CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science)
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science)is an open access media in publishing scientific articles that contain the results of research in information technology and computers. Paper that enters this journal will be checked for plagiarism and peer-rewiew first to maintain its quality. This journal is published by UPT. TIK Universitas Negeri Medan published 2 times a year in January and July. The existence of this journal is expected to develop research and make a real contribution in improving research resources in the field of information technology and computers. CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) accredited SINTA 4 through the Decree of the Director General of Strengthening Research and Development of the Ministry of Research, Technology and Higher Education Number 105/E/KPT/2022, dated April 07, 2022 concerning the results of the Electronic Scientific Periodic Accreditation Period I Year 2022. The accreditation certificate can be seen HERE. Journal title : CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) ISSN : ISSN : 2502-7131 (Cetak) | ISSN : 2502-714X (Online) Frequency : Two times a year in January and July DOI : https://doi.org/10.24114/cess (Prefix - by Crossref) OAI : https://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/oai Editor in chief : Mohamad Ihwani, S.Si.,M.Kom Publisher : UPT. Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) UNIMED. Journal indexed by:
Analisis Sentimen Pada Teknologi 5G Menggunakan Algoritma Random Forest dan Naïve Bayes dengan Dataset Multibahasa
Perkembangan teknologi 5G sebagai generasi terbaru jaringan nirkabel telah menimbulkan beragam tanggapan publik, baik yang mendukung maupun yang menolak. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap teknologi 5G berdasarkan komentar pengguna YouTube dalam bahasa Indonesia dan Inggris. Data diperoleh menggunakan teknik web crawling, kemudian diproses melalui tahapan SEMMA, yang mencakup preprocessing, pelabelan sentimen, dan pelatihan model. Dua algoritma yang digunakan adalah Random Forest dan Naïve Bayes. Evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix dan metrik seperti akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa Random Forest memiliki performa yang lebih baik dengan akurasi 94,8% dan mampu mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif secara seimbang. Sementara itu, Naïve Bayes cenderung bias terhadap sentimen positif dan memiliki kelemahan dalam mendeteksi komentar negatif. Penelitian ini menunjukkan bahwa Random Forest lebih andal untuk analisis sentimen multibahasa, khususnya dalam konteks opini publik terhadap teknologi 5G.
Copyright (c) 2025 CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Implementasi Metode Trend Projection Untuk Peramalan Penjualan Dan Persediaan Barang Pada Syamirna Boutique
Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Trend Projection dalam peramalan penjualan dan pengelolaan persediaan barang di Syamirna Boutique, sebuah usaha ritel yang bergerak di bidang fashion. Di tengah dinamika pasar yang cepat dan persaingan yang ketat, akurasi dalam peramalan penjualan menjadi sangat penting untuk menjaga kelancaran operasional dan mengoptimalkan pengelolaan stok. Metode Trend Projection dipilih karena kemampuannya dalam menganalisis pola penjualan historis dan memproyeksikan permintaan di masa depan. Penelitian ini melibatkan pengumpulan data penjualan selama tiga tahun terakhir dan pengembangan sistem berbasis web untuk memfasilitasi proses peramalan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode ini dapat meningkatkan akurasi peramalan, mengurangi risiko kekurangan atau kelebihan stok, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi signifikan terhadap pengelolaan persediaan di Syamirna Boutique dan dapat menjadi referensi bagi usaha ritel lainnya dalam menghadapi tantangan serupa.
Evaluasi Sistem Ujian Berbasis Komputer di SMA Negeri 1 Negara Menggunakan Kerangka Kerja COBIT 2019
SMA Negeri 1 Negara telah mengadopsi sistem informasi dalam pelaksanaan proses evaluasi pembelajaran melalui penggunaan sistem Ujian Berbasis Komputer (Computer Based Test/CBT). Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas layanan CBT sekaligus menjadi dasar pertimbangan dalam proses pengawasan dan evaluasi, guna menunjang pencapaian visi, misi, dan tujuan sekolah. Evaluasi dilakukan mengacu pada kerangka kerja COBIT 2019, dengan fokus pada domain MEA01, MEA02, dan MEA03 yang dianggap relevan untuk dievaluasi. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara, observasi lapangan, serta penyebaran kuesioner kepada pimpinan sekolah, guru, proktor, teknisi, dan siswa. Total responden yang dilibatkan berjumlah 181 orang, terdiri dari 152 siswa, 17 guru, 5 operator/proktor, dan 7 pimpinan sekolah. Data kuantitatif dari kuesioner dianalisis untuk menghasilkan persentase capaian kinerja sistem. Secara keseluruhan, hasil evaluasi menunjukkan performa sistem yang cukup baik dengan capaian persentase sebesar 74,04% dan berada pada tingkat kapabilitas Largely Achieved. Namun demikian, masih ditemukan sejumlah kelemahan seperti keterbatasan sistem dalam mengidentifikasi kecurangan pada perangkat tertentu, kurangnya dokumentasi evaluasi secara formal, serta minimnya kontrol dan pengawasan saat ujian berlangsung. Penelitian selanjutnya dapat difokuskan pada perluasan analisis dengan mengevaluasi domain tambahan tersebut agar diperoleh gambaran yang lebih komprehensif terhadap kinerja dan tata kelola sistem.
Penerapan Deep Learning Berbasis DenseNet Untuk Deteksi Diabetic Retinopathy Pada Citra Fundus Mata
Deteksi dini diabetic retinopathy sangat penting untuk mencegah komplikasi pada penglihatan, termasuk kebutaan permanen. Namun, proses diagnosis secara manual menggunakan citra fundus memerlukan waktu dan keahlian tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deep learning berbasis densenet yang di fine-tune untuk mendeteksi diabetic retinopathy secara otomatis dari citra fundus mata. Dengan dataset sebesar 2.840 gambar yang terbagi ke dalam dua kelas yaitu DR dan NO_DR. Model dilatih menggunakan proses preprocessing dan augmentasi data, dengan hasil evaluasi yang menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 96% pada dua kelas yang seimbang, dan AUC 0.99. Hal itu mencerminkan kemampuan klasifikasi yang sangat baik serta sensitivitas ynag tinggi, nilai recall yang tinggi mengindikasikan bahwa model mampu mengenali sebagian besar pasien yang mengalami DR. Penelitian ini menunjukkan bahwa densenet dengan fine-tune dapat menghasilkan model deteksi yang akurat dan berpotensi untuk membantu diagnosis dini diabetic retinopathy.
Perbandingan Performa Algoritma Gaussian Naive Bayes dan Decision Tree Classifier dalam Klasifikasi Prompt AI-Generated Image
Sebuah website yang dikembangkan oleh peneliti memiliki jutaan data prompt dan hasil gambar AI-generated menghadapi tantangan seperti penyajian konten yang lambat dan tidak efisien bagi pengguna. Ketiadaan sistem kategorisasi yang tepat menyebabkan proses filtering dan pencarian konten menjadi lambat, sehingga membutuhkan implementasi sistem klasifikasi otomatis untuk meningkatkan kecepatan akses dan user experience. Penelitian ini membandingkan performa algoritma Gaussian Naive Bayes dan Decision Tree Classifier dalam mengklasifikasikan prompt text-to-image ke dalam tiga kategori: Background/Texture, Landscape, dan Arts. Dataset terdiri dari 7.040 prompt yang telah dikategorikan secara manual. Metodologi mencakup pra-pemrosesan data, representasi teks menggunakan Bag of Words, penerapan kedua algoritma klasifikasi, dan evaluasi menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa Decision Tree mencapai akurasi tertinggi sebesar 99,16%, mengungguli Gaussian Naive Bayes yang hanya memperoleh 61,74%. Temuan ini menunjukkan bahwa Decision Tree lebih mampu menangani kompleksitas karakteristik prompt, serta dapat diimplementasikan untuk meningkatkan efisiensi pencarian dan penyaringan konten pada platform generative AI.
