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).
Perbandingan SVM dan Logistic Regression Berbasis SMOTE pada Analisis Sentimen Menteri Keuangan di YouTube
YouTube telah berkembang menjadi salah satu ruang utama bagi masyarakat untuk menyampaikan opini terhadap isu publik, termasuk respons terhadap figur pejabat pemerintah. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan memetakan persepsi publik terhadap Menteri Keuangan Republik Indonesia melalui analisis sentimen berbasis machine learning, dengan mengkomparasikan kinerja algoritma Support Vector Machine dan Logistic Regression. Data berjumlah 4.003 data komentar dikumpulkan dari komentar berbagai kanal YouTube berdasarkan pencarian topik terkait, kemudian melalui tahapan pre-processing dan pelabelan otomatis menggunakan Indonesian Sentiment Lexicon (InSet). Meskipun pelabelan otomatis berbasis leksikon ini efisien, pendekatan ini memiliki keterbatasan untuk mendeteksi sarkasme dan menangkap konteks kalimat yang kompleks. Setelah fitur diekstraksi menggunakan pembobotan TF-IDF, teknik Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) diterapkan untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan label pada data latih. Pengujian model membuktikan bahwa pendekatan yang diusulkan berhasil melakukan klasifikasi dengan sangat baik. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Support Vector Machine memberikan tingkat akurasi tertinggi sebesar 90%, sedikit mengungguli Logistic Regression yang mencatatkan akurasi sebesar 89%. Kontribusi ilmiah dalam studi ini menegaskan bahwa algoritma klasifikasi berbasis SMOTE efektif dalam menangani masalah ketimpangan data, dengan menunjukkan peningkatan performa model dibandingkan penelitian terdahulu yang serupa.
Copyright (c) 2026 Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
STAB-AD: Framework Deteksi Anomali Mobile Banking Berbasis Perilaku Dan Spatio-Temporal
Perkembangan mobile banking meningkatkan risiko fraud, seperti unauthorized transaction dan account takeover (ATO), yang semakin kompleks dan sulit dideteksi. Penelitian ini mengusulkan metode Spatio-Temporal and Behavioral Agreement-based Anomaly Detection (STAB-AD) untuk mendeteksi anomali transaksi melalui integrasi fitur perilaku dan spatio-temporal. Model mengombinasikan Isolation Forest, Local Outlier Factor, dan One-Class SVM dengan mekanisme agreement-based untuk mengukur konsistensi antar model dan mengklasifikasikan tingkat risiko. Fitur yang digunakan mencakup frekuensi transaksi, deviasi nilai, time gap, perubahan perangkat, serta indikator spatio-temporal seperti jarak geografis, velocity, dan impossible travel. Evaluasi dilakukan menggunakan precision, recall, F1-score, dan ROC-AUC dengan pendekatan pseudo-labeling berbasis aturan sebagai proksi ground truth pada data tidak berlabel. Hasil menunjukkan bahwa STAB-AD mampu meningkatkan kinerja deteksi dibandingkan baseline serta efektif dalam risk stratification, dengan hanya 0,72% transaksi teridentifikasi sebagai risiko tinggi. Fitur spatio-temporal terbukti signifikan dalam mengidentifikasi pola perpindahan tidak wajar yang mengindikasikan potensi ATO. Namun, penelitian ini masih terbatas pada penggunaan threshold berbasis asumsi dan validasi tanpa label aktual, sehingga diperlukan pendekatan yang lebih data-driven serta evaluasi berbasis ground truth pada penelitian selanjutnya.
Optimasi Pencarian UMKM Berbasis AI dan Location-Based Search di Solo Raya
Digitalisasi Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di Solo Raya masih menghadapi kendala pada sistem pencarian direktori, seperti ketidakmampuan menangani kesalahan penulisan, belum terintegrasi dengan pencarian berbasis lokasi, serta kurang optimal dalam performa saat jumlah pengguna meningkat. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan pencarian UMKM melalui integrasi Artificial Intelligence (AI) dan location-based search dalam sebuah sistem direktori online. Sistem dikembangkan menggunakan metode Agile dengan empat sprint serta memanfaatkan Next.js, Express.js, MongoDB, dan Meilisearch. Kontribusi utama penelitian ini adalah integrasi model AI LLaMA 3.3 70B dengan Meilisearch untuk mendukung pencarian toleran kesalahan penulisan (typo-tolerance) dan rekomendasi kata kunci, serta penerapan location-based search untuk menampilkan UMKM terdekat dalam radius 20 km. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai rancangan berdasarkan black-box testing. Pengujian performa menggunakan PageSpeed Insights menunjukkan hasil yang baik dengan skor tinggi pada sebagian besar parameter. Pengujian usability menghasilkan skor System Usability Scale (SUS) sebesar 72 yang termasuk kategori dapat diterima (acceptable), serta tingkat kegunaan fitur pencarian sebesar 82,66% dengan kategori sangat baik. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan kualitas pencarian UMKM secara efektif.
Sistem Rekomendasi Objek Wisata Di Kabupaten Karanganyar Menggunakan SAW dan TOPSIS Berbasis Mobile
Kabupaten Karanganyar memiliki beragam destinasi wisata unggulan, namun wisatawan sering kesulitan menentukan destinasi yang sesuai preferensi mereka. Sistem rekomendasi yang ada umumnya menerapkan satu metode Multi-Criteria Decision Making (MCDM) berbasis web tanpa pembanding, sehingga validitas hasil belum terverifikasi silang. Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi destinasi wisata berbasis mobile yang mengimplementasikan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) secara bersamaan menggunakan framework Flutter, metode Waterfall, dan Supabase sebagai backend. Hasil pengujian terhadap 12 destinasi serta memanfaatkan lima kriteria penilaian yaitu kategori, rating, harga, jarak, dan tujuan wisata, menunjukkan kedua metode menghasilkan peringkat identik, dengan De Tjolomadoe sebagai rekomendasi utama. Hasil perhitungan SAW sebesar 0,9550 dan TOPSIS sebesar 0,9306, membuktikan konsistensi rekomendasi antar metode. Kontribusi utama penelitian ini adalah validasi silang dua metode MCDM dalam satu aplikasi mobile lintas platform Android dan iOS dengan kriteria jarak GPS real-time.
Pengembangan Sistem Absensi Mobile Berbasis Flutter dengan QR Code dan GPS
LPK Kartika Sinar Persada merupakan lembaga kursus yang salah satu programnya adalah kursus stir mobil. Proses absensi yang saat ini menggunakan Google Form memang telah dilakukan secara digital, namun masih memiliki beberapa kendala seperti kesalahan pengisian data, tidak adanya mekanisme verifikasi kehadiran, serta belum mendukung pemantauan performa instruktur. Penelitian ini bertujuan merancang serta membangun aplikasi absensi mobile berbasis Flutter pada platform Android dengan mengintegrasikan pemindaian QR Code dinamis berbasis Time-Based One-Time Password (TOTP) dan verifikasi lokasi menggunakan GPS, serta menyediakan fitur pemantauan performa instruktur berdasarkan kelengkapan penyampaian materi dan analisis sentimen evaluasi siswa menggunakan model OpenAI yang diolah dengan pendekatan Multi-Criteria Analysis (MCA). Sistem dikembangkan menggunakan metode Waterfall dengan tahapan analisis, desain, pengembangan, pengujian, dan pemeliharaan. Berdasarkan hasil pengujian fungsional menggunakan Black Box Testing, seluruh fitur sistem berjalan sesuai spesifikasi. Evaluasi usability menggunakan System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor rata-rata 74 yang termasuk dalam kategori Acceptable dengan predikat Good. Pengujian performa menggunakan Flutter DevTools menunjukkan kestabilan frame rate pada kisaran 59–60 FPS, sedangkan pengujian menggunakan Android Profiler menunjukkan penggunaan CPU dan memori masih berada dalam batas wajar. Dengan demikian, sistem yang dihasilkan tidak hanya meningkatkan validitas pencatatan kehadiran, tetapi juga mendukung pemanfaatan data evaluasi siswa sebagai dasar pemantauan kualitas pembelajaran secara lebih sistematis berbasis data.
