Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi
e-ISSN: 2685-0893
Weighted Moving Average Berbasis Variasi Window untuk Optimasi Persediaan dan Reorder Point Fiber Optik
Poor inventory management is a primary challenge for telecommunications service providers. This study implements the weighted moving average (WMA) algorithm with window size variations to forecast demand for kabel drop core and Optical Network Terminal (ONT) at Fibertrust Madiun, integrating it with Safety Stock (SS) and Reorder Point (ROP) calculations. The data covers 63 kabel drop core transactions and 112 ONT transactions during January–December 2025, with coefficients of variation of 0.384 and 0.567 respectively. Three window sizes (3, 4, and 5 periods) were tested using MAD, MSE, and MAPE. Window 5 achieved the best accuracy with MAPE of 27.11% for kabel drop core and 47.57% for ONT, both in the sufficient category. A 95% service level provides the optimal balance between holding cost and stockout risk. ROP implementation has the potential to reduce stockout incidents by 71–79%, from 28 to 6–8 incidents per year. Keywords: Weighted moving average; Reorder point; Safety stock; Inventory management; Stockout Abstrak Pengelolaan persediaan yang tidak tertata dengan baik menjadi tantangan utama perusahaan penyedia layanan telekomunikasi. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma weighted moving average (WMA) dengan variasi ukuran window untuk meramalkan permintaan kabel drop core dan Optical Network Terminal (ONT) di Fibertrust Madiun, serta mengintegrasikannya dengan perhitungan Safety Stock (SS) dan Reorder Point (ROP). Data mencakup 63 transaksi kabel drop core dan 112 transaksi ONT selama Januari-Desember 2025, dengan koefisien variasi masing-masing 0,384 dan 0,567. Tiga variasi ukuran window (3, 4, dan 5 periode) diuji menggunakan metrik MAD, MSE, dan MAPE. Window 5 periode mencatat akurasi terbaik dengan MAPE 27,11% untuk kabel drop core dan 47,57% untuk ONT, keduanya berkategori cukup. Service level 95% memberikan keseimbangan terbaik antara biaya penyimpanan dan risiko kehabisan stok (stockout). Penerapan ROP berpotensi menekan insiden stockout hingga 71-79%, dari 28 insiden menjadi 6-8 insiden per tahun.
Copyright (c) 2026 Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi
Penerapan Quantum Machine Learning Untuk Klasifikasi Ulasan Asli Dan Palsu Pada Amazon
Classifying product reviews on e-commerce platforms, both real and fake, requires a model that can effectively represent text data patterns. This study aims to compare the performance of several Quantum Machine Learning methods, namely QNN, QSVC, and Hybrid Quantum kernel and Classical SVM, in classifying Amazon product reviews. The study uses a quantitative approach with a computational experimental design. Review data is represented using TF-IDF, standardized, and reduced in dimension with Principal Component Analysis (PCA) before being transformed into quantum feature space. Performance evaluation is carried out using accuracy, precision, recall, F1-Score, and MCC metrics. The experimental results show that QNN achieved the best performance with an accuracy value of 85,63%, an F1-Score of 0.9130, and an MCC of 0.5608, while QSVC and the hybrid approach achieved an accuracy of 83.23% with an MCC of 0.4331. These results indicate that QNN has more balanced classification performance. Keywords: Quantum Neural Network; Fake Review Detection; Amazon Reviews; Natural Language Processing; Quantum Machine Learning. Abstrak Klasifikasi ulasan produk pada platform e-commerce, baik ulasan asli maupun palsu, memerlukan model yang mampu merepresentasikan pola data teks secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja beberapa metode Quantum Machine Learning (QML), yaitu QNN, Quantum Support Vector (QSVC), dan Hybrid Quantum kernel and Classical SVM, dalam mengklasifikasikan ulasan produk Amazon. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain eksperimen komputasional. Data ulasan direpresentasikan menggunakan TF-IDF, distandardisasi, dan direduksi dimensinya dengan Principal Component Analysis (PCA) sebelum ditransformasikan ke ruang fitur kuantum. Evaluasi kinerja dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, F1-Score, dan MCC. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa QNN memperoleh kinerja terbaik dengan nilai accuracy sebesar 85,63%, F1-Score 0.9130, dan MCC 0.5043, sedangkan QSVC dan pendekatan hybrid mencapai accuracy 83,23% dengan MCC 0,4331. Hasil ini menunjukkan bahwa QNN memiliki performa klasifikasi yang lebih seimbang.
Penerapan Algoritma Support Vector Machine Dalam Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Pengguna Pada Aplikasi NewSakpole
To determine the success rate of a service, it is necessary to conduct sentiment analysis to understand public opinion and the level of public satisfaction, both positive, neutral, and negative. Sentiment analysis was used to improve the quality of service on the NewSakpole application in android-based vehicle tax payments. In this study, several stages were used such as data crawling, data preprocessing, word weighting using TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency) and SVM (Support Vectore Machine) classification model for sentiment classification. By using the Confusionsion Matrix test with a data sharing of 20% for data training and 80% for data testing, the accuracy results were obtained of 81.08%. The accuracy value of each sentiment also showed a fairly good performance, with a positive sentiment of 81.11%, a neutral sentiment of 78.62%, and a negative sentiment of 83.33%. These results show that the SVM algorithm is able to provide a fairly stable classification performance in this case study. Keywords: Sentimen Analysis; Google Play Store; NewSakpole; Support Vectore Machine Abstrak Untuk mengetahui tingkat keberhasilan suatu pelayanan, perlu dilakukan analisis sentimen untuk memahami opini publik dan tingkat kepuasan publik baik positif, netral, maupun negatif. Analisis sentimen digunakan untuk meningkatkan kualitas pelayanan pada aplikasi NewSakpole dalam pembayaran pajak kendaraan yang berbasis android. Dalam penelitian ini menggunakan beberapa tahap seperti crawling data, preprocessing data, pembobotan kata menggunakan TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency) serta model klasifikasi SVM (Support Vectore Machine) untuk klasifikasi sentimen. Dengan menggnakan pengujian Confussion Matrix dengan pembagian data 20% untuk data training dan 80% untuk data testing memperoleh hasil akurasi sebesar 81,08%. Nilai akurasi pada masing-masing sentimen juga menunjukkan performa yang cukup baik, dengan sentimen positif sebesar 81,11%, sentimen netral 78,62%, dan sentimen negatif 83,33%. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma SVM mampu memberikan performa klasifikasi yang cukup stabil pada studi kasus ini.
Analisis Perbandingan ANN dan Hybrid QNN pada Klasifikasi Multikarakteristik Data
The rapid advancement of machine learning has driven the exploration of various computational models to address classification problems across datasets with diverse characteristics. This study aimed to compare the performance of Artificial Neural Network (ANN) and Hybrid Quantum Neural Network (Hybrid QNN) under controlled experimental conditions. Three benchmark datasets, namely Red Wine Quality, Banknote Authentication, and Leukemia Gene Expression, were used with a training and test data split of 80:20. The evaluation was conducted using accuracy, precision, recall, F1-score, and computational time. The results showed that on the Gene Expression Leukemia dataset, Hybrid QNN achieved an accuracy of 0.9333, significantly outperforming ANN, which obtained 0.6111. Conversely, ANN demonstrated competitive performance and higher computational efficiency on low- and medium-dimensional datasets. These findings indicate that the advantages of Hybrid QNN are contextual and strongly dependent on data characteristics. Keywords: Artificial Neural Network; Hybrid Quantum Neural Network; classification; machine learning Abstrak Perkembangan pesat pembelajaran mesin telah mendorong eksplorasi berbagai model komputasi untuk menyelesaikan permasalahan klasifikasi pada data dengan karakteristik yang beragam. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja Artificial Neural Network (ANN) dan Hybrid Quantum Neural Network (Hybrid QNN) dalam kondisi eksperimen yang terkontrol. Tiga dataset acuan digunakan, yaitu Red Wine Quality, Banknote Authentication, dan Gene Expression Leukemia, dengan pembagian data latih dan uji sebesar 80:20. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, recall, F1-score, serta waktu komputasi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pada dataset Gene Expression Leukemia, Hybrid QNN mencapai akurasi 0,9333, jauh lebih tinggi dibandingkan ANN sebesar 0,6111. Sebaliknya, ANN menunjukkan performa yang kompetitif dan lebih efisien pada dataset berdimensi rendah hingga menengah. Temuan ini menunjukkan bahwa keunggulan Hybrid QNN bersifat kontekstual dan bergantung pada karakteristik data.
