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 (Elektronik) 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:
Penerapan Algoritma Support Vector Machine Dalam Pengenalan Wajah Berdasarkan Fitur Isomap
Pengenalan wajah merupakan salah satu bidang yang digunakan untuk mengenali seseorang melalui citra ataupun video. Pengenalan wajah ini dapat digunakan untuk absensi kehadiran yang lebih efektif dan efisien dibandingkan dengan absensi menggunakan cara manual. Pada penelitian ini data yang digunakan merupakan data citra wajah yang terdiri dari 6 orang dengan tiap orang memiliki 4 variasi ekspresi wajah. Tahapan selanjutnya adalah melakukan ekstraksi fitur wajah dengan menggunakan metode isomap. Metode isomap adalah salah satu metode yang dapat mereduksi dimensi dari dimensi yang tinggi ke dimensi yang lebih rendah. Dalam studi ini dimensi yang dihasilkan sebanyak 4 sehingga terdapat 4 fitur yang akan digunakan dalam pengklasifikasian wajah. Fitur-fitur tersebut dibagi menjadi fitur latih dan fitur uji. Untuk pengklasifikasian wajah, digunakan metode support vector machine (SVM). Metode support vector machine merupakan metode supervised learning yang dapat digunakan dalam pengenalan pola dan klasifikasi. Metode support vector machine memperhatikan perhitungan jarak kedekatan fitur satu dengan fitur lainnya dalam pengenalan pola dan klasifikasi. Berdasarkan hasil klasifikasi diperoleh tingkat akurasi sebesar 87,5%, rata-rata terbobot presisi sebesar 79,1675% dan rata-rata terbobot recall sebesar 87,5%.
Copyright (c) 2026 CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Deteksi Kanker Paru Paru Berbasis Mobile: Integrasi Machine Learning dalam Aplikasi Nusaminer
Deteksi dini kanker paru-paru sangat penting untuk meningkatkan peluang kesembuhan. Penelitian ini membandingkan performa sembilan algoritma klasifikasi (AdaBoost, ANN, Decision Tree, Gradient Boosting, KNN, Logistic Regression, Naïve Bayes, Random Forest, dan SVM) menggunakan RapidMiner dan NusaMiner. Dataset berasal dari Kaggle dengan 309 data pasien dan 16 atribut terkait faktor risiko serta gejala klinis. Evaluasi dilakukan berdasarkan akurasi, precision, recall, F1-score, dan AUC pada rasio 70:30, 80:20, dan 90:10. Hasil menunjukkan NusaMiner memberikan akurasi lebih tinggi dan stabil dibanding RapidMiner. Algoritma Gradient Boosting dan Random Forest mencapai akurasi 100% pada beberapa rasio, sementara Naïve Bayes menunjukkan akurasi terendah di RapidMiner. Temuan ini menegaskan pentingnya pemilihan algoritma dan platform dalam meningkatkan efektivitas sistem deteksi kanker paru-paru berbasis machine learning.
Pemodelan Topik Menggunakan BERTopic Pada Nama Produk Template Desain di Peterdraw Studio
Industri kreatif digital mengalami pertumbuhan yang pesat seiring meningkatnya permintaan terhadap produk desain di berbagai marketplace daring. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola tematik dari kumpulan nama produk template desain guna memahami kecenderungan pasar dan tren desain yang diminati. Penelitian ini menggunakan Peterdraw Studio sebagai Studi Kasus, yakni studio desain yang aktif menjual berbagai produk template di beberapa marketplace digital. Metode yang digunakan adalah BERTopic, yang mengombinasikan embedding transformer BERT untuk representasi semantik, reduksi dimensi menggunakan Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP), pengelompokan menggunakan Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (HDBSCAN), serta ekstraksi kata kunci topik melalui class-based TF-IDF dan KeyBERT. Data penelitian diperoleh dari empat marketplace digital, yaitu Creative Market, Framer, Envato Market, dan Envato Elements dengan total 3.217 entri nama produk. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa setiap marketplace memiliki topik dominan yang berbeda, mencerminkan variasi kebutuhan pengguna seperti tema branding, presentation, dan UI/UX design. Evaluasi model menghasilkan nilai topic coherence tertinggi sebesar 0.86 dan topic diversity tertinggi sebesar 0.98, menandakan bahwa BERTopic mampu mengidentifikasi topik yang kohesif, beragam, serta relevan untuk menganalisis tren desain pada Peterdraw Studio.
