Abstract:This study aimed to compare the performance of machine learning algorithms and user experience in predicting students’ academic achievement. The research is motivated by the need for prediction systems that are not only…
y highly accurate but also easily interpretable by users. The proposed methodology involved the implementation of two algorithms, namely Decision Tree and Random Forest, using an academic dataset that included grade point average, attendance, and assessment scores. Model performance was evaluated using accuracy, precision, recall, and F1-score, while user experience was assessed through the System Usability Scale (SUS) based on a simple user interface. The findings revealed that Random Forest achieved higher predictive accuracy, whereas Decision Tree provided better interpretability and ease of understanding for users. These results indicated a trade-off between model performance and user experience, suggesting that algorithm selection should consider both aspects in order to develop an effective and user-friendly academic prediction system
Abstract:Abstract: Job training is one of the government’s efforts to improve the quality of human resources so that they possess competencies that meet labor market demands. The process of selecting training participants at the…
e Department of Manpower of Asahan Regency is still carried out manually, which can lead to subjectivity and inefficiency in determining the most eligible candidates. This study aims to develop a decision support system using the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method to assist the selection process objectively and systematically. The study applies four evaluation criteria, namely education level, age, work experience, and interview, with a dataset consisting of 31 training candidates. The system is developed as a web-based application using PHP programming language and MySQL database. The TOPSIS method is applied through decision matrix normalization, weighting, determination of positive and negative ideal solutions, and preference value calculation to produce a ranking of candidates. The results show that the proposed system can provide objective recommendations for selecting training participants, improve the efficiency of the selection process, and support decision makers in producing more accurate and reliable decisions.
Keywords: decision support system; selection; training; TOPSIS.
Abstrak: Pelatihan tenaga kerja merupakan salah satu upaya pemerintah dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia agar memiliki kompetensi yang sesuai dengan kebutuhan dunia kerja. Proses pemilihan calon peserta pelatihan di Dinas Tenaga Kerja Kabupaten Asahan selama ini masih dilakukan secara manual sehingga berpotensi menimbulkan subjektivitas dan kurang efektif dalam menentukan peserta yang paling layak. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pendukung keputusan menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk membantu proses seleksi peserta pelatihan secara objektif dan sistematis. Penelitian ini menggunakan empat kriteria penilaian yaitu pendidikan, usia, pengalaman kerja, dan wawancara dengan jumlah data sebanyak 31 calon peserta pelatihan. Sistem dikembangkan berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Metode TOPSIS digunakan untuk melakukan normalisasi matriks keputusan, pembobotan, penentuan solusi ideal positif dan negatif, serta perhitungan nilai preferensi untuk menghasilkan perankingan peserta pelatihan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu memberikan rekomendasi peserta pelatihan secara objektif, meningkatkan efisiensi proses seleksi, serta membantu pihak dinas dalam pengambilan keputusan yang lebih akurat.
Kata kunci: pelatihan; seleksi; sistem pendukung keputusan; TOPSIS.
Abstract:Abstract: The use of QR Codes in academic settings has increased with the digitization of attendance systems, but it has also introduced potential abuse in the form of quishing attacks (QR phishing). Previous studies have…
e mainly focused on user behavior, while forensic analysis of digital artifacts as evidence is still limited. This study aims to conduct a forensic analysis of browser artifacts resulting from interactions with dangerous QR Codes at Aisyiyah University Yogyakarta using the framework of the National Justice Institute (NIJ). Six investigation parameters are defined: domain identification, endpoint identification, identification of supporting resources, visualization of image artifacts, timestamp correlation, and HTML reconstruction. Data is obtained from the Google Chrome profile directory and analyzed using Autopsy, focusing on Web Cache, Browser History, and Cookies artifacts. The results showed that five parameters were successfully identified with an investigation success rate of 83.3%, while HTML reconstruction could not be fully achieved due to cache limitations. These findings show that Web Cache artifacts provide evidentiary value in the forensic investigation of QR Code-based attacks. Future research should focus on improving full-page reconstruction techniques.
