Abstract:Abstract: Distributors in the Fast Moving Consumer Goods (FMCG) sector, such as CV. Sahabat Jaya Sukses, face significant challenges in inventory control, particularly related to product expiration and stock discrepancies…
s caused by manual recording. This study aims to design and implement a web-based Supply Chain Management (SCM) system that integrates the flow of goods from suppliers to retailers by applying the First Expired First Out (FEFO) method to minimize financial losses due to expired products. The research methodology employs the Waterfall model, which is selected because of its structured and systematic development stages and its suitability for systems with clear and stable requirements, facilitating effective analysis, design, implementation, and testing processes. The research stages include requirements analysis, system design, implementation, and testing. The results show that the SCM system successfully integrates data across the entire supply chain, automates inventory recording, and effectively prioritizes product distribution based on the nearest expiration dates. Black Box testing confirms that all system functionalities, including FEFO logic, operate properly, thereby improving operational efficiency and data accuracy.
Keywords: supply chain management; FEFO; web-based system; distributor; inventory
controls
Abstrak: Distributor di sektor Fast Moving Consumer Goods (FMCG) seperti CV. Sahabat Jaya Sukses menghadapi tantangan dalam pengendalian persediaan, khususnya terkait produk kedaluwarsa dan selisih stok akibat pencatatan manual. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem Supply Chain Management (SCM) berbasis web yang mengintegrasikan aliran barang dari pemasok hingga pengecer dengan menerapkan metode First Expired First Out (FEFO) untuk meminimalkan kerugian akibat produk kedaluwarsa. Metodologi penelitian menggunakan model Waterfall yang dipilih karena memiliki tahapan pengembangan yang terstruktur, sistematis, dan sesuai dengan kebutuhan sistem yang jelas serta stabil, sehingga memudahkan proses perancangan, implementasi, dan pengujian. Tahapan penelitian meliputi analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, dan pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem SCM berhasil mengintegrasikan data di seluruh rantai pasok, mengotomatisasi pencatatan stok, serta memprioritaskan distribusi barang berdasarkan tanggal kedaluwarsa terdekat. Pengujian Black Box membuktikan bahwa seluruh fungsi sistem, termasuk logika FEFO, berjalan dengan baik sehingga meningkatkan efisiensi operasional dan akurasi data.
Kata kunci: distributor; FEFO; manajemen rantai pasok; pengendalian stok; sistem berbasis web
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: Mental health is an essential aspect of overall well-being, particularly for university students vulnerable to emotional strain. This study aims to identify clusters of student mental health trends using the K-Means…
Means clustering technique. The research involved 60 students from four academic programs at the Faculty of Science and Technology, selected using stratified and cluster sampling techniques. Data were collected using a modified Mental Health Inventory (MHI). The results revealed distinct commonalities among majors: the Statistics program was predominantly defined by the depressed cluster at 53.3%, while Mathematics followed at 40% within the same cluster. In contrast, Biology students predominantly fell under the neu-tral/stable cluster (66.7%), whilst Information Systems students exhibited an even distribution (33.3% per cluster) without a dominant trend. The clustering quality was evaluated using the Silhouette Coefficient, yielding a range of 0.39 to 0.60. Biology (0.60) and Statistics (0.54) exhibited a reasonable structure, but Information Systems (0.39) and Mathematics (0.34) demonstrated a deficient structure. In conclusion, K-Means effectively discerns mental health patterns, providing a data-driven basis for targeted psychological interventions in educational settings.
