Rancang Bangun Sistem Informasi Bank Mini Syariah pada Program Studi Perbankan Syariah Universitas Muhammadiyah Riau

Bank Mini Syariah, sebagai fasilitas pendidikan di Program Studi Perbankan Syariah Universitas Muhammadiyah Riau, menghadapi tantangan akibat tidak dapat menggunakan sistem informasi yang sudah usang dan tidak terawat. Keberlanjutan kegiatan dilakukan secara manual, membutuhkan solusi berupa Sistem Informasi Bank Mini Syariah (SIBMS). Tujuan kerja praktek ini adalah membangun SIBMS untuk memenuhi kebutuhan praktikum mahasiswa, khususnya dalam konteks perbankan syariah. Proses pengembangan sistem melibatkan analisis dan perancangan yang sistematis, memastikan kehandalan SIBMS di Bank Mini Syariah. Terdapat tiga modul utama dalam sistem ini, melibatkan pengelolaan pengguna, data nasabah, dan data transaksi. Pembangunan SIBMS diharapkan dapat memberikan kontribusi positif dan mendukung kegiatan operasional Bank Mini Syariah, sekaligus membantu mencetak lulusan yang kompeten dalam prinsip-prinsip perbankan syariah dan keuangan Islam

Pengujian Kualitas Coding Pada Aplikasi Bank Sampah DLHK Kota Pekanbaru Menggunakan Code Smell Tools

Kualitas dari kode program akan mempengaruhi kemampuan perangkat lunak untuk dapat mudah dimodifikasi dan dikembangkan serta dipelihara. Code smells merupakan suatu karakteristik dari perangkat lunak yang mengindikasikan permasalahan pada kode dan desain perangkat lunak yang mengakibatkan perangkat lunak sulit untuk dikembangkan dan dilakukan pemeliharaan. Deteksi code smell perlu dilakukan agar dalam pengembangan kedepannya aplikasi dapat lebih mudah dimodifikasi dan dikembangkan. Deteksi code smell dalam sebuah aplikasi dapat membantu programmer untuk mengidentifikasi adanya rancangan kode program yang dapat menyulitkan kedepannya untuk dilakukan modifikasi dan pengembangan. Pendeteksian Code Smell pada aplikasi Bank Sampah DLHK Kota Pekanbaru dilakukan karena adanya permintaan kebutuhan untuk perbaikan dan penambahan fitur dari Bank Sampah DLHK Kota Pekanbaru. Permintaan perbaikan dan penambahan fitur pada aplikasi Bank Sampah DLHK Kota Pekanbaru dilakukan berdasarkan hasil evaluasi aplikasi sebelumnya yang dilakukan oleh pihak DLHK Kota Pekanbaru kepada 10 Bank Sampah Unit dan 25 Nasabah. Berdasarkan hasil evaluasi dan uji coba aplikasi, maka perlu dilakukan penyesuaian karena adanya ketidaksinkronisasian proses dengan mekanisme yang sedang berjalan dimasyarakat terhadap fitur pada aplikasi tersebut. Untuk memudahkan proses modifikasi program maka pendeteksian code smell pada aplikasi yang sudah ada perlu dilakukan, agar programmer dapat menjaga kualitas kode program menjadi lebih mudah untuk dikembangkan. Deteksi Code Smell dilakukan dengan menggunakan tool SonarQube. Hasil dari pengukuran dari dua aplikasi Bank Sampah adalah, pada aplikasi Basada berbasis mobile terdapat 126 Code smells dengan estimasi waktu perbaikan sekitar 2 jam 34 menit. Sedangkan pada aplikasi Basada berbasis website terdeteksi 25 Code smells dengan estimasi waktu perbaikan sekitar 25 menit.Kualitas dari kode program akan mempengaruhi kemampuan perangkat lunak untuk dapat mudah dimodifikasi dan dikembangkan serta dipelihara. Code smells merupakan suatu karakteristik dari perangkat lunak yang mengindikasikan permasalahan pada kode dan desain perangkat lunak yang mengakibatkan perangkat lunak sulit untuk dikembangkan dan dilakukan pemeliharaan. Deteksi code smell perlu dilakukan agar dalam pengembangan kedepannya aplikasi dapat lebih mudah dimodifikasi dan dikembangkan. Deteksi code smell dalam sebuah aplikasi dapat membantu programmer untuk mengidentifikasi adanya rancangan kode program yang dapat menyulitkan kedepannya untuk dilakukan modifikasi dan pengembangan. Pendeteksian Code Smell pada aplikasi Bank Sampah DLHK Kota Pekanbaru dilakukan karena adanya permintaan kebutuhan untuk perbaikan dan penambahan fitur dari Bank Sampah DLHK Kota Pekanbaru. Permintaan perbaikan dan penambahan fitur pada aplikasi Bank Sampah DLHK Kota Pekanbaru dilakukan berdasarkan hasil evaluasi aplikasi sebelumnya yang dilakukan oleh pihak DLHK Kota Pekanbaru kepada 10 Bank Sampah Unit dan 25 Nasabah. Berdasarkan hasil evaluasi dan uji coba aplikasi, maka perlu dilakukan penyesuaian karena adanya ketidaksinkronisasian proses dengan mekanisme yang sedang berjalan dimasyarakat terhadap fitur pada aplikasi tersebut. Untuk memudahkan proses modifikasi program maka pendeteksian code smell pada aplikasi yang sudah ada perlu dilakukan, agar programmer dapat menjaga kualitas kode program menjadi lebih mudah untuk dikembangkan. Deteksi Code Smell dilakukan dengan menggunakan tool SonarQube. Hasil dari pengukuran dari dua aplikasi Bank Sampah adalah, pada aplikasi Basada berbasis mobile terdapat 126 Code smells dengan estimasi waktu perbaikan sekitar 2 jam 34 menit. Sedangkan pada aplikasi Basada berbasis website terdeteksi 25 Code smells dengan estimasi waktu perbaikan sekitar 25 menit

