IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics)
Indonesian Journal of Applied Informatics publishes articles that are of significance in their respective fields whilst also contributing to the discipline of informatics as a whole and its application. Every incoming manuscript will first be examined by the Editorial Board in accordance with sub-fields of research and attention to elements of conformity with the format and guidelines for writing Indonesian Journal of Applied Informatics. Each manuscript is declared eligible by the editor will be returned to the author (if there are repairs) or can be directly issued (if there is no revision required).
An author who publishes in the Indonesian Journal of Applied Informatics (IJAI) agrees to the following terms: Author retains the copyright and grants the the journal the right of first publication of the work simultaneously licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal The author is able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book) with the acknowledgment of its initial publication in this journal. Author is permitted and encouraged to post his/her work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of the published work. Read more about the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 Licence here: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/.
Sistem Pakar Dengan Metode Certainty Factor Untuk Mengetahui Gaya Belajar Anak Usia Dini
Abstrak : Gaya belajar merupakan aspek penting dalam proses pembelajaran, terutama bagi anak usia dini yang berada pada tahap awal perkembangan kognitif. Identifikasi gaya belajar yang tepat dapat membantu pendidik dan orang tua dalam merancang metode pengajaran yang sesuai. Anak usia dini (0 - 6 tahun) masih berada dalam fase perkembangan awal, baik dari segi kognitif, motorik, bahasa, maupun sosial-emosional. Mereka belum mampu mengungkapkan preferensi belajar secara jelas, sehingga sulit untuk mengidentifikasi gaya belajarnya secara tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis, merancang, dan membangun sistem p|ak|ar deng|an metode Cert|ainty F|actor untuk menget|ahui g|ay|a bel|aj|ar |an|ak usi|a dini. Sistem p|ak|ar b|aikny|a dilengk|api deng|an sebu|ah metode y|ang d|ap|at memberi nil|ai kep|asti|an p|ad|a output d|ari sebu|ah sistem, metode y|ang bis|a diter|apk|an d|al|am menghitung sebu|ah nil|ai ketid|akp|asti|an d|ari output sistem s|al|ah s|atuny|a |ad|al|ah metode CF (Cert|ainty F|actor). Deng|an metode CF ini penulis bis|a menentuk|an g|ay|a bel|aj|ar y|ang cocok untuk |an|ak usi|a dini. D|ari h|asil peneliti|an tersebut, metode Cert|ainty F|actor d|ap|at menghitung |at|au menentuk|an tingk|at su|atu nil|ai kep|asti|an d|ari g|ay|a bel|aj|ar |an|ak usi|a dini y|ang did|ap|at mel|alui seor|ang p|ak|ar. Sistem ini juga dapat digunakan sebagai media konsultasi mandiri, tanpa perlu keterlibatan langsung dari ahli psikologi pendidikan, sehingga lebih efisien dari segi waktu dan biaya. Berd|as|ark|an hasil penelitian terhadap salah satu gaya belajar pada anak, diperoleh nilai Certainty Factor (CF) sebagai berikut: gaya belajar visual 94,29%, auditori 94,10%, dan kinestetik 91,25%. ================================================== Abstract : Learning style is an important aspect in the learning process, especially for early childhood who are in the early stages of cognitive development. Identifying the right learning style can help educators and parents in designing appropriate teaching methods. Early childhood (0 - 6 years) is still in the early developmental phase, both in terms of cognitive, motor, language, and social-emotional. They are not yet able to express their learning preferences clearly, making it difficult to identify their learning style precisely. This research aims to analyze, design, and build an expert system with the Certainty Factor method to determine the learning style of early childhood. An expert system should be equipped with a method that can give a certainty value to the output of a system, a method that can be applied in calculating an uncertainty value of system output is the CF (Certainty Factor) method. With this CF method, the author can determine the learning style that is suitable for early childhood. From the results of this study, the Certainty Factor method can calculate or determine the level of a certainty value of an early childhood learning style obtained through an expert. This system can also be used as an independent consultation media, without the need for direct involvement from educational psychology experts, making it more efficient in terms of time and cost. Based on the results of research on one of the learning styles in children, the Certainty Factor (CF) value is obtained as follows: visual learning style 94.29%, auditory 94.10%, and kinesthetic 91.25%.
Copyright (c) 2026 The Author(s) http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Sistem Rekomendasi Penentuan Majelis Hakim Perkara Tingkat Pertama Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) pada Pengadilan Agama Sragen
Abstrak : Penetapan majelis hakim secara manual di Pengadilan Agama Sragen sering kali memerlukan waktu hingga tiga hari dan berisiko menimbulkan ketidakefisienan, terutama ketika jumlah perkara tinggi dan ketua pengadilan berhalangan hadir. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem rekomendasi susunan majelis hakim perkara tingkat pertama dengan metode Support Vector Machine (SVM) untuk memberikan rekomendasi yang lebih cepat dan efisien kepada Ketua Pengadilan Agama Sragen. Sistem dibangun menggunakan pendekatan hybrid, menggabungkan model klasifikasi SVM untuk perkara umum dan rule-based untuk perkara khusus seperti ekonomi syariah dan dispensasi kawin. Dataset yang digunakan terdiri atas 1.428 data perkara dan delapan profil hakim, yang diproses melalui tahap pembersihan teks, ekstraksi kata kunci, transformasi fitur dengan TF-IDF dan one-hot encoding, serta balancing data menggunakan SMOTE. Model dilatih dengan kernel RBF dan divalidasi melalui 5-fold cross-validation. Hasil pengujian menunjukkan model ketua majelis mencapai F1-score 64%, akurasi 63%, presisi 66%, dan recall 63%. Sementara model anggota 2 memperoleh F1-score 56%, dan anggota 1 sebesar 36%. Confusion matrix memperlihatkan bahwa sistem dapat mengenali pola penugasan hakim dominan namun masih kesulitan menangani kelas minoritas. Sistem ini menunjukkan potensi sebagai alat bantu rekomendasi yang mampu meningkatkan efisiensi, akurasi, dan konsistensi dalam penetapan majelis hakim. ================================================= Abstract : Manual assignment of judicial panels at the Sragen Religious Court often takes up to three days and poses a risk of inefficiency, especially when the case load is high and the chief judge is unavailable. This study aims to develop a recommendation system for composing first-instance judicial panels using the Support Vector Machine (SVM) method, in order to provide faster and more efficient recommendations to the Chief Judge of the Sragen Religious Court. The system is built using a hybrid approach, combining an SVM classification model for general cases and a rule-based approach for special cases such as Islamic finance and marriage dispensation. The dataset used consists of 1,428 case records and eight judge profiles, processed through text cleaning, keyword extraction, feature transformation using TF-IDF and one-hot encoding, and class balancing using SMOTE. The model is trained with the RBF kernel and validated using 5-fold cross-validation. Evaluation results show that the model for the chief judge achieved an F1-score of 64%, accuracy of 63%, precision of 66%, and recall of 63%. Meanwhile, the model for member 2 reached an F1-score of 56%, and member 1 only 36%. The confusion matrix reveals that the system can recognize dominant judge assignment patterns, although it still struggles with minority classes. This system demonstrates strong potential as a recommendation tool that can enhance efficiency, accuracy, and consistency in judicial panel assignments.
