Seminar Nasional Informatika (SENATIKA )merupakan wadah yang disiapkan untuk menyampaikan ide dan pemikiran dalam memahami, menggunakan dan mengembangkan keilmuan di bidang komputer melalui penciptaan karya ilmiah yang jujur dan dapat dipertanggungjawabkan.
Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia
Integrasi Quantum Computing dalam Machine Learning Technology : Peluang dan Risiko
Integrasi antara komputasi kuantum dan Artificial Intelligence (AI) menghadirkan paradigma baru dalam pengembangan teknologi informasi modern. Komputasi kuantum, dengan prinsip superposisi dan keterikatan, menawarkan kemampuan pemrosesan data yang jauh melampaui batasan komputasi klasik. Sementara itu, AI telah terbukti efektif dalam mengenali pola dan mendukung pengambilan keputusan cerdas. Penelitian ini mengkaji bentuk-bentuk integrasi seperti Quantum Machine Learning (QML) dan Quantum Neural Networks (QNN), serta algoritma kuantum seperti QAOA dan VQE yang berpotensi mempercepat pelatihan model dan menyelesaikan masalah optimasi kompleks. Selain peluang teknis dan inovasi lintas sektor, kajian ini juga menyoroti tantangan etis, sosial, dan kesiapan infrastruktur di Indonesia. Dengan pendekatan kualitatif deskriptif melalui studi pustaka, penelitian ini bertujuan memberikan kontribusi akademik dan strategis dalam membangun ekosistem teknologi Quantum-AI yang inklusif dan berkelanjutan.
Analisis Pasien Tuberkulosis Menggunakan Metode Fuzzy C-Means Berbasis Python
Puskesmas Simpang Kawat merupakan fasilitas pelayanan kesehatan yang salah satunya berperan dalam penanggulangan penyakit Tuberkulosis. Untuk membantu puskesmas dalam mengambil keputusan secara praktis dengan menggunakan keputusan berbasis data, diperlukan klasterisasi data pasien yang dapat membantu mengidentifikasi kelompok pasien dengan karakteristik tertentu. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy C-Means (FCM) yang diimplementasikan ke dalam pemrograman Python. Data pasien yang digunakan mencakup variabel umur, jenis kelamin, klasifikasi berdasarkan riwayat pengobatan sebelumnya, terduga Tuberkulosis Resisten Obat, hasil pemeriksaan foto toraks, hasil pemeriksaan tuberkulin, riwayat HIV dan riwayat diabetes. Metode FCM digunakan karena kemampuannya dalam mengelompokkan data dengan memberikan nilai derajat keanggotaan pada setiap cluster, sehingga memungkinkan analisis yang lebih fleksibel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data pasien dapat dikelompokkan ke dalam tiga cluster, yaitu: cluster rendah, cluster sedang dan cluster tinggi. Dengan demikian, metode FCM terbukti mampu dalam mengelompokkan pasien Tuberkulosis, sehingga dapat menjadi dasar untuk perencanaan intervensi medis, prioritas pemantauan, serta alokasi sumber daya di Puskesmas Simpang Kawat.
Prediksi Jumlah Kunjungan Pasien Pada Puskesmas Simpang Kawat Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda
Puskesmas merupakan fasilitas kesehatan tingkat pertama yang memiliki peran penting dalam memberikan pelayanan kepada masyarakat. Namun, jumlah kunjungan pasien yang fluktuatif sering kali menjadi tantangan dalam perencanaan pelayanan, seperti pengaturan tenaga medis dan ketersediaan obat-obatan. Oleh karena itu, diperlukan suatu analisis prediksi guna membantu pihak Puskesmas dalam mengambil keputusan yang lebih tepat. Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi jumlah kunjungan pasien pada Puskesmas Simpang Kawat menggunakan metode Regresi Linier Berganda. Alasan dipilihnya metode Regresi Linier Berganda adalah karena mampu menganalisis hubungan lebih dari satu variabel independen terhadap variabel dependen, sehingga dapat memberikan gambaran yang lebih akurat terhadap jumlah kunjungan berdasarkan beberapa faktor. Variabel independen yang digunakan dalam prediksi kunjungan pasien berdasarkan layanan pada puskesmas adalah Klaster 2, Klaster 3, Klaster 4, Gigi dan Mulut, serta UGD. Variabel independen dalam memprediksi jumlah kunjungan pasien hipertensi adalah jumlah pasien dewasa dan lansia. Data yang digunakan merupakan data kunjungan pasien dari tahun 2019 hingga 2024 untuk memprediksi tahun 2025, yang kemudian dianalisis menggunakan perhitungan manual dan dibantu dengan perangkat lunak RapidMiner. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Regresi Linier Berganda mampu memprediksi jumlah kunjungan pasien dengan tingkat error yang dapat diterima, sehingga dapat dijadikan acuan awal dalam perencanaan pelayanan dan pengelolaan sumber daya di puskesmas.
Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Mengklasifikasi Penyakit Jantung
Penyakit jantung masih menjadi penyebab utama kematian di dunia sehingga diperlukan metode deteksi dini yang cepat dan akurat. Penelitian ini membahas penerapan algoritma C4.5 untuk membangun model klasifikasi penyakit jantung berdasarkan data klinis pasien. Data penelitian diperoleh dari rekam medis RSU Kambang Jambi tahun 2024 serta dataset pendukung dari Kaggle. Atribut yang digunakan meliputi usia, jenis kelamin, tekanan darah, kolesterol, indeks massa tubuh (IMT), detak jantung, elektrokardiogram (EKG), nyeri dada, kebiasaan merokok, serta riwayat penyakit. Proses penelitian mencakup tahap pra-pemrosesan data, pembagian data menjadi training dan testing, pembangunan model dengan menghitung entropy serta gain, hingga evaluasi menggunakan confusion matrix, akurasi, precision, dan k fold cross validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mampu menghasilkan pohon keputusan yang mudah dipahami dan dapat digunakan sebagai alat bantu diagnosis. Faktor tekanan darah, kolesterol, dan gejala nyeri dada terbukti berperan dominan dalam klasifikasi. Meskipun tingkat akurasi yang diperoleh belum maksimal, model ini memberikan kontribusi penting dalam mendukung keputusan medis, serta berpotensi ditingkatkan dengan pengembangan metode ensemble atau optimasi parameter untuk menghasilkan prediksi yang lebih baik.
Implementasi Data Mining Algoritma Hierarchical Clustering Untuk Klasterisasi Penyakit Menular Pada Manusia
Penyakit Penyakit menular masih menjadi tantangan serius karena penyebarannya yang cepat dan berdampak luas pada kesehatan masyarakat. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan penyakit menular berdasarkan kesamaan gejala pasien menggunakan algoritma Hierarchical Clustering pada data mining. Penelitian dilakukan di Puskesmas Paal Lima Kota Jambi dengan data mencakup usia, jenis kelamin, lokasi, gejala, dan diagnosis penyakit menular. Prosedur meliputi pengumpulan dan pembersihan data, normalisasi, perhitungan jarak antar pasien menggunakan Euclidean Distance, serta pembentukan klaster dengan metode average linkage. Hasil penelitian menghasilkan tujuh klaster utama yang mewakili penyakit demam berdarah, TBC, kolera, kusta, pneumonia, muntaber, dan malaria. Klaster yang terbentuk selanjutnya dianalisis berdasarkan usia, jenis kelamin, dan wilayah untuk mengidentifikasi pola penyebaran penyakit. Evaluasi validasi dilakukan dengan membandingkan hasil klasterisasi pada perangkat lunak Orange dengan perhitungan manual di Microsoft Excel. Hasilnya menunjukkan tingkat kesesuaian 100%, di mana seluruh data pasien berhasil terkelompok sesuai diagnosis aslinya tanpa kesalahan. Hal ini menegaskan bahwa algoritma Hierarchical Clustering mampu menghasilkan klaster yang akurat dan konsisten. Dengan demikian, metode terbukti sangat efektif dalam mengelompokkan penyakit menular berdasarkan gejala dan karakteristik pasien. Pendekatan ini dapat membantu tenaga medis dalam diagnosis awal, pengendalian, serta perencanaan sumber daya kesehatan yang lebih optimal.
Implementasi Arsitektur Microservices untuk Meningkatkan Skalabilitas Sistem Informasi Kampus
Perkembangan sistem informasi di lingkungan perguruan tinggi menuntut adanya arsitektur yang adaptif, terintegrasi, dan mampu mendukung skala kebutuhan yang terus meningkat. Sistem berbasis monolitik yang umum digunakan terbukti memiliki keterbatasan dalam hal skalabilitas, pemeliharaan, serta resiliensi. Penelitian ini mengimplementasikan arsitektur microservices pada sistem tata kelola kampus Universitas Nurdin Hamzah dengan fokus pada pemisahan dua layanan utama, yaitu user-service dan internal-service. User-service menangani autentikasi, manajemen akun, serta pengajuan cuti, sedangkan internal-service mengelola disposisi surat, jadwal skripsi, dan penilaian sidang. Implementasi dilakukan menggunakan Node.js dan Bun sebagai runtime, Fastify sebagai framework backend, React + Vite untuk frontend, serta PostgreSQL dan MySQL sebagai basis data terpisah sesuai domain layanan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa setiap layanan mampu berjalan secara independen dengan fault isolation yang baik, memberikan respons sesuai standar REST API, serta mendukung dokumentasi API melalui Swagger. Sistem juga menunjukkan potensi skalabilitas horizontal, sehingga pengembangan atau penambahan kapasitas dapat dilakukan tanpa memengaruhi keseluruhan layanan. Dengan demikian, penelitian ini membuktikan bahwa pendekatan microservices lebih unggul dibandingkan arsitektur monolitik dalam mendukung tata kelola kampus yang efisien, terintegrasi, dan berkelanjutan.
Perancangan Sistem Informasi Sekolah Minggu Tunas Pekabaran Injil (Smtpi) Berbasis Web Jemaat Gereja Protestan Maluku (Gpm) Halong
SMTPI Jemaat GPM Halong merupakan sarana Pendidikan rohani yang diperuntukkan bagi anak-anak Kristen. Dalam pelaksanaannya, SMTPI masih menghadapi sejumlah kendala, khususnya dalam pengelolaan data anak asuh,pengasuh,serta penyusunan laporan hasil belajar(raport) yang masih dilakukan secara manual. Proses manual ini berisiko tinggi menyebabkan kesalahan pendataan, keterlambatan dalam pembuatan laporan, serta pemborosan penggunaan kertas. Permasalahan ini menjadi latar belakang perlunya sistem informasi berbasis web yang dapat mengotomatisasi pengolahan data dan mempermudah akses informasi secara daring. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi SMTPI berbasis web guna mendukung pengelolaan data anak asuh, data pengasuh, serta pembuatan rapor digital secara efisien dan akurat. Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah System Development Life Cycle (SDLC) yang meliputi tahap analisis sistem, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pengujian sistem. Hasil dari pengembangan sistem ini menunjukkan bahwa sistem informasi yang dirancang mampu membantu pihak SMTPI Jemaat GPM Halong dalam meminimalkan kesalahan pencatatan data, mempercepat proses, dan mengurangi penggunaan kertas. Selain itu, orang tua atau wali kini dapat memantau perkembangan belajar anak secara langsung melalui platform daring yang telah disediakan.
