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: 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: The development of globalization and digitalization requires businesses to not only focus on product quality, but also on the ability to build and maintain long-term relationships with customers. Customer loyalty…
ty has become a strategic asset that influences business sustainability and competitiveness. Handmade Willy, a creative business engaged in the production and sale of handicrafts, faces various problems in customer management, such as difficulties in identifying customer preferences, limitations in ongoing communication, suboptimal customer segmentation, and the absence of a structured system for monitoring customer satisfaction and feedback. These problems have an impact on the ineffectiveness of marketing strategies and the potential decline in customer loyalty. This study aims to optimize customer relationships at Handmade Willy through the application of the Customer Relationship Management (CRM) concept. The research method used is descriptive analysis with a qualitative approach through data collection from observation, interviews, and literature studies. The blackbox testing results show that the system runs smoothly without any obstacles. The implementation of CRM helps Handmade Willy understand customer characteristics and preferences, perform more accurate segmentation, improve communication effectiveness, and systematically monitor customer satisfaction.
Keyword: customer loyalty; customer relationship management; handmade willy.
Abstrak: Perkembangan era globalisasi dan digitalisasi menuntut pelaku usaha untuk tidak hanya berfokus pada kualitas produk, tetapi juga pada kemampuan membangun dan mempertahankan hubungan jangka panjang dengan pelanggan. Loyalitas pelanggan menjadi aset strategis yang berpengaruh terhadap keberlanjutan dan daya saing bisnis. Handmade Willy sebagai usaha kreatif yang bergerak di bidang produksi dan penjualan kerajinan tangan menghadapi berbagai permasalahan dalam pengelolaan pelanggan seperti kesulitan dalam mengidentifikasi preferensi pelanggan, keterbatasan komunikasi berkelanjutan, belum optimalnya segmentasi pelanggan serta belum adanya sistem yang terstruktur untuk memantau kepuasan dan umpan balik pelanggan. Permasalahan tersebut berdampak pada kurang efektifnya strategi pemasaran dan potensi penurunan loyalitas pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan hubungan pelanggan pada Handmade Willy melalui penerapan konsep Customer Relationship Management (CRM). Metode penelitian yang digunakan adalah analisis deskriptif dengan pendekatan kualitatif melalui pengumpulan data observasi, wawancara dan studi literatur. Hasil pengujian blackbox menunjukkan sistem yang dibuat berjalan dengan lancar tanpa ada kendala. Dengan penerapan CRM mampu membantu Handmade Willy dalam memahami karakteristik dan preferensi pelanggan, melakukan segmentasi yang lebih tepat, meningkatkan efektivitas komunikasi serta memantau kepuasan pelanggan secara sistematis.
Kata kunci: customer relationship management; kerajinan tangan willy; loyalitas pelanggan.
Abstract:Abstract: Managing fast-moving drug inventory requires accurate supplier selection to ensure product availability and minimize the risk of overstock and out-of-stock conditions. At Annisa Pharmacy, the supplier selection…
process has traditionally relied on experience and subjective judgment, which may lead to less optimal decisions. This study aims to design and implement a Decision Support System (DSS) for selecting fast-moving drug suppliers using the Weighted Product (WP) method. The WP method is applied because it is capable of processing multiple criteria simultaneously through structured weighting, including demand frequency, delivery lead time, remaining shelf life, purchase price, and profit margin. The system is developed as a web-based application using PHP and MySQL. The results show that the implementation of the Weighted Product method successfully produces preference values and accurate supplier rankings, enabling the system to correctly determine the most optimal fast-moving drug supplier based on the defined criteria. Therefore, the developed system can assist the owner of Annisa Pharmacy in making more precise, objective, and structured inventory procurement decisions.
Keywords: decision support system; drug inventory; supplier selection; weighted product.
