Jurnal Pekommas adalah jurnal yang diterbitkan oleh Balai Besar Pengkajian dan Pengembangan Komunikasi dan Informatika Makassar dengan tujuan menyebarluaskan informasi tentang perkembangan ilmiah bidang komunikasi, informatika dan media massa. Naskah yang dimuat dalam jurnal ini berasal dari penelitian dan kajian ilmiah yang dilakukan oleh peneliti, akademisi maupun pemerhati komunikasi, informatika dan media massa. Terbit dengan frekuensi 2 kali dalam setahun yaitu bulan April, Oktober. Jurnal Pekommas telah terakreditasi LIPI dengan No. Akreditasi: 601/Akred/P2MI-LIPI/03/2015.e-ISSN: 2502-1907 | p-ISSN: 2502-1893
Sekolah Tinggi Multi Media “MMTC” Yogyakarta
Kebijakan yang diajukan untuk jurnal yang menawarkan akses terbuka Syarat yang harus dipenuhi oleh Penulis sebagai berikut: Penulis menyimpan hak cipta dan memberikan jurnal hak penerbitan pertama naskah secara simultan dengan lisensi di bawah Creative Commons Attribution License yang mengizinkan orang lain untuk berbagi pekerjaan dengan sebuah pernyataan kepenulisan pekerjaan dan penerbitan awal di jurnal ini. Penulis bisa memasukkan ke dalam penyusunan kontraktual tambahan terpisah untuk distribusi non ekslusif versi kaya terbitan jurnal (contoh: mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan penerbitan awalnya di jurnal ini. Penulis diizinkan dan didorong untuk mem-posting karya mereka online (contoh: di repositori institusional atau di website mereka) sebelum dan selama proses penyerahan, karena dapat mengarahkan ke pertukaran produktif, seperti halnya sitiran yang lebih awal dan lebih hebat dari karya yang diterbitkan. (Lihat Efek Akses Terbuka).
Artificial Intelligence–Driven News and Public Trust: Examining the Relationship Between Automation and Engagement Production
This study aims to analyze the impact of AI automation in news production on public trust and engagement, as well as explore public perceptions of ethics and transparency in the use of AI in the media sector. The research is based on the increasing use of AI in journalism, which has sparked various public reactions concerning ethical and transparency issues. The research method employed is multiple regression, with the population consisting of Yogyakarta residents who consume AI-generated news. The sample comprises 222 respondents selected through Simple Random Sampling. The results indicate that AI automation positively impacts public trust, with a coefficient of 0.185, a t-value of 2.290, and a significance of 0.023. Conversely, transparency negatively affects public trust, with a coefficient of -0.559, a t-value of -3.512, and a significance of 0.001. Ethics positively and significantly influence public trust, with a coefficient of 0.394, a t-value of 2.526, and a significance of 0.012. These findings underscore the importance of implementing robust ethical practices in the use of AI to maintain public trust.
AI Automation, News Production, Public Trust, Public Involvement, Transparency Ethics
Hak Cipta (c) 2025 Jurnal Pekommas https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Model Komunikasi Dalam Meningkatkan Literasi Digital Pada Masyarakat Labuan Bajo Nusa Tenggara Timur
Penelitian ini bertujuan mengetahui model komunikasi yang tepat untuk meningkatkan literasi digital masyarakat di Labuan Bajo Nusa Tenggara Timur (NTT) yang menjadi salah satu Destinasi Pariwisata Super Prioritas Indonesia. NTT memiliki skor Indeks Masyarakat Digital Indonesia (IMDI) 39,34 dari IMDI nasional 43,18 dan menjadi 5 provinsi terbawah dari 38 provinsi di Indonesia. Penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif dengan metode pengumpulan data melalui wawancara, observasi, dan dokumentasi. Penelitian ini menunjukkan bahwa model komunikasi Lasswell yang diintegrasikan dengan empat pilar literasi digital Kementerian Komunikasi dan Digital mampu memberikan kerangka strategis yang relevan melalui penyesuaian dengan kondisi sosial budaya masyarakat. Model komunikasi literasi digital yang diusulkan bersifat partisipatif-adaptif dengan elemen: Komunikator melibatkan tokoh muda lokal, komunitas lokal, guru/dosen, pegiat UMKM, kampus lokal, tokoh agama, dan pemerintah. Pesan berupa materi empat pilar literasi digital Kementerian Komunikasi dan Digital dengan prioritas pada aspek keamanan dan etika digital melalui berbagai platform media sosial dengan didukung pelatihan tatap muka yang dikemas dengan pendekatan sosial budaya. Komunikan dapat dibagi per segmen yaitu pelaku UMKM, anak muda, orang tua, dan perangkat desa, sehingga efek yang diharapkan yaitu peningkatan literasi digital masyarakat Labuan Bajo dapat tercapai.
Pengembangan Sistem Iot Untuk Pemantauan Berat, Tinggi, Suhu, Dan Denyut Jantung Dengan Rekomendasi Kesehatan
Fasilitas kesehatan seperti puskesmas, klinik, dan rumah sakit memiliki peran krusial dalam menyediakan layanan pemeriksaan kesehatan dasar, termasuk pengukuran berat badan, tinggi badan, suhu tubuh, dan denyut jantung. Pemeriksaan ini penting sebagai langkah awal dalam deteksi dini penyakit serta pemantauan rutin kondisi kesehatan pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pemantauan kesehatan berbasis Internet of Things (IoT) yang dapat secara otomatis mengukur parameter tubuh tersebut, menampilkan data secara real-time, mencetak hasil pemeriksaan melalui printer thermal, serta memberikan rekomendasi kesehatan sederhana. Penelitian ini menggunakan metode Research and Development (R&D) dengan pendekatan model Borg and Gall yang dimodifikasi. Uji coba sistem dilakukan di Asrama mahasiswa UI pada bulan Mei 2025, dengan melibatkan 38 responden mahasiswa sebagai sampel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu melakukan pengukuran dengan akurasi yang tinggi dan waktu respon cepat. Selain itu, fitur pencetakan hasil dan pemberian rekomendasi kesehatan terbukti meningkatkan efisiensi pelayanan dan kepuasan pengguna. Sistem ini berpotensi mendukung layanan kesehatan jarak jauh (telemedicine) dan meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap pentingnya pemantauan kesehatan secara mandiri dan berkala.
