Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON)
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika(JSON), is a scientific journal of Computer Systems and Informatics, published by Universitas Budi Darma since 2019 with ISSN 2685-998X (Media Online). This journal is published regularly for 4 (four) months (September, December, March, and June). The entire paper submission process is carried out online starting from the process of submitting articles, assessments, editorials and distribution
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Authors who publish with this journal agree to the following terms: Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (Refer to The Effect of Open Access).
Sistem Informasi Kepegawaian Menggunakan Metode Key Performance Indicator untuk Penilaian Kinerja Pegawai
Perkembangan teknologi informasi mempengaruhi berbagai aspek operasional perusahaan, termasuk dalam pengelolaan sumber daya manusia. PT Lautan Snack Indonesia, perusahaan makanan ringan yang merupakan salah satu terbesar di Kudus, menghadapi kendala dalam pengelolaan kepegawaian dikarenakan sistem yang masih terfragmentasi. Meskipun telah menggunakan sistem absensi berbasis sidik jari, pengajuan cuti, pengelolaan surat peringatan, serta penilaian kinerja pegawai masih dilakukan secara yang menyebabkan ketidakefisienan dan potensi kehilangan data. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem informasi kepegawaian berbasis web dengan metode Key Performance Indicator (KPI) guna mengintegrasikan berbagai proses kepegawaian, termasuk penilaian kinerja pegawai secara objektif dan terstandarisasi berdasarkan indikator tertentu. Sistem dikembangkan menggunakan metode waterfall dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL, sehingga menghasilkan data real-time yang dapat diakses oleh Admin HRD, Manajer, maupun Pegawai. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode black box testing yang menunjukkan seluruh fungsi berjalan dengan baik dan sesuai perancangan. Sistem ini dilengkapi dengan fitur pelaporan kinerja, validasi cuti, pemberian peringatan maupun penghargaan secara otomatis berdasarkan hasil penilaian. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem berbasis web ini dapat meningkatkan efisiensi operasional, transparansi, dan kepuasan pegawai, serta mendukung proses transformasi digital di PT Lautan Snack Indonesia.
Copyright (c) 2025 Mochamad Bagus Iqbal Adi Nugroho, Pratomo Setiaji, Fajar Nugraha http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Penyeimbangan Data pada Penyakit Stroke Menggunakan SMOTE
Stroke tidak hanya mempengaruhi kesehatan individu tetapi juga membebani sistem kesehatan nasional secara signifikan. Oleh karena itu, upaya deteksi dan pencegahan dini sangat penting. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja klasifikasi data penyakit stroke asli dan data berimbang menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes. Dataset yang digunakan adalah data publik dari Kaggle. Hasil klasifikasi pada data asli menunjukkan bahwa metode SVM dan Naive Bayes Bernoulli memiliki akurasi tertinggi sebesar 0,945. Namun, presisi tertinggi dan nilai recall masing-masing sebesar 0,584 dan 0,699 dicapai dengan metode Naive Bayes Gaussian. Sedangkan pada data berimbang, akurasi Naive Bayes Bernoulli turun menjadi 0,806, namun nilai presisi dan recall meningkat menjadi 0,808 dan 0,806. Hasil ini menunjukkan bahwa penyeimbangan data dapat meningkatkan kinerja klasifikasi dalam hal presisi dan sensitivitas.
Copyright (c) 2025 Muhammad Ubay Khoiruddin, Nur Nafiiyah http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Pengembangan Arsitektur CNN untuk Sistem Identifikasi Penyakit Daun pada Tanaman Padi
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan arsitektur CNN dalam sistem identifikasi penyakit daun pada tanaman padi. Penyakit seperti blast, blight, dan tungro merupakan ancaman serius bagi produktivitas padi di Indonesia. Identifikasi penyakit secara manual membutuhkan keahlian khusus dan tidak selalu akurat, sehingga dibutuhkan solusi otomatis berbasis teknologi. Penelitian ini menggunakan dataset citra daun padi dari tiga kelas penyakit, masing-masing sebanyak 80 gambar. Proses augmentasi citra dilakukan dengan metode peningkatan kontras menggunakan histogram equalization dan CLAHE, untuk memperjelas fitur visual pada citra. Struktur CNN dibangun menggunakan sejumlah lapisan konvolusi dan pooling yang dirancang khusus untuk menangkap pola visual dari gambar daun.. Model diuji menggunakan data validasi dan menghasilkan akurasi sebesar 75%. Evaluasi lebih lanjut melalui confusion matrix menunjukkan bahwa model dapat mengenali penyakit blight dengan sangat baik, meskipun masih terdapat kekeliruan dalam membedakan antara blast dan tungro. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pengembangan CNN dengan pendekatan yang tepat dapat menjadi solusi efektif dalam mendukung deteksi penyakit tanaman secara otomatis dan akurat.