Keywords: biology; information systems; k-means; mathematics; mental health; silhouette coefficient; statistics
Abstrak: Kesehatan mental merupakan komponen vital dari kesejahteraan total, terutama bagi maha-siswa yang rentan terhadap stres emosional. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kelompok tren kesehatan mental mahasiswa melalui penerapan metode pengelompokan K-Means. Studi ini mencakup 60 mahasiswa dari empat program studi di Fakultas Sains dan Teknologi, yang dipilih melalui metode pengambilan sampel bertingkat dan kelompok. Data dikumpulkan dengan menggunakan Inventaris Kesehatan Mental (MHI) yang dimodifikasi. Temuan menunjukkan kesamaan yang jelas di antara jurusan: program studi Statistika terutama ditandai oleh kelompok depresi (53,3%), diikuti oleh Matematika dengan 40% dalam kelompok depresi. Sebaliknya, mahasiswa Biologi terutama termasuk dalam kelompok netral/stabil (66,7%), sedangkan mahasiswa Sistem Informasi memiliki distribusi yang merata (33,3% per kelompok) tanpa pola yang dominan. Kualitas pengelompokan dinilai dengan Koefisien Sil-houette, menghasilkan rentang 0,39 hingga 0,60. Biologi (0,60) dan Statistika (0,54) memiliki struktur sedang, sedangkan Sistem Informasi (0,39) dan Matematika (0,34) menunjukkan struktur yang buruk. Kesimpulannya, K-Means secara akurat mengidentifikasi tren kesehatan mental, menawarkan landasan berbasis data untuk terapi psikologis yang ditargetkan di ling-kungan pendidikan.
Kata kunci: biologi; kesehatan mental; K-Means; matematika; silhouette coefficient; sistem in-formasi; statistika
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: Conventional semiconductor chip counting at PT Elektronik Indonesia relies on manual weighing, which is prone to human error and inefficiency. This study proposes a desktop-based counting system using a digital…
scanner and image processing. The novelty lies in integrating horizontal-vertical projection with probabilistic Hough transform to robustly detect grid lines, form square cells, and enable accurate unit estimation via average intensity analysis, eliminating the need for reference weighing. Experiments on 15 actual chip images yielded an error rate of 0.009519% and up to 73.674%time efficiency gains compared to the manual method. The system reduces operator dependency, minimizes errors, and accelerates counting, providing a practical machine vision solution for semiconductor production.
Keywords: chip counting; image processing; probabilistic hough transform; grid line detection; time effeciency.
Abstrak: Penghitungan chip semikonduktor konvensional di PT Elektronik Indonesia bergantung pada penimbangan manual, yang rentan terhadap kesalahan manusia dan kurang efisien. Penelitian ini mengusulkan sistem penghitungan berbasis desktop menggunakan scanner digital dan pengolahan citra. Kebaruan terletak pada integrasi proyeksi horizontal-vertikal dengan probabilistic Hough transform untuk mendeteksi garis grid secara kuat, membentuk sel persegi, serta memungkinkan estimasi unit akurat melalui analisis intensitas rata-rata, sehingga menghilangkan kebutuhan penimbangan referensi. Eksperimen pada 15 citra chip aktual menghasilkan tingkat kesalahan 0,009519% dan peningkatan efisiensi waktu hingga 73,674% dibandingkan metode manual. Sistem ini mengurangi ketergantungan operator, meminimalkan kesalahan, dan mempercepat penghitungan, menyediakan solusi machine vision praktis untuk produksi semikonduktor.
Kata kunci: penghitungan chip; pengolahan citra; probabilistic Hough transform; deteksi garis grid; efisiensi waktu.
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 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: Digital banking has brought various innovations in financial services, one of which is Blu Deposito by BCA Digital. However, the adoption rate of digital deposit services is still relatively low compared to digital…
ital payment services. This study aims to identify and analyze the factors that influence customers' intentions and actual behavior in using Blu Deposito with reference to the Technology Acceptance Model (TAM). This study aims to analyze the factors that influence customers' intentions and actual behavior in adopting Blu Deposito using the Technology Acceptance Model (TAM) framework. Data was collected through a Google Form questionnaire from 54 customers at one BCA branch and analyzed using SPSS through validity and reliability tests, descriptive analysis, and multiple regression. The results show that Behavioral Intention (BI)is significantly influenced by Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU), and Attitude Toward Using (ATU), with PEOU as the most dominant factor. In addition, BI has a significant effect on Actual System Use (AU), which confirms the relevance of applying the TAM model in the context of digital deposit products. These findings indicate that ease of use plays a greater role than financial benefits in encouraging users to adopt Blu Deposits. This study contributes to the understanding of digital deposit adoption and provides managerial insights to improve the usability and user engagement of digital banking services.
