Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA)
About the Journal slot 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
Klasifikasi Indeks Kualitas Udara Kota Bandung Menggunakan Algoritma XGBoost: Studi Kasus Data Stasiun Pemantauan Tahun 2024
Penyusunan strategi pengendalian pencemaran udara yang tepat sasaran memerlukan data pengukuran kualitas udara dan analisis hasilnya yang akurat. Kota Bandung sebagai salah satu metropolitan terbesar di Indonesia menghadapi tantangan serius terkait polusi udara dari sektor transportasi dan industri. Dalam pelaksanaannya diperlukan penentuan indeks kualitas udara yang terpantau terus menerus dengan mengolah data hasil pengukuran Stasiun Pemantauan Kualitas Udara (SPKU) tahun 2024 yang tersebar di Kota Bandung. Penelitian ini diusulkan dengan tujuan menganalisis data Indeks Kualitas Udara (PM10, PM2.5, SO2, CO, O3, dan NO2) di Kota Bandung dan menentukan klasifikasi indeks kualitas udara dengan metode XGBoost berbasis machine learning. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model XGBoost mencapai akurasi sebesar 95,1% dengan nilai precision, recall, dan F1-score yang sangat baik. Analisis kepentingan fitur menunjukkan bahwa PM2.5 menjadi parameter paling dominan dalam menentukan kualitas udara di Bandung, diikuti oleh PM10 dan SO2. Polusi udara di Bandung sebagian besar disumbang oleh sektor transportasi dari kendaraan bermotor, diikuti sektor industri manufaktur dan energi dari kawasan industri di sekitar Bandung seperti Majalaya dan Rancaekek, dan terakhir sektor rumah tangga dari pembakaran sampah dan pemakaian bahan bakar fosil.
Copyright (c) 2026 Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA)
Penerapan Single Exponential Smoothing untuk Peramalan Pertumbuhan Pelanggan FTTH
Pertumbuhan pelanggan Fiber to the Home (FTTH) yang terus meningkat mendorong perusahaan penyedia layanan internet untuk mampu memprediksi jumlah pelanggan secara akurat sebagai dasar perencanaan kapasitas jaringan dan strategi layanan. Penelitian ini menerapkan metode Single Exponential Smoothing (SES) untuk meramalkan pertumbuhan pelanggan FTTH pada perangkat OLT01-BANJARBARU-HWI di PT XYZ yang berlokasi di Banjarmasin. Data yang digunakan adalah data historis jumlah pelanggan periode Januari hingga Desember 2024 yang bersifat stasioner, yaitu berfluktuasi di sekitar nilai rata-rata tanpa tren atau pola musiman yang dominan. Pengujian dilakukan terhadap empat nilai konstanta pemulusan, yaitu α = 0,2; α = 0,3; α = 0,5; dan α = 0,8, dengan nilai inisialisasi F1 = X1= 150. Akurasi peramalan dievaluasi menggunakan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE) berdasarkan kriteria Lewis (1982). Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai α = 0,2 menghasilkan akurasi terbaik dengan MAPE sebesar 1,24%, diikuti α = 0,3 (MAPE 1,33%), α = 0,5 (MAPE 1,53%), dan α = 0,8 (MAPE 1,88%). Seluruh nilai alpha yang diuji menghasilkan MAPE di bawah 10%, sehingga dikategorikan sangat akurat. Dengan menggunakan α = 0,2 sebagai parameter optimal, hasil peramalan jumlah pelanggan untuk periode Januari 2025 adalah sebesar 151 pelanggan. Penelitian ini membuktikan bahwa metode SES efektif diterapkan pada data stasioner dan dapat menjadi dasar pengambilan keputusan dalam perencanaan pengembangan infrastruktur jaringan FTTH. Kata Kunci— peramalan, Single Exponential Smoothing, FTTH, MAPE, deret waktu.
Systematic Literature Review : Integrasi Ward & Peppard dan Togaf dalam Perencanaan Strategis Sistem Informasi
Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji dan mengidentifikasi potensi integrasi metode Ward & Peppard dan TOGAF dalam perencanaan strategis serta perancangan arsitektur sistem informasi. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan pendekatan PRISMA terhadap 10 artikel terpilih dari periode 2021–2026. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Ward & Peppard efektif dalam menghasilkan strategi SI/TI melalui analisis kebutuhan bisnis secara komprehensif, namun terbatas pada aspek implementasi teknis. Sebaliknya, TOGAF mampu menyediakan kerangka perancangan arsitektur enterprise yang terstruktur melalui Architecture Development Method (ADM), tetapi kurang dalam analisis strategis. Selain itu, ditemukan bahwa penelitian terkait integrasi kedua framework masih terbatas dan belum memiliki model yang sistematis. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan model konseptual integrasi yang menghubungkan perencanaan strategis dengan perancangan arsitektur secara end-to-end. Model ini diharapkan dapat meningkatkan keselarasan antara strategi bisnis dan implementasi teknologi informasi secara lebih komprehensif dan implementatif.
Studi Literatur : Prediksi Harga Saham Menggunakan Machine Learning dan Deep Learning Berbasis Hybrid
Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi dan menganalisis berbagai macam metode dalam meramalkan harga saham dengan memnfaatkan teknik Machine Learning, Deep Learning, dan metode hybrid. Strategi yang digunakan adalah pendekatan kualitatif deskriptif dengan mengumpulkan serta menelaah berbagai sumber dari jurnal nasional maupun internasional. Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa model Deep Learning seperti GRU, menunjukkan performa yang memuaskan dalam mengidentifikasi pola temporal pada data deret waktu, sementara metode Machine Learning seperti XGBoost lebih unggul dalam mendeteksi pola non-linear dan memberikan hasil yang konsisten. Meskipun demikian, penggunaan model Tunggal masih memiliki Batasan dalam menghadapi kompleksitas dan dinamika di pasar saham. Oleh karena itu, pendekatan hybrid yang memadukan kelebihan dari berbagai teknik terbukti dapat meningkatkan akurasi prediksi dan secara signifikan mengurangi kesalahan. Beberapa penelitian menunjukkan bahwa metode hybrid memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan model Tunggal. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa pendekatan kombinasi Adalah Solusi yang efisien dalam memprediksi harga saham dan memiliki potensi besar untuk pengembangan lebih lanjut melalui integrasi yang lebih rumit serta optimalisasi model yang lebih efektif. Kata Kunci— prediksi harga saham, Machine Learning, Deep Learning, Model Hybrid, XGBoost, GRU.
Komparasi EfficientNetV2-S dan ConvNeXt-Tiny untuk Klasifikasi Napas Normal-Abnormal pada ICBHI 2017
ifikasi suara pernapasan berbasis kecerdasan buatan berpotensi mendukung deteksi dini gangguan pernapasan secara lebih objektif dan konsisten. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja EfficientNetV2-S dan ConvNeXt-Tiny untuk klasifikasi siklus napas pada dataset ICBHI 2017 menggunakan representasi log-mel spectrogram. Data diproses pada tingkat respiratory cycle dan dibagi menggunakan subject-independent split 60:40, dengan 20% dari train pool digunakan sebagai data validasi. Model dilatih pada skema empat kelas, yaitu normal, crackle, wheeze, dan both, kemudian hasil prediksi dipetakan ke skema dua kelas, yaitu normal dan abnormal. Tahap praproses meliputi segmentasi audio, resampling, normalisasi, augmentasi audio, pembentukan log-mel spectrogram, dan augmentasi citra. Pada evaluasi empat kelas, ConvNeXt-Tiny menunjukkan performa lebih baik dengan Average Score 0,5190, accuracy 0,5427, dan AUC OVR Macro 0,7176, sedangkan EfficientNetV2-S memperoleh Average Score 0,4915, accuracy 0,5050, dan AUC OVR Macro 0,7063. Pada evaluasi dua kelas, kedua model menunjukkan peningkatan performa; ConvNeXt-Tiny memperoleh Average Score 0,6309 dan Harmonic Score 0,6295, sedangkan EfficientNetV2-S memperoleh Average Score 0,6269 dan Harmonic Score 0,6199. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua model lebih efektif untuk klasifikasi normal-abnormal dibandingkan klasifikasi rinci empat kelas, dengan ConvNeXt- Tiny unggul secara keseluruhan.
