Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Not a member yet
1290 research outputs found
Sort by
Algoritma K-Nearest Neighbor pada Kasus Dataset Imbalanced untuk Klasifikasi Kinerja Karyawan Perusahaan
Get PDFPerusahaan perlu menilai kinerja karyawan mereka untuk berbagai tujuan, termasuk promosi jabatan. Namun, data karyawan yang semakin rumit dapat membuat proses penilaian ini menjadi sulit. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model machine learning yang dapat memprediksi apakah karyawan berpotensi untuk dipromosikan atau tidak. Penelitian ini menggunakan metode Machine Learning LifeCycle (MLLC) dan algoritma K-Nearest Neighbor. Untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan label kelas dalam dataset, teknik SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) digunakan. Hasil dari penelitian ini, model dibangun dengan melakukan pemisahan data menggunakan cross validation dan menggunakan nilai k=2 dalam implementasi algoritma K-Nearest Neighbor. Hasil evaluasi model menunjukkan kinerja yang sangat baik dengan nilai akurasi 94%, nilai presisi 90,8%, dan nilai recall 97,4%. Selain itu, evaluasi confusion matrix menunjukkan bahwa hanya 562 dari 9377 data testing yang tidak sesuai dengan hasil klasifikasi. Model ini juga memiliki kurva ROC yang baik yang hampir menyentuh sudut kiri atas dan nilai AUC sebesar 94,1% atau 0,94 yang termasuk ke dalam kategori excellent.Perusahaan perlu menilai kinerja karyawan mereka untuk berbagai tujuan, termasuk promosi jabatan. Namun, data karyawan yang semakin rumit dapat membuat proses penilaian ini menjadi sulit. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model machine learning yang dapat memprediksi apakah karyawan berpotensi untuk dipromosikan atau tidak. Penelitian ini menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dengan menerapkan tahapan-tahapan Machine Learning LifeCycle (MLLC). Untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan label kelas dalam dataset, teknik Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) digunakan. Hasil dari penelitian ini, model dibangun dengan melakukan pemisahan data menggunakan cross validation dan menggunakan nilai k=2 dalam implementasi algoritma K-Nearest Neighbor. Hasil evaluasi model menunjukkan kinerja yang sangat baik dengan nilai akurasi 94%, nilai presisi 90,8%, dan nilai recall 97,4%. Model ini juga memiliki kurva ROC yang baik yang hampir menyentuh sudut kiri atas dan nilai AUC sebesar 0,94 dan nilai F-Score sebesar 0,938 yang termasuk ke dalam kategori excellent.
Abstract
Companies need to assess the performance of their employees for various purposes, including promotions. However, increasingly complex employee data can make this assessment process more accessible. This research aims to create a machine-learning model that can predict whether employees have the potential to be promoted or not. This research uses the K-Nearest Neighbor algorithm, with step by step from Machine Learning Life Cycle (MLLC) method. To overcome the problem of class label imbalance in the dataset, the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) technique is used. As a result of this research, the model was built by separating the data using cross-validation and the value k=2 in implementing the K-Nearest Neighbor algorithm. The model evaluation results show excellent performance with an accuracy value of 94%, a precision value of 90.8%, and a recall value of 97.4%. In addition, the confusion matrix evaluation showed that only 562 of the 9,377 data-testing did not match the classification results. This model also has a good ROC curve, which almost touches the top left corner, and an AUC value of 0.94, which is included in the excellent category
Identifikasi Dini Curah Hujan Berpotensi Banjir Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory (Lstm) Dan Isolation Forest
Get PDFCurah hujan yang tinggi merupakan faktor utama yang dapat mengakibatkan banjir di suatu daerah. Pola curah hujan yang semakin tidak teratur dan peningkatan curah hujan ekstrem membuat pengendalian banjir semakin sulit. Identifikasi dini diperlukan untuk memahami peran curah hujan dalam manajemen sumber daya air dan perancangan infrastruktur air yang tangguh untuk daerah rawan banjir. Dengan keterbatasan data dan parameter input tunggal, model yang diusulkan menghadapi tantangan dalam forecasting pola curah hujan jangka panjang dan generalisasi data. Studi ini memproses data curah hujan BMKG untuk menghasilkan forecasting menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM) berdasarkan pola data series dan hubungan jangka panjang. Algoritma Isolation Forest kemudian digunakan untuk mengidentifikasi secara otomatis curah hujan dengan potensi banjir. Probabilitas curah hujan tinggi diidentifikasi untuk menghitung ketahanan infrastruktur air dan menetapkan standar yang sesuai untuk daerah beriklim hujan dan rawan banjir. Prediksi LSTM dievaluasi menggunakan Mean Square Error (terbaik 19,11) dan Root Mean Square Error (terbaik 4,37) sebelum dilakukan forecasting jangka panjang. Model yang diusulkan bertujuan untuk membantu pemangku kepentingan secara cepat mengidentifikasi probabilitas curah hujan tinggi jangka panjang, khususnya di daerah Semarang.
Abstract
High rainfall is a key factor causing floods in an area. Increasingly irregular rainfall patterns and rising extreme rainfall make it more challenging to control floods. Early identification is needed to understand rainfall\u27s role in water resource management and designing resilient water infrastructure for flood-prone areas. With limited data and single input parameters, the proposed model faces challenges in long-term rainfall pattern forecasting and data generalization. This study processes BMKG rainfall data to generate forecasts using Long Short-Term Memory (LSTM) based on data series patterns and long-term relationships. The Isolation Forest algorithm is then used to automatically identify rainfall with flood potential. The probability of high rainfall is identified to calculate water infrastructure resilience and set appropriate standards for rainy, flood-prone areas. LSTM predictions are evaluated using Mean Square Error (best 19.11) and Root Mean Square Error (best 4.37) before conducting long-term forecasting. The proposed model aims to help stakeholders quickly identify the probability of long-term high rainfall, particularly in the Semarang area.Curah hujan yang tinggi merupakan faktor utama yang dapat mengakibatkan banjir di suatu daerah. Pola curah hujan yang semakin tidak teratur dan peningkatan curah hujan ekstrem membuat pengendalian banjir semakin sulit. Identifikasi dini diperlukan untuk memahami peran curah hujan dalam manajemen sumber daya air dan perancangan infrastruktur air yang tangguh untuk daerah rawan banjir. Dengan keterbatasan data dan parameter input tunggal, model yang diusulkan menghadapi tantangan dalam forecasting pola curah hujan jangka panjang dan generalisasi data. Studi ini memproses data curah hujan BMKG untuk menghasilkan forecasting menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM) berdasarkan pola data series dan hubungan jangka panjang. Algoritma Isolation Forest kemudian digunakan untuk mengidentifikasi secara otomatis curah hujan dengan potensi banjir. Probabilitas curah hujan tinggi diidentifikasi untuk menghitung ketahanan infrastruktur air dan menetapkan standar yang sesuai untuk daerah beriklim hujan dan rawan banjir. Prediksi LSTM dievaluasi menggunakan Mean Square Error (terbaik 19,11) dan Root Mean Square Error (terbaik 4,37) sebelum dilakukan forecasting jangka panjang. Model yang diusulkan bertujuan untuk membantu pemangku kepentingan secara cepat mengidentifikasi probabilitas curah hujan tinggi jangka panjang, khususnya di daerah Semarang.
