SEMINAR NASIONAL ILMU KOMPUTER (SNIKOM) APTIKOM PROVINSI SUMATERA UTARA
Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer (SNIKOM) Asosiasi Pendidikan Tinggi Ilmu Komputer (APTIKOM) Provinsi Sumatera Utara merupakan publikasi ilmiah yang bertujuan untuk menyebarluaskan hasil penelitian yang dipresentasikan dalam forum konferensi. SNIKOM hadir sebagai wadah ilmiah yang mempertemukan akademisi, peneliti, praktisi, dan mahasiswa di bidang ilmu komputer, teknologi informasi, serta disiplin terkait. Konferensi ini menjadi ajang untuk bertukar gagasan, mendiskusikan perkembangan teknologi terbaru, serta membangun kolaborasi guna menjawab tantangan era digital. Tema SNIKOM 2025 adalah “Artificial Intelligence & Society 5.0: Transformasi Digital untuk Indonesia Emas 2045”. Tema ini menekankan pentingnya peran kecerdasan buatan dan inovasi digital dalam membangun masyarakat yang berdaya saing menuju perayaan 100 tahun kemerdekaan Indonesia di tahun 2045. Seluruh makalah dalam prosiding ini telah melalui proses peer review dan diterbitkan dalam format akses terbuka (open access) agar dapat dimanfaatkan secara luas oleh komunitas akademik maupun masyarakat. Prosiding ini diharapkan dapat memberikan kontribusi nyata terhadap perkembangan ilmu pengetahuan, teknologi, dan inovasi di tingkat nasional maupun internasional. Prosiding SNIKOM diterbitkan oleh APTIKOM Provinsi Sumatera Utara dan menjadi referensi akademik jangka panjang yang merekam kontribusi intelektual serta diskusi ilmiah dari perhelatan tahunan ini.
Pendekatan Data Science Terhadap Thanatophobia: Analisis Kecemasan Eksistensial dan Keyakinan Supranatural Dalam Konteks Lintas Budaya
Thanatophobia, atau kecemasan terhadap kematian, merupakan fenomena psikologis yang melibatkan dimensi eksistensial dan praktis. Penelitian ini disusun dalam bentuk scoping review untuk memetakan tren penelitian mengenai hubungan antara thanatophobia, keyakinan supranatural, dan pendekatan data science lintas budaya. Literatur dari berbagai basis data, seperti Scopus, PubMed, Web of Science, dan Google Scholar, dianalisis menggunakan kata kunci terkait, menghasilkan 15 studi yang relevan. Hasil review menunjukkan bahwa keyakinan supranatural secara konsisten mengurangi kecemasan eksistensial, meskipun efeknya terhadap kecemasan praktis lebih bervariasi. Selain itu, pendekatan data science semakin digunakan untuk memetakan fenomena ini secara lintas budaya, mengidentifikasi hubungan antara faktor-faktor budaya, religiositas, dan kecemasan kematian.
Copyright (c) 2025 SEMINAR NASIONAL ILMU KOMPUTER (SNIKOM) APTIKOM PROVINSI SUMATERA UTARA https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Penerapan Algoritma Logistic Regression untuk Prediksi Banjir di Kecamatan Medan Marelan Berdasarkan Data Curah Hujan dan Faktor Meteorologi
Banjir merupakan bencana hidrometeorologi yang kerap terjadi di Indonesia dan menimbulkan kerugian sosial, ekonomi, serta kerusakan infrastruktur. Kecamatan Medan Marelan termasuk wilayah dengan tingkat kerawanan banjir tinggi akibat curah hujan ekstrem dan keterbatasan sistem drainase. Kondisi tersebut menuntut adanya pendekatan berbasis data untuk mendukung mitigasi bencana. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi risiko banjir dengan algoritma Logistic Regression menggunakan variabel meteorologi, yaitu curah hujan, suhu udara, kelembapan, tekanan udara, dan kecepatan angin. Data penelitian diperoleh dari BMKG Medan dan BPBD Kota Medan dengan jumlah lebih dari 1.000 catatan harian periode Mei 2022–Mei 2025. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan dan pra-pemrosesan data, pembagian dataset menjadi data latih dan data uji, pelatihan model, tuning parameter, serta evaluasi performa menggunakan metrik accuracy, precision, recall, F1-score, dan AUC-ROC. Hasil penelitian menunjukkan Logistic Regression mampu memberikan prediksi dengan akurasi 64%, precision 0,99, recall 0,64, F1-score 0,78, dan nilai AUC sebesar 0,60. Temuan ini menegaskan bahwa Logistic Regression cukup efektif dalam mengidentifikasi potensi banjir, terutama pada metrik recall, meskipun performanya masih dipengaruhi ketidakseimbangan distribusi data. Kesimpulannya, Logistic Regression memiliki potensi sebagai metode prediksi yang sederhana, interpretatif, dan adaptif untuk mendukung sistem peringatan dini serta perumusan kebijakan mitigasi banjir di tingkat lokal.
