JIP (Jurnal Informatika Polinema) JIP (Jurnal Informatika Polinema) intended as a means for researchers, academics, and practitioners to publish the latest research results or findings, concepts and ideas regarding Information Technology Application Development. JIP is currently accredited to SINTA 4 with decree SK Kemenristekdikti Nomor 28/E/KPT/2019 and indexed internationally by Google Scholar, Dimensions, BASE and Crossref. This journal is published 4 times a year, month of publication of the article: No. 1. November, No. 2. February, No. 3. May, No. 4. August. Articles published through a single blind review process and plagiarism checker (maximum similarity limit 20%). This journal uses the Digital Archieving Policy: Public Knowledge Project Preservation Network (PKP PN). ISSN: 2614-6371 | E-ISSN: 2407-070X DOI: https://doi.org/10.33795/jip (Crossref)
Rancang Bangun Prototipe Sistem Pemantauan Parkir Real-Time Berbasis Internet Of Things (IoT)
Perkembangan teknologi pada era Revolusi Industri 4.0 mendorong pemanfaatan sistem cerdas berbasis Internet of Things (IoT) dalam pengelolaan fasilitas publik, termasuk sistem parkir. Di lingkungan kampus, pengelolaan parkir yang masih dilakukan secara manual menyulitkan pemantauan ketersediaan lahan parkir secara real-time dan berpotensi menimbulkan ketidakteraturan. Berdasarkan data internal kampus tahun 2025, jumlah mahasiswa dan pegawai aktif mencapai sekitar 352 orang, sementara kapasitas lahan parkir hanya mampu menampung sekitar 250 kendaraan. Ketidakseimbangan ini menyebabkan kepadatan parkir yang tinggi, terutama pada jam perkuliahan pagi hingga siang hari, sehingga diperlukan sistem pemantauan parkir yang lebih efektif dan terintegrasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun prototipe sistem pemantauan parkir real-time berbasis IoT yang terintegrasi dengan database, dashboard web, dan aplikasi mobile. Metode penelitian yang digunakan meliputi tahapan identifikasi masalah, studi literatur, pengembangan prototipe, uji coba dan evaluasi, revisi dan pengembangan, serta implementasi sistem. Sistem yang dikembangkan memanfaatkan sensor RFID, mikrokontroler, indikator lampu, LCD, speaker, serta koneksi jaringan untuk mengirimkan data ke server database. Hasil pengujian menunjukkan bahwa jarak efektif pembacaan sensor RFID berada pada kisaran 1–2 cm, sedangkan pada jarak di atas 3 cm sensor tidak dapat mendeteksi kartu secara valid. Integrasi sistem dengan database menunjukkan kinerja stabil dengan rata-rata waktu tampilan data pada LCD sebesar 1,16 detik dan waktu penyimpanan data ke database sebesar 3,86 detik. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan pemantauan parkir secara cepat dan sinkron, sehingga berpotensi mendukung implementasi sistem parkir cerdas dalam konsep smart campus.
Copyright (c) 2026 Jurnal Informatika Polinema
Behavior and Person Sensing System Based on Computer Vision
In modern industrial environments, effective supervision of worker attendance and activity is essential to ensure safety and optimize productivity. Inadequate monitoring can lead to increased workplace accidents and reduced operational efficiency. To address these challenges, we propose an intelligent monitoring system leveraging computer vision techniques, implemented using PyTorch and the YOLO (You Only Look Once) object detection framework. The system utilizes video input from CCTV or cameras installed in the workspace and performs real-time analysis through several key modules: (i) Worker Counting, which detects and counts the number of employees present; (ii) Activity Detection, which classifies workers as actively working or idle (e.g., sleeping or using mobile phones); (iii) Fall Detection, which identifies and alerts the server in case of worker falls; and (iv) Absent Detection, which tracks and flags workers who leave the monitored area. Detection results and relevant video segments are automatically archived in local storage, enabling retrospective review and continuous monitoring. By integrating these modules, the proposed system aims to enhance workplace safety, support real-time remote supervision, and improve overall operational effectiveness in industrial settings.
Model Prediksi Churn Pelanggan Indibiz Menggunakan Regresi Logistik dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost)
Kebutuhan digitalisasi yang semakin pesat mendorong PT. Telekomunikasi Indonesia (Persero) Tbk menghadirkan IndiBiz sebagai layanan internet berbasis fiber untuk mendukung transformasi digital UMKM. Namun, meningkatnya persaingan industri telekomunikasi menimbulkan risiko churn pelanggan yang berpotensi menurunkan pendapatan dan loyalitas. Penelitian ini bertujuan membangun dan membandingkan model prediksi churn menggunakan Regresi Logistik dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost), mengidentifikasi tingkat risiko churn pelanggan, serta mengembangkan dashboard interaktif berbasis Streamlit sebagai pendukung pengambilan keputusan. Metode yang digunakan adalah klasifikasi biner pada data pelanggan IndiBiz dengan evaluasi menggunakan akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa XGBoost memiliki performa lebih baik dengan akurasi 83%, recall 0,58, dan F1-score yang lebih tinggi dibandingkan Regresi Logistik (akurasi 81% dan recall 0,56). Namun, nilai precision yang sangat tinggi dan recall yang relatif rendah pada kedua model mengindikasikan kecenderungan model yang konservatif serta kemungkinan ketidakseimbangan kelas, sehingga masih terdapat pelanggan churn yang tidak terdeteksi. Model XGBoost mengelompokkan pelanggan ke dalam kategori risiko churn tinggi (14.255 pelanggan), sedang (3.418 pelanggan), dan rendah (889 pelanggan). Interpretasi menggunakan SHAP menunjukkan bahwa Lama_Berlangganan_Bulan, PAKET_DIGI, dan STO merupakan faktor utama yang memengaruhi churn. Implementasi model dalam dashboard berbasis Streamlit memungkinkan eksplorasi data dan prediksi secara interaktif. Penelitian ini berkontribusi dalam mendukung strategi retensi pelanggan berbasis data, meskipun masih diperlukan pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan kemampuan deteksi churn.
