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/.
Perancangan Game 3D Revenge of Lembu Suro Dengan Metode Finate State Machine Berbasis Desktop
Abstrak : Industri game modern berkembang pesat dan menjadi salah satu sektor hiburan terpopuler. Game berbasis cerita tradisional lokal, seperti legenda Lembu Suro dari Jawa Timur, menawarkan media yang efektif untuk melestarikan budaya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang game 3D berbasis desktop yang mengangkat cerita Lembu Suro dengan menggunakan metode Finite State Machine (FSM). FSM dipilih karena kemampuannya untuk memetakan perilaku dinamis dan logis pada karakter non-pemain (NPC). Hasil pengujian menunjukkan responsivitas kontrol yang sangat baik dengan rata-rata waktu respons sebesar 124 ms, sementara tingkat kepuasan pemain berada pada rata-rata skor 8 dari 10, mencakup aspek kontrol, gameplay, dan tingkat kesulitan. Game ini tidak hanya menghadirkan pengalaman bermain yang interaktif, tetapi juga berkontribusi dalam pelestarian budaya lokal melalui representasi visual dan naratif cerita rakyat Jawa Timur, sekaligus menawarkan inovasi teknologi melalui implementasi FSM untuk perilaku adaptif NPC. =================================================== Abstract : The modern gaming industry is developing rapidly and has become one of the most popular entertainment sectors. Games based on local traditional stories, such as the Lembu Suro legend from East Java, offer an effective medium for preserving culture. This research aims to design a desktop-based 3D game that tells the story of Lembu Suro using the Finite State Machine (FSM) method. FSM was chosen for its ability to map dynamic and logical behavior to non-player characters (NPCs). Test results show excellent control responsiveness with an average response time of 124 ms, while the level of player satisfaction is at an average score of 8 out of 10, covering aspects of control, gameplay and difficulty level. This game not only provides an interactive gaming experience, but also contributes to the preservation of local culture through visual representations and narratives of East Javanese folklore, as well as offering technological innovation through the implementation of FSM for NPC adaptive behavior.
Copyright (c) 2025 The Author(s) http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Sentimen Potensi Gempa Megathrust di Indonesia Menggunakan Random Forest
Abstrak : Pada bulan Agustus tepatnya di tahun 2024, berita mengenai adanya potensi gempa megathrust di Indonesia membuat kalangan warga internet heboh salah satunya di media sosial X. Hal ini menimbulkan kekhawatiran dan adanya perbedaan sudut pandang dalam menanggapi berita ini di kalangan masyarakat terlebih para pengguna media sosial. Dikarenakan Indonesia sendiri memiliki 13 zona subduksi yang tersebar di beberapa wilayah. Zona subduksi sendiri merupakan pertemuan antar lempeng besar yang saling bertubrukan dan dapat mengakibatkan gempa megathrust. Akan tetapi, terdapat dua zona yang hangat diperbincangkan, yaitu Megathrust Mentawai-Siberut dan Selat Sunda. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi reaksi masyarakat online dalam menanggapi isu megathrust. Pendekatan yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah metode Random Forest, yang dikenal mampu menangani data yang besar dan akurasi yang dihasilkan tinggi. Tahapan pengolahan data meliputi pembersihan teks (cleaning), case folding, normalisasi, tokenisasi, penghapusan stopword, stemming, serta adanya evaluasi model. Data yang digunakan untuk melakukan pelatihan dan pengujian berasal dari tweet dengan kata kunci megathrust. Hasil pengujian menggunakan data latih sebanyak 136 data dan menghasilkan nilai recall 84.38%, precision sebesar 71.05%, dan accuracy sebesar 63.24% dalam mengklasifikasikan sentimen netral. Penelitian ini diharapkan dapat membantu lembaga pemerintahan dan organisasi sadar bencana memahami persepsi masyarakat di dunia maya. Dengan wawasan ini, lembaga terkait dapat lebih efektif dalam merancang strategi komunikasi, penyuluhan, serta mitigasi risiko, sehingga mendukung peningkatan kesiapsiagaan bencana di Indonesia. =================================================== Abstract : In August, in 2024, news of a potential megathrust earthquake in Indonesia caused a stir among internet citizens, including on social media X. This caused concern and different perspectives on this news among the public, especially social media users. This caused concern and different points of view in responding to this news among the public, especially social media users. Indonesia itself has 13 subduction zones spread across several regions. The subduction zone itself is a meeting between large plates that collide with each other and can cause megathrust earthquakes. However, there are two zones that are hotly discussed, namely the Mentawai-Siberut Megathrust and the Sunda Strait. This study aims to evaluate the reaction of online communities in responding to the megathrust issue. The approach that will be used in this research is the Random Forest method, which is known to be able to handle large data and high accuracy. Data processing stages include text cleaning, case folding, normalization, tokenization, stopword removal, stemming, and model evaluation. The data used to conduct training and testing comes from tweets with megathrust keywords. The test results used 136 training data and produced a recall value of 84.38%, precision of 71.05%, and accuracy of 63.24% in classifying neutral sentiment. This research is expected to help government agencies and disaster awareness organizations understand public perception in cyberspace. With this insight, related institutions can be more effective in designing communication strategies, counseling, and risk mitigation, thus supporting the improvement of disaster preparedness in Indonesia
Sistem Peramalan Penjualan Laptop Menggunakan Metode Weighted Moving Average (Studi Kasus Toko Markas Laptop)
Abstrak : Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah solusi teknologi informasi inovatif berupa sistem peramalan penjualan Laptop pada Toko Markas Laptop dengan menggunakan metode Weighted Moving Average berbasis website, sistem ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas proses peramalan penjualan, sehingga pemilik usaha dapat memantau penjualan dengan lebih mudah dan akurat. Melalui penerapan metode weighted moving average, peramalan penjualan dilakukan dengan memberikan bobot yang lebih besar pada data penjualan terbaru, sehingga hasil prediksi menjadi lebih sensitif terhadap tren terbaru yang diharapkan mampu mendukung pengelolaan usaha. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa aplikasi berbasis web ini memiliki Tingkat akurasi baik karena memiliki nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 28%, menunjukkan bahwa metode Weighted Moving Average dapat memberikan prediksi yang cukup andal untuk membantu pengambilan keputusan strategis terkait pengelolaan stok dan perencanaan penjualan. =================================================== Abstract : This study aims to develop an innovative information technology solution in the form of a Laptop sales forecasting system at the Laptop Markas Shop using the website-based Weighted Moving Average method, this system is designed to improve the efficiency and effectiveness of the sales forecasting process, so that business owners can monitor sales more easily and accurately. Through the application of the weighted moving average method, sales forecasting is carried out by giving greater weight to the latest sales data, so that the prediction results become more sensitive to the latest trends which are expected to support business management. The results of this study show that this web-based application has a good level of accuracy because it has a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 28%, indicating that the Weighted Moving Average method can provide predictions that are reliable enough to help make strategic decisions related to stock management and sales planning.
