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).
Classification of Lung Cancer using Vision Transformer on Histopathological Images
Lung cancer is the leading cause of cancer-related deaths worldwide, with early diagnosis often hindered by morphological variations in histopathological images. The main problem is the difficulty in accurately and rapidly distinguishing cancer types such as adenocarcinoma and squamous cell carcinoma from benign tissue. This research processes histopathological images as input to produce a three-class classification: adenocarcinoma, squamous cell carcinoma, and benign tissue. Early detection of lung cancer can improve survival rates by up to 50%, but manual diagnosis by pathologists depends on subjective experience, causing errors of up to 20% in ambiguous cases. For example, in developing countries like Indonesia, the shortage of pathologists exacerbates treatment delays. This gap demands a reliable automated approach to support more timely clinical decisions. The developed solution involves implementing Vision Transformer (ViT) with two different architectures: ViT-B/16 (base model with 86 million parameters) and ViT-L/16 (large model with 304 million parameters). Histopathological images are processed through normalization and patch embedding of 16×16 pixels, then features are extracted using self-attention mechanism. Models are trained with transfer learning from ImageNet-21k, applying fine- tuning on lung cancer histopathological images dataset. The process includes data splitting into training (70%), validation (15%), and testing (15%), as well as data augmentation to improve robustness. The ViT-B/16 model achieved testing accuracy of 98.40% with F1-score of 0.984, while ViT-L/16 achieved accuracy of 98.18% with F1-score of 0.982. Both models demonstrated perfect capability in detecting benign tissues (precision 1.00). The average AUC-ROC value reached 0.999 for ViT-B/16 and 0.998 for ViT-L/16, indicating very high discriminative power. The main contribution of this research is a comprehensive comparison between two scales of Vision Transformer for automated lung cancer diagnosis, proving that the smaller model (ViT-B/16) can achieve equivalent or better performance with higher computational efficiency.
Copyright (c) 2026 Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Metode Moving Average untuk Prediksi Stok Bahan Baku pada Rumah Makan
UMKM kuliner seperti Rumah Makan Pak Pangat memegang peranan penting dalam ekonomi lokal, namun seringkali menghadapi tantangan dalam efisiensi operasional akibat proses bisnis yang masih manual. Proses manajemen inventori yang bergantung pada pencatatan fisik dan perencanaan pembelian berbasis intuisi menyebabkan berbagai kendala, seperti ketidakakuratan data stok, risiko pemborosan bahan baku (food waste) akibat over-stocking, dan hilangnya potensi pendapatan akibat under-stocking. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi guna mendigitalisasi dan mengoptimalkan proses manajemen inventori tersebut. Sistem dikembangkan menggunakan metode Waterfall dengan mengimplementasikan fitur peramalan kebutuhan stok menggunakan algoritma Single Moving Average (SMA). Berdasarkan pengujian fungsionalitas menggunakan Black Box Testing, sistem terbukti berjalan valid sesuai spesifikasi. Evaluasi akurasi peramalan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) menghasilkan nilai rata-rata 37,78% yang dikategorikan sebagai Layak (Reasonable). Pengujian usability menggunakan System Usability Scale (SUS) terhadap 46 responden menghasilkan skor 78, menempatkan sistem pada kategori Acceptable dengan predikat Grade B. Dengan demikian, sistem yang dihasilkan layak diimplementasikan untuk menyediakan rekomendasi pembelian harian secara otomatis dan meningkatkan efisiensi operasional.
Sistem Manajemen Stok Percetakan Menggunakan Algoritma FIFO dan Model Martingale Berbasis Web
Perkembangan teknologi informasi mendorong usaha percetakan untuk meningkatkan efisiensi operasional melalui sistem berbasis website. Namun, CV 2 Audi Digital Printing masih mengelola pemesanan dan persediaan bahan baku secara manual, sehingga menyebabkan pencatatan kurang akurat, potensi selisih stok, dan keterlambatan pemesanan bahan saat permintaan meningkat. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem pemesanan dan menajemen bahan percetakan berbasis website yang mengintegrasikan algoritma First In First Out (FIFO) dan Martingale Model dalam manajemen stok serta dilengkapi Early Warning System berbasis notifikasi WhatsApp. Sistem dikembangkan menggunakan metode Software Development Life Cycle (SDLC) dengan pendekatan Waterfall. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengelola pemesanan dan persediaan bahan baku secara terintegrasi serta memberikan notifikasi otomatis saat stok mendekati batas minimum. Pengujian Black Box menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan dengan baik, sedangkan evaluasi System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor rata-rata 79 dengan kategori Good, yang menandakan sistem layak digunakan dan mampu meningkatkan efisiensi operasional usaha percetakan.
Analisis Sentimen Publik Terhadap Makan Bergizi Gratis Menggunakan Bi-LSTM dan IndoBERT
Program Makan Bergizi Gratis (MBG) yang direncanakan pemerintah pada tahun 2024 menjadi perbincangan luas di media sosial, khususnya Twitter dan TikTok, dengan beragam opini yang mencerminkan persepsi publik terhadap implementasinya. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen masyarakat terhadap Program Makan Bergizi Gratis menggunakan pendekatan deep learning. Data dikumpulkan melalui metode crawling dan scraping dari Twitter dan TikTok, menghasilkan 7.341 data setelah proses data cleaning. Pelabelan dilakukan menggunakan dua pendekatan, yaitu pelabelan manual dan pelabelan otomatis berbasis IndoBERTweet. Penelitian ini membandingkan kinerja dua model, yaitu Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) dan IndoBERT, dengan variasi learning rate 3e-5 dan 5e-5. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa IndoBERT secara konsisten menghasilkan performa yang lebih baik dibandingkan Bi-LSTM pada kedua metode pelabelan. Konfigurasi optimal diperoleh pada pelabelan otomatis dengan learning rate 3e-5 yang mencapai akurasi 82% dan F1-Score 79%. Hasil analisis juga menunjukkan bahwa sentimen publik terhadap Program Makan Bergizi Gratis didominasi oleh sentimen negatif. Selain itu, dikembangkan aplikasi web berbasis Flask untuk prediksi sentimen secara real-time. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam pengembangan analisis sentimen bahasa Indonesia yang lebih efektif dan akurat.
Pengenalan Emosi Ucapan Menggunakan Bidirectional Long Short Term Memory Pada Podcast Malaka
Penelitian ini mengembangkan sistem pengenalan emosi ujaran berbahasa Indonesia menggunakan metode Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) dengan sumber data berupa ujaran alami dari podcast Malaka. Dataset diperoleh dari audio YouTube yang di konversi ke format WAV, disegmentasi, serta dilabeli emosi marah, netral, sedih dan senang berdasarkan acuan dataset CREMA-D. Tahapan prapemrosesan meliputi silce removal, normalisasi sinyal, dan augmentasi data. Ektrasi ciri dilakukan menggunakan Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) beserta fitur delta dan delta-delta untuk mempresentasikan karakteristik spektral dan temporal sinyal suara. Model Bidirectional Long Short Term Memory dilatih dengan pembagian data 80% data latih, 10% data validasi, dan 10% data uji, serta dioptimasi dengan menggunakan algoritma adam. Hasil pengujian menunjukan bahwa model mencapai akurasi terbaik sebesar 80.32% dengan nilai pecision, recall, dan f1-score yang relatif seimbang pada seluruh kelas emosi. Hasil ini menunjukan bahwa Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) efektif dalam memodelkan dinamika temporal emosi pada ujaran podcast berbahasa indonesia.