Copyright (c) 2025 Ichsan Yudistura ., Nur Nafiiyah http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Heart Disease Classification Based on Medical Record Data Using the Logistic Regression Method
Heart disease remains one of the primary causes of mortality globally and poses a significant public health concern, including in Indonesia. Early identification of individuals at risk is essential for lowering death rates and enhancing the success of medical interventions. This research focuses on developing a classification model for heart disease using the Logistic Regression technique, utilizing data extracted from patient medical records. The dataset comprises 100 entries, each containing six key features: age, gender, blood pressure, heart rate, respiratory rate, and chest pain. The model was trained on 80% of the data and evaluated using the remaining 20%. Model performance was assessed using several metrics, including accuracy, precision, recall (sensitivity), F1-score, confusion matrix, and the ROC (Receiver Operating Characteristic) curve. The evaluation results revealed an accuracy of 95%, precision of 100%, recall of 88.89%, F1-score of 94.12%, and an AUC score of 0.99. These outcomes suggest that Logistic Regression is highly effective for classifying heart disease risk and can serve as a valuable tool in early detection systems supported by medical record data.
Copyright (c) 2025 Syahyana Iswari, Rozzi Kesuma Dinata, Hafizh Al Kautsar Aidilof http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Pengembangan Program Alternatif untuk Proses Konsolidasi Multiple Database Menggunakan Pandas dan MongoDB
E-Commerce merupakan salah satu bidang bisnis yang sangat besar di Indonesia yang menghasilkan transaksi daring yang besar jumlahnya, sehingga ribuan hingga ratusan ribu data harus dikelola setiap harinya oleh pihak perusahaan melalui proses konsolidasi. Konsolidasi merupakan sebuah proses penggabungan data antar dua database. Perusahaan yang diteliti untuk mengelola proses konsolidasi menggunakan program pihak ketiga bernama Pentaho, namun program ini sering mengalami maintenance sehingga mengganggu proses bisnis yang berjalan. Penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah program alternatif yang dapat digunakan ketika Pentaho mengalami kendala. Program yang dikembangkan memanfaatkan proses loading yang merupakan metode dalam dunia pengelolaan database, dimana data yang dimiliki kemudian dimasukkan ke dalam database tujuan. Pengembangan program ini akan memanfaatkan library python pandas dan database relational serta NoSQL untuk melakukan proses loading dan proses konsolidasi. Penelitian ini akan mencoba menganalisis dan membuat program berjalan dengan lebih efisien dan memberikan pengembangan agar proses loading dan konsolidasi secara keseluruhan dapat menjadi lebih baik. Rata-rata proses loading program hasil pengembangan yang menggunakan database relational menunjukkan peningkatan sekitar 8% atau 20 - 30 detik lebih cepat untuk data berjumlah sekitar 500.000. Pengembangan proses loading menggunakan database NoSQL menunjukkan adanya peningkatan sekitar 6,5 - 9,6% untuk jumlah data yang berkisar dari 20 – 500.000 data. Proses ini juga menunjukkan peningkatan sekitar 17.5% dari program yang digunakan perusahaan sebelumnya untuk proses 500.00 data.
Copyright (c) 2025 Joshe Forgaritenzo, Argo Wibowo, Katon Wijana http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
SPK Pemilihan Pengadaan Barang dan Jasa Pemerintah Menggunakan Metode SAW
Pengadaan barang dan jasa pemerintah adalah proses strategis dalam mendukung pembangunan nasional, mulai dari infrastruktur hingga layanan publik yang diatur dalam Peraturan Presiden (Perpres) Nomor 12 Tahun 2021. Peraturan tersebut memberi dasar dalam penetapan metode pengadaan seperti Tender, Pengadaan Langsung, Penunjukan Langsung, Seleksi, E-Purchasing, dan Swakelola berdasarkan parameter nilai anggaran, kompleksitas pekerjaan, ketersediaan pasar, urgensi dan risiko. Proses Pemilihan metode pengadaan barang dan jasa pemerintah pada proses perencanaan pengadaan cenderung kurang tepat dan tidak sesuai dengan regulasi. Penelitian ini mengembangkan model sistem pendukung keputusan SPK) untuk memilih metode pengadaan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan tujuan untuk membantu aparatur pemerintah dengan memberikan rekomendasi dalam menentukan metode pengadaan pada paket pengadaan. Melalui kombinasi analisis regulasi, diskusi mendalam dengan praktisi pengadaan, pengetahuan pengadaan dan penerapan riil, sistem ini dirancang untuk mengolah data secara matematis sehingga menghasilkan rekomendasi yang selaras dengan batasan hukum dan kebutuhan praktis. Sistem menunjukan tingkat akurasi mencapai 90% dari jumlah data uji terhadap data riil. Hasil perhitungan tersebut menunjukan bahwa sistem yang dibuat menggunakan metode SAW memiliki tingkat akurasi sistem yang tinggi sehingga dapat digunakan untuk merekomendasikan pemilihan metode pengadaan.
