Abstract:Abstract: The development of Internet of Things (IoT) technology has significantly impacted life, particularly in creating more efficient and secure smart homes. Smart homes integrate various electronic devices to enhance…
e comfort and energy efficiency. However, cost, integration complexity, and security issues remain. This study will simulate an IoT-based smart home system to analyse and evaluate device performance before real-world implementation. The simulation method involves testing connectivity and evaluating delay and packet loss using the ping method on each device. Results show the highest delay on CCTV devices at 41.8 ms and the lowest on motion detector 2 at 32.8 ms, with 0% packet loss. According to TIPHON standards, the network is rated excellent with an index of 4. The designed smart home system demonstrates optimal performance and is feasible for implementation but requires further development in configuration using AI and machine learning technologies.
Keywords: internet of things; simulation; smart home; testing
Abstrak: Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) telah membawa perubahan signifikan dalam kehidupan, terutama dalam pengembangan rumah pintar (smart home) yang lebih efisien dan aman. Smart home mengintegrasikan berbagai perangkat elektronik untuk meningkatkan kenyamanan dan efisiensi energi. Meskipun demikian, tantangan seperti biaya, kompleksitas integrasi, dan isu keamanan masih ada. Penelitian ini bertujuan untuk mensimulasikan sistem smart home berbasis IoT guna menganalisis dan mengevaluasi kinerja perangkat sebelum implementasi nyata. Metode simulasi yang digunakan melibatkan pengujian konektivitas dan evaluasi delay serta packet loss dengan metode ping pada setiap perangkat. Hasil menunjukkan delay tertinggi pada perangkat CCTV sebesar 41.8 ms dan terendah pada motion detector 2 sebesar 32.8 ms, dengan packet loss 0%. Berdasarkan standar TIPHON, jaringan dinilai sangat baik dengan indeks 4. Sistem smart home yang dirancang menunjukkan kinerja optimal dan layak diimplementasikan, namun masih memerlukan pengembangan lebih lanjut dalam konfigurasi menggunakan teknologi AI dan machine learning.
Keywords: internet of things; pengujian; simulasi; smart home
Abstract:Abstract: Lung cancer is most deadly cancers in the world. Identification and classification of the causes of understanding lung cancer is essential for developing more effective prevention and treatment strategies. The…
issue is that a lot of individuals are unaware about the characteristics and causes of lung cancer. The purpose of this study is to apply the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm in the classification of the causes of lung cancer and provide education to the public must be aware of the traits of lung cancer patients and, to stay away from the causes of lung cancer. The dataset used consists of 309 samples with 16 relevant attributes. The K-NN algorithm was trained and tested to assess its ability to classify the factors that cause lung cancer. The results showed an accuracy of 90.32%, with a precision for the "YES" class of 96% and the "NO" class of 67%. The recall value for the "YES" class was 92% and for the "NO" class was 80%. The implementation of this algorithm gives good results in classification and can help in early detection and prevention of lung cancer which can be used in the development of more effective prevention and early diagnosis strategies.
Keywords: lung cancer; k-nearest neighbor; classification; machine learning
Abstrak: Kanker paru-paru tergolong jenis penyakit kanker yang memperoleh angka kematian paling tinggi di dunia. Identifikasi dan klasifikasi penyebab kanker paru-paru sangat penting untuk pengembangan strategi pencegahan dan pengobatan yang lebih efektif. Masalah yang terjadi adalah banyak orang yang belum mengetahui tentang ciri-ciri dan penyebab-penyebab dari kangker paru tersebut. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam klasifikasi penyebab kanker paru-paru serta memberikan edukasi kepada masyarakat banyak agar mengetahui ciri-ciri orang yang mengidap kangker paru-paru dan tentunya untuk menghindari penyebab-penyebab dari kangker paru-paru tersebut. Dataset yang digunakan terdiri dari 309 sampel dengan 16 atribut yang relevan. Algoritma K-NN kemudian dilatih dan diuji untuk menilai kemampuannya dalam mengklasifikasikan faktor-faktor penyebab kanker paru-paru. Hasil penelitian menunjukkan akurasi sebesar 90.32%, dengan skor precision untuk kelas "YES" sebesar 96% dan kelas "NO" sebesar 67%. Nilai recall untuk kelas "YES" adalah 92% dan untuk kelas "NO" sebesar 80%. Implementasi algoritma ini memberikan hasil yang baik dalam klasifikasi dan dapat membantu dalam deteksi dini serta pencegahan kanker paru-paru yang dapat digunakan dalam pengembangan strategi pencegahan dan diagnosis dini yang lebih efektif.
