STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer
type: channel
description: Journal Title : STORAGE Sub Title : Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Language : Indonesia and English e-ISSN : 2828-5344 Frequency : 4 issues per year (February, May, August and November) Publisher : Yayasan Literasi Sains Indonesia DOI : doi.org/10.55123/storage Citation Analysis : Google Scholar Editor-in-chief : Muhamad Fuat Asnawi, M.M., M.Kom Email : jurnal.storage@gmail.com Phone : +62 852-9291-2229 STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer yang diterbitkan 4 (empat) kali dalam setahun, yaitu pada bulan Februari, Mei, Agustus dan November oleh Yayasan Literasi Sains Indonesia. Jurnal ini merupakan jurnal yang dapat akses secara terbuka bagi para Peneliti, Mahasiswa dan Dosen yang ingin mempublikasikan hasil penelitiannya pada bidang Teknik dan Ilmu Komputer. STORAGE adalah wadah informasi berupa hasil penelitian, studi kepustakaan, gagasan, aplikasi teori dan kajian analisis kritis dibidang perkembangan teknologi terkini yang meliputi bidang Arsitektur, Teknik Sipil, Teknik Mesin dan Ilmu Komputer.
publisher: Yayasan Literasi Sains Indonesia
language: en-US
publication name: STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer
issn: 2828-5344
items: ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK PADA ULASAN APLIKASI OJEK INDRALAYA MENGGUNAKAN PERBANDINGAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAIVE BAYES
items: Optimasi Design for Maintainability Sistem Perpipaan pada Tahap FEED Menggunakan SmartPlant 3D dan FMEA
items: IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI RISIKO RELAPS PADA SISTEM MONITORING PASIEN REHABILITASI NARKOBA
items: Implementasi Sistem Deteksi Golongan Darah Menggunakan Metode Sobel
items: DESAIN UI/UX SISTEM POINT OF SALE UMKM TOKO KELONTONG MENGGUNAKAN METODE DESIGN THINKING
items: ANALISIS PERBANDINGAN PERFORMA ALGORITMA RANDOM FOREST, XGBOOST, DAN K-NEAREST NEIGHBOR DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG
items: IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA PADA APLIKASI MOBILE JKN
items: Pengembangan Komposit Linear Low-Density Polyethylene dengan Asam Palmitat Sebagai Material Thermal Energy Storage
items: Rancang Bangun Sistem Informasi Inventaris Barang Berbasis Web Menggunakan React.js dan Google Firebase Cloud
items: INTEGRASI NATURAL LANGUAGE PROCESSING DAN K-MEANS CLUSTERING PADA SISTEM EVALUASI PEMBELAJARAN BERBASIS REAL-TIME
items: Implementasi Intrusion Prevention System Berbasis Variational Autoencoder untuk Mencegah Judi Online pada Jaringan Komunitas
items: FastViT-Based Lightweight Batak Script Recognition for Cultural Digital Preservation
items: ANALISIS DISTRIBUSI TEMPERATUR PADA MESIN RETORT STERILISASI MENGGUNAKAN CFD DENGAN VARIASI TEMPERATUR DAN KECEPATAN ALIRAN UAP
items: A MACHINE LEARNING-BASED CONCEPTUAL FRAMEWORK FOR AUTOMATED DIGITAL WASTE CLASSIFICATION WITH PROJECTED CARBON FOOTPRINT REDUCTION
items: STUDI KAPASITAS DAN DAKTILITAS KOLOM BETON BERTULANG YANG DIPERKUAT BAJA SIKU DENGAN METODE ELEMEN HINGGA
items: IMPLEMENTASI INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEM (ITS) DI KOTA PADANG, SUMATERA BARAT
items: Optimalisasi Performa Mesin Motor 160cc Manual Melalui Kombinasi Jenis Busi dan Bahan Bakar RON 92
items: RANCANG BANGUN GAME EDUKASI KOSAKATA BAHASA ARAB BERGENRE RPG BERBASIS 2D UNTUK SISWA MADRASAH DINIYAH
items: EVALUASI QUANTITY TAKE-OFF DAN ESTIMASI BIAYA BERBASIS BUILDING INFORMATION MODELING PADA STRUKTUR BAWAH JEMBATAN PULAU BALANG
items: SIMULASI DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN EVALUASI KESERAGAMAN PEMANASAN PADA RETORT STERILISASI MAKANAN MENGGUNAKAN CFD
items: SISTEM INFORMASI BOOKING LAPANGAN BADMINTON BERBASIS WEB MENGGUNAKAN REACT JS DAN EXPRESS JS
items: IMPLEMENTASI DEEP LEARNING MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK KLASIFIKASI GAYA BELAJAR SISWA BERDASARKAN EKSPRESI WAJAH SISWA SELAMA PROSES PEMBELAJARAN
items: RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI ABSENSI SEKOLAH BERBASIS WEB DI SMK ANGKASA MOJOSARI

ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK PADA ULASAN APLIKASI OJEK INDRALAYA MENGGUNAKAN PERBANDINGAN SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAIVE BAYES
type: item
description: Kehadiran Ojek Indralaya sebagai transportasi lokal sangat dipengaruhi oleh kepuasan pengguna di Google Playstore, namun banyaknya ulasan membuat analisis manual menjadi tidak efisien dan rentan subjektivitas. Penelitian ini menerapkan Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) untuk memetakan sentimen pengguna (positif dan negatif) pada lima aspek layanan: harga, keamanan, kenyamanan, fitur aplikasi, dan pelayanan driver. Menggunakan metode text mining, sebanyak 1.023 data ulasan dikumpulkan melalui teknik scraping dan diolah melalui tahap preprocessing (termasuk mempertahankan slang word bernilai emosi), lalu dibobotkan menggunakan TF-IDF. Model klasifikasi dibangun dengan membandingkan performa algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes menggunakan pembagian data 80:20. Kinerja model dievaluasi melalui metrik Accuracy, Precision, Recall, F1-score, dan Confusion Matrix. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma SVM memiliki performa yang lebih stabil dan unggul pada seluruh aspek dibandingkan Naive Bayes, dengan performa tertinggi dicapai oleh SVM pada aspek harga (Accuracy 95,65%). Sebaliknya, performa terendah ditemukan pada algoritma Naive Bayes pada aspek keamanan yang dipengaruhi oleh adanya imbalanced dataset. Penelitian ini memberikan kontribusi berupa pemetaan sentimen berbasis aspek yang spesifik sebagai rekomendasi terstruktur bagi pengembang untuk menentukan prioritas perbaikan layanan transportasi lokal.
creator: Muslimin Muslimin
creator: Herri Setiawan
creator: Dwi Asa Verano
rights: Copyright (c) 2026 Muslimin Muslimin, Herri Setiawan, Dwi Asa Verano https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 252
ending page: 260
doi: 10.55123/storage.v5i3.8064

