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 development of globalization and digitalization requires businesses to not only focus on product quality, but also on the ability to build and maintain long-term relationships with customers. Customer loyalty…
ty has become a strategic asset that influences business sustainability and competitiveness. Handmade Willy, a creative business engaged in the production and sale of handicrafts, faces various problems in customer management, such as difficulties in identifying customer preferences, limitations in ongoing communication, suboptimal customer segmentation, and the absence of a structured system for monitoring customer satisfaction and feedback. These problems have an impact on the ineffectiveness of marketing strategies and the potential decline in customer loyalty. This study aims to optimize customer relationships at Handmade Willy through the application of the Customer Relationship Management (CRM) concept. The research method used is descriptive analysis with a qualitative approach through data collection from observation, interviews, and literature studies. The blackbox testing results show that the system runs smoothly without any obstacles. The implementation of CRM helps Handmade Willy understand customer characteristics and preferences, perform more accurate segmentation, improve communication effectiveness, and systematically monitor customer satisfaction.
Keyword: customer loyalty; customer relationship management; handmade willy.
Abstrak: Perkembangan era globalisasi dan digitalisasi menuntut pelaku usaha untuk tidak hanya berfokus pada kualitas produk, tetapi juga pada kemampuan membangun dan mempertahankan hubungan jangka panjang dengan pelanggan. Loyalitas pelanggan menjadi aset strategis yang berpengaruh terhadap keberlanjutan dan daya saing bisnis. Handmade Willy sebagai usaha kreatif yang bergerak di bidang produksi dan penjualan kerajinan tangan menghadapi berbagai permasalahan dalam pengelolaan pelanggan seperti kesulitan dalam mengidentifikasi preferensi pelanggan, keterbatasan komunikasi berkelanjutan, belum optimalnya segmentasi pelanggan serta belum adanya sistem yang terstruktur untuk memantau kepuasan dan umpan balik pelanggan. Permasalahan tersebut berdampak pada kurang efektifnya strategi pemasaran dan potensi penurunan loyalitas pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan hubungan pelanggan pada Handmade Willy melalui penerapan konsep Customer Relationship Management (CRM). Metode penelitian yang digunakan adalah analisis deskriptif dengan pendekatan kualitatif melalui pengumpulan data observasi, wawancara dan studi literatur. Hasil pengujian blackbox menunjukkan sistem yang dibuat berjalan dengan lancar tanpa ada kendala. Dengan penerapan CRM mampu membantu Handmade Willy dalam memahami karakteristik dan preferensi pelanggan, melakukan segmentasi yang lebih tepat, meningkatkan efektivitas komunikasi serta memantau kepuasan pelanggan secara sistematis.
Kata kunci: customer relationship management; kerajinan tangan willy; loyalitas pelanggan.
Abstract:Abstract: The development of information technology encourages retail businesses to manage customer and transaction data more effectively. However, many small-scale retailers still rely on manual record-keeping, resulting…
g in unintegrated data and limited decision-making support. This study aims to design and implement a web-based Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) system called MySaffana for Saffana Gallery Boutique to optimize customer and transaction data management. The research method includes requirement analysis, system design using UML, implementation using PHP and MySQL, and system testing using black box testing. The results show that the MySaffana system is able to manage customer data, products, transactions, and sales reports in an integrated and efficient manner. System testing indicates that all main features function properly and meet user requirements. Therefore, the developed E-CRM system provides an effective and practical solution for strengthening data-driven decision-making in small-scale retail businesses.
Keywords: boutique; customer data management; customer profiling; E-CRM.
