Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi "SainTek"
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi "SainTek" Seminar Nasional Sains dan Teknologi (Saintek) merupakan kegiatan seminar akademik rutin setiap semester yang diselenggarakan oleh Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Terbuka (FST UT). Seminar akademik ini terdiri dari sembilan subtema yaitu matematika, statistika, sistem informasi, biologi, agribisnis, teknologi pangan, perencanaan wilayah dan kota, manajemen perikanan, dan studi lingkungan. Sains dan Teknologi menjadi unsur peradaban yang sangat penting untuk mendayagunakan sumber daya yang tersedia dan memiliki peranan sentral dalam melahirkan berbagai inovasi yang bermanfaat bagi kehidupan manusia dan makhluk hidup lainnya. Seminar yang bertujuan untuk meningkatkan suasana akademik bagi mahasiswa dan dosen pada bidang sains dan teknologi memiliki atensi yang tinggi sebagai wadah untuk sharing knowledge, hasil penelitian, maupun diskusi interaktif. Seminar Nasional Saintek diharapkan meningkatkan capaian Indikator Kerja Utama (IKU) Universitas serta akreditasi program studi yang ada di FST UT. Selain itu, kegiatan ini juga diharapkan dapat berkontribusi dalam memecahkan masalah bangsa dalam lingkup makro dan mikro melalui sumbangsih ide, gagasan dan pemikiran yang diperoleh dari hasil kajian yang valid.
Fakultas Sains dan Teknologi - Universitas Terbuka
INTEGRASI AGEN BIOLOGIS DAN TEKNOLOGI DIGITAL DALAM SMART INTEGRATED PEST MANAGEMENT (SMART-IPM)
Sistem Smart Integrated Pest Management (Smart-IPM) menggabungkan agen pengendali biologis dengan teknologi digital modern untuk meningkatkan efektivitas pengendalian hama dan keberlanjutan pertanian. Teknologi seperti sensor IoT, citra drone, deep learning, dan kecerdasan buatan memungkinkan pemantauan real time, deteksi otomatis, serta pengambilan keputusan berbasis data. Sementara itu, agen biologis seperti Bacillus thuringiensis, Trichoderma spp., dan Bee Vectoring Technology (BVT) menunjukkan potensi besar sebagai alternatif ramah lingkungan terhadap pestisida kimia. Hasil tinjauan menunjukkan bahwa Smart-IPM mampu mengurangi penggunaan pestisida hingga 50%, meningkatkan akurasi deteksi hama di atas 82%, dan memberikan keuntungan ekonomi bagi petani, terutama skala kecil. Meskipun demikian, implementasi Smart-IPM masih menghadapi kendala berupa keterbatasan akses teknologi, infrastruktur digital, dan kesenjangan pengetahuan petani. Dukungan kebijakan, penguatan kapasitas pengguna, serta penelitian lanjutan diperlukan untuk memaksimalkan adopsinya pada berbagai agroekosistem.
Copyright (c) 2026 Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi "SainTek" https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
KOMPARASI ALGORITMA XGBOOST DAN RANDOM FOREST DALAM MENGKLASIFIKASIKAN SENTIMEN PENGGUNA IPUSNAS
Perkembangan teknologi digital mendorong perpustakaan untuk menyediakan layanan informasi yang mudah diakses, termasuk melalui aplikasi iPusnas. Banyaknya ulasan pengguna pada Google Play Store mencerminkan beragam pengalaman penggunaan yang perlu dianalisis untuk memahami persepsi masyarakat secara objektif. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa dua algoritma machine learning, yaitu XGBoost dan Random Forest, dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna iPusnas. Sebanyak 10.000 data ulasan dikumpulkan melalui teknik web scraping dan diproses melalui tahapan preprocessing, pelabelan berbasis leksikon, serta transformasi fitur menggunakan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF). Evaluasi model dilakukan dengan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score pada dua skenario pembagian data, yaitu 80:20 dan 90:10. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa XGBoost secara konsisten menunjukkan performa yang lebih baik dibandingkan Random Forest, terutama pada metrik precision, recall, dan F1-score. Selain itu, hasil visualisasi wordcloud menunjukkan bahwa kata “buku”, “baca”, dan “aplikasi” memiliki frekuensi kemunculan tertinggi dalam ulasan pengguna, yang menggambarkan fokus utama pembahasan ulasan terhadap fungsi iPusnas sebagai aplikasi perpustakaan digital.
SISTEM KRIPTOGRAFI SUBSTITUSI-PERMUTASI ATAS ALJABAR MAX-PLUS
Keamanan data menjadi isu penting dalam era digital, sehingga dibutuhkan sistem kriptografi yang kuat namun efisien. Penelitian ini membahas perancangan dan evaluasi sistem kriptografi substitusi-permutasi berbasis aljabar Max-Plus sebagai alternatif pendekatan kriptografi modern yang efisien dan tahan terhadap serangan. Aljabar Max-Plus merupakan struktur semiring tropis dengan operasi utama maksimum (⊕) dan penjumlahan (⊗), yang memungkinkan pembentukan algoritma enkripsi non-linier. Proses enkripsi dilakukan melalui konversi plaintext menjadi blok numerik dan pengolahan menggunakan operasi substitusi-permutasi berbasis matriks kunci dalam ruang Max-Plus, sedangkan dekripsi menggunakan invers dari matriks tersebut. Evaluasi keamanan mencakup analisis frekuensi dan simulasi brute force, sementara efisiensi komputasi diukur dari waktu eksekusi dan penggunaan memori. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem kriptografi berbasis Max-Plus menghasilkan ciphertext yang acak, sulit ditebak, dan tahan terhadap analisis sederhana, dengan efisiensi komputasi yang meningkat secara linier terhadap panjang plaintext. Dengan demikian, sistem substitusi-permutasi atas aljabar Max-Plus berpotensi menjadi pendekatan alternatif yang aman dan efisien dalam pengembangan kriptografi modern.
PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS DALAM KLASTERISASI DATA PENJUALAN PADA TOKO FROZEN FOOD XYZ
Toko Frozen Food XYZ menghadapi permasalahan dalam pengelolaan stok akibat banyaknya variasi produk dan perbedaan pola penjualan antarproduk, yang berpotensi menyebabkan penumpukan stok dan meningkatnya risiko kedaluwarsa. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma K-Means dan K-Medoids dalam melakukan klasterisasi data penjualan guna membantu pengelolaan persediaan secara lebih efektif. Data yang digunakan merupakan data transaksi penjualan periode Januari hingga Maret 2025 sebanyak 16.447 transaksi, yang kemudian diproses melalui tahapan preprocessing meliputi restrukturisasi, agregasi, dan normalisasi data. Variabel yang digunakan dalam klasterisasi adalah Jumlah Terjual dan Frekuensi Penjualan. Penentuan jumlah cluster optimal dilakukan menggunakan Elbow Method dan menghasilkan nilai K = 5 pada kedua algoritma. Kualitas hasil clustering dievaluasi menggunakan Silhouette Coefficient dan Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua algoritma menghasilkan pola klasterisasi yang konsisten, dengan dominasi produk berpenjualan rendah pada cluster terbesar dan hanya sedikit produk yang memiliki performa penjualan tinggi. Nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,669 untuk K-Means dan 0,668 untuk K-Medoids menunjukkan kualitas cluster yang hampir sama, sedangkan nilai DBI sebesar 0,477 pada K-Means dan 0,480 pada K-Medoids menunjukkan bahwa K-Means sedikit lebih unggul dalam pemisahan cluster. Dengan demikian, kedua metode dinilai relevan untuk klasterisasi data penjualan, namun K-Means direkomendasikan sebagai metode yang lebih optimal untuk membantu pengambilan keputusan pengelolaan stok pada Toko Frozen Food XYZ
FAKTOR-FAKTOR PENURUNAN PELAYANAN TERMINAL ANGKUTAN UMUM DI INDONESIA DARI ASPEK SOSIAL BUDAYA
Terminal angkutan umum di Indonesia serasa dalam keadaan mati suri, dimana pelayanannya semakin turun drastis walaupun keberadaannya saat ini dikatakan masih ada, namun bila dilihat lebih mendalam beberapa trayek dan rute angkutan perkotaan dan perdesaan sudah tidak aktif. Hal ini juga berdampak pada pelayanan terminal sebagai simpul angkutan umum. Banyak terminal yang sepi penumpang dan pengunjung, sehingga berpengaruh pada transit angkutan umum yang masuk dan keluar terminal. Disamping hal teknis, banyak faktor yang mempengaruhi penurunan pelayanan terminal, yaitu aspek perilaku sosial budaya di Indonesia yang memunculkan fenomena pungutan liar oleh orang ilegal yang disebut preman. Artikel ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor penurunan pelayanan terminal angkutan umum dari aspek perilaku soslal budaya dari masyarakat. Metode yang digunakan adalah kajian kontekstual dan konseptual berbasis review pustaka dan kajian terdahulu. Penegakan secara tegas penerapan regulasi tentang terminal angkutan umum diperlukan untuk mencegah dampak kerugian bagi penurunan pelayanan terminal angkutan umum. Hasil kajian menunjukkan bahwa penyusunan regulasi yang berhubungan dengan terminal angkutan umum perlu mempertimbangkan semua aspek yang berkaitan termasuk perilaku sosial dan budaya dari suatu masyarakat
ANALISIS TRADE-OFF WAKTU EKSEKUSI DAN PENGGUNAAN MEMORI ALGORITMA PRIM, KRUSKAL, DAN BORŮVKA PADA GRAF TSPLIB
Minimum spanning tree merupakan konsep penting dalam perancangan jaringan berbiaya minimum, dengan algoritma Prim, Kruskal, dan Borůvka sebagai tiga pendekatan klasik yang paling sering digunakan dalam literatur teori graf dan optimasi jaringan. Penelitian ini memfokuskan analisis pada trade-off antara waktu eksekusi dan penggunaan memori ketiga algoritma tersebut pada graf lengkap berbobot yang dibangun dari tiga instance TSPLIB, yaitu pr264, att532, dan rat575, yang direpresentasikan sebagai graf Euclidean dan pseudo-Euclidean berskala menengah. Setiap instance dikonversi menjadi graf tak berarah berbobot dan diproses oleh algoritma Prim, Kruskal, dan Borůvka dalam satu kerangka pemrograman yang seragam, dengan pengukuran waktu eksekusi rata-rata, simpangan baku, koefisien variasi, rata-rata serta puncak penggunaan memori, dan verifikasi bobot MST terhadap nilai referensi. Hasil menunjukkan bahwa pada pr264 dan att532 seluruh algoritma menghasilkan bobot MST identik dan optimal, sedangkan pada rat575 ketiganya menghasilkan bobot sedikit di atas nilai referensi dengan deviasi relatif sama, yang mengindikasikan adanya isu numerik terkait definisi jarak dan pembulatan di TSPLIB. Dari sisi waktu, algoritma Kruskal secara konsisten menjadi algoritma tercepat pada semua dataset dengan TimeRatio = 1, sementara Prim dan Borůvka dapat mencapai lebih dari 20 dan 40 kali lebih lambat pada rat575, sedangkan dari sisi memori, Borůvka selalu menjadi algoritma paling hemat memori dengan MemoryRatio = 1 dan Prim tercatat hingga lebih dari 50 kali lebih boros memori pada dataset terbesar. Temuan ini menegaskan bahwa untuk graf lengkap berbasis TSPLIB, algoritma Kruskal merupakan pilihan utama ketika kecepatan eksekusi menjadi prioritas, algoritma Borůvka sesuai untuk skenario dengan keterbatasan memori atau potensi paralelisasi, sedangkan algoritma Prim lebih tepat diposisikan sebagai baseline klasik untuk pembandingan teoretis dan eksperimen algoritma MST
FORMULASI GRAF DINAMIS UNTUK SISTEM REKOMENDASI BERBASIS GRAF PADA E-COMMERCE
Penelitian Perkembangan e-commerce menuntut sistem rekomendasi yang tidak hanya akurat, tetapi juga transparan dan mudah dijelaskan melalui struktur hubungan antarproduk. Penelitian ini mengkaji integrasi algoritma Apriori dengan representasi graf produk berbobot dan Minimum Spanning Tree (MST) sebagai tahap awal pembentukan peta perjalanan belanja konsumen. Data transaksi ritel yang terdiri atas 930 transaksi dan 10 produk utama dianalisis untuk menghasilkan aturan asosiasi dengan metrik support, confidence, dan lift, yang kemudian diproyeksikan ke dalam graf produk berbobot menggunakan fungsi bobot terbalik terhadap kekuatan asosiasi. Dari graf ini dikonstruksi MST sebagai backbone struktural yang merangkum hubungan antarproduk menjadi pohon terhubung dan bebas siklus dengan total bobot minimum, sehingga lintasan pada pohon dapat diinterpretasikan sebagai rute belanja yang efisien dan koheren. Analisis struktural menunjukkan bahwa MST mampu menjelaskan sebagian besar aturan asosiasi yang bermakna, sekaligus menyediakan dasar konseptual bagi pengembangan varian Minimum Routing Cost Spanning Tree (MRCST) dan Maximum Routing Cost Spanning Tree (MaxRCST) untuk mengendalikan kompromi antara efisiensi rute dan diversifikasi rekomendasi. Temuan ini menegaskan bahwa integrasi metode statistik dan struktural dalam bentuk graf dan pohon berbiaya minimum menyediakan fondasi penting bagi pengembangan sistem rekomendasi berbasis graf yang lebih cerdas, transparan, dan dapat dijelaskan di lingkungan e-commerce digital
ANALISIS SENTIMEN ULASAN PRODUK ELEKTRONIK PADA E-COMMERCE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan produk elektronik pada platform e-commerce Shopee dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Ulasan konsumen memiliki peranan penting dalam memengaruhi keputusan pembelian, terutama pada kategori produk elektronik yang memiliki nilai transaksi tinggi serta jumlah ulasan yang besar. Banyaknya ulasan yang dihasilkan konsumen menimbulkan kesulitan dalam proses penilaian secara manual, sehingga diperlukan sistem klasifikasi sentimen yang mampu bekerja secara otomatis. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 2.107 ulasan produk smartphone yang dikumpulkan melalui proses web scraping pada periode Juni hingga September 2025. Tahapan penelitian mengikuti kerangka kerja CRISP-DM, meliputi pengumpulan data, preprocessing teks (case folding, tokenizing, stopword removal, stemming, dan normalisasi), serta ekstraksi fitur menggunakan metode TF-IDF. Model klasifikasi kemudian dibangun dengan algoritma Multinomial Naïve Bayes untuk mengelompokkan ulasan ke dalam dua kategori sentimen, yaitu positif dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu mengidentifikasi pola kata pada ulasan dan memberikan performa yang lebih baik pada kelas sentimen dengan jumlah data yang lebih besar. Model ini diimplementasikan ke dalam aplikasi web berbasis Flask yang memungkinkan pengguna memasukkan ulasan dan memperoleh hasil klasifikasi secara otomatis. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode Naïve Bayes dapat digunakan untuk analisis sentimen ulasan produk elektronik di e-commerce serta mendukung pengguna dalam memahami kecenderungan opini konsumen
PENERAPAN ALGORITMA K-MEDOIDS UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN BERDASARKAN PERILAKU TRANSAKSIONAL PADA GERAI MAKANAN CEPAT SAJI
Kondisi persaingan yang semakin ketat pada industri makanan cepat saji menuntut setiap gerai untuk memahami perilaku pelanggan secara lebih akurat agar strategi pemasaran dapat dirumuskan dengan tepat sasaran. Meskipun data transaksi tersedia dalam jumlah besar, pemanfaatannya seringkali belum optimal sehingga pola pembelian pelanggan tidak teridentifikasi dengan baik dan menghambat pengambilan keputusan pemasaran. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan segmentasi pelanggan berdasarkan perilaku transaksional dengan menerapkan algoritma K-Medoids sebagai metode pengelompokan. Algoritma K-Medoids digunakan karena mampu membentuk cluster yang stabil melalui pemilihan objek aktual sebagai pusat cluster. Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa 6.386 baris data transaksi yang diambil dari sistem Point of Sale (POS) salah satu gerai makanan cepat saji pada bulan Maret 2025. Proses analisis mencakup pra-pemrosesan data, normalisasi, perhitungan jarak menggunakan Euclidean, serta pembentukan cluster menggunakan algoritma K-Medoids, sementara validitas cluster dievaluasi menggunakan Silhouette Score. Data transaksi yang dianalisis menghasilkan lima kelompok pelanggan dengan karakteristik yang berbeda, yang menggambarkan keragaman pola pembelian pada masing-masing segmen. Setiap cluster merepresentasikan perilaku pembelian yang unik, mulai dari transaksi sangat kecil hingga transaksi bernilai sangat tinggi. Hasil ini menunjukkan bahwa proses clustering berhasil mengungkap perbedaan perilaku pelanggan secara jelas. Kesimpulan penelitian menegaskan bahwa algoritma K-Medoids mampu menghasilkan segmentasi pelanggan yang informatif, relevan, dan dapat digunakan sebagai dasar penyusunan strategi pemasaran yang lebih efektif, seperti promosi terarah pada gerai makanan cepat saji
PENERAPAN MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION DENGAN FUNGSI PEMBOBOT KERNEL BISQUARE PADA TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TIMUR
Pengangguran merupakan permasalahan yang terjadi akibat ketimpangan antara jumlah angkatan kerja dan ketersediaan lapangan kerja. Tingkat pengangguran memiliki karakteristik yang bervariasi antarwilayah karena dipengaruhi oleh kondisi geografis, demografis, dan ekonomi lokal yang berbeda-beda. Hal ini mengindikasikan adanya keterkaitan spasial, sehingga pendekatan regresi global atau Ordinary Least Squares (OLS) dinilai kurang tepat karena mengasumsikan parameter yang sama untuk seluruh lokasi. Penelitian ini bertujuan memodelkan TPT di Provinsi Jawa Timur menggunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR). GWR merupakan salah satu metode yang digunakan untuk memodelkan variabel respon dengan variabel prediktor yang berbasis wilayah atau area. Tahapan analisis meliputi regresi OLS, pengujian asumsi klasik, penentuan bandwidth optimum menggunakan metode Cross Validation (CV), pembentukan matriks pembobot dengan fungsi Bisquare Kernel, hingga estimasi parameter model lokal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GWR lebih efektif dalam menjelaskan variabilitas data dibandingkan OLS, yang ditunjukkan dengan peningkatan nilai koefisien determinasi R2 menjadi 62,52%. Diperoleh model GWR dengan fungsi pembobot bisquare di Kabupaten Pacitan 𝑌̂= - 0.002040 - 0.051676(X1) - 0.000002(X2) + 0.000004(X3) - 0.000092(X4) - 0.207008(X5) - 0.018294(X6). Kesimpulannya, faktor-faktor yang memengaruhi pengangguran di Jawa Timur bersifat lokal dan berbeda pengaruhnya di setiap wilayah