Implementasi Sistem Informasi Pengelolaan Arsip Elektronik Dengan Algoritma Hashing Untuk Integritas Data
Transformasi digital dalam administrasi publik menuntut sistem pengelolaan arsip yang aman, valid, dan mudah diverifikasi. Penelitian ini mengembangkan sistem informasi arsip digital yang dilengkapi mekanisme verifikasi integritas menggunakan algoritma hashing SHA-256. Model pengembangan sistem mengikuti metode waterfall yang dimodifikasi dan diimplementasikan menggunakan PHP serta basis data MySQL. Setiap dokumen yang diunggah menghasilkan nilai hash unik yang berfungsi sebagai identitas autentik dan indikator perubahan konten. Pengujian dilakukan dengan membandingkan hash dari dokumen identik dan dokumen yang dimodifikasi. Hasilnya menunjukkan bahwa perubahan sekecil apa pun menghasilkan hash yang berbeda secara signifikan, sehingga sistem mampu mendeteksi modifikasi dokumen secara otomatis. Evaluasi pengguna mengonfirmasi peningkatan efisiensi pencarian arsip serta kepercayaan terhadap keaslian dokumen digital. Penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi hashing SHA-256 dapat meningkatkan keamanan, integritas, dan akuntabilitas pada sistem pengelolaan arsip digital.
Perbandingan Kinerja Klasifikasi Sentimen Ulasan Aplikasi Over the Top di Google Play Store
Persaingan ketat layanan Over The Top (OTT) di Indonesia menuntut pemahaman terkait kepuasan pengguna sebagai kunci retensi pelanggan. Ulasan Google Play Store menjadi sumber data penting untuk klasifikasi sentimen. Meskipun metode SVM dan Naive Bayes populer untuk klasifikasi, tetapi perbandingan keduanya untuk klasifikasi sentimen layanan OTT masih terbatas. Penelitian ini membandingkan kinerja keduanya untuk klasifikasi ulasan Aplikasi OTT berbahasa Indonesia. Selain itu, dilakukan validasi eksternal terhadap rating Aplikasi untuk mengidentifikasi metode dan rasio data optimal, serta menganalisis korelasi antara kinerja sentimen positif dengan rating tersebut. Tahapan perbandingan dilakukan melalui metode KDD meliputi pengumpulan data, text preprocessing, transformasi data, hingga klasifikasi dengan pengujian pembagian data training dan testing (70:30, 80:20, dan 90:10) untuk mendapatkan model yang optimal. Klasifikasi diuji menggunakan berbagai matrik evaluasi yaitu Akurasi, Presisi, Recall, dan F1-Score. Model optimal kemudian divalidasi menggunakan koefisien korelasi Pearson antara F1-Score sentimen positif dan rating Aplikasi. Hasil kesimpulan dari perbandingan kedua metode menunjukkan bahwa SVM secara konsisten mengungguli Naive Bayes di seluruh skenario pengujian. Model SVM dengan rasio 90:10 adalah model optimal dengan akurasi rata-rata 75%. Model ini kuat pada sentimen negatif (F1-Score=0,91) namun menunjukkan kegagalan kritis pada sentimen netral (F1-Score=0,00). Analisis korelasi Pearson menghasilkan nilai r = 0,538, mengindikasikan adanya korelasi positif sedang antara sentimen positif dengan popularitas aplikasi. Implikasi penelitian ini adalah model optimal ini dapat digunakan sebagai alat Business Intelligence meskipun perlu pengembangan lanjutan untuk mengatasi imbalance data pada kelas netral.
