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).
Model Prediktif Keterlambatan Pembayaran Mahasiswa Berbasis Seleksi Fitur dengan Particle Swarm Optimization
Keterlambatan pembayaran biaya kuliah menjadi salah satu permasalahan krusial di perguruan tinggi swasta yang dapat berdampak pada risiko akademik, seperti cuti atau putus studi. Penelitian ini diarahkan untuk mengembangkan model prediktif dalam mengidentifikasi keterlambatan pembayaran oleh mahasiswa, dengan memanfaatkan algoritma klasifikasi Decision Tree dan Random Tree, serta menerapkan metode Particle Swarm Optimization (PSO) untuk proses seleksi fitur. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup 15.697 mahasiswa, masing-masing memiliki enam atribut sebagai variabel prediktor serta satu atribut target yang menunjukkan status mahasiswa, yaitu aktif atau cuti. Tahapan penelitian mencakup pengumpulan data, pra-pemrosesan, klasifikasi, seleksi fitur, dan evaluasi model dilakukan dengan menggunakan metrik akurasi, serta kurva ROC dan nilai AUC. Hasil penelitian menunjukkan akurasi model mencapai 98,83%, dengan peningkatan signifikan AUC pada Random Tree dari 0,632 menjadi 0,825 setelah seleksi fitur menggunakan PSO. Temuan ini menunjukkan bahwa PSO efektif dalam meningkatkan performa model klasifikasi dan mengurangi kompleksitas fitur yang tidak relevan. Sistem prediktif yang dihasilkan dapat membantu institusi pendidikan dalam melakukan deteksi dini mahasiswa berisiko menunggak, sehingga memungkinkan pengambilan tindakan preventif dan intervensi lebih tepat sasaran untuk mendukung keberlangsungan akademik mahasiswa.
Copyright (c) 2025 Yessica Fara Desvia https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
LQ45 Index Stock Market Prediction: A Deep Learning Approach using LSTM with Bayesian Optimization
This study investigates the application of Long Short-Term Memory (LSTM) models with Bayesian Optimization for predicting stock price movements in the LQ45 Index, a collection of the 45 most liquid stocks on the Indonesia Stock Exchange. The primary objective is to enhance prediction accuracy by addressing the challenges of volatile stock markets and inefficient hyperparameter tuning. Historical data, including daily closing prices from January 2020 to October 2024, was processed using Min-Max Scaling and transformed into time-series input features with a 60-time-step window. Bayesian Optimization was employed to fine-tune key hyperparameters such as LSTM units, dropout rate, and learning rate, optimizing the model's performance. The results revealed that the LSTM model accurately captured trends for stocks with stable price patterns, such as ACES, ASII, and MTEL, achieving low Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Root Mean Square Percentage Error (RMSPE). However, stocks with high volatility, like AMMN and ITMG, exhibited higher prediction errors, indicating limitations in modeling complex patterns. The study highlights that while LSTM with Bayesian Optimization is highly effective for stable stocks, additional preprocessing and advanced modeling techniques are required for volatile stocks. This research demonstrates the potential of machine learning in supporting stock market decision-making, contributing to the development of more robust and efficient financial prediction tools for investors navigating dynamic markets.
Copyright (c) 2025 Padma Nyoman Crisnapati https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Klasifikasi Multikelas Tingkat Diabetes Berdasarkan Indikator Kesehatan Pasien Menggunakan Strategi One-vs-Rest
Diabetes is a non-communicable disease with a steadily increasing global prevalence. It often remains undiagnosed in its early stages, particularly during the prediabetic phase, which typically lacks noticeable symptoms. This study aims to develop a multi-class classification model to predict diabetes severity levels non-diabetic, prediabetic, and diabetic based on patient health indicators. A One-vs-Rest (OvR) strategy was employed, training each class against a combination of the others. The dataset was derived from the 2015 National Health Survey, comprising over 250,000 patient records with features such as blood pressure, body mass index, cholesterol levels, history of heart disease, and physical activity. Two machine learning algorithms, Logistic Regression and Random Forest, were applied to train the models. Class imbalance was addressed using the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Evaluation metrics included accuracy, precision, recall, F1-score, and confusion matrix. The results show that the Random Forest model achieved an average accuracy of 93% and consistently high F1-scores, particularly for the prediabetic class of 98%. The most influential predictors were high blood pressure, obesity, and insufficient physical activity. This study contributes to the development of a reliable and efficient data-driven system for early diabetes risk detection.
Copyright (c) 2025 Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Peningkatan Akurasi Klasifikasi Ikan kepe-kepe (Famili Chaetodontidae) dengan EfficientNetV2 dan Bayesian Hyperparameter Tuning
Identifikasi cepat dan akurat spesies Chaetodontidae penting untuk monitoring keanekaragaman hayati laut, namun pendekatan manual tidak skala dan rentan kesalahan pada dataset besar. GAP riset yang kami tangani adalah: (i) ketiadaan kajian yang secara khusus mengombinasikan EfficientNetV2 dengan Bayesian hyperparameter tuning untuk klasifikasi Chaetodontidae, dan (ii) belum adanya evaluasi yang menekankan efisiensi penalaan adaptif beserta dampaknya terhadap performa. Kebaruan (novelty) studi ini ialah perancangan pipeline ringkas-efisien berbasis EfficientNetV2 dengan Bayesian Optimization (10 percobaan) pada learning rate, dropout, dan unfreeze backbone, dipadukan augmentasi kuat (MixUp, CutMix) serta regularisasi (label smoothing, L2). Dataset mencakup 1.427 citra/13 spesies dengan praproses center-crop 80% dan resize 224×224. Konfigurasi terbaik (unfreeze=True, dropout=0,2, LR 3,73×10⁻⁴) mencapai val-accuracy 92,75% dan akurasi uji 97%, dengan precision–recall rata-rata >95%, menunjukkan generalisasi yang baik bahkan pada kelas bermorfologi mirip. Dibanding penalaan manual/grid, pendekatan ini lebih hemat eksperimen sekaligus meningkatkan akurasi. Temuan tersebut menegaskan bahwa integrasi EfficientNetV2 + Bayesian tuning efektif dan siap diadopsi untuk sistem identifikasi–monitoring ikan berbasis citra pada konteks konservasi laut Indonesia.
Sistem Cerdas Berbasis Machine Learning Klasifikasi Karakteristik Siswa Disabilitas untuk Peningkatan Kualitas Pembelajaran
Pendidikan inklusif membutuhkan metode pembelajaran yang disesuaikan dengan karakteristik setiap siswa, termasuk siswa penyandang disabilitas. Setiap siswa memiliki kebutuhan belajar yang berbeda, tergantung pada jenis dan tingkat keparahan disabilitas. Saat ini Jumlah siswa penyadang disabilitas di Indonesia sampai tahun 2024 mencapai 307,242. Permasalahan utama dalam proses pembelajaran bagi siswa penyandang disabilitas adalah terbatasnya akses terhadap pendidikan inklusif, karena banyak guru yang masih belum mampu melakukan analisis matematis secara akurat untuk mengklasifikasikan karakteristik siswa penyandang disabilitas. Oleh karena itu, penerapan teknologi komputer sangat penting untuk mengembangkan sistem cerdas berbasis machine learning untuk mengklasifikasikan karakteristik siswa penyandang disabilitas menggunakan metode Case-Based Reasoning. Penelitian ini menggunakan data siswa disabilitas SLB Kota Lubuk Linggau sebanyak 103 siswa dengan 30 karakteristik disabilitas yang dikelompokkan menjadi 10 jenis disabilitas sebagai kasus lama yang digunakan sebagai basis pengetahuan. Berdasarkan hasil analisa menggunakan metode case based reasoning yang dikembangkan melalui sistem cerdas diperoleh nilai kemiripan antara kasus lama terhadap 40 kasus baru dengan rata-rata persentase kemiripan 79,25 % dan jumlah terbanyak pada kasus lama (KSL 1 dan KSL 2) yaitu masing masing berjumlah 8 siswa. Sehingga metode ini memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi untuk mengklasifikasi jenis disabilitas siswa berdasarkan karakteristiknya. Dengan demikian sistem ini dapat membantu guru dalam menentukan metode belajar yang tepat bagi siswa disabilitas
Sistem Informasi Ticketing Menggunakan Metode SJF dalam Manejemen PPID Humas UINSU
Pejabat Pengelola Informasi dan Dokumentasi memiliki peran strategis dalam mengelola, menyimpan, mendokumentasikan, serta menyediakan layanan informasi publik sesuai kewenangan lembaga. Pada tahun 2024, PPID Humas Universitas Islam Negeri Sumatera Utara menerima 434 permintaan informasi publik. Mekanisme layanan yang masih bersifat konvensional, dengan pemohon harus datang langsung ke kantor, menimbulkan antrean panjang, pemborosan waktu, dan keterlambatan dalam pemrosesan. Selain itu, arsip yang belum terdigitalisasi sepenuhnya menyulitkan pencarian data dan penyusunan laporan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem informasi ticketing berbasis web dengan algoritma Shortest Job First untuk mengoptimalkan manajemen antrean berdasarkan estimasi waktu penyelesaian. Metode penelitian menggunakan pendekatan Penelitian dan Pengembangan Research and Development dengan observasi, wawancara, studi literatur, perancangan sistem, pengujian black-box testing, serta evaluasi kinerja algoritma. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu menurunkan rata-rata waktu tunggu menjadi 1,8 jam dan rata-rata waktu penyelesaian menjadi 4,8 jam. Penerapan sistem ini meningkatkan efisiensi kerja melalui penjadwalan terstruktur, kemudahan pemantauan status permintaan, serta peningkatan kualitas layanan dengan penyelesaian informasi yang lebih tepat waktu, akurat, dan terdokumentasi.
Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Mobile Legends di Google Play Store menggunakan Naïve Bayes dan KNN
Mobile Legends merupakan salah satu game mobile populer dengan jumlah unduhan tinggi dan ribuan ulasan pengguna di Google Play Store. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen ulasan pengguna berbahasa Indonesia menggunakan algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbors (KNN). Sebanyak 4.000 data ulasan dikumpulkan melalui teknik web scraping dan diproses melalui tahapan cleaning, tokenization, stopword removal, serta stemming. Data kemudian diklasifikasikan ke dalam dua sentimen, yaitu positif dan negatif. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, dan Cross Validation. Hasil menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki performa yang lebih stabil, sedangkan KNN lebih unggul dalam mengenali kemiripan pola kata. Penelitian ini memberikan wawasan terhadap persepsi pengguna serta dapat menjadi acuan bagi pengembang dalam meningkatkan kualitas layanan game Mobile Legends.
Sistem Pendukung Keputusan Perpanjang Kontrak Karyawan dengan Algoritma Decision tree
Proses perpanjangan kontrak kerja di perusahaan sering kali menimbulkan kompleksitas karena melibatkan kesejahteraan karyawan serta kelangsungan produktivitas organisasi. PT. Duta Agung Jaya, sebagai perusahaan outsourcing di Kota Medan, masih mengalami hambatan dalam menentukan karyawan yang memenuhi syarat untuk perpanjangan kontrak. Hingga saat ini, proses penentuan dilakukan secara manual atau semi-komputerisasi menggunakan Microsoft Excel, yang berpotensi menimbulkan kesalahan perhitungan, kecenderungan subjektivitas, serta kurangnya pertimbangan komprehensif terhadap aspek-aspek kinerja. Variabel independen yang diterapkan mencakup absensi, pendidikan, kuantitas kerja, disiplin, masa kerja, prestasi, komunikasi, dan tanggung jawab, sedangkan variabel dependen adalah kelayakan perpanjangan kontrak karyawan (layak/tidak layak). Data penelitian terdiri dari 1000 dataset karyawan kontrak, yang kemudian diproses dan diuji untuk menghasilkan model keputusan yang lebih objektif. Dengan pendekatan ini, penelitian diharapkan dapat menyediakan sistem yang akurat dalam memberikan rekomendasi keputusan, mengurangi kesalahan akibat subjektivitas, serta memfasilitasi manajemen dalam mengevaluasi kinerja karyawan secara transparan dan terukur. Secara keseluruhan, hasil penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan kualitas pengambilan keputusan di PT. Duta Agung Jaya, serta menjadi referensi bagi penelitian serupa di bidang penerapan Sistem Pendukung Keputusan dengan algoritma ID3 pada kasus manajemen sumber daya manusia. Algoritma ID3 atau Iterative Dichotomiser 3 merupakan salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk membangun decision tree dengan mencari semua kemungkinan dalam pohon keputusan melalui struktur hierarki untuk pembelajaran terawasi.
3D Game Asset Optimization Using Quadric Error Metrics And Decimate Modifier
3D asset optimization is a crucial challenge in game development because high-polygon models increase computational load, reduce frame rates, and negatively affect user experience in real-time rendering environments. This research addresses the problem by applying the Quadric Error Metrics (QEM) algorithm through the Decimate Modifier (Collapse Mode) in Blender as a solution for mesh simplification. Various high-polygon 3D models were simplified at different reduction levels and tested in the Unity engine to evaluate their impact on performance. The evaluation included frame rate measurement, vertex and triangle count reduction, and geometric accuracy assessment using the Hausdorff Distance method. The results show FPS improvements ranging from 9% to 41%, with vertex reduction between 8% and 33% and triangle reduction between 17% and 22%, while maintaining acceptable visual fidelity. These findings demonstrate that QEM-based optimization effectively balances visual quality and rendering performance, making it suitable for resource-constrained platforms such as mobile games and VR applications.
Copyright (c) 2025 Dani Arifudin, Nurul Afifatul Khasanah, Ayat Akras Robbani https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pengembangan Aplikasi Perkuliahan Interaktif dengan Fitur Pemilihan Posisi Duduk Mahasiswa untuk Meningkatkan Interaksi
Penelitian ini mengembangkan sistem manajemen pembelajaran digital dengan fitur pemilihan posisi duduk mahasiswa secara manual berbasis antarmuka visual untuk meningkatkan efektivitas interaksi dosen-mahasiswa dalam lingkungan hybrid. Sistem yang dikembangkan mengintegrasikan tiga peran utama (admin, dosen, dan mahasiswa) dengan fitur unggulan pemantauan posisi duduk mahasiswa melalui grid interaktif. Metode pengembangan menggunakan pendekatan Agile melalui tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil dibangun dengan arsitektur multi-role yang mencakup modul manajemen kursus, sesi interaktif, presensi real-time, dan dashboard pemantauan. Pengujian fungsional dengan 44 responden mahasiswa menunjukkan semua modul berjalan dengan baik, sementara kuesioner kepuasan pengguna menghasilkan skor rata-rata 4,6 (dari skala 5). Sistem ini memberikan solusi inovatif untuk menciptakan lingkungan pembelajaran yang lebih personal dan interaktif, khususnya dalam konteks kelas besar perguruan tinggi.
Analisis Perbandingan Model Transfer Learning untuk Klasifikasi Bentuk Wajah pada Rekomendasi Bingkai Kacamata
Pemilihan bingkai kacamata yang sesuai dengan bentuk wajah masih menjadi tantangan, terutama dalam pembelian online yang tidak memungkinkan pengguna untuk mencoba produk secara langsung. Penelitian ini bertujuan menganalisis dan membandingkan performa beberapa arsitektur transfer learning berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dalam klasifikasi bentuk wajah serta penerapannya pada sistem rekomendasi bingkai kacamata berbasis knowledge-based recommender system. Dataset yang digunakan diperoleh dari Kaggle dan terdiri atas 11.457 citra wajah yang terbagi ke dalam lima kelas bentuk wajah. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu CRISP-DM yang meliputi tahapan business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Empat arsitektur yang dibandingkan adalah MobileNetV2, MobileNetV3, DenseNet121, dan InceptionV3. Hasil penelitian menunjukkan bahwa MobileNetV2 memberikan akurasi terbaik sebesar 86,32% dengan konsistensi prediksi yang baik tanpa indikasi overfitting. Sistem rekomendasi yang dikembangkan mampu memberikan saran bingkai sesuai bentuk wajah pengguna berdasarkan rule mapping. Temuan ini menunjukkan bahwa MobileNetV2 merupakan arsitektur paling optimal dalam penelitian ini dan berpotensi dikembangkan lebih lanjut menjadi sistem rekomendasi hybrid yang mempertimbangkan preferensi pengguna serta diintegrasikan dengan fitur interaktif seperti virtual try-on berbasis Augmented Reality (AR) untuk meningkatkan pengalaman pengguna dalam pemilihan kacamata secara daring.
Penerapan Metode ROC dan CPI Seleksi Siswa Penerimaan Beasiswa Prestasi di MTSS Hidayatus Shibyan
Pemberian beasiswa prestasi merupakan bentuk penghargaan bagi siswa yang menunjukkan pencapaian akademik maupun non-akademik. Namun, dalam proses seleksi penerima beasiswa, sering kali muncul kesulitan dalam menentukan siswa yang benar-benar memenuhi syarat. Oleh karena itu, diperlukan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk mendukung proses seleksi agar lebih objektif dan efisien. Penelitian ini mengkaji pengembangan SPK dalam seleksi penerima beasiswa prestasi di MTs Hidayatus Shibyan dengan menggunakan metode Rank Order Centroid (ROC) untuk menentukan bobot kriteria dan metode Composite Performance Index (CPI) untuk melakukan perangkingan alternatif. Metode ROC dipilih karena kemampuannya memberikan bobot kriteria secara proporsional berdasarkan tingkat kepentingannya, sedangkan metode CPI membantu dalam mengintegrasikan nilai dari berbagai kriteria ke dalam satu indeks komposit yang menjadi dasar pengambilan keputusan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan dapat mendukung pihak sekolah dalam menyeleksi siswa penerima beasiswa secara lebih akurat dan transparan. Dengan adanya SPK ini, proses seleksi menjadi lebih sistematis dan mengurangi subjektivitas dalam pengambilan keputusan.
Analisis Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Decision Tree dalam Klasifikasi Tingkat Obesitas
Kasus obesitas yang terus bertambah di era digital dipengaruhi oleh perubahan gaya hidup, pola makan, aktivitas fisik, serta faktor demografis. Untuk mendukung upaya deteksi dini, penelitian ini menerapkan metode machine learning guna mengklasifikasikan tingkat obesitas berdasarkan Obesity Levels Dataset yang memuat 2.111 data individu dengan 17 variabel terkait perilaku dan kondisi fisik. Penelitian berfokus pada analisis perbandingan dua algoritma klasifikasi, yaitu K-Nearest Neighbor (KNN) dan Decision Tree, dengan tujuan menilai akurasi, presisi, recall, serta stabilitas performa kedua model setelah melalui proses optimasi. Tahapan penelitian dimulai dengan pembersihan data, imputasi nilai hilang menggunakan median, penghapusan outlier melalui metode IQR, encoding variabel kategori, serta standardisasi fitur numerik. Untuk menangani ketidakseimbangan kelas, digunakan teknik SMOTE sehingga setiap kategori kelas target memiliki distribusi yang seimbang. Model kemudian dilatih menggunakan data latih sebesar 80% dan dievaluasi pada 20% data uji. Optimasi parameter dilakukan menggunakan GridSearchCV. Pada model K-Nearest Neighbor, nilai k terbaik diperoleh pada k = 3 dengan akurasi 86,59%. Sementara itu, Decision Tree mencapai performa optimal pada konfigurasi max_depth = 10, min_samples_split = 5, dan min_samples_leaf = 1. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa kedua algoritma mampu melakukan klasifikasi tingkat obesitas dengan baik setelah proses tuning dan penyeimbangan data. Decision Tree memberikan performa yang lebih stabil dalam mengenali pola kompleks antarvariabel, sedangkan K-Nearest Neighbor menunjukkan performa optimal pada nilai k kecil ketika data telah distandarisasi dan diseimbangkan. Penelitian ini memberikan gambaran empiris mengenai efektivitas kedua algoritma dalam pemodelan klasifikasi obesitas serta dapat menjadi dasar pengembangan sistem prediksi kesehatan berbasis machine learning yang lebih akurat dan efisien.