Perancangan Website Company Profile Organisasi APTIKOM Sumatera Utara Berbasis Framework Codeigniter Sebagai Upaya Meningkatkan Kredibilitas dan Profesionalisme di Era Digital
Penelitian ini membahas perancangan website company profile Organisasi APTIKOM Sumatera Utara berbasis framework CodeIgniter sebagai upaya meningkatkan kredibilitas dan profesionalisme organisasi di era digital. Metode yang digunakan mencakup analisis kebutuhan pemangku kepentingan melalui studi dokumen dan wawancara; perancangan arsitektur informasi, alur pengguna, dan model data (use case, DFD/ERD); implementasi dengan pola MVC pada CodeIgniter yang memuat modul profil organisasi, berita dan agenda, direktori anggota, publikasi dan arsip dokumen, galeri, serta kontak dengan panel admin untuk manajemen konten; penerapan praktik UI/UX responsif (mobile-first), optimasi SEO on-page (meta, schema organisasi, URL ramah mesin pencari), dan penguatan keamanan dasar (proteksi CSRF, validasi input, sanitasi XSS); serta evaluasi fungsional melalui black-box testing, penilaian kelayakan konten oleh pakar, uji kegunaan menggunakan System Usability Scale (SUS), dan inspeksi heuristik. Hasil perancangan menghasilkan prototipe yang konsisten secara identitas visual, mudah dikelola melalui CMS, dan mendukung transparansi informasi organisasi. Evaluasi formatif menunjukkan seluruh fungsi utama berjalan sesuai skenario uji, sementara antarmuka memenuhi prinsip keterbacaan, konsistensi, dan aksesibilitas. Kontribusi penelitian berupa rancangan teknis siap implementasi, panduan modul konten, serta rekomendasi pengelolaan berkelanjutan—meliputi publikasi rutin, pengukuran kinerja konten, dan pemeliharaan keamanan—untuk memperkuat kredibilitas dan profesionalisme APTIKOM Sumatera Utara.
Identifikasi Data Mesin pada Perangkat Inventori Digital SPBU Menggunakan Algoritma Deep Learning CNN
Perkembangan teknologi digital mendorong kebutuhan sistem inventori yang mampu mengelola data secara akurat dan efisien, termasuk pada lingkungan Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU). Salah satu permasalahan yang muncul adalah proses identifikasi dan pencatatan data mesin pada perangkat inventori yang masih dilakukan secara manual sehingga rawan terjadi kesalahan dan keterlambatan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem identifikasi data mesin berbasis deep learning dengan memanfaatkan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Metodologi yang digunakan mencakup tahapan pengumpulan data citra mesin SPBU, pra-pemrosesan data, pelatihan model CNN, serta evaluasi performa dengan parameter akurasi, presisi, dan recall. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN mampu melakukan identifikasi data mesin dengan tingkat akurasi tinggi, sehingga dapat meningkatkan kecepatan serta keandalan pencatatan inventori digital pada SPBU. Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu pengelola SPBU dalam melakukan monitoring aset mesin secara lebih efektif dan mendukung proses digitalisasi manajemen inventori di sektor energi.
Artificial Intelligence dalam Smart Governance: Inovasi Kebijakan Publik Digital Menuju Indonesia Emas 2045
Transformasi digital berbasis Artificial Intelligence (AI) semakin menjadi pilar penting dalam tata kelola pemerintahan modern. Penelitian ini membahas peran AI dalam smart governance Indonesia, dengan fokus pada inovasi kebijakan publik digital menuju visi Indonesia Emas 2045. Melalui analisis literatur, dokumen kebijakan, serta studi kasus implementasi AI di berbagai sektor, penelitian ini menemukan bahwa pemanfaatan AI masih berada pada tahap adopsi awal dengan inisiatif yang terfragmentasi dan hasil yang bervariasi. Tantangan utama mencakup keterbatasan infrastruktur, regulasi, kapasitas SDM, serta kesenjangan adopsi antarwilayah. Namun, peluang besar terbuka melalui strategi penguatan literasi digital, pengembangan kerangka etika AI, peningkatan interoperabilitas data, serta kolaborasi antara pemerintah, akademisi, dan industri. Hasil penelitian ini menegaskan bahwa keberhasilan implementasi AI dalam tata kelola publik tidak hanya bergantung pada teknologi, tetapi juga pada komitmen politik, inovasi kelembagaan, dan partisipasi masyarakat. Dengan roadmap yang terarah dan inklusif, AI berpotensi mendorong terciptanya pemerintahan yang lebih efektif, efisien, transparan, serta berkeadilan menuju Indonesia Emas 2045.
Pengaruh Karakteristik Inovasi DOI terhadap Adopsi Hybrid Agile–Lean: Analisis Kausal dan Implikasi Praktis bagi Pengembangan Sistem di Indonesia
Pengembangan sistem informasi yang efektif dalam bisnis digital Indonesia menuntut keseimbangan antara kecepatan pengiriman (Agile) dan efisiensi biaya (Lean), yang mendorong minat besar terhadap metodologi Hybrid Agile–Lean. Meskipun penting, adopsi metodologi ini seringkali terhambat oleh faktor-faktor adopsi yang belum teridentifikasi secara empiris dalam konteks lokal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan memvalidasi model empiris yang menguji adopsi metodologi Hybrid Agile–Lean dengan menggunakan lensa Teori Difusi Inovasi (DOI), khususnya melalui lima karakteristik inovasi: relative advantage, compatibility, complexity, trialability, dan observability. Penelitian ini direncanakan sebagai studi kuantitatif, menggunakan pendekatan survei untuk mengumpulkan data dari para pengembang sistem dan profesional IT di berbagai perusahaan digital Indonesia. Structural Equation Modeling (SEM) akan diterapkan untuk menganalisis dan memvalidasi hipotesis hubungan kausal yang diusulkan dalam model adopsi. Diharapkan, hasil analisis akan menunjukkan bahwa Relative Advantage dan Compatibility memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap adopsi metodologi Hybrid Agile–Lean, memvalidasi peran karakteristik inovasi dalam memfasilitasi difusi. Sementara itu, Complexity mungkin menunjukkan hubungan negatif atau tidak signifikan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi teoretis dengan menguji validitas Teori DOI dalam konteks metodologi IS/IT hibrida. Selain itu, temuan ini akan memberikan rekomendasi strategis berbasis bukti bagi manajemen bisnis digital Indonesia untuk memprioritaskan upaya adopsi guna meningkatkan efektivitas pengembangan system.