Prediksi Kadar Air Greenbeans Kopi Pra-Roasting Menggunakan Metode ANFIS
Moisture content of green coffee beans is a critical parameter that determines quality stability during storage and the pre-roasting stage; however, conventional measurement methods are destructive and unsuitable for continuous monitoring. This study aims to develop an Internet of Things (IoT)-based moisture content prediction system using the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Input variables include temperature, relative humidity (RH), and capacitive sensor ADC signals, while moisture content is used as the target variable. A dataset consisting of 1032 observations was divided into training and testing sets with an 80:20 ratio. The ANFIS model employed Gaussian membership functions and an early stopping mechanism, and its performance was evaluated using MAE, RMSE, MAPE, and the coefficient of determination (R²). Experimental results achieved MAE of 0.2648, RMSE of 0.4187, MAPE of 2.077%, and R² of 0.8109 with an accuracy of 97.923%. The proposed system enables accurate, non-destructive, and real-time moisture content prediction. Keywords: Moisture content; Green beans; Coffee; ANFIS; Prediction. Abstrak Kadar air biji kopi hijau merupakan parameter penting yang menentukan stabilitas mutu selama penyimpanan hingga tahap pra-roasting, namun metode pengukuran konvensional bersifat destruktif dan tidak mendukung monitoring berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi kadar air berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Variabel input meliputi suhu, kelembaban relatif (RH), dan sinyal ADC sensor, dengan kadar air sebagai variabel target. Dataset sebanyak 1032 data dibagi menjadi data latih dan data uji dengan rasio 80:20. Model ANFIS menggunakan fungsi keanggotaan Gaussian dan mekanisme early stopping, serta dievaluasi menggunakan MAE, RMSE, MAPE, dan koefisien determinasi (R²). Hasil pengujian menunjukkan MAE 0,2648, RMSE 0,4187, MAPE 2,077%, dan R² sebesar 0,8109 dengan akurasi 97,923%. Sistem yang diusulkan mampu melakukan prediksi kadar air secara akurat, non-destruktif, dan real-time.
Perancangan Dan Implementasi Sistem IoT Untuk Monitoring Kualitas Air Menggunakan ESP8266 Dan Sensor TDS Meter
Continuous monitoring of water quality plays an important role in supporting effective water resource management. This research develops a water quality monitoring system based on the Internet of Things (IoT) using an ESP8266 microcontroller integrated with a Total Dissolved Solids (TDS) sensor. The study includes hardware design, software development, system integration, and sensor accuracy evaluation by comparing the measurement results with a standard TDS meter. Testing was conducted on three water samples: bottled water, reverse osmosis (RO) gallon water, and tap water. The experimental results show measurement errors of 3.45%, 6.12%, and 6.67%, respectively. The average error obtained is 5.41%, indicating an overall system accuracy of 94.59%. In addition, the system is capable of measuring TDS values in real-time and transmitting the data to the server in a stable manner. These results indicate that the developed system is feasible for IoT-based water quality monitoring applications. Keywords: Internet of Things; Water Quality; ESP8266; TDS Sensor; Real-time Monitoring Abstrak Pemantauan kualitas air secara berkelanjutan memiliki peran penting dalam mendukung pengelolaan sumber daya air yang efektif. Penelitian ini mengembangkan sistem monitoring kualitas air berbasis Internet of Things (IoT) dengan memanfaatkan mikrokontroler ESP8266 yang terintegrasi dengan sensor Total Dissolved Solids (TDS). Metode penelitian meliputi perancangan perangkat keras, pengembangan perangkat lunak, integrasi sistem, serta evaluasi akurasi sensor melalui perbandingan hasil pengukuran dengan alat ukur TDS meter. Pengujian dilakukan pada tiga sampel air, yaitu air kemasan, air galon reverse osmosis (RO), dan air keran. Hasil pengujian menunjukkan tingkat kesalahan sebesar 3,45%, 6,12%, dan 6,67%. Rata-rata kesalahan sistem sebesar 5,41% dengan tingkat akurasi mencapai 94,59%. Sistem juga mampu melakukan pengukuran nilai TDS secara real-time dan mengirimkan data ke server secara stabil. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan layak digunakan untuk monitoring kualitas air berbasis IoT.
Evaluasi Virtual Reality terhadap Keterlibatan dan Pemahaman Anak dalam Pembelajaran
This study aims to evaluate the feasibility of Virtual Reality technology as a learning medium in elementary schools to address the shortcomings of conventional learning methods in increasing student engagement and enthusiasm in learning. The approach used is quantitative descriptive, by utilizing the System Usability Scale (SUS) for usability evaluation. Data collection involved administering a questionnaire to 35 students after they watched a Virtual Reality-based learning video and a brief explanation of the concept and application of the technology. The instrument used consisted of 10 questions that had undergone validity and reliability assessments. The results of the study indicate that all questionnaire items are considered valid, and the instrument shows a satisfactory level of reliability, as indicated by the Cronbach's Alpha of 0.701. The average SUS value of 78.43 is within the acceptable range, which indicates that Virtual Reality-based learning media is feasible and has the potential for sustainable development as an interactive learning tool in elementary schools. Kata kunci: Virtual Reality; Learning media; Usability; System Usability Scale; Elementary school Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kelayakan teknologi Virtual Reality sebagai media pembelajaran di sekolah dasar untuk mengatasi kekurangan metode pembelajaran konvensional dalam meningkatkan keterlibatan dan antusiasme siswa dalam belajar. Pendekatan yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif, dengan memanfaatkan System Usability Scale (SUS) untuk evaluasi usability. Pengumpulan data melibatkan pemberian kuesioner kepada 35 siswa setelah mereka menonton video pembelajaran berbasis Virtual Reality dan penjelasan singkat tentang konsep dan penerapan teknologi tersebut. Instrumen yang digunakan terdiri dari 10 butir pertanyaan yang telah menjalani penilaian validitas dan reliabilitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semua butir kuesioner dianggap valid, dan instrumen tersebut menunjukkan tingkat reliabilitas yang memuaskan, seperti yang ditunjukkan oleh Alpha Cronbach’s Alpha sebesar 0,701. Nilai SUS rata-rata sebesar 78,43 berada dalam kisaran yang dapat diterima, yang menandakan bahwa media pembelajaran berbasis Virtual Reality layak dan memiliki potensi pengembangan berkelanjutan sebagai alat pembelajaran interaktif di sekolah dasar.