Improving Customer Churn Detection Through Balanced Ensemble Learning
Predicting customer churn represents a major challenge for telecommunication providers, driven by fierce market competition and frequent customer switching that can significantly threaten long-term revenue stability. Failure to accurately identify customers with high churn potential often leads to ineffective retention strategies. This study examines the effectiveness of integrating data balancing techniques with ensemble learning models to enhance churn prediction performance on imbalanced datasets. A quantitative experimental method is applied using a publicly available telecommunications dataset. The preprocessing phase focuses on handling incomplete records, transforming categorical attributes into numeric representations, and scaling feature values to improve data quality. To address class imbalance, the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) is applied exclusively to the training data. The study evaluates three classifiers, including Logistic Regression as a baseline and two ensemble methods, Extreme Gradient Boosting (XGBoost) and Light Gradient Boosting Machine (LightGBM). Model performance is examined using several evaluation metrics such as accuracy, precision, recall, F1-score, and the Area Under the ROC Curve (AUC). The results reveal that ensemble learning approaches outperform Logistic Regression, particularly with respect to recall and AUC performance. LightGBM achieves the best overall performance and demonstrates stable predictive capability across all evaluation measures. Feature importance analysis reveals that customer tenure and billing-related attributes, including monthly charges and total charges, are dominant factors influencing churn behavior. These results demonstrate that integrating data balancing techniques with ensemble learning methods offers a robust and effective solution for supporting proactive customer retention initiatives in the telecommunications sector.
Analisis Pemakaian Spare Part Alat Berat Mengunakan Simple Moving Average
Pengelolaan suku cadang alat berat merupakan faktor vital dalam menjaga produktivitas operasional industri. Keterlambatan pengadaan komponen akibat pengelolaan stok yang masih manual seringkali memicu terjadinya downtime yang merugikan perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang bangun sistem Dashboard Analitik Berbasis Web yang mengintegrasikan algoritma Simple Moving Average (SMA) untuk memprediksi kebutuhan suku cadang di masa depan. Metode pengembangan sistem menggunakan model Waterfall dengan implementasi bahasa pemrograman Node.js pada backend dan React.js pada frontend. Evaluasi akurasi peramalan dilakukan dengan membandingkan data aktual dan hasil prediksi menggunakan parameter Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Squared Error (RMSE) melalui simulasi variasi periode waktu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SMA valid diterapkan, di mana periode 4 bulan (N=4) memberikan tingkat akurasi terbaik dengan nilai MAE dan RMSE terendah sebesar 0.75 dibandingkan periode lainnya. Implementasi sistem ini terbukti efektif dalam menyajikan informasi stok secara aktual dan membantu manajemen dalam pengambilan keputusan pengadaan barang yang lebih cepat dan presisi guna meminimalisir risiko kekosongan stok.
Penilaian Kinerja dan Rekomendasi Reksa Dana Pasar Uang Menggunakan Random Forest-EDAS
Perkembangan industri reksa dana di Indonesia mendorong kebutuhan akan metode evaluasi kinerja dan rekomendasi investasi yang objektif dan berbasis data. Penelitian bertujuan untuk mengintegrasikan metode machine learning Random Forest dan sistem pendukung keputusan Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS) dalam menilai kinerja serta memberikan rekomendasi investasi reksa dana pasar uang. Data yang digunakan berupa data historis 29 produk reksa dana pasar uang yang diperoleh dari platform investasi Bibit. Random Forest digunakan untuk mengklasifikasikan kinerja reksa dana ke dalam tiga kategori, yaitu rendah, sedang, dan tinggi, berdasarkan indikator return, risiko, dan dana kelolaan. Selanjutnya, hasil klasifikasi tersebut, diintegrasikan dengan metode EDAS untuk menentukan peringkat dan tingkat rekomendasi investasi berdasarkan enam kriteria utama. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest memiliki performa klasifikasi yang sangat baik dengan nilai akurasi, precision, recall, dan F1-score sebesar 1,00 serta rata-rata akurasi 5-fold cross validation sebesar 93,33%. Metode EDAS berhasil menghasilkan rekomendasi investasi yang konsisten dengan hasil penilaian kinerja. Dengan demikian, integrasi Random Forest dan EDAS terbukti efektif sebagai pendekatan terpadu dalam penilaian kinerja dan rekomendasi investasi reksa dana pasar uang berbasis data.