Analisis Sentimen Terkait Kasus Korupsi Timah Pada Aplikasi X Menggunakan Algoritma Support Vector Machine
Kasus dugaan korupsi yang melibatkan PT Timah Tbk dengan estimasi kerugian negara sebesar Rp 271 triliun telah memicu respons luas dari masyarakat, khususnya melalui media sosial X (dahulu Twitter). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap kasus tersebut menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data diperoleh dari platform X menggunakan kata kunci tertentu, menghasilkan 107 tweet yang kemudian melalui proses pra-pemrosesan dan pelabelan otomatis dengan metode berbasis leksikon (lexicon-based). Proses klasifikasi sentimen dilakukan dengan algoritma SVM, sementara ekstraksi fitur dilakukan menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 98%, dengan precision 98% dan recall 100% untuk sentimen negatif, serta precision 100% dan recall 60% untuk sentimen positif. Berdasarkan confusion matrix, sebesar 95,33% data diklasifikasikan sebagai negatif secara benar (True Negative), 2,80% sebagai positif secara benar (True Positive), dan 1,87% salah diklasifikasikan (False Negative), tanpa terdapat kesalahan klasifikasi positif palsu (False Positive). Temuan ini menunjukkan dominasi opini negatif terhadap kasus tersebut dan menegaskan efektivitas SVM dalam analisis sentimen publik. Penelitian ini diharapkan menjadi acuan dalam memahami persepsi masyarakat dan pengambilan keputusan berbasis data terhadap isu sosial-politik di Indonesia.
Penerapan Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Daerah Berdasarkan Waktu Kejadian Curas di Kabupaten Bekasi
Kabupaten Bekasi merupakan wilayah dengan intensitas aktivitas ekonomi yang tinggi, namun rawan terhadap tindak kriminalitas seperti pencurian dengan kekerasan (curas) yang berdampak pada ketidaknyamanan dan kekhawatiran masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan waktu kejadian curas guna mengidentifikasi jam-jam rawan kriminalitas. Data yang digunakan berasal dari Polres Kabupaten Bekasi sebanyak 25 entri dan dianalisis menggunakan algoritma K-Means Clustering. Hasil menunjukkan bahwa data terbagi menjadi dua cluster waktu, yaitu malam hari (21.00–23.59) dan dini hari (00.00–05.00), dengan nilai Silhouette Score sebesar 0.4795, Davies-Bouldin Index 0.5922, dan Calinski-Harabasz Index 52.3170. Visualisasi dilakukan menggunakan Folium dengan penambahan pop-up interaktif. Hasil ini dapat digunakan oleh pihak kepolisian atau dinas terkait sebagai acuan dalam menyusun jadwal patroli malam yang lebih efisien dan berbasis data.
Pengembangan Sistem Pendaftaran Siswa Baru Berbasis Website di SMK Al Falah Tambak
SMK Al Falah Tambak adalah sekolah swasta di Kecamatan Tambak, Kabupaten Banyumas. Dalam proses pendaftaran SMK Al Falah Tambak yang masih manual, siswa harus datang sendiri untuk mengisi formulir dan menyerahkan berkas yang dibutuhkan. Selain memakan waktu yang lama, proses pendaftaran juga berisiko menghapus atau merusak data asli. Oleh karena itu, diperlukan sistem pendaftaran siswa baru berbasis website untuk meningkatkan efektivitas dan keberhasilan proses pendaftaran. Pengembangan website ini mengaplikasikan bahasa pemrograman PHP, database MySQL, dan metode waterfall. Hasil Black Box Testing adalah bahwa sistem ini berkinerja dengan baik pada setiap fungsi yang diuji. Nilai skor rata-rata SUS sebesar 77 diperoleh dari hasil pengujian terhadap 15 responden, yang menunjukkan bahwa skala nilai C, penilaian kata sifat BAIK, dan rentang penerimaan dapat diterima. Penerapan sistem ini dapat mempermudah proses pendaftaran, mengurangi kebutuhan tatap muka, dan meminimalkan kesalahan administrasi.
Penerapan Arsitektur EfficientNetB0 pada Model Convolutional Neural Network untuk Deteksi Dini Mata Katarak
Katarak merupakan penyebab utama kebutaan di dunia, terutama pada lansia, dan dapat dicegah jika terdeteksi secara dini. Dengan kemajuan teknologi kecerdasan buatan, deteksi katarak kini dapat dilakukan melalui pengolahan citra mata secara otomatis. Penelitian ini mengusulkan penerapan arsitektur EfficientNetB0 sebagai model klasifikasi gambar mata untuk membedakan antara mata normal dan mata yang terindikasi katarak. Dataset yang digunakan terdiri dari 612 gambar yang diperoleh dari Kaggle, dengan dua kelas yaitu normal dan katarak. Model dikembangkan menggunakan teknik transfer learning dan dilatih selama 15 epoch. Evaluasi kinerja klasifikasi dilakukan dengan memanfaatkan confusion matrix dan classification report dengan menghitung metrik akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Pada pengujian model yang telah dibuat mendapatkan hasil tingkat performa model yang tinggi, ditandai dengan akurasi 98% serta skor precision, recall, dan f1-score yang sama-sama mencapai 0,98 untuk kedua kelas. Untuk penerapan praktis, model diintegrasikan ke dalam aplikasi berbasis web menggunakan Streamlit agar dapat digunakan secara langsung oleh pengguna. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa EfficientNetB0 merupakan arsitektur yang efisien dan andal dalam mendeteksi katarak secara otomatis melalui citra mata.
Analisis Keamanan Enkripsi End-To-End Pada Aplikasi WhatsApp Untuk Menanggulangi Ancaman Kriminalitas Siber Menggunakan Burp Suite
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas sistem enkripsi end-to-end (E2EE) pada aplikasi WhatsApp dalam melindungi komunikasi pengguna dari potensi intersepsi data. Pengujian dilakukan melalui metode penetration testing dengan menggunakan Burp Suite Community Edition, difokuskan pada lalu lintas jaringan dalam tiga skenario pengujian: komunikasi teks satu arah, komunikasi dua arah, dan pengiriman file media. Setiap skenario diuji sebanyak satu kali pada dua perangkat Android serta laptop sebagai perantara analisis jaringan yang terhubung melalui jaringan lokal dengan konfigurasi proxy aktif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metadata komunikasi seperti alamat IP, host server, dan jenis permintaan protokol berhasil ditangkap oleh alat, tetapi isi pesan tetap tidak dapat diakses dalam bentuk plaintext. Hal ini menunjukkan bahwa WhatsApp telah mengimplementasikan sistem E2EE secara efektif, sehingga mampu mencegah intersepsi isi komunikasi meskipun lalu lintas data terpantau. Keterbatasan penelitian ini terletak pada cakupan alat dan jaringan yang digunakan, tanpa bypass certificate pinning atau analisis mendalam terhadap sisi klien. Oleh karena itu, disarankan agar penelitian lanjutan menggunakan tools lanjutan seperti Frida atau Wireshark dan mencakup analisis terhadap potensi kebocoran metadata dan keamanan endpoint. Temuan ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam evaluasi keamanan aplikasi pesan instan serta meningkatkan kesadaran pengguna terhadap pentingnya perlindungan privasi digital.