Analisis Perilaku Pelanggan Menggunakan Data-Driven Customer Segmentation untuk Optimasi Strategi Digital Marketing
Perkembangan teknologi digital mendorong perubahan pola perilaku konsumen, sehingga perusahaan dituntut untuk menyusun strategi pemasaran yang lebih personal dan tepat sasaran. Namun, banyak pelaku bisnis masih menerapkan pendekatan pemasaran yang bersifat general tanpa mempertimbangkan karakteristik pelanggan secara spesifik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perilaku pelanggan menggunakan pendekatan data-driven customer segmentationsebagai dasar dalam optimalisasi strategi digital marketing. Data transaksi dan interaksi pelanggan dikumpulkan dari platform e-commerce selama periode enam bulan, kemudian diolah menggunakan metode RFM (Recency, Frequency, Monetary) dan K-Means Clustering untuk menghasilkan segmentasi pelanggan yang lebih akurat. Hasil penelitian pada paper ini menunjukkan bahwa pelanggan dapat dikelompokkan ke dalam empat segmen utama, yaitu loyal customers, potential loyalists, at-risk customers, dan low-value customers. Setiap segmen memiliki karakteristik perilaku yang berbeda sehingga memerlukan pendekatan pemasaran yang disesuaikan, seperti personalized email marketing untuk pelanggan loyal dan re-activation campaign bagi pelanggan yang berisiko churn. Implementasi strategi berbasis segmentasi terbukti meningkatkan click-through rate (CTR) sebesar 25% dan conversion rate sebesar 18% dibandingkan kampanye tanpa segmentasi. Penelitian ini menegaskan bahwa pendekatan pemasaran berbasis data (data-driven marketing) mampu meningkatkan efektivitas kampanye digital serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih strategis dalam pengelolaan hubungan pelanggan.
Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Penjualan di Rumah Kawan Café Menggunakan Algoritma Apriori
Industri kuliner di Indonesia khususnya di Sumatera Utara semakin kompetitif, sehingga menuntut pelaku usaha untuk mengoptimalkan strategi penjualan berbasis data. Rumah Kawan Café memiliki data transaksi penjualan yang belum dimanfaatkan secara optimal untuk menganalisis pola pembelian pelanggan. Penelitian ini menerapkan data mining dengan algoritma Apriori untuk memprediksi pola penjualan. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data transaksi penjualan selama 12 bulan terakhir di tahun 2024 yaitu bulan januari sampai desember. Penerapan algoritma Apriori pada Rumah Kawan Café menggunakan minimum support 10% dan minimum confidence 50%. Studi ini membuktikan efektivitas algoritma Apriori dalam menganalisis pola pembelian untuk pengambilan keputusan bisnis.
Analisis Sentimen Program Pemerintah Makan Bergizi Gratis Menggunakan Metode Indobert Transformer
Masalah gizi buruk dan stunting masih menjadi tantangan serius di Indonesia. Sebagai langkah strategis, pemerintah meluncurkan Program Makan Bergizi Gratis (MBG) pada tahun 2025. Program ini memicu beragam respon publik di media sosial, baik positif maupun negatif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap program MBG menggunakan IndoBERT Transformer. Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle berjumlah 656 ulasan publik terkait program MBG. Tahapan penelitian meliputi preprocessing (case folding, cleaning, normalisasi), tokenisasi, embedding, pelatihan, dan evaluasi model. Hasil pengujian menunjukkan akurasi sebesar 85%, precision 0.92 pada kelas negatif, serta recall 0.68 pada kelas positif. Temuan ini menunjukkan bahwa IndoBERT efektif dalam menangkap konteks bahasa Indonesia pada opini publik, meskipun tantangan masih ada pada distribusi data yang tidak seimbang. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan bagi pemerintah dalam evaluasi program MBG sekaligus memperkaya literatur penerapan Transformer pada analisis sentimen kebijakan publik di Indonesia.
Analisis Sentimen, IndoBERT, Transformer, Makan Bergizi Gratis, Media Sosial.
Digitalisasi Rekam Medis Berbasis Sistem Informasi untuk Optimalisasi Layanan Pasien di Medan Dental Center
Perkembangan teknologi informasi telah membawa perubahan signifikan dalam dunia kesehatan, termasuk dalam hal pengelolaan data pasien. Rekam medis yang sebelumnya dikelola secara manual mulai beralih ke sistem digital untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi layanan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi rekam medis digital di Medan Dental Center guna mengoptimalkan pelayanan pasien. Metode pengembangan sistem menggunakan pendekatan User-Centered Design (UCD) untuk memastikan bahwa sistem yang dibangun sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hasil implementasi menunjukkan bahwa digitalisasi rekam medis mampu mempercepat akses data pasien, mengurangi kesalahan pencatatan, dan meningkatkan koordinasi antar staf medis. Sistem ini diharapkan menjadi solusi dalam mendukung transformasi digital pada layanan klinik gigi, khususnya di Medan Dental Center.