Optimasi Arsitektur DETR dan Augmentasi On-the-Fly untuk Deteksi Alfabet BISINDO
Penelitian ini membahas penerapan Detection Transformer (DETR) yang dioptimasi dan dikombinasikan dengan augmentasi data on-the-fly untuk mendeteksi alfabet Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) pada skenario real-time. Eksperimen dilakukan menggunakan dataset alfabet BISINDO yang terdiri dari 1.300 data dari 26 kelas (A–Z) dengan anotasi bounding box yang dikumpulkan secara mandiri pada lingkungan indoor terkontrol. Optimasi DETR dilakukan dengan menyederhanakan arsitektur dari konfigurasi standar menjadi 1 layer transformer encoder, 1 layer transformer decoder, dan 25 object queries untuk meningkatkan efisiensi inferensi. Augmentasi data on-the-fly diterapkan pada tahap pelatihan untuk memperkaya variasi data. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik berbasis COCO menggunakan pustaka PyCOCOtools pada data uji serta pengujian real-time menggunakan input video frame-per-frame dari kamera. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model tanpa augmentasi memperoleh nilai AP50 sebesar 0,987 pada data uji, sedangkan model dengan augmentasi on-the-fly memperoleh nilai AP50 sebesar 0,848. Meskipun nilai AP50 pada evaluasi statis menurun, hasil pengujian real-time menunjukkan bahwa model dengan augmentasi data on-the-fly menghasilkan deteksi yang lebih sesuai dibandingkan model tanpa augmentasi. Selain itu, optimasi arsitektur menghasilkan kecepatan inferensi hingga 58 FPS pada GPU dan 8 FPS pada CPU. Hasil ini menunjukkan bahwa penerapan DETR yang dioptimasi dan augmentasi data on-the-fly dapat digunakan untuk mendeteksi alfabet BISINDO pada skenario real-time.
Klasifikasi Koleksi Perpustakaan Berbasis Dewey Decimal Classification Menggunakan Algoritma TF-RF dan K-Nearest Neighbor
Perpustakaan Politeknik Negeri Banyuwangi memiliki banyak koleksi buku dari berbagai bidang keilmuan yang terus bertambah setiap tahunnya. Pertambahan koleksi ini menimbulkan tantangan dalam proses pengklasifikasian buku yang masih dilakukan secara manual, sehingga memakan waktu dan tenaga yang besar. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi koleksi perpustakaan berbasis Dewey Decimal Classification (DDC) menggunakan algoritma Term Frequency-Relevance Frequency (TF-RF) dan K-Nearest Neighbor (kNN). Data yang digunakan berupa judul buku berbahasa Indonesia dengan jumlah 4056 data pada 73 label. Prosesnya dimulai dari pre-processing, ekstraksi fitur menggunakan TF-RF untuk mengukur relevansi kata kunci dan pengklasifikasian model dengan kNN, serta evaluasi performa model dengan K-Fold Cross validation 10. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem klasifikasi yang dikembangkan mampu menghasilkan akurasi terbaik sebesar 74,38% dan presisi 78,91% dengan tunning parameter menggunakan pendekatan GridSearch pada parameter K=1 yang diperoleh pada skenario ketiga dengan 7 kelas dan 2831 data. Penelitian ini membuktikan bahwa kombinasi TF-RF dan KNN efektif diterapkan untuk klasifikasi teks koleksi buku.
Evaluasi Model GRU untuk Prediksi IHSG Menggunakan Fitur Indeks DJIA
Pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) sangat dinamis dan volatil karena dipengaruhi oleh berbagai faktor makroekonomi domestik dan global, sehingga diperlukan model prediksi yang akurat. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengevaluasi kinerja model GRU dalam memprediksi nilai IHSG dengan menambahkan fitur variabel makroekonomi global, yaitu indeks DJIA. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Gated Reccurent Unit, yang akan diuji menggunakan berbagai rasio pembagian data dan skenario pengujian arsitektur serta hyperparameter. Hasil model terbaik ditemukan pada skenario pengujian dengan rasio pembagian data 80:10:10, dua lapisan GRU dengan unit 32 dan 64, serta learning rate 0,01 yang memperoleh nilai evaluasi MSE 6.392,1084, RMSE 79.9507, dan MAPE 0.9027%. Temuan studi ini menunjukkan bahwa meningkatkan kompleksitas model dengan menambah lapisan tidak selalu akan meningkatkan akurasi dan berpotensi menyebabkan overfitting, sementara pemilihan learning rate yang tepat juga memiliki dampak signifikan pada konvergensi model. Penelitian ini menjelaskan bahwa model GRU yang memiliki konfigurasi seimbangan dan hyperparamter yang optimal akan menghasilkan prediksi IHSG yang lebih akurat. Penambahan fitur makroekonomi global seperti DJIA juga akan berkontribusi baik dalam menangkap pengaruh dinamika pasar global terhadap pasar saham Indonesia.
Evaluasi Kinerja Deteksi Penyakit Buah Cabai Rawit Berbasis Citra
Penyakit pada buah cabai rawit sering sulit diidentifikasi secara manual dikarenakan kemiripan gejala visual antar penyakit dan keterbatasan informasi mengenai lokasi gejala pada buah. Riset ini mempunyai tujuan guna melakukan pengembangan sistem deteksi penyakit buah cabai rawit berbasis citra digital memakai metode Single Shot Detector (SSD). Metode ini digunakan karena dapat melakukan klasifikasi objek sekaligus menentukan lokasi gejala dalam satu proses. Dataset yang dipakai mencakup atas 1.200 citra yang digolongkan atas tiga kategori, yakni buah sehat, antraknosa, dan serangan lalat buah, yang diperoleh langsung dari kondisi lapangan. Proses pengembangan meliputi pengumpulan data, anotasi, pembagian dataset, pelatihan model, serta evaluasi memakai metrik precision, recall, F1-Score, serta mean Average Precision (mAP). Hasil pengujian menunjukkan bahwa model terbaik diperoleh pada konfigurasi optimizer AdamW dengan skema learning rate dinamis, dengan nilai mAP sebesar 83,78%. Sistem yang dikembangkan mampu menampilkan hasil deteksi berupa kategori penyakit, confidence score, serta bounding box yang menunjukkan lokasi gejala pada buah. Implementasi dalam aplikasi berbasis web menunjukkan bahwa sistem dapat digunakan untuk proses identifikasi secara praktis. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemanfaatan metode deteksi objek untuk identifikasi penyakit tanaman berbasis citra lapangan. Pengembangan berikutnya mampu difokuskan terhadap penambahan dataset serta peningkatan kekuatan model guna memberi pembedaan objek dengan karakteristik visual yang serupa.
