Nomor ISSN 3110-4908 | Nomor SK PENEBITAN REKADATA (Rekayasa Data dan Kecerdasan Artifisial) adalah jurnal yang secara spesifik mempublikasikan hasil penelitian orisinal di bidang ilmu data (data science) dan kecerdasan buatan (artificial intelligence). Topik yang diterima mencakup (namun tidak terbatas pada): Machine Learning dan Deep Learning, Penambangan Data (Data Mining), Analitika Big Data (Big Data Analytics), Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing), Visi Komputer (Computer Vision), Sistem Pakar dan Sistem Pendukung Keputusan, Rekayasa dan visualisasi data. REKADATA Terbit 2 (dua) kali setiap tahun di bulan Agustus dan Februari.
ANALISIS PENERIMAAN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN KEGIATAN DAKWAH UNTUK MENINGKATKAN EFEKTIVITAS PENGELOLAAN ORGANISASI DI UKM AL-IZZAH UNIVERSITAS MULIA DENGAN METODE TAM
Pengelolaan organisasi kemahasiswaan seringkali menghadapi kendala inefisiensi data akibat prosedur manual, seperti ketidakuratan jadwal program kerja dan risiko kehilangan basis data kaderisasi (data loss). Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja Sistem Informasi Manajemen Kegiatan Dakwah (SIM-KD) sebagai solusi berbasis data dalam meningkatkan efektivitas pengelolaan organisasi di UKM Al-Izzah Universitas Mulia. Pendekatan evaluasi menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) untuk mengukur validitas adopsi sistem. Data dikumpulkan melalui teknik sensus (total sampling) kepada 27 pengurus aktif sebagai pengguna utama sistem, dan dianalisis menggunakan Analisis Jalur (Path Analysis) dengan IBM SPSS 27. Hasil evaluasi sistem menunjukkan bahwa Persepsi Kemudahan Penggunaan dan Persepsi Kemanfaatan berpengaruh signifikan terhadap Niat Penggunaan, dengan koefisien beta masing-masing 0,452 dan 0,528. Lebih lanjut, adopsi sistem berbasis data ini terbukti berkorelasi kuat terhadap peningkatan Efektivitas Pengelolaan Organisasi (Beta 0,819). Penelitian ini menyimpulkan bahwa implementasi sistem informasi yang terintegrasi mampu mentransformasi tata kelola organisasi menjadi lebih akuntabel melalui sentralisasi data dan otomatisasi pelaporan.
PEMANFAATAN AI CHATBOT UNTUK MENGATASI MASALAH KEMANDIRIAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN PADA MAHASISWA SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS MULIA.
Perkembangan AI chatbot telah memengaruhi cara mahasiswa memperoleh informasi dan mempertimbangkan keputusan akademik. Meskipun dimanfaatkan sebagai alat bantu belajar, penggunaannya menimbulkan kekhawatiran terhadap kemandirian pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan menganalisis hubungan pemanfaatan AI chatbot dengan kemandirian pengambilan keputusan mahasiswa Sistem Informasi Universitas Mulia. Pendekatan yang digunakan adalah kuantitatif dengan metode survei melalui kuesioner skala Likert kepada mahasiswa pengguna AI chatbot, menggunakan teknik purposive sampling. Data dianalisis secara deskriptif dan inferensial dengan uji korelasi. Hasil penelitian menunjukkan pemanfaatan AI chatbot berada pada tingkat sedang dan digunakan sebagai sumber informasi pendukung. Uji korelasi menghasilkan koefisien sebesar 0,2045 yang menunjukkan hubungan positif namun lemah. Temuan ini mengindikasikan bahwa AI chatbot berfungsi sebagai alat bantu, tetapi tidak menjadi faktor utama dalam menentukan kemandirian pengambilan keputusan mahasiswa.
PENGARUH LENTERA SEBAGAI LMS BERBASIS WEBSITE TERHADAP EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN DAN FAMILIARITAS MAHASISWA UNIVERSITAS MULIA
Penelitian ini memiliki tujuan untuk melakukan analisis pengaruh LENTERA sebagai Learning Management System (LMS) berbasis website terhadap efektivitas pembelajaran dan tingkat familiaritas mahasiswa Universitas Mulia. Latar belakang penelitian ini didasarkan pada meningkatnya adopsi LMS di perguruan tinggi sebagai upaya mendukung transformasi digital dalam proses pembelajaran. Metode kuantitatif non-eksperimental dengan desain korelasional digunakan dalam penelitian ini. Data yang diperoleh dikumpulkan dari responden melalui kuesioner berbasis System Usability Scale (SUS) menggunakan instrumen skala Likert dari 80 mahasiswa aktif yang telah menggunakan LENTERA minimal satu semester. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai rata-rata SUS sebesar 66,15 termasuk dalam kategori Marginal (cukup layak), menandakan bahwa sistem LENTERA sudah dapat digunakan namun masih perlu penyempurnaan dari sisi antarmuka dan navigasi. Hasil analisis regresi linier menunjukkan bahwa usability sistem LENTERA tidak berpengaruh signifikan terhadap efektivitas pembelajaran (Sig. = 0,958) maupun terhadap tingkat familiaritas mahasiswa (Sig. = 0,873). Dengan demikian, efektivitas dan familiaritas mahasiswa dalam menggunakan LMS tidak hanya ditentukan oleh tingkat usability sistem, melainkan oleh faktor-faktor lainnya seperti desain antarmuka, pengalaman pengguna, serta pelatihan penggunaan sistem.