Analisis Minat Mahasiswa Terhadap Investasi Cryptocurrency Berbasis Teknologi Blockchain: Studi Kasus di Universitas Internasional Batam
Studi ini meneliti berbagai faktor yang memengaruhi niat mahasiswa Universitas Internasional Batam dalam berinvestasi cryptocurrency, meskipun luas diketahui pertumbuhan pesat dan risiko dari aset digital tersebut. Dengan adopsi kerangka model UTAUT yang telah dimodifikasi, penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif untuk analisa dampak Performance Expectancy, Effort Expectancy, Facilitating Conditions, Security, serta Awareness kepada Behavioral Intention. Data dikumpulkan melalui pemanfaatan kuesioner daring dengan Google Form sebagai alat yang diisi 349 responden mahasiswa, kemudian dianalisis menggunakan SEM pada IBM SPSS dan AMOS. Hasil uji data menunjukkan kualitas data yang memadai, sedangkan evaluasi model secara keseluruhan menunjukkan perlu adanya modifikasi lebih lanjut. Kendati demikian, pengujian hipotesis menunjukkan bahwa variabel Performance Expectancy (β = 0,228; p < 0,001), Facilitating Conditions (β = 0,102; p = 0,015), Security (β = 0,169; p < 0,001), dan Awareness (β = 1,204; p < 0,001) memiliki pengaruh signifikan dan positif terhadap niat perilaku mahasiswa. Namun, penemuan baru yaitu Effort Expectancy (β = –0,072; p = 0,030) memiliki pengaruh signifikan namun negatif. Temuan ini menawarkan kontribusi kepada wawasan adopsi teknologi kepada pengguna dan pengembang cryptocurrency dan menyoroti urgensi pendidikan komprehensif.
Implementasi Sistem Kunci Pintu Otomatis Berbasis RFID dan Arduino Uno dengan Tampilan Status Akses
Penelitian ini menyajikan perancangan dan implementasi sistem kunci pintu otomatis berbasis teknologi RFID dan mikrokontroler Arduino Uno dengan tampilan status akses. Sistem ini bertujuan untuk meningkatkan keamanan pintu dan mempermudah pengendalian akses dengan hanya mengizinkan kartu RFID yang terdaftar untuk membuka kunci pintu. Saat kartu valid terdeteksi, mikrokontroler akan mengaktifkan mekanisme pengunci dan menampilkan status akses pada layar LCD, sedangkan kartu yang tidak terdaftar akan memunculkan pesan penolakan. Komponen perangkat keras terdiri atas Arduino Uno, modul pembaca RFID, tampilan LCD, dan aktuator pengunci, sedangkan perangkat lunak dikembangkan menggunakan Arduino IDE dengan pemrograman berbasis C. Kebaruan penelitian ini terletak pada analisis kinerja sistem akses pintu RFID sederhana yang difokuskan pada waktu respon sistem, stabilitas pembacaan UID pada jarak tertentu, serta kejelasan umpan balik status akses bagi pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali pengguna yang berwenang dan melakukan proses penguncian serta pembukaan otomatis dengan tingkat keberhasilan 100% dalam jarak uji. Penelitian ini membuktikan bahwa sistem kunci pintu otomatis berbasis RFID dapat menjadi solusi pengendalian akses yang efisien dan andal untuk lingkungan rumah tangga maupun institusional.
Evaluasi Keselarasan Strategi Bisnis dan Teknologi Informasi di Sektor Pendidikan Tinggi Menggunakan Model SAMM Luftman
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi keselarasan antara strategi bisnis dan strategi teknologi informasi (TI) pada sektor pendidikan tinggi menggunakan Strategic Alignment Maturity Model (SAMM) Luftman. Penelitian dilakukan dengan pendekatan kuantitatif melalui penyebaran kuesioner kepada pemangku kepentingan di salah satu perguruan tinggi negeri di Indonesia. Data yang dikumpulkan dianalisis secara deskriptif untuk menilai enam dimensi SAMM, yaitu communication, competency/value measurements, governance, partnership, scope & architecture, dan skills. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat keselarasan secara keseluruhan berada pada level 3 (defined process). Namun, dimensi communication dan partnership memperoleh skor terendah, yang mengindikasikan terbatasnya komunikasi lintas unit dan kolaborasi strategis antara manajemen bisnis dan unit TI. Penelitian ini merekomendasikan peningkatan koordinasi dan keterlibatan bersama dalam perencanaan strategis agar keselarasan dapat tercapai secara optimal.