Prediksi Prevalensi Stunting Balita dengan Pendekatan Algoritma Support Vector Machine dan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE)
Stunting pada balita merupakan sebuah status pada balita yang memiliki kekurangan gizi, data yang diusulkan sejumlah 6.879 data balita, hal ini tentu akan lebih komplek bila tidak diketahui informasi terhadap data awal pada balita, dimana data tersebut sebelum diimplementasikan pada algoritma machine learning harus melalui preprocessing dan penyeimbangan data. Dalam prediksi prevalensi stunting pada balita ini menggunakan algoritma machine learning yaitu Support Vector Machine (SVM) dengan metode supervised learning dan synthetic minority oversampling technique (SMOTE) sebagai penyeimbang data serta exploratory data analysis (EDA) sebagai metode preprocessing terhadap dataset balita. Dari hasil implementasi penelitian ini diperoleh sebuah akurasi untuk prediksi sebesar 94%, terdiri dari accuracy 94%, precision 95%, recall 94%, dan F1-score 94%.
stunting, toddlers, support vector machine, synthetic minority oversampling, exploratory data analysis
Pengendali Single Neuron PID untuk Pengaturan Kecepatan Motor Induksi pada Prototipe Karakterisasi Irradiator Gamma dan Perbandingannya dengan Pengendali PID Klasik Menggunakan Metode Modified Ziegler-Nichols
Pengendalian motor induksi menjadi bagian penting dalam pengoperasian prototipe karakterisasi irradiator gamma yang digunakan untuk pengujian komponen hingga pelatihan operator irradiator. Motor induksi berfungsi sebagai aktuator utama dalam sistem transportasi otomatis pada fasilitas irradiator gamma, sehingga kecepatan dan kestabilan motor akan sangat menentukan akurasi posisi sampel terhadap sumber radiasi. Pengendali Proportional-Integral-Derivative (PID) banyak digunakan karena strukturnya yang sederhana, tetapi memiliki keterbatasan dalam merespons dinamika sistem yang kompleks dan berubah-ubah. Untuk meningkatkan performa pengendalian, metode pengendalian berbasis kecerdasan buatan seperti Single Neuron PID (SNPID) banyak dikembangkan sebagai alternatif yang dapat menghasilkan karakteristik adaptif pada pengendali. Penelitian ini membandingkan performa pengendali PID yang dituning dengan metode Modified Ziegler-Nichols (MZN) dan pengendali SNPID dalam mengatur kecepatan motor induksi pada sistem irradiator gamma. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa pengendali SNPID dengan parameter laju pembelajaran seragam sebesar 0.5 dan konstanta Hebb 0.0018 mampu menghasilkan respon lebih cepat, lebih stabil, dan lebih adaptif dibandingkan PID-MZN dengan phase margin 30°. Hasil ini mengindikasikan bahwa pengendali SNPID merupakan pilihan yang lebih efektif untuk sistem kendali motor pada aplikasi iradiasi gamma yang memerlukan respon cepat, presisi tinggi, dan robust terhadap gangguan.
Peningkatan Akurasi Model Deep learning Dalam Klasifikasi Kematangan Buah Kelapa Berbasis Sinyal Akustik
Pada masa sekarang, perkembangan teknologi pemrosesan sinyal, sistem cerdas lanjutan dan pembelajaran deep learning telah menjadi hal yang umum digunakan dalam teknologi agrikultur. Salah satu komoditas agrikultur yang banyak terdapat di dunia adalah buah kelapa. Sayangnya penerapan teknologi agrikultur pasca panen sangat minim di pertanian kelapa. Selama ini para petani menentukan maturity buah kelapa dengan mendengar suara ketukan buah kelapa sehingga memerlukan banyak waktu untuk memeriksa tingkat maturity. Dalam jurnal ini akan membahas peningkatan akurasi model deep learning dalam kalasifikasi buah kelapa berbasis sinyal akustik. Untuk uji coba klasifikasi tingkat maturity buah kelapa ini menggunakan metode deep learning yang terdiri dari Convolutional Neural Network (CNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM).serta menggunakan dataset open access terdiri dari sampel yang digunakan sebesar 129 kelapa dengan tiga level klasifikasi - premature, mature dan overmature (Caladcad, 2023). Dalam tulisan ini mengusulkan peningkatan arsitektur model deep learning dengan parameter learning rate 0.0001, epoch 500, Batch-Normalization dan Dropout 0,3 dengan hasil dari uji klasifikasi sinyal akustik buah kelapa memiliki akurasi data testing sebesar 98,36% dan F1 Score sebesar 99%. Hasil ujicoba ini lebih baik dibandingkan ujicoba terdahulu (Caladcad, 2024) dengan hasil akurasi 97,42% dan F1 Score 97,20%. serta menunjukkan bahwa peningkatan metode kombinasi deep learning menghasilkan sistem klasifikasi kematangan kelapa yang lebih andal, dan bebas bias kelas
Visualisasi Agensi: Pemberdayaan Penyintas Kekerasan Seksual (Kajian Retorika Visual Feminis)
Pemberitaan kekerasan seksual pada portal media arus utama sering kali mengobjektifikasi perempuan sebagai korban, baik dari narasi mau pun visualisasi yang ditampilkan melalui ilustrasi pendamping. Media yang terus mengobjektifikasi perempuan akan mengukuhkan persepsi masyarakat dalam memahami isu kekerasan seksual yang merugikan perempuan sebagai korban mayoritas. Untuk mengatasi hal tersebut, Remotivi hadir dengan menyelenggarakan lomba ilustrasi yang berpihak pada korban dan penyintas kekerasan seksual. Penelitian ini bertujuan untuk menggali bagaimana ilustrasi dapat menjadi kontra-narasi pada ilustrasi sebagai pendukung visualisasi pemberitaan kekerasan seksual yang kerap kali mengobjektifikasi perempuan sebagai sosok yang lekat dengan kelemahan dan tiada daya. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif deskriptif dengan analisis retorika visual feminis. Penulis menemukan bahwa ilustrasi yang berpihak pada penyintas kekerasan seksual menampilkan berbagai unsur yang belum dilakukan oleh media arus utama: representasi perempuan berdaya, gestur aktif yang melawan pelaku, sudut pandang yang hadir dari perempuan sebagai subjek, dan berbagai unsur yang mengolah perspektif baru. Adanya ilustrasi yang berpihak pada penyintas kekerasan seksual diharapkan dapat membuat khalayak memahami isu kekerasan seksual secara mendalam dan empatik, tidak lagi sekadar memandang korban sebagai objek pemberitaan.
