Abstract:Abstract: Stunting is a chronic nutritional condition in toddlers characterized by a Height-for-Age (HFA) measurement below the standard growth threshold, necessitating early detection to prevent long-term consequences.…
This study aims to classify toddler stunting status by comparing three machine learning methods: Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN), and Support Vector Machine (SVM). The dataset comprises 345 toddler records from Puskesmas Indramayu (2025), including weight, height, and nutritional status based on WFA, HFA, and WFH indicators. Preprocessing steps include data cleaning, StandardScaler normalization, One-Hot Encoding for categorical features, and splitting the training and testing data with a ratio of 80:20. The comparison results are that KNN achieved the best performance with an accuracy of 71.01%, a precision of 0.69, a recall of 0.69, and an F1 score of 0.67, while RF and SVM both had an accuracy of 69.57% with F1 scores of 0.67 and 0.68, respectively. Thus, KNN demonstrated superior effectiveness in classifying the stunting status of toddlers compared to RF and SVM on this dataset.
Keywords: KNN; Random Forest; SVM; Stunting; toddlers
Abstract: Stunting adalah kondisi gizi kronis pada balita yang ditandai dengan pengukuran Tinggi Badan menurut Usia (HFA) di bawah ambang batas pertumbuhan standar, sehingga memerlukan deteksi dini untuk mencegah konsekuensi jangka panjang. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasfikasikan status stunting pada balita dengan membandingkan tiga metode pembelajaran mesin: Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Support Vector Machine (SVM). Kumpulan data terdiri dari 345 catatan balita dari puskesmas indramayu (2025), termaksut brat badan, tinggi badan, dan status gizi berdasarkan indicator WFA, HFA, dan WFH. Langkah-langkah prapemrosesan meliputi pembersian data, normalisasi Stand-ardScaler, One-Hot Encoding untuk fitur kategirikal, serta pembagian data pelatihan dan pengujian dengan rasio 80:20. Hasil perbadingan adalah KNN mencapai kinerja terbaik dengan akurasi 71,01%, presisi 0,69, recall 0,69, dan skor F1 sebesar 0,67, RF dan SVM keduanya memiliki akurasi 69,57% dengan skor F1 masing-masing sebesar 0,67 dan 0,68. Dengan demikian, KNN menunjukkan keefektifan yang lebih unggul dalam mengklasifikasikan status stunting balita dibandingkan dengan RF dan SVM pada da-taset ini.
Kata kunci: KNN; random forest; SVM; Stunting; Balita
Abstract:Abstract: The materials sector is one of the stock markets sectors that attracts investors due to the high level of construction activity in Indonesia, which supports long-term growth. Stock price movements are influenced…
d by various factors, requiring investors to determine the appropriate timing for buying, selling, or holding stocks. Therefore, this study aims to predict stock prices in the materials sector using a combination of CNN–BiLSTM algorithms. The research data were obtained from Yahoo Finance and processed through min–max normalization, data splitting, sliding window, model implementation, and evaluation stages. Testing was conducted on INTP and SMGR stocks with data split scenarios ranging from 60:40 to 90:10. The results show that CNN–BiLSTM performs best with a 90:10 data split, with minimum MSE and MAPE values of 0.000153 and 2.471% for INTP, and 0.000199 and 2.208% for SMGR, respectively. These findings indicate that increasing the proportion of training data improves the model's ability to learn historical patterns and produce more stable predictions.
Keywords: CNN-BILSTM; materials sector; stock
Abstrak: Sektor materials merupakan salah satu sektor saham yang diminati investor karena tingginya aktivitas pembangunan di Indonesia yang mendorong pertumbuhan jangka panjang. Pergerakan harga saham dipengaruhi oleh berbagai faktor sehingga investor perlu menentukan waktu transaksi yang tepat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan memprediksi harga saham sektor materials menggunakan kombinasi algoritma CNN–BiLSTM. Data penelitian diperoleh dari Yahoo Finance dan diproses melalui tahapan normalisasi min–max, pembagian data, sliding window, implementasi model, serta evaluasi. Pengujian dilakukan pada saham INTP dan SMGR dengan skenario pembagian data 60:40 hingga 90:10. Hasil menunjukkan bahwa CNN–BiLSTM menghasilkan performa terbaik pada pembagian data 90:10, dengan nilai MSE dan MAPE minimum masing-masing sebesar 0.000153 dan 2.471% untuk INTP, serta 0.000199 dan 2.208% untuk SMGR. Temuan ini mengindikasikan bahwa peningkatan porsi data latih meningkatkan kemampuan model dalam mempelajari pola historis dan menghasilkan prediksi yang lebih stabil.