Abstract
High rainfall is a key factor causing floods in an area. Increasingly irregular rainfall patterns and rising extreme rainfall make it more challenging to control floods. Early identification is needed to understand rainfall\u27s role in water resource management and designing resilient water infrastructure for flood-prone areas. With limited data and single input parameters, the proposed model faces challenges in long-term rainfall pattern forecasting and data generalization. This study processes BMKG rainfall data to generate forecasts using Long Short-Term Memory (LSTM) based on data series patterns and long-term relationships. The Isolation Forest algorithm is then used to automatically identify rainfall with flood potential. The probability of high rainfall is identified to calculate water infrastructure resilience and set appropriate standards for rainy, flood-prone areas. LSTM predictions are evaluated using Mean Square Error (best 19.11) and Root Mean Square Error (best 4.37) before conducting long-term forecasting. The proposed model aims to help stakeholders quickly identify the probability of long-term high rainfall, particularly in the Semarang area
Analisis Kepuasan Pengguna Aplikasi Sidawai Menggunakan End User Computing Statisfaction (EUCS) Dan Importance Performance Analysis (IPA)
Get PDFAplikasi Sistem Pendataan Data Pegawai (SIDAWAI) merupakan sebuah aplikasi yang di dirancang sebagai solusi data kepegawaian seperti biodata pegawai, riwayat mutasi jabatan, riwayat kepangkatan, riwayat cuti dan lain sebagainya. Proses penyimpanan, pemusatan data dan pelaporan data kepegawaian yang dapat memudahkan dalam meningkatkan administrasi kepegawaian pada Kabupaten Lombok Tengah sejak tahun 2018. Kualitas informasi pada suatu sistem dapat memberikan pengaruh besar terhadap tingkat kepuasan pengguna, serta tujuan dari penggunaan sistem dapat tercapai ketika sistem digunakan. Penelitian dilakukan untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna dan tingkat kesenjangan antara harapan dan kinerja aplikasi. Dalam membuat instrument kuesioner tingkat kepuasan pengguna mengunakan model End-User Computing Statisfanction (EUCS). EUCS menggunakan 5 indikator penliaian, diantaranya Content, Format, Accurancy, Ease of use dan Timelines. Untuk mengukur ke akuratan instrument kusioner dilakukan uji validitas dan reabilitas dengan melibatkan para pakar yang memahami terkait dengan Aplikasi SIDAWAI. Untuk mengetahui jarak kesenjangan antara harapan dan kinerja, serta mengukur kepuasan pengguna pada Aplikasi SIDAWAI dengan metode IPA (Importance Performance Analysis) berdasarkan hasil dari pengolahan data kuesioner dari model End-User Computing Statisfanction (EUCS). Dari hasil perhitungan kepuasan pengguna mendapatkan hasil 82,66% yang berarti sangat memuskan. Kemudian tingkat kesenjangan antara harapan dan kinerja pada Aplikasi SIDAWAI mendapatkan nilai rata-rata sebesar -0,17 dimana harapan lebih besar dari pada kinerja. Berdasarkan diagram kartesius instrumen perlu dipertahankan kualitasnya yaitu C1, C3, A3, E1, E2, E3, E4, dan T1, dan instrumen yang sangat memerlukan perbaikan yaitu F2 san U2.
Abstract
The Employee Data Collection System Application (SIDAWAI) is an application designed as a staffing data solution such as employee biodata, position mutation history, rank history, leave history and so on. The process of storing, centralizing data and reporting personnel data which can facilitate the improvement of personnel administration in Central Lombok Regency since 2018. The quality of information on a system can have a big influence on the level of user satisfaction, and the objectives of using the system can be achieved when the system is used. Research was conducted to determine the level of user satisfaction and the level of gap between expectations and application performance. In making a questionnaire instrument the level of user satisfaction uses the End-User Computing Statisfanction (EUCS) model. EUCS uses 5 assessment indicators, including Content, Format, Accurancy, Ease of use and Timelines. To measure the accuracy of the questionnaire instrument, validity and reliability tests were carried out by involving experts who understand related to the SIDAWAI Application. To determine the gap between expectations and performance, and measure user satisfaction with the SIDAWAI Application using the IPA (Importance Performance Analysis) method based on the results of processing questionnaire data from the End-User Computing Statisfanction (EUCS) model. From the results of the calculation of user satisfaction, the results obtained are 82.66% which means very satisfied. Then the level of the gap between expectations and performance on the SIDAWAI Application gets an average value of -0.17 where expectations are greater than performance. Based on the Cartesian diagram, the instruments need to maintain their quality, namely C1, C3, A3, E1, E2, E3, E4, and T1, and the instruments that really need improvement are F2 san U2.Aplikasi Sistem Pendataan Data Pegawai (SIDAWAI) merupakan sebuah aplikasi yang di dirancang sebagai solusi data kepegawaian seperti biodata pegawai, riwayat mutasi jabatan, riwayat kepangkatan, riwayat cuti dan lain sebagainya. Proses penyimpanan, pemusatan data dan pelaporan data kepegawaian yang dapat memudahkan dalam meningkatkan administrasi kepegawaian pada Kabupaten Lombok Tengah sejak tahun 2018. Kualitas informasi pada suatu sistem dapat memberikan pengaruh besar terhadap tingkat kepuasan pengguna, serta tujuan dari penggunaan sistem dapat tercapai ketika sistem digunakan. Penelitian dilakukan untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna dan tingkat kesenjangan antara harapan dan kinerja aplikasi. Dalam membuat instrument kuesioner tingkat kepuasan pengguna mengunakan model End-User Computing Statisfanction (EUCS). EUCS menggunakan 5 indikator penliaian, diantaranya Content, Format, Accurancy, Ease of use dan Timelines. Untuk mengukur ke akuratan instrument kusioner dilakukan uji validitas dan reabilitas dengan melibatkan para pakar yang memahami terkait dengan Aplikasi SIDAWAI. Untuk mengetahui jarak kesenjangan antara harapan dan kinerja, serta mengukur kepuasan pengguna pada Aplikasi SIDAWAI dengan metode IPA (Importance Performance Analysis) berdasarkan hasil dari pengolahan data kuesioner dari model End-User Computing Statisfanction (EUCS). Dari hasil perhitungan kepuasan pengguna mendapatkan hasil 82,66% yang berarti sangat memuskan. Kemudian tingkat kesenjangan antara harapan dan kinerja pada Aplikasi SIDAWAI mendapatkan nilai rata-rata sebesar -0,17 dimana harapan lebih besar dari pada kinerja. Berdasarkan diagram kartesius instrumen perlu dipertahankan kualitasnya yaitu C1, C3, A3, E1, E2, E3, E4, dan T1, dan instrumen yang sangat memerlukan perbaikan yaitu F2 san U2.