Keywords: browser forensics; digital artifacts; NIJ; quishing; Web Cache
Abstrak: Penggunaan Kode QR di lingkungan akademik telah meningkat seiring dengan digitalisasi sistem absensi, tetapi juga menimbulkan potensi penyalahgunaan dalam bentuk serangan phishing (QR phishing). Studi sebelumnya sebagian besar berfokus pada perilaku pengguna, sementara analisis forensik artefak digital sebagai bukti masih terbatas. Studi ini bertujuan untuk melakukan analisis forensik artefak browser yang dihasilkan dari interaksi dengan Kode QR berbahaya di Universitas 'Aisyiyah Yogyakarta menggunakan kerangka kerja Lembaga Kehakiman Nasional (NIJ). Enam parameter investigasi didefinisikan: identifikasi domain, identifikasi titik akhir, identifikasi sumber daya pendukung, visualisasi artefak gambar, korelasi stempel waktu, dan rekonstruksi HTML. Data diperoleh dari direktori profil Google Chrome dan dianalisis menggunakan Autopsy, dengan fokus pada artefak Cache Web, Riwayat Browser, dan Cookie. Hasil menunjukkan bahwa lima parameter berhasil diidentifikasi dengan tingkat keberhasilan investigasi sebesar 83,3%, sementara rekonstruksi HTML tidak dapat sepenuhnya dicapai karena keterbatasan cache. Temuan ini menunjukkan bahwa artefak Cache Web memberikan nilai bukti dalam investigasi forensik serangan berbasis Kode QR. Penelitian selanjutnya harus fokus pada peningkatan teknik rekonstruksi halaman penuh.
Kata kunci: forensik peramban; artefak digital; NIJ; quishing; web cache
Abstract:Abstract: Anomalous sound detection is essential for industrial predictive maintenance, as machine failures often originate from subtle acoustic changes during operation. However, high background noise and limitations of…
conventional Convolutional Neural Networks (CNN) reduce detection reliability. This study proposes a 1D-CNN-based anomaly detection framework with multi-view feature fusion and temporal segmentation to enhance detection performance. The approach combines MFCC, Log-Mel Spectrogram, and Chroma STFT features, while temporal segmentation divides audio signals into 5-second segments to better capture transient anomalies. Experiments on the MIMII dataset under varying Signal-to-Noise Ratio (SNR) conditions show that MFCC and Log-Mel fusion achieves the best performance, with 97.90% accuracy and ROC-AUC of 0.9789. The model maintains accuracy above 90% at −6 dB, demonstrating strong robustness in noisy industrial environments.
Keywords: industrial anomaly detection; 1D-CNN; multi-view feature fusion; temporal segmentation; MIMII dataset.
Abstrak: Deteksi anomali suara merupakan komponen penting dalam sistem pemeliharaan prediktif industri, karena kegagalan mesin sering diawali oleh perubahan akustik yang bersifat halus selama proses operasi. Namun, tingkat kebisingan yang tinggi serta keterbatasan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) konvensional dapat menurunkan keandalan deteksi. Penelitian ini bertujuan mengusulkan kerangka deteksi anomali berbasis 1D-CNN yang mengintegrasikan strategi fusi fitur multi-view dan segmentasi temporal untuk meningkatkan kinerja deteksi. Pendekatan yang digunakan menggabungkan fitur MFCC, Log-Mel Spectrogram dan Chroma STFT, sementara teknik temporal splitting membagi sinyal audio menjadi segmen berdurasi 5 detik untuk menangkap anomali yang bersifat sementara. Eksperimen menggunakan dataset MIMII pada berbagai kondisi Signal-to-Noise Ratio (SNR) menunjukkan bahwa kombinasi MFCC dan Log-Mel Spectrogram menghasilkan kinerja terbaik dengan akurasi 97,90% dan ROC-AUC sebesar 0,9789. Model juga mempertahankan akurasi di atas 90% pada kondisi kebisingan ekstrem (−6 dB) yang menunjukkan ketahanan yang baik dalam lingkungan industri yang bising.