Algoritma K-Means Clustering untuk Mendiagnosis Bullying pada Remaja Di SMPN 1 Kecamatan Dolok Sigompulon
Bullying merupakan bentuk penyalahgunaan kekuasaan yang dapat terjadi di berbagai lingkungan, terutama di lingkungan sekolah. Tindakan ini mencakup perilaku seperti mengejek, mengancam, mengisolasi, hingga melakukan kekerasan fisik yang berdampak negatif pada kondisi psikologis korban. Di SMP N 1 Dolok Sigompulon, kasus bullying teridentifikasi dalam tiga bentuk, yaitu fisik, verbal, dan psikologis. Meskipun jumlah kasus tergolong rendah, fenomena ini tetap memerlukan perhatian serius karena dapat mengganggu kenyamanan belajar dan perkembangan sosial siswa. Untuk memahami pola dan karakteristik dari kasus bullying yang terjadi, diperlukan analisis data yang tepat. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah K-Means Clustering, yaitu algoritma pengelompokan data yang membagi objek ke dalam beberapa klaster berdasarkan kemiripan karakteristik. Melalui metode ini, data bullying dapat diklasifikasikan menjadi beberapa kelompok, sehingga pola perilaku bullying di sekolah dapat dianalisis lebih mendalam dan menjadi dasar dalam pengambilan keputusan pencegahan. Berdasarkan hasil pengelompokan kasus bullying di SMP N 1 Dolok Sigompulon menggunakan algoritma K-Means maka di peroleh 3 cluster Dimana cluster 1 terdapat 12 data, cluster 2 terdapat 5 data, dan cluster 3 dengan 4 data sehingga dapat disimpulkan bahwa kasus bullying di SMP N 1 Dolok Sigompulon tergolong rendah dengan jenis bullying fisik, verbal, dan psikologis.
Penerapan Metode TOPSIS Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kandidat Ketua, Wakil Ketua, Dan Anggota OSIS
Perkembangan teknologi informasi di era digital membuka peluang penerapan sistem berbasis komputer dalam pengambilan keputusan, termasuk di bidang pendidikan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis metode TOPSIS untuk membantu proses pemilihan Ketua, Wakil Ketua, dan Anggota OSIS di SMP Negeri 4 Wanasari, yang masih jarang diterapkan di tingkat Sekolah Menengah Pertama untuk meningkatkan objektivitas dan transparansi dalam pemilihan pengurus OSIS. Permasalahan utama yang dihadapi adalah rendahnya partisipasi siswa dalam pencalonan, sehingga proses seleksi selama ini bersifat subjektif dan kurang adil. Metode TOPSIS dipilih karena mampu melakukan pemeringkatan alternatif berdasarkan kedekatan terhadap solusi ideal positif dan menjauhi solusi ideal negatif, dengan mempertimbangkan bobot kriteria meliputi organisasi, nilai akademik, absensi, dan prestasi. Sistem ini diimplementasikan dalam bentuk website dan diuji menggunakan data 833 siswa. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem menghasilkan pemeringkatan yang objektif dan transparan, kandidat A342 dengan nilai 0,8595 memperoleh nilai preferensi tertinggi sebagai Ketua OSIS, diikuti A11 dengan nilai 0,8213 sebagai Wakil Ketua OSIS dan anggota OSIS lainnya dipilih dari siswa kelas VII dan VIII. Penerapan sistem ini diharapkan dapat meningkatkan partisipasi siswa serta menjamin kualitas dan keadilan dalam proses pemilihan pengurus OSIS.
Klasifikasi Tingkat Stres pada Mahasiswa Tingkat Akhir menggunakan Metode Naïve Bayes di Universitas Pelita Bangsa
Stres sering dialami oleh mahasiswa, khususnya mahasiswa tingkat akhir yang sedang menyelesaikan skripsi. Penelitian ini dilakukan untuk mengklasifikasikan tingkat stres yang sedang dihadapi oleh mahasiswa tingkat akhir Prodi Teknik Informatika angkatan 2021 di Universitas Pelita Bangsa dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Berdasarkan hasil kuesioner, terdapat 300 responden berpartisipasi. Dengan menggunakan pendekatan SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess), data dari 300 responden dilakukan proses handling sehingga tersisa 285 data yang valid, kemudian data dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 80:20. Tingkat stres dikategorikan menjadi 3 yaitu rendah, sedang, dan tinggi. Performa model menunjukkan bahwa model memiliki akurasi sebesar 93%, dengan nilai precision, recall, dan F1-score keseluruhan masing-masing sebesar 93%. Hasil klasifikasi diperoleh bahwa tingkat stres sedang merupakan kategori terbanyak yaitu sebesar 42,1%, diikuti oleh stres tinggi 29,1%, dan stres rendah 28,8%. Temuan pada penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan untuk penyediaan layanan dukungan psikologis dan akademik bagi mahasiswa tingkat akhir.
Perancangan Digital Learning Hub ‘Sijawara’ Bagi UMKM di Jawa Timur
Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di Jawa Timur menghadapi tantangan signifikan dalam mengakses pelatihan berkualitas yang relevan dan fleksibel. Keterbatasan waktu, biaya, dan fasilitas pendidikan formal menghambat peningkatan kapasitas mereka. Penelitian ini merancang Digital Learning Hub ‘Sijawara’, sebuah platform pembelajaran daring yang bertujuan untuk meningkatkan pemahaman materi seputar bisnis kepada UMKM dengan menyediakan akses mudah ke video, materi tertulis, dan soal latihan. Pendekatan pengembangan sistem informasi menggunakan metodologi Agile Scrum diterapkan dalam perancangan sistem ini, memastikan pengembangan yang adaptif dan berpusat pada kebutuhan pengguna. Sijawara menawarkan fitur utama seperti kursus daring terstruktur, kemajuan UMKM dalam mengikuti kursus, dan sertifikasi yang diakui. Inovasi penelitian ini terletak pada fokus geografis spesifik UMKM Jawa Timur dan integrasi fitur sertifikasi yang dapat diakui oleh Unit Pelatihan Dinas Koperasi, memberikan validasi konkret atas keterampilan yang diperoleh. Pengujian dilakukan dengan menggunakan wawancara kepada UMKM dan Dinas Koperasi dan UKM Jawa Timur. Hasil pengembangan dan pengujian sistem yang dirancang terbukti memiliki meningkatkan kredibilitas dan memperluas peluang bisnis UMKM melalui pembelajaran yang relevan dan fleksibel.
Analisis Kualitas Jaringan Internet Menggunakan Metode Quality of Service (QoS) Pada Kantor FOLU Kementerian Kehutanan
instansi pemerintah, termasuk Kantor FOLU di bawah Kementerian Kehutanan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas jaringan internet di kantor tersebut menggunakan metode Quality of Service (QoS) dengan empat parameter utama: throughput, delay, jitter, dan packet loss. Pengumpulan data dilakukan melalui pemantauan selama tiga hari menggunakan aplikasi Wireshark. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa parameter packet loss dan delay berada dalam kategori sangat bagus sesuai standar TIPHON, dengan nilai packet loss 0% dan delay rata-rata 5,05 ms. Sementara itu, throughput rata-rata sebesar 1299,67 Kbps dikategorikan bagus. Namun, nilai jitter menunjukkan kualitas yang buruk, dengan rata-rata di atas 500 ms, yang mengindikasikan ketidakstabilan transmisi data pada jaringan. Berdasarkan temuan ini, direkomendasikan peningkatan infrastruktur jaringan dan manajemen lalu lintas data untuk meningkatkan stabilitas koneksi, khususnya untuk aplikasi real-time seperti video conference. Penelitian ini diharapkan menjadi acuan perbaikan layanan internet bagi instansi pemerintah lainnya.