Copyright (c) 2025 Novriansyah Rosi, Arita Witanti http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Pemetaan Disparitas Stunting di Jawa Timur dengan Spatial Autoregressive Model (SAR) dan Spatial Error Model (SEM)
Stunting masih menjadi masalah kesehatan masyarakat yang signifikan di Indonesia, khususnya di Provinsi Jawa Timur, di mana terdapat disparitas yang mencolok dalam prevalensi stunting. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi distribusi spasial stunting dan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhinya, dengan mempertimbangkan perbedaan geografis antarwilayah. Untuk mencapai tujuan tersebut, penelitian menggunakan pendekatan analisis spasial dengan menggunakan data sekunder dari 38 kabupaten dan kota di Jawa Timur. Analisis ini melibatkan beberapa tahap, termasuk eksplorasi pola geografis melalui indeks autokorelasi global Moran's I dan analisis LISA, diikuti dengan pemodelan regresi spasial menggunakan Spatial Autoregressive Model (SAR) dan Spatial Error Model (SEM) berdasarkan matriks bobot tetangga terdekat. Klaster hotspot diidentifikasi di wilayah Tapal Kuda, sementara klaster outlier ditemukan di Sampang dan Tulungagung. Selain itu, model regresi spasial menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan model Ordinary Least Squares (OLS), dengan nilai pseudo R² SAR sebesar 0,7203 dan penurunan Akaike Information Criterion (AIC) menjadi 259,05. Hasil analisis menunjukkan bahwa inisiasi menyusui dini, cakupan ibu hamil, dan pemberian tablet tambah darah merupakan faktor signifikan yang mempengaruhi prevalensi stunting (p <0,05). Secara keseluruhan, model spasial memberikan representasi yang lebih akurat tentang pengaruh spasial di seluruh wilayah dibandingkan dengan regresi linier biasa, sehingga dapat menjelaskan variasi geografis stunting dengan lebih baik. Temuan ini menyoroti kebutuhan mendesak untuk mengembangkan kebijakan berbasis wilayah yang disesuaikan dengan karakteristik spasial yang unik di setiap wilayah. Penelitian ini berkontribusi pada bidang studi spasial dalam epidemiologi gizi dan menawarkan dasar ilmiah untuk mengimplementasikan intervensi kesehatan masyarakat yang lebih tepat sasaran.
Copyright (c) 2025 M Syauqi Haris http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Development of a Web-Based Information System for Heavy Equipment Rental at CV. Amelia Putri Using the CodeIgniter Framework
The development of information technology demands digital transformation in business management, including the heavy equipment rental sector. CV Amelia Putri, which still uses a manual recording system, faces various operational obstacles such as data errors, administrative inefficiencies, and slow customer service. This research aims to design a web-based heavy equipment rental information system using the CodeIgniter framework to overcome these problems. The research methodology uses a qualitative approach with SWOT analysis and waterfall development method. The system is designed with Model-View-Controller architecture integrated with MySQL database and XAMPP supporting technology. The results showed that the system succeeded in increasing operational efficiency by 80% and data accuracy reached 95%. The main features include user registration, tool search, online ordering, admin verification, payment management, and automated reporting. Black Box Testing proves that all modules function optimally with a high level of user satisfaction. The implementation of this digital system not only reduces recording errors and speeds up administrative processes, but also significantly improves operational transparency and customer service quality.
Copyright (c) 2025 Sigit Auliana Sigit Auliana, Nur Amelia, Gagah Dwiki Putra Aryono http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi Metode Naive Bayes Classifier dalam Menentukan Diagnosa Kerusakan pada Smartphone
Kerusakan pada smartphone merupakan permasalahan umum yang sering dialami oleh pengguna, namun tidak semua pengguna memahami solusi yang tepat atas permasalahan tersebut. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu dalam mendiagnosa kerusakan smartphone secara cepat dan akurat. Teknologi machine learning dapat dimanfaatkan untuk membantu teknisi dalam proses diagnosis dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Metode ini menggunakan empat atribut utama dalam menentukan probabilitas kerusakan, yaitu kronologi, merek smartphone, konsumsi arus listrik, dan gejala. Naive Bayes dipilih karena kesederhanaannya, kemampuannya dalam menangani data yang tidak seimbang, serta kinerjanya yang baik dalam klasifikasi. Data gejala dan jenis kerusakan diperoleh dari teknisi smartphone dan literatur relevan. Sistem ini diharapkan dapat menjadi alat bantu bagi pengguna maupun teknisi dalam melakukan identifikasi awal terhadap kerusakan smartphone secara lebih efisien dan akurat.
