Abstract:YouTube has become a major platform for public discourse in Indonesia, yet large-scale sentiment analysis of its comments remains challenging due to dynamic content, informal language, and limited labeled data. This study…
y proposes a Selenium–IndoBERT pipeline for sentiment analysis of Indonesian YouTube comments using a pseudo-labeling approach. Data were collected from ten YouTube videos discussing the One Piece flag phenomenon, yielding 10,842 comments after preprocessing. Selenium was employed to extract comments from dynamic pages, while IndoBERT was fine-tuned on a small manually labeled dataset and used to generate pseudo-labels for unlabeled data. Model performance was evaluated using probabilistic metrics, including Coverage, Expected Calibration Error (ECE), and Brier Score. At a confidence threshold of 0.75, 78.5% of comments received pseudo-labels, with an ECE of 0.095 and a Brier Score of 0.174. Manual validation showed substantial agreement with human annotations (Fleiss’ kappa = 0.72). The results indicate that the proposed pipeline enables scalable and reliable sentiment analysis with minimal manual annotation.
Abstract:Abstract: Storage media is an inseparable tool in everyday life. With storage media, users can store important data, both personal and workplace. In addition, in many cases, Indonesian law uses storage media as evidence.…
The Electronic Information and Transactions Law (UU ITE) regulates how the provision of digital evidence can be strong evidence in court. This study examines the forensics of digital evidence on storage media with four test scenarios. Digital forensic processing uses forensic processes based on the National Institute of Standards and Technology (NIST) guidelines. This study produces an analysis in which evidence processed with scenarios 1 and 4 is valid digital evidence to be submitted to court, while evidence 2 and 3 is invalid evidence. The results of this digital evidence can be used for investigations under the ITE law.
Keywords: autopssy; digital forensics; storage media; FTK Imager.
Abstrak: Media Penyimpanan merupakan alat yang tak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari. Dengan Media Penyimpanan, pengguna dapat menyimpan data penting, baik pribadi maupun tempat kerja. Selain itu, dalam banyak kasus, hukum Indonesia menggunakan Media Penyimpanan sebagai alat bukti. Undang-Undang Informasi dan Transaksi Elektronik (UU ITE) mengatur bagaimana penyediaan alat bukti digital menjadi alat bukti yang kuat di pengadilan. Penelitian ini mengkaji forensik terhadap alat bukti digital pada Media Penyimpanan dengan empat skenario pengujian. Pemrosesan forensik digital menggunakan proses forensik berdasarkan panduan National Institute of Standards and Technology (NIST). Penelitian ini menghasilkan analisis di mana alat bukti yang diproses dengan skenario 1 dan 4 merupakan alat bukti digital yang sah untuk diajukan ke pengadilan, sedangkan alat bukti 2 dan 3 merupakan alat bukti yang tidak sah. Hasil dari barang bukti digital ini, dapat digunakan untuk penyelidikan didalam undang-undang ITE.
Kata kunci: otopsi; forensik digital; media penyimpanan; FTK Imager
Abstract:Abstract: The growing intensity of cyber attacks, marked by rapid, large-scale, automated, and adaptive execution, requires analytical methods that represent the diversity of network environments, including variations in…
target platforms such as IoT, traditional networks, and hybrid infrastructures. This study compares machine learning models for cyber attack classification under heterogeneous environmental conditions and formulates a conceptual optimization framework based on model performance. Four publicly available benchmark datasets were used, namely UNB CIC IoT 2023, UNB CIC IDS-2018, UNSW-NB15, and a Kaggle cyber security attacks dataset, comprising approximately 40,000 to over 3.6 million records and 25 to 80 features across IoT, conventional, and mixed network environments. Random Forest, XGBoost, Multilayer Perceptron, and Transformer were implemented within a unified pipeline involving preprocessing, feature selection, and Bayesian Optimization-based hyperparameter tuning. All models achieved F1-score and Cohen's Kappa above 96%, with XGBoost performing best (97.80%, 97.26%), followed by Random Forest (97.78%, 96.96%) and Transformer (97.44%, 96.82%), while MLP scored lowest (96.74%, 96.00%), a gap below one percentage point. Confusion matrix analysis revealed persistent misclassification in minority and overlapping attack classes, informing a proposed adaptive cyber attack simulation optimization framework.