Animasi 3D Menggunakan Augmented Reality Sebagai Media Pengenalan Warisan Budaya Provinsi Riau

The city of Riau Province is a historic city that has cultural heritage in the form of old buildings. Tangible culture can be called Malay Intangible Heritage, which is still found today even though it has undergone development from the original, in the form of Gurindam 12, Malay clothes, Malay specialties, customs. Whereas currently tangible heritage such as Malay villages, traditional Malay houses, mosques, surau and others that are full of history and these values have almost disappeared due to modernization and globalization. So because of these problems, another alternative is needed to introduce the cultural heritage of Riau Province. In this study, an augmented reality application was built as a medium to recognize the cultural heritage of Riau Province. The method used is SDLC waterfall where the development is carried out systematically and sequentially. The results of system testing using Black box and Questionnaire show that the functionality is running well. In addition, the results of Content Validity testing on experts obtained an overall score of 95% which indicates that the application is very good. In addition, the pre test and post test also obtained the results of a large difference before and after using the application and it was proven that responders who had used the application became more knowledgeable about the cultural heritage of Riau Province.Kota Provinsi Riau merupakan kota bersejarah yang memiliki warisan budaya berupa bangunan-bangunan tua. Budaya yang berwujud dapat disebut Malay Intangible Heritage, yang masih ditemukan hingga saat ini meskipun telah mengalami perkembangan dari aslinya, berupa Gurindam 12, baju melayu, masakan khas Melayu, adat istiadat. Sedangkan saat ini warisan berwujud seperti perkampungan Melayu, rumah-rumah tradisional Melayu, mesjid, surau dan lainnya yang penuh dengan sejarah dan nilai-nilai ini sudah hampir hilang akibat dari modernisasi dan globalisasi. Sehingga karna permasalahan tersebut dibutuhkan sebuah alternatif lain untuk memperkenalkan warisan budaya Provinsi Riau. Dalam penelitian ini dibangun sebuah aplikasi augmented reality sebagai media untuk mengenal warisan budaya Provinsi Riau. Metode yang digunakan SDLC waterfall dimana pengembangannya dilakukan secara sistematis dan berurutan. Hasil pengujian sistem menggunakan Black box dan Kuesioner menunjukkan bahwa fungsionalitas berjalan dengan baik. Selain itu, hasil dari pengujian Content Validity pada ahli pakar memperoleh skor secara keseluruhan sebesar 95% yang menunjukkan bahwa aplikasi sudah sangat baik. Selain itu pada pengujian pre-test dan post-test juga di dapatkan hasil perbedaan yang besar saat sebelum dan sesudah menggunakan aplikasi dan terbukti responder yang sudah menggunakan aplikasi menjadi lebih paham tentang warisan budaya Provinsi Riau

