Salah satu tantangan di Industri IT adalah kemudahan developer dalam menggunakan tools untuk mengembangkan suatu aplikasi. Disisi lain, tools yang digunakan untuk development terkadang memiliki kekurangan yang menyebabkan kualitas dari aplikasi tersebut berkurang. Sehingga dibutuhkan suatu tools untuk mengatasi kualitas kode program. Penelitian ini mengusulkan sebuah pengembangan dari .NET Framework berupa high-level framework yang menerapkan teori AntiPatterns dan Design Patterns. Dalam penelitian ini, fokus utama aspek yang akan diselesaikan adalah Usability dan Maintainability. Usability adalah aspek yang menjelaskan tentang kemudahan penggunaan dan kemudahan pemahaman programmer terhadap tools yang digunakannya, sedangkan Maintainbility merupakan aspek yang menjelaskan tentang kemudahan pemeliharaan kode program. Penelitian ini melakukan pengujian kepada 60 pengguna yang terdiri dari 57 Software Developer Amatir dan 3 Pakar dengan menggunakan metode Net Promoter Score (NPS). Pengujian terdiri dari 2 skenario yakni pengujian Framework yang hanya menerapkan Design Patterns dan pengujian Framework yang menggunakan Design Patterns dan AntiPatterns. Berdasarkan pengujian skenario Design Patterns saja, Kami mendapatkan hasil Net Promoter Score sebesar -31,75% untuk pengguna amatir sedangkan 91,75% dari pakar. Sedangkan skenario Design Patterns dan AntiPatterns, kami mendapatkan nilai NPS 17,5% untuk amatir. Sedangkan, pengujian Maintainability dilakukan oleh pakar. Hal ini menunjukkan bahwa dengan menerapkan AntiPatterns dapat menjangkau para programmer baik untuk programmer amatir maupun programmer yang berpengalaman. Sebagai tambahan, implementasi teori AntiPatterns juga telah mengurangi interaction cost sebesar 40%. Sehingga berdasarkan hasil pengujian, maka dapat disimpulkan bahwa Framework dapat menunjang development aplikasi Windows sesuai dengan segmen dan tujuan penggunanya.

Kebakaran hutan dan lahan (karhutla) merupakan permasalahan kompleks yang ada di Indonesia. Sampai akhir tahun 2020, kasus kebakaran hutan di Indonesia membakar lebih dari 120 hektar hutan dan lahan di 32 provinsi Indonesia. Sementara itu, hutan merupakan penyangga iklim yang dapat menjaga sumber daya air, tanah dan keanekaragaman hayati. Hutan juga dapat menyerap emisi karbon hingga 15 persen. Kebakaran hutan dan lahan juga menyebabkan dampak signifikan di berbagai sektor kehidupan. Terutama pada sektor lingkungan yang menyebabkan perubahan iklim dan pemanasan global. Pun kebakaran hutan dan lahan menyebabkan kabut asap yang dapat menyebabkan gangguan kesehatan hingga kerugian material untuk masyarakat. Perubahan iklim dan pemanasan global yang disebabkan oleh kebakaran hutan dan lahan menjadi perhatian utama pemerintah dan dunia dalam Sustainable Development Goals (SDGs). Penanganan kebakaran hutan dan lahan harus didukung dengan pemanfaatan teknologi. Saat ini, teknologi diharapkan bisa membantu proses pencegahan dan penanganan kebakaran hutan dan lahan. Untuk meningkatkan kesadaran akan pentingnya sebuah inovasi teknologi dalam pencegahan dan penanganan kebakaran hutan, maka penyebaran informasi mengenai inovasi teknologi tersebut harus ditingkatkan. Oleh karena itu, melalui video explainer ini diharapkan bisa menjadi sebuah inovasi yang diterapkan di masa depan dalam upaya penanganan kebakaran hutan dan lahan di Indonesia.

