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.
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: 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: Obesity is an escalating global health concern, with unhealthy lifestyle patterns contributing significantly to its development. This study aims to evaluate and compare three clustering techniques for categorizing…
ing lifestyle patterns and obesity-related factors: K-Means, Agglomerative Clustering, and Gaussian Mixture Model (GMM). The data used in this study is sourced from the Food Nutrition dataset, which includes variables such as dietary habits, physical activity, and socio-economic status. The three clustering methods were assessed using evaluation metrics such as Silhouette Score, Davies-Bouldin Index (DBI), and Calinski-Harabasz Index (CHI). The findings revealed that K-Means exhibited the best performance in terms of cluster separation with a Silhouette Score of 0.5559, while GMM showed better flexibility in handling more complex data. Although Agglomerative Clustering produced acceptable results, it had a higher overlap between clusters compared to the other methods. This study offers valuable insights into selecting the most appropriate clustering technique based on the data characteristics.
Keywords: agglomerative; clustering; GMM; k-means; lifestyle patterns; obesity
Abstrak: Obesitas menjadi masalah kesehatan yang semakin meningkat di seluruh dunia, dengan pola hidup yang tidak sehat berperan besar dalam perkembangannya. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tiga metode clustering dalam mengelompokkan pola gaya hidup dan faktor yang memengaruhi obesitas, yaitu K-Means, Agglomerative Clustering, dan Gaussian Mixture Model (GMM). Data yang digunakan diperoleh dari dataset Food Nutrition yang mencakup informasi terkait pola makan, aktivitas fisik, serta faktor sosial-ekonomi. Ketiga metode tersebut diuji dengan menggunakan beberapa metrik evaluasi, seperti Silhouette Score, Davies-Bouldin Index (DBI), dan Calinski-Harabasz Index (CHI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-Means memiliki kinerja terbaik dalam hal pemisahan klaster, dengan nilai Silhouette Score sebesar 0.5559, sementara GMM lebih fleksibel dalam menangani data yang lebih kompleks. Meskipun Agglomerative Clustering memberikan hasil yang dapat diterima, tumpang tindih antar klaster lebih besar dibandingkan dengan kedua metode lainnya. Penelitian ini memberikan pemahaman yang lebih baik mengenai pemilihan metode clustering yang tepat berdasarkan karakteristik data yang digunakan.
Kata kunci: agglomerative; clustering; GMM; k-means; obesitas; pola gaya hidup
Abstract:Abstract: The rapid expansion of digital learning environments has increased students’ reliance on Learning Management Systems (LMS), including SPOT UPI. However, limited studies have examined the platform’s overall user…
user experience across all User Experience Questionnaire (UEQ) dimensions. This study aims to evaluate the user experience (UX) of SPOT UPI, identify its strengths and weaknesses, and provide recommendations for system improvement. A quantitative-dominant mixed-method design was applied, involving 81 student respondents for the UEQ survey and two participants for follow-up semi-structured interviews selected through purposive sampling. The UEQ data were analyzed to generate mean scores for six UX dimensions, while interview data were thematically analyzed to support the interpretation of quantitative findings. The results indicate that Perspicuity (1.05) and Efficiency (0.78) achieved the highest scores, reflecting adequate clarity and functionality. In Contrast, Stimulation (0.50) and Novelty (-0.15) were the lowest, indicating limited engagement and innovation. Overall, pragmatic quality (0.84) outperformed hedonic quality (0.17), suggesting that users value functionality more than enjoyment. In conclusion, SPOT UPI is generally usable but lacks aesthetic appeal, emotional engagement, and innovative features, highlighting the need for interface redesign and performance optimization to enhance the overall learning experience.