Keywords: cyber attacks; optimization; machine learning; environmental variability.
Abstrak: Meningkatnya intensitas serangan siber yang berlangsung cepat, masif, otomatis, dan adaptif menuntut pendekatan analitis yang merepresentasikan keragaman lingkungan jaringan, termasuk perbedaan karakteristik platform sasaran seperti Internet of Things (IoT), jaringan konvensional, dan infrastruktur hibrida. Penelitian ini membandingkan model machine learning untuk klasifikasi serangan siber pada kondisi lingkungan heterogen, sekaligus menyusun kerangka optimasi konseptual berdasarkan performa model. Empat dataset benchmark publik digunakan, yaitu UNB CIC IoT 2023, UNB CIC IDS-2018, UNSW-NB15, serta dataset Kaggle cyber security attacks, dengan jumlah data berkisar 40.000 hingga lebih dari 3,6 juta rekaman dan 25 sampai 80 fitur, mewakili lingkungan IoT, konvensional, dan campuran. Random Forest, XGBoost, Multilayer Perceptron, dan Transformer diimplementasikan melalui pipeline terpadu mencakup pra-pemrosesan, seleksi fitur, dan optimasi hyperparameter berbasis Bayesian Optimization. Seluruh model mencapai F1-score dan Cohen's Kappa di atas 96%, dengan XGBoost menunjukkan performa terbaik (97,80%, 97,26%), diikuti Random Forest (97,78%, 96,96%) dan Transformer (97,44%, 96,82%), sementara MLP mencatat skor terendah (96,74%, 96,00%), dengan selisih kurang dari satu poin persentase. Analisis confusion matrix mengungkap misklasifikasi yang konsisten pada kelas minoritas dan serangan dengan karakteristik serupa, yang menjadi dasar kerangka optimasi simulasi serangan siber adaptif yang diusulkan.
Kata kunci: serangan siber; optimasi; machine learning; variabilitas lingkungan
Abstract:Abstract: Stunting is a chronic nutritional condition in toddlers characterized by a Height-for-Age (HFA) measurement below the standard growth threshold, necessitating early detection to prevent long-term consequences.…
This study aims to classify toddler stunting status by comparing three machine learning methods: Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN), and Support Vector Machine (SVM). The dataset comprises 345 toddler records from Puskesmas Indramayu (2025), including weight, height, and nutritional status based on WFA, HFA, and WFH indicators. Preprocessing steps include data cleaning, StandardScaler normalization, One-Hot Encoding for categorical features, and splitting the training and testing data with a ratio of 80:20. The comparison results are that KNN achieved the best performance with an accuracy of 71.01%, a precision of 0.69, a recall of 0.69, and an F1 score of 0.67, while RF and SVM both had an accuracy of 69.57% with F1 scores of 0.67 and 0.68, respectively. Thus, KNN demonstrated superior effectiveness in classifying the stunting status of toddlers compared to RF and SVM on this dataset.
