CFPChain: Optimalisasi Sistem Seleksi Pendanaan Riset BRIN Menggunakan Pendekatan Berbasis Konsorsium Blockchain

Badan Riset dan Inovasi Nasional, Indonesia, menyediakan sistem seleksi pendanaan riset. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan optimalisasi sistem seleksi pendanaan riset yang menggunakan teknologi blockchain untuk meningkatkan keamanan dan interoperabilitas sistem seleksi pendanaan penelitian. Saat ini, sistem pendanaan penelitian yang menggunakan sistem terpusat memiliki kekurangan dalam hal keamanan dan interoperabilitas. Masalah utama yang dihadapi sistem saat ini adalah modifikasi data, akuntabilitas transparan, dan kurangnya interoperabilitas. Pendekatan blockchain dapat memecahkan masalah ini dengan menyediakan keamanan tinggi, kemampuan audit, dan integritas data. Penelitian ini menggunakan Hyperledger Fabric (HLF) sebagai platform blockchain karena efisiensi tinggi dan kemampuan keamanannya. Arsitektur sistem pendanaan penelitian menggunakan skenario bisnis, koleksi buku besar, dan kebijakan jaringan. Implementasi sistem ini dilakukan dengan memanfaatkan fitur-fitur blockchain seperti imutabilitas, auditabilitas, dan interoperabilitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan blockchain dalam sistem pendanaan penelitian dapat meningkatkan integritas data, memungkinkan audit yang jelas, dan memfasilitasi pertukaran data antar sistem. Penelitian ini memberikan kontribusi ilmiah dalam menyediakan arsitektur sistem yang aman, akuntabel, dan interoperabel untuk pendanaan riset dengan hasil peningkatan kemampuan keamanan dengan pengurangan kinerja secara minimal. Penelitian selanjutnya dapat fokus pada keamanan dokumen dan kerahasiaan dalam sistem blockchain. Badan Riset dan Inovasi Nasional, Indonesia, menyediakan sistem seleksi pendanaan riset. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan optimalisasi sistem seleksi pendanaan riset yang menggunakan teknologi blockchain untuk meningkatkan keamanan dan interoperabilitas sistem seleksi pendanaan penelitian. Saat ini, sistem pendanaan penelitian yang menggunakan sistem terpusat memiliki kekurangan dalam hal keamanan dan interoperabilitas. Masalah utama yang dihadapi sistem saat ini adalah modifikasi data, akuntabilitas transparan, dan kurangnya interoperabilitas. Pendekatan blockchain dapat memecahkan masalah ini dengan menyediakan keamanan tinggi, kemampuan audit, dan integritas data. Penelitian ini menggunakan Hyperledger Fabric (HLF) sebagai platform blockchain karena efisiensi tinggi dan kemampuan keamanannya. Arsitektur sistem pendanaan penelitian menggunakan skenario bisnis, koleksi buku besar, dan kebijakan jaringan. Implementasi sistem ini dilakukan dengan memanfaatkan fitur-fitur blockchain seperti imutabilitas, auditabilitas, dan interoperabilitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan blockchain dalam sistem pendanaan penelitian dapat meningkatkan integritas data, memungkinkan audit yang jelas, dan memfasilitasi pertukaran data antar sistem. Penelitian ini memberikan kontribusi ilmiah dalam menyediakan arsitektur sistem yang aman, akuntabel, dan interoperabel untuk pendanaan riset dengan hasil peningkatan kemampuan keamanan dengan pengurangan kinerja secara minimal. Penelitian selanjutnya dapat fokus pada keamanan dokumen dan kerahasiaan dalam sistem blockchain.

Perbandingan Kinerja Metode Arima, Multi-Layer Perceptron, dan Random Forest dalam Peramalan Harga Logam Mulia Berjangka yang Mengandung Pencilan

