Seminar Nasional Teknologi & Sains (STAINS) merupakan media untuk mempublikasikan hasil penelitian ataupun pengabdian kepada masyarakat yang telah dipresentasikan pada Seminar Nasional Teknologi & Sains yang diselenggarakan oleh Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Nusantara PGRI Kediri
Authors who publish with this journal agree to the following terms: Copyright on any article is retained by the author(s). The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal. Authors are 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 an acknowledgment of its initial publication in this journal. Authors are permitted and encouraged to post their 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 published work. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Penentuan Kalimat Utama Berbasis Pembobotan Kemiripan Makna
Identifikasi jenis paragraf berdasarkan letak kalimat utama merupakan bagian penting dalam analisis struktur teks bahasa Indonesia. Paragraf deduktif ditandai dengan kalimat utama di awal paragraf, sedangkan paragraf induktif memiliki kalimat utama di akhir paragraf. Proses identifikasi tersebut masih banyak dilakukan secara manual dan bersifat subjektif, sehingga diperlukan pendekatan otomatis berbasis Natural Language Processing. Penelitian ini mengusulkan metode deteksi kalimat utama untuk klasifikasi paragraf deduktif dan induktif dengan memanfaatkan pembobotan kemiripan makna menggunakan TF-IDF dan pengukuran kemiripan menggunakan Cosine Similarity. Setiap paragraf dipecah menjadi beberapa kalimat, kemudian dihitung nilai rata-rata kemiripan antar kalimat untuk menentukan kalimat utama berdasarkan nilai tertinggi. Pengujian dilakukan terhadap 220 paragraf yang terdiri dari 110 paragraf deduktif dan 110 paragraf induktif. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa pada kelas paragraf deduktif diperoleh nilai precision sebesar 89,90%, recall 84,76%, dan F1-score 87,24%, sedangkan pada paragraf induktif diperoleh precision 88,04%, recall 79,41%, dan F1-score 83,49%. Kesalahan klasifikasi umumnya terjadi pada paragraf dengan struktur yang ambigu atau memiliki kalimat penutup atau pembuka yang bersifat rangkuman. Dapat disimpulkan bahwa pendekatan berbasis kemiripan makna antar kalimat efektif digunakan untuk mendeteksi kalimat utama dan mengklasifikasikan paragraf deduktif serta induktif dalam bahasa Indonesia.
Copyright (c) 2026 Ardi Sanjaya, Finsa Nurpandi, Marga Asta Jaya Mulya https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Prediksi Degradasi Daya Modul Photovoltaic Polycrystalline Menggunakan Random Forest
Degradasi daya pada modul photovoltaic (PV) jenis polycrystalline merupakan permasalahan penting yang memengaruhi efisiensi dan keandalan sistem Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS). Variasi sudut kemiringan, intensitas iradiasi matahari, arus keluaran, dan suhu modul menyebabkan karakteristik degradasi yang bersifat nonlinier sehingga sulit dimodelkan menggunakan pendekatan matematis konvensional. Penelitian ini bertujuan memprediksi degradasi daya modul PV polycrystalline menggunakan pendekatan machine learning berbasis algoritma Random Forest. Data penelitian diperoleh dari hasil pengukuran lapangan dengan variasi sudut kemiringan 0°–65°, nilai iradiasi matahari, arus keluaran, dan suhu permukaan modul. Degradasi daya dihitung sebagai persentase penurunan daya keluaran terhadap daya maksimum modul. Model Random Forest dilatih menggunakan empat variabel input, yaitu sudut kemiringan, iradiasi, arus, dan suhu modul, kemudian dievaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu memprediksi degradasi daya dengan nilai MAE sebesar 2,08%, RMSE sebesar 2,99%, dan R² sebesar 0,7008. Analisis feature importance mengindikasikan bahwa arus keluaran merupakan faktor paling dominan dengan kontribusi 52,1%, diikuti oleh iradiasi matahari sebesar 24,9%, sudut kemiringan sebesar 12,8%, dan suhu modul sebesar 10,2%. Hasil ini menegaskan efektivitas Random Forest dalam memodelkan hubungan nonlinier degradasi daya PV. Penelitian selanjutnya dilakukan dengan penambahan parameter lingkungan, serta perbandingan dengan metode deep learning untuk meningkatkan akurasi prediksi
Copyright (c) 2026 Dwi Listiawati, Samsurizal Samsurizal, Yulisya Zuriatni, Rudina Okvasari https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Prediksi Degradasi Kesehatan Baterai Kendaraan Listrik Berbasis Machine Learning pada Pengisian Cepat DC
Perkembangan kendaraan listrik mendorong penerapan sistem pengisian cepat untuk meningkatkan kenyamanan pengguna. Namun, pengisian cepat dengan arus dan daya tinggi berpotensi mempercepat degradasi kesehatan baterai (State of Health / SoH), yang berdampak pada umur pakai dan keandalan baterai kendaraan listrik. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan prediktif yang mampu mengidentifikasi degradasi kesehatan baterai secara akurat sejak dini. Penelitian ini mengusulkan pendekatan machine learning berbasis Random Forest Regressor untuk memprediksi degradasi kesehatan baterai kendaraan listrik pada proses pengisian cepat DC. Dataset diperoleh dari hasil simulasi pengisian cepat yang mempertimbangkan parameter arus pengisian, tegangan DC, suhu baterai, dan State of Charge (SoC). Model dilatih untuk mempelajari hubungan nonlinier antara parameter pengisian cepat dan degradasi kesehatan baterai yang dinyatakan sebagai ΔSoH. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest mampu memprediksi degradasi kesehatan baterai dengan nilai MAE sebesar 0.00000009, RMSE sebesar 0.00000015, serta nilai R² sebesar 0.999998, yang menunjukkan tingkat akurasi prediksi yang sangat tinggi. Pendekatan ini berpotensi digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam pengelolaan sistem pengisian cepat DC yang lebih aman dan berkelanjutan, serta mendukung pengembangan sistem pengisian kendaraan listrik yang cerdas dan berorientasi pada umur pakai baterai.