Keywords: KNN; Random Forest; SVM; Stunting; toddlers
Abstract: Stunting adalah kondisi gizi kronis pada balita yang ditandai dengan pengukuran Tinggi Badan menurut Usia (HFA) di bawah ambang batas pertumbuhan standar, sehingga memerlukan deteksi dini untuk mencegah konsekuensi jangka panjang. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasfikasikan status stunting pada balita dengan membandingkan tiga metode pembelajaran mesin: Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Support Vector Machine (SVM). Kumpulan data terdiri dari 345 catatan balita dari puskesmas indramayu (2025), termaksut brat badan, tinggi badan, dan status gizi berdasarkan indicator WFA, HFA, dan WFH. Langkah-langkah prapemrosesan meliputi pembersian data, normalisasi Stand-ardScaler, One-Hot Encoding untuk fitur kategirikal, serta pembagian data pelatihan dan pengujian dengan rasio 80:20. Hasil perbadingan adalah KNN mencapai kinerja terbaik dengan akurasi 71,01%, presisi 0,69, recall 0,69, dan skor F1 sebesar 0,67, RF dan SVM keduanya memiliki akurasi 69,57% dengan skor F1 masing-masing sebesar 0,67 dan 0,68. Dengan demikian, KNN menunjukkan keefektifan yang lebih unggul dalam mengklasifikasikan status stunting balita dibandingkan dengan RF dan SVM pada da-taset ini.
Kata kunci: KNN; random forest; SVM; Stunting; Balita
Abstract:Abstract: Malaria remains a major global health problem, particularly in tropical countries such as Indonesia. Accurate early diagnosis is essential for reducing malaria-related morbidity and mortality. Conventional microscopic…
oscopic examination is time-consuming, highly dependent on expert personnel, and prone to human error. This study compares the performance of two Convolutional Neural Network (CNN) architectures, ResNet-50 and DenseNet-121, for malaria image classification. The Cell Images for Malaria dataset provided by the National Institutes of Health (NIH) through Kaggle was used, consisting of 27,558 microscopic blood cell images categorized into Parasitized and Uninfected classes. The dataset was divided into 80% training data and 20% testing data. Image preprocessing included resizing to 224 × 224 pixels, normalization, labeling, and data augmentation using RandomFlip, RandomRotation, RandomZoom, and RandomContrast. Experimental results showed that the ResNet-50 model trained for 100 epochs achieved the highest performance, with an accuracy of 95.54% and precision, recall, and F1-score of 0.96. The confusion matrix indicated 5,272 correctly classified images out of 5,510 testing samples. These findings demonstrate that ResNet-50 outperformed DenseNet-121 and has strong potential for supporting accurate, reliable, and efficient computer-aided malaria diagnosis based on microscopic blood smear images.
Keywords: computer-aided diagnosis; convolutional neural network (CNN); densenet-121; early detection; image classification; malaria; microscopic blood smear images; resnet-50;
Abstrak : Malaria masih menjadi masalah kesehatan global yang serius, terutama di negara tropis seperti Indonesia. Diagnosis dini yang akurat sangat penting untuk menurunkan angka morbiditas dan mortalitas. Metode konvensional berupa pemeriksaan mikroskopis memiliki keterbatasan karena memerlukan waktu yang relatif lama, bergantung pada tenaga ahli, dan berpotensi menimbulkan kesalahan manusia. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yaitu ResNet-50 dan DenseNet-121 dalam klasifikasi citra malaria. Dataset yang digunakan berasal dari Cell Images for Malaria yang disediakan oleh National Institutes of Health (NIH) melalui platform Kaggle, terdiri dari 27.558 citra dengan pembagian 80% data latih, 20% data validasi. Tahap praproses meliputi cleaning, resizing citra menjadi 224×224 piksel, normalisasi, labeling, serta data augmentasi menggunakan RandomFlip, RandomRotation, RandomZoom, dan RandomContrast. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ResNet-50 pada epoch 100 memperoleh akurasi sebesar 95,54% dengan nilai precision, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 0,96. Confusion matrix menunjukkan jumlah prediksi benar sebanyak 5.272 dari total 5.510 data uji. Hasil ini menunjukkan bahwa arsitektur CNN mampu mengklasifikasikan citra malaria dengan tingkat akurasi yang tinggi dan memiliki kemampuan generalisasi yang baik terhadap data baru. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam evaluasi performa arsitektur CNN untuk mendukung pengembangan sistem diagnosis malaria berbasis citra mikroskopis yang lebih cepat dan akurat.
