Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA)
About the Journal EditEdit About the Journal Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA) digelar untuk mempublikasikan hasil penelitian dari peneliti. Seminar ini melibatkan banyak pihak, diantaranya adalah dosen, mahasiswa, peneliti, praktisi, maupun para ahli informatika atau ilmu komputer. Panitia menerima makalah yang akan dipresentasikan pada tema berikut: Kecerdasan Buatan Teori Komputasi dan Matematika Jaringan Komputer dan Komunikasi Komputer Visual Pembelajaran Mesin Pengolahan Sinyal Robotika Rekayasa Perangkat Lunak Tata Kelola Teknologi Informasi Dan lain – lain
Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur
Analisis Pengaruh Tata Kelola Teknologi Informasi terhadap Penerimaan Pengguna Aplikasi Fore Coffee Menggunakan Model TAM
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Tata Kelola Teknologi Informasi (IT Governance) terhadap penerimaan pengguna (user acceptance) aplikasi Fore Coffee, dengan mediasi oleh konstruk inti dari Technology Acceptance Model (TAM). Dalam lanskap bisnis F&B yang sangat kompetitif, aplikasi seluler (mobile app) telah menjadi instrumen vital untuk loyalitas pelanggan. Penelitian ini mengusulkan model konseptual yang memposisikan Tata Kelola TI—diukur melalui dimensi persepsi keselarasan strategis, penyampaian nilai, dan manajemen risiko—sebagai variabel eksternal yang signifikan yang memengaruhi Perceived Usefulness (PU) dan Perceived Ease of Use (PEU). Data dikumpulkan melalui survei kuesioner online dari 100 pengguna aktif aplikasi Fore Coffee di Indonesia. Analisis data yang disajikan berfokus pada analisis statistik deskriptif untuk memetakan persepsi pengguna. Hasil penelitian menunjukkan persepsi yang sangat positif di semua variabel. Mayoritas responden (lebih dari 95% pada banyak indikator) merasa aplikasi Fore Coffee aman, andal, dan selaras dengan kebutuhan mereka (Tata Kelola TI). Hal ini berkorelasi langsung dengan tingginya persepsi kegunaan (PU) dan kemudahan penggunaan (PEU), serta niat perilaku (Behavioral Intention) yang sangat kuat untuk terus menggunakan aplikasi. Temuan ini memberikan implikasi manajerial bahwa investasi pada tata kelola back-end adalah prasyarat fundamental untuk kesuksesan adopsi aplikasi di front-end.
Copyright (c) 2025 Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA)
IFKRETS: Sistem Kecerdasan Adaptif Mobil Terbang dengan Navigasi Otonom Real-Time
Mobil terbang bukan sekadar inovasi futuristik, melainkan respons terhadap stagnasi sistem transportasi yang gagal menjawab kompleksitas medan, dinamika lingkungan, dan kebutuhan mobilitas cerdas. Penelitian ini mengembangkan IFKRETS, sebuah sistem kecerdasan adaptif yang dirancang untuk mengintervensi cara kendaraan udara merespons realitas operasional secara kontekstual. Sistem ini menggabungkan pemrosesan citra berbasis convolutional neural network (CNN), integrasi sensor multimodal (GPS, kamera, radar), dan logika pengambilan keputusan berbasis pembelajaran mesin untuk menghasilkan navigasi otonom yang tidak hanya akurat, tetapi juga tahan terhadap noise, ambiguitas, dan skenario ekstrem. Simulasi dilakukan dalam lingkungan virtual yang dirancang untuk menguji ketahanan sistem terhadap gangguan visual, konflik jalur, dan perubahan medan secara simultan. Hasil menunjukkan bahwa IFKRETS mampu mempertahankan akurasi navigasi di atas 92% dengan latensi respons di bawah 0,5 detik. Lebih dari sekadar prototipe teknikal, sistem ini mengangkat urgensi desain modular yang interoperabel, partisipatif, dan siap beroperasi dalam ekosistem mobilitas masa depan yang belum sepenuhnya terdefinisi. IFKRETS menawarkan fondasi strategis bagi pengembangan kendaraan udara yang tidak hanya cerdas secara algoritmik, tetapi juga kritis terhadap lingkungan operasional dan relevan secara sosial.
Klasifikasi Penyakit Daun Anggur Menggunakan Metode CNN Berbasis Arsitektur EfficientNetB6
Vitis vinifera atau tanaman anggur merupakan komoditas bernilai ekonomi tinggi yang mudah terserang berbagai penyakit daun, di antaranya Black Rot, Black Measles, dan Leaf Blight, selain kategori daun sehat (Healthy Leaves). Deteksi penyakit secara manual sering kali memerlukan waktu lama dan bersifat subjektif, sehingga diperlukan sistem otomatis berbasis pengolahan citra digital dan deep learning. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi penyakit daun anggur dengan empat kelas menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) EfficientNetB6. Dataset yang digunakan berasal dari Grape400 di Kaggle dan diperluas melalui augmentasi menjadi tiga kali lipat dari jumlah aslinya. Model dilatih selama 50 epoch dengan optimizer Adam dan learning rate 1×10⁻⁴. Berdasarkan hasil pengujian terhadap data uji, model memperoleh akurasi keseluruhan sebesar 98,8% serta nilai rata-rata makro untuk precision, recall, dan f1-score sebesar 0,988, yang menandakan konsistensi performa klasifikasi pada seluruh kelas. Kelas HealthyGrapes terdeteksi sempurna, sedangkan LeafBlight mendekati sempurna, dan kelas BlackMeasles serta BlackRot masing-masing mempertahankan nilai f1-score 0,977. Hasil ini menunjukkan bahwa EfficientNetB6 mampu mengekstraksi fitur morfologis dan tekstural daun anggur secara efektif, serta memiliki kemampuan generalisasi tinggi tanpa indikasi overfitting. Pendekatan ini berpotensi dikembangkan menjadi sistem bantu keputusan untuk deteksi dini penyakit daun anggur berbasis citra digital.
SEKUFU: Aplikasi Ta'aruf Aman dengan Verifikasi Wajah Hibrid dan Sistem Percakapan Terpadu
Kemunculan platform digital telah mengubah cara manusia berinteraksi, termasuk dalam mencari pasangan hidup. Aplikasi kencan yang ada seringkali tidak selaras dengan budaya Timur, khususnya dalam konteks pernikahan Islam (Ta'aruf), karena cenderung berorientasi pada hubungan kasual dan penampilan fisik. Kurangnya sistem verifikasi identitas yang kuat dan mekanisme untuk menilai kesesuaian nilai-nilai menciptakan defisit kepercayaan. Untuk mengatasi masalah ini, kami mengembangkan SEKUFU, sebuah platform Ta'aruf modern yang dirancang untuk aman, terverifikasi, dan berbasis nilai. Makalah ini memaparkan perancangan, implementasi, dan evaluasi SEKUFU, yang memberikan dua kontribusi kunci: (1) sistem verifikasi wajah hybrid yang menggabungkan OpenCV Haar Cascade untuk kecepatan dan FaceNet untuk akurasi untuk meningkatkan keamanan pengguna, dan (2) sistem percakapan terpandu yang menghasilkan "Laporan Kecocokan" kuantitatif. Dibangun menggunakan metodologi Rapid Application Development (RAD), platform ini berhasil memisahkan daya tarik awal dari evaluasi berbasis informasi dan memberikan wawasan berbasis data kepada pengguna untuk membuat keputusan yang tepat. Hasil kami menunjukkan kelayakan dan efektivitas pendekatan ini, menawarkan solusi teknologi baru yang selaras dengan nilai-nilai budaya dan religius.