Metode Fuzzy Mamdani untuk Pemetaan Risiko DBD Berdasarkan Data Kasus dan Kepadatan Penduduk di Gunungkidul
Demam Berdarah Dengue (DBD) masih menjadi masalah kesehatan masyarakat di Indonesia sehingga diperlukan pemetaan risiko yang sederhana namun informatif. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani untuk memetakan risiko DBD per kecamatan di Kabupaten Gunungkidul berdasarkan data 2019-2023. Variabel masukan meliputi rata-rata kasus DBD tahunan dan kepadatan penduduk (jiwa/km²). Kedua variabel difuzzifikasi menjadi tiga himpunan (rendah, sedang, tinggi), sedangkan keluaran berupa indeks risiko skala 0-100 dengan empat kategori. Hasil menunjukkan indeks risiko mampu mengelompokkan 18 kecamatan secara lebih rinci dan membaginya ke dalam 4 kategori risiko DBD (rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi), serta menandai wilayah dengan kasus dan kepadatan penduduk tinggi sebagai prioritas pengendalian.
Evaluasi Tata Kelola Keamanan Informasi Indeks KAMI 5.0: Studi Kasus PT. XYZ
Transformasi digital menuntut perusahaan teknologi seperti PT. XYZ untuk menjamin keamanan informasi, terutama pada sistem elektronik yang diklasifikasikan sebagai kategori tinggi. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi tingkat kematangan keamanan informasi perusahaan menggunakan instrumen Indeks KAMI 5.0 yang selaras dengan standar ISO/IEC 27001:2022. Metode penelitian menggunakan pendekatan deskriptif evaluatif melalui kuesioner asesmen mandiri pada lima area inti. Hasil evaluasi mengungkap adanya disparitas tata kelola yang signifikan: domain Pengelolaan Aset Informasi mencapai skor tertinggi sebesar 190, menunjukkan inventarisasi infrastruktur yang sangat matang. Sebaliknya, domain Pelindungan Data Pribadi (PDP) mencatat skor terendah sebesar 28, mengindikasikan kerentanan serius terhadap risiko privasi dan potensi ketidakpatuhan terhadap regulasi UU PDP. Berdasarkan temuan tersebut, penelitian ini merumuskan rekomendasi strategis untuk meningkatkan kepatuhan PDP dengan memanfaatkan kekuatan manajemen aset yang telah ada sebagai landasan pemetaan data sensitif.
The Effectiveness of Smart Traffic Management system in Indonesia: Systematic Literature Review
Traffic congestion in Indonesia causes significant economic losses and impacts the quality of life of the community. The Smart Traffic Management System (STMS) emerges as a technology-based solution that integrates the Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), and big data to manage vehicle flow adaptively. This research employs the Systematic Literature Review (SLR) method with the PRISMA approach to analyze the effectiveness of STMS in reducing congestion and carbon emissions, both in Indonesia and in other countries. The reviewed articles indicate that STMS can reduce vehicle travel time by 8-15%, improve traffic flow smoothness by up to 50%, and decrease carbon emissions by 30-40% per year. Trials in Jakarta demonstrate a 15% increase in traffic smoothness and a reduction in travel time during peak hours. These findings confirm that the implementation of STMS has tremendous potential to realize a more efficient, safe, environmentally friendly, and sustainable urban transportation system.
Analisis Penerapan Activity-Based Costing dalam Optimalisasi Keputusan Biaya pada Sistem Informasi Berbasis Teknologi
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan metode Activity-Based Costing (ABC) dalam mengoptimalkan keputusan biaya melalui sistem informasi berbasis teknologi pada industri pengolahan beras. Permasalahan utama yang dihadapi perusahaan adalah ketidaktepatan dalam alokasi biaya overhead akibat penggunaan metode konvensional yang kurang mencerminkan aktivitas aktual. Melalui pendekatan Research and Development (R&D) dengan model Waterfall, penelitian ini mengembangkan sistem informasi berbasis teknologi untuk mengimplementasikan metode ABC. Data diperoleh melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi proses aktivitas serta konsumsi sumber daya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan ABC berbasis sistem informasi mampu meningkatkan akurasi perhitungan biaya, mempercepat proses analisis aktivitas, serta menyediakan informasi yang lebih relevan untuk pengambilan keputusan biaya dan penetapan harga produk. Dengan demikian, integrasi ABC ke dalam sistem informasi terbukti efektif dalam mendukung efisiensi dan efektivitas manajemen biaya pada industri pengolahan beras.