Pendekatan Hibrid Berbasis NLP untuk Deteksi Emosi dan Kesehatan Mental di X.com dengan TF-IDF dan BERTopic yang Dioptimasi
This study was conducted to analyze and compare the effectiveness of two natural language processing-based topic modeling approaches in detecting emotions and mental health in text from the X.com platform. The baseline model was built using the Term Frequency–Inverse Document Frequency representation integrated with the BERTopic algorithm. Next, parameter optimization was performed on the dimensionality reduction and clustering components to improve topic coherence. Test results showed that the optimized model resulted in an increase in coherence value from 0.327 to 0.398, indicating stronger and more consistent semantic relationships between words within a topic. Based on the analysis, the context-based approach proved superior in generating representative and relevant topics related to emotional expressions and mental health issues on social media.
Deteksi Dan Klasifikasi Komentar Cyberbullying Pada Media Sosial Instagram Menggunakan Algoritma Random Forest
Cyberbullying merupakan bentuk perundungan atau intimidasi yang dilakukan melalui platform digital atau media online. Banyaknya kasus bullying di indonesia adalah salah satu dampak kerusakan mental yang dapat menyebabkan bunuh diri. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi kalimat komentar yang berpotensi sebagai tindakan cyberbullying. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari komentar instagram artis dan influencer indonesia. Dalam mendeteksi dan mengklasifikasi komentar cyberbullying menggunakan algoritma random forest. Secara Keseluruhan, model memiliki accuracy sebesar 78% yang berarti model memprediksi dengan benar 78% dari seluruh data uji. Rata-rata macro average precision, recall, dan F1-Score adalah 79%, yang mencerminkan kinerja rata-rata model tanpa mempertimbangkan jumlah sampel setiap kelas. Sementara weighted average precision adalah 80%, recall adalah 78%, dan F1-Score adalah 78%, yang memberikan gambaran kinerja mode yang lebih mempertimbangkan jumlah sampel setiap kelas. Secara keseluruhan, model menunjukan performa yang cukup baik dengan F1-score rata-rata 78%, mencerminkan keseimbangan dengan solid antara precision dan recall untuk kedua kelas.
Sistem Pendukung Keputusan Dalam Memprediksi Penjualan Mobil Bekas Dengan Menggunakan Metode Vikor Berbasis Web
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan guna memberikan rekomendasi penjualan mobil bekas yang diminati oleh masyarakat. Untuk membuat keputusan yang akurat, diperlukan metode yang mampu menangani perbandingan lebih dari dua kriteria. Metode VIKOR digunakan untuk mengevaluasi dan memberi peringkat alternatif berdasarkan kedekatan solusi ideal, sehingga sistem dapat menghasilkan rekomendasi yang tepat dan cepat. Penelitian ini menghasilkan suatu sistem yang dikembangkan berbasis web yang membantu tim penjualan dalam menentukan jenis mobil bekas yang potensial untuk dipromosikan. Didapatkan data dengan delapan kriteria, yaitu tahun produksi, CC, transmisi, KM, minat pembeli, harga, warna, dan kondisi mobil, serta 20 alternatif. Hasil akhir perhitungan didapatkan rekomendasi penjualan mobil yang paling diminati adalah Toyota Innova G MT Diesel dengan nilai Qi 0.
Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Melakukan Seleksi Pemain Tengah Pada Tim Nasional Sepakbola
Seleksi pemain tengah pada tim nasional sepak bola merupakan proses penting yang menentukan kualitas permainan tim. Namun, proses ini sering dilakukan tanpa dukungan analisis data yang objektif, sehingga berpotensi menimbulkan keputusan yang tidak tepat. Hal ini mendorong perlunya sistem seleksi berbasis data untuk membantu pelatih dalam mengambil keputusan yang akurat. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma C4.5 untuk membangun model klasifikasi dalam menentukan kelayakan pemain tengah berdasarkan data performa. Data yang digunakan terdiri dari 1069 pemain tengah asal Spanyol yang memiliki atribut seperti passing accuracy, ball recoveries, key passes per match, expected assists (xA), dribbles, dan minutes played. Metode yang digunakan meliputi perhitungan manual nilai entropy dan information gain untuk membentuk pohon keputusan, serta implementasi algoritma C4.5 menggunakan Python untuk validasi model. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa atribut ball recoveries dan key passes per match memiliki nilai gain tertinggi sebesar 0,881 dan menjadi dasar pemisahan kelas pada decision tree. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mampu memprediksi seleksi pemain tengah dengan tingkat akurasi 100% berdasarkan data testing dan training. Sistem menampilkan 3 pemain terpilih yaitu Fabian Ruiz, Pedri, Rodri dan juga menampilkan rekomendasi 10 pemain terbaik yang layak dipertimbangkan untuk Tim Nasional Spanyol.
