Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dosen merupakan sumber daya utama setiap perguruan tinggi dengan peran mentransformasikan, mengembangkan, dan menyebarluaskan ilmu pengetahuan dan teknologi melalui pendidikan dan pengajaran, penelitian, dan pengabdian kepada masyarakat. Sebagai sumber pengetahuan organisasi, maka pengetahuan baik tacit dan explicit yang ada dalam diri dosen perlu dikelola. Selama ini terdapat beberapa penelitian terkait dengan identifikasi kepakaran, namun masih terdapat kelemahan pada tingkat akurasinya yang masih rendah khususnya teknik association rule. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kepakaran dosen yang ada di Fakultas Ilmu Komputer dengan teknik association rule dan pembobotan AHP. Bidang-bidang kepakarannya mengikuti taksonomi dari ACM CCS 2012 yang terdiri dari 13 bidang kepakaran. Hasil pemetaan menunjukan variasi jumlah bidang kepakaran setiap dosen, ada yang tiga bidang kepakaran, hingga semua bidang kepakaran. Selain itu, hasil evaluasi pemetaan kepakaraan dosen dengan teknik association rule dan pembobotan kriteria dengan AHP menghasilkan kinerja sebesar 92%. Kontribusi pembobotan kriteria AHP terlihat pada urutan bidang kepakaran bidang kepakaran seorang dosen. Jika tidak menggunakan AHP, bidang minat dosen yang termasuk dalam bidang kepakaran utamanya yaitu sebesar 72%, sedangkan jika menggunakan AHP meningkat menjadi 74%. Untuk penelitian selanjutnya, agar menggunakan acuan bidang kepakaran yang lebih lengkap untuk pemetaannya. Selain itu juga, agar menambahkan metode evaluasi konfirmasi hasil pemetaan dengan dosen yang bersangkutan.

---

Lecturers are the main resource of each University with the role of transforming, developing, and disseminating science and technology through education and teaching, research, and community service. As a source of organizational knowledge, both tacit and explicit knowledge present in lecturers needs to be managed. There have been several studies related to the identification of expertise, but there are still weaknesses in the level of accuracy, which is still low, especially the association rule technique. This study aims to identify the expertise of lecturers in the Faculty of Computer Science with the Association rule technique and AHP weighting. The expertise fields follow the taxonomy of CCS 2012, which consists of 13 expertise fields. The mapping results show variations in the number of expertise fields for each lecturer, there are three expertise fields, up to all expertise fields. In addition, the evaluation results of lecturer literacy mapping with association rule techniques and weighting criteria with AHP resulted in 92% performance. The contribution of AHP criteria weighting can be seen in the order of expertise in the field of expertise of a lecturer. If not using AHP, the area of interest of lecturers included in the field of expertise is 72%, whereas if using AHP increases to 74%. For further research, in order to use an up to date and complete expertise field reference for mapping. In addition, to add a method of evaluating the confirmation of mapping results with the lecturer concerned."

"Penelitian membahas mekanisme koping terhadap stres mahasiswa reguler Fakultas Ilmu Komputer UI berdasarkan tipe kepribadian selama masa perkulialltm. Desain penelitian kuantitatif ini adalah deskriptif korelasi terhadap 67 responden. Teknik sampling yang digunakan adalah random sampling. Hasil analisa rnenunjukkan bahwa tidak ada hublmgan tipe kepribadian dengan mekanisme koping terhadap stres pada mahasiswa Fakultas Ilmu Kornputer UI (Pvalue 0,l27>a 0,10). Tipe kepribadian yang kurang merata merupakan Salah satu keterbatasan, sehingga perlu dilakukan penelitian yang sama dengan jumlah sampel yang lebih banyak Serta instrumen yang lebih spesiiik. Peneliti selanjumya diharapkan dapat mengidentifikasi terlebih dahulu falctor-faktor lain yang mempengaruhi mekanisme koping terhadap stres.

---

This research is about the coping mechanism to stress of student in Computer Science Faculty UI based on personality types during a period to lecturing. Design of this quantitative research is correlative descrnztion to 67 respondent. Random sampling is used for this research. Result of this analyzes is indicate that no relation between personality types with the coping mechanism to stress at student of Computer Science Faculty UI with Pvalue 0,127>or 0,1 0. Limitedness about personality type of respondent need more specyic instrument. For fixture, the researcher is being expected to identify the other factor which is influence coping mechanism to stress."

