Abstract:Abstract: The Mandiri Computer Education Course (LKP) Institute, Asahan, North Sumatra, is a training institution that provides Information Technology training packages. During this time the training carried out by tutors…
s only featured internet or existing people's blogs without teaching them to create blogs. Then the Community Service Team (PKM) STMIK Royal Kisaran providing training to students of the LKP as an addition to the deepening of blog material that is felt necessary to be given to students LKP. Implementation is done by direct practice accompanied by presentations and discussions and using computers to provide direct understanding to students LKP. The material of activities given to participants can be used and used directly by students in creating a blog in accordance with the concepts that exist in creating a blog.
Keywords: Blogs, Computers, Institutions Educational Courses, Training, Students
Abstrak: Lembaga Kursus Pendidikan (LKP) Mandiri Komputer Kabupaten Asahan Sumatera Utara, merupakan lembaga pelatihan yang menyediakan paket-paket pelatihan Teknologi Informasi. Selama ini pelatihan yang dilaksanakan oleh tutor hanya menampilkan internet atau blog orang yang sudah ada tanpa mengajarinya dalam pembuatan blog. Maka tim Pengabdian kepada masyarakat (PKM) STMIK Royal Kisaran
memberikan pelatihan kepada siswa LKP tersebut sebagai penambahan pendalaman materi blog yang dirasakan perlu untuk diberikan kepada siswa LKP. Pelaksanaan dilakukan dengan cara praktek langsung disertai dengan presentasi dan diskusi dan menggunakan komputer untuk memberikan pemahaman langsung kepada siswa LKP. Materi kegiatan yang diberikan kepada peserta dapat digunakan dan dimanfaatkan langsung oleh siswa dalam membuat blog sesuai dengan konsep yang ada pada pembuatan blog.
Kata kunci: Blog, Komputer, Lembaga Kursus Pendidikan, Pelatihan, Siswa
Abstract:Abstract: Many ways taken by the government to realize the human resources of Indonesia with intellectual ability that can compete with the region even with other countries, one of them with a Mathematics Olympiad held both…
oth elementary / MI, SMP / MTs., SMA / SMK / MA even the level of Students . But sometimes those who can enjoy the Olympics are only certain schools. This is due to the lack of socialization conducted by the government regarding such activities as well as the factor of the school itself which still has a sense of inferior to compete with other schools. The purpose of this training activity is to improve the ability of students to solve Mathematics Olympic questions. The implementation of this activity was carried out at SMAN 2 Tanjung Balai, with the method of providing training and training strategies prepared by the writing team. the results of the training, that students are very enthusiastic in discussing Mathematical Olympiad problems with the tricks provided and they can easily answer the questions given without the constraints which means are expected to produce new seeds from the winners of the Mathematics Olympiad.
Keywords: Training, Problem Prediction, Mathematics Olympiad.
Abstrak: Banyak cara yang ditempuh oleh pemerintah untuk mewujudkan sumber daya manusia Indonesia dengan kemampuan intelektual yang dapat bersaing dengan daerah bahkan dengan Negara lain, salah satunya dengan diadakan Olimpiade Matematika baik tingkat SD/MI, SMP/MTs., SMA/SMK/MA bahkan tingkat Mahasiswa. Namun terkadang yang bisa menikmati kegiatan olimpiade tersebut hanyalah sekolah-sekolah tertentu saja. Hal tersebut disebabkan masih kurangmya sosialisasi yang dilakukan pemerintah mengenai kegiatan tersebut serta faktor dari sekolah itu sendiri yang masih memiliki rasa minder untuk bersaing dengan sekolah-sekolah lain. Tujuan dalam kegiatan pelatihan ini adalah untuk meningkatkan kemampuan peserta didik dalam menyelesaikan soal-soal Olimpiade Matematika. Penyelenggaraan kegiatan ini dilaksanakan di SMAN 2 Tanjung Balai, dengan metode memberikan pelatihan dan strategi pelatihan yang sudah disiapkan oleh tim penulis. hasil pelatihan tersebut, bahwa siswa sangat antusias dalam membahas soal-soal Olimpiade Matematika dengan trik yang diberikan dan mereka pun dapat dengan mudah menjawab soal-soal yang diberikan tanpa kendala yang berarti diharapkan mampu menghasilkan bibit-bibit baru dari pemenang Olimpiade Matematika.