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi mendorong usaha ritel untuk mengelola data pelanggan dan transaksi secara lebih efektif. Namun, banyak usaha ritel skala kecil masih melakukan pencatatan secara manual sehingga data tidak terintegrasi dan kurang optimal dalam mendukung keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) berbasis web bernama MySaffana pada Butik Saffana Gallery yang dapat mengoptimalkan pengelolaan data pelanggan dan transaksi. Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem menggunakan UML, implementasi dengan PHP dan MySQL, serta pengujian menggunakan metode black box testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem MySaffana mampu mengelola data pelanggan, produk, transaksi, dan laporan penjualan secara terintegrasi dan efisien. Pengujian sistem membuktikan seluruh fitur berjalan sesuai fungsi dan kebutuhan pengguna. Dengan demikian, sistem E-CRM berbasis web ini dapat menjadi solusi yang efektif dalam mendukung pengelolaan data dan pengambilan keputusan berbasis data bagi usaha ritel skala kecil.
Kata kunci: butik; E-CRM; profil pelanggan; pengelolaan data pelanggan.
Abstract:Abstract: Tech Kios Laptop Kisaran is a business engaged in selling used laptops with various brands and specifications to meet customer needs. However, the selection process is still conducted manually and relies on subjective…
jective judgment, which may result in less accurate recommendations. This study aims to design and implement a Decision Support System using the MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) method to objectively determine the best used laptop. The criteria applied in this study include brand, screen resolution, laptop size, and battery durability. The system was developed through requirement analysis, system design, implementation, and black-box testing. The results show that the system successfully generates rankings based on MOORA preference values. The highest optimization value of 0.4321 was achieved by Lenovo IdeaPad Slim (A04) and Lenovo ThinkPad (A06), indicating that these two alternatives are the best recommended used laptops. Therefore, the developed system enhances the objectivity, effectiveness, and accuracy of the laptop selection process at Tech Kios Laptop Kisaran.
Keywords: decision support system; MOORA; multi criteria; used laptop; recommendation.
Abstrak: Tech Kios Laptop Kisaran merupakan usaha yang bergerak di bidang penjualan laptop bekas dengan berbagai merek dan spesifikasi untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. Namun, proses pemilihan laptop masih dilakukan secara manual dan bergantung pada penilaian subjektif, sehingga berpotensi menghasilkan rekomendasi yang kurang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) guna menentukan laptop bekas terbaik secara objektif. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini meliputi merek, resolusi layar, ukuran laptop, dan ketahanan daya baterai. Pengembangan sistem dilakukan melalui tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, serta pengujian menggunakan metode black-box. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan peringkat alternatif berdasarkan nilai preferensi MOORA. Nilai optimasi tertinggi sebesar 0,4321 diperoleh oleh Lenovo IdeaPad Slim (A04) dan Lenovo ThinkPad (A06), yang menunjukkan bahwa kedua alternatif tersebut merupakan rekomendasi laptop bekas terbaik. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan objektivitas, efektivitas, dan ketepatan dalam proses pemilihan laptop bekas di Tech Kios Laptop Kisaran.
Kata kunci: laptop bekas; MOORA; multi-kriteria; rekomendasi; sistem pendukung keputusan.
Abstract:Abstract: Academic achievement mapping is an important process in higher education to support effective academic monitoring and guidance. In practice, student grouping is often conducted manually by academic staff using…
simple criteria such as Grade Point Average (GPA) thresholds and subjective judgment, without systematic data analysis. This study aims to apply the Fuzzy C-Means (FCM) clustering algorithm to objectively group students based on their academic achievement levels. The dataset consists of academic records from 179 sixth-semester students of the Computer Science Study Program at Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, where 160 eligible students are processed in the FCM calculation. Three variables are used: cumulative GPA, total completed credits, and the total number of low grades (D/E). The FCM algorithm automatically performs the mapping and groups students into three categories, namely excellent, stable, and at-risk students. Cluster quality is evaluated using the Silhouette Score and Davies–Bouldin Index, showing satisfactory clustering performance. The results indicate that the proposed approach provides a data-driven and objective basis for academic decision support.
