Abstract:Abstract: Anomalous sound detection is essential for industrial predictive maintenance, as machine failures often originate from subtle acoustic changes during operation. However, high background noise and limitations of…
conventional Convolutional Neural Networks (CNN) reduce detection reliability. This study proposes a 1D-CNN-based anomaly detection framework with multi-view feature fusion and temporal segmentation to enhance detection performance. The approach combines MFCC, Log-Mel Spectrogram, and Chroma STFT features, while temporal segmentation divides audio signals into 5-second segments to better capture transient anomalies. Experiments on the MIMII dataset under varying Signal-to-Noise Ratio (SNR) conditions show that MFCC and Log-Mel fusion achieves the best performance, with 97.90% accuracy and ROC-AUC of 0.9789. The model maintains accuracy above 90% at −6 dB, demonstrating strong robustness in noisy industrial environments.
Keywords: industrial anomaly detection; 1D-CNN; multi-view feature fusion; temporal segmentation; MIMII dataset.
Abstrak: Deteksi anomali suara merupakan komponen penting dalam sistem pemeliharaan prediktif industri, karena kegagalan mesin sering diawali oleh perubahan akustik yang bersifat halus selama proses operasi. Namun, tingkat kebisingan yang tinggi serta keterbatasan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) konvensional dapat menurunkan keandalan deteksi. Penelitian ini bertujuan mengusulkan kerangka deteksi anomali berbasis 1D-CNN yang mengintegrasikan strategi fusi fitur multi-view dan segmentasi temporal untuk meningkatkan kinerja deteksi. Pendekatan yang digunakan menggabungkan fitur MFCC, Log-Mel Spectrogram dan Chroma STFT, sementara teknik temporal splitting membagi sinyal audio menjadi segmen berdurasi 5 detik untuk menangkap anomali yang bersifat sementara. Eksperimen menggunakan dataset MIMII pada berbagai kondisi Signal-to-Noise Ratio (SNR) menunjukkan bahwa kombinasi MFCC dan Log-Mel Spectrogram menghasilkan kinerja terbaik dengan akurasi 97,90% dan ROC-AUC sebesar 0,9789. Model juga mempertahankan akurasi di atas 90% pada kondisi kebisingan ekstrem (−6 dB) yang menunjukkan ketahanan yang baik dalam lingkungan industri yang bising.
Kata kunci: deteksi anomali industri; 1D-CNN; fusi fitur multi-view; segmentasi temporal; dataset MIMII
Abstract:Abstract: Rehabilitation programs are essential in correctional systems to equip inmates with the skills and behavioral readiness required for social reintegration. However, rehabilitation program assignment in many correctional…
ectional institutions remains dependent on manual and subjective assessments, which may result in inconsistent decisions. This study develops a Random Forest–based prediction system to support objective and data-driven rehabilitation program determination. A quantitative approach was applied using historical inmate data from January 2023 to January 2025, comprising 2,023 records. The research process included data preprocessing, an 80:20 training–testing split, model training, and performance evaluation using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The results show that the model achieved an accuracy of 86.17% during training in Google Colab and 68.83% when deployed within the application system. This performance gap reflects real-world deployment and computational constraints rather than model failure. The proposed system provides consistent and objective rehabilitation program recommendations, thereby supporting more effective rehabilitation planning and decision-making in correctional institutions.