Analisis Sentimen Pengguna X terhadap IKN Menggunakan Word2Vec dan IndoBERT
Pembangunan Ibu Kota Nusantara (IKN) di Kalimantan Timur adalah kebijakan strategis nasional yang menimbulkan beragam respons di tengah masyarakat. Media sosial X (Twitter) salah satu ruang utama bagi publik dengan tujuan menyampaikan pandangan, baik berupa dukungan ataupun kritik, terhadap kebijakan tersebut. Fokus penelitian ini adalah untuk mengevaluasi persepsi masyarakat tentang pembangunan IKN dengan membandingkan kinerja algoritma Word2Vec yang diklasifikasikan menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan model IndoBERT Fine-Tuning. Data penelitian diperoleh dengan proses crawling tweet berbahasa Indonesia pada periode 2022 hingga 2025 dengan memanfaatkan istilah yang relevan terhadap pembangunan IKN. Sebanyak 2.667 dataset yang telah menjalani tahap pelabelan manual dan otomatis serta preprocessing, yang terdiri dari text cleaning, case folding, normalisasi, dan tokenisasi, digunakan dalam proses pemodelan. Dataset kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji dengan rasio 80:20. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan confusion matrix dengan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model IndoBERT Fine-Tuning dengan pelabelan manual menghasilkan performa terbaik dengan nilai accuracy sebesar 0.900 dan F1-score sebesar 0.899 serta mampu mengungguli pendekatan Word2Vec–SVM. Analisis ini menegaskan bahwa model berbasis Transformer lebih efektif dalam memahami konteks bahasa Indonesia pada data media sosial. Hasil analisis sentimen selanjutnya disajikan dalam bentuk dashboard interaktif untuk memudahkan interpretasi opini publik terhadap pembangunan Ibu Kota Nusantara.
Analisis Perbandingan Performa NMF dengan LDA pada Topik Modeling Berita Online Indonesia
Pertumbuhan konten berita digital di Indonesia menciptakan kebutuhan akan metode otomatis untuk mengekstraksi topik-topik utama dari dataset teks berita berskala besar. Penelitian ini melakukan analisis komparatif performa Non-negative Matrix Factorization (NMF) dan Latent Dirichlet Allocation (LDA) dalam tugas topic modeling berita online Indonesia dari tiga media: CNBC Indonesia, Kompas.com, dan Detik.com. Dataset terdiri dari 4.500 artikel berita dengan preprocessing meliputi tokenisasi, penghapusan stopwords, serta ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF untuk NMF dan Count Vectorizer untuk LDA. Evaluasi performa dilakukan menggunakan coherence score (Cᵥ), topic diversity, silhouette score, dan uji chi-square untuk distribusi topik antar media. Hasil menunjukkan bahwa NMF memiliki nilai coherence lebih tinggi (0.7544) dibandingkan LDA (0.5600), topic diversity yang lebih baik (0.9400 vs 0.8400), serta efisiensi waktu training yang lebih tinggi (1.60 detik vs 108.30 detik). Uji chi-square mengonfirmasi perbedaan signifikan (p < 0.001) dalam distribusi topik antar media. Berdasarkan hasil evaluasi pada dataset yang digunakan, NMF menunjukkan performa yang lebih baik dibandingkan LDA dalam konteks topic modeling berita online Indonesia.
Perbandingan Random Forest dan XGBoost dalam Penentuan Jenis Perawatan Pasien Berdasarkan Hasil laboratorium Darah
Umumnya, keputusan rawat inap dan rawat jalan seorang pasien ditentukan secara subyektif oleh dokter menggunakan hasil laboratorium darah. Pada pasien yang masuk melalui Instalasi Gawat Darurat, keputusan tersebut dilakukan oleh dokter umum yang menangani banyak pasien sekaligus sehingga berpotensi salah keputusan. Machine Learning dapat dipakai untuk membantu dokter dalam pengambilan keputusan jenis perawatan. Penelitian ini membandingkan performa Random Forest dan XGBoost dalam memprediksi jenis perawatan pasien. Dataset yang digunakan berisi 4.412 data pasien dari beberapa rumah sakit swasta di Indonesia, dengan 11 atribut mencakup profil pasien serta hasil laboratorium seperti hematokrit, hemoglobin, eritrosit, leukosit, trombosit, MCH, MCHC, dan MCV. Dataset termasuk dalam kategori ketidakseimbangan ringan karena terdiri dari 59,6% pasien rawat jalan dan 40,4% rawat inap. Pengujian dilakukan menggunakan parameter default maupun dengan pengaturan fitur. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kinerja Random Forest lebih baik dibanding XGBoost. Model Random Forest terbaik didapat dengan menggunakan parameter default dengan feature selection, mencapai akurasi 77%, presisi 77%, recall 77%, F1-Score 76% dan ROC-AUC 81,4%. XGBoost terbaik diperoleh dengan menggunakan default parameter seluruh variabel, dengan akurasi 76%, presisi 74%, recall 76%, F1-Score 75% dan ROC-AUC 80,2%. Random Forest menunjukkan keseimbangan prediksi antar kelas dan sensitivitas serta spesifisitas tinggi sehingga efektif dalam mendukung keputusan klinis. Penelitian selanjutnya dapat difokuskan pada metode feature selection dan optimasi parameter yang mempertimbangkan waktu dan beban komputasi.
Analisis Tingkat Stres Pengguna Twitter pada Menfess “Tanyarl” Menggunakan IndoBERT
Twitter merupakan salah satu media sosial berbasis teks yang banyak dimanfaatkan pengguna sebagai ruang untuk mengekspresikan kondisi emosional dan tekanan psikologis secara terbuka, khususnya melalui akun menfess yang bersifat anonim. Karakter anonim tersebut mendorong pengguna untuk menyampaikan keluhan, perasaan tertekan, dan stres yang dialami dalam kehidupan sehari-hari. Namun, tingginya volume dan variasi bahasa informal dan kontekstual pada menfess menyebabkan proses identifikasi tingkat stres secara manual menjadi tidak efisien dan rentan terhadap subjektivitas. Penelitian sebelumnya umumnya masih terbatas pada klasifikasi biner atau menggunakan metode konvensional yang kurang mampu menangkap konteks semantik bahasa Indonesia secara optimal. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi tingkat stres pengguna Twitter pada menfess “Tanyarl” dengan memanfaatkan pendekatan kecerdasan buatan melalui fine-tuning model IndoBERT. Data unggahan (tweet) dikumpulkan melalui proses crawling menggunakan Harvest-Tweet, kemudian diproses melalui tahapan preprocessing teks dan pelabelan semi-otomatis ke dalam tiga kategori tingkat stres, yaitu stres, tidak stres, dan netral. Dataset yang telah diproses selanjutnya digunakan untuk melatih model IndoBERT dengan pendekatan klasifikasi multi-kelas. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model IndoBERT mencapai nilai akurasi sebesar 84% serta macro F1-score sebesar 85%, yang menandakan performa model yang konsisten pada seluruh kelas stres. Hasil ini membuktikan bahwa IndoBERT efektif dalam memahami konteks linguistik dan ekspresi emosional pada teks media sosial berbahasa Indonesia. Kontribusi penelitian ini meliputi penerapan model transformer untuk mendeteksi tingkat stres berbasis menfess anonim, pengembangan klasifikasi multi-kelas stres, serta penyediaan bukti empiris efektivitas IndoBERT dalam analisis kesehatan mental berbasis data media sosial.