Keywords: academic achievement; clustering; fuzzy c-means; student
Abstrak: Pemetaan pencapaian akademik mahasiswa merupakan proses penting dalam pendidikan tinggi untuk mendukung pemantauan dan pembinaan akademik yang tepat sasaran. Dalam praktiknya, pengelompokan mahasiswa masih sering dilakukan secara manual oleh pihak akademik berdasarkan kriteria sederhana, seperti batasan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) dan penilaian subjektif, tanpa analisis data yang sistematis. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Fuzzy C-Means (FCM) untuk mengelompokkan mahasiswa secara objektif berdasarkan tingkat pencapaian akademik. Data penelitian berasal dari 179 mahasiswa semester enam Program Studi Ilmu Komputer Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, dengan 160 mahasiswa memenuhi kriteria dan diproses menggunakan algoritma FCM. Variabel yang digunakan meliputi IPK kumulatif, jumlah SKS yang telah ditempuh, dan total nilai rendah (D/E). Proses pemetaan sepenuhnya dilakukan oleh algoritma FCM dan menghasilkan tiga kategori mahasiswa, yaitu unggul, stabil, dan berisiko. Evaluasi menggunakan Silhouette Score dan Davies–Bouldin Index menunjukkan kualitas pengelompokan yang cukup baik.
Kata kunci: fuzzy c-means; clustering; mahasiswa; pencapaian akademik
Abstract:Abstract: The rapid growth of e-commerce in Indonesia has increased consumer interactions with digital platforms, particularly Lazada, Tokopedia, and Blibli, resulting in a large volume of customer reviews that reflect consumer…
onsumer experiences and perceptions but have not been optimally utilized in business decision-making. The main issue addressed in this study is how to process customer review data to generate meaningful information regarding consumer opinions. This research aims to apply web scraping techniques to collect customer review data and conduct sentiment analysis to identify trends in consumer opinions across the three e-commerce platforms. The dataset consists of 3,000 customer reviews, with 1,000 reviews collected from each platform, covering aspects such as shopping experience, service quality, delivery process, and customer satisfaction. The research methodology includes data collection through web scraping, text preprocessing for data cleaning and normalization, sentiment analysis using machine learning approaches, and visualization of sentiment results. The findings indicate differences in the distribution of positive, negative, and neutral sentiments across platforms, reflecting variations in consumer experiences and service strategies. These results demonstrate that sentiment analysis based on customer reviews can serve as strategic input to improve service quality, business performance, and marketing strategies in Indonesia’s e-commerce sector.
Keywords: customer reviews; digital services; e-commerce; sentiment analysis; web scarping
Abstrak: Pertumbuhan pesat e-commerce di Indonesia meningkatkan interaksi konsumen dengan platform digital, khususnya Lazada, Tokopedia, dan Blibli, yang menghasilkan ulasan pelanggan dalam jumlah besar sebagai cerminan pengalaman dan persepsi konsumen, namun belum dimanfaatkan secara optimal dalam pengambilan keputusan bisnis. Permasalahan utama penelitian ini adalah bagaimana mengolah data ulasan tersebut agar dapat memberikan informasi yang bermakna mengenai opini konsumen. Penelitian ini bertujuan menerapkan web scraping untuk mengumpulkan data ulasan pelanggan serta melakukan analisis sentimen guna mengidentifikasi tren opini konsumen pada ketiga platform e-commerce tersebut. Data yang digunakan berjumlah 3.000 ulasan pelanggan, dengan masing-masing platform diwakili oleh 1.000 ulasan yang mencakup pengalaman berbelanja, kualitas layanan, proses pengiriman, dan tingkat kepuasan pelanggan. Metode penelitian meliputi pengambilan data menggunakan web scraping, pra-pemrosesan teks untuk pembersihan dan normalisasi data, analisis sentimen dengan pendekatan pembelajaran mesin, serta visualisasi hasil sentimen. Hasil penelitian menunjukkan adanya perbedaan distribusi sentimen positif, negatif, dan netral pada setiap platform, yang mencerminkan variasi pengalaman konsumen dan strategi layanan. Temuan ini menunjukkan bahwa analisis sentimen berbasis ulasan pelanggan dapat menjadi masukan strategis untuk meningkatkan kualitas layanan, kinerja bisnis, dan strategi pemasaran e-commerce di Indonesia.
Kata kunci: customer reviews; digital services;e-commerce;sentiment analysis;web scarping
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: 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