Abstrak: Pengelolaan stok obat fast moving di Toko Obat Annisa memerlukan ketepatan dalam menentukan supplier agar ketersediaan obat tetap terjaga dan risiko overstock maupun out of stock dapat diminimalkan. Selama ini, proses pemilihan supplier masih dilakukan secara konvensional berdasarkan pengalaman, sehingga berpotensi menghasilkan keputusan yang kurang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan supplier obat fast moving menggunakan metode Weighted Product (WP). Metode WP digunakan karena mampu mengolah beberapa kriteria secara simultan melalui pembobotan yang terstruktur, meliputi frekuensi permintaan, lead time, sisa masa kedaluwarsa, harga beli, dan margin keuntungan. Sistem dikembangkan berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode Weighted Product mampu menghasilkan nilai preferensi dan perankingan supplier secara objektif, sehingga sistem berhasil menentukan supplier obat fast moving yang paling optimal sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Dengan demikian, sistem yang dibangun dapat membantu pemilik Toko Obat Annisa dalam mengambil keputusan pengadaan stok obat secara lebih tepat, objektif, dan terstruktur.
Kata kunci: sistem pendukung keputusan; toko obat; pemilihan pemasok; weighted product
Abstract:Abstract: Libraries function not only as information centers but also as literacy spaces that require an orderly and communicative service environment. One supporting service in fostering such an environment is the delivery…
ery of literacy greetings to visitors. In practice, greetings are commonly delivered manually or through conventional bells, leading to inconsistency and dependence on staff availability. This study was conducted at the Amir Machmud Library, Ministry of Home Affairs, Jakarta, Indonesia, aiming to design and evaluate a Python-based scheduled audio alarm system for automated literacy greetings. An applied experimental method was employed, including system design, Python script development, scheduling configuration using Windows Task Scheduler, and direct system testing on a library computer connected to ceiling speakers. The system requires initial execution via Command Prompt (CMD) when the computer is powered on, after which it operates automatically according to predefined schedules. Testing results demonstrate that the system performs scheduled audio playback accurately and operates stably without further manual intervention. The findings indicate that the proposed system provides a practical and efficient solution to enhance service consistency and support a structured and conducive literacy environment in the library.
Keywords: scheduled audio alarm; library automation; python; literacy greeting.
Abstrak: Perpustakaan tidak hanya berfungsi sebagai pusat informasi, tetapi juga sebagai ruang literasi yang memerlukan suasana layanan yang tertib dan komunikatif. Salah satu bentuk dukungan layanan tersebut adalah penyampaian sapaan literasi kepada pengunjung. Dalam praktiknya, penyampaian sapaan masih dilakukan secara manual atau menggunakan bel konvensional sehingga kurang konsisten dan bergantung pada petugas. Penelitian ini dilaksanakan di Perpustakaan Amir Machmud, Kementerian Dalam Negeri, Jakarta, Indonesia, dengan tujuan merancang dan menguji sistem alarm audio terjadwal berbasis Python sebagai media penyampaian sapaan literasi. Metode yang digunakan adalah metode eksperimental terapan melalui tahapan perancangan sistem, pengembangan skrip Python, konfigurasi penjadwalan menggunakan Windows Task Scheduler, serta pengujian langsung pada komputer perpustakaan yang terhubung dengan speaker plafon. Sistem bekerja dengan mekanisme inisialisasi awal melalui Command Prompt (CMD) saat komputer dinyalakan, kemudian selanjutnya berjalan otomatis sesuai jadwal yang telah ditentukan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memutar audio secara konsisten dan stabil pada waktu yang telah diatur tanpa intervensi lanjutan dari petugas. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi solusi sederhana dan efisien untuk mendukung terciptanya suasana literasi yang lebih terstruktur dan kondusif di lingkungan perpustakaan.
Kata kunci: alarm audio terjadwal; otomasi perpustakaan; python; sapaan literasi.
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: 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: Inventory management of consumable medical devices and drugs plays a crucial role in maintaining the continuity of healthcare operations. However, Jelita Dental Care still faces challenges in recording and controlling…
rolling stock due to manual procedures, which can lead to data inaccuracy, procurement delays, and the risk of stockouts. To address these issues, this study aims to develop a web-based Electronic Supply Chain Management (E-SCM) system that integrates stock monitoring and procurement processes. The Reorder Point (ROP) method is applied to determine the optimal reorder point based on average demand, lead time, and safety stock. This system was built using the PHP programming language and MySQL database. The results show that the JelitaMed system is able to improve the effectiveness and accuracy of inventory management, simplify the structured procurement submission process between the admin, owner, and supplier, and support decision-making in maintaining the availability of consumable medical devices and drugs. Thus, the implementation of E-SCM combined with the ROP method is a practical solution to improve inventory control in small-scale health clinics.