PERBANDINGAN MODEL XGBOOST, LSTM, DAN NEURAL PROPHET UNTUK PREDIKSI HARGA CABAI RAWIT MERAH DI JAWA TIMUR
Harga cabai rawit merah di Indonesia, khususnya di Provinsi Jawa Timur, sering mengalami fluktuasi signifikan yang berdampak terhadap inflasi pangan dan kestabilan ekonomi masyarakat. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem prediksi harga yang akurat untuk membantu pengambilan keputusan dalam pengelolaan rantai pasok pangan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja tiga model machine learning dan deep learning, yaitu XGBoost, LSTM, dan Neural Prophet, dalam memprediksi harga cabai rawit merah berdasarkan data historis dari Agustus 2018 hingga Agustus 2025 yang diperoleh dari situs resmi Siskaperbapo Dinas Perindustrian dan Perdagangan (DISPERINDAG) Provinsi Jawa Timur. Analisis dilakukan dengan pendekatan kuantitatif menggunakan data deret waktu (time series forecasting), dengan evaluasi performa melalui metrik RMSE, MAE, MAPE, dan R². Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM memberikan akurasi terbaik dengan nilai RMSE 1.78, MAE 0.99, MAPE 2.13%, dan R² sebesar 0.9909, dibandingkan dengan XGBoost dan Neural Prophet. Temuan ini menegaskan bahwa pendekatan deep learning berbasis LSTM paling efektif untuk mengenali pola temporal dan musiman dalam data harga cabai rawit merah. Penelitian ini berkontribusi terhadap pengembangan sistem prediksi harga pangan berbasis kecerdasan buatan sebagai dasar pengambilan keputusan kebijakan stabilisasi harga di sektor pertanian.
KLASIFIKASI JENIS DURIAN BERDASARKAN CITRA DAUN MENGGUNAKAN METODE CONVOLOTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR VGG-16
Durian (Durio zibethinus Murr) merupakan aset genetik tanaman lokal Indonesia yang bernilai ekonomi tinggi. kualitas durian lokal masih menghadapi tantangan minimnya perawatan, berakibat pada penurunan nilai jual. Kondisi ini timbul akibat keterbatasan pemahaman petani dalam menentukan jenis durian yang paling sesuai untuk dibudidayakan Identifikasi akurat jenis durian menjadi faktor krusial dalam mengerek kualitas dan nilai ekonomis buah durian. Penelitian taksonomi mengindikasikan bahwa karakteristik morfologi daun dapat menjadi indikator taksonomi yang andal untuk identifikasi spesies tanaman. Identifikasi jenis durian berdasarkan daun secara manual menuntut keahlian khusus dan waktu yang cukup lama, serta rentan terhadap subjektivitas pengamat. Di Kabupaten Nganjuk, terdapat tiga jenis durian populer, yaitu durian lokal, durian lai, dan durian montong, yang memiliki kemiripan karakteristik daun sehingga sulit dibedakan secara visual oleh petani. Kajian-kajian sebelumnya belum ada yang secara spesifik menelaah klasifikasi jenis durian berdasarkan citra daun menggunakan deep learning. Oleh karena itu, terdapat celah penelitian yang perlu dijelajahi untuk mendukung pengembangan pertanian presisi di Indonesia. Pada penelitian ini menerapkan metode CNN menggunakan arsitektur VGG-16 untuk mengklasifikasi jenis durian berdasarkan citra daun. Jenis durian dibedakan menjadi 3 yaitu: montong, lokal dan Lai. Dataset yang digunakan sebanyak 600, dengan sebaran seimbang 200 citra setiap class nya. Dataset yang diperoleh dilakukan preprocessing dan augmentasi sehingga menaikkan jumlah dataset sebesar 4 x menjadi 2400. Selanjutnya dilakuakan pengujian dalam 16 skenario model. Dengan 4 split dataset yang berbeda dan 4 optimizer yaitu SGD, Adam, Adamax dan Adagrad. Dari 16 skenario pengujian yang dilakukan diperoleh model terbaik dengan nilai akurasi sebesar 97.08%. split data 90:10 dan optimizer yang digunakan adalah adam. Hasil ini menunjukkan sistem dapat mengklasifikasi jenis durian berdasarkan citra daun dengan baik dan akurasi yang tinggi.
Analisis Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma K-Means untuk Optimalisasi Manajemen Stok
Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan ketepatan dalam mengelola transaksi penjualan serta pengendalian persediaan barang dengan menerapkan algoritma clustering K-Means. Dalam kegiatan bisnis, pengelolaan stok yang kurang optimal sering menimbulkan masalah seperti kelebihan atau kekurangan barang, yang berdampak pada penurunan kinerja penjualan. Oleh karena itu, diperlukan metode analisis data yang mampu mengidentifikasi pola transaksi penjualan secara lebih mendalam dan objektif. Algoritma K-Means digunakan untuk mengelompokkan barang berdasarkan kesamaan pola transaksi penjualan, sehingga setiap kelompok atau cluster merepresentasikan barang-barang dengan karakteristik penjualan yang serupa. Proses clustering ini melibatkan pengolahan data transaksi yang kompleks untuk menemukan keterkaitan antara frekuensi pembelian, volume penjualan, serta waktu transaksi. Melalui hasil pengelompokan tersebut, perusahaan dapat memperoleh wawasan yang lebih jelas mengenai perilaku penjualan dan tren permintaan pasar. Implementasi metode K-Means diharapkan mampu membantu perusahaan dalam mengambil keputusan yang lebih akurat terkait manajemen stok, strategi pemasaran, serta penentuan harga. Selain itu, hasil penelitian ini juga dapat menjadi landasan dalam pengembangan sistem informasi penjualan yang lebih adaptif, efisien, dan cerdas dalam merespons perubahan kebutuhan pasar.
Penggunaan Deep Convolutional Neural Network (CNN) Model FaceNet untuk Fungsi Face Recognition pada Reverse Image Search
Kemajuan teknologi digital dan meningkatnya penggunaan internet telah menimbulkan kebutuhan akan sistem yang mampu melindungi privasi pengguna, khususnya terkait penyebaran foto pribadi di dunia maya. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Deep Convolutional Neural Network (CNN) model FaceNet sebagai sistem pengenalan wajah dalam Reverse Image Search engine. Metode FaceNet digunakan untuk mengekstraksi fitur wajah dan menghasilkan representasi vektor (embedding) yang dapat dibandingkan untuk mengenali kemiripan antar wajah. Proses penelitian mencakup studi pustaka, pengumpulan data, pelatihan model FaceNet, serta evaluasi performa sistem dalam mengenali dan mencocokkan wajah. Model FaceNet memanfaatkan arsitektur Zeiler & Fergus serta Inception Network dengan fungsi kerugian Triplet Loss, yang memastikan embedding dari wajah yang sama memiliki jarak yang lebih dekat dibandingkan dengan wajah dari identitas berbeda. Hasil implementasi menunjukkan bahwa integrasi FaceNet dalam Reverse Image Search mampu meningkatkan akurasi pencarian gambar berdasarkan wajah dan mempermudah identifikasi gambar serupa secara efisien. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar bagi pengembangan sistem pelacakan identitas visual dan deteksi penggunaan gambar di berbagai platform daring.
Pengembangan Aplikasi Pengaturan Quickshifter Berbasis Serial dan WebSocket
Perkembangan teknologi komunikasi data dan mikrokontroler telah mendorong munculnya berbagai sistem otomotif modern, termasuk QuickShifter (QS) yang berfungsi mempercepat perpindahan gigi tanpa menekan kopling. Pengaturan parameter QS seperti kill time dan batas RPM umumnya masih dilakukan secara manual melalui serial monitor, sehingga kurang efisien dan tidak ramah pengguna. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi pengaturan QuickShifter berbasis komunikasi Serial dan WebSocket yang mampu melakukan konfigurasi modul QS secara real-time dengan antarmuka grafis yang interaktif. Aplikasi dibangun menggunakan Visual Studio 2022 dengan bahasa pemrograman C# dan framework .NET Core, serta diintegrasikan dengan mikrokontroler sebagai penerima data. Metode penelitian menggunakan model Waterfall, meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi berhasil melakukan komunikasi dua arah antara perangkat dan mikrokontroler melalui koneksi Serial maupun WebSocket dengan tingkat stabilitas yang baik. Seluruh fungsi utama seperti pengaturan kill time, pembacaan RPM real-time, dan penyimpanan konfigurasi berjalan sesuai harapan. Sistem yang dikembangkan terbukti meningkatkan efisiensi dan fleksibilitas proses konfigurasi QuickShifter sekaligus mempermudah pengguna dalam melakukan penyetelan tanpa perlu mengakses perangkat keras secara langsung.