Copyright (c) 2026 Zulham Kentji, Samsurizal Samsurizal, Septiannissa Azzahra, Dwi Listiawati, Dody Dody, Kartika Tresya Mauriraya https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Komparasi Naïve Bayes dan Support Vector Machine dalam Klasifikasi Sentimen Pelantikan Menteri Purbaya Melalui YouTube
Pesatnya pertumbuhan media digital telah mengubah YouTube menjadi ruang publik yang signifikan bagi masyarakat untuk menyampaikan opini terhadap kebijakan pemerintah, termasuk pelantikan pejabat negara. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan performa algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dalam mengklasifikasikan sentimen publik terkait pelantikan Menteri Keuangan Purbaya. Data dikumpulkan melalui teknik crawling menggunakan YouTube Data API v3, menghasilkan 56 komentar unik. Data tersebut melewati beberapa tahapan prapemrosesan, meliputi case folding, cleaning, tokenizing, dan stopword removal, yang dilanjutkan dengan ekstraksi fitur menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua algoritma mencapai tingkat akurasi sebesar 100% pada dataset pengujian. Namun, akurasi yang tinggi ini dipengaruhi oleh ketidakseimbangan kelas yang signifikan, di mana sentimen netral sangat mendominasi (52 komentar) dibandingkan dengan sentimen positif (3) dan negatif (1). Penelitian ini menyimpulkan bahwa meskipun kedua model efektif untuk klasifikasi teks, dataset yang seimbang sangat diperlukan untuk evaluasi stabilitas model yang lebih kuat pada isu-isu politik yang dinamis.
Copyright (c) 2026 Arghi Kurniawan, Adhika Pramita Widyassari https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perancangan Sistem Optimasi Produksi UMKM Jajanan Pasar Tradisional Menggunakan Metode Simpleks untuk Memaksimalkan Keuntungan
UMKM yang menjual jajanan pasar tradisional sering kali menghadapi ketidakoptimalan dalam perencanaan produksi karena penentuan jumlah produksi masih bersifat intuitif, yang berpotensi menyebabkan pemborosan bahan baku dan rendahnya efisiensi keuntungan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem optimasi produksi berbasis web yang menggunakan metode Simpleks untuk menentukan kombinasi produksi yang optimal. Sistem ini dirancang menggunakan HTML, CSS, dan JavaScript untuk menyimulasikan proses iteratif metode Simpleks secara interaktif. Data yang digunakan mencakup empat jenis produk tradisional (Mendut, Nagasari, Kue Apem, dan Dadar Gulung) dengan kendala bahan baku (tepung, gula, santan) serta waktu kerja. Hasil simulasi menunjukkan bahwa sistem berhasil menghasilkan solusi optimal dengan keuntungan maksimum sebesar Rp1.422.000. Kombinasi produksi yang dihasilkan meliputi Mendut, Nagasari, dan Dadar Gulung, sementara Kue Apem tidak diproduksi karena kontribusi keuntungannya lebih rendah dibandingkan penggunaan sumber daya. Penelitian ini berkontribusi dalam bidang Teknik Informatika dengan implementasi algoritma Simpleks dalam bentuk aplikasi web yang dapat digunakan langsung oleh pelaku UMKM sebagai alat bantu pengambilan keputusan produksi yang lebih terukur, efisien, dan berbasis data.
Copyright (c) 2026 Niha Alya Qurrotul Ayun, Nasywa Aulia Santoso, Johan Dwi Andika, Alifian Fareza Muarif, Rangga Araya Surya Kelana https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perancangan Sistem Optimasi Produksi dan Keuntungan Bel’s Cake Menggunakan Metode Simpleks Berbasis Web
Penelitian ini mengkaji penerapan metode simpleks sebagai pendekatan optimasi untuk menentukan kombinasi produksi yang menghasilkan keuntungan maksimal pada usaha Bel’s Cake dengan keterbatasan sumber daya. Permasalahan yang dianalisis melibatkan empat produk, yaitu nastar, pastel, roti mawar, dan soft chocolate cookies, dengan kendala ketersediaan gula, tepung, kapasitas oven, serta waktu kerja. Permasalahan tersebut dimodelkan menggunakan linear programming dengan tujuan memaksimalkan keuntungan dan diselesaikan melalui dua pendekatan, yakni perhitungan metode simpleks secara manual melalui beberapa iterasi serta implementasi metode simpleks dalam sistem berbasis web. Pada perhitungan manual, proses optimasi dilakukan melalui tahapan algoritma simpleks yang meliputi pemilihan kolom pivot berdasarkan koefisien negatif terbesar pada fungsi tujuan, penentuan baris pivot menggunakan rasio minimum, dan penerapan operasi baris elementer secara iteratif hingga diperoleh solusi optimal. Tahapan algoritmik yang sama kemudian diimplementasikan ke dalam sistem simpleks berbasis web untuk mengotomatisasi proses perhitungan dan mendukung penyelesaian permasalahan dengan lebih dari dua variabel keputusan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem menghasilkan solusi optimal yang identik dengan perhitungan manual, yaitu produksi soft chocolate cookies sebanyak 40 unit dengan keuntungan maksimum sebesar Rp240.000. Kesamaan hasil antara perhitungan manual dan sistem menunjukkan bahwa implementasi algoritma simpleks dalam sistem berbasis web memiliki tingkat akurasi dan validitas yang tinggi. Penelitian ini berkontribusi pada bidang Teknik Informatika melalui validasi implementasi algoritma optimasi ke dalam sistem informasi serta memberikan solusi praktis bagi UMKM dalam pengambilan keputusan produksi yang lebih efisien, akurat, dan berbasis teknologi.