Copyright (c) 2025 Adam Perdana Septyana,Esa Fauzi http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Deteksi Malware Berbasiskan Analisis Statis Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN)
Sistem informasi berperan penting dalam menjaga kelancaran operasional organisasi sekaligus melindungi data dari ancaman siber, termasuk malware. Pertumbuhan akses internet di Indonesia yang mencapai lebih dari 215 juta pengguna pada 2023 dan penetrasi smartphone Android sebesar 132,7 juta pada 2025 meningkatkan potensi risiko keamanan. Rendahnya kesadaran pengguna Android terhadap keamanan informasi (rata-rata 37%) menjadi faktor dominan munculnya insiden spam, phishing, dan malware. Dalam konteks ini, analisis statis menjadi salah satu pendekatan efektif untuk mendeteksi malware melalui izin aplikasi (permissions) yang tertera pada file AndroidManifest.xml. Namun, kelemahannya terletak pada keterbatasan mendeteksi kode berteknik obfuscation. Penelitian ini mengembangkan model deteksi malware berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dengan memanfaatkan fitur statis APK. Dataset yang digunakan mencakup aplikasi berbahaya seperti Undangan Pernikahan.apk serta data publik dari Kaggle. Proses meliputi ekstraksi izin aplikasi, normalisasi, pembentukan vektor 256 fitur, serta klasifikasi biner malware dan benignware. Hasil uji menunjukkan akurasi 92% dengan precision tinggi (0,93) namun recall pada malware relatif rendah (0,77), mengindikasikan masih adanya false negative signifikan. Temuan ini menegaskan bahwa CNN efektif untuk deteksi berbasis izin, tetapi peningkatan recall diperlukan agar sistem lebih andal. Pengembangan pendekatan hibrida dengan menggabungkan analisis statis dan dinamis disarankan untuk memperkuat deteksi malware Android yang semakin kompleks. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan sistem keamanan siber yang adaptif, andal, serta relevan bagi tantangan digital masa depan.
Copyright (c) 2025 Tri Wiyono, Edrian Hadinata, Ahmad Zakir, Andi Marwan Elhanafi http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Blockchain Implementation in the Development of a Zero Trust-Based Cybersecurity Framework at the Indonesian National Data Center
Indonesia's National Data Center (PDN) has a strategic role in the country's digital infrastructure, but it is a potential target for cyberattacks. Conventional security models have proven inadequate in dealing with the complexity of modern threats, so a Zero Trust Architecture (ZTA) approach is necessary. This research aims to develop a Zero Trust security framework that is integrated with blockchain technology to improve the efficiency and resilience of PDN systems. The research methods include literature study, identification of PDN security needs, framework design, prototype development using Hyperledger Fabric, and testing and evaluation in a simulation environment. The framework built consists of blockchain-based identity verification, minimum access control (least privilege), and blockchain-based activity monitoring and logging. Provisional results show that the framework successfully rejects 98% of simulated internal attacks, reduces the success of unauthorized access by 80%, and reduces the success of phishing attacks from 25% to 5%. A survey of administrators showed that 90% said security improvements and 85% said the system remained user-friendly. While providing significant improvements in security and auditability, this framework creates an additional latency of 100–150 ms and demands expert human resources. This research contributes to the development of a more transparent and resilient national security model through the integration of blockchain and Zero Trust principles.
Copyright (c) 2025 Rizaldy Khair, Hamidah Azzahrah S Lubis, Vickri Febrian http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Peringatan Dini Berbasis IoT untuk Monitoring dan Pengelolaan Gas Amonia dan Suhu pada Kandang Ayam
Kualitas lingkungan kandang merupakan faktor krusial dalam budidaya ayam broiler, khususnya dalam menjaga suhu, kelembaban, dan kadar gas amonia. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem peringatan dini berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan mikrokontroler ESP32, sensor DHT11, sensor MICS5524, LCD, serta sistem kipas exhaust otomatis. Sistem dirancang untuk memantau parameter lingkungan secara real-time dan merespons kondisi ekstrem dengan mengaktifkan kipas secara otomatis guna menjaga kestabilan udara kandang. Metode pengembangan sistem menggunakan pendekatan Waterfall, yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, serta evaluasi. Hasil pengujian selama 24 jam menunjukkan bahwa sistem mampu merespons kenaikan suhu atau kadar amonia dalam waktu 3–5 detik. Sistem tetap bekerja stabil meskipun terjadi gangguan koneksi internet, karena logika pengambilan keputusan dilakukan secara lokal oleh ESP32. Visualisasi data ditampilkan pada web monitoring dengan interval 30 menit dan LCD secara langsung setiap 1–3 detik. Analisis statistik sederhana menunjukkan rata-rata suhu 30.9°C, kelembaban 90.8%, dan kadar amonia 8.7 ppm, yang masih berada dalam ambang aman. Sistem ini terbukti efektif dan andal dalam menjaga kualitas udara kandang secara otomatis dan adaptif. Implementasi sistem ini memberikan kontribusi signifikan terhadap efisiensi pengelolaan kandang ayam broiler dalam konteks peternakan presisi berbasis teknologi digital.