Kata kunci: CNN-BILSTM; saham; sektor materials
Abstract:Abstract: Malaria remains a major global health problem, particularly in tropical countries such as Indonesia. Accurate early diagnosis is essential for reducing malaria-related morbidity and mortality. Conventional microscopic…
oscopic examination is time-consuming, highly dependent on expert personnel, and prone to human error. This study compares the performance of two Convolutional Neural Network (CNN) architectures, ResNet-50 and DenseNet-121, for malaria image classification. The Cell Images for Malaria dataset provided by the National Institutes of Health (NIH) through Kaggle was used, consisting of 27,558 microscopic blood cell images categorized into Parasitized and Uninfected classes. The dataset was divided into 80% training data and 20% testing data. Image preprocessing included resizing to 224 × 224 pixels, normalization, labeling, and data augmentation using RandomFlip, RandomRotation, RandomZoom, and RandomContrast. Experimental results showed that the ResNet-50 model trained for 100 epochs achieved the highest performance, with an accuracy of 95.54% and precision, recall, and F1-score of 0.96. The confusion matrix indicated 5,272 correctly classified images out of 5,510 testing samples. These findings demonstrate that ResNet-50 outperformed DenseNet-121 and has strong potential for supporting accurate, reliable, and efficient computer-aided malaria diagnosis based on microscopic blood smear images.
Keywords: computer-aided diagnosis; convolutional neural network (CNN); densenet-121; early detection; image classification; malaria; microscopic blood smear images; resnet-50;
Abstrak : Malaria masih menjadi masalah kesehatan global yang serius, terutama di negara tropis seperti Indonesia. Diagnosis dini yang akurat sangat penting untuk menurunkan angka morbiditas dan mortalitas. Metode konvensional berupa pemeriksaan mikroskopis memiliki keterbatasan karena memerlukan waktu yang relatif lama, bergantung pada tenaga ahli, dan berpotensi menimbulkan kesalahan manusia. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yaitu ResNet-50 dan DenseNet-121 dalam klasifikasi citra malaria. Dataset yang digunakan berasal dari Cell Images for Malaria yang disediakan oleh National Institutes of Health (NIH) melalui platform Kaggle, terdiri dari 27.558 citra dengan pembagian 80% data latih, 20% data validasi. Tahap praproses meliputi cleaning, resizing citra menjadi 224×224 piksel, normalisasi, labeling, serta data augmentasi menggunakan RandomFlip, RandomRotation, RandomZoom, dan RandomContrast. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ResNet-50 pada epoch 100 memperoleh akurasi sebesar 95,54% dengan nilai precision, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 0,96. Confusion matrix menunjukkan jumlah prediksi benar sebanyak 5.272 dari total 5.510 data uji. Hasil ini menunjukkan bahwa arsitektur CNN mampu mengklasifikasikan citra malaria dengan tingkat akurasi yang tinggi dan memiliki kemampuan generalisasi yang baik terhadap data baru. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam evaluasi performa arsitektur CNN untuk mendukung pengembangan sistem diagnosis malaria berbasis citra mikroskopis yang lebih cepat dan akurat.
Kata kunci: convolutional neural network (CNN); citra mikroskopis hapusan darah; densenet-121; diagnosis berbantuan komputer; deteksi dini; klasifikasi citra; malaria; resnet-50
Abstract:Abstract: Accurate bone age estimation is essential for monitoring pediatric growth, diagnosing endocrine disorders, and supporting clinical decision-making. Although deep learning has improved prediction accuracy, limited…
ed studies have systematically examined how increasing model depth affects performance and reliability. This study evaluates the effectiveness of progressively deeper convolutional neural networks, specifically EfficientNet variants B0 to B5, for bone age estimation from hand radiographs. Experiments were conducted using 12,611 hand X-ray images from the RSNA Pediatric Bone Age Challenge dataset on Kaggle. To ensure fair comparison, all models were trained using a unified and consistent training pipeline. Model performance was evaluated using Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Concordance Correlation Coefficient (CCC), and Pearson correlation coefficient. The results show a consistent improvement in prediction accuracy as model depth increases. Among the evaluated models, EfficientNet-B5 achieved the best performance, with an MAE of 21.5 months, MAPE of 6.23%, CCC of 0.9148, and Pearson’s r of 0.9203. These findings confirm that model scaling plays a critical role in enhancing prediction robustness and clinical reliability. Future work should emphasize external validation across diverse populations and incorporate interpretability techniques, such as Grad-CAM, to improve clinical transparency and trust.