Copyright (c) 2026 Ragil Bayu Imam Saputra, Devangga Lugas Pratama, Rafa Novtria, Navika Farsabila, Destra Elisya Putri Ambadar, Siti Rochana https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan Regresi Robust dalam Educational Data Mining (EDM) untuk Klasifikasi Tingkat Penalaran Abduktif Siswa
Penalaran abduktif merupakan salah satu bentuk penalaran tingkat tinggi yang berperan penting dalam pemecahan masalah matematika, namun masih sulit dianalisis secara objektif karena karakteristik data penilaian yang heterogen dan mengandung nilai ekstrem. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan regresi robust dalam kerangka Educational Data Mining (EDM) untuk mengklasifikasikan tingkat penalaran abduktif siswa SMP berdasarkan indikator penalaran yang terukur. Data diperoleh dari jawaban tertulis 72 siswa di SMP Negeri 3 Samaturu, Kabupaten Kolaka, yang dianalisis menggunakan rubrik analitik dengan delapan indikator penalaran abduktif. Regresi robust digunakan sebagai tahap estimasi fitur untuk mereduksi pengaruh outlier sebelum dilakukan klasifikasi tingkat penalaran ke dalam tiga kategori, yaitu rendah, sedang, dan tinggi, menggunakan pendekatan tertile-based threshold. Evaluasi model dilakukan dengan 5-fold cross validation dan diukur menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score, serta dibandingkan dengan model berbasis regresi linier konvensional (OLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa regresi robust menghasilkan kinerja klasifikasi yang lebih baik dan stabil dibandingkan OLS, dengan peningkatan pada seluruh metrik evaluasi. Distribusi klasifikasi menunjukkan 21 siswa berada pada tingkat rendah, 36 siswa pada tingkat sedang, dan 15 siswa pada tingkat tinggi. Penelitian ini menghasilkan bahwa integrasi regresi robust dalam EDM efektif untuk klasifikasi tingkat penalaran abduktif yang lebih akurat dan bermakna secara pedagogis
Copyright (c) 2026 Nasruddin Nasruddin, Nisa Miftachurohmah, Putri Rahayu Sianturi, Irnawati Irnawati, Iwan Iwan https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Komparatif Metode MCDM SAW dan TOPSIS dalam Rekomendasi Asisten Penelitian
Pemilihan asisten penelitian yang tepat merupakan faktor strategis dalam mendukung keberhasilan kegiatan riset di perguruan tinggi. Proses seleksi yang masih bersifat subjektif berpotensi menghasilkan keputusan yang kurang optimal, sehingga diperlukan pendekatan Sistem Pendukung Keputusan berbasis Multi-Criteria Decision Making (MCDM). Penelitian ini bertujuan untuk melakukan komparasi metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dalam merekomendasikan asisten penelitian. Kriteria yang digunakan meliputi kompetensi akademik, pengalaman penelitian, keterampilan teknis, dan komitmen kerja. Novelty penelitian ini terletak pada analisis komparatif yang tidak hanya berfokus pada hasil peringkat akhir, tetapi juga pada perbedaan mekanisme normalisasi, pembobotan, dan proses pengambilan keputusan dari kedua metode MCDM. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode SAW dan TOPSIS menghasilkan rekomendasi peringkat asisten penelitian yang sama, yaitu Alternatif 2 dan Alternatif 7, meskipun kedua metode tersebut memiliki tahapan perhitungan yang berbeda sehingga menegaskan karakteristik masing-masing metode MCDM dalam konteks rekomendasi asisten penelitian.
Copyright (c) 2026 Yudo Bismo Utomo, Achmad Alfin, Henry Hafidz Anbiya, Resty Wulanningrum https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Penerapan Metode Forward Chaining untuk Rekomendasi Produk Face Wash
Pemilihan produk face wash yang sesuai kebutuhan dengan jenis dan kondisi kulit merupakan hal penting untuk mejaga kulit wajah. Namun banyaknya variasi produk dan merk sering kali menyulitkan konsumen dalam menentukan pilihan yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode forwad chaining yang mana di system ini akan memproses data melalui kumpulan aturan (rule based) yang telah disusun berdasarkan pengetahuan pakar. Sistem ini diimplementasikan menggunakan bahasa Pemrograman PHP dan HTML pada platform berbasis web. Sistem ini akan membantu memberikan rekomendasi produk facial wash yang paling sesuai sehingga meminimalisir risiko kesalahan dalam pemilihan produk. Dengan diterapkannya metode forward chaining dalam sistem pakar pemilihan kosmetik cuci muka, diharapkan konsumen dapat memperoleh rekomendasi produk yang lebih akurat, efisien, dan sesuai dengan kebutuhan kulit mereka. Selain memberikan kemudahan bagi pengguna, sistem ini juga dapat membantu produsen kosmetik dalam menyediakan layanan konsultasi digital yang lebih interaktif dan berbasis data. Oleh karena itu, pengembangan sistem cerdas semacam ini memiliki potensi besar untuk meningkatkan pengalaman konsumen dan mendukung keputusan pembelian yang lebih tepat.
Copyright (c) 2026 Rahadian Ahmad Rahmatullah, Daniel Swanjaya, Ratih Kumalasari Niswatin https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Sepeda Motor Bekas Di UD. Tunas Dua Motor Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process
Pemilihan sepeda motor bekas merupakan proses yang kompleks karena melibatkan banyak kriteria dan sering kali masih dilakukan secara subjektif, sehingga berpotensi menimbulkan ketidaksesuaian dengan kebutuhan konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam merekomendasikan sepeda motor bekas di UD. Tunas Dua Motor menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Metode AHP dipilih karena mampu mengolah pengambilan keputusan multikriteria secara terstruktur dan objektif melalui perbandingan berpasangan. Kriteria yang digunakan meliputi harga, kapasitas silinder, tahun produksi, kilometer tempuh, kondisi fisik, kondisi mesin, dan tahun pajak. Data penelitian diperoleh melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi terhadap data sepeda motor bekas periode 2024–2025. Sistem dikembangkan berbasis web dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL, kemudian diuji melalui pengujian fungsional dan non-fungsional. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan rekomendasi sepeda motor bekas secara konsisten dan akurat, dengan tingkat konsistensi perhitungan AHP yang memenuhi syarat. Sistem ini terbukti dapat mengurangi subjektivitas, meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan, serta memberikan rekomendasi yang lebih tepat bagi konsumen dan pihak UD. Tunas Dua Motor.