Copyright (c) 2025 intan Mardiana Sukma,Muhammad Imam Ghozali,Wibowo Harry Sugiharto http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi Algoritma Naïve Bayes dalam Identifikasi Kejang Epilepsi dengan Menggunakan Sinyal EEG
Epilepsi merupakan gangguan neurologis kronis yang ditandai dengan aktivitas listrik abnormal di otak, yang dapat dideteksi melalui sinyal elektroensefalogram (EEG). Deteksi dini epilepsi sangat penting untuk mencegah dampak yang lebih serius terhadap kesehatan penderita. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kondisi epileptik dan non-epileptik berdasarkan data EEG menggunakan algoritma Naive Bayes. Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle dan terdiri dari 11.500 sampel sinyal EEG dengan 178 fitur numerik. Data mengalami tahap pra-pemrosesan berupa binarisasi label, normalisasi, serta reduksi dimensi menggunakan Principal Component Analysis (PCA). Selanjutnya, dilakukan pelatihan dan pengujian model Gaussian Naive Bayes dengan proporsi data latih dan uji sebesar 80:20. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu memberikan performa yang baik dengan akurasi sebesar 96%, precision dan recall masing-masing sebesar 90% untuk kelas epileptik, serta nilai F1-score sebesar 90%. Temuan ini mengindikasikan bahwa model ini cukup andal dan efisien untuk klasifikasi sinyal EEG, meskipun dengan keterbatasan asumsi independensi antar fitur. Dengan demikian, algoritma Naive Bayes dapat menjadi solusi awal dalam pengembangan sistem deteksi dini epilepsi berbasis machine learning.
Copyright (c) 2025 Agrifa Insani Napitupulu, Dhanny Rukmana Manday, William Owen Wijaya, Yennimar, Mardi Turnip http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Sistem Pengelolaan Sampah Otomatis Integrasi Teachable Machine dan Robotik mBot 1 untuk Pengembangan Reverse Vending Machine Berkelanjutan
Di Indonesia, masalah pengelolaan sampah masih menjadi perhatian utama, terutama yang berkaitan dengan sampah plastik dan kaleng. Tujuan dari proyek ini adalah untuk membuat prototipe Reverse Vending Machine (RVM) yang dapat secara otomatis mengenali dan menangani dua bentuk sampah yang berbeda dengan menggunakan Teachable Machine dan robotika mBot 1. Setelah mengambil gambar objek dengan kamera, sistem menggunakan model klasifikasi gambar dari Teachable Machine untuk memproses gambar tersebut. Untuk mengoperasikan aktuator servo yang memandu pembuangan objek, hasil klasifikasi dikirimkan ke mBot 1 melalui koneksi serial. Dengan akurasi pelatihan masing-masing 98% dan 97%, model ini dilatih pada dataset 200 foto, 100 di antaranya adalah botol plastik dan 100 foto lainnya adalah kaleng. Dengan total durasi eksekusi sekitar 7,2 detik, akurasi deteksi rata-rata dalam pengujian sistem adalah 85%. Hasil ini menunjukkan seberapa baik sistem dapat melakukan aktivitas fisik dan pendeteksian. Namun demikian, masalah seperti kesalahan klasifikasi karena penempatan barang yang salah dan penundaan komunikasi terus mengganggu sistem. Penelitian ini menunjukkan kemungkinan menggabungkan robotika dasar dan kecerdasan buatan ke dalam solusi pengelolaan sampah berteknologi. Hal ini juga dapat berfungsi sebagai alat pengajaran bagi siswa yang mempelajari otomasi dan AI.
