Jurnal Informatika dan Multimedia
Not a member yet
113 research outputs found
Sort by
Pengembangan Aplikasi Mobile untuk Pemantauan Hama Tikus dan Kelembaban Lahan Pertanian Padi di Kelurahan Pabahanan
Full text linkPadi merupakan produk hasil pertanian yang memiliki arti penting bagi masyarakat Indonesia yang mayoritasnya menjadikan nasi sebagai makanan pokok sehari-hari. Kabupaten Tanah Laut sendiri merupakan salah satu dari lima kabupaten terbesar dengan kontribusi padi di Kalimantan Selatan. Berdasarkan hasil wawancara yang telah dilakukan dengan salah satu petani padi di Kelurahan Pabahanan, Kabupaten Tanah Laut, pemantauan hama tikus masih dilakukan secara manual dan kelembaban lahan pun masih dengan perkiraan dari petani saja, sehingga kurang optimal serta menguras waktu dan tenaga. Dalam hal ini, pemantauan hama dan kelembaban lahan pertanian padi dapat digantikan dengan menggunakan aplikasi mobile pemantauan hama tikus dan kelembaban lahan berbasis sensor gerak passive infrared (PIR) dan soil moisture. Aplikasi ini dapat mengambil data pergerakan hama tikus dan persentase kadar air di lahan pertanian melalui ESP-8266 kemudian dikirimkan ke sistem yang dapat diakses melalui smartphone. Saat pergerakan hama terdeteksi, aplikasi akan menampilkan notifikasi bahwa hama terdeteksi. Status kelembaban lahan pada aplikasi akan menampilkan kering saat kelembaban di bawah 70%, status lembab saat kelembaban di antara 70% - 85%, dan status basah saat kelembaban di atas 86%
Real-Time Cheating Detection in Exam Halls Using Computer Vision and Embedded Systems
Full text linkThis paper presents an intelligent proctoring system designed to enhance the integrity of examination environments using computer vision technologies. The system integrates motion detection and face recognition algorithms to identify and record suspicious activities in real-time. Built on a Raspberry Pi 4B platform with a USB camera, the system continuously monitors the exam hall, detecting behaviors such as unauthorized movements, excessive head gestures, and student interactions that may indicate cheating. Upon detection of such activities, the system generates alerts for invigilators and securely stores visual evidence for post-exam review. The implementation leverages OpenCV for video processing and behavior analysis, achieving an overall detection accuracy of 91.5% across 100 exam sessions. The proposed solution demonstrates a cost-effective, scalable, and automated approach to proctoring, reducing reliance on manual supervision and offering enhanced security for both physical and potentially remote exam settings
Analisis Kinerja Kompresi Huffman dan BWT pada Steganografi dalam Reduksi Ukuran Gambar
Full text linkKeamanan data menjadi isu krusial dalam era digital, terutama ketika data sensitif harus dikirim atau disimpan di lingkungan yang tidak aman. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja kombinasi metode kriptografi Advanced Encryption Standard (AES), steganografi End of File (EOF), serta kompresi lossless dalam reduksi ukuran gambar. Tiga skenario diuji: (1) tanpa kompresi, (2) dengan kompresi Huffman Encoding, dan (3) dengan kompresi Burrows-Wheeler Transform (BWT). Proses dimulai dengan kompresi main image menggunakan algoritma Burrows-Wheeler Transform (BWT) atau Huffman Encoding, dilanjutkan dengan enkripsi menggunakan AES, dan diakhiri dengan penyisipan gambar utama yang telah terenkripsi ke dalam cover image menggunakan metode steganografi EOF. Hasil menunjukkan bahwa ukuran file tanpa kompresi rata-rata mencapai 1.265.673 bytes. Penggunaan metode kompresi Huffman menghasilkan pengurangan ukuran file rata-rata sebesar 1,39%, dengan ukuran file rata-rata menjadi 1.230.213 bytes. Sementara itu, metode BWT menunjukkan kinerja terbaik, dengan pengurangan ukuran rata-rata sebesar 5,48% dan ukuran file rata-rata sebesar 1.187.186 bytes. Temuan ini menunjukkan bahwa meskipun Huffman dapat mengurangi ukuran file, metode BWT jauh lebih efektif dalam mengidentifikasi pola data, sehingga menghasilkan file yang lebih kecil
Kombinasi AES dan HMAC SHA-256 untuk Pengamanan Parameter URL dari Serangan SQL Injection
Full text linkSQL Injection merupakan salah satu ancaman terbesar dalam keamanan aplikasi web, dimana penyerang dapat memanipulasi database melalui exploitasi celah keamanan pada parameter URL. Serangan ini memungkinkan akses ilegal untuk mendapatkan data sensitif. Untuk mengatasi masalah tersebut, diperlukannya teknik pengamanan yang kuat pada pengiriman data, khususnya parameter URL. Penelitian ini mengimplemetasikan kombinasi algoritma kriptografi AES (Advanced Encryption Standard) dan SHA-256 (Secure Hash Algorithm 256) untuk mengamankan parameter URL pada aplikasi web. Algoritma AES-256-CBC digunakan untuk mengenkripsi data yang dikirim melalui URL dan SHA-256 untuk menghasilkan kunci enkripsi yang kuat. Proses enkripsi ini, terdapat 32 byte data yang terenkripsi. 16 byte pertama sebagai Initialization Vektor (IV), yang memastikan setiap enkripsi unik meskipun data yang dienkripsi sama dan 16 byte berikutnya berisi data yang telah di enkripsi menggunakan AES-256-CBC. Pengujian dilakukan manual dan otomatis menggunakan alat penetration testing SQLMAP untuk mensimulasikan serangan SQL Injection. Hasil pengujian tersebut gagal menginjeksi parameter URL yang telah di enkripsi. Kombinasi AES 256 untuk kerahasiaan data dan SHA-256 untuk kunci enkripsi, terbukti efektif dalam mengamankan aplikasi web dari serangan SQL Injection dan menjaga keutuhan data