Klasifikasi Citra Penyakit Daun Padi Dengan Metode CNN Menggunakan Arsitektur ResNet50V2
Tanaman padi sangat penting untuk menjaga ketersediaan pangan di Indonesia. Namun, produksinya sering menurun karena berbagai masalah, salah satunya yaitu penyakit daun yang sulit dikenali sejak awal. Jika penyakit tidak cepat dikenali dan ditangani, hal ini bisa menyebabkan hasil panen menurun drastis dan mengganggu pasokan beras di dalam negeri. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk pengembangan sistem identifikasi penyakit daun padi otomatis. Sistem ini memanfaatkan citra digital dan jaringan saraf tiruan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur ResNet50V2 untuk mengenali delapan jenis penyakit: Bacterial Leaf Blight, Brown Spot, Leaf Blast, Leaf Scald, Narrow Brown Spot, Rice Hispa, Sheath Blight, dan Tungro. Data citra diperoleh dari platform Kaggle, dengan total 15.241 gambar yang telah melalui tahapan preprocessing seperti normalisasi piksel, augmentasi, dan pengubahan ukuran menjadi 224x224 piksel. Model CNN dilatih menggunakan pendekatan transfer learning selama 50 epoch dengan bantuan dua fitur callback untuk menjaga kualitas pelatihan. Evaluasi performa dilakukan melalui confusion matrix dan classification report. Berdasarkan hasil pengujian, model menunjukkan akurasi tertinggi sebesar 94,14% pada data uji, serta nilai precision, recall, dan f1-score yang tinggi di hampir seluruh kelas. Dari hasil ini membuktikan bahwa CNN berbasis ResNet50V2 efektif digunakan untuk mendeteksi penyakit daun padi secara otomatis, dan berpotensi diterapkan sebagai alat bantu bagi petani dalam mempercepat proses identifikasi dan pengambilan keputusan di bidang pertanian.
Sistem Monitoring dan Estimasi Konsumsi Listrik untuk Rumah Tangga Berbasis IoT dengan Antarmuka React
Konsumsi energi listrik rumah tangga di Indonesia terus meningkat, mencapai 1.337 kWh per kapita pada 2023, naik 13,98% dari tahun sebelumnya. Penelitian ini mengembangkan sistem monitoring konsumsi listrik berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan sensor PZEM-004T dan mikrokontroler ESP32, yang mampu mengukur tegangan, arus, daya aktif, dan energi kumulatif secara akurat. Backend dibangun dengan Node.js dan database real-time, sementara antarmuka frontend menggunakan React.js untuk menampilkan visualisasi data yang interaktif dan responsif. Dashboard menampilkan informasi penting seperti estimasi biaya (Rp14.673), konsumsi real-time (34,90W), konsumsi saat ini (10 kWh), konsumsi kumulatif (1450,500 kWh), serta pemantauan beban peralatan rumah tangga. Sistem menunjukkan status konsumsi “EFISIEN” dan berhasil meningkatkan kesadaran pengguna, terbukti dari pengurangan konsumsi energi rata-rata sebesar 16,8%. Akurasi sensor mencapai 98,5% untuk daya dan 97,2% untuk energi. Survei menunjukkan tingkat kepuasan pengguna sebesar 89,1%, dengan antarmuka dinilai mudah digunakan (4,4/5,0). Hasil penelitian membuktikan bahwa integrasi sensor PZEM dengan teknologi IoT dan React mampu menghasilkan solusi monitoring energi yang akurat, real-time, dan mendukung pengelolaan energi rumah tangga yang efisien dan berkelanjutan.
Perancangan Aplikasi Interaktif Pembelajaran Pengenalan Huruf dan Angka Untuk Siswa Kelas 1 Sekolah Dasar Budi Mulia Berbasis Android
Perancangan Aplikasi Interaktif Pembelajaran Pengenalan Huruf dan Angka untuk Siswa Kelas 1 Sekolah Dasar Budi Mulia Berbasis Android”. Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi interaktif berbasis Android sebagai media pembelajaran pengenalan huruf dan angka untuk siswa kelas 1 SD Budi Mulia. Aplikasi dirancang dengan tampilan menarik, suara interaktif, serta latihan sederhana guna meningkatkan minat belajar siswa. Pengujian dilakukan melalui metode black box untuk mengevaluasi fungsionalitas aplikasi, serta penyebaran kuesioner kepada 10 siswa dan 2 guru untuk menilai efektivitas penggunaan aplikasi. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fitur aplikasi berjalan sesuai fungsi. Berdasarkan kuesioner, diperoleh nilai rata-rata kepuasan sebesar 88,5%, yang mencerminkan bahwa aplikasi sangat membantu proses pembelajaran. Guru menyatakan bahwa aplikasi ini mampu meningkatkan fokus siswa, mempercepat pemahaman konsep dasar huruf dan angka, serta memberi kemudahan dalam pengajaran materi secara visual dan audio. Keunggulan aplikasi ini terletak pada interaktivitasnya yang sesuai dengan karakteristik anak usia dini dan kemampuannya memberikan pengalaman belajar yang menyenangkan. Kontribusi aplikasi ini terhadap pembelajaran di SD Budi Mulia adalah menyediakan media belajar yang inovatif, mendukung pembelajaran mandiri, serta memperkuat pemahaman siswa melalui pendekatan teknologi yang adaptif dan efektif.
Prototype Sistem Pemantauan Kebocoran Gas LPG Menggunakan Sensor MQ-5 dan DHT11 dengan Metode Fuzzy Mamdani
LPG merupakan sumber energi yang umum digunakan dan terjangkau, namun potensi kebocoran gas sering diabaikan. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem prototype pemantauan kebocoran gas LPG berbasis mikrokontroler ESP8266 dengan dua mode kerja, yaitu otomatis (default) dan manual. Sistem menggunakan sensor MQ-5 untuk mendeteksi gas (metana, propana, butana, dan LPG) serta sensor DHT11 untuk mengukur suhu dan kelembaban. Data diolah menggunakan logika fuzzy Mamdani untuk menentukan tingkat bahaya dan menghasilkan output dalam bentuk sinyal PWM (0–255) guna mengontrol buzzer dan exhaust fan. Karena ESP8266 tidak memiliki output analog, PWM digunakan untuk mensimulasikan sinyal analog. Hasil pengujian menunjukkan sistem berfungsi sesuai rancangan dengan tingkat akurasi 100% dalam mendeteksi kebocoran gas dan memberikan respons melalui aktuator secara otomatis. Data pembacaan sensor dan hasil inferensi fuzzy ditampilkan secara real-time melalui OLED display serta dikirim ke database MySQL menggunakan Node-RED dengan protokol MQTT. Sistem juga mampu mengirimkan notifikasi kepada pengguna dengan rata-rata waktu pengiriman ±5 detik setelah deteksi. Sistem ini mendukung pemantauan berbasis IoT secara efisien dan mampu memberikan peringatan dini secara lokal maupun jarak jauh untuk meningkatkan keselamatan pengguna.
Implementasi Algoritma Random Forest dengan Variasi Parameter n_estimators untuk Klasifikasi Penyakit Hati
Penyakit hati merupakan gangguan serius yang dapat menurunkan kualitas hidup dan menimbulkan komplikasi jika tidak terdeteksi sejak dini. Penelitian ini mengevaluasi penerapan algoritma Random Forest untuk klasifikasi penyakit hati menggunakan dataset Indian Liver Patient Records. Algoritma ini dipilih karena mampu menangani data kompleks dan mengurangi overfitting. Pengujian dilakukan dengan variasi parameter n_estimators (100, 200, 300) serta teknik 10-fold cross-validation. Evaluasi model mencakup akurasi, presisi, dan recall. Penelitian ini juga menerapkan teknik SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas dalam data, yang berkontribusi terhadap peningkatan performa model. Dibandingkan dengan studi sebelumnya yang menggunakan Random Forest tanpa tuning parameter, penelitian ini menunjukkan peningkatan akurasi sebesar 7%. Hasil terbaik diperoleh pada n_estimators = 200 dengan akurasi 80,17%, presisi 80,28%, dan recall 80,17%. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma Random Forest dengan parameter yang dioptimalkan efektif dalam mendeteksi penyakit hati dan dapat mendukung pengambilan keputusan medis secara lebih akurat.
