Abstract:Perkembangan Teknologi Komputer saat ini telah berkembang dengan sangat pesat, hampir seluruh aspek kehidupan manusia tidak terlepas dari pemanfaatan teknologi komputer. Perkembangan teknologi juga di dukungan perkembangan…
an internet bagi semua kalangan mulai dari anak kecil sampai orang dewasa semua menggunakan internet untuk menunjang aktivitas kegiatan. Perkembangan teknologi juga dapat dirasakan dalam penggunaan internet sebagai media pembelajaran. Prestasi belajar merupakan hal yang tidak dapat dipisahkan dari kegiantan belajar, karena dari kegiatan belajaran yang baik maka didapatlah prestasi yang baik juga. Sedang internet merupakan sebuah media komunikasi global yang menghubungkan komponen-komponen komputer dalam jaringan-jaringan komputer diseluruh dunia. Internet dalam dunia pendidikan dapat menyediakan akses seperti perpustakaan online, sumber literatur dan akses materi pembelajaran dapat di akses dengan mudah dengan melalui internet. Melalui pemanfaatan internet dalam dunia pendidikan harus digunakan secara maksimal dan bijaksanaan dalam penggunaannya sehingga tidak terjadi kesalahan pemanfaatan yang nanti bisa merusak generasi muda bangsa. Dalam penggunaan internet juga bisa meningkatkan kemandirian belajar. Kemandirian belajar juga diperlukan untuk mendorong siswa agar berjalar secara inisiatif dan mamacu diri untuk belajar terus menerus. Kemandirian belar juga mendorong untuk menjadi kepribadian yang penuh percaya diri. Kemandirian dalam belajar juga mendorong siswa untuk belajar secara displin dan penuh percaya diri serta tidak lagi bergantungan kepada orang lain. Dengan internet semua orang bisa menerapkan kemandirian belajar dengan efektif dan efisien.
Abstract:Abstract: Choosing the right elementary school is a crucial milestone for a child's future. However, the large number of school options in Asahan Regency with diverse criteria such as accreditation, facilities, fees, curriculum,…
riculum, and accessibility often makes it difficult for parents. Decision-making tends to be based on subjective word-of-mouth recommendations, which risks triggering bias. This research aims to develop an adaptive and objective web-based elementary school selection Decision Support System (DSS) framework to minimize such bias. The system is designed using a hybrid model that combines the Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) method as a dynamic criteria weighting engine based on parents' preferences, and the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method to rank ten alternative schools. System testing was conducted through black-box testing functionality and empirical accuracy testing using Spearman Rank Correlation involving 40 respondents. The black-box testing results confirmed that all main system operations ran perfectly with a 100% success rate. Validity testing demonstrated very high accuracy, with a Spearman correlation coefficient of 0.89, demonstrating significant alignment between the system's recommendations and actual choices on the ground. Thus, the SMART-TOPSIS framework has proven reliable as a data-driven approach to helping parents choose the best elementary school.
Keywords: decision support system; elementary school; SMART; TOPSIS
Abstrak: Memilih sekolah dasar yang tepat merupakan tonggak awal krusial bagi masa depan anak. Namun, banyaknya pilihan sekolah di Kabupaten Asahan dengan keberagaman kriteria seperti akreditasi, fasilitas, biaya, kurikulum, dan aksesibilitas sering kali menyulitkan orang tua. Pengambilan keputusan pun cenderung didasarkan pada rekomendasi subjektif dari mulut ke mulut, yang berisiko memicu bias. Penelitian ini bertujuan mengembangkan kerangka kerja Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan sekolah dasar berbasis web yang adaptif dan objektif guna meminimalkan bias tersebut. Sistem dirancang menggunakan model hibrida yang mengombinasikan metode *Simple Multi-Attribute Rating Technique* (SMART) sebagai mesin pembobotan kriteria dinamis sesuai preferensi orang tua, serta metode *Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution* (TOPSIS) untuk memeringkat sepuluh sekolah alternatif. Pengujian sistem dilakukan melalui uji fungsionalitas *black-box testing* dan uji akurasi empiris menggunakan Korelasi Peringkat Spearman dengan melibatkan 40 responden. Hasil *black-box testing* mengonfirmasi seluruh operasi utama sistem berjalan sempurna dengan tingkat keberhasilan 100%. Uji validitas menunjukkan akurasi sangat tinggi dengan koefisien korelasi Spearman sebesar 0,89, membuktikan keselarasan signifikan antara rekomendasi sistem dan pilihan nyata di lapangan. Dengan demikian, kerangka SMART-TOPSIS ini terbukti andal sebagai pendekatan berbasis data untuk membantu orang tua memilih sekolah dasar terbaik.