Kata Kunci : Pelatihan, Prediksi Soal, Olimpiade Matematika.
Abstract:Some housewives in Batam City do not work, relying solely on income from their husbands. During this time, housewives use their free time to socialize and have a good time with their neighbors without producing anything…
useful, so it's time to take advantage of these habits in order to produce something to support their family's economy. In order for income housewives to have new knowledge and abilities, crafting activities are carried out by using patchwork. This training is carried out to use patchwork to have more selling value such as hijab accessories. This training was carried out twice, which was given the understanding of housewives about the use of patchwork and then given the practice of learning by doing. In the implementation of the service carried out by practicing directly how to make a brooch with several models of patchwork. Aside from the guidance of making brooches from patchwork, researchers also provide assistance in managing financial management, so that in the future it can be used as a home business that can help support the family's economy. From the results of the evaluation at the service of the mothers, thousands of households have been able to make patchwork brooches with several variations and models
Abstract:Abstract: Query performance is a critical factor in managing large-scale databases. One of the most widely used optimization techniques is indexing. This study aims to analyze the impact of indexing on query performance…
in PostgreSQL, compare the effectiveness of B-Tree and Hash indexes, and evaluate their influence on query planner decisions. A quantitative experimental approach was employed using the TPC-H benchmark dataset at scale factors SF0.1, SF1, and SF10. Experiments were conducted using EXPLAIN ANALYZE on exact match, range, and join queries under three conditions: without indexing, with B-Tree indexing, and with Hash indexing. The results demonstrate that indexing significantly improves query performance. For exact match queries on the SF10 dataset, execution time decreased from 93.36 ms without indexing to 0.034 ms using B-Tree and 0.045 ms using Hash indexes. For join queries, execution time was reduced from 857.77 ms to 0.180 ms using B-Tree and 0.079 ms using Hash indexes. B-Tree showed consistent performance across different query types, while Hash achieved the best results for equality-based queries. Furthermore, index usage influenced query planner decisions in selecting more efficient execution strategies. These findings indicate that appropriate index selection can substantially improve data access efficiency in PostgreSQL.
Keywords: b-tree index; hash index; PostgreSQL; query optimization; query planner
Abstrak: Performa query merupakan faktor penting dalam pengelolaan basis data berskala besar. Salah satu teknik optimasi yang umum digunakan adalah indexing. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh penggunaan indexing terhadap performa query pada PostgreSQL, membandingkan efektivitas B-Tree dan Hash index, serta mengevaluasi pengaruhnya terhadap keputusan query planner. Penelitian menggunakan metode eksperimen kuantitatif dengan dataset benchmark TPC-H pada skala SF0.1, SF1, dan SF10. Pengujian dilakukan menggunakan EXPLAIN ANALYZE pada exact match query, range query, dan join query dalam kondisi tanpa index, menggunakan B-Tree index, dan Hash index. Hasil penelitian menunjukkan bahwa indexing meningkatkan performa query secara signifikan. Pada exact match query dataset SF10, execution time menurun dari 93,36 ms tanpa index menjadi 0,034 ms menggunakan B-Tree dan 0,045 ms menggunakan Hash index. Pada join query, execution time berkurang dari 857,77 ms menjadi 0,180 ms menggunakan B-Tree dan 0,079 ms menggunakan Hash index. B-Tree menunjukkan performa yang konsisten pada berbagai jenis query, sedangkan Hash index memberikan performa terbaik pada query berbasis equality. Selain itu, penggunaan index memengaruhi keputusan query planner dalam memilih strategi eksekusi yang lebih efisien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemilihan metode indexing yang tepat dapat meningkatkan efisiensi akses data pada PostgreSQL
Kata kunci: b-tree index; hash index; optimasi query; PostgreSQL; query planner
Abstract:Abstract: Existing IoT anomaly detection studies have achieved high classification performance, but most focus on accuracy and F1-score without explicitly controlling the false positive rate (FPR). In addition, many approaches…
oaches rely on a single detection perspective, limiting their operational reliability. To address this gap, this study proposes a hybrid anomaly detection framework integrating Long Short-Term Memory (LSTM), Shannon entropy, and autoencoder reconstruction error. Shannon entropy is incorporated as an additional feature, while LSTM and the autoencoder capture temporal and reconstruction characteristics. The resulting hybrid representation is processed by a constraint-based threshold selection mechanism that enforces FPR . Experiments on the TON-IoT and Edge-IIoTset datasets achieved average F1-scores of 0.9250 and 0.9934, while maintaining average FPR values of 0.0091 and 0.0714, respectively. Analysis of entropy distributions showed consistent differences between normal and anomalous traffic across both datasets, indicating that Shannon entropy provides discriminative information for anomaly detection. These results demonstrate strong detection performance with controlled false alarms, while ablation studies confirm the significant contribution of Shannon entropy to overall model performance.