Perancangan Sistem Handwriter Aksara Bali untuk Latihan Menulis Menggunakan Enterprise Architecture Berbasis Zachman Framework
Pelestarian aksara daerah, khususnya aksara Bali, merupakan tantangan penting di era digital. Salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah dengan mengembangkan sistem informasi yang dapat mendukung proses belajar menulis aksara Bali secara interaktif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem Handwriter Aksara Bali untuk latihan menulis, dengan pendekatan Enterprise Architecture berbasis Zachman Framework. Metode yang digunakan adalah studi kasus dengan tahapan analisis kebutuhan dan perancangan arsitektur sistem. Perancangan dilakukan dengan memetakan enam perspektif utama dalam Zachman Framework, yaitu Planner, Owner, Designer, dan Builder, yang mencakup aspek data, proses, lokasi, pelaku, waktu, dan motivasi sistem. Evaluasi sistem dilakukan secara konseptual menggunakan pendekatan validasi arsitektur dan skenario penggunaan sistem. Secara kualitatif, rancangan dievaluasi berdasarkan kelengkapan, kesesuaian dengan kebutuhan pengguna, serta keterwakilan artefak dalam setiap sel Zachman. Hasil dari penelitian ini berupa rancangan arsitektur sistem yang terstruktur, mencakup model data, desain antarmuka, arsitektur jaringan, dan spesifikasi teknis sistem. Dengan perancangan ini, diharapkan pengembangan sistem Handwriter Aksara Bali dapat dilakukan secara lebih terarah, efisien, dan sesuai dengan kebutuhan pengguna, serta menjadi langkah awal dalam mendukung pelestarian aksara Bali melalui inovasi digital.
Analisis Model Klasifikasi Penerima Bantuan Langsung Tunai Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Bantuan Langsung Tunai (BLT) menjadi salah satu kebijakan Pemerintah dalam memenuhi hak jaminan sosial masyarakat. Penyaluran BLT didasarkan untuk membantu masyarakat miskin agar dapat tetap memenuhi kebutuhannya sehingga menjadi stimulus dalam mempercepat pemulihan ekonomi nasional. Namun dalam implementasinya, proses penyaluran penerima BLT kerap menimbulkan subjektifitas dan keakuratan data yang rendah, sehingga tidak menyentuh secara optimal kepada penerima manfaat, yang berpotensi mempengaruhi stabilitas sosial. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis dan perancangan model untuk sistem klasifikasi penerima Bantuan Lansung Tunai (BLT). Penelitian ini menggunakan konsep Machine Learning dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes, yang diklasifikasi kedalam tiga parameter kriteria yaitu sangat layak, layak, dan tidak layak. Penerapan model dilakukan dengan menggunakan dataset masyarakat Kecamatan Citta Kabupaten Soppeng. Jumlah data yang digunakan sebanyak 8.046 record sesuai dengan jumlah penduduk Kecamatan Citta yang diperoleh dari BPS Kabupaten Soppeng dan pendataan langsung di lapangan. Dari hasil pengujian model, diperoleh hasil nilai Accuracy sebesar 88.89%, nilai Precision sebesar 89% Recall sebesar 89% dan nilai F1-Score sebesar 89%.
Analisis Kepuasan Pengguna Aplikasi E-Cash Waqf Menggunakan Metode Servqual
Perkembangan teknologi informasi telah mendorong digitalisasi wakaf, salah satunya melalui aplikasi E-Cash Waqf yang memudahkan masyarakat dalam menunaikan wakaf secara daring. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas layanan dan tingkat kepuasan pengguna terhadap aplikasi tersebut menggunakan metode ServQual, yang mencakup lima dimensi: bukti fisik, keandalan, daya tanggap, jaminan, dan empati. Pendekatan kuantitatif digunakan dengan melibatkan 50 responden aktif melalui observasi, wawancara, kuesioner, dan studi literatur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa layanan aplikasi secara umum telah memenuhi bahkan melampaui harapan pengguna, dengan skor total ServQual sebesar 0,74. Rata-rata nilai gap pada masing-masing dimensi adalah: keandalan -0,04, daya tanggap 0,27, jaminan 0,12, empati 0,34, dan bukti fisik 0,05. Dimensi empati mencatat nilai gap tertinggi, sedangkan keandalan menunjukkan gap negatif kecil. Temuan ini menunjukkan tingkat kepuasan pengguna yang tinggi, khususnya dalam hal ketanggapan layanan dan perhatian yang bersifat personal. Aplikasi ini dikembangkan dengan metode Waterfall, dan untuk pengembangan selanjutnya disarankan integrasi dengan sistem pembayaran digital nasional, penggunaan blockchain untuk transparansi, serta penyempurnaan fitur seperti mode gelap dan notifikasi real-time.
Penerapan Machine Learning untuk Deteksi Hoaks di Media Sosial Indonesia: Systematic Literature Review
Maraknya penyebaran hoaks di media sosial Indonesia telah mendorong peningkatan minat terhadap penggunaan kecerdasan buatan, khususnya machine learning (ML), untuk mendeteksi informasi palsu secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi tren, metodologi, dan efektivitas pendekatan ML dalam deteksi hoaks pada media sosial Indonesia melalui kajian pustaka sistematis. Metode systematic literature review (SLR) digunakan dengan merujuk pada panduan PRISMA untuk menelusuri publikasi dari database Scopus, IEEE Xplore, dan Google Scholar selama lima tahun terakhir. Dari total 754 artikel awal, sebanyak 52 artikel memenuhi kriteria kelayakan dan dianalisis lebih lanjut. Evaluasi dilakukan melalui sintesis tematik dan komparasi performa algoritma ML berdasarkan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil kajian menunjukkan bahwa model berbasis deep learning, khususnya BERT, memberikan performa terbaik (akurasi hingga 91.2%), diikuti oleh LSTM dan CNN. Selain itu, pendekatan multi-modal dan penggunaan data lokal Indonesia menjadi faktor signifikan yang mempengaruhi efektivitas deteksi. Kajian ini menyimpulkan bahwa integrasi model berbasis transformer dan data kontekstual Indonesia berpotensi meningkatkan akurasi sistem deteksi hoaks. Artikel ini memberikan kontribusi berupa pemetaan komprehensif metode ML dalam konteks lokal serta rekomendasi implementatif untuk pengembangan sistem deteksi hoaks berbasis AI yang adaptif dan akurat.
Rancang Bangun Sistem Pengambilan Salinan Putusan atau Penetapan Berbasis Website Guna Menunjang Pelayanan Pada Pengadilan Negeri Surakarta Kelas IA Khusus
Pelayanan pengambilan salinan putusan atau penetapan di Pengadilan Negeri Surakarta Kelas IA Khusus sebelumnya dilakukan secara manual kerap menimbulkan berbagai kendala, seperti keterlambatan penyampaian informasi, kurangnya transparansi, serta potensi kesalahan administrasi. Untuk menyelesaikan masalah tersebut, dikembangkan sistem dalam bentuk aplikasi berbasis web bernama e-Silinder (Elektronik Sistem Pengambilan Salinan Putusan/Penetapan by Order). Tujuan penelitian ini untuk membangun sekaligus menerapkan digitalisasi sistem agar efisiensi, transparansi, dan akuntabilitas layanan dalam proses pengambilan salinan putusan/penetapan dapat meningkat. Metode waterfall, yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan/desain sistem, pengkodean, dan pengujian, digunakan dalam perancangan aplikasi e-Silinder. Penerapan sistem menunjukkan proses permohonan salinan dapat dilakukan secara mandiri oleh pemohon melalui perangkat digital, diverifikasi oleh petugas, dan kemudian diambil sesuai jadwal yang ditentukan. Sistem ini terbukti mendukung proses digitalisasi pelayanan serta berkontribusi terhadap peningkatan kualitas layanan di lingkungan peradilan.
