Digital Nexus Systematic (DNS) diterbitkan 2 kali dalam satu tahun yaitu Bulan Januari dan Juli. Artikel yang masuk akan direview oleh team reviewer sesuai dengan bidang ilmu, dan setiap artikel yang lolos seleksi akan dimuat pada DNS elektronik.
Evaluasi Teknik Prompt Engineering pada LLM Berukuran Kecil untuk Klasifikasi Sentimen Bahasa Indonesia
Klasifikasi sentimen merupakan salah satu tugas pemrosesan bahasa alami yang banyak digunakan untuk menganalisis opini publik dari teks berbahasa Indonesia, baik dari media sosial maupun ulasan produk. Kemunculan Large Language Model (LLM) membuka peluang baru untuk melakukan klasifikasi sentimen tanpa memerlukan pelatihan model dari awal, cukup melalui perancangan prompt yang tepat. Namun, performa LLM sangat dipengaruhi oleh teknik prompt yang digunakan, dan penelitian yang berfokus pada perbandingan teknik prompt untuk teks berbahasa Indonesia masih terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan efektivitas teknik prompt engineering, yaitu zero-shot, few-shot, dan chain-of-thought, dalam tugas klasifikasi sentimen teks berbahasa Indonesia. Eksperimen dilakukan pada 200 sampel data uji dari dataset SmSA (IndoNLU) menggunakan dua model open-source berukuran kecil, yaitu Qwen3-4B-Instruct-2507 dan Llama-3.2-3B-Instruct, dengan evaluasi berdasarkan akurasi, precision, recall, dan F1-score macro, dilengkapi selang kepercayaan Wilson, uji McNemar berpasangan, dan baseline kelas mayoritas. Seluruh konfigurasi mengungguli baseline kelas mayoritas (akurasi 0,460; F1 0,210) secara meyakinkan. Audit ekstraksi label menemukan bahwa implementasi awal salah mengekstraksi 18 dari 200 keluaran pada satu kondisi secara sistematis dan searah, padahal kondisi tersebut mencatat unknown rate 0%; koreksinya menaikkan akurasi kondisi tersebut dari 0,855 menjadi 0,945. Konfigurasi terbaik adalah few-shot pada Qwen3-4B-Instruct-2507 (akurasi 0,945; F1 macro 0,918). Qwen3-4B-Instruct-2507 secara signifikan mengungguli Llama-3.2-3B-Instruct pada ketiga teknik (uji McNemar eksak dengan koreksi Holm). Satu-satunya perbedaan antar teknik yang signifikan adalah keunggulan few-shot atas chain-of-thought pada Qwen3-4B-Instruct-2507 (p Holm=0,038); chain-of-thought tidak pernah menjadi teknik terbaik pada kedua model sementara biayanya puluhan kali lipat. Seluruh perbedaan antar kondisi bersumber dari kelas netral, yang ditangani kedua model jauh kurang andal dibandingkan sentimen positif dan negatif.
Copyright (c) 2026 Digital Nexus Systematic Journal
Analisis Komparatif YOLOv8 dan YOLO11 sebagai Ekstraktor Pose Real-Time pada Lingkungan dengan Sumber Daya Terbatas
Penelitian ini menyajikan analisis komparatif algoritma YOLOv8 dan YOLO11 untuk estimasi pose manusia secara real-time pada lingkungan dengan sumber daya terbatas, yaitu Google Colaboratory Free Tier yang dilengkapi GPU NVIDIA Tesla T4. Tujuan: Tujuan utama penelitian ini adalah mengevaluasi trade-off antara kompleksitas struktural model dan kecepatan inferensi pada delapan varian model (skala Nano, Small, Medium, dan Extra Large) dari kedua generasi arsitektur, yang dievaluasi berdasarkan kecepatan inferensi dan akurasi keypoint menggunakan dataset COCO Val2017. Metode: Penelitian ini menggunakan pendekatan eksperimental kuantitatif. Seluruh eksperimen dilakukan pada Google Colaboratory Free Tier (GPU NVIDIA Tesla T4) menggunakan delapan model YOLO pose pre-trained. Kecepatan inferensi diukur dalam FPS dengan tahap pemanasan (warm-up) GPU, dan akurasi keypoint dievaluasi menggunakan metrik OKS/mAP pada 500 citra dari COCO Val2017. Hasil: YOLO11 secara konsisten menghasilkan jumlah parameter yang lebih efisien dibandingkan YOLOv8 pada skala yang setara. Di antara model yang memenuhi syarat real-time, YOLOv8n mencapai kecepatan absolut tertinggi (64,9 FPS), sedangkan YOLO11m mencapai stabilitas inferensi tertinggi (std: 5,6 FPS). Varian Extra Large mencapai mAP@0.50:0.95 tertinggi (YOLO11x: 66,9%; YOLOv8x: 66,3%), sedangkan varian Medium menunjukkan akurasi yang setara dengan YOLO11m dengan 21% lebih sedikit parameter. Kesimpulan: YOLO11m-pose merupakan ekstraktor pose paling optimal untuk sistem real-time, menawarkan stabilitas inferensi yang unggul, akurasi yang kompetitif, dan efisiensi arsitektur yang lebih besar pada perangkat keras GPU kelas menengah.