Analisis Kecanduan Pornography Berdasarkan Signal Electroencephalogram Menggunakan Algoritma Deep Learning
Deteksi objektif kecanduan pornografi masih menjadi tantangan signifikan, seringkali menghambat intervensi klinis yang efektif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi Deep Learning untuk mendeteksi kecanduan pornografi secara non-invasif berdasarkan sinyal Electroencephalography (EEG). Penelitian ini menerapkan arsitektur Gated Recurrent Unit (GRU) untuk menganalisis data EEG yang diperoleh dari 14 responden menggunakan 19 channel. Data mentah diproses melalui tahapan filtering, Independent Component Analysis (ICA) untuk artifact removal, dan normalisasi. Hasil pengujian menunjukkan model GRU yang diusulkan berhasil mencapai akurasi 94,14%, dengan nilai precision dan recall seimbang (94%), serta F1-score 0,94 untuk kedua kelas (kecanduan dan non-kecanduan). Temuan ini menunjukkan bahwa arsitektur GRU sangat efektif untuk membedakan pola aktivitas otak antara individu pecandu dan non-pecandu. Penelitian ini berkontribusi menyediakan landasan ilmiah bagi pengembangan alat bantu diagnosis otomatis yang lebih akurat untuk menunjang program diagnosis dan rehabilitasi.
Implementasi Metode Apriori dalam Data Mining Penentuan Minat Beli Makanan dan Minuman
Perkembangan teknologi informasi memungkinkan pelaku usaha di bidang kuliner untuk memanfaatkan data transaksi dalam memahami pola perilaku konsumen. Belawan Cafe sebagai salah satu penyedia makanan dan minuman menghadapi tantangan dalam mengidentifikasi minat beli pelanggan secara efektif, sehingga diperlukan sistem yang dapat mengolah data transaksi untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat. Penelitian ini mengimplementasikan metode Apriori dalam teknik data mining guna menentukan pola keterkaitan antar produk makanan dan minuman yang sering dibeli secara bersamaan. Analisis dilakukan terhadap 130 transaksi dengan parameter minimum support 20% dan minimum confidence 30%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa beberapa menu memiliki tingkat kemunculan tinggi, seperti Ayam Penyet (65%), Indomie Goreng (65%), dan Kentang Goreng (58%). Aturan asosiasi terbaik yang terbentuk yaitu “Jika membeli Kentang Goreng maka membeli Ayam Penyet” dengan nilai support 43% dan confidence 73,68%, serta kombinasi “Es Jeruk dan Ayam Geprek maka membeli Ayam Penyet” dengan confidence 75,61%. Temuan ini menunjukkan adanya pola pembelian yang kuat dan konsisten di antara konsumen, sehingga dapat dimanfaatkan untuk strategi promosi, pengelolaan stok, dan peningkatan layanan di Belawan Cafe. Sistem berbasis website yang dibangun juga memudahkan pengelola untuk melakukan analisis secara cepat, praktis, dan interaktif. Dengan demikian, penerapan metode Apriori terbukti efektif dalam membantu pengambilan keputusan terkait pengembangan bisnis kuliner di Belawan Cafe.
Model Pengelompokkan Penerima Bantuan Sosial PKH dengan Teknik Data Mining
Program Keluarga Harapan (PKH) merupakan bantuan sosial yang diberikan kepada keluarga kurang mampu, namun proses penentuan penerima masih sering menghadapi kendala karena banyaknya data dan belum optimalnya analisis terhadap karakteristik calon penerima. Penelitian ini menerapkan teknik data mining K-Means clustering untuk mengelompokkan penerima bantuan sosial PKH di Kantor Camat Medan Labuhan berdasarkan sejumlah indikator sosial-ekonomi. Metode K-Means digunakan untuk menghasilkan pola pengelompokan yang dapat membantu perangkat kecamatan dalam memetakan tingkat kelayakan penerima bantuan secara lebih objektif. Kontribusi penelitian ini adalah menyediakan model pengelompokan yang dapat dijadikan alat bantu pendukung keputusan dalam proses penentuan prioritas penerima PKH. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data dapat terbagi ke dalam beberapa kelompok yang menggambarkan variasi tingkat kebutuhan dan kondisi ekonomi masyarakat. Keterbatasan penelitian ini terletak pada cakupan data yang hanya berasal dari satu kecamatan dan variabel yang digunakan masih terbatas pada data administratif yang tersedia. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model menghasilkan akurasi sebesar 92%, presisi 96,67%, recall 90,63%, dan F1-score 93,52%. Dengan penerapan sistem ini, proses seleksi penerima bantuan dapat dilakukan secara lebih cepat, transparan, dan tepat sasaran.
Analisis Perbandingan Kinerja Metode SAW dan MAUT dalam Menentukan Prioritas Penerima BPNT
Metode pengambilan keputusan multikriteria, seperti Simple Additive Weighting (SAW) dan Multi-Attribute Utility Theory (MAUT), banyak digunakan untuk menentukan kelayakan penerima bantuan. Namun, masih sedikit penelitian yang membandingkan kedua metode secara langsung menggunakan dataset dan konteks yang sama, khususnya untuk prioritas penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT). Penelitian ini membandingkan kinerja SAW dan MAUT berdasarkan peringkat, tingkat kesesuaian, dan korelasi Spearman, menggunakan 200 alternatif dengan 14 kriteria sosial-ekonomi melalui tahapan pengumpulan data, penerapan metode, analisis perbandingan hasil, pengujian tingkat kesesuaian dan korelasi Spearman, serta penarikan kesimpulan. Hasil menunjukkan tingkat kesesuaian yang sangat tinggi untuk kedua metode, yaitu 99,99391% (SAW) dan 99,99484% (MAUT), dengan korelasi Spearman 0,7225 yang menunjukkan hubungan positif kuat. SAW lebih sensitif terhadap variasi data dan arah preferensi benefit–cost, sedangkan MAUT cenderung stabil tetapi kurang peka terhadap perbedaan nilai. Kedua metode konsisten dan layak digunakan, sehingga pilihan dapat disesuaikan dengan karakteristik data dan kebutuhan analisis sistem pendukung keputusan.
Implementasi Algoritma Random Forest untuk Prediksi Kesehatan Mental Berdasarkan Faktor Gejala Depresi
Kesehatan mental adalah fondasi esensial bagi kualitas hidup individu dan produktivitas bangsa, dengan depresi menjadi salah satu kondisi yang paling umum dan memprihatinkan, memengaruhi jutaan orang secara global dan menyebabkan disabilitas signifikan. Diagnosis tradisional depresi yang bergantung pada penilaian klinis subjektif seringkali memakan waktu, memerlukan ketersediaan ahli, dan dapat terhambat oleh stigma, yang memperlambat penanganan efektif. Kebutuhan akan alat bantu yang objektif, skalabel, dan efisien untuk deteksi dini gejala depresi menjadi sangat mendesak. Penelitian ini mengusulkan solusi inovatif melalui implementasi dan evaluasi algoritma Random Forest untuk prediksi kesehatan mental, khususnya gejala depresi. Algoritma Random Forest, sebagai metode pembelajaran ensemble, dipilih karena kemampuannya dalam mengintegrasikan berbagai faktor risiko kompleks, mengurangi overfitting, serta mencapai akurasi dan stabilitas prediksi yang tinggi, yang sangat relevan untuk data kesehatan mental yang beragam. Hasil pengujian menunjukkan performa model yang sangat tinggi dengan akurasi mencapai 99,97% serta nilai presisi, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 1,00. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengembangkan model prediksi depresi yang akurat dan robust, sekaligus memberikan wawasan tentang faktor-faktor risiko kunci. Diharapkan model ini dapat menjadi alat bantu praktis bagi profesional kesehatan mental, meningkatkan efisiensi skrining awal, mempercepat identifikasi individu berisiko tinggi, dan mendukung pengambilan keputusan klinis yang lebih informatif, serta berkontribusi pada upaya pencegahan dan pengelolaan depresi.
Penerapan Metode Machine Learning Dan Teknik SMOTE untuk Prediksi Diabetes
Diabetes merupakan salah satu penyakit tidak menular yang prevalensinya terus meningkat secara global maupun nasional. Kondisi ini menimbulkan risiko komplikasi serius seperti penyakit jantung, stroke, hingga gagal ginjal apabila tidak terdeteksi sejak dini. Oleh karena itu, dibutuhkan metode prediksi berbasis data yang mampu membantu proses deteksi awal secara cepat, akurat, dan efisien. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja empat algoritma pembelajaran mesin, yaitu Random Forest, XGBoost, Support Vector Machine (SVM), dan K-Nearest Neighbor (KNN) dalam memprediksi penyakit diabetes menggunakan dataset publik dari Kaggle. Penelitian dilakukan dengan mengacu pada kerangka Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang terdiri dari tahapan seleksi data, pra-pemrosesan (data cleaning, transformasi, dan normalisasi), penyeimbangan kelas menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), pembagian data latih dan data uji dengan rasio 80:20, implementasi algoritma, serta evaluasi performa model. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik Accuracy, Precision, Recall, dan F1-Score untuk memastikan kualitas prediksi secara menyeluruh. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest dan XGBoost memberikan performa terbaik dengan nilai Accuracy, Precision, Recall, dan F1-Score sebesar 0,97. Model KNN menunjukkan performa cukup baik dengan skor 0,94, sementara SVM memperoleh nilai terendah sebesar 0,89. Temuan ini menegaskan bahwa penerapan kerangka KDD dengan teknik SMOTE mampu menghasilkan model prediksi yang optimal. Random Forest dan XGBoost direkomendasikan sebagai algoritma unggulan pada penelitian serupa, terutama pada dataset dengan karakteristik kelas yang tidak seimbang.
