Abstract:Abstract: The advancement of network security faces growing challenges as cyberattacks become more sophisticated. Traditional rule-based systems struggle with zero-day attacks and obfuscation techniques. This study examines…
nes the development trends of AI-based algo-rithms, particularly machine learning and deep learning, in threat detection. A literature review evaluates AI-driven approaches, including support vector machines, random for-est, deep neural networks, convolutional neural networks, and reinforcement learning. Findings show that AI enhances detection accuracy, adaptability, and reduces false posi-tives. Machine learning efficiently classifies known attacks, while deep learning excels in identifying complex patterns such as distributed denial-of-service and advanced persis-tent threats. Unsupervised learning improves anomaly detection without labeled data. However, AI models require high-quality data, substantial computational resources, and remain vulnerable to adversarial attacks. Despite these challenges, AI provides a dynam-ic and adaptive security solution, surpassing traditional systems. Future research should enhance AI scalability and resilience for evolving cybersecurity threats.
Keywords: anomaly detection; artificial intelligence; deep learning; machine learning; network security
Abstrak: Perkembangan keamanan jaringan menghadapi tantangan yang semakin besar seiring meningkatnya kompleksitas serangan siber. Sistem berbasis aturan tradisional kesulitan mendeteksi zero-day attack dan teknik penyamaran. Penelitian ini mengkaji tren pengembangan algoritma berbasis AI, khususnya machine learning dan deep learning, dalam deteksi ancaman. Literature review mengevaluasi pendekatan berbasis AI, termasuk support vector machines, random forest, deep neural networks, convolutional neural networks, dan reinforcement learning. Hasil penelitian menunjukkan bahwa AI meningkatkan akurasi deteksi, adaptabilitas terhadap ancaman baru, serta mengurangi false positive. Machine learning efektif mengklasifikasikan serangan yang telah diketahui, sementara deep learning unggul dalam mengenali pola kompleks seperti distributed denial-of-service dan advanced persistent threats. Unsupervised learning meningkatkan deteksi anomali tanpa memerlukan data berlabel. Namun, AI masih bergantung pada data berkualitas tinggi, sumber daya komputasi besar, dan rentan terhadap adversarial attack. Meskipun demikian, AI menawarkan solusi keamanan yang lebih dinamis dan adaptif dibandingkan sistem tradisional. Penelitian selanjutnya perlu difokuskan pada peningkatan skalabilitas dan ketahanan AI dalam menghadapi ancaman siber yang terus berkembang.
Kata kunci: deteksi anomali; jaringan keamanan; kecerdasan buatan; pembelajaran dalam; pembelajaran mesin
Abstract:Abstract : Waste management in Sei Beluru Village faces challenges due to population growth and increasing waste volume. This research aims to design and implement an automatic waste bin system based on microcontroller using…
sing Arduino Uno. The research uses experimental method with hardware and software development stages including system design, component integration, and testing. The developed system integrates HCSR-04 sensors for waste volume detection, infrared sensors for object presence detection, and servo motors for automatic opening-closing mechanism. Test results show that the system successfully detects waste levels with high accuracy and operates the opening-closing mechanism effectively. The implementation of this system proves effective in optimizing waste management in Sei Beluru Village by reducing physical interaction and preventing waste accumulation.
Keywords : arduino uno; HCSR-04 sensor; automatic waste bin; HCSR-04 sensor; microcontroller; waste management.
Abstract : Waste management in Sei Beluru Village faces challenges due to population growth and increasing waste volume. This research aims to design and implement an automatic waste bin system based on microcontroller using Arduino Uno. The research uses experimental method with hardware and software development stages including system design, component integration, and testing. The developed system integrates HCSR-04 sensors for waste volume detection, infrared sensors for object presence detection, and servo motors for automatic opening-closing mechanism. Test results show that the system successfully detects waste levels with high accuracy and operates the opening-closing mechanism effectively. The implementation of this system proves effective in optimizing waste management in Sei Beluru Village by reducing physical interaction and preventing waste accumulation.
Keywords : arduino uno; HCSR-04 sensor; automatic waste bin; HCSR-04 sensor; microcontroller; waste management.