Copyright (c) 2026 Rizqi Jelang Ramadani, Arif Mudi Priyatno https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Sistem Inventaris dengan Barcode Scanner Berbasis Android
BPJS Ketenagakerjaan Kantor Cabang Madiun yang memiliki kebutuhan pengelolaan aset dan perlengkapan kerja secara tertib dan akurat, namun masih menghadapi permasalahan akibat proses inventarisasi yang dilakukan secara manual, seperti kesalahan pencatatan dan kesulitan pelacakan barang. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Inventaris dengan Barcode Scanner Berbasis Android guna mendukung pendataan, pengelolaan, dan pelaporan inventaris secara digital. Sistem dikembangkan menggunakan metode prototype agar sesuai dengan kebutuhan pengguna, dengan staf bidang pengendalian operasional sebagai pengguna utama dan kepala bagian sebagai pemantau laporan inventaris. Implementasi sistem dilakukan dalam bentuk aplikasi Android yang dilengkapi fitur pemindaian barcode, pencatatan barang otomatis, pengelolaan data inventaris, serta pembuatan laporan digital. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing dengan memanfaatkan data inventaris sebelumnya sebagai data uji, yang menunjukkan bahwa seluruh fungsi utama sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hasil implementasi dan pengujian diperoleh skor 91,8 (sangat baik) membuktikan bahwa sistem mampu meningkatkan ketepatan pencatatan data, efisiensi proses inventarisasi, serta kemudahan pelacakan dan pelaporan aset di lingkungan BPJS Ketenagakerjaan Kantor Cabang Madiun.
Copyright (c) 2026 Saifulloh Saifulloh, Ayu Purwiasri Reza Melathi, Ardila Fasya Ivana https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Optimasi Biaya Distribusi Produk Makanan Menggunakan Metode Transportasi
Penelitian ini menerapkan algoritma transportasi untuk meminimalkan biaya distribusi produk makanan melalui perancangan sistem komputasi berbasis studi kasus. Data yang digunakan mencakup persediaan distributor, permintaan toko, dan biaya pengiriman antar lokasi. Sistem dirancang untuk mengimplementasikan metode North West Corner (NWC), Least Cost (LC), Vogel’s Approximation Method (VAM), dan Stepping Stone dalam menghitung alokasi distribusi secara otomatis. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan efisiensi masing-masing metode dalam menghasilkan biaya distribusi yang minimum, serta mendukung pengambilan keputusan. Hasil menunjukkan bahwa metode LC dan VAM menghasilkan biaya terendah sebesar Rp15.400.000, lebih efisien dibandingkan metode NWC yang menghasilkan biaya sebesar Rp15.800.000. Uji optimalitas dengan metode Stepping Stone mengonfirmasi bahwa solusi LC dan VAM telah optimal. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan sistem pendukung keputusan distribusi yang efektif, akurat, dan aplikatif dalam bidang Teknik Informatika dan manajemen logistik.
Copyright (c) 2026 Muhammad Yafi Ulayya, Nysa Aprilia Pratiwi Putri Cahyani, Violeta Ayu Ramanda, Bintang Yanditya Cahya, Siti Rochana https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Komparasi Algoritma Klasifikasi dalam Mendeteksi Sentimen Publik Terhadap Redenominasi Rupiah di TikTok
Wacana kebijakan redenominasi Rupiah menimbulkan beragam respons masyarakat yang banyak disampaikan melalui media sosial TikTok. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap kebijakan redenominasi Rupiah serta membandingkan kinerja enam algoritma klasifikasi, yaitu Naïve Bayes, Decision Tree, Multilayer Perceptron, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machine, dan Long Short-Term Memory. Data penelitian berupa 537 komentar TikTok yang dikumpulkan menggunakan teknik scraping berdasarkan kata kunci terkait redenominasi Rupiah. Data kemudian diproses melalui tahapan pra-pemrosesan teks dan diekstraksi menggunakan metode TF-IDF serta tokenisasi untuk mendukung proses klasifikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Long Short-Term Memory menghasilkan performa terbaik dengan tingkat akurasi sebesar 83,33% dan nilai F1-Score sebesar 0,7971. Sementara itu, Multilayer Perceptron dan Support Vector Machine juga menunjukkan kinerja yang baik dengan akurasi sebesar 81,48%. Analisis distribusi sentimen memperlihatkan bahwa mayoritas komentar masyarakat bersentimen positif sebesar 78,48%, diikuti sentimen netral sebesar 13,22% dan sentimen negatif sebesar 8,38%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan Deep Learning efektif dalam mengklasifikasikan sentimen publik di media sosial dan dapat dimanfaatkan sebagai dasar pendukung dalam perumusan strategi komunikasi kebijakan ekonomi yang lebih tepat sasaran.
Copyright (c) 2026 Uma Fadhila Dina Puspita, Adhika Pramita Widyasari https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pengembangan Game Edukasi Pengenalan Huruf Abjad Berbasis Mobile untuk Anak Usia Dini
Perkembangan teknologi informasi mendorong pemanfaatan media pembelajaran berbasis digital dalam pendidikan anak usia dini. Salah satu aspek penting dalam pembelajaran anak usia dini adalah pengenalan huruf abjad sebagai dasar kemampuan literasi awal. Namun, penggunaan media pembelajaran konvensional sering kali kurang menarik sehingga menurunkan minat belajar anak. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan game edukasi pengenalan huruf abjad berbasis mobile sebagai media pembelajaran interaktif bagi anak usia dini. Metode penelitian yang digunakan adalah Multimedia Development Life Cycle (MDLC) yang meliputi tahapan konsep, perancangan, pengumpulan bahan, pembuatan, pengujian, dan distribusi. Hasil penelitian berupa game edukasi berjudul Keranjang Abjad yang dapat dijalankan pada perangkat Android dan menyediakan fitur permainan interaktif, sistem skor, serta tampilan antarmuka yang sederhana dan menarik. Pengujian Black Box menunjukkan bahwa seluruh fungsi aplikasi berjalan dengan baik sesuai dengan perancangan. Game edukasi yang dikembangkan diharapkan dapat menjadi media pembelajaran pendukung yang efektif untuk meningkatkan minat belajar dan kemampuan pengenalan huruf abjad pada anak usia dini.