Abstract
The Employee Data Collection System Application (SIDAWAI) is an application designed as a staffing data solution such as employee biodata, position mutation history, rank history, leave history and so on. The process of storing, centralizing data and reporting personnel data which can facilitate the improvement of personnel administration in Central Lombok Regency since 2018. The quality of information on a system can have a big influence on the level of user satisfaction, and the objectives of using the system can be achieved when the system is used. Research was conducted to determine the level of user satisfaction and the level of gap between expectations and application performance. In making a questionnaire instrument the level of user satisfaction uses the End-User Computing Statisfanction (EUCS) model. EUCS uses 5 assessment indicators, including Content, Format, Accurancy, Ease of use and Timelines. To measure the accuracy of the questionnaire instrument, validity and reliability tests were carried out by involving experts who understand related to the SIDAWAI Application. To determine the gap between expectations and performance, and measure user satisfaction with the SIDAWAI Application using the IPA (Importance Performance Analysis) method based on the results of processing questionnaire data from the End-User Computing Statisfanction (EUCS) model. From the results of the calculation of user satisfaction, the results obtained are 82.66% which means very satisfied. Then the level of the gap between expectations and performance on the SIDAWAI Application gets an average value of -0.17 where expectations are greater than performance. Based on the Cartesian diagram, the instruments need to maintain their quality, namely C1, C3, A3, E1, E2, E3, E4, and T1, and the instruments that really need improvement are F2 san U2
Migrasi Data Hasil Optimalisasi Pemuatan Kontainer Pada Legacy System ke SAP untuk Mempercepat Pembuatan Surat Jalan dengan Batch Data Communication (BDC)
No full textModul SAP yang diimplementasi di PT. Indah Kiat Pulp & Paper, tidak mempunyai sistem untuk optimalisasi pemuatan order ke kontainer. Sebelum implementasi SAP, proses memasukkan data order, optimalisasi pemuatan data order ke kontainer dan pembuatan surat jalan dilakukan semuanya pada sistem CSO (Container Stuffing Optimization), sehingga data order pasti sinkron dengan data surat jalan atau sesuai dengan aktual pengiriman. Setelah implementasi SAP, data order untuk optimalisasi pemuatan kontainer dimasukkan pada CSO (legacy system) sedangkan proses pembuatan surat jalan dilakukan pada SAP. Dua proses yang berbeda dilakukan pada dua sistem dengan platform berbeda. Penggunaan dua sistem yang berbeda mengakibatkan aktual pengiriman pada dokumen surat jalan tidak sesuai dengan data order dari pelanggan yang mengakibatkan komplain pelanggan. Solusi untuk mengatasi permasalahan ini adalah dengan melakukan migrasi data order hasil optimalisasi pemuatan pada CSO ke SAP sehingga data order terintegrasi dengan data surat jalan. Metode BDC dipergunakan untuk melakukan migrasi ke SAP yaitu dengan mentransfer data order hasil optimalisasi pemuatan dari CSO ke SAP serta mengotomatisasi proses picking dan packing di SAP untuk menghasilkan surat jalan. Hasil dari penelitian berupa sinkronisasi data order dan data surat jalan serta percepatan proses pembuatan surat jalan menjadi 3 kali lebih cepat dari semula sehingga dapat mengurangi komplain pelanggan dan mempercepat proses pengiriman. Hasil pengujian black box memperlihatkan fungsional sistem berjalan dengan baik.