Abstract:Abstract: This research focuses on technology and integration tools for IoT environments, with an emphasis on three main aspects: the integration of Building Information Modeling (BIM) and IoT, the utilization of real-time…
me data, and the urban IoT framework. The integration of BIM and IoT enables a smarter and more efficient building management system by utilizing IoT data to monitor real-time building conditions and improve maintenance and operational processes. This research seeks to identify challenges and solutions for technology integration in increasingly complex IoT environments, while also offering guidance for practical implementation in the urban and building sectors. In this research, we use a literature analysis approach, the main process is to identify relevant sources, including articles, journals, conferences, books, and industry reports published in the last five years. The results of this study are an implication that the application of IoT device integration with BIM can help improve operational and maintenance efficiency, optimize construction management, improve safety and mitigate risks in a company.
Keywords: building informations modelling(BIM); environment; internet of things(IoT)
Abstrak: Penelitian ini berfokus pada teknologi dan alat integrasi untuk lingkungan IoT, dengan penekanan pada tiga aspek utama: integrasi Building Information Modeling (BIM) dan IoT, pemanfaatan data real-time, dan kerangka kerja IoT perkotaan. Integrasi antara BIM dan IoT memungkinkan sistem manajemen bangunan yang lebih cerdas dan efisien dengan memanfaatkan data IoT untuk memantau kondisi real-time bangunan serta memperbaiki proses pemeliharaan dan operasional. Penelitian ini berupaya mengidentifikasi tantangan dan solusi integrasi teknologi dalam lingkungan IoT yang semakin kompleks, sekaligus menawarkan panduan untuk penerapan praktis di sektor perkotaan dan bangunan. Pada penelitian ini kami menggunakan metode pendekatan analisis literatur, proses utamanya adalah dengan mengidentifikasi sumber sumber relevan, meliputi artikel, jurnal, konferensi, buku, dan laporan industri yang dipublikasikan dalam lima tahun terakhir. Hasil dari penelitian ini yaitu didapatkan sebuah implikasi bahwa penerapan pengintegrasian perangkat IoT denan BIM dapat membantu meningkatkan efisiensi operasional dan pemeliharaan, optimasi manajemen kontruksi, peningkatan keselamatan dan mitigasi resiko pada sebuah perusahaan.
Kata kunci: building informations modelling(BIM); environment; internet of things(IoT)
Abstract:Abstract: In the manufacturing industry, production scheduling become an important aspect that affects operational efficiency and customer satisfaction. The main challenge in scheduling is optimizing the use of resources…
to meet demand by minimizing production costs and time. Suboptimal scheduling can lead to problems such as delays in stocking, stock buildup, and increased operational costs. Thus, a method can to handle the complexity and uncertainty in the production process is needed. The Fuzzy Tahani Model is an approach in decision support systems. this can be used to help companies achieve more efficient and adaptive production scheduling, to consider various variables such as demand, production capacity, and inventory levels. This research aims to develop and implement the model in the context of production scheduling, with the hope of improving operational performance and customer satisfaction. At this time, the proposed Fuzzy Model Tahani technology is in TKT 4, which is the validation stage of technology components in a laboratory environment. The system creates an optimal production schedule based on fuzzy rules and defuzzification results, making it a useful tool for production decisions.
Keywords: fuzzy model tahini; decision support system; production optimization; production scheduling.
Abstrak: Dalam industri manufaktur, penjadwalan produksi adalah aspek penting yang mempengaruhi efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Tantangan utama dalam penjadwalan adalah mengoptimalkan penggunaan sumber daya untuk memenuhi permintaan dengan meminimalkan biaya dan waktu produksi. Penjadwalan yang tidak optimal dapat menyebabkan masalah seperti keterlambatan pengiriman, penumpukan stok, dan peningkatan biaya operasional. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang mampu menangani kompleksitas dan ketidakpastian dalam proses produksi. Fuzzy Model Tahani adalah salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam sistem pendukung keputusan untuk membantu perusahaan mencapai penjadwalan produksi yang lebih efisien dan adaptif, dengan mempertimbangkan berbagai variabel seperti permintaan, kapasitas produksi, dan tingkat persediaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan model tersebut dalam konteks penjadwalan produksi, dengan harapan dapat meningkatkan performa operasional dan kepuasan pelanggan. Pada saat ini, teknologi Fuzzy Model Tahani yang diusulkan berada pada TKT 4, yaitu tahap validasi komponen teknologi dalam lingkungan laboratorium. Sistem ini menciptakan jadwal produksi yang optimal berdasarkan aturan fuzzy dan hasil defuzzifikasi, menjadikannya alat yang berguna untuk pengambilan keputusan produksi.
