bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
PENERAPAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE DALAM SISTEM PERAMALAN PENJUALAN PADA TOKO SERAGAM SEKOLAH AYZAM
Authors: Eka Pradina Ayuni , Vendyansyah Nurlaily , Primaswara Prasetya Renaldi
Published: February 2024

Toko Seragam Sekolah AYZAM merupakan toko seragam sekolah yang berdiri sejak 2019 berada di kecamatan Marangkayu, Kabupaten Kutai Kartanegara, Kalimantan Timur. Sebagai toko yang bergerak di bidang penjualan, toko AYZAM tentunya memerlukan pendataan data sebelumnya untuk melakukan stok barang pada penjualan yang akan datang. Proses pendataan pada toko AYZAM masih jauh dari perkembangan teknologi sekarang yaitu menggunakan rekap data manual sehingga kesulitan melakukan prediksi persediaan barang untuk penjualan berikutnya. Dari permasalahan yang ada, penulis mengembangkan sistem informasi yang dapat melakukan peramalan untuk persediaan barang periode berikutnya dilengkapi dengan sistem yang dapat melakukan rekap data. Sistem tersebut menerapkan Metode Single Moving Average (SMA) sebagai metode peramalan. Setelah didapatkan nilai peramalan, akan dilakukan uji menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) agar diketahui apakah metode ini layak dipakai untuk meramalkan persediaan barang untuk periode masa mendatang. Setelah didapatkan hasil prediksi penjualan, nilai rata-rata MAPE yang diperoleh pada pengujian akurasi pada periode 7 dengan contoh 5 jenis barang adalah 26,068 % yang menunjukkan bahwa metode Single Moving Average yang digunakan pada sistem ini adalah layak (cukup baik).
APLIKASI REKOMENDASI SISWA TERBAIK MENGGUNAKAN METODE ANALITICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
Authors: Habib Asiddiqie Prananda , Orisa Mira , Rudhistiar Deddy
Published: February 2024

Orang tua siswa pada umum pasti menginginkan anaknya berprestasi. Berbagai macam cara dilakukan untuk meningkatkan prestasi anaknya seperti memberikan pendidikan tambahan di luar jam sekolah, memberikan bimbingan belajar di lembaga belajar, dan melakukan belajar tambahan di rumah. Namun dalam menentukan siswa terbaik seringkali terdapat kendala seperti penilaian yang terpengaruhi secara subjektvitas maka sering kali membuat para siswa berfikir bahwa penghargaan siswa terbaik hanya diberikan kepada siswa yang mempunyai komunikasi baik dengan guru sehingga memiliki nilai tambah bagi seorang siswa selain memperoleh prestasi, selain itu juga proses penentuan siswa terbaik masih ditentukan secara manual sehingga tidak efisien,. Tujuan penelitian ini yaitu mendigitalisasi pemilihan siswa terbaik pada sekolah MAN 2 Mataram yaitu dengan cara membangun sebuah aplikasi berbasis komputer yang menghasilkan rekomendasi siswa terbaikdi MAN 2 Mataram Menerapkan pendekatan analytical Hierarchy Process (AHP)..Dengan menggunakan kriteria seperti nilai akademik dan data prestasi.Berdasarkan pengujian metode AHP dapat disimpulkan bahwa metode yang diterapkan pada aplikasi memiliki selisih nilai 0,0001% pada perhitungan manual, serta pada pengujian pengguna bahwa aplikasi rekomendasi siswa terbaik sudah Dapat digunakan pada tiga jenis browser berbeda, termasuk Microsoft Edge. versi 114.0.1823.51, Mozila Firefox dan  Google Chrome versi 114.0.5735.134.Yang dapat Membantu MAN 2 Mataram dalam menentukan rekomendasi siswa terbaik menggunakan metode Analitical Hierarchy Process (AHP) yang berbasis website menggunakan nilai alteranatif tertinggi yang bisa dijadikan rekomendasi siswa terbaik.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING BERBASIS WEB
Authors: Adyatma Nandana Partha Putra , Auliasari Karina , Agus Pranoto Yosep
Published: February 2024

Pengambilan keputusan dalam proses penerimaan karyawan merupakan langkah kritis bagi perusahaan dalam mencari calon yang sesuai dengan kebutuhan dan budaya organisasi. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) telah menjadi alat yang sangat berguna dalam mempermudah proses ini. Salah satu metode yang digunakan dalam SPK untuk penerimaan karyawan adalah metode profile matching. Metode profile matching adalah pendekatan yang membandingkan profil calon karyawan dengan kriteria yang telah ditentukan oleh perusahaan. Dalam metode ini, kriteria-kriteria tersebut dapat mencakup pendidikan, pengalaman kerja, keahlian khusus, serta nilai-nilai dan kepribadian yang sesuai dengan budaya organisasi. Hasil perbandingan ini memberikan peringkat atau skor untuk setiap calon karyawan, yang dapat membantu perusahaan dalam mengidentifikasi calon yang paling cocok untuk posisi yang tersedia. Metode profile matching memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih objektif dan konsisten dalam penerimaan karyawan, mengurangi bias subjektif, dan meningkatkan efisiensi proses seleksi. Dalam perkembangan teknologi sistem SPK dapat membantu perusahaan dalam mengoptimalkan sumber daya manusia yang dimilikinya dan meningkatkan kualitas tenaga kerja. Selain itu, penggunaan teknologi dalam SPK juga memungkinkan perusahaan untuk melacak dan menganalisis data penerimaan karyawan secara lebih akurat dan cepat. Dengan demikian, SPK dengan metode profile matching menjadi salah satu alat penting dalam mengoptimalkan proses penerimaan karyawan dan mencapai kesuksesan jangka panjang bagi perusahaan.
IMPLEMENTASI ALGORITMA MONTE CARLO UNTUK PREDIKSI JUMLAH ANTRIAN CUCI MOBIL DAN MOTOR
Authors: Prasetya Hendra , Hartami Santi Indyah , Primasari Yusniarsi
Published: February 2024