Kata kunci: convolutional neural network (CNN); citra mikroskopis hapusan darah; densenet-121; diagnosis berbantuan komputer; deteksi dini; klasifikasi citra; malaria; resnet-50
Abstract:Abstract: Understanding students’ emotional conditions is important for evaluating engagement and learning atmosphere in classroom environments. However, conventional evaluation methods are often subjective and difficult…
lt to apply in real time. Therefore, this study proposes a real-time multi-face emotion detection system designed for classroom learning environments. The system integrates a CNN-based Tiny Face Detector for multi-scale face localization with a convolutional neural network to classify seven facial emotions: angry, disgust, fear, happy, sad, surprise, and neutral. Experimental evaluation was conducted using classroom video data under varying lighting conditions, face orientations, partial occlusions, and different numbers of detected faces per frame. The proposed system achieves stable real-time performance with processing speeds ranging from 10–20 FPS, depending on face density. The results show higher recognition performance for expressive emotions, while subtle emotions remain more challenging. Overall classification accuracy reaches above 80% when emotion predictions are aggregated across multiple faces and time windows. These results indicate that the proposed system is suitable for objective analysis of emotional dynamics in classroom environments and supports the deployment of lightweight emotion-aware monitoring systems for educational applications.
Keywords: classroom monitoring; convolutional neural network; facial emotion recognition; multi-face detection; tiny face detector.
Abstrak: Pemahaman terhadap kondisi emosional mahasiswa penting untuk mengevaluasi keterlibatan dan suasana pembelajaran di kelas. Namun, metode evaluasi konvensional umumnya bersifat subjektif dan sulit diterapkan secara real-time. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan sistem deteksi emosi multi-wajah secara real-time yang dirancang untuk lingkungan pembelajaran di kelas. Sistem mengintegrasikan Tiny Face Detector berbasis CNN untuk pelokalan wajah multi-skala dengan jaringan saraf konvolusional untuk mengklasifikasikan tujuh emosi wajah, yaitu marah, jijik, takut, senang, sedih, terkejut, dan netral. Evaluasi eksperimen dilakukan menggunakan data video kelas dengan variasi kondisi pencahayaan, orientasi wajah, oklusi parsial, serta jumlah wajah yang berbeda dalam satu frame. Sistem menunjukkan kinerja real-time yang stabil dengan kecepatan pemrosesan antara 10–20 FPS, bergantung pada kepadatan wajah. Hasil pengujian menunjukkan kinerja yang lebih baik pada emosi ekspresif, sementara emosi dengan ciri halus lebih menantang untuk dikenali. Akurasi klasifikasi keseluruhan mencapai di atas 80% ketika hasil emosi diagregasi berdasarkan banyak wajah dan interval waktu. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan berpotensi digunakan untuk analisis objektif dinamika emosi di kelas serta mendukung pemantauan lingkungan pembelajaran berbasis kecerdasan buatan.
Kata kunci: pengenalan emosi wajah; deteksi multi-wajah; Tiny Face Detector; jaringan saraf konvolusional; pemantauan kelas.
Abstract:Abstract: The implementation of dress code regulations in university environments is generally still carried out conventionally, requiring significant time and effort and potentially leading to subjective assessments. This…
is study develops an automatic student dress code compliance detection system using computer vision based on the YOLOv8 model. The dataset consists of 1,800 annotated images divided into eight clothing categories, split into 78% training (1,404 images), 14% validation (254 images), and 8% testing (143 images). All images underwent preprocessing and data augmentation before training the YOLOv8 model with an input size of 640×640 pixels for 50 epochs. During testing, the YOLOv8 model achieved an overall performance of Precision 0.844, Recall 0.773, F1-Score 0.802, and mAP@0.5 0.841, and was able to detect clothing objects with good accuracy and stable performance under various image conditions. The system was integrated with a Flask-based backend and a web-based frontend to enable real time detection and compliance classification, with a response time of less than 2 seconds, supporting automatic and consistent identification of student dress code compliance as “Compliant” or “Violation.”