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Pembentukan Provinsi Luwu Raya Pada Komentar Tiktok Menggunakan Metode TF-IDF Dan Support Vector Machine
Wacana pembentukan Provinsi Luwu Raya sebagai daerah otonom baru di Sulawesi Selatan menuai beragam respons dari masyarakat, salah satunya tercermin melalui komentar pada platform TikTok. Volume komentar yang besar serta penggunaan bahasa yang tidak baku menyebabkan analisis sentimen secara manual menjadi tidak efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap wacana tersebut menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) sebagai teknik ekstraksi fitur dan Support Vector Machine (SVM) sebagai algoritma klasifikasi. Data penelitian berupa 3.227 komentar TikTok dikumpulkan melalui teknik web scraping, kemudian diolah melalui tahapan text preprocessing dan diberi label secara otomatis berbasis kamus (lexicon-based labeling) ke dalam tiga kelas, yaitu negatif, netral, dan positif. Fitur diekstraksi menggunakan TF-IDF dengan kombinasi unigram dan bigram, kemudian data dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji secara stratifikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model SVM memperoleh akurasi sebesar 95,51%, dengan hasil validasi silang (5-fold cross validation) yang stabil pada kisaran 94,12%–95,82% (rata-rata 95,13%). Analisis lebih lanjut menunjukkan sentimen netral mendominasi (68,05%), diikuti negatif (26,89%) dan positif (5,05%), dengan visualisasi word cloud mengungkap bahwa sentimen negatif banyak dipicu oleh dampak teknis aksi demonstrasi, bukan penolakan terhadap gagasan pemekaran itu sendiri. Penelitian ini membuktikan bahwa kombinasi TF-IDF dan SVM efektif digunakan untuk menganalisis sentimen publik terhadap isu pemerintahan daerah berbasis data media sosial TikTok
Perbandingan Kinerja Model ResNet-50 dan MobileNetV2 untuk Klasifikasi Citra Menggunakan Metode CNN
Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) seperti ResNet-50 dan MobileNetV2 banyak digunakan untuk klasifikasi citra medis secara otomatis. Namun, perbandingan kinerjanya pada klasifikasi citra ultrasonografi (USG) payudara, khususnya terkait kompromi antara akurasi klasifikasi dan efisiensi komputasi, masih belum banyak dikaji. Penelitian ini melakukan analisis komparatif antara ResNet-50 dan MobileNetV2 untuk klasifikasi tiga kelas (normal, jinak, dan ganas) menggunakan Breast Ultrasound Images Dataset (BUSI) yang terdiri atas 780 citra. Kedua model dilatih menggunakan skema transfer learning yang sama, yaitu tahap feature extraction yang dilanjutkan dengan fine-tuning, serta menerapkan konfigurasi hiperparameter dan lingkungan komputasi yang identik untuk memastikan perbandingan yang adil. Evaluasi dilakukan berdasarkan metrik klasifikasi yang meliputi akurasi, presisi, recall, dan F1-score, serta metrik efisiensi komputasi yang mencakup jumlah parameter, ukuran model, waktu inferensi, dan throughput. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ResNet-50 secara konsisten memberikan performa klasifikasi yang lebih baik dibandingkan MobileNetV2 pada seluruh metrik evaluasi, dengan selisih akurasi sebesar 10,26 poin persentase, yang didukung oleh kemampuan pembelajaran residual yang lebih mendalam. Sebaliknya, MobileNetV2 menunjukkan efisiensi komputasi yang jauh lebih tinggi dengan hanya memerlukan sekitar 10% jumlah parameter ResNet-50, ukuran model sekitar sembilan kali lebih kecil, serta waktu inferensi sekitar ~31% lebih cepat dan throughput yang lebih tinggi. Temuan ini mengonfirmasi adanya kompromi yang jelas antara akurasi dan efisiensi komputasi. Oleh karena itu, ResNet-50 lebih sesuai untuk sistem pendukung keputusan klinis berbasis server yang mengutamakan akurasi diagnosis, sedangkan MobileNetV2 lebih tepat diterapkan pada perangkat bergerak atau edge device di lingkungan layanan kesehatan dengan keterbatasan sumber daya, dengan catatan bahwa performa recall pada kelas ganas masih perlu ditingkatkan. recall on the malignant class is further mitigated.
Penggunaan ChatGPT dalam Meningkatkan Literasi Bahasa Inggris Mahasiswa
Kemampuan berbahasa Inggris masih menjadi tantangan bagi banyak mahasiswa Indonesia, sementara perkembangan kecerdasan buatan generatif seperti ChatGPT membuka peluang baru sebagai alat bantu pembelajaran bahasa. Penelitian ini mengkaji penggunaan ChatGPT dalam mendukung peningkatan literasi bahasa Inggris mahasiswa Universitas Muhammadiyah Gombong, meliputi kemudahan penggunaan, literasi ChatGPT, dampak pada keterampilan berbahasa, manfaat dan tantangan, serta sikap terhadap penggunaan berkelanjutan. Penelitian menggunakan pendekatan deskriptif kuantitatif melalui survei terhadap 100 mahasiswa yang dipilih dengan teknik purposive sampling, menggunakan kuesioner skala Likert 5 poin yang dianalisis secara deskriptif. Hasil menunjukkan mahasiswa memiliki persepsi positif terhadap kemudahan penggunaan ChatGPT (mean = 4,20) dan bantuannya dalam memahami materi (mean = 4,30), namun akurasi informasi masih menjadi perhatian (mean = 3,45). Literasi ChatGPT mahasiswa berada pada kategori sedang-tinggi, dengan kemampuan menyusun prompt sebagai dimensi terlemah (mean = 3,52) dan kesadaran etika sebagai dimensi terkuat (mean = 4,15). Dampak terbesar dirasakan pada keterampilan menulis (mean = 4,45) dan terkecil pada mendengarkan (mean = 2,95). Mahasiswa merasakan manfaat besar berupa efisiensi tugas dan umpan balik instan, namun juga mengkhawatirkan ketergantungan berlebihan dan perlunya panduan institusional. Temuan ini menunjukkan bahwa ChatGPT dapat mendukung peningkatan literasi bahasa Inggris secara bermakna apabila diiringi pelatihan literasi prompt yang terstruktur dan kebijakan institusional yang jelas.