Cuci Steam 77 merupakan perusahaan jasa yang memberikan pelayanan cuci mobil dan motor diwilayah kota blitar. Di layanan jasa ini sering sekali terjadi kehabisan bahan baku karena belum adanya safety stock dan prediksi jumlah antrian kendaraan. Prediksi memberikan banyak manfaat bagi layanan jasa untuk mempermudah pengelolaan bahan baku serta meningkatkan kwalitas layanan jasa.  Kurangnya persediaan bahan baku pada bulan oktober sampai dengan desember tahun 2023 menjadikan layanan jasa sering kewalahan dalam mengontrol dan mengelola persediaan bahan baku sehingga perlu adanya suatu prediksi untuk memecahkan masalah dalam layanan jasa. Oleh karena itu, penelitian ini akan memprediksi jumlah antrian kendaraan dengan algoritma Monte Carlo yang diharap bisa membantu pengelolaan pada layanan jasa. Data yang diolah adalah data jumlah antrian bulan april 2022 sampai maret 2023. Hasil pengolahan data didapatkan bahwa tingkat akurasi prediksi menggunakan metide monte carlo sebesar 97,11 %. Algoritma Monte Carlo bisa digunakan untuk memprediksi antrian kendaraan di cuci steam 77 di bulan berikutnya sehiingga bisa mempermudah dalam pengambilan keputusan.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PENGGUNA GOJEK DAN GRAB PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN RANDOM FOREST
Authors: Melia Melia , Irawan Bambang , Nurdiawan Odi
Published: February 2024

Teknologi informasi dan komunikasi telah berkembang dan mengubah  pola hidup masyarakat secara global. Perkembangan teknologi informasi telah menyebabkan dunia menjadi tanpa batas dan menyebabkan perubahan sosial, budaya, dan pola penegakan hukum yang secara signifikan berlangsung cepat. Alat transportasi juga telah berkembang dengan adanya transportasi online. Transportasi merupakan sarana yang sangat penting dalam mendukung aktifitas atau mobilitas manusia setiap harinya. Banyaknya pengguna jasa transportasi  online yang sudah menjadi kebutuhan, maka perlu melakukan analisis sentimen terhadap pengguna aplikasi transportasi online. Jasa transportasi online tersebut adalah Gojek dan Grab. Media yang digunakan untuk mengambil data merupakan salah satu platform media sosial yaitu Twitter. Masalah ini, mengklasifikasikan pengguna Twitter kedalam respon positif dan negatif melalui aplikasi transportasi online tersebut. Proses pengambilan data dilakukan dengan cara Crawling data Twitter menggunakan Rapid Miner, kemudian dilakukan proses text mining dengan menggunakan algoritma random forest. Berdasarkan studi pustaka, algoritma random forest dapat menghasilkan ketepatan yang tinggi. Menurut hasil analisis, terdapat 132 komentar yang mendapat penilaian positif, sementara 68 komentar dianggap negatif. Berdasarkan eksperimen yang telah dilakukan, algoritma random forest mencapai tingkat akurasi sekitar 76.25%. Algoritma random forest dianggap efektif dalam melakukan klasifikasi sentimen dengan cepat.
TRANSFER LEARNING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR EFFICIENTNET UNTUK IDENTIFIKASI PENYAKIT DAUN CABAI
Authors: Gugus Azhari Mohammad , Ajid Husain Muhammad , Lutfi Moch.
Published: February 2024

Penyakit cabai dapat menghantui petani karena menyebabkan gagalnya hasil produksi panen, Agar mendapatkan hasil panen cabai yang baik hal paling utama dalam masa tanam adalah perawatan yang baik agar tanaman cabai tidak mudah terjangkit oleh serangan hama. hama merupakan penyakit pada tanaman cabai menyebabkan resiko yang cukup besar jika tidak ditanggulani secara cepat dapat merugikan hasil panen dalam budidaya tanaman cabai. Identifikasi penyakit pada tanaman cabai bisa dilihat secara fisik dari daun tanaman. Penelitian ini merujuk pada penelitian sebelumnya mendeteksi penyakit daun dengan  mengimplementasikan algoritma convolutional neural network dengan arsitektur Efficientnet untuk melakukan klasisifikasi  atau identifikasi pada objek daun yang sudah diberi label. Class atau label yang digunakan untuk klasifikasi pada penelitian ini adalah class daun sehat, virus kuning, keriting, dan bercak daun. Hasil akurasi implementasi arsitektur EfficientNet yang diusulkan  adalah 97% dan validasi 100%, loss training 0.1094 dan loss validasi 0.0326. Sedangkan waktu komputasi proses training adalah 5 detik.
PENERAPAN ALGORITMA K – MEANS UNTUK PENGELOMPOKKAN TINDAK KEJAHATAN DI WILAYAH HUKUM POLRES BLITAR KOTA
Authors: Dinanti Nimas , Lestanti Sri , Nur Budiman Saiful
Published: February 2024

Polres Blitar Kota memiliki 9 kecamatan atau desa yang berada di bawah satuan kerjanya. Berdasarkan data registrasi Polri, pada tahun 2022 terdapat peningkatan tindak kejahatan sebanyak 55, 4 % dibanding tahun 2021. Dari beberapa kasus terdapat 3 kasus menonjol disepanjang tahun 2022 yaitu, kasus overdosis miras yang menyebabkan 2 orang meninggal dunia, pengeroyokkan yang dilakukan oleh sejumlah anggota perguruan silat di Kota Blitar, dan kasus pencurian dengan kekerasan yang terjadi di rumah dinas Walikota Blitar pada Desember 2022. Dari permasalahan tersebut, muncullah gagasan untuk menggali informasi dari data tindak pidana yang terjadi di tahun 2021 – 2022 untuk mengelompokkan wilayah yang rawan tindak kejahatan dengan menggunakan metode algoritma K – Means. Hasil penelitian menunjukkan terdapat 76 kelurahan dan desa yang masuk ke dalam kategori tidak rawan yaitu, Kelurahan Tanjungsari, Kelurahan Nglegok, Desa Bangsri, Desa Dayu, Desa Jiwut, dan seterusnya, sedangkan untuk daerah yang masuk kategori rawan berjumlah 19 kelurahan dan desa yaitu, Kelurahan Bendogerit, Kelurahan Gedog, Kelurahan Karangtengah, Kelurahan Klampok, Kelurahan Plosokerep dan seterusnya dan untuk daerah yang masuk kategori sangat rawan berjumlah 2 kelurahan yaitu, Kelurahan Rembang dan Kelurahan Sentul. Dan setelah dilakukan pengecekkan dengan menggunakan Silhouette Coeffisien menghasilkan nilai 0,764175 dimana menunjukkan bahwa hasil klaster kuat atau baik.
PROTOTYPE BOX PENERIMA PAKET OTOMATIS UNTUK MENGAMANKAN PAKET MELALUI BOT TELEGRAM DENGAN MENGGUNAKAN NODEMCU
Authors: Khoirul Marzuqin Achmad , Zainul Abidin Rahmad
Published: February 2024