Analisi Data Eksploratori Kritis untuk Dataset Prediksi Stroke

Stroke is a significant global health concern, requiring an in-depth understanding of the complex factors contributing to its occurrence. Age, body mass index (BMI), and average glucose levels are critical factors in stroke etiology. This study employed exploratory data analysis techniques to investigate the relationships between variables in a stroke prediction dataset. The research methodology included (1) dataset description, (2) data preprocessing, (3) exploratory data analysis, and (4) interpretation. Descriptive statistical analysis provided insights into the dataset's composition and variability, while data preprocessing techniques handled missing values and facilitated feature extraction. Based on exploratory data analysis, significant relationships were found between age, hypertension, heart disease, average glucose levels, and stroke. However, BMI showed a less significant role in stroke. These findings contribute to a better understanding of the factors contributing to stroke risk and may aid in developing more effective prevention strategies.Stroke merupakan perhatian kesehatan global yang signifikan, membutuhkan pemahaman yang mendalam tentang faktor-faktor kompleks yang berkontribusi terhadap terjadinya stroke. Usia, indeks massa tubuh (IMT), dan rata-rata tingkat glukosa telah diidentifikasi sebagai faktor kunci dalam etiologi stroke. Penelitian ini menggunakan teknik analisis data eksploratori untuk mengeksplorasi hubungan antar variabel dalam dataset prediksi stroke. Metodologi penelitian meliputi (1) deskripsi dataset, (2) pra-pemrosesan data, (3) analisis data eksploratori, dan (4) interpretasi. Melalui analisis deskriptif statistik, kami mendapatkan wawasan tentang komposisi dataset dan variabilitasnya, sementara teknik pra-pemrosesan data membantu mengatasi nilai yang hilang dan memfasilitasi ekstraksi fitur. Berdasarkan analisis data eksploratori, kami menemukan hubungan yang signifikan antara usia, hipertensi, penyakit jantung, rata-rata tingkat glukosa, dan stroke. Namun, peran IMT terhadap stroke menunjukkan tingkat signifikansi yang lebih rendah. Temuan ini memberikan kontribusi penting untuk pemahaman tentang faktor-faktor yang berkontribusi terhadap risiko stroke dan dapat membantu dalam pengembangan strategi pencegahan yang lebih efektif

ENHANCING STUDENTS’ LEARNING OUTCOMES IN CLASSICAL CRYPTOGRAPHY THROUGH INTERACTIVE 3D SIMULATIONS

Cryptography is the study of how to transform data or information into a form that is unreadable by others, thus ensuring the security of the data. Based on a questionnaire conducted among students of Politeknik Caltex Riau (PCR) who have studied classical cryptography, the Vigenere Cipher and Affine Cipher were found to be the most difficult algorithms to understand. This research aims to investigate the improvement in students' knowledge of classical cryptography through interactive 3D simulations. The experiment was conducted on 30 PCR students by comparing two learning groups: a control group (using textbooks) and an experimental group (using 3D simulations). The results showed that the average post-test score for the control group was 67.33 point, while the experimental group achieved an average score of 83.33 point. Thus, learning with 3D simulation media can serve as an effective alternative medium, with a confidence level of 95%, to enhance students' understanding of classical cryptography. Meanwhile, the satisfaction level indicates that 86.75% of students are satisfied with learning through interactive 3D simulation media. This indicates that the use of classical cryptography learning media through 3D simulations provides a significant improvement in student learning outcomes.Cryptography is the study of how to transform data or information into a form that is unreadable by others, thus ensuring the security of the data. Based on a questionnaire conducted among students of Politeknik Caltex Riau (PCR) who have studied classical cryptography, the Vigenere Cipher and Affine Cipher were found to be the most difficult algorithms to understand. This research aims to investigate the improvement in students' knowledge of classical cryptography through interactive 3D simulations. The experiment was conducted on 30 PCR students by comparing two learning groups: a control group (using textbooks) and an experimental group (using 3D simulations). The results showed that the average post-test score for the control group was 67.33 point, while the experimental group achieved an average score of 83.33 point. Thus, learning with 3D simulation media can serve as an effective alternative medium, with a confidence level of 95%, to enhance students' understanding of classical cryptography. Meanwhile, the satisfaction level indicates that 86.75% of students are satisfied with learning through interactive 3D simulation media. This indicates that the use of classical cryptography learning media through 3D simulations provides a significant improvement in student learning outcomes

IMPLEMENTASI SISTEM INFORMASI DONASI MINYAK JELANTAH (SIMINAH) BERBASIS DIGITAL DI KOTA DUMAI DENGAN PENDEKATAN LEAN SOFTWARE DEVELOPMENT