Implementasi Metode ROC dan MABAC pada Aplikasi Pemberian Sanksi Pelanggaran Kedisiplinan Siswa
Permasalahan kedisiplinan siswa merupakan aspek penting dalam dunia pendidikan, di mana konsistensi dan keadilan dalam pemberian sanksi terhadap pelanggaran sangat berpengaruh terhadap integritas institusi dan kepuasan seluruh pihak yang terlibat. Ketidaksesuaian sanksi yang diberikan secara manual kerap kali menimbulkan ketidakobjektifan serta menurunkan kepercayaan terhadap sistem penegakan disiplin. Penelitian ini mengusulkan solusi berbasis sistem pendukung keputusan dengan mengimplementasikan metode Rank Order Centroid (ROC) untuk menentukan bobot atribut pelanggaran, serta metode Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC) untuk melakukan perangkingan dan pemilihan jenis sanksi yang paling tepat. Data yang digunakan melibatkan 20 alternatif siswa yang melakukan pelanggaran kedisiplinan dengan mempertimbangkan sejumlah atribut tertentu, seperti jenis pelanggaran, frekuensi, dan dampak terhadap lingkungan sekolah. Hasil pengolahan menunjukkan nilai akhir Si dari masing-masing alternatif, dengan rentang nilai mulai dari -0,348 hingga 0,652. Berdasarkan hasil perhitungan MABAC, siswa dengan nilai Si tertinggi seperti Dirga (A12, 0,652) dan Iwan Setiawan (A18, 0,590) memperoleh sanksi TS04 dan TS03 yang menunjukkan tingkat pelanggaran lebih berat, sedangkan siswa dengan nilai Si rendah seperti Silvina Sasmita (A19, -0,348) dan Harianto Halim (A14, -0,227) diberikan sanksi TS01, yang mencerminkan pelanggaran ringan. Pengujian dilakukan melalui validasi internal dengan membandingkan hasil perhitungan sistem terhadap keputusan manual dari pihak sekolah, menunjukkan konsistensi sebesar 90%, yang menandakan sistem telah mampu menghasilkan keputusan yang akurat dan dapat dipertanggungjawabkan. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan transparansi, objektivitas, dan keadilan dalam proses pemberian sanksi, serta menjadi referensi bagi sekolah dalam memperbaiki mekanisme penegakan disiplin yang sistematis dan berkeadilan.
Audit Sistem Manajemen Pelayanan (SIMAPAN) di kelurahan bulakan menggunakan Framework COBIT 5
Sistem Manajemen Pelayanan (SIMAPAN) merupakan aplikasi web yang dikembangkan oleh Pemerintah Kota Cilegon untuk menunjang kegiatan administratif di tingkat kelurahan. Untuk memastikan sistem ini berjalan secara andal dan aman, evaluasi tata kelola TI yang terstruktur menjadi krusial. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur tingkat kapabilitas (capability level) tata kelola TI pada aplikasi SIMAPAN menggunakan kerangka kerja COBIT 5, dengan fokus pada proses DSS01 (Manage Operations) dan DSS05 (Manage Security Services). Penelitian ini menggunakan metode studi kasus kualitatif. Data dikumpulkan melalui wawancara, observasi, dan studi dokumentasi, kemudian dianalisis untuk menentukan tingkat kapabilitas menggunakan metode penilaian dari COBIT 5 Process Assessment Model (PAM). Hasil assessment menunjukkan bahwa kedua proses, DSS01 dan DSS05, berada pada Level 1 (Performed Process). Temuan utama mencakup inefisiensi operasional berupa menu layanan yang tidak lagi fungsional serta adanya celah keamanan pada sistem autentikasi pengguna yang masih menggunakan satu faktor. Hasil ini mengindikasikan bahwa meskipun proses TI telah dilaksanakan untuk mencapai tujuannya, pengelolaannya masih belum sistematis dan belum terstandardisasi. Rekomendasi perbaikan diajukan untuk meningkatkan maturitas proses dan keamanan sistem.
Sistem Deteksi Malware Menggunakan Information Gain dan Decision Tree
Malicious Software, atau yang dikenal dengan malware, merupakan perangkat lunak berbahaya yang dapat menyebabkan hal-hal yang tidak diinginkan, seperti kehilangan data, pencurian informasi, penyebaran data pribadi, dan penyalahgunaan informasi penting. Pada penelitian ini, metode yang digunakan untuk deteksi malware adalah metode Decision Tree untuk klasifikasi dan metode Information Gain untuk seleksi fitur. Metode Decision Tree mempermudah dalam melacak dan memahami keputusan dengan struktur pohonnya, sementara Information Gain membantu dalam memilih fitur yang paling relevan dan informatif. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam mendeteksi malware Portable Executable (PE) yang menargetkan file eksekusi pada sistem operasi Windows. Dataset yang digunakan adalah dataset SOMLAP (Swarm Optimization and Machine Learning Applied to PE Malware Detection), yang mengandung 51409 sampel file excutable Windows yang diekstrasi, yang terdiri dari file benign (non malware) dan file malware. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada proporsi data 90:10, metode pemilihan 20 fitur dengan Information Gain berhasil meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam mendeteksi malware PE dengan rata-rata akurasi 99,3% dan rata-rata waktu pemrosesan yang diperlukan sebesar 32 detik dibandingkan dengan metode terbaik pada penelitian sebelumnya, yaitu Ant Colony Optimization dan Decision Tree yang memiliki rata-rata akurasi 98,8% dan rata-rata waktu pemrosesan sebesar 43 detik.
Sistem Antrian Pasien Berbasis Web Dengan Algoritma Circular Queue Pada Klinik Pratama Rawat Inap Ar-Razi
Dalam dunia kesehatan, efisiensi pelayanan menjadi krusial untuk meningkatkan kepuasan pasien. Klinik Pratama Rawat Inap AR-RAZI menghadapi tantangan antrean pasien yang menumpuk akibat sistem konvensional, menyebabkan waktu tunggu yang lama dan potensi penurunan kualitas layanan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem antrean pasien berbasis web menggunakan algoritma Circular Queue sebagai solusi untuk meningkatkan efisiensi dan kepuasan pasien. Metode penelitian menggunakan waterfall model dengan pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan studi literatur. Sistem ini memungkinkan pasien mendaftar secara online, melihat status antrean waktu nyata, dan memperoleh estimasi waktu pelayanan yang akurat. Implementasi algoritma Circular Queue mengoptimalkan pengelolaan data antrean, memungkinkan pemanfaatan memori yang efisien dengan prinsip First-In First-Out (FIFO), di mana data yang keluar dapat langsung digantikan data baru tanpa menggeser elemen. Hasil pengujian menunjukkan sistem berfungsi dengan baik, mampu menangani data pasien, dan memastikan keamanan data. Dengan demikian, sistem antrean berbasis web ini berhasil meningkatkan efisiensi operasional dan kualitas pelayanan di Klinik Pratama Rawat Inap AR-RAZI, memberikan pengalaman yang lebih baik bagi pasien dan petugas.