ANALISIS SISTEM INFORMASI KRS TERHADAP EFEKTIVITAS ADMINISTRASI AKADEMIK MAHASISWA DI UNIVERSITAS MULIA MENGGUNAKAN METODE SYSTEM USABILITY SCALE (SUS)
Sistem Informasi Kartu Rencana Studi (KRS) berperan penting dalam mendukung administrasi akademik mahasiswa. Penelitian ini bertujuan menganalisis efektivitas sistem informasi KRS Universitas Mulia berdasarkan tingkat kemudahan penggunaan dan kepuasan pengguna menggunakan metode System Usability Scale (SUS). Penelitian menggunakan metode deskriptif kuantitatif dengan pengumpulan data melalui kuesioner SUS kepada mahasiswa aktif pengguna sistem KRS. Hasil analisis menunjukkan bahwa sistem informasi KRS memperoleh skor SUS dalam kategori baik (acceptable), sehingga dinilai efektif dan dapat diterima dalam menunjang administrasi akademik mahasiswa.
KRS Information System, Academic administration effectiveness, System Usability Scale, Students
PENGARUH USABILITY SISTEM INFORMASI AKADEMIK TERHADAP KEPUASAN PENGGUNA MAHASISWA DAN PENYAJIAN INFORMASI UNIVERSITAS MULIA
Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) dibentuk sebagai hasil dari kemajuan teknologi informasi, yang mendorong peningkatan layanan akademik di perguruan tinggi. Mahasiswa menggunakan SIAKAD ini sebagai sarana utama untuk mengakses berbagai data penting, seperti nilai, KRS, jadwal kuliah, dan data administrasi lainnya. Namun, keberhasilan sistem informasi tidak hanya tergantung pada kemampuan fungsinya, tetapi juga seberapa mudah digunakan, yang berdampak pada pengalaman dan persepsi pengguna. Tujuan dari penelitian ini yakni guna mengevaluasi tingkat kemudahan penggunaan sistem informasi akademik Universitas Mulia, serta bagaimana hal itu berdampak pada kepuasan pengguna mahasiswa dan kualitas penyampaian informasi. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode System Usability Scale, dengan Skala Likert sebagai acuan. Data dikumpulkan dengan menyebarkan kuesioner online yang dibagikan kepada 81 mahasiswa aktif Universitas Mulia yang secara rutin sudah menggunakan SIAKAD. Untuk mengukur tingkat usability, metode Sistem Usability Scale (SUS) digunakan. Di sisi lain, kepuasan pengguna dan penyajian informasi diukur dengan skala Likert. Hasil analisis menunjukkan bahwa tingkat usability sistem masih sedang dan belum optimal, dengan nilai SUS rata-rata 52,19 yang termasuk dalam kategori marginal. Hasil uji regresi menunjukkan bahwa usability tidak memengaruhi kepuasan pengguna atau kualitas penyajian informasi. Temuan ini menunjukkan bahwa siswa cenderung lebih memprioritaskan fungsi sistem yang penting untuk memenuhi kebutuhan akademik daripada fitur antarmuka yang mudah digunakan. Namun, temuan penelitian ini dapat digunakan oleh pengelola sistem untuk menilai dan meningkatkan pengalaman pengguna di masa mendatang.
ANALISIS KEPUASAN DAN EFEKTIVITAS TERHADAP PEMANFAATAN SISTEM ABSENSI BERBASIS WEBSITE KODE QR MAHASISWA UNIVERSITAS MULIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE KUANTITATIF DESKRIPTIF
Untuk mengelola data akademik, sistem digital yang efektif, jelas, dan akurat diperlukan karena kemajuan teknologi informasi di institusi pendidikan tinggi. Sistem presensi berbasis web Universitas Mulia menggunakan teknologi Quick Response (QR) Kode. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi tingkat kepuasan siswa dan efektivitas sistem absensi berbasis web tersebut. Metode survei berskala Likert digunakan untuk deskripsi kuantitatif. Responden penelitian adalah mahasiswa Universitas Mulia yang terus menjadi mahasiswa dan telah menggunakan sistem absensi QR Code selama minimal satu semester. Untuk mengetahui hubungan antara kepuasan pengguna (X1), efektivitas sistem (X2), dan pemanfaatan sistem absensi (Y), data diolah menggunakan statistik deskriptif dan regresi linear berganda. Hasil dari penelitian ini menyatakan kedua variabel (X) memiliki efek yang baik dan berpengaruh terhadap bagaimana sistem digunakan. Tingkat kepuasan siswa dipengaruhi oleh kemudahan penggunaan, kecepatan akses, dan keandalan sistem. Di sisi lain, akurasi pencatatan dan efisiensi administrasi memengaruhi efektivitas. Temuan ini menunjukkan bahwa keberhasilan penggunaan sistem absensi berbasis web tidak hanya bergantung pada faktor teknis, tetapi bergantung juga oleh tingkat kepuasan pengguna dan seberapa efektif sistem membantu pendidikan.