Keywords: actual system use; attitude toward using; behavioral intention; perceived ease of use; perceived usefulness; technology acceptance model
Abstrak: Perbankan digital telah menghadirkan berbagai inovasi dalam layanan keuangan, salah satunya Blu Deposito oleh BCA Digital. Meskipun demikian, tingkat adopsi terhadap layanan deposito digital masih relatif rendah dibandingkan dengan layanan pembayaran digital. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi niat serta perilaku aktual nasabah dalam menggunakan Blu Deposito dengan mengacu pada kerangka Technology Acceptance Model (TAM). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi niat dan perilaku aktual nasabah dalam mengadopsi Blu Deposito dengan menggunakan kerangka Technology Acceptance Model (TAM). Data dikumpulkan melalui kuesioner Google Form dari 54 nasabah di satu cabang BCA dan dianalisis menggunakan SPSS melalui uji validitas, reliabilitas, analisis deskriptif, dan regresi berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Behavioral Intention (BI) dipengaruhi secara signifikan oleh Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU), dan Attitude Toward Using (ATU), dengan PEOU sebagai faktor paling dominan. Selain itu, BI berpengaruh signifikan terhadap Actual System Use (AU), yang menegaskan relevansi penerapan model TAM pada konteks produk deposito digital. Temuan ini menunjukkan bahwa kemudahan penggunaan memiliki peran lebih besar dibandingkan manfaat finansial dalam mendorong pengguna untuk mengadopsi Blu Deposito. Penelitian ini berkontribusi terhadap pemahaman adopsi deposito digital serta memberikan wawasan manajerial untuk meningkatkan kegunaan dan keterlibatan pengguna pada layanan perbankan digital.
Kata kunci: actual system use; attitude toward using; behavioral intention; perceived ease of use; perceived usefulness; technology acceptance model
Abstract:Abstract: In the era of sensitive health data and frequent cyberattacks, securing electronic medical records (EMR) has become a critical challenge. This study proposes a hybrid encryption framework combining Affine and AES…
ES algorithms with an AI-based key management module to enhance EMR security while maintaining efficiency. A dataset of 1,000 simulated records was evaluated using five cryptographic configurations: Affine-only, AES-only, RSA-only, Affine–AES, and Affine–AES with AI. Performance was measured through encryption/decryption latency and ciphertext size, while security was assessed under brute-force, SQL injection, and phishing simulations. The AI decision tree for key generation was evaluated using accuracy, precision, recall, F1-score, and entropy metrics. Results show that the AI-enhanced hybrid method eliminates brute-force success, introduces only minor latency overhead, and generates high-entropy keys with reliability above 98%. These findings indicate that integrating AI-based dynamic key regeneration into hybrid encryption can improve EMR security while remaining practical for clinical and cloud-based healthcare systems. Future work should involve real clinical datasets and explore post-quantum cryptographic extensions.
Keywords: AI key management; attack resistance; encryption performance; electronic medical records; hybrid encryption
Abstrak: Di era meningkatnya sensitivitas data kesehatan dan maraknya serangan siber, perlindungan Rekam Medis Elektronik (RME) menjadi tantangan penting. Penelitian ini mengusulkan kerangka enkripsi hibrida yang menggabungkan algoritma Affine dan AES dengan modul manajemen kunci berbasis AI untuk meningkatkan keamanan RME tanpa mengorbankan efisiensi. Dataset simulasi berisi 1.000 entri diuji menggunakan lima konfigurasi kriptografi: Affine-only, AES-only, RSA-only, Affine–AES, serta Affine–AES dengan AI. Performa diukur melalui latensi enkripsi/dekripsi dan ukuran ciphertext, sedangkan keamanan dievaluasi melalui simulasi serangan brute force, SQL injection, dan phishing. Model decision tree untuk manajemen kunci dinilai menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, dan entropi. Hasil menunjukkan bahwa metode hibrida dengan AI menghilangkan keberhasilan brute force, menambah overhead latensi yang minimal, serta menghasilkan kunci berentropi tinggi dengan reliabilitas di atas 98%. Temuan ini menunjukkan bahwa regenerasi kunci dinamis berbasis AI dalam skema enkripsi hibrida dapat meningkatkan keamanan RME sekaligus tetap praktis untuk sistem klinis dan layanan kesehatan berbasis cloud. Penelitian selanjutnya disarankan menggunakan dataset klinis nyata dan mengeksplorasi kriptografi pascakuantum.
Kata kunci: enkripsi hibrida; ketahanan serangan; kinerja enkripsi; manajemen kunci berbasis AI; rekam medis elektronik