Akurasi peramalan sebagai tolok ukur kinerja metode deret waktu bergantung beberapa hal, antara lain karakteristik data, pemilihan metode, fluktuasi data, dan keberadaaan pencilan dalam data. Keberadaan pencilan tersebut sering kali tidak dapat dihindari sehingga dapat mengganggu akurasi peramalan. Mempertimbangkan hal tersebut dalam penelitian ini dibahas tentang perbandingan kinerja metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Multi-Layer Perceptron (MLP), dan Random Forest (RF) dalam peramalan data deret waktu yang mengandung pencilan, menggunakan studi kasus data harga logam mulia berjangka (emas, perak, dan platina) berdasarkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Ditunjukkan bahwa kinerja metode ARIMA dengan Interpolasi Linier mampu menekan pengaruh pencilan lebih baik dibanding metode ARIMA dengan Winsorized Mean dan ARIMA tanpa penanganan data pencilan dengan nilai MAPE rata-rata berturut-turut sebesar 10,67% dibanding 12,33% dan 11,79% ketika dievaluasi menggunakan data uji. Metode MLP memiliki kinerja yang tidak lebih baik dibanding ARIMA dengan Interpolasi Linier dengan nilai MAPE rata-rata sebesar 11,13% ketika dievaluasi menggunakan data uji. Secara keseluruhan kinerja terbaik dihasilkan oleh metode RF, dengan nilai MAPE rata-rata jauh lebih kecil dibanding metode lainnya, yakni 2,85% ketika dievaluasi menggunakan data uji. Dalam kajian ini disimpulkan Metode RF memiliki kinerja terbaik dibandingkan semua metode. Hal tersebut disebabkan metode RF menggunakan prinsip decision tree sehingga lebih robust terhadap kehadiran pencilan dalam data. Berdasarkan hasil penelitian, metode RF dapat menjadi opsi untuk pemodelan data deret waktu yang mengandung pencilan.   Abstract   Forecasting accuracy as a benchmark for the performance of time series methods depends on several things, including data characteristics, method selection, data fluctuations, and the existence of outliers in the data. The existence of these outliers is often unavoidable so it can interfere with the accuracy of forecasting. Considering this, this research discusses the comparison of the performance of the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Multi-Layer Perceptron (MLP), and Random Forest (RF) methods in forecasting time series data containing outliers, using a case study of precious metal futures price data (gold, silver, and platinum) based on the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value. It is shown that the performance of the ARIMA method with Linear Interpolation is able to suppress the influence of outliers better than the ARIMA method with Winsorized Mean and ARIMA without handling outlier data with the average MAPE value was obtained respectively at 10.67% compared to 12.33% and 11.79% when evaluated using test data. The MLP method has no better performance than ARIMA with Linear Interpolation with an average MAPE value of 11.13% when evaluated using test data. Overall, the best performance was produced by the RF method, which had a much smaller average MAPE value than the other methods, namely 2.85% when evaluated using test data. In this study it appears that the RF method has the best performance compared to all methods. This is because the RF method is based on decision tree principle so it is more robust to the presence of outliers in the data. Based on the research results, the RF method can be an option for modeling time series data that contains outliers.    Akurasi peramalan sebagai tolok ukur kinerja metode deret waktu bergantung beberapa hal, antara lain karakteristik data, pemilihan metode, dan jangka waktu, di samping fluktuasi data dan keberadaaan pencilan dalam data. Keberadaan pencilan dalam data sering kali tidak dapat dihindari sehingga dapat mengganggu akurasi dan presisi dari peramalan. Berdasarkan hal tersebut dalam artikel ini dibahas tentang hasil kajian perbandingan kinerja metode ARIMA, Multi-Layer Perceptron (MLP), dan Random Forest (RF) dalam peramalan data deret waktu yang mengandung pencilan, khususnya untuk data harga logam mulia berjangka (emas, perak, dan platina) berdasarkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Ditunjukkan bahwa kinerja metode ARIMA dengan Interpolasi Linier mampu menekan pengaruh pencilan lebih baik dibanding ARIMA dengan Winsorized Mean dan ARIMA tanpa penanganan data pencilan Dalam hal ini diperoleh nilai MAPE rata-rata berturut-turut sebesar 10,67% dibanding 12,33% dan 11,79% ketika dievaluasi menggunakan data uji. Selain itu, metode MLP memiliki kinerja yang tidak lebih baik dibanding ARIMA dengan Interpolasi Linier dengan nilai MAPE rata-rata sebesar 11,13% ketika dievaluasi menggunakan data uji. Secara keseluruhan kinerja terbaik dihasilkan oleh metode RF, yang memiliki nilai MAPE rata-rata jauh lebih kecil dibanding metode lainnya, yakni 2,85% ketika dievaluasi menggunakan data uji. Dalam kajian ini nampak bahwa Metode RF memiliki kinerja terbaik dibandingkan semua metode dalam peramalan data deret waktu yang dicobakan menggunakan data empiris yaitu harga loga mulia berjangka

ELECTRONIC NOSE UNTUK SKRINING PENYAKIT DIABETES MELLITUS MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR DAN LARIK SENSOR

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.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. 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