PENGARUH KEPERCAYAAN TERHADAP AI DAN PERSEPSI KEGUNAAN TERHADAP MINAT PENGGUNAAN TEKNOLOGI AI: STUDI KUANTITATIF MAHASISWA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS MULIA
Perkembangan pesat kecerdasan buatan (AI) telah berdampak signifikan terhadap berbagai aspek kehidupan manusia, salah satunya adalah bidang pendidikan tinggi. Teknologi AI saat ini banyak dimanfaatkan oleh mahasiswa untuk mendukung proses pembelajaran, penyelesaian tugas akademik, serta kegiatan penelitian, meskipun tingkat adopsinya dipengaruhi oleh faktor psikologis seperti kepercayaan terhadap AI dan persepsi mengenai kegunaannya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kedua faktor tersebut terhadap niat mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Mulia dalam mengadopsi teknologi AI. dengan desain survei korelasional dan pendekatan kuantitatif, data dikumpulkan melalui kuesioner daring dari 80 mahasiswa yang aktif menggunakan teknologi berbasis AI, lalu dianalisis menggunakan regresi linier berganda menggunakan program SPSS, juga menguji heteroskedastisitas, normalitas, dan multikolinearitas. Analisis menunjukkan bahwa manfaat yang dirasakan berperan penting dalam meningkatkan niat mahasiswa menggunakan AI, sedangkan faktor kepercayaan belum terbukti berpengaruh kuat secara mandiri. Namun, secara simultan, kedua faktor tersebut memberikan pengaruh signifikan terhadap niat penggunaan AI. Temuan ini menegaskan bahwa niat mahasiswa terutama dipicu oleh manfaat yang dirasakan dari teknologi tersebut, sementara kepercayaan berfungsi sebagai faktor pendukung. Penelitian ini berkontribusi pada literatur penerimaan teknologi dengan menekankan peran dominan persepsi kegunaan dalam proses adopsi AI di lingkungan pendidikan tinggi.
STUDI FENOMENOLOGI PENGALAMAN CONTENT CREATOR MENGGUNAKAN NVIDIA RTX SERIES UNTUK RENDERING REAL-TIME
Penelitian fenomenologi ini bertujuan untuk mendalami pengalaman subjektif content creator profesional dalam mengadopsi kartu grafis NVIDIA RTX Series untuk keperluan rendering real-time. Latar belakang penelitian berangkat dari tuntutan industri kreatif digital yang menekankan kecepatan dan kualitas visual, di mana real-time rendering dipandang sebagai solusi transformatif. Dengan menggunakan metode kualitatif fenomenologis, penelitian melibatkan wawancara mendalam terhadap 30 partisipan dari beragam bidang kreatif, seperti animasi 3D, desain game, dan visualisasi arsitektur. Hasil penelitian mengungkap bahwa teknologi RTX secara signifikan mengubah alur kerja kreatif dengan menghilangkan waktu tunggu render tradisional, sehingga memungkinkan eksperimen visual yang lebih dinamis dan responsif. Namun, transformasi efisiensi ini diiringi oleh tantangan kompleks, seperti keterbatasan kapasitas Video RAM (VRAM), tekanan finansial akibat siklus upgrade perangkat keras yang cepat, serta meningkatnya tuntutan psikologis untuk memenuhi standar visual yang semakin tinggi. Kesimpulan penelitian menunjukkan bahwa NVIDIA RTX tidak hanya berfungsi sebagai alat teknis, tetapi juga menjadi faktor pembentuk identitas profesional dan pengalaman emosional para kreator. Implikasi penelitian ini mencakup aspek pengelolaan sumber daya teknis, desain perangkat keras yang berorientasi pada pengguna kreatif, serta keberlanjutan kerja kreatif di era digital yang terus berkembang pesat.
NVIDIA RTX, Rendering Real-Time, Content Creator, Fenomenologi, VRAM, Transformasi Teknologi
ANALISIS KRITIS KEAMANAN DATA PADA SISTEM INFORMASI AKADEMIK BERBASIS WEB: STUDI KASUS UNIVERSITAS MULIA
Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) merupakan sistem berbasis web yang digunakan untuk mengelola data akademik perguruan tinggi. Sistem ini menyimpan berbagai data penting dan sensitif, sehingga aspek keamanan data menjadi hal yang sangat krusial. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat keamanan data pada Sistem Informasi Akademik Universitas Mulia berdasarkan persepsi pengguna. Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif deskriptif dengan pengumpulan data melalui kuesioner berbasis skala Likert. Analisis keamanan data dilakukan menggunakan konsep CIA Triad yang meliputi Confidentiality, Integrity, dan Availability. Data dianalisis menggunakan statistik deskriptif dengan bantuan perangkat lunak SPSS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keamanan data pada SIAKAD Universitas Mulia berada pada kategori cukup hingga baik. Aspek integritas data menunjukkan hasil paling baik, sementara aspek ketersediaan sistem masih memerlukan peningkatan. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan evaluasi bagi pengelola sistem dalam meningkatkan keamanan data SIAKAD.