Kata kunci: kanker paru-paru; k-nearest neighbor; klasifikasi; machine learning
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: College libraries are built and designed based on the needs of the academic community to support learning, research, and community service. Management of higher education institutions in Indonesia refers to Organizing…
anizing libraries in Indonesia is regulated in National Library Director Regulation No. 13 of 2017. College libraries currently use information technology to support operations. To assess the alignment of a university's goal of providing a library that complies with information technology regulations and management, library management needs to be audited. At the ISB Atma Luhur library, audits were carried out using the COBIT 4.1 framework. especially in the Acquire and Implement (AI) domain. The AI domain is a domain that assesses whether plans have been successfully acquired and implemented. This research uses interview and questionnaire methods as primary data source data collection media. The respondents involved were the head of the library and the ISB Atma Luhur library staff. The results of data processing show that the AI domain is at 2,754 with a maturity level of 3-Define Process. Of the 7 control objectives under the AI domain, AI4 Anable Operation and Use is the highest control objective with 3.28. Meanwhile, the lowest control objective is AI2 Acquire and maintain application software with 2.50.
Keywords: acquire and implement COBIT 4.1; college library ; information systems audit.
Abstrak: Perpustakaan perguruan tinggi dibangun dan dirancang berdasarkan kebutuhan civitas akademika untuk menunjang pembelajaran, penelitian dan pengabdian kepada masyarakat. Pengelolaan perguruan tinggi di Indonesia mengacu pada Penyelenggaraan perpustakaan di Indonesia diatur dalam Peraturan Kepala Perpustakaan Nasional Nomor 13 Tahun 2017. Perpustakaan perguruan tinggi saat ini sudah memanfaatkan teknologi informasi untuk menunjang operasionalnya. Untuk menilai keselarasan tujuan perguruan tinggi dalam menyediakan perpustakaan yang sesuai dengan regulasi dan pengelolaan teknologi informasi, maka pengelolaan perpustakaan perlu dilakukan audit. Pada perpustakaan ISB Atma Luhur, audit dilakukan dengan menggunakan framework COBIT 4.1. khususnya di domain Acquire and Implement (AI). Domain AI adalah domain yang menilai apakah rencana telah berhasil diperoleh dan diterapkan. Audit sistem informasi perpustakaan ini bertujuan untuk menilai keselarasan rencana dan akuisisi impelentasi sistem untuk meningkatkan layanan perpustakaan. Penelitian ini menggunakan metode wawancara dan angket sebagai media pengumpulan data sumber data primer. Responden yang terlibat adalah kepala perpustakaan dan staf perpustakaan ISB Atma Luhur. Hasil pengolahan data menunjukkan domain AI berada pada angka 2.754 dengan tingkat kematangan 3-Define Process. Dari 7 tujuan pengendalian dalam domain AI, AI4 Anable Operation and Use merupakan tujuan pengendalian tertinggi dengan nilai 3,28. Sedangkan tujuan pengendalian terendah adalah AI2 Memperoleh dan memelihara perangkat lunak aplikasi dengan nilai 2,50.
Kata kunci: acquire and implement COBIT 4.1.; audit sistem informasi; perpustakaan perguruan tinggi.
Abstract:Abstract: The Manual Drawing Laboratory and Computer Laboratory of the Furniture Design Study Program are some of the infrastructures used to support learning and practicum in the Polytechnic of Furniture Industry and Wood…
od Processing. Services at these two laboratories utilize the Laboratory website which can be accessed publicly via the address https://labdesainfurnitur.poltek-furnitur.ac.id/, in which the purpose of developing the website is to simplify the process for stakeholders to access information regarding practicum activities conducted in the laboratories. Ease of access to this information needs to be evaluated, especially related to usability on the website. The evaluation of the laboratory website's usability is performed using the System Usability Scale (SUS) method, which provides a structured approach to measuring the effectiveness and user experience of the website. It is hoped to obtain a representation of the user's experience of the function and appearance of the laboratory website as advice on what features might be developed to improve the services. According to the results of data processing from 44 respondents, the average SUS score was 59.32. Based on this score, the Acceptability Range category is still in the marginal range, meaning there are still several things that need to be corrected or improved so the website can help in the daily operational activities of the laboratory.