Perancangan dan Pengembangan Aplikasi Exam System Online dengan Media Camera
Abstrak : Perkembangan teknologi informasi telah mendorong terjadinya transformasi digital di berbagai sektor, termasuk dalam penyelenggaraan evaluasi pembelajaran di bidang pendidikan. Meskipun demikian, implementasi sistem ujian berbasis daring masih menghadapi sejumlah permasalahan, seperti keterbatasan pengawasan, keamanan data, serta efisiensi proses penilaian. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan Smart Exam System (SES) sebagai sistem ujian berbasis web yang terintegrasi, mudah digunakan, dan mampu mendukung proses evaluasi secara efektif. Teknologi camera untuk monitoring dan komunikasi user dan pengawas. Implementasi sistem memanfaatkan framework Laravel, Inertia.js–React, serta basis data MySQL. Pengujian sistem dilakukan melalui dua pendekatan, yaitu Black Box Testing untuk menguji kesesuaian fungsi sistem dengan kebutuhan fungsional, serta Technology Acceptance Model (TAM) untuk mengukur tingkat penerimaan pengguna terhadap sistem. Hasil pengujian Black Box menunjukkan bahwa seluruh fitur utama sistem berjalan sesuai dengan spesifikasi yang dirancang. Sementara itu, hasil pengujian TAM menunjukkan nilai rata-rata keseluruhan sebesar 4,41 yang berada pada kategori sangat baik, yang mengindikasikan bahwa sistem dinilai mudah digunakan, bermanfaat, dan memiliki tingkat penerimaan pengguna yang tinggi. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa Smart Exam System (SES) layak untuk diimplementasikan sebagai solusi sistem ujian daring yang efektif dan dapat diterima dengan baik di lingkungan pendidikan. ================================================== Abstract : The rapid advancement of information technology has driven digital transformation across various sectors, including the implementation of online examination systems in education. However, many existing online examination platforms still face challenges related to supervision limitations, data security, and assessment efficiency. This study aims to design and develop a Smart Exam System (SES) as a web-based examination system that is integrated, user-friendly, and capable of supporting effective evaluation processes. The system was developed using the Agile Scrum methodology with an iterative approach to enable flexibility and continuous improvement. The implementation utilizes the Laravel framework, Inertia.js–React, and a MySQL database. System evaluation was conducted using two approaches: Black Box Testing to verify functional compliance with system requirements, and the Technology Acceptance Model (TAM) to assess user acceptance of the system. The results of Black Box Testing indicate that all core system functionalities operate as intended according to the specified requirements. Meanwhile, the TAM evaluation achieved an overall average score of 4.41, classified as very good, indicating that the system is perceived as easy to use, useful, and well accepted by users. These findings demonstrate that the proposed Smart Exam System (SES) is feasible and suitable for implementation as an effective online examination solution in educational environments.
Rancang Bangun Sistem Presensi Karyawan Lazismu UMG Berbasis Geolocation Menggunakan Metode Waterfall
Abstrak : Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem presensi karyawan Lazismu Universitas Muhammadiyah Gresik (UMG) berbasis geolocation sebagai solusi atas keterbatasan metode manual yang kurang efisien, rawan manipulasi, dan lambat dalam rekapitulasi. Model Waterfall digunakan dalam proses pengembangan sistem, yang terdiri atas tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi program, pengujian fungsional, serta tahap pemeliharaan. Teknologi geolocation diintegrasikan untuk memvalidasi lokasi absensi dalam radius tertentu, sehingga meningkatkan akurasi pencatatan kehadiran. Pengujian black box membuktikan bahwa seluruh fungsi telah sesuai dengan kebutuhan, sementara uji usability menggunakan System Usability Scale (SUS) memperoleh skor rata-rata 87 yang dikategorikan sebagai excellent. Dengan demikian, sistem ini dinilai layak dan efektif digunakan untuk mendukung digitalisasi manajemen kehadiran karyawan di Lazismu UMG. =================================================== Abstract : This study aims to design and develop an employee attendance system for Lazismu Universitas Muhammadiyah Gresik (UMG) based on geolocation as a solution to the limitations of the manual method, which is less efficient, prone to manipulation, and slow in data recapitulation. The system was developed using the Waterfall model, consisting of requirements analysis, system design, program implementation, functional testing, and maintenance stages. Geolocation technology was integrated to validate attendance locations within a specific radius, thereby improving the accuracy of attendance records. Black box testing demonstrated that all functions operated according to requirements, while usability testing using the System Usability Scale (SUS) achieved an average score of 87, categorized as excellent. Therefore, the system is considered feasible and effective to support the digitalization of employee attendance management at Lazismu UMG.
Solusi Virtual Try-On Kacamata Berbasis AI dengan Integrasi Model Deep Learning untuk E-Commerce Fashion
Abstrak : Banyak pengguna menghadapi kesulitan dalam memilih kacamata secara daring karena tidak dapat memastikan apakah model tertentu sesuai dengan bentuk wajah mereka. Masalah ini sering menimbulkan ketidakpuasan pelanggan dan tingginya tingkat pengembalian produk. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan solusi Virtual Try-On kacamata berbasis kecerdasan buatan (AI), yang mengintegrasikan model deep learning untuk menciptakan pengalaman belanja daring yang lebih interaktif dan personal. Sistem bekerja dengan mendeteksi bentuk wajah dari foto yang diunggah pengguna menggunakan model Face Shape Detection yang telah dilatih dan mencapai akurasi hingga 89% kemudian memberikan rekomendasi kacamata yang paling cocok berdasarkan sistem rekomendasi Rule-Based. Setelah pengguna memilih salah satu produk dari daftar tersebut, sistem memanfaatkan AI Nano Banana untuk menggabungkan citra wajah dan produk kacamata secara realistis. Teknologi utama yang digunakan meliputi EfficientNetB2 sebagai model CNN utama, InsightFace untuk deteksi wajah presisi tinggi, dan AdamW sebagai algoritma optimasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini efektif dalam menghasilkan visualisasi try-on yang akurat dan memuaskan, serta berpotensi meningkatkan konversi penjualan di platform e-commerce fashion. ==================================================== Abstract : Many users experience difficulty in selecting eyeglasses online due to the inability to determine whether a particular model suits their facial shape. This issue often results in customer dissatisfaction and high product return rates. This study aims to develop an AI-based virtual try-on solution for eyeglasses by integrating deep learning models to create a more interactive and personalized online shopping experience. The system functions by detecting the user’s face shape from an uploaded photo using a pre-trained Face Shape Detection model that achieves an accuracy of up to 89%, followed by a rule-based recommendation system that suggests the most suitable eyeglass frames. Once the user selects a product from the recommended list, the system utilizes AI Nano Banana to realistically generate a composite image of the user's face wearing the selected eyeglasses. The core technologies implemented include EfficientNetB2 as the primary CNN model for visual feature extraction, InsightFace for high-precision face detection, and AdamW as the optimization algorithm. Experimental results demonstrate that the system effectively generates accurate and realistic try-on visualizations, which are not only satisfactory to users but also have the potential to increase sales conversion rates in fashion e-commerce platforms.
