Abstract:Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Convolutional Neural Network (CNN) dalam pendeteksian jenis kulit wajah dan rekomendasi skincare berbasis Android. Sistem mengklasifikasikan jenis kulit menjadi normal,…
ormal, kering, berminyak, berjerawat, dan sensitif menggunakan 750 citra wajah yang telah diberi label. Model dilatih dengan 50 epoch, ukuran citra 224×224 piksel, dan optimizer Adam. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa akurasi meningkat seiring bertambahnya epoch, sementara nilai loss menurun. Evaluasi pada data uji menghasilkan akurasi sebesar 99% dengan loss 3,73%, yang menunjukkan performa model yang sangat baik. Sistem mampu mengklasifikasikan jenis kulit secara akurat serta memberikan rekomendasi skincare yang disesuaikan dengan kondisi kulit pengguna. Implementasi dalam aplikasi Android memudahkan pengguna dalam melakukan deteksi secara langsung melalui kamera smartphone, sehingga membantu dalam memilih produk perawatan yang tepat.
Abstract:Penyakit tanaman merupakan salah satu faktor utama penurunan hasil pertanian pada komoditas tomat dan cabai di Indonesia. Deteksi dini secara manual memerlukan keahlian khusus dan waktu yang lama. Penelitian ini mengusulkan…
kan sistem klasifikasi penyakit tanaman berbasis deep learning menggunakan arsitektur MobileNetV2 dengan pendekatan transfer learning. Dataset PlantVillage yang terdiri dari 20.638 gambar daun dengan 15 kelas digunakan sebagai data pelatihan. Model dievaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Visualisasi Grad-CAM diterapkan untuk menginterpretasikan area fokus model dalam pengambilan keputusan. Hasil eksperimen menunjukkan akurasi sebesar 89,93% pada data uji dengan rata-rata weighted F1-score sebesar 0,90. Visualisasi Grad-CAM membuktikan model mengidentifikasi area terinfeksi secara akurat. Pengujian pada gambar nyata menunjukkan kemampuan model dalam kondisi dunia nyata.
Abstract:Di Indonesia, pengeringan sepatu sering bergantung pada sinar matahari yang tidak selalu tersedia, terutama saat cuaca buruk. Penelitian ini mengembangkan alat pengering sepatu berbasis Internet of Things (IoT) yang andal…
l dan efisien. Alat ini dilengkapi pemanas PTC, kipas DC, sensor DHT untuk memantau suhu dan kelembapan, serta sensor beban HX711 untuk mendeteksi kadar air. Sistem fuzzy digunakan untuk mengatur suhu dan kelembapan secara otomatis agar tetap optimal selama proses pengeringan. Hasil pengujian menunjukkan alat ini mampu mengurangi kadar air hingga 99,7% pada suhu 50 °C. Waktu pengeringan bervariasi tergantung bahan sepatu: kain (65% kelembapan) selama 120 menit, kanvas (85,5%) selama 125 menit, dan kulit (91%) selama 145 menit. Alat ini juga mendukung pemantauan dan pengendalian secara real-time melalui aplikasi web berbasis IoT, sehingga memudahkan pengguna dalam mengontrol proses pengeringan sepatu kapan saja dan di mana saja.
Abstract: Kopi buah mengkudu merupakan salah satu inovasi pangan fungsional yang berpotensi dikembangkan sebagai alternatif minuman bagi penderita hipertensi karena mengandung kalium dan vitamin C. Penelitian ini bertujuan mengetahui…
ngetahui pengaruh variasi waktu dan suhu oven terhadap daya terima serta kandungan vitamin C, kalium, dan kafein kopi buah mengkudu ( Morinda citrifolia L. ) bagi penderita hipertensi. Penelitian ini merupakan penelitian eksperimen menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) faktorial 3×2 dengan suhu oven 80°C, 100°C, dan 120°C serta waktu pengovenan 10 dan 15 menit, sehingga diperoleh enam formula. Uji daya terima dilakukan pada 30 panel konsumen berdasarkan warna, aroma, dan rasa menggunakan skala hedonik enam tingkat. Data dianalisis menggunakan uji Kruskal-Wallis dan Mann-Whitney , sedangkan rumus terbaik ditentukan melalui metode De Garmo, nilai rata-rata, dan Metode Perbandingan Eksponensial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variasi waktu dan suhu oven berpengaruh signifikan terhadap daya terima warna (p<0,001), tetapi tidak berpengaruh signifikan terhadap aroma (p=0,061) dan rasa (p=0,117). Formula terbaik adalah F6 pada suhu 120°C selama 15 menit dengan rata-rata keseluruhan 4,46. Hasil laboratorium menunjukkan vitamin C 0,6818±0,03 g/100 mL, kalium 4.400,53 mg/100 g, dan kafein tidak terdeteksi. Kopi buah mengkudu berpotensi menjadi alternatif minuman bagi penderita hipertensi.