PENGARUH KEMUDAHAN PENGGUNAAN DAN KEANDALAN INFORMASI FITUR TEMAN BUS PADA APLIKASI MITRADARAT TERHADAP KEPUASAN PENGGUNA BCT DI KOTA BALIKPAPAN
The use of information technology in public transportation is an important strategy to improve service quality and user satisfaction. The Balikpapan City Government developed the Mitradarat application equipped with the Sahabat Bus feature as a medium for providing information on Balikpapan City Trans (BCT) services. However, the level of user satisfaction is greatly influenced by the ease of use of the application and the reliability of the information presented. This study aims to analyze the effect of ease of use and information reliability on BCT user satisfaction in Balikpapan City. The study used a quantitative approach with a survey method of BCT users who had used the Sahabat Bus feature. Data were collected through questionnaires and analyzed using multiple linear regression. The results showed that ease of use and information reliability had a positive and significant effect, both partially and simultaneously, on user satisfaction. These findings emphasize the importance of developing public transportation applications that are easy to use and provide accurate and timely information to increase satisfaction and sustainability of service use.
kepuasan pengguna, transportasi publik, aplikasi Mitradarat
ANALISIS KUANTITATIF TINGKAT KEPUASAN PENJUAL TERHADAP PENGELOLAAN DATA UMKM OLEH LPM DI TAMAN 3 GENERASI
Penelitian ini bermula dari kebutuhan akan akurasi serta efisiensi dalam pengelolaan data Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) oleh Lembaga Pemberdayaan Masyarakat (LPM), yang berperan penting dalam perkembangan ekonomi lokal di wilayah publik. Fokus utama dari studi ini ialah untuk menilai tingkat kepuasan para pedagang di Taman 3 Generasi terkait dengan performa pengelolaan data oleh LPM Sepinggan Raya. Metodologi yang diterapkan dalam penelitian adalah kuantitatif, dengan cara pengumpulan data melalui distribusi kuesioner kepada pelaku UMKM. Analisis yang dilakukan menggunakan metode Customer Satisfaction Index (CSI) untuk mendapatkan ukuran kepuasan pengguna secara keseluruhan. Temuan dari penelitian menunjukkan bahwa indeks kepuasan pedagang berada di angka 82,35%, yang berada pada kategori Sangat Puas. Inovasi dari penelitian ini terletak pada penilaian empiris mengenai peran lembaga masyarakat dalam pengelolaan data pedagang di area publik perkotaan. Berdasarkan temuan yang diperoleh, dapat disimpulkan bahwa pengelolaan data UMKM oleh LPM Sepinggan Raya telah berlangsung dengan baik dan memberikan tingkat kepuasan yang sangat tinggi bagi para pelaku usaha. Tingginya kepuasan ini mencerminkan bahwa sistem pengelolaan data yang diterapkan telah sesuai dengan kebutuhan penjual dalam mendukung operasional bisnis mereka. Akan tetapi, LPM diharapkan untuk terus meningkatkan kecepatan dalam memperbarui dan memutakhirkan data agar kualitas layanan tetap terjaga dan dapat ditingkatkan secara berkelanjutan, sehingga kontribusi LPM dalam mendorong pembangunan ekonomi lokal dapat menjadi lebih maksimal.
Kepuasan Penjual, Pengelolaan Data UMKM, LPM, Indeks Kepuasan Pelanggan
PENGARUH PENGGUNAAN GOOGLE CHAT TERHADAP EFEKTIVITAS KOMUNIKASI MAHASISWA AKTIF DI UNIVERSITAS MULIA BALIKPAPAN
Perkembangan teknologi komunikasi digital telah membawa perubahan yang signifikan dalam pola komunikasi akademik di lingkungan perguruan tinggi, khususnya di kalangan mahasiswa. Pemanfaatan platform komunikasi berbasis daring menjadi bagian penting dalam mendukung aktivitas akademik, seperti diskusi perkuliahan, koordinasi tugas kelompok, serta penyampaian informasi akademik secara cepat dan efisien. Salah satu platform yang digunakan secara luas di Universitas Mulia Balikpapan adalah Google Chat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penggunaan Google Chat terhadap efektivitas komunikasi mahasiswa aktif di lingkungan Universitas Mulia Balikpapan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain penelitian ex-post facto. Populasi penelitian adalah mahasiswa aktif Universitas Mulia Balikpapan yang menggunakan Google Chat dalam kegiatan akademik, dengan sampel sebanyak 100 responden yang dipilih menggunakan teknik purposive sampling. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner berbasis skala Likert lima tingkat yang disusun untuk mengukur variabel penggunaan Google Chat dan efektivitas komunikasi. Teknik analisis data yang digunakan meliputi uji validitas, uji reliabilitas, analisis deskriptif, serta uji regresi linier sederhana dengan taraf signifikansi 0,05 menggunakan perangkat lunak statistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat penggunaan Google Chat oleh mahasiswa berada pada kategori tinggi, sedangkan efektivitas komunikasi mahasiswa berada pada kategori baik. Uji hipotesis membuktikan bahwa penggunaan Google Chat berpengaruh secara signifikan terhadap efektivitas komunikasi mahasiswa aktif di Universitas Mulia Balikpapan. Temuan ini menunjukkan bahwa pemanfaatan Google Chat secara optimal dapat meningkatkan kejelasan penyampaian pesan, mempercepat waktu respons, serta meningkatkan kualitas umpan balik dalam komunikasi akademik. Dengan demikian, Google Chat dapat dijadikan sebagai salah satu media komunikasi akademik yang efektif di lingkungan perguruan tinggi.