Keywords: correctional institutions; inmate rehabilitation programs; machine learning; random Forest; prediction system
Abstrak: Program pembinaan narapidana memiliki peran penting dalam sistem pemasyarakatan untuk membekali warga binaan dengan keterampilan serta kesiapan perilaku dalam proses reintegrasi ke masyarakat. Namun, pada banyak lembaga pemasyarakatan, penentuan program pembinaan masih bergantung pada penilaian manual yang bersifat subjektif, sehingga berpotensi menimbulkan ketidakkonsistenan dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini mengembangkan sistem prediksi program pembinaan narapidana berbasis algoritma Random Forest guna mendukung pengambilan keputusan yang objektif dan berbasis data. Pendekatan kuantitatif diterapkan menggunakan data historis narapidana periode Januari 2023 hingga Januari 2025 sebanyak 2.023 data. Tahapan penelitian meliputi prapemrosesan data, pembagian data latih dan uji dengan rasio 80:20, pelatihan model, serta evaluasi performa menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 86,17% pada tahap pelatihan di Google Colab dan 68,83% saat diimplementasikan pada sistem aplikasi. Perbedaan performa tersebut mencerminkan keterbatasan lingkungan operasional, bukan kegagalan model. Secara keseluruhan, sistem yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi program pembinaan yang lebih objektif dan konsisten, sehingga mendukung perencanaan pembinaan yang lebih efektif.
Kata kunci: mesin pembelajaran; program pembinaan narapidana; random Forest; sistem pemasyarakatan; sistem prediksi
Abstract:Abstract: Human metapneumovirus (HMPV) poses a global health threat, but its detection remains challenging due to limited environmental monitoring. This study aims to develop a portable diagnostic tool for rapid HMPV detection…
ection by integrating cutting-edge biotechnology (CRISPR-Cas system and immunoassay) with air quality sensors on an Internet of Things (IoT)-based microfluidic platform controlled by an ESP32 microcontroller. The system is supported by a companion application and data analysis using Vertex AI, and is capable of providing results in less than fifteen minutes. The development results demonstrate the potential for improving detection accuracy and reliability, particularly with further development of virus-specific biosensors, sensor optimization, and algorithms. This technology is effective as a complementary tool for early screening and environment-based risk management in areas with limited laboratory facilities, although it does not completely replace molecular diagnostic methods such as PCR. A rapid diagnostic approach based on environmental sensors, IoT, and artificial intelligence is a promising strategy to improve early HMPV detection, accelerate public health responses, and strengthen respiratory infection prevention through integrated environmental monitoring and education functions.
Keywords: air quality; CRISPR-Cas; Human Metapneumovirus (HMPV); Internet of Things, portable diagnostic; public health; rapid detection; sensors.
Abstrak: Human metapneumovirus (HMPV) merupakan ancaman bagi kesehatan global, namun pendeteksiannya masih sulit akibat keterbatasan pemantauan lingkungan. Studi ini bertujuan mengembangkan alat diagnostik portabel untuk deteksi cepat HMPV melalui integrasi bioteknologi mutakhir (sistem CRISPR-Cas dan immunoassay) dengan sensor kualitas udara pada platform mikrofluida berbasis Internet of Things (IoT) yang dikendalikan mikrokontroler ESP32. Sistem ini didukung aplikasi pendamping dan analisis data menggunakan Vertex AI, serta mampu memberikan hasil dalam waktu kurang dari lima belas menit. Hasil pengembangan menunjukkan potensi peningkatan akurasi dan keandalan deteksi, terutama dengan pengembangan lanjutan berupa biosensor spesifik virus, optimalisasi sensor, dan algoritma. Teknologi ini efektif sebagai alat pelengkap untuk skrining awal dan manajemen risiko berbasis lingkungan di wilayah dengan keterbatasan fasilitas laboratorium, meskipun tidak sepenuhnya menggantikan metode diagnostik molekuler seperti PCR. Pendekatan diagnostik cepat berbasis sensor lingkungan, IoT, dan kecerdasan buatan menjadi strategi menjanjikan untuk meningkatkan deteksi dini HMPV, mempercepat respons kesehatan masyarakat, serta memperkuat pencegahan infeksi saluran pernapasan melalui fungsi pemantauan dan edukasi lingkungan yang terintegrasi.
Kata kunci: CRISPR-Cas; diagnostik portabel; deteksi cepat; Human Metapneumovirus (HMPV); kesehatan masyarakat; IoT (Internet of Things); sensor kualitas udara.