Keywords: bone age prediction; deep learning; model evaluation; clinical validation
Abstrak: Estimasi usia tulang yang akurat sangat penting untuk memantau pertumbuhan anak, mendiagnosis gangguan endokrin, dan mendukung pengambilan keputusan klinis. Meskipun pembelajaran mendalam telah meningkatkan akurasi prediksi, studi yang secara sistematis meneliti bagaimana peningkatan kedalaman model memengaruhi kinerja dan keandalan masih terbatas. Studi ini mengevaluasi efektivitas jaringan saraf konvolusional yang semakin dalam, khususnya varian EfficientNet B0 hingga B5, untuk estimasi usia tulang dari radiografi tangan. Eksperimen dilakukan menggunakan 12.611 gambar sinar-X tangan dari dataset RSNA Pediatric Bone Age Challenge di Kaggle. Untuk memastikan perbandingan yang adil, semua model dilatih menggunakan alur pelatihan yang terpadu dan konsisten. Kinerja model dievaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Concordance Correlation Coefficient (CCC), dan koefisien korelasi Pearson. Hasil menunjukkan peningkatan yang konsisten dalam akurasi prediksi seiring dengan peningkatan kedalaman model. Di antara model yang dievaluasi, EfficientNet-B5 mencapai kinerja terbaik, dengan MAE sebesar 21,5 bulan, MAPE sebesar 6,23%, CCC sebesar 0,9148, dan Pearson’s r sebesar 0,9203. Temuan ini menegaskan bahwa penskalaan model memainkan peran penting dalam meningkatkan optimasi prediksi dan keandalan klinis. Penelitian selanjutnya dapat menekankan validasi eksternal di berbagai populasi dan menggabungkan teknik interpretasi, seperti Grad-CAM, untuk meningkatkan transparansi dan kepercayaan klinis.
Kata kunci: prediksi usia tulang; deep learning; evaluasi model; validasi klinis
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: Tourism in Pati Regency currently lacks an integrated digital information system, resulting in suboptimal dissemination of information and trip planning. To address this issue, a tourism website for Pati Regency…
y was developed, equipped with a recommended tourist route feature. This study aims to design and develop a web-based tourism information system that provides destination information based on categories, media galleries, and promotional YouTube videos, as well as a Patiways feature that allows users to select multiple tourist destinations. The system then calculates the most efficient visiting order using a greedy heuristic algorithm, based on the selected starting point. The system was developed using the Waterfall method, consisting of analysis, design, implementation, and testing phases. The system design is illustrated through UML diagrams such as Use Case, Activity, and Class Diagrams. With this system, the distribution of tourism information becomes more effective, and tourists can plan trips with optimized routes. Additionally, the website is expected to serve as a digital promotion medium that contributes to increasing tourist visits to Pati Regency.
Keywords: heuristic greedy; recommendation route; tourism; waterfall
Abstrak: Pariwisata di Kabupaten Pati saat ini belum memiliki sistem informasi digital yang terintegrasi, sehingga penyebaran informasi dan perencanaan perjalanan wisata masih belum optimal. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan sebuah website pariwisata Kabupaten Pati yang dilengkapi dengan fitur rekomendasi rute wisata terbaik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi pariwisata berbasis web yang mampu menyajikan informasi destinasi wisata berdasarkan kategori, galeri media, serta video promosi YouTube. Selain itu, sistem ini dilengkapi dengan fitur unggulan bernama Patiways yang memungkinkan pengguna memilih beberapa destinasi wisata dan secara otomatis memperoleh urutan kunjungan paling efisien menggunakan algoritma heuristik greedy berdasarkan titik awal perjalanan. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Perancangan sistem direpresentasikan menggunakan diagram UML, meliputi Use Case Diagram, Activity Diagram, dan Class Diagram. Dengan adanya sistem ini, diharapkan penyebaran informasi pariwisata menjadi lebih efektif, wisatawan dapat merencanakan perjalanan dengan rute yang optimal, serta website dapat berfungsi sebagai media promosi digital yang berkontribusi terhadap peningkatan kunjungan wisatawan ke Kabupaten Pati.