PENERAPAN ALGORITMA DENSITY-BASED SPATIAL CLUSTERING OF APPLICATION WITH NOISE UNTUK ANALISIS MULTIDIMENSI DATA DESTINASI WISATA PROVINSI JAWA TENGAH
Pariwisata merupakan salah satu sektor strategis dalam pembangunan ekonomi Jawa Tengah, namun pemanfaatan data destinasi wisata yang semakin besar jumlahnya dan multidimensi belum sepenuhnya mendukung perencanaan yang merata. Ketimpangan kunjungan dan fasilitas antara destinasi populer dan destinasi yang kurang terekspos menunjukkan perlunya pemetaan klaster berbasis data untuk mendukung kebijakan yang lebih tepat. Penelitian ini bertujuan menganalisis pola pengelompokan 1.103 destinasi wisata di Jawa Tengah menggunakan pendekatan Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) pada pemodelan data multidimensi. Tahapan penelitian meliputi integrasi data, rekayasa fitur menjadi beberapa subfitur dan fitur gabungan, optimasi parameter epsilon dan jumlah titik minimum (MinPts), serta evaluasi klaster dengan beberapa metrik evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa subfitur geografis menjadi model global terbaik dengan nilai evaluasi tinggi dan noise rendah. Pada pemodelan multidimensi, penggabungan fitur dengan penerapan Principal Component Analysis (PCA) menghasilkan lima klaster kualitas baik (Silhouette = 0.704; DBI = 0.866; CHI = 658.889), sedangkan fitur gabungan tanpa reduksi dimensi menunjukkan pemisahan klaster yang lebih lemah (Silhouette = 0.359; DBI = 2.124; CHI = 201.586). Temuan ini menegaskan bahwa algoritma DBSCAN, dengan parameter yang sistematis dan reduksi dimensi, efektif untuk mengungkap struktur kepadatan serta memberikan kerangka segmentasi destinasi yang objektif untuk mendukung kebijakan pemerataan pengembangan pariwisata di Provinsi Jawa Tengah
PERAN MEDIA SOSIAL FACEBOOK DALAM PEMASARAN HASIL PANEN SAYURAN DI DESA SIDOREJO, KECAMATAN PONDOK KELAPA, KABUPATEN BENGKULU TENGAH, PROVINSI BENGKULU
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peran media sosial Facebook dalam pemasaran hasil panen sayuran oleh petani di Desa Sidorejo. Pada era digital, Facebook dimanfaatkan sebagai sarana promosi dan penjualan yang mampu memperluas jangkauan pasar, mempercepat proses transaksi, serta membangun hubungan langsung antara petani dan konsumen. Penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif dengan metode kualitatif dan kuantitatif. Data dikumpulkan dari 10 responden melalui wawancara dan pengisian kuesioner menggunakan Skala Likert. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemanfaatan Facebook meningkatkan efisiensi pemasaran, memungkinkan petani melakukan penjualan secara langsung tanpa perantara, serta menekan biaya promosi. Namun demikian, pemanfaatannya belum optimal karena masih dihadapkan pada kendala keterbatasan jaringan internet, kuota, rendahnya literasi digital, faktor usia petani, serta keterbatasan perangkat. Oleh karena itu, diperlukan pelatihan digital marketing dan dukungan peningkatan akses jaringan internet agar pemanfaatan Facebook dalam pemasaran hasil panen dapat dimanfaatkan maksimal
INOVASI PENGERINGAN SURYA SEBAGAI UPAYA PENGOLAHAN PASCAPANEN BERBASIS ENERGI TERBARUKAN
Salah satu bentuk energi terbarukan yang lebih efisien, dalam pengolahan pascapanen tanaman hortikultura seperti cabai adalah metode pengeringan surya, hal tersebut untuk memperpanjang umur simpan, dan menurunkan kadar air yang ada dalam tanaman cabai. Seiring berkembangnya teknologi inovasi pengeringan surya menjadi salah satu upaya pengeringan yang lebih menguntungkan dibandingkan pengeringan konvensional. Tujuan penelitian ini adalah memaparkan manfaat kolektor surya yang menyerap dan mengonversi energi matahari menjadi energi panas kemudian dialirkan ke dalam ruang pengering. Berbagai inovasi pengeringan surya telah dikembangkan, seperti pengeringan surya tidak langsung dan pengeringan surya dengan model hybrid yang mengombinasikan energi matahari dan biomassa. Inovasi teknologi tersebut dinilai mampu meningkatkan efisiensi pengeringan, menjaga mutu produk hortikultura dan menekan ketergantungan pengeringan pada energi fosil. Metode penelitian yang digunakan melalui studi literatur pada berbagai sumber ilmiah, seperti jurnal, karya ilmiah dan membaca studi pustaka yang relevan dengan penelitian tersebut. Analisis dilakukan secara deskriptif dengan menampilkan contoh-contoh inovasi pengeringan surya yang telah diterapkan dibeberapa wilayah. Implikasi kebijakan dari hasil ini menekankan pentingnya dukungan untuk mendorong, menerapkan dan mengembangkan pengeringan surya. Pentingnya regulasi dan program dukungan untuk menerapkan pengeringan surya adalah mutu produk semakin terjamin dan hasil panen juga meningkat. Dengan penyebaran teknologi pengeringan surya dapat memperkuat keberlanjutan alternatif energi terbarukan untuk pengolahan pascapanen
STRATEGI PENGEMBANGAN EKOWISATA MANGROVE DAN SAMPAN LEPER DENGAN PENDEKATAN HEPTA-HELIX DI KELURAHAN PEKAN ARBA KABUPATEN INDRAGIRI HILIR PROVINSI RIAU
Ekosistem mangrove dan sampan leper merupakan salah satu ciri dari kawasan pesisir Kelurahan Pekan Arba Kabupaten Indragiri Hilir Provinsi Riau. Ekosistem mangrove merupakan habitat bagi berbagai macam makhluk hidup seperti ikan, burung, reptil dan mamalia. Selain itu ekosistem mangrove yang identik dengan perairan dangkal dan berlumpur membentuk aliran-aliran anak sungai di celah-celah vegetasinya. Kondisi ekosistem mangrove ini memicu munculnya pemikiran kreatif dari masyarakat untuk mengembangkan transportasi air yang dapat berjalan di atas air maupun di atas lumpur sehingga muncullah teknologi sampan leper. Ekosistem mangrove dan sampan leper ini menjadi salah satu potensi daya tarik untuk berwisata ke Kelurahan Pekan Arba. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun strategi pengembangan ekowisata mangrove dan sampan leper di Kelurahan Pekan Arba. Metode pengumpulan data pendekatan survei, observasi dan wawancara, sedangkan analisis data menggunakan analisis hepta-helix. Hasil pengamatan dari unsur Hepta-helis didapatkan: 1) Aktor Akademisi: belum adanya riset dan pembinaan dari akademisi, 2) Aktor Pemerintah: sudah adanya dukungan dari UPT KPH Mandah dan Kementrian Lingkungan Hidup, belum adanya program pengembangan ekowisata mangrove dan sampan leper dari Pemerintah Kabupaten Idnr Kagiri Hilir, 3) Aktor Bisnis: Belum adanya produk, barang dan jasa pendukung ekowisata, 4) Aktor Komunitas: Belum adanya kelompok sadar wisata, 5) Aktor Media: masih kurang sorotan media dan promosi media sosial, 6) Aktor Hukum: sudah adanya legalitas lahan, 7) Aktor Religi: Perlunya penerapan nilai islam dalam pengembangan ekowisata. Strategi yang perlu dilakukan adalah: membentuk kelompok sadar wisata, melakukan pendekatan dengan perguruan tinggi, mengembangkan barang dan jasa ekowisata, pengembangkan program kerja pengelolaan ekowisata, dan meningkatkan promosi potensi ekowisata
ANALISIS KASUS DUGAAN PEMALSUAN PUPUK MELALUI PEMERIKSAAN LABORATORIS KRIMINALISTIK
Pemalsuan pupuk berpotensi menurunkan produktivitas pertanian, merusak kualitas tanah, serta menimbulkan risiko kesehatan akibat kontaminasi logam berat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kasus dugaan pemalsuan pupuk menggunakan pendekatan biologi forensik. Empat sampel dianalisis, yaitu pupuk Mahkota dan CIRP (Christmas Island Rock Phosphate) dalam bentuk asli dan diduga palsu. Penelitian ini dilaksanakan pada Juni – Agustus 2025 di Bidang Laboratorium Forensik (Bidlabfor) Polda Riau. Metode analisis meliputi karakterisasi fisik, uji logam berat berbasis testkit, Thermogravimetric Analysis (TGA-801), dan Gas Chromatography–Mass Spectrometry (GC-MS). Hasil observasi fisik menunjukkan perbedaan warna dan tekstur antara pupuk asli dan palsu. Uji testkit mengungkapkan kadar timbal (Pb) yang lebih tinggi pada pupuk palsu (10–15 ppm) dibandingkan sampel asli (5 ppm), sementara arsenik (As) terdeteksi sebesar 0,01 ppm pada seluruh sampel dan merkuri (Hg) tidak terdeteksi. Analisis TGA-801 menunjukkan kadar air pupuk palsu sangat rendah dibandingkan pupuk asli, yang berdampak pada kelarutan dan efektivitas pupuk. Hasil GC-MS mengidentifikasi urea sebagai komponen utama dari seluruh sampel, namun pupuk palsu menunjukkan keberadaan senyawa asing seperti cyclobarbital, heliomethylamine, dan W-18 yang tidak ditemukan pada pupuk asli. Hasil keseluruhan membuktikan bahwa sampel pupuk yang diuji telah mengalami pemalsuan dan tidak identik dengan pupuk asli. Kombinasi metode analisis forensik terbukti efektif dalam mengidentifikasi pemalsuan pupuk serta memberikan dukungan ilmiah bagi penegakan hukum dan perlindungan petani
SIMULASI MODEL SEIR UNTUK PENGARUH POLA ASUH IBU TERHADAP RISIKO STUNTING DI DESA XYZ
Stunting merupakan isu kesehatan masyarakat yang masih menjadi tantangan krusial, khususnya bagi balita di wilayah pedesaan. Tujuan utama dari penelitian ini adalah mengembangkan model matematika dinamis berbasis SEIR untuk memvisualisasikan pengaruh pola asuh ibu terhadap risiko stunting pada balita di Desa XYZ. Parameter model ditentukan berdasarkan data sekunder dari Puskesmas Pembantu Desa XYZ bulan Oktober 2025. Metode penelitian meliputi pengembangan model, visualisasi melalui diagram alir, analisis kestabilan (titik ekuilibrium), serta simulasi numerik dengan program R melalui bantuan paket deSolve, tidyr, dan ggplot2. Empat skenario intervensi pola asuh disimulasikan secara numerik untuk menilai kecenderungan peningkatan atau penurunan jumlah balita stunting. Hasil simulasi menunjukkan bahwa kondisi pola asuh aktual belum efektif untuk menekan kasus stunting karena hasil simulasi meningkat dari 43 balita menjadi sekitar 58 balita dalam 50 bulan. Meskipun peningkatan laju pemulihan memberikan perbaikan bertahap, skenario terbaik hanya menurunkan jumlah stunting menjadi sekitar 44 balita, masih jauh dari target pemerintah yakni 14% atau sekitar 26 balita. Temuan ini menegaskan bahwa perbaikan pola asuh saja belum memadai. Oleh karena itu, diperlukan intervensi tambahan penurunan parameter yang merepresentasikan penularan secara tidak langsung akibat praktik pengasuhan dan lingkungan yang kurang optimal.
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENYAKIT PNEUMONIA PADA BALITA DI INDONESIA MENGGUNAKAN REGRESI SPASIAL
Penyakit pneumonia merupakan penyebab utama kematian anak dalam setiap wilayah dan menjadi penyebab kematian kedua setelah diare. Penyakit pneumonia merupakan penyakit yang dapat menular melalui virus, bakteri, dan jamur. Penularan penyakit pneumonia seperti virus diduga menyebar dari satu lokasi ke lokasi lainnya yang berdekatan sehingga kemungkinan untuk kedekatan lokasi mempengaruhi jumlah kasus penyakit pneumonia. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk model regresi spasial, mengetahui faktor yang paling dominan mempengaruhi penyakit pneumonia, dan mengetahui efek spasial kasus penyakit pneumonia di Indonesia. Jenis penelitian ini adalah penelitian terapan. Jenis data yang digunakan adalah data sekunder. Pada penelitian ini yang menjadi variabel terikatnya (Y) yaitu data persentase kasus penyakit pneumonia pada balita di Indonesia dan variabel bebasnya (X) terdiri dari data persentase bayi berat badan lahir rendah, persentase kepadatan penduduk, persentase balita gizi buruk, persentase balita yang mendapat vitamin A, persentase balita yang mendapatkan imunisasi lengkap, dan persentase balita yang mendapatkan ASI ekslusif. Analisis yang digunakan yaitu analisis Regresi Spasial menggunakan pendekatan area yaitu model Spatial Autoregressive Model (SAR). Hasil penelitian ini menunjukkan faktor-faktor dominan yang mempengaruhi kasus penyakit pneumonia pada balita di Indonesia adalah bayi berat badan lahir rendah (𝑋1), balita yang mendapat gizi buruk (𝑋3), dan balita yang mendapatkan ASI ekslusif (𝑋6).
PEMODELAN KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA BARAT TAHUN 2024 MENGGUNAKAN REGRESI RIDGE DAN LASSO
Kemiskinan di Provinsi Jawa Barat merupakan isu strategis yang memerlukan pendekatan analisis yang tepat, terutama karena banyaknya variabel sosial-ekonomi yang saling berkorelasi. Penelitian ini bertujuan memodelkan faktor-faktor yang memengaruhi tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Barat tahun 2024 dengan membandingkan regresi linear berganda, regresi Ridge, dan regresi LASSO. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari publikasi Badan Pusat Statistik yang mencakup 27 kabupaten/kota dengan sepuluh variabel sosial ekonomi sebagai prediktor. Hasil regresi linear menunjukkan bahwa beberapa variabel tidak signifikan karena pengaruh multikolinearitas. Nilai VIF mengonfirmasi bahwa variabel rata-rata lama sekolah dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) memiliki multikolinearitas tinggi. Untuk mengatasi hal tersebut, diterapkan regresi penalized. Regresi Ridge mampu menstabilkan koefisien tetapi tidak melakukan seleksi variabel, sedangkan LASSO menghasilkan performa terbaik dengan nilai MSE terendah serta menyeleksi empat variabel utama. Tahap Post-Selection OLS menunjukkan bahwa kepadatan penduduk merupakan variabel yang paling konsisten signifikan dan memiliki pengaruh positif terhadap tingkat kemiskinan. Temuan ini menegaskan bahwa wilayah dengan penduduk padat memiliki kerentanan lebih tinggi terhadap kemiskinan akibat tekanan fasilitas dasar, persaingan pekerjaan, dan keterbatasan layanan publik. Hasil penelitian ini diharapkan menjadi dasar bagi penyusunan kebijakan penanggulangan kemiskinan berbasis wilayah di Provinsi Jawa Barat
PERBANDINGAN METODE FUZZY C-MEANS DAN K-MEDOIDS DALAM PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH BERDASARKAN POTENSI KOMODITAS UNGGULAN PERTANIAN
Indonesia sebagai negara dengan populasi besar, tingginya konsumsi bahan pokok menjadikan ketahanan pangan nasional sangat vital. Dalam konteks ini, Jawa Tengah memegang peran strategis sebagai salah satu kontributor produksi komoditas unggulan pertanian. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja antara metode Fuzzy C-Means (FCM) dan K-Medoids dalam melakukan pengelompokan 35 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah berdasarkan variabel produksi padi, buah, sayuran, telur, dan susu ke dalam beberapa kategori mulai dari produksi tinggi hingga rendah. Selain implementasi kedua algoritma tersebut, penelitian ini akan menyajikan pendekatan yang kuat dalam menentukan jumlah cluster 𝑘 optimal dengan menggunakan metode Elbow yang kemudian divalidasi oleh Silhouette Index. Hasil analisis menunjukkan bahwa FCM memberikan kualitas pengelompokan terbaik, dengan Silhouette Score tertinggi (0,3848), dan menghasilkan tiga kelompok wilayah yang merepresentasikan pola produksi yang berbeda secara signifikan. Temuan ini menegaskan adanya spesialisasi komoditas antarwilayah serta menyediakan gambaran yang lebih jelas untuk perencanaan ketahanan pangan daerah
PERBANDINGAN KLASTER HIERARKI DAN K-MEANS DALAM MENGELOMPOKKAN TENAGA KESEHATAN BERDASARKAN RUMAH SAKIT DI KABUPATEN BOJONEGORO TAHUN 2024
Rumah sakit adalah institusi yang menyediakan perawatan rawat inap bagi orang sakit. Di Bojonegoro, pelayanan rumah sakit dinilai cukup baik. Namun, kekurangan tenaga perawat sering membuat keluarga pasien diminta membantu perawatan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokan rumah sakit di Kabupaten Bojonegoro berdasarkan jumlah tenaga kesehatan pada tahun 2024 serta membandingkan performa dua metode analisis klaster, yaitu Hierarchical Clustering (Ward.D2) dan K-Means Clustering. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari Satu Data Bojonegoro, mencakup 11 rumah sakit dengan 14 kategori profesi tenaga kesehatan. Setiap variabel memiliki skala dan rentang yang berbeda, sehingga dilakukan standardisasi menggunakan Z-score sebelum proses klasterisasi. Hierarchical Clustering menghasilkan tiga klaster yang berbeda, yaitu klaster rumah sakit berkapasitas SDM rendah hingga menengah, kapasitas menengah, dan kapasitas tinggi. Pemotongan dendrogram pada k = 3 didukung oleh struktur jarak antar klaster yang signifikan. Metode K-Means juga menunjukkan hasil optimal pada k = 3 berdasarkan Elbow Method. Pola pengelompokan keduanya menunjukkan konsistensi tinggi dengan mayoritas rumah sakit berada pada klaster SDM rendah hingga menengah, sementara RSUD Dr. R. Sosodoro Djatikoesoemo secara konsisten membentuk klaster tersendiri karena kapasitas tenaga kesehatan yang jauh lebih besar daripada rumah sakit lainnya. Evaluasi menggunakan Silhouette Score menunjukkan nilai identik antara kedua metode (0,3451), yang mengindikasikan kualitas klaster yang cukup baik dan struktur pemisahan yang stabil. Temuan penelitian ini dapat berkontribusi dalam penyusunan kebijakan pemerataan tenaga kesehatan, perencanaan kapasitas layanan, serta evaluasi kesiapan sumber daya manusia pada fasilitas kesehatan di tingkat daerah