Optimasi Design for Maintainability Sistem Perpipaan pada Tahap FEED Menggunakan SmartPlant 3D dan FMEA
type: item
description: Maintainability merupakan parameter penting dalam sistem perpipaan industri proses karena berpengaruh langsung terhadap waktu perbaikan dan ketersediaan sistem. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan maintainability sistem perpipaan pada tahap Front-End Engineering Design (FEED) dengan mengintegrasikan SP3D dengan FMEA secara kuantitatif pada tahap FEED yang berbeda dengan studi sebelumnya yang lebih fokus pada validasi konstruksi atau predictive maintainability pasca konstruksi. Analisis dilakukan dengan mengidentifikasi mode kegagalan kritis, menghitung nilai Risk Priority Number (RPN), serta mengevaluasi maintainability clearance dan estimasi Mean Time to Repair (MTTR) dengan memberikan data kuantitatif untuk desain awal yang memengaruhi MTTR dan availability. Hasil menunjukkan bahwa optimasi tata letak berbasis SP3D meningkatkan clearance dari 797,5 mm menjadi 1137,5 mm (42,63%). Implementasi perbaikan desain menurunkan nilai RPN rata-rata lebih dari 50% dan menurunkan MTTR dari 7,92 jam menjadi 5,95 jam (24,84%). Penurunan MTTR berdampak pada peningkatan availability sistem mengurangi risiko kegagalan dan biaya modifikasi setelah konstruksi. Hasil penelitian membuktikan bahwa integrasi SP3D dan FMEA pada tahap FEED efektif dalam mendukung implementasi Design for Maintainability pada sistem perpipaan industri.
creator: Dewi Rahmawati
creator: Harun Indra Kusuma
creator: Rahmad Hendri
creator: Erian Sutantio
creator: Indila Mayrosa
creator: Fian Maulana Sidik
rights: Copyright (c) 2026 Dewi Rahmawati, Harun Indra Kusuma, Rahmad Hendri, Erian Sutantio, Indila Mayrosa, Fian Maulana Sidik https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 261
ending page: 271
doi: 10.55123/storage.v5i3.8102

IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI RISIKO RELAPS PADA SISTEM MONITORING PASIEN REHABILITASI NARKOBA
type: item
description: Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma Gaussian Naïve Bayes pada sistem Analisis Risiko Relaps untuk memprediksi risiko relaps pasien rehabilitasi narkoba secara cepat, terstruktur, dan berbasis data. Sistem dikembangkan menggunakan Python, Streamlit, dan MySQL dengan pendekatan Research and Development. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, prapemrosesan, encoding, standardisasi, SMOTE, pembagian data 80:20, pelatihan model, evaluasi, dan implementasi sistem. Variabel prediktor mencakup usia, riwayat pakai, hasil tes urine, lama pakai, status kerja, dan dukungan keluarga. Dari 87 data sampel pemeriksaan dengan 76 pasien unik, sistem mengklasifikasikan 44 pasien berisiko tinggi dan 32 pasien berisiko rendah. Evaluasi awal pada 18 data uji menghasilkan accuracy, precision, recall, dan F1-score sebesar 1,00. Meskipun hasil ini menunjukkan performa model yang sangat baik pada data uji, ukuran sampel pengujian yang masih terbatas menyebabkan hasil tersebut belum dapat digeneralisasi secara luas. Oleh karena itu, sistem masih memerlukan pengujian lebih lanjut menggunakan dataset yang lebih besar, lebih beragam, serta validasi silang untuk memastikan stabilitas dan generalisasi model sebelum diterapkan secara operasional dalam skala luas.
creator: Steve Jeremy Rarumangkay
creator: Yonathan Kazu Datumbanua
creator: Levi Elia Pitoy
creator: Marike Amelda Silvia Kondoj
creator: Franky Gerald Cliford Manoppo
rights: Copyright (c) 2026 Steve Jeremy Rarumangkay, Yonathan Kazu Datumbanua, Levi Elia Pitoy, Marike Amelda Silvia Kondoj, Franky Gerald Cliford Manoppo https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 272
ending page: 283
doi: 10.55123/storage.v5i3.8209

Implementasi Sistem Deteksi Golongan Darah Menggunakan Metode Sobel
type: item
description: Interpretasi golongan darah secara manual sering kali menghadapi kendala subjektivitas dan variasi kondisi lingkungan, sehingga diperlukan sistem otomatisasi yang akurat dan efisien. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi golongan darah otomatis melalui integrasi operator Sobel sebagai ekstraktor fitur dan Random Forest sebagai model klasifikasi. Proses diawali dengan pengolahan citra menggunakan kanal hijau untuk memperjelas batas aglutinasi, kemudian nilai Edge Density Ratio (EDR) diekstraksi dari area reagen Anti-A, Anti-B, dan Anti-D sebagai input klasifikasi. Berdasarkan pengujian terhadap 432 data citra, sistem yang diusulkan mencapai akurasi global sebesar 97,92%. Hasil ini menunjukkan peningkatan signifikan dibandingkan pendekatan rule-based murni yang hanya mencapai akurasi 44,68%. Selain itu, metode ini menawarkan efisiensi komputasi yang lebih baik dibandingkan arsitektur Deep Learning konvensional, sehingga menjadi solusi yang lebih praktis untuk implementasi pada perangkat medis portabel berbasis edge computing tanpa mengorbankan performa.
creator: Diana
creator: Roytuddin
rights: Copyright (c) 2026 Diana, Roytuddin https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 284
ending page: 290
doi: 10.55123/storage.v5i3.8316