Perancangan Arsitektur Cache-Aside Menggunakan Redis pada Sistem Informasi Akademik: Studi Prototipe dan Simulasi Beban
Sistem informasi akademik, khususnya pada modul Kartu Rencana Studi (KRS), kerap mengalami lonjakan trafik ekstrem di awal semester. Arsitektur konvensional yang sepenuhnya bergantung pada basis data relasional berpotensi mengalami masalah latensi akibat antrean input/output (I/O) disk pada kondisi konkurensi tinggi. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan prototipe arsitektur Cache-Aside menggunakan Redis sebagai cache layer pada sistem backend berbasis Python (Flask). Untuk mengevaluasi perilaku arsitektur, dibangun model simulasi di mana latensi akses basis data (500 ms) dan latensi akses cache (5 ms) ditetapkan berdasarkan karakteristik tipikal yang dilaporkan dalam literatur. Pengujian beban dilakukan menggunakan Locust dengan simulasi 1.000 pengguna konkuren dan spawn rate 100 pengguna per detik. Hasil simulasi menunjukkan bahwa arsitektur Cache-Aside mampu menurunkan waktu respons rata-rata dari 507,52 ms (tanpa cache) menjadi 9,12 ms (dengan cache), meningkatkan throughput dari 385,71 menjadi 483,03 request per detik, serta mempertahankan zero failure rate pada kedua skenario. Distribusi persentil menunjukkan konsistensi performa: p95 turun dari 520 ms menjadi 13 ms. Hasil ini mengonfirmasi bahwa pola Cache-Aside secara arsitektural efektif dalam mengalihkan beban kerja dari penyimpanan berbasis disk ke memori pada skenario lonjakan trafik akademik. Validasi lebih lanjut dengan infrastruktur MySQL dan Redis sesungguhnya diperlukan untuk mengonfirmasi parameter simulasi.
Analisis Performa DETR untuk Deteksi Penyakit pada Buah Kakao Menggunakan Dataset Lokal
Kakao merupakan komoditas perkebunan bernilai ekonomi tinggi, namun ancaman infeksi penyakit pada tanaman seringkali memicu penurunan drastis terhadap kualitas maupun kuantitas hasil panen buah kakao. Selama ini, upaya identifikasi dini cenderung mengandalkan observasi visual secara manual yang tidak hanya memakan banyak waktu, melainkan juga sangat rentan terhadap bias subjektivitas pengamat. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, studi ini mengusulkan inovasi otomatisasi deteksi penyakit pada buah kakao dengan memanfaatkan teknologi computer vision, secara khusus mengimplementasikan algoritma Detection Transformer (DETR) berbasis pengolahan citra RGB. Metode penelitian yang dilakukan meliputi pengumpulan dataset citra kakao, preprocessing, anotasi bounding box pada citra, pelatihan model, dan pengujian model. Model DETR dilatih selama 300 epoch dengan menggunakan 720 citra yang dibagi ke dalam data train, validation, dan test dengan perbandingan sebesar 70:15:15. Selanjutnya dilakukan pengukuran kinerja dengan menggunakan metrik mean Average Precision (mAP). Hasil eksperimen menunjukkan performa yang sangat kompetitif, dengan model berhasil memperoleh nilai mean Average Precision (mAP) sebesar 0.86. Kesimpulan dari penelitian ini membuktikan bahwa arsitektur berbasis transformer mampu memberikan keunggulan dalam ekstraksi fitur penyakit kakao dengan tingkat konvergensi yang stabil meskipun dalam keterbatasan parameter pelatihan. Efektivitas yang dihasilkan memberikan kontribusi signifikan bagi pengembangan sistem monitoring pertanian cerdas yang handal dan ekonomis untuk diimplementasikan dalam skala perkebunan secara nyata.
Fuzzy Inference with Probabilistic Rule Weighting to Assess Paragliding Viability Based on Weather Variables
Paragliding is an extreme sport and tourism activity that is influenced by unpredictable and dynamic weather conditions, requiring a method capable of systematically handling this uncertainty to assist tourists and novice pilots in making flight scheduling decisions. This study focuses on experimenting with the application of probabilistic fuzzy logic in assessing the feasibility of paragliding in the Mount Banyak area, Batu City. The developed system combines the concept of fuzzification to model the uncertainty of meteorological parameters with a probabilistic approach at the inference stage to represent the level of confidence in each rule used. The experiment was conducted using actual weather data obtained through an Application Programming Interface (API) from open meteorological sources. The output of this method is a recommendation in three categories: “safe”, “caution,” and “dangerous.” Testing was conducted by comparing the system's predictions with actual data in the field and showed a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 9,77%. As a result, this system is capable of providing quick and accurate assessments that aid decision-making to improve the safety and operational efficiency of paragliding in the region. This approach shows broad application potential in other weather-based tourism fields, as well as supporting the development of environmentally friendly and sustainable technologies.