"Gamifikasi merupakan penggunaan elemen game pada konteks non-game. Pandemi COVID-19 yang merebak menyebabkan meningkatnya pembelajaran secara daring. Pembelajaran daring dapat menyebabkan motivasi siswa yang menurun akibat perasaan isolasi. Sebaliknya, gamifikasi dapat meningkatkan motivasi pengguna. Penelitian ini meneliti efek gamifikasi terhadap keaktifan mahasiswa pascasarjana di Indonesia berupa pengaksesan halaman Learning Management System (LMS), materi kelas, dan forum diskusi. Penelitian ini juga meneliti efek gamifikasi terhadap prestasi akademik berupa nilai mahasiswa. Game mechanic yang digunakan pada penelitian ini adalah poin, level, badge, dan leaderboard. Metode yang digunakan dalam penelitian ini mengikuti proses model design science research dan tahapan pada penelitian termasuk perancangan desain game mechanic dan pengimplementasiannya menggunakan plugin. Metode analisis yang digunakan yaitu uji Mann Whitney U. Hasil dari penelitian ini yaitu gamifikasi memberikan efek positif yang signifikan terhadap pengaksesan halaman LMS kelas, hasil positif yang tidak signifikan terhadap pengaksesan materi dan nilai mahasiswa, dan tidak memberikan hasil yang positif pada diskusi forum. Hal ini diduga menunjukkan bahwa efek gamifikasi terhadap pembelajaran tidak bertahan lama sehingga dibutuhkan perancangan yang tidak hanya mengandalkan game mechanic. Rekomendasi selanjutnya yaitu dengan membuat desain elemen badge yang lebih bertahap, memberikan feedback yang lebih cepat, mencegah adanya jeda perkuliahan, menyediakan materi pembelajaran dari awal perkuliahan, dan menggunakan parameter pencapaian pembelajaran sebagai dasar dalam mendesain elemen gamifikasi.

---

Gamification is the use of game elements in non-game contexts. The outbreak of the COVID-19 pandemic has led to an increase in online learning. Online learning can lead to decreased student motivation due to feelings of isolation. On the other hand, gamification can increase user motivation. This study examines the effect of gamification on the engagement of postgraduate students in Indonesia in the form of accessing the Learning Management System (LMS) page, class materials, and discussion forums. This study also examines the effect of gamification on academic achievement in the form of student grade. Game mechanics used in this study are point, level, badge, and leaderboard. The method used in this study follows the process of the design science research model and the stages in the research including the design of game mechanic and their implementation using plugin. The analytical method used is the Mann Whitney U test. The results of this study are that gamification has a significant positive effect on student accessing class LMS page, insignificant positive result on student access to class material and student grade, and does not give positive result on forum discussions. These results also indicate that gamification effect towards learning does not last long, and so a design that does not only rely on game mechanics is needed. The next recommendations are to make the badge element to be easier to achive, provide faster feedback, prevent long lecture breaks, provide learning materials from the beginning of the lecture, and use learning outcome as the foundation for designing gamification elements."

