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
Abstract:Abstract: Ineffective drug demand management can lead to problems such as imbalanced drug distribution, excess stock, or shortages in community health centers. To address this, data mining can be utilized to support the…
planning and control process of drug inventory. Clustering techniques were chosen because they are able to group drug data based on certain characteristics, thus identifying stable and unstable drug supply patterns. This study aims to group drug data at Simpang Kawat Community Health Center in Jambi City, which can be used as a reference in planning drug needs in the next period. Data grouping is divided into three categories: slow-moving, medium-moving, and fast-moving. The research data includes attributes of drug name, initial stock, receipt, inventory, usage, and final stock, with a total of 1758 data sets, which were processed using the CRISP-DM framework through the RapidMiner application. Cluster quality evaluation was carried out using the Davies-Bouldin Index (DBI). The results showed that the K-Means algorithm obtained a DBI value of 0.175, smaller than K-Medoids which obtained a value of 0.354. Because a smaller DBI value indicates better cluster quality, K-Means provides more optimal clustering results than K-Medoids. Through these clustering results, community health centers can utilize drug cluster information to support more efficient drug procurement planning, as well as reduce the risk of excess or shortage of stock.
Keywords: data mining; clustering; k-means; k-medoids; davies-bouldin index
Abstract:Abstract: In the era of the Internet of Things (IoT), cyber threats are increasingly complex and dynamic, thus demanding an adaptive and intelligent network security system. This study proposes a Convolutional Neural Network…
work (CNN)-based Intrusion Detection System (IDS) implemented through a Federated Learning (FL) approach in a Non-Independent and Identically Distributed (Non-IID) data environment. This approach allows the model to be trained in a distributed manner across multiple IoT devices without having to collect sensitive data to a central server, thereby maintaining data privacy while increasing the efficiency of the training process. The experiment used the CIC IoT 2023 dataset, which represents various modern IoT network traffic patterns. The results show that the proposed CNN–FL model achieves an overall accuracy of 0.99, with excellent performance in detecting various types of network traffic. The model obtains a perfect recall value (1.00) for normal traffic (Benign), as well as a very high F1-score for DDoS (0.99) and DoS (0.99) attacks. Stable and consistent performance across all five federation rounds demonstrates that this approach is a reliable, efficient, and accurate solution for detecting threats in distributed and privacy-preserving IoT networks.
Keywords: cnn; federated_learning; ids; non-iid; ciciot2023
Abstrak: Dalam era Internet of Things (IoT), ancaman siber semakin kompleks dan dinamis, sehingga menuntut sistem keamanan jaringan yang adaptif dan cerdas. Penelitian ini mengusulkan Intrusion Detection System (IDS) berbasis Convolutional Neural Network (CNN) yang diterapkan melalui pendekatan Federated Learning (FL) pada lingkungan data yang bersifat Non-Independent and Identically Distributed (Non-IID). Pendekatan ini memungkinkan model dilatih secara terdistribusi di berbagai perangkat IoT tanpa harus mengumpulkan data sensitif ke server pusat, sehingga mampu menjaga privasi data sekaligus meningkatkan efisiensi proses pelatihan. Eksperimen menggunakan dataset CIC IoT 2023, yang merepresentasikan berbagai pola lalu lintas jaringan IoT modern. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN–FL yang diusulkan mencapai akurasi keseluruhan sebesar 0.99, dengan performa yang sangat baik dalam mendeteksi berbagai jenis lalu lintas jaringan. Model memperoleh nilai recall sempurna (1.00) untuk lalu lintas normal (Benign), serta nilai F1-score yang sangat tinggi untuk serangan DDoS (0.99) dan DoS (0.99). Kinerja yang stabil dan konsisten di seluruh lima putaran federasi membuktikan bahwa pendekatan ini merupakan solusi yang andal, efisien, dan akurat untuk mendeteksi ancaman pada jaringan IoT yang bersifat terdistribusi dan menjaga privasi (privacy-preserving).
Kata kunci: cnn; federated_learning; ids; non-iid; ciciot2023
Abstract:Abstract: Lighting is one of the important aspects in supporting the comfort of public facilities, especially for futsal fields that rely on lighting for better user visibility at night. This study focuses on finding lighting…
hting solutions for futsal fields that are still running manually by providing alternative solutions in the form of implementing the concept of a smart automation system based on the Internet of Things (IoT) by combining the working systems of LDR sensors, ultrasonic sensors, and microcontrollers, this aims to provide convenience while creating innovation for existing problems. Using observation and implementation methods produces a system that is designed in such a way that the results will later be displayed on the Kodular android application for remote monitoring. It is hoped that the system in this study can work effectively and efficiently in managing field lighting that can answer the problems raised.