Analisis Kebutuhan Gaming Berdasarkan Prediksi Frame per Second Menggunakan Algoritma Random Forest
Game modern menuntut kemampuan perangkat keras yang tinggi, terutama dari sisi processor dan kartu grafis (central processing unit atau CPU dan graphic processing unit atau GPU). Salah satu parameter penting dalam mengukur performa komputer saat menjalankan game adalah Frame Per Second (FPS). FPS yang tinggi mencerminkan pengalaman bermain game yang lebih mulus, responsif, dan imersif. Variasi processor dan kartu grafis yang beragam membuat pengguna sering kesulitan memperkirakan performa gaming kombinasi keduanya. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi nilai FPS berdasarkan spesifikasi CPU dan GPU pada perangkat komputer. Prediksi dilakukan dengan Algoritma Random Forest (RF) pada splitting data 80:20, 70:30 dan 60:40 terhadap 5 game. Hasil penelitian memperlihatkan nilai prediksi FPS dari model RF bervariasi. Hasil penelitian ini dapat membantu pengguna memperkirakan performa gaming sehingga dapat memilih perangkat keras dengan kemampuan maksimal.
Analisis Sentimen ShopeeFood pada Aplikasi X Menggunakan Algoritman Klasifikasi
Perkembangan layanan pesan antar makanan semakin pesat di Indonesia, salah satunya adalah ShopeeFood yang menjadi kompetitor utama dalam industri food delivery. Untuk memahami pengalaman dan persepsi pengguna terhadap layanan tersebut, diperlukan analisis sentimen pada komentar yang dipublikasikan di media sosial X. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi sentimen komentar pengguna terhadap ShopeeFood dengan algoritma Naïve Bayes (NB) dan Support Vector Machine (SVM). Proses pelatihan melibatkan Augmentasi data teknik Synonym Replacement untuk menyeimbangkan data melalui penambahan data. Data yang digunakan terbagi menjadi tiga tahap, yaitu dataset awal, dataset dengan penambahan data, serta dataset hasil augmentasi teks menggunakan teknik synonym replacement. Evaluasi model menggunakan confusion matrix serta pengukuran precision, recall, f1-score, dan akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada dataset awal, algoritma SVM memperoleh akurasi sebesar 77% sedangkan Naïve Bayes sebesar 70%. Setelah penambahan data, performa SVM menjadi 75% dan NB 74%. Pada dataset hasil augmentasi teks, SVM memberikan hasil terbaik dengan akurasi 90% dan NB mencapai 86%. Hal ini menunjukkan bahwa augmentasi teks berpengaruh positif terhadap peningkatan performa model, serta algoritma SVM memiliki keunggulan dalam mengklasifikasikan sentimen komentar pengguna ShopeeFood.
Rancang Bangun Aplikasi Stegano Menggunakan Metode Least Significant Bit (LSB) dan Algoritma Kriptografi Advanced Encryption Standard (AES)
Perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat membawa tantangan baru dalam hal keamanan data digital. Berbagai kasus kebocoran data menunjukkan pentingnya penerapan sistem keamanan yang tidak hanya melindungi isi pesan, tetapi juga menyamarkan keberadaannya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi steganografi dengan menggabungkan metode Least Significant Bit (LSB) untuk penyisipan pesan pada media citra digital dan algoritma kriptografi Advanced Encryption Standard (AES) 128-bit untuk menjaga kerahasiaan pesan. Aplikasi ini dikembangkan berbasis desktop dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP Desktop dan diuji melalui metode Black Box Testing serta User Acceptance Test (UAT). Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi dapat menjalankan fungsi enkripsi, penyisipan pesan, ekstraksi, dan dekripsi dengan baik sesuai kebutuhan. Pengujian membuktikan bahwa kualitas citra setelah penyisipan tetap terjaga, dan pesan yang disembunyikan berhasil diekstraksi kembali tanpa perubahan. Dengan demikian, aplikasi ini mampu meningkatkan keamanan data digital dan dapat diterapkan pada instansi pemerintahan maupun pengguna umum yang membutuhkan kerahasiaan komunikasi data.
Analisis Sentimen Publik Pada Platform X Menggunakan Algoritma Naïve Bayes: Isu Ijazah Presiden Jokowi
Perkembangan media sosial telah membuka ruang luas bagi masyarakat untuk mengekspresikan pendapat terhadap berbagai isu politik di Indonesia. Salah satu topik yang menimbulkan perhatian publik adalah dugaan ijazah palsu Presiden Joko Widodo (Jokowi) yang menimbulkan beragam tanggapan di aplikasi X. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap isu keaslian ijazah tersebut menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier. Sebanyak 1.004 tweet berbahasa Indonesia dikumpulkan melalui proses scraping dan dibagi menjadi 80% data latih serta 20% data uji. Tahapan analisis meliputi preprocessing data dan klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes. Hasil pengujian menunjukkan akurasi sebesar 76,6%, precision 56,8%, recall 40,4%, dan F1-score 47,2%. Berdasarkan confusion matrix, model lebih baik dalam mengidentifikasi sentimen negatif, sehingga algoritma ini cukup efektif untuk analisis sentimen politik pada platform X.
Analisis Akurasi Prediksi Tuberkulosis Menggunakan Algoritma KNN
Tubercolosis (TB) adalah penyakit yang dapat menular dan masih menjadi tantangan kesehatan di seluruh dunia dengan jumlah kasus dan kematian yang signifikan. Keterbatasan dalam metode diagnosis tradisional mendorong penggunaan teknologi data mining untuk mempercepat dan meningkatkan efisiensi dalam prediksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi keakuratan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam memprediksi TB menggunakan dataset buatan dari Bangladesh yang mencakup 20.000 rekaman pasien. Proses penelitian meliputi pengolahan data awal melalui normalisasi, encoding, serta penyeimbangan kelas, diikuti dengan penerapan KNN dengan berbagai nilai K. Hasil dari pengujian mengindikasikan bahwa akurasi tertinggi dicapai pada K=3 dengan angka 49,9%, sedangkan precision, recall, dan F1-score rata-rata hanya mencapai 0,50. Hasil ini menunjukkan bahwa KNN belum mencapai optimal dalam klasifikasi TB pada dataset buatan, namun dapat dijadikan dasar untuk mengembangkan metode diagnosis berbasis machine learning yang lebih akurat dengan penyesuaian fitur dan parameter pada penelitian di masa depan.