Keywords: false positive rate; hybrid deep learning; Internet of Things; network anomaly detection; Shannon entropy
Abstrak: Penelitian deteksi anomali Internet of Things (IoT) telah menunjukkan performa klasifikasi yang tinggi, namun sebagian besar masih berfokus pada accuracy dan F1-score tanpa mengendalikan false positive rate (FPR) secara eksplisit. Selain itu, banyak pendekatan hanya memanfaatkan satu perspektif deteksi sehingga reliabilitas operasionalnya masih terbatas. Untuk mengatasi kesenjangan tersebut, penelitian ini mengusulkan kerangka deteksi anomali hybrid yang mengintegrasikan Long Short-Term Memory (LSTM), Shannon entropy, dan autoencoder reconstruction error. Shannon entropy digunakan sebagai fitur tambahan, sedangkan LSTM dan autoencoder menangkap karakteristik temporal dan deviasi rekonstruksi. Representasi hybrid yang dihasilkan kemudian diproses melalui mekanisme constraint-based threshold selection dengan batas FPR . Hasil pengujian pada dataset TON-IoT dan Edge-IIoTset menghasilkan F1-score rata-rata sebesar 0,9250 dan 0,9934, dengan FPR rata-rata sebesar 0,0091 dan 0,0714. Perbedaan nilai entropy yang konsisten antara trafik normal dan anomali pada kedua dataset menunjukkan bahwa Shannon entropy menyediakan informasi diskriminatif untuk deteksi anomali. Hasil tersebut menunjukkan performa deteksi yang kuat dengan false alarm yang terkendali, sementara studi ablasi mengonfirmasi kontribusi signifikan Shannon entropy terhadap performa model.
Kata kunci: deteksi anomali jaringan; false positive rate; hybrid deep learning; Internet of Things; Shannon entropy
Abstract:Abstract: The development of globalization and digitalization requires businesses to not only focus on product quality, but also on the ability to build and maintain long-term relationships with customers. Customer loyalty…
ty has become a strategic asset that influences business sustainability and competitiveness. Handmade Willy, a creative business engaged in the production and sale of handicrafts, faces various problems in customer management, such as difficulties in identifying customer preferences, limitations in ongoing communication, suboptimal customer segmentation, and the absence of a structured system for monitoring customer satisfaction and feedback. These problems have an impact on the ineffectiveness of marketing strategies and the potential decline in customer loyalty. This study aims to optimize customer relationships at Handmade Willy through the application of the Customer Relationship Management (CRM) concept. The research method used is descriptive analysis with a qualitative approach through data collection from observation, interviews, and literature studies. The blackbox testing results show that the system runs smoothly without any obstacles. The implementation of CRM helps Handmade Willy understand customer characteristics and preferences, perform more accurate segmentation, improve communication effectiveness, and systematically monitor customer satisfaction.
Keyword: customer loyalty; customer relationship management; handmade willy.
