelligence-dalam-meningkatkan-efektivitas-sistem-informasi-pengambilan-keputusan</dc:identifier><dc:source>3025-1101</dc:source><dc:source>Jurnal Sistem Informasi dan Transformasi Digital; Vol 1, No 1 (2025)</dc:source><dc:language>ind</dc:language><dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights></oai_dc:dc></metadata></record></ListRecords></OAI-PMH>