Abstract:Abstract: The Reading And Interaction Console With Kinetic Intelligence – Braille prototype aims to introduce an innovative educational technology for blind students at SLB Negeri Kota Tanjungbalai. The school, under the…
he authority of the Province of North Sumatra, has 111 students across elementary, junior high, and senior high school levels. SLBN Tanjungbalai is led by Mrs. Resti, S.Pd., supported by 13 teachers and 1 administrative staff member. This media integrates an interactive kinesthetic system, binary Braille sensors, and artificial intelligence (AI) capable of recognizing Braille letter patterns based on tactile input and providing real-time voice feedback. Braille letters are converted into six-dot binary codes (Braille-cell), such as A (100000), B (110000), C (100100), D (100110), up to Z (101011). These binary combinations are detected by tactile sensors or push buttons, then processed by an ESP32S connected to a 2004 LCD with I2C, a DFPlayer Mini, and a speaker to produce the corresponding letter sounds. The socialization activity was conducted at SDLB Negeri Kota Tanjungbalai, involving companion teachers and eight blind students. The activities included device demonstration, usage training, and interactive trials. The results show positive responses from both teachers and students, as the media enhances motivation, accuracy, and speed in learning Braille letters. RICKI-Braille proved to be more interactive and adaptive compared to conventional Braille learning media.
Keywords: Braille; visually impaired; inclusive learning media; assistive technology inclusive education;
Abstrak: Media Reading And Interaction Console With Kinetic Intelligence – Braille versi prototipe bertujuan memperkenalkan inovasi teknologi pendidikan bagi peserta didik tunanetra di SLB Negeri Kota Tanjungbalai. Sekolah yang berada di bawah naungan Provinsi Sumatera Utara ini memiliki 111 siswa dari jenjang SD, SMP, hingga SMA. SLBN Tanjungbalai dipimpin oleh Ibu Resti, S.Pd., dengan dukungan 13 guru dan 1 tenaga tata usaha. Media ini memadukan sistem kinestetik interaktif, sensor Braille biner, dan kecerdasan buatan (AI) yang mampu mengenali pola huruf Braille berdasarkan input titik-titik taktil, kemudian memberikan umpan balik suara secara real-time. Huruf Braille dikonversi menjadi kode biner enam titik (Braille-cell), misalnya A (100000), B (110000), C (100100), D (100110), dan seterusnya hingga Z (101011). Sensor taktil atau push button membaca kombinasi biner tersebut, lalu memprosesnya melalui ESP32S yang terhubung dengan LCD 2004 + I2C, DFPlayer Mini, dan speaker untuk menghasilkan suara huruf yang sesuai. Sosialisasi dilakukan di SDLB Negeri Kota Tanjungbalai dengan melibatkan guru pendamping dan delapan siswa tunanetra. Kegiatan mencakup demonstrasi alat, pelatihan penggunaan, serta uji coba interaktif. Hasilnya, guru dan siswa memberikan respons positif karena media ini meningkatkan motivasi, ketepatan, dan kecepatan belajar huruf Braille. RICKI-Braille terbukti lebih interaktif dan adaptif dibanding media Braille konvensional.
Kata kunci: Braille; tunanetra; media pembelajaran inklusif; teknologi asistif; pembelajaran inklusif
Abstract:Abstract: Digitalization 5.0 has opened wide opportunities for students to build digital-based startups. However, many student startups face challenges in financial management, developing a Minimum Viable Product (MVP),…
and ensuring business sustainability. This program aims to implement Digital Business Incubation as a strategy for developing student digital startups. The methods used include observation, tenant selection, interviews, and intensive mentoring for incubation program participants. As a result of the selection process, 14 businesses were chosen to be incubated, consisting of service-based and product-based ventures. The program is designed to provide entrepreneurship training, financial management workshops, business legality assistance, investor networking opportunities, and technological support. The outcomes of the program indicate that through digital incubation, average 77,91% of the participating students were able to enhance their digital entrepreneurship skills, strengthen their business models, and optimize the potential for business sustainability. Therefore, Digital Business Incubation has proven to be an effective mechanism for fostering the growth of student digital startups that are adaptive, innovative, and competitive in the digital economy era.