MODEL REGRESI ROBUT UNTUK PEMODELAN IPM DI JAWA BARAT DENGAN ESTIMASI METHOD OF MOMENT
Analisis regresi digunakan untuk melihat hubungan antara variabel independen dan dependen dengan Metode kuadrat terkecil (MKT) sebagai penaksiran parameter. Beberapa kasus data kemungkinan memiliki pencilan (outlier), sebagai alternatif maka dapat menggunakan model regresi robust dengan estimasi Method of Moment (MM). Estimasi MM memiliki nilai breakdown point 50%. Pada penelitian ini penerapan regresi robust untuk pemodelan nilai IPM di Jawa Barat. Sebagai awalan IPM dimodelkan dengan menggunakan regresi linear sederhana, dan dilakukan uji asumsi. Hasil uji asums normalitas, menunjukkan bahwa data tidak normal dan terdapat beberapa pencilan. Prediksi IPM di Jawa Barat dimodelkan ulang dengan menggunakan regresi robust menghasilkan nilai R-Squared yang tinggi yaitu 99,98%. Seluruh variabel prediktor yang digunakan berpengaruh positif terhadap IPM yaitu Harapan Lama Sekolah (X1), Rata Lama Sekolah (X2), Angka Harapan Hidup (X3) dan Pendaparan per Kapira riil (X4)
ANALISIS SENTIMEN PADA PENILAIAN APLIKASI WONDR BY BNI MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER (
Perkembangan teknologi digital yang pesat sangat membantu berbagai aspek kehidupan, termasuk bidang keuangan. Indsutri perbankan di Indonesia terus berinovasi dalam meningkatkan digitalisasi layanan, salah satunya dengan menciptakan aplikasi mobile banking. PT Bank Negara Indonesia (BNI) mempunyai aplikasi mobile banking kedua bernama wondr by BNI. Setelah dilakukannya pembaruan aplikasi wondr by BNI ini memiliki banyak kemajuan yang lebih baik ditandai dengan meningkatnya rating yang awal mula dirilisnya 3,4 menjadi 4,8 sehingga mendorong munculnya berbagai pendapat atau persepsi pengguna terhadap fitur aplikasi wondr by bni setelah diperbarui. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan klasifikasi sentimen pengguna aplikasi wondr by BNI menggunakan Support Vector Machine(SVM) dan Naïve Bayes Classifier(NBC). Data yang digunakan adalah komentar pengguna di Google Play Store yang di-scrape dalam periode 22 Mei 2025 sampai 13 November 2025. Dengan teknik text mining, analisis sentimen dilakukan menggunakan pembobotan kata TF-IDF dilanjutkan metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes Classifier. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi menggunakan NBC lebih tinggi yaitu 78% dibandingkan menggunakan SVM yaitu sebesar 73%. Evaluasi performa menunjukkan bahwa kedua model memiliki kemampuan yang baik dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negative, tetapi kesulitan dalam mengenali sentimen netral ditunjukkan dengan F1-score yang rendah sebesar 0,47 pada SVM dan 0,43 pada NBC. Hasil penelitian ini dapat membantu BNI dalam meningkatkan kualitas aplikasi dan meningkatkan kepuasan nasabah
PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI SPASIAL DI PROVINSI SUMATERA UTARA TAHUN 2024
Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan faktor-faktor yang memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) pada tingkat kabupaten di Provinsi Sumatera Utara tahun 2024 serta menilai adanya keterkaitan spasial antarwilayah. Hasil regresi OLS menunjukkan bahwa model mampu menjelaskan 83,39% variasi IPM, meskipun hanya variabel rata-rata lama sekolah (p = 0,0075) dan pengeluaran riil per kapita (p = 0,00041) yang signifikan. Uji Moran’s I mengonfirmasi adanya autokorelasi spasial positif pada seluruh variabel, dengan nilai tertinggi pada IPM (0,892). Uji Lagrange Multiplier menunjukkan bahwa dependensi spasial muncul pada sisi lag, sehingga model yang paling sesuai adalah Spatial Autoregressive Model (SAR). Pemilihan model berdasarkan AIC menunjukkan bahwa SAR merupakan model terbaik dengan nilai AIC = –22,9335. Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa pembangunan manusia di Sumatera Utara dipengaruhi oleh faktor pendidikan, kesehatan, dan ekonomi, serta dipengaruhi oleh keterkaitan spasial antarwilayah, sehingga pendekatan spasial memberikan gambaran yang lebih akurat terhadap dinamika IPM
PENERAPAN METODE K-MEANS DAN AVERAGE LINKAGE UNTUK PENGELOMPOKAN PEMINAT PROGRAM STUDI EKSAKTA DI PERGURUAN TINGGI NEGERI BARU PADA SBMPTN 2022
Pendirian Perguruan Tinggi Negeri (PTN) baru di wilayah pemekaran berperan penting dalam pemerataan akses pendidikan tinggi, sehingga analisis terhadap pola peminat program studi eksakta menjadi langkah strategis untuk memahami perkembangan PTN tersebut. Penelitian ini menggunakan analisis klaster dengan memetakan daya tampung dan jumlah peminat prodi eksakta di PTN baru pada SBMPTN 2022 menggunakan dua metode klasterisasi, yaitu K-Means dan Average Linkage. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode Average Linkage membagi data menjadi dua klaster, dengan klaster pertama berisi lima prodi dari dua PTN, sedangkan klaster kedua mencakup sebagian besar prodi lainnya. Metode K-Means juga menghasilkan dua klaster dengan komposisi berbeda, yaitu 230 prodi pada klaster pertama dan 40 prodi pada klaster kedua. Berdasarkan nilai silhouette coefficient, yaitu 0,6207 untuk Average Linkage dan 0,6776 untuk K-Means, kedua metode menunjukkan struktur klaster yang baik, namun K-Means memberikan hasil yang lebih optimal. Temuan ini memberikan gambaran komprehensif mengenai distribusi minat calon mahasiswa terhadap prodi eksakta di PTN baru dan dapat digunakan sebagai dasar perencanaan daya tampung yang lebih efektif
Dinamika pasar keuangan global yang terus bergeser menantang peran tradisional aset safe-haven seperti emas, terutama di tengah gejolak volatilitasnya baru-baru ini. Fenomena ini membuka ruang bagi aset alternatif seperti mata uang kripto untuk ditinjau kembali perannya. Penelitian ini bertujuan untuk mendefinisikan ulang dan memodelkan dinamika safe-haven pada empat aset kripto teratas sebagai respons terhadap guncangan harga emas yang sering terjadi belakangan ini. Dengan menggunakan pendekatan dualistik, penelitian ini membandingkan kemampuan pemodelan dari model ekonometrika konvensional, yaitu Glosten–Jagannathan–Runkle Generelized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity atau disingkat menjadi GJR-GARCH yang mampu menangkap respons asimetris terhadap guncangan positif maupun negatif dengan arsitektur deep learning Long Short-Term Memory (LSTM) yang unggul dalam mengidentifikasi pola non-linear dan dependensi jangka panjang. Data yang digunakan adalah data harian berfrekuensi tinggi hingga periode terkini yang diambil dari yahoo finance. Penelitian ini menguji hipotesis peralihan tindakan investor menuju kripto sebagai "safe-haven spekulatif" melalui analisis guncangan harga emas terhadap empat asset kripto teratas saat ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata performa dari model hybrid GJR-GARCH-LSTM mencapai akurasi superior (95%) dalam memprediksi regime transition volatility, serta mengungkapkan kategori baru "Safe-Haven Spekulatif" karena asset kripto menunjukkan return positif signifikan (1.27%-15.10%) dengan volatilitas yang meningkat saat terjadi gold shock. Secara empiris, temuan ini mengkonfirmasi transmisi guncangan melalui tiga channel temporal berbeda (1-4 jam contagion sentiment, 10-15 jam rebalancing institusional, 16-24 jam amplifikasi algoritmik),memberikan bukti bahwa aset kripto lebih cocok sebagai strategi instrument spekulasi berbasis rezim daripada diversifier strategis jangka panjang dalam portofolio modern
PENERAPAN MODEL COPULA UNTUK MENGUKUR DEPENDENSI NON-LINEAR ANTARA PASAR SAHAM GLOBAL, CRYPTOCURRENCY, DAN KOMODITAS DALAM KONDISI EKSTREM
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis keterkaitan ekstrem antara aset Bitcoin, Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), Indeks Standard & Poor 500 (S&P 500), dan harga Emas menggunakan pendekatan copula, dengan tujuan untuk memahami struktur dependensi non-linear yang tidak terdeteksi melalui korelasi klasik. Data yang digunakan merupakan harga harian dari keempat aset selama periode September 2014 hingga Oktober 2025, sejumlah 2616 observasi. Analisis dimulai dengan statistik deskriptif, dilanjutkan dengan pemodelan GJR-GARCH, ekstraksi residual dan trnsformasi menjadi distribusi Uniform (0,1), kemudian melakukan pemodelan copula. Hasil estimasi copula menunjukkan bahwa model yang paling telat untuk hubungan dependen non-linear keempat aset tersebut adalah D-Vine copula dengan famili Gaussian, t-copula, Gumbel, Clayton,dan Frank. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai tail dependence relatif kecil, mengindikasikan keterkaitan ekstrem antar aset yang rendah. Selain itu, tidak terbentuknya dependensi signifikan pada Tree kedua dan Tree ketiga mengimplikasikan bahwa struktur D-Vine yang dihasilkan bersifat parsimonious dan efisien, selaras dengan prinsip pemodelan statistik yang mengutamakan kesederhanaan tanpa mengorbankan akurasi. Temuan ini memberikan implikasi penting bagi pengelolaan risiko portofolio dan strategi diversifikasi antara aset kripto dan pasar saham domestik
PERAMALAN BIAYA IMPOR MESIN DAN PERALATAN MEKANIK DARI CHINA MELALUI PELABUHAN TANJUNG PERAK MENGGUNAKAN HOLT-WINTERS DAN MODEL PROPHET
Indonesia menunjukkan daya tarik pasar yang kuat, terutama untuk impor komoditas utama dari China seperti mesin dan peralatan mekanik, nilainya naik 17.47% pada tahun 2024. Fluktuasi data impor yang tidak menentu melalui jalur utama perdagangan Jawa Timur, Pelabuhan Tanjung Perak, menghadirkan tantangan perencanaan strategis. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja peramalan Model Holt-Winters dan Model Prophet dalam meramalkan biaya impor sektor terpilih tersebut. Analisis data dilakukan dengan optimalisasi parameter kedua model, diikuti dengan validasi struktural menggunakan Time Series Cross Validation (TSCV) dan uji Ljung-Box. Hasil kemudian dievaluasi akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) lalu dibandingkan. Hasil menunjukkan bahwa Model Prophet unggul dalam keakuratan dengan MAPE 6.56%, dibandingkan dengan Model Holt-Winters dengan MAPE 12.29% pada data uji. Memberikan kesimpulan bahwa Model Prophet dengan optimasi hiperparameter dan variabel eksogen mampu menangkap tren dan musiman yang kompleks, sehingga model prophet menjadi metode peramalan paling optimal dan direkomendasikan untuk proyeksi biaya impor sektor terpilih ini di masa mendatang
ANALISIS KOMPARATIF KLASIFIKASI SENTIMEN KONSUMEN TERHADAP PENAMBAHAN ACAR BAWANG PADA MENU STEAK DI RESTORAN GANDY STEAK JALAN BUMI JAKARTA SELATAN
Kemajuan teknologi informasi telah mendorong perubahan perilaku konsumen dalam memberikan penilaian terhadap produk dan layanan melalui ulasan daring. Salah satu bentuk inovasi yang menjadi sorotan di industri kuliner adalah penambahan acar bawang pada menu steak di restoran Gandy Steak, yang dinilai mampu meningkatkan cita rasa sekaligus menjadi daya tarik unik bagi pengunjung. Namun, persepsi konsumen terhadap inovasi tersebut beragam sehingga diperlukan analisis berbasis teks untuk memahami kecenderungan sentimen yang terbentuk. Penelitian ini membandingkan kinerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Multinomial Naïve Bayes (MNB) dalam klasifikasi sentimen ulasan konsumen terhadap inovasi menu acar bawang di restoran Gandy Steak. Data diperoleh melalui web scraping dari Google Review, diproses dengan tahapan case folding, cleaning, tokenisasi, lemmatization, dan stopword removal, serta pembobotan kata menggunakan TF-IDF. Hasil menunjukkan bahwa SVM lebih unggul dengan akurasi 91–93%, peningkatan macro average f1-score (0.41–0.49) dan weighted average f1-score (0.88–0.90), meskipun kelas negatif tidak terdeteksi. Sebaliknya, MNB hanya efektif pada kelas netral dengan akurasi sekitar 90%, recall 100%, dan f1-score 0.95, namun gagal mengenali kelas positif dan negatif sehingga macro average f1-score tetap rendah (0.32). Temuan ini menegaskan bahwa SVM lebih representatif untuk analisis sentimen konsumen, khususnya dalam menilai inovasi menu berbasis cita rasa seperti penambahan acar bawang di restoran Gandy Steak
PENGARUH PENGETAHUAN GREEN ACCOUNTING TERHADAP PERILAKU PRO LINGKUNGAN PADA MAHASISWA AKUNTANSI DAN IMPLIKASINYA TERHADAP MINAT BERKARIR SEBAGAI AKUNTAN
Kesadaran akan pentingnya konservasi lingkungan semakin meningkat di semua sektor, termasuk sektor ekonomi dan bisnis. Munculnya tren ini berasal dari kebutuhan mendesak akan pembangunan berkelanjutan dalam organisasi modern di era globalisasi. Green accounting telah menjadi sarana penting untuk mengintegrasikan isu isu lingkungan ke dalam pelaporan keuangan, dan perkembangannya telah sangat pesat dalam beberapa tahun terakhir. Di tengah hambatan yang masih ada seperti pelaporan yang tidak konsisten dan ket idakpastian regulasi, penelitian ini fokus pada satu aspek: bagaimana tingkat kesadaran mahasiswa akuntansi terhadap green accounting memengaruhi perilaku perlindungan lingkungan mereka dan minat mereka terhadap karier akuntansi berkelanjutan. Tim peneliti mengumpulkan data melalui kuesioner dan melakukan analisis least squares parsial (PLS) menggunakan perangkat lunak SmartPLS 4.0. Has il penelitian menunjukkan bahwa semakin tinggi pemahaman mahasiswa tentang green accounting , semakin kuat kecenderungan mer eka untuk terlibat dalam perilaku perlindungan lingkungan dan semakin besar minat mereka pada karier akuntansi yang mendukung pembangunan berkelanjutan. Berdasarkan temuan ini, para peneliti mengusulkan agar perguruan tinggi memasukkan konsep green accounting ke dalam kurikulum mereka. Hal ini akan meningkatkan kemampuan mahasiswa untuk merespons tantangan lingkungan dan memungkinkan mereka berkontribusi secara aktif pada pembangunan berkelanjutan di masa depan.
ANALISIS FAKTOR EKONOMI DEMOGRAFI TERHADAP JUMLAH UMKM DI KOTA MALANG DENGAN PENDEKATAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DAN BIPLOT
UMKM memiliki peran penting dalam mendorong pertumbuhan ekonomi daerah, namun perkembangannya dipengaruhi oleh berbagai faktor ekonomi dan demografi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi jumlah UMKM di Kota Malang pada periode 2019–2024 dengan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan analisis Biplot. Analisis dilakukan melalui tahapan normalisasi data, reduksi dimensi dengan pembentukan komponen utama, serta visualisasi hubungan antar variabel dan periode waktu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa empat komponen utama mampu menjelaskan 99,66% keragaman total data, dengan PC1 memberikan kontribusi terbesar sebesar 64,33% dan PC2 berkontribusi sebesar 18,01%. Berdasarkan hasil biplot, variabel penduduk berpendidikan SMA, PDRB atas dasar harga konstan, dan Indeks Pembangunan Masyarakat merupakan faktor paling dominan yang memengaruhi peningkatan jumlah UMKM. Pergeseran posisi antar tahun juga menunjukkan adanya perkembangan positif sektor UMKM di Kota Malang selama periode penelitian
EVALUASI K-MEANS DALAM ANALISIS STUNTING MELALUI INTEGRASI PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN PERBANDINGAN WARD-HIERARCHICAL CLUSTER
Stunting masih menjadi masalah serius di Indonesia dengan prevalensi 19,8% pada tahun 2024, disertai dengan masalah ketimpangan antardaerah. Hal ini mendorong pentingnya segmentasi antarwilayah menggunakan metode yang tepat. Penelitian ini berfokus pada evaluasi kinerja algoritma K-Means, yang sebelumnya diragukan efektivitasnya untuk analisis stunting, melalui modifikasi alur analisis. Tujuannya adalah menyajikan segmentasi provinsi, menganalisis performa K-Means yang diintegrasikan dengan Principal Component Analysis (PCA), dan membandingkan konsistensi hasilnya dengan metode Ward-Hierarchical Cluster. Untuk mencapai tujuan tersebut, analisis dilakukan terhadap data sekunder tujuh variabel determinan stunting dari 36 provinsi berdasarkan Survei Status Gizi Nasional Tahun 2024. Tahap awal mencakup standarisasi Z-Score dan uji asumsi PCA yang menunjukkan kelayakan data (KMO = 0,763, Sig. Bartlett = 0,000). Melalui reduksi dimensi, PCA berhasil mengekstraksi dua komponen utama yang merepresentasikan 71,742% total keragaman, memastikan informasi penting terwakili sebelum digunakan sebagai input klasterisasi. Adapun hasil evaluasi menggunakan Cluster Silhouette menunjukkan bahwa klasterisasi tanpa PCA memiliki kualitas rendah (K-Means: 0,258; Ward: 0,312). Integrasi PCA meningkatkan kualitas klaster secara signifikan dengan peningkatan koefisien Cluster Silhouette (PCA-K-Means: 0,420; PCA-Ward: 0,427). Temuan ini menegaskan bahwa integrasi PCA secara efektif meningkatkan performasi hasil klaster sekaligus memberikan pemahaman komprehensif mengenai perbaikan kinerja algoritma klasterisasi berbasis jarak saat multikolinearitas variabel diatasi
PEMODELAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN RANDOM FOREST DALAM ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI SOCO BY SOCIOLLA