Perbandingan Tingkat Akurasi Algoritma Naïve Bayes, Decision Tree dan Random Forest dalam Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Samsat Digital Nasional
Abstrak : Penelitian ini menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi Signal – Samsat Digital Nasional. Dari total 2.000 ulasan yang terkumpul, setelah melalui tahapan filter data diperoleh 1.743 data yang digunakan untuk analisis. Data tersebut kemudian dipecah menjadi 1.394 data pelatihan (alokasi 80%) dan 349 data pengujian (alokasi 20%). Tiga model klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini meliputi Naïve Bayes, Decision Tree, dan Random Forest. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest memiliki performa terbaik dengan akurasi 92,9% serta keseimbangan tinggi dalam mengenali sentimen positif (f1-score 95,9%) dan negatif (f1-score 73,1%). Naïve Bayes mencapai akurasi 89,4% namun kurang seimbang, sedangkan Decision Tree memperoleh akurasi 86,8% dengan hasil yang lebih stabil dibandingkan Naïve Bayes. Secara keseluruhan, visualisasi data berdasarkan analisis menggunakan kamus lexicon menunjukkan bahwa 82,9% ulasan bersentimen positif dan didominasi oleh rating bintang lima, yang mengindikasikan bahwa pengalaman pengguna terhadap aplikasi Signal – Samsat Digital Nasional tergolong sangat baik. ===================================================== Abstract : This research analyzes user sentiment towards the Signal – National Digital Samsat application. From a total of 2,000 collected reviews, after going through the data filtering stage, 1,743 data were obtained for analysis. The data was then split into 1,394 training data (80% allocation) and 349 testing data (20% allocation). Three classification models used in this study were Naïve Bayes, Decision Tree, and Random Forest. The results showed that Random Forest had the best performance with 92.9% accuracy and high balance in recognizing positive (f1-score 95.9%) and negative (f1-score 73.1%) sentiment. Naïve Bayes achieved 89.4% accuracy but was less balanced, while Decision Tree achieved 86.8% accuracy with more stable results than Naïve Bayes. Overall, data visualization based on analysis using the lexicon dictionary shows that 82.9% of reviews are positive and dominated by five-star ratings, which indicates that the user experience of the Signal – Samsat Digital Nasional application is classified as very good.
Perbandingan Algoritma Machine Learning untuk Klasifikasi Risiko Penyakit Paru Berdasarkan Data Diagnostik Pasien
Abstrak : Penyakit paru-paru termasuk salah satu faktor utama penyebab tingginya angka kematian di seluruh dunia. Kondisi ini terjadi karena penyakit paru-paru sering kali sulit terdeteksi pada tahap awal akibat gejalanya yang tidak spesifik. Perkembangan teknologi machine learning memberikan peluang untuk membantu proses diagnosis secara otomatis dengan memanfaatkan data diagnostik pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan risiko penyakit paru menggunakan berbagai algoritma machine learning pada aplikasi Orange3, serta menentukan model dengan akurasi terbaik. Dataset yang digunakan terdiri dari 5.000 data pasien dengan 18 atribut yang mencakup faktor demografis, gaya hidup, riwayat medis, dan kondisi klinis seperti kadar oksigen, tingkat stres, dan kebiasaan merokok. Lima algoritma diuji, yaitu iDecision Tree, Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbor (kNN), dan Neural Network. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Neural Network menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 89,15%, diikuti oleh Decision Tree (85,12%) dan Naïve Bayes (83,63%). Temuan ini membuktikan bahwa Neural Network lebih unggul dalam mengenali pola kompleks antarvariabel dan mampu memberikan prediksi yang lebih akurat. Dengan demikian, penelitian ini menegaskan potensi penerapan machine learning berbasis data diagnostik non-citra sebagai sistem pendukung keputusan untuk diagnosis dini penyakit paru. ================================================= Abstract : Lung disease is a major contributing factor to high mortality rates worldwide. This is because lung disease is often difficult to detect in its early stages due to its nonspecific symptoms. The development of machine learning technology provides an opportunity to assist the automated diagnosis process by utilizing patient diagnostic data. This study aims to classify the risk of lung disease using various machine learning algorithms in the Orange3 application, and determine the model with the best accuracy. The dataset used consists of 5,000 patient data with 18 attributes covering demographic factors, lifestyle, medical history, and clinical conditions such as oxygen levels, stress levels, and smoking habits. Five algorithms were tested: Decision Tree, Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbor (kNN), and Neural Network. The test results showed that Neural Network produced the highest accuracy value of 89.15%, followed by Decision Tree (85.12%) and Naïve Bayes (83.63%). These findings prove that Neural Network is superior in recognizing complex patterns between variables and is able to provide more accurate predictions. Thus, this study confirms the potential of applying machine learning based on non-image diagnostic data as a decision support system for early diagnosis of lung disease.
Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Audit Mutu Internal Berbasis IAPS 4.0 Menggunakan Algoritma Profile Matching
Abstrak : Audit Mutu Internal (AMI) merupakan salah satu elemen utama dalam Sistem Penjaminan Mutu Internal (SPMI) perguruan tinggi yang bertujuan menjamin penyelenggaraan tridharma sesuai standar mutu. Namun, proses AMI sering menghadapi kendala seperti subjektivitas auditor, keterlambatan pelaporan, dan kurangnya integrasi data digital. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan Audit Mutu Internal berbasis IAPS 4.0 dengan menerapkan algoritma Profile Matching untuk meningkatkan objektivitas dan efisiensi penilaian. Sistem dibangun menggunakan framework CodeIgniter 4 dengan arsitektur Model–View–Controller (MVC) serta basis data MySQL. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model Waterfall, meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian sistem. Pengujian dilakukan melalui black box testing dan validasi hasil perhitungan algoritma dibandingkan dengan hasil audit manual. Hasil menunjukkan bahwa sistem berfungsi dengan baik secara fungsional dan memiliki tingkat akurasi sebesar 94,2% (selisih rata-rata 5,8%) terhadap hasil audit manual. Selain itu, sistem mampu mengurangi waktu pelaksanaan audit hingga 40% dan meningkatkan objektivitas penilaian. Integrasi metode Profile Matching dengan indikator IAPS 4.0 menjadi inovasi baru yang belum diterapkan sebelumnya di konteks Perguruan Tinggi Keagamaan. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi model decision support system berbasis data yang efektif dalam mendukung pelaksanaan AMI secara objektif, efisien, dan terukur. ================================================= Abstract : The Internal Quality Audit (IQA) is a core component of the university’s Internal Quality Assurance System (IQAS), aiming to ensure the implementation of the tridharma complies with national quality standards. However, IQA processes often face issues such as auditor subjectivity, delayed reporting, and lack of integrated digital documentation. This study aims to develop a Decision Support System for Internal Quality Audit based on IAPS 4.0, integrating the Profile Matching algorithm to enhance the objectivity and efficiency of evaluations. The system was developed using the CodeIgniter 4 framework with a Model–View–Controller (MVC) architecture and MySQL database. The research employed a Research and Development (R&D) approach with the Waterfall model, including needs analysis, system design, implementation, and testing. The system was evaluated using black box testing and validated by comparing the algorithmic results with manual audit outcomes. The findings indicate that the system operates effectively with an accuracy level of 94.2% (average deviation of 5.8%) compared to manual audits. It also reduces audit time by up to 40% and minimizes auditor subjectivity. Integrating the Profile Matching method with IAPS 4.0 indicators represents a novel contribution, particularly in the context of Islamic higher education institutions. Therefore, the system serves as a data-driven decision support model that enhances the effectiveness, efficiency, and objectivity of the internal quality audit process.
Analisis Perbandingan Algoritma Decision Tree dengan Random Forest dalam Deteksi Bot DDOS
Abstrak : Tingkat penetrasi internet yang semakin meningkat setiap tahunnya juga berpengaruh pada banyaknya peralihan layanan dari konvensional ke platform internet. Peralihan layanan tersebut terbukti membawa dampak baik, seperti meningkatnya volume penjualan produk. Namun, di sisi lain dengan semakin banyaknya peralihan layanan ke platform internet maka semakin banyak pula celah-celah keamanan yang dapat dieksploitasi, salah satunya serangan bot DDos. Oleh karena itu, diperlukan adanya sistem yang mampu mendeteksi serangan bot DDos dan algoritma yang akan dianalisis dalam penelitian ini adalah Decision Tree dan Random Forest. Penelitian ini akan membandingkan kedua algoritma tersebut untuk menentukan algoritma yang paling optimal dalam mendeteksi serangan bot DDos. Penelitian ini menggunakan dua dataset dalam proses implementasi algoritma, yaitu KDD CUP 1999 dan CICIDS 2017. Ruang lingkup dari perbandingan kedua algoritma meliputi tingkat akurasi dan durasi waktu pemrosesan data. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest unggul tipis dalam hal tingkat akurasi dibandingkan dengan Decision Tree, yaitu 0.9998 untuk Random Forest berbanding 0.9997 untuk Decision Tree. Namun, algoritma Decision Tree unggul jauh dalam hal durasi waktu dibandingkan dengan Random Forest, yaitu 20-30 detik untuk Decision Tree berbanding 210-300 detik untuk Random Forest. Hal tersebut dapat terjadi dikarenakan Random Forest memproses lebih banyak pohon kemungkinan dibandingkan Decision Tree. ============================================= Abstract : The increasing internet penetration each year also affects the shift of services from conventional methods to internet platforms. This shift has proven to bring positive impacts, such as an increase in product sales volume. However, there are increasingly more security vulnerabilities that can be exploited, such as DDoS bot attacks. Therefore, a system that capable to detect bot DDoS attacks is needed. This study compares these two algorithms (Decision Tree and Random Forest) to determine which is the most optimal for detecting bot DDoS attacks. The scope of the comparison includes accuracy levels and data processing time. The results show that Random Forest slightly outperforms Decision Tree in terms of accuracy, with a score of 0.9998 for Random Forest compared to 0.9997 for Decision Tree. However, Decision Tree is significantly superior in processing time compared to Random Forest (20–30 seconds for Decision Tree versus 210–300 seconds for Random Forest). This occurs because Random Forest processes more trees than Decision Tree.
Monitoring Kinerja Virtual Machine pada Lingkungan Google Cloud Platform dengan Notifikasi ke Media Sosial
Abstrak : Virtual Machine (VM) merupakan elemen penting dalam cloud computing karena mendukung fleksibilitas dan efisiensi pengelolaan sumber daya. Namun, lonjakan penggunaan VM dapat menurunkan kinerja jika tidak terdeteksi cepat. Penelitian ini mengembangkan sistem monitoring pada Google Cloud Platform (GCP) dengan Grafana yang terintegrasi Telegram untuk peringatan dini otomatis. Prometheus digunakan sebagai pengumpul metrik, sedangkan Grafana menampilkan visualisasi, berfokus pada pemantauan CPU secara real-time di Google Compute Engine (GCE). Notifikasi dikirim melalui Telegram ketika penggunaan CPU melewati ambang batas. Pengujian menunjukkan rata-rata keterlambatan notifikasi hanya 1 detik, kecuali satu anomali 11 detik. Pada skenario Threshold Validation, terjadi satu alert dengan CPU maksimum 37% dan rata-rata 29%, sedangkan Long Hold menghasilkan tiga alert dengan rata-rata 23,3% sesuai konfigurasi interval. Hasil ini membuktikan sistem mampu memberikan notifikasi hampir real-time, menjaga konsistensi, dan mendukung deteksi dini baik pada beban singkat maupun berkepanjangan di infrastruktur GCP. ==================================================== Abstract : Virtual Machines (VMs) are essential in cloud computing for flexibility and efficient resource management. However, sudden spikes in VM usage can degrade performance if not detected quickly. This study develops a monitoring system on Google Cloud Platform (GCP) using Grafana integrated with Telegram for automated early alerts. Prometheus collects metrics, while Grafana provides visualization, focusing on real-time CPU monitoring in Google Compute Engine (GCE). Alerts are sent via Telegram when CPU usage exceeds a set threshold. Testing shows an average notification delay of 1 second, except for a single 11-second anomaly. In the Threshold Validation scenario, one alert occurred with 37% maximum CPU and 29% average, while the Long Hold scenario produced three alerts with an average of 23.3%, following configured intervals. Results indicate the system delivers near real-time, consistent alerts and supports early detection under both short and sustained load conditions on GCP infrastructure.