Evaluasi Kinerja Model CatBoost pada Penanganan Missing Value
Hipertensi merupakan masalah kesehatan global dengan prevalensi yang terus meningkat dan sering tidak terdeteksi sejak dini. Oleh karena itu, diperlukan model prediksi yang akurat untuk membantu deteksi dini dan pengelolaan risiko. Dataset yang digunakan adalah Hypertension Risk Dataset yang terdiri dari 1.985 sampel dan 11 variabel yang mencakup karakteristik individu, gaya hidup, serta riwayat kesehatan. Penelitian ini membandingkan dua strategi penanganan missing value, yaitu imputasi dengan mengisi nilai kosong menjadi kategori “Non-Medication” dan penghapusan baris data yang mengandung nilai kosong. Model CatBoost dilatih menggunakan skenario pembagian data 80:20 dan dievaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, F1-score, serta confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua strategi menghasilkan akurasi yang sangat tinggi, yaitu sekitar 0,987. Namun, strategi imputasi memberikan keseimbangan yang lebih baik antara precision dan recall, sehingga model lebih efektif dalam mengenali sampel positif dan negatif. Selain itu, imputasi mampu mempertahankan ukuran dataset yang lebih besar dibandingkan metode penghapusan data. Dengan demikian, strategi imputasi menunjukkan kinerja yang lebih optimal dalam mendukung prediksi risiko hipertensi.
Analisis Kerentanan Keamanan pada Website E-Commerce
Perkembangan pesat aplikasi web dalam sektor e- commerce telah meningkatkan efisiensi transaksi digital, namun juga memperbesar risiko terhadap ancaman keamanan siber. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kerentanan keamanan pada website e-commerce XYZ menggunakan metode penetration testing dengan acuan standar OWASP Top 10 2021. Metodologi penelitian terdiri dari empat tahapan utama, yaitu planning, information gathering, vulnerability analysis, dan reporting. Tahap pengumpulan informasi dilakukan menggunakan tools seperti Whois, Nmap, dan Wappalyzer untuk mengidentifikasi teknologi serta struktur sistem. Analisis kerentanan dilakukan menggunakan OWASP ZAP secara otomatis dan Burp Suite secara manual. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ditemukan 11 kerentanan dengan tingkat risiko Medium dan Low, yang sebagian besar termasuk dalam kategori Security Misconfiguration. Selain itu, ditemukan kerentanan kritis pada endpoint login berupa tidak adanya mekanisme rate limiting yang memungkinkan terjadinya serangan brute force. Meskipun sebagian besar kerentanan tidak tergolong berisiko tinggi, kombinasi celah keamanan tersebut tetap berpotensi membahayakan sistem jika tidak segera ditangani. Penelitian ini memberikan rekomendasi perbaikan untuk meningkatkan keamanan sistem, meminimalkan risiko serangan, serta menjaga kepercayaan pengguna terhadap platform e-commerce.
Faktor-Faktor Penerimaan Pengguna Terhadap Teknologi Pengenalan Wajah: Sebuah Tinjauan Literatur Sistematis
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan pengguna terhadap teknologi pengenalan wajah yang diterapkan pada berbagai sistem melalui metode Tinjauan Literatur Sistematis. Terdapat sebanyak 20 artikel yang diterbitkan dalam periode tahun 2021 sampai dengan 2026 dianalisis secara sistematis berdasarkan kriteria inklusi dan eksklusi yang telah ditetapkan. Penerimaan terhadap teknologi pengenalan wajah sangat dipengaruhi oleh beberapa faktor utama. Faktor-faktor ini termasuk manfaat yang dirasakan dan kemudahan penggunaan. Kedua faktor ini berperan penting meningkatkan minat pengguna terhadap teknologi pengenalan wajah. Kepercayaan juga menjadi faktor penting yang mempengaruhi niat pengguna. Pengguna cenderung menerima teknologi pengenalan wajah jika merasa data biometrik mereka aman. Penelitian ini menggali persepsi masyarakat terhadap isu privasi dan keamanan terkait dengan penggunaan teknologi pengenalan wajah. Banyak pengguna khawatir terhadap risiko penyalahgunaan data biometrik. Persepsi terhadap tingkat keamanan yang ada dalam teknologi memainkan peran besar dalam keputusan pengguna mengadopsi teknologi pengenalan wajah. Kepercayaan terhadap penyedia layanan menjadi kunci utama dalam mengurangi kekhawatiran ini. Penelitian ini juga membahas mengenai tantangan dan hambatan utama yang dihadapi dalam penerimaan teknologi pengenalan wajah. Isu etika dan privasi menjadi hambatan terbesar dalam adopsi teknologi pengenalan wajah. Ketidakjelasan regulasi dan risiko kebocoran data menjadi kendala utama yang menghambat adopsi. Tantangan lain yang ditemukan adalah keterbatasan infrastruktur teknologi, bias algoritma, serta rendahnya literasi digital di kalangan pengguna. Hasil temuan penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan teknologi pengenalan wajah di masa mendatang, serta menjadi wawasan tambahan dan acuan bagi pengambil kebijakan dan pengembang aplikasi dalam meningkatkan adopsi pengguna terhadap teknologi pengenalan wajah.
Analisis Performa CNN-PatchTST untuk Klasifikasi Aritmia melalui Sinyal EKG
Penyakit kardiovaskular, khususnya aritmia, merupakan salah satu penyebab kematian tertinggi di dunia. Deteksi aritmia secara manual melalui interpretasi sinyal elektrokardiogram (EKG) membutuhkan waktu lama dan rentan terhadap kesalahan antar-pengamat. Penelitian ini mengusulkan model hybrid CNN-PatchTST untuk mengklasifikasikan lima jenis aritmia, yaitu Atrial Fibrillation (AF), First-degree AV Block (IAVB), Normal Sinus Rhythm (NSR), Sinus Bradycardia (SB), dan Sinus Tachycardia (STach) dari sinyal EKG. Model ini menggabungkan CNN satu dimensi sebagai ekstraktor fitur morfologi lokal dengan PatchTST berbasis Transformer untuk menangkap dependensi temporal jangka panjang. Dataset yang digunakan merupakan gabungan enam sumber publik dari Kaggle dengan total 29.858 rekaman sinyal EKG pada frekuensi 500 Hz. Preprocessing mencakup standarisasi sinyal, noise filtering, normalisasi Z-score, dan hybrid sampling untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas. Pengujian dilakukan pada tiga skenario rasio pembagian data yang berbeda. Hasil terbaik diperoleh pada rasio 70:20:10 dengan akurasi 88,8%, sensitivitas makro 84,3%, spesifisitas makro 96,3%, dan F1-score makro 82,5%. Kelas AF dan NSR mencatat performa terbaik dengan F1-score masing-masing 91% dan 93%, sementara kelas IAVB dan SB menunjukkan performa lebih rendah akibat kemiripan morfologi sinyal dengan NSR.