Detecting Deepfake Videos Using CNN and GRU Methods: Evaluating Performance on the Celeb-DF(v2) Dataset
The development of deep learning technology has allowed the emergence of the phenomenon of deepfakes, which is the manipulation of digital videos that resemble real videos with a high level of realism. These technologies pose serious threats to privacy, digital security, and the spread of false information. As the quality of deepfake videos increases, the detection of this fake content becomes increasingly challenging. This study aims to design and evaluate a deepfake video detection model using a combination of Convolutional Neural Network (CNN) and Gated Recurrent Unit (GRU). CNN is used to extract spatial features from each video frame, while GRU is used to capture the temporal relationships between frames. The dataset used is Celeb-DF(v2), which is a benchmark dataset that contains real videos and high-quality deepfake videos. The CNN-GRU model was trained and tested on the dataset, and its performance was evaluated using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics.
Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) pada Aplikasi Presensi Siswa Berbasis Pengenalan Wajah
Perkembangan teknologi kecerdasan artifisial menghadirkan peluang baru dalam peningkatan efisiensi administrasi akademik, termasuk dalam proses presensi siswa. Sistem presensi konvensional seperti barcode atau sidik jari masih dinilai kurang efektif untuk siswa sekolah dasar karena risiko kartu mudah hilang, antrian panjang, serta kegagalan pemindaian yang cukup sering terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan tersebut dengan merancang dan mengimplementasikan sistem presensi siswa berbasis pengenalan wajah menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang mampu bekerja secara real-time. Metode penelitian mencakup studi literatur, pengumpulan data primer berupa 320 foto wajah siswa Kelas 5 di SDN 01 Muara Enim, serta proses pengolahan data melalui normalisasi, konversi ke skala abu-abu, dan augmentasi (rotasi, flip, dan zoom) untuk meningkatkan variasi data. Model CNN kustom yang dibangun terdiri dari beberapa lapisan Convolution2D, Max Pooling, Dense, dan Dropout. Hasil sementara menunjukkan bahwa model yang diusulkan mencapai akurasi 96,8%, presisi 95,4%, dan recall 94,7%, serta memiliki performa Confusion Matrix yang lebih baik dibandingkan model pre-trained seperti VGG16 dan ResNet. Model terbaik kemudian diintegrasikan ke dalam prototipe sistem presensi yang terdiri atas aplikasi Android on-device dan website admin berbasis cloud. Temuan sementara ini menunjukkan bahwa penggunaan CNN berpotensi meningkatkan keakuratan, efisiensi, dan keandalan proses presensi siswa di lingkungan sekolah dasar.
Optimasi K-Means Menggunakan Algoritma Genetika pada Metode User-based Collaborative Filtering
Collaborative filtering merupakan teknik sistem rekomendasi yang menggunakan informasi rating dari beberapa pengguna untuk memprediksi rating suatu item bagi pengguna tertentu. Namun, tidak semua pengguna memberikan rating pada seluruh item. Hal ini menyebabkan ketidakmampuan sistem dalam menentukan nearest neighborhood, sehingga rekomendasi yang dihasilkan menjadi lemah. Penelitian ini mengusulkan penggunaan Algoritma K-Means untuk mengelompokkan neighborhood yang sesuai. Penentuan awal titik pusat klaster pada Algoritma K-Means dioptimalkan menggunakan Algoritma Genetika. Evaluasi dilakukan dengan memvariasikan jumlah klaster optimal pada beberapa metode pengukuran yang digunakan, yaitu Jaccard Similarity Coefficient, Sørensen–Dice Coefficient, dan Hamming Coefficient. Hasil pengujian menggunakan pengukuran Jaccard Similarity Coefficient, Sørensen–Dice Coefficient, dan Hamming Coefficient memperoleh nilai fitness masing-masing sebesar 4.490, 4.979, dan 4.964 untuk jumlah klaster optimal 4 dan 6. Sementara itu, nilai MAPE rata-rata untuk ketiga metode pengukuran kemiripan tersebut sebesar 60%.
Sistem Absensi Otomatis Menggunakan RFID dan ESP32-CAM dengan Real-Time Notification
Masih banyak sekolah di Indonesia yang menerapkan sistem absensi manual, seperti mencatat kehadiran siswa menggunakan tanda tangan di atas kertas. Metode ini dinilai kurang efisien, memakan waktu, serta rentan terhadap kecurangan seperti titip absen atau pemalsuan data. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem absensi otomatis berbasis Internet of Things (IoT) dengan menggunakan teknologi Radio Frequency Identification (RFID) dan ESP32-CAM. Sistem ini memanfaatkan kartu RFID sebagai identitas unik siswa dan ESP32-CAM sebagai verivikasi visual berupa pengambilan foto saat absensi dilakukan. Peneitian ini menggunakan metode rekayasa perangkat lunak yang mencakup analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian sistem. Hasil sementara menunjukan bahwa sistem ini mampu mencatat kehadiran siswa secara otomatis dan real-time, serta menyimpan bukti kehadiran dalam bentuk gambar, sehingga meningkatkan efisiensi dan meminimalisir potensi kecurangan. Sistem juga menyediakan notifikasi ke orang tua melalui Whatsapp sebagai bentuk transparansi kehadiran siswa
Klasifikasi Sentimen terhadap Layanan BPJS Menggunakan Model Hybrid IndoBERT dan Random Forest
Analisis sentimen terhadap opini publik di media sosial merupakan alat yang krusial bagi penyedia layanan seperti BPJS Kesehatan untuk mengevaluasi kualitas layanannya. Pendekatan yang akurat seperti fine-tuning model transformer IndoBERT seringkali terkendala oleh kebutuhan sumber daya komputasi yang tinggi. Penelitian ini membandingkan dua pendekatan berbasis IndoBERT: fine-tuning end-to-end dan transfer learning dengan ekstraksi fitur yang diklasifikasikan menggunakan Random Forest (RF). Eksperimen menggunakan 3.059 komentar berbahasa Indonesia terkait layanan BPJS yang telah dilabeli. Hasilnya menunjukkan bahwa model hybrid IndoBERT + RF secara signifikan mengungguli model fine-tuning secara keseluruhan. Model hybrid mencapai akurasi 98% dan F1-score tertimbang 0,98, dibandingkan dengan model fine-tuning yang hanya mencapai 92% dan 0,92. Selain itu, model hybrid menunjukkan peningkatan kinerja yang mencolok pada kelas minoritas (netral dan positif) serta jauh lebih efisien dalam waktu komputasi, dengan waktu pelatihan dan evaluasi hanya 33 detik berbanding 206 detik pada model end-to-end. Temuan ini membuktikan bahwa strategi transfer learning ringan berbasis IndoBERT tidak hanya mempertahankan akurasi tinggi tetapi juga menawarkan efisiensi sumber daya yang luar biasa, sehingga menjadi solusi yang sangat layak untuk implementasi sistem pemantauan opini publik di institusi dengan infrastruktur terbatas.
Model EPAM-2025 Untuk Analisis Keselarasan Opini Publik dan Kebijakan Literasi Digital
Transformasi digital yang berlangsung cepat menuntut peningkatan literasi digital yang lebih komprehensif. Namun, berbagai indikator nasional menunjukkan penurunan pada aspek etika digital, keamanan siber, dan kemampuan berpikir kritis. Penelitian ini bertujuan menganalisis kesenjangan antara opini publik dan kebijakan literasi digital nasional melalui pendekatan komputasional berbasis Natural Language Processing (NLP). Untuk tujuan tersebut, dikembangkan model hibrida orisinal EPAM-2025 (Entity–Policy Alignment Model) sebagai kerangka pengukuran keselarasan kebijakan. Dataset penelitian terdiri atas 2.165 tweet berbahasa Indonesia yang diperoleh secara etis melalui API platform X (Twitter). Prosedur analisis mencakup pembersihan data, tokenisasi, ekstraksi entitas menggunakan Named Entity Recognition (NER), analisis sentimen, serta pengukuran kesamaan semantik berbasis TF-IDF cosine similarity. Skor keselarasan dihitung menggunakan formula Sa = αSm + βSs(norm). Hasil penelitian menunjukkan dominasi opini netral (92,24%) serta tingkat kesamaan semantik yang sangat rendah (<0,1), menandakan bahwa terminologi kebijakan digital seperti digital safety dan digital ethics belum terinternalisasi dalam wacana publik. Model EPAM-2025 juga menunjukkan performa evaluatif yang stabil dengan klasifikasi tepat pada dua kategori aktif (“Tidak Selaras” dan “Perlu Analisis Lanjut”). Penelitian ini memberikan kontribusi metodologis melalui pengembangan pendekatan kuantitatif yang objektif untuk mengukur keselarasan opini publik terhadap kebijakan, serta membuka peluang pemanfaatan analitik opini publik dalam mendukung perumusan kebijakan nasional berbasis bukti.