Copyright (c) 2025 Rio Vincent Marulam Manalu,Firdaus Hosea Pasaribu,Handinata,Agrifa Insani Napitupulu, Agung Prabowo http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Rancang Bangun Alat Pemandu Jalan Untuk Penyandang Tunanetra Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani
Penyandang tunanetra memiliki keterbatasan dalam bernavigasi yang dapat membahayakan keselamatan mereka saat beraktivitas. Untuk itu, dibutuhkan alat bantu yang mampu mendeteksi halangan dan memberikan peringatan secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk membuat dan mengembangkan alat pemandu jalan berbasis logika fuzzy Mamdani yang dilengkapi dengan sensor ultrasonik dan sensor infrared. Sensor ultrasonik digunakan untuk mendeteksi jarak terhadap halangan, sedangkan sensor infrared digunakan untuk mendeteksi suhu dari api. Sistem menggunakan logika fuzzy dengan kategori jarak (Dekat, Normal, Jauh) dan suhu api (Tidak Panas, Panas), dan menghasilkan peringatan bunyi melalui earphone. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor ultrasonik dapat mendeteksi semua objek pada berbagai jarak dengan akurasi baik, sedangkan sensor infrared mampu mendeteksi suhu dari api. Metode fuzzy Mamdani memberikan keputusan yang logis dan fleksibel, serta sistem peringatan suara dapat dipahami dengan baik oleh pengguna. Pengujian langsung pada dua penyandang tunanetra terhadap objek seperti batu, tangga, meja, galon, botol, dan papan tulis menunjukkan bahwa sistem berjalan secara optimal dan efektif. Selain itu, hasil pengujian numerik jarak juga memperlihatkan performa sensor yang sangat akurat. Tingkat akurasi kategori deteksi mencapai 100% pada sebagian besar pengujian, meskipun terdapat satu kondisi dengan akurasi 0% karena perbedaan interpretasi kategori fuzzy. Sementara itu, akurasi numerik sensor rata-rata berada di atas 99%, dengan waktu respons sistem relatif cepat, yakni 0,5–0,7 detik. Hal ini membuktikan bahwa sistem mampu bekerja secara real-time dan memberikan peringatan secara tepat kepada pengguna tunanetra. Dengan demikian, alat ini dapat menjadi solusi yang bermanfaat untuk meningkatkan mobilitas dan kemandirian penyandang tunanetra.
Copyright (c) 2025 Rifani Khairani Pohan, Sriani http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
SD-WAN SLA Optimization Using Fortigate NGFW Firewall Policy: A Case Study of XYZ Institution
The development of network technology demands reliable, efficient, and secure connectivity, especially for institutions with high operational needs. Software-Defined Wide Area Network (SD-WAN) emerges as an innovative solution to overcome the limitations of traditional networks, such as reliance on a single internet service provider (ISP) and inadequate security. This research aims to implement Maximize Bandwidth (SLA) on SD-WAN technology with firewall policies in Fortigate Next-Generation Firewall (NGFW) to improve network performance and security at Institution XYZ. The research method involves network simulation using Graphical Network Simulator 3 (GNS3) with a tree topology, two ISP clouds, and Fortigate configuration as NGFW. Testing was conducted through bandwidth monitoring, ICMP testing, and network parameter measurement using Iperf3. The results show that the implementation of SD-WAN with the Maximize Bandwidth (SLA) method successfully optimized bandwidth distribution and reduced connection disruptions. The implemented firewall policies were also effective in network segmentation, restricting inter-divisional access, and enhancing security. Testing confirmed network stability with a consistent bitrate of 1.05 Mbits/sec, low jitter (0.371–0.841 ms), and no packet loss. In conclusion, this solution not only addresses bandwidth limitations but also improves network security, thus serving as a reference for other institutions facing similar challenges.