PENGEMBANGAN INDUSTRI KREATIF PENGRAJIN KAYU DENGAN VISUALISASI NET LOGO
Industri kreatif usaha kayu berperan penting dalam peningkatan nilai tambah sumber daya alam dan pertumbuhan ekonomi berbasis kreativitas. Namun, pengembangannya menghadapi kendala seperti keterbatasan bahan baku, keterampilan perajin, teknologi, akses pasar, dan kebijakan pemerintah. Penelitian ini bertujuan menganalisis dinamika pengembangan industri kreatif usaha kayu melalui pemodelan dan simulasi berbasis agen menggunakan NetLogo. Model merepresentasikan perajin kayu sebagai agen dengan atribut keterampilan, stok kayu, produktivitas, dan pendapatan. Hasil simulasi menunjukkan bahwa ketersediaan bahan baku berkelanjutan, peningkatan keterampilan, pemanfaatan teknologi, dan dukungan kebijakan pemerintah berpengaruh signifikan terhadap produktivitas dan pendapatan perajin. Pemodelan NetLogo efektif digunakan untuk memahami interaksi sistem dan mendukung perumusan strategi pengembangan industri kreatif usaha kayu yang berkelanjutan. Kata kunci: industri kreatif, usaha kayu, perajin, NetLogo, pemodelan berbasis agen
Optimasi Pencarian Data Santri Menggunakan Algoritma Binary Search Tree di PPM Al-Islam
Abstrak— Pengelolaan dan pencarian data santri pada Pondok Pesantren Modern Al-Islam saat ini masih dilakukan secara manual menggunakan spreadsheet, sehingga proses pencarian menjadi kurang efisien seiring bertambahnya jumlah data setiap tahun. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi pencarian data santri dengan menerapkan struktur data Binary Search Tree (BST). Metodologi penelitian meliputi identifikasi permasalahan, perancangan struktur Binary Search Tree berdasarkan atribut Nomor Induk Santri (NIS), serta implementasi sistem menggunakan bahasa pemrograman C++. Pengujian sistem dilakukan dengan membandingkan kinerja pencarian menggunakan Binary Search Tree dan metode pencarian linear pada berbagai skenario data santri. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Binary Search Tree memberikan efisiensi pencarian yang lebih baik dibandingkan metode pencarian linear, dengan kompleksitas waktu rata-rata O(log n) dibandingkan O(n) pada metode konvensional. Selain itu, traversal InOrder pada Binary Search Tree mampu menghasilkan data santri yang tersusun secara terurut, sehingga mendukung otomatisasi proses pelaporan administrasi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penerapan Binary Search Tree efektif dalam meningkatkan efisiensi dan ketepatan pencarian data santri serta layak digunakan sebagai dasar pengembangan sistem informasi pesantren yang lebih terstruktur dan efisien.
Verifikasi Logika Autentikasi Sistem Login Menggunakan Pendekatan Tabel Kebenaran
Abstrak— Autentikasi merupakan komponen fundamental dalam sistem login untuk memastikan bahwa hanya pengguna yang valid yang dapat mengakses suatu layanan digital. Namun, proses autentikasi sering dipandang semata-mata sebagai implementasi pemrograman tanpa meninjau dasar logika formal yang menyusunnya. Makalah ini menggunakan pendekatan Logika Proposisi untuk memodelkan proses autentikasi login dan memverifikasinya melalui tabel kebenaran. Proses login direpresentasikan sebagai rangkaian proposisi yang menggambarkan kondisi validitas username dan password, kemudian dianalisis secara sistematis untuk melihat konsistensi dan kemungkinan terjadinya kesalahan logika. Melalui metode ini, penelitian menunjukkan bahwa tabel kebenaran mampu mengidentifikasi kombinasi kondisi yang menghasilkan autentikasi berhasil maupun gagal secara jelas, sekaligus mendeteksi potensi skenario yang tidak sesuai dengan aturan sistem. Selain itu, makalah ini menyertakan implementasi simulasi autentikasi menggunakan bahasa pemrograman C++ untuk menunjukkan bagaimana struktur logika A ∧ B (username valid ∧ password valid) diterapkan secara langsung dalam kode program. Simulasi tersebut memperkuat pembuktian bahwa model logika proposisional dapat dipetakan secara konsisten ke proses autentikasi nyata pada sistem login. Hasil analisis menegaskan bahwa penggunaan tabel kebenaran memberikan kerangka matematis yang kuat untuk memvalidasi proses autentikasi sekaligus meningkatkan keandalan dan keamanan sistem login. Kata Kunci— autentikasi; tabel kebenaran; logika proposisi; verifikasi sistem; keamanan login; simulasi C++. Abstract— Authentication is a fundamental component of login systems to ensure that only legitimate users are granted access to digital services. In practice, authentication mechanisms are often implemented directly in program code without a clear examination of the formal logical structure underlying the decision-making process. This paper adopts propositional logic to model and verify a basic login authentication mechanism using truth tables. The login process is represented as a set of logical propositions describing the validity of a username and a password, which are then systematically evaluated to analyze logical consistency and potential error scenarios. The results show that truth tables clearly identify all possible combinations of input conditions that lead to successful or failed authentication and help detect logical flaws such as false positives. In addition, a simple C++-based authentication simulation is presented to demonstrate how the logical structure A ∧ B (valid username ∧ valid password) can be directly mapped into program code. The analysis confirms that truth tables provide a strong mathematical framework for validating authentication logic and improving the reliability and security of login systems. Keywords— authentication; truth table; propositional logic; system verification; login security.