Penggunaan Metode Logistic Regression Untuk Analisis Sentimen Pembangunan Ibu Kota Nusantara Pada Media Sosial
Abstrak : Indonesia, sebagai negara kepulauan terbesar, menghadapi tantangan pemerataan pembangunan, salah satunya dengan memindahkan ibu kota ke Ibu Kota Nusantara (IKN) di Kalimantan Timur. Proyek ini bertujuan untuk mengatasi masalah di Jakarta, namun ada kekhawatiran mengenai dampaknya terhadap ekonomi dan politik. Twitter menjadi platform utama untuk menganalisis opini masyarakat mengenai pemindahan ibu kota. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap pembangunan Ibu Kota Nusantara (IKN) menggunakan metode Logistic Regression, yang mengklasifikasikan opini menjadi positif, negatif, atau netral. Dengan menganalisis tweet yang terkait, penelitian ini menemukan bahwa mayoritas sentimen adalah negatif. Model yang digunakan berhasil mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi yang baik pada data pelatihan, meskipun hasil pada data pengujian menunjukkan tantangan lebih lanjut. Temuan ini memberikan wawasan tentang bagaimana masyarakat memandang rencana pemindahan ibu kota dan dapat membantu dalam pengambilan keputusan kebijakan. =================================================== Abstract : Indonesia, as the largest archipelagic country, faces the challenge of equitable development, one of which is the relocation of the capital city to Ibu Kota Nusantara (IKN) in East Kalimantan. This project aims to address issues in Jakarta, but there are concerns about its impact on the economy and politics. Twitter has become the main platform for analyzing public opinion regarding the capital city relocation. This study aims to analyze public sentiment toward Ibu Kota Nusantara (IKN) using the Logistic Regression method, which classifies opinions into positive, negative, or neutral. By analyzing related tweets, the study found that the majority of sentiments were negative. The model used was able to classify sentiments with good accuracy on training data, although the results on testing data showed further challenges. These findings provide insights into how the public perceives the capital relocation plan and can assist in policy decision-making
Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Laptop Berbasis Forward Chaining Dan Certainty Factor
Abstrak : Penelitian ini bertujuan mendiagnosa kerusakan laptop dengan menggunakan sistem pakar berbasis web yang menggabungkan metode Forward Chaining dan Certainty Factor. Ketika laptop mengalami kerusakan perangkat keras, laptop sering kali tidak dapat digunakan dan memerlukan perbaikan. Karena proses diagnosis teknisi terkadang membutuhkan waktu yang lama untuk menentukan diagnosis kerusakan, maka diperlukan sebuah sistem yang dapat membantu dalam mendeteksi kerusakan. Teknisi dapat menilai seberapa yakin mereka terhadap temuan diagnosis kerusakan komponen laptop dengan menggunakan metode Forward Chaining untuk memproses diagnosis dan Certainty Factor untuk menghasilkan tingkat kepastian diagnosis. Berdasarkan hasil implementasi dan pengujian, sistem ini memperoleh hasil pengujian metode validasi selisih hasil kurang dari 1% , dapat diartikan sistem aplikasi berhasil menerapkan metode forward chaining dan certainty factor diagnosa kerusakan laptop dengan hasil selisih validasi yang kecil kurang dari 1%. Dengan demikian, sistem pakar ini tidak hanya membantu teknisi mempercepat proses identifikasi kerusakan laptop, tetapi juga memberikan tingkat presentase pada kerusakan yang terdiagnosis. ===================================================== Abstract : This research aims to diagnose laptop damage using a web-based expert system that combines the Forward Chaining and Certainty Factor methods. When a laptop experiences hardware damage, it is often unusable and requires repair. Because the technician's diagnosis process sometimes takes a long time to determine the diagnosis of damage, a system is needed that can assist in detecting damage. Technicians can assess how confident they are in the findings of the diagnosis of laptop component damage by using the Forward Chaining method to process the diagnosis and the Certainty Factor to generate the level of certainty of the diagnosis. Based on the results of implementation and testing, this system obtained a validation method test result difference of less than 1%, which means that the application system successfully applies the forward chaining method and certainty factor to diagnose laptop damage with the results of a small validation difference of less than 1%. Thus, this expert system not only helps technicians speed up the process of identifying laptop damage, but also provides a percentage level on diagnosed damage.
Implementasi Haar Cascade Untuk Deteksi Kendaraan Bermotor Pada Pemantauan Lalu Lintas Kota Malang
Abstrak : Pemantauan lalu lintas di kota besar seperti Kota Malang semakin penting untuk mendukung ketertiban dan analisis jalan raya. Meskipun infrastruktur CCTV telah tersedia, teknologi deteksi kendaraan secara otomatis masih terbatas. Penelitian ini mengimplementasikan metode Haar Cascade untuk deteksi kendaraan bermotor pada rekaman CCTV guna meningkatkan akurasi dan efektivitas pemantauan lalu lintas. Evaluasi kinerja sistem dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, F1 score, serta pengujian blackbox untuk mengukur keandalan fungsi sistem. Hasil menunjukkan performa deteksi terbaik pada pagi hari, dengan akurasi 94.84%, presisi 84.21%, recall 100%, dan F1 score 91.43% untuk mobil, serta akurasi 93.81%, presisi 92.45%, recall 94.23%, dan F1 score 93.33% untuk motor. Namun, performa menurun pada malam hari, dengan akurasi 88.89% dan F1 score 71.43% untuk mobil, serta akurasi 46.15% dan F1 score 63.64% untuk motor. Pengujian blackbox menunjukkan bahwa setiap fungsi sistem berjalan sesuai dengan yang diharapkan tanpa ditemukan error dalam pengoperasian fitur utama. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode Haar Cascade efektif untuk deteksi kendaraan di siang hari, namun membutuhkan peningkatan untuk kondisi pencahayaan rendah. ================================================= Abstract : Traffic monitoring in major cities like Malang has become increasingly important to support order and road analysis. Although CCTV infrastructure is available, the technology for automatic vehicle detection remains limited. This study implements the Haar Cascade method for motor vehicle detection on CCTV recordings to improve the accuracy and effectiveness of traffic monitoring. The system's performance evaluation was conducted using metrics such as accuracy, precision, recall, F1 score, and blackbox testing to assess system reliability. The results show the best detection performance in the morning, with an accuracy of 94.84%, precision of 84.21%, recall of 100%, and an F1 score of 91.43% for cars, and an accuracy of 93.81%, precision of 92.45%, recall of 94.23%, and an F1 score of 93.33% for motorcycles. However, performance decreased at night, with an accuracy of 88.89% and an F1 score of 71.43% for cars, and an accuracy of 46.15% and an F1 score of 63.64% for motorcycles. Blackbox testing shows that all system functions operate as expected without any errors in the main features. This study demonstrates that the Haar Cascade method is effective for vehicle detection during the day but requires improvement for low-light conditions.
Implementasi Algoritma Genetika untuk Penjadwalan Praktikum Laboratorium
Abstrak : Penjadwalan praktikum laboratorium untuk membagi asisten sebagai pengajar dan pendamping berdasarkan ketersediaannya masih dilakukan secara manual menggunakan microsoft excel sehingga rawan terjadi kesalahan dan memerlukan waktu yang lebih. Sistem penjadwalan algoritma genetika dibuat guna membantu proses penjadwalan agar lebih efisien. Proses penjadwalan praktikum menggunakan algoritma genetika dengan kriteria asisten harus dijadwalkan sebagai pengajar maupun pendamping dalam keadaan tersedia. Dalam penelitian ini, parameter-parameter yang digunakan yaitu ukuran populasi sebanyak 20 individu dalam 50 generasi, serta nilai probabilitas crossover yang digunakan 0.8 dan probabilitas mutasi sebesar 0.1 yang mana menghasilkan nilai fitness 0.5 pada generasi terakhir. Nilai fitness ini merepresentasikan tingkat optimalitas solusi, di mana semakin tinggi nilai fitness, semakin sedikit pelanggaran terhadap kriteria penjadwalan. Dalam penelitian ini, nilai fitness 0.5 menunjukkan bahwa hanya terdapat 1 pelanggaran dari total 18 penempatan, sehingga menghasilkan nilai akurasi penjadwalan sebesar 94.44%. ================================================== Abstract : Scheduling laboratory practicals to divide assistants as teachers and assistants based on availability is still done manually using Microsoft Excel so it is prone to errors and requires more time. The genetic algorithm scheduling system was created to help the scheduling process become more efficient. The practicum scheduling process uses a genetic algorithm with the criteria that assistants must be scheduled as teachers or assistants when available. In this research, the parameters used are a population size of 20 individuals in 50 generations, as well as a crossover probability value of 0.8 and a mutation probability of 0.1, which produces a fitness value of 0.5 in the last generation. This fitness value represents the level of optimality of the solution, where the higher the fitness value, the fewer violations of the scheduling criteria. In this research, a fitness value of 0.5 indicates that there was only 1 violation out of a total of 18 placements, resulting in a scheduling accuracy value of 94.44%
Implementasi Convolutional Neural Network (CNN) untuk Face Recognition pada Sistem Presensi Kehadiran
Abstrak : Sistem presensi merupakan elemen penting dalam memastikan kehadiran, terutama di lingkungan pendidikan dan pekerjaan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem presensi berbasis face recognition menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengatasi kelemahan presensi manual yang rentan terhadap kecurangan, seperti di Prodi Teknik Informatika ITN Malang. Model CNN dilatih dengan deep learning menggunakan dataset wajah mahasiswa untuk mengenali pola unik fitur wajah. Hasilnya, model mencapai training accuracy sebesar 97%, validation accuracy sebesar 90%, dan pengujian mencapai accuracy 93%. Sistem ini meningkatkan efisiensi absensi dan akurasi identifikasi hingga 93%, sekaligus mengurangi potensi kecurangan.CNN terbukti andal dalam mendukung presensi berbasis teknologi dengan pengelolaan lebih praktis. Kendati demikian, performa model masih dapat ditingkatkan melalui pengayaan dataset dan optimasi model. Sistem ini berpotensi besar meningkatkan keandalan dan keamanan proses presensi, menjadi solusi inovatif dalam pengelolaan kehadiran di era digital. ===================================================== Abstract : The attendance system is a crucial element in ensuring presence, especially in educational and workplace settings. This study aims to develop a face recognition-based attendance system using the Convolutional Neural Network (CNN) method to address the weaknesses of manual attendance prone to fraud, as observed in the Informatics Engineering Study Program at ITN Malang. The CNN model was trained using deep learning techniques with a student face dataset to recognize unique facial features. The results show the model achieved a training accuracy of 97%, validation accuracy of 90%, and testing accuracy of 93%. This system improves attendance efficiency and identification accuracy by 93%, while reducing the potential for fraud. CNN has proven reliable in supporting technology-based attendance with more practical management. However, the model’s performance can still be improved through dataset enrichment and optimization. This system holds significant potential to enhance the reliability and security of attendance processes, providing an innovative solution for managing attendance in the digital era.