Klasifikasi Aktivitas Manusia Menggunakan Metode Long Short-Term Memory

Klasifikasi aktivitas manusia merupakan salah satu topik penelitian yang penting karena dapat diterapkan pada berbagai bidang dan memiliki manfaat yang luas. Penelitian mengenai klasifikasi aktivitas manusia sebelumnya telah banyak dikembangkan dengan menerapkan dataset publik pada repositori dataset Human Activity Recognition. Namun dataset tersebut memiliki fitur yang berdimensi tinggi sehingga dataset memiliki dimensi yang tinggi pula. Pada beberapa penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa algoritma SVM dan Random Forest merupakan algoritma dengan nilai akurasi yang lebih unggul dibandingkan dengan model lainnya. Akan tetapi berdasarkan penelitian tersebut model tersebut belum pernah diimplementasikan pada kasus riil yaitu pada perangkat bergerak. Penelitian ini mengusulkan model pengenalan aktivitas manusia dengan kasus riil dengan dataset primer yang dikumpulkan dengan menggunakan smartphone. Pengambilan dataset primer melibatkan 10 responden. Data yang terkumpul dengan smartphone direkam melalui sensor menghasilkan dataset berbentuk data time series. Dataset primer yang digunakan masih memiliki nilai yang besar dan kurangnya keseimbangan jumlah label kelas sehingga eksperimen dimulai dengan tahapan preprocessing yang dilakukan dengan menggunakan moving average untuk mereduksi data tanpa menghilangkan informasi. Selain itu juga dilakukan SMOTE untuk menyeimbangkan jumlah masing - masing kelas data. Data latih memiliki proporsi sebanyak 80%, data validasi sebanyak 10% dan data uji sebanyak 10%. Penelitian ini menggunakan LSTM untuk klasifikasi aktivitas manusia karena algoritma ini sangat baik untuk memproses data time series berjumlah banyak. Hasil klasifikasi kemudian dibandingkan dengan algoritma terbaik pada beberapa penelitian sebelumnya. Hasil eksperimen didapatkan bahwa model LSTM dapat mengungguli model SVM dan Random Forest. Hasil klasifikasi menggunakan algoritma LSTM mencapai akurasi, Precision, Recall, dan F1-score 95%, 96%, 95%, dan 95%, secara berurutan.   Abstract Human activity classification is one of the important research topics because it can be applied to various fields and have broad benefits. Research on human activity classification has previously been developed by applying public datasets to the available Human Activity Recognition dataset repository. However, the dataset has high dimensional features so that the dataset has high dimensions as well. Previous study has shown that SVM and Random Forest algorithms are algorithms with superior accuracy values compared to other models. However, based on previous research, the model has never been implemented in real cases, namely on mobile devices. This research proposes a human activity recognition model in real cases situation with primary datasets collected using smartphones. The data collection for the dataset involved 10 respondents. The data collected using a smartphone recorded via sensors to produce a dataset in the form of time series data. The primary dataset used still has a large value and there is a lack of balance in the number of class labels. To this end, the experiment begins with a preprocessing stage which is carried out using a moving average to reduce the data without losing information. In addition, SMOTE was also carried out to balance the number of each data class. The proportion of training data, validation data, and testing data is 80%, 10%, and 10%, respectively. This research uses LSTM for human activity classification because this algorithm is very good for processing large amounts of time series data. The classification results were then compared with the best algorithms in several previous studies. Experimental results show that the LSTM model can outperform the SVM and Random Forest models. Classification results using the LSTM algorithm reached Accuracy, Precision, Recall, dan F1-score 95%, 96%, 95%, and 95%, respectively.Klasifikasi aktivitas manusia merupakan salah satu topik penelitian yang penting karena dapat diterapkan pada berbagai bidang. Penelitian mengenai klasifikasi aktivitas manusia sebelumnya telah banyak dikembangkan dengan menerapkan dataset public HAR Repository yang telah tersedia. Namun dataset tersebut memiliki hasil dari ekstraksi fitur keluaran nilai sensor memiliki dimensi yang tinggi. Tingginya dimensi fitur dapat menyebabkan penurunan akurasi, untuk itu pada penelitian ini diusulkan penerapan dataset primer tanpa ekstraksi fitur. Selain tingginya dimensi, pada penelitian sebelumnya, banyaknya jumlah label dengan menerapkan machine learning tradisional tidak mampu melebihi akurasi 88%. Sehingga pada penelitian ini menerapkan dataset primer dengan menggunakan label kelas sebanyak 16 sehingga diusulkan metode deep learning Long Short Term Memory (LSTM). Proses penelitian dimulai dari pengambilan data, preprocessing data, modelling dan perbandingan algoritma deep learning LSTM dan machine learning KNN. Berdasarkan hasil pengujian perbandingan kedua algoritma tersebut dengan implementasi dataset yang sama, algoritma terbaik yaitu LSTM dengan nilai akurasi sebesar 0.94 dan KNN dengan nilai akurasi sebesar 0.71

Evaluasi Usability Aplikasi Mobile Sampingan Menggunakan Metode Usability Testing dan System Usability Scale (SUS)

Pada tahun 2018 diluncurkan sebuah aplikasi yang membantu para pencari pekerjaan paruh waktu bernama Aplikasi mobile Sampingan. Aplikasi ini merupakan aplikasi yang sangat membantu menghasilkan penghasilan tambahan bagi para penggunanya sesuai dengan observasi yang penulis lakukan pada ulasan aplikasi mobile Sampingan di Google Playstore, namun ditemukan cukup banyaknya komplain dari pengguna terkait aplikasi ini sehingga menjadi urgensi tersendiri dalam perbaikan aplikasi yang memiliki banyak peminat ini. Sehingga diperlukan evaluasi untuk selanjutnya dapat dilakukan perbaikan pada permasalahan yang dialami pengguna menggunakan metode usability testing dan SUS. Menurut Nielsen (2012) terdapat beberapa aspek yang perlu diukur untuk mengetahui permasalahan usability yaitu learnability, efficiency, error, dan satisfaction. Task scenario dan kuesioner SUS digunakan sebagai instrumen pada penelitian ini yang diberikan kepada 20 pengguna baru, dan terdapat instrumen wawancara yang melibatkan 5 pengguna lama serta 5 pengguna baru aplikasi mobile Sampingan. Dari pengumpulan data yang dilakukan, hasil yang didapatkan yaitu hasil aspek learnability yaitu 87%, aspek efficiency yaitu 0,019 goals/second pada perhitungan time-based efficiency dan 76,3% pada perhitungan Overall Relative Efficiency (ORE), aspek error yaitu 7,6%, serta aspek satisfaction yaitu 59,63 yang menggunakan kuesioner SUS. Selain itu ditemukan 17 permasalahan usability dari proses wawancara yang selanjutnya diberikan rekomendasi perbaikan berdasarkan 23 guidelines yang digunakan. Pada tahun 2018 diluncurkan sebuah aplikasi yang membantu para pencari pekerjaan paruh waktu bernama Aplikasi mobile Sampingan. Aplikasi ini merupakan aplikasi yang sangat membantu menghasilkan penghasilan tambahan bagi para penggunanya sesuai dengan observasi yang penulis lakukan pada ulasan aplikasi mobile Sampingan di Google Playstore, namun ditemukan cukup banyaknya komplain dari pengguna terkait aplikasi ini sehingga menjadi urgensi tersendiri dalam perbaikan aplikasi yang memiliki banyak peminat ini. Sehingga diperlukan evaluasi untuk selanjutnya dapat dilakukan perbaikan pada permasalahan yang dialami pengguna menggunakan metode usability testing dan SUS. Menurut Nielsen (2012) terdapat beberapa aspek yang perlu diukur untuk mengetahui permasalahan usability yaitu learnability, efficiency, error, dan satisfaction. Task scenario dan kuesioner SUS digunakan sebagai instrumen pada penelitian ini yang diberikan kepada 20 pengguna baru, dan terdapat instrumen wawancara yang melibatkan 5 pengguna lama serta 5 pengguna baru aplikasi mobile Sampingan. Dari pengumpulan data yang dilakukan, hasil yang didapatkan yaitu hasil aspek learnability yaitu 87%, aspek efficiency yaitu 0,019 goals/second pada perhitungan time-based efficiency dan 76,3% pada perhitungan Overall Relative Efficiency (ORE), aspek error yaitu 7,6%, serta aspek satisfaction yaitu 59,63 yang menggunakan kuesioner SUS. Selain itu ditemukan 17 permasalahan usability dari proses wawancara yang selanjutnya diberikan rekomendasi perbaikan berdasarkan 23 guidelines yang digunakan.

Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Berdasarkan Riwayat Akademik Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor

Abstract Graduating on time is a plenary achievement to be achieved by all students or prospective students. Graduation has 2 classifications such as graduating not on time and graduating on time. Graduation becomes an assessment of university accreditation and an assessment by the wider community. Universities graduate students with several standard criteria that must be possessed. It is expected that graduating students meet the graduation standard requirements within a maximum of 4 years of study period. Evaluation and monitoring of graduation is very important to do, one of which is by studying the history data of students who have graduated as an effort for students to graduate not to exceed the standard time that has been set. The graduation predictions carried out in research use the K-Nearest Neighbor classification rules with the research object being students. The attributes used in the research classification method are name, high school/vocational high school origin, high school/vocational high school origin, average grade in mathematics and length of study. The research phase begins with data collection, attribute selection, data cleaning, data transformation, selection of testing data and training data. The accuracy test obtained in the classification method research with data clusters k = 1, k = 2, k = 3, k = 4, k = 5, k = 6 and k = 7 produces a cluster with the highest k = 3 value. The results of testing the accuracy of research predictions using the confusion matrix produced the greatest accuracy according to the target, reaching 78% using a research object of 93 student data consisting of 78 training and 12 testing data. The test results point k=1 to point k=7, k=3 is the highest prediction accuracy value so that the research results become a source of knowledge for the faculty in predicting student graduation.   Abstrak Lulus tepat waktu adalah pencapaian paripurna ingin dicapai oleh semua mahasiswa atau calon mahasiswa. Kelulusan memiliki 2 klasifikasi seperti lulus tidak tepat waktu dan lulus tepat waktu. Kelulusan menjadi suatu penilaian akreditasi universitas dan penilaian oleh masyarakat secara luas. Perguruan tinggi meluluskan mahasiswa-mahasiwa dengan beberapa kriteria standar yang harus dimiliki. Diharapkan mahasiswa lulus memenuhi syarat standar kelulusan dalam waktu maksimal 4 tahun masa studi. Evaluasi dan pemantauan kelulusan sangat penting dilakukan, salah satunya dengan mempelajari data history mahasiswa yang telah lulus sebagai upaya mahasiswa lulus tidak melebihi waktu standar yang telah ditetapkan. Prediksi kelulusan yang dilakukan pada riset menggunakan kaidah klasifikasi K-Nearest Neighbor dengan objek penelitian yaitu mahasiswa. Atribut yang dipakai dalam penelitian metode klasifikasi yaitu nama, asal SMA/SMK, wilayah asal SMA/SMK, nilai rata-rata matematika dan lama studi. Tahapan penelitian diawali dengan pengumpulan data, pemilihan atribut, pembersihan data, transformasi data, pemilihan data testing dan data training. Pengujian akurasi yang didapatkan pada penelitian metode klasifikasi dengan klaster data k=1, k=2, k=3, k=4, k=5, k=6 dan k=7 menghasilkan klaster dengan nilai k=3 paling tinggi. Hasil pengujian akurasi prediksi penelitian menggunakan confusion matrix menghasilkan akurasi paling besar sesuai target yaitu mencapai 78% menggunakan objek penelitian sebanyak 93 data mahasiswa terdiri dari 78 training dan 12 data testing. Hasil pengujian point k=1 sampai point k=7, k=3 merupakan nilai akurasi prediksi yang paling tinggi sehingga hasil penelitian menjadi sumber pengetahuan untuk fakultas dalam prediksi kelulusan mahasiswa.Lulus tepat waktu adalah pencapaian paripurna ingin dicapai oleh semua mahasiswa atau calon mahasiswa. Kelulusan memiliki 2 klasifikasi seperti lulus tidak tepat waktu dan lulus tepat waktu. Kelulusan menjadi suatu penilaian akreditasi universitas dan penilaian oleh masyarakat secara luas. Perguruan tinggi meluluskan mahasiswa-mahasiwa dengan beberapa kriteria standar yang harus dimiliki. Diharapkan mahasiswa lulus memenuhi syarat standar kelulusan dalam waktu maksimal 4 tahun masa studi. Evaluasi dan pemantauan kelulusan sangat penting dilakukan, salah satunya dengan mempelajari data history mahasiswa yang telah lulus sebagai upaya mahasiswa lulus tidak melebihi waktu standar yang telah ditetapkan. Prediksi kelulusan yang dilakukan pada riset menggunakan kaidah klasifikasi K-Nearest Neighbor dengan objek penelitian yaitu mahasiswa. Atribut yang dipakai dalam penelitian metode klasifikasi yaitu nama, asal SMA/SMK, wilayah asal SMA/SMK, nilai rata-rata matematika dan lama studi. Tahapan penelitian diawali dengan pengumpulan data, pemilihan atribut, pembersihan data, transformasi data, pemilihan data testing dan data training. Pengujian akurasi yang didapatkan pada penelitian metode klasifikasi dengan klaster data k=1, k=2, k=3, k=4, k=5, k=6 dan k=7 menghasilkan klaster dengan nilai k=3 paling tinggi. Hasil pengujian akurasi prediksi penelitian menggunakan confusion matrix menghasilkan akurasi paling besar sesuai target yaitu mencapai 78% menggunakan objek penelitian sebanyak 93 data mahasiswa terdiri dari 78 training dan 12 data testing. Hasil pengujian point k=1 sampai point k=7, k=3 merupakan nilai akurasi prediksi yang paling tinggi sehingga hasil penelitian menjadi sumber pengetahuan untuk fakultas dalam prediksi kelulusan mahasiswa.AbstractGraduating on time is a plenary achievement to be achieved by all students or prospective students. Graduation has 2 classifications such as graduating not on time and graduating on time. Graduation becomes an assessment of university accreditation and an assessment by the wider community. Universities graduate students with several standard criteria that must be possessed. It is expected that graduating students meet the graduation standard requirements within a maximum of 4 years of study period. Evaluation and monitoring of graduation is very important to do, one of which is by studying the history data of students who have graduated as an effort for students to graduate not to exceed the standard time that has been set. The graduation predictions carried out in research use the K-Nearest Neighbor classification rules with the research object being students. The attributes used in the research classification method are name, high school/vocational high school origin, high school/vocational high school origin, average grade in mathematics and length of study. The research phase begins with data collection, attribute selection, data cleaning, data transformation, selection of testing data and training data. The accuracy test obtained in the classification method research with data clusters k = 1, k = 2, k = 3, k = 4, k = 5, k = 6 and k = 7 produces a cluster with the highest k = 3 value. The results of testing the accuracy of research predictions using the confusion matrix produced the greatest accuracy according to the target, reaching 78% using a research object of 93 student data consisting of 78 training and 12 testing data. The test results point k=1 to point k=7, k=3 is the highest prediction accuracy value so that the research results become a source of knowledge for the faculty in predicting student graduation