Analisis Kerentanan Sistem ERP XYZ Berdasarkan OWASP ZAP dengan Pendekatan PTES
Perkembangan teknologi informasi mendorong perusahaan untuk mengadopsi sistem Enterprise Resource Planning (ERP) sebagai solusi terintegrasi dalam pengelolaan proses bisnis. Namun, implementasi ERP berbasis web juga meningkatkan potensi risiko keamanan siber yang dapat mengancam kerahasiaan, integritas, dan ketersediaan data perusahaan. Oleh karena itu, identifikasi dan analisis kerentanan pada sistem ERP menjadi langkah penting untuk memastikan sistem dapat beroperasi secara aman dan andal. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kerentanan keamanan pada sistem ERP XYZ yang digunakan oleh PT XYZ berdasarkan temuan kerentanan OWASP ZAP. Proses pengujian dilakukan menggunakan metodologi Penetration Testing Execution Standard (PTES) yang menyediakan tahapan pengujian keamanan secara sistematis, mulai dari pengumpulan informasi, identifikasi kerentanan, hingga analisis dan pelaporan hasil pengujian. Kerentanan yang ditemukan kemudian dianalisis dan dipetakan untuk mengetahui jenis dan tingkat risiko kerentanan yang terdapat pada sistem. Hasil penelitian ini dapat memberikan gambaran mengenai kondisi kerentanan keamanan pada sistem ERP XYZ, mengidentifikasi potensi celah keamanan yang dapat dimanfaatkan oleh pihak tidak bertanggung jawab, serta memberikan rekomendasi mitigasi yang dapat diterapkan untuk meningkatkan keamanan sistem. Selain itu, penelitian ini dapat menjadi referensi bagi pengembangan serta evaluasi keamanan sistem ERP berbasis web pada penelitian selanjutnya.
Kajian Literatur: Rollups Sebagai Solusi Skalabilitas Ethereum dari Layer 1 ke Layer 2
Ethereum sebagai platform smart contract banyak digunakan untuk dApps, namun Ethereum (Layer 1) masih menghadapi kendala skalabilitas ketika aktivitas transaksi meningkat, yang berdampak pada kemacetan jaringan, naiknya latensi, dan biaya transaksi yang tinggi. Makalah ini menyajikan kajian literatur yang berfokus pada rollups sebagai solusi utama Ethereum Layer 2 untuk mengurangi beban pemrosesan transaksi pada Layer 1. Metode yang digunakan adalah literature review terarah dengan sintesis tematik terhadap literatur yang membahas: sumber masalah skalabilitas di Ethereum Layer 1, konsep dan arsitektur rollups, perbedaan Optimistic Rollups dan Zero-Knowledge Rollups, serta tantangan implementasi rollups pada kondisi nyata. Hasil kajian menunjukkan bahwa rollups menjadi pendekatan dominan karena menggabungkan transaksi dalam batch untuk diproses di Layer 2, lalu melaporkan ringkasan/bukti ke Layer 1 sehingga efisiensi biaya dan kapasitas transaksi meningkat. Namun, efektivitas rollups bergantung pada aspek operasional dan keamanan seperti ketersediaan data, mekanisme penarikan dana, serta risiko ketergantungan pada operator/penyedia infrastruktur. Secara keseluruhan, rollups efektif sebagai solusi skalabilitas Ethereum, tetapi memerlukan penguatan desain keamanan dan keandalan operasional agar dapat diadopsi lebih luas.
Penerapan Algoritma XGBoost untuk Klasifikasi Kualitas Air Minum
Kualitas air minum merupakan salah satu faktor penting yang berpengaruh terhadap kesehatan manusia. Namun, metode konvensional dalam pengujian kualitas air cenderung memerlukan waktu yang lama serta biaya yang relatif tinggi. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan yang lebih efisien untuk melakukan klasifikasi kualitas air secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma XGBoost dalam mengklasifikasikan kualitas air minum berdasarkan parameter fisik dan kimia. Tahapan penelitian meliputi pembersihan data melalui imputasi missing value, normalisasi menggunakan Min-Max Scaling, penyeimbangan data dengan metode oversampling, serta pembagian data menjadi data latih dan data uji. Model dilatih menggunakan parameter default dengan menerapkan mekanisme early stopping untuk mencegah overfitting. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model XGBoost mampu mencapai akurasi sebesar 81,62% dengan nilai precision, recall, dan f1-score yang seimbang pada kedua kelas. Hal ini menunjukkan bahwa XGBoost memiliki kinerja yang baik dalam menangani data kualitas air yang bersifat kompleks dan nonlinier. Dengan demikian, pendekatan ini dapat digunakan sebagai solusi alternatif dalam proses klasifikasi kualitas air secara cepat dan efisien.
Perbandingan BERT-base dan DistilBERT untuk Ekstraksi Aspek dan Klasifikasi Sentimen
Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) merupakan pendekatan analisis sentimen yang bertujuan untuk mengidentifikasi aspek tertentu dari suatu ulasan serta menentukan polaritas sentimen terhadap aspek tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua model berbasis transformer, yaitu BERT-base dan DistilBERT, dalam tugas Aspect Term Extraction (ATE) dan Aspect Sentiment Classification (ASC) pada dataset ulasan restoran. Dataset yang digunakan terdiri dari total 1006 kalimat, yang kemudian diproses untuk mengekstraksi aspek dan mengklasifikasikan sentimen. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa DistilBERT memberikan performa yang sedikit lebih baik dibandingkan BERT-base pada kedua tugas. Pada ATE, DistilBERT memperoleh token F1-score sebesar 0,794, sedangkan BERT-base memperoleh 0,781. Pada ASC, DistilBERT mencapai akurasi sebesar 0,892 dan weighted F1-score sebesar 0,874, lebih tinggi dibandingkan BERT-base dengan akurasi 0,886 dan weighted F1-score 0,856. Selain itu, DistilBERT juga menunjukkan efisiensi waktu pelatihan yang jauh lebih baik dibandingkan BERT-base. Analisis confusion matrix menunjukkan bahwa kedua model lebih akurat dalam memprediksi sentimen positif, sementara performa pada kelas netral masih rendah akibat ketidakseimbangan distribusi data. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa DistilBERT dapat menjadi alternatif yang lebih efisien untuk penerapan ABSA dengan performa yang tetap kompetitif.
Deteksi Intrusi ToN-IoT Menggunakan Stacking Ensemble XGBoost–LightGBM
Peningkatan penggunaan Internet of Things (IoT) dan Industrial Internet of Things (IIoT) pada berbagai sektor memberikan kemudahan dalam otomasi, pemantauan, dan pertukaran data, tetapi juga memperluas permukaan serangan jaringan. Kondisi tersebut membuat sistem IoT/IIoT membutuhkan mekanisme deteksi intrusi yang mampu membedakan trafik normal dan trafik serangan secara akurat. Pendekatan berbasis machine learning banyak digunakan karena mampu mempelajari pola dari data dan lebih adaptif dibandingkan pendekatan deteksi berbasis aturan. Penelitian ini mengembangkan model deteksi intrusi berbasis stacking ensemble menggunakan XGBoost dan LightGBM sebagai base learner, serta Regresi Logistik sebagai meta learner pada dataset ToN-IoT subset Network. Tugas klasifikasi difokuskan pada klasifikasi biner, yaitu normal dan attack. Tahapan penelitian meliputi pemahaman data, pra-pemrosesan fitur numerik, boolean, dan kategorikal, pembagian data menggunakan stratified split, optimasi hiperparameter menggunakan Bayesian Optimization, pembentukan fitur meta melalui mekanisme Out-of-Fold Prediction, serta evaluasi model pada data uji. Hasil optimasi menunjukkan bahwa XGBoost, LightGBM, dan Regresi Logistik sebagai meta learner memperoleh nilai PR-AUC validasi di atas 0,999. Pada data uji, model stacking ensemble memperoleh PR-AUC sebesar 0,999984, macro-F1 sebesar 0,995202, recall sebesar 0,997103, dan accuracy sebesar 0,9967. Hasil ini menunjukkan bahwa stacking ensemble XGBoost–LightGBM mampu memberikan performa deteksi intrusi yang sangat baik pada dataset ToN-IoT subset Network dan dapat menjadi alternatif pendekatan machine learning untuk mendukung pengembangan sistem deteksi intrusi pada lingkungan IoT/IIoT.