Copyright (c) 2026 Bayu Adi Prasetyo https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Perbandingan Model Machine Learning untuk Prediksi Penyakit Jantung
Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di dunia yang memerlukan deteksi dini secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan memprediksi risiko penyakit jantung menggunakan dataset kesehatan publik melalui pendekatan machine learning. Metode yang digunakan melibatkan perbandingan dua algoritma klasifikasi, yaitu Random Forest dan Logistic Regression. Data diproses melalui tahapan pembersihan, pembagian dataset (80:20), serta normalisasi khusus untuk regresi logistik. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memberikan performa sempurna dengan akurasi 100%, sementara Logistic Regression menghasilkan akurasi sebesar 87,80%. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Random Forest lebih unggul dalam menangkap pola medis yang kompleks, sementara Logistic Regression unggul dalam aspek interpretabilitas koefisien fitur.
Copyright (c) 2026 Juli Sulaksono, Danar Putra Pamungkas, Danang Wahyu Widodo https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kapten Tim U-15 Pada SSB Triple’s Kediri Menggunakan Metode Weighted Product (WP)
Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web untuk memfasilitasi pemilihan kapten tim U-15 pada SSB Triple’s Kediri secara objektif dan efisien. Latar belakang masalahnya adalah proses pemilihan kapten yang selama ini masih mengandalkan intuisi dan pengamatan manual pelatih, menyebabkan hasil penilaian menjadi tidak konsisten, memakan waktu lama, dan rentan terhadap subjektivitas. SPK ini mengimplementasikan metode Weighted Product (WP), yang bekerja dengan prinsip perkalian untuk menentukan nilai preferensi relatif (Ranking) pemain. Evaluasi dilakukan berdasarkan enam kriteria multidimensi: Pengalaman Bermain, Penguasaan Skill, Kondisi Fisik, Mental dan Kepemimpinan, Catatan Kartu Kuning, dan Catatan Kartu Merah. Bobot kriteria yang sangat krusial ini ditentukan secara terstruktur menggunakan metode Rank Order Centroid (ROC). Hasil akhir sistem berupa urutan peringkat (Ranking) pemain berdasarkan nilai preferensi (Vi), di mana pemain dengan nilai tertinggi secara matematis direkomendasikan sebagai kandidat kapten terbaik. Hasil pengujian fungsional dan validasi menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan objektivitas penilaian hingga meminimalisir intervensi subjektif, sekaligus memangkas waktu proses seleksi secara signifikan, menjadikannya alat bantu yang andal bagi manajemen tim.
Copyright (c) 2026 Ervan Efendi, Ratih Kumalasari Niswatin, Ahmad Bagus Setiawan https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Optimasi Keuntungan Penjualan Pada Es Teh Jumbo Bunda Melalui Metode Simpleks Menggunakan Software POM-QM
Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan alokasi produksi pada UMKM Es Teh Jumbo Bunda guna memperoleh keuntungan maksimal. Pendekatan yang digunakan adalah Linear Programming dengan metode Simpleks pada penelitian kuantitatif berbasis data aktual usaha. Model optimasi disusun untuk enam varian produk es teh dengan mempertimbangkan sepuluh kendala utama bahan baku. Penyelesaian model dilakukan melalui perhitungan manual menggunakan tabel iteratif metode Simpleks dan divalidasi dengan software POM-QM for Windows. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi produksi optimal per bulan terdiri dari 720 cup es teh original dan 280 cup es teh milktea, dengan keuntungan maksimum sebesar Rp2.305.000. Validasi menunjukkan bahwa hasil perhitungan manual dan output POM-QM menghasilkan nilai variabel keputusan serta nilai fungsi tujuan yang identik. Analisis hasil menunjukkan bahwa kedua varian tersebut memberikan kontribusi keuntungan tertinggi dengan penggunaan bahan baku yang paling efisien. Dengan demikian, metode Simpleks dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan produksi yang terukur dan andal bagi UMKM dalam mengelola sumber daya terbatas dan meningkatkan profitabilitas usaha.
Copyright (c) 2026 M. Alfan Setya Sudarita, Nenglia Fitri Samrotul Ma’rifah, Mohammad Wildan Abdurrahman, M. Fahmi Dzul Fikar, Marhandhy Waringga Jaddi, Siti Rochana https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Optimasi Paket Sewa Rental PlayStation Menggunakan Linear Programming Metode Simpleks dan Software POM-QM
Bisnis rental PlayStation di era digital menghadapi tantangan dalam mengoptimalkan paket sewa untuk memaksimalkan keuntungan dengan keterbatasan jumlah unit konsol dan jam operasional. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan paket sewa pada usaha Jenderal PlayStation menggunakan Linear Programming dengan metode Simpleks dan validasi software POM-QM. Data diperoleh melalui observasi lapangan dan wawancara langsung dengan pemilik usaha rental, dengan total 5 unit konsol yang tersedia, namun perhitungan optimasi difokuskan pada 4 unit konsol aktif untuk paket rental, sedangkan 1 unit digunakan untuk sewa harian. Pendekatan kuantitatif deskriptif digunakan untuk menganalisis kombinasi optimal paket sewa 1 jam, 2 jam, dan 3 jam pada shift weekday dan weekend. Hasil menunjukkan keuntungan optimal Rp1.470.000 per minggu atau Rp5.880.000 per bulan, dengan keuntungan bersih Rp5.430.000 setelah dikurangi biaya operasional Rp450.000. Solusi optimal merekomendasikan fokus pada paket 1 jam untuk seluruh shift. Verifikasi menggunakan POM-QM menghasilkan nilai identik dengan efisiensi waktu lebih tinggi. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode Simpleks dan POM-QM efektif digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam mengoptimalkan keuntungan bisnis rental PlayStation.