Sistem Pendukung Keputusan Manajemen Training Menggunakan Metode Weighted Product Untuk Menentukan Prioritas Peserta Pelatihan
PT Mada Wikri Tunggal merupakan perusahaan manufaktur komponen metal dan plastik yang memiliki program pelatihan karyawan seperti 5R dan On the Job Training (OJT). Proses pelatihan yang masih dilakukan secara manual menimbulkan kendala seperti keterlambatan evaluasi, risiko kehilangan data, serta keterbatasan dalam penilaian objektif terhadap hasil pelatihan. Penelitian ini bertujuan merancang sistem pendukung keputusan berbasis web untuk mempermudah dan mempercepat proses pelatihan karyawan secara digital. Sistem dikembangkan dengan metode prototyping menggunakan PHP (Laravel) dan database MySQL. Metode Weighted Product digunakan untuk menentukan prioritas peserta pelatihan berdasarkan bobot kriteria yang telah ditetapkan. Pemodelan sistem dilakukan menggunakan UMLdan membuat diagram. pengujian dengan Black Box Testing menunjukkan bahwa sistem berjalan sesuai kebutuhan dan meningkatkan efisiensi, transparansi, serta akurasi pengambilan keputusan dalam pelatihan dan penempatan karyawan di PT Mada Wikri Tunggal.
Analisis Sentimen Naïve Bayes dengan TF-IDF dan 10-Fold pada Ulasan Aplikasi X
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan sentimen pada ulasan pengguna aplikasi X (Twitter) ke dalam kategori positif dan negatif secara otomatis untuk memperoleh gambaran objektif mengenai persepsi pengguna. Kebaruan penelitian terletak pada penerapan rangkaian preprocessing teks secara lengkap berbasis TF-IDF yang dikombinasikan dengan evaluasi model menggunakan teknik 10-fold cross-validation pada dataset berskala besar berjumlah 5.000 ulasan dari Google Play Store, sehingga menghasilkan model yang lebih akurat dan stabil dibanding pendekatan terdahulu. Metode penelitian mencakup tahapan text preprocessing (case folding, stopword removal, stemming, tokenizing, normalisasi karakter dan pembersihan simbol), transformasi TF-IDF untuk representasi numerik, dan klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes serta Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM memberikan performa tertinggi dengan akurasi rata-rata 90,02%, presisi 89,97%, recall 89,23%, dan F1-score 89,53%, melampaui Naïve Bayes yang memperoleh akurasi 87,14%, presisi 88,13%, recall 85,29%, dan F1-score 86,19%. Visualisasi wordcloud mengonfirmasi perbedaan kosakata dominan antara sentimen positif dan negatif. Temuan ini menegaskan bahwa SVM lebih unggul untuk klasifikasi sentimen berbasis teks pada ulasan aplikasi. Implikasi penelitian menunjukkan bahwa hasil analisis sentimen dapat menjadi sumber informasi berbasis data bagi pengembang dalam memetakan masalah dominan, meningkatkan kualitas layanan, dan memaksimalkan pengalaman pengguna secara berkelanjutan.
Evaluasi Komparatif Model Regresi Prediksi Saham BBCA dengan Analitik dan Visualisasi Interaktif Menggunakan Streamlit
Ketidakstabilan harga saham yang dipengaruhi oleh faktor fundamental dan teknikal menimbulkan kompleksitas dalam proses prediksi serta menuntut model yang akurat dan mampu melakukan generalisasi. Penelitian sebelumnya masih berfokus pada regresi linier konvensional tanpa membandingkannya dengan metode regularisasi maupun menelaah kontribusi rekayasa fitur dalam meningkatkan performa prediktif. Kontribusi penelitian ini adalah mengevaluasi dan membandingkan efektivitas Regresi Linier, Ridge Regression, dan Lasso Regression dalam memprediksi harga penutupan saham PT Bank Central Asia Tbk (BBCA). Kebaruan penelitian ini terletak pada penerapan tahapan preprocessing dan feature engineering yang menghasilkan tujuh variabel turunan, yaitu daily range, open–close change, daily return, lag features, moving average, volatility, dan transformasi logaritmik. Evaluasi model menggunakan Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil utama menunjukkan bahwa Regresi Linier memiliki akurasi tinggi pada data pelatihan namun mengalami overfitting pada data uji, Ridge Regression tidak memberikan peningkatan stabilitas yang berarti, sedangkan Lasso Regression menjadi model paling stabil dengan nilai R² sebesar 0,8247. Temuan ini memberikan manfaat berupa dasar pemilihan metode prediksi yang lebih stabil dan akurat untuk digunakan dalam analisis harga saham dengan volatilitas tinggi.
PID-Controlled Gyroscopic Stabilization for Roll Balancing: A Simulation and Experimental Study
In marine engineering, stabilizing boat roll motion under wave-induced disturbances is a crucial problem where traditional approaches frequently have drawbacks in terms of responsiveness, energy efficiency, and adaptability. In this study, a PID-controlled gyroscopic stabilization system for boat roll balancing is designed, simulated, and experimentally validated. To capture the coupled dynamics of servo motor behavior, gyroscopic torque generation, and boat roll motion, a thorough dynamic model was created. Four gain configurations—Low, Moderate, High, and Very High—were evaluated using the model-guided PID parameter tuning that was implemented in Python. The mechanical system incorporates a gyroscopic flywheel driven by BLDC and mounted on a servo-controlled cradle. An ESP32 microcontroller processes real-time roll angle feedback from an MPU6050 sensor. According to simulation results, the ideal balance between rise time (~300 ms), overshoot (~2°), and settling time (~1 s) was reached with moderate PID gains. While High and Very High gains displayed instability because of unmodeled vibrations and sensor noise, a scaled physical prototype that was built and tested under controlled disturbances demonstrated strong alignment with simulation trends for Low and Moderate gains. The results show that moderate gains, which offer both quick stabilization and reliable performance, offer the most useful configuration for real-world applications. This work contributes a validated methodology for optimizing PID-controlled systems in dynamic environments by bridging the gap between theoretical modeling and practical implementation of marine gyroscopic stabilization.
Deteksi Dini Penyakit Tanaman Jagung Berbasis Transfer Learning dengan Arsitektur DenseNet121
Jagung (Zea mays L.) merupakan komoditas pangan strategis di Indonesia yang berperan penting dalam ketahanan pangan, industri pakan ternak, hingga energi terbarukan. Produktivitas jagung kerap menurun akibat penyakit daun seperti Blight, Common Rust, dan Gray Leaf Spot, yang dapat mengurangi hasil panen hingga 30–50% jika tidak dideteksi sejak dini. Metode deteksi konvensional melalui pengamatan visual masih memiliki keterbatasan, antara lain subjektivitas penilaian, kurangnya tenaga ahli, serta keterlambatan dalam pengambilan keputusan. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan berbasis kecerdasan buatan yang mampu melakukan deteksi secara cepat, akurat, dan efisien di lapangan. Penelitian ini mengusulkan penggunaan transfer learning dengan arsitektur DenseNet121 untuk klasifikasi penyakit daun jagung. Dataset yang digunakan terdiri dari 2.818 citra yang terbagi ke dalam empat kelas utama (Blight, Common Rust, Gray Leaf Spot, Healthy), diperoleh dari kombinasi dokumentasi lapangan dan dataset terbuka daring. Data kemudian dibagi menggunakan stratified split menjadi 68% latih, 17% validasi, dan 15% uji. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi 93,48% dengan F1-score rata-rata 0,93. Kelas Healthy dan Common Rust teridentifikasi hampir sempurna, sementara kesalahan klasifikasi masih ditemukan pada Gray Leaf Spot yang sering terprediksi sebagai Blight. Kurva akurasi dan loss memperlihatkan dinamika pelatihan yang stabil tanpa indikasi overfitting, berkat penerapan augmentasi data, dropout, dan early stopping. Temuan ini menegaskan bahwa DenseNet121 berpotensi besar untuk diterapkan dalam sistem deteksi dini penyakit jagung berbasis AI, sekaligus mendukung pengembangan pertanian presisi dan peningkatan produktivitas nasional.
Penerapan Metode Combined Compromise Solution (CoCoSo) Dalam Penentuan Kelayakan Pemberian Insentif Karyawan
Penilaian kelayakan pemberian insentif kepada karyawan merupakan salah satu aspek penting dalam manajemen sumber daya manusia, guna mendorong motivasi dan produktivitas kerja. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pendukung keputusan berbasis website dengan menerapkan metode CoCoSo dalam menentukan kelayakan insentif karyawan di PT. Bolon Jaya Karya. Metode CoCoSo digunakan karena kemampuannya dalam menggabungkan beberapa kriteria penilaian menjadi satu skor akhir yang objektif dan adil. Proses evaluasi dilakukan terhadap 200 data karyawan, dan hasil pengujian menggunakan confusion matrix menunjukkan nilai akurasi sebesar 85%, presisi 89%, recall 82%, specificity 88%, dan F1-score sebesar 85%. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu memberikan hasil klasifikasi yang akurat dan andal. Implementasi sistem ini memberikan manfaat signifikan bagi perusahaan, antara lain mempercepat proses evaluasi, mengurangi bias subjektif, serta meningkatkan transparansi dan kepercayaan karyawan terhadap sistem insentif yang berlaku.
Klasifikasi Kelayakan Penerima Program Indonesia Pintar (PIP) Menggunakan Teknik Data Mining Naive Bayes
Program Indonesia Pintar (PIP) merupakan inisiatif bantuan pendidikan dari pemerintah yang ditujukan bagi siswa dari keluarga kurang mampu. Namun, dalam pelaksanaannya, proses seleksi penerima PIP sering kali dilakukan secara manual dan subjektif, sehingga rentan terhadap kesalahan dan ketidaktepatan sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi kelayakan penerima PIP dengan menggunakan teknik data mining melalui algoritma Naive Bayes. Pengujian dilakukan dengan data historis siswa di SMA Laksamana Martadinata. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode Naive Bayes menghasilkan performa yang memuaskan, dengan akurasi sebesar 95% pada data pengujian dan 90% pada data baru. Sistem ini diharapkan dapat mendukung pihak sekolah dalam proses seleksi penerima PIP secara lebih objektif, efisien, dan akurat.