Kata kunci: heuristik greedy; pariwisata; rekomendasi rute; waterfall
Abstract:Abstract: The determination of thesis topics is a fundamental stage in academic research, yet the evaluation process remains predominantly manual and subjective. This reliance on individual lecturer perception often leads…
s to inconsistent feasibility assessments and fails to systematically measure the topic's alignment with strategic needs. This research aims to develop a Decision Support System (DSS) model based on fuzzy logic to assess the feasibility of thesis topics objectively and systematically, focusing on enhancing the relevance of student research. The research method employed the Fuzzy Inference System (FIS) with the Sugeno method. This model was designed through literature review and FGD to establish four criteria (Topic Relevance, Difficulty Level, Idea Novelty, Reference Availability) and 81 rule bases. The model validation results against expert judgment using 15 test data showed a high accuracy rate of 91.31%, with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 8.69%. In conclusion, this DSS model is proven to be valid and consistent, and it can be relied upon as an objective tool to improve the quality and relevance of thesis topics.
Keywords: academic evaluation; decision support system; fuzzy logic; fuzzy sugeno; thesis feasibility
Abstrak: Penentuan topik skripsi merupakan tahapan fundamental dalam penelitian akademik, namun proses evaluasinya hingga kini masih cenderung manual dan subjektif. Ketergantungan pada persepsi dosen secara individu sering kali menyebabkan penilaian kelayakan yang tidak konsisten serta kegagalan dalam mengukur keselarasan topik dengan kebutuhan strategis secara sistematis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis logika fuzzy untuk menilai kelayakan topik skripsi secara objektif dan sistematis, dengan fokus pada peningkatan relevansi penelitian mahasiswa. Metode penelitian yang digunakan adalah Fuzzy Inference System (FIS) dengan metode Sugeno. Model ini dirancang melalui tinjauan pustaka dan Focus Group Discussion (FGD) untuk menetapkan empat kriteria (Relevansi Topik, Tingkat Kesulitan, Kebaruan Ide, Ketersediaan Referensi) serta 81 basis aturan. Hasil validasi model terhadap penilaian pakar menggunakan 15 data uji menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi yaitu 91,31%, dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 8,69%. Kesimpulannya, model SPK ini terbukti valid dan konsisten, serta dapat diandalkan sebagai alat objektif untuk meningkatkan kualitas dan relevansi topik skripsi.
Kata kunci: evaluasi akademik; sistem pendukung keputusan; logika fuzzy; fuzzy sugeno; kelayakan skripsi
Abstract:Abstract: The rapid growth of the digital music industry requires accurate music genre classification systems to enhance user experience in streaming services. This study compares a domain-specific Long Short-Term Memory…
(LSTM) network with three Large Language Models (LLMs)—HuBERT, WavLM, and WAV2Vec 2.0—for Music Genre Classification (MGC). The LSTM model was trained using Mel-spectrograms transformed from the GTZAN dataset, while the LLMs were fine-tuned using a smaller set of raw audio samples due to computational constraints. All models were tested on datasets with identical genre labels to ensure a fair evaluation. Results show that the LSTM model achieved the highest accuracy of 97.10%, outperforming HuBERT (86.00%), WavLM (83.00%), and WAV2Vec 2.0 (80.00%). The LSTM demonstrated superior generalization and stability without overfitting, while the LLMs struggled to differentiate between genres with similar acoustic characteristics. These findings indicate that general-purpose pre-trained models, although powerful, are less effective in music-specific tasks due to domain mismatch. Therefore, incorporating music-specific features and architectures remains essential for achieving higher accuracy and reliability in automatic genre classification systems.
Keywords: audio large language models; comparative deep learning; music genre classification.