Pengembangan Aplikasi E-SPMI (Sistem Penjaminan Mutu Internal) Audit Berbasis Web Politeknik Negeri Malang
Di era globalisasi, perguruan tinggi diwajibkan untuk menerapkan Sistem Penjaminan Mutu Internal (SPMI) yang efektif untuk menjaga kualitas pendidikan. Proses audit mutu internal (AMI) yang masih dilakukan secara manual sering menimbulkan permasalahan, seperti keterlambatan, kurang transparansi, dan kesulitan dalam memantau hasil audit. Pengembangan ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi E-SPMI berbasis web yang dapat membantu proses audit mutu internal di Perguruan Tinggi, khususnya dalam mengelola dokumen, pengisian dokumen, serta validasi oleh auditor, auditee, dan P2MPP. Metode pengembangan yang digunakan adalah Agile Development, dari analisis kebutuhan, deskripsi sistem, dan proses bisnis dari sebelum dan sesudah penggunaan system SPMI, perancangan sistem menggunakan UML dan wireframe, implementasi menggunakan bahasa Laravel dan MySQL. Setelah perancangan system, di implementasikan database yang digunakan, dan implementasi system, serta pengujian dengan Blackbox Testing, Performance Testing, dan User Acceptance Test (UAT). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu berjalan sesuai kebutuhan pengguna, dengan 106 skenario pengujian blackbox berhasil, hasil UAT memperoleh skor 89,5% , serta performa sistem yang stabil pada saat diuji beban, seperti load testing, penggunaan banyak user secara bersamaan. Dengan demikian, aplikasi E-SPMI Audit berbasis web ini dapat digunakan dalam membantu proses audit mutu internal.
Pengembangan Aplikasi Web Machine Learning Berbasis Web untuk Server Pendeteksi Malware Android
Meningkatnya jumlah perangkat Android berbanding lurus dengan meningkatknya ancaman malware pada sistem Android. Peningkatan jumlah malware pada sistem Android saat ini menuntut solusi berupa sistem deteksi malware yang andal. Beberapa penelitian sebelumnya telah melakukan analisis statis dalam mendeteksi malware Android menggunakan Machine Learning (ML) yang fokus pada perbandingan dan peningkatan akurasi. Namun sampai saat ini belum ada penelitian yang mengembangkan antarmuka server ML sebagai wadah operasional yang efektuf untuk mendeteksi ini, khususnya yang memanfaatkan analisis system calls. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi server Machine Learning untuk mendeteksi malware Android berbasis web menggunakan framework Django. Penelitian ini melibatkan tahapan pengembangan perangkat lunak dengan metode Waterfall meliputi studi literatur, analisis, perancangan, implementasi, dan pengujian. Untuk memvalidasi operasional sistem, dilakukan pengujian fungsional dengan pendekatan Black-Box Testing. Metode black-box digunakan untuk memastikan setiap fitur bekerja sesuai spesifikasi dari perspektif pengguna. Sistem ini menyediakan fungsi bagi administrator, meliputi: otentikasi pengguna (termasuk reset password), aktivasi deteksi menggunakan klasifikasi, pencarian data, klasifikasi otomatis, dan visualisasi statistik data melalui grafik batang. Hasil pengujian fungsional sistem dengan pendekatan black-box testing menunjukkan bahwa sistem web berhasil melakukan deteksi malware pada Android melalui klasifikasi otomatis yang diterapkan menggunakan ML. Semua fungsi utama sistem berjalan dengan valid dan efektif, serta berhasil memenuhi seluruh kebutuhan fungsional yang telah didefinisikan.
Optimasi Query RDF Melalui Transformasi Kolumnar Parquet Menggunakan Apache Spark
Perkembangan teknologi Semantic Web mendorong peningkatan signifikan dalam produksi metadata terstruktur yang direpresentasikan menggunakan Resource Description Framework (RDF). Seiring dengan pertumbuhan volume data RDF yang semakin besar, proses querying terhadap dataset RDF dalam format teks seperti N-Triples menghadapi berbagai kendala performa, terutama akibat mekanisme full table scan pada pemrosesan query, terutama saat query bersifat selektif. Kondisi ini menyebabkan peningkatan beban Input/Output (I/O), latensi eksekusi yang tinggi, serta pemanfaatan sumber daya komputasi yang kurang optimal. Meskipun berbagai pendekatan optimasi RDF telah dikembangkan, sebagian besar penelitian masih terfokus pada level algoritma query dan sistem triple store khusus, sehingga belum banyak mengeksplorasi pendekatan optimasi berbasis format penyimpanan kolumnar pada platform distributed computing modern seperti Apache Spark. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan Proof of Concept (PoC) transformasi RDF ke format Parquet dengan partitioning berbasis predikat menggunakan Apache Spark untuk meningkatkan efisiensi query RDF. Metode yang digunakan adalah pendekatan eksperimental kuantitatif dengan membandingkan performa query pada dataset RDF sebelum dan sesudah penerapan optimasi. Dataset yang digunakan berasal dari DBpedia Mapping-Based Objects yang tersedia melalui DBpedia Databus dalam format N-Triples dan terdiri dari jutaan triple RDF yang merepresentasikan relasi antar entitas pada knowledge graph DBpedia. Proses optimasi dilakukan dengan mentransformasikan dataset ke format kolumnar Parquet serta menerapkan partitioning berbasis predikat pada platform Apache Spark. Evaluasi dilakukan melalui enam skenario query berbasis predikat tunggal, yaitu team, careerStation, birthPlace, subdivision, country, dan starring. Hasil pengujian mengonfirmasi bahwa secara arsitektural, pendekatan yang diusulkan mampu menghindari full table scan melalui mekanisme partition pruning, menghasilkan rata-rata peningkatan performa waktu eksekusi sebesar 99.87% pada skala data uji. Waktu eksekusi juga turun drastis dari rentang 224–234 detik menjadi sekitar 0.18–0.58 detik. Temuan awal ini membuktikan bahwa kombinasi format kolumnar dan partitioning memiliki potensi fundamental yang efektif. Penelitian ini meletakkan dasar eksperimental yang valid, yang ke depannya perlu dievaluasi lebih lanjut pada dataset berskala masif dan skenario query multi-join yang lebih kompleks untuk menguji batas skalabilitasnya.