Kata kunci: deteksi anomali industri; 1D-CNN; fusi fitur multi-view; segmentasi temporal; dataset MIMII
Abstract:Abstract: The development of information and communication technology has driven digital transformation in various sectors, including agriculture. One of the technologies widely applied is the Internet of Things (IoT), which…
hich enables devices to be interconnected through the internet to perform monitoring and data exchange in real time. In hydroponic cultivation, water quality stability is a crucial factor that affects plant growth. The main parameters that need to be monitored include water acidity level (pH), water temperature, and dissolved nutrient concentration measured using Total Dissolved Solids (TDS). However, water quality monitoring is still commonly conducted manually, making it less efficient and potentially causing delays in detecting changes in water conditions. This study aims to design an IoT-based water quality monitoring system for hydroponic cultivation using an ESP32 microcontroller integrated with pH, temperature, and TDS sensors. The collected data are sent to a server and displayed on a web dashboard in real time, equipped with automatic notification features. The proposed system is expected to improve monitoring efficiency and increase the productivity of hydroponic cultivation
Keywords: esp32; hydroponics; internet of things; real-time monitoring; water quality.
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi mendorong transformasi digital dalam berbagai sektor, termasuk pertanian. Salah satu teknologi yang banyak diterapkan adalah Internet of Things (IoT) yang memungkinkan perangkat saling terhubung melalui jaringan internet untuk melakukan pemantauan dan pertukaran data secara real-time. Pada budidaya hidroponik, kestabilan kualitas air menjadi faktor penting yang mempengaruhi pertumbuhan tanaman. Parameter utama yang perlu diperhatikan meliputi tingkat keasaman air (pH), suhu air, serta konsentrasi nutrisi terlarut yang diukur menggunakan Total Dissolved Solids (TDS). Namun, pemantauan kualitas air masih banyak dilakukan secara manual sehingga kurang efisien dan berpotensi menimbulkan keterlambatan dalam mendeteksi perubahan kondisi air. Penelitian ini bertujuan merancang sistem pemantauan kualitas air hidroponik berbasis IoT menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor pH, suhu, dan TDS. Data dikirim ke server dan ditampilkan pada web dashboard secara real-time serta dilengkapi notifikasi otomatis. Sistem ini diharapkan meningkatkan efisiensi pemantauan dan produktivitas budidaya hidroponik.
Kata kunci: esp32; hidroponik; internet of things; kualitas air; monitoring real-time
Abstract:Abstract: The development of information technology has begun to enter the world of education, especially universities, one of which is the academic information system because with this system it greatly influences the learning…
earning process and also in the delivery of information. A web-based academic information system is very adequate, but there are several obstacles such as in learning that does not require a laptop device, it will be very disruptive if the implementation of attendance and others is done on a mobile phone but with a web view. So this research aims to design a mobile-based UI/UX academic information system application with the hope that it can be an alternative in accessing the use of academic information systems for lecturers and students can also be accessed anytime and anywhere through mobile phones with a comfortable display. This study also tested the UI/UX design prototype to assess its feasibility. This test uses the system usability scale (SUS) method with a convident interval validation of 95% to determine the lower and upper limits of the SUS value. For the final score of SUS obtained was 78.75, and in the 95% CI test a Lower CI of 66.27 was produced, and for the Upper CI of 91.23 so that it was given a grade of B. It can be concluded that the design developed in this study is worthy of further development.