Abstrak: Pertumbuhan industri musik digital yang pesat menuntut sistem klasifikasi genre musik yang akurat untuk meningkatkan pengalaman pengguna dalam layanan streaming. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh perkembangan pesat model pembelajaran mendalam, khususnya jaringan LSTM dan model bahasa berskala besar LLM seperti HuBERT, WavLM, dan WAV2Vec 2.0, yang telah menunjukkan kemampuan representasi audio yang kuat. Tujuan penelitian ini ini membandingkan jaringan Long Short-Term Memory (LSTM) khusus domain dengan tiga model Large Language Models (LLM)—HuBERT, WavLM, dan WAV2Vec 2.0—untuk tugas Klasifikasi Genre Musik (MGC). Metode penelitian melibatkan pelatihan LSTM menggunakan data Mel-spectrogram hasil transformasi dari dataset GTZAN, sementara LLM disesuaikan (fine-tuning) menggunakan data audio mentah dalam jumlah lebih kecil karena keterbatasan komputasi. Seluruh model diuji pada dataset dengan label genre yang sama untuk memastikan evaluasi yang adil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM mencapai akurasi tertinggi sebesar 97,10%, sedangkan model HuBERT, WavLM, dan WAV2Vec 2.0 masing-masing memperoleh 86,00%, 83,00%, dan 80,00%. Model LSTM menunjukkan kemampuan generalisasi yang lebih baik tanpa overfitting, sedangkan model LLM cenderung kesulitan membedakan genre dengan karakteristik akustik yang mirip. Kesimpulan penelitian ini adalah ketidaksesuaian domain secara signifikan membatasi performa model umum saat diterapkan pada tugas berbasis musik. Oleh karena itu, penggunaan fitur dan arsitektur khusus musik sangat penting dalam membangun sistem klasifikasi genre yang lebih akurat.
Kata kunci: klasifikasi genre musik; model bahasa besar; perbandingan pembelajaran mendalam.
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
Abstract:Abstract: Posyandu cadres play an important role in supporting community health services at the village and sub-district levels. However, the selection process for the best cadres is often carried out subjectively without…
t clear and standardized criteria. This condition can lead to a decline in service quality and reduced cadre motivation. Therefore, a decision support system is needed to provide assessments that are objective, measurable, and accountable. This study aims to optimize the Posyandu cadre selection process in Lubuk Kilangan District through the development of a decision support system based on a hybrid method: Analytical Hierarchy Process (AHP) and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). The AHP method is applied to determine the weight of each selection criterion based on its level of importance through pairwise comparisons. Subsequently, TOPSIS is used to rank candidates according to their proximity to the ideal solution. The methodology includes a literature review, primary data collection through interviews and questionnaires with stakeholders (community health centers, cadres, and village officials), as well as the implementation and testing of the AHP–TOPSIS–based system.
Keywords: Posyandu, Cadre, AHP, TOPSIS, Decision Support System
Abstrak: Kader Posyandu memiliki peran penting dalam mendukung layanan kesehatan masyarakat di tingkat desa dan kelurahan. Namun, proses pemilihan kader terbaik masih sering dilakukan secara subjektif tanpa acuan kriteria yang jelas dan terstandarisasi. Kondisi ini dapat mengakibatkan penurunan kualitas pelayanan serta rendahnya motivasi kader. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem penunjang keputusan yang mampu memberikan hasil penilaian yang objektif, terukur, dan dapat dipertanggungjawabkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan proses pemilihan kader Posyandu di Kecamatan Lubuk Kilangan melalui pengembangan sistem penunjang keputusan berbasis metode hybrid Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Metode AHP digunakan untuk menetapkan bobot masing-masing kriteria pemilihan kader berdasarkan tingkat kepentingan melalui perbandingan berpasangan. Selanjutnya, metode TOPSIS digunakan untuk melakukan pemeringkatan calon kader berdasarkan kedekatannya terhadap solusi ideal. Metode yang digunakan dalam penelitian ini mencakup studi literatur, pengumpulan data primer melalui wawancara dan kuesioner kepada stakeholder terkait (puskesmas, kader, dan perangkat desa), serta implementasi dan pengujian sistem berbasis AHP-TOPSIS.
Kata kunci: Posyandu, Kader, AHP, TOPSIS, Sistem Pendukung Keputusan