Klasifikasi Stance Opini Publik Komentar TikTok Kasus Guru Menampar Murid memakai TF-IDF dan SVM
Media sosial TikTok menjadi salah satu platform utama dalam menyampaikan opini publik terhadap isu sosial yang bersifat viral, termasuk kasus guru yang menampar murid karena merokok di sekolah. Kasus ini memunculkan perbedaan pandangan yang tajam di masyarakat antara pihak yang mendukung tindakan guru sebagai bentuk pendisiplinan dan pihak yang menilai tindakan tersebut sebagai bentuk kekerasan dalam pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik di TikTok terhadap kasus tersebut menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Data penelitian berupa 2.200 komentar publik dikumpulkan melalui teknik web scraping menggunakan Apify Web Scraper dan diolah menggunakan Google Colab. Tahapan penelitian meliputi preprocessing teks yang terdiri dari cleaning, case folding, tokenization, normalisasi, stopword removal, dan stemming. Selanjutnya, fitur diekstraksi menggunakan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan diklasifikasikan ke dalam empat kategori sentimen, yaitu Mendukung Guru, Menyalahkan Guru, Mendukung Murid, dan Menyalahkan Murid. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SVM dengan kernel linear berhasil mengklasifikasikan sentimen publik dengan akurasi 94% (precision 0.94, recall 0.94, F1-score 0.94). Distribusi sentimen menunjukkan 69.2% komentar mendukung guru, 20.8% mendukung murid, 5.5% menyalahkan guru, dan 4.5% menyalahkan murid. Hasil ini memberikan gambaran komprehensif bahwa mayoritas masyarakat cenderung membenarkan tindakan disiplin guru, meskipun terdapat kesadaran yang berkembang terhadap perlindungan anak dan penolakan kekerasan dalam dunia pendidikan.
Analisis Sentimen Ulasan Pengguna LinkedIn Menggunakan Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor
Perkembangan aplikasi profesional seperti LinkedIn mendorong meningkatnya jumlah ulasan pengguna, namun volume data yang besar menyulitkan proses analisis sentimen secara manual. Permasalahan utama dalam penelitian ini adalah bagaimana mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna secara akurat untuk mengetahui persepsi pengguna terhadap aplikasi LinkedIn. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN) dalam analisis sentimen ulasan pengguna LinkedIn. Metode penelitian yang digunakan adalah CRISP-DM, dengan tahapan preprocessing teks .Ekstraksi fitur dilakukan menggunakan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF). Dataset yang digunakan terdiri dari 3.500 ulasan pengguna dengan pembagian data latih dan data uji sebesar 80% dan 20%. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memperoleh performa yang lebih baik dengan accuracy sebesar 88%, nilai AUC sebesar 0,9424, sedangkan KNN menghasilkan accuracy sebesar 79% dan nilai AUC sebesar 0,8557. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Naïve Bayes lebih efektif dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan aplikasi LinkedIn dan dapat diimplementasikan ke dalam aplikasi berbasis web sebagai sistem pendukung analisis sentimen.
Analisis Sentimen Komentar iPhone 17 pada Platform YouTube Menggunakan IndoBERT dan Support Vector Machine
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen komentar YouTube berbahasa Indonesia terkait iPhone 17 dengan membandingkan metode Support Vector Machine berbasis Term Frequency–Inverse Document Frequency dan model IndoBERT. Data diperoleh melalui proses crawling komentar pada kanal YouTube GadgetIn, kemudian diproses melalui tahapan pre-processing untuk mengurangi noise dan menormalkan teks. Pelabelan sentimen dilakukan secara otomatis menggunakan InSetLexicon dengan dua kelas, yaitu positif dan negatif. Dataset selanjutnya dibagi menggunakan teknik stratified split menjadi data latih, validasi, dan uji. Selain dua model utama, pendekatan ensemble IndoBERT–SVM diuji sebagai metode tambahan untuk menilai stabilitas performa klasifikasi. Evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix serta metrik Accuracy, Precision, Recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa IndoBERT memperoleh performa terbaik dengan nilai Accuracy sebesar 92, 29%, diikuti oleh model ensemble sebesar 91,63%, dan Support Vector Machine sebesar 88,99%. Temuan ini mengindikasikan bahwa model berbasis transformer lebih efektif dalam memahami konteks bahasa informal pada komentar YouTube dibandingkan metode berbasis fitur tradisional. Dengan demikian, penelitian ini memberikan bukti empiris mengenai efektivitas pendekatan machine learning dan transformer dalam analisis sentimen media sosial berbahasa Indonesia.
Klasifikasi Ulkus Kaki Diabetik Berbasis Transfer Learning: Studi Komparatif Arsitektur CNN
Proses klasifikasi citra medis secara otomatis sangat penting untuk membantu proses diagnosis yang cepat dan objektif. Deep learning, terutama Convolutional Neural Network (CNN), telah menunjukkan kemampuan yang lebih baik untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan gambar. Namun, model yang tepat masih sulit dipilih karena perbedaan dalam desain arsitektur CNN dapat berdampak besar pada kinerja. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi dan membandingkan kinerja lima arsitektur CNN (VGG16, VGG19, ResNet101, InceptionV3, dan DenseNet121) ketika menggunakan dataset Ulkus Kaki Diabetes (Diabetic Foot Ulcer/DFU) untuk mengklasifikasikan gambar medis kelas normal dan abnormal. Metode berbasis dataset digunakan untuk menjalankan semua eksperimen. Akurasi, ketepatan, recall, dan F1-score digunakan untuk menilai model. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa ResNet101 adalah yang terbaik dengan akurasi dan F1-score sebesar 99,87%, diikuti oleh VGG19 dan VGG16, masing-masing dengan F1-score di atas 99%. DenseNet121 dan InceptionV3 juga menunjukkan kinerja yang kompetitif, meskipun sedikit di bawah model berbasis residual dan VGG. Hasil ini menunjukkan betapa pentingnya melakukan analisis komparatif saat memilih arsitektur CNN untuk klasifikasi citra medis berbasis deep learning.
Multi-Regulation Based FDR Classification System with Decision Tree Algorithm for Civil Aviation Compliance
Flight Data Recorder (FDR) classification in civil aviation is currently performed manually, requiring operators to interpret complex multi-page regulatory documents. Manual Flight Data Recorder (FDR) classification in civil aviation compliance is a time-consuming, error-prone process that becomes increasingly complex when operators must meet requirements across multiple jurisdictions. This research aims to develop an automated web-based FDR classification system using a rule-based Decision Tree algorithm capable of classifying FDRs under multiple regulatory frameworks, with current implementation covering Indonesia’s Civil Aviation Safety Regulation (CASR) Part 91 and Philippine Civil Aviation Regulations (PCAR) Part 7. The system integrates with the Express Readout Worksummary Database via REST API and automatically processes aircraft parameters Maximum Take-Off Weight (MTOW), manufacturing date, and aircraft type to determine the appropriate FDR type and recording-parameter requirements. Exact-match rules are applied when aircraft data fall within defined regulatory date ranges; MTOW-based approximation is employed for cases outside those ranges. Testing on 742 aircraft from 80 operators yielded 97.5% classification accuracy compared with manual expert methods, reducing per-aircraft processing time from 30 minutes to under 1 second. The system also generates automated compliance reports in Microsoft Word format and provides a customer analytics dashboard for operational insights. These results confirm that the proposed system offers an efficient, consistent, and scalable solution for multi-regulation aviation compliance management, supporting both CASR and PCAR regulatory frameworks.