Performance Analysis of Parallel Merge Sort Using MPI (Message Passing Interface) on Big Data Dataset
The rapid growth of data in the era of Big Data demands efficient and scalable algorithms to handle large datasets. Sorting, as a fundamental operation in data processing, plays a crucial role in various computational tasks. This study focuses on the performance analysis of the Parallel Merge Sort algorithm using the Message Passing Interface (MPI) to accelerate sorting operations on large-scale datasets. The implementation utilizes MPI for distributed memory communication across multiple processes, enabling concurrent data partitioning and merging. Experiments were conducted on datasets ranging from several hundred megabytes to multiple gigabytes to evaluate performance metrics such as execution time, speedup, and efficiency. The results demonstrate that the parallel implementation significantly reduces computation time compared to the sequential version, especially as the dataset size and the number of processes increase. However, the performance gain tends to decrease when communication overhead between MPI processes becomes dominant. Overall, the findings indicate that MPI-based Parallel Merge Sort is an effective approach for large-scale data sorting, providing a balance between computation and communication efficiency in parallel environments.
Analisis Sentimen Publik Terhadap Kenaikan Pajak Pertambahan Nilai (PPN) Sebesar 12% Menggunakan Naïve Bayes Classifier
Perkembangan teknologi digital membuka peluang yang semakin luas bagi masyarakat untuk menyampaikan pendapat secara bebas melalui berbagai platform media sosial. Salah satu isu yang banyak menarik perhatian publik adalah kebijakan pemerintah terkait kenaikan Pajak Pertambahan Nilai (PPN) menjadi 12%. Ragam opini yang muncul dari masyarakat dapat dimanfaatkan sebagai bahan pertimbangan dalam proses evaluasi maupun pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sentimen publik terhadap kebijakan kenaikan PPN dengan memanfaatkan algoritma Naïve Bayes Classifier. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data dari media sosial, pra-pemrosesan teks seperti case folding, tokenisasi, stopword removal, dan stemming serta pengubahan data teks ke bentuk numerik menggunakan metode TF-IDF. Dari total 600 data yang berhasil dihimpun dari media social X, dengan 80% digunakan sebagai data pelatihan dan 20% data sebagai data pengujian. Hasil penelitian menunjukkan adanya 51 tweet yang bernada positif, 352 bernada netral, dan 197 bernada negatif. Model Naïve Bayes menghasilkan performa klasifikasi yang cukup baik dengan akurasi 81,36%, presisi rata-rata 88%, recall 79%, dan F1-Score 82%. Temuan ini membuktikan bahwa Naïve Bayes merupakan algoritma yang efektif dan layak diandalkan untuk mengklasifikasikan opini publik secara cepat dan sistematis. Dengan demikian, model ini berpotensi menjadi alat pendukung dalam menganalisis persepsi masyarakat terhadap kebijakan pemerintah secara berbasis data.
Pengoptimalan Penjadwalan Rute Pengiriman Barang dengan Algoritma Genetika pada Logistik Terpadu
Pengiriman barang yang efisien merupakan faktor penting dalam sistem logistik terpadu, terutama dalam penentuan rute pengiriman yang optimal untuk meminimalkan jarak tempuh dan biaya operasional. Penelitian ini mengembangkan sistem penjadwalan rute pengiriman barang menggunakan Algoritma Genetika (AG). Proses optimasi dilakukan melalui tahapan seleksi, crossover, dan mutasi terhadap populasi awal berisi 5 kandidat rute. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma genetika berhasil menurunkan total jarak tempuh rute pengiriman dari rute awal 90 km menjadi 70 km, atau terjadi efisiensi jarak sebesar 22,2%. Selain itu, algoritma mampu menghasilkan beberapa konfigurasi rute optimal yang konsisten dengan nilai fitness tertinggi pada tiap generasi. Dengan pengurangan jarak tersebut, estimasi biaya operasional dapat ditekan hingga 20–25%, bergantung pada konsumsi bahan bakar kendaraan. Sistem penjadwalan rute yang dihasilkan juga mampu menyesuaikan secara dinamis terhadap perubahan jumlah titik tujuan dan kondisi operasional. Dengan demikian, penerapan Algoritma Genetika terbukti meningkatkan efisiensi distribusi dan mendukung proses pengambilan keputusan pada perusahaan logistik terpadu.
Optimasi Linear Support Vector Machine untuk Deteksi Smishing Multi-Kelas pada Dataset Tidak Seimbang
Serangan smishing (SMS phishing) menghadapi tantangan mendasar dalam deteksi berbasis machine learning akibat ketidakseimbangan distribusi kelas pada dataset dunia nyata, di mana instance kelas minoritas (smishing) justru paling kritis untuk diidentifikasi. Penelitian ini mengusulkan sebuah framework robust yang mengoptimasi Linear Support Vector Machine (SVM) dengan strategi hybrid sampling tiga tingkat untuk klasifikasi multi-kelas pada kondisi data tidak seimbang. Framework yang dikembangkan mengintegrasikan ekstraksi fitur hibrida TF-IDF dan meta-features dengan strategi penanganan ketidakseimbangan data yang komprehensif, yang meliputi Random Oversampling (ROS) untuk kelas minoritas, Random Undersampling (RUS) untuk kelas mayoritas, dan Embedding MixUp untuk augmentasi data level embedding. Optimasi parameter melalui GridSearchCV dengan validasi 5-fold berhasil menentukan konfigurasi optimal SVM Linear (C=0.5). Hasil evaluasi pada test set mendemonstrasikan kemampuan klasifikasi yang tinggi dan seimbang, dengan pencapaian akurasi 96,7% dan F1-macro 87,6%. Kinerja yang konsisten merata pada semua kelas ini tercermin dari recall smishing 84% sambil mempertahankan recall ham 99%. Temuan ini menegaskan bahwa kombinasi Linear SVM dan strategi hybrid sampling berhasil menghasilkan model deteksi smishing yang robust, seimbang, dan siap diimplementasikan dalam skenario dunia nyata.
Sistem Monitoring dan Verifikasi Riwayat Kendaraan Bekas Berbasis QR Code pada Showroom Motor
Kurangnya keterbukaan informasi terkait riwayat kendaraan, seperti catatan servis, kepemilikan, dan status pajak, sering menurunkan kepercayaan konsumen terhadap showroom kendaraan bekas. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi yang mampu meningkatkan transparansi dan keandalan data kendaraan dengan memanfaatkan teknologi Kode Respons Cepat. Sistem ini dirancang untuk menampilkan informasi kendaraan secara digital, akurat, dan mudah diakses oleh konsumen. Penelitian menggunakan metode pengembangan sistem yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Data penelitian diperoleh melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi di showroom Imam Jaya Motor, Kabupaten Bekasi. Sistem yang dibangun terdiri dari dua komponen utama, yaitu website admin untuk pengelolaan data kendaraan dan aplikasi mobile untuk pemindaian serta penampilan detail kendaraan. Hasil pengujian menggunakan metode black box menunjukkan bahwa seluruh fitur utama, seperti login, pengelolaan data, pembuatan kode, dan pemindaian kendaraan, berfungsi dengan baik. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penerapan sistem berbasis Kode Respons Cepat dapat menjadi solusi efektif dalam meningkatkan efisiensi operasional dan kepercayaan konsumen terhadap layanan showroom kendaraan bekas.
Estimasi Penjualan Sembako Menggunakan Teknik Data Mining Regresi Linear Berganda
Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi penjualan sembako menggunakan teknik data mining dengan metode regresi linear berganda pada CV. Surya Kencana Sembako. Model ini dirancang untuk membantu perusahaan dalam memperkirakan jumlah penjualan secara lebih akurat berdasarkan data historis. Dataset akhir yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 867 data penjualan setelah melalui proses pembersihan data, seleksi fitur, dan penanganan outlier. Pengujian dilakukan terhadap dua kelompok data, yaitu 30 data baru dan 174 data testing. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model memiliki kinerja prediksi yang sangat baik, dengan nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 628.18 dan 520.7, Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 25.06 dan 22.82, serta Mean Absolute Error (MAE) sebesar 13.91 dan 10.21 pada masing-masing pengujian. Nilai koefisien determinasi (R²) yang diperoleh sebesar 0.92 pada data baru dan 0.97 pada data testing menunjukkan bahwa model dapat menjelaskan variasi data penjualan dengan sangat baik. Kontribusi utama penelitian ini adalah menghasilkan model estimasi penjualan berbasis regresi linear berganda yang terintegrasi ke dalam sistem informasi penjualan berbasis web. Implikasi dari penelitian ini adalah perusahaan dapat melakukan perencanaan stok dan pengambilan keputusan operasional secara lebih efisien dan tepat sasaran berdasarkan prediksi penjualan yang akurat.
Model Clustering Anomali Detection pada Jaringan LAN dengan Algoritma K-Means
Penelitian ini menganalisis deteksi anomali pada jaringan LAN PT. Jala Lintas Media menggunakan metode clustering K-Means. Sebanyak 156 paket trafik jaringan digunakan sebagai dataset, yang diekstraksi menjadi beberapa fitur utama seperti panjang paket, jenis protokol, flag koneksi, ukuran payload, dan waktu kedatangan paket. Proses clustering dilakukan untuk memisahkan pola trafik normal dan anomali, kemudian hasilnya dievaluasi menggunakan confusion matrix berdasarkan label aktual. Model menghasilkan precision 100%, menunjukkan bahwa seluruh paket yang terdeteksi sebagai anomali benar-benar merupakan anomali. Namun, recall hanya 61%, yang mengindikasikan bahwa model gagal mendeteksi sebagian besar anomali. Rendahnya recall dipengaruhi oleh ketidakseimbangan distribusi data (anomali jauh lebih sedikit), kemiripan fitur antara trafik normal dan anomali, serta nilai K yang belum sepenuhnya memisahkan cluster secara optimal. F1-Score sebesar 76% menunjukkan kebutuhan untuk meningkatkan sensitivitas model terhadap variasi anomali. Penelitian ini berkontribusi pada pemahaman penerapan K-Means dalam deteksi anomali jaringan LAN serta memberikan arah pengembangan metode yang lebih adaptif untuk meningkatkan deteksi anomali di lingkungan jaringan operasional.