Rancang Bangun Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis Web Menggunakan Metode Waterfall
Perpustakaan merupakan fasilitas yang sangat penting di setiap sekolah sebagai sumber belajar bagi siswa dan guru. Seiring dengan perkembangan teknologi, terjadi pergeseran dari pencatatan buku secara manual ke penggunaan aplikasi khusus untuk mengelola data perpustakaan. Pencatatan manual tidak dapat memberikan pelayanan yang cepat dan akurat. terdapat berbagai jenis buku, termasuk buku pelajaran, buku fuksi, dan banyak buku lainnya, sehingga diperlukan Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis Web yang dapat mengelola data seperti pengelolaan anggota, penginputan buku, transaksi peminjaman dan pengembalian buku. Oleh karena itu, sebuah aplikasi perpustakaan berbasis web dikembangkan dengan studi kasus di sekolah yang ada di Medan Kota, yang nantinya akan digunakan oleh admin perpustakaan sekolah tersebut. Metode yang diterapkan dalam penelitian ini adalah metode Waterfall, yang mencakup analisis kebutuhan, desain sistem, dan pengujian. Fitur-fitur yang terdapat dalam aplikasi ini meliputi login admin, dashboard, data anggota, data buku, transaksi, data peminjaman buku, laporan peminjaman, data pengembalian buku, laporan pengembalian, pengguna sistem, dan pencetakan laporan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi perpustakaan ini dapat mempercepat dan mempermudah pelayanan dalam mendata anggota yang meminjam dan mengembalikan buku.
Pemanfaatan Virtual Reality dalam Pendidikan untuk Optimalisasi Pengalaman Belajar melalui Algoritma Pembelajaran Mesin yang Adaptif dan Interaktif
Virtual Reality (VR) telah muncul sebagai teknologi revolusioner dalam pendidikan, menawarkan pengalaman belajar yang lebih imersif dan interaktif. Pemanfaatan VR dalam pendidikan memungkinkan siswa untuk terlibat dalam simulasi yang mendalam, meningkatkan pemahaman konsep melalui visualisasi yang lebih jelas dan pengalaman praktis. Namun, untuk mencapai efektivitas yang optimal, diperlukan pendekatan yang adaptif dan personalisasi dalam proses pembelajaran. Oleh karena itu, penerapan algoritma pembelajaran mesin menjadi krusial dalam mengoptimalkan pengalaman belajar di lingkungan VR. Algoritma ini dapat digunakan untuk menyesuaikan materi ajar sesuai dengan kebutuhan dan kecepatan belajar siswa, menciptakan pengalaman belajar yang lebih relevan dan efisien. Artikel ini membahas potensi pemanfaatan VR dalam pendidikan dengan mengintegrasikan algoritma pembelajaran mesin untuk meningkatkan interaktivitas, personalisasi, dan efektivitas pembelajaran. Dengan pendekatan ini, diharapkan dapat tercipta lingkungan pendidikan yang lebih dinamis dan sesuai dengan kebutuhan setiap individu, mempersiapkan siswa untuk tantangan pendidikan masa depan yang lebih kompleks.
Analisis Data Mining Menggunakan Metode Naive Bayes untuk Diagnosa Penyakit Kleptomania
Kleptomania merupakan salah satu gangguan kontrol impuls yang ditandai dengan dorongan berulang untuk mencuri barang tanpa motif ekonomi maupun kebutuhan pribadi. Diagnosis kleptomania sering kali sulit dilakukan karena gejala yang tumpang tindih dengan gangguan kejiwaan lain, seperti depresi, kecemasan, maupun Obsessive Compulsive Disorder (OCD). Seiring berkembangnya teknologi informasi, data mining menawarkan pendekatan baru dalam membantu proses identifikasi gangguan kejiwaan melalui analisis pola data. Penelitian ini menerapkan metode Naïve Bayes sebagai salah satu algoritma klasifikasi probabilistik dalam menganalisis data gejala dan riwayat pasien yang berhubungan dengan kleptomania. Metode ini dipilih karena memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi, sederhana dalam implementasi, serta efektif dalam menangani data dengan jumlah atribut yang relatif besar. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Naïve Bayes mampu memberikan tingkat akurasi diagnosis yang kompetitif, sekaligus mendukung pengambilan keputusan dalam bidang psikiatri. Dengan demikian, penerapan data mining berbasis Naïve Bayes dapat menjadi alternatif solusi dalam membantu tenaga medis dan psikolog untuk mendeteksi dini serta memberikan intervensi yang lebih tepat terhadap penderita kleptomania.
Eksplorasi Tema Utama dalam Pemberitaan Transformasi Digital Menggunakan Latent Dirichlet Allocation
Penelitian ini mengeksplorasi tema utama pemberitaan transformasi digital di Indonesia menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation pada portal berita online detik.com dengan kata kunci "transformasi digital" dimana dari 700 data didapatkan coherence score optimal 0,63. Eksplorasi ini menemukan empat tema dominan, yaitu digitalisasi pemerintahan, penguatan ekonomi digital, peningkatan literasi dan inklusi digital masyarakat, serta pengembangan infrastruktur dan keamanan siber. Distribusi topik menunjukkan peningkatan signifikan pada isu ekonomi digital dan layanan publik dalam dua tahun terakhir. Hasil penelitian ini menegaskan bahwa pemberitaan media daring merefleksikan arah serta prioritas kebijakan pemerintah dalam pelaksanaan transformasi digital. Temuan ini diharapkan dapat menjadi dasar pengembangan kebijakan komunikasi publik dan strategi digitalisasi nasional menuju Indonesia Emas 2045.
Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kanker Darah Menggunakan Pendekatan Probabilistik Teorema Bayes
Kanker darah merupakan salah satu penyakit berbahaya yang memerlukan deteksi dini dan penanganan cepat agar peluang kesembuhan pasien dapat meningkat. Namun, keterbatasan tenaga medis dan kurangnya pemahaman masyarakat mengenai gejala awal sering menjadi hambatan dalam proses diagnosis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem pakar yang mampu membantu proses diagnosis penyakit kanker darah menggunakan pendekatan probabilistik Teorema Bayes. Sistem pakar ini dibangun dengan memanfaatkan pengetahuan dari pakar medis yang direpresentasikan dalam bentuk basis pengetahuan dan aturan, serta dihitung tingkat probabilitasnya menggunakan Teorema Bayes untuk menentukan kemungkinan jenis kanker darah berdasarkan gejala yang dimasukkan oleh pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem pakar yang dikembangkan mampu memberikan hasil diagnosis awal dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi serta dapat dijadikan sebagai alat bantu dalam proses pengambilan keputusan medis. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat membantu masyarakat dan tenaga kesehatan dalam melakukan deteksi dini kanker darah secara lebih cepat dan efektif.