Perbandingan Algoritma Random Forest dan XGBoost dalam Klasifikasi Status Stunting pada Balita Berdasarkan Data Antropometri
Stunting merupakan permasalahan gizi kronis yang berdampak pada pertumbuhan dan perkembangan anak, sehingga deteksi dini menjadi sangat penting. Penelitian ini bertujuan membangun model klasifikasi status stunting pada balita menggunakan pendekatan machine learning berbasis data antropometri. Data yang digunakan berasal dari dataset balita di Kabupaten Jeneponto dengan total 40.071 data, meliputi jenis kelamin, usia (bulan), berat badan, dan tinggi badan. Status stunting ditentukan berdasarkan Z-score Height-for-Age sesuai standar World Health Organization. Metode yang digunakan meliputi tahap preprocessing data, pembentukan variabel target, pembagian data, serta pembangunan model menggunakan algoritma Random Forest dan XGBoost. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan f1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model XGBoost memiliki performa terbaik dengan accuracy sebesar 96,81% dan recall sebesar 95% pada kelas stunting, sedangkan Random Forest menghasilkan accuracy sebesar 93,34%. Tingginya performa model menunjukkan kemampuan dalam menangkap pola hubungan antar variabel antropometri, khususnya tinggi badan dan usia. Penelitian ini menyimpulkan bahwa machine learning dapat digunakan sebagai alat bantu screening awal stunting secara cepat. Namun, model masih memiliki keterbatasan dalam mendeteksi seluruh kasus stunting, sehingga pengembangan lebih lanjut diperlukan untuk meningkatkan akurasi dan generalisasi.
Segmentasi Citra Cacat Industri Menggunakan CNN dengan Contrastive Learning
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh kebutuhan peningkatan akurasi segmentasi citra cacat pada inspeksi visual industri, terutama karena model CNN konvensional masih cenderung kurang optimal dalam membedakan area cacat dan latar belakang. Penelitian ini mengusulkan dua varian model, yaitu CNN baseline berbasis encoder–decoder dengan ComboLoss, serta CNN + Contrastive yang menambahkan projection head dan Proposal Contrastive Loss berbasis InfoNCE untuk memperkuat pemisahan representasi foreground dan background. Model diuji melalui pelatihan dan validasi, kemudian dievaluasi menggunakan IoU, Dice, Precision, dan Recall. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model CNN + Contrastive memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan baseline, dengan peningkatan IoU dari 0,21 menjadi 0,66, Dice dari 0,31 menjadi 0,77, Precision dari 0,67 menjadi 0,78, dan Recall dari 0,21 menjadi 0,81. Secara visual, mask hasil segmentasi juga tampak lebih presisi dan lebih mendekati ground truth. Dengan demikian, integrasi pembelajaran kontrastif dalam arsitektur CNN terbukti efektif untuk meningkatkan kualitas segmentasi citra cacat pada konteks inspeksi industri.
Studi Literatur Mengenai Arsitektur Transformer dalam Klasifikasi Citra Medis
Perkembangan deep learning telah memberikan kontribusi signifikan dalam analisis citra medis, khususnya dalam meningkatkan akurasi sistem computer-aided diagnosis. Meskipun Convolutional Neural Network (CNN) telah banyak digunakan, keterbatasannya dalam menangkap dependensi global antar fitur citra masih menjadi tantangan utama. Dalam beberapa tahun terakhir, arsitektur berbasis Transformer muncul sebagai alternatif yang mampu mengatasi keterbatasan tersebut melalui mekanisme self-attention. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan studi literatur sistematis terhadap 20 publikasi ilmiah dalam lima tahun terakhir guna menganalisis hubungan antara arsitektur, strategi pelatihan, dan karakteristik dataset terhadap performa model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Vision Transformer (ViT) dan Swin Transformer merupakan pendekatan dominan dengan performa yang tinggi dan konsisten. Berdasarkan hasil analisis literatur, model Swin Transformer mampu mencapai akurasi hingga 99.57%–99.85% pada beberapa studi, sementara pendekatan hybrid CNN–Transformer menunjukkan akurasi sekitar 97.0% dengan precision 97.5%, recall 97.2%, dan F1-score 97.4%. Selain itu, Vision Transformer juga menunjukkan performa yang baik dengan precision mencapai 93.3%, recall 92.8%, dan F1-score 93.0%. Secara umum, sebagian besar penelitian menunjukkan performa model dengan akurasi di atas 90% bahkan mendekati 99%, yang menegaskan efektivitas arsitektur Transformer dalam klasifikasi citra medis. Kebaruan penelitian ini terletak pada penyajian analisis terintegrasi yang menegaskan bahwa performa model tidak hanya ditentukan oleh arsitektur, tetapi juga oleh strategi pelatihan dan kompleksitas dataset yang digunakan.
Implementasi Proportional-Integral-Derivative pada Sistem Kontrol Suhu dan Kelembapan Vivarium Berbasis IoT
Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem kontrol otomatis pada ekosistem buatan atau vivarium berbasis Internet of Things (IoT) dengan metode Proportional Integral Derivative (PID) sebagai pengendali suhu dan kelembapan. Stabilitas parameter lingkungan mikro seperti suhu udara, kelembapan udara, dan kelembapan media tanam merupakan faktor krusial dalam menjaga keberlangsungan ekosistem biologis yang sensitif terhadap perubahan cuaca yang tidak menentu. Sistem ini dikembangkan menggunakan mikrokontroler ESP32 sebagai unit pemroses utama yang terintegrasi dengan sensor DHT22 dan sensor kelembapan tanah YL-69. Implementasi algoritma PID dilakukan untuk mengatur daya keluaran aktuator secara presisi yang meliputi elemen pendingin Peltier, heater untuk pemanasan, mist maker untuk pengabutan, serta pompa peristaltik untuk penyiraman otomatis. Penggunaan metode PID bertujuan untuk meminimalkan lonjakan nilai (overshoot) dan mempercepat sistem dalam mencapai target (set-point) dibandingkan dengan kontrol konvensional. Selain kontrol lokal, sistem ini memanfaatkan Internet of Things (IoT) untuk memfasilitasi pemantauan data secara real-time dan jarak jauh melalui jaringan internet.
Prediksi Nilai Tukar MYR/IDR Menggunakan Metode RNN Dengan Optimasi PSO
Nilai tukar mata uang merupakan indikator fundamental yang mencerminkan kestabilan ekonomi suatu negara dan memiliki dampak signifikan terhadap perdagangan internasional, arus investasi, serta kebijakan moneter. Penelitian ini berfokus pada prediksi nilai tukar Ringgit Malaysia terhadap Rupiah Indonesia menggunakan pendekatan hybrid yang menggabungkan metode Recurrent Neural Network dengan algoritma Particle Swarm Optimization sebagai mekanisme optimasi hyperparameter. Data yang digunakan merupakan data harian nilai tukar MYR/IDR dari periode 1 Januari 2019 hingga 31 Desember 2025 yang bersumber dari investing.com. Algoritma PSO dikonfigurasi dengan 100 partikel dan 20 iterasi untuk mencari kombinasi hyperparameter RNN yang optimal dengan meminimalkan nilai MSE pada data validasi sebagai fungsi objektif. Model yang dihasilkan dievaluasi menggunakan metrik MSE, MAE, MAPE, dan R-Squared. Hasil evaluasi menunjukkan performa yang sangat baik dengan nilai MAPE sebesar 0,2909% dan koefisien determinasi R² sebesar 0,9964, yang berarti model mampu menjelaskan 99,63% variasi pergerakan nilai tukar aktual. Penelitian ini membuktikan bahwa integrasi RNN dan PSO menghasilkan model prediksi nilai tukar yang akurat, stabil, dan andal sebagai alat bantu pengambilan keputusan ekonomi.