Audit Sistem Informasi Ticketing Helpdesk Pada PT. Praweda Sarana Informatika Cilegon Menggunakan Framework COBIT 5
Perkembangan teknologi informasi (TI) yang pesat menuntut perusahaan untuk memiliki sistem layanan teknis yang efektif dalam mendukung operasional bisnis. PT. Praweda Sarana Informatika Cilegon sebagai penyedia solusi TI mengandalkan sistem ticketing helpdesk untuk menangani insiden, permintaan layanan, serta menjaga kualitas layanan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja dan tata kelola sistem ticketing helpdesk menggunakan framework COBIT 5 dengan fokus pada domain DSS02 (Manage Service Requests and Incidents), DSS03 (Manage Problems), APO04 (Manage Innovation), dan BAI08 (Manage Knowledge). Metode penelitian menggunakan pendekatan kualitatif melalui studi kasus, dengan pengumpulan data melalui wawancara dan observasi. Hasil audit menunjukkan rata-rata capability level berada pada Level 2 (Managed Process), mengindikasikan bahwa proses telah dikelola tetapi belum sepenuhnya terdokumentasi dan di standarisasi sesuai praktik terbaik COBIT 5. Domain APO04 dan BAI08 berada pada Level 0, menandakan perlunya perbaikan signifikan pada manajemen inovasi dan pengetahuan. Temuan ini memberikan rekomendasi strategis berupa integrasi SLA (Service Level Agreement), penerapan modul analisis akar masalah, pembangunan roadmap inovasi, serta implementasi knowledge base terintegrasi. Penelitian ini tidak hanya memberikan manfaat praktis bagi peningkatan efektivitas layanan helpdesk PT. Praweda Sarana Informatika Cilegon, tetapi juga berkontribusi pada pengembangan literatur akademik sebagai acuan audit sistem informasi berbasis COBIT 5 di sektor TI perusahaan swasta.
Klasifikasi Jenis Penyakit Mata Katarak Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors (KNN)
Katarak merupakan gangguan penglihatan yang terjadi akibat kekeruhan pada lensa mata, umumnya disebabkan oleh proses degeneratif, paparan radikal bebas, atau gangguan lain seperti glaukoma. Diagnosis dini sangat penting untuk mencegah komplikasi, namun metode konvensional memerlukan pemeriksaan manual yang memakan waktu. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi katarak menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN), sebuah pendekatan non-parametrik yang menentukan kelas berdasarkan kedekatan fitur terhadap data pelatihan. Dataset yang digunakan terdiri dari 300 data dengan 26 atribut, dan dibagi dengan rasio 80:20. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa KNN dengan parameter k=3 mampu menghasilkan akurasi sebesar 98,33% dengan precision 99%, recall 99%, serta f1-score 99% pada macro average dan pada weight average mendapatkan precision 98%, recall 98%, serta f-score 98%. Temuan ini menunjukkan bahwa KNN efektif dalam mendeteksi jenis penyakit mata katarak, meskipun masih terdapat ruang untuk pengembangan lebih lanjut melalui peningkatan jumlah data, teknik preprocessing yang lebih variatif, serta eksplorasi metode klasifikasi lain guna memperoleh hasil yang lebih optimal.
Peningkatan Akurasi Named Entity Recognition (NER) Dengan Fine-Tuning BERT Pada Dataset Bahasa Indonesia
Named Entity Recognition (NER) merupakan salah satu tugas utama dalam bidang Natural Language Processing (NLP) yang bertujuan untuk mengenali dan mengklasifikasikan entitas seperti nama orang, organisasi, lokasi, dan tanggal di dalam teks. Meskipun banyak penelitian telah dilakukan untuk bahasa sumber daya tinggi seperti bahasa Inggris, bahasa Indonesia masih menghadapi keterbatasan, baik dari segi dataset maupun kompleksitas linguistik. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi sistem NER berbahasa Indonesia dengan melakukan fine-tuning pada model BERT pra-latih, khususnya IndoBERT, menggunakan dataset NERGRIT yang telah dianotasi. Proses penelitian mencakup tahap pra-pemrosesan data, tokenisasi, pelatihan model, dan evaluasi kinerja menggunakan metrik precision, recall, dan F1-score. Model yang telah di-fine-tune diuji dengan berbagai kalimat dan menunjukkan peningkatan akurasi yang signifikan dibandingkan model dasar. Namun demikian, masih ditemukan beberapa permasalahan seperti prediksi berlebihan dan ketidaksesuaian pelabelan entitas. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa fine-tuning BERT dapat secara signifikan meningkatkan performa NER dalam teks berbahasa Indonesia. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pengembangan teknologi NLP bahasa Indonesia serta membuka peluang penerapan pada chatbot cerdas, sistem pemrosesan dokumen, dan analisis opini publik. Penelitian ini menunjukkan pendekatan yang berbeda dibandingkan studi terdahulu dengan mengadopsi dataset NERGRIT, yang mencakup 2.090 kalimat dan 41.871 token, serta mencakup 8 kategori entitas utama, seperti PER, ORG, LOC, DATE, MONEY, PRODUCT, EVENT, dan LAW. Dataset ini belum banyak digunakan dalam publikasi ilmiah, sehingga memberikan kontribusi orisinal dalam eksperimen pengembangan sistem NER untuk Bahasa Indonesia. Penelitian ini juga menggunakan model IndoBERT yang telah di-fine-tune sebelumnya pada dataset serupa, yaitu model hendri/nergrit, namun dilakukan pelatihan ulang (re-fine-tuning) guna meningkatkan kinerja pada konteks lokal dan sintaksis khas Bahasa Indonesia. Secara kuantitatif, penelitian ini berhasil meningkatkan performa model secara signifikan. Sebelum dilakukan fine-tuning, model dasar menghasilkan skor F1 sebesar 72,38%. Setelah melalui proses fine-tuning menggunakan dataset NERGRIT, model mencapai nilai F1-score sebesar 83,67%, dengan nilai precision sebesar 85,12% dan recall sebesar 82,24%. Peningkatan sebesar lebih dari 11 poin F1-score ini menunjukkan efektivitas pendekatan fine-tuning pada model BERT untuk NER Bahasa Indonesia. Selain evaluasi metrik klasik, penelitian ini juga menyertakan analisis kesalahan (error analysis) untuk mengevaluasi fenomena over- prediction dan ketidaksesuaian label entitas pada token umum. Analisis ini mengungkap bahwa meskipun model berhasil mengenali entitas seperti nama orang dan lokasi dengan confidence tinggi, masih terdapat kesalahan pada token non-entitas yang ikut dilabeli secara tidak akurat. Penambahan analisis kualitatif ini menjadi poin keunggulan yang jarang ditemui pada penelitian sejenis. Dengan demikian, kontribusi penelitian ini tidak hanya terletak pada pencapaian performa, tetapi juga pada pendekatan evaluatif yang menyeluruh, serta pemanfaatan dataset dan model yang relatif baru dalam lingkup NLP Bahasa Indonesia.
Evaluasi Kepuasan Konsumen Aplikasi OVO Menggunakan Pendekatan Technology Acceptance Model (TAM) dan End User Computing Satisfaction (EUCS)
Studi ini mengintegrasikan kerangka kerja Technology Acceptance Model (TAM) bersama dengan End User Computing Satisfaction (EUCS) guna mengevaluasi elemen-elemen yang berpengaruh terhadap tingkat kepuasan pengguna platform OVO dalam ranah transaksi digital. Pendekatan TAM yang merangkum aspek persepsi manfaat, kemudahan operasional, dan respon pengguna, dipadukan dengan dimensi EUCS yang mencakup kualitas konten, presisi data, tampilan antarmuka, aksesibilitas penggunaan, dan efisiensi waktu, menciptakan landasan analisis yang holistik untuk memahami proses penerimaan dan evaluasi pengguna terhadap layanan aplikasi tersebut. Temuan riset mengindikasikan bahwa penggabungan kedua framework ini berhasil menguraikan secara komprehensif variabel-variabel krusial yang membentuk satisfaksi pengguna dalam ekosistem teknologi pembayaran digital, meliputi utilitas praktis yang dipersepsikan serta responsivitas performa sistem. Hasil analisis ini memberikan kontribusi signifikan bagi formulasi strategi optimalisasi mutu layanan platform pembayaran digital di Indonesia, yang sejalan dengan akselerasi fenomena adopsi teknologi finansial yang telah mentransformasi paradigma transaksi masyarakat secara fundamental.