Optimasi Suhu Drosera sessilifolia Menggunakan Metode Time Proportional Control – Histeresis Berbasis IoT
Drosera sessilifolia membutuhkan lingkungan bersuhu stabil untuk tumbuh dengan optimal, namun fluktuasi suhu pada budidaya indoor sering menghambat pertumbuhannya. Penelitian ini mengembangkan sistem kontrol suhu berbasis IoT menggunakan ESP32 dan sensor DS18B20 dengan metode Time Proportional Control (TPC) yang dikombinasikan logika histeresis untuk menjaga suhu tetap stabil secara otomatis dan efisien. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem TPC-Histeresis mampu mempertahankan suhu ideal bagi tanaman dan dapat dipantau secara real-time melalui aplikasi Blynk, sehingga efektif mendukung budidaya indoor Drosera sessilifolia.
Deteksi URL Phishing Menggunakan Hybrid Deep Learning CNN dan XGBoost dengan Teknik Balancing SMOTE-ENN
Serangan phishing melalui URL palsu merupakan ancaman keamanan siber yang terus berkembang dan merugikan pengguna internet. Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi phishing menggunakan pendekatan hibrida yang menggabungkan Convolutional Neural Network (CNN) untuk ekstraksi fitur otomatis dan XGBoost sebagai classifier. CNN dilatih secara supervised learning untuk mengekstrak 64 fitur high-level dari karakter URL, kemudian digabungkan dengan 40 fitur heuristik yang mencakup panjang URL, jumlah karakter khusus, entropi, dan suspicious keywords. Untuk mengatasi ketidakseimbangan dataset (rasio 1:1,81), diterapkan teknik SMOTE-ENN yang mengombinasikan oversampling dan cleaning data. Model dilatih menggunakan dataset 4.856 URL dengan rasio 80:20 untuk training dan testing. Hasil eksperimen menunjukkan performa yang sangat tinggi dengan akurasi 97.12%, precision 0.9855 untuk kelas phishing, recall 0.9644, F1-score 0.9748 untuk kelas phishing, dan AUC-ROC 0.9960. Hyperparameter tuning menggunakan GridSearchCV menghasilkan cross-validation F1-score 0.9991. Model mampu melakukan inferensi dengan kecepatan 4.855 URL/detik, menjadikannya cocok untuk implementasi real-time.
Vulnerability Assessment Web Instansi A Menggunakan OWASP ZAP, Nmap, dan Analisis Konfigurasi SSL/TLS
Abstrak—Keamanan aplikasi web merupakan salah satu faktor utama dalam menjaga kerahasiaan, integritas, dan ketersediaan data organisasi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan Vulnerability Assessment (VA) terhadap web Instansi A (nama disamarkan) dengan menggunakan kombinasi OWASP ZAP, Nmap, serta analisis konfigurasi SSL/TLS. Penelitian dilakukan secara non-destruktif dan meliputi perencanaan ruang lingkup, pengumpulan informasi, pemindaian kerentanan menggunakan OWASP ZAP dan Nmap, serta pemeriksaan manual terhadap konfigurasi SSL/TLS, HTTP header, dan domain menggunakan curl, openssl, dan whois. Hasil pengujian menunjukkan adanya beberapa potensi kerentanan, seperti header keamanan yang belum diterapkan, cookie tanpa atribut keamanan tambahan, serta versi server yang terdeteksi masih menggunakan konfigurasi lama. Analisis sertifikat SSL menunjukkan bahwa web telah menggunakan enkripsi modern, namun masih perlu optimasi pada sisi konfigurasi keamanan HTTP. Penelitian ini menegaskan bahwa kombinasi antara tools otomatis dan analisis manual mampu memberikan hasil asesmen keamanan web yang komprehensif, efisien, dan sesuai standar OWASP.
Penerapan Model EfficientNetB2 untuk Klasifikasi Citra Daun Tanaman Herbal
Penelitian ini menerapkan model EfficientNetB2 untuk mengklasifikasikan citra daun tanaman herbal yang terdiri atas sepuluh jenis daun. Jenis daun yang menjadi objek penelitian meliputi belimbing wuluh, jambu biji, jeruk nipis, kemangi, lidah buaya, nangka, pandan, pepaya, seledri, dan sirih. Dataset yang digunakan terdiri dari 350 citra per kelas yang diperoleh dari Mendeley Data dan 200 citra per kelas yang dikumpulkan secara mandiri, kemudian dibagi menjadi 80% data pelatihan dan 20% data pengujian. Teknik augmentasi data diterapkan untuk meningkatkan keragaman citra dan mencegah overfitting. Model EfficientNetB2 dilatih dengan dua skenario learning rate (0.001 dan 0.0001) selama 30 epoch. Hasil terbaik diperoleh pada learning rate 0.0001, dengan akurasi pengujian sebesar 0.9845, presisi 0.9852, recall 0.9845, dan F1-score 0.9845. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model EfficientNetB2 memiliki performa yang sangat baik dalam mengklasifikasikan citra daun tanaman herbal.
Perancangan Antarmuka dan Sistem Pengenalan Wajah untuk Aplikasi Pendataan Kehadiran Berbasis Python
Perkembangan teknologi informasi dan kecerdasan buatan telah memberikan dampak signifikan terhadap berbagai aspek kehidupan manusia, termasuk dalam bidang administrasi dan manajemen kehadiran. Penelitian ini bertujuan untuk merancang model sistem dan antarmuka aplikasi pengenalan wajah berbasis Python untuk mendukung proses pendataan kehadiran peserta video meeting secara otomatis. Sistem dirancang menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan model FaceNet untuk tahap pengenalan wajah, serta algoritma Haarcascade sebagai metode deteksi wajah awal. Aplikasi dikembangkan menggunakan Graphical User Interface (GUI) berbasis pustaka customtkinter agar dapat dioperasikan secara mudah oleh pengguna tanpa memerlukan perintah berbasis teks. Metodologi yang digunakan adalah Software Development Life Cycle (SDLC) dengan model Incremental, yang memungkinkan pengembangan modul secara bertahap dan sistematis. Tahap perancangan meliputi pembuatan rancangan sistem deteksi dan pengenalan wajah, rancangan antarmuka pengguna, serta integrasi awal antar modul. Hasil perancangan menunjukkan bahwa sistem dapat dirancang secara modular, terintegrasi, dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Penelitian ini hanya membahas tahap perancangan dan konseptualisasi sistem, yang akan menjadi dasar bagi pengujian lebih lanjut pada penelitian selanjutnya.
Identifikasi & Klasifikasi Kerentanan Website Instansi Pemerintahan X Berbasis OWASP Top 10 untuk Peningkatan Web Security Awareness
Keamanan aplikasi web merupakan aspek fundamental dalam penyelenggaraan layanan digital pemerintahan. Layanan publik daring termasuk portal informasi, sistem aduan, dan layanan administrasi, meningkatkan eksposur terhadap ancaman siber yang dapat berdampak luas pada pelayanan masyarakat. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi dan mengklasifikasikan kerentanan pada website instansi pemerintahan X menggunakan kerangka OWASP Top 10 Tahun 2021 sebagai acuan pengelompokan risiko. Pengujian dilaksanakan melalui vulnerability scanning menggunakan OWASP ZAP untuk mendeteksi kerentanan aplikasi web dan Nessus untuk mengidentifikasi kerentanan konfigurasi server dan jaringan. Setiap temuan diverifikasi manual tanpa melakukan eksploitasi, kemudian dipetakan ke kategori OWASP Top 10. Hasil penelitian diharapkan memberi gambaran profil kerentanan sistem dan mendukung peningkatan web security awareness bagi pengembang serta pengelola layanan publik. Penelitian ini berfokus pada identifikasi dan klasifikasi kerentanan.