PENERAPAN HUMAN CENTERED DESIGN DAN USABILITY MELALUI USER EXPERIENCE QUESTIONNAIRE PADA APLIKASI PETANI ACEH SMART

Sekitar 34% penduduk Aceh dari jumlah total angkatan kerja sebanyak 2.487.426 merupakan para pekerja pada sektor pertanian terutama pada sektor tanaman dan bahan makanan. Tahun 2022 produksi sayur-sayuran di Aceh sering mengalami fluktuasi yang mencapai 6,97%, kondisi ini berdampak besar pada tingkat inflasi dan membebani daya beli masyarakat. Perkembangan Teknologi Informasi berbasis aplikasi dapat menjadi satu solusi mengatasi permasalahan tersebut. Aplikasi Petani Aceh Smart (PAS) dirancang untuk membantu petani dalam mendapatkan data dan informasi dalam pengambilan keputusan tentang waktu tanam yang tepat dan jenis tanaman yang cocok berdasarkan prediksi cuaca dan harga lokal. Analisis user experience dan user interface (UI/UX) merupakan tahapan awal yang perlu didapatkan dari pengguna sebelum aplikasi dikembangkan. Penelitian ini menggunakan pendekatan mix method. Sampel penelitian sebanyak 30 orang yang terdiri dari 10 orang penyuluh, 5 orang pemerintahan dan 15 orang petani dari jumlah populasi masyarakat yang berprofesi petani dan pemerintah yang bekerja di dinas pangan Aceh. Metode Human Centered Design (HCD) digunakan untuk memenuhi kebutuhan pengguna berdasarkan analisis UI/UX. Prototype yang telah dihasilkan kemudian dilakukan pengukuran tingkat usability menggunakan user experience questionnaire (UEQ). Hasil analisis didapatkan skala nilai attractiveness 1,88 (excellent), perspicuity 1.59 (above average), efficiency 1,85 (good), dependability 1,68 (good), stimulation 1,73 (excellent) dan novelty 1.58 (good). Hasil penelitian menunjukkan, kombinasi metode HCD dan UEQ menghasilkan protoype aplikasi PAS yang diterima sangat baik dan sangat sesuai dengan kebutuhan petani dalam mendapatkan data dan informasi untuk pengambilan keputusan tentang waktu tanam dan jenis tanaman sesuai prediksi cuaca dan harga lokal. Abstract Around 34% of Aceh\u27s population of the total workforce of 2,487,426 are workers in the agricultural sector, especially in the crops and foodstuffs sector. In 2022, vegetable production in Aceh will often experience fluctuations reaching 6.97%, this condition has a major impact on the inflation rate and burdens people\u27s purchasing. The development of application-based information technology can be a solution to overcome these problems. The Aceh Smart Farmer Application (PAS) is designed to help farmers obtain data and information in making decisions about the right planting time and suitable types of crops based on weather predictions and local prices. Analysis of user experience and user interface (UI/UX) is an initial stage that needs to be obtained from users before the application is developed. This research uses a mix method approach. The research sample was 30 people consisting of 10 extension workers, 5 government people and 15 farmers from the total population of people who work as farmers and the government who work in the Aceh food service. The Human Centered Design (HCD) method is used to meet user needs based on UI/UX analysis. The resulting prototype was then measured for the level of usability using a user experience questionnaire (UEQ). The results of the analysis showed that the value scale for attractiveness was 1.88 (excellent), perspicuity 1.59 (above average), efficiency 1.85 (good), dependability 1.68 (good), stimulation 1.73 (excellent) and novelty 1.58 (good). The research results show that the combination of the HCD and UEQ methods produces a PAS application prototype that is very well received and is very suitable for farmers\u27 needs in obtaining data and information for making decisions about planting times and types of crops according to weather predictions and local prices.   Sekitar 34% penduduk Aceh dari jumlah total angkatan kerja sebanyak 2.487.426 merupakan para pekerja pada sektor pertanian terutama pada sektor tanaman dan bahan makanan. Pada tahun 2022 produksi sayur-sayuran di Aceh sering mengalami fluktuasi yang mencapai 6,97% sehingga berdampak besar pada tingkat inflasi dan membebani daya beli masyarakat. Perkembangan Teknologi Informasi berbasis aplikasi dapat menjadi satu solusi mengatasi masalah inflasi dan fluktuasi harga sayur-sayuran. Aplikasi Petani Aceh Smart (PAS) dirancang bertujuan untuk memberikan kemudahan dan membantu petani dalam mendapatkan data dan informasi dalam pengambilan keputusan tentang waktu tanam yang tepat, jenis tanaman yang cocok berdasarkan prediksi cuaca dan harga lokal. Analisis user experience dan user interface (UI/UX) merupakan tahapan awal yang perlu didapatkan dari pengguna sebelum aplikasi dikembangkan. Penelitian ini menggunakan pendekatan mix method yang merupakan kombinasi kualitatif dan kuantitatif. Sampel penelitian sebanyak 30 orang yang terdiri dari 10 orang penyuluh, 5 orang pemerintah dan 15 orang petani dari jumlah populasi masyarakat yang berprofesi petani dan pemerintah yang bekerja di dinas pangan Aceh. Metode Human Centered Design (HCD) digunakan untuk memenuhi kebutuhan pengguna berdasarkan analisis UI/UX. Prototype yang telah dihasilkan kemudian dilakukan pengukuran tingkat usability menggunakan user experience questionnaire (UEQ). Hasil analisis data dalam skala nilai, pengukuran usability prototype aplikasi PAS didapatkan hasil dengan baik dilihat dari kebutuhan pengguna. Pada aspek analisis usability didapatkan nilai attractiveness 1,88 (excellent), perspicuity 1.59 (above average), efficiency 1,85 (good), dependability 1,68 (good), stimulation 1,73 (excellent) dan novelty 1.58 (good). Berdasarkan hasil penelitian, penggunaan metode HCD pada rancangan UI/UX dan pengukuran tingkat usability dapat menjadi acuan bagi para desainer dan pengembang aplikasi untuk melihat kebutuhan pengguna aplikasi PA