DESAIN UI/UX SISTEM POINT OF SALE UMKM TOKO KELONTONG MENGGUNAKAN METODE DESIGN THINKING
type: item
description: Digitalisasi operasional pada Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) diperlukan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pengelolaan usaha. Toko LL masih melakukan pencatatan penjualan, pembelian, stok, laporan keuangan, dan data pelanggan secara manual sehingga sering terjadi transaksi terlewat, selisih pencatatan, serta kesulitan memantau stok. Penelitian ini bertujuan merancang desain User Interface (UI) dan User Experience (UX) sistem Point of Sale (POS) berbasis web menggunakan metode Design Thinking yang meliputi tahap empathize, define, ideate, prototype, dan test. Prototipe dirancang menggunakan Figma dan dievaluasi dengan System Usability Scale (SUS) terhadap lima responden. Hasil pengujian memperoleh nilai rata-rata SUS sebesar 88,5 yang termasuk kategori excellent, menunjukkan bahwa rancangan antarmuka mudah digunakan dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Penelitian ini menghasilkan rancangan UI/UX sistem POS sederhana yang disesuaikan dengan alur kerja nyata UMKM toko kelontong dan kebutuhan pengguna non-teknis sehingga dapat menjadi referensi dalam pengembangan sistem POS bagi UMKM sejenis.
creator: Nabilah Salsabila Ichwan
creator: Edi Supratman
rights: Copyright (c) 2026 Nabilah Salsabila Ichwan, Edi Supratman https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 291
ending page: 301
doi: 10.55123/storage.v5i3.8382

ANALISIS PERBANDINGAN PERFORMA ALGORITMA RANDOM FOREST, XGBOOST, DAN K-NEAREST NEIGHBOR DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG
type: item
description: Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab kematian tertinggi di dunia sehingga diperlukan metode klasifikasi berbasis data yang mampu mendukung proses skrining awal secara efektif. Berbagai algoritma machine learning telah digunakan dalam klasifikasi penyakit jantung, namun masih terbatas penelitian yang membandingkan performa Random Forest, XGBoost, dan K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan penanganan ketidakseimbangan data serta optimasi hyperparameter secara sistematis melalui ablation study. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja ketiga algoritma tersebut dalam klasifikasi penyakit jantung menggunakan Heart Failure Prediction Dataset dari Kaggle yang terdiri dari 918 sampel dan 12 atribut. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data (imputasi, encoding, deteksi outlier menggunakan Isolation Forest), feature engineering, pembagian data dengan rasio 80:20, normalisasi dengan MinMaxScaler, seleksi fitur menggunakan Information Gain, penyeimbangan data menggunakan Random Oversampling, serta optimasi hyperparameter menggunakan Optuna berbasis Tree-structured Parzen Estimator (TPE). Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, dan Area Under Curve (AUC) melalui empat skenario ablation study: model dasar (S1), model dengan Random Oversampling (S2), model dengan Optuna (S3), dan model dengan kombinasi keduanya (S4). Hasil penelitian menunjukkan bahwa optimasi Optuna menghasilkan peningkatan yang lebih konsisten dibandingkan kombinasi Optuna dengan Random Oversampling. Random Forest pada Skenario 3 memperoleh kinerja terbaik dengan akurasi 89,14%, F1-Score 90,73%, dan AUC 94,95%. Hasil ini menunjukkan bahwa Optuna efektif meningkatkan kinerja klasifikasi, dengan Random Forest sebagai algoritma terbaik untuk klasifikasi penyakit jantung pada dataset yang digunakan sebagai sistem pendukung skrining awal.
creator: Risma Silitonga
creator: Deni Risdiansyah
creator: Erni
rights: Copyright (c) 2026 Risma Silitonga, Deni Risdiansyah, Erni https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 302
ending page: 311
doi: 10.55123/storage.v5i3.8538

IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA PADA APLIKASI MOBILE JKN
type: item
description: Aplikasi Mobile JKN merupakan sarana pelayanan kepada masyarakat berbasis perangkat mobile. Hadirnya aplikasi ini memberikan kemudahan kepada masyarakat dalam mengakses layanan kesehatan secara online. Fasilitas yang mudah ini tentu akan menjadikan layanan yang semakin banyak digunakan oleh kalangan masyarakat. Di Google Play Store terdapat komentar dari para pengguna aplikasi, yang mana komentar pengguna merupakan informasi yang sangat penting dalam pengetahuan tingkat kepuasan pengguna pada aplikasi dan layanan tersebut. Algoritma Naive Bayes digunakan untuk mengetahui pendapat atau komentar masyarakat terhadap aplikasi Mobile JKN, baik ulasan yang bersifat positif maupun yang bersifat negatif. Tahapan pada metode penelitian dilakukan dengan cara pengumpulan data yang dilakukan dengan scraping data dari Google Play Store. Data yang diambil adalah ulasan terbaru dengan jumlah sekitar 10.000 data. Tahapan cleaning, case folding, tokenization, stopword removal dan stemming digunakan untuk pemrosesan data. Pemberian label dan pemberian bobot menggunakan model TF-IDF dan implementasi algoritma Naive Bayes sebagai model klasifikasi. Selanjutnya dilakukan Confusion Matrix dan visualisasi data dengan menggunakan word cloud. Parameter yang digunakan pada evaluasi model Confusion Matrix yaitu accuracy, recall, precision dan F1-Score. Model menunjukkan hasil bahwa klasifikasi pada komentar atau ulasan pengguna aplikasi Mobile JKN menghasilkan performa cukup baik. Model yang dibangun mendapat hasil akurasi sebesar 91,85%, presisi 96,37%, recall 90,28%, dan F1-score 93,22%. Dengan begitu, hasil analisis ini akan menjadi bahan evaluasi di masa yang akan datang dan menjadikan pelayanan yang lebih baik lagi.
creator: Ikhwan
creator: Merlin Diana
creator: Bagus Setya
rights: Copyright (c) 2026 Ikhwan, Merlin Diana, Bagus Setya https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 312
ending page: 324
doi: 10.55123/storage.v5i3.8605