Keywords: bussiness digital, enterprise, student, service
Abstrak: Digitalisasi 5.0 telah membuka peluang luas bagi mahasiswa untuk membangun usaha rintisan (startup) berbasis digital. Namun, banyak startup mahasiswa menghadapi tantangan dalam hal pengelolaan keuangan, Minimum Viable Product, dan keberlanjutan usaha. Program ini bertujuan untuk mengimplementasikan program Digital Business Incubation sebagai strategi pengembangan startup digital mahasiswa. Metode yang digunakan meliputi observasi, seleksi tenant, wawancara, serta pendampingan intensif terhadap peserta program inkubasi. Dari hasil seleksi terpilih 14 usaha yang akan diinkubasi yang terdiri dari usaha yang bergerak dibidang jasa dan produk. Program ini dirancang untuk memberikan pembinaan kewirausahaan, pelatihan keuangan, pendampingan legalitas usaha, akses bersama investor, serta dukungan teknologi. Hasil program ini menunjukkan bahwa melalui inkubasi digital, rata rata 77,91% mahasiswa mampu meningkatkan keterampilan wirausaha digital, memperkuat model bisnis, serta mengoptimalkan potensi keberlanjutan usaha. Dengan demikian, Inkubasi bisnis digital terbukti menjadi mekanisme efektif dalam mendorong lahirnya startup digital mahasiswa yang adaptif, inovatif, dan berdaya saing di era ekonomi digital.
Kata kunci: bisnis, mahasiswa, jasa, startup digital
Abstract:Mental health for adolescents is important to recognize and improve adolescents' psychological well-being and resilience. Adolescents with good mental health have adaptive abilities to manage feelings and deal with the challenges…
hallenges of daily life. The results of the initial study in student-managed families found that the majority of families expressed adolescents' vulnerability to mental health problems due to the impact of technological advances. Providing health education is expected to increase adolescents' self-recognition and increase knowledge to improve mental health. The community service method begins with the problem collection stage in the fostered area and continues with providing health education on the characteristics of adolescents/Gen Z and the importance of maintaining mental health at a young age. The results of filling out the questionnaire showed that the majority of adolescents, 73.68%, were in the moderate Psycho-logical Well-Being category and 52.63% were in the moderate Psychological Distress category. It is expected that adolescents can increase self-awareness and improve mental health in overcoming problems in everyday life.
Keywords: adolescents; gen Z; mental health
Abstrak: Kesehatan mental untuk remaja penting untuk mengenali dan meningkatkan kesejahteraan psikologis dan ketahanan remaja. Remaja dengan kesehatan mental yang baik memiliki kemampuan adaptif untuk mengelola perasaan dan menghadapi tantangan kehidupan sehari-hari. Hasil studi awal pada keluarga kelolaan mahasiswa, ditemukan mayoritas keluarga mengutarakan kerentanan remaja pada masalah kesehatan mental akibat dampak kemajuan teknologi. Pemberian edukasi kesehatan diharapkan dapat meningkatkan pengenalan diri remaja dan meningkatkan pengetahuan untuk meningkatkan kesehatan mental. Metode pengabdian masyarakat dimulai dengan tahap pengumpulan masalah pada wilayah binaan dan dilanjutkan dengan pemberian edukasi kesehatan mengenai karakteristik remaja/Gen Z dan pentingnya menjaga kesehatan mental pada usia muda. Hasil pengisian kuesioner diketahui bahwa mayoritas remaja, sebesar 73.68% berada pada kategori Psychological Well-Being tingkat sedang dan 52.63% berada pada tingkat Psychological Distress kategori sedang. Diharapkan remaja dapat meningkatkan kesadaran diri dan meningkatkan kesehatan mental dalam mengatasi masalah dalam kehidupan sehari-hari.