Kata kunci: sekolah dasar; sistem pendukung keputusan; SMART; TOPSIS
Abstract:Abstract: Toko Zuma faces challenges in optimizing customer relationship management and transaction recording due to conventional manual systems, which hinder real-time loyalty monitoring and sales analysis. This research…
h aims to design a digital Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) system as an integrative solution for systematic and centralized management. The design method employs Unified Modeling Language (UML) for requirements analysis, user interface design, and Black-box Testing for validation. Results demonstrate a 100% success rate across all primary modules. The platform features Point Reward, automated transaction management, and live chat for direct interaction. Implementation enables personalized promotional strategies based on accurate data to increase customer retention. In conclusion, the Digital E-CRM system effectively automates business processes, serving as a strategic instrument for transparent and measurable customer relationship management.
Keywords: digital e-crm; relationship management; toko zuma; transaction activities.
Abstrak: Toko Zuma menghadapi kendala dalam optimalisasi manajemen hubungan pelanggan dan pencatatan transaksi karena masih menggunakan sistem manual konvensional. Penelitian ini bertujuan merancang sistem Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) digital sebagai solusi integratif untuk pengelolaan basis data dan transaksi secara terpusat. Metode perancangan meliputi analisis kebutuhan menggunakan Unified Modeling Language (UML), desain antarmuka, dan validasi fungsional melalui Black-box Testing. Hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan 100% pada seluruh modul utama. Platform ini dilengkapi fitur Point Reward, manajemen transaksi otomatis, dan media interaksi live chat. Implementasi sistem ini memungkinkan strategi promosi personal berdasarkan data akurat untuk meningkatkan retensi pelanggan. Simpulannya, sistem E-CRM digital berhasil mengotomatisasi proses bisnis dan menjadi instrumen strategis dalam manajemen hubungan pelanggan yang transparan dan terukur.
Kata kunci: aktivitas transaksi; digital e-crm; pengelolaan relasi; toko zuma.
Abstract:Abstract: The development of information technology encourages retail businesses to manage customer and transaction data more effectively. However, many small-scale retailers still rely on manual record-keeping, resulting…
g in unintegrated data and limited decision-making support. This study aims to design and implement a web-based Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) system called MySaffana for Saffana Gallery Boutique to optimize customer and transaction data management. The research method includes requirement analysis, system design using UML, implementation using PHP and MySQL, and system testing using black box testing. The results show that the MySaffana system is able to manage customer data, products, transactions, and sales reports in an integrated and efficient manner. System testing indicates that all main features function properly and meet user requirements. Therefore, the developed E-CRM system provides an effective and practical solution for strengthening data-driven decision-making in small-scale retail businesses.
Keywords: boutique; customer data management; customer profiling; E-CRM.