Abstrak: Perkembangan era globalisasi dan digitalisasi menuntut pelaku usaha untuk tidak hanya berfokus pada kualitas produk, tetapi juga pada kemampuan membangun dan mempertahankan hubungan jangka panjang dengan pelanggan. Loyalitas pelanggan menjadi aset strategis yang berpengaruh terhadap keberlanjutan dan daya saing bisnis. Handmade Willy sebagai usaha kreatif yang bergerak di bidang produksi dan penjualan kerajinan tangan menghadapi berbagai permasalahan dalam pengelolaan pelanggan seperti kesulitan dalam mengidentifikasi preferensi pelanggan, keterbatasan komunikasi berkelanjutan, belum optimalnya segmentasi pelanggan serta belum adanya sistem yang terstruktur untuk memantau kepuasan dan umpan balik pelanggan. Permasalahan tersebut berdampak pada kurang efektifnya strategi pemasaran dan potensi penurunan loyalitas pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan hubungan pelanggan pada Handmade Willy melalui penerapan konsep Customer Relationship Management (CRM). Metode penelitian yang digunakan adalah analisis deskriptif dengan pendekatan kualitatif melalui pengumpulan data observasi, wawancara dan studi literatur. Hasil pengujian blackbox menunjukkan sistem yang dibuat berjalan dengan lancar tanpa ada kendala. Dengan penerapan CRM mampu membantu Handmade Willy dalam memahami karakteristik dan preferensi pelanggan, melakukan segmentasi yang lebih tepat, meningkatkan efektivitas komunikasi serta memantau kepuasan pelanggan secara sistematis.
Kata kunci: customer relationship management; kerajinan tangan willy; loyalitas pelanggan.
Abstract:Abstract: Libraries function not only as information centers but also as literacy spaces that require an orderly and communicative service environment. One supporting service in fostering such an environment is the delivery…
ery of literacy greetings to visitors. In practice, greetings are commonly delivered manually or through conventional bells, leading to inconsistency and dependence on staff availability. This study was conducted at the Amir Machmud Library, Ministry of Home Affairs, Jakarta, Indonesia, aiming to design and evaluate a Python-based scheduled audio alarm system for automated literacy greetings. An applied experimental method was employed, including system design, Python script development, scheduling configuration using Windows Task Scheduler, and direct system testing on a library computer connected to ceiling speakers. The system requires initial execution via Command Prompt (CMD) when the computer is powered on, after which it operates automatically according to predefined schedules. Testing results demonstrate that the system performs scheduled audio playback accurately and operates stably without further manual intervention. The findings indicate that the proposed system provides a practical and efficient solution to enhance service consistency and support a structured and conducive literacy environment in the library.
Keywords: scheduled audio alarm; library automation; python; literacy greeting.
Abstrak: Perpustakaan tidak hanya berfungsi sebagai pusat informasi, tetapi juga sebagai ruang literasi yang memerlukan suasana layanan yang tertib dan komunikatif. Salah satu bentuk dukungan layanan tersebut adalah penyampaian sapaan literasi kepada pengunjung. Dalam praktiknya, penyampaian sapaan masih dilakukan secara manual atau menggunakan bel konvensional sehingga kurang konsisten dan bergantung pada petugas. Penelitian ini dilaksanakan di Perpustakaan Amir Machmud, Kementerian Dalam Negeri, Jakarta, Indonesia, dengan tujuan merancang dan menguji sistem alarm audio terjadwal berbasis Python sebagai media penyampaian sapaan literasi. Metode yang digunakan adalah metode eksperimental terapan melalui tahapan perancangan sistem, pengembangan skrip Python, konfigurasi penjadwalan menggunakan Windows Task Scheduler, serta pengujian langsung pada komputer perpustakaan yang terhubung dengan speaker plafon. Sistem bekerja dengan mekanisme inisialisasi awal melalui Command Prompt (CMD) saat komputer dinyalakan, kemudian selanjutnya berjalan otomatis sesuai jadwal yang telah ditentukan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memutar audio secara konsisten dan stabil pada waktu yang telah diatur tanpa intervensi lanjutan dari petugas. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi solusi sederhana dan efisien untuk mendukung terciptanya suasana literasi yang lebih terstruktur dan kondusif di lingkungan perpustakaan.
Kata kunci: alarm audio terjadwal; otomasi perpustakaan; python; sapaan literasi.