Kata kunci: remaja; gen Z; kesehatan mental
Abstract:Abstract: The advancement of smart agriculture has become a promising solution to increase food productivity and land use efficiency in urban environments. This research aims to develop an Artificial Intelligence (AI)-based…
sed vertical hydroponic farming system integrated with LED grow light technology and catfish aquaponics. The proposed system combines vertical hydroponics and aquaponics to optimize plant growth and water utilization. Internet of Things technology enables real-time environmental monitoring through an Arduino Uno microcontroller integrated with LDR, soil moisture, pH, and NPK sensors. The obtained sensor data is processed using the Mamdani Fuzzy Logic algorithm, which performs fuzzification, rule inference, aggregation, and defuzzification to generate adaptive control decisions for irrigation, nutrient circulation, and LED grow light intensity. This research uses the Research and Development (R&D) method through prototype development and performance evaluation for 30 days using spinach (Amaranthus spp.) and mustard greens (Brassica juncea) as test plants. Experimental results showed that the developed system successfully maintained stable environmental conditions, with soil moisture ranging between 69–72%, a pH value between 6.4 and 6.6, and optimal nutrient availability. Plant growth increased significantly. The integration of IoT, AI and aquaponics improves cultivation efficiency, enabling environmental control as a smart and sustainable solution for urban agriculture.
Keywords: artificial intelligence; aquaponic; hydroponic; LED grow light; vertical farming
Abstract: Kemajuan pertanian cerdas telah menjadi solusi yang menjanjikan untuk meningkatkan produktivitas pangan dan efisiensi penggunaan lahan di lingkungan perkotaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pertanian hidroponik vertikal berbasis Kecerdasan Buatan (AI) yang terintegrasi dengan teknologi lampu tumbuh LED dan aquaponik ikan lele. Sistem yang diusulkan menggabungkan hidroponik vertikal dan aquaponik untuk mengoptimalkan pertumbuhan tanaman dan pemanfaatan air. Teknologi Internet of Things memungkinkan pemantauan lingkungan secara real-time melalui mikrokontroler arduino uno yang terintegrasi dengan sensor LDR, kelembaban tanah, pH, dan NPK. Data sensor yang diperoleh diproses menggunakan algoritma Logika Fuzzy Mamdani, yang melakukan fuzzifikasi, inferensi aturan, agregasi, dan defuzzifikasi untuk menghasilkan keputusan kontrol adaptif untuk irigasi, sirkulasi nutrisi, dan intensitas lampu tumbuh LED. Penelitian ini menggunakan metode Pengembangan (R&D) melalui pengembangan prototipe dan evaluasi kinerja selama 30 hari menggunakan bayam (Amaranthus spp.) dan sawi hijau (Brassica juncea) sebagai tanaman uji. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan berhasil mempertahankan kondisi lingkungan yang stabil, dengan kelembaban tanah berkisar antara 69–72%, nilai pH antara 6,4 dan 6,6, dan ketersediaan nutrisi yang optimal. Pertumbuhan tanaman meningkat secara signifikan. Integrasi IoT, AI dan aquaponik meningkatkan efisiensi budidaya, untuk pengendalian lingkungan sebagai solusi cerdas dan berkelanjutan untuk pertanian perkotaan.
Keywords: aquaponik; kecerdasan buatan; hidroponik; lampu tumbuh LED; pertanian vertikal
Abstract:Abstract: Choosing the right elementary school is a crucial milestone for a child's future. However, the large number of school options in Asahan Regency with diverse criteria such as accreditation, facilities, fees, curriculum,…
riculum, and accessibility often makes it difficult for parents. Decision-making tends to be based on subjective word-of-mouth recommendations, which risks triggering bias. This research aims to develop an adaptive and objective web-based elementary school selection Decision Support System (DSS) framework to minimize such bias. The system is designed using a hybrid model that combines the Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) method as a dynamic criteria weighting engine based on parents' preferences, and the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method to rank ten alternative schools. System testing was conducted through black-box testing functionality and empirical accuracy testing using Spearman Rank Correlation involving 40 respondents. The black-box testing results confirmed that all main system operations ran perfectly with a 100% success rate. Validity testing demonstrated very high accuracy, with a Spearman correlation coefficient of 0.89, demonstrating significant alignment between the system's recommendations and actual choices on the ground. Thus, the SMART-TOPSIS framework has proven reliable as a data-driven approach to helping parents choose the best elementary school.