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi mendorong usaha ritel untuk mengelola data pelanggan dan transaksi secara lebih efektif. Namun, banyak usaha ritel skala kecil masih melakukan pencatatan secara manual sehingga data tidak terintegrasi dan kurang optimal dalam mendukung keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) berbasis web bernama MySaffana pada Butik Saffana Gallery yang dapat mengoptimalkan pengelolaan data pelanggan dan transaksi. Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem menggunakan UML, implementasi dengan PHP dan MySQL, serta pengujian menggunakan metode black box testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem MySaffana mampu mengelola data pelanggan, produk, transaksi, dan laporan penjualan secara terintegrasi dan efisien. Pengujian sistem membuktikan seluruh fitur berjalan sesuai fungsi dan kebutuhan pengguna. Dengan demikian, sistem E-CRM berbasis web ini dapat menjadi solusi yang efektif dalam mendukung pengelolaan data dan pengambilan keputusan berbasis data bagi usaha ritel skala kecil.
Kata kunci: butik; E-CRM; profil pelanggan; pengelolaan data pelanggan.
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: Distributors in the Fast Moving Consumer Goods (FMCG) sector, such as CV. Sahabat Jaya Sukses, face significant challenges in inventory control, particularly related to product expiration and stock discrepancies…
s caused by manual recording. This study aims to design and implement a web-based Supply Chain Management (SCM) system that integrates the flow of goods from suppliers to retailers by applying the First Expired First Out (FEFO) method to minimize financial losses due to expired products. The research methodology employs the Waterfall model, which is selected because of its structured and systematic development stages and its suitability for systems with clear and stable requirements, facilitating effective analysis, design, implementation, and testing processes. The research stages include requirements analysis, system design, implementation, and testing. The results show that the SCM system successfully integrates data across the entire supply chain, automates inventory recording, and effectively prioritizes product distribution based on the nearest expiration dates. Black Box testing confirms that all system functionalities, including FEFO logic, operate properly, thereby improving operational efficiency and data accuracy.
Keywords: supply chain management; FEFO; web-based system; distributor; inventory
controls
Abstrak: Distributor di sektor Fast Moving Consumer Goods (FMCG) seperti CV. Sahabat Jaya Sukses menghadapi tantangan dalam pengendalian persediaan, khususnya terkait produk kedaluwarsa dan selisih stok akibat pencatatan manual. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem Supply Chain Management (SCM) berbasis web yang mengintegrasikan aliran barang dari pemasok hingga pengecer dengan menerapkan metode First Expired First Out (FEFO) untuk meminimalkan kerugian akibat produk kedaluwarsa. Metodologi penelitian menggunakan model Waterfall yang dipilih karena memiliki tahapan pengembangan yang terstruktur, sistematis, dan sesuai dengan kebutuhan sistem yang jelas serta stabil, sehingga memudahkan proses perancangan, implementasi, dan pengujian. Tahapan penelitian meliputi analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, dan pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem SCM berhasil mengintegrasikan data di seluruh rantai pasok, mengotomatisasi pencatatan stok, serta memprioritaskan distribusi barang berdasarkan tanggal kedaluwarsa terdekat. Pengujian Black Box membuktikan bahwa seluruh fungsi sistem, termasuk logika FEFO, berjalan dengan baik sehingga meningkatkan efisiensi operasional dan akurasi data.
Kata kunci: distributor; FEFO; manajemen rantai pasok; pengendalian stok; sistem berbasis web
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: The rapid degradation of mangrove ecosystems threatens coastal biodiversity, shoreline stability, and carbon sequestration capacity, particularly in areas experiencing intense human activity. However, community-based…
-based participatory mangrove monitoring remains limited due to the lack of accessible and user-friendly digital tools. This study aims to design an intuitive mobile application for mangrove tree detection and participatory ecological monitoring using a User-Centered Design (UCD) approach. The research was conducted iteratively through user needs analysis, prototype development, and usability evaluation involving local governments, conservation practitioners, and non-expert users. The proposed application integrates machine learning for automated mangrove recognition with geospatial visualization and real-time feedback to support field-based monitoring. Usability evaluation using the System Usability Scale (SUS) yielded an overall score of 82.3, categorized as excellent usability, indicating high user satisfaction and intuitive interaction. The results demonstrate that integrating UCD and machine learning enhances usability, user engagement, and the accuracy of mangrove documentation under real field conditions. Overall, this study presents a field-ready, user-centered mobile solution that bridges usability engineering and participatory mangrove monitoring as a replicable model for inclusive ecological application development.