Studi Literatur: Prediksi Harga Bitcoin Menggunakan Algoritma Machine Learning dan Deep Learning
Kepopuleran dari Bitcoin terus mengalami kenaikan dari tahun ke tahun. Bitcoin juga memiliki sifat fluktuatif yang sanggat tinggi, dan dipengaruhi macam-macam faktor seperti kondisi data historis pasar, teknikal pasar, sentimen media sosial dan investor, dan data on-chain. Dalam studi literatur ini mempunyai sebuah tujuan guna menganalisis dan membandingkan kinerja dari beragam model algoritma Machine Learning dan Deep Learning dalam memprediksi pergerakan dari harga Bitcoin. Di studi literatur ini juga memakai pendekatan algortima di antara lain; Long Short-Term Memory(LSTM), Recurrent Neural Network(RNN), Random Forest, Support Vector Machine (SVM), XGBoost, ARIMA, SARIMA, dan berbagai model hibrida dan ensemble seperti SVM-PSO dan ANN-XGBoost. Hasil dari penelitian banyak yang mengungkapkan bahwa model algoritma seperti RNN dan LSTM yang paling banyak digunakan dan menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi dengan mempunyai nilai RMSE terendah sebesar 730,42 dan akurasi R2 hingga 97,45%. Penelitian lain juga mengatakan penggunaan data eksternal seperti Google Trend Index dan analisis sentimen dari mendia sosial juga mampu terbukti meningkatkan kemampuan model dalam meningkatkan tingkat akurasi prediksi secara signifikan. Kesimpulan dari studi literatur ini menyatakan bahwa pendekatan algoritma Deep Learning dan ensemble learning merupakan yang paling efektif dan konsisten hasilnya dalam menghadapi fluktuatif dan volatilitas harga Bitcoin.
INKUBATOR TELUR LEOPARD GECKO BERBASIS IOT MENGGUNAKAN BANG-BANG
Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem inkubator telur Leopard Gecko (Eublepharis macularius) berbasis Internet of Things (IoT) dengan metode Bang-Bang Control sebagai pengendali suhu otomatis. Sistem ini berfungsi menjaga kestabilan suhu dan kelembapan selama proses inkubasi, yang menjadi faktor penting dalam keberhasilan penetasan telur reptil. Komponen utama meliputi mikrokontroler ESP32, sensor DHT22, modul relay 5V, modul pendingin Peltier, kipas DC, dan platform Blynk Cloud untuk pemantauan suhu secara real-time melalui jaringan internet. Metode Bang-Bang mengatur sistem pendingin dengan logika on-off, di mana relay aktif ketika suhu melebihi batas atas dan mati saat suhu di bawah batas bawah. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mempertahankan suhu pada rentang 26–28°C, yang merupakan suhu optimal untuk menghasilkan anakan betina dengan waktu penetasan sekitar 45–60 hari. Data suhu berhasil dikirim ke dashboard Blynk dengan akurasi tinggi. Anakan yang menetas tampak sehat dan normal, membuktikan bahwa sistem inkubasi otomatis berbasis IoT dengan metode Bang-Bang bekerja efektif, efisien, dan dapat dipantau jarak jauh.
Model Cerdas Deteksi Gula dan Natrium pada Produk Makanan Menggunakan Tesseract OCR
Konsumsi produk makanan olahan yang tinggi gula dan natrium menjadi salah satu faktor utama peningkatan risiko penyakit tidak menular seperti diabetes dan hipertensi di masyarakat modern. Meskipun informasi gizi telah dicantumkan pada kemasan produk, sebagian besar konsumen masih mengalami kesulitan dalam membaca dan memahami label gizi secara cepat dan akurat. Kondisi ini menimbulkan kebutuhan akan sistem cerdas yang mampu mengenali dan menafsirkan informasi kandungan gizi secara otomatis. Penelitian ini mengusulkan pengembangan model deteksi kandungan gula dan natrium pada label produk makanan menggunakan Python dan Tesseract OCR. Proses diawali dengan tahap perancangan ulang label (label redesign) untuk menormalkan tata letak teks dan meningkatkan keterbacaan citra, dilanjutkan dengan penerapan pra-pemrosesan citra dan teknik Optical Character Recognition (OCR) untuk mengekstraksi data gizi. Hasil ekstraksi kemudian dianalisis menggunakan metode pencarian pola (regular expression atau regex) guna mendeteksi nilai kandungan gula dan natrium serta melakukan klasifikasi berdasarkan ambang batas rekomendasi dari World Health Organization (WHO). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan deteksi dan klasifikasi secara otomatis dengan hasil yang informatif, sehingga berpotensi mendukung peningkatan literasi gizi masyarakat melalui penyajian data kandungan gula dan natrium yang cepat, objektif, dan mudah dipahami.
Adaptive PID Kontrol Berbasis IoT pada ESP32 untuk Kontrol Suhu dan Kelembapan Kumbung Jamur Tiram Putih
Pengendalian suhu dan kelembapan merupakan faktor penting dalam menjaga produktivitas dan kualitas hasil budidaya jamur tiram putih (Pleurotus ostreatus). Ketidakstabilan kondisi lingkungan dapat menghambat pertumbuhan miselium dan menurunkan hasil panen. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem otomatis berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan metode Proportional–Integral–Derivative (PID) untuk mengatur suhu dan kelembapan pada kumbung jamur tiram secara real time.Perangkat sistem terdiri dari mikrokontroler ESP32, sensor SHT31 sebagai pembaca suhu dan kelembapan, serta aktuator berupa kipas, pemanas PTC, dan mist maker sebagai pengendali lingkungan. Data hasil pembacaan sensor dikirim ke Firebase dan ditampilkan melalui aplikasi Blynk untuk pemantauan jarak jauh. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menjaga suhu di kisaran 26 ± 1 °C dan kelembapan 85 ± 3 %RH dengan rata-rata steady-state error di bawah ±2 %. Sistem memberikan respon cepat terhadap perubahan kondisi lingkungan dan mampu menyesuaikan kerja aktuator secara otomatis tanpa intervensi manual. Dengan demikian, penerapan metode PID berbasis IoT terbukti efektif dalam menjaga kestabilan suhu dan kelembapan kumbung jamur tiram, sekaligus mendukung penerapan pertanian cerdas (smart farming) yang efisien dan adaptif terhadap perubahan lingkungan.
Penerimaan ChatGPT di Perguruan Tinggi: PRISMA Systematic Literature Review Berbasis Model TAM dan UTAUT
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan dan adopsi ChatGPT sebagai teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) di lingkungan pendidikan tinggi melalui pendekatan PRISMA Systematic Literature Review (SLR). Kajian ini mengintegrasikan dua model teoritis utama dalam penelitian penerimaan teknologi, yaitu Technology Acceptance Model (TAM) dan Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Sebanyak 40 artikel ilmiah yang terbit pada periode 2022–2025 dianalisis secara sistematis berdasarkan kriteria inklusi dan eksklusi yang relevan. Hasil analisis menunjukkan bahwa faktor Habit, Performance Expectancy, Social Influence, dan Hedonic Motivation merupakan determinan dominan yang memengaruhi niat perilaku (Behavioral Intention) dalam penggunaan ChatGPT di perguruan tinggi. Selain itu, penelitian ini juga mengidentifikasi adanya celah konseptual terkait variabel moderator seperti jenis kelamin, usia, dan literasi AI, yang belum banyak diteliti secara mendalam pada konteks pendidikan tinggi di Indonesia. Temuan ini diharapkan dapat memberikan kontribusi akademik dalam pengembangan model penerimaan teknologi berbasis AI serta menjadi acuan praktis bagi pengambil kebijakan dan pengembang aplikasi pendidikan digital untuk meningkatkan adopsi teknologi secara efektif di era pembelajaran berbasis kecerdasan buatan.