"Proses training model membutuhkan sumber daya komputasi yang akan terus meningkat seiring dengan bertambahnya jumlah data dan jumlah iterasi yang telah dicapai. Hal ini dapat menimbulkan masalah ketika proses training model dilakukan pada lingkungan komputasi yang berbagi sumber daya seperti pada infrastruktur komputasi berbasis klaster. Masalah yang ditimbulkan terutama terkait dengan efisiensi, konkurensi, dan tingkat utilisasi sumber daya komputasi. Persoalan efisiensi muncul ketika sumber daya komputasi telah tersedia, tetapi belum mencukupi untuk kebutuhan job pada antrian ter- atas. Akibatnya sumber daya komputasi tersebut menganggur. Penggunaan sumber daya tersebut menjadi tidak efisien karena terdapat kemungkinan sumber daya tersebut cukup untuk mengeksekusi job lain pada antrian. Selain itu, pada cluster computing juga mem- butuhkan sistem monitoring untuk mengawasi dan menganalisis penggunaan sumber daya pada klaster. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan resource manager yang sesuai untuk digunakan pada klaster komputasi yang memiliki GPU agar dapat meningkatkan efisiensi, implementasi sistem monitoring yang dapat membantu analisis penggunaan sumber daya sekaligus monitoring proses komputasi yang sedang dijalankan pada klaster, dan melayani inference untuk model machine learning. Penelitian dilakukan dengan cara menjalankan eksperimen penggunaan Slurm dan Kubernetes. Hasil yang diperoleh adalah Slurm dapat memenuhi kebutuhan untuk job scheduling dan mengatur penggunaan GPU dan resources lainnya pada klaster dapat digunakan oleh banyak pengguna sekaligus. Sedangkan untuk sistem monitoring, sistem yang dipilih adalah Prometheus, Grafana, dan Open OnDemand. Sementara itu, sistem yang digunakan untuk inference model adalah Flask dan Docker.

---

The amount of computational power needed for the model training process will keep rising along with the volume of data and the number of successful iterations. When the model training process is conducted in computing environments that share resources, such as on cluster-based computing infrastructure, this might lead to issues. Efficiency, competition, and the level of resource use are the three key issues discussed.Efficiency problems occur when there are already computing resources available, yet they are insufficient to meet the demands of high-level workloads. The power of the machine is subsequently wasted. The utilization of such resources becomes inefficient because it’s possible that they would be adequate to complete other tasks on the front lines. A monitoring system is also necessary for cluster computing in order to track and assess how resources are used on clusters. The project seeks to set up a monitoring system that can assist in analyzing the usage of resources while monitoring the com- puting processes running on the cluster and locate a suitable resource manager to be utilized on a computing cluster that has a GPU in order to increase efficiency, also serve inference model in production. Slurm and Kubernetes experiments were used to conduct the investigation. The findings show that Slurm can handle the demands of job scheduling, manage the utilization of GPUs, and allow for concurrent use of other cluster resources. Prometheus, Grafana, and Open OnDemand are the chosen moni- toring systems. Else, inference model is using Flask and Docker as its system constructor."

"Proses training model membutuhkan sumber daya komputasi yang akan terus meningkat seiring dengan bertambahnya jumlah data dan jumlah iterasi yang telah dicapai. Hal ini dapat menimbulkan masalah ketika proses training model dilakukan pada lingkungan komputasi yang berbagi sumber daya seperti pada infrastruktur komputasi berbasis klaster. Masalah yang ditimbulkan terutama terkait dengan efisiensi, konkurensi, dan tingkat utilisasi sumber daya komputasi. Persoalan efisiensi muncul ketika sumber daya komputasi telah tersedia, tetapi belum mencukupi untuk kebutuhan job pada antrian ter- atas. Akibatnya sumber daya komputasi tersebut menganggur. Penggunaan sumber daya tersebut menjadi tidak efisien karena terdapat kemungkinan sumber daya tersebut cukup untuk mengeksekusi job lain pada antrian. Selain itu, pada cluster computing juga mem- butuhkan sistem monitoring untuk mengawasi dan menganalisis penggunaan sumber daya pada klaster. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan resource manager yang sesuai untuk digunakan pada klaster komputasi yang memiliki GPU agar dapat meningkatkan efisiensi, implementasi sistem monitoring yang dapat membantu analisis penggunaan sumber daya sekaligus monitoring proses komputasi yang sedang dijalankan pada klaster, dan melayani inference untuk model machine learning. Penelitian dilakukan dengan cara menjalankan eksperimen penggunaan Slurm dan Kubernetes. Hasil yang diperoleh adalah Slurm dapat memenuhi kebutuhan untuk job scheduling dan mengatur penggunaan GPU dan resources lainnya pada klaster dapat digunakan oleh banyak pengguna sekaligus. Sedangkan untuk sistem monitoring, sistem yang dipilih adalah Prometheus, Grafana, dan Open OnDemand. Sementara itu, sistem yang digunakan untuk inference model adalah Flask dan Docker.