Keywords: Carbon sequestration; mangrove monitoring; mobile application; user-centered design; usability evaluation
Abstrak: Degradasi ekosistem mangrove yang semakin cepat mengancam keanekaragaman hayati pesisir, stabilitas garis pantai, dan kapasitas sekuestrasi karbon, terutama di wilayah dengan aktivitas manusia yang intens. Namun, pemantauan mangrove secara partisipatif berbasis komunitas masih terbatas akibat kurangnya perangkat digital yang mudah diakses dan ramah pengguna. Penelitian ini bertujuan merancang aplikasi mobile yang intuitif untuk deteksi pohon mangrove dan pemantauan ekologi partisipatif dengan menggunakan pendekatan User-Centered Design (UCD). Penelitian dilakukan secara iteratif melalui analisis kebutuhan pengguna, pengembangan prototipe, dan evaluasi kegunaan dengan melibatkan pemerintah daerah, praktisi konservasi, serta pengguna non-ahli. Aplikasi yang diusulkan mengintegrasikan pembelajaran mesin untuk pengenalan mangrove secara otomatis dengan visualisasi geospasial dan umpan balik waktu nyata guna mendukung pemantauan di lapangan. Evaluasi kegunaan menggunakan System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor keseluruhan sebesar 82,3 yang termasuk dalam kategori kegunaan sangat baik, menunjukkan tingkat kepuasan pengguna yang tinggi dan interaksi yang intuitif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi UCD dan pembelajaran mesin meningkatkan kegunaan, keterlibatan pengguna, serta akurasi dokumentasi mangrove dalam kondisi lapangan. Secara keseluruhan, penelitian ini menyajikan solusi mobile berbasis UCD yang siap digunakan di lapangan dan menjembatani rekayasa kegunaan dengan pemantauan mangrove partisipatif sebagai model replikatif bagi pengembangan aplikasi ekologi yang inklusif.
Kata kunci: Carbon sequestration; mangrove monitoring; mobile application; user-centered design; usability evaluation
Abstract:Abstract: Understanding students’ emotional conditions is important for evaluating engagement and learning atmosphere in classroom environments. However, conventional evaluation methods are often subjective and difficult…
lt to apply in real time. Therefore, this study proposes a real-time multi-face emotion detection system designed for classroom learning environments. The system integrates a CNN-based Tiny Face Detector for multi-scale face localization with a convolutional neural network to classify seven facial emotions: angry, disgust, fear, happy, sad, surprise, and neutral. Experimental evaluation was conducted using classroom video data under varying lighting conditions, face orientations, partial occlusions, and different numbers of detected faces per frame. The proposed system achieves stable real-time performance with processing speeds ranging from 10–20 FPS, depending on face density. The results show higher recognition performance for expressive emotions, while subtle emotions remain more challenging. Overall classification accuracy reaches above 80% when emotion predictions are aggregated across multiple faces and time windows. These results indicate that the proposed system is suitable for objective analysis of emotional dynamics in classroom environments and supports the deployment of lightweight emotion-aware monitoring systems for educational applications.
Keywords: classroom monitoring; convolutional neural network; facial emotion recognition; multi-face detection; tiny face detector.