Implementasi Content-Based Filtering Untuk Sistem Rekomendasi Pekerjaan Berbasis Curriculum Vitae CV
Proses pencarian kerja di era digital menghadapi tantangan berupa tingginya jumlah pelamar dan rendahnya tingkat kesesuaian antara profil pelamar dengan kebutuhan perusahaan. Permasalahan ini diperparah oleh kompleksitas data teks tidak terstruktur pada Curriculum Vitae CV dan deskripsi pekerjaan, sehingga proses pencocokan menjadi kurang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi pekerjaan berbasis Content Based Filtering CBF dengan memanfaatkan representasi teks menggunakan Term Frequency Inverse Document Frequency TF IDF dan pengukuran kemiripan menggunakan cosine similarity. Dataset yang digunakan terdiri dari dokumen CV dalam format PDF serta data lowongan pekerjaan yang dikumpulkan dari platform LinkedIn. Tahapan penelitian meliputi ekstraksi teks, preprocessing menggunakan teknik Natural Language Processing NLP, pembentukan vektor TF IDF, serta perhitungan skor kemiripan untuk menghasilkan rekomendasi pekerjaan dalam bentuk Top N. Sistem diimplementasikan menggunakan Streamlit untuk menyediakan antarmuka yang interaktif dan mudah digunakan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan rekomendasi yang relevan dengan rata rata skor relevansi sebesar 4,2 dari 5 dan tingkat kepuasan pengguna sebesar 4,5 dari 5, dengan 90,5 persen responden menyatakan puas. Dengan demikian, pendekatan CBF berbasis TF IDF terbukti efektif dalam meningkatkan kualitas pencocokan pekerjaan secara praktis.
Evaluasi Hybrid Retrieval Berbasis Reciprocal Rank Fusion untuk Pencarian Informasi pada Dokumen Peraturan Daerah
Penelitian ini mengevaluasi hybrid retrieval berbasis Reciprocal Rank Fusion RRF untuk pencarian informasi pada dokumen Peraturan Daerah Kota Surabaya. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan dense retrieval, BM25, dan hybrid RRF pada korpus regulasi daerah yang diekstraksi dari dokumen PDF. Korpus terdiri atas 106 PDF, dengan 104 dokumen berhasil diekstraksi menjadi teks nonkosong. Setelah proses chunking fixed-size 200 kata dengan overlap 50 kata, diperoleh 9.763 chunk. Evaluasi menggunakan 100 pertanyaan faktual singlehop dengan TopK lima dokumen. Komponen dense menggunakan model intfloatmultilinguale5small, sedangkan komponen sparse menggunakan BM25. Hybrid retrieval dibentuk dengan menggabungkan peringkat dense dan BM25 menggunakan RRF dengan konstanta 60. Hasil doc-level menunjukkan BM25 dan hybrid RRF menghasilkan Precision5 sebesar 0,172, Recall5 sebesar 0,86, dan F15 sebesar 0,2867, lebih tinggi dibanding dense retrieval dengan F15 sebesar 0,2667. Pada chunklevel, BM25 memperoleh F15 tertinggi sebesar 0,2133, diikuti hybrid RRF sebesar 0,2000 dan dense retrieval sebesar 0,1433. Temuan ini menunjukkan bahwa pada konfigurasi dan karakteristik pertanyaan yang digunakan, penggabungan peringkat dengan RRF belum melampaui BM25, namun tetap mampu mempertahankan kinerja doc-level dan mengungguli dense retrieval murni.
Seasonal Decomposition dan Transformasi Logaritma Sebagai Preprocessing Data Pada Prediksi Kunjungan Wisatawan Menggunakan SARIMA
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peran seasonal decomposition dan transformasi logaritma sebagai tahapan preprocessing data dalam meningkatkan kualitas prediksi kunjungan wisatawan menggunakan model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Data yang digunakan berupa data bulanan kunjungan wisatawan Kabupaten Tegal periode 2015–2024 yang diperoleh dari laporan statistik pariwisata Jawa Tengah dan Dinas Pemuda, Olahraga, dan Pariwisata Kabupaten Tegal. Permasalahan utama pada data adalah adanya missing value, varians yang tidak stabil, serta ketidakstasioneran deret waktu yang dapat menurunkan akurasi model peramalan. Metode seasonal decomposition diterapkan untuk menangani missing value dengan mempertimbangkan pola musiman, sedangkan transformasi logaritma natural digunakan untuk menstabilkan varians data. Selanjutnya, uji stasioneritas dilakukan menggunakan uji Augmented Dickey–Fuller (ADF) pada data asli, data hasil seasonal decomposition, dan data hasil transformasi logaritma. Hasil pengujian menunjukkan bahwa data asli belum memenuhi asumsi stasioneritas, terutama pada tingkat signifikansi 1%. Namun, setelah dilakukan transformasi logaritma natural, data menjadi stasioner pada tingkat signifikansi 5% dan 10%. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi seasonal decomposition dan transformasi logaritma efektif sebagai tahap preprocessing untuk meningkatkan karakteristik stasioneritas data. Dengan demikian, penerapan preprocessing yang tepat sangat penting sebelum pemodelan SARIMA agar hasil estimasi dan prediksi kunjungan wisatawan menjadi lebih akurat dan dapat diandalkan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam pengelolaan dan pengembangan sektor pariwisata daerah.
Sistem Pendukung Keputusan Penerima BLT Dana Desa Menggunakan Metode MOORA
Penentuan penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) Dana Desa merupakan salah satu bentuk upaya pemerintah dalam meningkatkan kesejahteraan masyarakat kurang mampu. Namun, dalam pelaksanaannya masih sering dijumpai permasalahan seperti subjektivitas dalam penilaian, kurangnya transparansi, serta ketidaktepatan dalam penentuan penerima bantuan. Kondisi tersebut menunjukkan perlunya suatu pendekatan yang mampu mendukung proses pengambilan keputusan secara objektif, sistematis, dan terukur. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) dalam menentukan penerima BLT Dana Desa berdasarkan sejumlah kriteria yang relevan, seperti kondisi ekonomi, jumlah tanggungan, serta aspek sosial lainnya. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari penelitian terdahulu, kemudian diolah kembali melalui tahapan normalisasi matriks keputusan, pemberian bobot kriteria, serta perhitungan nilai preferensi untuk menghasilkan perankingan alternatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode MOORA mampu memberikan hasil perankingan alternatif secara objektif dan konsisten berdasarkan tingkat kepentingan masing-masing kriteria. Alternatif dengan nilai preferensi tertinggi direkomendasikan sebagai penerima bantuan yang paling layak. Selain itu, metode ini juga mampu meningkatkan transparansi serta mengurangi subjektivitas dalam proses pengambilan keputusan. Dengan demikian, penerapan metode MOORA dalam penelitian ini dapat menjadi solusi yang efektif dalam mendukung penentuan penerima BLT Dana Desa agar lebih tepat sasaran, adil, dan akuntabel.