---

The amount of computational power needed for the model training process will keep rising along with the volume of data and the number of successful iterations. When the model training process is conducted in computing environments that share resources, such as on cluster-based computing infrastructure, this might lead to issues. Efficiency, competition, and the level of resource use are the three key issues discussed.Efficiency problems occur when there are already computing resources available, yet they are insufficient to meet the demands of high-level workloads. The power of the machine is subsequently wasted. The utilization of such resources becomes inefficient because it’s possible that they would be adequate to complete other tasks on the front lines. A monitoring system is also necessary for cluster computing in order to track and assess how resources are used on clusters. The project seeks to set up a monitoring system that can assist in analyzing the usage of resources while monitoring the com- puting processes running on the cluster and locate a suitable resource manager to be utilized on a computing cluster that has a GPU in order to increase efficiency, also serve inference model in production. Slurm and Kubernetes experiments were used to conduct the investigation. The findings show that Slurm can handle the demands of job scheduling, manage the utilization of GPUs, and allow for concurrent use of other cluster resources. Prometheus, Grafana, and Open OnDemand are the chosen moni- toring systems. Else, inference model is using Flask and Docker as its system constructor."

"Computer vision syndrome (CVS) adalah sindrom yang terjadi karena adanya interaksi mata yang berlebihan dengan komputer. Faktor risiko terkait individu, lingkungan, dan komputer dapat meningkatkan prevalensi CVS dan menyebabkan gejala visual dan ekstraokular pada mata. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa hubungan antara faktor risiko individu, komputer, dan lingkungan dengan prevalensi CVS pada mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer (Fasilkom) Universitas Indonesia. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan desain studi cross sectional. Sampel penelitian terdiri dari 109 mahasiswa reguler Fasilkom UI angkatan 2015-2018. Teknik sampling yang digunakan adalah stratified random sampling. Penelitian ini menggunakan instrumen penelitian berupa kuesioner online. Data yang terkumpul kemudian dianalisis dengan menggunakan analisis univariat dan bivariat. Prevalensi CVS diperoleh dari sampel sebanyak 36 mahasiswa (33%). Hasil uji bivariat antara faktor risiko dan CVS diperoleh sebagai berikut, riwayat penyakit mata (p= 0.25 OR= 1.76 CI 95%= 0.76-4.07), penggunaan kacamata (p=0.32 OR= 2.02 CI 95%= 0.71-3.91), jenis kelamin (p= 1.00 OR= 1.67 CI 95%= 0.45-2.29), postur duduk (p=0.27 OR 0.49 CI 95%= 0.76-3.82), usia (p=0.04 OR= 3.19), lama waktu per penggunaan komputer (p= 0.01 OR=1.76 CI 95%= 0.67-3.39), dan durasi penggunaan komputer per hari (p= 0.41 OR= 4.08 CI 95%= 1.42-11.7). Dapat disimpulkan bahwa faktor risiko yang behubungan secara signifikan terhadap kejadian CVS adalah usia dan lama waktu per penggunaan komputer.

---

Background: Computer vision syndrome (CVS) is a syndrome that occur due to excessive interaction with computers. Individual, environmental, and computer related risk factors increase CVS prevalence and cause eyes, visual, and extraocular related symptoms. This research aims to observe the relation between risk factors and CVS prevalence in students of Computer Science Major in University of Indonesia. Methods: This research is a quantitative study with a cross sectional study design. The study sample consisted of 109 regular 2015-2018 Fasilkom UI students. The sampling technique used is stratified random sampling. This study uses a research instrument in the form of an online questionnaire. The collected data was then analyzed using univariate and bivariate analysis. Results: CVS prevalence was obtained from a sample of 36 students (33%). The bivariate test results between risk factors and CVS were obtained as follows, history of eye disease (p = 0.25 OR = 1.76 CI 95% = 0.76 to 4.07), use of glasses (p = 0.32 OR = 2.02 CI 95% = 0.71 to 3.91), gender (p = 1.00 OR = 1.67 CI 95% = 0.45 to 2.29), sitting posture (p = 0.27 OR 0.49 CI 95% = 0.76 to 3.82), age (p = 0.04 OR = 3.19), length of time per computer use (p = 0.01 OR = 1.76 CI 95% = 0.67 to 3.39), and the duration of computer use per day (p = 0.41 OR = 4.08 CI 95% = 1.42 to 11.7). Conclusion: Risk factors that significantly related to the CVS were age and the lenght of time per computer use."

