Abstract:The sophistication of technology is none other than supported by the development of AI. AI, or Artificial Intelligence, is a technology designed to create a system that mimics human capabilities. The capabilities of AI nowadays…
owadays are beyond doubt as AI can analyze data quickly, make decisions very accurately, and help process existing data in a short period. ChatGPT is a chatbot developed by OpenAI, designed to understand and respond to natural language input. The utilization of AI-based chat systems like ChatGPT in the context of technology-based education 4.0 provides benefits for both students and educators. The purpose of this community service activity is to enhance the knowledge and creativity of elementary school teachers in the city of Padang.
Keywords: artificial intelligence; teaching materials; ChatGPT
Abstrak: Kecanggihan teknologi tidak lain didukung oleh perkembangan AI. AI atau Artificial Intelligence merupakan teknologi yang dirancang untuk membuat suatu sistem yang meniru kemampuan dari manusia. kemampuan AI untuk saat sekarang ini sudah tidak diragukan lagi dikarenakan AI dapat menganalisa data dengan cepat, bisa membuat suatu keputusan dengan sangat akurat serta dapat membantu dalam hal mengolah data yang sudah ada dalam jangka waktu yang singkat. ChatGPT merupakan chatbot yang dikembangkan oleh perusahaan OpenAI yang dirancang untuk memahami dan merespon masukan bahasa alami. Pemanfaatan sistem obrolan berbasis AI seperti ChatGPT dalam konteks pendidikan berbasis teknologi 4.0 menyediakan manfaat bagi peserta didik maupun pendidik. Dengan adanya kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini dilaksanakan adalah untuk menambah pengetahuan dan kreatifitas guru-guru tingkat SD di kota padang.
Kata kunci: bahan ajar; ChatGPT; kecerdasan buatan
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: The election of the Student Council President is an important process in building a democratic, responsible, and integrity-based leadership culture in the school environment. In addition, through the main discussion…
ssion in this study aims to optimize the selection process for candidates for Student Council President at SMP Negeri 11 Tanjung Balai through the implementation of a Decision Support System (DSS) based on the MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) method. The MOORA method is used to normalize values, weight criteria, and calculate optimization values to produce the best alternative ranking. Data were obtained through observation, interviews with school officials, and literature studies. The results of the study indicate that the MOORA method is able to provide objective and transparent ranking results, where M. Asril Sitorus Pane obtained the highest score of 0.347 (Rank 1), followed by M. Rian with a score of 0.333 (Rank 2). The implementation of this system is expected to be able to provide recommendations for the best candidates regularly and accurately, so that it can support fairer and more accountable decision-making in the next Student Council President election.
Keywords: decision support system; osis chairman election; MOORA; SMP negeri 11 tanjung balai.
Abstrak: Pemilihan Ketua OSIS merupakan proses penting dalam membangun budaya kepemimpinan yang demokratis, bertanggung jawab dan berintegritas di lingkungan sekolah. Selain itu, melalui pokok pembahasan pada penelitian ini bertujuan untuk dapat mengoptimalkan proses seleksi calon Ketua OSIS di SMP Negeri 11 Tanjung Balai melalui penerapan Sistem Pendukung Keputusan berbasis metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis). Metode MOORA digunakan agar dapat melakukan normalisasi nilai, pembobotan kriteria serta perhitungan nilai optimasi guna menghasilkan peringkat alternatif terbaik. Data diperoleh melalui observasi, wawancara dengan pihak sekolah serta dan studi kepustakaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode MOORA mampu memberikan hasil peringkat yang objektif dan transparan, yang dimana M. Asril Sitorus Pane memperoleh nilai tertinggi sebesar 0,347 (Peringkat 1), diikuti oleh M. Rian dengan nilai 0,333 (Peringkat 2). Penerapan sistem ini diharapkan mampu memberikan rekomendasi kandidat terbaik secara sistematis dan akurat, sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih adil dan akuntabel dalam pemilihan Ketua OSIS selanjutnya.
Kata kunci: MOORA; pemilihan ketua osis; sistem pendukung keputusan; SMP negeri 11 tanjung balai.
