Proceeding of Informatics Collaborations and Dessimenation Meeting
Prosiding Informatics Collaborations and Dissemination Meeting (INFOCODING) merupakan kumpulan artikel ilmiah hasil dari kegiatan deseminasi penelitian yang diselenggarakan oleh Asosiasi Program Studi Infokom Perguruan Tinggi Muhammadiyah Aisyiyah (APSI-PTMA) bekerja sama dengan Universitas Muhammadiyah Surakarta (UMS). INFOCODING bertujuan sebagai wadah kolaborasi, pertukaran gagasan, serta penyebaran pengetahuan dan temuan riset terkini di bidang informatika. Setiap artikel yang dimuat dalam prosiding ini merupakan hasil penelitian para dosen, peneliti, maupun mahasiswa yang telah melalui proses seleksi dan penyuntingan. Topik-topik yang diangkat mencakup berbagai bidang dalam informatika, seperti kecerdasan buatan, pengolahan data, pengembangan perangkat lunak, sistem cerdas, keamanan siber, Internet of Things (IoT), dan teknologi digital lainnya. Identitas Prosiding Title: Informatics Collaborations and Dissemination Meeting (INFOCODING) Publisher: Asosiasi Program Studi Infokom Perguruan Tinggi Muhammadiyah Aisyiyah (APSI-PTMA) bekerja sama dengan Universitas Muhammadiyah Surakarta (UMS) Telp: +6271717417 ext 2197 | 2130 Alamat: Jalan Ahmad Yani No. 157, Pabelan, Surakarta, Indonesia 57169
Rancang Bangun Sistem Rekrutmen Karyawan Berbasis Website Menggunakan Codeigniter 4 Studi Kasus Cv. Amins Project Teknologi Indonesia
Dalam era digital yang terus berkembang, perusahaan-perusahaan semakin menyadari pentingnya memanfaatkan inovasi teknologi untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam berbagai aspek operasional, termasuk proses penerimaan karyawan. CV. Amins Project Teknologi Indonesia menghadapi kendala pada metode rekrutmen konvensional yang menggunakan Google Form, seperti pengelolaan data yang kurang efisien dan proses seleksi manual yang memakan waktu. Untuk mengatasi masalah tersebut, dirancang sebuah sistem e-recruitment berbasis web menggunakan framework CodeIgniter 4 dengan metode pengembangan Waterfall. Sistem ini dirancang untuk mendukung proses rekrutmen secara terintegrasi dan otomatis, mencakup fitur formulir pendaftaran online, validasi data, pengelolaan data pelamar, serta notifikasi otomatis melalui WhatsApp. Proses pengembangan meliputi analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Hasilnya, sistem ini mampu meningkatkan efisiensi dan akurasi rekrutmen, mempermudah akses pelamar terhadap informasi lowongan, serta menyediakan transparansi hasil seleksi. Fitur-fitur utama meliputi halaman beranda untuk informasi lowongan, formulir pendaftaran online, daftar pelamar, dan pengumuman hasil seleksi. Pengujian menunjukkan bahwa sistem berfungsi sesuai spesifikasi dan memberikan manfaat signifikan bagi perusahaan. Dengan sistem ini, CV. Amins Project Teknologi Indonesia dapat menjalankan proses rekrutmen secara lebih efisien, terorganisir, dan responsif, mendukung pengembangan perusahaan di masa depan.
Optimasi Protokol Routing Dinamis EIGRP pada Switch Multilayer
Infrastruktur layanan teknologi informasi berkembang sangat pesat. Teknik routing menjadi syarat terhubungnya jaringan komputer. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan protokol routing dinamis Enhanced Interior Gateway Routing Protocol (EIGRP) pada dua jaringan komputer yang berbeda. Routing yang digunakan untuk mengalirkan paket data dapat bekerja jika dikonfigurasikan pada peralatan router dan switch multilayer. Proses pengujian menggunakan protokol routing yang sama untuk dua jaringan komputer yang berbeda digunakan untuk mendapatkan data metrik terbaik. Tools yang digunakan pada jaringan komputer yang pertama berupa router, dan pada jaringan kedua menggunakan switch multilayer. Hasil dari pengujian terlihat bahwa nilai metric EIGRP pada jalur 2 sejumlah 30720. Penerapan protokol routing dinamis EIGRP mampu meningkatkan performa jaringan, khususnya dalam throughput, packet loss, delay, dan jitter, yang menjadikannya cocok untuk mendukung aktifitas jaringan yang stabil dan efisien.