Implementasi Convolutional Neural Network dan Large Language Model untuk Klasifikasi dan Deskripsi Pengenalan Pola Crochet
Crochet merupakan kerajinan tekstil dengan beragam pola yang sulit diidentifikasi secara manual karena memerlukan pengalaman dan waktu. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi pola crochet berbasis Convolutional Neural Network (CNN) serta mengintegrasikannya dengan Large Language Model (LLM) untuk menghasilkan deskripsi pola secara otomatis dalam bahasa Indonesia. Dataset yang digunakan terdiri dari 830 citra yang dibagi ke dalam delapan kelas. Model CNN digunakan untuk ekstraksi fitur dan klasifikasi citra, kemudian hasil prediksi diteruskan ke LLM untuk menghasilkan deskripsi tekstual. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, F1-score, dan confusion matrix. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 93% dengan nilai macro average dan weighted average sebesar 0,93, yang mengindikasikan performa yang seimbang pada seluruh kelas, meskipun masih terdapat kesalahan pada pola dengan kemiripan tekstur. Kontribusi utama penelitian ini terletak pada integrasi CNN dan LLM dalam satu sistem multimodal yang tidak hanya menghasilkan klasifikasi, tetapi juga deskripsi pola secara otomatis. Sistem diimplementasikan dalam aplikasi berbasis web yang memungkinkan pengguna memperoleh hasil klasifikasi, confidence score, dan deskripsi secara langsung. Pendekatan ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi proses identifikasi pola crochet serta mendukung pengembangan sistem multimodal pada domain tekstil.
Benchmarking CNN and Vision Transformer Architectures for Corn Leaf Disease Classification on the Kaggle Maize Dataset
Foliar diseases in corn pose a critical constraint on agricultural productivity, particularly in developing countries. Deep learning-based automated detection has emerged as a viable alternative to conventional manual inspection. This study presents a comparative evaluation of four contemporary deep learning architectures—EfficientNet-B3, MobileNetV3-Large, ResNet50, and Vision Transformer Small (ViT-Small)—on the publicly available Corn or Maize Leaf Disease Dataset hosted on Kaggle (4,188 image samples; four classes: Blight, Common Rust, Gray Leaf Spot, and Healthy). Class imbalance was addressed through a combination of WeightedRandomSampler and Focal Loss, while all architectures were trained via transfer learning from ImageNet pretrained weights, augmented with MixUp and CutMix. Experimental results demonstrate that ViT-Small achieved the highest classification performance, attaining 97.14% accuracy, a weighted F1-Score of 0.9716, and an AUC-ROC of 0.9961, outperforming EfficientNet-B3 (96.66%), MobileNetV3-Large (96.18%), and ResNet50 (95.71%). As an external reference, these results are also compared indicatively with the DenseNet121 accuracy (93.48%) reported by Waheed et al. (2020); it must be emphasized that this baseline was not reproduced in the present experiments, and therefore the comparison should be interpreted as indicative rather than conclusive. McNemar’s test confirmed that ViT-Small’s superiority is statistically significant (p<0.05). An ablation study verified the positive contribution of the Focal Loss and WeightedRandomSampler combination. Grad-CAM visualization corroborated that all models direct their attention to pathologically relevant lesion regions.
Integrasi Metode Farnsworth-Munsell pada Aplikasi Web untuk Identifikasi Gangguan Penglihatan Warna
Gangguan penglihatan warna sering kali tidak disadari sehingga dapat menghambat aktivitas pendidikan maupun pekerjaan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi web sebagai instrumen skrining mandiri melalui integrasi metode Farnsworth-Munsell. Sistem dibangun menggunakan framework Laravel dengan pola arsitektur Model-View-Controller (MVC) dan model pengembangan Waterfall. Kontribusi utama penelitian ini adalah digitalisasi prosedur tes fisik ke dalam antarmuka web yang mampu melakukan kalkulasi Total Error Score (TES) secara otomatis dan sistematis berdasarkan posisi koordinat warna yang dimasukan pengguna. Evaluasi fungsional menggunakan metode Black Box menunjukkan bahwa seluruh fitur integrasi metode dan pemrosesan skor berjalan valid. Pengujian aspek kegunaan melalui instrumen System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor rata-rata 72,50, yang menempatkan sistem pada kategori Good (Layak). Hasil penelitian menyimpulkan bahwa aplikasi ini efektif berfungsi sebagai alat pemindaian awal yang aksesibel bagi masyarakat umum tanpa memerlukan instalasi perangkat lunak tambahan, sekaligus menyediakan standarisasi perhitungan skor tes buta warna secara digital. Aplikasi ini dirancang sebagai sarana skrining awal secara mandiri dan tidak dimaksudkan untuk menggantikan hasil diagnosis medis profesional dari dokter spesialis mata.
Sistem Booking Online Pendakian Gunung Lawu Berbasis Web Terintegrasi Midtrans dan Enkripsi AES-256
Administrasi pendakian Gunung Lawu, khususnya di jalur Cemoro Kandang masih dilakukan secara manual kerap menimbulkan antrean, kesalahan pendataan, dan inefisiensi pengelolaan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem booking online berbasis web untuk mengatasi permasalahan tersebut. Kontribusi utama dari penelitian ini difokuskan pada integrasi payment gateway Midtrans untuk otomatisasi pembayaran digital, serta implementasi e-ticket berbasis QR Code yang diamankan dengan algoritma enkripsi AES-256 guna memastikan keabsahan tiket dan mencegah duplikasi. Sistem dikembangkan menggunakan metode Waterfall dan diimplementasikan dengan framework Laravel. Hasil pengujian blackbox mengonfirmasi bahwa seluruh fitur sistem telah berfungsi dengan baik sesuai perancangan. Selain itu, pengujian menggunakan System Usability Scale (SUS) terhadap 30 responden memperoleh skor rata-rata 75,73 (kategori Acceptable, grade B). Hasil ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun layak dan mudah digunakan, sehingga diharapkan mampu meningkatkan efisiensi dan keamanan pengelolaan pendakian secara signifikan.