Abstract:Abstract: Academic achievement mapping is an important process in higher education to support effective academic monitoring and guidance. In practice, student grouping is often conducted manually by academic staff using…
simple criteria such as Grade Point Average (GPA) thresholds and subjective judgment, without systematic data analysis. This study aims to apply the Fuzzy C-Means (FCM) clustering algorithm to objectively group students based on their academic achievement levels. The dataset consists of academic records from 179 sixth-semester students of the Computer Science Study Program at Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, where 160 eligible students are processed in the FCM calculation. Three variables are used: cumulative GPA, total completed credits, and the total number of low grades (D/E). The FCM algorithm automatically performs the mapping and groups students into three categories, namely excellent, stable, and at-risk students. Cluster quality is evaluated using the Silhouette Score and Davies–Bouldin Index, showing satisfactory clustering performance. The results indicate that the proposed approach provides a data-driven and objective basis for academic decision support.
Keywords: academic achievement; clustering; fuzzy c-means; student
Abstrak: Pemetaan pencapaian akademik mahasiswa merupakan proses penting dalam pendidikan tinggi untuk mendukung pemantauan dan pembinaan akademik yang tepat sasaran. Dalam praktiknya, pengelompokan mahasiswa masih sering dilakukan secara manual oleh pihak akademik berdasarkan kriteria sederhana, seperti batasan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) dan penilaian subjektif, tanpa analisis data yang sistematis. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Fuzzy C-Means (FCM) untuk mengelompokkan mahasiswa secara objektif berdasarkan tingkat pencapaian akademik. Data penelitian berasal dari 179 mahasiswa semester enam Program Studi Ilmu Komputer Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, dengan 160 mahasiswa memenuhi kriteria dan diproses menggunakan algoritma FCM. Variabel yang digunakan meliputi IPK kumulatif, jumlah SKS yang telah ditempuh, dan total nilai rendah (D/E). Proses pemetaan sepenuhnya dilakukan oleh algoritma FCM dan menghasilkan tiga kategori mahasiswa, yaitu unggul, stabil, dan berisiko. Evaluasi menggunakan Silhouette Score dan Davies–Bouldin Index menunjukkan kualitas pengelompokan yang cukup baik.
Kata kunci: fuzzy c-means; clustering; mahasiswa; pencapaian akademik
Abstract:Abstract: Mental health is an essential aspect of overall well-being, particularly for university students vulnerable to emotional strain. This study aims to identify clusters of student mental health trends using the K-Means…
Means clustering technique. The research involved 60 students from four academic programs at the Faculty of Science and Technology, selected using stratified and cluster sampling techniques. Data were collected using a modified Mental Health Inventory (MHI). The results revealed distinct commonalities among majors: the Statistics program was predominantly defined by the depressed cluster at 53.3%, while Mathematics followed at 40% within the same cluster. In contrast, Biology students predominantly fell under the neu-tral/stable cluster (66.7%), whilst Information Systems students exhibited an even distribution (33.3% per cluster) without a dominant trend. The clustering quality was evaluated using the Silhouette Coefficient, yielding a range of 0.39 to 0.60. Biology (0.60) and Statistics (0.54) exhibited a reasonable structure, but Information Systems (0.39) and Mathematics (0.34) demonstrated a deficient structure. In conclusion, K-Means effectively discerns mental health patterns, providing a data-driven basis for targeted psychological interventions in educational settings.