Hubungan Antara Media Sosial dan Kunjungan Pelanggan Pada Tujuan Wisata: Studi Kasus di Bali Indonesia
Studi ini meneliti hubungan antara pemanfaatan media sosial oleh kebun binatang di Bali, Indonesia, dan kunjungan wisatawan. Dengan menganalisis situs web resmi, akun Instagram, dan Twitter dari lima kebun binatang, dikombinasikan dengan survei pengunjung, penelitian ini menyelidiki seberapa efektif platform ini menarik pengunjung dan menyebarkan informasi. Metoda yang digunakan adalah dengan melakukan survei kepada para pengunjung tujuan wisata. Hasil survei diolah menggunakan tools untuk melihat preferensi dari pengunjung tujuan wisata. Hasil survei menunjukkan bahwa preferensi pengunjung untuk saluran komunikasi berbeda di antara kebun binatang, yang menyoroti pentingnya menyesuaikan strategi media sosial dengan audiens target. Dengan memetakan ekspektasi pengunjung terhadap praktik manajemen media sosial yang sebenarnya, penelitian ini mengidentifikasi area untuk perbaikan dan mengusulkan kerangka kerja baru untuk menganalisis efektivitas media komunikasi digital di taman dan rekreasi. Kerangka kerja ini memungkinkan manajemen kebun binatang untuk lebih menyelaraskan strategi media sosial mereka dengan preferensi pengunjung, yang pada akhirnya meningkatkan komunikasi dan berpotensi meningkatkan kunjungan wisatawan.
Applying the Analytical Hierarchy Process to Select Strategic Locations for Culinary MSMEs in Tomohon City
Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) play a crucial role in Indonesia's economy, making up over 99% of business units. In Tomohon City, located in North Sulawesi, Indonesia, MSMEs, especially in the culinary sector, have faced challenges due to the COVID-19 pandemic, which led to significant revenue losses and business closures. However, recovery efforts are underway, prompting the development of a web-based system to aid culinary businesses in selecting optimal locations. Utilizing the Analytic Hierarchy Process (AHP) method, the system evaluates potential sites based on five criteria: completeness of infrastructure, population density, competition, community incomes, and business capital. Each criterion is assessed using sub-criteria such as very good to very inadequate, providing tailored recommendations for Downtown District, Dotu Tololui Tua Statue, Kakaskasen Highway Area, and Beriman Terminal. Among these criteria, infrastructure completeness (40.4%) is prioritized most, followed by population density (26.2%), competition (18.1%), community incomes (10.4%), and business capital (4.9%). The sensitivity analysis indicates that changes in criteria weights significantly impact the rankings of alternatives, with infrastructure and community incomes causing minor changes but preserving the top-ranked options, while population density and business capital lead to more substantial shifts, including changes in the top position.
Implementasi Algoritma Genetika untuk Pengaturan Gizi Remaja
Masa remaja merupakan momen yang penting dalam kehidupan manusia yang ditandai oleh pertumbuhan, emosional, dan psikososial. Pada masa ini, pola makan yang sehat menjadi sangat krusial untuk mendukung perkembangan remaja dan mencegah masalah kesehatan di masa depan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma genetika untuk pengaturan gizi remaja pada sistem pakar. Sistem ini dirancang untuk memberikan rekomendasi menu makanan yang sesuai dengan kebutuhan gizi seorang remaja, yang mencakup protein, karbohidrat, energi/kalori, dan lemak. Algoritma genetika digunakan supaya proses rekomendasi makanan dapat sesuai dengan kebutuhan gizi harian remaja. Variabel dalam penelitian ini adalah umur, jenis kelamin, berat badan, tinggi badan, dan aktivitas fisik. Sedangkan, hasil dari sistem ini berupa total kebutuhan energi atau kalori, protein, lemak, dan karbohidrat yang disertakan pada menu makanan harian sesuai dengan kebutuhan gizi remaja. Sistem ini mampu memberikan hasil rekomendasi menu makanan harian dalam bentuk daftar menu dengan menggunakan algoritma genetika. Hasil nilai fitness terbaik sebesar 0,0098 pada ukuran generasi 100 dan 670 dataset makanan.
Sistem Deteksi Rambu Lalu Lintas Berbasis You Only Look Once (Yolov8) Menggunakan Rasberry Pi
Kendaraaan autonomous vehicle (AV) direncanakan mewarnai alat transportasi darat di Ibu Kota Nusantara (IKN). Hal ini membuka kemungkinan penelitian–penelitian terkait sebelum implementasi benar–benar dilakukan. Salah satu kemampuan yang dimiliki oleh AV adalah mengenali jenis dari rambu lalu lintas. Untuk itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem deteksi rambu lalu lintas sebagai wawasan dan dukungan penerapan autonomous vehicle di IKN Nusantara. Untuk itu, sebanyak 11.157 citra yang berisi 30 jenis rambu lalu lintas sebagai dataset primer telah diambil di sepanjang jalan Daerah Istimewa Yogyakarta. Ditambahkan juga variasi dataset berupa penambahan noise, blur, dan dark. Pada training model dilakukan konfigurasi hyper-parameter berupa learning rate, epoch, dan ukuran citra. Penelitian ini menggunakan algoritma You Only Look Once v8. Pengujian menggunakan data siang menghasilkan precision 96%, recall 83%, dan accuracy 80%. Sedangkan, pengujian menggunakan data malam menghasilkan precision 93%, recall 70%, dan accuracy 67%. Pengujian ini efektif untuk kendaraan bergerak dengan kecepatan di bawah 40 km/jam karena keterbatasan kecepatan komputasi perangkat keras Raspberry Pi
Integrasi Sensor Pintar dengan Sistem IoT untuk Memantau Kadar Gas Nitrogen pada Reaktor Biogas
Energi terbarukan merupakan salah satu energi yang berasal dari proses alam akan tetapi tetap ada dan dapat digunakan secara terus menerus. Penggunaan energi baru terbarukan merupakan bentuk masyarakat mengurangi penggunaan bahan bakar fosil. Salah satu energi baru terbarukan yang berada pada lingkup rumah tangga yaitu biogas. Biogas adalah gas yang dihasilkan oleh mikroorganisme selama fermentasi anaerobik bahan organik. Penelitian ini mengusulkan metode monitoring gas nitrogen berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu mengetahui kadar gas nitrogen yang terkandung dalam biogas. Perancangan perangkat keras sistem untuk mendeteksi kadar gas nitogen digunakan perangkat sensor MQ-135 dan ESP8266 untuk pengolahan data melalui internet atau secara langsung. Hasil monitoring menunjukkan kadar gas nitrogen yang terdapat pada biogas tidak melebihi 20000 ppm. Sesuai dengan kadar standar yang ditetapkan berupa kadar nitrogen sebesar 2% - 5% atau 20.000 ppm. Oleh karena itu, biogas memenuhi kriteria.