Google Chat;efektivits Komunikasi;komunikasi digital;mahasiswa aktif;Universitas Mulia Balikpapan
EVALUASI USER EXPERIENCE MAHASISWA SISTEM INFORMASI TERHADAP HAMBATAN PENGGUNAAN LMS LENTERA DI UNIVERSITAS MULIA MENGGUNAKAN ANALISIS STATISTIK
Perkembangan teknologi informasi mendorong perguruan tinggi untuk mengadopsi Learning Management System (LMS) sebagai media utama pembelajaran digital. Universitas Mulia menggunakan LMS Lentera sebagai platform resmi, namun dalam praktiknya mahasiswa masih menghadapi berbagai hambatan. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi pengalaman pengguna (user experience) mahasiswa Program Studi Sistem Informasi terhadap hambatan penggunaan LMS Lentera melalui pendekatan statistik. Penelitian menggunakan metode kuantitatif deskriptif dengan desain non-eksperimental. Data dikumpulkan melalui kuesioner skala Likert yang disebarkan kepada 39 mahasiswa Sistem Informasi yang aktif menggunakan LMS Lentera. Variabel penelitian meliputi user experience sebagai variabel independen dan hambatan penggunaan LMS sebagai variabel dependen. Analisis data dilakukan melalui uji validitas, uji reliabilitas, statistik deskriptif, serta uji korelasi Pearson. Hasil pengujian menunjukkan seluruh item kuesioner valid dan reliabel. Analisis korelasi memperlihatkan tidak adanya hubungan yang signifikan antara user experience dengan hambatan penggunaan LMS Lentera, dengan nilai korelasi yang sangat lemah. Temuan ini menunjukkan bahwa penilaian mahasiswa terhadap kemudahan penggunaan, kejelasan tampilan, dan kenyamanan sistem tidak selalu berkaitan langsung dengan munculnya hambatan teknis maupun non-teknis. Meskipun secara umum LMS Lentera dianggap cukup mudah digunakan dan dipahami, mahasiswa masih sering mengalami kendala seperti tidak munculnya notifikasi, tampilan antarmuka yang kurang menarik, keterlambatan akses, serta gangguan sistem lainnya. Hambatan tersebut cenderung muncul secara terpisah dari persepsi user experience secara keseluruhan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pengembangan LMS Lentera tidak cukup hanya berfokus pada aspek pengalaman pengguna, tetapi harus diimbangi dengan peningkatan kualitas fitur, keandalan sistem, serta kestabilan teknis. Dengan perbaikan menyeluruh, LMS Lentera diharapkan mampu mendukung proses pembelajaran digital lebih efektif, efisien, dan berkelanjutan.
PENGARUH PENGGUNAAN E-WALLET TERHADAP KEMUDAHAN TRANSAKSI DI KALANGAN MAHASISWA UNIVERSITAS MULIA
Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh penggunaan e-wallet terhadap kemudahan transaksi pada mahasiswa Universitas Mulia yang semakin akrab dengan teknologi keuangan digital dalam berbagai aktivi-tas akademik dan kebutuhan pribadi. Seiring perkembangan ekosistem finansial modern, transaksi non-tunai menjadi pilihan utama karena kecepatan, efisiensi, keamanan, serta kemudahan akses melalui perangkat seluler. Mahasiswa sebagai generasi yang melek teknologi lebih cepat beradaptasi dan memanfaatkan fasili-tas digital untuk menunjang mobilitas dan kenyamanan dalam melakukan berbagai jenis pembayaran. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif melalui metode survei untuk mengukur persepsi dan pengalaman mahasiswa yang aktif menggunakan e-wallet seperti OVO, DANA, ShopeePay, atau GoPay dalam kegiatan sehari-hari. Kuesioner disusun untuk mengumpulkan data mengenai frekuensi pemakaian, pema-haman fitur, tingkat keamanan, kepercayaan pengguna, dan kepraktisan layanan yang tersedia pada plat-form dompet digital. Kemudahan transaksi dinilai berdasarkan kecepatan proses, minimnya hambatan, ke-mampuan mengatur pengeluaran, serta efisiensi dalam membayar kebutuhan kampus atau konsumsi pribadi. Temuan awal menunjukkan bahwa semakin tinggi intensitas penggunaan e-wallet maka semakin besar kemudahan yang dirasakan pengguna dalam bertransaksi. Mahasiswa merasa dapat melakukan pembayaran tanpa membawa uang tunai, mengurangi risiko kehilangan, dan menghemat waktu saat bertransaksi di kantin, perpustakaan, atau toko sekitar kampus. Penelitian ini juga mengungkap bahwa fitur promosi dan cashback mampu meningkatkan minat mahasiswa menggunakan layanan dompet digital secara berkelanju-tan. Dengan demikian, hasil penelitian ini memberikan gambaran konkret bahwa inovasi pembayaran ber-basis aplikasi berperan penting dalam mendukung transaksi modern serta mengubah pola perilaku keuangan mahasiswa di era digital yang semakin maju dan terintegrasi. Kesimpulan umum menyatakan bahwa penggunaan e-wallet berdampak positif pada efisiensi kemudahan dan kenyamanan transaksi mahasiswa.