Kata Kunci: kopi buah mengkudu, hipertensi, daya terima, vitamin C, kalium, kafein
Abstract:Tujuan dilaksanakannya penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat keamanan dari Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) di RS XYZ serta mengidentifikasi langkah-langkah yang diperlukan untuk meningkatkan…
keandalan dan kepatuhan sistem terhadap standar keamanan informasi. Salah satu langkah untuk menilai tingkat keamanan dilakukan dengan menerapkan kerangka kerja COBIT 2019, yang mencakup beberapa domain utama, yaitu Menetapkan dan Memastikan Manajemen Risiko atau EDM03, Mengelola Risiko atau APO12, Mengelola Keamanan atau APO13, Mengelola Data atau APO14, dan Mengelola Keamanan Layanan atau DSS05. Proses audit ini mencakup identifikasi potensi ancaman terhadap keamanan informasi, penilaian risiko, serta evaluasi efektivitas kontrol yang telah diterapkan. Hasil dari penelitian menunjukkan tingkatan kematangan keamanan SIMRS di RS XYZ berada di level 3 (Defined), yang berarti sistem telah memiliki prosedur keamanan yang terdokumentasi, tetapi implementasinya masih perlu diperkuat untuk mencapai tingkat yang lebih optimal. Berdasarkan gap analysis, terdapat selisih satu tingkat dari target yang diharapkan, sehingga perbaikan perlu dilakukan guna meningkatkan ketahanan sistem terhadap ancaman siber. Beberapa langkah strategis yang direkomendasikan meliputi penerapan teknik keamanan lanjutan, seperti vulnerability scanning, penetration testing, Web Application Firewall (WAF), serta sistem deteksi dan pencegahan intrusi (IDS/IPS). Selain itu, peningkatan keamanan fisik dengan pemasangan CCTV, pembatasan akses menggunakan kartu akses atau sidik jari, serta penerapan enkripsi data menjadi aspek penting dalam melindungi informasi pasien. Sertifikasi keamanan, seperti ISO 27001, juga dapat dipertimbangkan untuk memastikan kepatuhan terhadap standar global. Selain itu, peningkatan kompetensi SDM melalui pelatihan berkala terkait keamanan siber dan peningkatan koordinasi internal akan berkontribusi signifikan dalam memperkuat ketahanan sistem informasi di RS XYZ.
Abstract:Teknologi memiliki peran penting dalam meningkatkan efektivitas konservasi keanekaragaman hayati di tingkat lokal dan internasional. Berbagai inovasi, seperti drone, penginderaan jauh, algoritma pembelajaran mesin, dan DNA…
NA lingkungan (eDNA), memungkinkan pemantauan spesies dan habitat secara real-time, deteksi dini ancaman, serta analisis data berbasis bukti. Teknologi juga memfasilitasi kolaborasi internasional melalui platform berbasis cloud dan program citizen science yang melibatkan masyarakat. Kendati demikian, implementasi teknologi menghadapi tantangan, termasuk biaya tinggi, keterbatasan infrastruktur, dan kebutuhan pelatihan teknis. Dampak negatif, seperti gangguan habitat oleh drone, juga menjadi perhatian. Meskipun demikian, peluang yang ditawarkan teknologi, termasuk peningkatan efisiensi pengelolaan keanekaragaman hayati dan penguatan kesadaran masyarakat, terus berkembang. Dengan pemanfaatan teknologi, tantangan dalam konservasi dapat diminimalkan, mendukung keberlanjutan ekosistem di masa depan.
Abstract:Penipuan uang palsu merupakan masalah serius yang dapat merugikan perekonomian negara dan masyarakat. Seiring dengan kemajuan teknologi, deteksi keaslian uang kertas kini dapat dilakukan menggunakan metode berbasis citra…
digital. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi keaslian uang kertas menggunakan pendekatan machine learning dengan memanfaatkan platform Teachable Machine. Sistem ini memanfaatkan citra digital uang kertas yang diambil menggunakan kamera digital untuk dianalisis dan diklasifikasikan berdasarkan keaslian uang tersebut. Data citra uang kertas yang digunakan mencakup gambar dari berbagai sisi dan elemen pengaman pada uang, seperti watermark, benang pengaman, dan cetakan mikroteks. Model machine learning yang diterapkan dilatih dengan berbagai gambar uang kertas asli dan palsu untuk menghasilkan model yang dapat mengidentifikasi perbedaan antara keduanya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini dapat mendeteksi keaslian uang kertas dengan tingkat akurasi yang tinggi, memberikan solusi praktis dan efisien untuk membantu mendeteksi uang palsu secara cepat dan akurat. Implementasi sistem ini berpotensi untuk digunakan di berbagai sektor, seperti perbankan, ritel, dan pemeriksaan keuangan.