Sociolla merupakan salah satu aplikasi kecantikan paling popular di Indonesia. Aplikasi SOCO by Sociolla adalah platform yang memadukan media online dengan e-commerce untuk memberikan ulasan atau umpan balik dari para konsumen terhadap barang yang telah digunakan. Tujuan dari penelitian ini yaitu melakukan analisis sentimen pada ulasan pengguna aplikasi SOCO by Sociolla di Google Play Store yang diklasifikasikan menjadi tiga kategori yaitu positif, netral, dan negatif. Data yang digunakan sebanyak 2.815 ulasan setelah dilakukan praproses tesk. Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest merupakan algoritma yang diterapkan pada penelitian ini. Pembagian data training dan data testing dengan presentase 80:20 serta 90:10 sebagai objek penelitian. Dari pembagian data tersebut memperlihatkan pembagian data 90:10 mampu memodelkan data lebih baik dibandingkan 80:20 untuk algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest. Algoritma Support Vector Machine mendapatkan nilai akurasi sebesar 75% dan Random Forest 73%. Hal ini membuktikan bahwa algoritma Support Vector Machine lebih baik digunakan dalam klasifikasi ulasan aplikasi SOCO by Sociolla
PERBANDINGAN METODE AVERAGE LINKAGE DAN K-MEANS UNTUK MENGELOMPOKKAN WILAYAH KECAMATAN DI KABUPATEN HUMBANG HASUNDUTAN BERDASARKAN POTENSI PERTANIAN
Sektor pertanian berperan penting dalam pergerakan perekonomian di Indonesia. Hal tersebut karena sektor pertanian berkaitan dengan bahan pangan utama dan juga lapangan kerja untuk masyarakat di pedesaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan hasil pengelompokkan kecamatan di Kabupaten Humbang Hasundutan berdasarkan potensi subsektor pertanian dengan menggunakan dua metode analisis cluster yakni, average linkage(hierarki) dan k-means (non hierarki). Metode ini bertujuan untuk mengelompokkan kecamatan di kabupaten humbang hasundutan berdasarkan teori usaha pertanian perorangan (UTP) tahun 2023. Indikator yang digunakan dalam penelitian ini adalah tanaman pangan, hortikultura, Perkebunan, peternakan, perikanan, kehutanan, dan jasa pertanian. Hasil pengelompokan menggunakan average linkage didapat 3 cluster. Dengan metode K-means menghasilkan tiga cluster dengan komposisi lebih terstruktur dan mudah di interpretasikan. Cluster pertama dominan oleh subsektor peternakan, cluster kedua unggul di subsektor hortikultura, perikanan, dan cluster ketiga sangat tinggi pada subsektor perkebunan. Jadi bisa di simpulkan bahwa K-means lebih efektif untuk mengidentifikasikan subsektor pertanian di setiap kelompok wilayah
PEMETAAN POVERTY HOTSPOTS KEMISKINAN ANAK MULTIDIMENSI DI PROVINSI BENGKULU:
Kemiskinan anak multidimensi merupakan tantangan krusial dalam pembangunan berkelanjutan yang memerlukan pendekatan spatial-sensitive untuk efektivitas intervensi kebijakan. Penelitian ini bertujuan memetakan hotspot kemiskinan anak multidimensi di Provinsi Bengkulu menggunakan integrasi analisis Alkire-Foster, analisis spasial, dan teknik klustering. Menggunakan data mikro SUSENAS Maret 2024 (n=6.208 anak, populasi tertimbang=608.564), penelitian ini mengukur Multidimensional Poverty Index (MPI) anak dengan 12 indikator dalam 4 dimensi. Analisis spasial dilakukan menggunakan Global Moran's I dan Local Indicators of Spatial Association (LISA), sedangkan tipologi wilayah dianalisis dengan K-means clustering. Hasil menunjukkan tingkat kemiskinan anak multidimensi 58,0% dengan intensitas rata-rata 21,6%. Meskipun Global Moran's I tidak signifikan (I=0,182, p=0,1342), analisis LISA mengidentifikasi Bengkulu Utara sebagai hotspot signifikan (p<0,05). K-means clustering menghasilkan tiga klaster dengan karakteristik berbeda: Klaster 1 (kemiskinan rendah), Klaster 2 (kemiskinan sedang dengan anomali imunisasi 90,1%), dan Klaster 3 (kemiskinan tinggi). Deprivasi tertinggi terjadi pada indikator imunisasi (87,1%) dan jaminan sosial (86,7%). Temuan ini menunjukkan bahwa spatial targeting berbasis tipologi wilayah dapat meningkatkan efektivitas kebijakan pengentasan kemiskinan anak di Indonesia. Penelitian ini memberikan kontribusi metodologis dalam pemetaan kemiskinan anak secara spasial serta menyediakan dasar bukti untuk intervensi kebijakan yang terdiferensiasi berbasis wilayah
INVENTARISASI TUMBUHAN FABACEAE DI ZONA PINGGIRAN CAGAR ALAM DANAU DUSUN BESAR DAN TAMAN WISATA ALAM DANAU DENDAM TAK SUDAH BENGKULU
Famili Fabaceae merupakan famili terbesar ketiga pada tumbuhan berbiji tertutup dan memiliki keanekaragaman spesies yang tinggi. Informasi mengenai keberadaan spesies Fabaceae pada zona pinggiran Cagar Alam Danau Dusun Besar dan Taman Wisata Alam Danau Dendam Tak Sudah Bengkulu masih terbatas, sehingga perlu dilakukan inventarisasi untuk mengetahui komposisi spesies yang ada. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi spesies Fabaceae di zona pinggiran kedua kawasan konservasi tersebut. Pengambilan data dilakukan menggunakan metode purposive sampling berdasarkan keberadaan spesies Fabaceae yang tampak dominan. Proses identifikasi dilakukan melalui pengamatan langsung dan dokumentasi di lapangan, kemudian diverifikasi menggunakan Google Lens dan Global Biodiversity Information Facility (GBIF). Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 11 spesies Fabaceae yang ditemukan, yaitu Mimosa pigra, Mimosa pudica, Parkia speciosa, Leucaena leucocephala, Archidendron pauciflorum, Acacia mangium, Calopogonium mucunoides, Centrosema pubescens, Grona triflora, Uraria lagopodioides, dan Cassia javanica. Temuan ini menunjukkan bahwa zona pinggiran kawasan konservasi memiliki keragaman Fabaceae yang signifikan dan perlu dijadikan dasar perencanaan konservasi
PENGGUNAAN ALGORITMA HILL CIPHER DALAM MENGAMANKAN PESAN DENGAN KUNCI SIDIK JARI
Hill Cipher merupakan salah satu algoritma simetris yang mempunyai kunci enkripsi dan dekripsi sama. Perkembangan teknologi yang makin pesat mengakibatkan Hill Cipher dapat dipecahkan menggunakan perkalian matriks dan persamaan linear. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan fungsi dari gambar sidik jari yang digunakan sebagai kunci enkripsi dan dekripsi pengamanan pesan menggunakan algoritma Hill Cipher. Sidik jari dipilih karena bersifat unik artinya tidak seorangpun memiliki sidik jari identik, bahkan pada bayi kembar sekalipun. Langkah-langkah penelitian yaitu pembentukan kunci Hill Cipher, proses enkripsi, dan proses dekripsi. Dalam paper ini, disimpulkan bahwa gambar sidik jari dapat digunakan sebagai kunci untuk melakukan enkripsi dan dekripsi pesan menggunakan algoritma Hill Cipher. Penggunaan gambar sebagai kunci algoritma Hill Cipher bukan merupakan sesuatu yang umum, sehingga hal ini akan menambah kesulitan kriptanalis dalam memecahkan ciphertext
PELABELAN TITIK SISI PRIMA PADA GRAF UNICYCLIC
Pelabelan titik-sisi prima merupakan salah satu bentuk pelabelan graf yang memberikan bilangan bulat positif berbeda pada setiap titik dan sisi graf sehingga untuk setiap sisi yang menghubungkan dua titik, ketiga label tersebut saling relatif prima. Penelitian ini mengkaji keberadaan pelabelan tersebut pada tiga kelas graf unicyclic yaitu graf kecebong, graf gunung api, dan graf pot bunga yang masing-masing memiliki satu siklus dengan struktur cabang berbeda. Pendekatan analitis deduktif digunakan untuk menyusun konstruksi pelabelan yang sesuai dengan struktur tiap graf, kemudian diverifikasi melalui sifat-sifat dasar teori bilangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga graf tersebut memenuhi syarat pelabelan titik-sisi prima melalui konstruksi pelabelan yang valid dan konsisten. Temuan ini memperluas kajian pelabelan titik-sisi prima pada graf unicyclic serta memberikan dasar teoretis bagi pengembangan penelitian lanjutan
IMPLEMENTASI ALGORITMA LGBM MENGGUNAKAN OPTIMASI OPTUNA DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES
Penyakit diabetes merupakan salah satu masalah kesehatan global dengan prevalensi yang terus meningkat termasuk di Indonesia. Deteksi dini sangat penting untuk mencegah komplikasi serius, sehingga dibutuhkan model klasifikasi yang akurat dan efisien. Perkembangan machine learning telah menyediakan pendekatan komputasional yang efektif dalam mendukung proses klasifikasi penyakit serta prediksi risiko. Algoritma Light Gradient Boosting Machine (LGBM) menjadi pilihan karena unggul dalam kecepatan pelatihan dan akurasi prediksi. Namun, performa LGBM sangat dipengaruhi oleh pemilihan hyperparameter yang optimal sehingga diperlukan proses optimasi untuk mendapatkan hasil terbaik. Penelitian ini bertujuan untuk membangun dan mengevaluasi model prediksi diabetes menggunakan LGBM yang dioptimalkan dengan Optuna. Pada tahap awal sebelum optimasi, model baseline menghasilkan akurasi sebesar 82.50%. Setelah dilakukan optimasi hyperparameter menggunakan Optuna, performa model meningkat signifikan dengan mencapai akurasi 96.50%. Temuan ini menunjukkan bahwa LGBM yang dioptimalkan dengan Optuna mampu menghasilkan model klasifikasi diabetes yang sangat akurat dan efisien. Model ini berpotensi digunakan sebagai alat pendukung dalam deteksi dini risiko diabetes untuk membantu proses pengambilan keputusan di layanan kesehatan
PENGEMBANGAN PENGENDALI KARAKTER PERMAINAN MENGGUNAKAN SUARA REAL TIME BERBASIS LSTM
Penggunaan perintah suara sebagai pengendali karakter permainan menawarkan interaksi yang lebih natural. Namun, performa sistem ini sering dipengaruhi oleh gangguan akustik di lingkungan nyata. Penelitian ini mengembangkan dan mengevaluasi sistem pengendali karakter permainan berbasis suara real-time menggunakan model Long Short Term Memory (LSTM). Empat perintah utama up, down, left, dan right diproses menggunakan ekstraksi Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). Evaluasi dilakukan menggunakan pendekatan multi-seed training untuk memastikan hasil yang stabil dan tidak bergantung pada satu inisialisasi pelatihan. Sistem diuji pada tiga kondisi, yaitu tanpa noise, dengan white noise, dan dengan pink noise. Hasil menunjukkan bahwa LSTM mencapai akurasi rata-rata 96,50% pada pink noise dan 96,24% pada white noise dengan standar deviasi yang rendah, menandakan performa yang konsisten. Temuan ini menunjukkan bahwa LSTM cukup robust sebagai pengendali karakter permainan berbasis suara real-time, meskipun peningkatan ketahanan terhadap noise tetap diperlukan untuk penggunaan pada lingkungan akustik yang lebih kompleks
PENERAPAN METODE DIMENSIONAL SCALING UNTUK PEMETAAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI RIAU BERDASARKAN TINGKAT KESEJAHTERAAN RAKYAT
Kesejahteraan adalah tujuan dari suatu negara untuk mewujudkan kehidupan rakyat yang layak, adil, dan makmur. Provinsi Riau dikenal dengan sumber daya alam yang melimpah terutama di sektor minyak dan gas bumi, kelapa sawit, serta perkebunan kelapa. Sumber daya alam yang melimpah seharusnya dapat meningkatkan kesejahteraan daerah tetapi karena perbedaan karakteristik dan potensi sumber daya alam (SDA) di berbagai kabupaten/kota dapat menimbulkan ketimpangan daerah. Ketimpangan daerah kabupaten/kota di Provinsi Riau dapat dianalisis dengan analisis multivariat multidimensional scaling. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) pada tahun 2024. Hasil dari analisis MDS berupa common space yang terbentuk menjadi empat kelompok tingkat kesejahteraan dan untuk menguji tingkat kesesuaian model MDS dapat dilakukan dengan menghitung nilai stress dan R2. Kesimpulan dari uji multidimensional scaling menggunakan software SPSS versi 27 diperoleh nilai stress 0,08534 (baik) dan R2 diperoleh 0,97614 (sangat baik) representasi data asli akurat
ANALISIS REGRESI KUANTIL TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH KASUS KRIMINAL DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2024
Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kasus kriminal di Provinsi Jawa Timur menggunakan pendekatan regresi kuantil. Metode ini dipilih karena mampu memberikan gambaran yang lebih komprehensif mengenai pengaruh variabel bebas pada berbagai tingkat distribusi kriminalitas, sehingga tidak terbatas pada nilai rata-rata seperti regresi linear biasa (OLS). Data yang digunakan merupakan data sekunder yang mencakup variabel jumlah kasus kriminal (Y) serta empat variabel independen yaitu, jumlah penduduk (X1), kepadatan penduduk (X2), angka pengangguran (X3), dan angka kemiskinan (X4) yang mempresentasikan kondisi sosisal, ekonomi, dan demografis wilayah. Hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa seluruh variabel memiliki variasi yang tinggi antarkabupaten/kota, menandakan adanya ketimpangan kondisi sosial ekonomi di Provinsi Jawa Timur. Hasil estimasi regresi kuantil pada τ=0.25;τ=0.5;dan τ=0.75 menunjukkan bahwa pengaruh setiap variabel berbeda pada masing-masing kuantil. Variabel jumlah penduduk (X1) dan kepadatan penduduk (X2) terbukti berpengaruh signifikan pada setiap kuantil. Variabel angka pengangguran (X3) hanya menunjukkan pengaruh signifikan pada kuantil median. Sementara itu, variabel angka kemiskinan (X4) hanya berpengaruh signifikan pada kuantil bawah. Secara keseluruhan, penelitian ini menyimpulkan bahwa faktor-faktor penyebab kriminalitas bersifat heterogen pada setiap tingkat distribusi kriminal. Dengan demikian, pendekatan regresi kuantil memberikan pemahaman yang lebih mendalam dalam mengidentifikasi faktor-faktor dominan pada wilayah dengan tingkat kriminalitas rendah, sedang, maupun tinggi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam perumusan kebijakan penanggulangan kriminalitas yang lebih tepat sasaran di Provinsi Jawa Timur
ADAPTASI PETANI TERHADAP PERUBAHAN IKLIM DALAM PENGENDALIAN HAMA DAN PENYAKIT PADA TANAMAN PADI
Perubahan iklim terus-menerus menyebabkan gangguan ekosistem pertanian yang berasal dari fluktuasi suhu dan curah hujan sehingga dibutuhkan inovasi untuk mengendalikan hama dan penyakit secara efektif yang akan menurunkan potensi kerugian hasil panen pada petani padi dan ketahanan pangan nasional. Pengendalian Hama Terpadu (PHT) merupakan strategi pengelolaan Organisme Pengganggu Tanaman (OPT) dengan pendekatan holistik yang mana sistem ini akan mengintegrasikan berbagai metode pengendalian antara lain varietas unggul tahan iklim, agen hayati, dan penyesuaian jadwal tanam untuk keberlanjutan produktivitas padi. Tujuan penulisan artikel ini adalah untuk menganalisis adaptasi petani terhadap perubahan iklim dalam pengendalian hama dan penyakit pada tanaman padi. Metode ini merupakan studi literatur mengambil dari jurnal dan buku terbitan yang relevan dengan topik penelitian Pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan metode dokumentasi yaitu proses pencarian data data bahan pustaka berhubungan dengan to pik penelitian. Teknik analisis data dalam penelitian ini menggunakan teknik analisis isi content analysis Hasil studi literatur menunjukkan bahwa pendekatan adaptasi yang komprehensif dan berbasis pengetahuan ilmiah meliputi: (1) implementasi PHT yang holistik perlu diperkuat dengan integrasi sistem peringatan dini berbasis prakiraan cuaca untuk mengantisipasi ledakan populasi OPT; (2) sinkronisasi waktu tanam dalam skala wilayah harus menjadi prioritas kebijakan, didukung dengan perbaikan sistem drainase dan irigasi untuk mengendalikan kelembaban mikroklimat lahan; (3) percepatan pengembangan dan diseminasi varietas padi yang toleran terhadap cekaman iklim dan resisten terhadap OPT utama perlu dilakukan melalui kolaborasi antara lembaga penelitian dan petani, serta (4) penguatan kapasitas petani melalui program pelatihan adaptif tentang teknik budidaya responsif iklim dan strategi pengendalian OPT yang efektif sangat penting untuk meningkatkan resiliensi sistem pertanian
ANALISIS KOMPARATIF METODE K MEANS DAN HIERARCHICAL CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN PUSAT KEBUGARAN
Tingginya angka berhentinya berlangganan pelanggan churn menjadi tantangan utama dalam industr i pusat kebugaran karena berdampak langsung pada penurunan pendapatan dan peningkatan biaya akuisisi pelanggan baru . Penelitian ini membandingkan metode K Means dan Hierarchical Clustering untuk segmentasi pelanggan berbasis karakteristik demografis dan perilaku. Mengguna kan dataset sekunder sebanyak 4000 observasi dengan 14 variabel, analisis komparatif dilakukan melalui evaluasi empat metrik internal, uji stabilitas Adjusted Rand In dex ARI )), dan efisiensi komputasi. Hasil penelitian menunjukkan K Means secara konsisten unggu l dibandingkan Hierarchical Clustering dengan cap aian Silhouette Coefficient 0.151, stabilitas yang tinggi ARI 0.905 )), dan waktu eksekusi yang efisien 0.081 detik )). Berdasarkan segmentasi K Means , t eridentifikasi dua klaster utama, dengan klaster musiman yaitu High Risk Casual ( 31.2%), yaitu klaster pelanggan dengan frekuensi kunjungan rendah dan durasi kontrak singkat yang memiliki tingkat churn sebesar 84% dan k la ster inti yaitu Low Risk Regular ( 68.8%), yaitu klaster pelanggan loyal dengan aktivitas rutin dan kontrak jangka panjang yang memiliki t ingkat churn sangat rendah sebesar 0.3%. Hasil ini merekomendasikan implementasi K Means untuk s i stem segmentasi real time guna mendukung pengembangan strategi retensi yang efektif dalam industri pusat kebugaran.