E-wallet; Kemudahan Transaksi; Pembayaran Digital; Mahasiswa; Teknologi Finansial.
PENGARUH KONTEN TIKTOK GRAHA INDAH BAKERY TERHADAP MINAT BELI GEN Z BALIKPAPAN : ANALISIS KUANTITATIF BERBASIS DATA SURVEI
Perkembangan media sosial yang pesat telah mengubah strategi pemasaran digital secara signifikan, khususnya melalui platform video pendek seperti TikTok. Generasi Z merupakan kelompok pengguna terbesar TikTok dan menunjukkan preferensi kuat terhadap konten visual yang interaktif dan menarik, sehingga platform ini relevan bagi aktivitas pemasaran masa kini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh konten TikTok Graha Indah Bakery terhadap minat beli Generasi Z di Kota Balikpapan menggunakan pendekatan kuantitatif berbasis data. Data dikumpulkan melalui kuesioner daring kepada tiga puluh satu responden Generasi Z yang aktif menggunakan TikTok dan pernah mengakses konten Graha Indah Bakery. Variabel independen adalah konten TikTok yang diukur melalui kualitas visual, gaya penyajian, konsistensi unggahan, dan keterlibatan audiens, sedangkan variabel dependen adalah minat beli. Teknik analisis data meliputi uji validitas, uji reliabilitas, analisis statistik deskriptif, analisis korelasi Pearson, serta pemodelan regresi linear sederhana untuk mengukur kontribusi konten TikTok terhadap variasi minat beli. Hasil penelitian menunjukkan hubungan yang kuat dan signifikan secara statistik antara konten TikTok dan minat beli, dengan koefisien korelasi sebesar 0,786 dan tingkat signifikansi di bawah 0,001. Analisis regresi menunjukkan bahwa konten TikTok mampu menjelaskan sebesar 61,7% variasi minat beli responden. Kebaruan penelitian ini terletak pada pemanfaatan pemodelan data survei untuk mendukung pengambilan keputusan UMKM kuliner berbasis analisis perilaku konsumen di media sosial dalam konteks wilayah Indonesia.
Keywords: TikTok, Konten Digital, Minat Beli, Generasi Z, Pemasaran Digital
PENGARUH E-SERVICE QUALITY TERHADAP KEPUASAN MASYARAKAT PENGGUNA APLIKASI LAYANAN ONLINE DISDUKCAPIL KOTA BALIKPAPAN: METODE KUANTITATIF
Transformasi digital di bidang pelayanan publik kini sudah menjadi hal yang sangat penting, dan dibutuhkan standar kualitas yang baik agar masyarakat merasa percaya dan nyaman. Namun, dalam menerapkan layanan digital, masih ada berbagai hambatan teknis yang memengaruhi cara masyarakat melihat layanan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui secara nyata bagaimana kualitas layanan elektronik (E-Service Quality) mempengaruhi tingkat kepuasan pengguna aplikasi layanan online pada Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil (Disdukcapil) Kota Balikpapan. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan deskriptif verifikatif. Data primer dikumpulkan melalui pengisian kuesioner kepada 32 orang yang aktif menggunakan aplikasi tersebut, lalu dianalisis dengan metode Regresi Linear Sederhana menggunakan software IBM SPSS versi 27. Hasil analisis menunjukkan bahwa ada pengaruh positif dan signifikan antara kualitas layanan elektronik terhadap kepuasan pengguna, terlihat dari nilai signifikansi 0,000 yang lebih kecil dari 0,05. Nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 0,402 menunjukkan bahwa variabel kualitas layanan berkontribusi sebesar 40,2% terhadap tingkat kepuasan masyarakat, sedangkan 59,8% lainnya dipengaruhi oleh faktor-faktor di luar variabel tersebut. Penelitian ini menyimpulkan bahwa aspek keandalan sistem dan respons yang cepat menjadi faktor penting. Disdukcapil dianjurkan untuk memprioritaskan peningkatan stabilitas aplikasi agar pengalaman pengguna meningkat dan masyarakat lebih mudah menerima layanan digital secara berkelanjutan.