Pengaruh Encoder Residual pada Kinerja U-Net untuk Binarisasi Manuskrip Historis
Binarisasi merupakan tahap penting dalam analisis citra manuskrip historis karena kualitas pemisahan teks dan latar sangat memengaruhi keterbacaan aksara serta proses lanjutan seperti segmentasi dan pengenalan karakter. Penelitian ini menganalisis pengaruh penggunaan encoder residual pada kinerja U-Net untuk binarisasi manuskrip daun lontar dengan membandingkan tiga model, yaitu U-Net dasar, U-Net ResNet34 tanpa pretrained, dan U-Net ResNet34 pretrained. Data yang digunakan berasal dari dua dataset, yaitu AMADI Lontarset dan THPLMD, dengan total 261 citra yang dibagi ke dalam data latih, validasi, dan uji dengan rasio 80:10:10. Seluruh citra diproses menggunakan pendekatan patch-based berukuran 256 × 256 piksel. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik IoU, Dice, Recall, Accuracy, SSIM, FSIM, MS-SSIM, GMSD, RMSE, dan PSNR, serta aspek efisiensi komputasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua model U-Net ResNet34 memberikan kinerja lebih baik daripada U-Net dasar pada hampir seluruh metrik. U-Net ResNet34 tanpa pretrained memperoleh hasil terbaik pada IoU sebesar 0,7292, Dice 0,8266, dan Recall 0,8214, sedangkan U-Net ResNet34 pretrained unggul pada Accuracy sebesar 0,9783, SSIM 0,9192, FSIM 0,9385, RMSE 0,1378, dan PSNR 17,7469. Selain itu, kedua varian ResNet34 juga lebih efisien dari sisi waktu pelatihan, inferensi, jumlah parameter, dan penggunaan memori. Temuan ini menunjukkan bahwa encoder residual berperan penting dalam meningkatkan performa binarisasi, sementara pengaruh pretrained bersifat tambahan.
Implementasi Sistem Inkubator Telur Berbasis IoT Menggunakan Metode Kontrol Bang-Bang Histeresis
Peternakan unggas memerlukan proses penetasan telur yang terkontrol dengan baik, terutama dalam menjaga kestabilan suhu dan kelembapan ruang inkubasi. Inkubator sederhana yang masih bergantung pada pengendalian manual rentan terhadap fluktuasi kondisi lingkungan dan keterbatasan pemantauan jarak jauh. Penelitian ini mengimplementasikan sistem inkubator telur berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan metode kontrol bang-bang yang dikombinasikan dengan logika histeresis untuk menjaga kestabilan suhu secara otomatis. Sistem dibangun menggunakan mikrokontroler ESP32, sensor DHT22, modul relay, lampu pijar sebagai elemen pemanas, serta platform Blynk IoT untuk pemantauan real-time. Metode bang-bang histeresis diterapkan dengan nilai setpoint suhu 37,5°C dan nilai histeresis 0,5°C, sehingga pemanas aktif saat suhu turun di bawah 37,0°C dan nonaktif saat suhu melebihi 38,0°C. Pengujian dilakukan selama 28 hari dengan pencatatan data tiga kali sehari. Hasil pengujian menunjukkan bahwa suhu rata-rata harian berada pada rentang 37,1°C hingga 37,9°C dengan penyimpangan maksimal ±0,4°C dari setpoint, sementara kelembapan relatif terjaga pada rentang 52% hingga 58% RH dengan penyimpangan maksimal ±3% RH. Sistem terbukti mampu menjaga kestabilan kondisi inkubasi secara konsisten dan memungkinkan pemantauan jarak jauh secara real-time melalui jaringan internet
Implementasi LMS dan Pix2Pix untuk Peningkatan Persepsi Warna pada Penderita Buta Warna
Gangguan persepsi warna pada individu dengan Color Vision Deficiency dapat menyulitkan proses pembedaan informasi visual yang bergantung pada warna. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan yang mampu meningkatkan kualitas tampilan citra agar informasi visual dapat dipahami dengan lebih baik. Penelitian ini mengusulkan metode koreksi warna dengan memanfaatkan transformasi ruang warna LMS color space yang dikombinasikan dengan model Pix2Pix. Ruang warna LMS digunakan untuk merepresentasikan respons fisiologis sel kerucut serta melakukan simulasi buta warna melalui modifikasi kanal tertentu, sedangkan Pix2Pix berperan dalam mempelajari hubungan antara citra simulasi dan citra referensi guna menghasilkan rekonstruksi warna yang lebih akurat. Dataset yang digunakan terdiri dari 2.574 citra yang mencakup tiga jenis simulasi buta warna, yaitu protanopia, deuteranopia, dan tritanopia. Tahap preprocessing meliputi validasi pasangan citra, perubahan ukuran menjadi 256×256 piksel, serta pembagian dataset menjadi 70% data pelatihan dan 30% data pengujian. Proses pelatihan dilakukan dengan beberapa variasi learning rate untuk menentukan konfigurasi yang optimal. Evaluasi performa model menggunakan metrik Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) dan Delta E. Hasil pengujian menunjukkan bahwa learning rate 0.0004 memberikan performa terbaik dengan nilai PSNR tertinggi, yaitu 36.16 dB pada protanopia, 37.45 dB pada deuteranopia, dan 35.90 dB pada tritanopia, serta nilai Delta E terendah masing-masing sebesar 2.01, 1.89, dan 2.15. Hasil ini menunjukkan bahwa kombinasi ruang warna LMS dan model Pix2Pix efektif dalam meningkatkan kualitas koreksi warna pada citra bagi penderita buta warna.
PRISMA Systematic Literature Review: Penerimaan Generative AI dalam Bidang Pendidikan
Perkembangan teknologi Generative Artificial Intelligence (Generative AI) telah membawa perubahan signifikan dalam bidang pendidikan, khususnya dalam mendukung proses pembelajaran, akses informasi, dan penyusunan materi akademik. Seiring meningkatnya penggunaan teknologi ini di lingkungan pendidikan, penting untuk memahami faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan pengguna terhadap Generative AI. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi model penerimaan teknologi yang digunakan, variabel yang paling sering muncul, serta tren publikasi penelitian terkait penerimaan Generative AI dalam bidang pendidikan. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan mengacu pada pedoman PRISMA. Proses seleksi literatur menghasilkan 34 artikel penelitian yang memenuhi kriteria inklusi pada periode 2024–2026. Hasil analisis menunjukkan bahwa model penerimaan teknologi yang paling banyak digunakan adalah Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, Technology Acceptance Model, serta Theory of Planned Behavior dan beberapa model hibrida. Variabel yang paling dominan dalam penelitian meliputi behavioral intention, facilitating conditions, dan performance expectancy. Selain itu, tren publikasi menunjukkan peningkatan penelitian pada tahun 2025 hingga 2026, yang menandakan meningkatnya perhatian akademik terhadap pemanfaatan Generative AI dalam pendidikan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran komprehensif mengenai perkembangan penelitian serta menjadi dasar bagi pengembangan penelitian empiris selanjutnya terkait penerimaan Generative AI dalam bidang pendidikan.