Sekarang belanja online sudah menjadi kebiasaan bagi sebagian orang untuk memenuhi kebutuhan hidup dan penggunaan jasa pengiriman paket akan meningkat, sehingga terdapat masalah yaitu pembeli tidak berada di tempat saat pengiriman dilakukan dan akibatnya kurir sering kali menempatkan paket di depan pintu rumah yang dapat berdampak pada keamanan paket tersebut. Tujuan utama penelitian ini ialah membuat alat yang mampu mengamankan paket sementara dan mengirim notifikasi ke pembeli melalui bot Telegram dengan menggunakan NodeMCU ESP32 sebagai komponen utama. Cara alat ini bekerja yaitu dengan mendaftarkan nomor resi yang didapatkan dari belanja online kemudian disimpan di dalam database. Saat kurir memindai nomor resi di depan barcode scanner tersebut cocok dengan database, maka motor servo otomatis membuka pintu selama beberapa detik kemudian pintu akan menutup dan solenoid door lock akan mengunci. Notifikasi bahwa paket sudah sampai akan dikirim melalui bot Telegram jika nomor resi benar. Penelitian ini menerapkan metode studi kasus yang digunakan untuk mempelajari sebuah fenomena atau situasi secara mendalam. Hasil dari penelitian yang telah dilakukan yaitu, barcode scanner mampu mendeteksi nomor resi serta motor servo dapat membuka dan menutup pintu otomatis.
PERANCANGAN MEDIA PEMBELAJARAN SENI BUDAYA KELAS X MENGGUNAKAN MIT APP INVENTOR DI MAS TAMAN RAYA BALINGKA
Authors: Khairunnisa Khairunnisa , Derta Sarwo , Darmawati Gusnita , Annas Firdaus
Published: February 2024

Studi ini dilatar belakangi oleh beberapa kasus semacam aktivitas belajar membimbing di MAS Taman Raya Balingka sedang memakai tata cara ceramah dengan pemakaian media berbentuk novel paket, tidak ada novel pegangan mata pelajaran seni budaya buat partisipan ajar disebabkan situasi bibliotek yang kekurangan novel novel pelajaran. Tidak terdapat media pembelajaran berplatform android yang didesain individu oleh pengajar. Selaku pemecahan buat penuhi perlengkapan dalam cara belajar hingga cerpenis menghasilkan suatu perlengkapan pembelajaran Seni Adat memakai Mit App Inventor. Studi ini yakni studi Research and Development( R&D) dengan aturan metode pengembangan Hannafin and Peck dengan tata cara pengembangan, yakni Analisi Keinginan( Needs Assess), Rancangan( Design) dan Pengembangan serta Aplikasi( Develop atau Implement. Hasil dari studi ini berupa media pembelajaran Seni Budaya yang dilahirkan memakai mit app inventor.

Dalam perlengkapan pelatihan yang didapat dicoba eksperimen kesahan produk, eksperimen praktikalitas produk dan percobaab energi untuk produk memakai kuisioner. Hasil pengeteasan produk dari eksperimen kesahan dari 3 ahli dengan nilai 0. 87 patokan valid, eksperimen praktikalitas dari 2 ahli dengan nilai 0. 83 patokan tinggi dan eksperimen efektivitas dari 15 orang ahli memadankan dengan nilai 0. 78 patokan sangat tinggi. Perlengkapan pelatihan Seni Budaya berplatform ponsel pintar berlaku seperti perlengkapan pelatihan sudah aman kevalidan, kepraktisan dan keefektifannya.
APLIKASI PENGARSIPAN SURAT BERBASIS WEBSITE KANTOR BADAN PENDAPATAN DAERAH PROVINSI SULAWESI TENGGARA MENGGUNAKAN METODE WATERFALL
Authors: Nisa Ifayatin Hadijah , Aprilyani.S Lily , Sarita Muh. Ihsan
Published: February 2024

Mengatasi sistem pengarsipan surat yang masih dilakukan secara manual di BAPENDA Sulawesi Tenggara menjadi penting untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional, meningkatkan kecepatan pencarian surat, mengurangi risiko kerusakan atau kehilangan surat, memaksimalkan penggunaan ruang penyimpanan, serta mengurangi dampak negatif terhadap lingkungan. Pengarsipan surat secara manual menghadapi kendala dalam hal waktu dan tenaga yang besar. Proses fisik seperti pencetakan, pengurutan, dan penyimpanan surat dapat memperlambat operasional dan mengurangi produktivitas. Selain itu, pencarian surat yang sudah diarsipkan menjadi sulit dan memakan waktu. Keterbatasan ruang penyimpanan juga dapat menyulitkan perluasan sistem. Penggunaan kertas sebagai media penyimpanan dalam pengarsipan manual berdampak negatif pada lingkungan. Dengan adopsi sistem pengarsipan surat digital, BAPENDA Sulawesi Tenggara dapat meningkatkan kinerja dan pelayanannya. Sistem informasi dan teknologi telah membuktikan peran penting memperbaiki pelayanan publik dan tata kelola pemerintahan Badan Pendapatan Daerah Sulawesi Tenggara. Dengan adopsi sistem pengarsipan surat digital, BAPENDA Sulawesi Tenggara dapat memberikan pelayanan dan meningkatkan kinerja secara optimal kepada masyarakat.
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR
Authors: Waingu Bella Anita , Ariyanto Rangga Andreas , Malo Ngongo Martinus
Published: February 2024

Perkembangan teknologi yang semakin globalisasi, yang dapat digunakan untuk membantu dalam berbagai hal yang dilakukan oleh manusia Penyakit demam berdarah sering disebut virus dengue disebabkan karena gigitan nyamuk Aedes aegepty dan Aedes albopictus yang menjadi penyakit menular yang didindahkan ke orang lain lewat gigitan nyamuk dan penyakit ini sangat berbahaya yang menyebabkan kematian.Sistem pakar digunakan dalam semua bidang yang dimanfaatkan ke sistem komputer untuk bekerja tanpa konsultasi langsung dengan pakar. Pada Masyarakat sering keterlambatan konsultasi dengan dokter yang menangani penyakit demam berdarah karena faktor jarak serta faktor kesibukan dokter sehingga keterlambatan pada pengecekan dan konsultasi penyakit demam berdarah yang diderita oleh pasein oleh karena itu  Pada penelitian ini dibuat sistem pakar untuk membantu user dalam membantu diagnosa penyakit demam berdarah tanpa konsultasi langsung dengan dokter , dengan sistem pakar yang dibuat memberikan informasi untuk  mengatasi gejala penyakit yang dialami serta pengobatannya. Sistem pakar yang dibuat menggunakan metode certainty factor yang berarti metode ini memberikan informasi terkait dengan penyakit menjadi suatu kemungkinan, yaitu terjadi dan tidak terjadi serta tidak tau. Perancangan sistem yang digunakan untuk menjadi gambaran pembuatan sistem pakar terdiri dari diagram konteks dan data flow diagram dan ERD ( Entity Relationship Diagram)
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PERUSAHAAN PERUMDA KOTA KENDARI BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE PROTOTYPE
Authors: Usman Yusril , Ode Yamin Arsy Fadillah Mbota La , Nurhafni Ahmad Syarifah , Adi Saputra Rizal
Published: February 2024