Analisis Sentimen Ulasan Rumah Makan Menggunakan Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dengan Naive bayes (Studi Kasus: Ayam Goreng Nelongso Cabang Singosari, Malang)

Peningkatan kualitas produk dan pelayanan merupakan tantangan yang dihadapi oleh bisnis kuliner, termasuk rumah makan Ayam Goreng Nelongso Singosari di Kabupaten Malang. Analisis sentimen digunakan untuk mengidentifikasi ulasan pelanggan terkait pelayanan, kualitas produk, harga, dan kepuasan pelanggan. Penelitian ini membandingkan metode Support Vector Machine (SVM), metode Naïve Bayes Classifier (NBC), dan Root Cause Analysis untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan pelanggan dan menganalisis masalah yang mendasarinya. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan hasil dari algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes Classifier dalam pengklasifikasian sentimen ulasan pelanggan rumah makan Ayam Goreng Nelongso. Penelitian ini juga bertujuan untuk menghasilkan rekomendasi berdasarkan analisis root cause pada sentimen negatif ulasan pelanggan. Implementasi kedua algoritma klasifikasi menunjukkan performa yang baik dalam mengklasifikasikan data dengan akurasi tinggi. Pengujian menunjukkan bahwa kinerja SVM lebih unggul dengan tingkat akurasi mencapai 92,74%, sementara NBC mencapai tingkat akurasi sebesar 91,67%. Hasil analisis root cause menunjukkan beberapa rekomendasi untuk meningkatkan aspek harga, makanan, layanan, dan tempat rumah makan. Rekomendasi yang dapat dilakukan oleh pihak rumah makan diantaranya adalah evaluasi ukuran dan harga, penggunaan deep frying, pelatihan dan evaluasi pelayanan, serta penambahan tenaga kerja atau kerjasama dengan outsourcing dalam menjaga kebersihan tempat. Hasil penelitian diharapkan dapat membantu pemilik rumah makan dalam mengembangkan kualitas produk dan pelayanan serta memberikan pandangan untuk langkahlangkah yang dapat diambil di kemudian hari. Peningkatan kualitas produk dan pelayanan merupakan tantangan yang dihadapi oleh bisnis kuliner, termasuk rumah makan Ayam Goreng Nelongso Singosari di Kabupaten Malang. Analisis sentimen digunakan untuk mengidentifikasi ulasan pelanggan terkait pelayanan, kualitas produk, harga, dan kepuasan pelanggan. Penelitian ini membandingkan metode Support Vector Machine (SVM), metode Naïve Bayes Classifier (NBC), dan Root Cause Analysis untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan pelanggan dan menganalisis masalah yang mendasarinya. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan hasil dari algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes Classifier dalam pengklasifikasian sentimen ulasan pelanggan rumah makan Ayam Goreng Nelongso. Penelitian ini juga bertujuan untuk menghasilkan rekomendasi berdasarkan analisis root cause pada sentimen negatif ulasan pelanggan. Implementasi kedua algoritma klasifikasi menunjukkan performa yang baik dalam mengklasifikasikan data dengan akurasi tinggi. Pengujian menunjukkan bahwa kinerja SVM lebih unggul dengan tingkat akurasi mencapai 92,74%, sementara NBC mencapai tingkat akurasi sebesar 91,67%. Hasil analisis root cause menunjukkan beberapa rekomendasi untuk meningkatkan aspek harga, makanan, layanan, dan tempat rumah makan. Rekomendasi yang dapat dilakukan oleh pihak rumah makan diantaranya adalah evaluasi ukuran dan harga, penggunaan deep frying, pelatihan dan evaluasi pelayanan, serta penambahan tenaga kerja atau kerjasama dengan outsourcing dalam menjaga kebersihan tempat. Hasil penelitian diharapkan dapat membantu pemilik rumah makan dalam mengembangkan kualitas produk dan pelayanan serta memberikan pandangan untuk langkahlangkah yang dapat diambil di kemudian hari.