Analisis Pendekatan MCDM Berbasis Surrogate Weighting Procedures dan TOPSIS untuk Rekomendasi Motor Listrik
Jumlah kendaraan listrik yang semakin meningkat di pasaran dengan spesifikasi yang beragam membuat konsumen kesulitan untuk menentukan pilihan yang tepat berdasarkan kebutuhan. Penelitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan untuk merekomendasikan pemilihan motor listrik roda dua di Indonesia menggunakan pendekatan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) dengan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Sistem ini mengevaluasi 30 alternatif motor listrik berdasarkan lima kriteria: harga, jarak tempuh, waktu pengisian, kapasitas baterai, dan daya maksimum motor. Penelitian ini menerapkan Surrogate Weighting Procedures yang terdiri dari Equal Weight (EW), Rank Sum (RS), Rank Reciprocal (RR), dan Rank Order Centroid (ROC) untuk menentukan bobot dan TOPSIS untuk peringkat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variasi metode pembobotan menghasilkan perubahan distribusi bobot yang memengaruhi nilai preferensi dan posisi peringkat alternatif. Penelitian ini memberikan kontribusi melalui sistem evaluasi motor listrik yang mampu menghasilkan rekomendasi objektif dan stabil bagi konsumen dengan menguji berbagai skenario kepentingan kriteria. Charged Rimau dan Charged Anoa menunjukkan tingkat konsistensi tertinggi karena memiliki kombinasi spesifikasi yang relatif seimbang pada seluruh kriteria, khususnya jarak tempuh tinggi, waktu pengisian yang lebih singkat, kapasitas baterai besar, serta harga yang masih kompetitif dibandingkan alternatif lain. Sementara itu, Polytron Fox-R juga menunjukkan kestabilan peringkat karena menawarkan keseimbangan antara harga, jarak tempuh, dan kapasitas baterai tanpa memiliki nilai ekstrem pada kriteria tertentu.
Analisis Sentimen Aplikasi Elektrokardiogram di Play Store Berbasis IndoBERT dan BERTopic
Perkembangan aplikasi kesehatan digital, khususnya aplikasi Elektrokardiogram (EKG), meningkatkan jumlah ulasan pengguna pada Google Play Store yang dapat dimanfaatkan sebagai sumber informasi untuk mengevaluasi kualitas aplikasi. Namun, ulasan pengguna bersifat tidak terstruktur sehingga sulit dianalisis secara manual. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen dan mengidentifikasi topik utama pada ulasan pengguna aplikasi EKG menggunakan pendekatan Natural Language Processing (NLP). Metode yang digunakan adalah analisis sentimen dengan IndoBERT dan topic modeling dengan BERTopic. Dataset penelitian terdiri dari 1000 ulasan berbahasa Indonesia yang diperoleh melalui proses web scraping. Tahapan penelitian meliputi preprocessing, pembagian data latih dan uji, analisis sentimen, topic modeling, serta penyajian hasil dalam sistem informasi monitoring. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model IndoBERT mampu melakukan klasifikasi sentimen dengan akurasi sebesar 72%, yang menunjukkan performa cukup baik, meskipun kemampuan klasifikasi pada sentimen negatif dan netral masih terbatas akibat ketidakseimbangan distribusi data. BERTopic berhasil mengidentifikasi topik utama, meliputi akurasi aplikasi, kemudahan penggunaan, serta kendala teknis seperti error dan masalah kamera. Integrasi kedua metode memberikan analisis yang lebih komprehensif karena mampu menunjukkan kecenderungan sentimen sekaligus isu utama yang dibahas pengguna. Hasil analisis divisualisasikan melalui sistem informasi monitoring sehingga dapat mendukung evaluasi aplikasi berbasis data.
Klasifikasi Citra X-Ray Pneumonia Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan Eksplorasi Tekstur Gabor Filter
Pneumonia merupakan salah satu penyakit pernapasan yang dapat dideteksi melalui citra X-ray dada, ditandai dengan munculnya infiltrat pada paru-paru. Proses diagnosis manual oleh tenaga medis memerlukan waktu dan berpotensi menghasilkan subjektivitas, sehingga diperlukan pendekatan berbasis kecerdasan buatan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi pneumonia menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) yang dikombinasikan dengan eksplorasi Gabor Filter untuk analisis tekstur citra. Metodologi yang digunakan adalah sEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess). Dataset yang digunakan bersumber dari Kaggle berjumlah 5.216 citra yang terbagi menjadi dua kelas, yaitu normal dan pneumonia, dengan pembagian data training dan validation menggunakan rasio 80:20. Tahap preprocessing meliputi resize citra, konversi grayscale, augmentasi data, normalisasi, serta penerapan Gabor Filter sebagai analisis tekstur. Model CNN dibangun secara kustom dan dilatih menggunakan optimizer Adam. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi 90,61%, presisi 98,97%, recall 88,12%, dan F1-score sebesar 0,9323. Selain itu, nilai AUC-ROC sebesar 0,9854 dan AUC-PR sebesar 0,9950 menunjukkan kemampuan klasifikasi yang baik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode yang diusulkan berpotensi mendukung diagnosis pneumonia berbasis citra medis.
Sistem Peringatan Dini Ketahanan Pangan Berbasis Web Menggunakan Metode Rule-Based untuk Rekomendasi Intervensi Stok
Stabilitas ketahanan pangan merupakan pilar fundamental dalam menjaga resiliensi ekonomi dan sosial suatu wilayah. Penelitian ini mengembangkan sebuah sistem peringatan dini (Early Warning System) berbasis web untuk memantau ketersediaan pangan di Kota Tomohon dengan mengintegrasikan algoritma Rule-Based. Kontribusi penelitian ini terletak pada otomatisasi pemantauan ketersediaan pangan melalui sinkronisasi data kependudukan secara dinamis untuk memitigasi risiko ketidakpastian stok akibat keterlambatan pelaporan manual. Metode penelitian mencakup pemodelan mesin inferensi menggunakan pendekatan floating-point arithmetic guna meminimalisir deviasi dalam kalkulasi neraca pangan. Hasil pengujian menggunakan dataset validasi riil tahun 2024 menunjukkan bahwa arsitektur sistem mampu melakukan klasifikasi otomatis status ketersediaan pangan ke dalam kategori Aman, Waspada, dan Kritis. Pengujian black-box menunjukan bawaha sistem mencapai validitas fungsional penuh dalam menjalankan logika aturan yang ditetapkan maupun efektivitas dampak intervensi di lapangan secara empiris. Fitur rekomendasi intervensi stok yang dihasilkan diharapkan dapat menjadi rujukan bagi pengambil kebijakan dalam menentukan langkah operasi pasar yang lebih responsif di Kota Tomohon, serta menjamin keberlanjutan operasional melalui pembaruan master data kependudukan yang dinamis.