"Terdapat kebijakan baru untuk program studi sarjana Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, yaitu pelaksanaan tugas akhir menjadi wajib dilakukan untuk angkatan 2018 ke atas dan dapat dilakukan secara mandiri atau berkelompok dengan jumlah anggota maksimum 3 orang. Kebijakan tersebut menjadi alasan utama dibutuhkannya proses pengembangan lebih lanjut Sistem Informasi Sidang Tugas Akhir Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia (SI Sidang) agar dapat menangani tugas akhir kelompok. Requirements gathering dilakukan dengan melakukan Joint Application Development (JAD) meetings dengan pengguna dan product owner. Metode agile software development dan JAD digunakan untuk mengembangkan aplikasi SI Sidang. Setelah aplikasi dikembangkan, evaluasi dilakukan untuk menilai kualitas aplikasi yang dikembangkan. Proses evaluasi dilakukan dengan metode User Acceptance Test (UAT).  Berdasarkan evaluasi yang telah dilakukan, sistem berhasil memberikan hasil yang sesuai dengan ekspektasi yang telah ditentukan.

---

There is a new policy for undergraduate programs at the Faculty of Computer Science, University of Indonesia. Thesis is mandatory for class of 2018 and above. It can be done individually or in groups with a maximum number of 3 members. This change of policy is the main reason for further development of Information System for Final Project of the Faculty of Computer Science, University of Indonesia (SI Sidang) in order to be able to handle group theses. Joint Application Development (JAD) meetings were conducted in order to gather requirements from users. JAD and Agile Software Development were used to develop SI Sidang. After the development of SI Sidang, an evaluation is carried out to assess the quality of the developed application. The evaluation process was carried out by using the User Acceptance Test (UAT) method. Based on the evaluation, the system has succeeded in providing results in accordance with predetermined expectations."

"Aplikasi KATALIS (Kelola Mata Kuliah Spesial) dikembangkan untuk mempermudah proses pengelolaan dan administrasi mata kuliah spesial di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk merancang, mengembangkan, dan menguji aplikasi KATALIS agar dapat memenuhi kebutuhan utama pengguna, yaitu mahasiswa, dosen, sekretariat, dan manajer pendidikan. Proses pengembangan melibatkan beberapa tahap, mulai dari pengumpulan kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan, hingga pengujian. Pada tahap pengumpulan kebutuhan, dilakukan pertemuan dengan pemangku kepentingan untuk mengidentifikasi kebutuhan dan pain point yang ada. Tahap pengembangan dilakukan dengan menggunakan Next.js untuk membangun antarmuka pengguna yang responsif dan dinamis. Implementasi berbagai fitur utama seperti sistem tahapan mata kuliah, tracking beban dosen, pencarian topik dan fitur-fitur lainnya. Pengujian aplikasi mencakup Lighthouse Testing, API Testing, dan User Acceptance Testing (UAT). Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi KATALIS memiliki performa yang baik, aksesibilitas yang tinggi, dan memenuhi praktik terbaik dalam pengembangan aplikasi web. UAT yang melibatkan berbagai pemangku kepentingan menunjukkan tingkat keberhasilan yang tinggi, mengindikasikan bahwa aplikasi ini mampu memenuhi kebutuhan pengguna dengan baik. Dari hasil penelitian dan pengembangan ini, dapat disimpulkan bahwa aplikasi KATALIS berhasil dikembangkan dan diimplementasikan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Beberapa saran untuk pengembangan lebih lanjut termasuk peningkatan pada area yang diidentifikasi selama UAT, pemantauan performa dan aksesibilitas secara berkala, serta mempertimbangkan integrasi dengan sistem lain di lingkungan universitas. Dengan demikian, aplikasi KATALIS diharapkan dapat terus berkembang dan memberikan kontribusi yang signifikan dalam pengelolaan dan administrasi mata kuliah spesial di Fasilkom UI.