Copyright (c) 2026 Fitria Lukluul Maknun, Adam Rizky Febrian, Aditya Rizky Satria, Chelsea Junior Pristca Perdana, Siti Rochana https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Sistem Manajemen Keuangan Harian dengan Fitur Notifikasi Pengingat Anggaran
Sistem manajemen keuangan harian memiliki peran penting dalam membantu individu maupun pelaku Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) dalam mengelola pemasukan dan pengeluaran secara terstruktur. Permasalahan yang sering terjadi adalah kurangnya kontrol terhadap batas anggaran akibat tidak tersedianya sistem yang mampu memberikan peringatan secara otomatis ketika pengeluaran mendekati atau melebihi anggaran yang telah ditetapkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem manajemen keuangan harian berbasis web yang dilengkapi dengan fitur notifikasi peringatan anggaran berdasarkan Rencana Anggaran Biaya (RAB). Sistem yang dikembangkan dirancang untuk mencatat transaksi keuangan harian, mengelompokkan transaksi berdasarkan kategori anggaran, serta memberikan notifikasi secara real-time ketika pengeluaran berada pada kondisi aman, peringatan, dan melebihi anggaran. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian fungsional menggunakan metode black box. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menjalankan seluruh fungsi utama sesuai dengan kebutuhan pengguna, termasuk pencatatan transaksi, pengelompokan anggaran, dan penyampaian notifikasi peringatan anggaran secara otomatis berdasarkan RAB. Penerapan sistem ini memungkinkan pengguna untuk memantau pengeluaran keuangan harian secara lebih terkontrol dan sistematis, sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan keuangan yang lebih efektif.
Mochammad Atur Akbar Loredo Hariyanto Putra
Copyright (c) 2026 Rina Padila Febriani, Mochammad Atur Akbar Loredo Hariyanto Putra https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pendekatan Multimodal untuk Deteksi Kematangan Buah Mangga Berbasis CNN dan Sensor Gas MQ-135
Penentuan tingkat kematangan buah mangga secara akurat merupakan faktor penting dalam menjaga kualitas hasil panen dan efisiensi distribusi. Namun, penilaian kematangan yang masih bergantung pada pengamatan visual bersifat subjektif dan kurang konsisten. Penelitian ini mengusulkan pendekatan multimodal sederhana untuk mendeteksi status kematangan buah mangga dengan mengintegrasikan indikator morfologis dan fisiologis. Indikator morfologis diperoleh melalui klasifikasi ukuran buah menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) berbasis MobileNetV2, sedangkan indikator fisiologis diperoleh dari respons sensor gas MQ-135 terhadap gas volatil yang dilepaskan selama proses pematangan buah. Pengambilan keputusan tingkat kematangan dilakukan menggunakan mekanisme berbasis aturan (rule-based decision) yang mengombinasikan hasil klasifikasi ukuran buah dan nilai sensor gas. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model CNN mampu mengklasifikasikan ukuran buah dengan akurasi sebesar 0,98, sementara sensor gas menunjukkan respons signifikan berupa lonjakan nilai ketika buah didekatkan ke sensor. Implementasi sistem dalam bentuk prototipe aplikasi berbasis web menunjukkan bahwa alur kerja sistem dari tahap input hingga keluaran keputusan dapat berjalan secara fungsional. Secara keseluruhan, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan multimodal sederhana layak digunakan sebagai studi pendahuluan untuk mendukung penentuan kematangan buah mangga secara otomatis dan objektif.
Copyright (c) 2026 Syailendra Julian Wicaksono https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Identifikasi Penyakit Daun Jagung Menggunakan NASNet Mobile
Jagung merupakan komoditas pangan penting yang rentan terhadap serangan penyakit daun, seperti Common Rust, Gray Leaf Spot, dan Blight, yang dapat menurunkan hasil panen secara signifikan. Identifikasi penyakit secara manual masih bergantung pada pengamatan visual sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan diagnosis. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem identifikasi penyakit daun jagung berbasis citra menggunakan metode NASNet Mobile. Data penelitian terdiri dari citra daun jagung dengan empat kelas, yaitu Healthy, Common Rust, Gray Leaf Spot, dan Blight. Tahapan penelitian meliputi preprocessing citra berupa resize dan normalisasi, augmentasi data untuk meningkatkan variasi citra, serta pelatihan model menggunakan arsitektur NASNet Mobile dengan pendekatan transfer learning. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan confusion matrix serta metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mencapai akurasi sebesar 91%, dengan performa terbaik pada kelas Healthy dan Common Rust, sementara kelas Gray Leaf Spot masih menunjukkan nilai recall yang lebih rendah akibat kemiripan visual antar penyakit. Hasil ini menunjukkan bahwa NASNet Mobile efektif digunakan untuk identifikasi penyakit daun jagung dan berpotensi dikembangkan sebagai sistem pendukung keputusan bagi petani dalam pengendalian penyakit tanaman secara lebih akurat.
Copyright (c) 2026 Umi Roziqoh https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Rancang Bangun Sistem Informasi Berbasis Website Untuk Pengelolaan Surat Perintah Perjalanan Dinas (SPPD)
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi berbasis website yang digunakan untuk mengelola Surat Perintah Perjalanan Dinas (SPPD) di Bagian Hukum Sekretariat Kabupaten Madiun. Pembuatan sistem ini dilatarbelakangi oleh proses pengelolaan SPPD yang sebelumnya dilakukan input langsung di Microsoft Excel, di mana data dicatat satu per satu dan lampiran belum terkelola dengan baik, yang menyebabkan kesulitan dalam proses pengarsipan. Situasi ini dapat menyebabkan terjadinya kesalahan dan menurunkan efisiensi kerja. Sistem informasi yang dikembangkan ini dirancang untuk menyimpan data dan lampiran SPPD secara terintegrasi agar lebih teratur, terstruktur, dan terdokumentasi, sehingga pencarian dan pengelolaan arsip menjadi lebih mudah. Metode pengembangan yang diterapkan adalah Extreme Programming (XP) yang melalui tahapan planning, design, coding, testing, dan release. Sistem ini dibangun dengan menggunakan framework PHP Laravel untuk sisi backend, Vue. js untuk frontend, dan TablePlus untuk pengelolaan database. Pengujian dilakukan dengan metode Black Box Testing guna memastikan sistem berfungsi seperti yang diharapkan oleh pengguna. Hasil dari penelitian ini adalah sistem informasi pengelolaan SPPD berbasis website yang diharapkan dapat meningkatkan kedayagunaan dan kemudahan akses data sehingga mempercepat pengolahan data serta meningkatkan keteraturan dalam pengarsipan dokumen di Bagian Hukum Sekretariat Kabupaten Madiun.