Pengembangan dan Evaluasi Usability Web Multimedia Interaktif Alat Musik Tradisional Menggunakan SUS
Pengenalan alat musik tradisional Indonesia melalui media digital pada umumnya masih bersifat statis dan kurang interaktif, sehingga keterlibatan pengguna secara aktif menjadi terbatas. Penelitian ini bertujuan membangun media edukasi multimedia interaktif berbasis web bernama MuSantara yang memadukan teks, gambar, audio, peta interaktif berbasis Scalable Vector Graphics (SVG), dan kuis interaktif dalam satu platform terintegrasi. Evaluasi usability sistem dilakukan menggunakan instrumen System Usability Scale (SUS). Proses pengembangan sistem mengacu pada model Waterfall dalam kerangka Software Development Life Cycle (SDLC) yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Evaluasi melibatkan 56 responden yang terdiri dari kelompok pelajar, mahasiswa, dan masyarakat umum. Hasil evaluasi menunjukkan skor rata-rata SUS sebesar 81,83 yang termasuk dalam kategori Acceptable, dengan 85,71% responden memberikan penilaian tertinggi. Temuan ini mengindikasikan bahwa sistem mudah dioperasikan, mudah dipahami, serta mampu menghadirkan pengalaman interaksi yang positif bagi kelompok pengguna yang terlibat. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan media edukasi multimedia interaktif berbasis web yang terukur secara usability dengan instrumen terstandarisasi.
Klasifikasi Komentar Promosi Judi Online pada YouTube Menggunakan TF-IDF dan Support Vector Machine
Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan komentar promosi judi online pada platform YouTube menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Data penelitian berasal dari dataset publik Kaggle yang berisi komentar pengguna YouTube terkait promosi judi online. Tahapan penelitian meliputi preprocessing teks, ekstraksi fitur menggunakan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), serta klasifikasi menggunakan SVM kernel linear. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model SVM memperoleh akurasi sebesar 95,94% dengan nilai precision, recall, dan F1-score yang tinggi dan seimbang. Hasil analisis juga menunjukkan bahwa mayoritas tanggapan pengguna cenderung berada pada kelas non-promosi terhadap konten judi online. Selain itu, SVM menunjukkan performa yang lebih baik dibandingkan Naïve Bayes pada dataset yang digunakan. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi TF-IDF dan SVM efektif digunakan untuk mengidentifikasi pola tanggapan pengguna terhadap konten judi online di YouTube
Rancang Bangun Manajemen Personalia Multiplatform Terintegrasi dengan Live Tracking dan Payroll
CV Patriot Kencana Medika sebagai distributor alat kesehatan dengan tim sales motor menghadapi masalah presensi manual, pemantauan aktivitas lapangan yang terbatas, serta rekap payroll yang lambat dan rawan kesalahan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem informasi manajemen personalia multiplatform yang mengintegrasikan presensi berbasis geofence dan selfie/face verification, live tracking sales motor melalui checkpoint GPS periodik, workflow approval untuk izin, koreksi presensi, reimburse, ranking, bonus, dan payroll. Metode yang digunakan adalah penelitian dan pengembangan dengan model Waterfall, meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan evaluasi. Sistem dikembangkan menggunakan Laravel sebagai backend REST API dan dashboard web, serta Flutter sebagai aplikasi mobile dengan penyimpanan lokal SQLite. Mekanisme offline mode dan client_event_id diterapkan agar sinkronisasi tetap konsisten ketika koneksi tidak stabil. Berdasarkan hasil pengujian black box pada Tabel 2, seluruh modul utama yang diuji, yaitu autentikasi, presensi, validasi geofence, live tracking, pengajuan dan approval, ranking dan bonus, payroll, laporan, serta sinkronisasi data, menunjukkan status berhasil sesuai skenario pengujian. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem mampu menghubungkan data operasional lapangan ke dashboard terpusat dan laporan XLSX tanpa menambahkan proses rekap terpisah. Sistem ini berkontribusi sebagai rancangan terintegrasi untuk mendukung administrasi personalia, validasi presensi, monitoring sales motor, dan pengolahan payroll pada perusahaan distribusi alat kesehatan.
Cross-Validated Hybrid Machine Learning Model For Real-Time Phishing URL Detection On Google Chrome Extension
Phishing attacks continue to pose a major cybersecurity challenge, with traditional server-side and deep learning detection methods often struggling with network latency, privacy risks, and high computational overhead. This research focuses on creating a lightweight phishing URL detection system that operates in real time on the client side, implemented as a Google Chrome extension. The system employs a hybrid machine learning architecture combining Logistic Regression (LR) and Random Forest (RF) to evaluate 22 purely lexical URL features extracted locally. Evaluated using 5-fold cross-validation, the base models demonstrated high stability with mean performance scores of μ = 0.9960 for LR and μ = 0.9968 for RF. Crucially, confusion matrix analysis revealed that the hybrid approach perfectly resolved the trade-off between user accessibility and security. It successfully captured 20,037 phishing links (True Positives) and permitted 26,957 legitimate URLs (True Negatives). It minimized false alarms to just 13 False Positives, matching LR’s efficiency, while also reducing missed detections to 152 False Negatives. Furthermore, a live implementation test on 100 URL samples achieved 92% accuracy rate in providing real-time visual risk alerts. By performing all feature extraction and analysis locally without transmitting data externally, this system overcomes algorithmic trade-offs and network latency, delivering a dependable and user-friendly defense without compromising browsing performance.
Evaluasi Komparatif Random Forest, XGBoost, dan Logistic Regression untuk Prediksi Stroke Menggunakan Teknik SMOTE
Stroke merupakan salah satu penyakit dengan tingkat kematian dan kecacatan yang tinggi sehingga diperlukan metode prediksi yang mampu mendukung deteksi dini secara lebih akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan performa algoritma Random Forest, XGBoost, dan Logistic Regression dalam memprediksi risiko stroke berdasarkan data kesehatan pasien. Dataset yang digunakan terdiri dari 5.110 data dengan 12 variabel, seperti usia, riwayat hipertensi, penyakit jantung, kadar glukosa darah, indeks massa tubuh, dan kebiasaan merokok. Ketidakseimbangan data ditangani menggunakan metode SMOTE, sedangkan hyperparameter tuning diterapkan pada model Random Forest untuk mengevaluasi pengaruhnya terhadap performa klasifikasi. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan nilai weighted average, Random Forest memperoleh performa keseluruhan terbaik dengan accuracy sebesar 94%, precision 90%, recall 94%, dan F1-score 91%. XGBoost menghasilkan performa yang hampir setara dengan accuracy 93%, precision 90%, recall 93%, dan F1-score 91%, sedangkan Logistic Regression memperoleh accuracy 74%, precision 93%, recall 74%, dan F1-score 81%. Hasil evaluasi juga menunjukkan bahwa hyperparameter tuning pada Random Forest tidak memberikan peningkatan performa yang signifikan dibandingkan model sebelum tuning. Meskipun Random Forest dan XGBoost menghasilkan performa keseluruhan yang lebih tinggi, Logistic Regression menunjukkan kemampuan yang lebih baik dalam mendeteksi kasus stroke berdasarkan nilai recall pada kelas stroke. Oleh karena itu, pemilihan model perlu disesuaikan dengan tujuan penggunaan, baik untuk memperoleh performa klasifikasi secara keseluruhan maupun untuk memaksimalkan deteksi kasus stroke.