Sistem Pengelolaan Inventaris Penjualan Barang di Toko Sembako dengan Metode Buffer Stock Berbasis WEB
Toko sembako merupakan sebuah tempat jual beli barang baku dan terdapat interaksi antara penjual dengan pembeli untuk barang sembako. Toko ini mempunyai persediaan kebutuhan masyarakat sekitar. Beberapa toko sembako kurang mampu mengendalikan persediaan barang secara baik. Hal ini disebabkan karena system yang digunakan masih manual sehingga mengakibatkan banyaknya lembaran kertas catatan. Seringkali terjadi kehilangan lembar catatan oleh karena itu toko sembako tersebut. Akibatnya toko tersebut kesulitan dalam mengetahui barang masuk dan keluar. Untuk mengatasi masalah tersebut bisa digunakan sistem informasi inventaris penjualan barang. Sistem informasi inventaris merupakan alat untuk mengolah data persediaan barang dan digunakan untuk membantu toko sembako dalam mengelola kebutuhan dari toko tersebut. Metode buffer stock merupakan persediaan cadangan yang diadakan untuk melindungi dan menjaga toko sembako dari kemungkinan terjadinya kekurangan bahan (stockout). Dengan menerapkan sistem informasi inventaris menggunakan metode buffer stock maka dapat digunakan sebagai pengendali kestabilan persediaan barang. Hasil pengujuian menunjukkan bahwa sistem layak untuk digunakan.
Implementasi CNN berbasis Autoencoder pada Klasifikasi Pola Batik
Batik sebagai warisan budaya Indonesia memiliki keragaman motif yang perlu dilestarikan. Batik yang menjadi warisan budaya, memiliki tantangan untuk pengenalan pola yang ditujukan untuk melestarikan motif sesuai identifikasi ciri khas wilayahnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi potensi alternatif autoencoder dalam identifikasi pola batik. Pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan, khususnya autoencoder, diharapkan dapat dilakukan sebagai identifikasi motif batik secara akurat. Autoencoder dipilih karena kemampuannya dalam belajar representasi dengan mereduksi dimensi data secara otomatis tanpa memerlukan rekayasa fitur yang kompleks. Hasil penelitian menunjukkan bahwa autoencoder mampu mencapai akurasi 95,4% untuk data training, dan akurasi 93,7% untuk data testing. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan metode klasifikasi pola batik berbasis deep learning. Hasil yang diperoleh menunjukkan potensi autoencoder sebagai alat untuk pelestarian dan dokumentasi identifikasi motif batik.
Optimasi Rute Wisata di Kota Gresik Menggunakan Metode Algoritma Genetika
Gresik merupakan salah satu kota di Jawa Timur yang dikenal dengan berbagai julukan antara lain Kota Wali, Kota Santri, dan Kota Pudak. Kota Gresik memiliki berbagai tempat wisata seperti Edu Wisata Lontar Sewu, Bukit Jamur, Bandar Grisse, Wisata Alam Gosari, Taman Bunder dan lain sebagainya. Banyaknya destinasi wisata akan memberikan pengunjung beragam pilihan. Namun di sisi lain, seiring dengan bertambahnya jumlah destinasi wisata, timbul permasalahan dalam mengidentifikasi pilihan wisata yang sesuai dengan harapan wisatawan. Dalam mengatasi hal tersebut, penelitian ini menggunakan metode algoritma genetika untuk menyelesaikan permasalahan TSP dan menentukan jalur wisata Gresik yang optimal. Hasil analisis global diketahui bahwa sistem memberikan hasil rekomendasi rute yang optimal dengan menunjukkan selisih perbandingan jarak awal dan jarak akhir pada sistem yaitu sebesar 17,11 km (14,42%) dengan rute terbaik yaitu 1-20-6-3-13-11-10-14-7-4-2-5-8-9-15-19-17-18-16-12.
Pemanfaatan Teknologi Pengenalan Ucapan untuk Mengukur Kualitas Layanan Kesehatan: Studi Kasus di Klinik
Artikel ini bertujuan untuk mengeksplorasi penggunaan teknologi pengenal suara berbasis bahasa Indonesia dalam mengukur dan meningkatkan kualitas layanan rumah sakit. Survei kepuasan pasien yang selama ini dilakukan secara tertulis memiliki keterbatasan, terutama dalam hal kecepatan dan kedalaman informasi. Sebagai alternatif, survei percakapan menggunakan teknologi pengenal suara menawarkan berbagai kelebihan, seperti kemampuan untuk menangkap percakapan antara pasien dan staf, serta antar pasien di ruang tunggu dan loket layanan. Teknologi pengenal suara dapat menganalisis percakapan tersebut dengan memetakan bahasa yang digunakan, kata-kata yang sering muncul, dan sentimen yang ada. Penggunaan teknologi ini menghadapi tantangan seperti kebisingan di ruang publik yang dapat mengurangi akurasi pengenalan suara. Untuk mengatasi hal ini, teknologi perlu ditingkatkan agar dapat bekerja lebih akurat di lingkungan yang bising. Hasil analisis menunjukkan bahwa teknologi ini sangat potensial dalam membantu rumah sakit memahami kepuasan pasien, mengidentifikasi area yang perlu diperbaiki, dan merespons keluhan lebih efektif. Selain itu, teknologi ini juga sangat potensial untuk meningkatkan keterampilan komunikasi staf rumah sakit. Dengan demikian, teknologi pengenal suara dapat meningkatkan kualitas layanan dan pengembangan sumber daya manusia di rumah sakit.