Abstract:Visi computer yang merupakan cabang kecerdasan buatan yang menggunakan citra digital sebagai input data. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode pengumpulan data dalam deteksi warna buah paprika menggunakan citra…
itra digital dan platform Teachable Machine. Metode ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam mengidentifikasi variasi warna paprika, yang penting untuk kualitas produk di industri pertanian. Data dikumpulkan melalui pengambilan gambar paprika dalam kondisi pencahayaan yang konsisten, kemudian diproses menggunakan teknik segmentasi warna dan analisis histogram. Model machine learning dilatih menggunakan Teachable Machine, yang memungkinkan klasifikasi warna dengan mudah dan cepat. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model dapat mendeteksi warna paprika dengan akurasi yang memuaskan. Penelitian ini memberikan wawasan penting tentang potensi penerapan teknologi digital dalam pertanian dan membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dalam deteksi dan analisis kualitas produk pertanian. Dengan demikian, penelitian ini berkontribusi pada peningkatan efisiensi pengelolaan hasil pertanian serta promosi inovasi dalam sektor ini.
Abstract:Penyakit Alzheimer adalah penyakit neurodegeneratif yang mempengaruhi otak dan secara bertahap mengurangi kemampuan seseorang untuk berpikir, mengingat, dan berfungsi secara mandiri. Ini merupakan jenis demensia yang paling…
ing umum, dengan gejala awal yang biasanya terjadi pada individu di atas 65 tahun, meskipun dapat juga terjadi pada usia yang lebih muda. Beberapa gejala awal Alzheimer termasuk lupa akan peristiwa baru-baru ini, kesulitan menyelesaikan tugas sehari-hari, dan kebingungan tentang waktu atau tempat. Gejala penyakit dapat memburuk seiring berjalannya waktu, seperti kehilangan kemampuan berkomunikasi, perubahan suasana hati yang signifikan, dan penurunan fungsi fisik. Diagnosis tahap awal untuk penyakit Alzheimer dapat meningkatkan efisiensi terapi. Deteksi dini penyakit Alzheimer dapat memanfaatkan pendekatan matematis pada data mining untuk menganalisis data. Klasifikasi adalah salah satu metode data mining yang dapat diterapkan untuk pendeteksian dini atau prediksi penyakit Alzheimer. Penelitian yang berkenaan dengan klasifikasi penyakit Alzheimer belum banyak dilakukan. Oleh karena itu, penelitian ini akan membandingkan performa algoritma C4.5 dan algoritma AdaBoost dalam klasifikasi penyakit Alzheimer menggunakan teknik pengujian percentage split dan k-fold cross validation. Selain itu, penelitian ini akan menggunakan metode Algoritma Decision Tree karena dapat ditafsirkan dengan mudah oleh manusia dan memililki akurasi yang tinggi sebesar 26.3%. Dapat mengubah data yang ada menjadi pohon keputusan dan aturan-aturan, sehingga dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan yang kompleks menjadi lebih sederhana.
Abstract:Jeruk merupakan komoditas holtikultura dengan nilai ekonomi tinggi di indonesia, namun penyakit Hunglongbing (HBL), yang disebabkan oleh bakteri Candidatus Liberibacter asiaticus (Clas) dan disebabkan oleh vektot serangga…
a Diaphorina citri, menjadi ancaman serius bagi produksi jeruk. Gejala HBL, seperti daun menguning, tunas terhambat, dan buah yang mengerut, menyebabkan penurunan kualitias dan kuantitas hasil jeruk yang signifikan. Deteksi dini penyakit ini sangat penting untuk mengurangi dampaknya, namun deteksi pada tahap awal sering kali terhambat kerena gejala baru muncul pada tahap lanjut. Salah satu solusi yang menjajikan adalah penggunaan teknologi pembelajaran mesin dalam analisis citra digital. Teachable Machine, sebuah Platform dari Google, Digunakan untuk melatih model pembelajaran esin yang dapat mendeteksi gejala HBL pada tanaman jeruk secara cepat dan akurat dengan memanfaatkan citra digital. Data set gambar daun jeruk sehat dan yang terinfeksi HBL diperoleh melalui Platform Pencairan gambar, dan model pelatihan dilakukan dengan menyusaikan parameter seperti epoch, batch size, dan learning rate. Evaluasi model menunjukkan akurasi klasifikasi yang signifikan, memberikan solusi deteksi dini yang efisien dan mudah diakses oleh petani. Penggunaan Teachable Machine menawarkan alternatif praktis bagi petani untuk mengidentifikasi penyakit tahap awal, yang dapat meningkatkan pengelolaan kesehatan tanaman jeruk dan mengurangi kerugian ekonomi akibat HBL. Hasil ini menekankan potensi besar teknologi pembelajaran mesin dalam meningkatkan keberlanjutan pertanian melalui deteksi penyakit yang lebih cepat dan akurat.