Analisis Metode Ensemble Berbasis Random Forest untuk Klasifikasi Kejadian Stroke pada Dataset Publik
Stroke merupakan salah satu penyebab utama disabilitas dan kematian global, sehingga diperlukan pendekatan berbasis data untuk mendukung klasifikasi kejadian stroke secara sistematis. Penelitian ini menganalisis variasi metode ensemble berbasis Random Forest pada dataset publik healthcare-dataset-stroke-data dari Kaggle yang terdiri dari 5.110 data pasien dengan 11 variabel demografis dan faktor risiko kardiovaskular. Tahapan prapemrosesan meliputi imputasi nilai hilang pada atribut bmi menggunakan median, penanganan outlier dengan metode interquartile range (IQR), serta penyeimbangan kelas menggunakan SMOTE. Tiga skenario model dikembangkan dalam satu pipeline yang seragam, yaitu Random Forest sebagai baseline, Bagging Random Forest, dan AdaBoost Random Forest. Evaluasi dilakukan menggunakan 5-Fold Cross Validation dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil analisis menunjukkan adanya perbedaan nilai metrik evaluasi antar skema ensemble, dengan konfigurasi AdaBoost Random Forest menghasilkan nilai akurasi sebesar 94,70% pada konfigurasi pengujian yang digunakan. Studi ini memfokuskan analisis pada variasi strategi ensemble dalam satu kerangka Random Forest dengan pipeline prapemrosesan yang seragam, sehingga menghasilkan evaluasi yang terkontrol dan reprodusibel.
Evaluasi Komparatif Metode Feature Selection pada XGBoost Regression untuk Prediksi Panjang Siklus Menstruasi
Panjang siklus menstruasi menjadi indikator utama dalam kesehatan reproduksi perempuan, namun perbedaan karakteristik individu dan ketidakteraturan siklus menyulitkan proses prediksi secara manual. Kondisi tersebut mendorong perlunya pendekatan berbasis data yang mampu menghasilkan prediksi panjang siklus menstruasi secara akurat dan konsisten. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan evaluasi komparatif berbagai metode feature selection pada algoritma XGBoost Regression dalam memprediksi panjang siklus menstruasi. Dataset penelitian diperoleh dari Kaggle dan terdiri atas 162 data yang mencakup atribut fisiologis dan demografis perempuan. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, normalisasi menggunakan StandardScaler, pembagian data latih dan data uji dengan rasio 80:20, serta validasi 10-fold cross-validation untuk menguji stabilitas model. Empat skenario pemodelan dievaluasi, yaitu tanpa feature selection sebagai baseline, forward selection, backward elimination, dan optimized selection berbasis ensemble feature selection dari lima metode seleksi fitur. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode forward selection memberikan performa terbaik dengan nilai R² sebesar 0,9005, RMSE 1,45 hari, MAE 0,57 hari, dan MAPE 1,73% (kesalahan relatif rata-rata < 2% terhadap panjang siklus 25-30 hari), serta meningkatkan nilai R² sebesar 0,1696 poin (dari 0,7309 menjadi 0,9005), setara dengan peningkatan relatif 23,2% terhadap nilai baseline. Temuan ini menunjukkan bahwa pemilihan metode feature selection yang tepat berpengaruh terhadap peningkatan performa prediktif dan stabilitas model XGBoost Regression dalam prediksi panjang siklus menstruasi.
Evaluasi Kinerja Model CNN Berbasis Transfer Learning dalam Klasifikasi Penyakit Daun Padi
Salah satu penyebab utama penurunan produktivitas pertanian adalah penyakit daun padi, yang berdampak langsung pada ketahanan pangan nasional. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi dan membandingkan kinerja sembilan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) berbasis transfer learning dalam klasifikasi penyakit daun padi. Arsitektur-arsitektur ini termasuk DenseNet121, InceptionV3, MobileNet, MobileNetV2, MobileNetV3Large, NASNetLarge, ResNet101, VGG16, dan Xception. Tiga kelas penyakit (Blast, Blight, dan Tungro) terdiri dari dataset Kaggle. Data asli digunakan sebagai data pengujian untuk menjaga objektivitas evaluasi, sedangkan data hasil augmentasi digunakan sebagai data pelatihan. Setiap model dilengkapi dengan lapisan Global Average Pooling, Batch Normalization, dan Dense (128). Selain itu, setiap model dilatih menggunakan optimizer SGD yang memiliki tingkat pembelajaran 0,001, epoch 30, ukuran batch 2, dan fungsi kehilangan kategoris crossentropy. Akurasi, precision, recall, dan skor F1 digunakan untuk menilai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa MobileNetV3Large, VGG16, dan ResNet101 memiliki akurasi tertinggi sebesar 100,00%, 99,58%, dan 99,17%, masing-masing. Hasil ini menunjukkan bahwa kinerja klasifikasi penyakit daun padi dipengaruhi secara signifikan oleh pilihan arsitektur CNN yang tepat. Selain itu, temuan ini menunjukkan bahwa pembelajaran transfer dapat menjadi cara yang efektif untuk membangun sistem AI yang mendeteksi penyakit tanaman secara dini.
Perbandingan Performa Multi-Algoritma Machine Learning dengan Dua Strategi Validasi pada Klasifikasi Curah Hujan
Prediksi curah hujan yang akurat masih menjadi tantangan karena kompleksitas proses atmosfer serta dampaknya terhadap berbagai sektor. Performa algoritma machine learning dalam klasifikasi curah hujan sangat dipengaruhi oleh karakteristik data dan metode validasi, sehingga diperlukan evaluasi komparatif untuk menentukan model yang paling sesuai pada konteks lokal. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa lima model machine learning, yaitu Random Forest, XGBoost, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, dan Decision Tree dalam klasifikasi curah hujan di Kabupaten Tapanuli Tengah menggunakan data observasi harian periode 2015–2024 sebanyak 32.796 data yang diperoleh dari Stasiun Meteorologi FL Tobing. Evaluasi dilakukan melalui skema pembagian data dan 10-cross fold validation dengan metrik precision, recall, dan f1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest secara konsisten memberikan performa terbaik pada kedua skema validasi dengan f1-score sebesar 62% dan 63%, lebih stabil dibandingkan model lainnya pada kondisi distribusi kelas yang tidak seimbang. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan ensemble lebih adaptif dalam menangkap hubungan nonlinier parameter meteorologi serta memberikan dasar metodologis dalam pemilihan model klasifikasi curah hujan untuk mendukung mitigasi bencana hidrometeorologi.