User Acceptance and Effectiveness of AutoML Systems in Predicting Training Success: A Case Study of the DTS Program
The advancement of digital technologies has transformed workforce demands, emphasizing digital literacy, adaptability, and innovation. Indonesia’s Digital Talent Scholarship (DTS) program, launched in 2018, has trained over 500,000 participants in IT skills. However, completion rates vary significantly (57%–96%), highlighting challenges in participant engagement and program effectiveness. This study integrates the DeLone and McLean Information Systems Success Model and the Technology Acceptance Model (TAM) to evaluate system effectiveness and user acceptance. Variables from the DeLone model—System Quality, Information Quality, and Service Quality—were incorporated into TAM constructs, influencing Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU), and User Satisfaction, which shape Attitude Toward Use (ATU) and Behavioral Intention (BI). Survey data from 342 DTS administrators were analyzed using Structural Equation Modeling (SEM). Results show PEOU significantly influenced PU (path coefficient = 0.900) and ATU (0.594), while PU and ATU collectively explained 70.3% of BI. High PEOU (0.91) and PU (0.87) scores highlight the importance of system usability and utility. However, low ATU stems from organizational misalignment, as the system’s focus on participant quality contrasts with the DTS priority on participant numbers. Addressing this misalignment, enhancing system features, and improving service quality can boost adoption and foster a digitally skilled workforce aligned with Indonesia’s evolving demands.
AutoML, Digital Skills, Technology Adoption, TAM, System Quality
Analisis Interferensi antara Jaringan 5G dan Teknologi LoRa dalam Sistem Komunikasi Nirkabel
Teknologi 5G dan LoRa memiliki keunggulan masing-masing dalam komunikasi nirkabel. Namun, jika digunakan bersamaan, keduanya dapat mengalami gangguan sinyal (interferensi), terutama pada frekuensi 925 MHz. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis interferensi antara jaringan 5G dan LoRa menggunakan alat simulasi SEAMCAT dengan pendekatan Monte Carlo. Terdapat dua skenario yang digunakan pada penelitian ini yaitu pengaturan jarak perangkat dan pengaturan daya transmit. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pengaturan daya transmit dan jarak perangkat memengaruhi nilai Interference Received Signal Strength (iRSS) dan probabilitas interferensi. Pada jarak 35 km dan daya transmit 40 dBm, probabilitas interferensi hingga 0%. Dengan demikian kinerja kedua teknologi tanpa saling mengganggu. Penelitian ini memberikan solusi sederhana untuk mengurangi gangguan dan memaksimalkan penggunaan teknologi 5G dan LoRa dalam komunikasi nirkabel.
interferensi, 5G, longe range (LoRa), SEAMCAT, komunikasi nirkabel
Hak Cipta (c) 2026 Jurnal Pekommas https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik Percakapan Twitter dalam Pemilihan Presiden Indonesia 2024
Pemilihan Presiden Indonesia 2024 telah menarik perhatian yang signifikan karena meningkatnya pengaruh media sosial terhadap persepsi publik tentang pemimpin politik dan pertukaran informasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis wacana online seputar tiga kandidat presiden Indonesia yang terkemuka: Anies Baswedan, Prabowo Subianto, dan Ganjar Pranowo. Dengan menggunakan analisis sentimen, analisis frekuensi, dan algoritma Latent Dirichlet Allocation (LDA), penelitian ini meneliti percakapan di platform media sosial, dengan fokus pada frekuensi kata, sentimen, subjek, dan entitas yang muncul dalam diskusi. Temuan menunjukkan bahwa Prabowo Subianto adalah kandidat yang paling sering disebut, diikuti oleh Anies Baswedan dan Ganjar Pranowo. Analisis sentimen menunjukkan sentimen yang didominasi netral hingga sedikit positif di seluruh percakapan. Analisis topik LDA mengungkap fokus kampanye yang berbeda untuk setiap kandidat, dengan Anies menekankan pada isu-isu lokal dan perdebatan, Prabowo berkonsentrasi pada wacana nasional dan kebijakan pertahanan, dan Ganjar mendiskusikan masalah-masalah nasional, keadilan, dan kemajuan. Named Entity Recognition (NER) menyoroti penonjolan entitas seperti "Indonesia", "Prabowo", dan "Pilpres2024" dalam diskusi online. Studi ini menggarisbawahi peran penting media sosial dalam membentuk opini publik dan memberikan wawasan yang berharga tentang narasi online seputar calon presiden. Temuan-temuan ini berkontribusi pada pemahaman yang lebih dalam tentang dinamika pemilihan umum digital dan memberikan panduan bagi para analis politik dan akademisi dalam menavigasi lanskap wacana politik online yang terus berkembang di Indonesia.