Abstract:Abstract: Tech Kios Laptop Kisaran is a business engaged in selling used laptops with various brands and specifications to meet customer needs. However, the selection process is still conducted manually and relies on subjective…
jective judgment, which may result in less accurate recommendations. This study aims to design and implement a Decision Support System using the MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) method to objectively determine the best used laptop. The criteria applied in this study include brand, screen resolution, laptop size, and battery durability. The system was developed through requirement analysis, system design, implementation, and black-box testing. The results show that the system successfully generates rankings based on MOORA preference values. The highest optimization value of 0.4321 was achieved by Lenovo IdeaPad Slim (A04) and Lenovo ThinkPad (A06), indicating that these two alternatives are the best recommended used laptops. Therefore, the developed system enhances the objectivity, effectiveness, and accuracy of the laptop selection process at Tech Kios Laptop Kisaran.
Keywords: decision support system; MOORA; multi criteria; used laptop; recommendation.
Abstrak: Tech Kios Laptop Kisaran merupakan usaha yang bergerak di bidang penjualan laptop bekas dengan berbagai merek dan spesifikasi untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. Namun, proses pemilihan laptop masih dilakukan secara manual dan bergantung pada penilaian subjektif, sehingga berpotensi menghasilkan rekomendasi yang kurang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) guna menentukan laptop bekas terbaik secara objektif. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini meliputi merek, resolusi layar, ukuran laptop, dan ketahanan daya baterai. Pengembangan sistem dilakukan melalui tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, serta pengujian menggunakan metode black-box. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan peringkat alternatif berdasarkan nilai preferensi MOORA. Nilai optimasi tertinggi sebesar 0,4321 diperoleh oleh Lenovo IdeaPad Slim (A04) dan Lenovo ThinkPad (A06), yang menunjukkan bahwa kedua alternatif tersebut merupakan rekomendasi laptop bekas terbaik. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan objektivitas, efektivitas, dan ketepatan dalam proses pemilihan laptop bekas di Tech Kios Laptop Kisaran.
Kata kunci: laptop bekas; MOORA; multi-kriteria; rekomendasi; sistem pendukung keputusan.
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: Accurate bone age estimation is essential for monitoring pediatric growth, diagnosing endocrine disorders, and supporting clinical decision-making. Although deep learning has improved prediction accuracy, limited…
ed studies have systematically examined how increasing model depth affects performance and reliability. This study evaluates the effectiveness of progressively deeper convolutional neural networks, specifically EfficientNet variants B0 to B5, for bone age estimation from hand radiographs. Experiments were conducted using 12,611 hand X-ray images from the RSNA Pediatric Bone Age Challenge dataset on Kaggle. To ensure fair comparison, all models were trained using a unified and consistent training pipeline. Model performance was evaluated using Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Concordance Correlation Coefficient (CCC), and Pearson correlation coefficient. The results show a consistent improvement in prediction accuracy as model depth increases. Among the evaluated models, EfficientNet-B5 achieved the best performance, with an MAE of 21.5 months, MAPE of 6.23%, CCC of 0.9148, and Pearson’s r of 0.9203. These findings confirm that model scaling plays a critical role in enhancing prediction robustness and clinical reliability. Future work should emphasize external validation across diverse populations and incorporate interpretability techniques, such as Grad-CAM, to improve clinical transparency and trust.