Perbandingan Performa Model Prediksi Volatilitas BTC/IDR Menggunakan LSTM dan ARIMA
Karakteristik fluktuatif pasar aset kripto yang ekstrem menuntut ketersediaan model peramalan yang andal sebagai penunjang strategi manajemen risiko investasi. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan pendekatan Long Short-Term Memory (LSTM) sebagai model deep learning sekuensial dan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) sebagai model statistik deret waktu dalam memprediksi log-volatility Bitcoin pada pasangan BTC/IDR periode 2018–2025. Dataset historis harian BTC/IDR diperoleh dari platform Binance dengan periode observasi Januari 2018 hingga Desember 2025, kemudian diproses melalui perhitungan log-return, estimasi realized volatility berbasis jendela 7 hari, transformasi logaritmik, serta normalisasi data. Evaluasi model menggunakan metode walk-forward validation dengan metrik Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM memperoleh MAE sebesar 0,5126, RMSE sebesar 1,0408, dan R² sebesar 0,6803, sedangkan model ARIMA menghasilkan MAE sebesar 0,5430, RMSE sebesar 1,0217, dan R² sebesar 0,7052 pada konfigurasi terbaiknya. Meskipun LSTM memiliki MAE yang lebih rendah, model ARIMA menunjukkan performa yang lebih unggul berdasarkan nilai RMSE yang lebih kecil dan R² yang lebih tinggi, sehingga lebih efektif dalam menjelaskan variasi data serta menangkap fluktuasi ekstrem pada volatilitas Bitcoin. Secara keseluruhan, hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA lebih representatif dalam memodelkan dinamika log-volatility Bitcoin dibandingkan model LSTM. Temuan ini menegaskan bahwa pemilihan model prediksi volatilitas perlu mempertimbangkan karakteristik data yang dinamis dan fluktuatif. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan model prediksi volatilitas yang adaptif, khususnya pada pasar cryptocurrency di Indonesia.
Perbandingan K-Means dan Hierarchical Clustering untuk Pengelompokan Calon Penerima Beasiswa Berdasarkan Data Akademik Sosial dan Ekonomi Mahasiswa
This study aims to compare the performance of the K-Means and Hierarchical Clustering algorithms in grouping scholarship applicants based on academic and socio-economic data. The methodology includes data preprocessing through normalization, determining the optimal number of clusters using the Elbow method, and applying both clustering algorithms. The evaluation is conducted using the Silhouette Score to measure cluster quality based on cohesion and separation. The results show that K-Means produces a higher Silhouette Score compared to Hierarchical Clustering, indicating that K-Means is able to form more compact clusters with clearer separation between them. In contrast, Hierarchical Clustering tends to produce less optimal cluster structures, especially when applied to datasets with a relatively large number of data points. Therefore, K-Means can be recommended as a more effective method for grouping scholarship applicants based on academic and socio-economic data. This study is expected to serve as a reference in selecting appropriate clustering methods in data mining, particularly to support more objective and accurate decision-making processes.
Implementasi Sistem Deteksi Helm Keselamatan Kerja Berbasis YOLOv11 dan Flask secara Real-Time
Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) pada sektor konstruksi masih menghadapi permasalahan rendahnya kepatuhan penggunaan alat pelindung diri, khususnya helm keselamatan, yang berkontribusi terhadap meningkatnya risiko kecelakaan kerja. Pengawasan manual dinilai kurang efektif dalam memantau penggunaan helm secara berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi penggunaan helm keselamatan berbasis computer vision menggunakan algoritma YOLOv11 yang terintegrasi dengan aplikasi monitoring berbasis web. Sistem dikembangkan menggunakan metode Rapid Application Development (RAD). Dataset diperoleh dari platform Roboflow sebagai dataset publik yang terdiri dari 19.745 citra dan ditingkatkan menjadi 31.579 citra melalui proses augmentasi, serta tahapan pre-processing, anotasi, dan pembagian data. Model dilatih selama 40 epoch dengan citra 640×640 piksel dan batch size 32, serta dievaluasi menggunakan metrik precision, recall, dan mean Average Precision (mAP). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model memperoleh precision sebesar 0,881, recall sebesar 0,865, dan mAP@0.5 sebesar 0,905, serta mAP@0.5–0.95 sebesar 0,549 yang menunjukkan performa deteksi yang baik. Sistem mampu melakukan deteksi secara real-time pada video streaming berbasis RTSP serta menampilkan hasil deteksi secara langsung pada setiap frame. Pengujian black-box menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan dengan baik dan mampu memproses video streaming secara kontinu selama monitoring berlangsung. Hasil evaluasi confusion matrix menunjukkan model masih berpotensi menghasilkan false negative pada kondisi tertentu, khususnya pada objek tanpa helm dengan pencahayaan atau sudut pengambilan gambar yang kurang optimal. Oleh karena itu, pengembangan lebih lanjut diperlukan untuk meningkatkan robustness sistem terhadap variasi kondisi lingkungan.
Analisis Komparatif Algoritma Machine Learning untuk Prediksi Depresi Mahasiswa Berbasis PHQ-9
Depresi adalah suatu kondisi gangguan mental yang perlu mendapatkan perhatian serius, terutama di kalangan mahasiswa yang menghadapi tekanan akademik dan sosial. Prevalensi depresi pada mahasiswa mencapai angka yang mengkhawatirkan, dengan deteksi dini dan intervensi yang akurat menjadi krusial. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja empat algoritma machine learning (Random Forest, Logistic Regression, Support Vector Machine, dan Extreme Gradient Boosting) dalam memprediksi depresi mahasiswa di Sekolah Tinggi Ilmu Kesehatan Panti Rapih Yogyakarta. Menggunakan dataset kuesioner PHQ-9 dari 679 mahasiswa, data dipra-proses termasuk penanganan ketidakseimbangan kelas menggunakan SMOTE pada data pelatihan. Evaluasi model dilakukan dengan Stratified K-Fold Cross Validation dan metrik seperti akurasi, presisi, recall, F1-Score serta ROC AUC. Hasil menunjukkan bahwa semua model memiliki kinerja prediktif yang sangat tinggi (akurasi > 92%). Support Vector Machine menunjukkan kinerja terbaik secara keseluruhan dengan akurasi 94,30%, F1-Score 94,40% dan ROC AUC 98,57%. Random Forest unggul dalam recall sebesar 96,12% sementara Extreme Gradient Boosting mencapai presisi tertinggi (93,51%). Penelitian ini mengidentifikasi Support Vector Machine sebagai algoritma paling seimbang untuk prediksi depresi mahasiswa, menawarkan potensi sebagai alat skrining awal yang objektif dan efisien.
Pengembangan Sistem Informasi Monitoring Pertumbuhan Balita Berbasis Mobile Menggunakan Metode Z-Score WHO
Pemantauan tumbuh kembang balita di Puskesmas Mulyorejo masih menghadapi kendala pencatatan yang tidak terintegrasi dan perhitungan status gizi yang dilakukan secara manual, sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan dalam deteksi dini masalah gizi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi berbasis mobile menggunakan metode Z-score WHO untuk menilai status gizi balita secara otomatis dengan model Waterfall sebagai metode pengembangan sistem. Sistem menghitung indikator BB/U, TB/U, dan BB/TB menggunakan metode LMS (Lambda-Mu-Sigma) serta menampilkan hasil dalam bentuk kategori status gizi dan grafik pertumbuhan. Sistem dirancang dengan tiga aktor yaitu Admin, Kader Posyandu, dan Orang Tua, dilengkapi fitur validasi catatan pertumbuhan oleh kader serta KMS digital untuk pemantauan mandiri. Hasil pengujian menggunakan Black Box Testing menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan dengan tingkat keberhasilan 100% dan hasil perhitungan Z-score terbukti sesuai dengan perhitungan manual berdasarkan tabel referensi WHO. Sistem ini berkontribusi dalam mempermudah kader posyandu dan orang tua memantau status gizi balita secara digital, akurat, dan berkelanjutan.