Keywords: learning management system; user experience; user experience questionnaire
Abstrak: Perkembangan pembelajaran digital membuat mahasiswa semakin bergantung pada Learning Management System (LMS), termasuk SPOT UPI. Meski digunakan secara luas, evaluasi pengalaman pengguna secara komprehensif berdasarkan seluruh dimensi User Experience Questionnaire (UEQ) masih belum banyak dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi user experience (UX) pada SPOT UPI, mengidentifikasi keunggulan dan kelemahannya, serta memberikan rekomendasi perbaikan sistem. Penelitian menggunakan desain penelitian mixed-method dominan kuantitatif, melibatkan 81 responden pada survei UEQ dan dua partisipan pada wawancara semi-terstruktur yang dipilih melalui purposive sampling. Data UEQ dianalisis untuk memperoleh nilai rata-rata pada enam dimensi UX, sedangkan data wawancara dianalisis secara tematik untuk memperkaya interpretasi temuan kuantitatif. Hasil menunjukkan bahwa Perspicuity (1,05) dan Efficiency (0,78) menjadi dimensi dengan skor tertinggi, mencerminkan bahwa SPOT UPI mudah dipahami dan cukup membantu dalam menyelesaikan tugas. Sebaliknya, Stimulation (0,50) dan Novelty (-0,15) memperoleh skor terendah, menandakan rendahnya tingkat keterlibatan dan inovasi yang dirasakan pengguna. Secara keseluruhan, pragmatic quality (0,84) lebih tinggi dibandingkan hedonic quality (0,17), menunjukkan bahwa pengguna lebih mengutamakan aspek fungsional daripada kenyamanan emosional. Temuan tersebut mengindikasikan bahwa SPOT UPI sudah layak digunakan secara fungsional, tetapi masih memerlukan peningkatan pada interface, pengalaman visual, dan fitur inovatif agar dapat memberikan pengalaman belajar digital yang lebih menarik dan optimal.
Kata kunci: learning management system; pengalaman pengguna; user experience questionnaire
Abstract:Abstract: Dazry Harapan Household Industry (IRT) is an SME in Jambi City specializing in the production of laundry perfume and previously relied on manual record-keeping using notebooks. This conventional method created…
several issues, including frequent stock recording errors, difficulties in preparing financial reports, delays in identifying minimum stock levels, and the absence of structured historical data. This study aims to develop a web-based digital recording system to improve efficiency, accuracy, and transparency in inventory management. The system was developed using the Agile (Scrum) methodology through three sprints covering the creation of login modules, stock and transaction recording, reporting, minimum-stock notifications, and interface refinement. System design was formulated using use case diagrams, flowcharts, database modeling, and interface prototypes based on the Laravel framework. User Acceptance Testing (UAT) demonstrated high user satisfaction, with 90% of respondents stating that the system is easy to use, 85% reporting faster administrative processes, and 95% acknowledging improved reporting accuracy. The system also increased recording efficiency by 66%—from 3 minutes to 1 minute per transaction—and reduced stock recording errors from 15% to 2% per month. The results indicate that implementing a web-based digital recording system significantly enhances the operational performance of SMEs.
Keywords: SMEs, digital recording system, Agile, inventory management, Laravel.
Abstrak: Industri Rumah Tangga (IRT) Dazry Harapan merupakan UMKM di Kota Jambi yang bergerak pada produksi parfum laundry dan masih menggunakan sistem pencatatan manual berbasis buku tulis. Metode konvensional tersebut menimbulkan berbagai permasalahan, seperti tingginya kesalahan pencatatan stok, hambatan dalam penyusunan laporan keuangan, keterlambatan identifikasi stok minimum, serta ketiadaan rekap data historis yang terstruktur. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pencatatan digital berbasis web untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan transparansi manajemen persediaan. Pengembangan dilakukan menggunakan metode Agile (Scrum) melalui tiga sprint yang mencakup pembangunan modul login, pencatatan stok, transaksi, laporan, notifikasi stok minimum, serta penyempurnaan antarmuka. Desain sistem dirumuskan menggunakan use case diagram, flowchart, perancangan database, dan prototipe antarmuka berbasis Laravel. Hasil pengujian melalui User Acceptance Test (UAT) menunjukkan tingkat penerimaan pengguna yang tinggi, yaitu 90% menilai sistem mudah digunakan, 85% merasakan percepatan proses pencatatan, dan 95% menilai laporan yang dihasilkan lebih akurat. Efisiensi waktu pencatatan meningkat sebesar 66%, dari 3 menit menjadi 1 menit per transaksi, sedangkan tingkat kesalahan pencatatan menurun dari 15% menjadi 2% per bulan. Penelitian ini membuktikan bahwa implementasi sistem pencatatan digital berbasis web mampu meningkatkan kualitas operasional UMKM secara signifikan.