Keywords: bone age prediction; deep learning; model evaluation; clinical validation
Abstrak: Estimasi usia tulang yang akurat sangat penting untuk memantau pertumbuhan anak, mendiagnosis gangguan endokrin, dan mendukung pengambilan keputusan klinis. Meskipun pembelajaran mendalam telah meningkatkan akurasi prediksi, studi yang secara sistematis meneliti bagaimana peningkatan kedalaman model memengaruhi kinerja dan keandalan masih terbatas. Studi ini mengevaluasi efektivitas jaringan saraf konvolusional yang semakin dalam, khususnya varian EfficientNet B0 hingga B5, untuk estimasi usia tulang dari radiografi tangan. Eksperimen dilakukan menggunakan 12.611 gambar sinar-X tangan dari dataset RSNA Pediatric Bone Age Challenge di Kaggle. Untuk memastikan perbandingan yang adil, semua model dilatih menggunakan alur pelatihan yang terpadu dan konsisten. Kinerja model dievaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Concordance Correlation Coefficient (CCC), dan koefisien korelasi Pearson. Hasil menunjukkan peningkatan yang konsisten dalam akurasi prediksi seiring dengan peningkatan kedalaman model. Di antara model yang dievaluasi, EfficientNet-B5 mencapai kinerja terbaik, dengan MAE sebesar 21,5 bulan, MAPE sebesar 6,23%, CCC sebesar 0,9148, dan Pearson’s r sebesar 0,9203. Temuan ini menegaskan bahwa penskalaan model memainkan peran penting dalam meningkatkan optimasi prediksi dan keandalan klinis. Penelitian selanjutnya dapat menekankan validasi eksternal di berbagai populasi dan menggabungkan teknik interpretasi, seperti Grad-CAM, untuk meningkatkan transparansi dan kepercayaan klinis.
Kata kunci: prediksi usia tulang; deep learning; evaluasi model; validasi klinis
Abstract:Abstract: This study discusses the optimization of RAG for a FAQ system in the field of information technology product security certification at BSSN. Although LLM generate reliable responses, they often lack up-to-date…
and domain-specific knowledge, which can be addressed through the RAG approach. This research aims to optimize a domain-specific RAG system by improving embedding performance, enhancing prompt robustness, and increasing retrieval accuracy. The research methods consist of three stages. The first stage involves fine-tuning the bge-m3 embedding model and evaluating its performance using MRR, Recall, and AUC. The second stage applies prompt engineering techniques, namely the SRSM and Autodefense, to mitigate direct-injection and escape-character prompt injection attacks. The third stage evaluates the proposed RAG system using Precision, Recall, and F1-Score metrics against four baseline models. The results of research show that the fine-tuned embedding model achieves higher performance than the original model, with MRR@1 and Recall@1 values of 0.80 and an AUC@100 of 0.7023. In addition, the proposed prompt engineering techniques demonstrate robustness against prompt injection attacks, while the overall RAG system attains a perfect Precision, Recall, and F1-Score of 1.00. In conclusion, the proposed approach effectively enhances retrieval accuracy, embedding quality, and system security, resulting in a more reliable RAG-based FAQ system for information technology product security certification.
Keywords: embedding fine-tuning; large language model; prompt engineering; prompt injection mitigation; retrieval-augmented generation
Abstrak: Studi ini membahas optimasi RAG untuk sistem FAQ di bidang sertifikasi keamanan produk teknologi informasi di BSSN. Meskipun LLM menghasilkan respons yang andal, mereka seringkali kurang memiliki pengetahuan terkini dan spesifik domain, yang dapat diatasi melalui pendekatan RAG. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan sistem RAG spesifik domain dengan meningkatkan kinerja embedding, meningkatkan ketahanan prompt dan meningkatkan akurasi pengambilan. Metode penelitian terdiri dari tiga tahap. Tahap pertama melibatkan fine-tuning model embedding bge-m3 dan mengevaluasi kinerjanya menggunakan Mean Reciprocal Rank (MRR), Recall, dan AUC. Tahap kedua menerapkan teknik rekayasa prompt, yaitu Self- SRSM dan Autodefense, untuk mengurangi serangan direct-injection dan escape-character prompt injection. Tahap ketiga mengevaluasi sistem RAG yang diusulkan menggunakan metrik Presisi, Recall, dan F1-Score terhadap empat model dasar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model embedding yang disempurnakan mencapai kinerja yang lebih tinggi daripada model asli, dengan nilai MRR@1 dan Recall@1 sebesar 0,80 dan AUC@100 sebesar 0,7023. Selain itu, teknik rekayasa prompt yang diusulkan menunjukkan ketahanan terhadap serangan injeksi prompt, sementara sistem RAG secara keseluruhan mencapai Presisi, Recall, dan F1-Score sempurna sebesar 1,00. Kesimpulannya, pendekatan yang diusulkan secara efektif meningkatkan akurasi pengambilan, kualitas embedding dan keamanan sistem, menghasilkan sistem FAQ berbasis RAG yang lebih andal untuk sertifikasi keamanan produk teknologi informasi.