Used cooking oil, or waste cooking oil, is the byproduct of repeatedly using cooking oil, which results in the formation of substances harmful to the body. Furthermore, improper waste cooking oil management poses a risk of environmental pollution. To address this issue, PT. Kilang Pertamina Internasional Refinery Unit II Dumai (PT. KPI RU II), through its Corporate Social Responsibility (CSR) program, initiated the "Sedekah Jelantah" program. This initiative involves the CSR division, several sub-districts in Dumai Timur, and the general public, aiming to raise awareness about environmental pollution and promote urban greening in Dumai. To support the program's implementation, a digital system is essential to efficiently manage the donation flow of waste cooking oil from upstream to downstream. Therefore, an integrated web and mobile-based information system, called Sistem Informasi Minyak Jelantah (SiMINAH), was developed using the Lean Software Development (LSD) methodology. Blackbox testing, user acceptance testing (UAT), and usability testing were conducted to ensure the system's quality. The black box testing and UAT results revealed that 100% of the application functions performed well and met stakeholder expectations. The usability test showed 87.3%, indicating that the system is highly feasible and meets user needs. All users provided positive feedback on SiMINAH, noting that it simplifies waste cooking oil donations and enhances management processes for local sub-districts and the Dumai city CSR team.Minyak jelantah adalah minyak yang dihasilkan dari penggunaan minyak goreng yang berulang, sehingga menyebabkan munculnya kandungan zat yang berbahaya bagi tubuh. Selain itu pengelolaan limbah minyak jelantah yang tidak tepat berpotensi mencemari lingkungan sekitar. Mengatasi permasalahan ini, PT. Kilang Pertamina Internasional Refinery Unit II Dumai (PT. KPI RU II) melalui Corporate Social Responsibility (CSR) mengadakan program Sedekah Jelantah. Program yang melibatkan pihak CSR, beberapa kelurahan di Kecamatan Dumai Timur dan masyarakat umum, merupakan sebuah bentuk inisiatif yang bertujuan meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap pencemaran lingkungan sekaligus mendukung penghijauan di kota Dumai. Demi mendukung terlaksananya program ini, diperlukan adanya sebuah sistem digital yang berfungsi untuk mengontrol alur sedekah minyak jelantah dari hulu ke hilir sehingga prosesnya dapat dilakukan dengan baik. Oleh sebab itu, sebuah sistem informasi terintegrasi berbasis web dan mobile bernama Sistem Informasi Minyak Jelantah (SiMINAH) dikembangkan dengan menerapkan metode Lean Software Development (LSD). Pengujian blackbox, user acceptance, dan usability dilakukan untuk memastikan kualitas SiMINAH. Berdasarkan hasil pengujian blackbox dan UAT, diketahui bahwa 100% aplikasi berjalan dengan baik serta sesuai dengan harapan stakeholders. Selain itu, hasil pengujian usability menunjukkan bahwa SiMINAH mencapai nilai 87.3% dari aspek kebergunaan. Nilai ini menunjukkan bahwa sistem berada dalam kategori sangat layak dan memenuhi harapan pengguna. Seluruh pengguna sistem juga memberikan umpan balik yang positif dengan hadirnya SiMINAH yaitu sistem ini mempermudah masyarakat mendonasikan minyak jelantah serta menunjang proses kelola yang lebih baik oleh oleh pihak kelurahan dan CSR kota Duma