Abstract
SAP module implemented at PT. Indah Kiat Pulp & Paper does not have a system for optimizing the loading of orders into containers. Before implementing SAP, the process of entering order data, optimizing loading of order data into containers and creating delivery note was all done in the CSO (Container Stuffing Optimization) system, so that order data was definitely in sync with delivery note data or in accordance with actual delivery. After implementing SAP, order data for optimizing container loading is entered into CSO (legacy system) while the delivery note creation process is carried out in SAP. Two different processes are carried out on two systems with different platforms. The use of two different systems resulted in the actual delivery of the delivery note document not matching the order data from the customer which resulted in customer complaints. The solution to overcome this problem is to migrate the order data resulting from loading optimization in CSO to SAP so that the order data is integrated with the delivery note data. The BDC method is used to migrate to SAP, namely by transferring order data resulting from loading optimization from CSO to SAP and automating the picking and packing process in SAP to produce delivery note. The results of the research are in the form of synchronizing order data and delivery note data as well as accelerating the process of making delivery note documents to 3,775 times faster than before, thereby reducing customer complaints and speeding up the delivery process. The black box testing results show that the system functionality is running well.Modul SAP yang diimplementasi di PT. Indah Kiat Pulp & Paper, tidak mempunyai sistem untuk optimalisasi pemuatan order ke kontainer. Sebelum implementasi SAP, proses memasukkan data order, optimalisasi pemuatan data order ke kontainer dan pembuatan surat jalan dilakukan semuanya pada sistem CSO (Container Stuffing Optimization), sehingga data order pasti sinkron dengan data surat jalan atau sesuai dengan aktual pengiriman. Setelah implementasi SAP, data order untuk optimalisasi pemuatan kontainer dimasukkan pada CSO (legacy system) sedangkan proses pembuatan surat jalan dilakukan pada SAP. Dua proses yang berbeda dilakukan pada dua sistem dengan platform berbeda. Penggunaan dua sistem yang berbeda mengakibatkan aktual pengiriman pada dokumen surat jalan tidak sesuai dengan data order dari pelanggan yang mengakibatkan komplain pelanggan. Solusi untuk mengatasi permasalahan ini adalah dengan melakukan migrasi data order hasil optimalisasi pemuatan pada CSO ke SAP sehingga data order terintegrasi dengan data surat jalan. Metode BDC dipergunakan untuk melakukan migrasi ke SAP yaitu dengan mentransfer data order hasil optimalisasi pemuatan dari CSO ke SAP serta mengotomatisasi proses picking dan packing di SAP untuk menghasilkan surat jalan. Hasil dari penelitian berupa sinkronisasi data order dan data surat jalan serta percepatan proses pembuatan surat jalan menjadi 3 kali lebih cepat dari semula sehingga dapat mengurangi komplain pelanggan dan mempercepat proses pengiriman. Hasil pengujian black box memperlihatkan fungsional sistem berjalan dengan baik.
Abstract
SAP module implemented at PT. Indah Kiat Pulp & Paper does not have a system for optimizing the loading of orders into containers. Before implementing SAP, the process of entering order data, optimizing loading of order data into containers and creating delivery note was all done in the CSO (Container Stuffing Optimization) system, so that order data was definitely in sync with delivery note data or in accordance with actual delivery. After implementing SAP, order data for optimizing container loading is entered into CSO (legacy system) while the delivery note creation process is carried out in SAP. Two different processes are carried out on two systems with different platforms. The use of two different systems resulted in the actual delivery of the delivery note document not matching the order data from the customer which resulted in customer complaints. The solution to overcome this problem is to migrate the order data resulting from loading optimization in CSO to SAP so that the order data is integrated with the delivery note data. The BDC method is used to migrate to SAP, namely by transferring order data resulting from loading optimization from CSO to SAP and automating the picking and packing process in SAP to produce delivery note. The results of the research are in the form of synchronizing order data and delivery note data as well as accelerating the process of making delivery note documents to 3,775 times faster than before, thereby reducing customer complaints and speeding up the delivery process. The black box testing results show that the system functionality is running well
Pengamanan Citra Digital Menggunakan Kriptografi DnaDan Modified LSB
Get PDFEnkripsi citra digital menggunakan Kriptografi DNA menggabungkan ilmu komputasi dengan prinsip biologis untuk memberikan keamanan ganda. Proses enkripsi terdiri dari dua lapisan. Lapisan pertama, sistem chaos seperti Arnold\u27s Cat Map (ACM) digunakan untuk mengacak posisi piksel melalui beberapa iterasi, sementara Logistic Map (LM) membangkitkan keystream karena sensitivitasnya yang tinggi. Lapisan kedua melibatkan karakteristik DNA, yang memanfaatkan basa nukleotida (A, T, C, G) untuk mengenkripsi data citra pada tingkat molekuler, menghasilkan tingkat keacakan yang tinggi. Setelah enkripsi, ciphertext disembunyikan dalam citra sampul menggunakan teknik steganografi Modified Least Significant Bit (MLSB), yang mengoptimalkan penyisipan bit di saluran RGB dengan pemilihan piksel acak menggunakan generator modulo. Hasil pengujian menunjukkan kualitas enkripsi yang sangat baik, dengan nilai NPCR ≥ 98%, UACI ≥ 30%, koefisien korelasi ≃ 0, entropi ≃ 8, dan histogram yang datar (flat). Kualitas stego-image optimal dicapai dengan penyisipan satu bit pada saluran RGB, menghasilkan PSNR ≥ 50dB. Ketahanan stego-image terhadap noise salt & pepper bergantung pada ukuran citra sampul, persentase noise, dan jumlah bit sisip yang digunakan. Hasil tersebut menunjukkan bahwa kombinasi Kriptografi DNA, ACM, LM, dan MLSB memberikan keamanan yang tinggi dan sulit ditembus.
Abstract
Digital image encryption using DNA Cryptography combines computational science with biological principles to provide dual security. The encryption process consists of two layers: first, a chaotic system like Arnold\u27s Cat Map (ACM) is used to shuffle pixel positions through several iterations, while the Logistic Map (LM) generates a keystream due to its high sensitivity. The second layer involves DNA characteristics, utilizing nucleotide bases (A, T, C, G) to encrypt image data at the molecular level, resulting in higher randomness. After encryption, the ciphertext is hidden within a cover image using Modified Least Significant Bit (MLSB) steganography, which optimizes bit insertion in the RGB channels by selecting random pixels using a modulo generator. Experimental results show excellent encryption quality, with NPCR ≥ 98%, UACI ≥ 30%, correlation coefficient close to 0, entropy close to 8, and a flat histogram. Optimal stego-image quality is achieved with a single bit insertion in the RGB channels, resulting in PSNR ≥ 50dB. The resistance of the stego-image to salt & pepper noise depends on the cover image size, noise percentage, and the number of inserted bits. The results indicate that the combination of DNA Cryptography, ACM, LM, and MLSB provides high security and is difficult to breach.Enkripsi citra digital menggunakan Kriptografi DNA menggabungkan ilmu komputasi dengan prinsip biologis untuk memberikan keamanan ganda. Proses enkripsi terdiri dari dua lapisan. Lapisan pertama, sistem chaos seperti Arnold\u27s Cat Map (ACM) digunakan untuk mengacak posisi piksel melalui beberapa iterasi, sementara Logistic Map (LM) membangkitkan keystream karena sensitivitasnya yang tinggi. Lapisan kedua melibatkan karakteristik DNA, yang memanfaatkan basa nukleotida (A, T, C, G) untuk mengenkripsi data citra pada tingkat molekuler, menghasilkan tingkat keacakan yang tinggi. Setelah enkripsi, ciphertext disembunyikan dalam citra sampul menggunakan teknik steganografi Modified Least Significant Bit (MLSB), yang mengoptimalkan penyisipan bit di saluran RGB dengan pemilihan piksel acak menggunakan generator modulo. Hasil pengujian menunjukkan kualitas enkripsi yang sangat baik, dengan nilai NPCR ≥ 98%, UACI ≥ 30%, koefisien korelasi ≃ 0, entropi ≃ 8, dan histogram yang datar (flat). Kualitas stego-image optimal dicapai dengan penyisipan satu bit pada saluran RGB, menghasilkan PSNR ≥ 50dB. Ketahanan stego-image terhadap noise salt & pepper bergantung pada ukuran citra sampul, persentase noise, dan jumlah bit sisip yang digunakan. Hasil tersebut menunjukkan bahwa kombinasi Kriptografi DNA, ACM, LM, dan MLSB memberikan keamanan yang tinggi dan sulit ditembus.
