Optimasi K-Means Dengan Particle Swarm Optimization (PSO) Dalam Penentuan Titik Awal Pusat Klaster Data Telekomunikasi

Berkembangnya kebutuhan masyarakat terhadap layanan telekomunikasi telah mengakibatkan persaingan yang semakin sengit di antara perusahaan-perusahaan di industri tersebut. Oleh karena itu, perusahaan-perusahaan ini dituntut untuk mencari strategi promosi guna meningkatkan penjualan produk mereka. SiDompul adalah aplikasi yang dikembangkan XL Axiata untuk membantu RO (Retail Outlet) dalam melakukan penjualan paket data XL Axiata. Di tahun 2022 terjadinya penurunan penjualan paket data XL Axiata dilihat dari transaksi penjualan Retail Outlet melalui aplikasi SiDompul mengalami penurunan 37% dan targetnya tidak tercapai. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk dan menguji pemodelan klasterisasi dari data transaksi penjualan dengan metode K-Means dan metode Particle Swarm Optimization (PSO). PSO untuk optimasi penentuan pusat klaster atau centroid. Pada penelitian ini, Algoritma K-Means dan PSO terbukti dapat membentuk 2 klaster yang lebih baik dimana nilai quantization errornya dan nilai SSE lebih rendah yaitu quantization 2.920 dan SSE 17.255 sedangkan pada K-Means quantization 2.939 dan SSE 17.288.

Analisa Metasploit Framework “msfvenom” Backdoor Trojan dan Fully Undetected (FUD) Trojan

Pengunaan teknologi informasi berupa penggunaan internet di Indonesia terus mengalami peningkatan sejak 2 dekade terakhir hingga 73,24% atau 202 juta jiwa dari 275.77 juta jiwa penduduk Indonesia. Penggunaan teknologi tersebut tidak lepas dari sebuah ancaman pengambilan informasi secara ilegal. Tingkat kejahatan cyber berjenis malware mencapai 14.235 serangan hingga bulan april 2023. Pada penelitian ini dilakukan pembuatan malware trojan menggunakan metasploit framework dengan memanfaatkan fungsi msfvenom dan Fully Undetected (FUD) Trojan menggunakan bahasa pemrograman python. Selanjutnya dilakukan pengujian source code FUD Trojan, pengujian keterdeteksian virus melalui virustotal.com. adapun hasil pengujian menunjukkan bahwa keterdeteksian virus paling sedikit yaitu 11 antivirus pada FUD Trojan pada file music.exe, sedangkan keterdeteksian antivirus paling banyak ada pada payload windows.dll sebanyak 56 antivirus. Sedangkan payload.js dan undangan.apk masing masing keterdeteksiannya sebanyak 35 dan 26 antivirus. (FUD) trojan yang memiliki payload FUD malware perlu diwaspadai dikarenakan tidak banyak antivirus yang mendeteksi jenis payload tersebut. jenis virus yang mampu mendeteksi malware tersebut adalah avira dan avg yang secara konsisten mampu mendeteksi 4 malware tersebu

Implementasi Metode Holt-Winters dan Deseasonalized Untuk Prediksi Penumpang Bandara Soekarno-Hatta

Bandar udara menjadi elemen infrastruktur yang memiliki peran signifikan dalam perjalanan udara. Manajemen bandara yang kurang baik dapat menyebabkan berbagai permasalahan, salah satunya adalah fluktuasi penumpang pada tiap tahun yang menimbulkan kerugian jika tidak sesuai dengan perencanaan dan operasional bandara. Dengan permasalahan yang ada, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk melakukan prediksi jumlah penumpang pada Bandara Soekarno-Hatta untuk mengetahui perencanaan dan manajemen bandara yang lebih baik pada beberapa periode waktu kedepan. Metode Holt-Winters dan Deseasonalized digunakan untuk melakukan prediksi jumlah penumpang. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan menggunakan data jumlah penumpang Bandara Soekarno-Hatta tahun 2015-2022 yang berasal dari BPS, didapatkan hasil prediksi menggunakan Metode Holt-Winters lebih akurat dengan nilai RMSE sebesar 224.215,83 yang lebih kecil dibandingkan Metode Deseasonalized dengan nilai RMSE sebesar 416.078,74. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode Holt-Winters lebih cocok digunakan untuk memprediksi jumlah penumpang Bandara Soekarno-Hatta dengan kesalahan prediksi yang lebih rendah dan dapat berjalan dengan baik dengan data yang memiliki fluktuasi tinggi

Optimasi Klasifikasi Data Stunting Melalui Ensemble Learning pada Label Multiclass dengan Imbalance Data