Pengukuran User Experience Platform Low-Code/No-Code dan Artificial Intelligence untuk Pembuatan Website Menggunakan UEQ
Perkembangan pesat platform Low-Code/No-Code (LCNC) dan integrasi Artificial Intelligence (AI) telah mengubah lanskap pengembangan situs web secara signifikan. Namun, evaluasi kuantitatif terhadap User Experience (UX) pada platform yang berorientasi desain seperti Framer masih terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur dan menganalisis pengalaman pengguna platform Framer, khususnya terkait fitur AI, menggunakan metode User Experience Questionnaire (UEQ). Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan melibatkan 49 responden valid setelah melalui proses pembersihan data (data cleaning). Hasil analisis menunjukkan bahwa Framer memiliki kinerja yang sangat baik, di mana aspek Efisiensi (Efficiency) mencatat skor tertinggi sebesar 2,16, yang membuktikan bahwa fitur otomatisasi AI mampu mempercepat alur kerja pengguna secara drastis, bahkan bagi pengguna dengan kemampuan pemrograman terbatas. Berdasarkan komparasi benchmark global, Framer meraih predikat Excellent pada 5 dari 6 skala pengukuran, yaitu Daya Tarik, Efisiensi, Keterandalan, Stimulasi, dan Kebaruan. Namun, aspek Kejelasan (Perspicuity) memperoleh skor terendah sebesar 1,62, yang mengindikasikan tantangan adaptasi pada lingkungan desain bebas (free-form canvas). Kesimpulannya, Framer berhasil menyeimbangkan kualitas pragmatis dan hedonis sebagai alat yang inovatif, namun memerlukan peningkatan pada aspek kemudahan pemahaman untuk memperluas adopsi pengguna.
Implementasi Internet of Thing (IoT) untuk Monitoring dan Kontrol Energi Listrik Rumah Tangga Menggunakan Fuzzy Tsukamoto
Peningkatan konsumsi energi listrik rumah tangga dan minimnya informasi konsumsi secara real-time menyebabkan penggunaan listrik yang tidak efisien serta berpotensi menimbulkan risiko keselamatan instalasi. Oleh karena itu, diperlukan sistem pemantauan dan pengendalian energi listrik yang cerdas, adaptif, dan dapat diakses dari jarak jauh. Penelitian ini mengimplementasikan sistem Internet of Things (IoT) untuk monitoring dan kontrol energi listrik rumah tangga menggunakan algoritma Fuzzy Tsukamoto. Akuisisi data tegangan, arus, dan daya dilakukan secara real-time menggunakan sensor PZEM-004T yang terintegrasi dengan mikrokontroler ESP32. Data dianalisis menggunakan logika Fuzzy Tsukamoto untuk menentukan kondisi beban listrik, kemudian sistem secara otomatis mengendalikan relay sebagai mekanisme proteksi. Sistem dilengkapi dengan platform Blynk untuk pemantauan dan kontrol jarak jauh. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengukur parameter listrik dengan tingkat akurasi yang tinggi, ditandai dengan deviasi kesalahan pengukuran tegangan, arus, dan daya di bawah 5% dibandingkan alat ukur referensi. Sistem juga mampu mendeteksi kondisi beban tidak normal dan melakukan pemutusan suplai listrik secara otomatis dan manual. Kontribusi penelitian ini terletak pada penerapan algoritma Fuzzy Tsukamoto sebagai sistem pengambilan keputusan adaptif dalam monitoring dan kontrol energi listrik rumah tangga berbasis IoT, yang tidak hanya meningkatkan keamanan instalasi listrik, tetapi juga mendukung efisiensi energi dan pencegahan kerusakan perangkat listrik.