Pengembangan Chatbot Penyakit Ringan Menggunakan Metode Long Short-Term Memory
Abstrak : Penyakit merupakan salah satu masalah bagi manusia baik penyakit ringan lebih-lebih penyakit kronis. Manusia telah mempelajari tentang bagaimana menangani permasalahan penyakit dari zaman ke-zaman demi kesejahteraan manusia. Seiring waktu populasi manusia bertambah dan penyakit semakin banyak baik yang dapat diobati maupun tidak sehingga manusia membangun fasilitas-fasilitas kesehatan. Tujuan penelitian ini supaya dapat memaksimalkan pelayanan IKS An-Nur II di luar jam kerja dokter. Penulis menggunakan AI Project Cycle untuk proses pembuatan chatbot, menggunakan pendekatan Natural Language Processing untuk interaksi dengan pengguna, dan algoritma Long Short-Term Memory untuk membuat model dengan melibatkan pengembangan melalui framework Flask. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model yang dihasilkan memiliki nilai training loss sebesar 12,35%, yang mengindikasikan tingkat error yang rendah pada data pelatihan, serta training accuracy sebesar 100%, menandakan model telah belajar pola data pelatihan dengan sangat baik. Pada data validasi, model mencapai validation loss sebesar 42,44% dan validation accuracy sebesar 94,44%. Nilai validation accuracy yang tinggi menunjukkan kemampuan model dalam menghasilkan respons yang relevan terhadap data baru. Hasil akurasi yang tinggi menjadikan chatbot mampu menjawab pertanyaan dengan akurasi cukup baik. ==================================================== Abstract : Disease is one of the problems for humans, whether it is a mild disease or a chronic disease. Humans have learned about how to deal with disease problems from time to time for the sake of human welfare. Over time the human population increases and more and more diseases both treatable and not so humans build health facilities. The purpose of this research is to maximize the services of IKS An-Nur II outside of doctor's working hours. The author uses the AI Project Cycle for the chatbot creation process, using the Natural Language Processing approach for interaction with users, and the Long Short-Term Memory algorithm to create models by involving development through the Flask framework. The evaluation results show that the resulting model has a training loss of 12.35%, indicating a low error rate in the training data, and a training accuracy of 100%, indicating that the model has learned the training data patterns very well. On the validation data, the model achieved a validation loss of 42.44% and a validation accuracy of 94.44%. High validation accuracy scores indicate the model's ability to generate relevant responses to new data. The high accuracy results make the chatbot capable of answering user questions with high accuracy.
Sistem Prioritas Pembangunan Infrastruktur Kelurahan Berbasis Web Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Proses
Abstrak : Dalam mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis web menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Sistem ini akan membantu pemangku kepentingan di Kelurahan Mojolangu, termasuk lurah, rukun tetangga, rukun warga, dan lembaga pemberdayaan masyarakat Kelurahan, menetapkan prioritas pembangunan dengan cara yang adil dan efektif. Urgensi, manfaat sosial, biaya proyek, manfaat keberlanjutan, dan dukungan masyarakat adalah beberapa faktor yang dipertimbangkan selama proses perhitungan. Selain itu, rasio konsistensi (CR = 0,072) digunakan untuk memverifikasi bahwa perhitungan adalah akurat. Pengujian dalam blackbox menunjukkan bahwa semua fitur berjalan sesuai ekspektasi. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) berhasil meningkatkan akurasi pengambilan keputusan hingga 85,91% dibandingkan metode manual. 82% peserta menilai sistem sebagai "Baik", 15% menilainya sebagai "Cukup", dan 3% menilainya sebagai "Kurang". Hasil ini menunjukkan bahwa dengan memberikan rekomendasi prioritas pembangunan yang lebih terstruktur, transparan, dan mudah dipahami, sistem dapat menggantikan proses manual ===================================================== Abstract : In developing a web-based decision support system using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method. The system will help stakeholders in Mojolangu Subdistrict, including the village head, neighborhood association, community association, and subdistrict community empowerment institutions, set development priorities in a fair and effective way. Urgency, social benefits, project costs, sustainability benefits, and community support are among the factors considered during the calculation process. In addition, a consistency ratio (CR = 0.072) was used to verify that the calculations were accurate. Blackbox testing showed that all features performed as expected. The Analytical Hierarchy Process (AHP) method successfully increased the decision-making accuracy to 85.91% compared to the manual method. 82% of participants rated the system as “Good”, 15% rated it as “Fair”, and 3% rated it as “Poor”. These results show that by providing more structured, transparent, and easy to understand development priority recommendations, the system can replace manual processes.
Evaluasi Kinerja Aparat Pengawas Internal Pemerintah (APIP) Berbasis Web Menggunakan Algoritma K-Means
Abstrak : Aparat Pengawas Internal Pemerintah (APIP) di Inspektorat Daerah Kabupaten Sragen memiliki peran penting dalam menjaga transparansi dan akuntabilitas pemerintah daerah. Namun, proses evaluasi kinerja yang masih manual dan subjektif mengakibatkan kesulitan dalam mengidentifikasi kinerja pegawai secara objektif dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem evaluasi kinerja berbasis web yang memanfaatkan algoritma k-means untuk mengelompokkan pegawai APIP berdasarkan parameter kinerja tertentu, seperti budaya kerja BerAKHLAK, Sasaran Kinerja Pegawai (SKP), tingkat kehadiran, dan kompetensi. Metode penelitian menggunakan algoritma k-means untuk clustering data kinerja, dengan pendekatan pengembangan sistem model Waterfall. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan kuesioner terhadap pegawai APIP di Inspektorat Daerah Kabupaten Sragen. Sistem yang dikembangkan bertujuan untuk menghadirkan alat bantu evaluasi yang tidak hanya cepat, tetapi juga akurat dan mendalam, memungkinkan pimpinan untuk memperoleh gambaran kinerja secara terstruktur dan berbasis data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mengelompokkan pegawai APIP ke dalam beberapa kategori kinerja yang lebih akurat yaitu menghasilkan cluster dengan 8 pegawai berkinerja baik, 15 pegawai berkinerja cukup, dan 19 pegawai dengan kinerja kurang. Implementasi sistem ini juga memberikan visualisasi data yang informatif, membantu dalam identifikasi potensi pengembangan individu maupun tim, serta menyusun strategi peningkatan kinerja secara menyeluruh. Sehingga sistem ini tidak hanya mempermudah proses evaluasi kinerja, tetapi juga memberikan dasar yang kuat bagi pengambilan keputusan dalam pengembangan kompetensi dan pelatihan pegawai. Kesimpulannya, penerapan algoritma k-means dalam evaluasi kinerja APIP terbukti efektif dalam meningkatkan kualitas pengawasan internal di lingkungan pemerintah daerah. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi model yang dapat direplikasi di berbagai instansi pemerintah lainnya untuk mendukung tata kelola yang lebih baik. ==================================================== Abstract : The Internal Government Supervisory Apparatus (APIP) at the Regional Inspectorate of Sragen Regency plays a critical role in maintaining transparency and accountability within the regional government. However, the manual and subjective performance evaluation process poses challenges in objectively and efficiently identifying employee performance. This study aims to develop a web-based performance evaluation system utilizing the k-means algorithm to cluster APIP employees based on specific performance parameters, such as the BerAKHLAK work culture, Employee Performance Targets (SKP), attendance rate, and competence. The research methodology employs the k-means algorithm for performance data clustering, using the Waterfall model for system development. Data was collected through observations, interviews, and questionnaires involving APIP employees at the Regional Inspectorate of Sragen Regency. The system is designed to provide a performance evaluation tool that is not only fast but also accurate and in-depth, enabling leadership to obtain structured and data-driven insights into employee performance. The research findings indicate that the system successfully categorizes APIP employees into several performance clusters, producing groups of 8 employees with good performance, 15 with average performance, and 19 with poor performance. The system implementation also provides informative data visualizations that aid in identifying individual and team development potential and devising comprehensive strategies for performance improvement. Thus, the system not only facilitates the performance evaluation process but also provides a robust basis for decision-making in developing competencies and training programs for employees. In conclusion, the application of the K-Means algorithm in evaluating APIP performance has proven effective in enhancing the quality of internal supervision within the regional government. Consequently, this system can serve as a replicable model for various other government agencies to support improved governance practices.