Salah satu permasalahan kesehatan yang sering ditemui di banyak negara termasuk Indonesia adalah stunting. Stunting telah mendapat banyak perhatian di Indonesia, terlihat dari alokasi APBN masing-masing sebesar Rp48,3 triliun dan Rp49,4 triliun pada tahun 2022 dan 2023 untuk bidang ini. Pada tahun 2022, Kementerian Kesehatan merilis temuan dari Survei Status Gizi Indonesia (SSGI) yang menyatakan bahwa angka stunting di Indonesia mencapai 21,6% pada saat Rapat Kerja Nasional BKKBN pada 25 Januari 2023.Hal ini menunjukkan pentingnya untuk mengerti pemahaman mendalam tentang faktor-faktor yang mengidentifikasi anak-anak berisiko tinggi terkena stunting. Banyak penelitian sebelumnya yang membahas faktor resiko stunting, namun masih sedikit penerapannya dalam metode machine learning, dalam data yang kompleks dan tidak seimbang.Penelitian ini mengevaluasi kinerja dari berbagai metode machine learning yang bertujuan dapat memberikan kontribusi penting dalam bidang kesehatan anak dan analisis data. Diantara metode machine learning yang dipilih metode Bagging Decision Tree mendapatkan nilai accuracy yang terbaik sebesar 78,93%, precision 78% dan recall sebesar 77,99%. Dalam penelitian ini menunjukkan bahwa metode ensemble learning mampu bekerja dengan baik dalam atribut multiclass dan data yang tidak seimbang pada dataset pertumbuhan balita

Klasifikasi Citra Makanan Berdasarkan Asal Daerah Menggunakan Convolutional Neural Network

Budaya kuliner Indonesia memiliki ciri khas dan karakteristik yang bermacam-macam pada setiap daerahnya. Makanan siap saji dan makanan cepat saji menjadi pilihan favorit anak muda zaman sekarang karena lebih praktis dan menghemat waktu, sementara makanan tradisional mengalami penurunan minat yang dapat mengancam pelestarian warisan kuliner nusantara. Salah satu tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk membantu melestarikan dan mempromosikan kekayaan kuliner Indonesia terhadap kalangan anak muda dengan teknik klasifikasi berdasarkan daerah provinsi. Data diambil dari google images menggunakan bot yang mensimulasikan perilaku manusia ketika ingin mengambil link pada google images. Ada banyak metode deep learning dan machine learning yang dapat digunakan untuk mengklasifikasi citra makanan, contoh nya adalah CNN. Hasil dari menggunakan metode CNN menunjukkan nilai akurasi sebesar 64% dalam memprediksi citra makanan berdasarkan asal daerah. Hasil ini menunjukkan bahwa adanya beberapa kendala yang perlu diperhatikan. Salah satu penyebab rendah nya akurasi ini adalah variasi data yang kompleks dalam citra makanan dari kedua pulau dan memiliki kemiripan visual tertentu yang sulit di identifikasi oleh model sehingga menyebabkan adanya false positive dan false negative. Namun, metode CNN relatif cukup baik untuk diterapkan pada klasifikasi citra makanan khas Pulau Jawa dan Pulau Sumatra

Klasifikasi Jenis Daun Tumbuhan Herbal Berdasarkan Lontar Usada Taru Pramana Menggunakan CNN

Lontar Usada Taru Pramana adalah manuskrip yang merupakan kearifan lokal Bali yang berisi mengenai pengobatan tradisional dengan tumbuhan herbal serta telah dikaji secara ilmiah. Tumbuhan herbal umumnya dikenali dari daunnya. Namun, pengenalan tumbuhan herbal menjadi sulit karena minimnya pengetahuan mengenai jenis tumbuhan herbal dan kemiripan morfologi daunnya. Penelitian ini menggunakan dataset citra daun tumbuhan herbal bernama TPHerbleaf yang digunakan untuk mengklasifikasikan jenis daun tumbuhan herbal berdasarkan Lontar Usada Taru Pramana. Dataset ini terdiri dari 50 kelas jenis daun tumbuhan herbal. Penelitian ini menggunakan tiga arsitektur Convolutional Neural Network sebagai perbandingan untuk klasifikasi, yaitu MobileNet, Inception ResNet V2, dan EfficientNet B2. Model dengan hasil terbaik adalah MobileNet dengan learning rate 0,0001 dan dropout 20%. Model ini menghasilkan akurasi 100% untuk proses training, 79% untuk validation, dan 82% untuk testing. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa teknologi modern dapat digunakan untuk meningkatkan pemahaman dan pelestarian warisan budaya melalui penerapan praktik dalam bidang klasifikasi citra

Kombinasi Algoritma Huffman dan Rivest Shamir Adleman Untuk Optimalisasi Kapasitas Informasi Pada Quick Response Code