Abstrak: Pemahaman terhadap kondisi emosional mahasiswa penting untuk mengevaluasi keterlibatan dan suasana pembelajaran di kelas. Namun, metode evaluasi konvensional umumnya bersifat subjektif dan sulit diterapkan secara real-time. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan sistem deteksi emosi multi-wajah secara real-time yang dirancang untuk lingkungan pembelajaran di kelas. Sistem mengintegrasikan Tiny Face Detector berbasis CNN untuk pelokalan wajah multi-skala dengan jaringan saraf konvolusional untuk mengklasifikasikan tujuh emosi wajah, yaitu marah, jijik, takut, senang, sedih, terkejut, dan netral. Evaluasi eksperimen dilakukan menggunakan data video kelas dengan variasi kondisi pencahayaan, orientasi wajah, oklusi parsial, serta jumlah wajah yang berbeda dalam satu frame. Sistem menunjukkan kinerja real-time yang stabil dengan kecepatan pemrosesan antara 10–20 FPS, bergantung pada kepadatan wajah. Hasil pengujian menunjukkan kinerja yang lebih baik pada emosi ekspresif, sementara emosi dengan ciri halus lebih menantang untuk dikenali. Akurasi klasifikasi keseluruhan mencapai di atas 80% ketika hasil emosi diagregasi berdasarkan banyak wajah dan interval waktu. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan berpotensi digunakan untuk analisis objektif dinamika emosi di kelas serta mendukung pemantauan lingkungan pembelajaran berbasis kecerdasan buatan.
Kata kunci: pengenalan emosi wajah; deteksi multi-wajah; Tiny Face Detector; jaringan saraf konvolusional; pemantauan kelas.
Abstract:Abstract: The implementation of dress code regulations in university environments is generally still carried out conventionally, requiring significant time and effort and potentially leading to subjective assessments. This…
is study develops an automatic student dress code compliance detection system using computer vision based on the YOLOv8 model. The dataset consists of 1,800 annotated images divided into eight clothing categories, split into 78% training (1,404 images), 14% validation (254 images), and 8% testing (143 images). All images underwent preprocessing and data augmentation before training the YOLOv8 model with an input size of 640×640 pixels for 50 epochs. During testing, the YOLOv8 model achieved an overall performance of Precision 0.844, Recall 0.773, F1-Score 0.802, and mAP@0.5 0.841, and was able to detect clothing objects with good accuracy and stable performance under various image conditions. The system was integrated with a Flask-based backend and a web-based frontend to enable real time detection and compliance classification, with a response time of less than 2 seconds, supporting automatic and consistent identification of student dress code compliance as “Compliant” or “Violation.”
Keywords: compliance detection; computer vision; dress code regulations; real time detection; YOLOv8.
Abstrak: Penerapan aturan berpakaian di lingkungan kampus umumnya masih dilakukan secara konvensional sehingga membutuhkan waktu dan tenaga yang relatif besar serta berpotensi menimbulkan subjektivitas penilaian. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendeteksi kepatuhan berpakaian mahasiswa secara otomatis berbasis visi komputer menggunakan model YOLOv8. Dataset yang digunakan terdiri dari 1.800 citra beranotasi yang terbagi ke dalam 8 kategori pakaian, dengan pembagian data sebesar 78% data latih (1.404 citra), 14% data validasi (254 citra) dan 8% data uji (143 citra). Seluruh citra diproses melalui tahapan pre-processing dan data augmentation, kemudian digunakan untuk melatih model YOLOv8 dengan ukuran input 640×640 piksel selama 50 epoch. Pada tahap pengujian, model mencapai performa keseluruhan dengan Precision 0.844, Recall 0.773, F1-Score 0.802, dan mAP@0.5 0.841, serta mampu mendeteksi objek pakaian dengan akurasi baik dan performa stabil pada berbagai kondisi citra. Sistem kemudian diintegrasikan dengan backend berbasis Flask dan frontend web untuk mendukung proses deteksi waktu nyata dan klasifikasi kepatuhan, dengan waktu respons sistem kurang dari 2 detik, sehingga mampu mengidentifikasi status kepatuhan berpakaian mahasiswa ke dalam kategori “Aman” dan “Melanggar Aturan” secara otomatis dan konsisten.
Kata kunci: aturan berpakaian; deteksi waktu nyata; pendeteksi kepatuhan; visi komputer; YOLOv8.