Integrasi Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Fuzzy Mamdani pada WebGIS Tawan Narkoba (Studi Kasus : BNNK Cilacap)
Abstrak : Penyalahgunaan narkoba merupakan isu yang sangat serius yang berdampak pada kesehatan, aspek sosial, serta keamanan masyarakat, sehingga diperlukan upaya yang terfokus dalam pencegahannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem informasi berbasis web untuk mengevaluasi tingkat kerawanan narkoba di Kabupaten Cilacap. Data untuk penelitian ini diperoleh melalui wawancara dengan Badan Narkotika Nasional Kabupaten (BNNK) Cilacap dan analisis literatur terkait laporan serta dokumen mengenai narkoba. Sistem ini menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menetapkan bobot prioritas dari indikator–indikator yang mencakup jumlah bandar, pengedar, pengguna, klien sereta kos/THM (Tempat Hiburan Malam), serta menerapkan Fuzzy Mamdani untuk mengatasi ketidakpastian dalam evaluasi kerawanan. sistem yang dinamakan “Tawan Narkoba” dikembangkan dengan menggunakan PHP, framework CodeIgniter 4 (CI4), dan MySQL dengan arsitektur Model-View-Controller (MVC). Fitur utama dari sistem ini mencakup pengelolaan data indikator, otomatisasi perhitungan tingkat kerawanan, serta penyajian hasil dalam bentuk tabel dashboard. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan tingkat kerawanan ke dalam kategori Siaga, Waspada, dan Rawan dengan akurasi 95% jika dibandingkan dengan penilaian dari BNNK. Kontribusi dari penelitian ini adalah penyediaan model evaluasi kerawanan narkoba yang berbasis AHP-Fuzzy Mamdani terintegrasi ke dalam sistem informasi web sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan. ================================================ Abstract : Drug abuse is a serious issue that has significant impacts on public health, social conditions, and community security, thereby requiring focused and systematic prevention efforts. This study aims to develop a web-based information system to evaluate the level of drug vulnerability in Cilacap Regency. The research data were obtained through interviews with the National Narcotics Agency of Cilacap Regency (BNNK Cilacap) and literature analysis of reports and official docuents related to drug abuse. The system employs the Analytical Hierarchy Process (AHP) method to determine the priority weights of indicators, including the number of dealers, distributors, users, client, and boarding houses/night entertainment venues (kos/THM), and applies the Fuzzy Mamdani method to addres uncertainty in vulnerability evaluation. The system, named “Tawan Narkoba”, was developed using PHP, the CodeIgniter 4 (CI4) framework, and MySQL, implementing the Model-View-Controller (MVC) architecture. The main features of the system include indicator data management, automated calculation of vulnerability levels, and visualization of results in the form of tables dashboard. The testing results indicate that the system is able to classify drug vulnerability levels into Alert, Caution, and High-Risk categories with an accuracy 95% when compared with assessments conducted by BNNK Cilacap. The contribution of this research lies in providing an AHP-Fuzzy Mamdani-based drug vulnerability evaluation model integrated into a web-based information system to support decision-making processes.
Mochamad Taufiqurrochman Abdul Aziz Zein
Analisis Komparatif Sentimen Negatif Pengguna Platform E-Commerce Shopee dan Tokopedia selama Periode Diskon
Abstrak : Fenomena potongan harga besar pada platform jual beli online sering kali menimbulkan kekecewaan bagi pengguna karena masalah dalam layanan, harga, dan pengiriman. Studi ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan perasaan pengguna terhadap Shopee dan Tokopedia selama masa promosi dengan cara menggunakan pendekatan machine learning. Data ulasan diambil dari Google Play Store, yang terdiri dari 929 ulasan untuk Shopee dan 1.111 ulasan untuk Tokopedia. Dua algoritma untuk klasifikasi sentimen, yaitu Naive Bayes dan Neural Network, diimplementasikan dan dievaluasi dengan metode validasi silang 10-fold. Temuan yang berasal dari penilaian analitis menunjukkan bahwa model Naive Bayes menunjukkan tingkat akurasi dan presisi tertinggi yaitu 91,0%, sementara Neural Network memperoleh 83,9%. Selain itu, ulasan positif mendominasi sentimen terhadap Shopee (70%), sedangkan Tokopedia lebih banyak diwarnai oleh sentimen negatif (60%). Penemuan ini menandakan bahwa pengguna lebih puas dengan pengalaman diskon di Shopee dan memberikan masukan strategis untuk peningkatan layanan e-commerce. =============================================== Abstract : Large-scale discount events on e-commerce platforms often lead to user disappointment due to issues with service, pricing, and delivery. This study aims to analyze and compare user sentiment towards Shopee and Tokopedia during promotional periods using a machine learning approach. Review data were sourced from the Google Play Store, consisting of 929 reviews for Shopee and 1,111 for Tokopedia. Two algorithms for sentiment classification, namely Naive Bayes and Neural Network, were implemented and evaluated using the 10-fold cross-validation method. Findings from analytical assessments indicate that the Naive Bayes model demonstrates the highest level of accuracy and precision at 91.0%, while the Neural Network obtained 83.9%. Furthermore, positive reviews dominated the sentiment towards Shopee (70%), whereas Tokopedia was largely characterized by negative sentiment (60%). These findings indicate that users are more satisfied with the discount experience on Shopee and provide strategic input for the improvement of e-commerce services.