Penelitian ini membahas implementasi metode Prototype dalam desain dan pengembangan "Sistem Informasi Perusahaan Perumda Kota Kendari Berbasis Website." Dalam menghadapi tuntutan era digital yang terus berkembang, perusahaan-perusahaan kini semakin menyadari kebutuhan untuk memanfaatkan teknologi informasi guna meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional mereka. Metode Prototype dipilih karena kemampuannya untuk mempercepat proses pengembangan dan melibatkan pengguna secara aktif pada tahap awal. Melalui studi kasus di Kantor Perumda Kendari, penelitian ini berhasil menunjukkan efektivitas metode tersebut dalam menghasilkan sistem informasi yang responsif terhadap kebutuhan perusahaan. Prototype awal yang dikembangkan memungkinkan pengguna untuk memberikan umpan balik yang berharga, memfasilitasi perubahan, dan penyesuaian sebelum implementasi final. Dalam tahap selanjutnya, setelah desain sistem, dilakukan pengujian menggunakan Black-Box dengan teknik Equivalence-Partitioning guna memastikan operasionalitas optimal. Penelitian ini menekankan pentingnya metode Prototype dalam mengembangkan sistem informasi yang tidak hanya memenuhi kebutuhan perusahaan, tetapi juga melibatkan pengguna secara efektif untuk memastikan keberhasilan implementasi dan penerimaan oleh pengguna akhir.
IMPLEMENTASI DATA MINING ASOSIASI PADA DATA TRANSAKSI ES TEH SOLO JATIBARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH DALAM MENENTUKAN STRATEGI PENJUALAN
Authors: Subaegi Angga , Faqih Ahmad , Anam Khaerul
Published: February 2024

Pesatnya perkembangan di bidang Informatika telah mengubah lanskap bisnis, termasuk strategi penjualan dan pengelolaan stok. Penelitian ini fokus pada analisis pola penjualan produk Es Teh Solo Jatibarang menggunakan algoritma FP-Growth. Data transaksi yang signifikan dari penjualan Es Teh Solo di wilayah Jatibarang menjadi fokus utama. Metode Knowledge Discovery in Database (KDD) diterapkan dengan algoritma FP-Growth pada dataset transaksi Es Teh Solo dari Januari hingga September 2023. Penelitian melibatkan tahapan pengumpulan, pembersihan, transformasi data, dan implementasi algoritma FP-Growth dengan variasi nilai minimal support dan confidence. Penetapan nilai support sebesar 1% dan confidence 50% berhasil menghasilkan 7 aturan asosiasi dengan lift ratio tertinggi. Sebagai contoh, transaksi yang mencakup Es Teh Manis Plastik, Es Teh Lemon Cup, cenderung membeli Es Teh Milo Plastik dengan lift ratio 12.295, support 2,7%, dan confidence 88%. Temuan pola pembelian tersebut memiliki implikasi praktis, termasuk penerapan strategi penjualan seperti bundling produk untuk meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan. Dengan memanfaatkan pola pembelian yang teridentifikasi, analisis stok dan produksi dapat dioptimalkan, meningkatkan efisiensi operasional secara menyeluruh. Hasil ini memberikan kontribusi pada pemahaman pola pembelian konsumen, mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas dalam pengelolaan bisnis ritel.
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA PEMBESARAN JENIS IKAN UNGGULAN DI PROVINSI JAWA BARAT
Authors: Setiadi Dede , Irawan Bambang , Bahtiar Agus
Published: February 2024

Indonesia sebagai negara kepulauan yang besar, memiliki perairan yang lebih luas dibandingkan dengan daratannya. Karena ukuran perairannya yang besar, Indonesia memiliki potensi yang besar dalam produksi budidaya perikanan, terutama untuk meningkatkan pertumbuhan jenis ikan unggulan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode data mining dengan menggunakan algoritma K-Means clustering. Data produksi perikanan tahun 2020 akan digunakan sebagai sumber data untuk penelitian ini. Data diambil berasal dari Open Data Jabar (ODJ). Data mining diterapkan untuk menganalisis data produksi budidaya pembesaran dari masing-masing jenis ikan unggulan di Provinsi Jawa Barat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) yang merupakan salah satu metode yang paling populer dalam data mining. Langkah pertama dalam penelitian ini adalah pengumpulan dan persiapan data, data produksi perikanan budidaya pembesaran akan dikumpulkan dari sumber yang relevan. Dengan menggunakan algoritma K-Means, pengelompokkan produksi perikanan budidaya pembesaran jenis ikan unggulan dapat diidentifikasi. Misalnya, dibagi menjadi 5 cluster, cluster 1 (C1), cluster 2 (C2), cluster 3 (C3), cluster 4 (C4), dan cluster 5 (C5). Hasil penelitian ini yaitu cluster 0: 63 item, cluster 1: 9 item, cluster 2: 64 item, cluster 3: 93 item, cluster 4: 1 item.items. Klaster dengan pertumbuhan ikan sangat cepat berada di cluster 2 yaitu jenis ikan lele, patin, sepat siam, udang krosok, udang windu, udang danau, rumput laut, kepiting bakau sedangkan pertumbuhan ikan yang sangat lambat ada di cluster 1 yaitu jenis ikan tambakan.
IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISIS POLA ASOSIASI PADA DATA PENJUALAN UMKM SIBUCIN_ID
Authors: Hanani Desri , Irawan Bambang , Bahtiar Agus , Tohidi Edi
Published: February 2024

UMKM Sibucin_id, berlokasi di Ciamis, Jawa Barat, fokus pada penjualan camilan seperti Basreng, Kripik Kaca, Cimol, Batagor Kering, dan lain sebagainya. Operasionalnya terbatas pada gudang produksi dan persediaan tanpa toko fisik, penjualan dilakukan secara daring. Dengan hanya menyimpan data transaksi sebagai arsip, perencanaan penjualan kurang dioptimalkan. Penelitian ini menggunakan data transaksi untuk menerapkan analisis pola asosiasi dengan algoritma Apriori guna memberikan saran spesifik dalam mengoptimalkan perencanaan penjualan. Dari pengolahan data dengan menerapkan nilai minimum support 5% dan nilai minimum confidence 10%, hasil analisis mencakup enam aturan asosiasi, seperti salah satu di antaranya adalah  57,91% pembeli Kripik Kaca Kriuk yang juga memilih Basreng Pedas Daun Jeruk. Saran termasuk manajemen stok, bundling produk, promosi, penawaran spesial, peningkatan pelayanan, inovasi produk, dan evaluasi rutin. Penelitian ini diharapkan berkontribusi pada optimalisasi perencanaan penjualan UMKM Sibucin_id serta menjadi dasar untuk penelitian selanjutnya di bidang analisis data penjualan dan pola asosiasi dalam konteks bisnis.
KLASIFIKASI TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN KOPI KENANGAN MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE PADA APLIKASI KOPI KENANGAN
Authors: Fihir Muhammad , Martanto Martanto , Hayati Umi
Published: February 2024