Analisis Perbandingan Quantum Machine Learning Dalam Klasifikasi Berita Politik Fakta Dan Hoaks
This study analyzes the comparative performance of Quantum Machine Learning in classifying factual and hoax political news using three approaches, namely Quantum Neural Network (QNN), Quantum Support Vector Classifier (QSVC), and Hybrid Quantum Kernel with Classical SVM. News data is represented using TF-IDF and its dimensionality is reduced using Principal Component Analysis, then balanced using SMOTE. Feature transformation is carried out to the quantum domain through angle encoding, then applied to the QML model. Performance evaluation is carried out using accuracy, precision, recall, and F1-Score. The experimental results show that QSVC has the best performance with an accuracy of 0.629 and an F1-Score of 0.735, followed by QNN and Hybrid Quantum Kernel Classical SVM. This study proves that the quantum kernel-based approach is effective in classifying medium-dimensional text, while also demonstrating the potential of Quantum Machine Learning as an alternative method for classifying factual and hoax political news. Keywords: Quantum Machine Learning; Quantum Neural Network; Quantum Support Vector Classifier; Hybrid Quantum Kernel; News Classification Abstrak Penelitian ini menganalisis perbandingan kinerja Quantum Machine Learning dalam klasifikasi berita politik fakta dan hoaks dengan menggunakan tiga pendekatan, yaitu Quantum Neural Network (QNN), Quantum Support Vector Classifier (QSVC), dan Hybrid Quantum Kernel dengan Classical SVM. Data berita direpresentasikan menggunakan TF-IDF dan direduksi dimensinya dengan Principal Component Analysis, kemudian diseimbangkan menggunakan SMOTE. Transformasi fitur dilakukan ke domain kuantum melalui angle encoding, kemudian diterapkan pada model QML. Evaluasi kinerja dilakukan menggunakan accuracy, precision, recall, dan F1-Score. Hasil eksperimen menunjukkan QSVC memiliki performa terbaik dengan accuracy 0,629 dan F1-Score 0,735, diikuti QNN dan Hybrid Quantum Kernel Classical SVM. Penelitian ini membuktikan bahwa pendekatan berbasis quantum kernel efektif dalam klasifikasi teks berdimensi sedang, sekaligus menunjukkan potensi Quantum Machine Learning sebagai alternatif metode klasifikasi berita politik fakta dan hoaks.
Analisis Threshold Intensitas Cahaya Otomasi Lampu untuk Efisiensi Energi Rumah Tangga
Inefficiency in household energy consumption is frequently driven by human error in lighting system management. This study aims to analyze the effect of varying light intensity thresholds on electrical energy consumption using the Tinkercad simulation platform. An experimental method with a multi-treatment design was employed, comparing the baseline phase against three threshold variations: 30 lx, 50 lx, and 70 lx. The Tinkercad platform was utilized to simulate environmental variable control in a measurable manner, providing consistent initial data as a representation of system behavior. The energy consumption parameter was measured in Watt-hours (Wh) based on the load's operational duration, recorded via the millis() function on the microcontroller. Statistical analysis using One-Way ANOVA indicated significant differences in energy consumption across all treatment groups (p < 0.05). The research findings conclude that a 50 lx threshold represents the optimal equilibrium point, as it achieves significant energy efficiency while maintaining visual comfort standards in accordance with the SNI 6197:2011 regulation. Keywords: Energy Efficiency; Lighting Automation; Tinkercad; Lx Threshold; SNI 6197:2011. Abstrak Ketidakefisienan penggunaan energi pada sektor rumah tangga sering kali dipicu oleh faktor kelalaian manusia (human error) dalam pengelolaan sistem penerangan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh variasi ambang batas (threshold) intensitas cahaya terhadap konsumsi energi listrik melalui platform simulasi Tinkercad. Metode penelitian yang digunakan adalah eksperimental dengan desain Multi treatment yang membandingkan fase baseline terhadap tiga variasi perlakuan threshold: 30 lx, 50 lx, dan 70 lx. Platform Tinkercad digunakan untuk mensimulasikan kontrol variabel lingkungan secara terukur, sehingga diperoleh data awal yang konsisten sebagai representasi perilaku sistem. Parameter konsumsi energi diukur dalam satuan Watt-hour (Wh) berdasarkan durasi operasional beban yang dicatat melalui fungsi millis() pada mikrokontroler. Hasil uji statistik menggunakan One-Way ANOVA menunjukkan adanya perbedaan signifikan pada konsumsi energi di antara seluruh kelompok perlakuan (p < 0,05). Temuan penelitian menyimpulkan bahwa ambang batas 50 lx merupakan titik ekuilibrium yang optimal, karena mampu menghasilkan efisiensi energi yang signifikan sekaligus memenuhi standar kenyamanan visual sesuai regulasi SNI 6197:2011.
Analisis Performa Metode YOLOv5-CNN Dalam Meningkatkan Deteksi Dan Pengenalan Ras Kelinci
Manual identification of rabbit breeds is time-consuming and error-prone, requiring an automated system based on digital images. This study proposes the YOLOv5-CNN approach to automatically detect rabbit objects and classify their breeds. The first stage uses YOLOv5 to detect rabbits in images and generate bounding boxes. The detected images are then used as input for a Convolutional Neural Network (CNN) model for breed classification. Testing was conducted using a rabbit image dataset divided into 70% training data, 10% validation data, and 20% testing data. In the training and validation stages, the model demonstrated stable learning capabilities in recognizing visual patterns between breeds. Next, testing was conducted on 200 independent test images not used during the training process. The evaluation results showed that the YOLOv5-CNN combination system achieved 96% accuracy on the test data. These findings demonstrate that the integration of object detection and image classification in a single processing pipeline can support automatic rabbit breed identification based on digital images. Keywords: Object detection; Image classification; YOLOv5; EfficientNet-B0; Rabbit breeds Abstrak Identifikasi ras kelinci secara manual membutuhkan waktu dan rentan kesalahan, sehingga diperlukan sistem otomatis berbasis citra digital. Penelitian ini mengusulkan pendekatan YOLOv5-CNN untuk mendeteksi objek kelinci dan mengklasifikasikan rasnya secara otomatis. Tahap pertama menggunakan YOLOv5 untuk mendeteksi kelinci pada citra dan menghasilkan bounding box, kemudian citra hasil deteksi dijadikan masukan model Convolutional Neural Network (CNN) untuk klasifikasi ras. Pengujian dilakukan menggunakan dataset citra kelinci yang dibagi menjadi 70% data pelatihan, 10% data validasi, dan 20% data pengujian. Pada tahap pelatihan dan validasi, model menunjukkan kemampuan belajar yang stabil dalam mengenali pola visual antar ras. Selanjutnya, pengujian dilakukan pada 200 citra uji independen yang tidak digunakan selama proses pelatihan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem kombinasi YOLOv5–CNN memperoleh akurasi sebesar 96% pada data uji. Temuan ini menunjukkan bahwa integrasi deteksi objek dan klasifikasi citra dalam satu alur pemrosesan dapat mendukung proses identifikasi ras kelinci secara otomatis berbasis citra digital.
Analisis Kinerja Smart Door Hybrid Haar Cascade dan ArcFace pada Raspberry
Implementing biometric security systems on deep learning devices faces a major challenge in balancing identity verification accuracy with computational resource efficiency. This study presents a performance analysis of a Raspberry Pi 5-based Smartdoor system integrating the detection speed of Haar Cascade with the recognition accuracy of ArcFace. System performance was evaluated based on RAM usage, CPU load, FPS stability, and access Success Rate parameters. Empirical evaluation results indicate that integrating Deep learning ArcFace increased RAM usage by 33.7% and CPU load from 33% to 53%. However, due to the processing capacity of the Raspberry Pi 5, the system maintained stable real-time performance with an average of 18.3 FPS. In terms of security, the Hybrid method proved superior with an access success rate of 73.7%, surpassing the conventional Haar Cascade method which only reached 68.4%. This study concludes that the Hybrid method is a viable solution for home security systems, where the increased computational load is justified by a significant improvement in identity verification reliability. Keyword: Raspberry Pi 5; Smartdoor; Haar Cascade; ArcFace; Computational Performance. Abstrak Implementasi sistem keamanan biometrik pada perangkat deep learning menghadapi tantangan utama dalam menyeimbangkan akurasi verifikasi dengan efisiensi sumber daya. Penelitian ini menyajikan analisis kinerja sistem Smartdoor berbasis Raspberry Pi 5 yang mengintegrasikan kecepatan deteksi Haar Cascade dengan akurasi pengenalan wajah ArcFace. Kinerja sistem dievaluasi berdasarkan parameter penggunaan RAM, beban CPU, stabilitas FPS, dan tingkat keberhasilan akses. Hasil evaluasi empiris menunjukkan bahwa integrasi Deep learning ArcFace meningkatkan penggunaan RAM sebesar 33,7% dan beban CPU dari 33% menjadi 53%. Namun, berkat kapasitas pemrosesan Raspberry Pi 5, sistem mampu mempertahankan stabilitas kinerja real-time dengan rata-rata 18,3 FPS. Dari segi keamanan, metode Hybrid terbukti lebih unggul dengan akurasi pengenalan wajah sebesar 73,7%, melampaui metode konvensional Haar Cascade yang hanya mencapai 68,4%. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode Hybrid merupakan solusi yang layak untuk sistem keamanan rumah, di mana peningkatan beban komputasi terbayar dengan peningkatan reliabilitas verifikasi identitas yang signifikan.