Pemanfaatan Arsitektur Microservice untuk Peningkatan Performansi Website Lomba nasional Kreativitas Mahasiswa

Lomba Nasional Kreativitas Mahasiswa (LO Kreatif) merupakan ajang tahunan yang diadakan oleh APTISI 7 Jatim untuk mahasiswa perguruan tinggi swasta di Indonesia. Meskipun proses pendaftaran lomba telah beralih ke platform digital, penelitian terbaru menunjukkan keterbatasan performa website LO Kreatif saat menghadapi lebih dari 1000 pengguna secara bersamaan. Evaluasi performansi menggunakan metode load testing mengidentifikasi dua faktor utama yang berkontribusi pada penurunan performa, yaitu penggunaan file load pada halaman web dan penggunaan data gambar, proses query yang kompleks, serta penggunaan library. Penelitian ini mengusulkan solusi dengan merancang arsitektur microservice sebagai alternatif terhadap arsitektur monolitik yang digunakan saat ini. Analisis terhadap penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa arsitektur monolitik lebih cocok untuk aplikasi dengan jumlah pengguna kecil, sedangkan arsitektur microservice menawarkan skalabilitas dan reliabilitas yang lebih baik. Melalui Design Science Research Methodology (DSRM), penelitian ini melibatkan enam tahapan, mulai dari identifikasi permasalahan hingga komunikasi hasil kepada pemangku kepentingan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa arsitektur microservice berhasil meningkatkan throughput tanpa mengalami penurunan, meskipun rata-rata error rate sebesar 8.52% masih memerlukan perbaikan. Dengan demikian, arsitektur microservice dapat menjadi solusi untuk meningkatkan performansi website LO Kreatif, namun perhatian terhadap aspek perangkat keras juga krusial untuk mendapatkan performansi optimal.   Abstract The National Student Creativity Competition (LO Kreatif) is an annual event organized by APTISI 7 East Java for students from private higher education institutions in Indonesia. Despite the registration process for the competition transitioning to a digital platform, recent research indicates limitations in the performance of the LO Kreatif website when faced with more than 1000 simultaneous users. Performance evaluation through load testing identified two main contributing factors to the performance decline: the use of load files on web pages and the utilization of image data, complex query processes, and library usage. This study proposes a solution by designing a microservice architecture as an alternative to the currently employed monolithic architecture. Analysis of previous research suggests that a monolithic architecture is more suitable for applications with a small user base, while a microservice architecture offers better scalability and reliability. Utilizing the Design Science Research Methodology (DSRM), this research involves six stages, ranging from problem identification to communicating results to stakeholders. Evaluation results show that the microservice architecture successfully increased throughput without experiencing a decline, although the average error rate of 8.52% still requires improvement. Thus, the microservice architecture can be a solution to enhance the performance of the LO Kreatif website, but attention to hardware aspects is crucial for optimal performance.  Lomba Nasional Kreativitas Mahasiswa (LO Kreatif) merupakan ajang tahunan yang diadakan oleh APTISI 7 Jatim untuk mahasiswa perguruan tinggi swasta di Indonesia. Meskipun proses pendaftaran lomba telah beralih ke platform digital, penelitian terbaru menunjukkan keterbatasan performa website LO Kreatif saat menghadapi lebih dari 1000 pengguna secara bersamaan. Evaluasi performansi menggunakan metode load testing mengidentifikasi dua faktor utama yang berkontribusi pada penurunan performa, yaitu penggunaan file load pada halaman web dan penggunaan data gambar, proses query yang kompleks, serta penggunaan library. Penelitian ini mengusulkan solusi dengan merancang arsitektur microservice sebagai alternatif terhadap arsitektur monolitik yang digunakan saat ini. Analisis terhadap penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa arsitektur monolitik lebih cocok untuk aplikasi dengan jumlah pengguna kecil, sedangkan arsitektur microservice menawarkan skalabilitas dan reliabilitas yang lebih baik. Melalui Design Science Research Methodology (DSRM), penelitian ini melibatkan enam tahapan, mulai dari identifikasi permasalahan hingga komunikasi hasil kepada pemangku kepentingan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa arsitektur microservice berhasil meningkatkan throughput tanpa mengalami penurunan, meskipun rata-rata error rate sebesar 8.52% masih memerlukan perbaikan. Dengan demikian, arsitektur microservice dapat menjadi solusi untuk meningkatkan performansi website LO Kreatif, namun perhatian terhadap aspek perangkat keras juga krusial untuk mendapatkan performansi optimal