Optimasi SVM-PSO untuk Identifikasi Penyakit Tanaman Kedelai
Penurunan hasil produksi tanaman kedelai umumnya dipengaruhi oleh serangan berbagai jenis penyakit, sehingga dibutuhkan suatu metode identifikasi yang mampu bekerja secara cepat, tepat, dan konsisten. Penelitian ini berfokus pada kategorisasi penyakit yang menyerang tanaman kedelai, dengan menerapkan algoritma Support Vector Machine (SVM) yang telah disempurnakan melalui pendekatan Particle Swarm Optimization (PSO).. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 35 jenis gejala yang dipetakan ke dalam 14 kategori penyakit berdasarkan nilai tingkat kepercayaan dengan rentang antara 0 hingga 1. Setiap gejala direpresentasikan dalam bentuk fitur numerik, sedangkan penentuan label kelas dilakukan berdasarkan nilai kepercayaan tertinggi dari masing-masing kategori penyakit. Tahapan penelitian meliputi proses prapengolahan data, normalisasi untuk menyetarakan skala nilai, Alokasi sumber daya data ke dalam kelompok pelatihan dan pengujian, diikuti dengan penerapan klasifikasi melalui metode Support Vector Machine (SVM). serta optimasi parameter model melalui pendekatan PSO guna memperoleh performa terbaik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model SVM tanpa optimasi menghasilkan tingkat akurasi sebesar 85%, sementara setelah dilakukan optimasi menggunakan PSO, akurasi meningkat menjadi 92%. Selain itu, nilai precision dan recall juga menunjukkan peningkatan yang signifikan. Hasil tersebut mengindikasikan bahwa penerapan PSO dalam optimasi parameter SVM Metode yang diajukan terbukti mampu meningkatkan performa model klasifikasi. Oleh karena itu, pendekatan ini memiliki potensi untuk dieksplorasi lebih lanjut sebagai solusi dalam pengembangan sistem cerdas di sektor pertanian. Secara spesifik, metode ini dapat berkontribusi pada pembangunan sistem diagnosis penyakit kedelai yang otomatis dan akurat.
Optimasi K-NN dengan Bayes Search CV untuk Klasifikasi Kanker Payudara
Kanker payudara merupakan salah satu penyebab utama mortalitas global pada wanita dan menjadi tantangan serius dalam bidang kesehatan. Sifat penyakit yang heterogen menuntut adanya metode klasifikasi yang akurat dan andal guna mendukung proses diagnosis serta penentuan strategi terapi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan kinerja algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) melalui penerapan metode Bayes Search Cross Validation (CV) dalam meningkatkan akurasi klasifikasi berbasis data ekspresi gen messenger Ribonucleic Acid (mRNA). Metodologi penelitian meliputi proses pemodelan KNN yang diintegrasikan dengan optimasi hyperparameter menggunakan Bayes Search CV pada dataset Breast Cancer Gene Expression Profiles (METABRIC) yang terdiri dari 1.904 sampel dan 692 atribut, mencakup data ekspresi gen dan karakteristik klinis pasien. Tahapan penelitian mencakup pengolahan data awal, pembagian data latih dan uji, proses optimasi, serta evaluasi model menggunakan metrik akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Bayes Search CV mampu meningkatkan akurasi klasifikasi secara signifikan menjadi 78,68%, dibandingkan dengan model dasar tanpa optimasi yang hanya mencapai 66,81%. Temuan ini mengindikasikan bahwa pemilihan hyperparameter yang optimal berkontribusi besar terhadap peningkatan performa model. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa pendekatan optimasi berbasis Bayes Search CV efektif dalam meningkatkan kinerja algoritma KNN pada data genetik yang kompleks serta berpotensi mendukung pengembangan sistem pendukung keputusan klinis yang lebih akurat, personal, efisien, adaptif, dan relevan dalam mendukung implementasi Precision medicine pada diagnosis kanker payudara modern.