E-Service Quality, Kepuasan Masyarakat, Pelayanan Publik, Disdukcapil.
PENGARUH MEDIA PEMBELAJARAN INTERAKTIF BERBASIS TEKNOLOGI TERHADAP MOTIVASI BELAJAR SISWA SMA NEGERI 5 BALIKPAPAN
The rapid digital transformation in the educational sector has fundamentally shifted the learning paradigm toward more interactive, technology-integrated pedagogical methods. This research aims to critically analyze the impact of technology-based interactive learning media on the learning motivation of students at SMA Negeri 5 Balikpapan, grounded in the ARCS (Attention, Relevance, Confidence, Satisfaction) motivational framework and Mayer’s Cognitive Theory of Multimedia Learning. Employing a quantitative approach with a cross-sectional survey design, this study gathered empirical data from 43 eleventh-grade students using a high-precision structured questionnaire. The research instrument was subjected to rigorous psychometric evaluation, including Pearson Product Moment for construct validity and Cronbach’s Alpha to ensure internal consistency and reliability. Statistical analysis, processed via simple linear regression, yielded a robust correlation with an R-square value of 0.693. These findings demonstrate that the strategic implementation of interactive digital tools accounts for 69.3% of the variance in student motivation, indicating a significant positive influence. The study underscores that multisensory digital interaction effectively bridges the engagement gap in traditional classrooms. Consequently, these results provide a strong empirical basis for educators to prioritize the integration of dynamic digital resources to foster a sustainable and high-quality instructional environment in secondary education.
Interactive Learning Media, Educational Technology, Learning Motivation, ARCS Model, Quantitative Analysis, Secondary Education.
PENGARUH PERSEPSI KEMUDAHAN DAN PERSEPSI MANFAAT TERHADAP MINAT PENGGUNAAN SISTEM INFORMASI AKADEMIK BERBASIS WEB PADA MAHASISWA UNIVERSITAS MULIA
The digital transformation toward the Smart Campus concept demands high academic data integrity, which relies heavily on user interaction with the system. This study adopts a data-driven analysis approach to evaluate user adoption patterns of the web-based Academic Information System (AIS) at Universitas Mulia. Utilizing the Technology Acceptance Model (TAM) as a predictive framework, this research aims to identify determinant variables influencing user interaction data flow. Data were collected from 31 active users and analyzed using multiple linear regression modeling. The model evaluation results indicate that perceived ease of use and perceived usefulness simultaneously provide high predictive accuracy for behavioral intention, with a coefficient of determination (R2) of 81.6%. These findings confirm that TAM variables are valid parameters for system requirement engineering. Implicatively, this study recommends integrating Artificial Intelligence features for service personalization and optimizing data architecture to support adaptive user experiences, thereby ensuring the sustainability of the academic data lifecycle.
perceived ease of use, perceived usefulness, intention to use, academic information system, TAM
SENTIMENT ANALYSIS OF SOCIAL MEDIA DATA UTILIZING NATURAL LANGUAGE PROCESSING AND MACHINE LEARNING TECHNIQUES
The swift expansion of social media has generated a vast quantity of unstructured textual data that mirrors public sentiment on diverse subjects. Examining this data yields significant insights for enterprises, governments, and scholars. This research seeks to create a sentiment analysis system utilizing Natural Language Processing (NLP) and machine learning techniques to categorize social media messages as positive, negative, or neutral sentiments. The proposed system comprises several essential stages: text preprocessing, feature extraction via Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), and classification employing machine learning methods including Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), and Logistic Regression. A dataset including 10,000 social media postings was meticulously collected and extensively annotated to guarantee precision in sentiment classification. Experimental results indicated that SVM attained superior performance, achieving an accuracy of 87.4% and an F1-score of 0.86, surpassing both Naïve Bayes and Logistic Regression. The results illustrate the efficacy of natural language processing integrated with machine learning in the analysis of extensive social media datasets, providing a reliable method for sentiment classification. The study underscores the efficacy of sentiment analysis in gauging public opinion, facilitating commercial decisions, and identifying nascent social trends.