Prototipe Kendali Lampu dan Pintu Garasi Menggunakan NodeMCU ESP8266 dan Blynk
Garage system automation has become essential to enhance security and energy efficiency. This study aims to design and implement a prototype of a lighting and garage door control system based on the NodeMCU ESP8266 integrated with the Blynk application. The research method includes hardware design using ultrasonic and PIR sensors, as well as software development based on the Internet of Things. System testing was conducted using black-box testing to verify system functionality and delay testing to measure response time. The results show that the ultrasonic sensor can detect objects up to 20 cm, while the PIR sensor detects motion up to 53 cm, with a relatively fast and stable system response, achieving an average error rate of 3.54% for the ultrasonic sensor. The system is capable of activating lights, opening the garage door using a servo motor, and sending real-time notifications. Therefore, the developed system is proven effective in improving security and energy efficiency, as well as enabling remote control. Keywords: Automatic control; Internet of Things; NodeMCU ESP8266; PIR sensor; Ultrasonic sensor Abstrak Otomatisasi sistem garasi menjadi kebutuhan penting dalam meningkatkan aspek keamanan dan efisiensi energi. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan prototipe sistem kendali lampu dan pintu garasi berbasis NodeMCU ESP8266 yang terintegrasi dengan aplikasi Blynk. Metode penelitian meliputi perancangan perangkat keras menggunakan sensor ultrasonik dan sensor PIR serta pengembangan perangkat lunak berbasis Internet of Things. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode black-box testing untuk memverifikasi fungsi sistem serta uji delay untuk mengukur waktu respons. Hasil pengujian menunjukkan sensor ultrasonik mampu mendeteksi objek hingga jarak 20 cm dan sensor PIR hingga 53 cm, dengan waktu respons sistem yang relatif cepat dan stabil, serta rata-rata error sebesar 3,54% pada sensor ultrasonik. Sistem mampu mengaktifkan lampu, membuka pintu garasi melalui motor servo, serta mengirim notifikasi secara real-time. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan terbukti efektif dalam meningkatkan keamanan dan efisiensi energi serta mendukung kendali jarak jauh.
Rancangan EduChat Berbasis WebSockets dan E2EE di Institut Pendidikan Indonesia Garut
Academic communication in higher education environments often mixes with personal interactions due to the use of general instant messaging applications, which impacts professionalism and information organization. This study aims to design and develop a dedicated academic communication platform (EduChat) for the academic community of Institut Pendidikan Indonesia (IPI) Garut. The system was developed using the Laravel framework with a REST API architecture. To meet the need for rapid communication, the system integrates the WebSocket protocol to support real-time messaging and announcements. The novelty of this system lies in the implementation of a Python-based security module that encrypts message texts and document attachments using the AES-GCM algorithm, alongside Argon2 for credential security. Based on functionality testing using the Black-box testing method, all system features, including user management, authentication, and real-time communication, successfully operated with a high level of validity. The platform has proven viable for implementation to create a structured, secure, and professional academic communication ecosystem. Keywords: Academic communication; Laravel; AES-GCM encryption; Real-time; Websocket. Abstrak Komunikasi akademik di lingkungan perguruan tinggi sering kali bercampur dengan interaksi personal akibat penggunaan aplikasi pesan instan umum, yang berdampak pada menurunnya profesionalisme dan ketertataan informasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun platform komunikasi akademik khusus (EduChat) bagi sivitas akademika Institut Pendidikan Indonesia (IPI) Garut. Sistem dikembangkan menggunakan kerangka kerja Laravel dengan arsitektur REST API. Untuk memenuhi kebutuhan komunikasi cepat, sistem mengintegrasikan protokol WebSocket guna menunjang pengiriman pesan dan pengumuman secara seketika (real-time). Nilai kebaruan pada sistem ini terletak pada penerapan modul keamanan berbasis Python yang mengenkripsi teks pesan beserta lampiran dokumen menggunakan algoritma AES-GCM, serta menggunakan Argon2 untuk pengamanan kredensial. Berdasarkan hasil pengujian fungsionalitas menggunakan metode Black-box testing, seluruh fitur sistem meliputi manajemen pengguna, autentikasi, serta komunikasi real-time berhasil beroperasi dengan tingkat validitas yang tinggi. Platform ini terbukti layak diimplementasikan untuk menciptakan ekosistem komunikasi akademik yang terstruktur, aman, dan profesional.
Sistem Informasi Pengarsipan Dokumen Berbasis Website Pada Kantor Desa Tibubeneng
The development of information technology encourages village government institutions to improve efficiency in administrative management and public services. The Tibubeneng Village Office still implements a manual document archiving system, which causes various problems such as slow document retrieval, risk of document loss, and data duplication. Based on observations and questionnaire results, most employees experience difficulties in managing and retrieving documents, indicating the need for a computerized system. This research aims to design and develop a website-based document archiving information system that integrates archive management and administrative services into a single digital platform. The system development process includes requirements analysis, system design using Data Flow Diagram (DFD) and Entity Relationship Diagram (ERD), database development, and implementation using PHP, MySQL, and Bootstrap. System testing was conducted using the Black Box Testing method, and the results show that all features function according to user requirements. This system improves the efficiency of archive management, accelerates document retrieval, and supports more effective and professional village administrative services. Keywords: Information System; Document Archiving; Website; Village Administration. Abstrak Perkembangan teknologi informasi mendorong instansi pemerintahan desa untuk meningkatkan efisiensi dalam pengelolaan administrasi dan pelayanan kepada masyarakat. Kantor Desa Tibubeneng masih menerapkan sistem pengarsipan dokumen secara manual yang menyebabkan berbagai kendala, seperti lamanya proses pencarian arsip, risiko kehilangan dokumen, serta terjadinya duplikasi data. Berdasarkan hasil observasi dan penyebaran kuesioner, sebagian besar pegawai mengalami kesulitan dalam pengelolaan dan pencarian dokumen sehingga diperlukan sistem yang terkomputerisasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun distem informasi pengarsipan dokumen berbasis website yang mampu mengintegrasikan pengelolaan arsip dan pelayanan administrasi dalam satu platform digital. Pengembangan sistem dilakukan melalui tahapan analisis kebutuhan, perancangan menggunakan Data Flow Diagram (DFD) dan Entity Relationship Diagram (ERD), pembangunan basis data, serta implementasi menggunakan PHP, MySQL, dan Bootstrap. Pengujian sistem menggunakan metode Black Box Testing menunjukkan bahwa seluruh fitur berjalan sesuai kebutuhan. Sistem ini mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan arsip, mempercepat proses pencarian dokumen, serta mendukung pelayanan administrasi desa yang lebih efektif dan profesional.
