Abstract:Abstract: This research is motivated by the problem of building material inventory management at Jaqfar Building Store, which is still done manually and based on subjective estimates. This often results in inaccuracies in…
n determining stock levels, either in the form of overstock or understock, which hinders operational effectiveness. The purpose of this study is to apply the Multiple Linear Regression method to analyze the relationship between incoming stock (X1) and outgoing stock (X2) variables with the ending stock variable (Y) to produce an optimal inventory prediction model. The research methodology used includes collecting historical transaction data for building materials such as cement, ceramics, zinc, plywood, and iron. This web-based prediction system was developed using the PHP programming language and a MySQL database. The analysis results show that the resulting regression model can provide a mathematical picture of future inventory patterns based on historical data. Implementation of this system is expected to assist the management of Jaqfar Building Materials Store in making strategic decisions regarding purchasing and sales in a more measured and efficient manner.
Keyword: building materials; data mining; inventory; multiple linear regression
Abstrak: Penelitian ini dilatarbelakangi oleh permasalahan pengelolaan persediaan bahan bangunan di Toko Bangunan Jaqfar yang masih dilakukan secara manual dan berdasarkan perkiraan subjektif. Hal ini menyebabkan sering terjadinya ketidaktepatan dalam menentukan jumlah stok, baik berupa kelebihan barang (overstock) maupun kekurangan barang (understock) yang menghambat efektivitas operasional. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode Multiple Linear Regression (Regresi Linear Berganda) untuk menganalisis hubungan antara variabel stok masuk (X1) dan stok keluar (X2) terhadap variabel stok akhir (Y) guna menghasilkan model prediksi persediaan yang optimal. Metodologi penelitian yang digunakan mencakup pengumpulan data historis transaksi bahan bangunan seperti semen, keramik, seng, triplek, dan besi. Sistem prediksi ini dikembangkan berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil analisis menunjukkan bahwa model regresi yang dihasilkan mampu memberikan gambaran matematis mengenai pola persediaan di masa mendatang berdasarkan data historis. Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu manajemen Toko Bangunan Jaqfar dalam mengambil keputusan strategis terkait pembelian dan penjualan secara lebih terukur serta efisien.
Kata kunci: bahan bangunan; data mining; persediaan; regresi linear berganda
Abstract:Abstract: Storage media is an inseparable tool in everyday life. With storage media, users can store important data, both personal and workplace. In addition, in many cases, Indonesian law uses storage media as evidence.…
The Electronic Information and Transactions Law (UU ITE) regulates how the provision of digital evidence can be strong evidence in court. This study examines the forensics of digital evidence on storage media with four test scenarios. Digital forensic processing uses forensic processes based on the National Institute of Standards and Technology (NIST) guidelines. This study produces an analysis in which evidence processed with scenarios 1 and 4 is valid digital evidence to be submitted to court, while evidence 2 and 3 is invalid evidence. The results of this digital evidence can be used for investigations under the ITE law.
Keywords: autopssy; digital forensics; storage media; FTK Imager.
Abstrak: Media Penyimpanan merupakan alat yang tak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari. Dengan Media Penyimpanan, pengguna dapat menyimpan data penting, baik pribadi maupun tempat kerja. Selain itu, dalam banyak kasus, hukum Indonesia menggunakan Media Penyimpanan sebagai alat bukti. Undang-Undang Informasi dan Transaksi Elektronik (UU ITE) mengatur bagaimana penyediaan alat bukti digital menjadi alat bukti yang kuat di pengadilan. Penelitian ini mengkaji forensik terhadap alat bukti digital pada Media Penyimpanan dengan empat skenario pengujian. Pemrosesan forensik digital menggunakan proses forensik berdasarkan panduan National Institute of Standards and Technology (NIST). Penelitian ini menghasilkan analisis di mana alat bukti yang diproses dengan skenario 1 dan 4 merupakan alat bukti digital yang sah untuk diajukan ke pengadilan, sedangkan alat bukti 2 dan 3 merupakan alat bukti yang tidak sah. Hasil dari barang bukti digital ini, dapat digunakan untuk penyelidikan didalam undang-undang ITE.
Kata kunci: otopsi; forensik digital; media penyimpanan; FTK Imager
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: 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: Understanding students’ emotional conditions is important for evaluating engagement and learning atmosphere in classroom environments. However, conventional evaluation methods are often subjective and difficult…
lt to apply in real time. Therefore, this study proposes a real-time multi-face emotion detection system designed for classroom learning environments. The system integrates a CNN-based Tiny Face Detector for multi-scale face localization with a convolutional neural network to classify seven facial emotions: angry, disgust, fear, happy, sad, surprise, and neutral. Experimental evaluation was conducted using classroom video data under varying lighting conditions, face orientations, partial occlusions, and different numbers of detected faces per frame. The proposed system achieves stable real-time performance with processing speeds ranging from 10–20 FPS, depending on face density. The results show higher recognition performance for expressive emotions, while subtle emotions remain more challenging. Overall classification accuracy reaches above 80% when emotion predictions are aggregated across multiple faces and time windows. These results indicate that the proposed system is suitable for objective analysis of emotional dynamics in classroom environments and supports the deployment of lightweight emotion-aware monitoring systems for educational applications.