Analisis Data Penjualan Laptop ASUS, Lenovo, dan Produk TV Berbasis Visualisasi Python
Penelitian ini menganalisis dan memvisualisasikan data penjualan laptop dan televisi untuk memahami tren harga, perilaku konsumen, serta distribusi geografis pembeli. Analisis dilakukan melalui perbandingan harga mingguan laptop ASUS dan Lenovo selama satu tahun, visualisasi heatmap untuk mengidentifikasi periode pembelian tertinggi, serta scatter plot untuk memetakan persebaran pembeli di Pulau Sumatera. Pada produk televisi, dilakukan analisis statistik deskriptif dan uji ANOVA untuk menguji pengaruh rating terhadap harga jual. Hasil penelitian menunjukkan adanya perbedaan signifikan antara merek dan rating terhadap harga, serta mengungkap pola pembelian yang dapat dimanfaatkan dalam strategi harga dan distribusi produk elektronik. Secara praktis, penelitian ini berkontribusi dalam pengembangan analisis data penjualan berbasis Python untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis.
A Penerapan Data Mining K-Means untuk Penentuan Prioritas Perbaikan Jalan di Kota Pematangsiantar
Road infrastructure development plays a vital role in improving community mobility and regional economic growth. However, limited budgets often make it difficult for local governments to determine which areas should be prioritized for road repair. This study aims to determine road repair priorities in Pematangsiantar City using a data mining approach through the K-Means Clustering algorithm. The variables used include road condition percentages (good, moderate, lightly damaged, severely damaged), population size, and population density across eight districts. The data were obtained from the Department of Public Works and Spatial Planning and the Central Bureau of Statistics of Pematangsiantar City in 2023. The evaluation using the Elbow Method, Silhouette Score, and Calinski-Harabasz Score indicated that the optimal number of clusters was three (k=3). The Silhouette Score of 0.3301 and Davies-Bouldin Index of 0.7243 show that the clustering performance is acceptable. Based on the clustering results, three priority categories were identified: (1) high priority—Siantar Utara and Siantar Barat Districts, (2) medium priority—Siantar Timur and Siantar Selatan Districts, and (3) low priority—Martoba, Sitalasari, Marihat, and Marimbun Districts. This research provides data-driven recommendations for local governments to determine effective and efficient strategies for road maintenance and infrastructure budget allocation.
Analisis Pengelompokan Tingkat Ketahanan Pangan Provinsi di Indonesia Tahun 2019–2023 Menggunakan Algoritma K-Means
Penelitian ini menganalisis pengelompokan tingkat ketahanan pangan provinsi di Indonesia periode 2019–2023 menggunakan algoritma K-Means. Data berupa skor indeks ketahanan pangan provinsi dianalisis dengan perangkat lunak RapidMiner. Tiga cluster terbentuk, masing-masing mewakili kategori rendah, sedang, dan tinggi. Pengukuran kinerja dengan Davies Bouldin Index sebesar –0,614 menandakan hasil clustering yang baik dan pemisahan cluster yang jelas. Hasil menunjukkan disparitas ketahanan pangan antarprovinsi yang signifikan. Provinsi dengan cluster rendah memiliki ketersediaan dan akses pangan terbatas, sementara cluster tinggi menunjukkan ketahanan pangan kuat dan distribusi merata. Studi ini memberikan informasi penting untuk mendukung kebijakan pembangunan ketahanan pangan yang lebih tepat sasaran di Indonesia.
Tinjauan Sistematis Terhadap Algoritma Sistem Kekebalan Buatan (Artificial Immune System) dan Aplikasinya dalam Keamanan Siber
Sistem Kekebalan Buatan (Artificial Immune System / AIS) merupakan cabang dari Computational Intelligence yang terinspirasi oleh mekanisme imunologi biologis, seperti deteksi antigen, pembelajaran adaptif, dan memori imunologis. Penelitian ini menyajikan tinjauan sistematis terhadap perkembangan algoritma AIS serta penerapannya dalam bidang keamanan siber (cybersecurity). Kajian ini dilakukan dengan menganalisis berbagai publikasi terkini yang mencakup model dasar seperti Negative Selection Algorithm (NSA), Clonal Selection Algorithm (CSA), dan Artificial Immune Network (AIN), serta pendekatan baru seperti Symbiotic Artificial Immune System (SAIS). Hasil tinjauan menunjukkan bahwa AIS memiliki potensi tinggi dalam mendeteksi anomali, mengklasifikasikan ancaman, dan memperkuat sistem pertahanan adaptif terhadap serangan siber modern, termasuk malware, phishing, dan adversarial attacks. Namun demikian, tantangan utama masih terdapat pada efisiensi komputasi, skalabilitas, dan integrasi AIS dengan teknologi machine learning mutakhir. Artikel ini juga mengidentifikasi arah penelitian masa depan, seperti penggabungan AIS dengan paradigma deep learning dan federated security frameworks untuk menciptakan sistem deteksi ancaman yang lebih cerdas, cepat, dan otonom