Kecerdasan Buatan dan Pembangunan Berbasis Masyarakat Dalam Era Society 5.0: Penerapan di Sektor Pertanian
Era Society 5.0 menandai transformasi besar dalam masyarakat dengan memanfaatkan teknologi canggih untuk meningkatkan kesejahteraan manusia dan keberlanjutan sosial. Dalam konteks ini, kecerdasan buatan (AI) memainkan peran penting dalam mendukung pembangunan berbasis masyarakat, khususnya di sektor pertanian. Teknologi AI memungkinkan terciptanya sistem pertanian cerdas (smart farming) yang mengoptimalkan penggunaan sumber daya alam, seperti air, pupuk, dan tenaga kerja, serta meningkatkan hasil pertanian dengan cara yang lebih efisien dan berkelanjutan. Penelitian ini mengkaji penerapan AI dalam sektor pertanian di Indonesia, dengan fokus pada penggunaan teknologi untuk memonitor kondisi tanah, tanaman, dan lingkungan secara real-time. Temuan penelitian menunjukkan bahwa penerapan AI di sektor pertanian dapat meningkatkan produktivitas, mengurangi pemborosan sumber daya, serta mendukung praktik pertanian yang lebih ramah lingkungan. Namun, tantangan terkait akses teknologi, biaya implementasi, dan kebutuhan pelatihan bagi petani harus diatasi untuk memastikan manfaat AI dapat dirasakan secara luas. Penelitian ini memberikan wawasan mengenai potensi AI dalam menciptakan masyarakat yang lebih cerdas dan berkelanjutan melalui penerapan teknologi yang lebih efisien dalam sektor pertanian, yang sejalan dengan prinsip Society 5.0.
Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)
Clustering K-Means dan DBScan Untuk Deteksi Anomali Pada Trafik Jaringan Komputer
Peningkatan jumlah pengguna internet dan perangkat berbasis jaringan menyebabkan pertumbuhan trafik data yang sangat besar dan kompleks. Kondisi ini menimbulkan tantangan serius dalam pengelolaan jaringan komputer, khususnya dalam mengidentifikasi pola trafik normal serta mendeteksi aktivitas anomali yang berpotensi sebagai ancaman keamanan. Metode analisis manual maupun sistem berbasis aturan (rule-based) dinilai kurang efisien karena sulit beradaptasi dengan dinamika trafik yang berubah cepat dan volume data yang besar. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma clustering dalam menganalisis trafik jaringan komputer dengan fokus pada deteksi anomali. Dua algoritma clustering yang digunakan adalah K-Means dan DBSCAN. K-Means dipilih karena kemampuannya dalam mengelompokkan data berukuran besar secara efisien, sementara DBSCAN unggul dalam mendeteksi outlier yang sering kali merepresentasikan aktivitas anomali. Metode penelitian dimulai dengan preprocessing data melalui tahap pembersihan, normalisasi, dan seleksi fitur. Dataset publik yang memuat trafik jaringan digunakan sebagai data uji. Proses clustering dilakukan menggunakan K-Means dan DBSCAN, kemudian hasilnya dievaluasi dengan metrik seperti silhouette score serta kemampuan memisahkan trafik normal dan anomali. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua algoritma mampu mengelompokkan trafik dengan baik, namun DBSCAN lebih efektif dalam mengidentifikasi anomali dibandingkan K-Means. Sementara itu, K-Means menunjukkan kinerja yang stabil untuk data berukuran besar dengan cluster yang lebih terstruktur. Kesimpulannya, penerapan algoritma clustering dapat meningkatkan efektivitas deteksi anomali pada trafik jaringan komputer. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan sistem monitoring jaringan yang lebih adaptif dan dapat dijadikan dasar dalam membangun Intrusion Detection System (IDS) berbasis data mining.
Optimasi Algoritma Deep Learning untuk Prediksi Data Besar dalam Sistem Kecerdasan Buatan (Perbandingan Model Algoritma DNN dan CNN)
Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan algoritma deep learning dalam prediksi data besar pada sistem kecerdasan buatan (AI). Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah Deep Neural Networks (DNN) dan Convolutional Neural Networks (CNN), yang masing-masing diuji pada berbagai dataset besar yang mencakup data numerik, tabular, dan citra. Hasil penelitian menunjukkan bahwa DNN lebih unggul dalam hal akurasi prediksi, dengan mencapai 85%, dibandingkan dengan CNN yang hanya mencapai 78%. Selain itu, DNN juga lebih efisien dalam waktu komputasi, dengan waktu pelatihan yang lebih cepat, serta lebih hemat memori dibandingkan dengan CNN. Teknik optimasi seperti dropout dan batch normalization berhasil meningkatkan kinerja DNN dengan mengurangi overfitting dan meningkatkan generalisasi model. Meskipun CNN lebih efektif untuk pengolahan citra, DNN lebih cocok untuk prediksi data numerik dan tabular dengan efisiensi yang lebih tinggi. Penelitian ini memberikan wawasan tentang pemilihan model deep learning yang tepat untuk aplikasi prediksi data besar, serta mengidentifikasi teknik-teknik optimasi yang dapat meningkatkan kinerja model dalam konteks ini.