Analisis Manajemen Risiko Menggunakan ISO 31000 : 2018 pada Website Academic Integrated System Universitas XYZ
Website Academic Integrated System (AIS) Universitas XYZ merupakan media untuk mendukung aktivitas administrasi akademik secara online, seperti pendaftaran mahasiswa baru, pengelolaan kurikulum, pengisian Kartu Rencana Studi (KRS), hingga pengolahan data wisuda. Sesuai fungsinya, AIS pastinya menyimpan berbagai data sensitif, mulai dari riwayat akademik hingga dokumen penting mahasiswa. Namun, dalam operasionalnya AIS berhadapan dengan sejumlah risiko, seperti perubahan kebijakan Kementerian, bug pada fitur KRS, server down, serta human error. Risiko-risiko tersebut dapat mengganggu keberlangsungan layanan dan menurunkan kualitas pelayanan akademik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis manajemen risiko pada Website AIS dengan menggunakan kerangka kerja ISO 31000:2018. Metode penelitian dilakukan melalui tahapan komunikasi dan konsultasi, penentuan cakupan, konteks, dan kriteria, identifikasi risiko, analisis risiko, evaluasi risiko, hingga penyusunan perlakuan risiko. Berdasarkan hasil penelitian, teridentifikasi 16 risiko yang dikelompokkan ke dalam tiga tingkatan, yaitu 3 risiko kategori tinggi (listrik padam, gangguan Internet Service Provider, dan server down), 9 risiko kategori menengah (antara lain kebakaran, korsleting listrik, human error, backup failure, bug KRS, overload, dan update gagal), serta 4 risiko kategori rendah (pencurian hardware, akses data ilegal, kerusakan hardware, dan ketidaksesuaian sistem dengan peraturan baru). Rekomendasi perlakuan risiko disusun berdasarkan tingkatan risiko. Dengan demikian, penerapan manajemen risiko berbasis ISO 31000:2018 terbukti mampu membantu mengidentifikasi serta memberikan perlakuan risiko yang tepat dalam meningkatkan keandalan dan keamanan Website AIS.
Klasifikasi Penyakit Ayam Berdasarkan Citra Kotoran Menggunakan CNN dengan Xception
Peternakan ayam di Indonesia menghadirkan potensi ekonomi yang substansial karena tingginya permintaan daging dan telur. Namun, peternakan ini juga menghadapi risiko signifikan dari penyakit yang dapat menginfeksi ayam secara tiba-tiba dan seringkali sulit dideteksi sejak dini. Penelitian ini bertujuan untuk membantu peternak mengidentifikasi penyakit ayam lebih cepat dan akurat dengan memanfaatkan teknologi pemrosesan citra digital. Sistem klasifikasi dibangun menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur Xception, yang dikenal karena efisiensinya dalam mengekstraksi fitur visual. Model tersebut mengklasifikasikan citra menjadi empat kategori: Coccidiosis, Newcastle Disease, Salmonella, and healthy conditions. Proses pelatihan menggunakan dataset dari Kaggle dan sejumlah citra lapangan yang terbatas, dengan pembagian data 80:10:10 untuk pelatihan, validasi, dan pengujian. Model tersebut mencapai akurasi 94%, menunjukkan kinerja terbaik dalam mendeteksi Koksidiosis, sementara Penyakit Newcastle menimbulkan lebih banyak tantangan karena keterbatasan data. Pengujian lebih lanjut dengan 36 foto feses lapangan mengonfirmasi keandalan sistem, terutama dalam mengidentifikasi sampel yang sehat. Sistem ini terintegrasi ke dalam aplikasi seluler atau web yang dapat membantu peternak dalam mendeteksi penyakit ayam secara otomatis dari gambar tinja, yang pada akhirnya mengurangi kerugian dan mendukung praktik peternakan unggas yang lebih sehat.
Sistem Inkubator Penetasan Telur Cerdas Berbasis IoT Menggunakan Flutter Mutiplatform
Sebagian besar peternak ayam masih menggunakan metode manual dalam proses penetasan telur, seperti pengaturan suhu dan pembalikan telur secara langsung, yang berpotensi menyebabkan ketidakstabilan kondisi inkubasi. Hal ini berdampak pada rendahnya tingkat keberhasilan penetasan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem otomatisasi penetasan telur berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu memantau dan mengontrol suhu, kelembapan, serta intensitas cahaya secara real-time. Sistem yang dikembangkan memanfaatkan sensor DHT22 untuk mendeteksi suhu dan kelembapan, sensor LDR untuk mengukur intensitas cahaya, serta mikrokontroler ESP32 sebagai pusat kendali yang terhubung melalui jaringan Wi-Fi. Metode pengembangan yang digunakan adalah Agile dengan tahapan perencanaan, perancangan, implementasi, pengujian, dan evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu bekerja dengan baik dalam menjaga kestabilan kondisi inkubator dan mempermudah pemantauan jarak jauh melalui aplikasi berbasis web. Selain itu, sistem dilengkapi dengan fitur pembalik telur otomatis dan notifikasi melalui WhatsApp yang meningkatkan efisiensi dan kenyamanan pengguna. Tingkat keberhasilan penetasan yang diperoleh sebesar 64%, yang menunjukkan bahwa sistem cukup efektif, meskipun masih dipengaruhi oleh faktor eksternal seperti kualitas telur dan proses distribusi. Secara keseluruhan, sistem ini memberikan solusi yang praktis, efisien, dan terjangkau bagi peternak skala kecil hingga menengah dalam meningkatkan produktivitas penetasan telur
Sistem Peringatan Dini Kebakaran IoT dan YOLOV8N untuk Deteksi Manusia
Kebakaran bangunan merupakan bencana yang sering terjadi dan menyebabkan kerugian material maupun korban jiwa. Sistem deteksi kebakaran konvensional masih memiliki keterbatasan, yaitu hanya mengandalkan sensor asap atau suhu tanpa validasi visual dan mekanisme penanganan otomatis. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem deteksi kebakaran berbasis Internet of Things (IoT) dan kecerdasan buatan yang mampu bekerja secara real-time dan terintegrasi. Metode yang digunakan adalah penelitian terapan dengan pendekatan rekayasa sistem. Sistem dirancang menggunakan sensor MQ-2 untuk mendeteksi gas atau asap, sensor BME280 untuk suhu, kamera CCTV, serta mikrokontroler ESP32. Deteksi manusia dilakukan menggunakan model YOLOv8n yang dilatih dengan total 6.277 citra. Data ditampilkan pada web dashboard, disimpan ke database PostgreSQL, dilengkapi notifikasi telegram, serta fitur laporan PDF. Hasil pengujian menunjukkan sensor MQ-2 dan BME280 mampu mendeteksi kondisi bahaya dengan nilai gas 671 ppm dan suhu 79,50°C. Model YOLOv8n menghasilkan akurasi 84%, presisi 90%, recall 93%, dan F1-score 91% dalam mendeteksi manusia. Web dashboard menampilkan data real-time, history kejadian, dan unduh laporan. Notifikasi telegram berhasil terkirim otomatis saat kondisi bahaya dengan terdeteksinya manusia. Database menyimpan seluruh data kejadian secara terstruktur. Kesimpulannya, sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan kecepatan deteksi dan akurasi informasi kebakaran, serta memberikan respons adaptif melalui integrasi sensor, kecerdasan buatan, notifikasi, dan pelaporan otomatis. Sistem ini diharapkan dapat diterapkan tidak hanya pada lingkungan rumah, tetapi juga gedung bertingkat maupun perkantoran.