Copyright (c) 2025 Abdul Rahim, Denar Regata Akbi http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi Network Attached Storage (NAS) dengan Synology DiskStation Manager (DSM) yang Terintegrasi VPN L2TP dan Domain untuk Efisiensi Biaya Layanan Perpustakaan Buku Audio Online
Lembaga nirlaba seperti Yayasan Tunanetra menghadapi tantangan serius dalam pengelolaan perpustakaan buku audio online. Peningkatan jumlah koleksi dan ukuran file audio membuat infrastruktur penyimpanan berbasis cloud computing komersial, seperti Amazon Web Services (AWS), menjadi semakin tidak efisien dari segi biaya. Teknologi penyimpanan berbasis jaringan seperti Network Attached Storage (NAS) telah menjadi solusi alternatif yang efisien dan mandiri dalam pengelolaan data digital, khususnya bagi lembaga yang bergerak di bidang layanan informasi bagi tunanetra. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan NAS menggunakan Synology DiskStation Manager (DSM) 7.2.2 yang terintegrasi dengan VPN L2TP dan domain, sebagai solusi penyimpanan data untuk layanan perpustakaan buku audio online Yayasan Tunanetra. Dengan memanfaatkan Synology NAS yang mudah dikonfigurasi serta mendukung manajemen data terpusat, dan integrasi VPN L2TP yang memungkinkan akses jarak jauh secara aman, sistem ini menawarkan efisiensi teknis dan ekonomis. Implementasi sistem menghasilkan total pengeluaran selama lima tahun sebesar Rp20.900.000, jauh lebih rendah dibandingkan Rp98.320.400 pada layanan AWS. Perhitungan Return on Investment (ROI) mencapai 370,24%, menunjukkan pengembalian investasi hampir empat kali lipat. Pengujian menunjukkan kecepatan unggah rata-rata 11,3 MB/s dan unduh 10,2 MB/s untuk file berukuran besar (5 GB), menandakan performa sistem yang andal. Selain itu, penggunaan domain serta pengaturan hak akses berbasis peran (role-based access control) memastikan keamanan dan integritas data tetap terjaga. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa implementasi NAS berbasis Synology DSM yang terintegrasi VPN L2TP dan domain merupakan solusi penyimpanan digital yang efisien dari segi biaya, aman dalam akses jarak jauh, serta berkelanjutan untuk mendukung layanan perpustakaan buku audio bagi lembaga non-profit seperti Yayasan Tunanetra.
Copyright (c) 2025 Rizky Hanifudin, Indra Nugraha Abdullah, Dewi Kusumaningsih http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Analisis Sentimen Opini Publik Terhadap 100 Hari Kinerja Prabowo Subianto Sebagai Presiden Menggunakan Naïve Bayes
Dalam kepemimpinan, kinerja seorang pemimpin dapat diukur menggunakan berbagai instrumen. Di masyarakat kinerja dapat diukur dari hasil perubahan yang telah dilakukan seorang pemimpin. Prabowo subianto telah mengambil langkah yang signifikan dalam hal kepemimpinan. Maka opini masyarakat dibutuhkan guna mengevaluasi kinerjanya. Opini masyarakat memberikan beberapa pendapat yang berbeda di platform X. Metode yang digunakan adalah Naïve Bayes Classifier, yang mampu mengklasifikasikan data dengan menggunakan multinominal NB. Naïve bayes dirancang menggunakan bahasa pemrograman Python dan google collab sebagai tools. Tujuan penelitian ini mengetahui hasil opini yang diperoleh, maka analisis sentimen di perlukan terhadap kinerja prabowo subianto sebagai presiden berdasarkan akurasi. Dalam mengklasifikasikan sentimen terhadap kinerja prabowo, maka sentimen melalui proses crawling sebanyak 1000 data, kemudian split data, antara data latih dan data uji adalah 80:20, yaitu 800 data latih dan 200 data uji. Hasil pelabelan, diketahui bahwa 588 tweet kategori sentimen positif dan 412 tweet kategori negatif. Hasil evaluasi dari metode naïve bayes memberikan hasil sentimen dengan nilai accuracy sebesar 74%, precision sebesar 67,57%, recall sebesar 64,10% dan F1 score sebesar 65,8%. Hal ini menunjukkan bahwa model memiliki performa yang cukup baik dalam mengklasifikasikan opini, meskipun efektivitas dalam mengidentifikasi komentar positif masih dapat ditingkatkan.
Copyright (c) 2025 Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON)
Hybrid DAC-GA and K-Means for Spatial Clustering of Stunting Risk in North Sumatra
Stunting continues to pose a severe global health concern, particularly in Indonesia, where prevalence rates persist above international standards despite recent advances in reduction initiatives. Accurately documenting the regional variation of stunting is critical to facilitate targeted interventions and successful policymaking. This paper offers a hybrid clustering framework that merges the classic K-Means approach with the Dynamic Artificial Chromosomes Genetic approach (DAC-GA) to increase the resilience and reliability of spatial analysis. The dataset used combines demographic and population statistics from the Central Bureau of Statistics (BPS), strategic policy documents from the Regional Medium-Term Development Plan (RPJMD) of North Sumatra, and health indicators including stunting prevalence data from the Ministry of Health of the Republic of Indonesia. The research approach consists of four primary phases: data preparation, clustering model construction, cluster evaluation, and geographical visualization. Three evaluation metrics Sum of Squared Errors (SSE), Davies–Bouldin Index (DBI), and Silhouette Coefficient were applied to validate clustering performance. Results demonstrate that DAC-GA dynamically determined the ideal number of clusters at k=2 in just 1.171677 seconds, classifying Kota Medan and Deli Serdang into the low-risk cluster, while all other districts were consistently put into the high-risk cluster. Both DAC-GA and standard K-Means yielded similar spatial maps, giving significant methodological validation and strengthening the dependability of the findings. The study reveals not just the technical advantages of DAC-GA in maximizing clustering but also its practical utility in guiding spatially targeted health interventions. Future research is recommended to add dimensionality reduction utilizing Principal Component Analysis (PCA) to improve computing efficiency and enhance the interpretability of clustering results.