Keywords: laboratory; SUS; usability; user; website
Abstrak: Laboratorium Gambar dan Laboratorium Komputer Program Studi Desain Furnitur merupakan sarana penunjang praktikum di Politeknik Industri Furnitur dan Pengolahan Kayu. Pelayanan pada kedua laboratorium ini telah memanfaatkan website yang dapat diakses secara publik melalui alamat https://labdesainfurnitur.poltek-furnitur.ac.id/, pemanfaatan website bertujuan untuk memudahkan para pengguna dalam memperoleh informasi seputar kegiatan praktikum di laboratorium di setiap waktu. Adanya pemanfaatan teknologi informasi tersebut perlu dievaluasi untuk mengetahui kegunaan website bagi para pengguna serta sebagai masukan untuk pengelola laboratorium dalam mengembangkan website di masa mendatang. Evaluasi website laboratorium dilakukan dengan metode System Usability Scale (SUS). Melalui evaluasi kegunaan pada website laboratorium diharapkan diperoleh representasi pengalaman pengguna terhadap fungsi dan tampilan website laboratorium dan diperoleh saran fitur-fitur yang dapat dikembangkan untuk meningkatkan pelayanan di laboratorium. Data yang diperoleh sebanyak 44 responden menghasilkan skor SUS dengan rata-rata 59,32. Berdasarkan skor tersebut, rentang akseptabilitas website masih berada pada rentang marginal, sehingga masih ada beberapa fitur yang perlu ditingkatkan agar website dapat membantu kegiatan operasional laboratorium sehari-hari.
Kata kunci: kegunaan; laboratorium; pengguna; SUS; website
Abstract:Abstract: Software quality analysis is essential to ensure applications are reliable, efficient, and meet user needs. The FURPS+ model (Functionality, Usability, Reliability, Performance, Supportability, plus) provides a…
comprehensive framework for evaluating software quality. This study analyzes the implementation of Software Quality Assurance (SQA) in the SKEK UINSA application, a Learning Management System (LMS) designed to record extracurricular activities of UINSA students. With 100 respondents (lecturers, students, and alumni), the research employs a quantitative approach to examine both functional and non-functional aspects. The results show that functionality and usability aspects scored an average of 71%, reliability 66%, performance 61%, supportability 79%, and additional factors (plus) 64%. Overall, the SKEK UINSA application demonstrates good quality in terms of functionality, ease of use, performance, and flexibility.
Keywords: FURPS+; Reliability; SKEK; Validity; Quantitative Method
Abstrak: Analisis kualitas perangkat lunak penting untuk memastikan aplikasi andal, efisien, dan sesuai kebutuhan pengguna. Model FURPS+ (Functionality, Usability, Reliability, Performance, Supportability, plus) menawarkan kerangka komprehensif untuk evaluasi kualitas perangkat lunak. Penelitian ini menganalisis penerapan Software Quality Assurance (SQA) pada aplikasi SKEK UINSA, aplikasi semacam LMS (Learning Management System) untuk mencatat kegiatan ekstrakurikuler mahasiswa UINSA. Dengan 100 responden (dosen, mahasiswa, dan alumni), penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif untuk mengkaji aspek fungsional dan non-fungsional. Hasilnya, aspek functionality dan usability memiliki persentase rata-rata 71%, reliability 66%, performance 61%, supportability 79%, dan faktor tambahan (plus) 64%. Secara keseluruhan, aplikasi SKEK UINSA menunjukkan kualitas baik dalam fungsi, kemudahan penggunaan, kinerja, dan fleksibilitas.
Kata kunci: FURPS+; Metode Kuantitatif ; SKEK; Validitas; Reliabilitas
Abstract:Abstract: Advances in technology and the internet have an impact on various daily activities, including the teaching and learning process. E-learning facilitates flexible learning without being constrained by space and time…
ime constraints. With e-learning, subject matter can be delivered consistently and more standardly than conventional learning which depends on the conditions of the teacher or instructor. One school in Banjarnegara Regency faced problems with students who had difficulty in learning, especially English. The learning media owned is limited to package books only. Therefore, schools need to have media that can support the learning process to be more optimal. This study aims to design and test UI/UX e-learning designs that suit the needs of the school using the design thinking method. This UI/UX design is expected to be an effective solution to overcome the limitations of learning media and improve the quality of student learning. Before the UI/UX design is implemented into the system, this study also conducts testing of the UI/UX design to assess its feasibility. Testing using the SUS (System Usability Scale) method resulted in a value of 82 with grade B, so it can be concluded that the design developed in this study is feasible to be deployed into the system and further developed.