Keywords: e-scm; inventory; information system; medical supplies; reorder point.
Abstrak: Pengelolaan persediaan alat dan obat medis habis pakai memiliki peran penting dalam menjaga keberlangsungan operasional layanan kesehatan. Namun, Jelita Dental Care masih menghadapi kendala dalam pencatatan dan pengendalian stok akibat prosedur manual, yang dapat menyebabkan ketidaktepatan data, keterlambatan pengadaan, serta risiko kekurangan persediaan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem Electronic Supply Chain Management (E-SCM) berbasis web yang mengintegrasikan pemantauan stok dan proses pengadaan. Metode Reorder Point (ROP) diterapkan untuk menentukan waktu pemesanan ulang yang optimal berdasarkan permintaan rata-rata, lead time, dan safety stock. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem JelitaMed mampu meningkatkan efektivitas dan akurasi pengelolaan persediaan, mempermudah proses pengajuan pengadaan secara terstruktur antara admin, owner, dan supplier, serta mendukung pengambilan keputusan dalam menjaga ketersediaan alat dan obat medis habis pakai. Dengan demikian, penerapan E-SCM yang dikombinasikan dengan metode ROP menjadi solusi praktis untuk meningkatkan pengendalian persediaan pada klinik kesehatan skala kecil.
Kata kunci: alat medis; e-scm; persediaan; reorder point; sistem informasi
Abstract:Abstract: This research is motivated by the problem of building material inventory management at Jaqfar Building Store, which is still done manually and based on subjective estimates. This often results in inaccuracies in…
n determining stock levels, either in the form of overstock or understock, which hinders operational effectiveness. The purpose of this study is to apply the Multiple Linear Regression method to analyze the relationship between incoming stock (X1) and outgoing stock (X2) variables with the ending stock variable (Y) to produce an optimal inventory prediction model. The research methodology used includes collecting historical transaction data for building materials such as cement, ceramics, zinc, plywood, and iron. This web-based prediction system was developed using the PHP programming language and a MySQL database. The analysis results show that the resulting regression model can provide a mathematical picture of future inventory patterns based on historical data. Implementation of this system is expected to assist the management of Jaqfar Building Materials Store in making strategic decisions regarding purchasing and sales in a more measured and efficient manner.
Keyword: building materials; data mining; inventory; multiple linear regression
Abstrak: Penelitian ini dilatarbelakangi oleh permasalahan pengelolaan persediaan bahan bangunan di Toko Bangunan Jaqfar yang masih dilakukan secara manual dan berdasarkan perkiraan subjektif. Hal ini menyebabkan sering terjadinya ketidaktepatan dalam menentukan jumlah stok, baik berupa kelebihan barang (overstock) maupun kekurangan barang (understock) yang menghambat efektivitas operasional. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode Multiple Linear Regression (Regresi Linear Berganda) untuk menganalisis hubungan antara variabel stok masuk (X1) dan stok keluar (X2) terhadap variabel stok akhir (Y) guna menghasilkan model prediksi persediaan yang optimal. Metodologi penelitian yang digunakan mencakup pengumpulan data historis transaksi bahan bangunan seperti semen, keramik, seng, triplek, dan besi. Sistem prediksi ini dikembangkan berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil analisis menunjukkan bahwa model regresi yang dihasilkan mampu memberikan gambaran matematis mengenai pola persediaan di masa mendatang berdasarkan data historis. Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu manajemen Toko Bangunan Jaqfar dalam mengambil keputusan strategis terkait pembelian dan penjualan secara lebih terukur serta efisien.
Kata kunci: bahan bangunan; data mining; persediaan; regresi linear berganda
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