Integrasi Metrik On-Chain dan Patterned Dataset Model Menggunakan K-Means untuk Potensi Maksimal Profit di Bitcoin
Pasar aset kripto khususnya Bitcoin memiliki volatilitas ekstrem dan pegerakan non-Gaussian yang menyulitkan untuk memprediksi arah harga jika hanya bergantung pada data historis konvesional (OHLC). Penelitian ini mengusulkan sebuah kebaruan dengan mengintegrasikan data pasar tradisonal dan metrik dari on-chain secara spesifik active spending addresses untuk mengekstraksi sinyal perdagangan yang optimal. Data historis dari Agustus 2011 hingga Febuari 2026 diproses menggunakan Patterned Dataset Model untuk mengklasifikasikan kondisi pasar menjadi Complete, Rocket, dan Dip. Algoritma K-Means Clustering kemudian diterapkan untuk memetakan fase akumulasi fundamental. Berdasarkan evaluasi metrik Silhoutte Coefficient dan Davies-Bouildin Index, dataset pada kondisi Dip terbukti menghasilkan struktur cluster pemisahan anomali terbaik. Titik anomali pada cluster harga terendah yang divalidasi oleh lonjakan active spending addresses kemudian diekstraksi sebagai sinyal beli. Pengujian trading rules dengan skenario penahanan aset minimal 24 jam hingga maksimal akhir bulan meunjukkan performa yang sangat baik. Secara keseluruhan model ini berhasil memvalidasi 1.744 sinyal beli dengan tingkat kemenangan mencapai 99.14%, rata-rata Return of Investment (ROI) sebesar 19,49% per transaksi, dan akumulasi profit maksimal hingga 300.612 USD. Hasil ini membuktikan bahwa integrasi metrik on-chain pada dataset berpola kondisi Dip mampu mereduksi risiko sinyal palsu secara signifikan dan memaksimalkan profitabilitas investor
Penerapan Algoritma XGBoost untuk Prediksi Harga Sewa Bus Pariwisata pada PT. Setio Budi Luhur Trans
Penentuan harga sewa bus pariwisata di PT. Setio Budi Luhur Trans selama ini dilakukan secara subjektif tanpa standar perhitungan yang konsisten, sehingga berpotensi menimbulkan ketidaktepatan harga dan menurunkan daya saing perusahaan. Penelitian ini mengusulkan penerapan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost) untuk memprediksi harga sewa bus secara otomatis berdasarkan tiga variabel utama, yaitu jarak perjalanan, jenis bus, dan kondisi musim atau hari libur. Dataset yang digunakan berjumlah 196 data historis penyewaan bus yang diperoleh langsung dari PT. Setio Budi Luhur Trans. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, praproses data (transformasi atribut kategorikal menjadi numerik dan penghitungan jarak), penerapan algoritma XGBoost secara iteratif melalui mekanisme boosting, serta evaluasi model menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Proses pelatihan XGBoost dilakukan melalui pembentukan pohon keputusan secara bertahap dengan optimasi berbasis gradient dan hessian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma XGBoost mampu menghasilkan model prediksi harga sewa bus dengan akurasi yang baik dan konsisten, sehingga dapat diintegrasikan ke dalam sistem informasi manajemen bus pariwisata berbasis web. Implementasi ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi operasional dan transparansi penetapan harga bagi perusahaan maupun pelanggan.
Klasifikasi Stadium Fibrosis Hati pada Citra USG Menggunakan EfficientNet-B0
Penilaian stadium fibrosis hati penting dalam praktik klinis karena berhubungan dengan risiko komplikasi dan penentuan terapi. Namun, pembacaan citra ultrasonografi (USG) masih sangat dipengaruhi pengalaman operator. Penelitian ini menilai kemampuan EfficientNet-B0 dalam mengklasifikasikan lima stadium fibrosis hati (F0 - F4) menggunakan 6.323 citra USG. Data dibagi secara stratified menjadi data latih, validasi, dan uji dengan rasio 70:15:15. Sebelum pelatihan, seluruh citra diubah ke format RGB berukuran 224 × 224 piksel dan pada data latih diterapkan augmentasi berupa pembalikan horizontal serta rotasi kecil. Model dilatih dengan pendekatan transfer learning, fungsi loss berbobot kelas, optimizer AdamW, dan scheduler ReduceLROnPlateau. Penilaian kinerja dilakukan menggunakan accuracy, macro-F1, macro-AUROC, confusion matrix, serta evaluasi kalibrasi melalui reliability diagram dan Expected Calibration Error (ECE). Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai accuracy 0,9779, macro-F1 0,9671, dan macro-AUROC 0,9983, dengan 21 kesalahan klasifikasi dari 949 data uji. Model sangat baik dalam mengenali kelas ekstrem, tetapi masih mengalami kesulitan pada kelas menengah yang memiliki tampilan visual lebih mirip. Dari sisi probabilitas prediksi, nilai ECE 0,0161 menunjukkan bahwa tingkat keyakinan model cukup sesuai dengan akurasi aktual. Temuan ini menunjukkan bahwa EfficientNet-B0 memiliki potensi untuk digunakan sebagai dasar sistem bantu baca USG pada staging fibrosis hati, meskipun uji pada data eksternal tetap diperlukan sebelum penerapan klinis.
Implementation of ARIMAX with Cross-Correlation and Granger Causality Feature Selection for Inflation Forecasting
Inflasi merupakan indikator makroekonomi penting yang mencerminkan stabilitas harga dalam suatu perekonomian. Peramalan inflasi menjadi krusial dalam mendukung pengambilan kebijakan ekonomi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi inflasi menggunakan pendekatan ARIMAX dengan seleksi fitur berbasis Cross-Correlation Function (CCF) dan uji kausalitas Granger. Data yang digunakan meliputi inflasi serta beberapa variabel makroekonomi seperti suku bunga, nilai tukar, jumlah uang beredar, ekspektasi inflasi, administered price, dan volatile food pada periode 2015–2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMAX(0,1,1) merupakan model terbaik dengan nilai AIC dan BIC terendah. Evaluasi model menghasilkan nilai RMSE sebesar 0,053525 dan MAE sebesar 0,040410, yang menunjukkan bahwa model memiliki tingkat kesalahan prediksi yang rendah. Secara keseluruhan, model mampu menangkap pola pergerakan inflasi dengan baik.
Penerapan IndoBERT untuk Klasifikasi Curriculum Vitae Indonesia pada Tahap Early Screening
Proses rekrutmen karyawan sering melibatkan penyaringan sejumlah besar dokumen Curriculum Vitae (CV) yang umumnya masih dilakukan secara manual. Kondisi ini memerlukan waktu yang relatif lama serta berpotensi menimbulkan subjektivitas dalam proses seleksi administrasi. Permasalahan tersebut semakin kompleks karena dokumen CV memiliki struktur yang beragam dan sering menggunakan campuran bahasa Indonesia dan bahasa Inggris. Penelitian ini menerapkan model bahasa berbasis Transformer, yaitu IndoBERT, untuk melakukan klasifikasi dokumen CV berbahasa Indonesia secara otomatis pada tahap early screening. Dataset yang digunakan terdiri dari 1140 dokumen CV dari proses rekrutmen nyata dengan distribusi kelas yang tidak seimbang. Tahapan pra-pemrosesan meliputi ekstraksi teks, anonimisasi data pribadi, normalisasi teks, serta segmentasi dokumen menggunakan teknik sliding window. Model kemudian dilakukan fine-tuning dan dievaluasi menggunakan metrik Accuracy, Precision, Recall, F1-score, serta Precision–Recall Area Under Curve (PR-AUC). Hasil evaluasi pada data uji menunjukkan bahwa model menghasilkan Accuracy sebesar 0,731, Precision sebesar 0,154, Recall sebesar 0,316, F1-score sebesar 0,207, dan PR-AUC sebesar 0,165. Analisis variasi threshold menunjukkan adanya trade-off antara precision dan recall yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan proses rekrutmen. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis IndoBERT memiliki potensi sebagai alat bantu prioritisasi kandidat pada tahap seleksi administrasi.
Penerapan IoT Untuk Kontrol Pompa Pengairan Sawah Dan Monitoring Air Dengan Aplikasi Mobile
Sistem irigasi konvensional yang masih banyak digunakan oleh petani umumnya dilakukan secara manual tanpa mempertimbangkan kondisi lingkungan secara real-time, sehingga berpotensi menyebabkan pemborosan air, energi, serta menurunkan produktivitas pertanian. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem kontrol pompa air berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu melakukan monitoring dan pengendalian irigasi secara otomatis dan jarak jauh melalui aplikasi mobile. Sistem yang dikembangkan memanfaatkan mikrokontroler ESP32 sebagai pusat kendali, sensor kelembapan tanah dan sensor hujan sebagai sumber data lingkungan, serta platform cloud firebase sebagai media penyimpanan dan komunikasi data secara real-time. Aplikasi mobile berbasis android digunakan sebagai antarmuka untuk menampilkan data sensor serta mengontrol pompa air melalui fitur ON/OFF dan timer. Metode penelitian meliputi tahap perancangan, pembuatan alat, serta pengujian yang terdiri dari pengujian modul, integrasi, dan sistem secara keseluruhan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu membaca data sensor dengan stabil, mengirimkan data secara real-time, serta merespon kondisi lingkungan dengan tepat dalam mengontrol pompa air. Seluruh komponen sistem dapat bekerja secara terintegrasi tanpa kendala yang signifikan.