Implementasi Metode Queue Tree Untuk Optimalisasi Jaringan Dan Web Filtering Beserta Evaluasi Kinerja Jaringan Berdasarkan Standar Tiphon
Internet connection instability at SMP Negeri 4 Pangkalpinang often occurs during peak hours, even though the bandwidth capacity reaches 200 Mbps. This problem is triggered by the absence of a locked data traffic management system and students' free access to non-educational activities, such as online games and streaming. Therefore, this research is important to design bandwidth management using the Queue Tree method with an allocation of 15 Mbps and a Web Filtering security system. Performance evaluation is carried out quantitatively through a Quality of Service (QoS) test using the Wireshark application measured based on the TIPHON standard. The results of load testing on 5 clients show good network quality, with an average throughput of 71.33% (Good), delay of 165.00 ms (Good), packet loss of 0.096% (Very Good), and jitter of 55.00 ms (Good). In conclusion, the combination of the Queue Tree and Web Filtering methods has proven crucial in distributing bandwidth fairly and blocking irrelevant access, resulting in optimal, stable, and effective network performance supporting educational activities. Keywords: Bandwidth Management; Queue Tree; Web Filtering; Quality of Service; TIPHON. Abstrak Ketidakstabilan koneksi internet di SMP Negeri 4 Pangkalpinang sering terjadi pada jam sibuk meski kapasitas bandwidth mencapai 200 Mbps. Permasalahan ini dipicu oleh ketiadaan sistem manajemen lalu lintas data terpusat dan akses bebas siswa pada aktivitas non-edukatif, seperti game online dan streaming. Oleh karena itu, penelitian ini penting dilakukan untuk merancang manajemen bandwidth menggunakan metode Queue Tree dengan alokasi 15 Mbps serta sistem keamanan Web Filtering. Evaluasi kinerja dilakukan secara kuantitatif melalui uji Quality of Service (QoS) menggunakan aplikasi Wireshark yang diukur berdasarkan standar TIPHON. Hasil pengujian beban pada 5 client menunjukkan kualitas jaringan yang baik, dengan rata-rata throughput 71,33% (Bagus), delay 165,00 ms (Bagus), packet loss 0,096% (Sangat Bagus), dan jitter 55,00 ms (Bagus). Kesimpulannya, perpaduan metode Queue Tree dan Web Filtering terbukti krusial dalam mendistribusikan bandwidth secara adil dan memblokir akses tidak relevan, sehingga menghasilkan kinerja jaringan yang optimal, stabil, dan efektif mendukung kegiatan edukatif.
Analisis Komparatif Arsitektur CNN untuk Klasifikasi Penyakit Daun Tebu Berbasis Transfer Learning
Classifying sugarcane leaf diseases is critical in modern cultivation, because symptoms are often difficult to identify accurately through visual inspection alone. This study compares the performance of three Convolutional Neural Network (CNN) architectures Xception, EfficientNetB0, and ResNet50 using transfer learning on a dataset of 2,521 sugarcane leaf images grouped into five disease classes. A preprocessing stage, including image resizing, was applied to all samples. The data were then split into 80% training, 10% validation, and 10% testing sets. Each model was trained with the same training configuration to ensure a fair comparison, with consistent hyperparameters across experiments. Testing results indicate that EfficientNetB0 achieved the most stable performance with 99.5% accuracy, followed by ResNet50 at 98.2%, whereas Xception yielded the lowest performance due to training instability. These findings suggest that CNN architectures optimized via network-scaling efficiency better handle visual variability in sugarcane leaf disease images. Keywords: Sugarcane Leaf Disease; Transfer Learning; Xception; EfficientNetB0; ResNet50. Abstrak Klasifikasi penyakit daun tebu sangat penting dalam praktik budidaya modern, karena gejala penyakit sering kali sulit diidentifikasi secara akurat hanya melalui pengamatan visual. Studi ini mengkomparasi kinerja tiga arsitektur Convolutional Neural Network (CNN), yaitu Xception, EfficientNetB0, dan ResNet50, menggunakan pendekatan transfer learning pada dataset 2.521 citra daun tebu yang dibagi ke dalam lima kelas penyakit. Tahap pra proses yang mencakup penyesuaian ukuran diterapkan pada seluruh citra. Selanjutnya, data dibagi menjadi 80% data pelatihan, 10% data validasi, dan 10% data pengujian. Setiap model dilatih menggunakan konfigurasi pelatihan yang seragam untuk memastikan perbandingan yang adil. Hasil pengujian menunjukkan bahwa EfficientNetB0 memiliki performa paling stabil dengan akurasi 99,5%, diikuti oleh ResNet50 dengan akurasi 98,2%, sedangkan Xception menunjukkan performa terendah akibat ketidakstabilan selama pelatihan. Temuan ini menunjukkan bahwa arsitektur CNN yang dioptimalkan melalui pendekatan efisiensi skala jaringan lebih mampu menangani variasi visual pada citra penyakit daun tebu.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Internet Service Provider Menggunakan Metode TOPSIS Berbasis Web di Kota Batam
Pemilihan Internet Service Provider (ISP) yang tepat menjadi tantangan kompleks bagi konsumen dan pelaku usaha di Kota Batam, mengingat banyaknya pilihan penyedia layanan dengan karakteristik beragam meliputi kecepatan, harga, kualitas layanan, dan jangkauan wilayah. Penelitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis web yang mengimplementasikan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk membantu proses seleksi ISP secara objektif dan terstruktur. Sistem dirancang menggunakan arsitektur React.js dengan integrasi algoritma TOPSIS yang mampu memproses enam kriteria penilaian: kecepatan download, kecepatan upload, harga, kualitas layanan, jangkauan wilayah, dan stabilitas koneksi. Data penelitian mencakup enam provider ISP utama di Batam dengan pengujian dilakukan melalui dua skenario berbeda: kasus single-ISP dan multi-ISP. Hasil validasi matematis menunjukkan akurasi perhitungan sistem mencapai toleransi error di bawah 0,001 dibandingkan dengan perhitungan manual menggunakan Microsoft Excel. Sistem berhasil menghasilkan rekomendasi ISP dengan nilai preferensi tertinggi mencapai 92% untuk kasus multi-ISP dan menangani edge case single-ISP dengan mekanisme fallback yang memberikan nilai preferensi 100%. Implementasi sistem ini terbukti efektif dalam menyediakan rekomendasi yang objektif, transparan, dan dapat diandalkan untuk mendukung pengambilan keputusan pemilihan ISP di Kota Batam.
Analisis Spasial Jalur Pendakian Gunung Lawu via Cemoro Sewu Berbasis SIG
This study analyzes the spatial characteristics of the Mount Lawu hiking trail via Cemoro Sewu based on Geographic Information Systems (GIS) by utilizing National Digital Elevation Model (DEMNAS) data. The methods used include the collection of trail and hiking post point data, spatial processing using QGIS, overlay with DEMNAS, as well as elevation profile extraction and slope analysis. The results of the study show that the hiking trail has an elevation range from approximately 1,913 meters to approximately 3,229 meters above sea level with a total elevation gain of around 1,316 meters. Elevation profile analysis shows a gradual increase pattern, with the most significant segment being from Post 1 to Post 2, which has the highest elevation gain. In addition, slope analysis results show that the trail is dominated by moderate to steep slope classes (approximately 23°–30°), especially in the middle sections up to near the summit. The spatial information produced in the form of route maps, elevation profiles, and slope distribution is able to provide a quantitative picture of the difficulty level of the route. Keywords: Geographic information system; Demnas; Hiking trails; Elevation profile; Mount Lawu Abstrak Penelitian ini menganalisis karakteristik spasial jalur pendakian Gunung Lawu via Cemoro Sewu berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG) dengan memanfaatkan data Digital Elevation Model Nasional (DEMNAS). Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data jalur dan titik pos pendakian, pengolahan spasial menggunakan QGIS, overlay dengan DEMNAS, serta ekstraksi profil elevasi dan analisis kemiringan lereng. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jalur pendakian memiliki rentang elevasi dari ±1.913 mdpl hingga ±3.229 mdpl dengan total kenaikan elevasi sekitar ±1.316 meter. Analisis profil elevasi menunjukkan pola kenaikan bertahap dengan segmen paling signifikan berada pada Pos 1–Pos 2 sebagai bagian dengan kenaikan elevasi tertinggi. Selain itu, hasil analisis kemiringan lereng menunjukkan bahwa jalur didominasi oleh kelas lereng sedang hingga curam (±23°–30°), terutama pada bagian tengah hingga mendekati puncak. Informasi spasial yang dihasilkan berupa peta jalur, profil elevasi, dan distribusi kemiringan lereng mampu memberikan gambaran kuantitatif mengenai tingkat kesulitan jalur.