Komparasi Metode SMOTE-Tomek dan SMOTE-ENN untuk Mengatasi Data Imbalanced
Perkembangan teknologi informasi dan data analisis saat ini mendorong meningkatnya pemanfaatan machine learning dalam berbagai bidang. Namun, salah satu permasalahan umum yang sering muncul dalam penerapan machine learning adalah kondisi data tidak seimbang (imbalanced data) yaitu ketidakseimbangan jumlah data antar kelas, di mana kelas mayoritas jauh lebih dominan dibandingkan kelas minoritas. Untuk mengatasi permasalahan dataset tidak seimbang adalah dengan menyeimbangkan distribusi kelas tidak seragam di antara kelas-kelas dengan komparasi menggunakan metode SMOTE-Tomek dan SMOTE-ENN supaya jumlahnya seimbang dari kelas mayoritas (negatif) maupun kelas minoritas (positif). Berdasarkan hasil eksperimen yang telah dilakukan dari penelitian ini yaitu bahwa pengujian metode SMOTE-Tomek dengan metode klasifikasi mampu menangani jumlah kelas mayoritas (negatif) dan kelas minoritas (positif) pada data tidak seimbang dengan menghasilkan nilai MCC dan G-mean mencapai kinerja prediksi yang lebih besar dibandingkan dengan menggunakan metode klasifikasi saja maupun menggunakan Metode SMOTE-ENN. Kemudian untuk dataset Binary nilai MCC dan G-mean yang paling tinggi menggunakan SMOTE-ENN + Random Forest dengan nilai tertinggi MCC = 0.99 dan nilai G-mean = 0.99 dari nilai MCC dan G-mean diatas akurasinya sudah bagus karena nilai MCC dan G-mean yang mendekati 1 menunjukkan bahwa model memiliki performa klasifikasi yang sangat baik dalam menangani data tidak seimbang dengan menggunakan Metode SMOTE-Tomek + Random Forest dapat mencapai kinerja prediksi yang lebih besar untuk menangani dataset tidak seimbang Binary. Hal tersebut menunjukkan bahwa proses penanganan terhadap distribusi kelas yang tidak seimbang pada tahap preprocessing data memberikan pengaruh terhadap nilai akurasi MCC maupun G-mean metode SMOTE-Tomek + Random Forest.
Analisis Sentimen Pengguna Tiktok terhadap Pemilihan Kepala Daerah Kabupaten Situbondo Tahun 2024 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Media sosial TikTok menjadi platform populer di kalangan masyarakat Situbondo, dan hampir semua lapisan masyarakat menggunakan platform karena kemudahannya dalam membuat dan membagikan video pendek dengan latar musik sebagai sarana hiburan, ekspresi diri, berinteraksi. Pada pemilihan kepala daerah tahun 2024, TikTok tidak hanya digunakan sebagai sarana hiburan, akan tetapi sebagai sarana menyampaikan opini, baik positif, netral, maupun negatif terhadap kandidat. Namun, banyaknya komentar tanpa penyaringan menimbulkan beragam persepsi yang sulit dipetakan. Kondisi ini mendorong penelitian untuk menganalisis sentimen masyarakat melalui pendekatan data mining menggunakan menggunakan Algoritma Naïve Bayes terhadap opnini masyarakat melalui platform Tiktok, sehingga opini publik dapat dikaji secara lebih objektif dan bermanfaat bagi strategi komunikasi politik. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan eksperimental, dimana pada penelitian sebelumnya membahas isu nasional pada platform X dan Instagram. Pengumpulan data penelitian ini melalui teknik web scraping dari 494 komentar TikTok yang membahas PILKADA Situbondo. Data yang terkumpul diproses melalui tahapan text preprocessing, kemudian diklasifikasikan menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model klasifikasi berbasis Naive Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi sebesar 70,59%. Kinerja model lebih baik dalam mengidentifikasi sentimen positif dibandingkan netral, yang masih sulit diklasifikasikan secara tepat. Temuan ini membuktikan bahwa metode Naive Bayes cukup efektif dalam pemetaan opini publik berbasis media sosial TikTok, meskipun masih terdapat ruang pengembangan melalui optimalisasi algoritma atau penambahan variasi dataset. Temuan ini dapat dimanfaatkan oleh kandidat, tim kampanye, maupun penyelenggara pemilu dalam merancang strategi komunikasi politik yang lebih tepat sasaran.