Kata kunci: fuzzy model tahani; optimasi produksi; penjadwalan produksi; sistem pendukung keputusan.
Abstract:Abstract: In the current era of very fast technological development, customer churn is a serious challenge, especially in the competitive telecommunications industry. Churn refers to customers who stop using a service or…
move to another provider, and can be categorized into three types: Active Churn, Passive Churn, and Rotational Churn. Rotational Churn, which is difficult to predict be- cause the reasons for stopping are unclear, is the main focus of this research. This research aims to group Rotational Churn customers using a Data-Centric AI approach. This approach emphasizes improving data quality through Confident Learning and Synthetic Data before being applied to the K-Means clustering algorithm. The data used in this research is customer churn data from one telecommunications company during 2023. The research results show that customer grouping using the K-Means algorithm can provide deep insight into the characteristics of customer churn. The application of Data-Centric AI is proven to be able to increase the accuracy of clustering models, which ultimately helps compa- nies optimize programs and services to minimize churn and retain customers.
Keywords: data-centric AI; clustering; K-means
Abstrak: Dalam era perkembangan teknologi yang sangat pesat saat ini, churn pelanggan menjadi tantangan serius, terutama dalam industri telekomunikasi yang sangat kompetitif. Churn mengacu pada pelanggan yang berhenti menggunakan layanan atau beralih ke penyedia lain, dan dapat dikategorikan menjadi tiga jenis: Churn Aktif, Churn Pasif, dan Churn Rotasional. Churn Rotasional, yang sulit diprediksi karena alasan penghentian layanan tidak jelas, menjadi fokus utama penelitian ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan pelanggan Churn Rotasional menggunakan pendekatan Data-Centric AI. Pendekatan ini menekankan pada peningkatan kualitas data melalui Confident Learning dan Synthetic Data sebelum diterapkan ke algoritma K-Means clustering. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data churn pelanggan dari satu perusahaan telekomunikasi selama tahun 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan pelanggan menggunakan algoritma K-Means dapat memberikan wawasan mendalam tentang karakteristik churn pelanggan. Penerapan Data-Centric AI terbukti mampu meningkatkan akurasi model klastering, yang pada akhirnya membantu perusahaan mengoptimalkan program dan layanan untuk meminimalkan churn serta mempertahankan pelanggan.
Kata kunci: data-Centric AI; klasterisasi; K-means
Abstract:Abstract: The widespread use of information and communication technology (ICT) has enhanced effectiveness and quality in management, research, and education at educational institutions. In this digital age, secondary schools…
ools are required to improve operational efficiency and educational strategies through the use of information technology. Therefore, the implementation of an enterprise architecture (EA) framework is crucial to ensure a strategic alignment between educational goals and technology. However, before implementing the framework, schools must evaluate various factors that influence the suitability and effectiveness of EA, including current technology needs, staff competencies, existing infrastructure conditions, and other factors. This study gathers and analyzes data from related studies, and the results indicate the importance of understanding EA principles to optimize academic and administrative processes. By considering variables in the selection of the EA framework, evaluating school readiness, and identifying existing challenges, this research aims to assist secondary schools in effectively implementing EA. The expected outcome of this research provides theoretical support for the adoption of EA, thus facilitating more efficient strategic and operational planning in secondary schools.
Keywords: enterprise architecture; framework; information and communication technology; secondary school.