Abstract
Digital image encryption using DNA Cryptography combines computational science with biological principles to provide dual security. The encryption process consists of two layers: first, a chaotic system like Arnold\u27s Cat Map (ACM) is used to shuffle pixel positions through several iterations, while the Logistic Map (LM) generates a keystream due to its high sensitivity. The second layer involves DNA characteristics, utilizing nucleotide bases (A, T, C, G) to encrypt image data at the molecular level, resulting in higher randomness. After encryption, the ciphertext is hidden within a cover image using Modified Least Significant Bit (MLSB) steganography, which optimizes bit insertion in the RGB channels by selecting random pixels using a modulo generator. Experimental results show excellent encryption quality, with NPCR ≥ 98%, UACI ≥ 30%, correlation coefficient close to 0, entropy close to 8, and a flat histogram. Optimal stego-image quality is achieved with a single bit insertion in the RGB channels, resulting in PSNR ≥ 50dB. The resistance of the stego-image to salt & pepper noise depends on the cover image size, noise percentage, and the number of inserted bits. The results indicate that the combination of DNA Cryptography, ACM, LM, and MLSB provides high security and is difficult to breach
Implementasi Sensor Polar H10 dan Raspberry Pi dalam Pemantauan dan Klasifikasi Detak Jantung Beberapa Individu Secara Simultan dengan Pendekatan Machine Learning
Get PDFPengawasan detak jantung umumnya dilakukan secara individual, dalam waktu terbatas, dan memerlukan perangkat medis yang spesifik. Dengan memanfaatkan sensor Polar H10 dan Raspberry Pi penelitian ini mengusulkan sebuah sistem yang mampu memonitor detak jantung beberapa orang sekaligus dalam waktu yang sama. Dalam penelitian ini, kami merekam data detak jantung yang berupa RR Interval dari beberapa subjek secara real-time menggunakan sensor Polar H10. Data tersebut kemudian diprediksi menggunakan model machine learning berbasis random forest yang berjalan pada Raspberry Pi untuk prediksi 5 jenis detak jantung. Selanjutnya kami melakukan pengujian dari segi komputasi, durasi pemantauan, dan jangkauan komunikasi antara sensor Polar H10 dan Raspberry Pi. Hal ini kami lakukan untuk mengetahui kemampuan sistem dalam melakukan pemantauan subjek secara bersamaan dan jangkauan komunikasi. Sehingga subjek yang sedang pantau tidak terpaku dalam satu tempat atau tidak perlu selalu dekat dengan sistem. Hasil dari pengujian yang kami lakukan, dengan satu Raspberry Pi dapat melakukan pemantauan ke 7 pasien sekaligus, dengan rata-rata kecepatan prediksi 0,023 detik terus menerus selama 30 menit. Sedangkan jangkauan komunikasi mencapai 25-meter pada lingkungan tanpa penghalang dan 10-meter pada lingkungan yang terhalang. Dapat disimpulkan sistem yang diusulkan mampu memberikan fleksibilitas pemantauan detak jantung, serta memungkinkan pemeriksaan bebeberapa individu sekaligus dengan durasi yang lama.Pengawasan detak jantung umumnya dilakukan secara individual, dalam waktu terbatas, dan memerlukan perangkat medis yang spesifik. Dengan memanfaatkan sensor Polar H10 dan Raspberry Pi penelitian ini mengusulkan sebuah sistem yang mampu memonitor detak jantung beberapa orang sekaligus dalam waktu yang sama. Dalam penelitian ini, kami merekam data detak jantung yang berupa RR Interval dari beberapa subjek secara real-time menggunakan sensor Polar H10. Data tersebut kemudian diprediksi menggunakan model machine learning berbasis random forest yang berjalan pada Raspberry Pi untuk prediksi 5 jenis detak jantung. Selanjutnya kami melakukan pengujian dari segi komputasi, durasi pemantauan, dan jangkauan komunikasi antara sensor Polar H10 dan Raspberry Pi. Hal ini kami lakukan untuk mengetahui kemampuan sistem dalam melakukan pemantauan subjek secara bersamaan dan jangkauan komunikasi. Sehingga subjek yang sedang pantau tidak terpaku dalam satu tempat atau tidak perlu selalu dekat dengan sistem. Hasil dari pengujian yang kami lakukan, dengan satu Raspberry Pi dapat melakukan pemantauan ke 7 pasien sekaligus, dengan rata-rata kecepatan prediksi 0,023 detik terus menerus selama 30 menit. Sedangkan jangkauan komunikasi mencapai 25-meter pada lingkungan tanpa penghalang dan 10-meter pada lingkungan yang terhalang. Dapat disimpulkan sistem yang diusulkan mampu memberikan fleksibilitas pemantauan detak jantung, serta memungkinkan pemeriksaan bebeberapa individu sekaligus dengan durasi yang lama
Pengaruh Penggunaan Media Pembelajaran Interaktif Quizizz Terhadap Hasil Belajar Siswa Kelas 10 Program Keahlian DKV SMK NEGERI 10 Malang