465 ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KEAMANAN DAN PRIVASI APLIKASI BANK DIGITAL MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFICATION DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Penelitian ini menganalisis sentimen pengguna terkait keamanan dan privasi pada aplikasi BRImo, BCA Mobile, dan Livin ’ Mandiri dengan memanfaatkan ulasan dari Google Play Store melalui teknik web scraping . Setelah melalui tahapan praproses teks, data diklasifikasikan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classification (NBC) dan Support Vector Machine (SVM). Evaluasi dilakukan menggunakan train test split ( 20) dan validasi silang K Fold Hasil analisis menunjukkan bahwa ulasan pengguna didominasi oleh sentimen negatif, terutama pada BCA Mobile dan Livin ’ Mandiri. Pada pengujian model, SVM konsisten menghasilkan performa terbaik dengan akurasi rata rata 83,76 pada train test split dan 84,07% pada validasi K Fold , melampaui kinerja NBC. Temuan ini menegaskan bahwa SVM lebih efektif dalam mengklasifikasikan sentimen terkait keamanan dan privasi aplikasi bank digital
PERBANDINGAN METODE K-MEANS DAN HIERARCHICAL CLUSTERING DALAM ANALISIS PERSEPSI GEN Z TERHADAP LAPANGAN KERJA DI ERA SOCIETY 5.0
Perkembangan AI menimbulkan banyak persepsi di kalangan Gen Z, berupa kekhawatiran pekerjaan yang hilang akibat tergantikan oleh mesin. Sehingga diperlukan analisis yang dapat memahami pola persepsinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui klasterisasi persepsi Gen Z terhadap AI menggunakan dua metode, yaitu metode metode K-Means dan Hierarchical clustering. Selain itu, tujuan lainnya adalah untuk membandingkan performa dan efektifitas dari kedua metode tersebut. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari Kaggle yang diperoleh dari survei dengan skala Likert. Hasil penelitian ini adalah performa K-Means clustering lebih baik dibandingkan dengan Hierarchical clustering, dengan metode ini diperoleh 2 klaster utama dengan tingkat penerimaan AI yang berbeda. Klaster 1 memiliki karakteristik pengetahuan dan kemampuan yang baik dengan sikap optimis namun tetap berhati-hati dalam penggunaan AI. Sebaliknya, klaster 2 menunjukkan pengetahuan dan kemampuan yang lebih tinggi disertai antusiasme dan optimisme yang lebih kuat terhadap pemanfaatan AI
ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI MOBILE JKN BERBASIS GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Pada era digital sekarang perkembangan teknologi dapat membantu beberapa aktivitas masyarakat dimana salah satunya untuk mengakses informasi dan layanan kesehatan. Pengembangan inovasi di bidang kesehatan adalah aplikasi Mobile JKN yang dikembangkan oleh BPJS Kesehatan. Aplikasi ini menyediakan beberapa fitur terbaru seperti Telehealth, Bugar, New Rehab, Minum Obat, Tren Penyakit Daerah, BPJS Keliling, serta layanan e-commerce yang mempermudah peserta mengurus berbagai kebutuhan tanpa harus mendatangi kantor cabang. Selain itu ulasan pengguna berbasis Google Play Store masih memiliki kendala seperti tidak dapat login ke aplikasi, proses loading yang lama dan verifikasi akun gagal. Kendala tersebut menjadi bahan evaluasi bagi BPJS Kesehatan kedepannya. Penelitian ini dengan tujuan menentukan model klasifikasi paling efektif serta tingkat akurasi terbaik yang selanjutnya akan mengkategorikan menjadi sentimen positif dan negatif. Penelitian ini dengan menggunakan analisis sentimen untuk menggambarkan seperti apa pengalaman pengguna. Dua algoritma yang digunakan adalah Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM) untuk memberikan perbandingan performa dari masing-masing model dalam memproses ulasan aplikasi tersebut. Perbandingan yang akan digunakan yaitu metrik Akurasi, Presisi, dan Recall. Penelitian ini menggunakan 2.500 ulasan terbaru dengan langkah scrapping data pada halaman website aplikasi “Mobile JKN” berbasis Google Play Store. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Algoritma Naïve Bayes Classifier memperoleh tingkat akurasi tertinggi yaitu 91%, sedangkan SVM memperoleh akurasi sebesar 84%. Hasil ini mengindikasikan bahwa NBC memiliki performa yang lebih baik dalam mengklasifikasikan sentimen serta ulasan pengguna terhadap aplikasi Mobile JKN cenderung lebih banyak bersifat negatif
ANALISIS LIMPAHAN SPASIAL (SPATIAL SPILLOVER) GEN RESISTENSI ANTIBIOTIK PADA ESCHERICHIA COLI DI PULAU LOMBOK:
Resistensi antimikroba (AMR) merupakan fenomena kompleks yang sering luput dari analisis spasial konvensional, khususnya terkait efek limpahan (spillover effect) antar wilayah. Penelitian ini bertujuan memetakan distribusi spasial gen resistensi antibiotik (ARG) dan mengukur signifikansi derterminan lokal serta efek limpahan di Pulau Lombok. Menggunakan data sekunder profil genomik 208 isolat Escherichia coli yang diintegrasikan dengan data dari Badan Pusat Statistik, analisis dilakukan menggunakan model spatial autoregressive (SAR). Hasil pemetaan menunjukkan disparitas spasial dengan hotspot resistensi terkonsentrasi di wilayah pedesaan (Kabupaten Lombok Utara 18%, Lombok Timur 15%), berbanding terbalik dengan wilayah urban Kota Mataram (6%). Estimasi model SAR menunjukkan parameter spasial (ρ = 0,223) tidak signifikan (p > 0,05), mengindikasikan belum adaya bukti kuat transmisi lintas wilayah administratif. Namun, model berhasil mengungkap hubungan negatif yang signifikan (p < 0,05) antara kepadatan penduduk dan tingkat resistensi. Berdasarkan hasil analisis, resistensi antimikroba di Pulau Lombok terbukti lebih identik dengan karakteristik wilayah pedesaan. Kondisi ini utamanya dipicu oleh faktor lingkungan di luar perkotaan, yaitu tingginya intensitas kontak langsung antara warga dengan hewan ternak maupun keterbatasan akses terhadap sanitasi yang layak
PEMETAAN KABUPATEN/KOTA DI SUMATERA BARAT BERDASARKAN INDIKATOR KESEJAHTERAAN RAKYAT TAHUN 2024 MENGGUNAKAN ANALISIS BIPLOT DAN K-MEANS
Provinsi Sumatera Barat memiliki karakteristik wilayah yang beragam sehingga tingkat kesejahteraan antar kabupaten/kota tidak merata. Perbedaan tersebut dapat dipengaruhi oleh faktor pendidikan, kesehatan, kemiskinan, ketenagakerjaan, serta pola konsumsi yang mencerminkan kualitas hidup masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pemetaan kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Barat tahun 2024 berdasarkan indikator kesejahteraan rakyat menggunakan analisis biplot dan K-Means. Data sekunder diperoleh dari publikasi resmi Badan Pusat Statistik yang mencakup indikator pendidikan, kesehatan, kemiskinan, kependudukan, ketenagakerjaan, konsumsi, dan aspek sosial lainnya. Analisis biplot digunakan untuk menggambarkan keterkaitan antar indikator serta posisi relatif setiap wilayah terhadap indikator kesejahteraan, sedangkan K-Means diterapkan untuk mengelompokkan kabupaten/kota berdasarkan kemiripan karakteristiknya. Hasil penelitian menunjukkan terdapat dua kelompok wilayah dengan karakteristik kesejahteraan berbeda. Kelompok pertama terdiri dari 7 kota dengan kesejahteraan tinggi. Kelompok kedua terdiri dari 12 kabupaten dengan kesejahteraan relatif lebih rendah, di mana Kabupaten Kepulauan Mentawai menempati posisi paling ekstrem dengan tantangan kesejahteraan paling berat. Temuan ini menunjukkan adanya ketimpangan kesejahteraan di Provinsi Sumatera Barat dan dapat menjadi dasar perencanaan pembangunan daerah yang lebih terarah
EFISIENSI TEKNIS SEKTOR INDUSTRI MANUFAKTUR DI PROVINSI RIAU TAHUN 2022 DENGAN METODE STOCASTIC FRONTIER ANALYSIS
Industri manufaktur memiliki peran penting dalam perekonomian Indonesia terkait tingginya kontribusi sektor industri manufaktur terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) dan penyerapan tenaga kerja. Penelitian ini bertujuan mengukur efisiensi teknis sektor industri manufaktur di Provinsi Riau pada tahun 2022 menggunakan metode Stochastic Frontier Analysis (SFA) dan mengidentifikasi elastisitas input terhadap output sektor industri manufaktur. Data yang digunakan berasal dari publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) mencakup variabel seperti nilai produksi, jumlah tenaga kerja, pengeluaran untuk pekerja, pemakaian energi listrik, pemakaian bahan bakar dan pelumas, bahan baku dan penolong, pengeluaran lainnya, representasi dan royalti, dan variabel nilai penambahan biaya produksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa efisiensi teknis rata-rata sektor industri manufaktur di Provinsi Riau pada tahun 2022 sebesar 98,43 persen sehingga dikategorikan sangat efisien. Adapun Kota Pekanbaru tercatat sebagai kota dengan efisiensi tertinggi (0,997) dan Kabupaten Kampar memiliki efisiensi terendah (0,945). Elastisitas input terhadap output sektor industri manufaktur menunjukkan bahwa penambahan sebagian besar input (selain variabel bahan baku dan penolong) tidak menghasilkan peningkatan output maksimum yang signifikan secara statistik. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi yang berguna bagi pemangku kebijakan dalam pengembangan sektor industri khususnya di Provinsi Riau dan mendorong peningkatan efisiensi dalam penggunaan faktor produksi untuk mencapai pertumbuhan ekonomi yang berkelanjutan
Analisis Pemain Sepak Bola Profesional d engan Kerja Sama Tim Terbaik di Kompetisi Resmi Indonesia Menggunakan Metode K Means Klaster ing
Klastering dengan algoritma K-Means menjadi teknologi analisis data yang handal dalam mengelompokkan pemain sepak bola. Metode ini kebanyakan digunakan dalam pengelompokan pemain berdasarkan aspek individual. Sangat jarang ditemukan penggunaan K-Means dalam pengelompokan pemain berdasarkan kerja sama dalam tim. Padahal kerja sama adalah fundamental dasar dalam sepak bola, dengan latar belakang tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan pemain sepak bola berdasarkan variabel yang mencerminkan kerja sama tim, khususnya di kompetisi resmi Indonesia. Diharapkan penelitian ini bermanfaat dalam strategi rekrutmen pemain sepak bola yang lebih efektif dan efisien. Tahapan klastering dimulai dari pengumpulan data, pembersihan, pembangunan model, evaluasi, validasi hingga visualisasi dan analisis klaster. Hasil yang diperoleh menunjukkan model K-Means dengan evaluasi Elbow mampu mengelompokkan pemain dengan optimal ke dalam 2 klaster, serta validasi dengan Silhouette Score mendapatkan nilai 0,7739 menunjukkan bahwa 77,39% data sudah berada pada klaster yang tepat. Sehingga dapat diketahui perbedaan karakteristik masing-masing klaster dengan cara perbandingan, dari hasil tersebut menunjukkan bahwa klaster 1 merupakan kelompok pemain dengan kerja sama tim terbaik karena mayoritas variabelnya memiliki nilai rata-rata yang tinggi. Sehingga strategi rekrutmen yang efektif dan efisien dapat dilakukan dengan memprioritaskan daftar pemain yang berada di klaster 1
PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI SUMATERA UTARA BERDASARKAN INDIKATOR INFRASTRUKTUR DAN LAYANAN DASAR MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN K-MEANS CLUSTERING
Penelitian ini bertujuan mengelompokkan 33 kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Utara berdasarkan indikator infrastruktur dan layanan sosial tahun 2023 untuk melihat variasi kondisi antar wilayah. Proses analisis dilakukan melalui metode Principal Component Analysis (PCA) untuk mereduksi dimensi, dan K-Means Clustering sebagai teknik pengelompokan. Dua komponen utama dengan nilai eigen 4,775 dan 1,034 dipertahankan karena mampu menjelaskan 72,61% keragaman total data. Evaluasi Silhouette Coefficient menunjukkan nilai tertinggi pada k= 2, namun konfigurasi k = 3 dipilih karena tetap berada pada kategori baik sekaligus memberikan pemisahan yang lebih stabil dan konsisten dengan struktur skor PCA, dengan iterasi berhenti pada langkah ke-3 dan menghasilkan kelompok beranggotakan 7,4, dan 22 wilayah. Hasil clustering menunjukkan tiga pola karakteristik, yaitu wilayah dengan pendidikan relatif baik namun infrastruktur bervariasi, wilayah dengan layanan dasar dan pendidikan yang relatif lemah, serta wilayah dengan kualitas insfrastruktur dan layanan dasar yang lebih baik dibanding klaster lainnya. Temuan ini diharapkan dapat menjadi dasar pendukung perumusan kebijakan pembangunan daerah yang lebih terarah dan berbasis data
ANALISIS PENERAPAN GOOD MANUFACTURING PRACTICES (GMP) DI UMKM MINUMAN ES TEH JUMBO LIFIA TEA, NGARINGAN, KABUPATEN GROBOGAN
Banyaknya bermunculan usaha es teh jumbo baik franchise maupun dari pribadi di berbagai daerah menjadi fenomena dan peluang usaha tersendiri bagi masyarakat. Penempatan kontainer yang mudah dijangkau dan terletak dipinggir jalan menjadi strategi para pelaku usaha, namun di sisi lain memiliki keterbatasan akses untuk sanitasi dan perlengkapan yang seadanya. Good Manufacturing Practices (GMP) merupakan sistem untuk mengontrol kualitas berkaitan dengan pelaksanaan operasi sanitasi dan higiene pangan pada proses produksi dan penanganan pangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penerapan Good Manufacturing Practices (GMP) selama proses pengolahan minuman es teh jumbo di Lifia Tea, Ngaringan, Kabupaten Grobogan. Kajian dilakukan dengan wawancara dan observasi lapangan serta data dianalisis menggunakan Gap Analysis Checklist. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan GMP pada UMKM es teh jumbo Lifia Tea memiliki skor rata-rata 89,05%, sehingga 10,95% bagian penerapannya belum sesuai dengan ketentuan GMP dalam Peraturan Kementerian Perindustrian No. 75 Tahun 2010. Faktor ketidaksesuaian terbesar berasal dari aspek pencatatan dan dokumentasi sebesar 33,34% dan pelatihan sebesar 23,33% sehingga perlu adanya perbaikan pada pencatatan dan dokumentasi dari proses penerimaan bahan sampai distribusi, pemberian penyuluhan dan pelatihan secara berkala dan terjadwal terkait dengan higiene dan sanitasi, dan perbaikan lainnya yang belum sesuai dengan ketentuan GMP dalam Peraturan Kementerian Perindustrian No. 75 Tahun 2010.
PEMODELAN REGRESI RIDGE DAN LASSO UNTUK MEMPREDIKSI INDEKS KEBAHAGIAN GENERASI Z
Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan faktor-faktor yang memengaruhi indeks kebahagiaan Generasi Z di era digital dengan menggunakan pendekatan regresi Ridge dan Lasso. Generasi Z merupakan kelompok yang paling terpapar perkembangan teknologi dan media sosial, sehingga kebahagiaan mereka dipengaruhi oleh berbagai variabel kompleks seperti intensitas penggunaan media digital, dukungan sosial daring, serta keseimbangan antara aktivitas online dan offline. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh melalui survei daring terhadap responden Generasi Z di berbagai wilayah Indonesia. Analisis dilakukan dengan membandingkan performa model Regresi Ridge, dan Lasso dalam memprediksi indeks kebahagiaan. Regresi Ridge dan Lasso memiliki kemampuan prediksi yang lebih baik dibandingkan regresi linier biasa, terutama dalam kondisi multikolinearitas antar variabel. Model Lasso juga mampu mengindentifikasi variabel paling signifikan yang berpengaruh terhadap kebahagiaan, seperti dukungan sosial digital dan durasi penggunaan media sosial. Penelitian ini menegaskan pentingnya penerapan pemodelan statistik dalam memahami fenomena psikologis generasi muda serta memberikan kontribusi empiris bagi pengembangan kebijakan kesejahteraan berbasis data di era digital. Penelitian ini didapat hasil dari model Ridge menunjukkan performa terbaik, dengan kemampuan menjelaskan 73% variasi indeks kebahagiaan pada data uji. Sedangkan model Lasso memberikan performa cukup baik, meski sedikit di bawah Ridge. Dengan R² pada data uji sebesar 70%. Dan variabel kesejahteraan psikologis terlihat sebagai prediktor yang paling stabil dan memiliki bobot tinggi dalam setiap model
IMPLEMENTASI ARSITEKTUR DATA PIPELINE SPARK – AIRFLOW UNTUK PERAMALAN HARGA SAHAM ICBP, MYOR, DAN GOOD MENGUNAKAN LSTM
Industri makanan dan minuman merupakan sektor krusial dalam perekonomian Indonesia, namun menghadapi tantangan berupa volatilitas harga saham yang tinggi. Penelitian ini bertujuan membangun sistem prediksi harga saham otomatis untuk emiten PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk (ICBP), PT Mayora Indah Tbk (MYOR), dan PT Garudafood Putra Putri Jaya Tbk (GOOD). Metode yang digunakan adalah algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) yang diintegrasikan dalam arsitektur data pipeline berbasis Big Data. Penelitian ini memanfaatkan Apache Spark untuk meningkatkan efisiensi pre-processing data historis serta Apache Airflow sebagai orkestrator untuk mengotomatisasi seluruh alur kerja, mulai dari akuisisi data melalui API Yahoo Finance, penyimpanan terstruktur di PostgreSQL, hingga tahap pelatihan model. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik RMSE, MAE, dan MAPE untuk menilai akurasi serta stabilitas prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi LSTM dalam arsitektur pipeline mampu memberikan performa prediksi yang tinggi dan konsisten. Model mencatatkan akurasi tertinggi pada saham GOOD sebesar 98,38% dengan MAPE 1,62%, disusul ICBP (98,08%) dan MYOR (97,57%). Efektivitas pipeline juga terlihat dari waktu pemrosesan yang stabil serta kemampuan sistem mempertahankan performa meski dijalankan secara terjadwal melalui Airflow
RUTE DINAMIS BERBASIS MINIMUM SPANNING TREE UNTUK KOORDINASI NODE BERGERAK DI LINGKUNGAN KAMPUS
Koordinasi beberapa node bergerak dalam lingkungan dengan infrastruktur jaringan terbatas memerlukan mekanisme rute yang mampu beradaptasi terhadap perubahan topologi secara real-time. Penelitian ini menyajikan prototipe sistem rute dinamis berbasis Minimum Spanning Tree (MST) untuk koordinasi lima node bergerak yang dibangun dengan ESP32 dan modul Global Positioning System (GPS), dengan komputasi MST dijalankan secara terpusat pada cloud server yang diakses melalui tethering WiFi smartphone. Arsitektur yang dikembangkan mengimplementasikan algoritma Kruskal dengan optimasi Union–Find untuk membentuk graf berbobot dari jarak antarnode berbasis koordinat GPS, kemudian mengirimkan kembali instruksi rute berupa tetangga dan arah pergerakan ke setiap node. Pengujian dilakukan pada skenario statis dan gerak linier terkoordinasi yang merepresentasikan jarak antarkampus di wilayah Jakarta Selatan, dengan parameter utama berupa waktu komputasi MST, latency ujung ke ujung, dan indeks kestabilan pohon. Hasil pengujian menunjukkan bahwa waktu komputasi MST berada pada orde beberapa milidetik dengan latency ujung ke ujung sekitar 187–210 milidetik dan nilai Tree Stability Index yang tinggi, sehingga struktur MST relatif stabil terhadap perubahan posisi yang moderat. Temuan ini mengindikasikan bahwa pendekatan terpusat berbasis MST dengan dukungan cloud server layak digunakan sebagai solusi awal untuk koordinasi tim bergerak skala kecil di lingkungan kampus dan dapat dikembangkan lebih lanjut untuk skenario mobilitas yang lebih kompleks
RANCANG BANGUN TESTBED ESP32-C3 DAN ANALISIS LATENSI–RELIABILITAS MQTT, WEBSOCKET, DAN FIREBASE UNTUK APLIKASI IOT
Jaringan Perkembangan Internet of Things (IoT) menuntut pemilihan protokol komunikasi yang tepat agar sistem berbasis mikrokontroler ESP32-C3 mampu memenuhi kebutuhan latensi, keandalan, dan integrasi basis data pada berbagai skenario aplikasi. Makalah ini memanfaatkan sebuah testbed berbasis ESP32-C3 untuk mengevaluasi kinerja tiga protokol komunikasi IoT yang populer, yaitu MQTT, WebSocket, dan Firebase Realtime Database, pada lingkungan jaringan Wi-Fi yang terkendali dengan dan tanpa pencatatan ke basis data MySQL maupun cloud. Perangkat uji terdiri atas modul ESP32-C3 bertenaga baterai dengan tampilan LCD 16×2 dan empat tombol fisik yang memicu payload 32, 64, 128, dan 256 byte, sedangkan rancangan eksperimen mengadopsi 24 skenario yang mengkombinasikan jenis protokol, status integrasi basis data, ukuran payload, dan frekuensi pengiriman 1–5 Hz hingga terkumpul 12.000 pengukuran latensi bolak-balik, tingkat keberhasilan pengiriman, dan estimasi bandwidth.Hasil pengujian menunjukkan bahwa WebSocket dan MQTT memberikan latensi rata-rata pada orde puluhan milidetik dengan tingkat keberhasilan di atas 98%, sehingga sesuai untuk aplikasi yang menuntut respon cepat di jaringan lokal yang stabil, sementara Firebase memiliki latensi sekitar tiga kali lebih tinggi namun mempertahankan keberhasilan pengiriman di atas 99% dengan penambahan keterlambatan yang relatif kecil ketika operasi basis data diaktifkan. Berdasarkan temuan tersebut, disusun panduan praktis pemilihan protokol untuk sistem IoT berbasis ESP32-C3: WebSocket dan MQTT direkomendasikan untuk aplikasi kontrol dan pemantauan real-time, sedangkan Firebase lebih tepat untuk skenario yang memprioritaskan sinkronisasi data lintas perangkat, integrasi dashboard cloud, dan kemudahan pengembangan aplikasi web maupun mobile.
ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA MODEL LSTM, XGBOOST, DAN HYBRID LSTM–XGBOOST UNTUK PREDIKSI HARGA SAHAM
Pergerakan harga saham PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk yang fluktuatif dan dipengaruhi oleh berbagai faktor menjadikan prediksi harga saham sebagai tantangan yang kompleks dalam analisis pasar keuangan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja model Long Short-Term Memory (LSTM), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), dan model hybrid LSTM–XGBoost dalam memprediksi harga penutupan saham harian berdasarkan data historis selama sepuluh tahun (2015–2025). Model LSTM digunakan untuk menangkap pola temporal dan ketergantungan jangka panjang pada data deret waktu, sedangkan XGBoost diterapkan untuk memodelkan hubungan non-linear serta memperbaiki kesalahan prediksi yang tidak tertangkap LSTM. Pada pendekatan hybrid, prediksi awal LSTM dikoreksi oleh XGBoost melalui pemodelan residual sehingga menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan stabil. Evaluasi kinerja dilakukan menggunakan metrik Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil pengujian menunjukkan bahwa model hybrid LSTM–XGBoost memberikan performa terbaik dengan nilai RMSE sebesar 193,98, MAE sebesar 159,56, dan R² sebesar 0,93, lebih unggul dibandingkan model LSTM (RMSE=200,64; MAE=164,92; R²=0,928) maupun XGBoost (RMSE=586,18; MAE=395,99; R²=0,365). Prediksi 7 hari ke depan menunjukkan tren kenaikan harga secara bertahap dari Rp 3.831,83 hingga Rp 3.934,18 dengan fluktuasi yang wajar, yang dapat menjadi acuan bagi investor dalam pengambilan keputusan jangka pendek. Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan hybrid mampu memanfaatkan keunggulan masing-masing model untuk meningkatkan akurasi prediksi harga saham pada data deret waktu yang dinamis dan kompleks
Perancangan Sistem Aplikasi Al-Qur’an Mushaf Gontor Berbasis Mobile
Pondok Modern Darussalam Gontor memiliki aset spiritual bernilai tinggi berupa Mushaf Gontor yang ditulis dengan gaya Khat Naskhi khas karya Al-Ustadz M. Nur, Lc. Namun, keberadaan mushaf ini yang hanya tersedia dalam format cetak menimbulkan kendala preservasi akibat risiko kerusakan fisik serta keterbatasan aksesibilitas bagi santri dan masyarakat luas. Penelitian ini bertujuan untuk merancang bangun sistem aplikasi mobile Mushaf Gontor Juz 1 berbasis Android yang mampu beroperasi sepenuhnya secara mandiri (offline). Metode pengembangan sistem menggunakan model Waterfall yang mencakup tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, serta operasi dan pemeliharaan. Sistem dibangun menggunakan bahasa pemrograman Kotlin dengan arsitektur Embedded Assets, di mana file PDF berbasis vektor dan basis data teks JSON ditanamkan langsung ke dalam aplikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi berukuran 228 MB ini mampu merender tampilan mushaf dengan kualitas tajam tanpa pecah saat diperbesar (zoom) dan fitur pencarian ayat berjalan instan tanpa memerlukan koneksi internet. Pengujian Black Box pada berbagai spesifikasi perangkat mengonfirmasi bahwa sistem berjalan stabil. Aplikasi ini dipersiapkan untuk didistribusikan melalui Google Play Store guna menjamin kemudahan akses publik
ANALISIS DAERAH RAWAN KEBAKARAN DI KOTA SURABAYA MENGGUNAKAN METODE SPATIAL TEMPORAL DENSITY BASED SPATIAL CLUSTERING OF APPLICATIONS WITH NOISE
Kota Surabaya sebagai salah satu kota metropolitan dengan kepadatan penduduk serta aktivitas sosial dan ekonomi yang tinggi memiliki tingkat kerentanan yang besar terhadap bencana kebakaran. Kejadian kebakaran yang sering terjadi di berbagai wilayah menimbulkan dampak signifikan terhadap keselamatan masyarakat, lingkungan, dan perekonomian. Berdasarkan data dari Badan Penanggulangan Bencana Daerah Kota Surabaya, kebakaran masih menjadi permasalahan utama yang membutuhkan analisis berbasis data untuk memahami pola dan kecenderungannya. Hingga saat ini, kajian yang menghubungkan dimensi ruang dan waktu dalam menganalisis kejadian kebakaran masih terbatas sehingga informasi spasial yang ada belum dimanfaatkan secara optimal untuk kegiatan mitigasi. Penelitian ini menggunakan metode Spatial Temporal - Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (ST-DBSCAN) yaitu metode klasterisasi yang mempertimbangkan kedekatan spasial dan temporal untuk mengidentifikasi kelompok kejadian yang memiliki pola tertentu. Urgensi penelitian ini terletak pada pentingnya pengembangan analisis spasial-temporal berbasis data guna mendukung pengambilan keputusan mitigasi bencana di wilayah perkotaan seperti Kota Surabaya, karena selama ini analisis kejadian kebakaran lebih banyak dilakukan secara terpisah antara aspek lokasi dan waktu, padahal kedua dimensi tersebut saling berkaitan. Penerapan metode Spatial Temporal Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise yang masih jarang digunakan di Indonesia diharapkan mampu menghasilkan analisis ruang dan waktu yang memberikan gambaran komprehensif mengenai pola dan distribusi kejadian kebakaran sebagai dasar ilmiah bagi strategi mitigasi dan kebijakan penanggulangan bencana yang lebih efektif
DESKRIPSI KARAKTERISTIK NANAS B IKANG SEBAGAI UPAYA PENDAFTARAN INDIKASI GEOGRAFIS KABUPATEN BANGKA SELATAN
Nanas Bikang (Ananas Comosus L.) merupakan salah satu komoditas hortikultura unggulan yang telah lama menjadi identitas pertanian Kabupaten Bangka Selatan. Dikenal dengan cita rasa manis khas, daging buah yang lembut, serta aroma yang kuat, Nanas Bikang memiliki keunikan yang lahir dari kombinasi faktor lingkungan, keterampilan budidaya petani lokal, serta tradisi agrikultur yang telah diwariskan dari generasi ke generasi. Tujuan dari penelitian ini adalah mendeskripsikan Nanas Bikang berdasarkan pengamatan morfologi dan uji laboratorium sebagai upaya pendaftaran indikasi geografis. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dengan cara observasi langsung ke lapangan dan uji laboratorium. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Nanas Bikang memiliki morfologi tinggi tanaman 67 cm, rerata panjang daun 67,6 cm, rerata lebar daun 4,7 cm, warna daun hijau bercak merah, permukaan mahkota panjang membentuk kerucut, warna daun mahkota hijau dengan bercak merah, warna buah kuning bercorak, mata buah semi datar, kedalaman mata buah 0,5 cm, warna daging buah kuning, tekstur daging buah lembut, bentuk buah silinder tajam meruncing, berat buah 1.487 gram, panjang buah 23 cm, diameter buah 10,55 cm, tebal daging buah 4 cm. Secara nutrisi, hasil uji lab untuk Nanas Bikang menunjukkan: vitamin C 98,58 mg/kg (HPLC), keasaman 5,62 mL NaOH 1N/100g (Titrimetric), karbohidrat 15,56% (by difference), kalori 65,14 Kcal/100g (calculation), kalori dari lemak 0,54 Kcal/100g (calculation), serta kandungan nutrisi lain yang diuji dengan metode SNI 01-2891-1992 di antaranya: total gula 13,70%, kadar air 82,95%, kadar abu 0,22%, lemak 0,06%, protein 0,59%, dan serat kasar 0,62%. Tanaman Nanas Bikang ditanam dan tumbuh optimal di lahan dengan tekstur tanah lempung berpasir (sandy loam) dengan pH rata-rata 4-5
PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH BERDASARKAN INDIKATOR KEMISKINAN MENGGUNAKAN METODE K-MEDOIDS CLUSTERING
Pengentasan kemiskinan merupakan salah satu tantangan terbesar yang dihadapi oleh banyak negara di dunia hingga saat ini, termasuk di Indonesia. Pada tahun 2024, Badan Pusat Statistik mencatat persentase penduduk miskin di Indonesia sebesar 9,03 persen atau sebanyak 25,22 juta jiwa. Jika dilihat berdasarkan provinsi, Jawa Tengah merupakan salah satu provinsi yang memiliki persentase penduduk miskin lebih tinggi dibandingkan dengan rata-rata nasional, meskipun secara geografis dekat dengan ibu kota negara. Oleh karena itu, penting untuk mengidentifikasi kelompok kabupaten/kota di Jawa Tengah yang memerlukan perhatian khusus pemerintah dalam upaya pengentasan kemiskinan. Penelitian ini bertujuan memberikan gambaran umum mengenai karakteristik indikator kemiskinan serta mengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah berdasarkan indikator-indikator tersebut menggunakan metode k-medoids clustering. Indikator yang digunakan meliputi persentase penduduk miskin, gini rasio, tingkat pengangguran terbuka (TPT), rata-rata lama sekolah (RLS), dan pertumbuhan ekonomi. Secara keseluruhan, data indikator kemiskinan Provinsi Jawa Tengah menunjukkan kinerja positif. Namun, ketimpangan antar kabupaten/kota masih terlihat jelas. Hasil pengelompokan menunjukkan bahwa jumlah klaster optimal yang diperoleh adalah empat klaster. Klaster 1 terdiri atas 3 anggota, klaster 2 terdiri atas 7 anggota, klaster 3 terdiri atas 19 anggota, dan klaster 4 terdiri atas 6 anggota
EVALUASI AKURASI MODEL ARIMAX DAN PROPHET DALAM PERAMALAN HARGA CABAI MERAH BESAR
Komoditas cabai merah (Capsicum annuum L.) merupakan salah satu komoditas pangan strategis di Indonesia karena terkenal memiliki harga yang berfluktuasi tajam secara musiman, sehingga berdampak pada ketidak pastian pasar dan risiko kerugian bagi pelaku usaha. Analisis ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan nilai akurasi pada model ARIMAX dan Prophet. ARIMAX dikenal lebih unggul pada data yang terpengaruh secara signifikan oleh variabel external. Sementara itu, Prophet unggul dalam menangani data yang memiliki nilai hilang dan tren yang berubah, menjadikannya cocok untuk data harga cabai merah yang dinamis dan sensitif terhadap variabel external. Data yang digunakan berasal dari catatan harga periode 2020–2025 yang diperoleh dari Bank Indonesia. Analisis dilakukan melalui proses pengujian stasioneritas, pemilihan model, dan evaluasi akurasi. Evaluasi akurasi dilakukan berdasarkan nilai Mean Absolute Persentage Error (MAPE). Hasil analisis menunjukkan bahwa model ARIMAX menghasilkan nilai MAPE 7,95%. Sementara itu, model Prophet mampu menangkap pola musiman tahunan dan tren jangka panjang, tetapi akurasinya lebih rendah dari ARIMAX, yaitu 16,85%
KLASTERISASI DINAMIKA HARGA BAWANG MERAH INDONESIA MENGGUNAKAN MAHALANOBIS DISTANCE DYNAMIC TIME WARPING UNTUK MENGIDENTIFIKASI STRUKTUR PASAR WILAYAH
Bawang merah merupakan bahan pangan yang sering digunakan pada banyak menu makanan di Indonesia menunjukkan disparitas harga yang tinggi antarprovinsi maupun antarwaktu akibat perbedaan produksi, distribusi, dan kondisi pasokan. Dinamika harga ini membuat pemetaan klaster penting untuk memahami struktur pasar, mengidentifikasi wilayah sentra dan defisit, serta mendukung perumusan kebijakan stabilisasi harga yang tepat sasaran. Pada banyak penelitian, dynamic time warping (DTW) berbasis jarak Euclidean digunakan untuk menganalisis kemiripan deret waktu, tetapi pendekatan tersebut sensitif terhadap pencilan dan perbedaan skala. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan Mahalanobis Distance Dynamic Time Warping (MDDTW) yang dinilai lebih robust berdasarkan literatur, karena mempertimbangkan kovariansi dan variasi skala antarwaktu. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan dinamika harga bawang merah periode 2022–2025. Tahapan analisis meliputi imputasi nilai hilang, transformasi data menjadi deret waktu, perhitungan varians global untuk memperoleh matriks kovarian invers, pembangunan matriks ketidakmiripan menggunakan MDDTW, serta pengelompokan dengan hierarchical clustering. Hasil analisis menghasilkan tiga klaster utama: klaster harga rendah yang didominasi wilayah sentra produksi, klaster harga menengah dengan fluktuasi moderat, dan klaster harga tinggi yang berasal dari wilayah defisit logistik. Temuan ini menunjukkan adanya fragmentasi struktur pasar nasional dan dapat menjadi dasar bagi perumusan strategi stabilisasi harga yang lebih terarah
PENENTUAN KARAKTERISTIK KIMIAWI KOPI BUBUK ARABIKA ASAL SUMATRA (LINTONG, GAYO, MANDAILING)
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan mutu karakteristik kimiawi kopi Arabika yang berasal dari Sumatra yaitu Lintong, Gayo dan Mandailing. Contoh uji biji kopi didapat dari e-commerce dengan ketentuan jenis Arabika asal Sumatra, kondisi sangrai dan metode pengolahan pasca panen yang sama. Parameter yang dianalisis meliputi kadar air, kadar abu, kadar kafein dan pH. Pengujian kadar air didapat hasil berkisar 1,26-1,49%. Pengujian kadar abu didapat hasil berkisar 4,38-4,76%. Kadar kafein didapatkan nilai yang relatif rendah yaitu 0,07-0,09% dan nilai pH keseluruhan berkisar 5,09-5,16. Hasil tersebut dibandingkan dengan SNI 01-3542-2004 menunjukkan seluruh contoh uji memenuhi persyaratan pada uji kadar air dan kadar abu. Pada nilai pH hasilnya konsisten sesuai dengan karakteristik umum kopi Arabika, walaupun nilai pH tidak termasuk dalam persyaratan dari SNI Kopi Bubuk. Namun pada pengujian kafein, didapat hasil yang jauh lebih rendah dari rentang standar kopi bubuk pada SNI (berkisar antara 0,8- 1,5%). Hal ini dapat disebabkan dari metode ekstraksi, tingkat sangrai, dan faktor lainnya. Secara keseluruhan, sampel kopi Arabika yang diuji, ada 2 parameter yang memenuhi syarat SNI untuk mutu fisikokimia dan hasil ujinya menunjukkan kestabilan mutu antar daerah. Berdasarkan analisis ANOVA dua arah, pengaruh merek dan jenis kopi terhadap parameter fisikokimia tidak selalu berbeda nyata secara terpisah, namun pada kondisi tertentu interaksi antara kedua faktor memberikan pengaruh signifikan. Hasil uji kopi bubuk Arabika asal Sumatra relatif stabil dan memenuhi persyaratan mutu utama sesuai dengan tujuan penelitian
IMPLEMENTASI METODE K MEANS DAN FUZZY C MEANS DALAM KLASIFIKASI KELUARGA R I SIKO STUNTING DI PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR
Penurunan angka stunting menjadi prioritas utama dalam pembangunan nasional di Indonesia , terutama di Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT) yang memiliki prevalensi stunting tertinggi secara nasional. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan 22 kabupsten/kota di Provinsi NTT berdasarkan delapan indikator Keluarga Risiko Stunting ( M etode klaster isasi, yaitu K Means dan Fuzzy C Means (FCM) sebagai dua pendekatan klaster isasi non hirarki yang memungkinkan penelusuran kedekaatan karakteristik antar wilayah. K Means menghasilkan dua klaster utama yang memisahkan wilayah dengan nilai indikator KRS rendah dan tinggi secara tegas. Metode FCM juga membentuk dua klaster , namun memberikan gambaran yang lebih rinci melalui derajat keanggotaan setiap wilayah, sehingga pola tumpang tindih antar wilayah dapat terlihat lebih jelas. Perbandingan kedua metode menunjukkan bahwa K Means memberikan pemisahan klaster yang sederhana dan langsung, sedangkan FCM lebih informatif untuk memaha mi perbedaan tingkat risiko antar kabupaten/kota. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan gambaran kompregensif mengenai penyebaran KRS di provinsi NTT dan dapat menjadi dasar bagi pemerintah daerah dalam menentukan prioritas intervensi stunting lebih adaptif dan tepat sasaran.
PENDEKATAN MULTIVARIAT UNTUK EVALUASI KEUNGGULAN VARIETAS BARU KLON KELAPA SAWIT PPKS:
Kelapa sawit merupakan komoditas strategis dan berperan dalam perekonomian nasional sebagai penyumbang devisa. Produktivitas kelapa sawit sangat erat kaitannya dengan penggunaan varietas unggul kelapa sawit yang performa varietasnya sangat dipengaruhi oleh keragaman karakter agronomis dan kualitas minyak. Untuk mendukung pengembangan varietas unggul baru, diperlukan evaluasi keragaman karakter secara menyeluruh agar hubungan antar karakter dapat dipahami dan menghasilkan kesimpulan yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi keragaan dua varietas klon baru (NUSAklon 1 dan NUSAklon 2) dan beberapa varietas kelapa sawit komersial lainnya milik Pusat Penelitian Kelapa Sawit (PPKS) melalui pendekatan analisis multivariat. Sejumlah karakter produksi, komponen tandan, dan kualitas minyak dianalisis menggunakan analisis korelasi, analisis komponen utama, dan analisis klaster. Hasil penelitian menunjukkan perbedaan yang jelas antar varietas. Bahkan, kedua varietas klon baru memperlihatkan keunggulan pada beberapa karakter penting seperti potensi produksi dan kualitas minyak. Analisis komponen utama dan klaster juga secara konsisten mampu memisahkan varietas klonal dari varietas komersial lainnya berdasarkan karakter agronomis penting pada kelapa sawit. Secara keseluruhan, pendekatan multivariat efektif dalam mengungkap keragaman dan karakteristik penting antar varietas kelapa sawit, serta mendukung penilaian terhadap potensi keunggulan varietas klonal baru milik PPKS untuk peningkatan produktivitas dan kualitas minyak kelapa sawit nasional
PELABELAN 𝑳(𝟐,𝟏) PADA GRAF BUNGA DOUBLE QUADRILATERAL DAN GRAF KINCIR ANGIN DOUBLE QUADRILATERAL
Pelabelan 𝐿(2,1) merupakan skema pelabelan graf yang memberikan selisih label minimal 2 pada simpul yang bertetangga dan minimal 1 pada simpul yang berjarak dua. Kajian ini penting karena berkaitan dengan optimasi alokasi frekuensi dan pengurangan interferensi pada jaringan komunikasi. Penelitian ini bertujuan menentukan span minimum pelabelan 𝐿(2,1) pada graf bunga double quadrilateral (𝐹𝐷𝑄𝑘) dan graf kincir angin double quadrilateral (𝐷𝑄𝑘). Metode yang digunakan adalah analisis teoritik melalui konstruksi pola pelabelan dan pembuktian deduktif berdasarkan struktur graf. Hasil penelitian menunjukkan bahwa span minimum pada 𝐹𝐷𝑄𝑘 adalah 2𝑘+2, sedangkan pada 𝐷𝑄𝑘 adalah 3𝑘+1.