Keywords: compliance detection; computer vision; dress code regulations; real time detection; YOLOv8.
Abstrak: Penerapan aturan berpakaian di lingkungan kampus umumnya masih dilakukan secara konvensional sehingga membutuhkan waktu dan tenaga yang relatif besar serta berpotensi menimbulkan subjektivitas penilaian. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendeteksi kepatuhan berpakaian mahasiswa secara otomatis berbasis visi komputer menggunakan model YOLOv8. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.800 citra beranotasi yang terbagi ke dalam 8 kategori pakaian, dengan pembagian data sebesar 78% data latih (1.404 citra), 14% data validasi (254 citra) dan 8% data uji (143 citra). Seluruh citra diproses melalui tahapan pre-processing dan data augmentation, kemudian digunakan untuk melatih model YOLOv8 dengan ukuran input 640×640 piksel selama 50 epoch. Pada tahap pengujian, model mencapai performa keseluruhan dengan Precision 0.844, Recall 0.773, F1-Score 0.802, dan mAP@0.5 0.841, serta mampu mendeteksi objek pakaian dengan akurasi baik dan performa stabil pada berbagai kondisi citra. Sistem kemudian diintegrasikan dengan backend berbasis Flask dan frontend web untuk mendukung proses deteksi waktu nyata dan klasifikasi kepatuhan, dengan waktu respons sistem kurang dari 2 detik, sehingga mampu mengidentifikasi status kepatuhan berpakaian mahasiswa ke dalam kategori “Aman” dan “Melanggar Aturan” secara otomatis dan konsisten.
Kata kunci: aturan berpakaian; deteksi waktu nyata; pendeteksi kepatuhan; visi komputer; YOLOv8.
Abstract:Deteksi emosi secara fine-grained pada teks media sosial merupakan salah satu tantangan dalam bidang pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP), terutama karena sifat data yang tidak terstruktur dan multi-label.…
label. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi performa tiga model berbasis arsitektur Transformer, yaitu EmoBERT, RoBERTa, dan EmoRoBERTa, dalam tugas klasifikasi emosi pada teks dari dataset SenWave. Dataset ini terdiri dari 10.001 tweet berbahasa Inggris yang telah dilabeli ke dalam sepuluh kategori emosi, namun penelitian ini berfokus pada empat label utama: anxious, annoyed, empathetic, dan sad. Proses penelitian meliputi prapemrosesan data, tokenisasi, pembagian data latih dan uji, pelatihan model, serta evaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model EmoBERT dan EmoRoBERTa memiliki performa terbaik dengan nilai f1-score sebesar 0,81, sedangkan RoBERTa memperoleh nilai f1-score sebesar 0,73. Temuan ini menunjukkan bahwa penyesuaian arsitektur Transformer khusus untuk emosi dapat meningkatkan akurasi klasifikasi emosi pada teks media sosial.
Abstract:Abstract: Conventional semiconductor chip counting at PT Elektronik Indonesia relies on manual weighing, which is prone to human error and inefficiency. This study proposes a desktop-based counting system using a digital…
scanner and image processing. The novelty lies in integrating horizontal-vertical projection with probabilistic Hough transform to robustly detect grid lines, form square cells, and enable accurate unit estimation via average intensity analysis, eliminating the need for reference weighing. Experiments on 15 actual chip images yielded an error rate of 0.009519% and up to 73.674%time efficiency gains compared to the manual method. The system reduces operator dependency, minimizes errors, and accelerates counting, providing a practical machine vision solution for semiconductor production.
Keywords: chip counting; image processing; probabilistic hough transform; grid line detection; time effeciency.