Pengembangan Komposit Linear Low-Density Polyethylene dengan Asam Palmitat Sebagai Material Thermal Energy Storage
type: item
description: Kebutuhan energi global yang terus meningkat mendorong pengembangan sistem penyimpanan energi termal yang efisien dan berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan melakukan studi awal pengembangan material komposit berbasis Linear Low-Density Polyethylene (LLDPE) dan asam palmitat sebagai media Thermal Energy Storage (TES). Metode eksperimental digunakan dengan menguji tiga variasi komposisi yaitu S1 (85%:15%), S2 (75%:25%), dan S3 (65%:35%) melalui proses pemanasan (charging) dan pendinginan (discharging) terkontrol menggunakan alat TES berbahan stainless steel dengan cartridge heater 300 Watt dan termokopel digital TM902C. Hasil pengukuran menunjukkan distribusi temperatur tidak homogen, dimana T2 selalu lebih tinggi dari T1 akibat dominasi mekanisme konduksi. Komposisi S2 (75%:25%) menghasilkan total energi tertinggi sebesar 60,48 KJ dengan kalor laten 30,24 KJ dan durasi fase laten paling panjang. Komposisi S1 (85%:15%) menunjukkan kestabilan termal terbaik dengan distribusi panas merata dan permukaan material paling homogen secara visual. Sementara itu, komposisi S3 (65%:35%) menunjukkan fluktuasi suhu tidak stabil disertai retakan dan pemisahan fase pada struktur material. Penelitian ini membuktikan bahwa rasio komposisi LLDPE dan asam palmitat berpengaruh signifikan terhadap stabilitas termal, kalor laten, dan kualitas solidifikasi material PCM dalam sistem Thermal Energy Storage.
creator: David Bayu
creator: Hisyam Ma`mun
creator: Muhammad Faesal Febriandyono
rights: Copyright (c) 2026 David Bayu, Hisyam Ma`mun, Muhammad Faesal Febriandyono https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 325
ending page: 334
doi: 10.55123/storage.v5i3.8629

Rancang Bangun Sistem Informasi Inventaris Barang Berbasis Web Menggunakan React.js dan Google Firebase Cloud
type: item
description: Tata kelola logistik dan pencatatan inventaris konvensional di laboratorium sering kali kurang efisien dan rentan terhadap ketidakakuratan data. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Informasi Inventaris Barang (SIIB) berbasis web guna mendigitalkan dan mengotomatisasi pengelolaan data aset di Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) Universitas Negeri Medan. Pengembangan sistem ini menerapkan metode System Development Life Cycle (SDLC) model Waterfall. Sistem dibangun menggunakan arsitektur Single Page Application (SPA) dengan library React.js dan framework Tailwind CSS untuk antarmuka pengguna, serta basis data terkelola NoSQL Cloud Firestore dan Firebase Authentication untuk manajemen data secara real-time dan pembatasan hak akses pengguna. Validasi sistem dilakukan melalui Black Box Testing untuk menguji fungsionalitas dan User Acceptance Testing (UAT) untuk mengevaluasi penerimaan pengguna operasional lapangan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa fungsionalitas sistem berjalan dengan baik dalam mencegah anomali masukan data, serta memperoleh tingkat kepuasan pengguna akhir yang sangat tinggi. Sistem ini juga terbukti efektif dalam memfasilitasi pembuatan dokumen laporan audit periodik secara otomatis dalam format .CSV dan .PDF.
creator: Frengki Alfredo Matondang
creator: Arung Buana Subuh
creator: Paskal Arienda Epindonta Ginting
creator: Debi Yandra Niska
rights: Copyright (c) 2026 Frengki Alfredo Matondang, Arung Buana Subuh, Paskal Arienda Epindonta Ginting, Debi Yandra Niska https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 335
ending page: 345
doi: 10.55123/storage.v5i3.8662

INTEGRASI NATURAL LANGUAGE PROCESSING DAN K-MEANS CLUSTERING PADA SISTEM EVALUASI PEMBELAJARAN BERBASIS REAL-TIME
type: item
description: Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem evaluasi pembelajaran berbasis web yang mengintegrasikan Natural Language Processing dan K-Means Clustering secara real-time. Permasalahan utama yang diangkat adalah koreksi esai manual yang membutuhkan waktu lama, potensi subjektivitas penilaian, serta belum tersedianya sistem yang mampu memetakan performa akademik siswa secara otomatis. Sistem dikembangkan menggunakan arsitektur hibrida dengan Laravel sebagai aplikasi utama dan Python Flask sebagai layanan komputasi kecerdasan buatan. Penilaian esai dilakukan menggunakan TF-IDF dan Cosine Similarity untuk menghitung kemiripan jawaban siswa dengan kunci jawaban guru, sedangkan K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan siswa berdasarkan nilai akhir, nilai pilihan ganda, dan nilai esai. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu menampilkan nilai ujian, status kelulusan, dan kategori performa siswa secara real-time. Sistem ini dapat membantu guru mempercepat proses evaluasi dan mendukung pengambilan keputusan pembelajaran berbasis data.
creator: Arya Talaneko
creator: Kevin Rinaldy Nizar S
creator: Herry Langi
creator: Ronny Katuuk
creator: Harson Kapoh
rights: Copyright (c) 2026 Arya Talaneko, Kevin Rinaldy Nizar S, Herry Langi, Ronny Katuuk, Harson Kapoh https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 346
ending page: 361
doi: 10.55123/storage.v5i3.8667

Implementasi Intrusion Prevention System Berbasis Variational Autoencoder untuk Mencegah Judi Online pada Jaringan Komunitas
type: item
description: Fenomena perjudian online menimbulkan dampak negatif yang masif di Indonesia, baik secara finansial maupun psikologis. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan IPS (Intrusion Prevention System) berbasis pembelajaran mesin guna melakukan aksi pencegahan secara preventif terhadap pengguna jaringan yang mengakses situs judi online, termasuk yang menggunakan teknik penyembunyian terenkripsi. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif eksperimental dengan memanipulasi variabel fitur pada dataset serta mengoptimalkan arsitektur VAE (Variational Autoencoder) dan DNN (Deep Neural Network). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model VAE mampu melakukan rekonstruksi data dan mengelompokkan trafik judi online dengan trafik normal secara presisi, yang dibuktikan melalui visualisasi plot t-SNE. Pada tahap klasifikasi, model DNN mencapai akurasi keseluruhan sebesar 80,80%. Evaluasi spesifik per skenario menunjukkan rata-rata akurasi sebesar 95,13% untuk label judi online (presisi 0,69, recall 0,91, F1-score 0,78) dan 87,69% untuk label normal (presisi 0,93, recall 0,75, F1-score 0,83). Sistem pemantauan trafik yang dikembangkan juga telah terintegrasi dengan router MikroTik melalui API, sehingga fungsi pemblokiran otomatis pada level jaringan dapat beroperasi dengan baik.
creator: Aan Alma Khanafi
creator: Indra Lina Putra
creator: Tutik Khotimah
rights: Copyright (c) 2026 Aan Alma Khanafi, Indra Lina Putra, Tutik Khotimah https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 362
ending page: 372
doi: 10.55123/storage.v5i3.8826