Deteksi Dini Diabetes Mellitus Tipe 2 Pada Usia Dewasa Muda Menggunakan Algoritma Decision Tree - C4.5
The shift in the epidemiological pattern of metabolic diseases is indicated by the increasing incidence of Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) in young individuals. The increasing incidence of glucose metabolism disorders is largely due to changes in modern lifestyles, such as high calorie intake and lack of physical activity. Early detection during productive age is crucial to prevent long-term problems. Based on clinical data, this study created a model for early detection of type 2 diabetes using the Decision Tree C4.5 algorithm. The dataset was filtered for people aged between 20 and 40 years after being obtained from Kaggle. The study phase included data pre-processing, data splitting for testing and training, and model development using entropy and information gain. Accuracy, precision, recall, F1-score, and ROC-AUC were used to evaluate the model. The accuracy was 92.4% and the ROC-AUC was 0.938. The completed model can be used as a data-driven interpretive health screening tool. Keywords: Early diagnosis; Decision Tree algorithm; C4.5; Classification model Abstrak Pergeseran pola epidemiologi penyakit metabolik ditunjukkan oleh meningkatnya kejadian Diabetes Melitus Tipe 2 (T2DM) pada individu muda. Meningkatnya kejadian gangguan metabolisme glukosa sebagian besar disebabkan oleh perubahan gaya hidup modern, seperti pola asupan kalori tinggi dan kurangnya aktivitas fisik. Deteksi dini pada usia produktif sangat penting untuk mencegah masalah jangka panjang. Berdasarkan data klinis, penelitian ini menciptakan model deteksi dini diabetes tipe 2 menggunakan algoritma Decision Tree C4.5. Dataset difilter untuk orang berusia antara 20 dan 40 tahun setelah diperoleh dari Kaggle. Fase studi meliputi pra-pemrosesan data, pemisahan data untuk pengujian dan pelatihan, serta pengembangan model menggunakan entropi dan perolehan informasi. Akurasi, presisi, recall, F1-score, dan ROC-AUC digunakan untuk menilai model tersebut. Akurasinya adalah 92,4% dan ROC-AUC adalah 0,938. Model yang telah selesai dapat digunakan sebagai alat skrining kesehatan interpretatif berbasis data.
Analisis Kesuksesan Reporting Information System Menggunakan Model DeLone & McLean pada Kantor Jasa Penilai Publik
This study examines the extent to which the Reporting Information System (RIS) implemented at the Batam branch of a public appraisal firm has achieved its intended success, evaluated through a simplified version of the DeLone & McLean IS Success Model. A sequential explanatory mixed-method design was adopted, engaging all 16 active system users as participants through a census-based approach, yielding a complete response rate. The study investigates how System Quality and Information Quality shape User Satisfaction, and how satisfaction subsequently translates into Individual Impact, combining regression analysis with in-depth thematic interviews. Findings reveal that all constructs were perceived favorably, with mean scores consistently exceeding 3.9. Information Quality emerged as the dominant predictor of User Satisfaction, which in turn strongly accounted for Individual Impact (R² = 0.82 and 0.62, respectively). Although System Quality exhibited a positive directional effect, its contribution fell short of statistical significance, attributable to the limited sample size and shared variance between predictors. Qualitative evidence reinforced the primacy of Information Quality, reflecting the output-oriented and compliance-critical nature of the system context. To optimize overall system performance, the study recommends addressing server stability issues, restructuring automated report templates, and introducing role-specific interface customization. Keywords: Information Systems; System Success; DeLone & McLean; Information Quality; User Satisfaction. Abstrak Penelitian ini bertujuan mengevaluasi sejauh mana kesuksesan Sistem Informasi RIS yang diimplementasikan pada kantor cabang Batam sebuah perusahaan jasa penilai publik, menggunakan pendekatan model DeLone & McLean yang telah diadaptasi sesuai konteks sistem. Desain penelitian yang digunakan adalah sequential explanatory dengan kombinasi metode kuantitatif dan kualitatif, melibatkan seluruh 16 pengguna aktif sebagai partisipan melalui teknik sensus sehingga diperoleh tingkat respons penuh. Penelitian mengkaji bagaimana System Quality dan Information Quality membentuk User Satisfaction, serta bagaimana kepuasan tersebut selanjutnya berdampak pada Individual Impact, melalui analisis regresi yang diperkuat wawancara tematik mendalam. Hasil penelitian menunjukkan seluruh konstruk berada pada level penilaian yang tinggi dengan rerata konsisten di atas 3,9. Information Quality terbukti menjadi prediktor dominan bagi User Satisfaction, yang kemudian secara kuat memengaruhi Individual Impact (R² = 0,82 dan 0,62). System Quality menunjukkan arah pengaruh positif namun tidak mencapai ambang signifikansi statistik, yang dikaitkan dengan keterbatasan ukuran sampel dan tingginya varians bersama antar prediktor. Bukti kualitatif memperkuat dominasi Information Quality, mencerminkan karakteristik sistem yang berorientasi pada output dalam lingkungan compliance-critical. Guna mengoptimalkan kinerja sistem secara menyeluruh, penelitian merekomendasikan perbaikan stabilitas server, restrukturisasi template laporan otomatis, dan penerapan kustomisasi antarmuka berbasis peran jabatan.
Implementasi Algoritma K-Means Clustering untuk Mengelompokkan Wilayah Produksi Kopi di Jawa Barat
Regional disparities in Arabica coffee output across West Java Province underscore the necessity of evidence-based analytical approaches to systematically map production distribution. This study applies K-means clustering to segment Arabica coffee-producing districts and cities based on their production volumes. The analytical pipeline encompasses data preprocessing, cluster modeling, performance evaluation, and result visualization. Three distinct production tiers emerged from the analysis: low, moderate, and high. A silhouette score of 0.883 confirmed excellent cluster cohesion and separation quality. The novelty of this research lies in its territory-level, data-driven segmentation approach paired with interpretable visualization to inform regional policy. The findings reveal pronounced inter-regional production disparities and offer an empirical foundation for crafting targeted, data-informed, and sustainable development strategies to improve the equity and competitiveness of Arabica coffee production at the regional level. Keywords: K-Means clustering; Arabica coffee; Coffee production; Regional clustering; Data analysis Abstrak Kesenjangan tingkat produksi kopi Arabika antar daerah di Provinsi Jawa Barat mengindikasikan perlunya pendekatan analitis berbasis data untuk memetakan pola sebaran produksi secara sistematis. Penelitian ini menerapkan metode K-means clustering guna mengelompokkan daerah penghasil kopi Arabika berdasarkan volume produksinya. Rangkaian analisis mencakup pra-pemrosesan data, pemodelan cluster, evaluasi performa, dan visualisasi hasil. Tiga kelompok wilayah berhasil terbentuk, yakni kategori produksi rendah, menengah, dan tinggi. Nilai silhouette score sebesar 0,883 mengonfirmasi kualitas pengelompokan yang sangat baik dengan separasi antar cluster yang tegas. Kebaruan penelitian terletak pada penerapan segmentasi berbasis wilayah yang bersifat data-driven serta penyajian visual yang informatif sebagai fondasi pengambilan kebijakan. Temuan ini mengungkap adanya ketimpangan produksi yang nyata antar wilayah sekaligus menyediakan landasan empiris untuk merancang strategi pengembangan kopi Arabika yang lebih tepat sasaran, berbasis data, dan berkelanjutan ditingkat daerah.