Pengembangan Digital Learning Hub ‘Sijawara’ Bagi Koperasi Desa Merah Putih di Jawa Timur
Koperasi Desa Merah Putih (KDMP) merupakan program prioritas dan strategis yang dikoordinasi langsung oleh Kementerian Koperasi Republik Indonesia sesuai dengan Rencana Pembangunan Jangka Menengah 2025-2029 dan Panjang tahun 2025 – 2045. Program pengembangan koperasi di setiap desa dengan keunggulan lokal diharapkan meningkatkan ekonomi lokal yang berdaya saing global. Program baru dan pembentukan badan usaha koperasi ini perlu adanya kemampuan pengelolaan, kemampuan bisnis dan berdaya saing untuk setiap koperasi agar dapat menghasilkan keuntungan lokal. KDMP yang ada di Jawa Timur menghadapi tantangan signifikan dalam mengakses pelatihan berkualitas yang relevan dan fleksibel. Keterbatasan waktu, biaya, dan fasilitas pendidikan formal menghambat peningkatan kapasitas bagi pengurus koperasi mereka. Penelitian ini merancang Digital Learning Hub ‘Sijawara’, sebuah platform pembelajaran daring yang bertujuan untuk mengatasi masalah tersebut dengan menyediakan akses mudah ke video, materi tertulis, dan soal latihan. Metodologi Agile Scrum diterapkan dalam pengembangan sistem ini, memastikan pengembangan yang adaptif dan berpusat pada kebutuhan pengguna. Sijawara menawarkan fitur kunci seperti kursus daring terstruktur, kemampuan pelacakan progres, dan sertifikasi yang diakui. Inovasi penelitian ini terletak pada fokus geografis spesifik KDMP Jawa Timur dan integrasi fitur sertifikasi yang dapat diakui oleh Unit Pelatihan Dinas Koperasi, memberikan validasi konkret atas keterampilan yang diperoleh.
Deteksi Penyakit Mata Pada Citra Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Arsitektur Efficientnetb3
Penyakit mata seperti katarak, glaukoma, retinopati diabetik, dan konjungtivitis dapat menyebabkan gangguan penglihatan atau bahkan kebutaan jika tidak terdeteksi lebih awal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi otomatis untuk penyakit mata menggunakan data gambar dan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur EfficientNetB3. Dataset terdiri dari gambar mata yang telah melalui pra-pemrosesan dan augmentasi untuk meningkatkan kinerja model. Sistem ini dirancang untuk mengklasifikasikan gambar ke dalam empat kategori penyakit dan telah menunjukkan tingkat akurasi yang relatif tinggi, Hasil penelitian menghasilkan akurasi yang cukup tinggi yaitu 98% di 4 jenis penyakit mata yang menandakan bahwa model yang digunakan pada penelitian sangat akurat untuk memprediksi 4 jenis penyakit mata dan arsitektur EfficientNetB3 efektif dalam mendeteksi penyakit mata dari gambar dan memiliki potensi untuk digunakan sebagai alat pendukung diagnostik dini di bidang oftalmologi.
deteksi penyakit mata; convolutional neural network;efficientnetb3
Implementasi Konsumsi Energi Listrik Perabotan Rumah Tangga Berbasis IoT Menggunakan ESP-32, Sensor PZEM 004T dan Fuzzy Mamdani
Peningkatan konsumsi energi listrik rumah tangga menuntut adanya sistem monitoring dan kontrol yang efektif untuk meningkatkan efisiensi penggunaan energi. Penelitian ini dirancang untuk mengembangkan serta menerapkan infrastruktur sistem pemantauan dan pengendalian konsumsi energi listrik yang terintegrasi dengan teknologi Internet of Things (IoT) melalui metode logika fuzzy Mamdani. Sistem dirancang dengan mikrokontroler ESP32 berfungsi sebagai unit pemrosesan data utama, modul sensor PZEM-004T sebagai alat ukur parameter kelistrikan, relay sebagai perangkat pengendali beban, serta platform IoT Blynk sebagai media monitoring jarak jauh. Data hasil pengukuran ditampilkan secara real-time melalui antarmuka LCD dan aplikasi berbasis Internet of Things (IoT). Metode fuzzy Mamdani diterapkan dengan dua parameter input, yaitu arus dan daya, yang ditransformasi melalui proses fuzzifikasi ke dalam tiga himpunan fuzzy, linguistik kategori rendah, kategori sedang, dan kategori tinggi. Sistem menggunakan sembilan kaidah fuzzy sebagai dasar pengambilan keputusan dalam mengontrol relay. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu memantau parameter listrik secara real-time dengan tingkat akurasi yang tinggi. Hasil pengujian menunjukkan nilai rata-rata kesalahan pengukuran tegangan berkisar pada 0,114%, sedangkan kesalahan data pengukuran arus dan daya berada di bawah 1,3%. Mekanisme kontrol relay bekerja sesuai hasil inferensi fuzzy dan konsisten dengan perhitungan manual. Selain itu, sistem mampu mendeteksi kondisi standby power serta menghitung dan menampilkan biaya pemakaian listrik secara real-time, sehingga membantu pengguna dalam mengontrol konsumsi energi listrik secara lebih beroperasi secara optimal.