Abstrak: Penghitungan chip semikonduktor konvensional di PT Elektronik Indonesia bergantung pada penimbangan manual, yang rentan terhadap kesalahan manusia dan kurang efisien. Penelitian ini mengusulkan sistem penghitungan berbasis desktop menggunakan scanner digital dan pengolahan citra. Kebaruan terletak pada integrasi proyeksi horizontal-vertikal dengan probabilistic Hough transform untuk mendeteksi garis grid secara kuat, membentuk sel persegi, serta memungkinkan estimasi unit akurat melalui analisis intensitas rata-rata, sehingga menghilangkan kebutuhan penimbangan referensi. Eksperimen pada 15 citra chip aktual menghasilkan tingkat kesalahan 0,009519% dan peningkatan efisiensi waktu hingga 73,674% dibandingkan metode manual. Sistem ini mengurangi ketergantungan operator, meminimalkan kesalahan, dan mempercepat penghitungan, menyediakan solusi machine vision praktis untuk produksi semikonduktor.
Kata kunci: penghitungan chip; pengolahan citra; probabilistic Hough transform; deteksi garis grid; efisiensi waktu.
Abstract:Abstract: One of the main challenges in digital image processing is limited resolution, which makes it difficult to preserve visual details when images are enlarged. Conventional methods such as Bilinear Interpolation are…
e commonly used for image upscaling; however, these approaches often produce blurred images, lose fine textures, and fail to reconstruct complex visual structures. This study aims to enhance digital image resolution by employing a deep learni based approach using a Low-Light Convolutional Neural Network (LLCNN) built upon a Deep Neural Network (DNN) architecture. The dataset used in this study is the DIV2K dataset, which consists of 1,000 high-resolution images. These images were downsampled using scaling factors of ×2, ×3, and ×4 to generate paired Low Resolution–High Resolution (LR–HR) data for training and evaluation. The proposed LLCNN is designed to extract important features such as edges, textures, and local patterns through multiple convolutional layers, followed by non-linear mapping to reconstruct high-resolution images more accurately. Quantitative performance evaluation was conducted using the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and the Structural Similarity Index (SSIM). Model performance was evaluated quantitatively using the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) metric. Experimental results showed that the proposed method improved image quality compared to the bilinear method. These results indicate that the deep learning based approach effectively improves image sharpness and structural fidelity, thereby demonstrating its potential for digital image resolution enhancement.
Keywords: deep neural network; image resolution; low-light convolutional neural network; machine learning
Abstrak: Permasalahan utama dalam pengolahan citra digital adalah keterbatasan resolusi yang menyebabkan detail visual sulit dipertahankan ketika citra diperbesar. Metode konvensional seperti Bilinear Interpolation masih banyak digunakan, namun sering menghasilkan citra buram, kehilangan tekstur halus, serta tidak mampu merekonstruksi struktur visual yang kompleks. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas resolusi citra digital dengan memanfaatkan pendekatan deep learning berbasis Low-Light Convolutional Neural Network (LLCNN) yang dibangun di atas arsitektur Deep Neural Network (DNN). Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari dataset DIV2K, yang terdiri dari 1000 citra beresolusi tinggi. Citra tersebut diturunkan menjadi resolusi rendah menggunakan faktor downsampling ×2, ×3, dan ×4 untuk membentuk pasangan data Low Resolution–High Resolution (LR–HR) sebagai data pelatihan dan pengujian. LLCNN dirancang untuk mengekstraksi fitur-fitur penting seperti tepi, tekstur, dan pola lokal melalui beberapa lapisan konvolusi, kemudian melakukan pemetaan non-linear guna merekonstruksi citra resolusi tinggi secara lebih presisi. Evaluasi performa model dilakukan secara kuantitatif menggunakan metrik Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu meningkatkan kualitas citra dibandingkan metode bilinear. Hasil ini membuktikan bahwa pendekatan berbasis deep learning efektif dalam meningkatkan ketajaman dan kesesuaian struktur citra digital.
Kata kunci: deep neural network; low-light convolutional neural network; machine learning; resolusi citra