Hubungan Literasi Digital, Paparan Video Deepfake yang Dihasilkan AI, dan Kemampuan untuk Mengidentifikasi Deepfake pada Generasi X
Studi ini mengeksplorasi hubungan literasi digital, paparan video deepfake yang dihasilkan AI, dan kemampuan untuk mengidentifikasi deepfake oleh Generasi X di Indonesia yang saat ini berusia antara 43 hingga 58 tahun. Penelitian ini juga menganalisis dampak kemampuan identifikasi deepfake pada aspek kognitif, afektif, dan perilaku pengguna internet. Melalui survei yang melibatkan 199 responden yang diambil dari total populasi 42 juta pengguna internet Generasi X di Indonesia, studi ini menggunakan metode sampling acak. Ukuran sampel ditentukan dengan Rumus Slovin dengan tingkat kepercayaan 90% dan margin of error sebesar 7,1%. Analisis deskriptif menunjukkan tingkat literasi digital yang moderat dan paparan deepfake yang relatif rendah. Namun, kemampuan untuk mengidentifikasi deepfake ditemukan rendah. Hasil analisis statistik inferensial menunjukkan bahwa literasi digital dan paparan deepfake tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kemampuan mengidentifikasi deepfake. Selain itu, kemampuan untuk mengidentifikasi deepfake tidak secara signifikan memengaruhi kognisi, kasih sayang, atau perilaku. Meskipun literasi digital itu penting, temuan ini menguatkan asumsi Teori Generasi dan Teori Ketergantungan Media. Hasil ini juga menunjukkan bahwa pelatihan khusus tentang teknologi manipulasi media diperlukan untuk meningkatkan kemampuan deteksi deepfake. Penelitian ini menyiratkan bahwa upaya peningkatan literasi digital harus diperluas, termasuk keterampilan teknis dan pemikiran kritis yang relevan dengan media manipulatif seperti deepfakes
Hak Cipta (c) 2024 Jurnal Pekommas https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Pengaruh Kualitas Informasi di Akun Instagram @taulebih.id terhadap Peningkatan Pengetahuan Kesehatan Reproduksi Followers
Informasi kesehatan reproduksi mencakup pengetahuan tentang fungsi, sistem, dan proses reproduksi. Informasi kesehatan reproduksi harus dipahami oleh keluarga, termasuk orang tua dan remaja itu sendiri. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kualitas informasi yang diberikan oleh akun Instagram @taulebih.id terhadap pengetahuan kesehatan reproduksi pengikutnya, dengan populasi sebanyak 90.000 pengikut dan sampel sebanyak 273 orang. Pengumpulan data untuk penelitian ini dilakukan dengan menggunakan kuesioner berbasis Google Forms. Penelitian ini menggunakan metode analisis regresi sederhana dengan menggunakan SPSS 25. Hasil yang diperoleh dari analisis regresi sederhana menunjukkan dukungan terhadap hipotesis alternatif (Ha) diterima, yang menunjukkan bahwa kualitas informasi yang diberikan oleh akun Instagram @taulebih.id memberikan pengaruh yang berarti dan baik terhadap pengetahuan kesehatan reproduksi para pengikutnya, dengan nilai t-value parsial sebesar 12,248 > 1,650 dan nilai signifikansi sebesar 0,000 < 0,05. Selanjutnya, hasil uji koefisien determinasi menunjukkan adanya pengaruh yang signifikan dari kualitas informasi yang diberikan oleh akun Instagram @taulebih.id terhadap pengetahuan kesehatan reproduksi pengikutnya, yaitu sebesar 35,4%, sedangkan sisanya sebesar 64,6% dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak tercakup dalam ruang lingkup penelitian ini.
Analisis dan Mitigasi Kerentanan DDoS pada Infrastuktur Jaringan dengan Teknik Hierarchical Clustering dan Firewall IPTables
Keamanan infrastruktur jaringan termasuk perangkat router dan server, yang terhubung langsung ke global internet telah menjadi masalah penting seiring dengan meningkatnya komunikasi internet dalam menjaga kerahasiaan, integritas dan ketersediaan komunikasi digital. Masalah paling krusial merupakan infrastruktur jaringan untuk monokultur perangkat router dan server yang diekspolitasi dan mendeteksi serangan Distributed Denial-of-Service (DDoS). Penelitian ini bertujuan menggabungkan teknik analisis dan mitigasi dengan Hierarchical Clustering single linkage, complete linkage, average linkage dan ward linkage serta tindakan mitigasi filtering firewall IPTables, untuk menganalisis data logging DDoS pada suricata NIDS, dengan severity level low, medium dan high yang dieksploitasi dari jaringan public. Pengelompokan penyebaran single linkage menghasilkan cluster 3 dengan tingkat intensitas logging DDoS dengan severity high, pada tipe protocol TCP Sync Flood. Cluster 3 menghasilkan severity high source IP address. Clustering complete linkage menghasilkan potensi high logging DDoS, terdapat pada cluster 1 dan cluster 2. Hasil penyebaran average linkage menunjukkan kelompok dengan severity level average low untuk DDoS. Teknik Ward linkage menghasilkan kelompok yang lebih seragam pada atribut pada setiap n_clusters 1 sampai cluster 6. Implementasi teknik mitigasi dengan IPSet dan firewall scripting IP Tables memberikan hasil positif dalam mengurangi beban kerja perangkat router dan vServer saat menghadapi serangan DDoS. Setelah konvergensi status running menghasilkan beban kerja dari sumber daya vCPU mengalami penuruan persentasi vCPU vR1 10%, vCPU vR2 9% dan memory 11%.