Perbandingan Metode Decision Tree dan Logistic Regression dalam Klasifikasi Tingkat Obesitas Berdasarkan Gaya Hidup
This study compares two classification algorithms, Decision Tree and Logistic Regression, to predict obesity levels based on individual lifestyle patterns. The initial dataset consisted of 2,212 data points with 17 attributes, which were then narrowed down to 499 data points with the nine most relevant attributes. After a cleaning process, 498 valid data points were obtained, including demographic information and daily habits, which were then used in the modelling process. To objectively evaluate model performance, a stratified 5-fold cross-validation method was used, along with testing on separate test data. The evaluation results showed that Logistic Regression consistently performed better, with an average accuracy of 0.8755 and an F1-score of 0.8576. In contrast, Decision Tree achieved an accuracy of 0.7851 and an F1-score of 0.7704. The test data also showed a similar pattern, with Decision Tree achieving an accuracy of 0.75 and an F1-score of 0.7534, while Logistic Regression achieved an accuracy of 0.88 and an F1-score of 0.8664. Overall, the results showed that logistic regression performed more consistently and reliably in classifying obesity levels, suggesting that this method may be a superior method for supporting analysis in the healthcare industry. Kata Kunci: Classification; Obesity; Lifestyle; Decision Tree; Logistic Regression Abstrak Studi ini membandingkan dua algoritma klasifikasi, Decision Tree dan Logistic Regression, untuk memprediksi tingkat obesitas berdasarkan pola gaya hidup individu. Dataset awal terdiri dari 2.212 data dengan 17 atribut, yang kemudian diseleksi menjadi 499 data dengan 9 atribut yang paling relevan. Setelah melalui proses pembersihan, diperoleh 498 data valid yang mencakup informasi demografis dan kebiasaan sehari-hari, yang selanjutnya digunakan dalam proses pemodelan. Untuk mengevaluasi kinerja model secara objektif, digunakan metode stratified 5-fold cross-validation serta pengujian pada data uji terpisah. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Logistic Regression secara konsisten berkinerja lebih baik, dengan rata-rata akurasi 0,8755 dan F1-score sebesar 0,8576. Sebaliknya, Decision Tree memperoleh akurasi 0,7851 dan F1-score sebesar 0,7704. Data pengujian juga menunjukkan pola serupa, dengan Decision Tree mencapai akurasi 0,75 dan F1-score sebesar 0,7534, sedangkan Logistic Regression mencapai akurasi 0,88 dan F1-score sebesar 0,8664. Secara keseluruhan, hasil penelitian menunjukkan bahwa regresi logistik berkinerja lebih konsisten dan andal dalam mengklasifikasikan tingkat obesitas, menunjukkan bahwa metode ini mungkin merupakan metode yang lebih unggul untuk mendukung analisis di industri perawatan kesehatan.
Analisis Sentimen Isu Redominasi Rupiah Menggunakan Lexicon Based dan Naïve Bayes
Rupiah redenomination has resurfaced as a strategic issue in Indonesian monetary policy following the announcement of the roadmap by Minister of Finance Purbaya Yudhi Sadewa in 2025. This study aims to analyze public sentiment towards the redenomination issue through a hybrid approach: lexicon based (LBA) based on InSet Lexicon enriched with 217 contextual phrases (“bunker money”, “DPR ketar-ketir”), combined with Naive Bayes based on TF-IDF representation. The primary dataset of 1,087 public comments from YouTube (Isu_Ekonomi_Redominasi.csv) was processed using Sastrawi (stopword removal and stemming). The results show a dominance of positive sentiment (58.3%), driven by the justice frame narrative (redenomination as a tool for exposing corrupt assets), while negative (24.1%) and neutral (17.6%) sentiment reflect concerns over inflation risks and transition confusion. The MNB model achieved an average accuracy of 86.3% in 10-fold cross-validation. The findings reveal that public support is not merely monetary, but rather an expression of collective aspirations for state transparency and accountability. This research demonstrates the effectiveness of a hybrid lexicon-enhanced approach for domain-specific sentiment analysis in Indonesian, while also providing evidence-based policy insights for inclusive policy design. Keywords: Public Sentiment; Twitter Media; Naive Bayes; Visualization Abstrak Redenominasi rupiah kembali mencuat sebagai isu strategis dalam kebijakan moneter Indonesia pasca pengumuman roadmap oleh Menteri Keuangan Purbaya Yudhi Sadewa pada 2025. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen masyarakat terhadap isu redenominasi melalui pendekatan lexicon based berbasis InSet Lexicon yang diperkaya dengan 217 frasa kontekstual (misal: “uang bunker”, “DPR ketar-ketir”), dikombinasikan dengan Naive Bayes berbasis representasi TF-IDF. Dataset primer berupa 1.087 komentar publik dari YouTube (Isu_Ekonomi_Redominasi.csv) diproses menggunakan Sastrawi (stopword removal dan stemming). Hasil menunjukkan dominasi sentimen positif (58,3%), didorong oleh narasi justice frame (redenominasi sebagai alat eksposur aset korupsi), sementara sentimen negatif (24,1%) dan netral (17,6%) mencerminkan kekhawatiran atas risiko inflasi dan kebingungan transisi. Model Naive Bayes mencapai akurasi rata-rata 86,3% dalam 10 fold cross validation. Temuan mengungkap bahwa dukungan publik tidak hanya bersifat teknis moneter, melainkan ekspresi aspirasi kolektif terhadap transparansi dan akuntabilitas negara. Penelitian ini membuktikan bahwa pendekatan lexicon efektif untuk analisis sentimen domain spesifik dalam Bahasa Indonesia, sekaligus memberikan policy insight berbasis bukti untuk desain kebijakan inklusif.
Pengembangan Aplikasi Sistem E-Commerce Percetakan Dengan Fitur Editor Desain Kustom Produk
The development of information technology is driving transformation in the printing industry, especially product customization services. PT Cetakin Biar Danta still faces various obstacles because the customization process is carried out through third-party applications or communication with the admin, causing service delays, operational inefficiencies, and increasing the potential for production errors due to miscommunication between customers and the printing company. The research aims to develop a WordPress-based printing e-commerce system with the integration of a custom product design editor as a solution to optimize the customization and ordering flow. The development method used is the Software Development Life Cycle (SDLC) waterfall, including needs analysis, system design, implementation, and system quality testing. The result of the research is an e-commerce platform where customers can select products, design designs according to their wishes, continue transactions through the checkout and payment process in an integrated manner. This system helps the company expand its market reach, accelerate service, and increase competitiveness in the digital era. It is expected to become a reference for other printing companies in adopting technology to improve service quality and meet customer needs. Keywords: Custom design editor; E-commerce printing; Process optimization; Waterfall; WordPress Abstrak Perkembangan teknologi informasi mendorong transformasi dalam industri percetakan, terutama layanan kustomisasi produk. PT Cetakin Biar Danta masih menghadapi berbagai kendala karena proses kustomisasi dilakukan melalui aplikasi pihak ketiga atau komunikasi dengan admin sehingga menyebabkan keterlambatan layanan, inefisiensi operasional, serta meningkatkan potensi kesalahan produksi akibat miskomunikasi antara pelanggan dan pihak percetakan. Penelitian bertujuan mengembangkan sistem e-commerce percetakan berbasis WordPress dengan integrasi editor desain kustom produk sebagai solusi mengoptimalkan alur kustomisasi dan pemesanan. Metode pengembangan yang digunakan adalah Software Development Life Cycle (SDLC) waterfall, meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian kualitas sistem. Hasil penelitian adalah platform e-commerce dimana pelanggan dapat memilih produk, merancang desain sesuai keinginan, melanjutkan transaksi hingga proses checkout dan pembayaran secara terintegrasi. Sistem ini membantu perusahaan memperluas jangkauan pasar, mempercepat pelayanan, dan meningkatkan daya saing di era digital. Diharapkan dapat menjadi rujukan perusahaan percetakan lain dalam mengadopsi teknologi guna meningkatkan kualitas layanan serta memenuhi kebutuhan pelanggan.