ANALISA FORENSIK CYBER ATTACK TERHADAP WEB SECURITY

Teknologi menjadi kebutuhan sehari-hari bagi banyak orang. Penggunaan teknologi yang tidak tepat dapat menimbulkan dampak negatif baik bagi individu maupun organisasi seperti mendapatkan informasi-informasi yang bersifat illegal. Hal ini dapat dilakukan dengan memanfaatkan teknologi komputer sehingga menimbulkan kejahatan siber seperti eksploitasi website dengan serangan cross-site scripting. Untuk mengungkap kasus tersebut dibutuhkan bukti digital untuk membantu dalam mengungkap kasus tindak kejahatan siber seperti disk image yang berisikan file system, file temp (log), dan partisi disk lain didalamnya. Upaya dalam memperoleh dan menganalisis barang bukti digital tersebut dilakukan dengan teknik static forensic dengan menerapkan metode NIST. Teknik static forensic, memperoleh bukti digital dengan melakukan ekstraksi dan analisis setelah terjadi insiden ataupun setelah sistem tidak beroperasi. Penelitian ini menghasilkan artifak-artifak barang bukti digital (evidence) berupa disk image, file access.log yang mencatat seluruh permintaan yang dilakukan pelaku terkait serangan reflected cross-site scripting dan stored cross-site scripting yang tercatat pada log server, dan IP Address pelaku. Sedangkan pada file error.log tidak ada indikasi terjadinya serangan cross-site scripting dan tidak menghasilkan bukti apapun indikasi serangan. Barang bukti tersebut, diolah dan disajikan sebagai laporan hasil investigasi digital forensic untuk memperkuat kasus hukum terhadap pelaku serangan.Technology has become a daily necessity for many people. Improper use of technology can have negative impacts on both individuals and organizations such as obtaining illegal information. This can be done by utilizing computer technology, resulting in cybercrime such as website exploitation with cross-site scripting attacks. To uncover the case, digital evidence is needed to help uncover cybercrime cases through digital forensics such as disk images containing system files, temp files (logs), and other disk partitions. The purpose of this study is to obtain and analyze digital evidence which is carried out using static forensic techniques by applying the NIST method. Static forensic techniques obtain digital evidence by extracting and analyzing it after an incident occurs or after the system is not operating. The results of this study are digital evidence artifacts namely, disk images, access.log files that record all requests made by the perpetrator related to reflected cross-site scripting attacks and stored cross-site scripting recorded on the server log, and the perpetrator's IP Address. While in the error.log file there is no indication of a cross-site scripting attack and does not find any evidence of an attack. The evidence was processed and presented as a digital forensic investigation report to strengthen the legal case against the perpetrators of the attack

Application of Decision Support System for Selection of Residential Criteria using the fuzzy Method in Majene Regency

In this digital era, information technology is growing rapidly so that it is used to market various things, including homes. There is a lot of information technology about houses being marketed, but it takes a long time to collect information and compare one house to another. However, some of the housing marketed no longer prioritizes comfort, but rather cheap or economical prices. Due to the fact that sometimes unclear data is needed to solve problems, the fuzzy method is a decision-making approach that uses standard relationships but applies fuzzy set theory to the database. Decision making regarding the selection of comfortable housing criteria according to consumers is carried out using the fuzzy Tahani model approach. The fuzzy holdi technique uses house data that has been processed to produce output in the form of house data that is recommended for customers.Teknologi informasi sangat berkembang pesat sehingga dimanfaatkan untuk memasarkan berbagai macam hal termasuk rumah. Teknologi informasi mengenai rumah yang dipasarkan sangat banyak, akan tetapi memerlukan waktu yang lama untuk mengumpulkan informasi serta membandingkan antara rumah yang satu dengan yang lainnya. Tetapi dari beberapa perumahan yang dipasarkan tidak lagi mengutamakan kenyamanan melainkan harga yang murah atau ekonomis. Karena fakta bahwa terkadang data yang tidak jelas diperlukan untuk menyelesaikan masalah, metode fuzzy adalah pendekatan pengambilan keputusan yang menggunakan hubungan standar tetapi menerapkan teori himpunan fuzzy ke database. Pengambilan keputusan mengenai pemilihan kriteria hunian yang nyaman sesuai dengan konsumen dilakukan dengan menggunakan pendekatan fuzzy model Tahani. Teknik fuzzy tahani menggunakan data rumah yang telah diolah untuk menghasilkan output berupa data rumah yang direkomendasikan untuk pelanggan