survei berbasis tekonolgi pengenal suara
Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Alpukat Berdasarkan Citra Hiperspektral menggunakan Convolutional Neural Network
Alpukat merupakan salah satu buah yang jarang matang di pohonnya. Hal ini dikarenakan daun pohon alpukat menghasilkan zat penghambat pematangan yang diteruskan ke buah alpukat melalui tangkai bunga. Oleh karena itu, diperlukan pengelolaan pasca panen untuk mengetahui status tingkat kematangan alpukat. Agar kualitas rantai pasok tetap terjamin saat diekspor atau ditempatkan di toko buah, diperlukan suatu metode yang dapat menentukan tingkat kematangan alpukat dengan baik. Pada penelitian ini digunakan 4 model klasifikasi untuk digunakan dalam mengklasifikasikan citra buah alpukat, yaitu Suppoert Vector Machine (SVM), Resnet-18, VGG16 dan MobileNetV2 arsitektur Convolutional Neural Network (CNN). Citra alpukat yang digunakan dalam penelitian ini merupakan citra hiperspektral yang kemudian direduksi menggunakan teknik principal component analysis (PCA) dan format RGB. Ketiga jenis format citra tersebut kemudian diklasifikasi menggunakan SVM dan 3 model CNN Resnet-18, VGG16 dan MobileNetV2 tersebut. Hasil percobaan menunjukkan bahwa model VGG16 memiliki nilai akurasi paling tinggi. Akurasi overall diperoleh sebesar 0.8202 atau 82,02% , nilai F1-score sebesar 0.8105 atau 81,05% dan presisi sebesar 0.8210 atau 82,10% saat menggunakan citra dari semua kanal hiperspektral. Selanjutnya metode lain dapat digunakan untuk meningkatkan nilai akurasi seperti melakukan perubahan parameter optimasi CNN agar diperoleh hasil yang lebih optimal.
Pengembangan Gim Edukasi sebagai Upaya Kesadaran Kesehatan Pasca Pandemi Covid-19
Tahun 2019, Indonesia menghadapi wabah kesehatan coronavirus desease (Covid) yang pertama kali teridentifikasi di China dan memiliki dampak signifikan terhadap berbagai dimensi kehidupan manusia. Desember 2024, teridentifikasi peningkatan kasus influenza a dan human metapneumovirus yang memiliki kesamaan gejala seperti Covid. Keterbatasan media edukasi yang efentif, literasi yang kurang memadai, serta tingkat kepatuhan protokol kesehatan yang mulai rendah akan berpotensi mewujudkan kondisi peningkatan kasus flu yang berat seperti wabah Covid. Penelitian ini bertujuan mengembangkan media edukasi dengan model gim petualangan yang memuat pembelajaran kesadaran kesehatan, khususnya Covid. Pelaksanaan penelitian ini menerapkan metode Multimedia Development Life Cycle dengan enam tahapan yaitu konsep, desain, pengumpulan materi, pembuatan, pengujian, dan distribusi. Penelitian ini berhasil mengembangkan media gim edukasi dengan tiga skenario pembelajaran sebagai aspek gamifikasi yang telah memiliki validitas terhadap materi serta fungsional.
Klasifikasi Subjektif Berita Menggunakan Algoritma Machine Learning
Teknologi informasi telah mengubah penyebaran berita, dengan akses yang lebih mudah melalui media elektronik . Dalam era digital ini, semakin banyak berita yang tersebar di internet, dengan sifat berita yang dapat dibedakan menjadi objektif dan subjektif. Berita subjektif sering kali mengandung pendapat atau keyakinan pribadi penulis, sementara berita objektif menyajikan fakta secara netral. Dengan tingginya volume berita, klasifikasi manual menjadi tidak efisien. Oleh karena itu, penerapan algoritma machine learning seperti Naïve Bayes, Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), dan Logistic Regression. Proses penelitian meliputi pengumpulan data, representasi teks dengan TF-IDF ,pembelajaran model dan evaluasi. Dengan dataset 3.000 berita, model diuji menggunakan akurasi, presisi, recall, dan F1-Score. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang dapat membantu masyarakat membedakan antara berita subjektif dan objektif melalui penerapan machine learning. Berdasarkan hasil pengujian, model yang diterapkan memberikan akurasi yang bervariasi, dengan model Support Vector Machine menunjukkan performa terbaik. Hasil penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi dalam pengembangan teknologi serta membantu masyarakat dalam memilah berita yang mereka terima untuk mengurangi dampak penyebaran informasi yang salah atau bias.