Get PDFRendahnya hasil belajar yang didapatkan oleh siswa dikarenakan kurangnya pemanfaatan media pembelajaran yang interaktif menjadi permasalahan bagi seorang guru di kelas. Pelaksanaan penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh dan efektivitas yang ditimbulkan dari adanya penggunaan media pembelajaran interaktif Quizizz terhadap suatu kelas penelitian yang dibandingkan dengan kelas penelitian yang lain. Penelitian ini lebih berfokus pada penggunaan media pembelajaran interaktif Quizizz menggunakan metode penelitian Quasy Experimental dengan jenis Non-Equivalent Control Group Design. Populasi dari penelitian ini adalah siswa kelas 10 DKV SMK Negeri 10 malang, dengan jumlah sampel pada penelitian ini sebanyak 67 siswa yang terbagi pada kelas eksperimen dan kontrol. Pada proses pelaksanaannya ditemukan bahwa aspek kognitif hasil belajar yang didapatkan oleh siswa terdapat perbedaan yang ditunjukan dari hasil pretest kelas kontrol dan kelas eksperimen tidak jauh beda dengan rerata nilai untuk kelas kontrol sebesar 66,67 dan kelas eksperimen sebesar 62,67 dan untuk hasil posttest terdapat perbedaan yang signifikan di mana untuk rerata nilai posttest kelas kontrol sebesar 82,33 dan posttest kelas eksperimen sebesar 91,67. Kemudian dari hasil belajar tersebut terdapat pengaruh yang berdampak cukup efektif terhadap aspek kognitif dari hasil belajar yang didapatkan yang mana hal ini dapat diketahui dengan melakukan pengujian menggunakan Uji N-Gain sehingga dapat diketahui seberapa efektif penggunaan media pembelajaran interaktif Quizizz tersebut. Didapati hasil pengujian dari kelas eksperimen sebesar 79% dinyatakan efektif dan hasil pengujian dari kelas kontrol sebesar 36% dinyatakan tidak efektif. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penggunanan media pembelajaran interaktif Quizizz dapat memberikan pengaruh dan hasil yang efektif terhadap hasil belajar siswa kelas X DKV SMK Negeri 10 Malang.
Abstract
The low learning outcomes obtained by students due to the lack of use of interactive learning media is a problem for a teacher in the classroom. The implementation of this study aims to determine the influence and effectiveness arising from the use of Quizizz interactive learning media on a research class compared to other research classes. This research focuses more on the use of interactive learning media Quizizz using the Quasy Experimental research method with the type of Non-Equivalent Control Group Design. The population of this study was grade 10 students of DKV SMK Negeri 10 Malang, with the number of samples in this study as many as 67 students divided into experimental and control classes. In the implementation process, it was found that the cognitive aspects of learning outcomes obtained by students there were differences shown from the pretest results of the control class and experimental class were not much different from the average score for the control class of 66.67 and the experimental class of 62.67 and for the posttest results there was a significant difference where for the average posttest score of the control class was 82.33 and the experimental class posttest was 91.67. Then from the learning results there is an influence that has a fairly effective impact on the cognitive aspects of the learning outcomes obtained which can be known by testing using the N-Gain Test so that it can be known how effective the use of Quizizz interactive learning media is. It was found that the test results from the experimental class of 79% were declared effective and the test results of the control class of 36% were declared ineffective. So it can be concluded that the use of Quizizz interactive learning media can have an effective influence and results on the learning outcomes of grade X DKV students of SMK Negeri 10 Malang.Rendahnya hasil belajar yang didapatkan oleh siswa dikarenakan kurangnya pemanfaatan media pembelajaran yang interaktif menjadi permasalahan bagi seorang guru di kelas. Pelaksanaan penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh dan efektivitas yang ditimbulkan dari adanya penggunaan media pembelajaran interaktif Quizizz terhadap suatu kelas penelitian yang dibandingkan dengan kelas penelitian yang lain. Penelitian ini lebih berfokus pada penggunaan media pembelajaran interaktif Quizizz menggunakan metode penelitian Quasy Experimental dengan jenis Non-Equivalent Control Group Design. Populasi dari penelitian ini adalah siswa kelas 10 DKV SMK Negeri 10 malang, dengan jumlah sampel pada penelitian ini sebanyak 67 siswa yang terbagi pada kelas eksperimen dan kontrol. Pada proses pelaksanaannya ditemukan bahwa aspek kognitif hasil belajar yang didapatkan oleh siswa terdapat perbedaan yang ditunjukan dari hasil pretest kelas kontrol dan kelas eksperimen tidak jauh beda dengan rerata nilai untuk kelas kontrol sebesar 66,67 dan kelas eksperimen sebesar 62,67 dan untuk hasil posttest terdapat perbedaan yang signifikan di mana untuk rerata nilai posttest kelas kontrol sebesar 82,33 dan posttest kelas eksperimen sebesar 91,67. Kemudian dari hasil belajar tersebut terdapat pengaruh yang berdampak cukup efektif terhadap aspek kognitif dari hasil belajar yang didapatkan yang mana hal ini dapat diketahui dengan melakukan pengujian menggunakan Uji N-Gain sehingga dapat diketahui seberapa efektif penggunaan media pembelajaran interaktif Quizizz tersebut. Didapati hasil pengujian dari kelas eksperimen sebesar 79% dinyatakan efektif dan hasil pengujian dari kelas kontrol sebesar 36% dinyatakan tidak efektif. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penggunanan media pembelajaran interaktif Quizizz dapat memberikan pengaruh dan hasil yang efektif terhadap hasil belajar siswa kelas X DKV SMK Negeri 10 Malang.