Keywords: automation; IoT; kodular; lighting; monitoring.
Abstrak: Pencahayaan merupakan salah satu aspek penting dalam hal yang mendukung kenyamanan fasilitas publik terutama untuk lapangan futsal yang mengandalkan pencahayaan untuk visibilitas pengguna lebih baik pada malam hari. Penelitian ini berfokus pada pencarian solusi pencahayaan pada lapangan futsal yang masih berjalan secara manual dengan diberikannya solusi alternatif berupa penerapan konsep sistem otomatisasi pintar berbasis Internet of Things (IoT) dengan memadu-padankan sistem kerja sensor LDR, sensor ultrasonik, dan mikrokontroler, hal tersebut bertujuan memberikan kemudahan sekaligus menciptakan inovasi bagi permasalahan yang ada. Menggunakan metode observasi dan implentasi menghasilkan sistem yang dirancang sedemikian rupa dengan hasil yang nantinya akan ditampilkan pada aplikasi android Kodular untuk pemantauan jarak jauh. Diharapkan sistem dalam penelitian ini dapat bekerja secara efektif dan efisien dalam pengelolaan pencahayaan lapangan yang dapat menjawab pemasalahan yang diangkat.
Kata kunci: IoT; pencahayaan; otomatis; pemantauan; kodular.
Abstract:Abstract: Advances in technology and the internet have an impact on various daily activities, including the teaching and learning process. E-learning facilitates flexible learning without being constrained by space and time…
ime constraints. With e-learning, subject matter can be delivered consistently and more standardly than conventional learning which depends on the conditions of the teacher or instructor. One school in Banjarnegara Regency faced problems with students who had difficulty in learning, especially English. The learning media owned is limited to package books only. Therefore, schools need to have media that can support the learning process to be more optimal. This study aims to design and test UI/UX e-learning designs that suit the needs of the school using the design thinking method. This UI/UX design is expected to be an effective solution to overcome the limitations of learning media and improve the quality of student learning. Before the UI/UX design is implemented into the system, this study also conducts testing of the UI/UX design to assess its feasibility. Testing using the SUS (System Usability Scale) method resulted in a value of 82 with grade B, so it can be concluded that the design developed in this study is feasible to be deployed into the system and further developed.
Keywords: E-learning; design thinking; system usability scale; UI/UX
Abstrak: Kemajuan teknologi dan internet berdampak pada berbagai aktivitas sehari-hari, termasuk proses belajar-mengajar. E-learning memfasilitasi pembelajaran yang fleksibel tanpa terkendala oleh batasan ruang dan waktu. Dengan e-learning, materi pelajaran dapat disampaikan secara konsisten dan lebih standar dibandingkan pembelajaran konvensional yang bergantung pada kondisi guru atau instruktur. Salah satu sekolah di Kabupaten Banjarnegara menghadapi permasalahan dengan peserta didik yang kesulitan dalam pembelajaran, khususnya bahasa Inggris. Media pembelajaran yang dimiliki terbatas hanya pada buku paket saja. Oleh karena itu, sekolah perlu memiliki media yang dapat menunjang proses pembelajaran agar lebih optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menguji desain UI/UX e-learning yang sesuai dengan kebutuhan sekolah tersebut menggunakan metode design thinking. Desain UI/UX ini diharapkan dapat menjadi solusi efektif untuk mengatasi keterbatasan media pembelajaran dan meningkatkan kualitas belajar siswa. Sebelum desain UI/UX diterapkan ke dalam sistem, penelitian ini juga melakukan pengujian terhadap desain UI/UX untuk menilai kelayakannya. Pengujian menggunakan metode SUS (System Usability Scale) menghasilkan nilai 82 dengan grade B, sehingga dapat disimpulkan bahwa desain yang dikembangkan dalam penelitian ini layak untuk dideploy ke dalam sistem dan dikembangkan lebih lanjut.