Keywords: classroom monitoring; convolutional neural network; facial emotion recognition; multi-face detection; tiny face detector.
Abstrak: Pemahaman terhadap kondisi emosional mahasiswa penting untuk mengevaluasi keterlibatan dan suasana pembelajaran di kelas. Namun, metode evaluasi konvensional umumnya bersifat subjektif dan sulit diterapkan secara real-time. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan sistem deteksi emosi multi-wajah secara real-time yang dirancang untuk lingkungan pembelajaran di kelas. Sistem mengintegrasikan Tiny Face Detector berbasis CNN untuk pelokalan wajah multi-skala dengan jaringan saraf konvolusional untuk mengklasifikasikan tujuh emosi wajah, yaitu marah, jijik, takut, senang, sedih, terkejut, dan netral. Evaluasi eksperimen dilakukan menggunakan data video kelas dengan variasi kondisi pencahayaan, orientasi wajah, oklusi parsial, serta jumlah wajah yang berbeda dalam satu frame. Sistem menunjukkan kinerja real-time yang stabil dengan kecepatan pemrosesan antara 10–20 FPS, bergantung pada kepadatan wajah. Hasil pengujian menunjukkan kinerja yang lebih baik pada emosi ekspresif, sementara emosi dengan ciri halus lebih menantang untuk dikenali. Akurasi klasifikasi keseluruhan mencapai di atas 80% ketika hasil emosi diagregasi berdasarkan banyak wajah dan interval waktu. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan berpotensi digunakan untuk analisis objektif dinamika emosi di kelas serta mendukung pemantauan lingkungan pembelajaran berbasis kecerdasan buatan.
Kata kunci: pengenalan emosi wajah; deteksi multi-wajah; Tiny Face Detector; jaringan saraf konvolusional; pemantauan kelas.
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: Obesity is an escalating global health concern, with unhealthy lifestyle patterns contributing significantly to its development. This study aims to evaluate and compare three clustering techniques for categorizing…
ing lifestyle patterns and obesity-related factors: K-Means, Agglomerative Clustering, and Gaussian Mixture Model (GMM). The data used in this study is sourced from the Food Nutrition dataset, which includes variables such as dietary habits, physical activity, and socio-economic status. The three clustering methods were assessed using evaluation metrics such as Silhouette Score, Davies-Bouldin Index (DBI), and Calinski-Harabasz Index (CHI). The findings revealed that K-Means exhibited the best performance in terms of cluster separation with a Silhouette Score of 0.5559, while GMM showed better flexibility in handling more complex data. Although Agglomerative Clustering produced acceptable results, it had a higher overlap between clusters compared to the other methods. This study offers valuable insights into selecting the most appropriate clustering technique based on the data characteristics.
Keywords: agglomerative; clustering; GMM; k-means; lifestyle patterns; obesity
Abstrak: Obesitas menjadi masalah kesehatan yang semakin meningkat di seluruh dunia, dengan pola hidup yang tidak sehat berperan besar dalam perkembangannya. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tiga metode clustering dalam mengelompokkan pola gaya hidup dan faktor yang memengaruhi obesitas, yaitu K-Means, Agglomerative Clustering, dan Gaussian Mixture Model (GMM). Data yang digunakan diperoleh dari dataset Food Nutrition yang mencakup informasi terkait pola makan, aktivitas fisik, serta faktor sosial-ekonomi. Ketiga metode tersebut diuji dengan menggunakan beberapa metrik evaluasi, seperti Silhouette Score, Davies-Bouldin Index (DBI), dan Calinski-Harabasz Index (CHI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-Means memiliki kinerja terbaik dalam hal pemisahan klaster, dengan nilai Silhouette Score sebesar 0.5559, sementara GMM lebih fleksibel dalam menangani data yang lebih kompleks. Meskipun Agglomerative Clustering memberikan hasil yang dapat diterima, tumpang tindih antar klaster lebih besar dibandingkan dengan kedua metode lainnya. Penelitian ini memberikan pemahaman yang lebih baik mengenai pemilihan metode clustering yang tepat berdasarkan karakteristik data yang digunakan.