Website-Based Tourism Management Information System in Bahorok District Using Total Quality Management Method
This research aims to develop a website-based tourism management information system in Bahorok District as a solution to the problem of tourism data management that is still carried out manually and has not been digitally integrated. The approach used in this study is the Research and Development (R&D) method with the Rapid Application Development (RAD) system development model, as well as applying the principles of Total Quality Management (TQM) to ensure the quality of the system from the design stage to implementation. The RAD method allows system development to be carried out quickly and flexibly through an iterative process that directly involves users in refining the design and functionality of the system. The development stages start from needs analysis, quick design, prototype development, system testing, to implementation. The developed system includes key features such as Home Page, Tour Page, Information Page, About Page, as well as admin features for Manage Tour Data and Manage Reviews. The system test was carried out through functionality tests, usability tests, and security tests, with results showing that the system functions optimally, is easy to use, and is able to improve the efficiency of management and access to tourist information by the public. The implementation of TQM can be seen from the active involvement of users in the development process, validation of the system based on real needs, and a focus on continuous improvement of the quality of the system's display and services. The final results of the study show that the information system built successfully achieved the research goal, which is to provide an informative, interactive, and support effective tourism management and promotion. This research also contributes to the application of quality management in the development of public sector information systems and can be a reference for similar developments in other regions or sectors.
Web-Based Academic Information and Monitoring System at Kudus State Madrasah Ibtidaiyah
This research is based on the needs of Madrasah Ibtidaiyah Negeri Kudus to improve communication and academic management in the digital age. The main issues raised are suboptimal grade recording systems, absenteeism, and the rapid and structured dissemination of important information. The objective of this research is to create and develop a web-based academic information system that can be monitored via WhatsApp. This system will enable teachers, parents, and school administrators to easily access information. The Waterfall software development model, which consists of the stages of needs analysis, design, implementation, testing, and maintenance, is the methodology used in this research. Data was collected through interviews and direct observation of academic activities on the school campus. This system enables the recording of student grades and attendance data on a daily basis. It also allows parents to receive automatic notifications about learning activities, class schedules, and other important information. This research resulted in a web-based application that has the ability to improve academic recording and reporting, enhance communication between schools and parents, and support real-time transparency of academic information. By using this system, the State Elementary School in Kudus is expected to be better prepared to face the digital transformation occurring in the world of education.
Copyright (c) 2025 Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan Hybrid Naïve Bayes dan Decision Tree dalam Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Mulut Berbasis Android
Oral diseases such as stomatitis, gingivitis, and candidiasis are often undetected at an early stage due to limited public knowledge and restricted access to healthcare services, leading to delays in treatment. This study aims to develop an Android-based expert system for diagnosing oral diseases using a hybrid approach that combines the Naïve Bayes and Decision Tree algorithms. The Naïve Bayes method is applied to calculate the probability of symptoms associated with potential diseases, while the Decision Tree generates diagnostic rules that are more transparent and interpretable. The research stages include a literature review, data collection and validation of disease symptoms from medical experts, development of the hybrid model, implementation into an Android application, and system testing using cross-validation and a confusion matrix. The expected outcomes include a prototype Android application for oral disease diagnosis with a minimum accuracy of 85%, a scientific article published in a nationally accredited journal indexed in Sinta, and additional outputs such as copyright registration of the application and publication of a book. This study is expected to improve public access to early diagnosis of oral diseases, support early detection, and contribute to the advancement of digital health systems based on artificial intelligence in Indonesia.
Determinant Analysis of Learning Interest in Informatics Management Students at STMIK Mulia Darma
This study aims to analyze the influence of intellectual intelligence, learning motivation, and learning behavior on the learning interest of students in the Information Management Study Program at STMIK Mulia Darma. Higher education institutions play a strategic role in improving the quality of human resources, particularly in shaping intellectual and professional abilities. However, various problems still exist, including low-quality educators, limited educational facilities, and weak links between education and the needs of the workforce. Intellectual intelligence without the support of positive motivation and learning behavior cannot produce an optimal learning process. Students with low motivation and learning behavior tend to show a lack of responsibility and participation in academic activities. This study uses the Structural Equation Modeling (SEM) approach with the Partial Least Squares (PLS) method to test the relationship between latent variables. The results of this study are expected to contribute to efforts to improve the quality of learning and develop student interest in learning in higher education.