Sistem Pakar Pendeteksi Penyakit Pernapasan Menggunakan Gradient Boosting dan Metode CNN
Abstract Respiratory diseases are among the most common illnesses in the community and are often underestimated. Low public awareness of respiratory diseases has led to a spike in mortality rates due to chronic respiratory diseases and slow treatment. One of the obstacles currently faced is that the manual diagnosis system takes a long time and requires limited specialist expertise. This study provides an expert system that can be used to detect respiratory tract diseases with two different types of input data. The Gradient Boosting algorithm is applied to improve diagnostic accuracy based on clinical data, while the CNN method is used to identify diseases using automatic features by extracting chest X-ray images. This study uses a dataset from Kaggle, which produces a data accuracy rate of 99.7% using Gradient Boosting and 95.93% using the CNN method. The accuracy results from each method show that this system can provide accurate respiratory disease detection results. Keywords: CNN; Gradient Boosting; Respiratory Disease; Expert System Abstrak Penyakit pernapasan merupakan salah satu penyakit yang sering ditemui di kalangan masyarakat dan sering diremehkan. Rendahnya tingkat kesadaran masyarakat terhadap penyakit pernapasan menyebabkan melonjaknya tingkat kematian, dikarenakan penyakit pernapasan kronis dan penanganan yang lambat. Kendala yang dihadapi saat ini salah satunya yaitu sistem diagnosis manual yang digunakan memerlukan waktu yang lama serta keahlian spesialis yang terbatas. Penelitian ini menyediakan sistem pakar yang dapat digunakan untuk mendeteksi penyakit saluran pernapasan dengan dua jenis data input yang berbeda. Algoritma Gradient Boosting diterapkan untuk meningkatkan akurasi diagnostik berdasarkan data klinis, sedangkan metode Convolutional Neural Networks (CNN) digunakan untuk mengidentifikasi penyakit menggunakan fitur otomatis dengan mengekstrak citra rontgen dada. Penelitian ini menggunakan dataset dari Kaggle, yang menghasilkan tingkat akurasi data sebesar 99,7% menggunakan Gradient Boosting dan 95,93% menggunakan metode CNN. Tingkat akurasi dari masing-masing metode menunjukkan bahwa sistem ini dapat memberikan hasil deteksi penyakit pernapasan yang akurat.
Implementasi Algoritma ARIMA dan LSTM pada Dashboard Prediksi Saham Berbasis Web
The volatility of banking stock prices poses challenges for investors in making the right analytical decisions, especially due to the lack of availability of flexible and data-based prediction tools. This research aims to design and build a web-based stock price prediction system that integrates two algorithms at once, namely Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Long Short-Term Memory (LSTM), in one integrated dashboard. The system development is carried out using the System Development Life Cycle (SDLC) method of the Waterfall model, covering the stages of needs analysis, design, implementation, and testing. The system leverages the Yahoo Finance API for automatic market data updates, eliminating reliance on manual file uploads. The test results showed that all functional features were valid, and the accuracy evaluation on BBCA shares proved that LSTM produced a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 1.12%, superior to ARIMA which obtained a MAPE of 1.85%. The system provides investors with greater analytical flexibility. Keywords: Stock Prediction; Multi-Model; Yahoo Finance API; Web-Based; Waterfall. Abstrak Volatilitas harga saham perbankan menimbulkan tantangan bagi investor dalam mengambil keputusan analitis yang tepat, terutama akibat minimnya ketersediaan alat bantu prediksi yang fleksibel dan berbasis data terkini. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem prediksi harga saham berbasis web yang mengintegrasikan dua algoritma sekaligus, yaitu Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Long Short-Term Memory (LSTM), dalam satu dashboard terpadu. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode System Development Life Cycle (SDLC) model Waterfall, mencakup tahap analisis kebutuhan, desain, implementasi, dan pengujian. Sistem memanfaatkan Yahoo Finance API untuk pembaruan data pasar secara otomatis, sehingga menghilangkan ketergantungan pada unggah file manual. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fitur fungsional berjalan valid, dan evaluasi akurasi pada saham BBCA membuktikan bahwa LSTM menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 1,12%, lebih unggul dibandingkan ARIMA yang memperoleh MAPE 1,85%. Sistem ini memberikan fleksibilitas analisis yang lebih luas bagi investor.
Implementasi Least Squares Support Vector Machine dan SMOTE untuk Klasifikasi Kesehatan Mental
Mental health disorders such as depression, anxiety, and stress are global problems that require accurate early detection. This study proposes a mental health classification model using machine learning algorithms based on data from the Depression Anxiety Stress Scales (DASS-42) questionnaire and respondent demographic features. The main method used is Least Squares Support Vector Machine (LSSVM) combined with Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) and Backward Elimination feature selection. From testing on 39,775 respondent data, Backward Elimination successfully reduced more than 40% of the feature dimensions by selecting the most statistically significant attributes (p-value < 0.05). Oversampling with SMOTE proved successful in overcoming class imbalance in minority labels. Performance evaluation showed that LSSVM using the Radial Basis Function (RBF) kernel provided the most optimal results compared to the Linear and Polynomial kernels, with an F1-Score of 83.96% for Depression, 77.30% for Anxiety, and 82.00% for Stress. This proposed model contributes to the development of a more computational, efficient, and accurate mental health screening system. Keywords: Backward Elimination; DASS-42; LSSVM; Mental Health; SMOTE Abstrak Gangguan kesehatan mental seperti depresi, kecemasan, dan stres merupakan masalah global yang memerlukan deteksi dini yang akurat. Penelitian ini mengusulkan model klasifikasi tingkat kesehatan mental menggunakan algoritma machine learning berdasarkan data kuesioner Depression Anxiety Stress Scales (DASS-42) dan fitur demografis responden. Metode utama yang digunakan adalah Least Squares Support Vector Machine (LSSVM) yang dikombinasikan dengan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dan seleksi fitur Backward Elimination. Dari pengujian terhadap 39.775 data responden, Backward Elimination berhasil mereduksi lebih dari 40% dimensi fitur dengan menyeleksi atribut yang paling signifikan secara statistik (p-value < 0.05). Oversampling dengan SMOTE terbukti berhasil mengatasi ketidakseimbangan kelas pada label minoritas. Evaluasi kinerja menunjukkan bahwa LSSVM menggunakan kernel Radial Basis Function (RBF) memberikan hasil paling optimal dibandingkan kernel Linear dan Polynomial, dengan pencapaian F1-Score sebesar 83.96% untuk Depresi, 77.30% untuk Kecemasan, dan 82.00% untuk Stres. Model yang diusulkan ini berkontribusi dalam pengembangan sistem screening kesehatan mental yang lebih komputasional, efisien, dan akurat.