Pesatnya kemajuan dan inovasi dalam pengolahan kopi didukung dengan kebiasaan masyarakat Indonesia dan dunia dalam mengonsumsi kopi sangatlah tinggi, hingga menjadikan negara Indonesia sebagai penghasil kopi terbesar keempat di dunia. PT Bumi Berkah boga melalui produk Kopi Kenangan sebagai kedai kopi lokal non-waralaba menjadi populer di Indonesia bahkan sampai ke Malaysia, hingga menjadi unicorn dengan metode penjualan melalui pemanfaatan teknologi informasi berupa aplikasi digital. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui klasifikasi tingkat kepuasan pelanggan dalam memesan kopi melalui aplikasi Kopi Kenangan. Metode yang digunakaan adalah data mining menggunakan algoritma decision tree untuk menghasilkan aturan-aturan keputusan. Dalam melakukan analisis data dan visualisasi menggunakan software RapidMiner versi 10.3. Hasil penelitian menunjukan tingkat akurasi sebesar 86,96% nilai presisi pada prediksi puas sebesar 90% dan nilai presisi prediksi tidak puas sebesar 66,67%. Nilai presisi prediksi tersebut akan dijadikan referensi dalam memutuskan untuk menggunakan aplikasi Kopi Kenangan dalam memesan kopi atau produk lainya.
OPTIMASI PARAMETER ALGORITMA K-MEANS PADA DATA REKAM MEDIS KLINIK ANANDA MEDIKA RANCAH
Authors: Alfirda Sofyan Zahra , Kurniawan Rudi , Arie Wijaya Yudhistira
Published: February 2024

Data rekam medis merupakan informasi medis terkait identifikasi pasien, penyakit dan riwayat pengobatan. Peningkatan jumlah data rekam medis dari waktu ke waktu menyulitkan identifikasi pola penting yang tersembunyi dalam dataset. Oleh karena itu, diperlukan teknik analisis data yang tepat untuk mengelola data rekam medis secara optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan parameter terbaik yang menghasilkan cluster optimum berdasarkan Davies Bouldin Index (DBI), semakin rendah nilai DBI menunjukan cluster terbaik. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah clustering dengan Algoritma K-Means. Algoritma K-Means diimplementasikan dengan tools Rapidminer versi 10.3. Parameter yang digunakan dalam melakukan eksperimen terhadap nilai DBI adalah parameter Measure Types Numerical Measure. Dengan tiga kali percobaan Numerical Measure yang berbeda yaitu Euclidean Distance, Manhattan Distance, dan Dynamic Time Warping Distance, serta proses iterasi  rmenggunakan parameter Max Optimization dimulai dari 1 hingga 10. Dari hasil eksperimen menunjukan parameter terbaik adalah Measure Types Numerical Measure dengan Manhattan Distance karena menghasilkan nilai DBI terkecil dibandingkan parameter lainnya. Proses iterasi algoritma K-Means berakhir pada iterasi ke-3 karena pada iterasi tersebut diperoleh keanggotaan cluster yang sama dengan iterasi sebelumnya. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma telah mencapai nilai konfiden.
ANALISIS PERFORMA FEATURE SELECTION M5 PRIME, GREEDY, DAN T-TEST PADA REGRESI LINEAR UNTUK PREDIKSI KASUS KEKERASAN ANAK DI JAWA BARAT
Authors: Ramadhan Gilang , Kurniawan Rudi , Suprapti Tati
Published: February 2024

Kekerasan terhadap anak masih menjadi masalah di Indonesia, khususnya di Jawa Barat. Kekerasan ini memberikan trauma mendalam pada anak dan berisiko gangguan mental serta perilaku buruk di masa depan. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi korban kekerasan anak di Jawa Barat dengan Regresi Linear. Regresi Linear dipilih karena mampu menangkap tren data dengan baik. Data sekunder digunakan dari dataset kekerasan terhadap anak berdasarkan tingkat pendidikan di Jawa Barat tahun 2017-2022. Data dikumpulkan dari dinas terkait dan literatur. Hasil pengujian menggunakan Regresi Linear menghasilkan performa baik, ditunjukkan RMSE 2,480 dan MAE 2,123. Performa Regresi Linear cukup baik memodelkan data historis untuk prediksi di masa depan. Model ini dapat dimanfaatkan mendukung kebijakan pencegahan kekerasan terhadap anak di Jawa Barat.
PENGELOMPOKAN DATA FILM PADA NETFLIX MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Authors: Suarna Nana , Hidayah Nurni , Prihartono Willy
Published: February 2024

Dalam era digital yang berkembang sangat pesat, adanya platform streaming telah membuka pintu bagi ribuan film dan serial TV untuk diakses oleh jutaan pelanggan di seluruh dunia. Netflix sebagai salah satu pemimpin dalam industri layanan streaming, telah merevolusi cara kita mengkonsumsi berbagai konten. Permasalahan dalam penelitian ini bahwa persepsi tentang "film terpopuler" dapat bervariasi secara subyektif tergantung pada preferensi individu, kelompok, atau faktor budaya serta pengelolaan data film dilayanan streaming seperti Netflix didalam konteks Informatika. Tujuan penelitian ini untuk mengelompokkan dataset film Netflix menggunakan algoritma K-Means untuk mengidentifikasi pola atau kesamaan antara film-film berdasarkan atribut-atribut tertentu serta mengevaluasi struktur dan jarak antar klaster yang dihasilkan. Analisis data film akan membantu dalam mengidentifikasi tren yang relevan. Metode penelitian ini Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan Algoritma K-Means Clustering menggunakan dataset yang diperoleh dari Kaggle sebagai data acuan. Hasil dari penelitian ini dalam menggunakan metode KDD dan Algoritma K-Means Clustering, menunjukkan 2 cluster yang memiliki nilai rata-rata centroid yang berbeda. Dari kedua cluster tersebut menemukan film-film popularitas dalam dataset film Netflix pada cluster 0 yaitu dengan ciri-ciri ideal rata-rata atribut Hidden Gem Score sebesar 8.034, atribut Runtime sebesar 0.793 dan atribut IMDb Score sebesar 7.148. Dari hasil penelitian tersebut dapat membantu pengguna dalam menemukan film-film yang sesuai dengan minat dan preferensi pengguna.
OPTIMALISASI PARAMETER FEATURE SELECTION PADA PREDIKSI KASUS KEKERASAN DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR
Authors: Yulia Yuli , Kurniawan Rudi , Arie Wijaya Yudhistira
Published: February 2024