Decision Support System Untuk Mengukur Kinerja Mesin Stamping Berbasis Key Performance Indicator
Dalam industri manufaktur, mesin stamping memegang peran penting dalam menentukan kualitas dan kapasitas produksi. Namun, penilaian kinerja mesin yang masih dilakukan secara manual seringkali menimbulkan keterlambatan informasi dan kurang akurat, sehingga menghambat proses pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengembangkan Decision Support System (DSS) untuk mengukur kinerja mesin stamping berbasis Key Performance Indicator (KPI). Sistem ini dirancang untuk mengintegrasikan data operasional mesin secara otomatis melalui sensor dan perangkat monitoring yang terhubung ke basis data terpusat. KPI yang digunakan mencakup efektivitas waktu operasi, frekuensi downtime, rasio produk cacat, serta volume produksi harian. Data yang terkumpul dianalisis dan divisualisasikan dalam bentuk laporan grafik dan dashboard interaktif, sehingga memudahkan manajer produksi dalam memantau performa mesin secara real-time. Selain itu, DSS ini dilengkapi modul peringatan dini (early warning system) untuk mendeteksi potensi penurunan kinerja mesin. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi memiliki tingkat akurasi yang sangat tinggi. Pada parameter Real-time dan Raw Material KPIs, rata-rata error tercatat 0%, menunjukkan kesesuaian penuh antara server dan perhitungan manual. Parameter Percentage Time memiliki rata-rata error sebesar 0,297%, sedangkan Real Cycle Time sebesar 1,977%, yang disebabkan oleh tampilan antarmuka yang hanya menampilkan angka tanpa desimal meskipun data backend menyimpan angka lebih detail. Pada parameter Energy KPIs, rata-rata error tercatat sebesar 7,57%, disebabkan oleh pembulatan angka desimal yang memengaruhi hasil perhitungan biaya ketika data awal (KWH) relatif kecil. Meskipun demikian, aplikasi tetap mampu menampilkan data secara real-time dan historis dengan tingkat keandalan yang memadai. Secara keseluruhan, aplikasi DSS yang dikembangkan berhasil mendukung pengambilan keputusan dengan menyediakan data kinerja mesin yang akurat dan informatif, serta membantu memantau penggunaan energi dan biaya bahan baku secara lebih efektif.
Analisis Antarmuka dan Pengalaman Pengguna (UI/UX) Website SI-MERI Inspektorat Provinsi Sumatera Selatan menggunakan Metode Evaluasi Heuristik
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kualitas antarmuka pengguna (UI) dan pengalaman pengguna (UX) dari website SI-MERI (Sistem Informasi Monitoring Manajemen Risiko Terintegrasi) yang dimiliki oleh Inspektorat Provinsi Sumatera Selatan. Penilaian dilakukan dengan menerapkan metode Heuristic Evaluation berdasarkan sepuluh prinsip evaluasi heuristik dari Jakob Nielsen. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif dengan cara menyebarkan kuesioner secara daring kepada 18 responden. Data yang diperoleh dianalisis melalui 2 tahapan utama, yaitu uji validitas dan analisis persentase pencapaian. Hasil pengujian validitas menunjukkan bahwa sebagian besar instrumen tergolong valid dan persentase menunjukkan efek. Berdasarkan analisis persentase, ditemukan bahwa prinsip yang paling terpenuhi adalah "flexibility and efficiency of use" dengan persentase sebesar 85,93%, sedangkan prinsip dengan nilai terendah adalah "help and documentation" sebesar 70,37%. Secara keseluruhan, rata-rata persentase sebesar 78,86% menunjukkan bahwa tampilan dan pengalaman pengguna pada situs SI-MERI berada dalam kategori baik namun tetap memerlukan sejumlah perbaikan, terutama pada aspek bantuan dan dokumentasi seperti pengembangan buku atau video panduan atau chatbot.
Implementasi Metode Naive Bayes dan TOPSIS dalam Aplikasi Corporate E-Funding untuk Klasifikasi dan Prioritisasi Program Kegiatan Sosial
Proses seleksi proposal Corporate Social Responsibility (CSR) saat ini masih dilakukan secara manual dan membutuhkan waktu yang cukup lama, sehingga kurang efisien bagi perusahaan maupun penyelenggara kegiatan sosial. Penelitian ini mengusulkan pendekatan baru dengan mengintegrasikan algoritma Naïve Bayes Classifier dan metode TOPSIS untuk mengotomatisasi sistem penilaian kelayakan proposal CSR. Kontribusi utama penelitian ini adalah pengembangan framework hibrid yang mampu melakukan klasifikasi awal menggunakan Naïve Bayes kemudian memberikan ranking prioritas melalui TOPSIS berdasarkan empat kriteria: Bobot Eksternal (BE), Penyajian Proposal (PP), Kelengkapan Proposal (KP), dan Manfaat Proposal (MP). Sistem diuji menggunakan 150 proposal dari berbagai kategori kegiatan sosial dengan pembagian 120 data training dan 30 data testing. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi klasifikasi sebesar 87.5% dan nilai consistency ratio TOPSIS 0.08, mengindikasikan konsistensi penilaian yang baik. Pengujian terhadap dua kasus nyata menunjukkan bahwa proposal "Lomba Kreativitas Sampah" berhasil dikategorikan layak dengan skor TOPSIS 0.742, sedangkan "Indonesia Fashion Week 2016" dinyatakan tidak layak dengan skor 0.328. Sistem telah mencapai Technology Readiness Level (TRL) 6 dengan prototype yang terintegrasi dan divalidasi dalam lingkungan operasional. Implementasi sistem ini terbukti dapat mengurangi waktu proses seleksi dari rata-rata 14 hari menjadi 2 hari, memberikan kontribusi signifikan dalam efisiensi dan transparansi proses pengambilan keputusan CSR perusahaan.
Audit Sistem Informasi Pada Aplikasi Web AHU Pendaftaran Perusahaan Perseorangan Kota Tangerang Selatan Menggunakan Framework Cobit 5
Penulis menerapkan metode penelitian kualitatif dengan melakukan observasi secara langsung serta melakukan wawancara dengan petugas notaris yang mengelola aplikasi AHU. Di samping itu, dalam penelitian ini, penulis mengadopsi kerangka kerja COBIT 5 yang sudah tersedia, khususnya pada domain DSS01 dan MEA03. Ditemukan bahwa aplikasi web AHU memiliki beberapa kekurangan yang masih memerlukan perbaikan, seperti terbatasnya integrasi dengan sistem dari instansi lain, ketergantungan pada jaringan internet stabil, serta kendala saat terjadi antrian tinggi atau beban akses yang melonjak secara tiba-tiba. Dari hasil temuan tersebut peneliti menyarankan PT SLI untuk perlu dilakukan peningkatan melalui pengembangan API terbuka, penyediaan koneksi internet cadangan, optimalisasi performa aplikasi, serta penerapan infrastruktur yang mendukung penskalaan otomatis.