Kerangka Kerja Analisis dan Pemodelan Pada Proses Bisnis Berdasarkan BPI Dan BSC

Proses bisnis yang baik dan benar adalah proses yang dapat meningkatkan kinerja dan mewujudkan tujuan organisasi, oleh sebab itu analisis dan pemodelan pada proses bisnis (APPB) sangat diperlukan. Analisis proses bisnis adalah proses menilai proses bisnis yang saat ini sedang berjalan. Sedangkan pemodelan proses bisnis digunakan untuk memvisualisasikan dan menganalisis apakah proses bisnis sudah sesuai atau tidak dengan tujuan organisasi. Oleh karena itu APPB merupakan hal penting dalam meningkatkan pemahaman dan komunikasi antar stakeholder terhadap proses bisnis organisasi sehingga tercapainya tujuan organisasi. Permasalahan proses bisnis meliputi ketidakefektifan (inefectivity), ketidakefisienan (inefficiency), tidak terkendali (uncontrolled), kegagalan yang tumpang tindih (overlaping), tidak terintegrasi (unintegrated), kegagalan strategi (Strategical failure). Berdasarkan tema permasalahan tersebut bahwa penelitian sebelumnya belum membahas terkait permasalahan strategical failure, padahal permasalahan tersebut sangat penting karena pada dasarnya pengelolaan proses bisnis untuk tercapainya tujuan organisasi. Untuk itu, penelitian ini bertujuan membuat kerangka kerja (framework) APPB dalam tema strategical berdasarkan Business Process Improvement (BPI) dan Balanced scorecard (BSC). Penelitian ini menghasilkan framework yang terdiri dari tiga fase yaitu 1) Alignment; 2) Analysis; 3) Modeling. Adapun kontribusi dari penelitian ini adalah membuat framework dengan menambahkan tahapan keselarasan (alignment) untuk pendekatan BPI. Dengan adanya tahapan alignment pada BPI memberikan solusi untuk APPB agar selaras antara proses bisnis dan tujuan organisasi. Untuk mengimplementasikan framework ini diperlukan studi kasus yaitu pada bagian Administrasi Akademik (AAK) Universitas Dinamika. Berdasarkan hasil implementasi tersebut, bahwa framework ini dapat dijadikan pedoman dalam melakukan APPB bagi organisasi lainnya.   Abstract A good business process is a process that can produce better performance and realize organizational goals, therefore analysis and modeling in business process (AMBP) is needed. Meanwhile, modeling are used to visualize and analyze whether business processes are on target or not in achieving organizational goals. Therefore, AMBP is important, because it can increase understanding and communication between stakeholders regarding the organization\u27s business processes in achieving organizational goals. Business process problems include ineffectiveness, inefficiency, uncontrollability, overlapping failures, unintegrated, and strategic failures. Based on these business process problems, previous research has not discussed the problem of strategy failure, even though AMBP is important to realize organizational goals. Therefore, this research aims to create a framework for analyzing and modeling business processes in strategic themes based on Business Process Improvement and the Balanced Scorecard. This research produces a framework consisting of three phases, namely 1) Alignment; 2) Analysis; and 3) Modeling. The contribution of this research is to create a framework by adding alignment stages to the BPI approach. With the alignment stages at BPI, it provides a solution for APPB to align business processes with organizational goals. To implement this framework, a case study is needed, namely in the Academic Administration (AAK) section of Dinamika University. Based on the results of this implementation, this framework can be used as a guideline in carrying out APPB for other organizations.Proses bisnis yang baik dan benar adalah proses yang dapat meningkatkan kinerja dan mewujudkan tujuan organisasi, oleh sebab itu analisis dan pemodelan pada proses bisnis (APPB) sangat diperlukan. Analisis proses bisnis adalah proses menilai proses bisnis yang saat ini sedang berjalan. Sedangkan pemodelan proses bisnis digunakan untuk memvisualisasikan dan menganalisis apakah proses bisnis sudah sesuai atau tidak dengan tujuan organisasi. Oleh karena itu APPB merupakan hal penting dalam meningkatkan pemahaman dan komunikasi antar stakeholder terhadap proses bisnis organisasi sehingga tercapainya tujuan organisasi. Permasalahan proses bisnis meliputi ketidakefektifan (inefectivity), ketidakefisienan (inefficiency), tidak terkendali (uncontrolled), kegagalan yang tumpang tindih (overlaping), tidak terintegrasi (unintegrated), kegagalan strategi (Strategical failure). Berdasarkan tema permasalahan tersebut bahwa penelitian sebelumnya belum membahas terkait permasalahan strategical failure, padahal permasalahan tersebut sangat penting karena pada dasarnya pengelolaan proses bisnis untuk tercapainya tujuan organisasi. Untuk itu, penelitian ini bertujuan membuat kerangka kerja (framework) APPB dalam tema strategical berdasarkan Business Process Improvement (BPI) dan Balanced scorecard (BSC). Penelitian ini menghasilkan kerangka kerja yang terdiri dari tiga fase yaitu 1) Alignment; 2) Analysis; 3) Modeling. Adapun kerangka kerja ini di implementasikan pada bagian Administrasi Akademik (AAK) Universitas Dinamika. Berdasarkan hasil implementasi, bahwa kerangka kerja ini dapat dijadikan pedoman dalam APPB bagi organisasi lainnya