Kata kunci: UMKM; sistem pencatatan digital; Agile; manajemen stok; Laravel;
Abstract:Abstract: SMP Muhammadiyah 5 Samarinda still relies on manual evaluation with limited data analysis tools in predicting student academic achievement. This study aims develop a system for predicting the learning achievement…
nt of students at SMP Muhammadiyah 5 Samarinda using the Naive Bayes classification method. The dataset used consists of 192 student exam scores covering academic scores, attendance, parents’ education and income, and living conditions as independent variables, while the dependent variable is the achievement label (achieved or not achieved). The preprocessing stage includes label normalization, feature selection, and median imputation to handle missing data. The dataset was divided into 75% training data and 25%. The model was implemented as a pipeline consisting of a median imputer and a Gaussian Naive Bayes classifier. The evaluation results showed that the model achieved an accuracy of 79.2%, with a perfect recall value (1.00) in the high-achieving class and (0.64) in the low-achieving class. This shows that the model is quite effective in identifying high-achieving students. The trained model was then integrated into a Flask-based web application, which enables online predictions through a simple form interface, facilitating contextual interpretation. This system is expected to assist in educational decision-making by helping teachers identify students’ achievement levels early on and design more targeted learning interventions.
Keywords: academic performance; educational data mining; naive bayes; prediction system; student achievement
Abstrak: SMP Muhammadiyah 5 Samarinda masih bergantung pada evaluasi manual dengan alat analisis data terbatas dalam melakukan prediksi prestasi akademik siswa. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi prestasi belajar siswa SMP Muhammadiyah 5 Samarinda menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Dataset yang digunakan terdiri atas 192 data nilai ujian siswa yang mencakup skor akademik, kehadiran, pendidikan dan pendapatan orang tua, serta kondisi tempat tinggal sebagai variabel independen, sedangkan variabel dependen berupa label prestasi (berprestasi atau tidak berprestasi). Tahap preprocessing meliputi normalisasi label, seleksi fitur, serta imputasi median untuk menangani data yang hilang. Dataset dibagi menjadi 75% data latih dan 25%. Model diimplementasikan dalam bentuk pipeline yang terdiri atas median imputer dan Gaussian Naive Bayes classifier. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 79,2%, dengan nilai recall sempurna (1,00) pada kelas berprestasi dan lebih rendah (0,64) pada kelas tidak berprestasi. Hal ini menunjukkan bahwa model cukup efektif dalam mengidentifikasi siswa berprestasi. Model yang telah dilatih kemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi web berbasis Flask, yang memungkinkan prediksi secara daring melalui antarmuka formulir sederhana untuk mendukung interpretasi kontekstual. Sistem ini diharapkan dapat membantu untuk pengambilan keputusan dalam pendidikan dengan membantu guru mengidentifikasi tingkat prestasi siswa sejak dini dan merancang intervensi pembelajaran yang lebih terarah.
Kata kunci: prestasi akademik; penambangan data Pendidikan; naive bayes; sistem prediksi; prestasi siswa
Abstract:Abstract: Asthma is a chronic respiratory disease that affects millions of people worldwide, making early detection crucial to prevent complications. This study aims to compare the performance of the Decision Tree and Random…
ndom Forest algorithms in classifying asthma based on clinical symptom data. The data were processed through feature selection and model training stages, then evaluated using accuracy, precision, recall, and F1-score.The experimental analysis revealed that the Random Forest algorithm surpassed the Decision Tree in all metrics, achieving 95.19% accuracy, 90.43% precision, 95.00% recall, and 93.00% F1-score. In contrast, the Decision Tree obtained 89.14% accuracy, 90.60% precision, 88.70% recall, and 89.70% F1-score. These results suggest that Random Forest is more robust and dependable, especially in managing complex and imbalanced medical datasets.