Keywords: biology; information systems; k-means; mathematics; mental health; silhouette coefficient; statistics
Abstrak: Kesehatan mental merupakan komponen vital dari kesejahteraan total, terutama bagi maha-siswa yang rentan terhadap stres emosional. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kelompok tren kesehatan mental mahasiswa melalui penerapan metode pengelompokan K-Means. Studi ini mencakup 60 mahasiswa dari empat program studi di Fakultas Sains dan Teknologi, yang dipilih melalui metode pengambilan sampel bertingkat dan kelompok. Data dikumpulkan dengan menggunakan Inventaris Kesehatan Mental (MHI) yang dimodifikasi. Temuan menunjukkan kesamaan yang jelas di antara jurusan: program studi Statistika terutama ditandai oleh kelompok depresi (53,3%), diikuti oleh Matematika dengan 40% dalam kelompok depresi. Sebaliknya, mahasiswa Biologi terutama termasuk dalam kelompok netral/stabil (66,7%), sedangkan mahasiswa Sistem Informasi memiliki distribusi yang merata (33,3% per kelompok) tanpa pola yang dominan. Kualitas pengelompokan dinilai dengan Koefisien Sil-houette, menghasilkan rentang 0,39 hingga 0,60. Biologi (0,60) dan Statistika (0,54) memiliki struktur sedang, sedangkan Sistem Informasi (0,39) dan Matematika (0,34) menunjukkan struktur yang buruk. Kesimpulannya, K-Means secara akurat mengidentifikasi tren kesehatan mental, menawarkan landasan berbasis data untuk terapi psikologis yang ditargetkan di ling-kungan pendidikan.
Kata kunci: biologi; kesehatan mental; K-Means; matematika; silhouette coefficient; sistem in-formasi; statistika
Abstract:Abstract: The rapid growth of the digital music industry requires accurate music genre classification systems to enhance user experience in streaming services. This study compares a domain-specific Long Short-Term Memory…
(LSTM) network with three Large Language Models (LLMs)—HuBERT, WavLM, and WAV2Vec 2.0—for Music Genre Classification (MGC). The LSTM model was trained using Mel-spectrograms transformed from the GTZAN dataset, while the LLMs were fine-tuned using a smaller set of raw audio samples due to computational constraints. All models were tested on datasets with identical genre labels to ensure a fair evaluation. Results show that the LSTM model achieved the highest accuracy of 97.10%, outperforming HuBERT (86.00%), WavLM (83.00%), and WAV2Vec 2.0 (80.00%). The LSTM demonstrated superior generalization and stability without overfitting, while the LLMs struggled to differentiate between genres with similar acoustic characteristics. These findings indicate that general-purpose pre-trained models, although powerful, are less effective in music-specific tasks due to domain mismatch. Therefore, incorporating music-specific features and architectures remains essential for achieving higher accuracy and reliability in automatic genre classification systems.
Keywords: audio large language models; comparative deep learning; music genre classification.
Abstrak: Pertumbuhan industri musik digital yang pesat menuntut sistem klasifikasi genre musik yang akurat untuk meningkatkan pengalaman pengguna dalam layanan streaming. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh perkembangan pesat model pembelajaran mendalam, khususnya jaringan LSTM dan model bahasa berskala besar LLM seperti HuBERT, WavLM, dan WAV2Vec 2.0, yang telah menunjukkan kemampuan representasi audio yang kuat. Tujuan penelitian ini ini membandingkan jaringan Long Short-Term Memory (LSTM) khusus domain dengan tiga model Large Language Models (LLM)—HuBERT, WavLM, dan WAV2Vec 2.0—untuk tugas Klasifikasi Genre Musik (MGC). Metode penelitian melibatkan pelatihan LSTM menggunakan data Mel-spectrogram hasil transformasi dari dataset GTZAN, sementara LLM disesuaikan (fine-tuning) menggunakan data audio mentah dalam jumlah lebih kecil karena keterbatasan komputasi. Seluruh model diuji pada dataset dengan label genre yang sama untuk memastikan evaluasi yang adil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM mencapai akurasi tertinggi sebesar 97,10%, sedangkan model HuBERT, WavLM, dan WAV2Vec 2.0 masing-masing memperoleh 86,00%, 83,00%, dan 80,00%. Model LSTM menunjukkan kemampuan generalisasi yang lebih baik tanpa overfitting, sedangkan model LLM cenderung kesulitan membedakan genre dengan karakteristik akustik yang mirip. Kesimpulan penelitian ini adalah ketidaksesuaian domain secara signifikan membatasi performa model umum saat diterapkan pada tugas berbasis musik. Oleh karena itu, penggunaan fitur dan arsitektur khusus musik sangat penting dalam membangun sistem klasifikasi genre yang lebih akurat.
Kata kunci: klasifikasi genre musik; model bahasa besar; perbandingan pembelajaran mendalam.