Project Botanical adalah permainan naratif yang menceritakan tentang Filo, seorang ahli botanis yang mampu merasakan perasaan dari tanaman. Dalam dunia yang berlatar post-apocalypse, pemain diajak mengeksplorasi hubungan emosional dan empati terhadap tanaman melalui puzzle yang interaktif. Sebagai game 2D side scroller, Project Botanical berharap bisa memberikan pengalaman yang dapat memperdalam hubungan manusia dengan alam dari sudut pandang seorang ahli botanis yang penuh rasa ingin tahu. Penelitian ini menggunakan metodologi penelitian A Functional Look At Narrative Puzzles In Game Storytelling, bagaimana penyampaian User Experience dapat didokumentasi untuk mengembangkan pengalaman pemain dalam permainan berbasis cerita, dengan penekanan metodelogi pengembangan pada puzzle mempertimbangkan story engine dan game pillar, sehingga pemain dapat lebih memahami karakter utama dan cerita. Puzzle dirancang tidak hanya sebagai alat penemuan, tetapi juga sebagai elemen penting dalam penyampaian cerita, melibatkan peran aktif kepada pemain dalam memahami narasi cerita yang berupaya meningkatkan keterlibatan pemain dengan pemberian pengalaman emosional yang lebih mendalam. Dari semua yang sudah dirancang, usability testing masuk sebagai metode untuk mengetahui feedback mengenai apa saja yang bisa dikembangkan dari penyampaian pengalaman pemain. Berdasarkan pengujian usability terhadap 96 responden, diperoleh rata-rata persentase sebesar 76,31 persen yang menunjukkan respons positif terhadap elemen gameplay puzzle. Aspek efisiensi mencapai skor tertinggi 85,15 persen, diikuti oleh learnability, satisfaction, dan memorability yang semuanya mencapai sekitar 80 persen. Meskipun aspek error berada di 77,60 persen, data ini secara keseluruhan membuktikan bahwa desain yang diimplementasikan menghasilkanpengalaman bermain yang intuitif, lancar, dan memuaskan. Dalam penelitian ini, diharapkan dari penyampaian pengalaman bermain yang nantinya bisa terwujud dan menghasilkan sebuah artefak pengalaman pemain.

Perkembangan industri game menuntut adanya interaksi yang lebih dinamis, terutama pada alur cerita bercabang yang masih kompleks dan memakan waktu untuk dikembangkan. Dialog dengan Karakter Non-Pemain (NPC) yang seringkali terasa kaku dan repetitif menjadi salah satu tantangan utama dalam menciptakan pengalaman yang imersif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem dialog berbasis Behavior Tree yang dapat memicu reaksi karakter secara dinamis berdasarkan hasil klasifikasi emosi dari input dialog pemain. Metode penelitian yang digunakan adalah Software Development Life Cycle (SDLC) yang mencakup tahap perencanaan, desain arsitektur, implementasi, dan pengujian. Sistem ini terdiri dari dua komponen utama: mekanik game yang dibangun di Unreal Engine dan modul klasifikasi emosi berbasis Natural Language Processing (NLP) yang diimplementasikan menggunakan Python dan terhubung melalui REST-API. Hasil pengujian black box menunjukkan bahwa sistem berfungsi sesuai rancangan. Model klasifikasi emosi menunjukkan performa yang stabil dengan rata-rata F1-Score 61.19% dan berhasil diakses oleh Unreal Engine yang dibuktikan dengan diterimanya respons kode 200. Fungsionalitas Behavior Tree juga terbukti berhasil menjalankan alur dialog secara dinamis sesuai pilihan pemain. Kesimpulannya, penelitian ini berhasil mengonfirmasi bahwa algoritma NLP dan Behavior Tree merupakan teknologi yang tepat untuk mengimplementasikan sistem dialog bercabang yang dinamis dan menyediakan kerangka kerja yang fungsional bagi pengembang.

COVID-19 merupakan sebuah virus yang menyerang pada saluran pernapasan. Kondisi ini menyebabakan krisis tak tertandingi yang membuat banyak korban dan masalah keamanan. Dalam menangani penyebaran virus corona, masyarakat kerap memakai masker untuk melindungi diri, karena dengan memakai masker merupakan salah satu cara dalam mengurangi resiko terpaparnya virus covid19. Hal ini membuat pemakaian masker dikondisi pandemi covid-19 membuat pengolahan citra digital memiliki manfaat yang baik yaitu untuk mendeteksi kegunaan masker di masa pandemi. Dengan adanya penelitian pada sistem ini dapat mengetahui wajah seseorang memakai masker dan tidak dan dapat menertibkan pola hidup yang baru pada kondisi pandemi covid-19 dalam penggunaan masker. Sistem yang dibuat mampu mengenali orang yang memakai masker serta orang yang tidak memakai masker dengan menerapkan metode Viola Jones pada video yang ditangkap.