Surat Perintah Perjalanan Dinas (SPPD), Extreme Programming (XP), Laravel, Black Box Testing
Copyright (c) 2026 yessi yunitasari, Rusti Dewi Welasih, Dhika Saputri https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Sentimen Opini Publik di platform X (Twitter) terhadap Bencana Banjir Sumatra
Indonesia merupakan wilayah yang rentan terhadap bencana hidrometeorologi, salah satunya banjir yang secara berulang menimbulkan dampak sosial dan ekonomi yang signifikan. Pada Desember 2025, banjir besar yang melanda berbagai wilayah di Pulau Sumatra memicu peningkatan aktivitas komunikasi publik di media sosial, khususnya platform X (Twitter), sebagai sarana penyampaian informasi, keluhan, dan opini secara real-time. Kondisi ini menjadikan media sosial sebagai sumber data potensial untuk memahami dinamika respons dan persepsi masyarakat selama krisis bencana. Namun, karakteristik data Twitter yang bersifat tidak terstruktur, berukuran besar, serta sarat dengan variasi bahasa informal menimbulkan tantangan dalam proses analisis. Penelitian ini memanfaatkan pendekatan Natural Language Processing untuk menganalisis sentimen opini publik terhadap bencana banjir di Sumatra dengan menggunakan representasi fitur Bag of Words yang diperkuat pembobotan Inverse Document Frequency. Data diperoleh melalui proses harvesting tweet menggunakan Tweet Harvest dan dianalisis menggunakan perangkat lunak Orange Data Mining dengan alur kerja yang sistematis dan transparan. Pendekatan ini memungkinkan pemetaan kecenderungan sentimen publik serta eksplorasi kata-kata kunci yang dominan muncul dalam percakapan daring terkait bencana, sehingga memberikan gambaran awal mengenai respons psikologis masyarakat pada situasi krisis kebencanaan.
Copyright (c) 2026 Andi Laksono, Ferdhian Akbar Rahmadani https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pengenalan Tulisan Tangan Per Kata Menggunakan Metode Convolutional Neural Network
Tulisan tangan masih banyak digunakan dalam berbagai dokumen sehingga diperlukan sistem pengenalan yang mampu membaca tulisan tangan secara otomatis dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengenalan tulisan tangan per kata menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) berbasis pengolahan citra digital. Proses penelitian diawali dengan pengumpulan dataset citra tulisan tangan, dilanjutkan dengan tahap preprocessing yang meliputi konversi grayscale, normalisasi, dan perubahan ukuran citra. Setiap citra kata digunakan sebagai data masukan untuk proses pelatihan model CNN. Model yang telah dilatih kemudian diuji untuk mengukur tingkat akurasi pengenalan kata tulisan tangan. Implementasi sistem dilakukan dalam bentuk aplikasi berbasis web yang memungkinkan pengguna mengunggah citra tulisan tangan dan memperoleh hasil prediksi kata secara otomatis. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode CNN mampu mengenali tulisan tangan per kata dengan tingkat akurasi yang baik pada data uji. Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan CNN efektif digunakan dalam sistem pengenalan tulisan tangan dan berpotensi diterapkan pada berbagai kebutuhan pengolahan dokumen berbasis citra.
Copyright (c) 2026 Muhammad Arief Pramana, Muhammad Wahyu Rifa'i https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
“Tanya Desa” Chatbot Website untuk Informasi Desa
Kemajuan teknologi informasi telah mendorong pemanfaatan chatbot sebagai sarana penyedia layanan informasi yang cepat dan efisien. Penelitian ini diawali dengan identifikasi permasalahan pelayanan informasi di Desa Paron melalui observasi dan wawancara dengan kepala desa paron serta masyarakat untuk mengetahui jenis informasi yang sering dibutuhkan dan kendala dalam pelayanan konvensional. Berdasarkan hasil analisis tersebut, dilakukan perancangan sistem chatbot berbasis web menggunakan pemodelan Unified Modeling Language (UML) guna menggambarkan interaksi antara pengguna dan sistem, kemudian diimplementasikan menggunakan pendekatan chatbot berbasis aturan (rule-based) dengan prinsip IF–THEN yang disimpan dalam basis data sehingga memudahkan administrator desa dalam mengelola dan memperbarui informasi. Tahap akhir penelitian meliputi pengujian fungsionalitas sistem untuk memastikan chatbot dapat beroperasi dengan baik, memberikan respons yang tepat, serta dapat diakses sepanjang waktu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa chatbot “Tanya Desa” mampu menyampaikan informasi desa secara otomatis, akurat, dan responsif tanpa melibatkan perangkat desa secara langsung, sehingga berpotensi meningkatkan kualitas layanan publik dan transparansi informasi di Desa Paron.
Copyright (c) 2026 Slamet Widodo, Yonyon Bagus Andrianto, Dito Dwi Prasetyo https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Implementasi Analisis Sentimen Komentar YouTube Berbasis IndoBERT dengan Evaluasi Confidence Score
Analisis sentimen terhadap opini publik di media sosial menjadi penting untuk memahami persepsi masyarakat terhadap suatu topik, khususnya dalam konteks olahraga nasional seperti Timnas Indonesia. Penelitian ini mengimplementasikan sistem analisis sentimen otomatis pada komentar YouTube menggunakan pre-trained model IndoBERT (Indonesian Bidirectional Encoder Representations from Transformers) untuk mengklasifikasikan sentimen ke dalam tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Data dikumpulkan melalui YouTube Data API v3 dari empat video terkait Timnas Indonesia, menghasilkan 952 komentar unik setelah melalui tahap preprocessing yang mencakup case folding, text cleaning (penghapusan URL, mentions, hashtags), dan deduplication. Pelabelan sentimen dilakukan secara otomatis menggunakan model w11wo/indonesian-roberta-base-sentiment-classifier dengan batch processing. Evaluasi sistem menggunakan confidence score sebagai metrik internal menunjukkan performa yang sangat baik dengan rata-rata confidence 89.68%, konsisten across semua kategori sentimen (positif: 89.47%, negatif: 89.76%, netral: 89.75%). Hasil klasifikasi menunjukkan dominasi sentimen negatif (43.59%), diikuti netral (29.52%) dan positif (26.89%), mengindikasikan opini publik yang cenderung kritis terhadap Timnas Indonesia dalam periode observasi. High confidence score distribution (71.4% prediksi ≥90%) menunjukkan bahwa model mampu mengidentifikasi sentiment signals dengan akurat pada mayoritas kasus, menjadikan pendekatan ini feasible untuk real-time sentiment monitoring pada social media discourse.