Otomatisasi Pemberian Pakan Ikan Koi Berbasis IoT dengan ESP8266 dan Aplikasi Blynk
Abstrak : Ikan koi merupakan salah satu jenis ikan hias yang memerlukan perawatan intensif, khususnya dalam hal pemberian pakan secara rutin agar tumbuh dengan optimal. Kendala dalam menjaga jadwal pemberian pakan sering dialami oleh pemelihara, terutama yang memiliki mobilitas tinggi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan merancang dan membangun prototype sistem otomatisasi pemberian pakan ikan koi berbasis Internet of Things (IoT) yang dapat dikontrol melalui aplikasi Blynk pada perangkat mobile. Sistem ini menggunakan mikrokontroler ESP8266 untuk mengatur mekanisme pengeluaran pakan yang dioperasikan dengan motor servo. Dengan sistem otomatis ini, pemberian pakan dapat dilakukan pada waktu yang telah ditentukan secara konsisten, sehingga kesehatan dan pertumbuhan ikan koi dapat terjaga. Prototype ini dirancang menggunakan metode waterfall yang mencakup tahap analisis sistem, perancangan, implementasi, dan pengujian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini dapat bekerja secara efektif sesuai jadwal yang diatur dari jarak jauh dengan tingkat keberhasilan sistem sebesar 95% dan keterlambatan koneksi pada jaringan rata-rata 1 detik. =================================================== Abstract : Koi fish are a type of ornamental fish that require intensive care, particularly in maintaining a regular feeding schedule to support optimal growth. Maintaining a consistent feeding schedule is often a challenge for keepers, especially those with high mobility. Therefore, this research aims to design and build a prototype of an automated koi fish feeding system based on the Internet of Things (IoT) that can be controlled through the Blynk application on mobile devices. The system uses the ESP8266 microcontroller to regulate the feed dispensing mechanism operated by a servo motor. With this automated system, feeding can be performed consistently at predetermined times, ensuring the health and growth of the koi fish. The prototype is designed using the waterfall method, which includes the stages of system analysis, design, implementation, and testing. The test results show that the system can operate effectively according to the remotely set schedule, with a system success rate of 95% and an average network connection delay of 1 second.
Optimasi Analisis Sentimen Ulasan Sunscreen di E-Commerce Menggunakan Algoritma SVM dan SMOTE
Abstrak : Analisis sentimen terhadap ulasan pengguna di e-commerce membantu produsen memahami kepuasan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan produk sunscreen di Facetology Official Shop menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data ulasan dikumpulkan melalui scraping, diberi label secara manual, dan diproses menggunakan metode preprocessing seperti data cleaning, Case Folding, tokenizing, stopword removal, serta SMOTE untuk menyeimbangkan data. Ekstraksi fitur dilakukan dengan TF-IDF, dan SVM digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen menjadi positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian menunjukkan model SVM dengan kernel linear mencapai akurasi 93%, presisi keseluruhan 95%, recall 91%, dan F1-Score 93%. Pendekatan ini menunjukkan peningkatan performa model dengan akurasi 93% setelah penerapan SMOTE untuk penyeimbangan data. Sentimen mayoritas positif, mengindikasikan tingkat kepuasan tinggi, meskipun ada ulasan negatif terkait efek samping produk. Teknik preprocessing dan penyeimbangan data terbukti efektif dalam meningkatkan performa model. Pendekatan dapat diaplikasikan untuk analisis sentimen produk serupa guna mendukung pemahaman perusahaan terhadap konsumen ================================================== Abstract : Sentiment analysis of user reviews on e-commerce platforms helps producers understand customer satisfaction. This study aims to analyze the sentiment of sunscreen product reviews in the Facetology Official Shop using the Support Vector Machine (SVM) algorithm. Review data were collected through scraping, manually labeled, and processed using preprocessing methods such as data cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, and SMOTE to balance the data. Feature extraction was performed using TF-IDF, and SVM was used to classify sentiments into positive, negative, and neutral categories. The results show that the SVM model with a linear kernel achieved an accuracy of 93%, an overall precision of 95%, a recall of 91%, and an F1-Score of 93%. This approach demonstrated improved model performance, with 93% accuracy achieved after applying SMOTE for data balancing. The majority of sentiments were positive, indicating a high level of customer satisfaction, although some negative reviews mentioned side effects of the product. The preprocessing techniques and data balancing proved effective in enhancing the model's performance. This approach can be applied to sentiment analysis of similar products to support companies in better understanding their consumers.
Penerapan Algoritma C4.5 untuk Optimalisasi Manajemen Stok Obat di Apotek Nafa Farma
Abstrak : Manajemen stok obat menjadi tantangan utama di apotek Nafa Farma untuk mencegah kelebihan atau kekurangan stok. Penelitian ini mengaplikasikan algoritma C4.5 sebagai metode klasifikasi untuk mendukung pengelolaan stok yang optimal. Data stok obat dari Januari sampai Desember 2023 dianalsis menggunakan pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan software RapidMiner. Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma C4.5 dapat meningkatkan efisiensi manajemen stok obat dengan akurasi 80,67% dan F1-score rata-rata 80.52% ini memberikan rekomendasi strategis untuk pengadaan obat. Obat kategori laku direkomendasikan untuk diutamakan dalam pengadaan, sementara obat tidak laku dapat dikurangi pembeliannya untuk menghindari pemborosan. Algoritma C4.5 efektif untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan stok obat ==================================================== Abstract : Drug stock management is a major challenge at Nafa Farma pharmacy to prevent excess or shortage of stock. This research applies the c4.5 algorithm as a classification method to support optimal stock management. Drug stock data from January to December 2023 was analyzed using a Knowledge Discovery in Database (KDD) approach with RapidMiner software. This study shows that the C4.5 algorithm can improve the efficiency of drug stock management with an accuracy of 80.67% and an average F1-score of 80.52%, providing strategic recommendations for drug procurement. Sellable category drugs are recommended to be prioritized in procurement, while unsellable drugs can be reduced in purchase to avoid waste. The C4.5 algorithm is effective in improving the efficiency of drug stock management.
Pengelompokan Regu Penyelamat Non-Kebakaran di Kabupaten Cirebon dengan K-Means Clustering
Abstrak : Layanan darurat non kebakaran di Kabupaten Cirebon menghadapi beberapa kendala, seperti alokasi sumber daya yang tidak efisien dan terbatasnya pemanfaatan analisis data. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan pengelolaan regu penyelamat dengan memanfaatkan algoritma K-Means sebagai metode pengelompokan data. Menggunakan pendekatan data mining dan penerapan Knowledge Discovery in Database (KDD), penelitian ini menganalisis 874 data layanan darurat non kebakaran yang dikumpulkan pada tahun 2023-2024. Data yang dianalisis meliputi Lokasi kejadian, jenis penyelamatan, tingkat keparahan insiden, waktu respons, dan distribusi regu penyelamat. Proses penelitian dimulai dengan konversi data kedalam format numerik. Hasil menunjukan nilai DBI terendah sebesar 0,080 dengan empat klaster optimal, yang meningkatkan efisiensi distribusi regu penyelamat ===================================================== Abstract : Non-fire emergency services in Cirebon Regency face several obstacles, such as inefficient resource allocation and limited utilization of data analysis. This study aims to improve the management of rescue squads by utilizing the K-Means algorithm as a data clustering method. Using a data mining approach and the application of Knowledge Discovery in Database (KDD), this study analyzed 874 non-fire emergency service data collected in 2023-2024. The data analyzed included Location of incident, type of rescue, severity of incident, response time, and distribution of rescue squads. The research process started with converting the data into numerical format. The results showed the lowest DBI value of 0.080 with four optimal clusters, which improved the efficiency of rescue squad distribution.
Aplikasi Presensi Siswa Berbasis Location Based Services (LBS) Dengan Haversine Formula Di SMK Islam Al-Futuhiyyah
Abstrak : Perkembangan teknologi informasi membawa dampak signifikan di bidang pendidikan, termasuk dalam sistem presensi siswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi presensi siswa berbasis Android dengan menggunakan metode Location Based Services (LBS) di SMK Islam Al-Futuhiyyah. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model pengembangan perangkat lunak Waterfall, meliputi analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengujian, dan evaluasi. Aplikasi ini menggunakan metode Haversine untuk mengukur jarak antara lokasi siswa dan lokasi sekolah, sehingga memastikan presensi dilakukan di area yang telah ditentukan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi ini berhasil memvalidasi presensi dengan akurasi tinggi, di mana Haversine Formula menghasilkan akurasi presensi hingga 100%. Pengujian Black Box memastikan semua fungsi aplikasi berjalan sesuai spesifikasi, sedangkan pengujian LBS membuktikan keakuratan dalam mendeteksi lokasi siswa. Selain itu, berdasarkan User Acceptance Testing (UAT) yang melibatkan siswa dan guru, aplikasi ini memperoleh skor kepuasan 81,7%. Aplikasi ini juga mempermudah siswa dalam melakukan presensi, sekaligus membantu guru dan operator sekolah dalam memantau dan mengelola data presensi. Implementasi aplikasi ini memberikan solusi efektif dan efisien untuk menggantikan metode presensi manual yang kurang praktis. Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas layanan pendidikan di SMK Islam Al-Futuhiyyah dan menjadi referensi bagi pengembangan sistem presensi berbasis teknologi di lembaga pendidikan lainnya =================================================== Abstract : The development of information technology has a significant impact on the field of education, including in the student attendance system. This study aims to develop an Android-based student attendance application using the Location Based Services (LBS) method at SMK Islam Al-Futuhiyyah. The method used is Research and Development (R&D) with the Waterfall software development model, including needs analysis, design, implementation, testing, and evaluation. This application uses the Haversine method to measure the distance between the student's location and the school location, thus ensuring that attendance is carried out in a predetermined area. The test results show that this application has successfully validated attendance with high accuracy, where the Haversine Formula produces attendance accuracy of up to 100%. Black Box testing ensures that all application functions run according to specifications, while LBS testing proves accuracy in detecting student locations. In addition, based on User Acceptance Testing (UAT) involving students and teachers, this application received a satisfaction score of 81,7% This application also makes it easier for students to take attendance, while helping teachers and school operators to monitor and manage attendance data. The implementation of this application provides an effective and efficient solution to replace the less practical manual attendance method. This research is expected to improve the quality of educational services at Al-Futuhiyyah Islamic Vocational School and become a reference for the development of technology-based attendance systems in other educational institutions.