Prediksi Harga Bitcoin dengan Pendekatan Deep Learning Menggunakan Algoritma LSTM
Perkembangan teknologi digital telah memunculkan berbagai inovasi dalam sistem keuangan, salah satunya adalah cryptocurrency. Bitcoin sebagai salah satu jenis cryptocurrency dengan kapitalisasi pasar terbesar, menarik perhatian investor karena volatilitas harganya yang tinggi dan potensinya sebagai instrumen investasi. Namun, fluktuasi harga Bitcoin yang kompleks dan sulit diprediksi menjadi tantangan tersendiri dalam pengambilan keputusan investasi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi harga Bitcoin menggunakan pendekatan deep learning dengan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM). Data yang digunakan berupa harga historis Bitcoin yang kemudian melalui tahap preprocessing seperti normalisasi dan pembentukan urutan time series dengan jendela waktu tertentu. Model LSTM yang dibangun terdiri dari tiga lapisan LSTM dengan jumlah neuron 128, 64, dan satu Dense layer sebagai keluaran. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik RMSE, MSE, dan MAE untuk menilai tingkat akurasi prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM mampu mengikuti tren pergerakan harga Bitcoin secara umum, meskipun belum sepenuhnya akurat dalam menangkap fluktuasi ekstrem. Model ini kemudian diimplementasikan menggunakan framework Flask sebagai antarmuka berbasis web, yang memungkinkan pengguna melakukan prediksi harga secara interaktif. Hasil penelitian ini diharapkan menjadi referensi sebagai pendukung keputusan investasi berbasis machine learning.
Perancangan Dan Implementasi Aplikasi Mobile Stress Detection App Menggunakan Google Cloud
Stress Detection App adalah aplikasi yang menggunakan pembelajaran mesin untuk mengenali wajah dan menganalisis tingkat stres melalui survei singkat. Aplikasi ini memungkinkan pengguna untuk mencatat suasana hati harian, mengisi survei, dan menerima tip serta trik untuk mengelola tingkat stres. Dengan fokus pada tiga tingkat stres: rendah, sedang, dan tinggi, aplikasi ini bertujuan untuk membantu pengguna yang mengalami stres dan mencegah dampak negatif yang mungkin timbul. Metodologi penelitian yang digunakan melibatkan penggunaan Google App Engine untuk backend, Google Cloud Datastore untuk manajemen database, serta TensorFlow untuk pelatihan model pembelajaran mesin. Pengembangan frontend aplikasi dilakukan menggunakan Figma untuk desain antarmuka pengguna yang responsif dan menarik. Hasil dari penelitian ini mencakup pengembangan frontend dan backend aplikasi, termasuk pembuatan desain awal menggunakan Figma, training data untuk analisis wajah, pembuatan server dengan Node.js dan Express.js, serta pengujian menggunakan Expresso. Dengan adanya Stress Detection App, diharapkan pengguna dapat lebih memahami tingkat stres mereka dan mengelolanya dengan lebih efektif, sehingga dapat menghindari kemungkinan terburuk yang dapat terjadi akibat stres berlebih
Penerapan Algoritma PSO pada Sistem Fuzzy Tsukamoto untuk Optimasi Kontrol Suhu Paludarium Fire belly Newt Berbasis IoT
Penelitian ini mengembangkan sistem pengendalian suhu otomatis pada paludarium Fire-Belly Newt berbasis IoT menggunakan Fuzzy Tsukamoto yang dioptimasi dengan PSO. Sistem memanfaatkan sensor DS18B20, mikrokontroler ESP32, dan modul Peltier untuk menjaga suhu air dalam rentang ideal 22–25 °C, dengan parameter fuzzy yang dioptimasi PSO agar kontrol lebih presisi. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mengendalikan suhu secara stabil dengan selisih 0,5–1 °C terhadap suhu aktual dan menampilkan data real-time melalui aplikasi Blynk, mendukung pengendalian adaptif dan kesejahteraan hewan.
Penerapan Black Box Automation Testing Menggunakan Playwright Untuk Pengujian Fungsional Aplikasi Vmedis
Pengujian perangkat lunak merupakan fase krusial dalam Software Development Life Cycle (SDLC) yang bertujuan memastikan kualitas dan fungsionalitas aplikasi sebelum diserahkan kepada pengguna. PT Virtual Medis Internasional, perusahaan startup di Surabaya yang mengembangkan aplikasi kesehatan Vmedis, menghadapi tantangan dalam proses pengujian yang masih dilakukan secara manual. Metode manual ini menghasilkan proses yang tidak konsisten, memakan waktu lama, dan meningkatkan risiko kesalahan yang tidak terdeteksi. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan automation testing menggunakan Playwright untuk pengujian fungsional aplikasi Vmedis berbasis web. Metodologi yang diterapkan mengikuti framework Software Testing Life Cycle (STLC) yang mencakup requirement analysis, test planning, test case development, test environment setup, test execution, dan test closure. Pengujian dilakukan pada modul Jurnal Keuangan Shift dengan 15 test case yang dieksekusi secara manual dan otomatis menggunakan Playwright. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode menghasilkan status eksekusi yang sama (15 Pass), namun pengujian otomatis dengan Playwright membutuhkan waktu 101,8 detik dibandingkan pengujian manual yang memerlukan 208,2 detik. Implementasi Playwright berhasil menghasilkan penghematan waktu sebesar 106,4 detik dengan peningkatan efisiensi mencapai 51,1%, sehingga terbukti efektif mempercepat proses pengujian dan meminimalkan kesalahan manusia.
Implementasi Rough Set Theory pada Sistem Kontrol pH Air Aquascape Berbasis IoT
Pada era digital yang semakin maju, pemantauan dan pengendalian kualitas lingkungan menjadi faktor penting dalam menjaga kestabilan ekosistem buatan seperti aquascape. Penelitian ini mengembangkan sistem kontrol air aquascape berbasis Internet of Things (IoT) dengan penerapan Rough Set Theory (RST) untuk meningkatkan ketepatan, efisiensi, serta keandalan dalam pengambilan keputusan otomatis. Sistem ini memungkinkan pengguna memantau nilai pH dan suhu secara real-time melalui platform Blynk, sekaligus mengatur kestabilan air menggunakan aktuator otomatis yang dikendalikan oleh mikrokontroler ESP32. Antarmuka yang dirancang secara intuitif memudahkan pengguna dalam menganalisis kondisi air, memantau perubahan pH dan suhu, serta mempertahankan lingkungan ideal bagi ekosistem aquascape. Penerapan metode RST membantu menyederhanakan atribut data, menentukan batas ketidakpastian, serta membentuk aturan keputusan yang lebih presisi, adaptif, dan efisien. Selain itu, sistem ini dirancang agar dapat dikembangkan lebih lanjut untuk mendukung parameter lingkungan lain. Secara keseluruhan, sistem ini menjadi solusi terintegrasi yang mendukung pengelolaan aquascape secara otomatis, efektif, cerdas, serta berkelanjutan untuk menjaga kestabilan dan kualitas ekosistem air secara menyeluruh, berkesinambungan, inovatif, dan ramah lingkungan.