Copyright (c) 2026 Aji Pangestu, Frisqy Maulana https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Prediksi Kelayakan Pengajuan Pinjaman di Koperasi menggunakan Random Forest
Proses penilaian kelayakan pinjaman pada koperasi simpan pinjam masih banyak dilakukan secara manual dan subjektif, sehingga berpotensi menimbulkan ketidakkonsistenan keputusan serta meningkatkan risiko kredit bermasalah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi kelayakan pengajuan pinjaman pada PRIMKOPKAR PERHUTANI dengan memanfaatkan algoritma Random Forest. Data yang digunakan berupa data historis pinjaman anggota tahun 2024 yang meliputi gaji yang diterima, jumlah pinjaman sebelumnya, tenor pinjaman sebelumnya, status pinjaman sebelumnya, status pindah dinas, metode pembayaran, jumlah pinjaman baru, dan tenor pinjaman baru. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan jenis penelitian pengembangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest mampu menghasilkan performa prediksi yang sangat baik berdasarkan nilai akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Model yang dikembangkan diharapkan dapat menjadi sistem pendukung keputusan bagi pengurus koperasi dalam menilai kelayakan pinjaman secara objektif, cepat, dan berbasis data.
Copyright (c) 2026 Luthfi Hadi Pratama, Mohammad Fathur Rozi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Identifikasi Jenis Jambu Biji Real-Time Menggunakan Convolutional Neural Network
Penelitian ini membahas pengembangan sistem identifikasi jenis jambu biji secara real-time menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Pemilihan topik ini dilatarbelakangi oleh masih banyaknya proses identifikasi jenis jambu biji yang dilakukan secara manual sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan klasifikasi. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan deep learning dengan CNN melalui tahapan pengumpulan dataset citra jambu biji merah dan jambu biji putih, pra-pemrosesan citra, pelatihan model, serta pengujian dan evaluasi sistem. Model CNN dilatih menggunakan data citra digital dan diimplementasikan pada sistem berbasis kamera untuk melakukan identifikasi secara langsung. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan jenis jambu biji dengan tingkat akurasi yang tinggi serta waktu respon yang cepat. Evaluasi menggunakan confusion matrix memperlihatkan nilai presisi, recall, dan F1-score yang seimbang pada masing-masing kelas. Dengan demikian, penelitian ini membuktikan bahwa penerapan CNN efektif digunakan untuk identifikasi jenis jambu biji secara real-time dan berpotensi dikembangkan lebih lanjut sebagai sistem pendukung di bidang pertanian dan pengolahan hasil buah.
Copyright (c) 2026 Rino Syahra Prasetiyo https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Aplikasi Identifikasi Angka Jari 1-5 Menggunakan CNN Berbasis Pengolahan Citra
Penelitian ini mengkaji penerapan pengolahan citra digital dan Convolutional Neural Network (CNN) dalam mengidentifikasi angka jari tangan 1 sampai 5 menggunakan citra statis. Pendekatan berbasis citra statis dipilih untuk menghindari ketergantungan pada pemrosesan video atau sistem real-time, sehingga kualitas citra masukan dapat dikendalikan dengan lebih baik. Sistem yang dikembangkan memungkinkan pengguna mengunggah citra tangan untuk kemudian diproses melalui tahapan preprocessing yang meliputi konversi grayscale, resize dengan padding, normalisasi nilai piksel, binerisasi, serta deteksi tepi menggunakan operator Prewitt dan Laplacian guna memperjelas kontur jari. Citra hasil preprocessing selanjutnya diklasifikasikan menggunakan model CNN yang telah dilatih sebelumnya. Hasil pengujian terhadap lima citra tangan statis menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali jumlah jari dengan tingkat keyakinan yang bervariasi pada setiap citra uji. Berdasarkan hasil pengujian tersebut, diperoleh rata-rata tingkat keyakinan sebesar 91,83%, yang menunjukkan bahwa kombinasi tahapan preprocessing citra dan CNN mampu mengenali pola jumlah jari dengan baik. Selain menampilkan hasil klasifikasi, aplikasi juga menyajikan nilai probabilitas prediksi serta visualisasi tahapan pengolahan citra, sehingga proses identifikasi dapat dianalisis secara lebih jelas. Penelitian ini menunjukkan bahwa pengenalan gesture tangan berbasis citra statis berpotensi menjadi solusi yang efektif dan praktis untuk mendukung sistem interaksi manusia dan komputer.
Copyright (c) 2026 Ragil Karnoto, Ika Arinun Nisa Nisa' https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Klasifikasi Kualitas Beras Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Citra Digital
Kualitas beras merupakan faktor penting yang memengaruhi nilai jual dan kepuasan konsumen. Penilaian kualitas beras secara manual cenderung subjektif dan memerlukan waktu yang relatif lama, sehingga diperlukan metode otomatis yang lebih efisien dan objektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi kualitas beras berbasis pengolahan citra digital menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) berbasis transfer learning dengan arsitektur MobileNetV2. Dataset yang digunakan terdiri dari citra beras yang dikelompokkan ke dalam tiga kelas, yaitu beras baik, beras sedang, dan beras rusak. Data dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 80% dan 20%. MobileNetV2 digunakan sebagai feature extractor, sedangkan lapisan klasifikasi terdiri dari fully connected layer dan fungsi aktivasi softmax. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model yang diusulkan mampu mengklasifikasikan kualitas beras dengan tingkat akurasi sebesar 78% pada data uji, sehingga metode CNN berbasis MobileNetV2 dinilai cukup efektif untuk diterapkan pada sistem klasifikasi kualitas beras dengan jumlah dataset yang terbatas.
Copyright (c) 2026 Onkky Sandyka Mahendra, Ardan Putra Ramadhan https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0