Klasifikasi Ancaman Keamanan Siber Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Abstrak : Saat ini keamanan siber menjadi permasalahan utama didalam tata kelola keamanan informasi Pemerintah Daerah. Untuk mencegah terjadinya kerugian akibat serangan siber maka perlu dilakukan identifikasi dan klasifikasi terhadap ancaman siber secara cepat dan akurat. Sehingga diperlukan sebuah system untuk mengklasifikasikan ancaman siber yang terjadi. Penelitian ini adalah membangun sistem klasifikasi ancaman keamanan siber menggunakan algoritma Naive Bayes sehingga dapat dilakukan analisis data ancaman secara efektif dan mengklasifikasikan jenis ancaman dengan akurasi yang tinggi. Metode yang digunakan adalah pengumpulan dataset terkait log aktifitas serangan yang terekam di aplikasi Wazuh. Selanjutnya dilakukan preprocessing data untuk mendapatkan atribut yang sesuai dengan kebutuhan sistem. Penerapan algoritma Naive Bayes digunakan sebagai metode klasifikasi berdasarkan probabilitas atribut terhadap kategori ancaman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu mengklasifikasikan ancaman keamanan siber dengan akurasi yang baik, sehingga dari system yang dibangun dapat ditentukan bahwa serangan yang terjadi pada area sistem operasi server atau aplikasi web serta mampu memberikan dukungan pengambilan keputusan yang lebih cepat dalam mitigasi serangan. Hasil pengujian menunjukkan performa yang sangat baik dari model Naive Bayes pada kedua kelas yaitu presisi=0.98, recall=1, f1-score=0.99, support=57. =================================================== Abstract : Currently, cybersecurity is a major problem in the governance of regional government information security. To prevent losses due to cyber attacks, it is necessary to identify and classify cyber threats quickly and accurately. So a system is needed to classify cyber threats that occur. This study is to build a cybersecurity threat classification system using the Naive Bayes algorithm so that threat data analysis can be carried out effectively and classify types of threats with a high level of accuracy. The method used is collecting datasets related to attack activity logs recorded in the Wazuh application. Furthermore, data preprocessing is carried out to obtain attributes that match system needs. The Naive Bayes algorithm is implemented as a classification technique that evaluates the probability of attributes relative to threat categories. The findings indicate that this algorithm effectively categorizes cybersecurity threats with high accuracy. Consequently, the developed system can identify whether an attack targets the server operating system or the web application, while also enabling faster decision-making to support attack mitigation. The Naive Bayes model performs exceptionally well in both classes according to the test results, with precision=0.98, recall=1, f1-score=0.99, and support=57.
Implementasi Sistem Rekomendasi Pengajuan Usulan Plt dan Plh Pejabat Struktural PNS Menggunakan Metode SAW di Pemerintah Kabupaten Sragen
Abstrak : Pelaksana Tugas (Plt) dan Pelaksana Harian (Plh) adalah jabatan penugasan yang sangat penting jika jabatan struktural pada suatu perangkat daerah mengalami kekosongan. Karena jika suatu jabatan struktural kosong maka penanggung jawab, penentu kebijakan dan yang memiliki wewenang penunjukan tugas Aparatur Sipil Negara (ASN) baik Pegawai Negeri Sipil (PNS) ataupun Pegawai Pemerintah dengan Perjanjian Kerja (PPPK) dibawahnya menjadi tidak ada. Hal tersebut tentunya akan mengganggu jalannya fungsi pemerintahan, pengadministrasian , dan pelayanan publik suatu Perangkat Daerah. Proses pemilihan Plt dan Plh yang tidak transparan dan objektif sering menjadi kendala, sehingga diperlukan solusi berupa sistem rekomendasi berbasis teknologi. Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan mempertimbangkan empat kriteria utama: pangkat, masa kerja, kompetensi, dan potensi. Sistem ini terbukti mampu meningkatkan efisiensi rekomendasi hingga 30% dan mencapai tingkat akurasi sebesar 95%. Hasil penelitian ini berkontribusi pada pengelolaan sumber daya manusia di pemerintah daerah dengan menyediakan proses penilaian yang transparan, akuntabel, dan berbasis data untuk mendukung kebijakan pengisian jabatan struktural secara objektif. =================================================== Abstract : Pelaksana Tugas (Plt) and Pelaksana Harian (Plh) are critical assignment positions when structural positions in a regional government agency are vacant. The absence of a structural position results in the lack of a responsible party, policy maker, and authority to delegate tasks to Aparatur Sipil Negara (ASN), whether they are Pegawai Negeri Sipil (PNS) or Pegawai Pemerintah dengan Perjanjian Kerja (PPPK). This situation can disrupt the functioning of governance, administration, and public services in a regional agency. The selection process which is often non-transparent and subjective, poses significant challenges. Therefore, a technology-based recommendation system is required. This study develops a recommendation system using the Simple Additive Weighting (SAW) method, considering four key criteria: rank, years of service, competence, and potential. The system has proven to improve decision-making efficiency by up to 30% and achieve an accuracy rate of 95%. The findings contribute to human resource management in local governments by providing a transparent, accountable, and data-driven assessment process to support objective policies in filling structural vacancies.
Optimalisasi Klasterisasi Tenaga Kesehatan Menggunakan K-Means dan Davies Bouldin Indexs
Abstrak : Optimalisasi model pengelompokan data tenaga kesehatan adalah langkah strategis untuk memahami pola dan karakteristik kelompok data tertentu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan nilai K optimal menurut Davies Bouldin Indeks (DBI), mendapatkan nilai iterasi yang diperlukan oleh algoritma K-Means Clustering untuk mencapai hasil yang optimal, dan menentukan jenis metrik apa yang akan menghasilkan nilai (DBI) yang paling kecil. Hal ini penting karena penelitian ini membantu perencanaan distribusi tenaga kesehatan yang lebih efisien di wilayah Jawa Barat denfan menghasilkan klaster optimal berbasis K-Means dan Optimize Parameter Grid. Penggunaan metode Knowledge Discovery in Database (KDD), yang mencakup proses pemilihan, praproses, transformasi, data mining, dan interpretasi/ evaluasi hasil. Hasil penelitian ditunjukkan pada iterasi 1-10 menggunakan K=2 dengan nilai DBI terendah sebesar 0,377. ==================================================== Abstract : Optimisation of health worker data clustering model is a strategic step to understand the patterns and characteristics of certain data groups. The objectives of this study are to obtain the optimal K value according to the Davies Bouldin Index (DBI), obtain the iteration value required by the K-Means Clustering algorithm to achieve optimal results, and determine what type of metric will produce the smallest (DBI) value. This is important because this research helps to plan a more efficient distribution of health workers in the West Java region by producing optimal clusters based on K-Means and Optimise Parameter Grid. The use of Knowledge Discovery in Database (KDD) method, which includes the process of selection, preprocessing, transformation, data mining, and interpretation/evaluation of results. The results showed in iterations 1-10 using K=2 with the lowest DBI value of 0.377.