Abstract
The low learning outcomes obtained by students due to the lack of use of interactive learning media is a problem for a teacher in the classroom. The implementation of this study aims to determine the influence and effectiveness arising from the use of Quizizz interactive learning media on a research class compared to other research classes. This research focuses more on the use of interactive learning media Quizizz using the Quasy Experimental research method with the type of Non-Equivalent Control Group Design. The population of this study was grade 10 students of DKV SMK Negeri 10 Malang, with the number of samples in this study as many as 67 students divided into experimental and control classes. In the implementation process, it was found that the cognitive aspects of learning outcomes obtained by students there were differences shown from the pretest results of the control class and experimental class were not much different from the average score for the control class of 66.67 and the experimental class of 62.67 and for the posttest results there was a significant difference where for the average posttest score of the control class was 82.33 and the experimental class posttest was 91.67. Then from the learning results there is an influence that has a fairly effective impact on the cognitive aspects of the learning outcomes obtained which can be known by testing using the N-Gain Test so that it can be known how effective the use of Quizizz interactive learning media is. It was found that the test results from the experimental class of 79% were declared effective and the test results of the control class of 36% were declared ineffective. So it can be concluded that the use of Quizizz interactive learning media can have an effective influence and results on the learning outcomes of grade X DKV students of SMK Negeri 10 Malang
Electronic Nose untuk Skrining Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan K-Nearest Neighbor dan Larik Sensor
Get PDFKadar gula darah dalam tubuh harus dijaga agar tidak melebihi batas normal glukosa atau gula darah pada tubuh manusia. Jika batas ini terlampaui maka dapat menyebabkan diabetes. Efek penyakit tersebut sangat membahayakan dan dapat menyebabkan komplikasi penyakit lainnya. Penyakit diabetes adalah salah satu penyakit kronis yang prevalensinya terus meningkat secara global. Diagnosis dini dan pengelolaan yang tepat dapat membantu meningkatkan prognosis (prediksi) pasien. Penelitian ini, mengembangkan penggunaan electronic nose (hidung elektronik) menggunakan sensor gas MQ136 dan TGS822, dengan pemroses berupa Arduino Mega Pro 2560 untuk skrining penyakit diabetes menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dengan k = 5. Pelatihan model KNN menggunakan data latih dan menguji kinerja model menggunakan data uji yang terpisah. Data latih yang digunakan sebanyak 100 data, sedangkan data uji yang digunakan sebanyak 20 data. Perhitungan dengan menggunakan confusion matrix diperoleh presisi sebesar 100%, recall atau sensitivitas sebesar 80% dan akurasi sebesar 90%. Penelitian ini diharapkan akan memberikan kontribusi dalam pengembangan teknologi deteksi diabetes yang cepat, non-invasif, dan berpotensi digunakan dalam skrining awal.Kadar gula darah dalam tubuh harus dijaga agar tidak melebihi batas normal glukosa atau gula darah pada tubuh manusia. Jika batas ini terlampaui maka dapat menyebabkan diabetes mellitus. Efek penyakit tersebut sangat membahayakan dan dapat menyebabkan komplikasi penyakit lainnya. Diabetes mellitus adalah salah satu penyakit kronis yang prevalensinya terus meningkat secara global. Diagnosis dini dan pengelolaan yang tepat dapat membantu meningkatkan prognosis (prediksi) pasien. Penelitian ini mengembangkan penggunaan electronic nose (hidung elektronik) menggunakan kumpulan sensor (larik sensor) yang berfungsi untuk mengumpulkan informasi mengenai gas yang sedang diuji yang terdiri dari sensor gas MQ136 dan TGS822, dengan pemroses berupa Arduino Mega Pro 2560 untuk skrining penyakit diabetes mellitus menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dengan k = 5. Pelatihan model KNN menggunakan data latih dan menguji kinerja model menggunakan data uji yang terpisah. Data latih yang digunakan sebanyak 100 data, sedangkan data uji yang digunakan sebanyak 20 data. Perhitungan dengan menggunakan confusion matrix diperoleh presisi sebesar 100%, recall atau sensitivitas sebesar 80% dan akurasi sebesar 90%. Penelitian ini diharapkan akan memberikan kontribusi dalam pengembangan teknologi deteksi diabetes mellitus yang cepat, non-invasif, dan berpotensi digunakan dalam skrining awal.
Abstract
Blood sugar levels in the body must be maintained so that they do not exceed the normal limit for human blood glucose. If this limit is exceeded it can cause diabetes mellitus. The effects of this disease are very dangerous and can cause complications from other diseases. Diabetes mellitus is one of the chronic diseases whose prevalence continues to increase globally. Early diagnosis and proper management can help improve patient prognosis. This research develops the use of an electronic nose using a collection of gas sensors (sensor array) which functions to collect information about the gas being tested consisting of MQ136 and TGS822 gas sensors, with a processor in the form of an Arduino Mega Pro 2560 for screening diabetes mellitus using K-Nearest Neighbor (KNN) method with k = 5. The KNN model is trained using training data and the model\u27s performance is tested using separate test data. A total of 100 training data were used, while 20 test data were employed. Calculations using the confusion matrix yielded a precision of 100%, a recall or sensitivity of 80%, and an accuracy of 90%. This research is expected to contribute to the development of fast, non-invasive diabetes mellitus detection technology that has the potential to be used in early screening
Vision Transformer untuk Klasifikasi Kematangan Pisang