Implementasi Metode K-MEANS Clustering Untuk Sistem Seleksi Penerima Beasiswa Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP-K)
Beasiswa Kartu Indonesia Pintar Kuliah merupakan program bantuan Pendidikan bagi mahasiswa yang berasal dari keluarga dengan keterbatasan ekonomi namun memiliki prestasi akademik.permasalahan utama dalam dalam penelitian ini adalah bagaimana menentukan kelompok mahasiswa yang berhak menerima beasiswa secara lebih objektif berdasarkan kondisi sosial ekonomi dan prestasi akademik. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menerapkan metode K-Means clustering dalam mengelompokkan calon mahasiswa penerima beasiswa KIP-K dengan mempertimbangkan lima kriteria utama yaitu prestasi akademik, penghasilan orang tua, luas bangunan, luas tanah, dan jumlah tangungan. Penelitian ini berhasil menerapkan metode K-Means clustering untuk mengelompokkan calon mahasiswa penerima beasiswa KIP-K. Hasil pengelompokkan menunjukkan 3 cluster, yaitu: Cluster 1 berisi 22 mahasiswa dengan kondisi ekonomi terendah dan kebutuhan paling tinggi,sehingga direkomendasikan sebagai penerima utama; Cluster 2 terdiri dari 10 mahasiswa dengan tingkat kebutuhan sedang dan ditetapkan sebagai penerima cadangan; sementara itu Cluster3 mencakup 20 mahasiswa dengan kondisi ekonomi lebih baik sehingga dimasukkan sebagai kelompok rekomendasi tambahan. Sistem yang dibangun dalam bentuk aplikasi berbasis web menghasilakn proses seleksi yang mudah dipahami,teratur,dan lebih tepat sasaran
Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Restoran Berbasis Mobile
Permasalahan utama yang dihadapi oleh Coffé Ujung JMP adalah proses pemesanan yang masih dilakukan secara manual, setelah sistem pemesanan berbasis QR code sebelumnya tidak lagi berfungsi. Hal ini menyebabkan keterlambatan pelayanan, risiko kesalahan pencatatan, dan kurangnya efisiensi dalam pengelolaan transaksi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan merancang sistem informasi restoran berbasis mobile sebagai solusi untuk meningkatkan kualitas pelayanan dan efisiensi operasional. Sistem yang dikembangkan memungkinkan pelanggan melakukan pemesanan mandiri melalui perangkat mobile, sehingga mempercepat layanan dan mengurangi kesalahan. Di sisi lain, admin dan kasir dapat mengelola menu serta transaksi melalui sistem web yang terintegrasi. Metode pengembangan sistem menggunakan model Waterfall, dimulai dari analisis kebutuhan hingga desain sistem menggunakan pemodelan UML. Hasil perancangan ini diharapkan mendukung digitalisasi UMKM serta dapat dikembangkan lebih lanjut dengan fitur tambahan seperti notifikasi pesanan, integrasi pembayaran digital, dan pelaporan keuangan real-time.
Analisis Penyakit Menular dan Tidak Menular Berdasarkan Wilayah Tempat Tinggal Menggunakan Metode K-Means dan Fuzzy C-Means (Studi Kasus: Puskesmas Bayung Lencir)
Penyakit menular dan tidak menular masih menjadi tantangan utama dalam pelayanan kesehatan masyarakat. Penelitian ini dilakukan di Puskesmas Bayung Lencir dengan tujuan untuk melakukan analisis risiko penyakit berdasarkan data jumlah kasus penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD), Tuberkulosis (TBC), Hipertensi, dan Diare. Metode yang digunakan adalah K-Means dan Fuzzy C-Means, dua teknik clustering populer dalam data mining yang akan dibandingkan dari segi efektivitas dalam mengelompokkn data menjadi dua klaster, yaitu klaster risiko penyakit cukup rendah dan klaster risiko penyakit cukup tinggi. Data yang digunakan adalah data tahunan yang telah melalui prosaes normalisasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa Fuzzy C-Means (FCM) memiliki akurasi lebih baik dibandingkan K- Means, dengan nilai validasi Silhouette Coefficient mencapai 84%, sedangkan K-Means hanya mencapai sekitar 80%. Hal ini disebabkan oleh kemampuan FCM dalam menangkap ketidakpastian data dengan memberikan derajat keanggotaan pada tiap klaster, sehingga lebih adaptif terhadap data yang saling tumpang tindih. Sebaliknya, K-Means menghasilkan batas klaster yang tegas namun kurang fleksibel.
Perancangan Website Fakultas Sains dan Teknologi IAKN Ambon Menggunakan Metode Extreme Programing (XP)
Penilitian ini bertujuan untuk merancang dan menggembangkan sebuah website untuk fakultas Sains dan Teknologi IAKN Ambon dengan menerapkan metode Extreme Programing (XP) Pengembangan website ini diaharapkan dapat meningkatkan efektivitas penyampaian informasi serta mempermudah komunikasi antara fakultas, mahasiswa dan masyarakat luas. Metode XP dipilih karena dalam mendukung proses pengembangan perangkat lunak yang adaptif dan responsif terhadap perubahan kebutuhan pengguna. Hasil dari penilitian ini diharapkan dapat memberi solusi yang optimal dalam penyajian informasi akademik, fasilitas, layanan serta profil fakultas secara daring sehingga memudahkan akses dan interaksi pengguna.