Permodelan dan Simulasi Kebijakan Asta Cita dalam mendorong Kewirausahaan menggunakan NetLogo
Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan dan mensimulasikan pengaruh kebijakan Asta Cita terhadap pengembangan kewirausahaan menggunakan pendekatan Agent-Based Modeling (ABM) berbasis NetLogo. Model ini merepresentasikan empat jenis agen, yaitu calon wirausaha, pekerja, NEET (Not in Education, Employment, or Training), dan wirausaha aktif, yang masing-masing memiliki karakteristik serta aturan perilaku yang berbeda. Simulasi dilakukan dengan memasukkan empat variabel kebijakan utama, yaitu kebijakan pusat, pelatihan daerah, dukungan pemerintah, dan daya beli masyarakat. Hasil simulasi menunjukkan bahwa kebijakan pusat dan dukungan pemerintah memberikan pengaruh paling signifikan dalam meningkatkan jumlah wirausaha aktif serta menurunkan jumlah NEET. Sementara itu, pelatihan daerah cenderung mengarahkan agen menjadi pekerja, dan daya beli lebih berperan dalam menjaga stabilitas pekerjaan. Secara keseluruhan, simulasi ini menunjukkan bahwa pertumbuhan kewirausahaan yang sejalan dengan visi Asta Cita memerlukan sinergi kebijakan yang kuat dan kondisi ekonomi yang mendukung. Model ini diharapkan dapat menjadi gambaran awal bagi pengambil kebijakan dalam merancang strategi pengembangan kewirausahaan yang lebih efektif.
Simulasi Penyebaran Penyakit Menular HIV Di Ibu Kota Jakarta Menggunakan Permodelan NetLogo
Human Immunodeficiency Virus (HIV) remains a major public health problem in Jakarta, Indonesia, with a significant increase in reported cases. This study aims to analyze the pattern of HIV transmission using an agent-based modeling approach through the NetLogo software. Individuals are modeled as agents with health status and awareness levels that interact based on specific transmission probabilities. The simulation is conducted under three intervention scenarios, namely religious values, government regulations, and contraceptive use. The results show that interventions based on religious values are able to promote safer behaviors but tend to be fluctuating, while government policies provide a more stable impact through regulations and healthcare services. Contraceptive use emerges as the most effective intervention in reducing new infections and maintaining the dominance of a healthy population. This study demonstrates that agent-based modeling is effective in understanding the dynamics of HIV transmission and can serve as a basis for formulating more optimal prevention strategies. Penyakit Human Immunodeficiency Virus (HIV) masih menjadi masalah kesehatan masyarakat utama di DKI Jakarta dengan peningkatan kasus yang signifikan. Penelitian ini bertujuan menganalisis pola penyebaran HIV menggunakan pendekatan agent-based modeling melalui perangkat lunak NetLogo. Individu dimodelkan sebagai agen dengan status kesehatan dan tingkat kesadaran yang berinteraksi berdasarkan probabilitas penularan tertentu. Simulasi dilakukan dalam tiga skenario intervensi, yaitu nilai agama, peraturan pemerintah, dan penggunaan alat kontrasepsi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa intervensi berbasis nilai agama mampu membentuk perilaku lebih aman namun bersifat fluktuatif, sementara kebijakan pemerintah memberikan dampak lebih stabil melalui regulasi dan layanan kesehatan. Penggunaan alat kontrasepsi menjadi intervensi paling efektif dalam menekan infeksi baru dan menjaga dominasi populasi sehat. Penelitian ini membuktikan bahwa pemodelan berbasis agen efektif untuk memahami dinamika penyebaran HIV dan dapat menjadi dasar perumusan strategi pencegahan yang lebih optimal.
