Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : bit-Tech

Implementasi Design Thinking dalam Perancangan UI/UX pada Website Penjualan Tiket Konser Muhammad Firdaus, Ricko; Latifah, Noor
bit-Tech Vol. 7 No. 2 (2024): bit-Tech
Publisher : Komunitas Dosen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32877/bt.v7i2.1970

Abstract

Musik merupakan seni yang berperan penting dalam kehidupan manusia, baik secara budaya maupun emosional. Salah satu wujud ekspresi musik adalah konser, yang menawarkan hiburan dan peluang keuntungan. Namun, penggemar konser sering menghadapi kesulitan, seperti mendapatkan tiket resmi, akses informasi detail acara, serta menemukan teman untuk menghadiri konser bersama. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan platform berbasis web bernama Concerto, yang dirancang untuk mempermudah pengguna mencari dan membeli tiket konser, serta menciptakan pengalaman sosial melalui fitur pencarian teman. Subjek penelitian ini adalah penggemar konser musik, dengan data dikumpulkan melalui wawancara dan dianalisis menggunakan metode Design Thinking yang melibatkan lima tahap: Empathize, Define, Ideate, Prototype, dan Test. Hasil penelitian menunjukkan bahwa platform Concerto mampu mengatasi berbagai kendala pengguna melalui fitur pencarian konser, sistem pembelian tiket yang mudah, serta pencarian teman dengan minat musik serupa. Uji coba menunjukkan tingkat keberhasilan penggunaan fitur mencapai rata-rata 85%. Namun, platform ini memiliki kekurangan pada fitur notifikasi, yang diperlukan untuk memberikan pembaruan real-time kepada pengguna, seperti pengingat tiket atau perubahan jadwal konser. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam menciptakan solusi digital untuk penggemar konser, meskipun pengembangan lebih lanjut diperlukan untuk meningkatkan fungsionalitas platform. Penambahan fitur notifikasi di masa mendatang dapat meningkatkan pengalaman pengguna secara signifikan dan memperkuat daya saing platform Concerto.
Optimizing Book Genre Classification through AI on a Web Platform Dermawan, Fariz; Latifah, Noor
bit-Tech Vol. 8 No. 1 (2025): bit-Tech
Publisher : Komunitas Dosen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32877/bt.v8i1.3001

Abstract

In the rapidly evolving digital era, the exponential growth of online book collections poses challenges in efficiently classifying literature according to genre. Manual classification methods are often time-consuming, subjective, and inconsistent, necessitating the adoption of advanced, automated approaches. This study aims to develop and implement an Artificial Intelligence (AI)-based genre classification system integrated into a web platform to enhance the accuracy, efficiency, and user experience in book discovery. Leveraging Machine Learning (ML) algorithms—particularly Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest, and Deep Learning—alongside Natural Language Processing (NLP) techniques such as tokenization, stemming, and TF-IDF, the system analyzes book descriptions and synopses to determine the most appropriate genre. The research follows a qualitative and literature study approach, utilizing a dataset sourced from Kaggle, with preprocessing steps to remove noise and convert text into numerical representations. Experimental results demonstrate that the SVM model achieved the highest accuracy, precision, recall, and F1-score compared to other tested algorithms, effectively handling high-dimensional and non-linear data. The developed web application features an interactive dashboard, real-time classification, and a hybrid recommendation system. This work confirms the feasibility and advantages of AI-driven genre classification for large-scale digital libraries and online bookstores. While limitations such as data imbalance and overlapping genre semantics remain, the findings provide a strong foundation for future research employing larger, more diverse datasets and advanced deep learning architectures to further improve classification performance.
Co-Authors - Supriyono Adiyono, Soni Agus Tiyo, Muhammad Savra Ahyudiya, Higan Nanda Ainur, Ghefira Al Maududi, Abul A'la Al-Maududi, Abul Ala Andi Agus Setyawan Andinie, Lilian Bunga Andriawan, Yogi Andriawan, Yogi Andy Prasetyo Utomo Anggraeny, Wahyu Kartika Anteng Widodo Anwar Mallongi Aprilia, Tyas Arif Setiawan Arinda, Yosi Duwita Ariyanto, Januar Asih, Erny Atik Rokhayani Budi Cahyo Wibowo Dermawan, Fariz Dian Aditya Diana Laily Fithri Diana Laily Fithri Dihartawan, Dihartawan DWI RAHMAWATI Effendi, Luqman Eko Darmanto Elsya Vera Indraswari Erlina Nofianti Ernyasih, Ernyasih Fajar Nugraha Fajrini, Fini Fauzi, Sa'ad Fauzia, Ghina Zahrotul Fawwaz, Muhammad Taufiq Ferry Ferdiansyah, Ferry Gudnanto Herdiansyah, Dadang Hidayat, Hilmi Bayu Higan Nanda Ahyudiya Ida Ayu Putu Sri Widnyani Ika Friscila, Ika Imam Abdul Rozaq Iman, Hadad Karsa Nur Izzatul Wahyuningsih Jaksa, Suherman Juhazty, Meti Brendha Kharisma, Dayu Swasti Kristiana, Isha Desty Kurniasari, Nita Kurniawan, Rizky Dwi Kusumawardhana, Muhammad Anton Laily Fithri, Diana Lina Anjelina Lisa Rachmawati Lubis, Anwar Lusida, Nurmalia Madiana, Tiara Septya Marlina Oktaviani Maulidiawati, Chyntia Melviani, Melviani Mochammad Imron Awalludin Mubarrizi, Nor Muhammad Muhammad Muhammad Firdaus, Ricko muhammad rizky, muhammad Muhammad Shofiyuddin Munawaroh, Vika Aulia Munaya Fauziah Munggaran, Gilang Anugerah Nafi’ Inayati Zahro Noor Yulita Dwi Setyaningsih Nujulla, Puspa Odang, Maulidina Salsabilla Pawestri, Hasna Pratomo Setiaji Purwanto, Ari Joko Putri Kurnia Handayani Putri, Vivinda Trisnowati R Rhoedy Setiawan Rahman, Nisa Aulia Rayhana, Rayhana Rike Syahniar Rina Fiati Rohama, Rohama Romadhon, Zainur Romdhona, Nur Setyawan, Andi Agus SG, Hardiman Sofian, Ahmad Srisantyorini, Triana Suherman, Suherman Sulistina Rini Supriyono Supriyono Supriyono Suryaalamsah, Inne Indraaryani Sutono Sutono Sutono Syafiul Muzid Triya Adzani Maulidina Tutik Khotimah Viki Muliawati Wulandari Wahdah, Rabia Wiwit Agus Triyanto Wulandari, Berliana Adya Yudie Irawan Zakaria Mubarok, Adhi Zen, Azizah Zulfa Himmatul Ulya