Evaluasi Komparatif Transfer Learning Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Penyakit Daun Mangga
Salah satu faktor utama yang dapat menurunkan produktivitas dan kualitas hasil pertanian adalah penyakit daun mangga. Penyakit yang diidentifikasi secara manual masih bergantung pada pengalaman petani, yang dapat menyebabkan kesalahan. Oleh karena itu, dapat menggunakan teknik transfer learning Convolutional Neural Network (CNN), tujuan penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan berbagai jenis penyakit yang menyerang daun mangga. Dengan 4.000 gambar, dataset yang digunakan berasal dari Kaggle dan terdiri dari delapan kelas: anthracnose, bacterial canker, cutting weevil, die back, gall midge, sehat, powdery mildew, dan sooty mold. Dalam eksperimen ini, empat arsitektur CNN ResNet50, ConvNeXt-Tiny, DenseNet121, MobileNetV2, dan yang lainnya dimodifikasi dengan Global Average Pooling, Batch Normalization, dan Lapisan Dense. Hasilnya menunjukkan bahwa ResNet50 dan ConvNeXt-Tiny memberikan tingkat akurasi terbaik, masing-masing 96,13% dan 95,88%, dengan skor F1 di atas 95%. Temuan ini menunjukkan bahwa pemilihan arsitektur CNN memiliki dampak yang signifikan.
Pengembangan Chatbot Pintar Berbasis AI Sebagai Asisten Virtual untuk Layanan Informasi dan Pendaftaran di LPK
Penelitian ini berjudul “Pengembangan Chatbot untuk Layanan Informasi LKP Mitra Insan Prima Menggunakan Natural Language Processing (NLP) dengan Algoritma Klasifikasi Maksud”. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menciptakan sistem chatbot yang dapat secara otomatis memahami maksud pengguna dalam memberikan informasi mengenai lembaga pendidikan. Masalah yang diangkat adalah keterbatasan dari sistem chatbot statis yang hanya bisa mengenali pertanyaan berdasarkan pencocokan kata kunci tanpa mengerti konteks kalimat, sehingga hasil respons yang diberikan masih kurang akurat. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini menerapkan pendekatan machine learning berbasis NLP dengan algoritma klasifikasi maksud seperti Naïve Bayes, SVM, dan LSTM. Kumpulan data yang digunakan terdiri dari 500 interaksi yang dikumpulkan dari pertanyaan umum siswa mengenai program kursus, pendaftaran, dan jadwal pelatihan. Tahapan pengembangan mencakup pengumpulan data, pengolahan awal teks (tokenisasi, stemming, dan penghapusan kata henti), pelatihan model klasifikasi maksud, serta penyatuan chatbot ke dalam platform Telegram dengan menggunakan pustaka Python seperti NLTK dan TensorFlow. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa chatbot yang dilatih menggunakan algoritma LSTM memiliki tingkat akurasi tertinggi mencapai 94%, yang lebih tinggi dibandingkan dengan model Naïve Bayes (87%) dan SVM (90%). Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa pemanfaatan algoritma klasifikasi maksud dalam NLP dapat meningkatkan kemampuan chatbot dalam memahami konteks pertanyaan dan memberikan jawaban yang lebih relevan. Penelitian di masa depan bisa mengembangkan model chatbot yang peka konteks dengan mengintegrasikan knowledge graph untuk melakukan interaksi yang lebih alami.
Prediksi Hasil Kelapa Sawit Menggunakan Algoritma Regresi Linier Sederhana Berbasis Data Historis
Hasil produksi kelapa sawit sering mengalami fluktuasi karena dipengaruhi oleh berbagai faktor operasional dan lingkungan, yang membuat perusahaan kesulitan dalam menyusun rencana produksi yang stabil. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi produksi kelapa sawit menggunakan regresi linier sederhana dengan memanfaatkan data historis produksi. Data yang digunakan mencakup 48 data bulanan dari PTPN III Rantau Prapat selama periode 2021 hingga 2024, dengan jumlah pokok panen (X) sebagai variabel bebas dan produksi Tandan Buah Segar (TBS) (Y) sebagai variabel yang diprediksi. Proses penelitian mencakup tahapan pengumpulan data, pengolahan data, pembentukan model regresi, serta pengujian kinerja model melalui MSE, RMSE, dan MAPE. Skema validasi out of sample digunakan dengan membagi data menjadi data pelatihan (30 data) dan data uji (8 data). Hasil perhitungan menunjukkan MAPE sebesar 13,62%, RMSE 368.724,126, dan MSE 135.957.481.409. Nilai R² sebesar 0,8316 menunjukkan hubungan linear yang cukup kuat antara variabel X dan Y. Model yang dihasilkan mudah diterapkan dan dapat digunakan sebagai alat pendukung keputusan dalam perencanaan produksi kelapa sawit, serta sebagai baseline untuk penelitian atau model peramalan yang lebih kompleks di masa depan.
Dominansi Fitur Perilaku Keuangan dan Tren Akademik pada Deteksi Dini Kelulusan Mahasiswa dengan XGBoost
Ketepatan waktu kelulusan merupakan indikator krusial bagi keberlanjutan institusi pendidikan tinggi. Namun, metode pemantauan konvensional sering kali luput mendeteksi mahasiswa berisiko secara dini karena hanya mengandalkan atribut demografi statis dan mengabaikan dinamika perilaku mahasiswa. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model deteksi dini keterlambatan lulus yang berfokus pada fitur perilaku keuangan dan tren akademik pada dataset berskala kecil dan tidak seimbang di Universitas PGRI Mahadewa Indonesia menggunakan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Tantangan berupa ketidakseimbangan data (imbalanced data) dengan baseline accuracy sebesar 67,61% diatasi melalui teknik Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Hasil eksperimen menunjukkan performa model yang andal dengan rata-rata F1-Score sebesar 81,56% dan Recall 80,81%, yang membuktikan efektivitas sistem sebagai solusi dalam meminimalkan kesalahan deteksi pada mahasiswa berisiko. Analisis Feature Importance mengungkapkan bahwa variabel perilaku dinamis lebih dominan dibandingkan faktor demografi statis. IPS Semester 4 (Gain 0,269) dan Frekuensi Tunggakan (Gain 0,151) ditemukan sebagai prediktor paling signifikan. Temuan ini mengonfirmasi bahwa performa akademik di fase menengah dan kedisiplinan administrasi keuangan merupakan indikator kritis kelulusan. Penelitian ini merekomendasikan penerapan Sistem Deteksi Hibrida pada akhir semester 4 untuk memberikan intervensi tepat sasaran bagi mahasiswa di Zona Merah.
Evaluasi Multi-Expert terhadap Sistem Rekomendasi Diet Non-Klinis Berbasis Generative AI
Pemantauan konsumsi makanan dan analisis nutrisi secara mandiri masih menjadi tantangan karena keterbatasan pemahaman gizi serta kurangnya sistem yang mampu memberikan rekomendasi diet yang personal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem analisis nutrisi dan rekomendasi diet non-klinis berbasis Generative AI untuk mendukung edukasi gizi melalui integrasi data profil pengguna, konsumsi makanan, dan referensi nutrisi. Sistem dikembangkan menggunakan metode Design Science Research (DSR) dan dievaluasi melalui pendekatan multi-expert yang melibatkan lima ahli gizi dengan 19 indikator penilaian. Hasil evaluasi menunjukkan nilai rata-rata 4,56 yang berada pada kategori baik hingga sangat baik, menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan analisis nutrisi yang informatif dan relevan sebagai alat bantu edukasi nutrisi non-klinis. Penelitian ini berkontribusi pada integrasi analisis konsumsi berbasis citra makanan, referensi Tabel Komposisi Pangan Indonesia (TKPI), dan Generative AI dalam satu sistem terpadu yang divalidasi melalui evaluasi multi-expert.