Keywords: academic information systems; design thinking; system usability scale
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi sudah mulai masuk kedalam dunia pendidikan terutama perguruan tinggi, salah satunya sistem informasi akademik karena dengan adanya sistem ini sangat mempengarusi proses pembelajaran dan juga dalam penyampaian informasi. Sistem informasi akademik berbasis web sudah sangat memadai namun ada beberapa kendala seperti dalam pembelajaran yang tidak memerlukan perangkat laptop akan sangat menganggu jika pelaksanaan absensi dan lainya dilakukan pada ponsel tapi dengan tampilan web. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk merancang UI/UX aplikasi sistem informasi akademik berbasis mobile dengan harapan dapat menjadi alternatif dalam akses penggunaan sistem informasi akademik bagi dosen dan mahasiswa juga dapat diakses kapan saja dan dimana saja melalui ponsel dengan tampilan yang nyaman. Penelitian ini juga melakukan pengujian terhadap prototype desain UI/UX untuk menilai kelayakannya. Pengujian ini menggunaka metode system usability scale (SUS) dengan validasi convident interval 95% untuk mengetahui batas bawah dan batas atas nilai SUS. Untuk nilai akhir SUS yang didapatkan adalah 78,75, dan dalam pengujian CI 95 % dihasilkan CI Lower 66,27, dan untuk CI Upper 91,23 Sehingga mendapat grade B. Dapat disumpulkan bahwa desain yang dikembangkan dalam penelitian ini layak untuk dikembangkan lebih lanjut.
Kata kunci: sistem informasi akademik; desain thinking; system usability scale
Abstract:Abstract: The rapid growth of e-commerce mobile applications has generated large volumes of user reviews, making manual sentiment analysis increasingly impractical. This study aims to compare the effectiveness of three machine…
achine learning algorithms Support Vector Machine (SVM), Random Forest, and Naive Bayes for automated sentiment classification of Indonesian-language mobile application reviews. A dataset of 3,000 user reviews from the RupaRupa application on the Google Play Store was collected and preprocessed through normalization, tokenization, stopword removal, and stemming. TF-IDF vectorization was applied for feature extraction, while the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) was used to address class imbalance across three sentiment categories: positive, negative, and neutral. The results show that SVM achieved the highest accuracy of 90.02%, while Random Forest obtained the best F1-score of 88.08% when sufficient training data were available. Naive Bayes demonstrated relatively stable performance across varying training data sizes. Furthermore, TF-IDF keyword analysis revealed that negative reviews were primarily associated with delivery issues, technical problems, and pricing concerns. These findings demonstrate the effectiveness of machine learning approaches for sentiment classification and provide practical insights for improving mobile application services.
Keywords: sentiment analysis; machine learning; SMOTE; TF-IDF; text classification
Abstrak: Pertumbuhan pesat aplikasi mobile e-commerce telah menghasilkan volume ulasan pengguna yang sangat besar, sehingga analisis sentimen secara manual menjadi semakin tidak praktis. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas tiga algoritma machine learning Support Vector Machine (SVM), Random Forest, dan Naive Bayes dalam melakukan klasifikasi sentimen otomatis terhadap ulasan aplikasi mobile berbahasa Indonesia. Dataset yang digunakan terdiri dari 3.000 ulasan pengguna aplikasi RupaRupa yang dikumpulkan dari Google Play Store. Data kemudian diproses melalui tahapan preprocessing yang meliputi normalisasi, tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming. Ekstraksi fitur dilakukan menggunakan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), sedangkan ketidakseimbangan kelas ditangani menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) pada tiga kategori sentimen, yaitu positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM mencapai tingkat akurasi tertinggi sebesar 90,02%, sementara Random Forest memperoleh nilai F1-score terbaik sebesar 88,08% ketika tersedia data pelatihan yang memadai. Naive Bayes menunjukkan performa yang relatif stabil pada berbagai ukuran data pelatihan. Selain itu, analisis kata kunci berbasis TF-IDF mengungkapkan bahwa ulasan negatif terutama berkaitan dengan masalah pengiriman, kendala teknis aplikasi, dan isu harga. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan machine learning efektif untuk klasifikasi sentimen serta memberikan wawasan yang bermanfaat dalam meningkatkan kualitas layanan aplikasi mobile.
Kata Kunci: analisis sentimen; pembelajaran mesin; SMOTE; TF-IDF; klasifikasi teks.