Abstract:Abstract: The management of veterinary drug stocks at the Veterinary Clinic Technical Implementation Unit (UPTD) of the North Sumatra Province Plantation and Livestock Service faces obstacles in the form of discrepancies…
between supply and demand, resulting in excess stock and budget waste. Uncertain demand for drugs is a factor that complicates decision-making in stock provision. This study aims to optimize drug stock management using the Mamdani fuzzy logic method, which is capable of handling data uncertainty and modeling information linguistically. Three input variables are used, namely initial stock, demand, and number of visits, with the output being the final stock. The process involves fuzzification, inference based on IF–THEN rules, and defuzzification using the centroid method. The results show that the developed system has a good accuracy level with a MAPE value of 17.52%, which means that this model is effective in providing optimal and efficient drug stock recommendations in a veterinary clinic environment.
Keywords: fuzzy mamdani; optimization; animal drug stock.
Abstract:Abstract: On-time graduation is an important indicator in measuring the success of higher education and reflects the effectiveness of the academic process in higher education. Royal University, especially the Information…
Systems Study Program, still faces challenges in increasing the percentage of students who graduate on time. This study aims to identify factors that influence students' on-time graduation and build a prediction model using the multiple linear regression method. This method was chosen because it is able to analyze the simultaneous influence of several independent numeric variables on one dependent variable, making it suitable for studying the complex relationship between factors that influence student graduation. The independent variables analyzed in this study include GPA, parental income, and student part-time jobs with student graduation as the dependent variable. The results showed that parental income and part-time jobs had a significant positive effect on on-time graduation, while GPA had a negative effect. The model built had an R² value of 0.6153 and a standard error of 4.0653, indicating that the model was quite strong and accurate. These findings recommend Universitas Royal to strengthen the academic monitoring system and support working students, as well as design policies based on students' socio-economic conditions to increase the on-time graduation rate.
Keywords: multiple linear regression; on-time graduation; students.
Abstrak: Kelulusan tepat waktu merupakan indikator penting dalam mengukur keberhasilan pendidikan tinggi serta mencerminkan efektivitas proses akademik di perguruan tinggi. Universitas Royal, khususnya Program Studi Sistem Informasi, masih menghadapi tantangan dalam meningkatkan persentase mahasiswa yang lulus tepat waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kelulusan tepat waktu mahasiswa serta membangun model prediksi menggunakan metode regresi linear berganda. Metode ini dipilih karena mampu menganalisis pengaruh simultan beberapa variabel independen numerik terhadap satu variabel dependen, sehingga sesuai untuk mengkaji hubungan kompleks antar faktor yang memengaruhi kelulusan mahasiswa. Variabel independen yang dianalisis dalam penelitian ini meliputi IPK, penghasilan orangtua, dan pekerjaan sambilan mahasiswa dengan kelulusan mahasiswa sebagai variabel dependen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penghasilan orangtua dan pekerjaan sambilan berpengaruh positif signifikan terhadap kelulusan tepat waktu, sedangkan IPK justru memiliki pengaruh negatif. Model yang dibangun memiliki nilai R² sebesar 0,6153 dan standar error 4,0653, menandakan model cukup kuat dan akurat. Temuan ini merekomendasikan Universitas Royal untuk memperkuat sistem monitoring akademik dan mendukung mahasiswa yang bekerja, serta merancang kebijakan berbasis kondisi sosial-ekonomi mahasiswa guna meningkatkan angka kelulusan tepat waktu.
Kata kunci: kelulusan tepat waktu; mahasiswa; regresi linear berganda.
Abstract:Abstract: Rizky Convection Business is a sportswear production company based on Jalan Elang Lestari Kisaran. Every day they receive orders from schools and agencies that need sportswear. However, Rizky Convection often faces…
aces challenges, especially in managing raw material inventory, allocating production time and processing orders that come in large quantities. For this reason, order data needs to be grouped to make it easier for employees to work on it. The data that will be processed in this study is order data from 2022-2024. One way to do this is to apply data mining techniques, one of which is the K-Means Clustering method. The purpose of this study is to model the use of K-Means Clustering to improve production management and procurement of raw materials for fabrics at Rizky Convection. K-Means Clustering is the grouping of a number of data into clusters (groups) so that each cluster will contain data that is as similar as possible. The results of K-Means Clustering grouping with 3 clusters, namely cluster 1, the large order group has 25 order data, cluster 2, the small order group has 361 order data and cluster 3, the medium order group has 100 order data.