---

The KATALIS (Kelola Mata Kuliah Spesial) application was developed to facilitate the management and administration of special courses at the Faculty of Computer Science, University of Indonesia. This study aims to design, develop, and test the KATALIS application to meet the primary needs of users, including students, lecturers, secretariat staff, and education managers. The development process involves several stages, starting from requirement gathering, system design, development, and testing. During the requirement gathering stage, meetings with stakeholders were conducted to identify their needs and pain points. The development stage was carried out using Next.js to build a responsive and dynamic user interface. Key features implemented include a special course stage system, lecturer workload tracking, topic search, and other functionalities. The application testing includes Lighthouse Testing, API Testing, and User Acceptance Testing (UAT). The test results indicate that the KATALIS application has good performance, high accessibility, and adheres to best practices in web application development. UAT, which involved various stakeholders, showed a high success rate, indicating that the application effectively meets user needs. Based on the results of this research and development, it can be concluded that the KATALIS application was successfully developed and implemented according to user requirements. Several suggestions for further development include improvements in areas identified during UAT, regular performance and accessibility monitoring, and considering integration with other systems within the university environment. Thus, the KATALIS application is expected to continue to evolve and significantly contribute to the management and administration of special courses at Fasilkom UI."

"Aplikasi KATALIS (Kelola Mata Kuliah Spesial) dikembangkan untuk mempermudah proses pengelolaan dan administrasi mata kuliah spesial di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk merancang, mengembangkan, dan menguji aplikasi KATALIS agar dapat memenuhi kebutuhan utama pengguna, yaitu mahasiswa, dosen, sekretariat, dan manajer pendidikan. Proses pengembangan melibatkan beberapa tahap, mulai dari pengumpulan kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan, hingga pengujian. Pada tahap pengumpulan kebutuhan, dilakukan pertemuan dengan pemangku kepentingan untuk mengidentifikasi kebutuhan dan pain point yang ada. Tahap pengembangan dilakukan dengan menggunakan Next.js untuk membangun antarmuka pengguna yang responsif dan dinamis. Implementasi berbagai fitur utama seperti sistem tahapan mata kuliah, tracking beban dosen, pencarian topik dan fitur-fitur lainnya. Pengujian aplikasi mencakup Lighthouse Testing, API Testing, dan User Acceptance Testing (UAT). Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi KATALIS memiliki performa yang baik, aksesibilitas yang tinggi, dan memenuhi praktik terbaik dalam pengembangan aplikasi web. UAT yang melibatkan berbagai pemangku kepentingan menunjukkan tingkat keberhasilan yang tinggi, mengindikasikan bahwa aplikasi ini mampu memenuhi kebutuhan pengguna dengan baik. Dari hasil penelitian dan pengembangan ini, dapat disimpulkan bahwa aplikasi KATALIS berhasil dikembangkan dan diimplementasikan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Beberapa saran untuk pengembangan lebih lanjut termasuk peningkatan pada area yang diidentifikasi selama UAT, pemantauan performa dan aksesibilitas secara berkala, serta mempertimbangkan integrasi dengan sistem lain di lingkungan universitas. Dengan demikian, aplikasi KATALIS diharapkan dapat terus berkembang dan memberikan kontribusi yang signifikan dalam pengelolaan dan administrasi mata kuliah spesial di Fasilkom UI.

---

The KATALIS (Kelola Mata Kuliah Spesial) application was developed to facilitate the management and administration of special courses at the Faculty of Computer Science, University of Indonesia. This study aims to design, develop, and test the KATALIS application to meet the primary needs of users, including students, lecturers, secretariat staff, and education managers. The development process involves several stages, starting from requirement gathering, system design, development, and testing. During the requirement gathering stage, meetings with stakeholders were conducted to identify their needs and pain points. The development stage was carried out using Next.js to build a responsive and dynamic user interface. Key features implemented include a special course stage system, lecturer workload tracking, topic search, and other functionalities. The application testing includes Lighthouse Testing, API Testing, and User Acceptance Testing (UAT). The test results indicate that the KATALIS application has good performance, high accessibility, and adheres to best practices in web application development. UAT, which involved various stakeholders, showed a high success rate, indicating that the application effectively meets user needs. Based on the results of this research and development, it can be concluded that the KATALIS application was successfully developed and implemented according to user requirements. Several suggestions for further development include improvements in areas identified during UAT, regular performance and accessibility monitoring, and considering integration with other systems within the university environment. Thus, the KATALIS application is expected to continue to evolve and significantly contribute to the management and administration of special courses at Fasilkom UI."