Komparasi Transformer T5 dan BART+BERT Untuk Pembangkitan Kata Kunci Otomatis Dari Abstrak Ilmiah
Peningkatan volume publikasi ilmiah menuntut sistem pengindeksan yang efisien, di mana kata kunci memegang peran krusial. Penelitian ini membandingkan efektivitas dua pendekatan berbasis model transformer—T5 dan kombinasi BART+BERT—dalam membangkitkan kata kunci secara otomatis dari abstrak artikel ilmiah. Eksperimen dilakukan menggunakan 100 artikel jurnal multidisipliner dengan evaluasi berbasis ROUGE (kesamaan leksikal) dan Semantic Similarity (kesamaan makna). Hasil menunjukkan bahwa T5 unggul dalam menghasilkan kata kunci eksplisit yang presisi dan cocok untuk pengindeksan teknis, dengan skor Semantic F1 0,5233 terhadap ground truth. Sebaliknya, BART lebih efektif menangkap tema keseluruhan abstrak, menghasilkan kata kunci yang representatif secara semantik dengan Semantic F1 0,7517, sehingga ideal untuk sistem rekomendasi atau klasifikasi topik. Filter BERT terbukti meningkatkan kualitas semantik, sementara Jaccard lebih baik dalam pencocokan leksikal. Temuan ini menekankan pentingnya pemilihan model dan strategi filtering yang disesuaikan dengan tujuan aplikasi sistem pembangkitan kata kunci otomatis.
Penerapan Metode Collaborative Filtering untuk Rekomendasi Pemilihan Bibit Herbal Temulawak
Budidaya tanaman obat di Indonesia menunjukkan perkembangan signifikan seiring meningkatnya industri obat tradisional dan tren masyarakat terhadap gaya hidup alami. Temulawak (Curcuma xanthorrhiza) merupakan salah satu tanaman herbal unggulan yang memiliki nilai ekonomi tinggi serta manfaat kesehatan karena kandungan kurkuminoid, minyak atsiri, dan senyawa bioaktif lainnya. Namun, pemilihan bibit temulawak berkualitas masih sering dilakukan berdasarkan pengalaman subjektif petani, sehingga berpotensi menghasilkan ketidaktepatan dalam budidaya. Penelitian ini bertujuan menentukan bibit temulawak terbaik dengan menerapkan metode Collaborative Filtering sebagai sistem rekomendasi berbasis preferensi pengguna. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan model pengembangan sistem Rapid Application Development (RAD). Data diperoleh melalui observasi, wawancara, studi pustaka, serta pengumpulan rating bibit dari petani di Desa Pulo Bandring, Kabupaten Asahan. Proses perhitungan rekomendasi dilakukan menggunakan Item-Based Collaborative Filtering yang menghasilkan skor prediksi untuk setiap alternatif bibit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Collaborative Filtering mampu memberikan rekomendasi bibit secara lebih objektif. Bibit dengan nilai rekomendasi tertinggi diperoleh oleh Bibit 1 (C1) dengan skor 4,349, sedangkan nilai terendah diperoleh oleh Bibit 4 (C4) dengan skor 1,533. Sistem rekomendasi yang dibangun dapat membantu petani memilih bibit temulawak terbaik secara terukur dan efektif, serta berpotensi meningkatkan hasil panen dan pendapatan.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS
Evaluasi kinerja karyawan memegang peranan penting dalam menentukan kualitas sumber daya manusia suatu perusahaan. Namun, metode evaluasi manual seringkali subjektif dan memakan waktu, sehingga menghasilkan hasil yang kurang akurat. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, penelitian ini mengembangkan Sistem pendukung keputusan untuk memilih karyawan terbaik dengan mengintegrasikan Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Metode AHP digunakan untuk memberikan nilai bobot pada setiap kriteria evaluasi, sedangkan TOPSIS diterapkan untuk memeringkat karyawan berdasarkan kedekatannya dengan solusi positif dan negatif yang ideal. Kriteria evaluasi tersebut meliputi kinerja, loyalitas, disiplin, kerja sama tim, dan jumlah tugas yang belum selesai. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Consistency Ratio sebesar 0,0834 (<0,1), yang menunjukkan bahwa proses pembobotan telah konsisten. Berdasarkan perhitungan, karyawan dengan nilai preferensi tertinggi adalah Salma Nurhaliza, dengan skor 0,842882. Studi ini menunjukkan bahwa integrasi metode AHP dan TOPSIS dapat menghasilkan hasil evaluasi yang lebih objektif, tepat, dan efisien, menjadikannya alat yang dapat diandalkan bagi perusahaan untuk menentukan karyawan terbaik secara transparan dan terukur.
Implementasi Metode SAW untuk Pemilihan Siswa dalam Mengikuti Olimpiade Bahasa Inggris
SMK Bina Satria menghadapi kendala dalam menyeleksi siswa untuk mengikuti Olimpiade Bahasa Inggris, terutama karena proses seleksi masih dilakukan secara manual dan sering hanya mempertimbangkan nilai akademik. Padahal, kemampuan olimpiade memerlukan penilaian lebih komprehensif, seperti kecakapan bahasa Inggris, pengalaman kompetisi, dan motivasi siswa. Penelitian ini bertujuan merancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk membantu proses seleksi agar lebih objektif dan terstandar. Metode SAW digunakan untuk melakukan normalisasi, pembobotan, dan perangkingan berdasarkan lima kriteria utama. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menghitung nilai akhir setiap siswa secara otomatis dan menghasilkan rekomendasi peserta yang layak. Dari 50 siswa yang dianalisis, sistem menetapkan lima peserta dengan nilai tertinggi, yaitu: Sami Aziz Ipatonah Damanik (0,9375), Khaliqul Mufti Sidiq (0,9225), Dearil Frizi (0,9225), Wildan Argiyudha (0,8975), dan Muhammad Anggara (0,8875). Implementasi sistem SAW terbukti dapat mempercepat proses seleksi, meningkatkan akurasi penilaian, serta mengurangi subjektivitas guru dalam pengambilan keputusan.
Peningkatan Kinerja K-Means Clustering Berdasarkan Pembobotan Jarak Menggunakan Metode Principal Component Analysis
Algoritma K-Means memiliki beberapa kelemahan, salah satunya terletak pada model jarak yang digunakan dalam penentuan kemiripan antar data yang memberikan perlakuan yang sama terhadap setiap atribut data, sehingga atribut yang kurang relevan dan memiliki sedikit kontribusi terhadap variasi data dapat memberikan dampak yang cukup berpengaruh terhadap hasil clustering. Hal ini tentu saja dapat menurunkan kinerja algoritma K-Means. Pembobotan atribut merupakan salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan korelasi atribut data terhadap variasi data. Semakin tinggi nilai bobot dari suatu atribut maka semakin besar korelasinya terhadap variasi data, sehingga nilai bobot yang rendah dari suatu atribut tentunya memiliki sedikit kontribusi terhadap variasi data dan dapat memberikan dampak yang cukup berpengaruh terhadap kinerja dan hasil clustering. Pada penelitian ini, metode yang digunakan dalam perhitungan bobot atribut data yaitu Principal Component Analysis (PCA). Untuk melakukan pengujian terhadap metode yang diusulkan, maka penelitian ini menggunakan dataset dari UCI Machine Learning yang terdiri dari 351 data Ionosphere, 4177 data Abalone serta 1096 data kualitas udara dari Laboratorium Udara Kota Pekanbaru dan 120 data kualitas air. Evaluasi kinerja Clustering yang diusulkan berdasarkan nilai Sum of Square Error (SSE). Hasil pengujian pada penelitian ini terlihat bahwa dengan metode yang diusulkan dapat menghasilkan nilai SSE yang signifikan lebih kecil.
Analisis Pengaruh Hyperparameter terhadap Kinerja MobileNetV2 dan InceptionV3 pada Klasifikasi Retakan Beton
Deteksi retakan pada permukaan beton merupakan langkah penting dalam menjaga keandalan dan keselamatan struktur infrastruktur. Metode inspeksi visual masih memiliki keterbatasan karena dipengaruhi kondisi lingkungan, subjektivitas operator, serta potensi kesalahan identifikasi. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini membandingkan performa dua arsitektur Convolutional Neural Network (CNN), yaitu MobileNetV2 dan InceptionV3, dalam melakukan klasifikasi citra retakan beton. Dataset yang digunakan adalah NYA-Crack-DATA yang terdiri dari dua kelas, yaitu crack dan no-crack, dengan total 5.026 citra. Seluruh citra diproses melalui tahapan pra-pemrosesan dan augmentasi untuk menghasilkan data yang seragam, lebih variatif, serta mendukung proses pelatihan yang stabil pada kedua model modern tersebut.Penelitian ini berfokus pada analisis pengaruh hyperparameter terhadap performa kedua arsitektur CNN tersebut. Empat hyperparameter utama diuji secara bertahap, meliputi learning rate, dropout, batch size, dan epoch. Evaluasi setiap konfigurasi dilakukan menggunakan Stratified 5-Fold Cross-Validation agar hasil yang diperoleh lebih stabil, konsisten, dan tidak bias. MobileNetV2 menunjukkan performa terbaik pada kombinasi learning rate 0.0005, dropout 0.2, batch size 128, dan 30 epoch, dengan akurasi 0.981, presisi 0.979, recall 0.988, dan F1-score 0.984. Sementara itu, InceptionV3 mencapai akurasi tertinggi sebesar 0.966 pada konfigurasi learning rate 0.0003, dropout 0.8, batch size 128, dan 40 epoch.Hasil penelitian menunjukkan bahwa MobileNetV2 lebih unggul dalam akurasi, stabilitas, serta efisiensi komputasi dibandingkan InceptionV3, sehingga lebih sesuai untuk implementasi nyata pada perangkat dengan keterbatasan sumber daya komputasi modern.