Identifikasi Anomali Transformator Menggunakan Algoritma Machine Learning AdaBoost
Energi listrik merupakan salah satu kebutuhan terpenting di daerah, dalam hal penyediaan daya listrik diperlukan sebuah transformator untuk menyalurkan daya listrik ke setiap rumah. Penggunaan transformator di setiap daerah memerlukan pengujian kandungan minyak di dalamnya untuk menilai keadaan transformator. Metode Duval Pentagon (DPM) dan Metode Duval Triangle (DTM) dapat digunakan dalam pengujian untuk mengidentifikasi gangguan transformator. Karena banyaknya transformator yang digunakan dalam distribusi energi publik, metode machine learning Adaboost diterapkan untuk mengidentifikasi gangguan transformator dengan mengkategorikan data uji pada dataset yang berasal dari pengujian yang dilakukan dengan teknik DTM dan DPM sebelumnya dan algoritma AdaBoost memprediksi gangguan transformator. Di dalam pengujian yang dilakukan dengan menggunakan dataset yang terbaik untuk divisi tersebut menggunakan 80% data untuk data training dan 20% untuk pengujian, menggunakan laju pembelajaran 1 dan estimator 400 untuk DTM. Ini menghasilkan tingkat akurasi 91,1%, yang merupakan klasifikasi yang sangat baik. Sebaliknya, pendekatan DPM membagi kumpulan data menjadi 80% pelatihan dan 20% pengujian, menggunakan estimator 500, dan memiliki tingkat pembelajaran 0,5. Hal ini menghasilkan tingkat akurasi klasifikasi yang sangat baik sebesar 84,9%
Pemetaan Strategi Komunikasi Pergerakan Feminis Indonesia di Ruang Digital
Penelitian ini bertujuan untuk memetakan strategi komunikasi gerakan feminis digital di Indonesia dalam menggunakan media sosial sebagai ruang penyebaran informasi. Di era digital, media sosial telah menjadi instrumen utama bagi komunitas feminis untuk mendekonstruksi narasi gender umum dan mengadvokasi isu-isu terkait kesetaraan gender dan pemberdayaan perempuan. Dengan menggunakan pendekatan Systematic Literature Review (SLR), penelitian ini menganalisis beberapa literatur yang relevan untuk mengidentifikasi strategi komunikasi yang diterapkan oleh komunitas feminis Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa strategi komunikasi ini mencakup desentralisasi informasi, peningkatan interaktivitas dengan audiens, pemanfaatan fitur spesifik media sosial seperti tagar dan sorotan (highlight), serta penggunaan konten multimedia untuk meningkatkan daya tarik audiens. Temuan ini menyoroti bagaimana media sosial menjadi alat penting yang memungkinkan advokasi yang inklusif dan kolaboratif di ruang digital, dengan tantangan keterbatasan akses internet dan perbedaan pemahaman antar generasi dalam mengoperasikan fitur-fitur media sosial
Klasifikasi Penyakit Daun Jagung Menggunakan Model Deep Learning EfficientNetB5
Jagung adalah tanaman pangan utama di Indonesia setelah padi, namun rentan terhadap berbagai penyakit daun seperti karat, bercak abu-abu, dan hawar utara. Klasifikasi dengan Machine Learning konvensional memerlukan ekstraksi fitur manual untuk hasil optimal, mengilhami penciptaan model Deep Learning EfficientNetB5 dalam penelitian ini. Model ini diuji dengan dataset berisi 3.852 citra yang dibagi menjadi 4 kelas. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kombinasi hyperparameter learning rate = 0,0001 dan batch size = 32 menghasilkan kinerja tertinggi dibandingkan dengan model lainnya, dengan akurasi 96,27%, presisi 90,90%, spesifisitas 97,55%, serta sensitivitas 88,13%. Hal ini menandakan kemajuan signifikan dalam klasifikasi penyakit daun pada tanaman jagung.
Penyakit daun jagung, Deep learning, EfficientNetB5, Learning rate, Batch size
Sistem Deteksi Intrusi Hybrid dan Mitigasi Kerentanan Infrastruktur Jaringan Menggunakan Teknik Active Response (XDR) Wazuh dan Suricata
Kompleksitas ancaman siber pada infrastruktur jaringan perusahaan, institusi pendidikan, dan pemerintah menjadikan perlindungan infrastruktur jaringan sebagai prioritas utama. Berbagai perangkat router dan server sangat rentan terhadap berbagai jenis ancaman siber, sehingga memerlukan solusi deteksi dan respons yang komprehensif. Penelitian ini akan mengimplementasikan sistem deteksi intrusi dengan mengintegrasikan teknologi SIEM dan (Extended Detection and Response) XDR Wazuh. Sistem ini menganalisis data index pattern dari perangkat Wazuh agent untuk mendeteksi dan merespons serangan menggunakan firewall active response XDR. Pengujian dilakukan pada perangkat MikroTik Router, ubuntu server untuk menguji serangan reconnaissance attack, brute force dan DoS. Hasil penelitian menunjukkan serangan Nmap dan brute force berhasil dideteksi oleh Wazuh manager dan memblokir IP penyerang melalui active response. Pendeteksian serangan brute force menunjukkan peningkatan traffic hingga 60 Kbps dan penggunaan CPU mencapai 100%, kemudian terjadi penurunan setelah firewall active response diaktifkan. Authentication failure mencapai 2198 kali dalam satu jam pertama serangan brute force. Penggunaan CPU meningkat dari 20% hingga 85% selama serangan dan menurun menjadi 15% setelah firewall active response diaktifkan. Serangan DoS, pada MikroTik mengalami peningkatan penggunaan CPU hingga 89% dan memori 56.32%. Setelah aktivasi firewall active response, penggunaan CPU menurun menjadi 3%. Traffic pada interface MikroTik meningkat hingga 3.3 Mbps selama serangan, kemudian menurun menjadi 1 Kbps setelah firewall diaktifkan
Keterampilan Digital: Pengaruh Kompetensi Digital terhadap Minat Bisnis Online
Pentingnya penelitian ini terletak pada keniscayaan kemajuan teknologi digital saat ini, menandai periode di mana memprioritaskan efisiensi dan efektivitas kerja telah menjadi penting, sehingga memunculkan apa yang dikenal sebagai era digital. Sejumlah besar individu yang lebih muda terpikat oleh kompleksitas teknologi, sering menggunakannya semata-mata untuk tujuan rekreasi. Dampak dari perilaku tersebut berasal dari pemanfaatan teknologi yang tidak tepat, yang berpotensi mengubah generasi berikutnya menjadi konsumen belaka dalam masyarakat yang digerakkan oleh konsumen. Generasi muda harus lebih cakap digital sehingga mendorong pemanfaatan teknologi digital menjadi lebih produktif guna menumbuhkan bibit-bibit pebisnis muda yang handal dan terampil serta melek teknologi. Kompetensi digital tidak hanya memahami perangkat keras dari sebuah teknologi, namun juga perangkat lunak menjadi hal yang tidak terpisahkan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh antara kompetensi digital generasi muda kota Makassar terhadap minat bisnis online, serta faktor apa saja yang menjadi pendukung dan penghambat. Metode yang digunakan melalui pendekatan kuantitatif yang dianalisis melalui uji validitas, reliabilitas, normalitas, linieritas, serta regresi liner sederhana dengan bantuan aplikasi SPSS versi 24. Responden penelitian ini sejumlah 222 remaja yang ada di Kota Makassar. Hasil penelitian menyatakan bahwa ada pengaruh siginifikan antara kompetensi digital terhadap minat berbisnis online sebesar 39.3%, dan 60.7% dipengaruhi faktor lain. Adapun faktor pendukung remaja antara lain adalah kemampuan menggunakan perangkat keras seperti gadget/smartphone yang tinggi, serta kemampuan mencari informasi secara online, sedangakan hambatannya kurangnya kemampuan menggunakan platform e-commerce serta kurangnya keinginan memulai berbisnis online terlebih untuk menjalankannya. Faktor lain yang mempengaruhi minat berbisnis Online salah satunya ketersediaan modal, takut menanggung risiko kegagalan, dll. Keterbatasan dalam penelitian ini adalah kurangnya responden yang mengisi kuesioner serta masih perlu diteliti pada aspek psikologi remaja.