Get PDFProduksi pisang di Indonesia pada tahun 2022 mencapai 9,6 juta ton buah. Metode konvensional yang digunakan untuk menentukan tingkat kematangan pisang masih mengandalkan indera penglihatan manusia dengan memperhatikan perubahan warna kulit pisang. Namun, penentuan tingkat kematangan pisang dengan metode ini memiliki beberapa kekurangan, seperti waktu yang lama, penilaian yang bersifat subjektif dan dapat menghasilkan hasil yang berbeda-beda bagi setiap individu. Oleh karena itu, teknologi computer vision dapat menjadi solusi yang efektif dalam mengklasifikasikan kematangan buah pisang secara otomatis. Penelitian ini menggunakan metodologi Vision Transformer (ViT) untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan pada buah pisang, dengan tingkatan yang dibagi menjadi empat kategori, yaitu mentah, setengah matang, matang, dan terlalu matang. Penelitian dilakukan dengan menggunakan lima model ViT yang sudah dilatih sebelumnya atau pre-trained, yaitu ViT-B/16, ViT-B/32, ViT-L/16, ViT-L/32, and ViT-H/14 pada ImageNet-21k dan ImageNet-1k. Kemudian, model ViT tersebut dievaluasi dan dibandingkan dengan model CNN. Evaluasi dilakukan menggunakan metode cross-dataset dengan 5.068 citra pisang yang berbeda dari dataset latih. Hasil evaluasi menunjukkan model ViTL/16-in21k memiliki akurasi tertinggi sebesar 91,61%. Model ViT menunjukkan kemampuan generalisasi yang lebih baik, sementara CNN memiliki ukuran model dan waktu pelatihan yang lebih efisien.Produksi pisang di Indonesia pada tahun 2022 mencapai 9,6 juta ton buah. Metode konvensional yang digunakan untuk menentukan tingkat kematangan pisang masih mengandalkan indera penglihatan manusia dengan memperhatikan perubahan warna kulit pisang. Namun, penentuan tingkat kematangan pisang dengan metode ini memiliki beberapa kekurangan, seperti waktu yang lama, penilaian yang bersifat subjektif dan dapat menghasilkan hasil yang berbeda-beda bagi setiap individu. Oleh karena itu, teknologi computer vision dapat menjadi solusi yang efektif dalam mengklasifikasikan kematangan buah pisang secara otomatis. Penelitian ini menggunakan metodologi Vision Transformer (ViT) untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan pada buah pisang, dengan tingkatan yang dibagi menjadi empat kategori, yaitu mentah, setengah matang, matang, dan terlalu matang. Penelitian dilakukan dengan menggunakan lima model ViT yang sudah dilatih sebelumnya atau pre-trained, yaitu ViT-B/16, ViT-B/32, ViT-L/16, ViT-L/32, and ViT-H/14 pada ImageNet-21k dan ImageNet-1k. Kemudian, model ViT tersebut dievaluasi dan dibandingkan dengan model CNN. Evaluasi dilakukan menggunakan metode cross-dataset dengan 5.068 citra pisang yang berbeda dari dataset latih. Hasil evaluasi menunjukkan model ViTL/16-in21k memiliki akurasi tertinggi sebesar 91,61%. Model ViT menunjukkan kemampuan generalisasi yang lebih baik, sementara CNN memiliki ukuran model dan waktu pelatihan yang lebih efisien
Analisis Perbandingan Payment Gateway untuk Sistem Pembayaran berbasis Aplikasi dengan Comparative Study
Get PDFPayment gateway adalah sebuah cara dalam melakukan proses transaksi pembayaran elektronik. Proses pada payment gateway memberikan kecepatan transaksi yang memudahkan pemilik bisnis maupun customer. Terdapat banyak payment gateway yang dikembangkan dan digunakan di Indonesia. Oleh karena itu, dibutuhkan eksplorasi payment gateway untuk memudahkan pemilihan payment gateway sesuai jenis usaha. Penelitian ini berfokus pada analisis perbandingan payment gateway. Analisis perbandingan ini dilakukan dengan comparative study yang diawali dengan memilih topik dan mendefinisikan tujuan. Tahap selanjutnya adalah peninjauan literatur, memilih entitas yang akan dibandingkan, mengidentifikasi indikator perbandingan dan dilakukan perbandingan terhadap payment gateway. Hasil perbandingan ini kemudian diinterpretasikan dan dibuat kesimpulan. Hasil penelitian ini menyatakan bisnis UMKM dapat menggunakan Finpay, iPaymu dan Duitmu. e-commerce dapat menggunakan Finpay, Midtrans, Doku, iPaymu, iPay88, Faspay, Xendit, serta Duitku. Startup dapat menggunakan Finpay, Midtrans, iPaymu dan Xendit. Travel dan perhotelan dapat menggunakan Finpay, Midtrans, Doku, iPay88, Faspay dan Prismalink. Bisnis retail dapat menggunakan Midtrans, iPaymu, iPay88, Faspay, Winpay dan Prismalink. Payment gateway adalah sebuah cara dalam melakukan proses transaksi pembayaran elektronik. Proses pada payment gateway memberikan kecepatan transaksi yang memudahkan pemilik bisnis maupun customer. Terdapat banyak payment gateway yang dikembangkan dan digunakan di Indonesia. Oleh karena itu, dibutuhkan eksplorasi payment gateway untuk memudahkan pemilihan payment gateway sesuai jenis usaha. Penelitian ini berfokus pada analisis perbandingan payment gateway. Analisis perbandingan ini dilakukan dengan comparative study yang diawali dengan memilih topik dan mendefinisikan tujuan. Tahap selanjutnya adalah peninjauan literatur, memilih entitas yang akan dibandingkan, mengidentifikasi indikator perbandingan dan dilakukan perbandingan terhadap payment gateway. Hasil perbandingan ini kemudian diinterpretasikan dan dibuat kesimpulan. Hasil penelitian ini menyatakan bisnis UMKM dapat menggunakan Finpay, iPaymu dan Duitmu. e-commerce dapat menggunakan Finpay, Midtrans, Doku, iPaymu, iPay88, Faspay, Xendit, serta Duitku. Startup dapat menggunakan Finpay, Midtrans, iPaymu dan Xendit. Travel dan perhotelan dapat menggunakan Finpay, Midtrans, Doku, iPay88, Faspay dan Prismalink. Bisnis retail dapat menggunakan Midtrans, iPaymu, iPay88, Faspay, Winpay dan Prismalink.
Abstract
A payment gateway is a method for conducting electronic payment transactions. The process within the payment gateway facilitates transaction speed, benefiting both business owners and customers. There are numerous payment gateways developed and used in Indonesia. Therefore, an exploration of payment gateways is necessary to facilitate the selection of a suitable payment gateway according to the type of business. This research focuses on the comparative analysis of payment gateways. This comparative analysis is conducted through a comparative study that begins with selecting a topic and defining objectives. The next stage involves a review of literature, selecting entities for comparison, identifying comparison indicators, and performing comparisons among payment gateways. The results of these comparisons are then interpreted and conclusions are drawn. The findings of this research state that SMEs can utilize Finpay, iPaymu, and Duitmu. E-commerce can use Finpay, Midtrans, Doku, iPaymu, iPay88, Faspay, Xendit, and Duitku. Startups can use Finpay, Midtrans, iPaymu, and Xendit. Travel and hospitality industries can employ Finpay, Midtrans, Doku, iPay88, Faspay, and Prismalink. Retail businesses can opt for Midtrans, iPaymu, iPay88, Faspay, Winpay, and Prismalink