Integrasi OpenCv dan LLM Pada Sistem Informasi Pelayanan Publik di Desa Trangsan Menggunakan Framework Django
Inovasi pada sebuah pelayanan publik memiliki kontribusi besar dalam menghadapi tantangan zaman yang semakin berkembang. Teknologi LLM dan OpenCv mampu untuk dimanfaatkan lebih baik dalam mengembangkan sebuah pelayanan publik yang maksimal, efisien, dan efektif. Pengembangan pelayanan publik berupa sistem aduan memanfaatkan model Llama 3.2 API yang memungkinkan sistem untuk menentukan tingkat prioritas dari aduan masuk dan pemanfaatan library OpenCv pada sistem absensi digital yang digunakan dalam pemindaian QR-Code absen. Hasil implementasi kedua teknologi menunjukkan bahwa sistem informasi pelayanan publik yang dikembangkan mampu mengelola aduan masuk berdasarkan prioritas dengan tepat, merekap absen secara efektif, meningkatkan efisiensi pengelolaan, akuntabilitas layanan, dan kemudahan bagi masyarakat dalam mengakses informasi. Inovasi sistem informasi pelayanan publik menjadi contoh transformasi digital di tingkat lokal dengan potensi pengembangan fitur tambahan di masa depan.
Penerapan Artificial Intelligence di Sistem Pendidikan Menuju Pendidikan Indonesia yang Bermutu
Perkembangan kecerdasan buatan (AI) telah membawa transformasi signifikan dalam berbagai sektor, termasuk pendidikan. AI menawarkan solusi inovatif untuk meningkatkan kualitas pembelajaran dan efisiensi manajemen pendidikan, terutama dalam menghadapi tantangan seperti kesenjangan akses, keterbatasan tenaga pengajar, serta kebutuhan metode pembelajaran yang lebih adaptif. Studi ini membahas penerapan AI dalam sistem pendidikan Indonesia, mulai dari tutor virtual, sistem evaluasi otomatis, hingga analisis data untuk personalisasi pembelajaran. Penelitian ini menyoroti peran AI dalam mendukung visi Generasi Emas Indonesia 2045, dengan menciptakan sistem pendidikan yang lebih inklusif, inovatif, dan berbasis keterampilan abad ke-21. Studi menggunakan metode sistematic literature review yang dikembangka oleh Barbara Kitchenham. Hasilnya ada 10 tantangan pendidikan Indonesia yang perlu diperbaiki melalui strategi implementasi AI, studi ini juga memberikan rekomendasi perlunya kolaborasi antar kementerian untuk membangun sistem AI berbasis nasional yang terintegrasi.
Copyright (c) 2025 Proceeding of Informatics Collaborations and Dessimenation Meeting
Sistem Keamanan Sarang Walet Berbasis IoT: Deteksi Gerakan Real-Time dan Notifikasi Otomatis Menggunakan Esp32-Cam dan Sensor Pir
Penelitian ini mengembangkan sistem keamanan sarang walet berbasis Internet of Things (IoT) yang menggunakan ESP32-CAM dan Sensor PIR (Passive Infrared Sensor). Sistem ini dirancang untuk mendeteksi gerakan secara real-time, mengambil gambar, dan mengirim notifikasi otomatis melalui aplikasi Telegram. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi gerakan dalam jarak 1-5 meter dengan berbagai sudut, serta mengirim gambar dalam waktu kurang dari 10 detik pada kondisi jaringan normal. Selain itu, sistem ini dilengkapi dengan penyimpanan gambar pada kartu microSD jika tidak terhubung ke internet. Kesimpulannya, sistem ini efektif dalam menjaga keamanan sarang walet dan dapat diaplikasikan secara luas dalam industri budidaya walet.