Inovasi Pembelajaran Sistem Pencernaan melalui Teknologi Augmented Reality: Meningkatkan Keterlibatan, Pemahaman, dan Motivasi Siswa
Augmented reality (AR) telah muncul sebagai alat transformatif dalam pendidikan, menawarkan pengalaman belajar yang imersif dan interaktif. Pendidikan anatomi, khususnya sistem gastrointestinal, sering kali mengandalkan materi 2D tradisional yang kurang mampu menarik minat siswa atau memberikan visualisasi yang memadai terhadap struktur dan fungsi kompleksnya. Untuk mengatasi tantangan ini, penelitian ini mengembangkan aplikasi AR berbasis mobile dengan visualisasi 3D dari sistem gastrointestinal, yang dirancang untuk meningkatkan keterlibatan siswa dan hasil belajar. Aplikasi ini dibuat menggunakan Unity 3D dan Vuforia dengan metode Prototyping, serta dilengkapi fitur interaktif seperti model animasi organ, kuis, dan konten multimedia. Pengujian black box memvalidasi fungsionalitasnya, sementara pengujian kegunaan menunjukkan peningkatan signifikan dalam kepuasan pengguna dan hasil belajar. Analisis kuantitatif mengungkapkan pengurangan waktu penyelesaian kuis sebesar 30% dan peningkatan skor post-test sebesar 25,3%, yang menunjukkan peningkatan pemahaman dan retensi. Hasil ini menunjukkan efektivitas aplikasi dalam melibatkan siswa dan menyederhanakan konsep yang kompleks. Fitur AR yang interaktif dan imersif secara signifikan meningkatkan pemahaman dan motivasi. Penelitian ini menyoroti potensi AR untuk merevolusi alat pendidikan, dengan studi masa depan yang berfokus pada dampak jangka panjangnya terhadap hasil belajar dan penerapan yang lebih luas dalam pendidikan.
Implementasi Arsitektur MTCNN pada Kelas Dimensi Piksel Berbeda dan Plotting Multi-Wajah pada Hasil Deteksi
Deteksi wajah merupakan tugas computer vision untuk mengidentifikasi dan memverifikasi seseorang berdasarkan foto wajah mereka. Deteksi dan penyelarasan wajah di lingkungan yang tidak dibatasi sangat menantang karena berbagai pose, iluminasi, dan oklusi. Wajah manusia sulit untuk dimodelkan karena ada banyak variabel yang dapat berubah, misalnya ekspresi wajah, orientasi, kondisi pencahayaan, dan oklusi parsial, seperti kacamata hitam, syal, topeng, dan lainnya.. Studi terbaru menunjukkan bahwa pendekatan deep learning (pembelajaran yang mendalam) dapat mencapai kinerja yang mengesankan pada dua tugas ini. Pada penelitian ini akan dilakukan pendeteksian wajah pada multi-wajah sekaligus memetakan satu persatu hasil deteksi wajah yang didapat (face crop) untuk kebutuhan berbagai sistem yang berkaitan dengan pendeteksian wajah dengan menggunakan pendekatan Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Network (MTCNN). Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan arsitektur MTCNN menggunakan TensorFlow dan OpenCV, dengan dua manfaat utama. Pertama, penelitian ini diharapkan dapat menyediakan model pra-pelatihan yang berkinerja optimal serta memperkuat bukti dari penelitian-penelitian sebelumnya yang telah meneliti model ini. Kedua, model ini dapat digunakan sebagai input bagi sistem lain. Variabel input berupa gambar foto wajah yang berisi satu atau lebih untuk diproses. Gambar foto wajah ini akan memiliki berbagai dimensi piksel untuk mewakili resolusi yang berbeda. Variabel output yang dihasilkan berupa koordinat lokasi wajah terdeteksi ataupun berupa landmark titik-titik kunci wajah, seperti posisi mata, sudut hidung, dan mulut. Hasil penelitian menunjukkan skor rata-rata pada berbagai dimensi piksel dalam dataset, dengan akurasi sebesar 93%, presisi 95%, recall 96%, F1-score 95%, dan ROC-AUC 90,89%.