Keywords: E-learning; design thinking; system usability scale; UI/UX
Abstrak: Kemajuan teknologi dan internet berdampak pada berbagai aktivitas sehari-hari, termasuk proses belajar-mengajar. E-learning memfasilitasi pembelajaran yang fleksibel tanpa terkendala oleh batasan ruang dan waktu. Dengan e-learning, materi pelajaran dapat disampaikan secara konsisten dan lebih standar dibandingkan pembelajaran konvensional yang bergantung pada kondisi guru atau instruktur. Salah satu sekolah di Kabupaten Banjarnegara menghadapi permasalahan dengan peserta didik yang kesulitan dalam pembelajaran, khususnya bahasa Inggris. Media pembelajaran yang dimiliki terbatas hanya pada buku paket saja. Oleh karena itu, sekolah perlu memiliki media yang dapat menunjang proses pembelajaran agar lebih optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menguji desain UI/UX e-learning yang sesuai dengan kebutuhan sekolah tersebut menggunakan metode design thinking. Desain UI/UX ini diharapkan dapat menjadi solusi efektif untuk mengatasi keterbatasan media pembelajaran dan meningkatkan kualitas belajar siswa. Sebelum desain UI/UX diterapkan ke dalam sistem, penelitian ini juga melakukan pengujian terhadap desain UI/UX untuk menilai kelayakannya. Pengujian menggunakan metode SUS (System Usability Scale) menghasilkan nilai 82 dengan grade B, sehingga dapat disimpulkan bahwa desain yang dikembangkan dalam penelitian ini layak untuk dideploy ke dalam sistem dan dikembangkan lebih lanjut.
Kata kunci: E-learning; design thinking; system usability scale; UI/UX
Abstract:Abstract: Schools become educational institutions in supporting the teaching and learning process to increase student potential. In the world of education, determining the best students is still an obstacle that is often…
faced such as subjectivity assessment resulting in diverse mindsets. SMP Negeri 3 Kisaran which is located at Jalan Madong Lubis, Selawan, East Kisaran District, Asahan Regency. The process of determining the overall champion students still relies on conventional assessments by manual means so that it requires a long assessment time, assessment is also subjective, this tends to limit recognition of diverse student potential. The purpose of this study is to design a decision support system application in determining the overall champion students at SMP Negeri 3 Kisaran with specified criteria. The SAW method is used as a weighted summation method of the performance of each alternative across all attributes. The best alternative decision result as the General Champion Student of class IX in the Odd Semester of 2023/2024 at SMP Negeri 3 Kisaran is Naurah Ghaisani Lubis with a score of 0.906. Based on these results, it can help SMP Negeri 3 Kisaran in determining the overall champion students and become a reference in decision making.
Keywords: decision support system; simple addictive weighting; general champion students
Abstrak: Sekolah menjadi institusi pendidikan dalam mendukung proses belajar mengajar untuk meningkatkan potensi siswa. Dalam dunia pendidikan menentukan siswa terbaik masih menjadi kendala yang sering dihadapi seperti penilaian secara subjektivitas mengakibatkan pola pikir yang beragam. SMP Negeri 3 Kisaran yang beralamatkan di Jalan Madong Lubis, Selawan, Kecamatan Kisaran Timur, Kabupaten Asahan. Proses penentuan siswa juara umum masih mengandalkan penilaian konvensional dengan cara manual sehingga membutuhkan waktu penilaian yang cukup lama, penilaian juga bersifat subjektif, hal ini cenderung membatasi pengakuan atas potensi siswa yang beragam. Tujuan penelitian ini untuk merancang aplikasi sistem pendukung keputusan dalam menentukan siswa juara umum di SMP Negeri 3 Kisaran dengan kriteria yang ditentukan. Metode SAW digunakan sebagai metode penjumlahan terbobot dari kinerja setiap alternatif di semua atribut. Hasil keputusan alternatif terbaik sebagai Siswa Juara Umum kelas IX pada Semester Ganjil Tahun 2023/2024 di SMP Negeri 3 Kisaran adalah Naurah Ghaisani Lubis dengan nilai 0.906. Berdasarkan hasil tersebut dapat membantu pihak SMP Negeri 3 Kisaran dalam menentukan siswa juara umum dan menjadi acuan dalam pengambilan keputusan.