Sistem Informasi Pengelolaan Operasional dan Keuangan Perusahaan Bus Pada PO Bumexs 99
Abstrak : Perkembangan usaha transportasi yang semakin kompetitif mendorong perusahaan untuk mengoptimalkan proses bisnis secara adaptif, khususnya dalam pengelolaan operasional dan keuangan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi pada PO Bumexs 99 yang sebelumnya masih berjalan manual tanpa pelaporan terintegrasi. Sistem dibangun menggunakan metode agile dengan teknologi Next.js dan Golang, serta dilengkapi fitur manajemen armada, penjadwalan perjalanan, transaksi penyewaan, servis kendaraan, laporan keuangan, dan integrasi Midtrans sebagai payment gateway untuk mendukung pembayaran otomatis. Hasil implementasi menunjukkan sistem dapat berjalan dengan baik dan menyediakan laporan operasional serta keuangan yang membantu pengambilan keputusan manajemen. Pengujian dengan 11 responden juga menunjukkan hasil positif, dengan mayoritas menyatakan Sangat Setuju terhadap aspek fungsionalitas (77,27%), antarmuka (70,91%), keandalan dan kinerja sistem (82,73%), dan aksesibilitas (81,82%). Secara keseluruhan, sistem ini terbukti efektif, terstruktur, dan sesuai kebutuhan perusahaan. =================================================== Abstract : The increasing competitiveness in the transportation business sector drives companies to optimize their business processes adaptively, particularly in operational and financial management. This study aims to develop an information system for PO Bumexs 99, which previously relied on manual processes without integrated reporting. The system was built using the agile method with Next.js and Golang technologies, and equipped with features such as fleet management, trip scheduling, rental transactions, vehicle maintenance, financial reporting, and Midtrans integration as a payment gateway to support automated payments. The implementation results show that the system operates effectively and provides operational and financial reports that support managerial decision-making. Testing with 11 respondents also yielded positive results, with the majority strongly agreeing on functionality (77.27%), interface (70.91%), system reliability and performance (82.73%), and accessibility (81.82%). Overall, the system has proven to be effective, well-structured, and aligned with the company’s needs.
Pemodelan Prediktif Emisi CO2 Kendaraan Kanada: Studi Komparatif Neural Network dan Support Vector Machine
Abstrak : Sektor transportasi merupakan penyumbang emisi karbon dioksida (CO2) terbesar yang memperparah perubahan iklim. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediktif yang akurat untuk memperkirakan emisi CO2 kendaraan dengan memanfaatkan pendekatan pembelajaran mesin. Dataset yang digunakan adalah data emisi kendaraan Kanada dari Kaggle. Metode yang diterapkan adalah Support Vector Machine (SVM) dan Neural Network untuk menganalisis pola kompleks dari berbagai parameter teknis kendaraan, seperti ukuran mesin, jumlah silinder, dan jenis transmisi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Neural Network secara konsisten unggul dibandingkan SVM dengan tingkat akurasi prediksi melebihi 90% dan nilai F1-score mencapai 0,831 untuk model SVM serta 0,954 untuk model Neural Network, yang menunjukkan kinerja klasifikasi yang kuat dan konsisten. Neural Network juga terbukti lebih baik dalam menangkap hubungan non-linier antara karakteristik kendaraan dan emisi CO2. Keberhasilan model ini membuka peluang pengembangan model prediktif yang lebih canggih serta dapat menjadi dasar bagi pembuat kebijakan dalam merancang regulasi emisi yang lebih akurat dan berbasis data. ===================================================== Abstract : The transportation sector is the largest contributor to carbon dioxide (CO2) emissions that exacerbate climate change. This research aims to develop an accurate predictive model to estimate vehicle CO2 emissions by utilizing a machine learning approach. The dataset used is Canadian vehicle emissions data from Kaggle. The methods applied are Support Vector Machine (SVM) and Neural Network to analyze complex patterns of various vehicle technical parameters, such as engine size, number of cylinders, and transmission type. The results showed that the Neural Network consistently excelled over SVM with a prediction accuracy rate exceeding 90% and an F1-score value of 0.831 for the SVM model and 0.954 for the Neural Network model, indicating a strong and consistent classification performance. Neural networks have also been shown to be better at capturing the non-linear relationship between vehicle characteristics and CO2 emissions. The success of this model opens up opportunities for the development of more sophisticated predictive models and can serve as a basis for policymakers to design more accurate and data-driven emissions regulations.
Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Klasterisasi Pola Kehadiran Pegawai
Abstrak : Analisis pola kehadiran pegawai merupakan langkah penting dalam memahami karakteristik perilaku waktu kehadiran di lingkungan kerja. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola kehadiran pegawai berdasarkan data absensi pegawai menggunakan algoritma K-Means clustering. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pra-pemrosesan data, klasterisasi, evaluasi dan visualisasi. Data absensi selama tiga bulan diolah melalui tahap pembersihan, diskretisasi, pembentukan, pembuatan atribut baru dan normalisasi untuk memastikan kualitas data. Proses klasterisasi dilakukan dengan jumlah 3 klaster bedasarkan hasil metode elbow. Evaluasi model menggunakan metode Davies–Bouldin Index (DBI) menghasilkan nilai sebesar 0,743. Hasil klasterisasi kemudian divisualisasikan menggunakan Power BI untuk mempermudah interpretasi pola kehadiran. Berdasarkan hasil tersebut, diperoleh 3 pola waktu kehadiran utama yaitu waktu kehadiran baik, cukup, dan kurang yang menggambarkan perbedaan karakteristik waktu kehadiran pegawai secara lebih jelas. Hasil penelitian ini memberikan pemahaman menyeluruh mengenai pola waktu kehadiran pegawai yang dapat dijadikan dasar untuk analisis lebih lanjut, seperti evaluasi kinerja dan kedisplinan. ==================================================== Abstract : Analysis of employee attendance patterns is an important step in understanding the characteristics of attendance behavior in the work environment. This study aims to analyze employee attendance patterns based on attendance data using the K-Means clustering algorithm. The research stages include data collection, data pre-processing, clustering, evaluation and visualization. Attendance data for 3 months is processed through the stages of cleaning, discretion, creation of new attributes and normalization to ensure data quality. The clustering process was carried out with a total of 3 clusters based on the results of the elbow method. The model evaluation using the Davies–Bouldin Index (DBI) method yielded a value of 0.743. The clustering results are then visualized using Power BI to make it easier to interpret attendance patterns. Based on these results, 3 main attendance time patterns were obtained, namely good, sufficient, and poor attendance time which depicts the differences in the characteristics of employee attendance time more clearly. The results of this study provide a comprehensive understanding of the pattern of employee attendance time which can be used as a basis for further analysis, such as performance and discipline evaluation.