Analisis Sentimen Buzzer Politik Twitter: Penerapan Algoritma Naive Bayes
Twitter menjadi salah satu media sosial yang paling aktif digunakan selama masa kampanye Pilkada 2024. Banyak akun yang secara masif membentuk opini publik terhadap calon kepala daerah tertentu. Akun-akun semacam ini sering disebut buzzer politik karena berperan dalam menyebarkan narasi yang mendukung atau menyerang kandidat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen buzzer politik di Twitter dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data diperoleh melalui Twitter API dengan kata kunci terkait nama calon kepala daerah dan partai politik peserta Pilkada. Tweet yang berisi dukungan terhadap calon dikategorikan sebagai sentimen positif, sedangkan tweet yang bernada kritik atau serangan dikategorikan sebagai sentimen negatif. Hasil pengujian terhadap data uji real-time pada 12 Mei 2024 menunjukkan akurasi sebesar 76%, precision 76,09%, recall 97,22%, dan specificity 21,4%. Hasil tersebut memperlihatkan bahwa metode Naïve Bayes cukup efektif dalam mendeteksi kecenderungan sentimen buzzer politik di media sosial selama masa Pilkada 2024 berlangsung.
Prediksi Konsumsi Energi Termal Bangunan Menggunakan EPO-CatBoost
Building energy consumption is one of the main contributors to global energy use and carbon emissions in the construction sector. The increasing demand for heating and cooling in modern buildings requires an accurate prediction system to estimate thermal energy consumption from the design stage. An accurate prediction model can support energy efficiency policies. This study aims to develop a predictive model for building thermal energy consumption by optimizing the CatBoost algorithm using the Emperor Penguin Optimizer (EPO). The research was carried out through several stages, including data preprocessing and data splitting into two scenarios (70:30 and 80:20). The results show that the application of the EPO algorithm consistently improves the performance of the CatBoost model. In the 70:30 data split, the RMSE value for the Heating Load target decreased from 0.3522 to 0.3306 and for the Cooling Load from 0.7007 to 0.6239, while in the 80:20 data split, the RMSE decreased from 0.3352 to 0.3100 for Heating Load and from 0.6747 to 0.5589 for Cooling Load. It can be concluded that hyperparameter optimization using the Emperor Penguin Optimizer (EPO) significantly enhances the predictive performance of the CatBoost model and can serve as an effective alternative for estimating building thermal energy consumption, supporting the development of energy-efficient building design.
Arsitektur U-Net MobileNetV2 yang Efisien dan Akurat untuk Segmentasi Buah Multi-Kelas
Sistem pertanian presisi modern, seperti robot pemanen, sangat bergantung pada kemampuan computer vision untuk segmentasi buah secara real-time. Identifikasi objek sederhana tidaklah cukup; sistem ini memerlukan pemahaman spasial tingkat piksel untuk lokalisasi yang akurat, yang hanya dapat disediakan oleh segmentasi semantik. Namun, arsitektur segmentasi semantik yang umum seperti U-Net seringkali terlalu berat secara komputasi untuk aplikasi di perangkat edge. Penelitian ini mengusulkan dan mengevaluasi arsitektur U-Net yang dioptimalkan, menggunakan backbone MobileNetV2 pre-trained 1 untuk mencapai keseimbangan antara akurasi dan efisiensi. Model ini dilatih pada dataset FruitSeg30, yang terdiri dari 30 kelas buah. Sebuah langkah pra-pemrosesan krusial dilakukan untuk mengonversi mask biner per-kelas dari dataset asli menjadi mask multi-kelas tunggal (0-30). Model menerima input gambar berukuran piksel. Untuk mengatasi class imbalance, kami menggunakan hybrid loss function yang menggabungkan Categorical Cross-Entropy dan Dice Loss 2, serta dilatih menggunakan optimizer Adam. Hasil eksperimen menunjukkan kinerja yang luar biasa: model mencapai akurasi Dice Coefficient 97,84% dengan jumlah parameter yang ringan, yaitu 11,3 Juta. Lebih penting lagi, model ini mencapai waktu inferensi rata-rata 19,80 ms per gambar (~50,5 FPS). Kinerja ini membuktikan kelayakannya untuk aplikasi segmentasi real-time di lapangan dan menawarkan solusi praktis yang menjembatani kesenjangan antara akurasi tinggi dan kebutuhan komputasi yang rendah pada perangkat edge.
Analisis Performa Metode Gaussian Naïve Bayes untuk Klasifikasi Citra Wayang Golek Tradisional Banyuwangi
Wayang golek merupakan salah satu warisan budaya Indonesia yang memiliki nilai estetika dan filosofi tinggi. Setiap daerah memiliki karakteristik visual yang berbeda, termasuk pada wayang golek tradisional Banyuwangi yang dikenal dengan warna, bentuk, dan corak khasnya. Dalam era digitalisasi budaya, pengenalan citra wayang golek secara otomatis menjadi penting untuk keperluan dokumentasi dan pelestarian. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis performa metode Gaussian Naïve Bayes (GNB) dalam mengklasifikasikan citra wayang golek tradisional Banyuwangi. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan dataset citra, ekstraksi fitur bentuk dan warna menggunakan Moment Invariant, serta pengujian performa klasifikasi dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F-measure. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode GNB mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 86,7%, presisi 84,5%, recall 82,1%, dan F-measure 83,3%, yang menandakan bahwa metode ini cukup efektif dalam mengenali citra wayang golek berdasarkan fitur visualnya.
Klasifikasi Citra Ras Anjing Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Anjing merupakan salah satu hewan peliharaan yang paling banyak digemari manusia. Setiap ras anjing memiliki karakteristik fisik dan perilaku yang berbeda, sehingga penting untuk dapat mengenali dan mengklasifikasikan ras anjing dengan tepat. Proses identifikasi ras anjing secara manual membutuhkan keahlian dan waktu yang tidak sedikit, terutama karena variasi visual antar ras sangat beragam. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk melakukan klasifikasi citra ras anjing secara otomatis. CNN mampu mengekstraksi fitur visual dari gambar dan melakukan pembelajaran mendalam untuk mengenali pola yang membedakan tiap ras. Data citra anjing diolah melalui tahapan convolution layer, pooling layer, dan fully connected layer hingga menghasilkan output berupa prediksi ras anjing yang sesuai. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem klasifikasi berbasis CNN mampu mengenali ras anjing dengan tingkat akurasi mencapai 87,6%, yang menunjukkan bahwa metode ini efektif untuk penerapan klasifikasi citra hewan peliharaan, khususnya anjing.
Analisis Studi Literatur: Perbandingan Model Prediksi Harga Bitcoin Berbasis Long Short-Term Memory (LSTM)
Perkembangan aset kripto, yang dipelopori oleh Bitcoin (BTC), menghadirkan tantangan prediksi yang signifikan akibat volatilitas ekstrem serta sifat data yang non-linear dan penuh noise. Model statistik konvensional seperti ARIMA seringkali gagal menangkap dinamika pasar yang kompleks ini, sehingga penelitian beralih ke deep learning, khususnya Long Short-Term Memory (LSTM). LSTM terbukti unggul karena kemampuannya mengatasi vanishing gradient dan mengingat pola jangka panjang pada data deret waktu keuangan. Seiring waktu, fokus penelitian telah berevolusi dari LSTM murni ke arsitektur hibrid yang lebih kompleks. Namun, masih terdapat kekurangan sintesis komparatif mengenai metodologi peramalan yang paling efektif. Penelitian ini melakukan Systematic Narrative Review terhadap 30 studi literatur yang relevan untuk memetakan lanskap penelitian dan mengidentifikasi praktik terbaik. Tinjauan ini berfokus pada tiga pertanyaan penelitian utama: perbandingan performa antara LSTM murni dengan model hibrid, pengaruh integrasi fitur eksternal (teknikal, sentimen, on-chain) terhadap akurasi, serta praktik validasi dan tantangan metodologis yang dominan. Hasil analisis data menunjukkan bahwa model hibrid, seperti CNN-LSTM, BiLSTM-Attention, dan Autoencoder-LSTM, secara konsisten memberikan hasil yang lebih unggul dibandingkan LSTM murni. Temuan kunci kedua adalah bahwa rekayasa fitur multivariat, khususnya penambahan data sentimen dan metrik on-chain, terbukti sama pentingnya, atau bahkan lebih penting, daripada arsitektur model dalam meningkatkan akurasi prediksi. Secara metodologis, studi ini mengidentifikasi pentingnya penggunaan validasi time-aware seperti Walk-Forward Validation untuk mencegah lookahead bias dan menghindari pelaporan hasil yang terlalu optimis. Meskipun model hibrid menunjukkan potensi besar, penelitian ini juga mengidentifikasi tantangan signifikan yang masih ada. Tantangan utama meliputi masalah interpretabilitas atau sifat black-box dari model deep learning, serta kurangnya robustness model terhadap guncangan pasar mendadak atau perubahan rezim.