Analisis UI/UX Bisnis Distro dengan Metode Design Thinking and Lean Start-Up
Abstrak : Distro X, merupakan salah satu vendor konveksi dan suvenir. Distro X menghadapi berbagai tantangan, salah satunya adalah kebutuhan untuk meningkatkan visibilitas usaha di dunia digital. Salah satunya adalah memiliki website untuk memperluas jangkauan pasar dan meningkatkan omzet penjualan, serta memudahkan platform pencarian. Dalam perancangan ini menggunakan kombinasi metode Design Thinking dan Lean Startup, yang dikenal efektif untuk desain UI/UX di industri kecil dan menengah. Pendekatan Design Thinking menekankan pemahaman mendalam terhadap kebutuhan pengguna dan memungkinkan terciptanya desain yang berfokus pada user experience. Sementara itu, metode Lean Startup memfasilitasi iterasi cepat melalui prototyping dan validasi berulang, sehingga menghasilkan solusi yang lebih adaptif dan relevan dengan kebutuhan spesifik industri kecil dan menengah yang memiliki sumber daya terbatas. Kombinasi kedua pendekatan ini terbukti mampu menghasilkan desain UI/UX yang tidak hanya user-friendly, tetapi juga efisien dalam hal pengembangan dan biaya. Proses perancangan ini melibatkan tujuh tahapan, yaitu emphatize, define, ideate, prototype, test, learn, dan release. Setiap tahapan dilakukan dengan tujuan mendapatkan pemahaman mengenai kebutuhan pengguna, mengembangkan ide-ide inovatif, serta menguji desain secara langsung. Hasil dari tahapan tersebut adalah sebuah desain UI/UX website yang siap untuk dikembangkan oleh developer. Desain ini diwujudkan dalam bentuk prototype simulasi website yang memudahkan visualisasi sebelum implementasi penuh. Berdasarkan hasil usability test, desain UI/UX ini dinyatakan layak dengan tingkat kelayakan sebesar 80,2%. Secara detail hasil ini merupakan rerata dari faktor Learnability 73.4%, Flexibility 76.5%, Effectiveness 82.16%, Attitude 88.6%. Persentase ini menunjukkan bahwa desain yang dihasilkan telah memenuhi standar kelayakan usability yang baik, mengingat standar rata-rata tingkat kelayakan usability yang diterima secara umum adalah sekitar 70-75%. Dengan demikian, hasil ini menunjukkan bahwa desain UI/UX DIstro X berada di atas rata-rata, sehingga layak untuk dikembangkan lebih lanjut. Hal ini juga mengindikasikan bahwa pendekatan kombinasi Design Thinking dan Lean Startup memberikan kontribusi signifikan dalam menghasilkan desain yang efektif dan memenuhi ekspektasi pengguna, khususnya di industri kecil dan menengah. ==================================================== Abstract : Distro X is a vendor specializing in garment and souvenir production. Distro X faces various challenges, including the need to enhance its digital visibility. One of the key initiatives is to establish a website to expand market reach, boost sales, and facilitate discoverability through search engines. The design process for the website employed a combination of Design Thinking and Lean Startup methodologies, which are recognized for their effectiveness in UI/UX design within small and medium enterprises (SMEs). The Design Thinking approach emphasizes a deep understanding of user needs and allows for the creation of user-centered designs, while the Lean Startup methodology facilitates rapid iteration through prototyping and repeated validation, leading to more adaptive and relevant solutions tailored to the specific needs of SMEs with limited resources.The combination of these two approaches has proven effective in producing UI/UX designs that are not only user-friendly but also efficient in terms of development and cost. The design process involved seven stages: empathize, define, ideate, prototype, test, learn, and release. Each stage was undertaken with the aim of gaining a better understanding of user needs, developing innovative ideas, and directly testing the design. The outcome of these stages was a UI/UX design for the website, ready to be developed by the developer. This design was materialized in the form of a simulated prototype to facilitate visualization prior to full implementation. Based on the usability test results, the UI/UX design was deemed feasible with an overall usability score of 80.2%. Specifically, this result represents the average of the following factors: Learnability (73.4%), Flexibility (76.5%), Effectiveness (82.16%), and Attitude (88.6%). This percentage indicates that the produced design has met the standard for good usability, considering the general benchmark for usability acceptance ranges between 70-75%. Thus, these results show that the UI/UX design for DIstro X surpasses the average, making it suitable for further development. This also indicates that the combination of Design Thinking and Lean Startup approaches contributes significantly to generating an effective design that meets user expectations, particularly in small and medium industries.
Peramalan Stok Penjualan Bahan Rokok Linting Pada Toko XYZ Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing
Abstrak : Budaya konsumsi rokok lintingan tangan di Indonesia masih populer, terutama di kalangan anak muda karena harganya yang terjangkau dan rasa yang mirip dengan rokok pabrik. Toko XYZ merupakan toko yang menjual bahan rokok lintingan di Banjarmasin yang sedang menghadapi tantangan dalam melakukan prediksi penjualan akibat tidak ada sistem yang memadai untuk menghadapi permintaan pasar yang tidak menentu. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem dengan menerapkan metode Double Exponential Smoothing untuk membantu Toko XYZ dalam meramalkan stok penjualan di masa depan berdasarkan data historis sebelumnya. Pada penelitian ini, nilai alpha yang digunakan untuk melakukan peramalan disesuaikan dengan produk berdasarkan nilai MAPE terendah. Sistem peramalan stok penjualan bahan rokok linting di Toko XYZ menggunakan metode Double Exponential Smoothing dapat terhitung 60% tidak akurat dan 40% cukup akurat berdasarkan nilai MAPE dari 10 produk, dimana perbedaan akurasi tersebut disebabkan oleh adanya perbedaan dan keterbatasan jumlah data pada setiap produk. Sistem peramalan stok penjualan bahan rokok linting pada Toko XYZ menggunakan metode Double Exponential Smoothing telah dilakukan pengujian blackbox dan kompatibilitas web yang menghasilkan sistem dapat berfungsi dengan baik di Microsoft Edge, Google Chrome, dan Mozilla Firefox. Oleh karena itu, sistem ini dapat meningkatkan efisiensi manajemen stok di Toko XYZ dengan melakukan prediksi penjualan di masa depan. ==================================================== Abstract : The culture of hand-rolled cigarette consumption in Indonesia remains popular, especially among young people due to its affordable price and taste similar to factory-made cigarettes. XYZ Store, a retailer of hand-rolled cigarette materials in Banjarmasin, is facing challenges in predicting sales due to the absence of an adequate system to handle unpredictable market demand. This research aims to develop a system by applying the Double Exponential Smoothing method to assist XYZ Store in forecasting future stock sales based on historical data. In this study, the alpha value used for forecasting was adjusted for each product based on the lowest MAPE value. The sales stock forecasting system for hand-rolled cigarette materials at XYZ Store using the Double Exponential Smoothing method was found to be 60% inaccurate and 40% fairly accurate based on the MAPE values of 10 products. This accuracy difference was due to variations and limitations in the amount of data for each product. The sales stock forecasting system for hand-rolled cigarette materials at XYZ Store underwent blackbox testing and web compatibility testing, showing that the system functions well on Microsoft Edge, Google Chrome, and Mozilla Firefox. Therefore, this system can enhance stock management efficiency at XYZ Store by forecasting future sales.
Prediksi Persediaan Penjualan Kacamata Pada Optik XYZ Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing
Abstrak : Perkembangan pesat dari teknologi membawa dampak yang positif maupun negatif bagi masyarakat, salah satu dampak negatif tersebut adalah penurunan daya penglihatan akibat radiasi sinar biru dari perangkat elektronik yang mengakibatkan penggunaan kacamata menjadi sesuatu yang penting. Hal tersebut membuat industri optik, seperti Optik XYZ yang berada di Kota Malang mengalami perkembangan yang sangat signifikan beriringan dengan kepedulian masyarakat akan kesehatan mata. Namun Optik XYZ dihadapi dengan tantangan dalam melakukan prediksi penjualan karena tidak ada sistem yang memadai, mengakibatkan kekurangan dan kelebihan pada persediaan penjualan, hal tersebut berdampak pada tingkat kepuasan pelanggan dan manajemen modal. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem prediksi persediaan penjualan dengan menggunakan metode Double Exponential Smoothing (DES) berdasarkan data penjualan historis pada 1 Januari 2022 sampai dengan 31 Oktober 2024. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu meramalkan penjualan produk per hari dengan alpha optimal yaitu 0,1 berdasarkan nilai Mean Absolute Error (MAE) terkecil yaitu sebesar 0,915 untuk produk frame dengan nilai prediksi 1. Pada sistem yang dibangun juga telah dilakukan pengujian kompatibilitas, blackbox, dan pengguna dimana menghasilkan sistem dapat dijalankan tanpa kendala pada Safari, Google Chrome, dan Mozila Firefox ==================================================== Abstract : The rapid development of technology has both positive and negative impacts on society, one of the negative impacts is decreased vision due to blue light radiation from electronic devices which makes the use of glasses something important. This makes the optical industry, such as Optik XYZ in Malang City, experience very significant development along with public concern for eye health. However, Optik XYZ is faced with challenges in making sales predictions because there is no adequate system, resulting in shortages and excesses in sales inventory, this has an impact on customer satisfaction levels and capital management. This study aims to build a sales inventory prediction system using the Double Exponential Smoothing (DES) method based on historical sales data from January 1, 2022 to October 31, 2024. The results of this study indicate that the system built is able to predict product sales per day with an optimal alpha of 0.1 based on the smallest Mean Absolute Error (MAE) value of 0.915 for frame products with a prediction value of 1. Compatibility, blackbox, and user testing have also been carried out on the system built, which results in the system being able to run without problems on Safari, Google Chrome, and Mozilla Firefox.