764 PENERAPAN METODE CRISP-DM UNTUK PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI INDEKS STANDAR PENCEMAR UDARA (ISPU) DI SPKU GONDOKUSUMAN YOGYAKARTA
Kepadatan aktivitas di wilayah perkotaan seringkali menimbulkan peningkatan kadar polusi udara, yang berpotensi mengancam kesehatan masyarakat dan menurunkan kualitas lingkungan. Kondisi ini juga terjadi di Yogyakarta, di mana tren kenaikan konsentrasi polutan menuntut adanya sistem pemantauan kualitas udara yang lebih akurat dan responsif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi kualitas udara berbasis data mining menggunakan pendekatan CRISP-DM serta membandingkan performa empat algoritma klasifikasi, yaitu Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbor, dan Gradient-Boosted Trees. Dataset yang digunakan berjumlah 366 observasi yang berasal dari Stasiun Pemantauan Kualitas Udara Gondokusuman yang dikelola oleh Dinas Lingkungan Hidup Kota Yogyakarta, dengan parameter utama yaitu PM10, SO₂, CO, O₃, NO₂, dan nilai maksimum polutan (Max). Pembagian data dilakukan menggunakan skema cross-validation, dan hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memberikan performa terbaik dalam mengklasifikasikan tingkat kualitas udara, dengan akurasi mencapai 99,73%, precision tertinggi sebesar 100% pada kategori “Good” dan “Unhealthy”, serta recall tertinggi sebesar 100% pada kategori “Moderate” dan “Good”. Temuan ini diharapkan dapat menjadi landasan dalam pengembangan sistem pemantauan kualitas udara serta untuk pengelolaan dan pengendalian pencemaran udara di wilayah perkotaan Yogyakarta
PERGESERAN PARADIGMA DALAM JURNALISME FOTO AKIBAT AI DAN IMPLIKASINYA PADA SISTEM INFORMASI
Pemanfaatan Kecerdasan Buatan (AI) telah mendorong terjadinya pergeseran paradigma fundamental dalam praktik jurnalisme foto, terutama terkait aspek keaslian, kecepatan produksi, dan manajemen aset, yang secara langsung menimbulkan tantangan dan peluang baru bagi infrastruktur Sistem Informasi (SI). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis secara komprehensif pergeseran tersebut serta mengidentifikasi implikasi krusialnya terhadap pengembangan dan pengelolaan Sistem Informasi di lingkungan media. Metode yang digunakan adalah Studi Literatur Kualitatif dengan teknik pengumpulan data berupa identifikasi, seleksi, dan ekstraksi artikel ilmiah dari basis data bereputasi. Analisis data dilakukan secara berurutan, dimulai dari Analisis Tematik untuk mengkategorikan dampak AI pada etika dan alur kerja jurnalisme foto, diikuti Sintesis Naratif untuk merangkum pandangan akademis terkait kebutuhan SI baru. Hasil-hasil utama menunjukkan bahwa pergeseran paradigma ditandai dengan munculnya isu deepfakes dan manipulasi citra, yang menuntut adanya Sistem Informasi Verifikasi Citra yang tangguh sebagai temuan penting pertama. Temuan kedua adalah kebutuhan mendesak untuk mengintegrasikan AI dalam Sistem Informasi Manajemen Aset Digital (DAM) yang mampu melakukan penandaan otomatis, kurasi cerdas, dan pengarsipan data keaslian (provenance). Secara keseluruhan, penelitian ini menyimpulkan bahwa AI menuntut rekonfigurasi total pada Sistem Informasi yang ada, berfokus pada peningkatan keamanan data, integritas informasi, dan kemampuan otomatisasi dalam rangka mempertahankan kredibilitas jurnalisme foto sebagai bagian dari inovasi sains dan teknologi
MANAJEMEN PENGENDALIAN MATERIAL STRUKTUR MENGGUNAKAN EOQ, REORDER POINT, DAN SAFETY STOCK PADA PROYEK PEMBANGUNAN KOST 2,5 LANTAI
Manajemen pengendalian bahan material merupakan salah satu faktor kritis dalam memastikan keberhasilan pelaksanaan proyek konstruksi, terutama di kawasan perkotaan padat seperti Jelambar, Jakarta Barat. Studi ini menganalisis efektivitas metode Economic Order Quantity (EOQ), Safety Stock (SS), dan Reorder Point (ROP) dalam mengendalikan persediaan material untuk pekerjaan struktural pada proyek rumah kos berlantai 2,5. Data dikumpulkan melalui observasi lapangan, wawancara dengan pemasok material, dan dokumen sekunder termasuk Daftar Kuantitas (RAB), analisis harga satuan (AHSP), dan jadwal S-kurva. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode EOQ secara efektif menentukan jumlah pesanan optimal dan mampu menekan biaya total hingga 11% dibandingkan dengan sistem pemesanan konvensional. Penerapan EOQ, Safety Stock (SS), dan Reorder Point (ROP) memungkinkan perhitungan persediaan cadangan untuk mengantisipasi ketidakpastian permintaan dan waktu tunggu pengiriman, sehingga pemesanan ulang dapat dilakukan tepat waktu sebelum stok mencapai tingkat kritis. Dengan demikian, metode-metode ini tidak hanya meminimalkan risiko kehabisan stok, tetapi juga mengurangi limbah material, menekan biaya penyimpanan, dan menjaga kelancaran pekerjaan struktural. Secara keseluruhan, penerapan EOQ–SS–ROP berkontribusi pada efisiensi biaya langsung maupun tidak langsung, serta mendukung pengelolaan material proyek yang lebih sistematis dan ekonomis
INOVASI PENGOLAHAN LIMBAH TEMBAKAU MENJADI BIOPESTISIDA DI DESA PRAGU, KECAMATAN SULANG, KABUPATEN REMBANG
Penumpukan limbah tembakau di Desa Pragu Kecamatan Sulang yang sebagian besar tidak dimanfaatkan ternyata terdapat potensi besar dan inisiatif awal dari beberapa petani untuk mengolahnya menjadi biopestisida. Dengan demikian penelitian ini bertujuan untuk merumuskan strategi optimalisasi, pengembangan, dan peningkatan efisiensi pengolahan limbah tembakau dengan metode penelitian yang digunakan adalah Campuran Sederhana (Mix Method) yaitu melalui survey terstruktur dan wawancara oleh 30 petani di Desa Pragu guna menganalisis data statistik deskriptif untuk data kuantitatif dan analisis tematik untuk merumuskan strategi. Lima dari 30 petani (16,7%) telah melakukan proses pengolahan limbah yang masih menggunakan peralatan sederhana dengan cara perebusan limbah tembakau dan kondensasi uap. Kendala utama yang dihadapi adalah adanya kebocoran alat karena masih menggunakan alat yang sederhana dan kendala efisiensi waktu untuk proses kondensasi yang lambat, serta kendala legalitas untuk distribusi produk secara umum. Maka hasil penelitian menunjukkan bahwa strategi optimalisasi harus berfokus pada Peningkatan efisiensi alat, Pengembangan ekonomi dengan penguatan branding, dan penguatan kelembagaan dengan pendampingan pengurusan izin edar atau legalitas (P-IRT atau BPOM). Strategi ini diharapkan dapat meningkatkan nilai ekonomi limbah dan menjamin keberlanjutan inovasi
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI MYMRTJ DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Mass Rapid Transit (MRT) merupakan salah satu moda transportasi umum yang banyak digunakan oleh masyarakat Jakarta. Agar dapat memaksimalkan pelayanan jasa pada MRT pemerintah membuat aplikasi dengan nama “MyMRTJ” sebagai tempat untuk mengakses dan mendapatkan informasi terkini untuk para pengguna. Di dalam aplikasi tersebut yang tersedia di Google Play Store , terdapat berbagai macam ulasan dari pengguna tentang pengalaman mereka dalam menggunakan MRT di Jakarta . Dalam hal ini peneliti ingin mengetahui algoritma klasifikasi mana yang terbaik dan akurat dalam menganalisis sentimen penggunaan aplikasi MyMRTJ dengan cara membandingkan metode klasifikasi Naive Bayes dan metode Support Vector Machine ( SVM). Data yang ingin di analisis adalah data ulasan pengguna pada aplikasi MyMRTJ dari tahun 2023 sampai 2025 dengan melalui tahap berupa pembersihan data, tokenisasi , pelabelan sentimen, dan proses pelatihan serta pengujian model. Setelah melalui beberapa proses tahapan didapatkan hasil analisis berupa nilai akurasi 9 1.67 %, nilai precision 94.81 % dan nilai recall 9 0.12 pada metode SVM serta nilai a kurasi 7 7.78 %, nilai precision 9 4.55 % dan nilai recall 6 4.20 pada metode Naive Bayes Dari data yang didapat menunjukkan semua hasil pada nilai akurasi, nilai precision, dan nilai recall SVM lebih besar dari Naive Bayes
TEOREMA PHYTAGORAS DALAM FUNGSI KOMPLEKS DENGAN INTEGER GAUSSIAN
Teorema Pythagoras merupakan hubungan fundamental dalam geometri Euclid yang menyatakan bahwa kuadrat panjang hipotenusa suatu segitiga siku-siku sama dengan jumlah kuadrat panjang kedua sisi tegaknya. Secara umum, teorema ini diterapkan pada bilangan real ℝ. Namun, dalam perkembangan matematika modern, konsep tersebut dapat diperluas ke ranah yang lebih abstrak, termasuk fungsi kompleks dan bilangan kompleks. Dengan memperkenalkan bilangan kompleks dalam konteks geometri, hubungan antara panjang sisi-sisi segitiga dapat dianalisis melalui representasi titik-titik pada bidang kompleks. Penelitian ini membahas perluasan Teorema Pythagoras dalam domain bilangan kompleks, khususnya pada integer Gaussian ℤ[i].. Melalui sifat norma yang bersifat multiplikatif pada integer Gaussian, diperoleh bahwa persamaan a² + b² = c² dapat dibuktikan secara aljabar dalam kerangka fungsi kompleks. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Teorema Pythagoras tidak hanya berlaku dalam ℝ², tetapi juga dapat direkonstruksi secara elegan menggunakan struktur aljabar bilangan kompleks
SEGMENTASI DAERAH DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN K-MEANS DAN HIERARCHICAL CLUSTERING BERDASARKAN FAKTOR SOSIAL EKONOMI TAHUN 2024
Permasalahan ekonomi dan ketenagakerjaan masih menjadi isu krusial di Provinsi Jawa Barat. Hal ini ditunjukkan oleh Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Jawa Barat sebesar 6,74% pada Februari 2025 yang menempatkannya sebagai provinsi dengan TPT tertinggi ke-3 di Indonesia. Kondisi ini menandakan adanya ketimpangan sosial-ekonomi antardaerah yang perlu dipetakan secara komprehensif untuk mendukung kebijakan pembangunan daerah yang tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan daerah di Jawa Barat berdasarkan kesamaan karakteristik sosial-ekonomi menggunakan metode K-Means dan Hierarchical Clustering. Data yang digunakan berasal dari publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2024 yang mencakup indikator sosial-ekonomi, seperti Indeks Pembangunan Manusia (IPM), PDRB per kapita, dan indikator lainnya. Hasil klasterisasi menunjukkan bahwa daerah di Jawa Barat terbagi menjadi tiga klaster, yaitu Daerah Maju (15%), Daerah Berkembang (44%), dan Daerah Tertinggal (41%). Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar bagi perumusan kebijakan pembangunan ekonomi dan ketenagakerjaan yang lebih terarah, efisien, serta sesuai dengan karakteristik dan kebutuhan masing-masing daerah
PENENTUAN NILAI IC50 (INHIBITORY CONCENTRATION) EKSTRAK ETANOL KULIT NANASMADU (Ananas comosus L. Merr) DENGANMETODE DPPH (2,2-difenil-1-pikrilhidrazil)
Kulit nanas madu (Ananas comosus L. Merr) seringkali dianggap sebagai limbah pertanian, namun diperkirakan mengandung senyawa bioaktif, khususnya golongan fenolik, yang berpotensi sebagai antioksidan alami. Radikal bebas dalam tubuh dapat memicu berbagai penyakit degeneratif, sehingga eksplorasi bahan alami yang mengandung antioksidan menjadi penting untuk dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkuantifikasi aktivitas antioksidan ekstrak etanol kulit nanas madu yang dinyatakan dalam nilai IC50 (Inhibitory Concentration 50%) menggunakan metode DPPH (2,2-difenil-1-pikrilhidrazil). Simplisia kulit nanas dimaserasi menggunakan pelarut etanol 70% kemudian dilakukan uji kualitatif fenolik dan flavonoid. Uji aktivitas antioksidan dilakukan dengan mereaksikan seri konsentrasi ekstrak 10, 20, 30, 40 dan 50 μg/mL dengan larutan DPPH lalu diuji pada panjang gelombang 517 nm menggunakan spektrofotometer Uv-vis. Ekstrak etanol kulit nanas madu positif mengandung fenolik dan flavonoid. Hasil pengujian aktivitas antioksidan dengan metode DPPH menunjukkan bahwa ekstrak etanol 70% kulit nanas madu memiliki nilai IC50 sebesar 51,858 μg/mL dengan pembandingnya nilai IC50 vitamin C (kontrol positif) yaitu 9,371 μg/mL. Kesimpulan penelitian ini yaitu nilai IC50 ekstrak etanol nanas madu diperoleh melalui ekstrapolasi dari data kurva regresi linier. Hal ini mengindikasikan bahwa pada rentang konsentrasi yang diujikan secara empiris, persentase inhibisi radikal bebas belum mencapai 50% secara langsung, namun potensi antioksidannya dapat diprediksi secara matematis berada pada kategori kuat
PELABELAN JARAK DUA PADA BEBERAPA KELAS GRAF
Penelitian ini membahas penentuan nilai minimum span pelabelan 𝐿 2 1 pada tiga kelas graf khusus, yaitu graf petasan 𝐹𝑚 𝑛)), graf mushroom ganda 2 𝑀𝑟𝑛)), dan graf splitting dari graf bintang 𝑆𝑝𝑙 𝐾1 𝑛)))). Pelabelan 𝐿 2 1 merupakan fungsi yang memberikan label bilangan bulat non-negatif pada setiap titik graf dengan ketentuan bahwa dua titik yang berjarak satu memiliki selisih label sedikitnya dua dan titik yang berjarak dua memiliki selisih label sedikitnya satu. Metode penelitian menggunakan pendekatan deskriptif aksiomatik untuk mendefinisikan sifat struktural tiap graf dan lemma pelabelan yang relevan, dilanjutkan dengan pendeteksian pola untuk mengidentifikasi keteraturan label yang muncul. Melalui analisis ini diperoleh konstruksi pola pelabelan yang memenuhi seluruh aturan serta membuktikan ketercapaian batas bawah nilai span. Hasil penelitian menunjukkan bahwa graf petasan memenuhi 𝜆2 11(𝐹𝑚 𝑛 𝑛 11, graf mushroom ganda memenuhi 𝜆2 11(2 𝑀𝑟𝑛 2 𝑛 22, dan graf splitting dari graf bintang memenuhi 𝜆2 11(𝑆𝑝𝑙(𝐾1 𝑛 2 𝑛 11. Temuan ini memberikan kontribusi pada pengembangan teori pelabelan graf, khususnya pada pelabelan 𝐿(2 1
DETERMINAN MATRIKS KETETANGGAAN GRAF BUKU SEGITIGA
Graf buku segitiga merupakan salah satu struktur graf yang menarik untuk dikaji melalui matriks ketetanggaannya. Penelitian ini bertujuan menentukan determinan matriks ketetanggaan graf buku segitiga. Metode yang digunakan adalah pendekatan analitik dengan membentuk matriks ketetanggaan berdasarkan struktur graf dan menghitung determinannya menggunakan reduksi baris serta sifat-sifat determinan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa determinan matriks ketetanggaan graf buku segitiga selalu bernilai nol untuk setiap 𝑛≥2. Temuan ini menunjukkan bahwa matriks ketetanggaan graf buku segitiga bersifat singular dan mengandung ketergantungan linear yang berasal dari struktur grafnya
IMPLEMENTASI DOMINATING SET PADA SISTEM PENEMPATAN PENGAWAS:
Efektivitas pengawasan di CV. Buana Engineering Jember bergantung pada penempatan pengawas yang mampu menjangkau seluruh area kerja secara optimal. Penelitian ini bertujuan menerapkan konsep dominating set untuk menentukan jumlah minimum pengawas yang diperlukan. Metode yang digunakan meliputi pemodelan area operasional sebagai graf berdasarkan data primer hasil observasi lapangan dan wawancara, kemudian dianalisis melalui identifikasi ketetanggaan dan penentuan minimum dominating set. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dominating number untuk model graf pada CV. Buana Engineering Jember adalah 8, sehingga minimal delapan pengawas dibutuhkan untuk mencakup seluruh titik pengawasan. Kesimpulannya, pendekatan dominating set dapat memberikan rekomendasi penempatan pengawas yang lebih efisien bagi perusahaan
PELABELAN 𝑳(𝟐,𝟏) PADA GRAF KERUCUT, GRAF TIMBANGAN, DAN GRAF BUKU SEGITIGA PENDANT
Penelitian ini membahas penerapan pelabelan 𝐿(2,1) pada tiga kelas graf khusus, yaitu graf kerucut (𝐶𝑚,𝑛), graf timbangan (𝑆𝑛(𝐶𝑚)), dan graf buku segitiga pendant (𝐾𝑃1,1,𝑛) dengan tujuan menentukan nilai bilangan pelabelan minimum 𝜆2,1(𝐺) untuk masing-masing graf. Pelabelan 𝐿(2,1) merupakan fungsi yang memberikan label bilangan bulat non-negatif pada setiap titik graf sehingga dua titik yang berjarak satu memiliki perbedaan label minimal 2, sedangkan dua titik yang berjarak dua memiliki perbedaan label minimal 1. Kajian dilakukan melalui pendekatan konstruktif dengan membangun skema pelabelan yang memenuhi seluruh syarat serta memverifikasi optimalitasnya berdasarkan struktur lokal dan global graf. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 𝜆2,1(𝐶𝑚,𝑛)=𝑚+𝑛+1,𝜆2,1(𝑆𝑛(𝐶𝑚))=𝑛+3, dan 𝜆2,1(𝐾𝑃1,1,𝑛)=𝑛+3. Penelitian ini memberikan kontribusi teoretis dalam pengembangan kajian pelabelan graf serta membuka peluang penelitian lanjutan terkait generalisasi pelabelan 𝐿(2,1) pada kelas graf yang lebih kompleks
NILAI MINIMAL SPAN PELABELAN JARAK DUA PADA GRAF BINTANG SIKLUS
Penelitian ini membahas penentuan nilai minimal span pelabelan jarak dua atau pelabelan 𝐿(2,1) pada graf bintang siklus yang dinotasikan dengan (𝐶𝑚(𝑆𝑛)). Graf bintang siklus dibangun dari graf bintang (𝑆𝑛+1) dan graf siklus (𝐶𝑚) dengan menyalin graf bintang sebanyak 𝑚 salinan, kemudian menempelkan salah satu titik pendant dari setiap salinan tersebut pada masing-masing titik graf siklus. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif aksiomatik untuk mengkaji sifat struktural graf serta teknik pendeteksian pola untuk menemukan keteraturan label yang memenuhi aturan pelabelan 𝐿(2,1). Tujuan penelitian ini adalah menentukan nilai span terkecil dari graf bintang siklus. Berdasarkan konstruksi pelabelan dan pembuktian telah dilakukan, diperoleh hasil bahwa nilai minimal span pelabelan 𝐿(2,1) pada graf bintang siklus adalah 𝜆2,1(𝐶𝑚(𝑆𝑛))=𝑛 + 2. Temuan ini memberikan kontribusi dalam pengembangan teori pelabelan graf, khususnya pada kajian pelabelan jarak dua untuk graf terstruktur kompleks
PELABELAN RATA-RATA SKOLEM DIFFERENCE PADA GRAF GUNUNG API DAN GRAF 𝑪𝟑⊳𝑺𝒏