Kekerasan kini telah menjadi persoalan sosial utama di Indonesia. Data statistik menunjukkan peningkatan kasus kekerasan yang sangat signifikan di Jawa Barat dalam beberapa tahun terakhir berdasarkan tempat kejadian yang tercatat oleh Dinas Pemberdayaan Perempuan, Perlindungan Anak, dan Keluarga Berencana. Tujuan penelitian ini adalah memprediksi pola kasus kekerasan di Jawa Barat di masa depan dengan menerapkan teknik Data Mining. Peningkatan kasus ini mengindikasi bahwa masalah kekerasan di Jawa Barat belum tertangani dan dicegah secara maksimal. Metode yang digunakan adalah Algoritma Regresi Linear dengan perangkat lunak RapidMiner. Parameter Feature Selection jenis M5 Prime, greedy, T-Test, dan Iterative T-Test dimanfaatkan untuk menghasilkan nilai Root Mean Squared Error (RMSE) yang optimal. Dari hasil penelitian menunjukkan keempat jenis feature selection menghasilkan nilai RMSE sebesar 28,548 +/- 0,000. Hasil dari penelitian ini dijadikan sebagai salah satu strategi bagi pemerintah dalam upaya pencegahan dan penanganan terhadap permasalahan kasus kekerasan di Jawa Barat, serta meminimalisir dan mengantisipasi terjadinya kasus kekerasan masa yang akan datang.
ANALISIS SENTIMEN REVIEW PENGGUNAAN TIKTOK MELALUI PENDEKATAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Authors: Apriliani Nur , Suarna Nana , Prihartono Willy
Published: February 2024

Media sosial merupakan platform digital yang memungkinkan penggunanya berinteraksi dengan orang lain, berbagi konten seperti teks, gambar, video dan audio, serta terlibat dalam berbagai bentuk komunikasi online yang berbeda-beda, salah satu bentuk media sosial adalah TikTok. TikTok merupakan platform media sosial yang semakin populer yang memungkinkan pengguna berbagi video pendek dengan konten berbeda. Dengan pertumbuhan yang pesat tersebut, muncul permasalahan penting terkait pemahaman dan pengelolaan emosi pengguna terhadap konten di TikTok. Tujuan penelitian ini adalah melakukan analisis sentimen terhadap tinjauan penggunaan TikTok dengan menggunakan pendekatan algoritma Naive Bayes. Dalam penelitian ini, kami mengumpulkan data evaluasi dari pengguna TikTok, termasuk peringkat, komentar, dan opini terkait pengalaman pengguna di platform tersebut. Kami menggunakan algoritme Naive Bayes untuk mengklasifikasikan ulasan pengguna TikTok ke dalam dua kategori opini utama: positif dan negatif. Tahapan yang dilakukan meliputi pengolahan data, ekstraksi fitur dan pelatihan model Naive Bayes menggunakan data pelatihan. Hasil klasifikasi penggunaan metode algoritma Naïve Bayes dan ekstraksi fitur dengan TF-IDF menghasilkan nilai akurasi sebesar 80%, precision sebesar 79%, recall sebesar 74% dan F1-Score sebesar 75%.
STRATEGI PROMOSI ONLINE SHOP DI MEDIA SOSIAL MELALUI PENERAPAN DATA MINING DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING
Authors: Aini Nurul , Suarna Nana , Prihartono Willy
Published: February 2024

Penjualan online dan media sosial telah menjadi elemen kunci dalam bisnis modern. Untuk meningkatkan strategi promosi online shop, penerapan teknik data mining dengan metode clustering menjadi solusi. Fokus penelitian ini adalah mengatasi kendala keuntungan dan pertumbuhan pelanggan. Tujuan utama adalah mengungkap pola tersembunyi dalam data pelanggan dan perilaku pengguna di media sosial, mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas untuk merancang strategi promosi yang tepat. Dengan metode clustering, pelanggan online shop dapat dikelompokkan berdasarkan kesamaan, memungkinkan penawaran yang lebih efektif kepada kelompok yang relevan. Data mining memungkinkan analisis mendalam terhadap perilaku pelanggan, termasuk tren pembelian, preferensi produk, dan interaksi media sosial. Identifikasi tren dan pola yang tak terlihat secara manual melalui data mining membantu pengambilan keputusan yang lebih baik, seperti menentukan produk populer atau waktu yang tepat untuk promosi. Hasil penelitian ini diharapkan memberikan wawasan berharga bagi pemilik online shop, memandu mereka dalam merancang strategi promosi yang efektif di media sosial. Dengan penggunaan data mining, bisnis dapat lebih adaptif terhadap perubahan pasar, meningkatkan penjualan, dan mencapai pertumbuhan keseluruhan yang lebih baik.
AUDIT TEKNOLOGI INFORMASI PADA KANTOR PELAYANAN HUKUM DENGAN MENGGUNAKAN COBIT 5.0
Authors: Ishak Riswandi , Jamu Kuryanti Sandra
Published: February 2024

Audit teknologi informasi yang dilakukan pada kantor pelayanan hukum dalam hal ini adalah FNS and Parners sebagai objeknya menggunakan COBIT 5.0 dengan domain DSS03 dan DSS06. Penelitian yang dilakukan adalah penelitian deskriptif dan menggunakan data primer dan data sekunder, dengan menggunakan teknik wawancara dan pengisian kuisioner. Penggunaan COBIT 5.0 dengan domain DSS03 dan DSS06 untuk proses audit pada FNS and Partner setiap tahunnya diharapkan mampu meningkatkan TI nya. Total responden yang mengisi kuisioner adalah sebagai pengguna pelayanan teknologi informasi yang ada di kantor pelayanan hukum sebanyak 10 orang responden. Tingkat kematangan yang didapat untuk DSS03 dan DSS06 berada pada level 2, sedangkan GAP yang terjadi pada DSS03 berada pada angka 1 dan 2 untuk DSS06. Kedepannya untuk pelayanan pada Manage Business Control dan Manage Problem dapat ditingkatkan kembali agar menjadi lebih baik lagi.
ANALISIS SENTIMEN REVIEW PUBLIK PENGGUNA GAME ONLINE PADA PLATFORM STEAM MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Authors: Pangestu Adhi , Tajul Arifin Yoseph , Ade Safitri Rizky
Published: February 2024