Keywords: data mining; order data; K-Means; sportswear manufacturing.
Abstrak: Usaha Konveksi Rizky merupakan perusahaan produksi pakaian olahraga yang berpusat di Jalan Elang Lestari Kisaran. Setiap hari mereka menerima pesanan dari sekolah dan instansi yang membutuhkan pakaian olahraga. Namun Konveksi Rizky sering menghadapi tantangan terutama dalam pengelolaan persediaan bahan baku kain, pengalokasian waktu produksi dan pemrosesan pesanan yang datang dalam jumlah banyak. Untuk itu, data pesanan perlu dikelompokkan untuk mempermudah karyawan dalam mengerjakannya. Data yang akan diproses pada penelitian ini adalah data pesanan dari tahun 2022-2024. Salah satu cara untuk hal tersebut adalah dengan menerapkan teknik data mining, salah satunya metode K-Means Clustering. Tujuan penelitian ini adalah untuk memodelkan penggunaan K-Means Clustering untuk meningkatkan manajemen produksi dan pengadaan bahan baku kain di Rizky Konveksi. K-Means Clustering adalah pengelompokan sejumlah data ke dalam cluster (group) sehingga setiap dalam cluster tersebut akan berisi data yang semirip mungkin. Hasil pengelompokkan K-Means Clustering dengan 3 cluster yaitu cluster 1 kelompok pesanan banyak memiliki 25 data pesanan, cluster 2 kelompok pesanan sedikit memiliki 361 data pesanan dan cluster 3 kelompok pesanan sedang memiliki 100 data pesanan.
Kata kunci: data mining; data pesanan; K-Means; konveksi.
Abstract:Abstract: Based on observations and analysis of the current information system and website of the Unilak waste bank, it can be concluded that it is necessary to develop the software and information management system of this…
his waste bank. The application does not yet support the transaction needs at the waste bank. Although there are features, they don’t run as they should. This was also complained about by the director and staff of the Unilak waste bank. Therefore, this study was conducted to design a waste bank transaction management information system and software that will support its business processes, starting from calculating waste prices, managing customer savings to final reports. The research method used is qualitative, using information system analysis techniques and websites that are currently running at the Unilak waste bank. While for the SDLC (software development life cycle) development method, the XP Agile Methodologies cycle is used which is simpler and can be completed in a short time. There are 4 stages, namely Planning (requirements), design, implementation and testing. This study resulted in a customer transaction system design and software development that can help manage customer transaction activities at the Unilak waste bank.
Keywords: costumer; savings; software engineering; waste bank.
Abstrak: Berdasarkan observasi dan analisis terhadap sistem informasi dan website bank sampah Unilak yang berjalan saat ini, dapat disimpulkan bahwa perlu dilakukan pengembangan terhadap perangkat lunak maupun sistem informasinya. Aplikasi belum mendukung kebutuhan transaksi di bank sampah. Meskipun ada fitur-fiturnya, namun tidak berjalan sebagaimana mestinya. Hal ini juga dikeluhkan oleh direktur dan pengelola bank sampah Unilak. Maka penelitian ini dilaksanakan untuk merancang sistem informasi transaksi nasabah bank sampah dan perangkat lunak yang akan mendukung proses bisnisnya, yaitu mulai dari perhitungan harga sampah, pengelolaan tabungan nasabah hingga laporan akhir. Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif, menggunakan teknik analisis sistem informasi dan website yang sedang berjalan di bank sampah Unilak. Sedangkan untuk metode pengembangan SDLC (software development life cycle) menggunakan siklus XP Agile Methodologies yang lebih sederhana dan bisa diselesaikan dalam waktu singkat. Terdapat 4 tahap yaitu planning (requirements), analys, design, dan implementation. Penelitian ini menghasilkan rancangan sistem transaksi nasabah dan pengembangan perangkat lunak yang dapat membantu pengelolaan aktivitas transaksi nasabah di bank sampah Unilak.