Kata kunci: penyempurnaan embedding; model bahasa besar; rekayasa prompt; mitigasi injeksi prompt; retrieval-augmented generation
Abstract:Abstract: The development of digital learning systems requires not only effective content delivery but also database consistency and performance, particularly when used at scale by lecturers and students. Weaknesses in database…
atabase design can lead to data duplication, relational violations, and transaction failures that compromise system reliability. This study designed the Royal Mengajar application using PHP and MySQL, supported by JavaScript, HTML, and Bootstrap 5. The Crowdsourced Academic Content model enables lecturers to contribute learning materials openly, while students evaluate them through a user rating system. The objective of this research is to design and optimize the database architecture of the Royal Mengajar application by implementing multiple control mechanisms—namely views, triggers, transactions, and constraints—to enhance data efficiency, consistency, and integrity in digital learning environments. Database optimization focuses on the use of views to improve query efficiency, triggers to maintain automatic consistency, transactions to ensure atomicity in multi-table operations, and constraints to preserve data integrity. The results show that views reduced the average query execution time to 0.12 seconds, triggers maintained consistency without manual intervention, and constraints achieved 100% referential integrity. The application of these mechanisms significantly improved system speed, reduced data redundancy, and enhanced information reliability, thus reinforcing the sustainability of Royal Mengajar as a community-driven learning platform
Keywords: crowdsourced academic content; constraint; database optimization; trigger.
Abstrak: Pengembangan sistem pembelajaran digital tidak hanya menuntut penyajian materi, tetapi juga konsistensi serta kinerja basis data ketika sistem digunakan secara masif oleh dosen dan mahasiswa. Kelemahan rancangan database dapat menimbulkan duplikasi data, pelanggaran relasi, dan kegagalan transaksi yang memengaruhi keandalan sistem. Penelitian ini merancang aplikasi Royal Mengajar berbasis PHP dan MySQL dengan dukungan JavaScript, HTML, dan Bootstrap 5. Model Crowdsourced Academic Content memungkinkan dosen berkontribusi secara terbuka, sedangkan mahasiswa melakukan evaluasi melalui user rating system. Tujuan penelitian ini adalah untuk merancang dan mengoptimalkan basis data aplikasi Royal Mengajar melalui penerapan berbagai mekanisme pengendali, seperti view, trigger, transaction, dan constraint, guna meningkatkan efisiensi, konsistensi, dan integritas data dalam sistem pembelajaran digital. Optimalisasi database difokuskan pada penerapan view untuk efisiensi query, trigger untuk menjaga konsistensi otomatis, transaction untuk memastikan atomicity pada operasi multi-tabel, serta constraint guna menjamin integritas data. Hasil pengujian menunjukkan view menurunkan rata-rata waktu eksekusi query menjadi 0,12 detik, trigger menjaga konsistensi tanpa intervensi manual, dan constraint memastikan integritas referensial tercapai 100%. Penerapan mekanisme ini berdampak pada peningkatan kecepatan sistem, berkurangnya redundansi, serta keandalan informasi yang lebih tinggi, sehingga mendukung keberlanjutan Royal Mengajar sebagai platform pembelajaran berbasis kontribusi komunitas.
Kata kunci: basis data; optimasi; trigger; constraint; crowdsourced academic content.
Abstract:Abstract: This study aims to develop a Deep Learning-based Traffic Flow Detector to automatically and accurately observe traffic flow. Conventional traffic observation is often conducted manually or via CCTV, but it is prone…
rone to human error and difficult to use for real-time trend analysis. In this study, the YOLOv4 method is used to detect four types of vehicles (cars, motorcycles, buses, trucks). To continuously track vehicle movement and address occlusion issues, the Deep SORT algorithm is implemented. The YOLOv4 model used is a pre-trained model and was tested on seven CCTV video recordings obtained from the official website of the Pekanbaru City Transportation Department. The system was implemented on a limited device, the Nvidia Jetson Nano, as a simulation of direct CCTV integration. Test results showed a highest precision of 98%, but the maximum accuracy achieved was only 26%. This low accuracy is influenced by several factors, including video resolution, detection model quality, and lighting conditions. Nevertheless, the system demonstrates potential to support future traffic management and engineering decisions but still requires further optimization, including improving video resolution and quality, retraining the model with a more representative local dataset, using lighter and more accurate detection models, and optimizing the tracking algorithm.