Optimasi Pemodelan Peramalan Penjualan Produk UMKM Menggunakan Damped Parameter pada Metode Holt-Winters Additive
Perkembangan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) serta kemajuan teknologi informasi mendorong kebutuhan pengelolaan bisnis yang lebih berbasis data, khususnya dalam perencanaan penjualan dan pengendalian persediaan. Namun, sebagian besar UMKM masih menghadapi permasalahan ketidakakuratan prediksi permintaan yang menyebabkan terjadinya overstock maupun stockout. Kondisi tersebut dipengaruhi oleh pola penjualan yang fluktuatif dan musiman sehingga diperlukan metode peramalan yang mampu menghasilkan prediksi lebih akurat dan adaptif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model peramalan penjualan produk UMKM menggunakan metode Holt-Winters Additive dengan optimasi damped parameter melalui teknik Grid Search Optimization. Penelitian dilakukan menggunakan data primer penjualan UMKM periode Januari–Desember 2025 yang diolah menggunakan software Python dengan library pandas, numpy, dan statsmodels. Proses optimasi dilakukan dengan menguji berbagai kombinasi parameter α, β, γ, dan φ untuk memperoleh model dengan nilai kesalahan peramalan terendah berdasarkan indikator Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi parameter α = 0,6; β = 0,8; γ = 0,1; dan φ = 0,98 menghasilkan tingkat akurasi terbaik dengan nilai MAPE sebesar 3,90%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa optimasi damped parameter mampu meningkatkan stabilitas dan akurasi peramalan sehingga dapat membantu UMKM dalam pengelolaan persediaan dan perencanaan produksi secara lebih optimal.
Analisis Pola Ko-Kemunculan Produk Berbasis Waktu Menggunakan Algoritma Apriori pada Data Penjualan Pitch 19
Penelitian ini menganalisis pola ko-kemunculan produk Pitch 19 periode Januari-April 2026 menggunakan market basket analysis dan algoritma Apriori. Data bersumber dari rekap penjualan harian pada sheet January-April, sehingga satu tanggal diperlakukan sebagai satu basket harian, bukan nota transaksi pelanggan. Tahapan penelitian meliputi preprocessing, transformasi data ke format long, pembentukan basket harian, segmentasi bulan dan jenis hari, penerapan Apriori, evaluasi support, confidence, dan lift, serta penyusunan rekomendasi. Hasil preprocessing menghasilkan 4.872 baris data dan 120 basket harian. Produk dominan meliputi Ayam Blackpepper, Ayam Asam Manis, Mineral Water, Cafe Latte, Americano, Golden Palm, Lychee Tea, Wing Feast, Red Velvet, dan Original Tea. Penjualan tertinggi terjadi pada Maret sebesar 9.692 item, sedangkan weekend mencapai 15.780 item dan lebih tinggi dibanding weekday sebesar 14.958 item. Penerapan Apriori pada 25 produk teratas dengan minimum support 0,30, minimum confidence 0,60, dan panjang itemset maksimum dua menghasilkan 276 frequent itemset. Banyak aturan menunjukkan ko-kemunculan produk dengan Mineral Water, tetapi nilai lift 1,000 menandakan hubungan tersebut bersifat umum karena Mineral Water muncul pada seluruh basket. Karena itu, hasil penelitian lebih tepat digunakan untuk pengelolaan stok, promosi weekend, paket produk terlaris, dan perbaikan pencatatan transaksi harian.
Perbandingan Kinerja dan Efisiensi Model NLP pada Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Layanan Publik Digital
Transformasi digital layanan publik di Indonesia menghasilkan volume ulasan pengguna yang besar pada Google Play Store, khususnya untuk aplikasi layanan publik digital seperti Identitas Kependudukan Digital (IKD), BPJS Kesehatan Mobile, dan MyPertamina. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dan efisiensi komputasi lima model dari tiga generasi pendekatan Natural Language Processing (NLP), yaitu Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM), IndoBERT, dan IndoBERTweet dalam tugas analisis sentimen ulasan berbahasa Indonesia. Evaluasi dilakukan pada performa klasifikasi menggunakan accuracy, macro precision, macro recall, dan macro F1-Score serta efisiensi komputasi melalui waktu pelatihan, waktu inferensi, dan penggunaan memori. Dataset dikumpulkan melalui scraping ulasan Google Play Store dengan strategi pelabelan otomatis berbasis rating bintang (weak labels), yang keandalannya divalidasi dengan subset sampel menggunakan Cohen’s Kappa. Penggunaan label lemah ini merupakan keterbatasan yang perlu dipertimbangkan dalam interpretasi hasil, mengingat hanya sebagian kecil data yang divalidasi secara manual. Penelitian ini mengisi gap literatur pada domain aplikasi layanan publik digital Indonesia yang masih kurang dieksplorasi dalam konteks komparasi model NLP lintas generasi, sekaligus menghasilkan implikasi praktis pemilihan model berdasarkan kondisi infrastruktur komputasi yang tersedia, dengan mempertimbangkan keterbatasan generalisasi hasil pada domain dan skala dataset yang berbeda. Hasil eksperimen menunjukkan IndoBERTweet mencapai performa tertinggi dengan macro F1-Score 0,8957, sementara Naive Bayes dan SVM dapat dijalankan dalam waktu di bawah 0,15 detik tanpa GPU dengan macro F1-Score masing-masing 0,8345 dan 0,8402.
Komparasi Algoritma Random Forest dan SVM dalam Klasifikasi Kondisi Aliran Air Berdasarkan Getaran MPU6050
Ketersediaan informasi mengenai kondisi aliran air pada sistem distribusi masih menjadi permasalahan di beberapa wilayah, terutama pada jaringan yang tidak beroperasi secara kontinu. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi kondisi aliran air pada pipa distribusi berdasarkan data getaran yang diperoleh menggunakan sensor MPU6050. Data getaran direpresentasikan melalui fitur akselerasi tiga sumbu (ax, ay, dan az) serta fitur statistik berupa mean dan Root Mean Square (RMS). Dataset yang digunakan terdiri atas 4.406 sampel yang dikelompokkan ke dalam dua kelas, yaitu kondisi air mengalir dan pipa kosong. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data menggunakan StandardScaler, penanganan ketidakseimbangan kelas menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), serta pelatihan model menggunakan algoritma Random Forest dan Support Vector Machine (SVM). Hasil pengujian menunjukkan bahwa Random Forest memperoleh akurasi 95,92%, presisi 96,60%, recall 96,22%, dan F1-score 96,41%, sedangkan Support Vector Machine (SVM) memperoleh akurasi 95,80%, presisi 95,50%, recall 97,21%, dan F1-score 96,35%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa kedua algoritma mampu mengklasifikasikan kondisi aliran air dengan baik, dengan Random Forest memberikan performa keseluruhan yang sedikit lebih unggul dibandingkan Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini menunjukkan bahwa data getaran dari sensor MPU6050 berpotensi digunakan sebagai solusi pemantauan kondisi aliran air secara non-intrusif pada sistem distribusi air.