Penentuan Rute Terdekat Menggunakan Algoritma A* (A Star) dalam Graf Berbobot Dua Arah
Penentuan rute terdekat merupakan salah satu permasalahan penting dalam bidang komputasi dan sistem informasi, terutama dalam aplikasi yang melibatkan perencanaan rute dan navigasi. Pada graf berbobot dua arah, setiap jalur memiliki bobot yang berbeda tergantung arah perjalanan, sehingga perlu perhitungan yang cermat untuk menentukan rute yang optimal. Rute terdekat merupakan perjalanan yang dilakukan pada saat pengguna dihadapkan dengan beberapa pilihan rute. Untuk menentukan rute terdekat ada algoritma yang harus dilaksanakan. Penelitian ini menggunakan algoritma A Star (A *). Algoritma A* adalah metode pencarian jalur yang efisien dan banyak digunakan karena kemampuannya untuk mengoptimalkan pencarian dengan menggunakan fungsi heuristik yang memperkirakan jarak ke tujuan. Algoritma ini adalah metode untuk mengetahui jarak antar dua titik dengan memperhitungkan fungsi heuristik sebagai perkiraan jarak antara node berikutnya ke node tujuan. Penelitian dengan A * akan diterapkan untuk menentukan lokasi terdekat. Graf yang digunakan pada penelitian ini adalah graf berbobot dengan jumlah 26 titik sehingga jarak-jarak lintasan node yang berdekatan akan dapat diketahui sehingga node terdekat akan diperoleh. Penerapan algoritma ini akan menghasilkan rute ke lokasi tujuan dengan baik.
Peningkatan Layanan Virtualisasi Pada Server Memanfaatkan Virtual Cluster High Availability Pada Proxmox Virtual Environment
Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi penerapan teknologi Virtual Cluster High Availability (HA) dalam Proxmox Virtual Environment untuk meningkatkan kualitas layanan virtualisasi pada server. Dalam era digital yang semakin berkembang, kebutuhan akan sistem virtualisasi yang memiliki ketersediaan tinggi sangat krusial, khususnya dalam mengelola server dengan beban kerja yang terus berkembang. Implementasi Virtual Cluster HA pada Proxmox bertujuan untuk meminimalisir risiko downtime yang disebabkan oleh kegagalan perangkat keras atau masalah sistem lainnya, dengan cara memastikan layanan tetap berjalan tanpa gangguan meskipun terjadi kerusakan pada salah satu node dalam cluster. Penelitian ini akan mengkaji cara konfigurasi dan penerapan HA di Proxmox, serta mengukur kinerja sistem sebelum dan setelah implementasi. Melalui eksperimen dan analisis, penelitian ini bertujuan untuk menilai efektivitas penggunaan teknologi Virtual Cluster HA dalam meningkatkan ketersediaan layanan dan performa server virtualisasi.Hasil pengujian menunjukkan bahwa Implementasi Cluster HA pada Proxmox VE terbukti mampu meningkatkan ketersediaan layanan virtualisasi dengan meminimalisir downtime. Hal ini dibuktikan dengan kemampuan sistem dalam melakukan failover otomatis saat salah satu node mengalami gangguan serta semua skenario pengujian, termasuk pengujian konektivitas antar-node, pengujian failover saat terjadi gangguan, pengujian replikasi data, serta pengujian pada layanan FTP Server dan video streaming menunjukkan hasil yang memuaskan dan sesuai dengan ekspektasi.
Perancangan dan Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Perjalanan Dinas Berbasis Web untuk Efisiensi Administrasi dan Transparansi Organisasi
Manajemen yang baik saat melakukan perjalanan bisnis membantu karyawan yang mengikutinya dan kelancaran operasional perusahaan. Banyak destinasi perjalanan bisnis yang dibiayai langsung oleh perusahaan, termasuk kunjungan bisnis, pesta, rapat umum, seminar, dan kegiatan sosial. Penulis menggunakan metode Waterfall, yang mencakup persyaratan, desain, implementasi, verifikasi, dan perawatan. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem informasi surat perintah perjalanan dinas yang akan membantu pegawai menghitung biaya perjalanan dinas dan mengajukan surat tugas.
Sistem Informasi, Waterfall, Perjalanan Dinas, Perancangan
Penerapan Metode Electre dalam Pemilihan Produk Facial Wash Terbaik untuk Kulit Berminyak Berdasarkan Konsumen
Wajah adalah salah satu aspek yang paling diperhatikan oleh orang lain. Memiliki kulit wajah yang sehat dan terawat tidak hanya meningkatkan rasa percaya diri, tetapi juga mencerminkan gaya hidup seseorang. Namun, perbedaan jenis kulit, seperti kulit berminyak, memerlukan perhatian khusus dalam pemilihan produk perawatan. Facial wash adalah salah satu produk perawatan yang penting untuk menjaga kebersihan kulit dari kotoran dan minyak berlebih. Banyaknya pilihan produk Facial Wash dengan berbagai keunggulan sering kali membuat konsumen kesulitan dalam menentukan produk yang terbaik. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi produk Facial Wash terbaik untuk kulit berminyak menggunakan metode ELECTRE. Metode ini diterapkan untuk mengevaluasi berbagai alternatif produk berdasarkan kriteria seperti efektivitas membersihkan minyak, harga, kandungan bahan, tekstur produk, dan ukuran kemasan. Data dikumpulkan melalui kuesioner daring yang diisi oleh konsumen dengan jenis kulit berminyak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produk Kahf merupakan rekomendasi terbaik dengan nilai perangkingan tertinggi, yaitu 1. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu konsumen dalam memilih produk Facial Wash terbaik untuk kulit berminyak.