Kata kunci: E-learning; design thinking; system usability scale; UI/UX
Abstract:Abstract: Gambir Baru Kisaran Community Health Center is the only one in the Gambir Baru range. Data on visits by BPJS Health participants to the Gambir Baru Kisaran Community Health Center in 2023 from January – December…
December there are 3,048 BPJS participants. If the puskesmas services provided to the community are very good for BPJS patients, more and more BPJS participants will utilize health services and share information with the community about the benefits of BPJS Health serving General Polyclinics, Dental Polyclinics, Pharmacy Installations, Nutritionists, Outpatient and Maternity Care. Based on future problems such as the length of service time at the patient reception counter that patients receive is longer than the estimated time in the clinic SOP, namely 10 minutes, clinic staff must behave 5S (Smile, Greet, Regards, Polite and Polite) when serving patients, the process of taking medicines takes a long time after the patient has completed a health examination, the health center must provide services according to the wishes and understand the needs of patients, medical personnel and other staff, and can help if there are problems with patients, medical personnel take appropriate action and quickly, so it is necessary to carry out an evaluation as an effort to improve the quality of clinical services. he results of calculating the reality answers and expectations of patients/respondents at the Gambir Baru Health Center to 16 questions, the results of the decision recommendations are that 4 attributes must be improved and 12 more attributes must be maintained from 201 respondents-patients/patients at the Gambir Health Center.
Keywords: bpjs patient satisfaction; servqual method; web-based.
Abstrak:. Puskesmas Gambir Baru Kisaran adalah satu satunya yang berada di gambir baru kisaran. Data kunjungan peserta BPJS Kesehatan di Puskesmas Gambir Baru Kisaran Tahun 2023 dari bulan Januari – Desember ada 3.048 peserta BPJS. Jika pelayanan puskesmas yang diberikan pada masyarakat sangat baik tehadap pasien BPJS, maka akan semakin banyak peserta BPJS yang memanfaatkan pelayanan kesehatan dan berbagi informasi kepada masyarakat tentang manfaat dari BPJS Kesehatan melayani Poli Umum, Poli Gigi, Instalasi Farmasi, Ahli Gizi, Rawat Jalan dan Bersalin. Berdasarkan permasalahan di masa yang akan datang seperti lama waktu layanan di loket penerimaan pasien yang diterima pasien lebih lama dari waktu estimasi yang ada pada SOP klinik yaitu 10 menit, petugas klinik harus berprilaku 5S (Senyum, Sapa, Salam, Sopan dan Santun) pada saat melayani pasien, proses pengambilan obat yang memakan waktu lama setelah pasien selesai melakukan pemeriksaan kesehatan, pihak puskesmas harus memberikan pelayanan sesuai dengan keinginan dan memahami kebutuhan pasien, tenaga medis dan petugas lainnya, serta dapat membantu jika ada permasalahan pasien, tenaga medis melakukan tindakan secara tepat dan cepat, sehingga perlu dilakukan evaluasi sebagai upaya peningkatan kualitas layanan klinik. Hasil dari perhitungan jawaban realita dan harapan pasien/responden Puskesmas Gambir Baru terhadap 16 pertanyaan, hasil rekomendasi keputusan adalah 4 atribut harus ditingkatkan dan 12 atribut lagi harus dipertahankan dari 201 responden- pasien/pasien di Puskesmas Gambir.
Kata kunci: berbasis web; kepuasan pasien bpjs; metode servqual.
Abstract:Abstract: Recognizing one's interests and talents early on is crucial in guiding an individual toward a prosperous future. While distinct, interests and talents share a close relationship. Interest denotes a genuine attraction…
action to something without external pressure, and when consistently nurtured, it evolves into a skill or talent. Machine learning, specifically utilizing the SVM algorithm with the RBF kernel, can be applied to categorize interests and talents. Prior to SVM modeling, conducting Exploratory Data Analysis (EDA) is imperative for scrutinizing interests and talents. This analysis facilitates the identification of variables, enabling the elimination of missing values and ensuring the selection of appropriate interest and talent variables. The primary objective is to achieve optimal accuracy in modeling the classification of interests and talents. The insights gained from this research contribute to the creation of an application designed for categorizing interests and talents within SDN XYZ school. This application is designed for student use, assisting them in making informed decisions about their future education and career paths
Keywords: exploratory data analysis; interests and talents; machine learning; SVM Algorithm
Abstrak: Mengenali minat dan bakat seseorang sejak dini sangat penting dalam membimbing individu menuju masa depan yang sukses. Meskipun berbeda, minat dan bakat memiliki hubungan yang erat. Minat mengindikasikan ketertarikan yang tulus terhadap sesuatu tanpa tekanan eksternal, dan ketika terus-menerus dibina, berkembang menjadi keterampilan atau bakat. Pembelajaran mesin, khususnya dengan menggunakan algoritma SVM dan kernel RBF, dapat digunakan untuk mengelompokkan minat dan bakat. Sebelum pemodelan SVM, melakukan Analisis Data Eksploratif (EDA) sangat penting untuk mengkaji minat dan bakat. Analisis ini memfasilitasi identifikasi variabel, memungkinkan penghilangan nilai yang hilang, dan memastikan pemilihan variabel minat dan bakat yang tepat. Tujuan utamanya adalah mencapai akurasi optimal dalam pemodelan klasifikasi minat dan bakat. Temuan dari penelitian ini berkontribusi pada pengembangan aplikasi yang ditujukan untuk mengkategorikan minat dan bakat di sekolah SDN XYZ. Aplikasi ini dirancang untuk digunakan oleh siswa, membantu mereka membuat keputusan yang terinformasi mengenai pendidikan dan karier masa depan mereka.