Analisis Kinerja Website Perguruan Tinggi Menggunakan Pendekatan Optimasi: Indikator SEO dan Algoritma PSO
Website perguruan tinggi (PT) memiliki peran strategis dalam memperkuat eksistensi dan citra institusi melalui penyediaan informasi, layanan akademik, serta peningkatan daya saing digital. Namun, banyak website PT masih menghadapi permasalahan teknis seperti optimasi mesin pencari (SEO) yang rendah dan Time To First Byte (TTFB) yang lambat, sehingga berpotensi menurunkan visibilitas dan pengalaman pengguna. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kinerja website PT menggunakan pendekatan Particle Swarm Optimization (PSO) serta memberikan masukan strategis untuk peningkatan perannya. Sampel penelitian mencakup 27 website PT di wilayah Sumatera Barat dan Riau. Analisis dilakukan dengan 13 indikator kinerja utama yang mencakup aspek SEO, kecepatan, struktur konten, dan keandalan teknis. Hasil penelitian diharapkan memberikan rekomendasi konkret bagi PT dalam pengelolaan website guna meningkatkan eksistensi, daya saing, dan kualitas layanan digital. Selain itu, penelitian ini memberikan insight optimasi bahwa peningkatan frekuensi pembaruan konten dan perbaikan struktur SEO mampu meningkatkan nilai fitness website. Kata kunci: Website perguruan tinggi, Search Engine Optimization (SEO), Time To First Byte (TTFB), Particle Swarm Optimization (PSO), Kinerja website, Eksistensi Perguruan Tinggi
Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Terhadap Aplikasi E-learning IAKN Ambon Menggunakan Metode Technology Acceptance Model (TAM)
Penerapan teknologi dalam bidang pendidikan mampu meningkatkan efisiensi dan kualitas layanan. Namun keberhasilan penerapan teknologi tidak hanya ditentukan oleh kecanggihan sistem, melainkan juga oleh tingkat kepuasan pengguna terhadap teknologi tersebut. Kepuasan pengguna menjadi indikator utama yang mencerminkan sejauh mana teknologi dapat diterima, digunakan secara efektif, dan memberikan manfaat sesuai harapan. Oleh karena itu, memahami faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pengguna sangat krusial untuk memastikan teknologi dapat berkontribusi secara optimal dalam mendukung proses pembelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan pengguna terhadap aplikasi e-learning di IAKN Ambon dengan menggunakan metode Technology Acceptance Model (TAM) berdasarkan dua faktor utama, yaitu persepsi kemudahan penggunaan (perceived ease of use) dan persepsi manfaat (perceived usefulness). Hasil penelitian menunjukkan bahwa semua indikator memiliki validitas dan reliabilitas yang baik, dengan nilai outer loadings di atas 0,7. Analisis model struktural mengungkapkan bahwa variabel persepsi kemudahan penggunaan dan persepsi manfaat berpengaruh signifikan terhadap sikap pengguna dan niat berperilaku dalam menggunakan aplikasi. Hubungan antar variabel dalam model menunjukkan pengaruh yang kuat dan signifikan terhadap kepuasan pengguna aplikasi e-learning. Penelitian ini menegaskan bahwa penerimaan teknologi melalui persepsi kemudahan dan manfaat sangat menentukan tingkat kepuasan pengguna aplikasi elearning IAKN Ambon.
Perancangan Website Sebagai Media Diseminasi Moderasi Beragama Pada Iakn Ambon Dengan Menggunakan Metode Waterfall
Perkembangan teknologi informasi telah membuka peluang luas bagi penyebaran nilai-nilai toleransi dan moderasi beragama, khususnya di lingkungan pendidikan tinggi. Institut Agama Kristen Negeri (IAKN) Ambon sebagai bagian dari Kementerian Agama Republik Indonesia, memproklamirkan diri sebagai kampus moderasi beragama dan memerlukan media yang efektif untuk mendukung penyebaran informasi terkait kegiatan moderasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah website sebagai media diseminasi nilai-nilai moderasi beragama di IAKN Ambon. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Model Waterfall, yang terdiri dari tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Hasil penelitian ini adalah sebuah website yang dibangun menggunakan PHP, MySQL, HTML, CSS, dan Bootstrap, dengan fitur yang memungkinkan admin mengelola konten berita, galeri, dan tim, serta memungkinkan pengunjung mengakses informasi dan mengirim pesan. Pengujian dilakukan dengan metode BlackBox, yang menunjukkan bahwa seluruh fungsi berjalan sesuai harapan. Website ini diharapkan mampu menjadi sarana edukatif dan strategis dalam memperkuat moderasi beragama, baik bagi sivitas akademika IAKN Ambon maupun masyarakat luas.
Rancang Bangun Objek 3 Dimensi SMPN 1 Kalaena Sebagai Media Informasi dan Promosi Berbasis Augmented Reality
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk merancang dan membangun objek tiga dimensi Sekolah Menengah Pertama Negeri 1 Kalaena sebagai media informasi dan promosi berbasis teknologi Augmented Reality. Penelitian ini menggunakan metode Research and Development dengan model pengembangan Multimedia Development Life Cycle yang terdiri atas enam tahapan, yaitu konsep, perancangan, pengumpulan materi, pembuatan, pengujian, dan distribusi. Proses perancangan antarmuka dilakukan menggunakan Figma, sedangkan alur kerja aplikasi digambarkan melalui flowchart pada Draw.io. Pembuatan objek tiga dimensi dilakukan dengan SketchUp, sementara Unity dan Vuforia digunakan untuk membangun aplikasi berbasis Augmented Reality. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsi aplikasi berjalan dengan baik. Validasi ahli media memperoleh skor rata-rata 3,90 dan pengujian System Usability Scale memperoleh skor rata-rata 94,6. Berdasarkan hasil tersebut, aplikasi dinyatakan sangat layak digunakan sebagai media promosi digital yang informatif dan interaktif
Clustering Pola Curah Hujan Bulanan Menggunakan K- Means untuk Identifikasi Musim di Provinsi Jambi
Provinsi Jambi merupakan salah satu wilayah di Indonesia yang memiliki keragaman pola curah hujan tahunan yang berpengaruh terhadap aktivitas pertanian, perkebunan, dan pengelolaan sumber daya alam. Variasi curah hujan sering menyulitkan dalam menentukan awal musim hujan, musim kemarau, maupun musim peralihan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola musim di Provinsi Jambi dengan menggunakan metode clustering K- Means pada data curah hujan bulanan. Data curah hujan diperoleh dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) dengan rentang waktu tertentu. Proses analisis meliputi pra-pemrosesan data, normalisasi, penentuan jumlah cluster optimal menggunakan Elbow Method dan Silhouette Score, serta penerapan algoritma K-Means. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data curah hujan dapat dikelompokkan menjadi tiga cluster utama yang merepresentasikan musim hujan, musim kemarau, dan musim peralihan. Temuan ini dapat menjadi dasar dalam mendukung perencanaan pertanian, mitigasi bencana, serta pengelolaan sumber daya air di Provinsi Jambi.