FastViT-Based Lightweight Batak Script Recognition for Cultural Digital Preservation
type: item
description: Batak script is a cultural heritage of the Batak people in North Sumatra that requires preservation through digitization. This study proposes the FastViT-SA12 architecture for handwritten Batak script recognition using the Batak Char 20 dataset, which consists of 117 character classes. To address data imbalance, data augmentation was performed using ImgAug, resulting in 650 images per class. The dataset was divided into training, validation, and testing sets with a ratio of 70:20:10, and all images were resized to 64 × 64 pixels to reduce computational overhead. The model was trained for 30 epochs using the Adam optimizer with a learning rate of 0.001 and a batch size of 64. The proposed model achieved a training accuracy of 99.97%, a validation accuracy of 97.96%, and a test accuracy of 89.31%, with weighted precision, recall, and F1-score of 91.84%, 89.31%, and 88.99%, respectively. FastViT-SA12 demonstrates promising potential for recognizing 117 Batak script classes while maintaining computational efficiency with a compact parameter footprint, making it a viable candidate for mobile-first Optical Character Recognition (OCR) systems in manuscript preservation.
creator: Egi Dio Bagus Sudewo
creator: Hainur Rasyid
creator: Muhammad Kunta Biddinika
creator: Kariyamin
creator: Dini Khairunnisa Tanjung
rights: Copyright (c) 2026 Egi Dio Bagus Sudewo, Hainur Rasyid, Muhammad Kunta Biddinika, Kariyamin, Dini Khairunnisa Tanjung https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 373
ending page: 383
doi: 10.55123/storage.v5i3.8850

ANALISIS DISTRIBUSI TEMPERATUR PADA MESIN RETORT STERILISASI MENGGUNAKAN CFD DENGAN VARIASI TEMPERATUR DAN KECEPATAN ALIRAN UAP
type: item
description: Sterilisasi termal menggunakan mesin retort berperan penting dalam menjaga keamanan, mutu, dan daya simpan produk pangan. Keberhasilan proses ini dipengaruhi oleh keseragaman distribusi temperatur di dalam ruang sterilisasi yang menentukan efektivitas perpindahan panas. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh variasi temperatur inlet dan kecepatan aliran uap jenuh terhadap karakteristik termal mesin retort menggunakan metode Computational Fluid Dynamics (CFD). Geometri mesin retort memiliki ukuran 1800 × 750 × 950 mm dengan variasi temperatur inlet sebesar 115°C, 117°C, 119°C, 121°C, dan 123°C serta variasi kecepatan aliran sebesar 2 m/s, 4 m/s, 6 m/s, 8 m/s, dan 10 m/s pada kondisi tunak. Hasil simulasi terhadap 25 skenario menunjukkan bahwa peningkatan temperatur inlet dan kecepatan aliran uap memengaruhi pola distribusi temperatur, bilangan Reynolds, dan karakteristik perpindahan panas di dalam ruang retort. Kombinasi temperatur inlet 123°C dan kecepatan aliran 10 m/s menunjukkan peningkatan koefisien perpindahan panas lokal sebesar 12% dibandingkan kondisi awal pengujian serta menghasilkan karakteristik termal yang paling baik dibandingkan variasi lainnya. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai referensi dalam menentukan kondisi operasi mesin retort yang sesuai untuk mendukung proses sterilisasi termal produk pangan.
creator: Amrijal Anshori
creator: Muhamad Safi'i
creator: Hisyam Ma'mun
rights: Copyright (c) 2026 Amrijal Anshori, Muhamad Safi'i, Hisyam Ma'mun https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 384
ending page: 396
doi: 10.55123/storage.v5i3.8853

A MACHINE LEARNING-BASED CONCEPTUAL FRAMEWORK FOR AUTOMATED DIGITAL WASTE CLASSIFICATION WITH PROJECTED CARBON FOOTPRINT REDUCTION
type: item
description: Pertumbuhan volume data digital yang pesat turut meningkatkan proporsi sampah digital serta berkontribusi terhadap emisi karbon pusat data, sementara penelitian klasifikasi berkas yang ada umumnya belum menghubungkan hasil klasifikasi dengan estimasi dampak lingkungan secara terukur. Penelitian ini bertujuan mengusulkan Automated Digital Waste Classification (ADWC), sebuah kerangka kerja konseptual berbasis pembelajaran mesin. Penelitian ini menggunakan pendekatan Design Science Research (DSR) dengan evaluasi kelayakan artefak melalui sintesis literatur dan proyeksi berbasis benchmark, mencakup arsitektur lima lapisan yang mengintegrasikan fitur metadata. Hasil proyeksi menunjukkan bahwa konfigurasi penuh ADWC mencapai macro-F1 tertinggi melampaui konfigurasi fitur tunggal maupun kombinasi parsial, serta kompetitif terhadap model benchmark termutakhir seperti CNN-BERT Hybrid. Pada korpus asumsi ±30 TB, ADWC-Full diproyeksikan mengidentifikasi 38,7% data sebagai limbah digital yang dapat ditindaklanjuti, dengan potensi reduksi emisi karbon yang meningkat proporsional terhadap skala implementasi. Analisis sensitivitas mengungkap bahwa intensitas karbon jaringan listrik merupakan parameter paling berpengaruh terhadap besarnya manfaat lingkungan jauh melampaui pengaruh PUE, intensitas energi penyimpanan, maupun fraksi limbah teridentifikasi. Temuan ini menegaskan kelayakan konseptual ADWC sebagai kerangka kerja yang menghubungkan tata kelola data pada tingkat berkas dengan indikator keberlanjutan yang terukur meskipun seluruh hasil masih bersifat proyeksi berbasis benchmark dan memerlukan validasi empiris pada lingkungan operasional nyata.
creator: Burhanuddin
rights: Copyright (c) 2026 Burhanuddin https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 413
ending page: 429
doi: 10.55123/storage.v5i3.8955

