Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Computers and Digital Business
Leo Nisya Sagita
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Evaluasi Usabilitas dan Kinerja Pelaporan Aplikasi BOS V2 Bhabinkamtibmas: Kerangka Analitik SUS–Regresi dengan Rancangan Ekstensi Machine Learning Leo Nisya Sagita; Lucia Nugraheni Harnaningrum
Journal of Computers and Digital Business Vol. 5 No. 3 (2026): Articles in Press
Publisher : PT. Delitekno Media Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56427/jcbd.v5i3.1034

Abstract

Aplikasi mobile pelaporan internal Bhabinkamtibmas, seperti Binmas Online System versi 2 (BOS V2), menempati posisi strategis dalam infrastruktur pelaporan Polri, namun evaluasi usabilitasnya yang mengaitkan instrumen baku dengan kinerja pelaporan masih jarang didokumentasikan. Penelitian ini mengevaluasi usabilitas BOS V2 dan hubungannya dengan kinerja pelaporan melalui kerangka analitik kuantitatif yang menggabungkan System Usability Scale (SUS) versi Indonesia, korelasi Spearman, dan regresi linear berganda, dengan modul machine learning (K-Means, Random Forest, IndoBERT, dan BERTopic) diformalisasi sebagai ekstensi untuk studi lanjutan. Data diperoleh dari pilot survei terhadap 50 personel Bhabinkamtibmas pada lima Polres di wilayah Polda DIY. Skor SUS rata-rata 55,95 (SD = 14,92) menempatkan BOS V2 pada kategori marginal, dengan reliabilitas Cronbach's α = 0,761. Korelasi Spearman antara SUS dan kinerja pelaporan agregat kuat dan signifikan (ρ = 0,732; p < 0,001), sementara regresi berganda (n = 45) menghasilkan R² = 0,679 dengan SUS sebagai prediktor signifikan (β = 0,0371; p < 0,001). Diagnostik model menunjukkan asumsi klasik terpenuhi (VIF < 1,5; Breusch–Pagan p = 0,849; Shapiro–Wilk p = 0,191). Temuan menunjukkan penyederhanaan alur pengisian sebagai prioritas perbaikan, dan pipeline analitik siap diaktifkan pada studi validasi berskala penuh setelah izin institusional dan persetujuan etik diperoleh.
Co-Authors Lucia Nugraheni Harnaningrum