Pengembangan Model Internet of Things (IoT) dan Pendekatan Machine Learning (ML) untuk Optimalisasi Budidaya Perikanan
Penelitian ini bertujuan mengembangkan model integratif berbasis Internet of Things (IoT) dan Machine Learning (ML) untuk meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan budidaya perikanan. Model ini memungkinkan pemantauan kualitas air secara real-time melalui sensor suhu, pH, dan kadar oksigen, serta analisis data dengan algoritma ML guna memberikan prediksi dan rekomendasi pengelolaan lingkungan perikanan. Kontribusi utama adalah pengembangan Random Forest New yang menggabungkan adaptive feature selection, bobot pohon, serta integrasi CNN dan LSTM. Evaluasi dilakukan menggunakan dataset RT-IoT2022. Hasil menunjukkan peningkatan akurasi klasifikasi, efisiensi pakan, dan deteksi anomali. Temuan ini mendukung digitalisasi akuakultur melalui sistem cerdas berbasis IoT-ML.
Model Konseptual Sistem Informasi Pintar Berbasis AI Untuk Pelestarian Budaya Nusantara dalam Konteks Society 5.0
Era Society 5.0 menghadirkan tantangan sekaligus peluang dalam upaya pelestarian budaya Nusantara, di mana teknologi cerdas diposisikan untuk mendukung kehidupan manusia secara berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan untuk merumuskan model konseptual sistem informasi pintar berbasis kecerdasan buatan (AI) yang dapat berfungsi sebagai kerangka strategis dalam menjaga, menghidupkan, dan mengembangkan warisan budaya Indonesia menuju visi Indonesia Emas 2045. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif konseptual- eksploratif dengan analisis literatur sistematis yang mencakup teori Society 5.0, sistem informasi pintar, digital cultural heritage, serta integrasi AI dalam pelestarian budaya. Data dikumpulkan melalui penelusuran sumber-sumber akademik bereputasi dan dianalisis menggunakan metode analisis tematik serta sintesis konseptual. Hasil penelitian menghasilkan model konseptual yang terdiri atas tiga komponen utama: input (human-centered technology, digital cultural intelligence, dan AI), proses (knowledge acquisition, analysis and classification, cultural preservation mechanism), dan output (pelestarian budaya Nusantara dan penguatan nilai budaya). Model ini menegaskan bahwa pelestarian budaya tidak hanya mengandalkan digitalisasi statis, melainkan harus didukung oleh sistem informasi adaptif dan prediktif berbasis AI yang melibatkan masyarakat serta menjaga autentisitas budaya. Kesimpulannya, penelitian ini memberikan kontribusi teoretis dengan memperluas literatur Society 5.0 dan sistem informasi melalui dimensi kultural, serta kontribusi praktis dengan menyediakan kerangka kerja yang aplikatif untuk pemerintah, lembaga budaya, dan komunitas. Penelitian lanjutan disarankan untuk menguji model secara empiris melalui studi kasus, pengembangan prototipe sistem, dan kajian perbandingan internasional.
Inovasi Smart Trash Bin Melalui Mekanisme Otomatis dan Sistem Pemantauan Berbasis Cloud untuk Kebersihan Lingkungan
Permasalahan kebersihan lingkungan seringkali berawal dari pengelolaan tong sampah yang tidak optimal, seperti tutup yang kotor sehingga tidak ingin disentuh, penumpukan sampah (overflow), dan bau busuk yang tidak terpantau. Hal ini menurunkan kenyamanan lingkungan dan efisiensi operasional petugas kebersihan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah inovasi smart trash bin yang mengintegrasikan mekanisme buka-tutup otomatis hands-free dengan sistem pemantauan berbasis cloud untuk memberikan solusi yang lebih higienis dan efisien dalam pengelolaan sampah. Sistem dibangun menggunakan NodeMCU ESP8266 sebagai pusat kendali. Mekanisme otomatis diimplementasikan dengan Sensor Ultrasonik HC-SR04 untuk mendeteksi kedatangan pengguna dan Motor Servo SG90 sebagai aktuator pembuka tutup. Sistem pemantauan memanfaatkan dua sensor: Sensor Ultrasonik kedua untuk memantau volume sampah dan Sensor MQ-135 untuk mendeteksi kualitas udara (tingkat kebusukan) di dalam tong. Data dari sensor dikirimkan ke database cloud melalui jaringan WiFi dan dapat dipantau secara real-time melalui aplikasi Android yang dikembangkan dengan Kodular, serta ditampilkan secara lokal pada LCD 16x2. Hasil pengujian fungsional menunjukkan bahwa seluruh sistem beroperasi dengan baik. Mekanisme buka-tutup otomatis bereaksi dalam jarak ≤ 30 cm dengan waktu respon di bawah 2 detik. Sistem pemantauan berhasil mengukur volume sampah dengan akurasi tinggi dan mendeteksi variasi tingkat kebusukan (dalam nilai analog 33-58%) yang berkorelasi dengan konsentrasi gas amonia. Aplikasi Android berhasil menampilkan data pemantauan tersebut secara real-time dengan delay komunikasi rata-rata 7.71 detik untuk pengiriman data. Inovasi smart trash bin ini telah berhasil menggabungkan mekanisme otomatis dan sistem pemantauan berbasis cloud dalam satu prototipe yang fungsional. Sistem ini terbukti dapat meningkatkan aspek kebersihan (hands-free), memberikan data untuk efisiensi pengelolaan, dan berpotensi direplikasi untuk mendukung terciptanya lingkungan yang lebih bersih dan smart city.