STUDI KAPASITAS DAN DAKTILITAS KOLOM BETON BERTULANG YANG DIPERKUAT BAJA SIKU DENGAN METODE ELEMEN HINGGA
type: item
description: Kolom merupakan elemen struktur yang berfungsi memikul beban tekan vertikal dari balok, pelat, dan elemen struktur di atasnya. Kegagalan kolom dapat menyebabkan keruntuhan bangunan secara progresif sehingga perkuatan diperlukan apabila terjadi penurunan kapasitas. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh baja siku sebagai perkuatan eksternal terhadap perilaku kolom beton bertulang. Analisis dilakukan secara numerik menggunakan metode elemen hingga dengan bantuan perangkat lunak ATENA 3D. Model kolom berukuran 150×150 mm dengan tulangan utama 4D12 mm, tulangan sengkang Ø6-150 mm, dan tebal selimut beton 20 mm. Perkuatan dipasang pada keempat sudut kolom menggunakan baja siku berukuran 20×20×3 mm, 30×30×3 mm, dan 40×40×3 mm yang diikat dengan baja strap berukuran 19×0,8 mm pada jarak 150 mm. Model numerik divalidasi terhadap hasil eksperimen penelitian sebelumnya dan menunjukkan kesesuaian yang baik, dengan perbedaan kapasitas beban maksimum sebesar 3,93% pada kolom kontrol dan 4,77% pada kolom yang diperkuat. Hasil analisis menunjukkan bahwa perkuatan baja siku meningkatkan kapasitas tekan aksial, kapasitas deformasi, kekakuan, dan daktilitas kolom beton bertulang. Kapasitas tekan meningkat sebesar 31,69%, 39,03%, dan 48,34% pada model KBS20, KBS30, dan KBS40, sedangkan kekakuan dan daktilitas meningkat hingga masing-masing 24% dan 58% dibandingkan kolom kontrol. Dengan demikian, baja siku sebagai perkuatan eksternal terbukti efektif dalam meningkatkan kinerja struktural kolom beton bertulang terhadap beban aksial tekan. Meskipun demikian, karena penelitian ini merupakan studi numerik parametrik, efektivitas penerapan baja siku berukuran 20×20×3 mm dan 40×40×3 mm masih memerlukan verifikasi melalui pengujian eksperimental.
creator: Lisyana Junelin Restu
creator: Ruddy Kurniawan
creator: Rendy Thamrin
creator: Eka Juliafad
rights: Copyright (c) 2026 Lisyana Junelin Restu, Ruddy Kurniawan, Rendy Thamrin, Eka Juliafad https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 397
ending page: 412
doi: 10.55123/storage.v5i3.8866

IMPLEMENTASI INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEM (ITS) DI KOTA PADANG, SUMATERA BARAT
type: item
description: Peningkatan aktivitas transportasi di Kota Padang yang diikuti pertumbuhan jumlah kendaraan menimbulkan tantangan dalam pengelolaan lalu lintas, sehingga diperlukan sistem transportasi yang lebih efektif, efisien, dan berkelanjutan. ITS merupakan solusi manajemen transportasi menggunakan teknologi intelijen untuk integrasi antar jaringan jalan, moda sistem transportasi, dan pengguna. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi implementasi ITS di Kota Padang serta menganalisis pengaruh tingkat pengetahuan masyarakat dan implementasi ITS terhadap manfaat ekonomi dan dampak lingkungan. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif cross-sectional dan dianalisis menggunakan PLS-SEM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat pengetahuan ITS berpengaruh positif dan signifikan terhadap manfaat ekonomi dan dampak lingkungan, sedangkan implementasi ITS berpengaruh negatif namun signifikan, sehingga diperlukan peningkatan efektivitas implementasi dan pemanfaatan ITS. Temuan ini menunjukkan bahwa peningkatan manfaat ITS tidak hanya bergantung pada penyediaan teknologi, tetapi juga pada efektivitas implementasi, integrasi sistem, kualitas layanan, dan integrasi sistem transportasi.
creator: Ritan Rahmat
creator: Yossyafra
creator: Purnawan
creator: M. Hafizh Gusra
rights: Copyright (c) 2026 Ritan Rahmat, Yossyafra, Purnawan, M. Hafizh Gusra https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 430
ending page: 439
doi: 10.55123/storage.v5i3.8973

Optimalisasi Performa Mesin Motor 160cc Manual Melalui Kombinasi Jenis Busi dan Bahan Bakar RON 92
type: item
description: Dominasi sepeda motor pada sektor transportasi darat Indonesia, yang mencapai lebih dari 80% populasi kendaraan bermotor, menjadikannya kontributor utama konsumsi energi fosil dan polusi udara perkotaan, sehingga diperlukan optimalisasi komponen pembakaran seperti busi guna meningkatkan efisiensi mesin. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa daya, torsi, dan konsumsi bahan bakar yang dihasilkan oleh tiga jenis busi (standar, platinum, dan iridium) pada mesin sepeda motor manual 160cc berkompresi tinggi (10,0–11,5:1). Bahan bakar Research Octane Number (RON) 92 digunakan sebagai variabel kontrol untuk memastikan perbedaan performa yang teramati semata-mata disebabkan oleh variasi geometri dan material elektroda busi, bukan oleh perbedaan kualitas bahan bakar. Pengujian dilakukan menggunakan chassis dynamometer pada kondisi Full Throttle Valve Opening (FTVO) di seluruh rentang RPM operasional, dengan tiga kali pengulangan (replikasi) untuk setiap pengujian daya dan torsi, serta pengujian konsumsi bahan bakar pada enam variasi putaran mesin tetap (3000–8000 RPM). Hasil pengujian menunjukkan bahwa semakin kecil diameter elektroda busi—dari standar (2,0–2,5 mm), platinum (0,5–0,8 mm), hingga iridium (0,4–0,6 mm)—semakin cepat pembentukan inti nyala (flame kernel) dan front api yang merambat ke seluruh ruang bakar. Pada RPM menengah (5500–6000 RPM), efek ini terbukti signifikan secara statistik pada torsi: busi iridium mencapai rata-rata 13,84 Nm, lebih tinggi dibandingkan platinum (13,60 Nm) dan standar (13,41 Nm) (One-Way ANOVA: F(2,6)=45,56; p=0,0002<0,05; Tukey HSD seluruh pasangan p<0,05). Namun pada RPM tinggi (7250–7750 RPM), keunggulan geometri elektroda tidak lagi signifikan terhadap daya maksimum (iridium 12,17 HP; platinum 11,97 HP; standar 11,77 HP; F(2,6)=0,439; p=0,664>0,05), karena faktor mekanikal mesin seperti efisiensi volumetrik dan singkatnya siklus pembakaran mulai mendominasi dibandingkan pengaruh pengapian. Pola serupa tercermin pada konsum…
creator: Anwar mubarok
creator: Muhamad Safi'i
creator: Althesa Androva
rights: Copyright (c) 2026 Anwar mubarok, Muhamad Safi'i, Althesa Androva https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 440
ending page: 449
doi: 10.55123/storage.v5i3.8991