Quick response code adalah matriks dua dimensi yang dapat menyimpan informasi dalam empat mode pengkodean berbeda. QR Code menawarkan kemudahan dan kecepatan dalam menyimpan dan mengakses informasi sehingga dalam implementasinya terbatas pada penyematan informasi singkat seperti kode produk, tautan  website ataupun kode pembayaran. Pada perkembangannya, QR Code seharusnya dapat mengubah kebiasaan manusia dalam menyimpan informasi akan tetapi hal ini sulit dilakukan karena QR Code memiliki batasan karakter bergantung pada metode pengkodean. Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengoptimalisasi kapasitas informasi pada QR Code dengan mengkombinasikan  algoritma Huffman dan metode  Rivest Shamir Adleman. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode yang diusulkan yaitu flowchart QR Code Generator dan QR Code Reader dapat mengoptimalisasi kapasitas informasi pada QR Code sebesar 81% . Hal ini menunjukan bahwa QR Code versi 40 dengan level L yang memiliki batasan 4296 karakter alfanumerik, dapat dioptimalkan sampai dengan 7775 karakter alfanumerik. Oleh karena itu kesimpulan dari penelitian ini adalah metode yang diusulkan yaitu flowchart QR Code Generator dan QR Code Reader tidak hanya dapat mengoptimalkan kapasitas informasi pada QR Code tapi juga dapat mengamankan informasi yang disematkan pada QR Code dengan tidak mengorbankan kecepatan pemrosesan saat pemindaian

Integrate Yolov8 Algorithm For Rupiah Denomination Detection In All-In-One Smart Cane For Visually Impaired

The eyes are crucial tools for human observation and perception, facilitating various tasks in daily life. Individuals, including those with visual impairments or blindness, engage in currency transactions, posing challenges in recognizing notes and preventing mishaps with counterfeit money. Despite government efforts, features like embossing on banknotes have limited effectiveness due to the circulated currency's disheveled condition. Addressing the visually impaired community's needs is imperative. An innovative solution, the "all-in-one smart white cane," integrated with machine learning supports daily activities, enhancing independence for visually impaired individuals. The YOLOv8 algorithm is employed for the precise detection of monetary denominations, subsequently recorded through a camera and seamlessly integrated into a smart cane, resulting in a consolidated device. This device, designed with standout features, excels in detecting Indonesian Rupiah banknote denominations. Detection performance testing, incorporating methods like object rotation, utilized a dataset divided into training (70%), validation (20%), and test (10%) segments. Modifications to contrast and variability rotation are essential in the context of real-time nomination recognition. These adjustments are implemented to ensure accurate and swift identification in dynamic, real-world scenarios. Testing results reveal a 99% average accuracy in recognizing currency note denominations, presenting an effective solution for the visually impaired community

Peringkasan Multi Dokumen Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode Recurrent Neural Network

Peringkasan dokumen berita adalah sebuah aspek penting dalam pemrosesan bahasa alami dan jurnal ini bertujuan untuk menggambarkan perkembangan terbaru dalam bidang ini. Dengan ledakan informasi dan jumlah berita yang terus meningkat, peringkasan dokumen berita menjadi kunci dalam menghadapi tantangan untuk mengakses informasi yang relevan dan berharga.  Pada paper ini dilakukan peringkasan multi dokumen berbahasa Indonesia dengan menggunakan metode RNN (Recurrent Neural Network) variasi yang digunakan adalah Long Short-Term Memory (LSTM), dengan ekstraksi fitur menggunakan dua model Word2Vec yang berbeda, yaitu CBOW (Continuous Bag of Words) dan Skip-gram. Hasilnya menunjukkan nilai recall, presisi, dan F-measure yang signifikan. Untuk model CBOW, nilai recall, presisi, dan F-measure yang ditemukan adalah 0.487, 0.704, dan 0.550. Sementara itu, untuk model Skip-gram, hasil pengujian menunjukkan nilai recall sebesar 0.414, presisi sebesar 0.687, dan F-measure sebesar 0.504

Klasifikasi Tingkat Kemampuan Adaptasi Siswa dalam Pembelajaran Online Menggunakan Decision Tree

Kemajuan dalam ilmu pengetahuan dan teknologi mendorong adaptasi terhadap pemanfaatan teknologi di berbagai sektor, seperti komunikasi, pendidikan, dan informasi. Terutama dalam konteks teknologi pendidikan, dapat diamati bahwa pembelajaran online sedang mendapatkan popularitas yang signifikan di berbagai lembaga pendidikan. Oleh karena itu, penting untuk mengeksplorasi seberapa baik peserta didik dapat beradaptasi dengan lingkungan pembelajaran online. Memprediksi tingkat adaptasi peserta didik memiliki signifikansi yang besar bagi pendidik dan pengembang platform pembelajaran online, dengan tujuan meningkatkan efisiensi dan kualitas pengalaman belajar. Penelitian ini menggunakan dataset “Students Adaptability Level in Online Education” dengan menerapkan pendekatan Algoritma Decision Tree. Hasil penelitian memperoleh akurasi sebesar 95%, meningkat 7,44% dari penelitian sebelumnya yang hanya memperoleh akurasi sebesar 87,56% dengan menggunakan algoritma yang sama tanpa Feature Engineering. Hal ini menunjukkan bahwa Feature Engineering memegang peranan penting dalam klasifikasi tingkat kemampuan adapatasi siswa untuk mendapatkan hasil yang baik dengan akurasi yang tinggi