ANALISIS PEMERATAAN EKONOMI DI KALIMANTAN SELATAN DENGAN MENGGUNAKAN SIMULASI BERBASIS AGEN
Pertumbuhan ekonomi lokal di wilayah perbatasan sangat dipengaruhi oleh kualitas perencanaan wilayah, kapasitas kelembagaan, serta peran aktor pembangunan dalam mengelola potensi daerah. Wilayah perbatasan seperti Kecamatan Long Apari di Kabupaten Mahakam Ulu, Provinsi Kalimantan Timur, memiliki potensi sumber daya alam dan ekonomi lokal yang besar, namun belum mampu mendorong pemerataan ekonomi secara optimal. Permasalahan utama yang dihadapi meliputi keterbatasan infrastruktur, rendahnya kualitas sumber daya manusia, terbatasnya akses pasar, serta lemahnya kapasitas ekonomi lokal. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peran perencanaan wilayah serta sinergi antara pemerintah daerah, usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM), dan Badan Usaha Milik Desa (BUMDes) dalam mendorong pertumbuhan dan pemerataan ekonomi di wilayah perbatasan. Pendekatan penelitian menggunakan kajian literatur dan analisis konseptual terhadap pembangunan ekonomi lokal dan tata kelola kelembagaan. Hasil kajian menunjukkan bahwa UMKM dan BUMDes berperan strategis dalam menciptakan lapangan kerja, meningkatkan nilai tambah ekonomi lokal, dan memperkuat kemandirian ekonomi masyarakat desa. Namun, optimalisasi peran tersebut memerlukan dukungan kebijakan pemerintah daerah, regulasi yang jelas, pembangunan infrastruktur yang merata, serta peran aktif lembaga keuangan, pendampingan usaha, dan pelatihan sumber daya manusia. Sinergi antaraktor pembangunan menjadi kunci dalam menciptakan pembangunan ekonomi lokal yang inklusif, berkelanjutan, dan mampu mengurangi ketimpangan sosial-ekonomi di wilayah perbatasan.
Pengembangan Website E-Government Kecamatan Tinanggea Menggunakan Metode Research and Development Berbasis Human-Computer Interaction
Penerapan e-government di tingkat kecamatan bertujuan untuk meningkatkan kualitas pelayanan publik melalui pemanfaatan teknologi informasi. Website e-government Kecamatan Tinanggea telah digunakan sebagai media penyampaian informasi dan layanan kepada masyarakat, namun dalam penggunaannya masih ditemukan kendala pada aspek kemudahan penggunaan dan tampilan antarmuka. Keberadaan platform digital ini sangat krusial mengingat tuntutan zaman yang mengharuskan instansi pemerintah untuk selalu adaptif dan responsif terhadap perkembangan dunia teknologi yang semakin pesat. Penelitian ini berfokus pada pengembangan website e-government Kecamatan Tinanggea dengan pendekatan Human-Computer Interaction (HCI) agar sistem lebih mudah dipahami, efisien digunakan, dan nyaman bagi pengguna. Pendekatan ini sangat diperlukan untuk menjembatani kesenjangan antara kemampuan teknis sistem dengan tingkat pemahaman masyarakat yang beragam sebagai pengguna utama. Metode Research and Development (R&D) diterapkan melalui tahapan analisis kebutuhan pengguna, perancangan antarmuka, pengembangan sistem, serta evaluasi usability. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan prinsip HCI mampu memperbaiki navigasi, meningkatkan konsistensi tampilan, mengurangi kesalahan pengguna, dan meningkatkan kepuasan pengguna secara keseluruhan. Melalui perbaikan yang berkelanjutan, sistem ini diharapkan dapat memberikan kemudahan akses bagi seluruh lapisan masyarakat tanpa terkecuali. Dengan demikian, pengembangan website yang berorientasi pada usability terbukti mendukung efektivitas dan kualitas layanan e-government. Upaya ini sekaligus menjadi langkah nyata dalam menciptakan tata kelola pemerintahan yang lebih modern, transparan, dan akuntabel di masa depan.