Monita: Aplikasi Identifikasi Gizi Buruk Balita Berbasis Mobile
Full text linkThe promotion of the one-digit stunting program is a program of the Kediri District government; this program is needed considering that cases of stunting in toddlers with malnutrition in Kediri District are still high, at around 9.8%. In contrast to cases of malnutrition in pregnant women who have had an identification and monitoring process using an android-based application from the Ministry of Health, cases of malnutrition in toddlers in the Kediri District have not been digitized and monitored correctly. Currently, the application available for the identification of under-five malnutrition is an identification application that focuses on identification only, without being able to record under-five data, so the calculation process of each measurement must always enter the under-five data first. The application for identifying and monitoring malnutrition at Puskesmas Grogol was developed mobile to facilitate cadres in recording toddler data and adding measurements, which will be called Monita. Monita is an application developed with the Flutter programming language compatible with iOS and Android-based smartphones. Monita also provides convenience to cadres because they can access it through their smartphones without using a computer. The Monita application has features for managing regions, cadres, toddler data, reports, and supplementary feeding (PMT) for toddlers with wasting cases
Deteksi Plat Nomor Kendaraan Angkutan Bus Menggunakan YOLOv11
Full text linkPenelitian ini mengatasi permasalahan pendataan plat nomor bus secara konvensional di terminal yang rentan terhadap kesalahan manusia, pelaporan yang lambat, dan kurangnya transparansi. Tujuan penelitian ini adalah merancang dan mengimplementasikan sistem deteksi dan pengenalan plat nomor angkutan bus secara otomatis menggunakan kombinasi teknologi Kecerdasan Buatan (AI), khususnya model deep learning YOLOv11, dan Internet of Things (IoT). Penelitian ini menggunakan Raspberry Pi 5 sebagai perangkat edge yang terhubung dengan webcam untuk menangkap video beresolusi 1280x720 , yang kemudian melakukan deteksi plat nomor secara real-time. Model YOLOv11 dilatih menggunakan 682 frame gambar , menunjukkan kinerja yang sangat baik pada dataset validasi dengan nilai mean Average Precision (mAP50) sebesar 0.98674. Meskipun keterbatasan Raspberry Pi 5 tanpa dedicated Neural Processing Unit (NPU) membatasi kecepatan pemrosesan real-time menjadi 10โ18 FPS pada resolusi 640x480 , kecepatan ini dinilai mencukupi untuk deteksi bus di lingkungan terminal karena pergerakan kendaraan yang tidak cepat. Teks plat nomor yang berhasil dikenali dan timestamp kemudian dikirimkan ke database Firebase melalui arsitektur IoT. Sistem yang dihasilkan diharapkan dapat membantu dalam pendataan kendaraan bus di terminal dengan lebih cepat, efisien, dan akuntabe
Perancangan User Interface dan User Experience pada Aplikasi Mobile Tes Kepribadian "Optimisme" dengan Metode Design Thinking
Full text linkPada pemilihan karir yang tepat sangat penting dalam kehidupan seseorang karena dapat mempengaruhi tingkat kepuasan kerja dan meningkatkan produktivitas mereka di masa depan.Setiap individu memiliki kepribadian yang dapat mempengaruhi minat dan kemampuan mereka dalam bidang tertentu dan penting bagi mereka untuk mempertimbangkan kepribadian mereka saat memilih karir.Dalam perancangan aplikasi mobile tersebut menggunakan metode design thinking yang dimana motode tersebut adalah metode pembuatan ide baru serta inovatif yang digunakan untuk memecahkan masalah dan memenuhi kebutuhan manusia sebagai penggunanya.Untuk pemilihan karir menggunakan tes kepribadian MBTI (Myers-Briggs Type Indicator) yang dimana tes tersebut merupakan alat ukur tipe kepribadian di setiap individunya dan digambarkan sebagai empat domain yaitu adalah extrovert (E) atau introvert (I), sensing (S) atau intuition (N), thinking (T) atau feeling (F), dan judging (J) atau perceiving (P), melalui empat domain tersebut dapat diklasifikan menjadi salah satu dari 16 tipe kepribadian seperti INFJ, ENFP, ISFP, dan lain sebagainya, pada setiap tipe kepribadian ini memiliki kecerendungan, cara berpikir, berkomunikasi, bekerja, dan cara mereka berinteraksi dengan lingkungan di sekitarnya yang dimana hal tersebut dapat menentukan jalan karir mereka dengan melihat tipe kepribadian yang mereka punya.