Kata kunci: Algoritma SVM; exploratory data analysis; machine learning; minat dan bakat
Abstract:Abstract: Facial recognition is widely used in areas such as video surveillance and database management. Facial images have been used as a preferred biometric feature in many identity recognition systems to obtain good image…
mage results in image segmentation. A good image must pay attention to several factors, namely high resolution, good contrast, image sharpness, consistent colors, lack of noise and appropriate lighting conditions. In this face recognition research, using canny edge detection method for 10 original images paired with 10 other images. The original faces taken are male and female. Canny edge detection has a low error rate in image segmentation compared to other edge detections. The purpose of this study is to determine the edge of the image in I-rat and can display the results of a good segmentation of facial images. The results of the test data with data stored in the database in the study is 1 face image produces 67.69% accuracy and 26.92% and 8 other face images produce 100% accuracy. The average success rate of 10 experiments using image segmentation is 89.461%. In conclusion, the canny edge detection method can provide accurate results in the face recognition process.
Keywords: accuracy; canny edge detection; face recognition; image; segmentation
Abstrak : Pengenalan wajah banyak digunakan dalam diberbagai bidang seperti pengawasan video dan manajemen basis data. Gambar wajah telah digunakan sebagai ciri biometrik yang disukai di banyak sistem pengenalan identitas untuk mendapatkan hasil citra yang bagus dalam segmentasi citra. Citra yang baik harus memperhatikan beberapa faktor yaitu resolusi tinggi, kontras yang baik, ketajaman citra, warna yang konsisten, kurangnya noise dan kondisi pencahayaan yang sesuai. Pada penelitian pengenalan wajah ini, menggunakan metode deteksi tepi canny untuk 10 citra asli yang dipasangkan dengan 10 citra lainnya. Wajah asli yang diambil berjenis kelamin laki-laki dan perempuan. Deteksi tepi canny memiliki tingkat kesalahan rendah dalam segmentasi citra dibandingkan dengan deteksi tepi lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan tepi gambar secara akurat dan dapat menampilkan hasil segmentasi citra wajah yang baik. Hasil dari data uji dengan data yang tersimpan di database dalam penelitian adalah 1 citra wajah menghasilkan akurasi 67,69% dan 26,92% dan 8 citra wajah lainnya menghasilkan akurasi 100%. Rata-rata tingkat keberhasilan dari 10 kali percobaan dengan menggunakan segmentasi citra adalah 89,461%. Kesimpulan, metode deteksi tepi canny dapat memberikan hasil yang akurat dalam proses pengenalan wajah.
Kata Kunci : akurasi; deteksi tepi canny; citra; pengenalan wajah; segmentasi
Abstract:Abstract: There are a great number of academics that are now conducting research on sentiment analysis by employing supervised and machine learning techniques. The research can be carried out with the assistance of a variety…
iety of sources, including reviews of movies, reviews of Twitter, reviews of online products, blogs, discussion forums, and other social networks. With the progress of technology, individuals may now effortlessly utilize social media platforms to access and share information, as well as express their viewpoints to the general public, without any constraints of distance or time. Twitter is a social media network that serves as a repository for opinions. Diverse techniques are employed to provide optimal and realistically precise pressure detection. The analysis and discussion affirm that the Support Vector Machine (SVM) was effectively employed in this study, utilizing public opinion data on television program reviews in Indonesia. An SVM classifier is employed to examine the Twitter data set by utilizing various parameters. The study successfully completed the preprocessing process by collecting a total of 400 data points, consisting of 320 reviews from 4 television shows for training data and 80 reviews for testing. The data was filtered and classified using SVM, with 200 positive and 200 negative data points for comparison. The experiment utilized the SVM method using TF-IDF to achieve the most accurate test results. The test accuracy was 80%, while the training data accuracy reached 100%.
