Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.22
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Harpodon Borneo Jurnal EECCIS MUSTEK ANIM HA Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Jurnal Informatika Upgris Insect (Informatics and Security) : Jurnal Teknik Informatika JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Inovasi Hasil Pengabdian Masyarakat (JIPEMAS) JPPM (Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat) Jurnal Ilmiah Tatengkorang Elektrika Borneo Reaktom : Rekayasa Keteknikan dan Optimasi J-Eltrik Jurnal Borneo Informatika dan Teknik Komputer (JBIT)
Dedy Harto
Universitas Borneo Tarakan
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 22 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

 1   2   3 
Rancang Bangun Smartbox Penerimaan Paket Cash on Delivery dan Monitoring Kapasitas Berbasis Internet of Things Widodo, Sri; Harto, Dedy
Jurnal Borneo Informatika dan Teknik Komputer Vol 5, No 2 (2025): Edisi Oktober - Maret
Publisher : Jurusan Teknik Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Borneo Tarakan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35334/jbit.v5i2.6911

Abstract

Abstract: The growth of e-commerce has increased the demand for secure and efficient package delivery systems, especially for Cash on Delivery (COD) transactions. This study designs and implements an Internet of Things (IoT)-based Smartbox capable of automatically receiving and monitoring packages without the recipient's direct presence. The system uses an ESP32 as the main controller, a load cell sensor to measure package weight, an ultrasonic sensor to detect package height, and an ESP32-CAM to document the package and courier through photographs. Control and monitoring are carried out via the Blynk IoT application, which displays real-time data on package weight, height, and box capacity. Additionally, delivery documentation including photos and package information is automatically uploaded to Google Drive for easy access and verification. Test results show that all system components function accurately and are well-integrated under real-world conditions. This Smartbox system offers an innovative solution to enhance the security and convenience of COD-based package deliveries.Abstrak: Perkembangan e-commerce mendorong kebutuhan akan sistem penerimaan paket yang aman dan efisien, terutama untuk transaksi Cash on Delivery (COD). Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan Smartbox berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu menerima dan memantau paket secara otomatis tanpa kehadiran langsung penerima. Sistem ini menggunakan ESP32 sebagai pusat kendali, sensor load cell untuk mengukur berat paket, sensor ultrasonik untuk mendeteksi tinggi paket, serta ESP32-CAM untuk mendokumentasikan paket dan kurir melalui foto. Proses kendali dan monitoring dilakukan melalui aplikasi Blynk IoT yang menampilkan data berat, tinggi, dan kapasitas box secara real-time. Selain itu, dokumentasi pengiriman berupa foto dan informasi paket secara otomatis diunggah ke Google Drive untuk kemudahan akses dan verifikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa semua komponen sistem bekerja secara terintegrasi dan akurat, serta dapat berfungsi dengan baik dalam kondisi nyata. Sistem Smartbox ini dapat menjadi solusi inovatif untuk menunjang keamanan dan kenyamanan pengiriman paket berbasis COD.Kata kunci: Cash on Delivery, Internet of Things, Smartbox, Sistem Monitoring.
Perbandingan Analisis Sentimen Komentar Mahasiswa Prodi Teknik Komputer Menggunakan Algoritma Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), dan Random Forest Kharis Hudaiby Hanif; Muntiari, Novita Ranti; Harto, Dedy; Wiranata, Dimas Satrio
Insect (Informatics and Security): Jurnal Teknik Informatika Vol. 12 No. 01 (2026): Maret 2026
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/insect.v12i01.5144

Abstract

Penilaian terhadap kualitas pembelajaran melalui komentar mahasiswa menjadi salah satu elemen penting dalam evaluasi proses akademik di perguruan tinggi. Namun, komentar yang bersifat kualitatif sering kali sulit dianalisis secara manual dan cenderung memakan waktu. Penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan model analisis sentimen yang mampu mengklasifikasikan komentar mahasiswa Program Studi Teknik Komputer secara lebih efisien dan akurat. Tiga algoritma pembelajaran mesin, yaitu Decision Tree, Random Forest, dan Support Vector Machine (SVM), digunakan untuk membandingkan kinerja klasifikasi. Data komentar terlebih dahulu diberi label secara manual dan diperkaya dengan sejumlah komentar negatif sintetis guna menyeimbangkan distribusi sentimen. Selanjutnya, data diolah menggunakan teknik Text Mining, TF-IDF untuk ekstraksi fitur, serta algoritma SMOTE untuk menangani ketidakseimbangan kelas. Pengujian dilakukan menggunakan skema train test split 70:30. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga model memiliki tingkat akurasi yang beragam: Decision Tree memperoleh akurasi 88,2%, Random Forest mencapai 92,7%, sedangkan SVM menjadi model dengan performa terbaik dengan akurasi 94,5%. Analisis confusion matrix dan kurva ROC mengonfirmasi bahwa SVM lebih konsisten dalam membedakan sentimen positif dan negatif. Temuan ini mengindikasikan bahwa pendekatan berbasis SVM dengan dukungan TF-IDF dan SMOTE sangat potensial untuk diterapkan sebagai alat otomatis dalam menilai sentimen mahasiswa, sehingga mampu membantu institusi dalam mengambil keputusan berbasis data secara lebih cepat dan objektif.
Co-Authors Abdul Muis Prasetia, Abdul Muis Ani Kurniawati Ani Kurniawati Ani Kurniawati Ani Kurniawati Arif Fadllullah Awang Pradana, Awang Edy Utomo Fadllullah, Fadllullah Hanif, Kharis Hudaiby Junaidi Junaidi Moechammad Sarosa Muhammad Nurman Muhammad Rachman, Abdul Muhammad Zaki Rahmani Muntiari, Novita Ranti Murdianto, Deny Perangin Angin, Nur Hasanah Rahmawati, Meylin Rudy Sri Widodo Sulistya Rini Pratiwi Suprapto Suprapto Utomo, Mohamad Nur Weliyadi, Encik Wiranata, Dimas Satrio Wiyono Wiyono