Oleh karena itu, perlu adanya aplikasi mobile tes kepibadian optimisme yang diharapkan dapat mempermudah mereka dalam memilih karir yang tepat di masa depan dan memberikan dampak yang baik bagi mereka
Space Rock Pixel Perancangan Space Rock Pixel Game Antariksa Menggunakan Game Maker Language: Space Rock Pixel Space Game Design Using Game Maker Language
No full textPerkembangan industri game digital telah mendorong munculnya berbagai genre permainan, termasuk game pixel art yang menawarkan estetika retro dengan pengalaman bermain yang menarik. Penelitian ini membahas pengembangan Space Rock, sebuah game pixel art bertema antariksa yang dibangun menggunakan Game Maker Language (GML). Game ini dirancang untuk memberikan pengalaman bermain yang menantang dengan berbagai level dan musuh yang semakin sulit di setiap tahapannya. Metode pengembangan yang digunakan adalah metode waterfall, yang mencakup analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, serta pemeliharaan dan pengembangan lanjutan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan GML memungkinkan pengembangan game 2D yang efisien dengan kontrol responsif serta mekanisme gameplay yang adiktif. Pengujian menggunakan metode black-box testing memastikan bahwa game berjalan sesuai dengan spesifikasi yang dirancang. Dengan demikian, Space Rock diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengembang game pixel art yang ingin menggunakan GML dalam pengembangan game mereka
Klasifikasi Penyakit Padi Dengan Menggunakan Algoritma Swarm Optimization Untuk Optimasi Metode Backpropagation
Full text linkRice is the main source of food for the people of Indonesia. In this study, the Backpropagation method in Artificial Neural Networks (ANN) was used to classify rice plant diseases based on observed symptoms. However, the Backpropagation method has weaknesses in convergence speed and accuracy in classifying. To overcome this weakness, the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used to optimize the Backpropagation weights. The data used in this study was taken from farmers in the Samarinda area and includes symptoms of rice plant diseases. Various combinations of PSO parameters have been tested to find the optimal configuration. The results showed that the use of PSO for Backpropagation optimization significantly improved the accuracy of rice plant disease classification. The accuracy of the Backpropagation method without using optimization is 79%, while after being optimized using PSO, the accuracy increases to 86%. This research has proven that the use of the PSO algorithm can increase the effectiveness and accuracy of the Backpropagation method in the classification of rice plant diseases
Perbandingan Kinerja Algoritma Machine Learning Logistic Regression dan XGBoost dalam Memprediksi Gangguan Tidur dengan Analisis SHAP
Full text linkAbstrak Gangguan tidur merupakan masalah kesehatan masyarakat yang berdampak pada produktivitas, kesehatan fisik, dan kesejahteraan mental. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi faktor-faktor yang memengaruhi gangguan tidur dengan membandingkan kinerja algoritma Logistic Regression dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Data diperoleh dari survei National Sleep Foundation (NSF) dan melalui tahap pra-pemrosesan sebelum digunakan untuk pemodelan. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, Recall, dan F1-score, serta interpretabilitas model ditingkatkan dengan metode SHAP (SHAPley Additive exPlanations). Hasil penelitian menunjukkan bahwa XGBoost unggul dengan akurasi, presisi, Recall, dan F1-score sebesar 100%, sedangkan Logistic Regression hanya mencapai 70%. Analisis SHAP mengungkapkan bahwa pola tidur (ยฑ1,9), usia (ยฑ1,5), konsumsi kafein (ยฑ1,3), dan aktivitas fisik (ยฑ1,25) merupakan faktor dominan, sementara kondisi kesehatan umum berpengaruh sedang (ยฑ1,1), dan jenis kelamin (ยฑ0,15) serta kesehatan subjektif (ยฑ0,05) berkontribusi minimal. Temuan ini menegaskan bahwa gaya hidup dan kebiasaan harian menjadi penentu utama kualitas tidur. Ke depan, penelitian dapat diperluas dengan dataset yang lebih besar dan integrasi data fisiologis real-time dari wearable device untuk menghasilkan sistem prediksi yang lebih generalis dan aplikatif dalam memberikan rekomendasi personal terkait pola tidur sehat