Abstract:Abstract: Mental health issues, particularly depression among young adult university students, are often detected late due to stigma and reluctance to seek medical consultation. The objective of this study is to develop…
an early screening model employing machine learning techniques, specifically the random forest algorithm, on a dataset of 268 students (aged 17-29 years; consisting of 98 males and 170 females) within a multicultural educational setting. The principal challenges associated with this dataset are class imbalance and the potential for data leakage from clinical scores. This study implements a rigorous feature selection approach that involves the elimination of depression score features and the utilization of the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) to balance the training data distribution. Furthermore, a Threshold Tuning strategy is employed to prioritize detection sensitivity (Recall). The findings indicate that reducing the decision threshold to an optimal value of 0.25 led to a substantial enhancement in the recall value, increasing it from 36% (baseline) to 77%. A feature importance analysis was conducted, the results of which indicated that Total Social Connectedness (ToSC) is the most dominant predictor. In summary, the present study corroborates the notion that optimizing sensitivity through threshold tuning is of paramount importance for medical screening. Furthermore, social isolation factors emerge as more significant indicators of depression risk than demographic attributes.
Keywords: data mining; depression; imbalanced data; random forest; smote; threshold tuning
Abstrak: Masalah kesehatan mental, khususnya depresi di kalangan mahasiswa dewasa muda, sering terdeteksi terlambat akibat stigma dan enggan mencari konsultasi medis. Tujuan studi ini adalah mengembangkan model skrining dini menggunakan teknik machine learning, khususnya algoritma random forest, pada dataset 268 mahasiswa (usia 17-29 tahun; terdiri dari 98 laki-laki dan 170 perempuan) dalam lingkungan pendidikan multikultural. Tantangan utama yang terkait dengan dataset ini adalah ketidakseimbangan kelas dan potensi kebocoran data dari skor klinis. Studi ini menerapkan pendekatan seleksi fitur yang ketat, yang melibatkan eliminasi fitur skor depresi dan penggunaan Teknik Over-sampling Minoritas Sintetis (SMOTE) untuk menyeimbangkan distribusi data pelatihan. Selain itu, strategi Penyesuaian Ambang Batas diterapkan untuk memprioritaskan sensitivitas deteksi (Recall). Hasil penelitian menunjukkan bahwa mengurangi ambang batas keputusan ke nilai optimal 0,25 menyebabkan peningkatan signifikan dalam nilai recall, dari 36% (dasar) menjadi 77%. Analisis pentingnya fitur dilakukan, hasilnya menunjukkan bahwa Total Social Connectedness (ToSC) adalah prediktor yang paling dominan. Secara ringkas, studi ini membenarkan bahwa mengoptimalkan sensitivitas melalui penyesuaian ambang batas sangat penting untuk skrining medis. Selain itu, faktor isolasi sosial muncul sebagai indikator risiko depresi yang lebih signifikan daripada atribut demografis.
Kata kunci: penambangan data; depresi; data tidak seimbang; hutan acak; smote; penyesuaian ambang batas
Abstract:Abstract: Accurate forecasts of tea harvest production are important for workforce planning, factory operations, and marketing decisions, yet conventional estimation in plantations often relies on field experience and can…
n be biased and less adaptive to changing conditions. This study aims to develop a Random Forest Regression model to predict tea harvest production at the Bah Butong tea plantation using historical operational and climate-related data. The dataset consists of 60 monthly records (2020–2024) with six predictor variables: rainfall (mm), number of rainy days, pest level, weed level, number of harvested trees and land area. Data were split into 80% training (48 samples) and 20% testing (12 samples). Model hyperparameters were optimized using RandomizedSearchCV with RepeatedKFold cross-validation (5 folds, 3 repeats). The tuned model achieved MSE of 668,980,524.45, RMSE of 25,864.66 kg, MAE of 19,838.69 kg, and MAPE of 7.59% on the test set. The results indicate that the model can provide practical production estimates, with errors averaging about 7–8% of the actual production. Feature importance analysis shows that the number of harvested tea bushes and cultivated area contribute most to predictions. Future work should extend the historical period and incorporate time-based features (seasonality/lag) for improved forecasting.