Kata kunci: agglomerative; clustering; GMM; k-means; obesitas; pola gaya hidup
Abstract:Abstract: The rapid expansion of digital learning environments has increased students’ reliance on Learning Management Systems (LMS), including SPOT UPI. However, limited studies have examined the platform’s overall user…
user experience across all User Experience Questionnaire (UEQ) dimensions. This study aims to evaluate the user experience (UX) of SPOT UPI, identify its strengths and weaknesses, and provide recommendations for system improvement. A quantitative-dominant mixed-method design was applied, involving 81 student respondents for the UEQ survey and two participants for follow-up semi-structured interviews selected through purposive sampling. The UEQ data were analyzed to generate mean scores for six UX dimensions, while interview data were thematically analyzed to support the interpretation of quantitative findings. The results indicate that Perspicuity (1.05) and Efficiency (0.78) achieved the highest scores, reflecting adequate clarity and functionality. In Contrast, Stimulation (0.50) and Novelty (-0.15) were the lowest, indicating limited engagement and innovation. Overall, pragmatic quality (0.84) outperformed hedonic quality (0.17), suggesting that users value functionality more than enjoyment. In conclusion, SPOT UPI is generally usable but lacks aesthetic appeal, emotional engagement, and innovative features, highlighting the need for interface redesign and performance optimization to enhance the overall learning experience.
Keywords: learning management system; user experience; user experience questionnaire
Abstrak: Perkembangan pembelajaran digital membuat mahasiswa semakin bergantung pada Learning Management System (LMS), termasuk SPOT UPI. Meski digunakan secara luas, evaluasi pengalaman pengguna secara komprehensif berdasarkan seluruh dimensi User Experience Questionnaire (UEQ) masih belum banyak dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi user experience (UX) pada SPOT UPI, mengidentifikasi keunggulan dan kelemahannya, serta memberikan rekomendasi perbaikan sistem. Penelitian menggunakan desain penelitian mixed-method dominan kuantitatif, melibatkan 81 responden pada survei UEQ dan dua partisipan pada wawancara semi-terstruktur yang dipilih melalui purposive sampling. Data UEQ dianalisis untuk memperoleh nilai rata-rata pada enam dimensi UX, sedangkan data wawancara dianalisis secara tematik untuk memperkaya interpretasi temuan kuantitatif. Hasil menunjukkan bahwa Perspicuity (1,05) dan Efficiency (0,78) menjadi dimensi dengan skor tertinggi, mencerminkan bahwa SPOT UPI mudah dipahami dan cukup membantu dalam menyelesaikan tugas. Sebaliknya, Stimulation (0,50) dan Novelty (-0,15) memperoleh skor terendah, menandakan rendahnya tingkat keterlibatan dan inovasi yang dirasakan pengguna. Secara keseluruhan, pragmatic quality (0,84) lebih tinggi dibandingkan hedonic quality (0,17), menunjukkan bahwa pengguna lebih mengutamakan aspek fungsional daripada kenyamanan emosional. Temuan tersebut mengindikasikan bahwa SPOT UPI sudah layak digunakan secara fungsional, tetapi masih memerlukan peningkatan pada interface, pengalaman visual, dan fitur inovatif agar dapat memberikan pengalaman belajar digital yang lebih menarik dan optimal.
Kata kunci: learning management system; pengalaman pengguna; user experience questionnaire
Abstract:Abstract: Asthma is a chronic respiratory disease that affects millions of people worldwide, making early detection crucial to prevent complications. This study aims to compare the performance of the Decision Tree and Random…
ndom Forest algorithms in classifying asthma based on clinical symptom data. The data were processed through feature selection and model training stages, then evaluated using accuracy, precision, recall, and F1-score.The experimental analysis revealed that the Random Forest algorithm surpassed the Decision Tree in all metrics, achieving 95.19% accuracy, 90.43% precision, 95.00% recall, and 93.00% F1-score. In contrast, the Decision Tree obtained 89.14% accuracy, 90.60% precision, 88.70% recall, and 89.70% F1-score. These results suggest that Random Forest is more robust and dependable, especially in managing complex and imbalanced medical datasets.
Keywords: asthma detection; decision tree; random forest; machine learning.
Abstrak: Asma merupakan penyakit pernapasan kronis yang memengaruhi jutaan orang di seluruh dunia sehingga deteksi dini sangat penting untuk mencegah komplikasi. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja algoritma Decision Tree dan Random Forest dalam mengklasifikasikan asma berdasarkan data gejala klinis. Data diproses melalui tahapan seleksi fitur dan pelatihan model, kemudian dievaluasi menggunakan akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest memberikan performa terbaik dengan akurasi 90.43%, presisi 95.00%, recall 95.00%, dan F1-score 93.00%. Sebaliknya, Decision Tree memperoleh akurasi 89.14%, presisi 90.60%, recall 88.70%, dan F1-score 89.70%. Hasil ini menunjukkan bahwa Random Forest lebih kuat dan dapat diandalkan, terutama dalam mengelola kumpulan data medis yang kompleks dan tidak seimbang.
Kata kunci: deteksi asma; decision tree; random forest; pembelajaran mesin.