Segmentation of Toddlers Based on Nutritional Status Using Agglomerative Hierarchical Clustering with Average Linkage
Nutritional status among children under five remains an important public health concern, particularly in developing regions where early detection of growth problems is essential for effective intervention. Conventional nutritional assessments often rely on categorical classifications that may not fully capture variations in anthropometric characteristics among toddlers. This study aims to segment children under five based on nutritional status using the Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) algorithm with the Average Linkage method in the NA-IX-X District, North Labuhanbatu Regency. The study used secondary anthropometric data from 1,452 children obtained from the Aek Kota Batu Public Health Center. Quantitative variables, including body weight, height, and age, were standardized using z-score transformation prior to clustering analysis. The results show that a three-cluster configuration provides the optimal segmentation, with a Silhouette Coefficient value of 0.5154, indicating a moderate clustering structure. Cluster 1 (n = 180) shows relatively lower anthropometric measurements with an average body weight of 7.3 kg and height of 68.3 cm. Cluster 2 (n = 511) represents intermediate measurements with an average body weight of 11.5 kg and height of 87.8 cm, while Cluster 3 (n = 761) reflects higher measurements with an average body weight of 15.0 kg and height of 101.7 cm. Dendrogram analysis indicates that a cutting point at height = 1.5 produces the most interpretable cluster separation. These findings demonstrate that hierarchical clustering can support more targeted nutritional intervention strategies at the community health center level.
Improved Text Classification for Indonesian Hate Speech Detection: FastText-LSTM Model with Easy Data Augmentation
The swift expansion of social media in Indonesia has led to a significant rise in hate speech, highlighting the urgent need for effective automated detection techniques. This research evaluates the performance of the proposed FastText-Long Short-Term Memory with Easy Data Augmentation (FastText-LSTM-WE) compared with the baseline model, FastText-Convolutional Neural Network with Easy Data Augmentation (FastText-CNN-WE). To further investigate the impact of data augmentation, the effectiveness of both FastText-Long Short-Term Memory without Easy Data Augmentation (FastText-LSTM-WO) and FastText-Convolutional Neural Network without Easy Data Augmentation (FastText-CNN-WO) was also assessed. Bayesian Optimization was employed to identify the best hyperparameter configurations for each model. The experiments were carried out on a dataset comprising 14,306 samples while maintaining consistent experimental conditions. Model performance was measured using precision, recall, F1-score, and accuracy derived from the confusion matrix. The results indicate that FastText-LSTM-WE achieved the highest performance, with precision, recall, F1-score, and accuracy of 84.02%, 83.16%, 83.59%, and 81.37%, respectively. These findings demonstrate that the proposed model provides a robust and reliable solution for detecting hate speech within the Indonesian context, thereby improving automated content moderation systems in practical applications.
Evaluasi User Experience Pada Aplikasi JConnect Mobile Menggunakan MeCUE 2.0 dan Usability Testing
JConnect Mobile merupakan aplikasi yang dikembangkan oleh Bank Jatim untuk memberikan layanan transaksi digital bagi nasabah yang praktis dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi User Experience dan usability aplikasi JConnect Mobile dengan menerapkan metode Modular Evaluation of Key Components of User Experience (MeCUE 2.0) dan Usability Testing. Penelitian ini menggunakan mixed methods dengan desain sequential explanatory, menggabungkan analisis kuantitatif melalui penyebaran kuesioner MeCUE 2.0 kepada 100 responden dan usability testing terhadap 15 partisipan dengan metode yang berbasis tugas dan think-aloud protocol. Hasil pengukuran MeCUE 2.0 menunjukkan bahwa rata-rata overall evaluation 4,08, yang dikategorikan sebagai pengalaman baik dan aplikasi dianggap mudah dioperasikan serta memberikan manfaat yang signifikan bagi pengguna. Namun, tingkat keterikatan emosional dan loyalitas pengguna terhadap aplikasi belum optimal. Usability testing mengungkapkan tingkat efektivitas aplikasi 57% yang tergolong belum efektif dan didukung dengan tingkat efisiensi yang rendah serta skor System Uability Scale pada kategori F (rendah), menandakan terdapat kesenjangan antara persepsi pengguna dan kinerja aktual aplikasi. Temuan tersebut menunjukkan bahwa meskipun aplikasi dipersepsikan mudah digunakan, hambatan tetap teridentifikasi pada tampilan informasi, alur navigasi, dan umpan balik sistem. Penelitian ini menawarkan rekomendasi perbaikan desain yang didasarkan pada data hasil pengujian untuk meningkatkan kualitas layanan JConnect Mobile.
Optimasi Pengamanan Pesan Suara Menggunakan Vernam Cipher Berbasis Algoritma Blum Blum Shub
Perkembangan teknologi informasi yang pesat meningkatkan kemudahan dalam pertukaran data digital, termasuk pesan suara, namun juga menimbulkan risiko keamanan seperti penyadapan dan penyalahgunaan informasi. Oleh karena itu, diperlukan metode pengamanan yang kuat dan andal. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan pengamanan pesan suara dengan mengombinasikan algoritma Blum Blum Shub (BBS) sebagai pembangkit bilangan acak kriptografis dengan Vernam Cipher. Proses dimulai dengan perekaman suara yang dikonversi ke dalam bentuk digital, kemudian direpresentasikan dalam bentuk biner. Selanjutnya, data dienkripsi menggunakan operasi XOR dengan keystream yang dihasilkan oleh algoritma BBS. Tahap dekripsi dilakukan dengan menggunakan kunci yang sama untuk mengembalikan data ke bentuk semula. Selain itu, proses pengolahan data melibatkan transformasi sinyal menggunakan Mel-Spectrogram sebelum dikonversi ke dalam bentuk biner. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan ciphertext yang tidak dapat dikenali serta memiliki tingkat keacakan yang tinggi. Perbedaan nilai seed menghasilkan ciphertext yang berbeda meskipun menggunakan data suara yang sama, menunjukkan tingkat keamanan yang baik. Proses dekripsi berhasil mengembalikan pesan suara ke bentuk semula tanpa kehilangan informasi. Dengan demikian, kombinasi algoritma Blum Blum Shub dan Vernam Cipher terbukti efektif dalam meningkatkan keamanan pengamanan pesan suara.