Komparasi Algoritma Machine Learning untuk Prediksi Risiko Stunting Berbasis Data P3KE Provinsi Gorontalo
Stunting merupakan permasalahan kesehatan masyarakat yang serius di Provinsi Gorontalo dengan prevalensi mencapai 23,8% pada tahun 2024, masih jauh di atas target nasional sebesar 14%. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi risiko Stunting menggunakan pendekatan Machine learning berbasis Data Pensasaran Percepatan Penghapusan Kemiskinan Ekstrem (P3KE). Dataset yang digunakan mencakup 87.902 rumah tangga di Provinsi Gorontalo. Lima algoritma dibandingkan, yaitu Decision Tree, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machine, Random Forest, dan XGBoost. Evaluasi dilakukan pada dua skenario, yaitu tanpa dan dengan penerapan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Optimasi hyperparameter dilakukan menggunakan RandomizedSearchCV dengan 3-fold cross-validation. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa XGBoost tanpa SMOTE merupakan model terbaik dengan F1-score sebesar 90,39%, accuracy 90,48%, precision 99,91%, recall 82,52%, dan AUC-ROC 94,09%. Penerapan SMOTE tidak memberikan peningkatan kinerja yang signifikan, dengan selisih F1-score yang hanya mencapai 0,0067 poin. Sebaliknya, teknik tersebut meningkatkan waktu komputasi hingga 65%. Temuan ini mengonfirmasi bahwa distribusi kelas yang relatif seimbang, yaitu 54,2% : 45,8%, tidak memerlukan proses oversampling. Analisis SHAP mengidentifikasi BAB: Milik sendiri dan Indeks Sanitasi sebagai fitur yang paling berpengaruh dalam prediksi risiko Stunting. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data registrasi sosial P3KE tanpa melibatkan data antropometri tetap mampu menghasilkan model prediksi risiko Stunting dengan kinerja yang kompetitif, yang ditunjukkan oleh nilai F1-score di atas 90%.
Perbandingan CatBoost dan Elastic Net untuk Estimasi Komposisi Tubuh Berbasis Antropometri
Pemantauan komposisi tubuh diperlukan untuk memberi gambaran kondisi tubuh yang lebih informatif dibandingkan BMI, terutama terkait persentase lemak dan massa otot. Pemeriksaan standar seperti Dual-Energy X-ray Absorptiometry (DXA) memiliki keterbatasan biaya dan aksesibilitas, sehingga diperlukan pendekatan estimasi berbasis antropometri yang lebih praktis. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa CatBoost dan Elastic Net dalam mengestimasi komposisi tubuh menggunakan dataset National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2017–2018. Data yang digunakan berjumlah 3.551 data setelah proses cleaning, terdiri atas delapan fitur input antropometri dan dua target berbasis DXA. Metode penelitian mengikuti CRISP-DM, meliputi pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan deployment sederhana. Data dibagi menjadi 2.840 data latih dan 711 data uji, kemudian model dievaluasi menggunakan MAE, RMSE, dan R². Hasil pengujian menunjukkan CatBoost memperoleh performa terbaik dengan Mean MAE 1,588891, Mean RMSE 2,044905, dan Mean R² 0,862830, sedangkan Elastic Net memperoleh Mean MAE 1,888025, Mean RMSE 2,408882, dan Mean R² 0,819884. Selain itu, prototipe berbasis Streamlit dikembangkan untuk simulasi inferensi terhadap data antropometri baru. Hasil penelitian ini masih terbatas pada dataset NHANES 2017–2018 sehingga generalisasi ke populasi lain memerlukan validasi lanjutan
Comparative Evaluation of Machine Learning Algorithms for Diabetes Prediction with SMOTE and Principal Component Analysis
Diabetes mellitus is a chronic disease that requires early detection to reduce the risk of severe complications. However, machine learning-based diabetes prediction is often affected by class imbalance and high-dimensional data. This study investigates the effectiveness of integrating Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) and Principal Component Analysis (PCA) for diabetes prediction. A total of 80,437 records from a Kaggle diabetes dataset were processed using the Knowledge Discovery in Databases (KDD) framework. Six machine learning algorithms, namely Random Forest, XGBoost, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), Naïve Bayes, and Neural Network, were evaluated using train-test split ratios of 70:30, 80:20, and 90:10. Performance was measured using accuracy, precision, recall, and F1-score. Without oversampling, XGBoost consistently achieved the highest accuracy across all split ratios, peaking at 94.04% at the 80:20 ratio; however, recall for the minority (diabetic) class remained substantially lower than for the majority class, indicating that high overall accuracy masked weaker detection of actual diabetes cases. After applying SMOTE, overall accuracy declined across all models (e.g., XGBoost fell to 87.52% at 80:20), but minority-class recall improved markedly, indicating a more balanced classification between classes at the cost of overall accuracy. Notably, at the 80:20 split, the Neural Network achieved a marginally higher accuracy (87.67%) than XGBoost under SMOTE, although XGBoost remained the top performer at the 70:30 and 90:10 ratios, suggesting that its advantage under class-balanced conditions is not uniform across split ratios. PCA was applied to reduce data dimensionality and did not substantially affect predictive performance; however, the present results do not include quantitative evidence, such as the change in feature count or computation time, needed to substantiate claims about its contribution to efficiency. These findings suggest that XGBoost with an 80:20 split is the most effective configuration when class imbalance is not addressed, while the application of SMOTE narrows the performance gap between models and shifts the trade-off toward more balanced, rather than purely accuracy-maximizing, classification.
Systematic Literature Review Penerapan Physics-Informed Machine Learning untuk Analisis Seismisitas dan Bahaya Gempa Bumi
Pendekatan machine learning konvensional yang murni berbasis data dalam bidang seismologi sering kali menghasilkan model kotak hitam yang melanggar hukum fisika dasar serta memerlukan data pelabelan masif. Sebagai solusi, paradigma Physics-Informed Machine Learning (PIML) hadir mengintegrasikan pengetahuan domain fisis ke dalam arsitektur kecerdasan buatan. Penelitian ini bertujuan melakukan tinjauan literatur sistematis (Systematic Literature Review/SLR) untuk memetakan mekanisme integrasi, klaster parameter, dampak komputasi, serta kesenjangan riset dari penerapan PIML pada analisis kegempaan. Melalui evaluasi terstruktur terhadap 36 studi utama rentang 2021–2026, hasil analisis menunjukkan bahwa integrasi hukum fisika dominan dilakukan melalui modifikasi fungsi kerugian memanfaatkan residu persamaan diferensial parsial. Penerapan paradigma ini pada sejumlah studi terbukti mampu meningkatkan efisiensi komputasi serta mempercepat waktu simulasi numerik dibandingkan dengan metode konvensional, serta menyajikan pemodelan tanpa jaring yang stabil pada frekuensi tinggi. Namun, analisis kesenjangan mengungkap adanya ketergantungan pada skema terpandu deterministik. Riset ini merekomendasikan arah pengembangan masa depan pada integrasi metode unsupervised dan konstrain statistik seismologi guna menjamin kemasukakalan fisis model.