RANCANG BANGUN GAME EDUKASI KOSAKATA BAHASA ARAB BERGENRE RPG BERBASIS 2D UNTUK SISWA MADRASAH DINIYAH
type: item
description: Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan melakukan pengujian awal terhadap game edukasi kosakata bahasa Arab bergenre Role Playing Game (RPG) berbasis 2D untuk siswa Madrasah Diniyah. Pengembangan game menggunakan pendekatan pengembangan sistem secara bertahap yang meliputi studi literatur dan observasi, analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, serta pengujian. Tahap perancangan mencakup penyusunan screenflow, game loop, flowchart kuis, use case, dan desain antarmuka, sedangkan pengembangan game dilakukan menggunakan RPG Maker MV dengan dukungan JavaScript. Game mengintegrasikan cerita, sistem quest, gambar objek, tulisan Arab, audio pelafalan, kuis, dan skor untuk memfasilitasi pembelajaran 15 kosakata benda sehari-hari. Pengujian awal menggunakan desain pretest–posttest control-group dengan melibatkan 10 siswa Madrasah Diniyah Al-Fath yang dibagi menjadi kelompok kontrol dan kelompok eksperimen, masing-masing sebanyak lima siswa. Kelompok kontrol mengikuti pembelajaran konvensional, sedangkan kelompok eksperimen menggunakan game edukasi. Pengujian fungsional dilakukan melalui 22 skenario black-box testing, sedangkan perbedaan peningkatan hasil belajar dianalisis menggunakan statistik deskriptif dan independent samples t-test terhadap nilai gain. Seluruh 22 skenario fungsional yang dirancang berhasil dijalankan. Rata-rata nilai kelompok kontrol meningkat dari 54,8 menjadi 77,6 dengan gain sebesar 22,8 poin, sedangkan kelompok eksperimen meningkat dari 45,8 menjadi 77,8 dengan gain sebesar 32,0 poin. Kelompok eksperimen menunjukkan peningkatan lebih besar secara deskriptif, tetapi perbedaan gain kedua kelompok belum signifikan secara statistik (p = 0,434). Dengan demikian, game telah berfungsi sesuai rancangan dan menunjukkan potensi awal sebagai media pembelajaran kosakata bahasa Arab. Efektivitas pembelajarannya belum dapat disimpulkan karena jumlah peserta sangat terbatas sehingga perlu diuji melalui penelitian dengan sampel lebih besar, durasi per…
creator: Mirza Zarqani Rayhan
creator: M Shulhan Khairy
creator: Irsyad Arif Mashudi
rights: Copyright (c) 2026 Mirza Zarqani Rayhan, M Shulhan Khairy, Irsyad Arif Mashudi https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 450
ending page: 468
doi: 10.55123/storage.v5i3.9018

EVALUASI QUANTITY TAKE-OFF DAN ESTIMASI BIAYA BERBASIS BUILDING INFORMATION MODELING PADA STRUKTUR BAWAH JEMBATAN PULAU BALANG
type: item
description: Ketepatan quantity take-off menjadi bagian penting dalam penyusunan estimasi biaya proyek jembatan karena perbedaan kuantitas yang relatif kecil dapat menghasilkan selisih biaya yang besar. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi perbedaan volume beton, berat penulangan, dan estimasi biaya antara hasil perhitungan konsultan dan quantity take-off berbasis Building Information Modeling pada pekerjaan struktur bawah Proyek Pembangunan Duplikasi Jembatan Pulau Balang Bentang Pendek. Elemen yang dianalisis meliputi pile cap, abutmen, dan pier. Penelitian menggunakan metode deskriptif komparatif dengan pendekatan studi kasus. Model dikembangkan menggunakan Autodesk Revit 2025 berdasarkan Detail Engineering Design dan gambar penulangan. Model diklasifikasikan setara Level of Development 350 untuk tujuan quantity take-off desain dan divalidasi melalui pemeriksaan bentuk, dimensi, elevasi, material, serta konfigurasi tulangan terhadap dokumen proyek. Volume dan berat material dari model dikalikan dengan harga satuan pekerjaan yang sama dengan perhitungan konsultan. Persentase deviasi dihitung dengan menggunakan hasil konsultan sebagai nilai pembanding. Hasil penelitian menunjukkan volume beton berbasis BIM sebesar 7.856,61 m³ dan volume konsultan sebesar 7.980,50 m³, dengan deviasi 123,89 m³ atau 1,552%. Berat penulangan berbasis BIM sebesar 1.288.896,49 kg dan hasil konsultan sebesar 1.323.863,47 kg, dengan deviasi 34.966,98 kg atau 2,64%. Estimasi biaya berbasis BIM sebesar Rp106.501.240.602,40, sedangkan estimasi konsultan sebesar Rp108.425.279.653,20. Selisih estimasi mencapai Rp1.924.039.050,80 atau 1,775%. Nilai tersebut merupakan selisih estimasi dan belum menunjukkan penghematan aktual karena belum dibandingkan dengan as-built quantity serta biaya akhir proyek. Hasil quantity take-off BIM juga bergantung pada kelengkapan pemodelan kait, panjang penyaluran, sambungan lewatan, tulangan tambahan, dan elemen konstruktif lainnya. Penelitian menunjukkan bahwa BIM dapat digun…
creator: Muhammad Rifky Dimiko
creator: Reno Pratiwi
creator: Suheriah Mulia Devi
rights: Copyright (c) 2026 Muhammad Rifky Dimiko, Reno Pratiwi, Suheriah Mulia Devi https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 469
ending page: 483
doi: 10.55123/storage.v5i3.9019