Bahasa Inggris

The Community Health Center Queue Management System is an Android and website-based online queuing system. The purpose of this research is to help Puskesmas Umban Sari who faces difficulty in managing patient queues. The main process handled by the system is registration and data recapitulation. The system has two queuing features that can be activated or not as needed, namely the priority queue and linear queue. The development method in this research is done by using the Rational Unified Process (RUP). The tests carried out are black box testing, usability testing, and performance testing. Based on the outcomes obtained from black box testing, it can be determined that the system is functioning very well. The Usability testing with a total of 50 respondents shows a score of 84%, which means that this system is quite satisfactory and useful for users. Whereas in performance testing, the Load Testing and Stress Testing processes were obtained by 67%, which means that the performance of this system is quite good when given heavy pressure and many users access simultaneously. The system successfully reduced waiting times and improved service efficiency.Sistem Manajemen Antrean Puskesmas yang dibuat merupakan sistem antrean online berbasis android dan website. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membantu Puskesmas Umban Sari yang mengalami kendala dalam mengelola antrian pasien. Proses utama yang ditangani oleh sistem adalah registrasi dan rekapitulasi data. Sistem memiliki dua fitur antrean yang dapat diaktifkan maupun tidak sesuai kebutuhan yaitu antrian prioritas dan antrian linier. Metode pengembangan pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan Rational Unified Process (RUP). Pengujian yang dilakukan adalah pengujian black box, pengujian usability, dan pengujian kinerja. Berdasarkan hasil yang diperoleh dari pengujian black box dapat diketahui bahwa sistem berfungsi dengan sangat baik. Pengujian usability dengan jumlah responden sebanyak 50 orang menunjukkan skor sebesar 84% yang berarti bahwa sistem ini cukup memuaskan dan bermanfaat bagi pengguna. Sedangkan pada pengujian kinerja pada proses Load Testing dan Stress Testing diperoleh skor sebesar 67% yang berarti bahwa kinerja sistem ini cukup baik ketika diberikan tekanan yang berat dan banyak pengguna yang mengakses secara bersamaan

Optimasi Model CNN untuk Identifikasi Jenis Bunga Berdasarkan spektrum Warna

This research takes the form of Flower Species Recognition using Convolutional Neural Network (CNN) to optimize the identification of flower types based on color spectrum. The color spectrum of flowers can vary significantly between species and even within a single species. This can pose a challenge in developing a model capable of identifying flower types with high accuracy amidst a wide spectrum of color variations. Selecting an appropriate CNN architecture and optimizing model hyperparameters to achieve optimal performance is a complex process. Careful exploration of various architectures and optimization techniques is necessary to improve the accuracy of flower type identification. The dataset used is collected from various repository sources, comprising images of flowers captured under different lighting conditions, representing diverse color spectra. In this study, data preprocessing stages include color spectrum normalization, feature extraction, and data augmentation to enhance dataset diversity. The CNN model in this research is optimized through network architecture optimization. Model evaluation is performed using standard performance evaluation metrics such as accuracy, precision, and recall. It is expected that this research will yield a CNN model capable of identifying flower types with good accuracy levels, despite facing a wide range of color spectrum variations. This will facilitate the identification and grouping of flower types based on their visual characteristics..Penelitian ini dalam bentuk Pengenalan jenis bunga menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)untuk mengoptimalkan identifikasi jenis bunga berdasarkan spektrum warna. Spektrum warna bunga dapat bervariasi secara signifikan antar spesies maupun dalam satu spesies. Ini bisa menjadi tantangan dalam pengembangan model yang mampu mengidentifikasi jenis bunga dengan akurasi tinggi di tengah variasi spektrum warna yang luas. Memilih arsitektur CNN yang sesuai dan mengoptimalkan hyperparameter model untuk mencapai kinerja yang optimal adalah proses yang kompleks. Perlu dilakukan eksplorasi yang cermat terhadap berbagai arsitektur dan teknik optimasi untuk meningkatkan akurasi identifikasi jenis bunga. Dataset yang digunakan dikumpulkan dari berbagai sumber repository. dataset yang mencakup gambar-gambar bunga diambil dalam berbagai kondisi pencahayaan yang berbeda, mewakili spektrum warna yang beragam. Pada penelitian ini melalui tahapan  pra-pemrosesan data termasuk normalisasi spektrum warna, ekstraksi fitur, dan augmentasi data untuk meningkatkan keragaman dataset. Model CNN pada penelitian ini   dioptimalkan   melalui optimasi arsitektur jaringan. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik evaluasi kinerja standar seperti akurasi, presisi, dan recall. Dari haril pengujian dataset sebanyak 551 gambar (5 label data) dengan gambar yang distandarisasi untuk ukuran 150 x 150 px dengan iterasi (pouch) sebanyak 50 mendapakan hasil akurasi sebesar 96% dan hasil loss sebesar 0.05%. Dapat diketahui bahwa detail dari suatu gambar yang digunakan dalam penelitian sebagai dataset sangat mempengaruhi nilai akurasi model data. Penentuan epoch dan jumlah convolutional layer sangat mempengaruhi akurasi yang akan didapatkan karena gambar akan melalui pemeriksaan berulang sebanyak jumlah epoch sehingga detail gambar dapat terdeteksi dengan baik. Metode CNN yang terdiri dari proses yang berlapis-lapis menunjukkan bahwa penggunaan model ini pada klasifikasi jenis bunga berdasarkan warna memiliki tingkat akurasi yang baik