Keywords: hyperparameter tuning; production prediction; random forest; regression; tea harvest
Abstrak: Perkiraan akurat produksi panen teh sangat penting untuk perencanaan tenaga kerja, operasional pabrik, dan keputusan pemasaran, namun estimasi konvensional di perkebunan seringkali bergantung pada pengalaman lapangan dan dapat bias serta kurang adaptif terhadap perubahan kondisi. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan model Regresi Random Forest untuk memprediksi produksi panen teh di perkebunan teh Bah Butong menggunakan data operasional dan data terkait iklim historis. Dataset terdiri dari 60 catatan bulanan (2020–2024) dengan enam variabel prediktor: curah hujan (mm), jumlah hari hujan, tingkat hama, tingkat gulma, jumlah pokok panen, dan luas lahan. Data dibagi menjadi 80% data pelatihan (48 sampel) dan 20% data pengujian (12 sampel). Parameter model dioptimalkan menggunakan RandomizedSearchCV dengan validasi silang RepeatedKFold (5 lipatan, 3 pengulangan). Model yang telah disempurnakan mencapai MSE sebesar 668.980.524,45, RMSE sebesar 25.864,66 kg, MAE sebesar 19.838,69 kg, dan MAPE sebesar 7,59% pada set data uji. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model dapat memberikan estimasi produksi yang praktis, dengan kesalahan rata-rata sekitar 7–8% dari produksi aktual. Analisis kepentingan fitur menunjukkan bahwa jumlah semak teh yang dipanen dan luas lahan budidaya paling berkontribusi pada prediksi. Pekerjaan selanjutnya harus memperpanjang periode historis dan menggabungkan fitur berbasis waktu (musiman/lag) untuk peramalan yang lebih baik.
Kata kunci: panen teh; prediksi produksi; random forest; regresi; tuning parameter
Abstract:Abstract: Automated batik motif classification is challenged by high inter-class similarity and texture complexity. This study proposes a hybrid model integrating MobileNetV2 as a feature extractor and Support Vector Machine…
hine (SVM) as the classifier to optimize accuracy and efficiency. Utilizing a Kaggle dataset of 8,640 images across 20 batik categories, the data was partitioned into 420 training images per class (Dayak: 360) and 15 testing images per class. The results demonstrate superior performance with 96.00% accuracy, exceeding the 90% target. The system showed high computational efficiency with a total execution time of 359.92 seconds and feature extraction taking only 22.63 seconds. This hybrid approach provides an ideal performance balance for resource-constrained mobile applications.
Keywords: batik classification; MobileNetV2; support vector machine; hybrid model; computational efficiency
Abstrak: Klasifikasi motif batik secara otomatis menghadapi tantangan kemiripan visual antar-kelas yang tinggi. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan akurasi dan efisiensi pengenalan batik menggunakan model hibrida MobileNetV2 sebagai pengekstraksi fitur dan Support Vector Machine (SVM) sebagai klasifikator. Menggunakan dataset Kaggle berisi 8.640 citra dari 20 kategori batik, data dibagi menjadi 420 citra latih per kelas (kecuali Batik Dayak 360) dan 15 citra uji per kelas. Hasil eksperimen menunjukkan performa impresif dengan akurasi 96,00%, melampaui target awal 90%. Sistem ini sangat efisien dengan total waktu eksekusi 359,92 detik, di mana ekstraksi fitur hanya membutuhkan 22,63 detik. Kombinasi MobileNetV2 dan SVM memberikan keseimbangan performa ideal untuk implementasi pada perangkat bergerak dengan sumber daya terbatas.
Kata kunci: klasifikasi batik; MobileNetV2; Support Vector Machine; Hybrid Model; efisiensi komputasi