Keywords: decision support system; elementary school; SMART; TOPSIS
Abstrak: Memilih sekolah dasar yang tepat merupakan tonggak awal krusial bagi masa depan anak. Namun, banyaknya pilihan sekolah di Kabupaten Asahan dengan keberagaman kriteria seperti akreditasi, fasilitas, biaya, kurikulum, dan aksesibilitas sering kali menyulitkan orang tua. Pengambilan keputusan pun cenderung didasarkan pada rekomendasi subjektif dari mulut ke mulut, yang berisiko memicu bias. Penelitian ini bertujuan mengembangkan kerangka kerja Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan sekolah dasar berbasis web yang adaptif dan objektif guna meminimalkan bias tersebut. Sistem dirancang menggunakan model hibrida yang mengombinasikan metode *Simple Multi-Attribute Rating Technique* (SMART) sebagai mesin pembobotan kriteria dinamis sesuai preferensi orang tua, serta metode *Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution* (TOPSIS) untuk memeringkat sepuluh sekolah alternatif. Pengujian sistem dilakukan melalui uji fungsionalitas *black-box testing* dan uji akurasi empiris menggunakan Korelasi Peringkat Spearman dengan melibatkan 40 responden. Hasil *black-box testing* mengonfirmasi seluruh operasi utama sistem berjalan sempurna dengan tingkat keberhasilan 100%. Uji validitas menunjukkan akurasi sangat tinggi dengan koefisien korelasi Spearman sebesar 0,89, membuktikan keselarasan signifikan antara rekomendasi sistem dan pilihan nyata di lapangan. Dengan demikian, kerangka SMART-TOPSIS ini terbukti andal sebagai pendekatan berbasis data untuk membantu orang tua memilih sekolah dasar terbaik.
Kata kunci: sekolah dasar; sistem pendukung keputusan; SMART; TOPSIS
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 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
Abstract:Abstract: In the era of the Internet of Things (IoT), cyber threats are increasingly complex and dynamic, thus demanding an adaptive and intelligent network security system. This study proposes a Convolutional Neural Network…
work (CNN)-based Intrusion Detection System (IDS) implemented through a Federated Learning (FL) approach in a Non-Independent and Identically Distributed (Non-IID) data environment. This approach allows the model to be trained in a distributed manner across multiple IoT devices without having to collect sensitive data to a central server, thereby maintaining data privacy while increasing the efficiency of the training process. The experiment used the CIC IoT 2023 dataset, which represents various modern IoT network traffic patterns. The results show that the proposed CNN–FL model achieves an overall accuracy of 0.99, with excellent performance in detecting various types of network traffic. The model obtains a perfect recall value (1.00) for normal traffic (Benign), as well as a very high F1-score for DDoS (0.99) and DoS (0.99) attacks. Stable and consistent performance across all five federation rounds demonstrates that this approach is a reliable, efficient, and accurate solution for detecting threats in distributed and privacy-preserving IoT networks.
Keywords: cnn; federated_learning; ids; non-iid; ciciot2023
Abstrak: Dalam era Internet of Things (IoT), ancaman siber semakin kompleks dan dinamis, sehingga menuntut sistem keamanan jaringan yang adaptif dan cerdas. Penelitian ini mengusulkan Intrusion Detection System (IDS) berbasis Convolutional Neural Network (CNN) yang diterapkan melalui pendekatan Federated Learning (FL) pada lingkungan data yang bersifat Non-Independent and Identically Distributed (Non-IID). Pendekatan ini memungkinkan model dilatih secara terdistribusi di berbagai perangkat IoT tanpa harus mengumpulkan data sensitif ke server pusat, sehingga mampu menjaga privasi data sekaligus meningkatkan efisiensi proses pelatihan. Eksperimen menggunakan dataset CIC IoT 2023, yang merepresentasikan berbagai pola lalu lintas jaringan IoT modern. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN–FL yang diusulkan mencapai akurasi keseluruhan sebesar 0.99, dengan performa yang sangat baik dalam mendeteksi berbagai jenis lalu lintas jaringan. Model memperoleh nilai recall sempurna (1.00) untuk lalu lintas normal (Benign), serta nilai F1-score yang sangat tinggi untuk serangan DDoS (0.99) dan DoS (0.99). Kinerja yang stabil dan konsisten di seluruh lima putaran federasi membuktikan bahwa pendekatan ini merupakan solusi yang andal, efisien, dan akurat untuk mendeteksi ancaman pada jaringan IoT yang bersifat terdistribusi dan menjaga privasi (privacy-preserving).
Kata kunci: cnn; federated_learning; ids; non-iid; ciciot2023
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: 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.