"Keadaan dunia saat ini sedang dilanda wabah penyakit Coronavirus Disease (COVID-19). Hal ini mengakibatkan beberapa aktivitas sehari-hari dilakukan dengan jarak jauh,salah satunya aktivitas belajar mengajar. Keberadaan e-learning khususnya LearningManagement System (LMS) diharapkan dapat menjadi salah satu solusi kebutuhan pembelajaranjarak jauh. Dengan kurangnya interaksi tatap muka yang disebabkan pandemiini, Universitas Indonesia mendukung peningkatan penggunaan LMS Student CenteredE-Learning Environment Fakultas Ilmu Komputer UI (SCeLE Fasilkom UI), salah satuLMS yang dimiliki oleh UI. Penggunaan LMS dapat menyebabkan kurangnya fokusperhatian pelajar, kemungkinan berkurangnya efisiensi kelas, dan kemungkinan untukmenimbulkan rasa jenuh pada penggunanya. Salah satu solusi yang dapat digunakanuntuk permasalahan ini adalah adalah dengan gamifikasi. Active learning juga perluditekankan pada kelas online di LMS dan di penelitian ini dievaluasi melalui fiturforum SCeLE Fasilkom UI. Evaluasi dari dampak gamifikasi yang direpresentasikanoleh elemen game berupa rating/points, badge dan leaderboard terhadap partisipasimahasiswa dan active learning dalam kelas online pada LMS menggunakan metodeDesign Based Research dilakukan pada penelitian ini. Sebanyak tiga mata kuliah diFakultas ilmu komputer UI tergabung dalam penelitian ini. Penelitian ini dilakukanmenggunakan metode Design Based Research dan elemen gamifikasi diintegrasikansecara bertahap di tiga kelas tersebut. Setiap fase berdurasi selama dua minggu dandisertai dengan pengisian kuesioner online pada saat dijalankannya fase tersebut. Hasilpenelitian ini menemukan bahwa penerapan gamifikasi berpengaruh terhadap activelearning. Hal ini didukung dari pengaruh gamifikasi terhadap jumlah reply pada weeklyreview dan forum discussion yang dapat dilihat dari rerata partisipasi kelas SIP-MTI(67.60%), E-health (79.17%), dan Kombistek (72.15%).

---

The world condition is currently being hit by an outbreak of Coronavirus Disease

(COVID-19). This results in several daily activities carried out remotely, one of which

is teaching and learning activities. The existence of e-learning, especially the Learning

Management System (LMS), is expected to be a solution to distance learning needs. With

the lack of face-to-face interaction caused by this pandemic, the University of Indonesia

is supporting the increased use of the Student Centered E-Learning Environment LMS

UI Faculty of Computer Science (SCeLE Fasilkom UI), one of the LMS owned by UI.

The use of an LMS can lead to a lack of focus for students’ attention, the possibility of

reduced class efficiency, and the possibility to create a feeling of boredom in its users.

One solution that can be used for this problem is gamification. Active learning also needs

to be emphasized in online classes at LMS and in this study evaluated through the SCeLE

Fasilkom UI forum feature. Evaluation of the impact of gamification represented by game

elements in the form of ratings / points, badges, and leaderboard on student participation

and active learning in online classes at LMS using the Design Based Research method

was carried out in this study. A total of three courses at the Faculty of Computer Science

UI are incorporated in this research. This research was conducted using the Design

Based Research method and gamification elements were integrated gradually in the

three classes. Each phase lasts two weeks and is accompanied by filling out an online

questionnaire at the time of the phase. The results of this study found that the application

of gamification had an effect on active learning. This is supported by the effect of

gamification on the number of replies in weekly reviews and forum discussions which

can be seen from the average participation of the SIP-MTI class (67.60%), E-health

(79.17%), and Kombistek (72.15%)."