Klasifikasi Tindakan Korektif Iregularitas dengan Penerapan Algoritma CART pada Perusahaan Logistik
Abstrak Perusahaan logistik memiliki peran penting dalam menjaga kelancaran rantai pasok dan distribusi barang. Namun, sering kali terjadi iregularitas dalam proses pengiriman yang dapat menghambat operasional dan menurunkan kualitas layanan. Klasifikasi tindakan korektif iregularitas bertujuan untuk mengklasifikasikan dan memprediksi tindakan korektif yang dibutuhkan dalam melakukan evaluasi iregularitas menggunakan algortima Classification and Regression Tree (CART) dan metodologi CRISP-DM untuk tahapan penelitian. Data historis iregularitas dikumpulkan dari sebuah perusahaan logistik dan diolah. Model CART diterapkan dengan berbagai parameter tuning untuk mendapatkan performa terbaik. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model yang dibangun memiliki akurasi 90%, precision 0.97, recall 0.90, dan F1-score 0.92. Penelitian ini membuktikan bahwa algoritma CART cukup baik dalam mengklasifikasikan tindakan korektif dan memprediksi tindakan yang tepat. Sistem yang dihasilkan dapat membantu meningkatkan efisiensi operasional perusahaan logistik. =================================================== Abstract : Logistics companies play a crucial role in ensuring the smooth flow of the supply chain and distribution of goods. However, irregularities in the delivery process often occur, which can disrupt operations and reduce service quality. The classification of corrective actions for irregularities aims to classify and predict the corrective actions needed in evaluating irregularities using the Classification and Regression Tree (CART) algorithm and the CRISP-DM methodology for the research phases. Historical irregularity data was collected from a logistics company and processed. The CART model was applied with various parameter tuning to achieve optimal performance. Evaluation results show that the developed model has an accuracy of 90%, with precision, recall, and F1-score values to be specified. This study demonstrates that the CART algorithm is effective in classifying corrective actions and predicting the appropriate actions. The resulting system can help improve the operational efficiency of the logistics company.
Pengaruh Game Shopee Cocoki Sebagai Media Gamifikasi Terhadap Minat Beli Pengguna
Abstrak : Di era 4.0 ini, 88% masyarakat Indonesia menggunakan aplikasi e-commerce untuk melakukan jual beli. Banyak aplikasi e-commerce yang tersedia seperti Shopee, Tokopedia, BliBli, BukaLapak, dan Lazada. Gamifikasi merupakan salah satu cara tim pengembang aplikasi untuk membuat strategi agar e-commerce dapat bersaing dan tetap digunakan dan menambah customer engagement. Shopee merupakan aplikasi e-commerce yang aktif mengembangan gamifikasi seperti adanya Goyang Shopee, Shopee Tanam, dan yang terbaru adalah Shopee Cocoki. Shopee Cocoki merupakan permainan mencocokan 3 kartu gambar dengan beberapa opsi bantuan langkah sebagai strategi untuk menyelesaikannya. Gameplay-nya mungkin terdengar mudah, akan tetapi Shopee Cocoki viral karena kesulitannya yang membuat pemain stress dan tertantang untuk memainkannya. Namun dengan opsi bantuan langkah seperti shuffle, revive, undo, dan mengeluarkan 3 kartu gambar dari slot, permainan menjadi mungkin dapat dimenangkan. Uniknya, pemain harus membagikan pesan tentang permainan ke pengguna lain atau melihat-lihat katalog barang atau produk yang disediakan untuk mendapatkan opsi bantuan tersebut. Mekanisme ini jelas sejalan dengan tujuan gamifikasi Shopee Cocoki: untuk meningkatkan niat pembelian di antara pengguna. Mengingat fenomena ini, sebuah penelitian dilakukan untuk menguji pengaruh Shopee Cocoki sebagai fitur gamifikasi terhadap niat pembelian pengguna. Metode Intrinsic Motivation Inventory (IMI) digunakan, dengan fokus pada kriteria seperti Minat/Kenikmatan, Upaya/Pentingnya, Pilihan yang Dirasakan, dan Nilai/Kegunaan. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan kuesioner, dan hasilnya divalidasi menggunakan rumus Cronbach's Alpha. Nilai kritis ditetapkan sebesar 0,7, dan skor Cronbach's Alpha untuk setiap indikator adalah sebagai berikut: 0,898 untuk Minat/Kenikmatan, 0,915 untuk Upaya/Pentingnya, 0,923 untuk Pilihan yang Dirasakan, dan 0,883 untuk Nilai/Kegunaan. Gamifikasi Shopee Cocoki meningkatkan minat pembelian secara signifikan, tercermin dalam kenaikan rasio konversi (rasio penambahan barang ke keranjang belanja) sebesar 13,82%, yang merupakan peningkatan penting. ================================================== Abstract : In the 4.0 era, 88% of Indonesians use e-commerce applications for buying and selling activities. Various e-commerce platforms are available, such as Shopee, Tokopedia, BliBli, BukaLapak, and Lazada. Gamification has become a key strategy for app development teams to keep e-commerce platforms competitive, increase customer engagement, and maintain user retention. Shopee, in particular, actively incorporates gamification features like Goyang Shopee, Shopee Tanam, and its latest addition, Shopee Cocoki. Shopee Cocoki is a game where players match three picture cards using several assist options to complete the challenge. While the gameplay may seem simple, Shopee Cocoki has gone viral due to its high difficulty, which leaves players feeling stressed yet challenged to keep playing. Assistance options such as shuffle, revive, undo, and removing three cards from the slot make the game winnable. However, players must share game-related messages with other users or browse through product catalogs to obtain these assistance options. This mechanism clearly aligns with the gamification objective of Shopee Cocoki: to boost purchase intention among users. Given this phenomenon, a study was conducted to examine the influence of Shopee Cocoki as a gamification feature on users’ purchase intentions. The Intrinsic Motivation Inventory (IMI) method was employed, focusing on criteria such as Interest/Enjoyment, Effort/Importance, Perceived Choice, and Value/Usefulness. Data collection was carried out using questionnaires, and the results were validated using the Cronbach’s Alpha formula. The critical value was set at 0.7, and the Cronbach's Alpha scores for each indicator were as follows: 0.898 for Interest/Enjoyment, 0.915 for Effort/Importance, 0.923 for Perceived Choice, and 0.883 for Value/Usefulness. Gamification of Shopee Cocoki significantly increased purchase intention, reflected in a 13.82% rise in conversion rate (the rate of adding items to the shopping cart), which is a notable improvement.
Deteksi Dini Financial Distress Pada Perusahaan Sektor Teknologi di Bursa Efek Indonesia Menggunakan Artificial Neural Network dan Support Vector Machine
Abstrak : Kondisi ekonomi dan geopolitik di Indonesia diperkirakan akan memburuk pada beberapa tahun kedepan yang disebabkan oleh beberapa faktor diantaranya inflasi dan biaya operasional yang tinggi. Hal ini berdampak pada minat investor dalam berinvestasi pada perusahaan. Salah satu perusahaan yang paling berdampak besar adalah perusahaan sektor teknologi. Industri teknologi di Indonesia menghadapi tantangan pada pangsa pasar yang relatif rendah dibandingkan pasar global dimana banyak saham teknologi di Indonesia masih tertinggal jauh dibandingkan negara-negara maju. Akibat hal tersebut investor lebih memilih berinvestasi pada emiten yang minim risiko. Penurunan ini memengaruhi kemampuan perusahaan-perusahaan teknologi untuk menarik investasi yang dibutuhkan untuk bertahan dan berkembang. Beberapa perusahaan di sektor teknologi telah mengalami perubahan signifikan dalam kinerja keuangan mereka, menunjukkan adanya potensi kesulitan keuangan. Kesulitan keuangan terjadi ketika kinerja keuangan perusahaan menurun dari waktu ke waktu, yang pada gilirannya memengaruhi stabilitas sistem keuangan dan sumber daya manusia perusahaan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memprediksi apakah perusahaan-perusahaan di sektor teknologi di Indonesia akan mengalami kesulitan keuangan di masa depan atau tidak dengan menggunakan metode Artificial Neural Network dan Support Vector Machine. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ANN lebih unggul dalam memprediksi kinerja keuangan perusahaan dengan akurasi sebesar 95,65%, sensitivitas mencapai 100%, dan F1 Score yaitu 80%, lebih lanjut rasio PER memiliki pengaruh besar dalam memprediksi risiko ini. Selain itu, aplikasi berbasis web yang dikembangkan menggunakan Streamlit memungkinkan pengguna untuk mendeteksi dini kondisi keuangan perusahaan. ===================================================== Abstract : The economic and geopolitical conditions in Indonesia are expected to deteriorate in the coming years due to several factors, including inflation and high operational costs. This affects investor interest in investing in companies. One of the most significantly impacted sectors is technology companies. The technology industry in Indonesia faces challenges with a relatively low market share compared to the global market, where many technology stocks in Indonesia lag significantly behind those in developed countries. As a result, investors prefer to invest in issuers with minimal risk. This decline affects the ability of technology companies to attract the investment needed to survive and grow. Some companies in the technology sector have experienced significant changes in their financial performance, indicating potential financial difficulties. Financial difficulties occur when a company's financial performance declines over time, which in turn affects the stability of the financial system and the company's human resources. Therefore, this study aims to predict whether technology companies in Indonesia will experience financial distress in the future using Artificial Neural Network and Support Vector Machine methods. The results of the study indicate that ANN outperforms other models in predicting the financial performance of companies with the accuracy reach 95,65%, perfect sensitivity of 100%, and F1 Score is 80%, with the PER ratio having a significant impact on forecasting this risk. Additionaly, the web-based application developed using Streamlit enables users to detect companies financial conditions early.