Kata kunci: bank sampah; nasabah; rekayasa perangkat lunak; tabungan.
Abstract:Abstract: The service dramatically affects the number of guests staying at the hotel. Bali is the most visited tourist area by foreign tourists. Therefore, improved service is crucial for determining the rating level of…
a hotel. This research aims to combine two data mining algorithms: clustering and classification. This research is expected to contribute to hospitality in improving the best services for tourists, especially in the City of Bali. Clustering algorithms are used to group the best number of hotels based on the four clusters selected from the k-means clustering algorithm. The classification algorithm using C4.5 determines the factors most dominant in determining the hotel rating level based on the gain ratio. The data used in this study results from observations on the website agoda.com in Bali of 51 data. The results of this study explained that cluster_0 is the highest-rated cluster, with a total number of 19 hotels found in claster_0. Data cluster0 is used for classification analysis using a decision tree, and the most dominant factor is the service factor, with an accuracy of 80%.
Keywords: data mining; kmeans; decision tree; hotel; bali;
Abstrak: Pelayanan sangat mempengaruhi jumlah pengunjung yang menginap dihotel. Bali merupakan daerah wisata paling banyak dikunjungi oleh wisatawan mancanegara. Oleh karena itu, peningkatan pelayanan sangat penting untuk penentuan level rating dari hotel. Tujuan dari penelitian ini untuk menggabungkan dua algoritma data mining yaitu clustering dan klasifikasi. Dengan penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi perhotelan dalam meningkatkan pelayanan yang terbaik bagi wisatawan khususnya di Kota Bali. Algoritma Clustering digunakan untuk mengelompokkan dari jumlah hotel yang terbaik berdasarkan empat cluster yang dipilih dari algoritma clustering berupa k-means. Algoritma klasifikasi menggunakan C4.5 digunakan untuk mengetahui faktor apa yang paling dominan dalam menentukan level rating hotel berdasarkan gain ratio. Data yang digunakan dalam penelitian ini hasil observasi di website agoda.com di bali sebanyak 51 data. Hasil dari penelitian ini menjelaskan dataset cluster_0 merupakan cluster rating tertinggi dengan jumlah 19 hotel yang terdapat di cluster_0. Data cluster_0 digunakan untuk analisis klasifikasi menggunakan decesion tree, didapat faktor yang paling dominan adalah faktor layanan dengan nilai akurasi sebesar 80%.
Kata kunci: data mining; kmeans; decision tree; hotel; bali;
Abstract:Abstract: Increasing living standards cause an increase in the need for drinking water. However, current water supply estimates are still not optimal, with water production sometimes being more or less than requirements.…
To estimate the amount of water, an appropriate method is needed. The method used in this research is the back propagation algorithm artificial neural network method. When developing forecasts, past data is necessary to produce accurate results. This research aims to develop a predictive model that can estimate the volume of water that will be used by PDAM Tirtauli in the future. It is hoped that this predictive model can help PDAMs in planning more efficient water supply management and can reduce the potential for water supply shortages in the future. This research uses water distribution data for the 2015-2022 period. Training data starts in 2015-2021, testing data starts in 2016-2022. In this research, results were obtained using the Matlab R2011a application. In this research, the 5 architectures used are architecture 6-53-1, 6-58-1, 6-61-1, 6-81-1, 6-87-1. Based on these five architectures, the best architecture was obtained, namely architecture 6-87-1 with a root mean square error test value of 0.00010031 and an accuracy of 92%. The results achieved in 2023 are the total water volume of PDAM Tirtauli Pematangsiantar of 189,610,426.