Pemanfaatan Video Virtual Tour 360° Untuk Peningkatan Pengalaman Interaktif Wisatawan Pada Istana Maimun Medan
Penelitian ini berfokus pada pengembangan video virtual tour 360° sebagai solusi untuk memperkaya pengalaman interaktif wisatawan di Istana Maimun, Medan. Meskipun destinasi ini menyimpan kekayaan sejarah dan arsitektur budaya Melayu Deli, media promosi yang ada masih terbatas dan belum sepenuhnya interaktif. Dengan memanfaatkan teknologi video 360° yang imersif, penelitian ini bertujuan menciptakan pengalaman digital yang lebih mendalam dan menarik bagi wisatawan potensial, termasuk mereka yang memiliki kendala akses fisik. Proses pengembangan mengadopsi metodologi Multimedia Development Life Cycle (MDLC), yang terdiri dari serangkaian tahapan sistematis. Penelitian diawali dengan analisis kebutuhan melalui observasi, studi lapangan dan studi literatur, dilanjutkan dengan perancangan yang mencakup pembuatan storyboard dan desain antarmuka. Tahap produksi melibatkan pengambilan video 360° di dalam dan sekitar Istana Maimun, yang kemudian diintegrasikan dalam software pengeditan video 360° yaitu Insta360 Studio dan Adobe Premiere Pro. Diharapkan, hasil penelitian ini dapat menunjukkan potensi besar virtual tour berbasis video 360° sebagai alat inovatif dalam mempromosikan pariwisata dan memperkuat edukasi budaya di cagar budaya.
Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode EDAS Dalam Menentukan Body Lotion Terbaik Berdasarkan Konsumen
Persaingan industri kosmetik, khususnya produk body lotion, semakin meningkat seiring dengan tingginya kebutuhan konsumen terhadap perawatan kulit. Variasi merek, kualitas bahan, harga, dan preferensi konsumen menjadikan pemilihan body lotion terbaik sebagai suatu permasalahan yang kompleks. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan body lotion terbaik berdasarkan preferensi konsumen dengan menerapkan metode Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS) sebagai pendekatan pengambilan keputusan multikriteria. Proses penelitian melibatkan tiga alternatif produk body lotion, yaitu Scarlett, Nivea, dan Marina, dengan sejumlah kriteria penilaian yang mencakup aspek kualitas, harga, dan kesesuaian preferensi konsumen. Hasil analisis menunjukkan bahwa Scarlett memperoleh nilai tertinggi sebesar 0,034 dan menempati peringkat pertama, diikuti oleh Nivea dengan nilai 0,025 di peringkat kedua, sedangkan Marina menempati posisi ketiga dengan nilai –0,364. Temuan ini mengindikasikan bahwa metode EDAS mampu menghasilkan pemeringkatan yang objektif dan konsisten, sehingga dapat menjadi referensi praktis bagi konsumen dalam menentukan produk body lotion yang sesuai. Selain memberikan manfaat praktis, penelitian ini juga menegaskan potensi penerapan metode MCDM, khususnya EDAS, dalam bidang kosmetik sebagai salah satu instrumen pendukung keputusan berbasis data. Ke depan, penelitian dapat diperluas dengan melibatkan lebih banyak alternatif produk, menambah kriteria objektif seperti uji laboratorium kandungan bahan, serta melakukan perbandingan dengan metode pengambilan keputusan multikriteria lainnya untuk meningkatkan validitas hasil.
Penerapan Blockchain pada Bidang Kesehatan
Sektor kesehatan menghadapi tantangan serius dalam pengelolaan rekam medis elektronik yang rentan terhadap kebocoran serta rantai pasok obat yang berisiko pemalsuan. Permasalahan ini menuntut adanya solusi teknologi yang aman, transparan, dan efisien. Penelitian ini bertujuan mengkaji potensi penerapan blockchain pada bidang kesehatan, terutama dalam rekam medis, rantai pasok obat, penelitian klinis, dan klaim asuransi. Metode penelitian yang digunakan adalah studi literatur dengan meninjau jurnal, prosiding, dan laporan resmi yang terbit antara 2016–2025. Hasil kajian menunjukkan bahwa blockchain mampu meningkatkan keamanan dan integritas data medis, mempermudah pertukaran informasi antar rumah sakit, serta menjamin transparansi distribusi obat. Smart contract juga dapat mempercepat verifikasi klaim asuransi dan mengurangi potensi penipuan. Kesimpulannya, blockchain memiliki potensi besar dalam meningkatkan kualitas layanan kesehatan, meskipun masih terdapat tantangan regulasi, biaya, dan adopsi teknologi yang perlu diselesaikan.
Sistem Pendukung Keputusan Siswa Berprestasi Pada SMA Taman Siswa Binjai
Penelitian ini mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk pemilihan siswa berprestasi di SMA Taman Siswa Binjai menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Sistem dirancang berbasis web agar memudahkan pengelolaan data dan proses penilaian secara terintegrasi. Tiga kriteria utama yang digunakan meliputi nilai akademik, keaktifan dalam kegiatan sekolah, dan prestasi non-akademik dengan bobot yang ditetapkan bersama pihak sekolah. Proses perhitungan dimulai dari normalisasi nilai tiap kriteria, dilanjutkan dengan pembobotan untuk memperoleh skor preferensi dan peringkat akhir. Hasil implementasi menunjukkan bahwa SPK mampu menyajikan peringkat siswa secara objektif, transparan, dan mudah ditelusuri; sekaligus mengurangi subjektivitas dan potensi kesalahan pada penilaian manual. Antarmuka yang sederhana mendukung kemudahan penggunaan oleh guru/admin, sementara basis data terpusat membantu pengarsipan dan pelacakan data. Penelitian ini merekomendasikan perluasan kriteria (misalnya sikap, kedisiplinan, dan kehadiran), peninjauan bobot secara berkala, serta integrasi lebih lanjut dengan sistem informasi sekolah untuk meningkatkan akurasi dan cakupan pengambilan keputusan.