Analysis of Image Preprocessing on EfficientNet-B5 Performance in Acne Severity Classification
Deep learning based acne severity classification requires consistent color distribution and image illumination for stable feature extraction. Color imbalance, noise, and lighting variations can affect the accuracy and generalization ability of the model, making image preprocessing optimization a crucial aspect in dermatological classification. This study analyzes the impact of image preprocessing on the performance of EfficientNet-B5 in classifying three levels of acne severity using the Kaggle Acne Grading dataset (999 images; 80% training, 20% testing). The experiment compares the default preprocessing (resize, normalization) with the proposed preprocessing: gray-world white balance for color stabilization, bilateral filtering for edge preservation, and adaptive gamma correction for adaptive illumination. The evaluation uses accuracy and loss curves, confusion matrices, and classification reports, focusing on the macro F1-score to assess the balance between precision and recall. The results show a slight increase in accuracy from 77% to 78%, a macro F1 score of 75%, and more controlled overfitting with smaller differences in accuracy and loss between training and validation. Improving image quality before feature extraction contributes to feature representation and balance in multi-class classification.
District Level Child Nutrition Vulnerability in North Sumatra Using Composite Indeks, Machine Learning Benchmarking
Child nutrition vulnerability is a multidimensional issue influenced by health outcomes, socioeconomic conditions, environmental factors, maternal education, dietary patterns, and access to health services. This study developed the Child Nutrition Vulnerability Index (IKGA) to map district level vulnerability in 33 districts or cities of North Sumatra during 2021-2023 and to examine the stability of the resulting priority ranking. Birth, severe malnutrition, and low birth weight data were obtained from the North Sumatra Provincial Health Office; sanitation was derived from Riskesdas; and supporting socioeconomic and service access variables were compiled from district level research and statistical datasets. The method included indicator transformation, annual min-max normalization, weighted composite aggregation, tertile-based relative risk classification, spatial visualization, one-at-a-time and Monte Carlo sensitivity analyses, and exploratory machine learning benchmarking using Random Forest, Decision Tree, and K-Means. The 2023 average IKGA was 0.3486, with the highest score in Nias (0.5573) and the lowest in Kota Binjai (0.1934). Monte Carlo sensitivity analysis produced an average Spearman rank correlation of 0.9957, indicating stable rankings under moderate weight variation. Random Forest reproduced the IKGA categories better than Decision Tree and K-Means, with 0.727 accuracy and 0.724 macro-F1. The IKGA provides an interpretable district level prioritization tool for SI-GIZI SIGAP, but the categories should be interpreted as relative provincial priorities rather than absolute nutritional risk thresholds.
Identifikasi Faktor Dominan Risiko Depresi Remaja Menggunakan XGBoost dengan Interpretasi SHAP
Depresi pada remaja merupakan salah satu masalah kesehatan mental yang dapat memengaruhi kesejahteraan psikologis, prestasi akademik, dan interaksi sosial. Identifikasi faktor-faktor yang berkontribusi terhadap risiko depresi diperlukan untuk mendukung upaya deteksi dini dan pencegahan yang lebih efektif. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi faktor dominan yang berkontribusi terhadap prediksi risiko depresi remaja menggunakan Extreme Gradient Boosting (XGBoost) dengan interpretasi SHapley Additive exPlanations (SHAP). Penelitian memanfaatkan dataset publik yang terdiri atas 1.200 sampel remaja dengan atribut karakteristik individu, kondisi psikologis, penggunaan media sosial, dan aspek gaya hidup. Untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas digunakan pendekatan scale_pos_weight, sedangkan evaluasi model dilakukan menggunakan Repeated Stratified Cross Validation. Hasil pengujian menunjukkan rata-rata F1-score sebesar 96,11% dengan standar deviasi 5,66%, yang mengindikasikan performa klasifikasi yang baik dan konsisten. Analisis SHAP menunjukkan bahwa sleep_hours, stress_level, daily_social_media_hours, dan anxiety_level merupakan variabel yang memberikan kontribusi terbesar terhadap prediksi model. Temuan ini menunjukkan bahwa pada dataset yang digunakan, berkurangnya durasi tidur, tingginya tingkat stres dan kecemasan, serta penggunaan media sosial yang lebih intens berkontribusi terhadap peningkatan prediksi risiko depresi. Selain menghasilkan performa klasifikasi yang baik, pendekatan XGBoost dengan SHAP juga meningkatkan transparansi model dalam menjelaskan kontribusi masing-masing variabel terhadap hasil prediksi. Hasil penelitian ini bersifat prediktif berdasarkan dataset yang digunakan dan tidak dimaksudkan sebagai dasar diagnosis klinis depresi.
Analysis And Prediction Of Job Training Suitability For Job Seekers’ Professions At The Department Of Employment, Industry, And Trade Of Batu Bara Regency Using The Naive Bayes Algorithm And Feature Selection
Public vocational training effectiveness depends on alignment between training programs and job seekers’ professional profiles. In practice, training placement is often determined manually and subjectively, causing competency mismatches that reduce program effectiveness. This study develops an optimized computational framework to predict the suitability of vocational training programs for job seekers at the Department of Employment, Industry, and Trade of Batu Bara Regency. Using the Knowledge Discovery in Databases (KDD) framework, 1,434 historical records containing demographic data, education, work experience, occupational interests, and competency indicators were analyzed. To address the conditional independence limitation of the Naive Bayes classifier, three filter-based feature selection methods Information Gain, Mutual Information, and Chi-Square were implemented and compared. Results show that feature selection improved model performance, increasing accuracy from 91.26% to 93.01% across all methods. The consistent performance indicates that all methods identified the same dominant predictor, primarily professional interest, while removing redundant attributes. The proposed hybrid model demonstrates strong stability and generalization capability, providing a reliable decision support system for reducing employment mismatches and improving workforce development resource allocation.
Pendekatan Augmentasi Data Time Series Untuk Peramalan Kebutuhan Obat Antiretroviral Berbasis Long Short-Term Memory
Perencanaan kebutuhan obat antiretroviral yang akurat diperlukan untuk menjaga kesinambungan terapi HIV, mencegah stock-out, dan meningkatkan efisiensi distribusi obat. Namun, peramalan masih terhambat oleh keterbatasan data historis, dominasi nilai nol, dan fluktuasi permintaan yang menyulitkan model mempelajari pola time series secara stabil. Penelitian ini mengevaluasi enam metode augmentasi data time series - Gaussian noise jittering, time warping, Fast Fourier Transform-based augmentation, MixUp time series, TimeGAN, dan Seasonal-Trend Decomposition using Loess — untuk meningkatkan akurasi peramalan berbasis Long Short-Term Memory. Dua skema diuji: penambahan data sintetis (25%, 50%, 75%, 100%) dan penggantian data asli (10%, 20%, 40%, 60%, 80%), dievaluasi menggunakan Mean Absolute Error non-zero. Hasil menunjukkan bahwa augmentasi moderat (25%–50%) meningkatkan akurasi, skema penambahan lebih stabil daripada penggantian, dan model terbaik menggunakan Seasonal-Trend Decomposition using Loess mencapai MAE non-zero sekitar 66.