Communities in Polibatam
Select a community to browse its collections.
Recent Submissions
Item type:Item, Evaluasi Kesadaran Keamanan Data Pribadi Generasi Z dalam Penggunaan Smartphone Berdasarkan Model Knowledge, Attitude, and Behaviour (KAB): Studi Kasus di SMK XYZ Bekasi(Politeknik Negeri Batam, 2026-07-09) Thianka, Mega; Idris, MuhammadGenerasi Z dikenal sebagai digital natives, namun kefasihan teknologi tidak selalu berbanding lurus dengan kesadaran keamanan data pribadi yang memadai. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kesadaran keamanan data pribadi pelajar vokasi jurusan informatika di SMK XYZ Bekasi menggunakan model Knowledge, Attitude, and Behaviour (KAB) dengan pendekatan kuantitatif deskriptif-korelatif. Sampel sebanyak 60 siswa aktif jurusan RPL dan TKJ berusia 15–18 tahun pada satu sekolah dipilih melalui purposive sampling (non-probabilitas). Instrumen kuesioner 30 butir berskala Likert lima poin menunjukkan reliabilitas tinggi (Cronbach Alpha: Knowledge=0,875, Attitude=0,910, Behaviour=0,911) dan seluruh 30 butir dinyatakan valid. Uji normalitas Shapiro-Wilk menunjukkan distribusi tidak normal (p<0,05), sehingga analisis korelasi menggunakan Spearman’s Rho. Hasil menunjukkan dimensi Knowledge berada pada kategori Tinggi (M=4,18), Attitude Tinggi (M=4,32), dan Behaviour Tinggi (M=4,11). Meskipun demikian, terdapat kesenjangan Attitude–Behaviour sebesar 0,217 yang terbukti signifikan secara statistik (uji Wilcoxon signed-rank, p=0,00031), dan 8 responden (13,3%) teridentifikasi menunjukkan pola privacy paradox. Korelasi Spearman antardimensi seluruhnya signifikan: K–A (rs=0,525), K–B (rs=0,543), dan A–B (rs=0,744; kuat); analisis mediasi formal (Sobel, bootstrapping) mengonfirmasi bahwa Attitude memediasi secara parsial dan signifikan hubungan Knowledge–Behaviour (ab=0,441; p<0,001). Temuan ini menunjukkan bahwa meski kesadaran umum sudah tinggi, masih terdapat kesenjangan antara sikap dan perilaku nyata (dengan Behaviour diukur secara self-report) yang perlu ditangani melalui intervensi literasi keamanan siber berbasis bukti; temuan bersifat spesifik pada konteks studi kasus ini dan belum tentu merepresentasikan Generasi Z secara umum.Item type:Item, Sistem Pendeteksi Helm dan Identifikasi Pengendara Motor Berbasis Deep Learning dengan Pengenalan Wajah serta Notifikasi Pelanggaran Otomatis ke Wali Dosen dan Pengamanan Dalam(Politeknik Negeri Batam, 2026-01-14) Khayyun Al Hasani, Gholibin Khayyun; Sani, AbdullahKeselamatan berkendara di lingkungan kampus merupakan aspek penting yang perlu mendapatkan perhatian serius, khususnya terkait pelanggaran penggunaan helm oleh mahasiswa saat mengendarai sepeda motor. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem pendeteksi helm dan identifikasi pengendara motor berbasis yang mampu mendeteksi pelanggaran secara otomatis serta mengirimkan notifikasi kepada wali dosen dan pengamanan dalam (Pamdal). Sistem dikembangkan menggunakan model untuk mendeteksi penggunaan helm secara real-time dan model FaceNet untuk melakukan identifikasi wajah pengendara. Pengujian sistem dilakukan dengan melibatkan 10 orang, di mana setiap orang melakukan pengambilan data sebanyak 30 kali, terdiri dari 15 kali menggunakan helm dan 15 kali tanpa menggunakan helm, sehingga total data uji berjumlah 300 data citra. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem deteksi helm menggunakan memperoleh nilai accuracy sebesar 90,3%, precision 91,0%, recall 89,2%, dan F1-score 0,901. Sementara itu, sistem identifikasi wajah menggunakan FaceNet memperoleh nilai accuracy sebesar 81,9%, precision 81,9%, recall 81,9%, dan F1-score 0,819. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi pelanggaran penggunaan helm dan mengidentifikasi pengendara motor secara otomatis dengan tingkat ketepatan yang baik pada kondisi implementasi nyata. Dengan adanya sistem ini, pengawasan penggunaan helm di lingkungan kampus dapat dilakukan secara lebih efektif, terstruktur, dan berkelanjutan guna meningkatkan kepatuhan mahasiswa terhadap keselamatan berkendara.Item type:Item, Pencitraan Biomedis Menggunakan Tomografi Impedensi Listrik(Politeknik Negeri Batam, 2026-01-21) Sari, Melinda; Wicaksono, Muhammad Jaka WimbangAbstrak - Penelitian ini membahas penerapan Tomografi Impedansi Listrik sebagai metode pencitraan biomedis non-invasif untuk memvisualisasikan distribusi impedansi listrik terhadap objek. Sistem EIT bekerja dengan menginjeksikan arus listrik melalui elektroda yang dipasang mengelilingi objek, kemudian mengukur beda potensial (tegangan) yang timbul akibat aliran arus tersebut. Data tegangan hasil pengukuran diolah menggunakan algoritma rekonstruksi citra pada software EIDORS sehingga menghasilkan citra dua maupun tiga dimensi yang menunjukkan variasi impedansi dalam objek. Metode yang digunakan meliputi penyusunan sistem elektroda mengelilingi objek, injeksi arus melalui pasangan elektroda, pengukuran tegangan dari elektroda lainnya, pemrosesan data dan rekonstruksi menggunakan algoritma EIDORS di MATLAB. Hasil pada penelitian ini adalah MATLAB mampu menggambarkan pergeseran posisi objek dalam medium elektrolit yang mana ini menunjukkan bahwa sistem EIT yang dirancang mampu mendeteksi perubahan distribusi impedansi yang kemudian dapat menunjukan perubahan posisi daripada objek yang diuji. Selama proses akuisisi sistem menunjukkan rentang tegangan stabil antara 0.8 V−2.0 V. Keberhasilan ini dibuktikan dari pola tegangan yang konsisten berubah seiring pergeseran objek di dalam phantom. Perubahan impedansi yang dideteksi sistem juga berhasil dikonversi menjadi visualisasi citra yang menggambarkan variasi kondisi fisik objek secara akurat. Teknologi ini terbukti aman, murah, dan efektif, sehingga berpotensi besar untuk digunakan dalam diagnosis dan pemantauan kondisi medis di masa depan.Item type:Item, REDUCING OF PICK-UP ERROR THE MACHINE SURFACE MOUNT TECNOLOGY.(Politeknik Negeri Batam, 2025-12-12) Asyhaari, Ahmad Iman; Prebianto, NanthaThe problem of pick-up error in Surface Mount Technology (SMT) machines is one of the factors that can reduce production efficiency and increase the rejection rate in the electronic component assembly process. This study aims to identify the main causes of pick-up errors and implement corrective measures to reduce them. The methods used in this study include direct observation of the SMT machine, analysis of historical error data, and implementation of improvements such as nozzle reset, calibration feeder, and pick-and-place program optimization. The results showed that after repairs, there was a significant decrease in the number of pick-up errors up to 40% compared to the initial condition. These findings suggest that simple but targeted technical improvements can improve SMT machine performance and reduce potential production losses.Item type:Item, Risk Analysis of Material Inspection Failure during Goods Receiving at PLTD Batu Ampar using FMEA(Politeknik Negeri Batam, 2026-07-05) Sirait, Sophia Lestari; Wivanius, NadhrahPLTD Batu Ampar's material receiving inspection procedure is crucial to maintaining the dependability of warehouse operations. Inaccurate inventories, operational delays, and the usage of faulty materials are all possible outcomes of material inspection failures. This study uses the Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) method to find and examine possible failure modes. To determine the Risk Priority Number (RPN) for risk prioritizing, the Severity (S), Occurrence (O), and Detection (D) ratings were used in the analysis. Seven possible failure modes were found, with Material Damage Not Detected (RPN = 270), Damaged Material Continues to be Used (RPN =192), and Delay in System Update (RPN = 120) being the greatest risks.The RPN values were lowered to 108, 48, and 36, respectively, by the suggested modifications. These results show that FMEA is useful for identifying operational risks, setting objectives for improvement, and enhancing the dependability of PLTD Batu Ampar's material receiving inspection procedure.