SIMULASI DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN EVALUASI KESERAGAMAN PEMANASAN PADA RETORT STERILISASI MAKANAN MENGGUNAKAN CFD
type: item
description: Distribusi suhu yang tidak merata dalam retort dapat mengurangi efektivitas sterilisasi dan berpotensi menimbulkan titik-titik dingin yang memengaruhi keamanan dan kualitas produk pangan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis distribusi suhu, karakteristik aliran uap jenuh, distribusi tekanan, dan keseragaman pemanasan dalam retort sterilisasi pangan menggunakan Computational Fluid Dynamics (CFD). Model retort horizontal dengan panjang 1800 mm dan diameter 750 mm disimulasikan menggunakan metode Computational Fluid Dynamics (CFD) dengan mesh tetrahedral optimum sebanyak 3.028.451 elemen berdasarkan hasil uji independensi grid. Model turbulensi realizable k-ε digunakan untuk merepresentasikan karakteristik aliran turbulen dan perpindahan panas pada sistem retort. Variasi suhu masuk yang digunakan adalah 115°C, 117°C, 119°C, 121°C, dan 123°C, dengan kecepatan aliran uap 2–10 m/s. Hasil simulasi menunjukkan bahwa peningkatan suhu masuk memiliki pengaruh dominan terhadap peningkatan suhu permukaan, dari 175,25°C pada suhu masuk 115°C menjadi 188,81°C pada 123°C. Koefisien perpindahan panas juga meningkat dari sekitar 6,70 W/m²C menjadi 7,48 W/m²C seiring kenaikan suhu operasi. Hasil tersebut berpotensi untuk direkomendasikan dan diterapkan secara praktis di lapangan.
creator: risqyka imanuddin
creator: Hisyam Ma’mun
creator: Muhamad Safi’i
rights: Copyright (c) 2026 risqyka imanuddin, Hisyam Ma’mun, Muhamad Safi’i https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 484
ending page: 496
doi: 10.55123/storage.v5i3.9044

SISTEM INFORMASI BOOKING LAPANGAN BADMINTON BERBASIS WEB MENGGUNAKAN REACT JS DAN EXPRESS JS
type: item
description: EliteGlobal Badminton, penyedia enam lapangan badminton di Sumorame, Candi, Sidoarjo, masih menerapkan pemesanan lapangan secara manual (telepon/datang langsung) sehingga rawan bentrok jadwal, double booking, dan minim transparansi ketersediaan lapangan. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem informasi booking lapangan badminton berbasis website agar pemesanan dapat dilakukan secara real-time. Data dikumpulkan melalui observasi dan wawancara, kemudian sistem dikembangkan dengan metode Agile (perencanaan, desain, pengembangan, pengujian, tinjauan). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil dibangun menggunakan React JS, Express JS, dan MySQL, kemudian diuji menggunakan black box testing dan user testing. Hasil pengujian black box menunjukkan tingkat keberhasilan 100% (5/5 skenario berhasil), sedangkan user testing dengan skala Likert terhadap 15 responden memperoleh nilai rata-rata 4,13 dari skala 5 atau setara 82,67% (kategori Sangat Baik), sehingga sistem ini dinilai mampu membuat proses pemesanan lapangan menjadi lebih efisien, cepat, dan transparan.
creator: Noverio Darmawan Adhiek Putra
creator: Nuril Lutvi Azizah
creator: Novia Ariyanti
creator: Ade Eviyanti
rights: Copyright (c) 2026 Noverio Darmawan Adhiek Putra, Nuril Lutvi Azizah, Novia Ariyanti, Ade Eviyanti https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 497
ending page: 506
doi: 10.55123/storage.v5i3.8897

IMPLEMENTASI DEEP LEARNING MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK KLASIFIKASI GAYA BELAJAR SISWA BERDASARKAN EKSPRESI WAJAH SISWA SELAMA PROSES PEMBELAJARAN
type: item
description: Perbedaan gaya belajar siswa menjadi tantangan bagi guru dalam menentukan metode pembelajaran yang tepat, terutama pada kelas dengan jumlah siswa yang besar. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem analisis respons afektif dan estimasi kecenderungan gaya belajar siswa secara otomatis berdasarkan ekspresi wajah selama proses pembelajaran tatap muka menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Data dikumpulkan melalui perekaman video pembelajaran di kelas XI.A4 SMA Negeri 1 Kendari dan diproses menggunakan Haar Cascade dan CSRT untuk menghasilkan 1.652 citra wajah yang terbagi ke dalam empat kelas ekspresi yaitu Tertarik, Fokus, Bingung, dan Bosan. Proses pelabelan divalidasi oleh dua anotator independen dengan nilai Cohen's Kappa (κ = 0,8138) dan Gwet's AC1 (AC1 = 0,8323) yang termasuk kategori Almost Perfect Agreement. Model CNN yang dibangun dengan arsitektur empat blok konvolusi bertingkat menghasilkan akurasi sebesar 94,76% pada data pengujian. Hasil klasifikasi ekspresi selanjutnya dipetakan ke kecenderungan gaya belajar berdasarkan model VARK melalui mekanisme majority voting dan diimplementasikan dalam sistem berbasis web bernama EduFace yang memungkinkan guru menganalisis kecenderungan gaya belajar siswa secara otomatis dari video pembelajaran tanpa memerlukan observasi manual.
creator: sherly dwi puspita
creator: Sutardi
creator: L.M. Golok Jaya
creator: L.M. Bahtiar Aksara
creator: Andi Tenriawaru
creator: Isnawaty
rights: Copyright (c) 2026 sherly dwi puspita, Sutardi, L.M. Golok Jaya, L.M. Bahtiar Aksara, Andi Tenriawaru, Isnawaty https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 507
ending page: 519
doi: 10.55123/storage.v5i3.9163

RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI ABSENSI SEKOLAH BERBASIS WEB DI SMK ANGKASA MOJOSARI
type: item
description: SMK Angkasa Mojosari masih menerapkan pencatatan absensi secara manual sehingga sering terjadi keterlambatan pelaporan, sulit dipantau, dan rawan kehilangan data. Penelitian ini merancang dan membangun sistem informasi absensi sekolah berbasis web menggunakan metode Waterfall, dengan PHP, MySQL, dan framework Laravel, berdasarkan data wawancara dan observasi terhadap guru serta staf tata usaha. Pengujian Black Box Testing menunjukkan seluruh 10 fitur sistem berfungsi sesuai harapan tanpa kesalahan, sedangkan User Acceptance Testing (UAT) terhadap 15 responden menghasilkan skor rata-rata 4,72 dari 5,00 (94,3%) dengan kategori Sangat Baik. Sistem ini terbukti mampu mengatasi keterbatasan pencatatan manual dan memberikan solusi absensi yang terintegrasi bagi SMK Angkasa Mojosari.
creator: Muhammad Ananta Hidayatulloh
creator: Nuril Lutvi Azizah
creator: Novia Ariyanti
creator: Yulian Findawati
rights: Copyright (c) 2026 Muhammad Ananta Hidayatulloh, Nuril Lutvi Azizah, Novia Ariyanti, Yulian Findawati https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
date: 2026-08-31
publication date: 2026-08-31
volume: 5
number: 3
starting page: 520
ending page: 530
doi: 10.55123/storage.v5i3.9259