Abstrak: Penggunaan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) secara luas telah meningkatkan efektivitas dan kualitas dalam manajemen, penelitian, dan pendidikan di institusi pendidikan. Di era digital ini, sekolah menengah dituntut untuk meningkatkan efisiensi operasional dan strategi pendidikan melalui pemanfaatan teknologi informasi. Oleh karena itu, penerapan framework arsitektur enterprise (EA) menjadi penting untuk memastikan aliansi strategis antara tujuan pendidikan dan teknologi. Namun, sebelum penerapan framework dilakukan, sekolah harus mengevaluasi berbagai faktor yang mempengaruhi kesesuaian dan efektivitas EA, termasuk kebutuhan teknologi terkini, kompetensi staf, kondisi infrastruktur yang ada, dan faktor lainnya. Penelitian ini mengumpulkan dan menganalisis data dari studi terkait, hasilnya menunjukkan bahwa pentingnya pemahaman tentang prinsip-prinsip EA untuk mengoptimalkan proses akademik dan administratif. Dengan mempertimbangkan variabel-variabel dalam pemilihan framework EA, evaluasi kesiapan sekolah, dan identifikasi tantangan yang ada, penelitian ini bertujuan untuk membantu sekolah menengah dalam mengimplementasikan EA secara efektif. Diharapkan hasil dari penelitian ini memberikan kontribusi teoretis yang mendukung pengadopsian EA, sehingga memfasilitasi perencanaan strategis dan operasional yang lebih efisien di sekolah menengah.
Kata kunci:arsitektur enterprise; framework; sekolah menengah; teknologi informasi dan komunikasi.
Abstract:Abstract: Today, many users use online platforms rather than offline platforms for ticket bookings, involving a wide range of services such as flights, hotels, trains, buses, and entertainment. PegiPegi.com, as one of the…
e fastest growing online travel agencies in Indonesia, demonstrates success by understanding the value of technology and maintaining strong partnerships. Users of this platform often provide reviews, viewing user reviews can be done manually but this will have a less effective impact, so it needs to be done automatically with sentiment analysis. This research the Naïve Bayes method in sentiment analysis of PegiPegi.com reviews, with a focus on understanding customer satisfaction and service improvement. By combining these approaches, this research contributes to a deeper understanding of user responses to OTA services and presents the evaluation results of the Multinomial Naive Bayes classification model with an accuracy rate of 89.5%. The high precision in the Negative class demonstrates the model's ability to identify negative reviews. However, there are challenges in classifying the Neutral class, indicating the potential for further improvement. Nevertheless, the F1 score of 0.522 reflects a good balance between overall precision, recall so it can be concluded the naïve bayes algorithm is successful for performing sentiment analysis.
Keywords: Sentiment analysis; naïve bayes algorithm; pegipegi.com; playstore
Abstract: Saat ini banyak pengguna platform online dibandingkan offline untuk pemesanan tiket, yang melibatkan berbagai layanan seperti penerbangan, hotel, kereta api, bus, dan hiburan. PegiPegi.com, sebagai salah satu agen perjalanan online yang berkembang pesat di Indonesia, menunjukkan keberhasilan dengan memahami nilai teknologi dan mempertahankan kemitraan yang kuat. Pengguna platform ini sering memberikan ulasan, melihat ulasan pengguna bisa saja dilakukan secara manual tetapi hal ini akan memberikan dampak yang kurang efektif, sehingga perlu dilakukan secara otomatis dengan analisis sentiment. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode klasifikasi Naïve Bayes dalam analisis sentimen ulasan PegiPegi.com, dengan fokus pada pemahaman kepuasan pelanggan dan peningkatan layanan. Dengan menggabungkan pendekatan ini, penelitian ini berkontribusi pada pemahaman yang lebih dalam tentang tanggapan pengguna terhadap layanan OTA dan menyajikan hasil evaluasi model klasifikasi Multinomial Naive Bayes dengan tingkat akurasi 89,5%. Presisi tinggi di kelas Negatif menunjukkan kemampuan model untuk mengidentifikasi ulasan negatif. Namun, ada tantangan dalam mengklasifikasikan kelas Netral, menunjukkan potensi untuk perbaikan lebih lanjut. Namun demikian, skor F1 0,522 mencerminkan keseimbangan yang baik antara presisi keseluruhan dan daya ingat sehingga dapat disimpulkan algoritma naïve bayes berhasil untuk melakukan analisis sentimen.