Penerapan Case-Based Reasoning dan Certainty Factor dalam Mendiagnosa Penyakit pada Cabai
Petani cabai menghadapi masalah dalam budidaya tanaman mereka, seperti serangan hama dan penyakit. Untuk mengatasi kerugian yang disebabkan oleh masalah tersebut, penting bagi petani untuk mengidentifikasi penyakit yang menyerang tanaman cabai melalui gejala yang . Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem yang dapat mendiagnosis penyakit tanaman cabai menggunakan metode case based reasoning dan certainty factor. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat membantu para petani dalam mengidentifikasi penyakit tanaman dan menentukan tindakan pengendalian yang sesuai. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Case Based Reasoning dipadukan dengan Certainty Factor. Certainty Factor berperan dalam proses revisi pada tahapan case based reasoning. Jika nilai Certainty Factor melebihi ambang batas, data akan otomatis dimasukkan ke dalam basis pengetahuan. Namun, jika nilai Certainty Factor berada di bawah ambang batas, pakar akan melakukan revisi. Data diperoleh melalui wawancara dengan pakar. Pengujian menerapkan metode Expert Judgment dengan membandingkan hasil diagnosis dari sistem dengan diagnosis pakar. Selain itu, dilakukan juga pengujian sistem menggunakan metode System Usability Scale dengan memberikan kuisioner kepada petani cabai untuk mencoba aplikasi dan memberikan tanggapan. Hasil penelitian berupa sistem aplikasi web untuk membantu petani mendiagnosis penyakit tanaman cabai berdasarkan gejala yang muncul. Aplikasi ini akan memberikan diagnosis penyakit dan solusi penanganannya. Pengujian dengan metode Expert Judgment menunjukkan hasil yang sesuai dengan pendapat pakar, dan pengujian System Usability Scale menunjukkan kepuasan pengguna. Aplikasi ini berpotensi meningkatkan efisiensi budidaya dan mengurangi kerugian akibat penyakit pada tanaman cabai.
Pengembangan Aplikasi Perawatan Sepatu Berbasis Website
Vist Clean adalah layanan perawatan sepatu yang bertujuan untuk membersihkan, merawat, dan memperbaiki sepatu pelanggan dengan teknik khusus. Namun, minimnya digitalisasi menyebabkan efisiensi operasional rendah dan banyak kesalahan, seperti pencatatan transaksi manual yang menyulitkan rekap data. Selain itu, pelanggan harus mengecek status pengerjaan secara manual karena durasi perawatan bergantung pada antrean dan kondisi sepatu.Untuk mengatasi hal ini, dikembangkan sistem informasi berbasis online yang memungkinkan pemesanan layanan, pencatatan transaksi digital, dan pemantauan status pengerjaan. Dengan sistem ini, transaksi tercatat otomatis, dan pelanggan dapat memeriksa status laundry sepatu secara mandiri.Pengembangan sistem menggunakan metode Waterfall SDLC, sementara analisis dan perancangan dilakukan dengan UML. Sistem ini dikembangkan menggunakan PHP (Laravel), Bootstrap, dan MySQL. Fitur utama mencakup pemesanan layanan dengan laporan yang dapat diunduh serta pelacakan status pengerjaan sepatu.
Analisis Komparasi Prediksi Serangan DDoS Menggunakan Machine Learning
Serangan Distributed Denial of Service (DDoS) merupakan ancaman serius terhadap kestabilan jaringan komputer, yang dapat menyebabkan gangguan layanan pada sistem yang ditargetkan. Deteksi dini serangan DDoS sangat penting untuk meminimalkan dampaknya. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja empat algoritma machine learning—K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest (RF), XGBoost, dan Logistic Regression (LR)—dalam mendeteksi serangan DDoS menggunakan dataset besar dari Kaggle, yang terdiri dari lebih dari satu juta baris data. Dataset mencakup berbagai informasi lalu lintas jaringan, termasuk alamat IP sumber dan tujuan, port, panjang paket, serta jumlah paket yang dikirim dalam interval waktu tertentu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma RF memiliki akurasi tertinggi, yaitu 99.83%, diikuti oleh KNN dan XGBoost dengan akurasi masing-masing 99.82%. Logistic Regression, meskipun menunjukkan akurasi yang baik sebesar 98.80%, memiliki performa yang lebih rendah dibandingkan algoritma lainnya karena keterbatasannya dalam menangani pola data non-linier. Berdasarkan hasil ini, dapat disimpulkan bahwa RF, KNN, dan XGBoost sangat efektif untuk deteksi serangan DDoS, sementara LR dapat digunakan sebagai alternatif dengan efisiensi komputasi yang lebih tinggi. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan sistem deteksi DDoS berbasis machine learning yang lebih akurat dan efisien.