Sistem Identifikasi Jenis Tumbuhan Mangrove Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Abstrak : Mangrove merupakan tumbuhan pesisir yang berperan penting dalam menjaga keseimbangan ekosistem. Penelitian ini bertujuan membangun sistem identifikasi jenis tumbuhan mangrove berbasis citra daun dengan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk memudahkan dalam mengidentifikasi jenis mangrove. Dataset yang digunakan terdiri dari 810 citra daun mangrove, masing-masing 270 citra untuk tiga kelas: Acanthus Ilicifolius, Rhizophora Apiculata, dan Sonneratia Alba. Proses pelatihan model CNN dilakukan untuk mengenali pola dan karakteristik visual daun. Pengujian dilakukan menggunakan 81 data uji dengan dua skenario pengujian, yaitu tanpa menggunakan kamera Raspberry Pi dan dengan integrasi kamera Raspberry Pi. Hasil pengujian tanpa kamera Raspberry Pi mendapatkan akurasi 88%, sedangkan menggunakan kamera Raspberry Pi mencapai 96%. Peningkatan akurasi sebesar 8% membuktikan bahwa penerapan sistem pada perangkat keras Raspberry Pi mampu meningkatkan kinerja identifikasi. Selain itu, sistem dapat beroperasi secara portabel tanpa memerlukan koneksi internet, sehingga berpotensi untuk mengidentifikasi mangrove secara mudah di lapangan. ================================================= Abstract : Mangroves are coastal plants that play an important role in maintaining ecosystem balance. This study aims to build a mangrove plant species identification system based on leaf images using the Convolutional Neural Network (CNN) method to facilitate the identification of mangrove species. The dataset used consists of 810 mangrove leaf images, 270 images each for three classes: Acanthus Ilicifolius, Rhizophora Apiculata, and Sonneratia Alba. The CNN model training process was carried out to recognize leaf patterns and visual characteristics. Testing was carried out using 81 test data with two test scenarios, namely without using a Raspberry Pi camera and with Raspberry Pi camera integration. The test results without a Raspberry Pi camera achieved 88% accuracy, while using a Raspberry Pi camera reached 96%. The 8% increase in accuracy proves that the implementation of the system on Raspberry Pi hardware is able to improve identification performance. In addition, the system can operate portable without requiring an internet connection, thus having the potential to easily identify mangroves in the field.
Penerapan Metode Logistic Regression dalam Sistem Prediksi Risiko Stunting Anak Berbasis Web
Abstrak : Stunting merupakan masalah gizi kronis yang berdampak signifikan terhadap pertumbuhan dan perkembangan anak, khususnya pada periode 1000 hari pertama kehidupan. Penelitian ini mengembangkan sistem berbasis web untuk memprediksi risiko stunting pada anak menggunakan metode Logistic Regression. Dataset mencakup fitur seperti jenis kelamin, usia, berat dan panjang lahir, berat badan, panjang badan, serta status konsumsi ASI. Data diproses melalui tahapan cleaning dan preprocessing sebelum pelatihan model. Logistic Regression dipilih karena kemampuannya melakukan klasifikasi biner, yaitu stunting atau tidak. Penilaian model dilakukan dengan memanfaatkan metrik accuracy, precision, recall, dan AUC. Hasil eksperimen menunjukkan model mencapai accuracy 69,9%, precision 78,4%, recall 85,4%, dan AUC 0,94, sehingga dapat digunakan sebagai alat bantu untuk deteksi dini stunting. Sistem berbasis web ini memudahkan akses bagi tenaga kesehatan dan orang tua untuk memantau status gizi anak dan memberikan rekomendasi intervensi yang tepat. Temuan ini menunjukkan bahwa penerapan Logistic Regression efektif dalam mendukung pencegahan stunting secara lebih terarah. ================================================ Abstract : Stunting is a chronic nutritional problem that significantly affects children's growth and development, particularly during the first 1,000 days of life. This study develops a web-based system to predict the risk of stunting in children using the Logistic Regression method. The dataset includes features such as gender, age, birth weight and length, body weight and length, and breastfeeding status. The data were processed through cleaning and preprocessing stages before model training. Logistic Regression was chosen for its ability to perform binary classification, i.e., stunted or not stunted. The model was evaluated using accuracy, precision, recall, and AUC metrics. Experimental results show that the model achieved accuracy of 69.9%, precision of 78.4%, recall of 85.4%, and AUC of 0.94, indicating its potential as a tool for early detection of stunting. This web-based system facilitates access for healthcare workers and parents to monitor children's nutritional status and provide appropriate intervention recommendations. The findings demonstrate that Logistic Regression is effective in supporting more targeted stunting prevention efforts.
Sistem Monitoring Lingkungan Berbasis IoT pada Aplikasi Smart Farming Berbasis Arduino Menggunakan Protokol MQTT
Abstrak : Meskipun sumber daya pertaniannya melimpah, Indonesia masih berjuang untuk mencapai swasembada pangan. Indonesia masih bergantung pada impor untuk beberapa bahan pangan, yang menunjukkan produktivitas pertanian nasional belum optimal. Tantangan utama meliputi terbatasnya akses petani terhadap informasi, ketergantungan pada metode konvensional yang tidak efisien, dan kurangnya pemanfaatan teknologi modern di lapangan. Penelitian ini mengatasi kendala tersebut dengan merancang dan menguji sistem pemantauan lingkungan berbasis Internet of Things (IoT) untuk mendukung pertanian cerdas. Sistem ini memanfaatkan empat sensor utama, yaitu sensor DHT11, Soil Moisture Hygrometer, LDR, serta sensor curah hujan. Data sensor dikumpulkan oleh Arduino Uno, disimpan di MicroSD Card, dan dikirimkan ke NodeMCU ESP8266 untuk diteruskan ke broker MQTT HiveMQ. Data sensor divisualisasikan secara real-time pada dashboard web yang dilengkapi sistem notifikasi ambang batas. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor DHT11 stabil dalam mengukur suhu (30–32 °C) dan sensitif terhadap kelembaban (76–92 %), Soil Moisture Hygrometer mampu membedakan kondisi tanah dari kering hingga jenuh, LDR menunjukkan variasi nilai sesuai intensitas cahaya (47–667), dan sensor hujan efektif mendeteksi kondisi basah maupun kering (620–846). Sistem ini berhasil memantau kondisi lingkungan pertanian secara real-time, memberikan notifikasi ketika parameter melewati ambang batas, dan mendukung pengambilan keputusan dalam pengelolaan pertanian cerdas dan berkelanjutan. ================================================ Abstract : Indonesia, despite abundant agricultural resources, continues to face challenges in achieving food self-sufficiency. Reliance on imports highlights suboptimal national productivity. Key obstacles include farmers’ limited access to information, dependence on inefficient conventional methods, and underutilization of modern technology. This research addresses these issues by designing and testing an Internet of Things (IoT)-based environmental monitoring system to support smart agriculture. The system employs four sensors: DHT11, Soil Moisture Hygrometer, LDR, and a rainfall sensor. Data from these sensors is collected by an Arduino Uno, stored on a MicroSD Card, and transmitted via NodeMCU ESP8266 to the HiveMQ MQTT broker . A web dashboard visualizes the data in real-time and provides threshold-based notifications. Test results show the DHT11 sensor is stable in measuring temperature (30–32°C) and sensitive to humidity (76–92%). The Soil Moisture Hygrometer effectively distinguishes soil conditions from dry to saturated. The LDR records variations in light intensity (47–667), while the rainfall sensor reliably detects wet and dry states (620–846). Overall, the system successfully monitors agricultural environmental conditions in real-time, issues alerts when parameters exceed thresholds, and supports informed decision-making for smart, sustainable agricultural management.