Analisis Spasial dan Model Prediktif Data Geografis-Demografis untuk Prediksi Kelayakan Lokasi Usaha
Pemilihan lokasi usaha yang tepat merupakan faktor strategis yang menentukan keberhasilan operasional dan finansial bisnis baru. Permasalahan utama yang dihadapi calon pengusaha adalah sulitnya menentukan kelayakan lokasi secara objektif akibat keterbatasan data primer dan metode analisis yang bersifat intuitif. Penelitian ini bertujuan membangun sistem prediksi kelayakan lokasi usaha dengan mengintegrasikan analisis spasial dan model prediktif berbasis machine learning. Metode yang digunakan adalah algoritma Random Forest yang dilatih menggunakan data primer dari 45 titik lokasi di wilayah urban Makassar yang diperoleh melalui survei lapangan langsung. Variabel input mencakup jumlah penduduk, kepadatan toko kompetitor, ketersediaan fasilitas umum, dan volume lalu lintas. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil penelitian menunjukkan model Random Forest memberikan prediksi jumlah pengunjung dengan nilai R² sebesar 0,72, MAE 450,00, dan RMSE 600,17, serta estimasi pendapatan dengan R² sebesar 0,75, MAE Rp1.412.556, dan RMSE 1.894.958. Kestabilan model dikonfirmasi melalui pengujian 5-Fold Cross-validation dengan rata-rata R² sebesar 0,70. Benchmarking terhadap Linear Regression menunjukkan keunggulan Random Forest dengan peningkatan R² sebesar 50% pada prediksi pengunjung dan 36,4% pada prediksi pendapatan. Analisis feature importance mengungkapkan jumlah penduduk sebagai variabel paling dominan (bobot 0,45), diikuti volume lalu lintas (0,25) dan fasilitas umum (0,15). Secara keseluruhan, sistem ini menyediakan alat bantu estimasi kelayakan lokasi berbasis data geografis dan demografis yang dapat mendukung pengambilan keputusan investasi bagi pelaku usaha baru.
Analisis Perbandingan BLAKE2S dan SHA3-512 dalam Pengujian Ketahanan terhadap Serangan Bruteforce
Perkembangan teknologi komputasi modern, seperti high-performance computing, cloud computing, dan GPU, telah meningkatkan kemampuan penyerang dalam melakukan serangan brute force terhadap sistem kriptografi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan ketahanan dua algoritma hash modern, yaitu BLAKE2s dan SHA3-512, terhadap serangan brute force dalam konteks pengamanan data berbasis steganografi video. Metode penelitian dilakukan melalui pengujian empiris dengan mengukur waktu cracking, hash rate, serta jumlah percobaan yang dibutuhkan untuk menemukan nilai hash. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SHA3-512 memiliki ketahanan yang lebih tinggi dibandingkan BLAKE2s, dengan waktu cracking sebesar 511.479 detik, sementara BLAKE2s hanya membutuhkan 216.156 detik. Perbedaan ini dipengaruhi oleh hash rate BLAKE2s yang lebih tinggi, yaitu 1.350.846 H/s, dibandingkan SHA3-512 sebesar 570.881 H/s, sehingga mempercepat proses brute force. Meskipun demikian, waktu embedding kedua algoritma relatif sama, dengan selisih yang tidak signifikan. Jumlah percobaan brute force pada kedua algoritma juga identik, yaitu 291.993.781 percobaan, yang menunjukkan bahwa perbedaan ketahanan lebih dipengaruhi oleh efisiensi komputasi daripada kompleksitas ruang pencarian. Dengan demikian, SHA3-512 direkomendasikan sebagai algoritma hash yang lebih aman untuk melindungi data rahasia terhadap serangan brute force, meskipun memiliki performa yang lebih rendah dibandingkan BLAKE2s
Implementasi Autentikasi QR Code Berbasis Standar ISO/IEC 18004 Menggunakan Tanda Tangan Digital
Transformasi administrasi digital menuntut mekanisme verifikasi dokumen yang cepat, akurat, dan dapat dipercaya. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem validasi surat tugas berbasis web yang memanfaatkan QR Code sesuai standar ISO/IEC 18004 yang dikombinasikan dengan mekanisme tanda tangan digital dan verifikasi pada sisi server. Pendekatan yang digunakan adalah metode prototype iteratif yang meliputi tahap komunikasi kebutuhan, perencanaan cepat, perancangan cepat, konstruksi, serta penerapan dan umpan balik. Sistem dikembangkan menggunakan framework Laravel dengan dukungan pustaka generator QR Code. Kode QR yang dihasilkan memuat URL verifikasi bertoken yang dilengkapi masa berlaku serta mekanisme pencatatan aktivitas melalui audit log. Kontribusi utama penelitian ini adalah pengembangan model autentikasi dokumen yang mengintegrasikan QR Code berstandar ISO/IEC 18004 dengan mekanisme tanda tangan digital berbasis token dan verifikasi server-side sehingga memungkinkan pengendalian status dokumen secara dinamis (valid, invalid, expired, atau revoked). Hasil pengujian blackbox terhadap 14 skenario menunjukkan tingkat keberhasilan 100%, sementara pengujian keterbacaan menunjukkan tingkat keberhasilan pemindaian ≥99% pada dokumen digital maupun cetak A4 dengan penerapan quiet zone minimal empat modul dan Error Correction Code level Q. Waktu verifikasi sejak proses pemindaian hingga penampilan status dokumen berada di bawah target operasional (<10 detik). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan dapat berkontribusi pada peningkatkan keamanan, akuntabilitas, dan kemudahan verifikasi dokumen administrasi secara praktis dan mudah direplikasi pada lingkungan kelembagaan.
Forecasting Permintaan Persediaan Berbasis Long Short-Term Memory untuk Penentuan Safety Stock dan Reorder Point
Ketidakseimbangan antara ketersediaan stok dan fluktuasi permintaan sering menyebabkan overstock maupun stockout dalam manajemen persediaan ritel. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Long Short-Term Memory (LSTM) dalam peramalan permintaan. Peramalan ini digunakan sebagai dasar penentuan Safety Stock (SS) dan Reorder Point (ROP) pada tiga kategori produk ritel: susu, sabun, dan frozen food. Data historis penjualan digunakan untuk menghasilkan prediksi permintaan tiga bulan ke depan. Hasil prediksi dievaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Error (MAE), dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model LSTM menghasilkan tingkat akurasi yang baik pada seluruh kategori produk. Pada kategori susu, rata-rata nilai MAPE sebesar 4,53%, dan pada sabun sebesar 5,23%. Kedua nilai ini tergolong sangat baik. Sementara itu, frozen food memiliki nilai MAPE sebesar 12,08%, yang termasuk kategori baik. Berdasarkan hasil peramalan tersebut, parameter pengendalian persediaan dihitung menggunakan pendekatan Safety Stock dan Reorder Point. Kategori susu menunjukkan nilai rata-rata SS dan ROP tertinggi. Hal ini mencerminkan volume permintaan yang lebih besar dibandingkan kategori lainnya. Di sisi lain, kategori frozen food memperlihatkan variasi ROP yang relatif lebih tinggi antar produk. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi metode LSTM dengan model pengendalian persediaan dapat mendukung perumusan kebijakan stok yang lebih terukur dan berbasis data dalam pengelolaan persediaan ritel. Penelitian ini memberikan kontribusi berupa integrasi metode deep learning dengan model pengendalian persediaan yang menghasilkan kebijakan stok yang lebih terukur dan aplikatif.