Mewujudkan Transformasi Digital Berkelanjutan untuk Evolusi Kota Cerdas: Tinjauan Literatur Sistematis
Di era saat ini, perkembangan teknologi informasi yang berkelanjutan menjadi katalis utama dalam mengubah kota-kota modern menjadi pusat kota cerdas. Transformasi digital yang berkelanjutan sangat penting untuk memandu kota-kota cerdas menuju masa depan yang ditandai oleh efisiensi dan keberlanjutan. Artikel ini mengeksplorasi konsep transformasi digital berkelanjutan dalam konteks evolusi kota cerdas, menekankan perannya dalam meningkatkan efisiensi sumber daya, mengurangi emisi karbon, dan meningkatkan layanan publik. Integrasi teknologi seperti Internet of Things (IoT), analisis data besar, dan kecerdasan buatan (AI) membentuk fondasi kota cerdas yang berkelanjutan. Keberlanjutan tidak hanya mencakup aspek lingkungan tetapi juga dimensi sosial dan ekonomi, yang menekankan inklusivitas dan partisipasi masyarakat. Namun, tantangan, termasuk integrasi sistem yang kompleks, kendala keuangan, dan kebutuhan akan langkah-langkah keamanan yang kuat, harus diatasi untuk transformasi digital berkelanjutan yang sukses. Tujuan penelitian ini meliputi melakukan investigasi mendalam melalui tinjauan literatur sistematis, dengan fokus pada manfaat, peran, dan tantangan. Studi ini memberikan wawasan berharga untuk mendorong diskusi tentang arah masa depan transformasi digital berkelanjutan untuk kota-kota cerdas, yang bertujuan untuk mendukung pengembangan kota-kota yang cerdas dan berkelanjutan. Tinjauan pustaka sistematis mengikuti metode PRISMA, yang merumuskan pertanyaan penelitian untuk mengeksplorasi manfaat, peran, dan tantangan transformasi digital berkelanjutan. Temuan tersebut menyoroti potensi transformatif praktik digital berkelanjutan, yang menekankan perlunya mengatasi tantangan demi keberhasilan evolusi kota pintar.
Analisis Pengaruh Perkembangan Harga Emas terhadap Inflasi di Indonesia Menggunakan Regresi Linear
Emas merupakan salah satu aset investasi yang diminati banyak orang. Nilainya yang cukup stabil seringkali digunakan sebagai aset lindung nilai (safe haven) untuk melawan inflasi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara harga emas dan tingkat inflasi. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari data sekunder, baik dari website resmi harga emas maupun Bank Indonesia. Proses analisis dilakukan menggunakan pendekatan regresi linier sederhana untuk menghitung hubungan antara satu variable dependen dan independen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variasi data pada harga emas (Sxx) cenderung fluaktif dan jauh dari rata-rata dengan nilainya yang sangat besar, sedangkan variasi data pada tingkat inflasi (Syy) cenderung stabil dan tidak jauh dari rata-ratanya karena nilainya yang sangat kecil. Untuk keterkaitan antara harga emas dan tingkat inflasi (Sxy) menunjukkan bahwa keduanya memiliki keterkaitan yang berlawanan arah dengan hasil angka negatif, yakni -6.219. Selain itu, terdapat hubungan negatif yang kuat, dengan koefisien korelasi ????=-0,81, yang menunjukkan bahwa peningkatan harga emas berkontribusi terhadap penurunan tingkat inflasi. Hal ini didukung dengan adanya perhitungan koefisien determinasi, yang menunjukkan bahwa 65% variasi dalam penurunan tingkat inflasi dapat dijelaskan oleh harga emas. Adapun hasil persamaan regresi pada penelitian ini adalah .
Tren Riset Adopsi Kecerdasan Buatan dan Blockchain dalam Pelayanan Kesehatan pada Basis Data Scopus (2019-2024)
Analisis bibliometrik adalah metode kuantitatif untuk menganalisis data dalam basis data pada penerbit jurnal. Ini digunakan untuk mengetahui seberapa banyak topik tertentu telah diteliti dan dibahas oleh para peneliti pada bidang yang bersangkutan. Tujuan penelitian ini dilakukan untuk mengetahui tren dari penelitian mengenai adopsi kecerdasan buatan dan blockchain pada pelayanan kesehatan. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode kuantitatif. Data yang dihadirkan berasal dari analisis yang ada ditarik dari basis data Jurnal SCOPUS dan kemudian data tersebut diolah melalui aplikasi VOSviewer. Dalam tren penelitian mengenai adopsi kecerdasan buatan dan blockchain pada pelayanan kesehatan dirasa penting untuk mengetahui tren dan arah penelitian terkait isu ini terlebih lagi kita hidup di era digital. Hal ini juga dikarenakan kita berada di era digital dan pelayanan kesehatan digital menjadi topik yang penting untuk dibahas beberapa tahun belakangan. Berbagai macam tantangan dan peluang sangat menarik untuk dibahas mengenai topik penelitian adopsi kecerdasan buatan dan blockchain pada pelayanan kesehatan.