Optimasi Model XGBoost dengan Optuna untuk Prediksi Wisatawan Mancanegara Bandara Kualanamu
Pariwisata merupakan salah satu sektor penting dalam perekonomian Indonesia yang memberikan kontribusi signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi melalui peningkatan devisa dan perluasan lapangan kerja. Bandara Internasional Kualanamu sebagai gerbang utama wisatawan mancanegara (wisman) di Sumatera Utara mengalami fluktuasi jumlah kunjungan yang dipengaruhi oleh berbagai faktor ekonomi, sosial, dan global. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi jumlah kunjungan wisman menggunakan algoritma XGBoost yang dioptimasi dengan Optuna untuk meningkatkan akurasi peramalan. Data yang digunakan merupakan data deret waktu bulanan dari Badan Pusat Statistik periode Januari 2008 hingga Desember 2024 dengan total 204 observasi. Proses penelitian meliputi tahap preprocessing data (data cleaning, konversi tipe data, penanganan outlier, dan normalisasi menggunakan Min-Max Scaler), pembagian data dengan rasio 80:20, pemodelan XGBoost, optimasi hyperparameter menggunakan Optuna berbasis TPE, dan evaluasi model menggunakan metrik MAE, RMSE, dan MAPE. Hasil penelitian menunjukkan nilai MAE sebesar 0,1389, RMSE sebesar 0,1652, dan MAPE sebesar 13,89%, yang mengindikasikan performa yang dapat diterima untuk data dengan volatilitas tinggi. Model mampu menangkap tren umum dengan baik, namun memiliki keterbatasan dalam memprediksi fluktuasi tajam dan lonjakan ekstrem pada periode 2023-2024. Penerapan Optuna terbukti efektif dalam meningkatkan efisiensi optimasi hyperparameter. Model ini dapat digunakan untuk mendukung perencanaan strategis pariwisata jangka menengah di Sumatera Utara.
Rancang Bangun Sistem Informasi Berbasis Website Untuk Pemilihan Ketua OSIS SMA Negeri Kesamben Menggunakan Model System Development Life Cycle
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi berbasis website untuk pemilihan Ketua OSIS di SMA Negeri Kesamben dengan menggunakan model System Development Life Cycle (SDLC). Penggunaan sistem berbasis web ini diharapkan dapat meningkatkan partisipasi siswa, transparansi, serta efisiensi dan keamanan dalam proses pemilihan Ketua OSIS. Metode SDLC dipilih karena memiliki tahapan yang sistematis, meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengkodean, pengujian, serta implementasi dan pemeliharaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu membantu proses pemilihan menjadi lebih efektif, efisien, dan transparan. Siswa dapat dengan mudah mengakses informasi mengenai calon Ketua OSIS, melihat visi dan misi, serta memberikan suara secara online tanpa harus hadir di tempat pemilihan. Selain itu, sistem ini juga menjaga keamanan dan kerahasiaan data pemilih, serta menampilkan hasil pemilihan secara real-time sehingga mengurangi potensi kecurangan. Dengan demikian, penerapan sistem informasi berbasis website ini terbukti dapat memberikan solusi yang strategis bagi sekolah dalam mendukung pelaksanaan demokrasi siswa secara modern dan akuntabel.
Penerimaan Telemedicine: Sebuah Tinjauan Literatur Sistematis Mengenai Tren Penelitian, Model Teoritis, dan Variabel Determinan
Telemedicine merupakan inovasi penting dalam transformasi layanan kesehatan digital yang memungkinkan pasien mendapatkan diagnosis dan konsultasi medis tanpa batasan jarak. Penelitian ini bertujuan untuk meninjau secara sistematis tren penelitian, model teoritis, dan faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan telemedicine selama periode 2019–2025. Metode Systematic Literature Review (SLR) digunakan untuk mengidentifikasi dan mensintesis hasil-hasil penelitian terdahulu dari berbagai konteks global. Sebanyak 42 artikel ilmiah diperoleh dari basis data Scopus, ScienceDirect, dan Google Scholar yang menggunakan model teoritis seperti UTAUT2, TPB, TTF, dan TAM. Hasil menunjukkan bahwa model UTAUT2 paling banyak digunakan karena dianggap paling komprehensif dalam menjelaskan perilaku pengguna. Faktor yang berpengaruh signifikan meliputi performance expectancy, social influence, trust, dan price value, sedangkan privacy concern menjadi faktor penghambat utama. Temuan penelitian ini memberikan kontribusi bagi peneliti dan praktisi dalam memahami dinamika penerimaan telemedicine. Selain itu, hasil kajian ini dapat menjadi dasar bagi pengembang aplikasi kesehatan digital untuk meningkatkan kualitas layanan, kepercayaan pengguna, dan keamanan data dalam sistem kesehatan berbasis teknologi.
Desain UI/UX Aplikasi "Resepedia" Berbasis Mobile Menggunakan Metode Design Thinking
Antusiasme masyarakat terhadap kuliner dan kegiatan memasak berkembang pesat sejalan dengan kemajuan teknologi digital. Fenomena ini memicu ketergantungan pada resep digital, namun pengguna sering dihadapkan pada tantangan signifikan, yaitu (1) ambiguitas resep yang berujung pada kegagalan masakan, (2) peningkatan sampah makanan (food waste) akibat masakan gagal dan pembelian berlebihan [3], (3) kesulitan menemukan resep berkualitas tinggi yang hemat biaya [5], dan (4) kebutuhan akan platform berbagi pengetahuan kuliner yang terstruktur. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diusulkan pengembangan sistem/platform bernama "Resepedia" yang berfokus pada penyediaan resep lengkap dan efisien. Pengembangan desain platform ini menggunakan pendekatan metodologi UI/UX Design Thinking yang berpusat pada pengguna [7]. Implementasi awal desain Resepedia kemudian diuji kelayakannya menggunakan metrik System Usability Scale (SUS). Hasil pengujian diharapkan menunjukkan tingkat kelayakan yang baik (skor SUS di atas 70), mengindikasikan bahwa desain yang dihasilkan intuitif, mudah dipelajari, dan efisien. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penerapan metodologi Design Thinking terbukti efektif dalam menghasilkan solusi digital yang user-centric dan layak untuk meningkatkan pengalaman memasak, mengurangi sampah makanan, dan mendorong penghematan biaya di kalangan pengguna.
Implementasi Sistem Rekomendasi Film Menggunakan Algoritma Matrix Factorization Berbasis Flask untuk Personalisasi Konten di Era Disrupsi Digital
Perkembangan teknologi digital telah menyebabkan peningkatan signifikan pada volume informasi yang dihasilkan setiap hari. Dalam konteks layanan hiburan daring, pengguna sering mengalami kesulitan menemukan film sesuai preferensi pribadi akibat banyaknya pilihan konten yang tersedia (information overload). Penelitian ini mengusulkan sistem rekomendasi film berbasis algoritma Matrix Factorization (MF) dengan pendekatan Collaborative Filtering untuk memberikan rekomendasi personal. Dataset yang digunakan adalah MovieLens 100K, yang telah menjadi standar evaluasi dalam penelitian sistem rekomendasi. Model dilatih menggunakan metode optimisasi Stochastic Gradient Descent (SGD) dengan pembagian data 80:20 antara training dan testing. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Error (MAE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai RMSE = 0.9026 dan MAE = 0.6943, dengan korelasi sebesar 0.5018, menandakan prediksi yang cukup akurat terhadap rating aktual pengguna. Penelitian ini difokuskan pada pembangunan model dan rancangan sistem, sedangkan implementasi aplikasi web akan menjadi tahap lanjutan.