Analisis Sentimen Ulasan Pengguna pada Aplikasi Gojek Menggunakan Metode Deep Learning Berbasis Algoritma LSTM
Aplikasi layanan transportasi seperti Gojek sudah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari masyarakat. Seiring bertambahnya jumlah pengguna, makin banyak juga ulasan yang masuk terkait pengalaman mereka menggunakan aplikasi ini. Namun, sering ditemukan ketidaksesuaian antara skor bintang yang diberikan dengan isi ulasan, seperti pemberian skor tinggi yang disertai keluhan atau pengalaman buruk. Hal ini dapat menyulitkan pihak Gojek dalam mengidentifikasi kendala layanan atau sentimen pengguna apabila hanya mengandalkan skor bintang. Salah satu solusi untuk membantu pihak Gojek dalam mengidentifikasi kendala layanan secara otomatis adalah menerapkan analisis sentimen berbasis algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) terhadap ulasan pengguna di Google Play Store. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma LSTM dalam melakukan klasifikasi sentimen ulasan pengguna ke dalam tiga kategori, yaitu positif, netral, dan negatif. Kontribusi penelitian ini terletak pada pengembangan model klasifikasi tiga kelas berbasis LSTM dengan pelabelan manual berbasis konteks, penerapan Random Oversampling untuk menangani kelas minoritas, serta preprocessing teks mendalam dan embedding FastText untuk meningkatkan performa model. Hasil pengujian menunjukkan model LSTM mencapai akurasi 88.15%, dengan F1 score positif 73%, netral 7%, dan negatif 94%. Model Bidirectional LSTM sebagai pembanding mencapai akurasi 90.32%, dengan F1 score positif 78%, netral 12%, dan negatif 95%. Kelas netral dapat diprediksi oleh kedua model, namun masih sulit diprediksi secara akurat.
Prototipe Sistem Cerdas dalam Pengairan Rumah Tangga Berbasis IOT Menggunakan Metode Logika Fuzzy Sugeno
Pengelolaan air rumah tangga yang efisien masih menjadi permasalahan akibat distribusi yang tidak terkontrol. Penelitian ini mengembangkan prototipe sistem pengairan rumah tangga berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan metode logika fuzzy Sugeno untuk pengambilan keputusan otomatis. Sistem dirancang menggunakan ESP32 sebagai pusat kendali dan ESP8266 sebagai node sensor pada toren, bak mandi, dan kran otomatis, dengan sensor ultrasonik sebagai input utama. Pengujian dilakukan pada sembilan skenario kombinasi level air. Hasil menunjukkan bahwa sistem menghasilkan keputusan yang sesuai dengan rule base pada seluruh skenario (akurasi 100%), serta mampu mengatur prioritas distribusi air dengan benar, yaitu memprioritaskan pengisian toren sebelum bak mandi. Selain itu, sistem berhasil menghindari konflik aktuator (tidak ada valve yang aktif bersamaan) dan menonaktifkan pompa saat kondisi air mencukupi, sehingga lebih efisien dalam penggunaan energi. Kontribusi utama penelitian ini adalah integrasi multi-node IoT dengan metode fuzzy Sugeno dalam satu sistem pengairan rumah tangga yang mampu melakukan kontrol adaptif dan monitoring real-time berbasis Firebase dan aplikasi mobile. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan efektif, stabil, dan layak diterapkan sebagai solusi pengelolaan air rumah tangga cerdas.
Edge-Based Person Detection Using MobileNetV2 on ESP32-CAM for Home Surveillance System
Affordable home surveillance systems increasingly require on-device intelligence to mitigate privacy risks, network dependency, and response latency associated with cloud-based video analytics. This research develops an edge-based person detection system utilizing a quantized MobileNetV2 architecture (α = 0.1) deployed on an ESP32-CAM module, integrated with the Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) protocol for real-time alert delivery. To construct the dataset, image data were collected via a motion-triggered acquisition setup employing a passive infrared (PIR) sensor, resulting in a total of 500 manually labeled images categorized into person and non-person classes. The model was trained in over 40 epochs with a learning rate of 0.001, utilizing data augmentation and INT8 quantization to optimize embedded deployment. Performance was evaluated using a 23% testing split (116 unseen images), yielding an overall accuracy of 78.45%. For the person class, the model achieved 90.00% precision, 77.78% recall, and an 83.44% F1-score. On-device deployment via TensorFlow Lite required a peak RAM of 485.4 KB and 102.1 KB of flash memory. The average inference time was recorded at 1018 ms per frame, which limits continuous high-framerate processing but remains feasible for basic surveillance at approximately 1 frame per second. Finally, MQTT communication via an EMQX broker successfully transmitted detection alerts and image links to a mobile application for real-time monitoring and storage.
Hybrid Metode Swara-Moora Untuk Meningkatkan Akurasi Penilaian Calon Ketua Organisasi Kesiswaan Sekolah
Proses pemilihan ketua organisasi kesiswaan di MAN 3 Langkat sebelumnya masih dilakukan secara konvensional, yang dapat menyebabkan penilaian calon menjadi tidak objektif. Untuk meningkatkan akurasi dan objektivitas dalam proses seleksi, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menerapkan sistem pendukung keputusan berbasis metode hybrid SWARA–MOORA. Metode SWARA menentukan bobot kriteria berdasarkan tingkat kepentingannya menurut pakar, dan metode MOORA melakukan normalisasi dan perangkingan alternatif. Studi ini memilih sepuluh alternatif ketua organisasi yang layak berdasarkan enam kriteria: kepemimpinan, visi dan misi, prestasi akademik, kedisiplinan, kemampuan komunikasi, dan keaktifan dalam organisasi. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa kandidat ketua terbaik dengan nilai tertinggi adalah Alternatif A7. Dengan demikian, penerapan metode SWARA–MOORA terbukti mampu menghasilkan proses pengambilan keputusan yang lebih sistematis, objektif, dan terukur dalam pemilihan ketua organisasi kesiswaan.
Integration of Deepfake Technology in Promotional Videos to Enhance MSME Economic Utility in Bireuen Regency
This study examines the integration of deepfake technology in UMKM promotional practices by focusing on its strategic value, ethical dimensions, implementation risks, and economic utility. A qualitative approach with a naturalistic phenomenological design was employed to explore the experiences, perceptions, and readiness of UMKM actors, promotion teams, and consumers in using deepfake-based promotional content. Data were collected through participatory observation, in-depth interviews, and documentation, and analyzed using the interactive model of Miles, Huberman, and Saldaña with NVivo support. The findings indicate that deepfake is perceived as a promising promotional innovation because it can enhance visual appeal, extend promotional reach, and improve cost and time efficiency in content production. However, its adoption is shaped by important constraints, particularly content authenticity, ethical considerations, audience response, human resource capacity, and the risk of misleading consumers. The study also shows that the economic utility of deepfake in UMKM promotion is meaningful only when promotional efficiency is balanced with ethical control, digital literacy, and consumer trust. These findings suggest that deepfake adoption in UMKM should not be understood merely as a technological issue, but as a negotiation between economic value, digital capability, reputational risk, and moral legitimacy.Abstract is a brief summary of the paper to help readers quickly determine the main research problem, solutions to solving problems encountered, research objectives and temporary research results which can be in the form of numbers/percentages according to research needs. Abstract should be clear and informative, providing a statement for the problem under study and its solution. Abstract length between 90 to 230 words. Avoid unusual abbreviations and define all symbols used in the abstract. Using keywords related to the research topic is recommended.