Sentiment analysis, social media, Natural Language Processing, machine learning, text categorization
A BIG DATA ANALYTICS APPROACH FOR FORECASTING AGRICULTURAL COMMODITY PRICES
Agricultural commodity prices play a crucial role in economic stability and food security, particularly in developing countries such as Indonesia. Price volatility in key commodities such as rice, chili, and shallots often affects household expenditure, trade balance, and national inflation. Conventional forecasting methods are limited in capturing the complexity and scale of agricultural market data, which is often generated from multiple heterogeneous sources including government reports, wholesale markets, and social media. Big Data Analytics provides an opportunity to address these challenges by integrating large-scale datasets and applying advanced forecasting techniques to generate more accurate predictions. This study proposes a Big Data Analytics framework for forecasting agricultural commodity prices. The framework consists of four main stages: data acquisition from public datasets and online sources, data preprocessing and transformation using distributed computing systems, analytical modeling with machine learning algorithms, and visualization of price forecasts through interactive dashboards. The research implemented Apache Spark for data processing and applied time series forecasting models, including ARIMA and Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks, to predict short-term price fluctuations. The experimental results indicate that LSTM outperformed ARIMA in terms of accuracy, with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 6.5% compared to 9.8% for ARIMA. Visualization of the forecasts provided clear insights into potential price increases, enabling policymakers, traders, and farmers to make proactive decisions. The novelty of this research lies in the integration of a distributed Big Data processing framework with predictive modeling tailored to agricultural commodity markets in Indonesia. In conclusion, the proposed Big Data Analytics approach demonstrates significant potential to improve forecasting accuracy and support decision-making in agricultural economics. The findings highlight the importance of adopting Big Data-driven solutions for enhancing national food security and market stability.
Big Data Analytics, agricultural commodities, price forecasting, machine learning, time series analysis
APPLICATION OF DATA MINING FOR PREDICTING STUDENT ACADEMIC PERFORMANCE USING CLASSIFICATION ALGORITHMS
The ability to predict student academic performance has become increasingly important for higher education institutions in supporting academic success and reducing dropout rates. Academic performance is influenced by multiple factors such as attendance, previous grades, participation in coursework, and demographic information. However, these data are often underutilized in academic decision-making. Data mining techniques, particularly classification algorithms, provide an effective approach to analyzing historical student data and generating predictive models for future performance. This study applies classification-based data mining methods to predict student academic performance using a dataset containing course grades, attendance records, and cumulative GPA. Several algorithms were tested, including Decision Tree, Naïve Bayes, and k-Nearest Neighbors (k-NN). The methodology involved data preprocessing, feature selection, model training, and performance evaluation using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The results indicate that classification algorithms are effective in predicting student performance, with the Decision Tree model achieving the highest accuracy at 87%, followed by Naïve Bayes at 82% and k-NN at 80%. These findings demonstrate that data mining can support educational institutions in identifying at-risk students early, enabling timely academic interventions and personalized support. The novelty of this research lies in the comparative analysis of multiple classification algorithms applied to student academic data within the Indonesian higher education context. This study concludes that integrating data mining into academic information systems can significantly enhance decision-making processes and contribute to improved learning outcomes.
Data mining, classification algorithms, student academic performance, decision tree, higher education
DATA ENGINEERING AND VISUALIZATION OF STUDENT ACADEMIC PERFORMANCE USING BUSINESS INTELLIGENCE TOOLS
The rapid growth of data in higher education institutions has created challenges in managing, analyzing, and interpreting student academic performance information. Academic data such as course grades, attendance, and assessment results are often scattered across multiple sources, making it difficult for decision-makers to gain comprehensive insights. This study presents the development of a data engineering and visualization framework designed to process and present student academic performance using business intelligence (BI) tools. The methodology involves several stages: data acquisition from academic information systems, data cleaning and transformation through a structured pipeline, and integration into a centralized database. Visualization was carried out using BI tools to generate interactive dashboards that provide multi-dimensional analysis of student achievement. The results demonstrate that the developed framework successfully consolidated student performance data into a single repository, enabling efficient analysis and visualization. Key performance indicators such as GPA trends, course completion rates, and subject-specific weaknesses were visualized in real time. These visualizations support lecturers, academic administrators, and students in identifying performance patterns, predicting potential risks, and formulating appropriate interventions. The novelty of this research lies in the combination of data engineering processes with user-friendly BI dashboards tailored for the education sector in Indonesia. In conclusion, the proposed system enhances transparency, accessibility, and decision-making in academic performance monitoring. It highlights the importance of integrating data engineering and visualization techniques in higher education, providing a foundation for more advanced analytics such as predictive modeling and personalized learning recommendations.
Data engineering, data visualization, academic performance, business intelligence, higher education
DEVELOPMENT OF AN EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSING RICE PLANT DISEASES USING FORWARD CHAINING METHOD
This study presents the development of an expert system for diagnosing rice plant diseases using the forward chaining method. Rice is the staple food for most of the Indonesian population, and plant diseases significantly reduce productivity. Farmers often face difficulties in identifying diseases due to limited agricultural knowledge and lack of experts in the field. The proposed system was designed to assist farmers in diagnosing rice diseases based on symptoms entered into the system. The forward chaining inference technique was implemented to match symptoms with disease rules in a knowledge base. The system was tested using several common rice diseases such as blast, bacterial leaf blight, tungro virus, and brown spot. Results show that the system can accurately provide disease diagnosis recommendations with clear explanation facilities. The novelty of this research lies in the application of a simple but effective reasoning method combined with a user-friendly interface for farmers. This study concludes that the system can be used as an alternative decision support tool for early disease detection in rice plants.