Keywords: Sentiment Analysis; Support Vector Machine; Television Shows Review, TF-IDF,
Abstrak: Saat ini, banyak akademisi sedang menyelidiki analisis sentimen melalui pemanfaatan teknik yang diawasi dan pembelajaran mesin. Kajian dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa sumber seperti review film, review Twitter, review produk online, blog, forum diskusi, atau jejaring sosial lainnya. Dengan kemajuan teknologi, masyarakat kini dapat dengan mudah memanfaatkan platform media sosial untuk mengakses dan berbagi informasi, serta menyampaikan pandangan mereka kepada masyarakat umum, tanpa batasan jarak dan waktu. Twitter adalah jaringan media sosial yang berfungsi sebagai gudang opini. Beragam teknik digunakan untuk menghasilkan deteksi tekanan yang optimal dan presisi secara realistis. Analisis dan pembahasan menegaskan bahwa Support Vector Machine (SVM) efektif digunakan dalam penelitian ini, memanfaatkan data opini publik tentang review program televisi di Indonesia. Pengklasifikasi SVM digunakan untuk memeriksa kumpulan data Twitter dengan memanfaatkan berbagai parameter. Penelitian berhasil menyelesaikan proses preprocessing dengan mengumpulkan total 400 titik data yang terdiri dari 320 review dari 4 acara televisi untuk data pelatihan dan 80 review untuk pengujian. Data disaring dan diklasifikasikan menggunakan SVM, dengan 200 titik data positif dan 200 titik data negatif sebagai perbandingan. Percobaan ini menggunakan metode SVM dengan menggunakan TF-IDF untuk mencapai hasil pengujian yang paling akurat. Akurasi pengujiannya mencapai 80%, sedangkan akurasi data pelatihan mencapai 100%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Review Tayangan Televisi, TF-IDF, Support Vector Machine
Abstract:Abstract: Cyberattacks like SQL injection and syn flood attacks can threaten the information system security of an organisation or company. The Intrusion Detection and Prevention System (IDPS) is used as a solution to detect,…
tect, prevent, and respond to these attacks. However, the effectiveness of IDPS in protecting information systems needs to be evaluated through performance analysis. IDPS performance analysis for mitigating SQL injection and syn flood attacks will use Suricata tools, where performance analysis will include evaluation of system accuracy and efficiency in detecting attacks, as well as the impact of the system on network or information system performance. By doing this performance analysis, it can be seen how effective the IDPS is in providing defences against such attacks. The results of the IDPS performance analysis can help an organisation or company select and implement the right IDPS according to the needs and conditions of the information system. Thus, organisations or companies can improve the security of their information systems from threatening cyber attacks.
Keywords: IDPS; SQL_Injection; Suricata; Syn_Flood_Attack
Abstrak: Serangan cyber seperti SQL Injection dan Syn Flood Attack dapat mengancam keamanan sistem informasi suatu organisasi atau perusahaan. Intrusion Detection and Prevention System (IDPS) digunakan sebagai solusi untuk mendeteksi, mencegah, dan merespons serangan-serangan ini. Namun, efektivitas IDPS dalam melindungi sistem informasi perlu dievaluasi melalui analisis performa. Analisis performa IDPS untuk mitigasi SQL Injection dan Syn Flood Attack ini akan menggunakan tools suricata dimana analisa performa akan meliputi evaluasi terhadap akurasi dan efisiensi sistem dalam mendeteksi serangan, serta dampak dari sistem terhadap kinerja jaringan atau sistem informasi. Dengan melakukan analisis performa ini, dapat diketahui seberapa efektif IDPS dalam memberikan perlindungan terhadap serangan-serangan tersebut. Hasil dari analisis performa IDPS dapat membantu organisasi atau perusahaan dalam memilih dan mengimplementasikan IDPS yang tepat sesuai dengan kebutuhan dan kondisi sistem informasi yang dimiliki. Dengan demikian, organisasi atau perusahaan dapat meningkatkan keamanan sistem informasi mereka dari serangan-serangan cyber yang mengancam.
Kata kunci: IDPS; SQL_Injection; Suricata; Syn_Flood_Attack