Keberadaan pasar industri game termasuk sebagai salah satu pasar yang berpotensi dari ekonomi industri kreatif di Indonesia. Pada tahun 2017 pendapatan industri game tercatat telah mencapai level yang sangat tinggi yakni $880 juta USD. Perkembangan industri game di Indonesia dari awal tahun 2015 dapat dikatakan sangatlah tinggi, dan jangkauan pasar industri game sangat luas. Ada 43,7 juta konsumen game (gamer) aktif di Indonesia, Indonesia menempati urutan ke-16 dunia dalam hal pendapatan game. Oleh karena itu, analisis sentimen dibutuhkan untuk menjadi salah satu cara untuk mengambil keputusan dari sebuah ulasan tanpa perlu membaca ulasan secara keseluruhan, serta menjadikan itu sebagai usaha untuk melakukan riset pasar atas ulasan publik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna di platform Steam menggunakan algoritma Naïve Bayes. Platform gaming seperti Steam menjadi tempat yang populer bagi pengguna untuk berbagi pengalaman dan pendapat mereka tentang game yang dimainkan. Analisis sentimen memberikan wawasan berharga bagi pengembang game dan pihak terkait untuk memahami respons pengguna terhadap produk mereka. Penelitian ini menggunakan data ulasan game dari Kaggle, dengan fokus pada tahun 2021, yang melalui proses filtering seperti case folding, tokenizing, stopwords removal, dan stemming menggunakan RapidMiner. Data kemudian dibagi menjadi data training (1050 examples) dan data testing (494 examples) setelah proses filtering. Algoritma Naïve Bayes diterapkan pada data training untuk membentuk model klasifikasi. Hasil pengujian menunjukkan akurasi 80,97%, recall positif 78,49%, dan recall negatif 86,67%. Presisi untuk prediksi positif mencapai 93,10%, sedangkan presisi untuk prediksi negatif mencapai 63,73%. F1-Score, gabungan dari presisi dan recall, mencapai 84,68%. Hasil akurasi, recall, presisi, dan F1- Score menunjukkan kemampuan model dalam mengidentifikasi sentimen positif dan negatif. Hasil dari penelitian ini adalah, algoritma Naïve Bayes dapat memberikan analisis sentimen yang baik dalam mengklasifikasikan ulasan pengguna di platform Steam. Penelitian ini juga dapat memberikan wawasan berharga bagi pengembang game dan pihak terkait dalam meningkatkan kualitas produk mereka.
STRATEGI EFEKTIF DALAM ESTIMASI BIAYA KONSTRUKSI RUMAH TINGGAL DENGAN APLIKASI HALO RUMAH
Authors: Wibawanto Sunarwadi Hadi Surya , Sugiantara I Putu , Naufal Firnas , Rizqi Afdholy Amar , Rudhistiar Dedy
Published: February 2024

Estimasi biaya yang akurat dalam industri konstruksi memegang peranan vital dalam kelancaran proyek. Jurnal ini mengeksplorasi efektivitas Analisis Harga Satuan Pekerjaan (AHSP) dan peran aplikasi teknologi seperti Halo Rumah dalam memperkirakan biaya konstruksi rumah. AHSP, melalui perhitungan harga satuan untuk setiap pekerjaan atau material, menawarkan estimasi biaya yang terperinci dan mendekati realitas. Hal ini membantu manajer proyek untuk mengalokasikan dana dengan lebih baik serta memitigasi risiko ketidaksesuaian anggaran. Sementara itu, aplikasi Halo Rumah memberikan kemudahan bagi pengguna dalam menentukan luas tanah, ruangan, serta perkiraan biaya proyek rumah. Fitur konsultasi dalam aplikasi ini juga memungkinkan pengguna berinteraksi dengan ahli untuk memperoleh wawasan mendalam seputar perencanaan rumah. Penelitian dilakukan di Institut Teknologi Nasional Malang, dengan metode pengumpulan data harga material dan upah kerja, serta penerapan AHSP untuk menghasilkan Rencana Anggaran Biaya (RAB). Hasilnya menunjukkan bahwa penguasaan AHSP memengaruhi akurasi estimasi biaya, sementara aplikasi Halo Rumah memberikan panduan berharga dalam merencanakan rumah. Penelitian ini menyoroti pentingnya strategi efektif dalam estimasi biaya konstruksi melalui AHSP dan teknologi aplikasi untuk menjawab tuntutan industri konstruksi yang semakin kompleks dan dinamis.
MENGIDENTIFIKASI PERMUKIMAN KUMUH MENJADI KAMPUNG WISATA TRIDI
Authors: Erna Fitria Mandalike Baiq , Mais Atanasius , Levigo Valensius
Published: February 2024

Kampung Tridi merupakan sebutan bagi suatu pemukiman informal di kota Malang yang telah ditata menjadi daerah tujuan wisata. Penyesuaian fungsi dari sekadar kawasan bermukim menjadi kawasan pariwisata akan membawa pada upaya penyesuaian persyaratan sebagai tujuan wisata. Tujuan dari penelitian ini untuk: 1). Mengungkap tentang konsep penataan permukiman informal menjadi daerah tujuan pariwisata, 2). Mengidentifikasi dan mendeskripsikan penerapan konsep penataan permukiman menjadi daerah tujuan wisata berdasarkan komponen pembentuk serta aktivitas wisata yang dilakukan di dalamnya, serta 3). Menilai keberhasilan penataan permukiman informal menjadi daerah tujuan wisata berdasarkan tingkat kunjungan serta dampaknya bagi warga masyarakat. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dan bersifat kualitatif, dengan strategi pengumpulan data dari observasi lapangan dan wawancara, berikut analisis berdasar tinjauan pustaka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsep penataan permukiman diawali melalui pembuatan mural gambar tiga dimensi pada seting fisik permukiman, kemudian dikembangkan dengan penyediaan beberapa sarana dan daya tarik wisata untuk mendukung kegiatan berwisata. Berdasarkan tingkat kunjungan, serta dampak positif secara sosial dan ekonomi yang diterima masyarakat, maka Kampung Tridi dapat dinilai sebagai strategi penataan permukiman informal dengan pendekatan kepariwisataan berbasis masyarakat yang berhasil
KEMISKINAN BERBASIS SUSTAINABLE LIVELIHOOD DI PEDESAAN SEKITAR DESTINASI PARIWISATA SUPER PRIORITAS LABUAN BAJO
Authors: Maksimilianus Gai Ardiyanto , Witjaksono Agung , Sari Sai Silvester , Kurniawati Wulandari Lies , Roslinda Jenahu Gudelia , Levigo Valentinus , Antonius Petrus
Published: February 2024

