SISTEM PRESENSI PERKULIAHAN BERBASIS INTERNET OF THINGS UNTUK EFEKTIFITAS REKAPITULASI KEHADIRAN MAHASISWA - Haryansyah Haryansyah; Roman Gusmana; Muhammad Fadlan; Adimulya Dyas Wibisono (STMIK Widya Cipta Dharma, 2022)
Presensi perkuliahan merupakan hal yang wajib diisi oleh mahasiswa pada setiap aktifitas perkuliahan yang dilakukan. Presensi pada kampus STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati berupa presensi fisik yang ditanda tangani manual oleh mahasiswa. Pada saat menjelang ujian tengah semester (UTS) maupun menjelang ujian akhir semester (UAS) akan dilakukan perhitungan kehadiran mahasiswa pada masing-masing kelas matakuliah yang diprogramkan. Jumlah kehadiran ini akan menentukan apakah mahasiswa dapat mengikuti UTS maupun UAS. Syarat minimal kehadiran minimal 75% dari total pertemuan dosen. Sistem perhitungan kehadiran saat ini dilakukan secara manual melalui presensi fisik yang telah ditanda tangani oleh mahasiswa pada saat mengikuti perkuliahan di setiap kelas yang diikuti. Permasalahan yang timbul adalah dengan jumlah mahasiswa yang banyak dan juga jumlah kelas matakuliah yang banyak dibutuhkan waktu yang cukup lama untuk proses perhitungan jumlah kehadiran, karena dilakukan satu per satu untuk setiap mahasiswa melalui presensi fisik yang ada. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dibuat sebuah prototipe sistem presensi perkuliahan berbasis Internet of Things (IoT) dengan memanfaatkan NodeMCU ESP8266 dan Radio Frequency Identification (RFID). Mahasiswa akan mendapatkan notifikasi kehadiran dan notifikasi peringatan melalui aplikasi telegram apabila tidak mengikuti perkuliahan sebanyak 2 (dua) kali atau lebih untuk masing-masing matakuliah yang diprogramkan pada semester berjalan. Pengolahan data presensi dibuat menggunakan aplikasi berbasis website menggunakan pemrograman PHP dan database MySQL. Hasil akhir dari penelitian ini adalah rekapitulasi presensi kehadiran mahasiswa dan rekapitulasi mahasiswa yang diperbolehkan mengikuti UTS maupun UAS. Pengujian usability dilakukan menggunakan System Usability Scale (SUS) dengan melibatkan sebanyak 20 responden. Skor akhir SUS menunjukkan angka 85, sehingga sistem yang dibangun masuk kategori Grade A dengan Adjective Rating Good.