Analisis Risiko Jaringan Komputer untuk Meningkatkan Kualitas Keamanan pada Jaringan Komputer Rumah Sakit Universitas Muhammadiyah Semarang
Upaya peningkatan meningkatkan kualitas keamanan pada jaringan komputer Rumah Sakit Universitas Muhammadiyah Semarang (RS Unimus) sangat penting karena berbagai risiko yang dapat mengancam keamanan dan integritas data yang sangat sensitif, terlebih rumah sakit merupakan fasilitas layanan umum kesehatan yang harus terus meningkatkan kepercayaan masyarakat. Jaringan komputer sangat penting untuk kelancaran teknologi informasi yang diterapkan di rumah sakit. Dengan jaringan yang baik, informasi medis dapat diakses dengan cepat, sehingga pasien dapat menerima pelayanan kesehatan dengan tepat dan cepat. RS Unimus mengimplementasikan dan mengembangkan teknologi informasi yang didukung dengan jaringan komputer dalam mengembangkan sistem informasi manajemen rumah sakit (SIMRS) RS Unimus terintegrasi. Metode yang digunakan adalah metode analisis Risiko (Risk Analysis) sesuai dengan standar keamanan jaringan ISO 27001:2022 Information Security Management Systems Risk Analysis. Hasil analisis risiko jaringan komputer di RS Unimus menunjukkan berbagai tantangan dan potensi ancaman yang dapat memengaruhi operasional dan keamanan sistem informasi. Simpulan dari hasil identifikasi risiko utama, yaitu: (1) Data hilang, (2) Serangan dan gangguan siber (3) Mati listrik (4) Kegagalan booting komputer; (5) Kegagalan penginputan data; (6) Jaringan lambat; dan (7) Kerusakan hardware. Dampak dari risiko tersebut dapat beragam, mulai dari gangguan layanan hingga kerugian finansial dan reputasi RS Unimus. Beberapa langkah strategi mitigasi risiko yang disarankan: (1) Peningkatan keamanan sistem yaitu menggunakan firewall, antivirus, dan prosedur keamanan lainnya untuk melindungi data dan sistem dari ancaman eksternal; (2) Rutin melakukan backup data sehingga dipastikan data tetap aman dan pemulihan cepat; (3) Pelatihan staf mengenai peningkatan kemamuan TIK dan keamanan informasi; (4) Penyediaan infrastruktur cadangan agar sumber daya cadangan dapat menjaga kelangsungan operasional saat terjadi gangguan. Selanjutnya dirancang langkah-langkah mitigasi yang efektif, RS Unimus dapat menjaga ketersediaan dan kinerja sistem informasi mereka, serta melindungi data pasien dengan lebih baik.
Analisis Frekuensi pada Sinyal EEG menggunakan Fast Fourier Transform
Analisis sinyal Elektrode Encephalo Graph (EEG) menunjukkan bahwa rentang frekuensi serangan epilepsi pada gangguan neurologis perlu dideteksi sejak dini untuk mengetahui kebutuhan spesifik mereka dan membantu mereka bertahan hidup dengan masalahnya. K-Nearest Neighbor (KNN) dan analisis diskriminan linier digunakan untuk mendeteksi emosi diskrit manusia (kejutan, senang, takut, netral dan jijik) melalui sinyal EEG. Tujuan dari penelitian ini adalah mengukur rentang frekuensi sinyal EEG yang berkaitan dengan epilepsi, membaginya menjadi lima domain berbeda seperti α, β, γ, δ dan θ yang terkait dengan rentang total, serta menghilangkan distribusi frekuensi. Metode Fast Fourier Transform (FFT) pada sinyal EEG digunakan untuk membandingkan perbedaan antara epilepsi dan sehat subjek. Hasil yang didapatkan pada penelitian ini, yaitu terdapat perbedaan frekuensi dan perbedaan amplitudo antara subyek sehat dan subjek yang menderita epilepsi.sehingga dengan adanya perbedaan ini, maka untuk proses klasifikasi akan menjadi lebih mudah.
Machine Learning dalam Bidang Perikanan: Peluang dan Tantangan
Perkembangan teknologi Machine Learning (ML) telah membuka peluang besar untuk meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan dalam sektor perikanan. Artikel ini membahas penerapan ML dalam perikanan, termasuk klasifikasi spesies ikan, prediksi hasil tangkapan, dan pemantauan ekosistem perairan. Dengan menggunakan algoritma seperti Naive Bayes, jaringan saraf tiruan, dan algoritma lainnya, sektor perikanan dapat mengatasi berbagai tantangan, seperti overfishing dan perubahan iklim. Studi ini juga menyoroti potensi, kendala, dan arah penelitian di masa depan. Diharapkan, aplikasi ML dapat memberikan solusi inovatif untuk mendukung pengelolaan perikanan yang berkelanjutan.