Integritas JSON pada Otomatisasi Firewall Filter MikroTik Menggunakan n8n dan LLM Qwen2.5-Coder-7B
Otomatisasi manajemen kebijakan firewall MikroTik menggunakan Large Language Model (LLM) menawarkan solusi adaptif untuk mengatasi proses administrasi manual yang memakan waktu dan rentan terhadap human error. Namun, penerapan base model kecerdasan buatan sering kali memunculkan celah keamanan baru akibat fenomena "halusinasi" parameter. Hal ini dipicu oleh ketidakmampuan model berbasis semantik dalam mematuhi batasan leksikal yang kaku pada sintaks RouterOS MikroTik. Penelitian ini merancang dan mengevaluasi arsitektur sistem otomatisasi berbasis instruksi bahasa natural (bahasa Indonesia) yang diorkestrasi menggunakan platform n8n, model Qwen2.5-Coder-7B-Instruct melalui vLLM, dan basis data Supabase. Pengujian dilakukan terhadap 30 skenario test case yang terdistribusi secara seimbang pada rantai lalu lintas input, forward, dan output, serta tindakan accept dan drop. Hasil pengujian kuantitatif menunjukkan tingkat keberhasilan sebesar 90% dalam menghasilkan format luaran JSON yang valid secara sintaksis dan akurat secara leksikal. Meskipun demikian, analisis kualitatif terhadap 10% kegagalan mengungkap adanya misinterpretasi model terhadap arah paket lalu lintas dan kegagalan dalam menangkap instruksi negasi. Berdasarkan temuan tersebut, penerapan teknik Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan optimasi Prompt Engineering terbukti krusial untuk menjaga presisi parameter alamat IP. Sebagai langkah mitigasi lanjutan, metode fine-tuning direkomendasikan untuk menanamkan pemahaman leksikal bawaan pada model guna meningkatkan keandalan sistem pada lingkungan jaringan aktual.
Perbandingan Algoritma Gaussian Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor dalam Klasifikasi Dataset Employee Turnover
Employee Turnover merupakan permasalahan penting bagi perusahaan karena berdampak pada peningkatan biaya rekrutmen dan pelatihan serta penurunan produktivitas. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma Gaussian Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN) dalam klasifikasi dataset employee turnover, serta menganalisis pengaruh teknik normalisasi dan standarisasi terhadap performa model. Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle dengan total 9.540 data karyawan periode 2016-2020. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, penyeimbangan kelas menggunakan Synthetic Minority Over Sampling Technique (SMOTE), ektraksi fitur dengan Principal Component Analysis (PCA), serta optimasi parameter menggunakan GridSearchCV. Evaluasi dilakukan menggunakan Confusion Matrix dengan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-Nearest Neighbor (KNN) memiliki performa lebih baik dibandingkan Gaussian Naïve Bayes. Pada skema terbaik dengan standarisasi menggunakan StandardScaler, KNN mencapai akurasi sebesar 85,46%, precision 81%, recall 92%, dan F1-Score 86%. Sementara itu, Gaussian Naïve Bayes hanya mencapai akurasi sebesar 67,18%, precision 63%, recall 81%, dan F1-Score 71%. Penggunaan StandardScaler terbukti lebih optimal dibandingkan Min-Max Scaler pada kedua algoritma, pada KNN akurasi meningkat dari 80,47% menjadi 85,46%, sedangkan pada Gaussian Naïve Bayes meningkat dari 55,86% menjadi 67,18%.
Peningkatan Arsitektur Encoder-Decoder Modular Berbasis CNN pada Peningkatan Kualitas Citra Berkabut
Penelitian ini mengembangkan kerangka encoder–decoder berbasis CNN modular untuk tugas image dehazing, mengganti bottleneck konvensional dengan mekanisme token-mixing seperti FNet, Spatial-FNet, MLP-Mixer, dan gMLP. Pipeline mencakup pra-pemrosesan adaptif (CLAHE, histogram matching), augmentasi sintetik, serta pelatihan pada subset SOTS. Evaluasi numerik dan visual menunjukkan peningkatan signifikan dibanding baseline: rata-rata PSNR naik dari ≈18.4 dB menjadi ≈23.0–24.0 dB dan SSIM meningkat dari ≈0.75 menjadi ≈0.89–0.91. Temuan ini memberikan pedoman arsitektural dan strategi pra-pemrosesan bagi sistem visi dunia nyata seperti kendaraan otonom. Rekomendasi meliputi evaluasi pada dataset nyata lebih luas, tuning hiperparameter, analisis efisiensi komputasi, dan latensi sistem.
Evaluasi Performa Prototipe Sistem Monitoring dan Proteksi Termal Motor DC Berbasis Edge Machine Learning pada ESP32
Abstrak— Penelitian ini merancang dan membangun prototipe sistem monitoring dan proteksi termal motor DC berbasis ESP32 yang mengintegrasikan tiga mekanisme respons secara hierarkis. Deteksi dini dilakukan menggunakan model edge machine learning yang dilatih melalui platform Edge Impulse untuk mengklasifikasikan pola kenaikan suhu berdasarkan lima data terakhir sensor DS18B20, kemudian mengaktifkan kipas pendingin dan buzzer sebagai respons awal. Apabila suhu motor melampaui ambang batas kritis 40°C, sistem secara deterministik memutus suplai daya motor melalui modul relay tanpa bergantung pada proses inferensi machine learning. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model klasifikasi mencapai akurasi 99,4% dengan F1-score 99,0% pada deteksi kondisi rise. Sistem proteksi bertingkat mampu merespons kondisi kenaikan suhu dengan waktu respons 300 ms untuk aktivasi pendingin dan 200 ms untuk pemutusan daya melalui relay. Pengujian operasi kontinu selama ±1 jam menunjukkan keberhasilan inferensi 100%, tanpa kegagalan komunikasi MQTT, serta tidak ditemukan missed detection pada kondisi kritis. Dengan demikian, pendekatan hybrid yang menggabungkan edge machine learning dan proteksi deterministik berbasis relay terbukti efektif meningkatkan keandalan sistem proteksi termal motor DC skala kecil berbasis IoT.
Perancangan Topologi Level Terstruktur Permainan 2D Platformer Menggunakan Metode Graph Grammar
Metode klasik dalam Procedural Content Generation sering kali menghasilkan struktur level yang terlalu acak sehingga sulit untun dikendalikan melalui batas tertentu. Penelitian ini mengusulkan untuk menggunakan metode graph grammar dalam membangkitkan struktur topologi level yang tidak hanya dihasilkan secara otomatis tetapi juga sepenuhnya terkendali dan terstruktur dalam batas tertentu. Dengan pendekatan ini, level permainan akan terlebih dahulu dibuat dalam bentuk graf berlabel yang kemudian bertransformasi melalui eksekusi aturan produksi. Aturan produksi mencakup Linear Expansion, Branching, dan Key-Lock Mechanism. Dalam melakukan eksekusi aturan, algoritma akan mendistribusikan satu aturan tiap iterasi dengan probabilitas yang proporsional (60% linear expansion, 30% branching, 10% key-lock) yang kemudian menghasilkan sebuah graf kompleks berisi 14 simpul dalam 10x iterasi. Melalui beberapa pengamatan, sistem terbukti dapat menghasilkan struktur level yang tidak hanya terstruktur tapi juga mampu menyisipkan teka-teki pintu dan kunci melalui penerapan aturan Key-Lock Mechanism. sistem juga mampu mempertahankan koneksi jalur utama permainan selama proses transformasi graf berlangsung