Keywords: Analisis sentimen; naïve bayes; pegipegi.com; playstore
Abstract:Abstract: In the digital era of transformation, educational websites serve as vital platforms for transparently disseminating information to stakeholders. This study evaluates the effectiveness of the Jember Regency Education…
ation Department website using the COBIT 5 framework. This study aims to enhance the effectiveness and usability of the Department of Education website in Jember Regency by aligning it with stakeholders' evolving needs through comprehensive evaluation and targeted recommendations. Employing a qualitative descriptive approach, the research identifies challenges such as mobile optimization issues, slow loading times, security vulnerabilities, and content relevance concerns. Despite commendable accessibility, these challenges significantly impact user experience and website credibility. The findings underscore the urgent need for website optimization, improved security measures, and continuous content updates. This research provides actionable recommendations to align the website with IT governance standards, offering a roadmap for enhancement. Furthermore, the MEA Capability Results highlight discrepancies between the current scores and expected standards, indicating the necessity for comprehensive alignment with COBIT 5 guidelines to optimize website functionality and better meet user expectations.Top of Form
Keywords: COBIT 5 framework; Jember Regency Department of Education; website effectiveness
Abstrak: Pada era transformasi digital, situs web pendidikan menjadi platform penting untuk menyebarkan informasi secara transparan kepada para pemangku kepentingan. Studi ini mengevaluasi efektivitas situs web Dinas Pendidikan Kabupaten Jember menggunakan kerangka kerja COBIT 5. Studi ini bertujuan untuk meningkatkan efektivitas dan kegunaan situs web Dinas Pendidikan di Kabupaten Jember dengan menyelaraskannya dengan kebutuhan yang berkembang dari para pemangku kepentingan melalui evaluasi komprehensif dan rekomendasi yang ditargetkan. Dengan pendekatan deskriptif kualitatif, penelitian ini mengidentifikasi tantangan seperti masalah optimasi seluler, waktu muat yang lambat, kerentanan keamanan, dan kekhawatiran tentang relevansi konten. Meskipun aksesibilitasnya baik, tantangan-tantangan ini secara signifikan memengaruhi pengalaman pengguna dan kredibilitas situs web. Temuan ini menegaskan perlunya pengoptimalan situs web, peningkatan langkah-langkah keamanan, dan pembaruan konten yang berkelanjutan. Penelitian ini memberikan rekomendasi yang dapat dilaksanakan untuk menyelaraskan situs web dengan standar tata kelola TI, menawarkan panduan untuk peningkatan. Selain itu, hasil Kemampuan MEA menyoroti perbedaan antara skor saat ini dan standar yang diharapkan, menandakan kebutuhan akan penyesuaian yang komprehensif dengan pedoman COBIT 5 untuk mengoptimalkan fungsionalitas situs web dan memenuhi harapan pengguna dengan lebih baik.
Top of Form
Kata kunci: Dinas Pendidikan Kabupaten Jember; efektivitas website; kerangka kerja COBIT 5
Abstract:Abstract: The growth of information technology continues to grow rapidly, especially in the business sector in Indonesia. Every year the growth of business shops increases to 3.98 million business units in 2022 from the…
real industry and trade sectors. So, this makes the Tanjung Shoe Store have serious challenges that affect sales levels which gives rise to problems of decreasing sales levels because there is no effective communication media, the shop is unable to analyze customer needs and market trends, customer disappointment often arises with the shop because it still applies conventional sales, and damage or loss of store operational data. To overcome this problem, a website-based system is needed by implementing a superior CRM (Customer Relationship Management) strategy in increasing customer retention with operational data management features, discounts, chat, online ordering, so that customers get updated information. The CRM concept used is operational, analytical, and collaborative. The application of CRM in this research aims to make it easier for users and improve customer service and optimize marketing at the Tanjung Shoe Store. So, this CRM strategy is an effective solution in facing modern business challenges in improving store performance and competitiveness.