Keywords: deep learning; deepsort; NVIDIA Jetson NANO; traffic flow; YOLOv4
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mengembangkan Traffic Flow Detector berbasis Deep Learning untuk mengobservasi arus lalu lintas secara otomatis dan akurat. Observasi lalu lintas konvensional sering dilakukan secara manual atau melalui CCTV, namun rentan terhadap human error dan sulit digunakan untuk menganalisis tren secara real-time. Pada penelitian ini digunakan metode YOLOv4 untuk mendeteksi empat jenis kendaraan (mobil, motor, bus, truk). Untuk melacak pergerakan kendaraan secara berkelanjutan dan mengatasi masalah occlusion, digunakan algoritma Deep SORT. Model YOLOv4 yang digunakan merupakan pre-trained model dan diujikan pada tujuh rekaman video CCTV yang diambil dari situs resmi Dinas Perhubungan Kota Pekanbaru. Sistem ini diimplementasikan pada perangkat terbatas Nvidia Jetson Nano sebagai simulasi penerapan langsung pada CCTV. Hasil pengujian menunjukkan presisi tertinggi mencapai 98%, namun akurasi tertingginya hanya sebesar 26%. Rendahnya akurasi dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti resolusi video, kualitas model deteksi, serta kondisi pencahayaan. Meski demikian, sistem ini menunjukkan potensi untuk membantu pengambilan keputusan dalam manajemen dan rekayasa lalu lintas di masa depan, namun masih membutuhkan optimasi lebih lanjut, seperti peningkatan kualitas video input, pelatihan ulang model dengan dataset lokal, penggunaan model deteksi yang lebih ringan dan akurat serta pengoptimalan algoritma pelacakan.
Kata kunci: deep learning deepsort; Nvidia Jetson Nano; traffic flow; YOLOv4
Abstract:Abstract: Decision Support System (DSS) in telekomunication company service is the key to improving customer satisfaction and operational efficiency. This study aims to assess and select the optional customer service strategy…
ategy using the Mutly Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA) method. This approach is used to analyze various indicators such as respon time, complaint resolution, service cost and costomer satisfaction to find the most efficient solution. The research finding indicate that the MOORA method can provide from the calculation results, it was found that the age range <25 years was ranked first as users who felt satisfied with Product Quality, Price, Service Quality, and the most telecommunications users and the second rank was the age range 25-35 years, the third rank was the age range 36-45 years, the fourth rank was the age range >45 years. The implementation of DSS strengthened by MOORA is expected to improve the quality of service and competitiveness of companies in the competitive telecomunication industry.
 Keywords: customer service; DSS; MOORA; telecomunication; optimizationÂ
Â
Abstrak: Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam layanan perusahaan telekomunikasi merupakan kunci untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan untuk menilai dan memilih strategi layanan pelanggan opsional dengan menggunakan metode Mutly Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA). Pendekatan ini digunakan untuk menganalisis berbagai indikator seperti waktu respons, penyelesaian keluhan, biaya layanan dan kepuasan pelanggan untuk menemukan solusi yang paling efisien. Temuan penelitian menunjukkan bahwa metode MOORA dapat memberikan Dari hasil perhitungan, ditemukan bahwa rentang usia <25 tahun menduduki peringkat pertama sebagai pengguna yang merasa puas terhadap Kualitas Produk, Harga, Kualitas Layanan, dan pengguna telekomunikasi terbanyak dan peringkat kedua adalah rentang usia 25-35 tahun, peringkat ketiga adalah rentang usia 36-45 tahun, peringkat keempat adalah rentang usia >45 tahun. Penerapan DSS yang diperkuat oleh MOORA diharapkan dapat meningkatkan kualitas layanan dan daya saing perusahaan dalam industri telekomunikasi yang kompetitif.
Â
Kata kunci: DSS; MOORA; layanan pelanggan; telekomunikasi; optimasi
Â