Pengenalan Karakter Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Metode Optical Character Recognition (OCR)
Abstrak : Artikel penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi akurasi sistem Optical Character Recognition (OCR) menggunakan metode YOLO V5 digunakan dalam pengenalan karakter plat nomor kendaraan dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti kondisi fisik plat, pencahayaan, dan jarak pengambilan gambar. Melalui analisis terhadap 14 data plat nomor, ditemukan bahwa plat dalam kondisi baik menunjukkan akurasi tinggi, mencapai 100% dalam banyak kasus, sedangkan plat yang cacat mengalami penurunan akurasi yang signifikan, dengan nilai terendah mencapai 0%. Penelitian menggunakan 5632 gambar plat motor dengan wana kuning, merah, putih, hitam dan hijau. Hasil pengujian juga mengindikasikan bahwa pencahayaan yang baik, terutama pada siang hari, sangat mendukung keberhasilan deteksi, sementara kondisi malam cenderung menurunkan akurasi, khususnya untuk plat yang cacat. Jarak pengambilan gambar juga berpengaruh, di mana jarak yang lebih jauh meningkatkan kemungkinan kesalahan dalam pembacaan karakter. Dari analisis ini, disarankan agar sistem OCR dapat dikembangkan lebih lanjut melalui peningkatan perangkat, penambahan fitur, dan pelatihan yang lebih mendalam dengan kumpulan data yang bervariasi. ================================================ Abstract : This research article aims to evaluate the accuracy of the Optical Character Recognition (OCR) system using the YOLO V5 method used in vehicle license plate character recognition by considering factors such as the physical condition of the plate, lighting, and shooting distance. Through an analysis of 14 license plate data, it was found that plates in good condition showed high accuracy, reaching 100% in most cases, while defective plates experienced a significant decrease in accuracy, with the lowest value reaching 0%. The study used 5632 images of motorcycle license plates with yellow, red, white, black and green colors. The test results also indicated that good lighting, especially during the day, greatly supports successful detection, while night conditions tend to decrease accuracy, especially for defective plates. The shooting distance also has an effect, where a longer distance increases the possibility of errors in character reading. From this analysis, it is suggested that the OCR system can be further developed through device improvements, additional features, and more in-depth training with varied data sets.
Perancangan Sistem Informasi Yayasan Kurnia Asih Jombang untuk Transparansi Pengelolaan Donasi dengan Metode Waterfall
Abstrak : Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi pengelolaan donasi berbasis web pada Yayasan Kurnia Asih Jombang guna meningkatkan efisiensi, akurasi, dan transparansi dalam pengelolaan dana. Metode pengembangan yang digunakan adalah Waterfall, yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan studi dokumentasi. Sistem dikembangkan menggunakan PHP, MySQL, HTML, CSS, Bootstrap, dan JavaScript, dengan fitur utama berupa manajemen donatur, pencatatan donasi, publikasi program, serta laporan keuangan otomatis. Pengujian fungsional dengan Black Box Testing menunjukkan seluruh fitur berjalan sesuai spesifikasi. Uji usability menggunakan System Usability Scale (SUS) memperoleh skor rata-rata 80,5, yang berada pada kategori “Baik” dan di atas standar kelayakan (68). Hasil ini menunjukkan bahwa sistem mudah digunakan, relevan dengan kebutuhan pengguna, serta mampu meningkatkan kepercayaan donatur melalui penyediaan informasi yang cepat dan akurat. ================================================== Abstract : This study aims to design and develop a web-based donation management information system for the Kurnia Asih Foundation in Jombang to improve efficiency, accuracy, and transparency in fund management. The development method used is the Waterfall model, which includes requirement analysis, system design, implementation, testing, and maintenance. Data were collected through observation, interviews, and documentation studies. The system was developed using PHP, MySQL, HTML, CSS, Bootstrap, and JavaScript, featuring donor management, donation recording, program publication, and automated financial reporting. Functional testing using Black Box Testing confirmed that all features operated according to specifications. Usability testing with the System Usability Scale (SUS) produced an average score of 80.5, classified as “Good” and above the acceptability threshold (68). These results indicate that the system is easy to use, relevant to user needs, and capable of enhancing donor trust by providing fast and accurate information.
Design and Implementation of SDN Firewall Using Pox Controller and Open vSwitch
Abstrak : Perkembangan Software-Defined Networking (SDN) menghadirkan paradigma baru dalam pengelolaan jaringan melalui pemisahan antara control plane dan data plane, yang memungkinkan penerapan mekanisme keamanan jaringan secara terpusat dan terprogram. Salah satu mekanisme keamanan penting dalam SDN adalah Firewall berbasis flow rules. Penelitian ini mengimplementasikan Firewall berbasis SDN dengan memanfaatkan POX Controller sebagai control plane dan Open vSwitch (OvS) sebagai data plane. Evaluasi dilakukan melalui skenario pengujian konektivitas yang melibatkan komunikasi antara controller, OvS, dan beberapa host dalam jaringan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh skenario berjalan sesuai dengan aturan Firewall yang dirancang. Secara kuantitatif, mekanisme pemfilteran trafik berbasis IP Address mencapai tingkat keberhasilan 100%, ditunjukkan oleh keberhasilan pemblokiran akses dan tetap terjaganya konektivitas pada jalur yang diperbolehkan. Hasil ini membuktikan bahwa integrasi POX Controller dan OvS efektif digunakan sebagai Firewall sederhana berbasis SDN serta berpotensi dikembangkan untuk mekanisme keamanan yang lebih kompleks. ================================================== Abstract : The development of Software-Defined Networking (SDN) introduces a new paradigm in network management by separating the control plane from the data plane, enabling centralized and programmable network security mechanisms. One essential security mechanism in SDN is a firewall based on flow rules. This study implements an SDN-based firewall using the POX Controller as the control plane and Open vSwitch (OvS) as the data plane. The system is evaluated through connectivity testing scenarios involving communication between the controller, OvS, and multiple hosts. Experimental results show that all test scenarios operate according to the defined firewall rules. Quantitatively, the IP address–based traffic filtering mechanism achieves a 100% success rate, as indicated by successful blocking of unauthorized access while maintaining permitted network connectivity. These results demonstrate that the integration of POX Controller and OvS is effective as a simple SDN-based firewall and has the potential to be extended to support more advanced network security mechanisms.