Keywords: customer relationship management; customer service; optimize marketing
Abstrak: Pertumbuhan teknologi informasi terus berkembang pesat terutama pada bidang bisnis di Indonesia. Setiap tahunnya pertumbuhan toko usaha semakin meningkat hingga 3,98 juta unit usaha pada tahun 2022 dari sektor rill industri dan perdagangan. Sehingga hal ini membuat Toko Sepatu Tanjung memiliki tantangan serius yang mempengaruhi tingkat penjualan yang menimbulkan permasalahan penurunan tingkat penjualan karena tidak ada media komunikasi yang efektif, toko tidak mampu menganalisis kebutuhan pelanggan dan tren pasar, sering timbul kekecewaan pelanggan terhadap toko karena masih menerapkan penjualan konvensional, dan kerusakan atau kehilangan data operasional toko. Untuk mengatasi masalah ini diperlukan sistem berbasis website dengan menerapkan strategi CRM (Customer Relationship Management) yang unggul dalam meningkatkan retensi pelanggan dengan fitur pengelolaan data operasional, diskon, chatting, pemesanan online, sehingga pelanggan mendapatkan informasi secara update. Konsep CRM yang digunakan operasional, analitis, dan kolaboratif. Penerapan CRM pada penelitian ini bertujuan untuk memudahkan pengguna dan meningkatkan pelayanan pelanggan serta mengoptimalkan pemasaran pada Toko Sepatu Tanjung. Maka strategi CRM ini menjadi solusi yang efektif dalam menghadapi tantangan bisnis modern dalam meningkatkan kinerja dan daya saing toko.
Kata kunci: customer relationship management; optimalisasi pemasaran; pelayanan pelanggan
Abstract:Abstract: The advancement of information technology and knowledge has facilitated the production of quality information. The use of information technology has penetrated all fields, especially in the teaching domain at higher…
igher education institutions, aiding in valuable decision-making processes. This research focuses on STMIK Royal Kisaran, which faces challenges in increasing the number of doctoral-educated lecturers. To address this limitation, the study explores the implementation of a Decision Support System (DSS) using the Profile Matching method. Lecturers in higher education play a crucial role in providing education, conducting research, and contributing to society. In an effort to enhance the qualifications of lecturers, this research designs a Decision Support System using the Profile Matching method. The aim of this research is to provide recommendations for prospective lecturer candidates to pursue a Doctoral degree based on criteria factors such as length of service, functional position, research score, dedication score, age, and recognition score. Data from 46 lecturers at STMIK Royal Kisaran who meet the criteria are used to test the validity and effectiveness of the Decision Support System (DSS). Through structured analysis, it is demonstrated that the Decision Support System using the Profile Matching method successfully provides recommendations for suitable lecturer candidates to pursue doctoral studies.
Keywords : decision support systems; higher education; information Technology; lecturer qualifications; profile matching.
Abstrak: Kemajuan teknologi informasi dan ilmu pengetahuan telah menghadirkan kemudahan dalam menghasilkan informasi yang berkualitas, penggunaan teknologi informasi sudah memasuki segala bidang terutama bidang pengajaran pada perguruan tinggi dan membantu pengambilan keputusan yang bernilai. Penelitian ini berfokus pada STMIK Royal Kisaran yang mengalami kendala dalam meningkatkan jumlah dosen berpendidikan Doktor. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, penelitian ini mengeksplorasi penerapan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dengan menggunakan metode Profile Matching. Dosen pada pendidikan tinggi mempunyai peran penting dalam memberikan pendidikan, melakukan penelitian, dan memberikan kontribusi kepada masyarakat. Dalam upaya meningkatkan kualifikasi dosen, penelitian ini merancang Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan metode Profile Matching. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi kandidat calon dosen untuk mengejar gelar Doktor dengan berlandaskan faktor kriteria seperti lama kerja, jabatan fungsional, nilai penelitian, nilai pengabdian, umur, dan nilai rekognisi. Data dari 46 dosen STMIK Royal Kisaran yang memenuhi kriteria digunakan untuk menguji validitas dan efektivitas Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Melalui analisis terstruktur, menunjukkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode Profile Matching berhasil memberikan rekomendasi calon dosen yang layak direkomendasikan untuk melanjutkan studi ke jenjang Doktor.
Kata Kunci : kualifikasi dosen; pencocokan profil; pendidikan yang lebih tinggi; sistem pendukung keputusan; teknologi Informasi.