Pengenalan Emosi Wajah pada Anak Menggunakan Convolutional Neural Network
Salah satu teknologi biometrik yang digunakan adalah sistem pengenalan wajah dengan metode deep learning untuk mendeteksi kondisi emosional anak melalui ekspresi wajah. Sejak tahun 1992, enam emosi dasar telah diakui secara universal: marah, jijik, takut, senang, sedih, dan terkejut, serta ekspresi netral. Penelitian ini membahas penerapan deep learning dalam memantau emosi anak-anak di Kelompok Bermain Puspita Mutiara, Muaro Jambi. Dengan menggunakan jaringan saraf tiruan (CNN) dan OpenCV, penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi kondisi mental anak melalui ekspresi wajah. Alat yang digunakan meliputi program deep learning berbasis Python yang memanfaatkan metode CNN, sedangkan antarmuka web berbasis PHP digunakan untuk menjalankan Python dan mengklasifikasikan data ekspresi wajah. Hasilnya berupa laporan klasifikasi emosi siswa berdasarkan ekspresi mereka. Penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi pada perkembangan emosional dan psikologis anak, dengan rencana pengembangan lebih lanjut berupa akses daring dan keterlibatan ahli ekspresi untuk menghasilkan hasil yang lebih akura
Prediksi Risiko Diabetes Menggunakan Model Regresi Logistik dan Random Forest
Diabetes melitus merupakan krisis kesehatan publik yang terus meningkat, dengan sebagian besar kasus di Indonesia tidak terdiagnosis sehingga menuntut adanya metode deteksi dini yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan membandingkan kinerja dua model pembelajaran mesin—Regresi Logistik dan Random Forest—dalam memprediksi risiko diabetes. Metodologi penelitian mencakup pra-pemrosesan data, pelatihan model pada 80% data, dan pengujian pada 20% data. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest secara signifikan mengungguli Regresi Logistik di semua metrik, mencapai akurasi 97.03% dan recall 68.94%. Analisis kepentingan fitur mengidentifikasi kadar glukosa darah, level HbA1c, dan BMI sebagai prediktor paling signifikan. Model yang unggul kemudian diimplementasikan ke dalam aplikasi web interaktif berbasis Streamlit sebagai alat bantu skrining. Simpulan dari studi ini menegaskan bahwa model Random Forest memiliki potensi besar sebagai alat skrining non-invasif untuk deteksi dini diabetes, yang dapat membantu memprioritaskan individu untuk pengujian klinis lebih lanjut.
Implementasi Web Marketplace Olahan Pisang UMKM Karang Taruna Desa Simpang Abung Menggunakan Extreme Programming
Perkembangan teknologi informasi yang pesat telah mendorong Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memiliki peran strategis dalam perekonomian Indonesia. Menurut Jaya et al. (2017), UMKM tidak dapat dipandang sebelah mata karena kontribusinya yang signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi nasional. Keberhasilan startup Indonesia seperti GO-Jek, Traveloka, dan Tokopedia yang berhasil mencapai status unicorn menjadi bukti kuat bahwa sektor ini memiliki potensi besar untuk berkembang. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (2016), sekitar 98,68% populasi usaha kecil dan menengah berasal dari sektor non-pertanian, dengan penyerapan tenaga kerja terbesar pada sektor perdagangan besar dan eceran, sehingga UMKM menjadi pilar utama dalam penyediaan lapangan kerja di Indonesia. Namun, meskipun memiliki kontribusi besar, keberlangsungan UMKM kerap terhambat oleh berbagai kendala. Menurut Perdani et al. (2018), tingkat kegagalan startup di dunia mencapai 90% yang salah satunya disebabkan oleh lemahnya pengelolaan dana dan pencatatan transaksi. Oleh karena itu, diperlukan sistem pengelolaan usaha yang baik, terutama dalam hal katalog produk, pelayanan, pemesanan, pembayaran, pengiriman, serta pencatatan transaksi. Saat ini, sebagian besar UMKM telah beralih ke sistem penjualan online, tetapi masih ada yang bergantung pada sistem offline, seperti UMKM Karang Taruna di Desa Simpang Abung, Lampung Utara, yang memproduksi olahan pisang. Keterbatasan pemasaran membuat jangkauan pasar belum maksimal. Karena itu, penelitian ini bertujuan merancang sistem informasi penjualan berbasis web menggunakan metode Extreme Programming untuk membantu UMKM meningkatkan efektivitas pemasaran, memperluas jangkauan konsumen, dan mendukung efisiensi operasional