Game 3D Simulasi Sebagai Media Pembelajaran Cara Memadamkan Kebakaran Menggunakan APAR
Masih banyak kebakaran yang terjadi di perumahan atau di pemukiman. Untuk mengurangi dampak dari kebakaran tersebut, masyarakat perlu untuk memiliki pengetahuan yang tepat dan cepat terkait penanganan pertama saat terjadi kebakaran. Walau game dimungkinkan menjadi solusi, sayangnya belum ada game berbasis simulasi yang fokus pada pelatihan cara memadamkan api sesuai jenisnya. Oleh karena itu, penelitian ini membuat game 3D simulasi untuk melatih pemain agar dapat dengan cepat menentukan jenis APAR (Alat Pemadam Api Ringan) yang tepat untuk memadamkan berdasarkan jenis api yang muncul. Game dibuat dengan mengadopsi metode Game Development Life Cycle menggunakan Unreal Engine. Dari hasil pengujian peningkatan pemahaman pemain, terbukti bahwa hasil skor pengetahuan pemain setelah bermain game meningkat secara signifikan dibandingkan dengan hasil skor sebelum bermain game. Dari hasil tersebut, diharapkan game 3D simulasi ini mampu melengkapi usaha yang sudah dilakukan oleh penelitian-penelitian sebelumnya dalam pelatihan mitigasi kebakaran.
Analisis Komparatif Algoritma C4.5, Naïve Bayes, dan K-Nearest Neighbor untuk Prediksi Kesejahteraan Masyarakat di Kabupaten Temanggung
Kesejahteraan penduduk dapat meningkat seiring dengan menurunnya tingkat kemiskinan. Pada Maret 2019, tingkat kemiskinan di Kabupaten Temanggung mencapai 9,42 persen atau sekitar 72,6 ribu jiwa. Meskipun mengalami penurunan dibanding tahun sebelumnya, terdapat kekhawatiran bahwa penduduk rentan miskin dapat jatuh ke dalam kemiskinan apabila garis kemiskinan meningkat sebesar 10 persen, yang berpotensi menyebabkan lonjakan angka kemiskinan. Oleh karena itu, strategi penanggulangan kemiskinan memerlukan data yang akurat sesuai dengan karakteristik kesejahteraan masyarakat agar kebijakan yang diambil lebih tepat sasaran. Penelitian ini mengusulkan perbandingan beberapa algoritma klasifikasi, yaitu C4.5, Naïve Bayes, dan k-Nearest Neighbor, untuk menentukan algoritma dengan performa terbaik dalam menganalisis Data Kemiskinan Daerah (DKD) Kabupaten Temanggung. Fokus penelitian ini adalah pada prediksi kelas positif, yaitu keluarga sejahtera. Berdasarkan evaluasi menggunakan metrik AUC, precision, recall/sensitivity, dan F-measure pada kelas positif, hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki kinerja terbaik. Sebaliknya, algoritma C4.5 memiliki performa terendah karena memperoleh nilai precision, recall, dan F-measure yang paling kecil.
Pengelompokan Kebersihan Stasiun Wilayah Daop 4 Semarang Berdasarkan Nilai SLA Menggunakan Analisis Cluster dengan Metode K-Means
Kereta api merupakan salah satu moda transportasi nasional yang mempunyai karakteristik kapasitas angkutan massal, mempunyai keunggulan tersendiri, dan terintegrasi dengan moda transportasi lainnya. Kereta api dalam hal penggunaan teknologi sudah sangat mengikuti, walaupun teknologi sangat penuh resiko dalam hal integritas [1]. Stasiun merupakan tempat operasional kereta api, oleh karena itu stasiun yang bersih dan nyaman akan memberikan kenyamanan bagi masyarakat. memberikan kesan positif kepada penumpang, dengan Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola pengelompokan stasiun di kawasan Daop 4 Semarang berdasarkan tingkat kebersihannya. Sehingga tidak ada kesenjangan kebersihan di setiap stasiun di kawasan Daop 4 Semarang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma K-Means, yaitu metode pengelompokan data yang membagi data menjadi beberapa cluster secara iteratif berdasarkan karakteristik yang serupa. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data SLA (Service Level Agreement) kebersihan yang diambil setiap hari kemudian dijumlahkan dan kemudian digunakan untuk clustering stasiun di wilayah Daop 4 Semarang. Hasil penelitian menunjukkan jumlah cluster sebanyak 4 cluster dengan karakteristik pada cluster 1 lebih tinggi pada ketiga variabel pada cluster 2 dan 3 dengan masing-masing cluster berada pada rata-rata, dan pada cluster 4 tidak mempunyai nilai yang rendah untuk cluster tersebut.