Keywords: backpropagation; distribution; PDAM; prediction; water
Abstrak: Meningkatnya taraf hidup menyebabkan meningkatnya kebutuhan akan air minum. Namun, perkiraan pasokan air saat ini masih belum optimal, dengan produksi air kadang-kadang lebih atau kurang dari kebutuhan. Untuk memperkirakan jumlah air diperlukan suatu metode yang sesuai. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode jaringan syaraf tiruan algoritma back propagation. Saat mengembangkan perkiraan, data masa lalu diperlukan untuk menghasilkan hasil yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediktif yang dapat memperkirakan volume air yang akan digunakan oleh PDAM Tirtauli di masa mendatang. Model prediktif ini diharapkan dapat membantu PDAM dalam perencanaan pengelolaan pasokan air yang lebih efisien dan dapat mengurangi potensi kekurangan pasokan air pada masa yang akan datang. Penelitian ini menggunakan data sebaran air periode 2015-2022. Data pelatihan dimulai pada tahun 2015-2021, data pengujian dimulai pada tahun 2016-2022. Pada penelitian ini diperoleh hasil dengan menggunakan aplikasi Matlab R2011a. Pada penelitian ini 5 arsitektur yang digunakan adalah arsitektur 6-53-1, 6-58-1, 6-61-1, 6-81-1, 6-87-1. Berdasarkan kelima arsitektur tersebut diperoleh arsitektur terbaik yaitu arsitektur 6-87-1 dengan nilai uji root mean square error sebesar 0,00010031 dan mendapatkan akurasi sebesar 92%. Hasil yang dicapai pada tahun 2023 adalah total volume air PDAM Tirtauli Pematangsiantar sebesar 189.610.426.
Kata Kunci: air; backpropagation; distribusi; PDAM; prediksi
Abstract:Abstract: Madrasah Diniyah Takmiliyah as an Islamic educational institution which is under the auspices of the Ministry of Religion. The problem that has occurred so far is that it is difficult to obtain information about…
t facilities and mapping regarding the locations of MDTA schools that are spread across Asahan, still using a manual system in providing information on MDTA schools. The purpose of this research is to build a geographic information system application that can help the community find the location of MDTA schools in Asahan District, obtain information about MDTA facilities, can assist in adding data on MDTA school locations, and update data on MDTA schools. This study uses a qualitative research method by explaining more about the analysis related to MDTA, data collection techniques through observation and documentation. Based on the research results obtained, the application of a geographic information system to determine the location of MDTA can display information and points of location of MDTA in Asahan District easily and accurately. So that it can be concluded, the geographic information system that was built can make it easier for the Ministry of Religion and the community to search for information on MDTA locations in Asahan District.
Keywords: geographic information system; madrasah diniyah takmiliyah; information system.
Abstrak : Madrasah Diniyah Takmiliyah sebagai lembaga pendidikan islam yang dinaungin Kementrian Agama. Permasalahan yang terjadi selama ini sulit mendapatkan informasi mengenai fasilitas dan pemetaan mengenai lokasi sekolah MDTA yang tersebar di Asahan, masih menggunakan sistem manual dalam memberi informasi sekolah MDTA. Tujuan penelitian ini membangun aplikasi sistem informasi geografis dapat membantu masyarakat dalam mencari lokasi sekolah MDTA di Kabupaten Asahan, mendapatkan informasi mengenai fasilitas MDTA , dapat membantu dalam menambahkan data lokasi-lokasi sekolah MDTA, serta melakukan update data mengenai sekolah MDTA. Penelitian ini menggunakan metode penelitian kualitatif dengan lebih menjelaskan analisis berkaitan dengan MDTA, teknik pengumpulan data melalui observasi dan dokumentasi. Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh, penerapan sistem informasi geografis untuk mengetahui lokasi MDTA dapat menampilkan informasi dan titik lokasi MDTA di Kabupaten Asahan dengan mudah dan akurat. Sehingga dapat disimpulkan, sistem informasi geografis yang dibangun dapat mempermudah Kementrian Agama dan masyarakat dalam melakukan pencarian informasi lokasi MDTA di Kabupaten Asahan.
Kata kunci: sistem informasi geografis; madrasah diniyah takmiliyah; sistem informasi