Kata Kunci: sistem pendukung keputusan; simple addictive weighting; siswa juara umum
Abstract:Abstract: Recognizing one's interests and talents early on is crucial in guiding an individual toward a prosperous future. While distinct, interests and talents share a close relationship. Interest denotes a genuine attraction…
action to something without external pressure, and when consistently nurtured, it evolves into a skill or talent. Machine learning, specifically utilizing the SVM algorithm with the RBF kernel, can be applied to categorize interests and talents. Prior to SVM modeling, conducting Exploratory Data Analysis (EDA) is imperative for scrutinizing interests and talents. This analysis facilitates the identification of variables, enabling the elimination of missing values and ensuring the selection of appropriate interest and talent variables. The primary objective is to achieve optimal accuracy in modeling the classification of interests and talents. The insights gained from this research contribute to the creation of an application designed for categorizing interests and talents within SDN XYZ school. This application is designed for student use, assisting them in making informed decisions about their future education and career paths
Keywords: exploratory data analysis; interests and talents; machine learning; SVM Algorithm
Abstrak: Mengenali minat dan bakat seseorang sejak dini sangat penting dalam membimbing individu menuju masa depan yang sukses. Meskipun berbeda, minat dan bakat memiliki hubungan yang erat. Minat mengindikasikan ketertarikan yang tulus terhadap sesuatu tanpa tekanan eksternal, dan ketika terus-menerus dibina, berkembang menjadi keterampilan atau bakat. Pembelajaran mesin, khususnya dengan menggunakan algoritma SVM dan kernel RBF, dapat digunakan untuk mengelompokkan minat dan bakat. Sebelum pemodelan SVM, melakukan Analisis Data Eksploratif (EDA) sangat penting untuk mengkaji minat dan bakat. Analisis ini memfasilitasi identifikasi variabel, memungkinkan penghilangan nilai yang hilang, dan memastikan pemilihan variabel minat dan bakat yang tepat. Tujuan utamanya adalah mencapai akurasi optimal dalam pemodelan klasifikasi minat dan bakat. Temuan dari penelitian ini berkontribusi pada pengembangan aplikasi yang ditujukan untuk mengkategorikan minat dan bakat di sekolah SDN XYZ. Aplikasi ini dirancang untuk digunakan oleh siswa, membantu mereka membuat keputusan yang terinformasi mengenai pendidikan dan karier masa depan mereka.
Kata kunci: Algoritma SVM; exploratory data analysis; machine learning; minat dan bakat
Abstract:Abstract: Artificial Intelligence (AI) is currently gaining popularity across various industries, including healthcare, finance, and others. In this study, AI technology is employed to devise an optimal marketing strategy…
y for Code Verse Computer Accessories Store using the K-Means algorithm. As part of machine learning, the K-Means algorithm, categorized under unsupervised learning, is implemented to cluster sales data for computer accessory products over the last three months of 2023. The results of the K-Means analysis identify two main clusters. Cluster one (Cluster 1) comprises products such as Mouse, Keyboard, Monitor, Headset, and Speaker, indicating consistent purchasing patterns and high consumer interest. Recommendations are made to increase stock for Cluster 1. Meanwhile, Cluster two (Cluster 2) consists of Mic products with lower interest, and it is not advisable to increase stock. The implementation of K-Means provides insights into purchasing patterns, enabling Code Verse to develop more effective marketing and inventory management strategies.
Keywords: K-Means algorithm; artificial intelligence; clustering
Abstract: Kecerdasan Buatan (AI) kini meraih popularitas dalam berbagai industri, termasuk sektor kesehatan, keuangan, dan lainnya. Pada penelitian ini, teknologi AI digunakan untuk merancang strategi pemasaran optimal bagi Toko Aksesoris Komputer CodeVerse dengan menggunakan Algoritma K-Means. Sebagai bagian dari machine learning, Algoritma K-Means, yang termasuk dalam kategori unsupervised learning, diimplementasikan untuk mengelompokkan data penjualan produk selama tiga bulan terakhir tahun 2023. Hasil dari analisis K-Means mengidentifikasi dua cluster utama. Cluster pertama (Cluster 1) terdiri dari produk Mouse, Keyboard, Monitor, Headset, dan Speaker, menunjukkan pola pembelian yang konsisten dan tingginya minat konsumen. Rekomendasi untuk menambah stok diberikan. Sementara itu, Cluster kedua (Cluster 2) terdiri dari produk Mic dengan minat lebih rendah, dan tidak disarankan untuk menambah stok. Implementasi K-Means memberikan wawasan tentang pola pembelian, memungkinkan CodeVerse mengembangkan strategi pemasaran dan manajemen persediaan yang lebih efektif.
Keywords: Algoritma k-means; kecerdasan buatan; clustering