Keywords: asthma detection; decision tree; random forest; machine learning.
Abstrak: Asma merupakan penyakit pernapasan kronis yang memengaruhi jutaan orang di seluruh dunia sehingga deteksi dini sangat penting untuk mencegah komplikasi. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja algoritma Decision Tree dan Random Forest dalam mengklasifikasikan asma berdasarkan data gejala klinis. Data diproses melalui tahapan seleksi fitur dan pelatihan model, kemudian dievaluasi menggunakan akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest memberikan performa terbaik dengan akurasi 90.43%, presisi 95.00%, recall 95.00%, dan F1-score 93.00%. Sebaliknya, Decision Tree memperoleh akurasi 89.14%, presisi 90.60%, recall 88.70%, dan F1-score 89.70%. Hasil ini menunjukkan bahwa Random Forest lebih kuat dan dapat diandalkan, terutama dalam mengelola kumpulan data medis yang kompleks dan tidak seimbang.
Kata kunci: deteksi asma; decision tree; random forest; pembelajaran mesin.
Abstract:Abstract: The increasing use of digital banking applications has led to the need for a deeper understanding of user perceptions, especially through aspect-based sentiment analysis. This study aims to classify the sentiment…
nt of SeaBank app users by focusing on four main aspects: learnability, efficiency, technical issues or errors, and satisfaction. Review data totaling 1,971 comments were collected from the Google Play Store and labeled with sentiments based on the scores (ratings) given by users. The CRISP-DM approach serves as the methodological framework for this study, which includes five classification algorithms: Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbor (k-NN), Decision Tree, and Random Forest. The evaluation results show that the SVM algorithm provides the best performance with the highest average value of the four aspects achieving accuracy of 93.91%, Precision of 91.16%, recall of 97.96% and F1-Measure of 94.33%. According to the research findings, the Support Vector Machine (SVM) algorithm provides the best performance when performing aspect-based sentiment analysis on text data from digital banking application reviews. The findings are expected to serve as a reference for the development of automated evaluation systems that rely on user opinions as the basis for decision making.
Keywords: aspects; CRISP-DM; digital Banking; seabank; sentiment analysis
Abstrak: Peningkatan pemakaian aplikasi perbankan digital mendorong perlunya pemahaman yang lebih dalam mengenai persepsi pengguna, terutama melalui analisis sentimen berbasis aspek. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen pengguna aplikasi SeaBank dengan berfokus pada empat aspek utama: kemudahan dipelajari (learnability), efisiensi penggunaan (efficiency), kendala atau kesalahan teknis (error), serta tingkat kepuasan (satisfaction). Data ulasan berjumlah 1.971 komentar dikumpulkan dari Google Play Store dan diberi label sentimen berdasarkan skor (rating) yang diberikan oleh pengguna. Pendekatan CRISP-DM berfungsi sebagai kerangka metodologis untuk penelitian ini, yang mencakup lima algoritma klasifikasi: Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbor (k-NN), Decision Tree, dan Random Forest. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma SVM memberikan performa terbaik dengan nilai rata-rata dari ke empat aspek tertinggi yang mencapai accuracy sebesar 93.91%, Precision sebesar 91.16%, recall sebesar 97.96% dan F1-Measure sebesar 94.33%. Menurut temuan penelitian, algoritma Support Vector Machine (SVM) memberikan kinerja terbaik saat melakukan analisis sentimen berbasis aspek pada data teks dari ulasan aplikasi Seabank. Temuan ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengembangan sistem evaluasi otomatis yang mengandalkan opini pengguna sebagai dasar pengambilan keputusan.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Aspek, Bank Digital, SeaBank, CRISP-DM