Implementasi Klasifikasi Random Forest untuk Mengidentifikasi Prioritas Infrastruktur di Kota Pintar
Tantangan utama dalam pengembangan kota pintar adalah kesulitan dalam menentukan prioritas infrastruktur yang efektif dan efisien. Studi ini bertujuan untuk megimplementasikan teknik klasifikasi guna mengidentifikasi prioritas infrastruktur di kota pintar. Metode penelitian yang digunakan adalah eksperimental dengan algoritma klasifikasi Random Forest, dengan memanfaatkan data sekunder dari berbagai sumber terkait infrastruktur perkotaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode eksperimen dengan teknik klasifikasi mampu mengidentifikasi prioritas infrastruktur dengan tingkat akurasi yang tinggi. Analisis data tentang kepadatan penduduk, pertumbuhan ekonomi, kemacetan lalu lintas, dan variabel lainnya mengungkapkan adanya hubungan yang signifikan antara kebutuhan infrastruktur dan variabel-variabel tersebut. Model ekperimen dengan algoritma Random Forest yang dikembangkan dapat memprediksi kebutuhan infrastruktur dengan akurasi tinggi, sehingga menjadi alat yang berharga bagi pemerintah kota dalam membuat keputusan yang lebih tepat. Penerapan algoritma Random Forest ini juga menunjukkan bahwa prioritas infrastruktur yang ditetapkan sesuai dengan kebutuhan nyata di lapangan, yang pada akhirnya meningkatkan efisiensi manajemen kota pintar. Oleh karena itu, studi ini memberikan kontribusi nyata dalam mendukung pengembangan kota pintar melalui pendekatan berbasis data yang lebih efektif
Kepemimpinan Transformasional, Keamanan Psikologis, dan Kompetensi TIK: Pengaruhnya terhadap Kinerja Karyawan
Dalam era digital, kepemimpinan transformasional menjadi kunci dalam meningkatkan kinerja karyawan dengan memotivasi mereka untuk mencapai tujuan organisasi dan menciptakan lingkungan kerja yang aman secara psikologis. Penelitian ini mengkaji pengaruh kepemimpinan transformasional dan keamanan psikologis terhadap kinerja karyawan di UMKM Kabupaten Subang, dengan kompetensi TIK sebagai variabel mediasi. Menggunakan pendekatan kuantitatif dan metodologi SEM-PLS, data dikumpulkan dari 55 responden melalui kuesioner daring. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepemimpinan transformasional dan keamanan psikologis berdampak positif dan signifikan terhadap kinerja karyawan. Kompetensi TIK berperan penting dalam memperkuat dampak tersebut, dengan meningkatkan keterampilan teknis, pengetahuan teknologi, dan kemampuan beradaptasi dengan teknologi baru. Hal ini juga memfasilitasi peningkatan produktivitas, kualitas kerja, dan inovasi di kalangan karyawan UMKM.
Sebuah Jalur Hidup Digital: Penerimaan Pengguna Terhadap Aplikasi Deteksi Penyakit Jantung Koroner
Cardiovascular disease, especially coronary heart disease (CHD), is the leading cause of death globally, with Indonesia, particularly North Sulawesi, experiencing significant prevalence due to unhealthy lifestyles. This study aims to assess the adoption and utilization of an early detection application for CHD among residents of the Spiritual Region of the Sacred Heart of Mary Cathedral Parish in Manado. It also seeks to identify opportunities for enhancing user experiences with the application using the Technology Acceptance Model (TAM). TAM includes constructs like perceived usefulness (PU), perceived ease of use (PEU), attitude towards use (ATU), behavioral intention to use (BIU), actual system use (ASU), and three external variables: information quality (PUIQ), service quality (PEUSVQ), and system quality (PEUSQ). This study uses the Partial Least Square (PLS) approach for data analysis. The results confirmed that all measures effectively assess their intended constructs. Strong correlations among the constructs demonstrate solid internal consistency. Regarding reliability, all constructs demonstrate acceptable . Regarding theoretical and practical implications, the study enhances the TAM model, providing a deeper understanding of factors influencing health technology adoption. Its findings can refine future research, improve the CHD early detection application, inform public health initiatives, and shape supportive health policies, ultimately benefiting individuals at risk of coronary heart disease
Pengaruh Media Sosial terhadap Budaya Konsumsi Kuliner di Kalangan PNS Muda di Kota Besar
Penelitian ini bertujuan menemukan bagaimana media sosial memengaruhi dan membentuk perilaku komunikasi kelas menengah dalam menentukan budaya konsumsi kuliner, dengan fokus pada PNS muda di kota besar. Tren kuliner saat ini banyak dikendalikan oleh generasi muda yang akrab dengan teknologi. Penelitian ini menggali penggunaan media sosial oleh PNS muda dalam membentuk kebiasaan konsumsi kuliner mereka dan keluarga. Belum ada penelitian sebelumnya yang secara spesifik membahas perilaku PNS muda dalam menggunakan media sosial untuk konsumsi, serta risiko yang mungkin timbul bagi mereka sebagai pelayan publik. Melalui pendekatan kualitatif, penulis melakukan wawancara mendalam dengan 10 PNS muda di satu kantor PNS di Jakarta. Hasilnya menunjukkan bahwa Instagram digunakan untuk mencari informasi kuliner dengan kebiasaan utama menggunakan fitur "simpan" dan "bagi." Beberapa informan mengaku kecanduan dan sangat terpengaruh oleh konten kuliner, yang memicu pembelian impulsif dan FOMO (fear of missing out). Konsumsi kuliner yang dipengaruhi media sosial tidak hanya untuk mengenyangkan perut, tetapi juga memenuhi motif lain.
Pengaruh Komunikasi Menggunakan WhatsApp terhadap Kekompakan Anggota Koperasi Citra Kinaraya di Jawa Tengah
Teknologi informasi dan komunikasi berkembang pesat. Seiring kemajuan teknologi, media sosial pun tumbuh dan berkembang. WhatsApp adalah salah satu media sosial yang paling banyak digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan media sosial WhatsApp sebagai media komunikasi terhadap kekompakan anggota Koperasi Citra Kinaraya. Penelitian dilakukan pada bulan Desember – Januari yang bertempat di Koperasi Citra Kinaraya, Mlatiharjo, Demak. Metode penelitian yang digunakan adalah survei dengan pendekatan kuantitatif. Jumlah responden adalah 95 anggota koperasi, metode pengumpulan data dengan wawancara, observasi, dan studi literatur. Analisis data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi linier berganda. Kajian ini menunjukkan bahwa anggota koperasi Citra Kinaraya memiliki karakteristik: berusia 41-60 tahun, mayoritas berjenis kelamin laki-laki, memiliki tingkat pendidikan SMA, dan lama keanggotaan dalam koperasi adalah 1-4 tahun. Hasil penelitian menunjukkan bahwa frekuensi, durasi, perhatian, usia, dan tingkat pendidikan secara simultan berpengaruh terhadap kohesivitas kelompok. Pada penggunaan WhatsApp dilihat dari frekuensi, durasi perhatian, usia, dan tingkat pendidikan, hanya perhatian yang mempengaruhi kohesivitas kelompok secara parsial.