Deep Learning Architecture Model for Iris Image Segmentation in Biometrics
Abstrak : Teknologi biometrik memanfaatkan karakteristik fisik atau perilaku manusia untuk identifikasi dan verifikasi identitas, dengan salah satu implementasi paling signifikan adalah biometrik iris. Teknologi ini menggunakan pola unik pada iris mata untuk tujuan identifikasi yang aman dan andal, namun masih menghadapi tantangan dalam memastikan segmentasi citra yang konsisten. Penelitian ini berfokus pada pengembangan segmentasi citra iris menggunakan deep learning sebagai langkah krusial dalam proses identifikasi biometrik iris. Segmentasi citra bertujuan untuk memisahkan wilayah iris dari bagian mata lainnya, seperti pupil, sklera, dan kelopak mata, namun proses ini memerlukan pendekatan yang lebih canggih untuk mengatasi variasi citra. Penelitian ini mengimplementasikan arsitektur deep learning populer, yaitu DeepLabV3 dan U-Net, untuk segmentasi citra iris. Evaluasi performa dilakukan menggunakan metrik IoU Score, Accuracy, Precision, Recall, dan F1-Score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa DeepLabV3 memberikan kinerja terbaik dengan IoU Score sebesar 0,918, Accuracy sebesar 0,993, Precision sebesar 0,962, Recall sebesar 0,952, dan F1-Score sebesar 0,957. Keunggulan DeepLabV3 terletak pada kemampuannya dalam melakukan ekstraksi fitur yang kompleks dan menangkap konteks informasi pada berbagai skala secara efektif. Temuan ini menggarisbawahi potensi besar penerapan deep learning dalam segmentasi citra iris untuk sistem biometrik. Dengan performa optimal yang dicapai oleh DeepLabV3, teknologi ini dapat diandalkan untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi proses identifikasi biometrik, membuka peluang luas untuk pengembangan lebih lanjut dalam aplikasi keamanan berbasis iris. =================================================== Abstract : Biometric technology is an innovation that uses human physical or behavioral characteristics for identity determination and verification with an aspect of its most significant implementations identified to be iris biometrics. The technology uses unique patterns in iris for secure and reliable identification purposes but certain challenges are encountered in ensuring consistent image segmentation. Therefore, this research focuses on developing iris image segmentation using deep learning as an important step in biometric identification process. Image segmentation aims to separate iris region from other parts of the eye, such as the pupil, sclera, and eyelids. However, the process requires a more sophisticated method to overcome image variations. This research implements popular deep learning architectures, DeepLabV3 and U-Net, for the segmentation. Subsequently, the performance of the models was evaluated based on the IoU Score, accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The results showed that DeepLabV3 provided the best performance with an IoU Score of 0.918, accuracy of 0.993, precision of 0.962, recall of 0.952, and F1-score of 0.957. The advantage of the model was associated with the ability to effectively extract complex features and capture information context at different scales. The observation was an indication of the significant potential possessed by deep learning applications in iris image segmentation for biometric systems. Moreover, the optimal performance achieved by DeepLabV3 showed the possibility of depending on the technology to improve the accuracy and efficiency of biometric identification process, opening up broad opportunities for further development in iris-based security applications.
Penerapan Algoritma Additive Ratio Assessment untuk Rekomendasi Pendukung Keputusan Coffee Shop Terbaik di Kawasan Marapalam Padang Timur
Abstrak : Coffee shop kini tumbuh cepat di banyak kota besar salah satunya di Kota Padang, Kelurahan Kubu Marapalam kecamatan Padang Timur. Banyak coffee shop baru muncul dengan ciri khas dan keunikan masing-masing, menciptakan persaingan ketat untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. Tujuan penelitian ini adalah membuat rekomendasi pendukung keputusan mengetahui urutan prioritas coffee shop terbaik yang dipilih oleh konsumen. Metode penelitian yang digunakan adalah Additive Ratio Assessment (ARAS) sebanyak 6 data alternatif dan 6 data kriteria. Hasil penelitian yang diperoleh adalah Menza Barber & Coffee dengan nilai utilitas 1,00000 menjadi prioritas pilihan konsumen pada peringkat pertama, pada peringkat kedua yaitu Sukokopi Sutomo dengan nilai 0,96025 dan Kalinambah dengan nilai 0,83686 menjadi peringkat ketiga sehingga dapat direkomendasikan menjadi Coffee shop terbaik di Marapalam kecamatan Padang Timur. Pada penelitian selanjutnya, diharapkan bisa menambah variabel dan kriteria serta kombinasi algoritma untuk memperoleh hasil penelitian yang lebih baik. =================================================== Abstract : Coffee shops are now growing rapidly in many big cities, one of which is in Padang City, Kubu Marapalam Village, Padang Timur District. Many new coffee shops have emerged with their own characteristics and uniqueness, creating fierce competition to meet customer needs. The purpose of this study is to make recommendations to support decisions to determine the priority order of the best coffee shops chosen by consumers. The research method used is Additive Ratio Assessment (ARAS) with 6 alternative data points and 6 criteria data points. The results of the study obtained are Menza Barber & Coffee with a utility value of 1.00000 as the consumer's priority choice in first place, in second place is Sukokopi Sutomo with a value of 0.96025 and Kalinambah x Meer with a value of 0.83686 is in third place so that it can be recommended as the best coffee shop in Marapalam, Padang Timur District. In further research, it is expected to add variables and criteria as well as a combination of algorithms to obtain better research results.
Pendekatan Hybrid: Naïve Bayes dan Decision Tree untuk Prediksi Kerusakan Mesin pada Industri Manufaktur PT X
Abstrak : Perkembangan teknologi sistem informasi banyak dirasakan di setiap sector ekonomi. PT X merupakan perusahaan manufaktur di bidang percetakan, dimana produktivitas dipengaruhi dari efisiensi mesin. Optimasi produktivitas mesin dapat dilakukan dengan prediktif maintenance. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan teknik data mining dalam prediktif kerusakan mesin produksi. Fokus utama penelitian adalah untuk mengklasifikasi kerusakan mesin berdasarkan data historis pada PT X. Model klasifikasi yang akan dikembangkan menggunakan algoritma model Naïve Bayes dan Decision Tree. Dalam klasifikasi ada 2 label keputusan yaitu tingkat resiko (tinggi, sedang rendah) dan kegiatan preventif (Ya,Tidak) Evaluasi dilakukan dengan menilai akurasi dan efektivitas setiap model. Hasil uji klasifikasi preventif dengan model Naïve Bayes memiliki nilai akurasi 97,90 %, sedangkan dengan model Decision Tree memiliki nilai akurasi 77%. Hasil uji klasifikasi tingkat resiko dengan model Naïve Bayes nilai akurasi 98% sedangkan dengan model Decision Tree nilai akurasinya 100%. hasil uji menunjukan untuk label preventif dengan 2 kelas lebih baik menggunakan model Naïve Bayes sedangkan label tingkat resiko dengan 3 kelas lebih baik menggunakan model Decision Tree. Hasil uji ini dapat dijadikan acuan Perusahaan X khususnya divisi maintenance dalam melakukan penjadwalan prediktif maintenance. Metode ini juga dapat diterapkan pada Perusahaan lain jika memiliki data historis kerusakan mesin, memiliki mesin dengan jenis operasional yang relevan, dan memiliki tujuan dan klasifikasi yang sesuai. =================================================== Abstract : The advancement of information system technology has significantly impacted all economic sectors. PT X, a manufacturing company in the printing industry, experiences productivity fluctuations that are strongly influenced by machine efficiency. Optimizing machine productivity can be achieved through predictive maintenance. This study aims to develop data mining techniques for predicting machine failures in production. The primary focus is to classify machine failures based on historical data from PT X. The classification models employed are the Naïve Bayes algorithm and the Decision Tree algorithm. Two classification labels are used: risk level (high, medium, low) and preventive action (Yes, No). Evaluation was conducted by measuring the accuracy and effectiveness of each model. The classification results for the preventive action label showed that the Naïve Bayes model achieved an accuracy of 97.90%, while the Decision Tree model reached 77%. For the risk level label, the Naïve Bayes model achieved 98% accuracy, and the Decision Tree model achieved 100%. The findings indicate that the Naïve Bayes model is more suitable for binary classifications such as preventive actions, while the Decision Tree model performs better in multi-class classifications such as risk levels. These results can serve as a reference for PT X’s maintenance division in scheduling predictive maintenance. Moreover, the method can be applied to other companies, provided they have historical machine failure data, machines with similar operational characteristics, and compatible classification objectives