Data angka kemiskinan, terdapat ketimpangan dalam pelaksanaan strategi dan kebijakan, terutama pada keberlanjutan upaya yang sudah dilakukan untuk penanggulangan kemiskinan. Hal tersebut ditunjukkan dengan kondisi kemiskinan di Kabupaten Manggarai Barat masih tetap tinggi walaupun dengan adanya rencana pembangunan kawasan pariwisata prioritas. Metode pendekatan yang digunakan untuk mencapai tujuan penelitian ini menggunakan pendekatan deduktif.Â  Penelitian ini bertujuan untuk memahami kondisi kemiskinan pada wilayah studi agar dapat menhasilkan tipologi kemiskinan. Sehingga daapat dijadikan dasar dalam penentuan kebijakan penanganan kemiskina di Kabupaten Manggarai Barat. Inflasi yang dialami oleh Masyarakat pedesaan padahal lapangan pekerjaan terbuka lebar dengan adanya sektor pariwisata yang dibuka secara besar besaran, menunjukkan adanya anomali dalam kebijakan penanganan. Angka ekonomi menunjukkan bahwa peningkatan atau penurunan jumlah kemiskinan tidak dapat dijadikan tolak ukur pasti tanpa melihat adanya kesesuaian suatu wilayah dengan konlik sosial dan ekologi pada daerah tersebut. Selain itu faktor spasial dalam menentukan kebijakan penanganan kemiskinan juga penting untuk menilai keberlanjutan dalam penanganan kemiskinan
KAJIAN TINGKAT RISIKO BENCANA TSUNAMI BERDASARKAN POLA PERGERAKAN ORANG DI KECAMATAN KELAPA LIMA â€“ KOTA KUPANG
Authors: Soewarni Ida , Reza Mohammad , Estavania Tse Ingrid , Permatasari Alifvanda , Astuti Pudji
Published: February 2024

Bencana adalah peristiwa yang dapat mengancam dan mengganggu kehidupan dan penghidupan masyarakat yang disebabkan oleh faktor alam maupun non alam yang dapat menimbulkan korban jiwa, kerugian harta benda serta dampak psikologi. Maysrakat yang bertempat tinggal di kawasan pesisir saat ini belum sepenuhnya memahami bahwa tempat mereka tinggal berpotensi terjadi bencana tsunami sewaktu serta kurangnya sosialisasi menyebabkan kurangnya pengetahuan masyarakat tentang kebencanaan yang sebenarnya berpotensi terjadi di lokasi tersebut. Pada tahun 1814, di pesisir Kupang pernah terjadi bencana tsunami sehingga pengkajian terkait tingkat risiko bencana tsunami sangat diperlukan khusunya di Kecamatan Kelapa Lima yang merupakan pusat pelayanan Kota Kupang. Risiko bencana tsunami yang dikaji dalam penelitian ini memiliki keterkaitan dengan pola pergerakan orang sehingga dapat diketahui kawasan terbangun dan tidak terbangun mana saja yang paling berisiko berdasarkan aktivitas masyarakat. Hasil penelitian menunjukan pada pagi hari yang paling berisiko adalah Pasar Oesapa dan permukiman yang berada di pesisir Kelurahan Oesapa. Pada siang hingga malam hari, toko-toko dan restoran yang berada di pesisir Kelurahan Kelapa Lima termasuk kedalam risiko bencana tsunami tinggi. Sedangkan pada kawasan tidak terbangun yang paling berisiko adalah hutan bakau di Kelurahan Oesapa Barat
Ensuring Privacy in Wireless Channels with Physical Layer Security: A Survey of Encryption Strategies
Authors: Revathi S. , Abisri M , Aparna C. , Lidhuna G.
Published: February 2024

This paper reviews various encryption strategies designed to enhance privacy in wireless communication, with a focus on leveraging physical layer security. Exploring techniques that utilize inherent wireless channel features for secure communication, the survey presents the strengths and challenges of each method. The aim is to provide a straightforward overview for researchers, practitioners, and decision-makers, about the evolving landscape of encryption methods in wireless channels for improved privacy. Furthermore, it discusses how these physical layer key generation techniques can be integrated with advanced technologies by providing a suggested model by combining the Machine learning and the Multi authority ciphertext-policy attribute-based encryption (CP-ABE) to ensure privacy in wireless channels.
Anomaly Detection in CCTV Surveillance
Authors: - Shefali Goyal , - Arnav Malhotra , - Nikita Jain , - Karuna Middha
Published: February 2024

CCTV surveillance systems are routinely utilized to maintain the safety and security of public and private locations. However, manually watching surveillance
footage may be tiresome and time-consuming, making it difficult to recognize and respond to possible threats quickly. In this research, we offer a real-time danger detection system for CCTV monitoring that uses deep learning models to identify and categorize degrees of high movement in video frames. Our system is able to continuously monitor surveillance footage in real-time and identify potential threats such as abuse, burglaries, explosions, shootings, fighting, shoplifting, road accidents, arson, robbery, stealing, assault, and vandalism by treating videos as segments and defining anomalous (threatening) and normal (safe) segments. We conducted extensive tests on a huge collection of CCTV video to evaluate the effectiveness of our system and obtained encouraging
findings. Our solution has the potential to greatly increase the efficiency and efficacy of CCTV surveillance, allowing for faster reaction times and improved individual security.
We use multiple instance learning (MIL) to automatically develop a deep anomaly ranking model that predicts high anomaly scores for anomalous video segments by treating normal and anomalous films as bags and video segments as instances. In addition, we apply sparsity and temporal smoothness requirements in the ranking loss function to improve anomaly localization during training. In addition, we present a novel large-scale, first-of-its-kind dataset
comprising 128 hours of video. It comprises of 1900 uncut real-world surveillance movies with 13 actual anomalies such as fights, car accidents, burglary, robbery, and so on, as well as typical activities. This dataset may be used for two different purposes. First, global anomaly detection, which takes into account all abnormalities in one group and all normal activity in another. Secondly, for identifying every one of the thirteen unusual actions. Comparing our experimental results to state-of-the-art methodologies, we find that our MIL method for anomaly detection produces a considerable increase on anomaly detection performance. We provide the findings from many recent deep learning
baselines concerning the identification of aberrant behavior.
These baselines' poor recognition performance indicates how difficult our dataset is, and it also provides additional room for investigation in the future.