Exchange Sort and Selection Sort Algorithms: Comparison and Theoretical Analysis
The purpose of this study is to analyze the comparison of sorting algorithms. Searching algorithm is a main issue in computer science. Many algorithms have been presented by experts. The main issue is the efficiency of these algorithms. Sorting a large number of data will create time issues. Time needed to sort the data is very crucial in this context. Many sorting algorithms are in the field. Two of them are selection sort and exchange sort algorithms. These two are a popular algorithm in data structure. Exchange sort algorithm is very similar to Bubble Sort. Many say Bubble Sort is the same as Exchange Sort. The difference is in how it compares elements. Exchange sort compares one element to the other elements in the array and swaps elements if necessary. Selection sort algorithm is a combination of sorting and searching. For each process, comparison and theoretical analysis is given. The unsorted elements with the smallest or largest values are searched for and exchanged to their appropriate positions within the array. In the comparison and theoretical analysis 1, it was conducted by hand and we got the numbers to be descending from 11, 23, 30, 39, 41, 51 to be 51, 41, 39, 30, 23, 11. For the comparison and theoretical analysis 2, we got the numbers to be descending from 1, 22, 10, 9, 42, 26 to be 42, 26, 22, 10, 9, 1. The most swap happened in exchange sort of comparison and theoretical analysis 1 with 14 swaps, in the second exchange sort it is only 11 swaps. The research gap is about stages of processes algorithm with methodology systematic literature review. The stages of systematic literature review is presented which is planning, conducting literature search, and reporting. PRISMA flow chart is also presented. a visual representation of the article selection process. This diagram illustrates four main stages: Identification, Screening, Eligibility, Inclusion.
DSS Determines the Best Urban Village in handling COVID-19 Using AHP Method
This study aims to develop a Decision Support System (DSS) using the Analytic Hierarchy Process (AHP) method to determine the best-performing urban village in handling COVID-19 in Medan City, Indonesia. The research addresses the problem of the absence of a structured, data-driven evaluation model to objectively measure the performance of 151 urban villages across 21 sub-districts during the pandemic. Four criteria were used in the decision-making process: number of deaths, number of recovered patients, number of active cases, and the level of community compliance. The DSS, developed using a website-based programming language and integrated with the AHP method, generated weighted scores and ranked all evaluated villages. The results indicate that Harjosari I Village (A1), located in Medan Amplas Sub-district, achieved the highest overall score and was identified as the best urban village in handling COVID-19. System usability testing also produced very positive results, with Clarity of Instructions (90), Material Content (90), Discussion (93), and Interface Appearance (90), yielding an average score of 90 categorized as Very Adequate. This study contributes a validated web-based DSS model that supports objective evaluation, enhances transparency, and strengthens evidence-based decision-making for local governments in managing public health crises.
Evaluating Inclusive Public Services In Medan City Using CoCoSo Method
Ensuring the inclusiveness of public services remains a critical challenge in urban governance, particularly in decentralized regions characterized by unequal access and service quality. This study evaluates the level of public service inclusivity across sub-districts in Medan City using the Multi-Criteria Decision Making (MCDM) approach, specifically the Combined Compromise Solution (CoCoSo) method. The evaluation is based on ten inclusivity criteria covering physical and digital accessibility, service availability for vulnerable groups, service quality, transparency, community participation, and service innovation. The study employs primary data obtained through direct observations and semi-structured interviews with service users and stakeholders, as well as secondary data derived from official statistics and government documents. CoCoSo integrates the Weighted Sum Model (WSM) and Weighted Product Model (WPM) to generate stable and objective rankings of 21 sub-districts. The final CoCoSo scores range from 0.7262 to 10.7427. The results indicate that Medan Maimun and Medan Petisah achieved the highest and identical scores of 10.7427, reflecting strong performance in accessibility, service quality, and supporting infrastructure. In contrast, several sub-districts exhibit relatively low inclusivity scores, highlighting persistent disparities in service distribution and limited community participation. These findings underscore the need for targeted infrastructure development, expansion of inclusive digital services, and strengthening participatory feedback mechanisms to enhance equitable public service delivery. This study contributes a structured evaluation framework that can support evidence-based policymaking and regular monitoring of public service inclusivity at the local government level.
Identifikasi Faktor Risiko Serangan Jantung di Indonesia Menggunakan Model Prediktif LightGBM
Peningkatan prevalensi serangan jantung di Indonesia telah menjadi isu kesehatan publik yang signifikan karena penyakit ini konsisten termasuk penyebab kematian tertinggi secara nasional. Meskipun berbagai studi epidemiologis telah mengidentifikasi faktor risiko klinis maupun perilaku, pendekatan berbasis data untuk prediksi individual masih relatif terbatas, terutama pada konteks populasi Indonesia dengan karakteristik heterogen. Untuk menjawab kesenjangan tersebut, penelitian ini mengembangkan model prediktif serangan jantung menggunakan algoritma Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) yang dikenal efisien pada data berukuran besar. Dataset terdiri dari 158.355 observasi dan 28 fitur demografis, gaya hidup, dan indikator medis. Prosedur prapemrosesan mencakup imputasi nilai hilang, pengkodean variabel kategorikal, seleksi fitur menggunakan Principal Component Analysis (PCA), serta penyeimbangan distribusi kelas melalui Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE). Kinerja prediksi dievaluasi menggunakan metrik klasifikasi standar, di mana LightGBM mencapai akurasi 83,39% (train) dan 77,92% (test); presisi 85,67% dan 79,38%; recall 80,19% dan 75,44%; F1-score 82,84% dan 77,36%; serta AUC-ROC 91,84% dan 87,37%. Analisis komponen utama menunjukkan kontribusi varians yang tinggi pada fitur terkait pola konsumsi, penggunaan obat, stres, dan hipertensi. Hasil ini mengindikasikan bahwa LightGBM merupakan pendekatan yang menjanjikan untuk mendukung deteksi risiko serangan jantung secara lebih awal dan berpotensi meningkatkan strategi mitigasi penyakit kardiovaskular di Indonesia.
Analyzing ChatGPT Impact on Student Productivity in Information Technology Program at Politeknik Negeri Tanah Laut
The rapid development of generative artificial intelligence, particularly ChatGPT, has transformed the way students complete academic tasks, especially in the field of Information Technology. Despite its widespread adoption, concerns remain regarding its impact on students’ productivity and learning quality. This study aims to analyze the effect of ChatGPT usage on the productivity of students in the Information Technology Study Program at Politeknik Negeri Tanah Laut. A quantitative research approach with a survey method was employed. Data were collected through a Likert-scale questionnaire distributed to active students who had used ChatGPT for academic purposes. The collected data were analyzed using validity and reliability tests, followed by simple linear regression analysis to examine the effect of ChatGPT usage on student productivity. The results indicate that ChatGPT usage has a positive and significant effect on student productivity. Productivity improvements are mainly observed in task efficiency and timely task completion. However, the quality of academic outputs remains highly dependent on students’ ability to critically evaluate, verify, and further develop the outputs generated by ChatGPT. These findings suggest that ChatGPT functions effectively as an academic assistant rather than a substitute for critical thinking and independent learning. This study concludes that ChatGPT can be utilized as a supportive academic tool to enhance student productivity when used appropriately and responsibly, supported by adequate AI literacy and academic supervision. The findings are expected to provide empirical insights for higher education institutions in formulating policies and guidelines for the ethical and productive use of ChatGPT in academic activities.
Model Klasifikasi Penyakit Kulit pada Kucing dengan Metode Machine Learning
Penelitian ini membahas pengembangan sistem klasifikasi penyakit kulit pada kucing menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Latar belakang penelitian ini didasari oleh tingginya kasus penyakit kulit pada kucing serta keterbatasan akses terhadap layanan medis hewan saat klinik tidak tersedia. Sistem yang dirancang bertujuan untuk membantu pemilik kucing maupun dokter hewan dalam mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala yang muncul. Data penelitian diperoleh melalui pengumpulan dataset gejala penyakit kulit kucing, kemudian dilakukan pra-pemrosesan data, transformasi, dan klasifikasi menggunakan algoritma KNN. Evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix dengan hasil akurasi sebesar 86%, presisi 80%, recall 86%, dan F1-score 83%. Hasil ini menunjukkan bahwa metode KNN cukup efektif dalam mengklasifikasikan jenis penyakit kulit kucing, seperti infeksi bakteri, alergi kulit, scabies, ringworm, dan feline acne. Sistem ini diharapkan dapat menjadi alternatif solusi dalam membantu pengambilan keputusan medis pada hewan peliharaan.
Algoritma Clustering untuk Menentukan Kategori Siswa Berdasarkan Prestasi pada SMA Pangeran Antasari
Penentuan kategori prestasi siswa di SMA Pangeran Antasari masih dilakukan secara manual sehingga kurang efisien dan rentan menghasilkan penilaian yang subjektif. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan siswa ke dalam tiga kategori prestasi, yaitu tinggi, cukup, dan rendah. Dataset yang digunakan berjumlah 1.091 data siswa, mencakup nilai akademik, absensi, serta prestasi non-akademik. Proses evaluasi model dilakukan menggunakan metode Elbow untuk menentukan jumlah cluster optimal, dan pengujian menggunakan confusion matrix terhadap 30 data uji. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means mampu melakukan pengelompokan dengan baik, dengan tingkat akurasi sebesar 93,33%, serta rata-rata F1-score mencapai 94,2%. Temuan ini memperlihatkan bahwa K-Means efektif dalam memberikan pemetaan prestasi siswa secara objektif dan dapat membantu sekolah dalam proses evaluasi dan pengambilan keputusan akademik.