Implementasi Bot Telegram Berbasis PHP Untuk Pemantauan Pergerakan BITCOIN Secara Real-Time
Fluktuasi harga yang tinggi pada pasar aset kripto menuntut adanya sistem pemantauan yang responsif dan efisien. Penelitian ini berfokus pada pengembangan dan penerapan bot Telegram berbasis PHP yang dirancang untuk memantau perubahan harga Bitcoin secara real time. Bot ini memanfaatkan API Telegram sebagai sarana interaksi dengan pengguna sekaligus mengakses data harga terbaru dari sumber eksternal. Pengembangan sistem dilakukan dengan pendekatan waterfall, yang terdiri atas tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, serta pemeliharaan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa bot mampu menyajikan berbagai informasi penting, seperti harga Bitcoin terkini (dalam satuan USDT dan IDR), riwayat sinyal perdagangan, tingkat volatilitas, volume transaksi, serta tautan langsung menuju grafik harga. Berdasarkan hasil uji fungsional, seluruh fitur bot berjalan dengan baik sesuai spesifikasi. Dengan demikian, bot Telegram ini berpotensi menjadi alat bantu yang efektif bagi para trader, khususnya pemula, dalam memperoleh informasi pasar dan mengambil keputusan investasi dengan lebih cepat melalui platform percakapan yang mudah diakses.
Analisis Metode Peramalan (Forecasting) Pertumbuhan Penduduk Di Kota Surabaya
Pertumbuhan penduduk di Kota Surabaya mengalami peningkatan yang konsisten setiap tahunnya, seiring dengan meningkatnya urbanisasi dan aktivitas ekonomi wilayah metropolitan. Kondisi ini menuntut adanya peramalan jumlah penduduk yang akurat sebagai dasar dalam perencanaan pembangunan dan kebijakan publik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis metode peramalan pertumbuhan penduduk dengan menggunakan metode kuadrat terkecil (Least Square Method). Data yang digunakan merupakan data jumlah penduduk Kota Surabaya dari tahun 2010 hingga 2023 yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model trend linear memberikan hasil peramalan yang akurat dengan tingkat kesalahan (MAPE) sebesar 3,9%. Berdasarkan hasil proyeksi, jumlah penduduk Surabaya pada tahun 2030 diperkirakan mencapai 3.270.000 jiwa. Model ini dapat digunakan sebagai acuan dalam penyusunan strategi pembangunan daerah yang berkelanjutan
Implementasi Algoritma Long Short-Term Memory Untuk Prediksi Tingkat Inflasi di Jawa Timur
Stabilitas ekonomi di Jawa Timur, sebagai salah satu pilar ekonomi nasional, sangat dipengaruhi oleh tingkat inflasi yang fluktuatif. Prediksi inflasi yang akurat sangat penting untuk perumusan kebijakan, namun metode tradisional seperti ARIMA seringkali kesulitan menangani data deret waktu yang kompleks dan dependensi jangka panjang. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) guna menghasilkan model prediksi inflasi yang lebih akurat dan adaptif di Jawa Timur. Penelitian ini menggunakan data inflasi Year-on-Year (YoY) bulanan univariat dari BPS Jawa Timur periode Januari 2005 hingga Desember 2024. Metode penelitian meliputi pra-pemrosesan data menggunakan Min-Max Scaler dan Sliding Window , serta pengujian dua skenario hyperparameter (epoch, layer, dan neuron). Evaluasi model menggunakan metrik Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil pengujian menunjukkan bahwa arsitektur LSTM 2 layer dengan 128 neuron pada setiap layer dan 100 epoch menghasilkan performa terbaik, dengan nilai RMSE 1,1986, MAE 0,6209, dan MAPE 14,74%. Model LSTM ini terbukti secara signifikan mengungguli model pembanding ARIMA (RMSE 1,9666) dan Triple Exponential Smoothing (RMSE 2,5605) . Penelitian ini menyimpulkan bahwa LSTM adalah model yang andal dan layak untuk memprediksi tingkat inflasi di Jawa Timur serta dapat menjadi baseline untuk penelitian selanjutnya.
Deteksi Tingkat Keparahan Retinopati Diabetik Menggunakan EfficientNet V2-S
Retinopati diabetik merupakan komplikasi mikrovaskular diabetes melitus yang menjadi penyebab utama kebutaan pada populasi usia produktif, sehingga deteksi dini melalui screening rutin sangat krusial untuk mencegah kehilangan penglihatan permanen. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi otomatis retinopati diabetik menggunakan arsitektur deep learning EfficientNetV2-S dengan pendekatan klasifikasi biner untuk membedakan citra retina normal dan yang terindikasi retinopati diabetik. Dataset APTOS 2019 yang terdiri dari 3662 citra fundus retina dipreprocessing dan dibagi menjadi training set sebanyak 2929 citra dan validation set sebanyak 733 citra dengan stratified splitting rasio 80:20 untuk memastikan distribusi kelas yang proporsional. Model diimplementasikan menggunakan framework PyTorch dengan strategi transfer learning dari bobot pre-trained ImageNet. Training dilakukan selama 20 epoch dengan batch size 16 menghasilkan performa optimal pada epoch ke-8 dengan validation accuracy 99.32 persen, precision 99.32 persen, recall 99.32 persen, dan F1-score 99.32 persen. Confusion matrix model memiliki sensitivitas yang sangat tinggi dengan hanya 3 false negative dari 372 kasus true positive dan spesifisitas bagus dengan hanya 2 false positive dari 361 kasus false negative. Hasil penelitian mendemonstrasikan bahwa EfficientNetV2-S sangat bagus sebagai solusi screening automated yang cost-effective untuk early detection retinopati diabetik, terutama untuk implementasi pada telemedicine platforms di daerah dengan keterbatasan akses specialist oftalmologist.
Penyetelan Sistem Kontrol PID Berbasis IoT Dengan Metode Algoritma Ant Colony
Abstrak— Sistem kontrol PID banyak digunakan dalam aplikasi industri karena mampu memberikan pengendalian dengan respon cepat dan stabilitas yang baik. Namun, performa kontroler PID sangat dipengaruhi oleh ketepatan dalam penyetelan parameter sehingga diperlukan metode optimasi yang efektif. Pada penelitian ini, diusulkan penyetelan parameter PID menggunakan algoritma Ant Colony Optimization (ACO) yang diterapkan pada perangkat iTCLab sebagai objek pengendalian suhu. Selain itu, sistem kontrol dirancang berbasis Internet of Things (IoT) sehingga proses monitoring dan pengaturan set point dapat dilakukan secara real-time dan jarak jauh melalui aplikasi IoT MQTT Panel. Dalam proses optimasi, algoritma ACO mencari kombinasi parameter PID terbaik berdasarkan nilai kriteria performansi ITAE. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem kontrol mampu menjaga suhu pada set point 40°C dengan rise time sekitar 250 detik, overshoot kecil ±2–3°C, serta settling time 380–420 detik. Sistem juga berhasil menampilkan data suhu serta mengimplementasikan perubahan set point melalui komunikasi MQTT menggunakan broker EMQX dengan tingkat respons yang baik. Berdasarkan hasil tersebut, metode ACO terbukti mampu meningkatkan kinerja kontrol PID pada sistem termal dan integrasi IoT memungkinkan fleksibilitas kontrol secara remote.