Graf 𝐺 dengan 𝑝 simpul dan 𝑞 sisi disebut graf rata-rata skolem difference jika setiap simpul dapat diberi label berbeda dari himpunan bilangan 1 sampai 𝑝+𝑞, dan dari pelabelan itu dapat dibentuk pelabelan sisi yang memberi setiap sisi satu nilai unik dari 1 sampai 𝑞. Nilai suatu sisi ditentukan dari selisih label kedua simpul yang dihubungkannya. Jika selisih tersebut genap, nilai sisi adalah setengah dari selisih mutlaknya. Jika selisihnya ganjil, nilai sisi adalah setengah dari selisih mutlak tersebut setelah ditambah satu. Dengan aturan ini, seluruh sisi memperoleh nilai berbeda sehingga membentuk pelabelan yang bijektif. Penelitian ini bertujuan menentukan pelabelan rata-rata skolem difference pada graf gunung api dan graf (𝐶3⊳𝑆𝑛) yang memenuhi aturan pelabelan tersebut. Metode yang digunakan meliputi konstruksi kedua graf, pemberian label simpul sesuai aturan pelabelan, serta verifikasi kesesuaian selisih dan nilai rata-rata pada setiap sisi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua graf tersebut dapat dilabeli dengan skema pelabelan rata-rata skolem difference. Dengan demikian, graf gunung api dan graf (𝐶3⊳𝑆𝑛) dikategorikan sebagai graf rata-rata skolem difference
PELABELAN TITIK-SISI PRIMA PADA BEBERAPA POHON
Pelabelan titik-sisi prima merupakan proses pemberian bilangan bulat positif yang berbeda pada setiap titik dan setiap sisi graf, dengan menggunakan himpunan bilangan mulai dari satu hingga jumlah seluruh titik dan sisi. Setiap tiga elemen yang saling berkaitan, yaitu dua titik yang dihubungkan oleh sebuah sisi beserta sisi yang menghubungkan keduanya, harus memiliki label yang saling relatif prima. Graf yang dapat memenuhi ketentuan tersebut diklasifikasikan sebagai graf titik-sisi prima. Penelitian ini bertujuan menentukan dan membuktikan keberadaan pelabelan titik-sisi prima pada tiga kelas pohon, yaitu graf sapu, graf sisir, dan graf pohon Y. Metode penelitian menggunakan pendekatan analitis-deduktif melalui tahapan identifikasi struktur graf, penetapan himpunan label bilangan bulat positif berbeda, penyusunan konstruksi pelabelan berdasarkan hubungan keterhubungan titik dan sisi, pemeriksaan sifat relatif prima untuk seluruh pasangan titik-sisi yang bersesuaian, serta verifikasi matematis terhadap konsistensi dan keabsahan konstruksi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa ketiga kelas pohon yang dikaji terbukti memiliki pelabelan titik-sisi prima yang valid, sehingga memperluas hasil penelitian sebelumnya mengenai pelabelan prima dan memperkuat pemahaman tentang perilaku pelabelan bilangan pada struktur pohon
PEMODELAN ANALISIS REGRESI BERGANDA FAKTOR YANG MEMENGARUHI KINERJA KARYAWAN DI SWALAYAN SUMBER ANEKA JAYA DARANGDAN
Dalam menghadapi persaingan bisnis yang semakin kompetitif, pengelolaan sumber daya manusia menjadi aspek krusial dalam meningkatkan kinerja organisasi. Pengelolaan sumber daya manusia menjadi bagian penting untuk mengembangkan produktivitas karyawan, dalam penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh motivasi kerja, kepuasan kerja, dan lingkungan kerja terhadap produktivitas kinerja karyawan di Swalayan Sumber Aneka Jaya (SAJ) Darangdan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survei melalui penyebaran kuesioner kepada karyawan, data yang didapatkan dianalisis dengan menggunakan pendekatan regresi linear berganda. Hasil uji validitas dan reliabilitas menunjukkan bahwa seluruh instrumen penelitian dinyatakan valid dan reliabel. Uji asumsi klasik juga menunjukkan bahwa model memenuhi syarat linearitas, normalitas, tidak terjadi heteroskedastisitas, dan tidak terdapat multikolinearitas. Hasil analisis regresi menunjukkan bahwa motivasi kerja, kepuasan kerja, dan lingkungan kerja berpengaruh signifikan secara simultan maupun parsial terhadap produktivitas karyawan. Nilai koefisien determinasi sebesar 67.1% menunjukkan bahwa ketiga variabel independen mampu menjelaskan sebagian besar variasi produktivitas kinerja. Temuan ini memberikan implikasi penting bagi manajemen SAJ untuk meningkatkan kualitas lingkungan kerja dan kesejahteraan karyawan sebagai strategi peningkatan kinerja
PELABELAN L(3,1) PADA BEBERAPA GRAF KHUSUS
Penelitian ini membahas penerapan pelabelan 𝐿(3,1) pada beberapa graf khusus, yaitu graf pohon pisang (𝐵𝑚,𝑛), graf kembang api (𝐹𝑚,𝑛), dan graf peach (𝐶𝑛𝑚). Pelabelan 𝐿(3,1) merupakan bentuk khusus dari pelabelan 𝐿(ℎ,𝑘), dengan aturan bahwa setiap pasangan simpul yang berjarak satu memiliki perbedaan label sekurang-kurangnya tiga, sedangkan pasangan simpul yang berjarak dua memiliki perbedaan label sekurang-kurangnya satu. Tujuan penelitian ini adalah menentukan pola pelabelan yang memenuhi ketentuan tersebut dan memperoleh nilai rentang minimum (span) pada masing-masing graf. Metode yang digunakan adalah analisis deduktif matematis melalui konstruksi pelabelan dan pembuktian teoretis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk graf pohon pisang (𝐵𝑚,𝑛), dengan 𝑚≤𝑛−4, diperoleh 𝜆3,1(𝐵𝑚,𝑛)=𝑛+1, untuk graf kembang api (𝐹𝑚,𝑛) dengan 𝑛≥7 dan 𝑚≥2, diperoleh 𝜆3,1(𝐹𝑚,𝑛)=𝑛+1, sedangkan untuk graf peach (𝐶𝑛𝑚) dengan 𝑛≥4 dan 𝑚≥4, diperoleh 𝜆3,1(𝐶𝑛𝑚)=𝑚+4. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar bagi pengembangan lebih lanjut dalam studi pelabelan 𝐿(ℎ,𝑘) pada graf hasil operasi gabungan dan aplikasi jaringan komunikasi nirkabel
Mass Rapid Transit (MRT) merupakan salah satu moda transportasi umum yang banyak digunakan oleh masyarakat Jakarta. Agar dapat memaksimalkan pelayanan jasa pada MRT pemerintah membuat aplikasi dengan nama “MyMRTJ” sebagai tempat untuk mengakses dan mendapatkan informasi terkini untuk para pengguna. Di dalam aplikasi tersebut yang tersedia di Google Play Store , terdapat berbagai macam ulasan dari pengguna tentang pengalaman mereka dalam menggunakan MRT di Jakarta . Dalam hal ini peneliti ingin mengetahui algoritma klasifikasi mana yang terbaik dan akurat dal am menganalisis sentimen penggunaan aplikasi MyMRTJ dengan cara membandingkan metode klasifikasi Naive Bayes dan metode Support Vector Machine ( SVM). Data yang ingin di analisis adalah data ulasan pengguna pada aplikasi MyMRTJ dari tahun 2023 sampai 2025 dengan melalui tahap berupa pembersihan data, tokenisasi , pelabelan sentimen, dan proses pelatihan serta pengujian model. Setelah melalui beberapa proses tahapan didapatkan hasil analisis berupa nilai akurasi 9 1.67 %, nilai precision 94.81 % dan nilai recall 9 0.12 pada metode SVM serta nilai a kurasi 7 7.78 %, nilai precision 9 4.55 % dan nilai recall 6 4.20 pada metode Naive Bayes Dari data yang didapat menunjukkan semua hasil pada nilai akurasi, nilai precision, dan nilai recall SVM lebih besar dari Naive Bayes
PEMODELAN PERTUMBUHAN JANIN DENGAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA (PDE) UNTUK DETEKSI DINI GANGGUAN PERTUMBUHAN
Gangguan pertumbuhan janin (Fetal Growth Restriction/FGR) merupakan penyebab utama morbiditas dan mortalitas perinatal dan mempengaruhi 5−10% kehamilan. Metode konvensional untuk memantau pertumbuhan janin seperti pengukuran tinggi fundus uteri dan berat janin melalui USG, sangat sensitive dan kurang akurat. Penelitian ini mengembangkan Persamaan Diferensial Biasa (PDB) untuk memodelkan deteksi gangguan pertumbuhan pada janin seperti makrosomia dan hambatan pertumbuhan intrauteri (IUGR). Hasilnya menunjukkan bahwa model Gompertz sangat akurat untuk empat parameter biometrik, Biparietal Diameter (BPD), Femur Length (FL), Head Circumference (HC), dan Abdominal Circulumference (AC). Oleh karena itu, FL mencapai 𝑅2=1,00, RMSE=0,53 𝑚𝑚, dan BPD mencapai 𝑅2=0,92. Namun, untuk parameter sirkumferensi HC dan AC, ada keterbatasan 𝑅2, masing-masing 0,85 dan 0,67. Model ini memungkinkan perhitungan instantaneous dan prediksi proyektif untuk deteksi IUGR dini sebelum gejala klinis muncul, yang memungkinkan intervensi medis lebih awal pada kehamilan berisiko tinggi
MATEMATIKA HUMANISTIK TAMANSISWA SEBAGAI MODEL REFORMULASI STAGNASI NUMERASI PISA-AKM INDONESIA
Indonesia masih berada dalam kelompok negara dengan performa matematika stagnan ditunjukkan oleh tidak adanya peningkatan signifikan skor PISA 2018–2022 dan rendahnya proporsi capaian numerasi tingkat mahir dalam AKM 2021–2024, meskipun siklus reformasi kurikulum terus berlangsung. Penelitian ini menganalisis bagaimana pedagogi humanistik Tamansiswa membingkai ulang stagnasi numerasi Indonesia sebagaimana tercermin dalam PISA (Programme for International Student Assessment) dan AKM (Asesmen Kompetensi Minimum). Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif untuk membaca pola stagnasi numerasi Indonesia secara longitudinal serta menafsirkan relevansi pedagogi Tamansiswa dalam konteks reformasi pembelajaran matematika nasional. Data PISA menunjukkan bahwa capaian literasi matematika Indonesia tidak mengalami peningkatan signifikan sepanjang 2018 hingga 2022. Selain itu, hasil AKM 2021 – 2024 menunjukkan bahwa mayoritas siswa berada pada level cukup dan minimum competence dengan persentase kategori advanced yang sangat kecil menegaskan bahwa praktik joyful learning mampu meningkatkan kelancaran operasi aritmetika tetapi belum sepenuhnya membangun kemampuan pemodelan matematis. Temuan tersebut menegaskan stagnasi sebagai kondisi struktural yang memerlukan rekalkibrasi filosofis dalam pedagogi nasional. Pedagogi Tamansiswa dalam penelitian ini diposisikan sebagai kerangka konseptual–interpretatif untuk membaca stagnasi pembelajaran matematika Indonesia. Sistem among dan prinsip kemerdekaan belajar dipahami sebagai alternatif normatif terhadap pedagogi matematis yang berorientasi instruksi dan standar, tanpa mengklaim pengujian empiris atas efektivitas model tersebut
KLASIFIKASI PRIORITAS INTERVENSI SEKOLAH DASAR DI KABUPATEN MADIUN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST
Kesenjangan dalam kualitas fasilitas dan mutu pembelajaran di sekolah dasar masih menghambat pemerataan layanan pendidikan. Kondisi ini memerlukan sistem pemetaan prioritas intervensi yang lebih objektif, terukur, dan dapat diandalkan sebagai dasar pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi tingkat prioritas intervensi sekolah dasar menggunakan algoritma Random Forest dan memanfaatkan data dari Dapodik pada tahun 2025. Tahap awal mencakup pembersihan dan transformasi data, yang meliputi mengubah variabel dari kategori menjadi nilai numerik dan membuat fitur baru seperti rasio siswa-guru, rata-rata jumlah siswa per kelas, kekurangan toilet, dan total fasilitas yang tersedia. Penetapan label prioritas didasarkan pada indikator kondisi fisik dan capaian kualitas sekolah. Ketidakseimbangan antar kelas diatasi dengan menerapkan teknik SMOTE. Model ini dibuat menggunakan pipeline yang mengintegrasikan normalisasi data dengan MinMaxScaler dan Random Forest. Sementara itu, interpretasi dan pemilihan fitur dilakukan dengan SHAP untuk memahami peran setiap fitur dalam prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest dapat mengklasifikasikan tingkat prioritas dengan akurasi 0,90, nilai F1-macro 0,90, dan micro AUC 0,9818. Setelah dilakukan rekalibrasi, kinerjanya mengalami sedikit peningkatan, dengan akurasi 0,91, nilai F1-macro 0,91, dan micro AUC 0,9835. Temuan tersebut memperlihatkan bahwa Random Forest mampu memberikan klasifikasi prioritas yang akurat dan dapat mendukung pembuat kebijakan intervensi pendidikan yang lebih efektif dan terarah
Analisis Pengaruh Aplikasi Teknologi Pencahayaan terhadap Peningkatan Kualitas dan Nilai Ekonomi Buah Naga pada Komunitas Rajegwesi, Banyuwangi
Teknologi pencahayaan digunakan sebagai alat bantu buah naga pada malam hari. Alat bantu ini digunakan dalam meningkatkan metabolisme dan glukosa yang menghasilkan rasa manis. Selain rasa manis, teknologi pencahayaan ini juga membuat buah naga memiliki sedikit air, sehingga buah menjadi lebih padat. Penelitian ini memuat bagaimana buah naga dapat terus meningkat sebagai salah satu komoditas yang berada di Rajegwesi, Banyuwangi. Rajegwesi merupakan wilayah dengan iklim yang sangat mendukung yaitu iklim tropis, dan dilandasi dengan lahan kering yang sangat cocok untuk menanam buah naga. Penelitian ini bertujuan mengetahui bagaimana teknologi pencahayaan dapat meningkatkan buah naga dan bagaimana buah naga dapat membuat ekonomi masyarakat semakin bertambah besar daripada sebelumnya. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif yang didapat dari pengumpulan informasi jurnal akademik, kemudian dilanjutkan dengan pengamatan langsung ke lapangan petani, dan dilengkapi dengan wawancara bersama petani buah naga di Rajegwesi. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini bahwa teknologi pencahayaan terbukti dapat meningkatkan proses fotosintesis dan menghasilkan periode yang panjang untuk pembungaan buah naga. Buah naga yang menggunakan teknologi pencahayaan ini dapat mengalami peningkatan dalam produksi, sehingga bisa melakukan pemanenan 3 – 4 kali dalam setahun, tidak seperti budidaya manual yang hanya bisa dilakukan selama 1 kali dalam setahun. selain mempengaruhi peningkatan dalam produksi, buah naga juga memberikan hasil yang baik untuk kualitas dan ukuran. Buah dan ukuran yang dihasilkan dengan baik akan membuat nilai ekonomi yang tinggi untuk masyarakat Rajegwesi. Sehingga, masyarakat Rajegwesi sangat terbantu oleh teknologi pencahayaan ini dalam peningkatan pendapatan
ANALISIS SPASIAL FAKTOR – FAKTOR YANG MEMENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA BERDASARKAN KABUPATEN/KOTA DI PULAU KALIMANTAN
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor – faktor yang memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Pulau Kalimantan dengan memperhatikan aspek spasial antar kabupaten/kota. Data dianalisis menggunakan pendekatan statistik spasial. Tahapan awal dengan melakukan analisis regresi untuk melihat multikolineritas suatu model, pengujian autokorelasi menggunakan uji Moran’s I dan identifikasi pola penyebaran IPM menggunakan LISA dengan hasil yang diperoleh yaitu adanya autokorelasi spasial positif dan berkelompok pada 12 kabupaten/kota. Selanjutnya, dilakukan analisis Geographically Weighted Regression (GWR) dengan fungsi kernel Fixed Gaussian. Hasil uji variasi geografis menunjukkan bahwa variabel kemiskinan dan RLS memiliki variasi spasial yang signifikan, sedangkan PDRB dan PPK tidak memiliki variasi spasial atau bersifat global. Variabel kemiskinan berpengaruh negatif terhadap IPM pada lebih dari 46% kabupaten/kota. Oleh karena itu, pemerintah perlu menetapkan strategi pengentasan kemiskinan yang berbasis wilayah dan lebih terarah, khususnya pada daerah yang peningkatan kemiskinan cenderung menurunkan IPM. Sebaliknya, RLS berpengaruh positif terhadap IPM di seluruh 56 kabupaten/kota. Oleh sebab itu, pemerintah perlu mempertahankan dan perkuat kebijakan peningkatan akses serta kualitas pendidikan di seluruh kabupaten/kota di Pulau Kalimantan
PERAN PEMBENTUKAN KELOMPOK TANI (POKTAN) DALAM PENGUATAN KETAHANAN PANGAN LOKAL PERKOTAAN MELALUI URBAN FARMING DI KOTA PONTIANAK, KALIMANTAN BARAT
Ketahanan pangan di wilayah perkotaan seperti Kota Pontianak semakin tertekan oleh berkurangnya lahan produktif akibat alih fungsi serta meningkatnya ketergantungan masyarakat pada suplai pangan dari luar daerah. Kondisi ini menimbulkan kerentanan, terutama bagi rumah tangga berpendapatan rendah, dan memperkuat urgensi penerapan urban farming serta penguatan kelembagaan kelompok tani sebagai strategi kemandirian pangan. Penelitian ini bertujuan menganalisis kondisi ketahanan pangan Pontianak, peran urban farming dalam memperkuat sistem pangan lokal, dinamika pembentukan kelompok tani, serta arahan kebijakan yang relevan. Metode penelitian menggunakan kajian pustaka berbasis sumber sekunder berupa jurnal ilmiah, buku akademik, regulasi nasional, data lokal terkait praktik urban farming, serta informasi hasil wawancara pendukung. Analisis data dilakukan melalui teknik content mapping untuk mengelompokkan temuan berdasarkan empat rumusan masalah. Hasil kajian menunjukkan bahwa urban farming berkontribusi terhadap peningkatan ketersediaan pangan rumah tangga, efisiensi biaya konsumsi, dan peluang usaha skala kecil. Pembentukan kelompok tani terbukti meningkatkan kapasitas organisasi masyarakat, namun masih terkendala keterbatasan lahan, permodalan, dan pendampingan teknis. Dukungan pemerintah dan kolaborasi antar instansi menjadi faktor penting dalam memperkuat keberlanjutan program. Kesimpulannya, urban farming berpotensi besar mendukung ketahanan pangan Kota Pontianak, tetapi membutuhkan penguatan kelembagaan kelompok tani, peningkatan literasi teknis masyarakat, serta kebijakan yang lebih terkoordinasi dan responsif terhadap kebutuhan pelaku di lapangan
KONTRIBUSI USAHA LAZATTO TERHADAP PENCIPTAAN LAPANGAN PEKERJAAN DAN PEMBERDAYAAN TERHADAP UMKM LOKAL
Perekonomian lokal di Indonesia sangat bergantung pada keberadaan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM), yang dikenal sebagai penyumbang utama penyerapan tenaga kerja dan peningkatan kesejahteraan masyarakat. Namun, belum banyak penelitian yang mengevaluasi secara spesifik kontribusi perusahaan besar/berskala menengah besar dalam memberdayakan UMKM lokal dan menciptakan lapangan kerja melalui model kemitraan atau supply chain berbasis lokal. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menilai tingkat persepsi terhadap kontribusi Lazatto dalam penciptaan lapangan kerja dan pemberdayaan UMKM lokal dengan rantai pasok dan distribusi produk. Metode penelitian menggunakan metode kuantitatif. Metode ini dibuat dengan cara menyebarkan kuesioner via online kepada khalayak umum seperti pelajar, mahasiswa dan juga masyarakat umum/pekerja. Kemudian, dari data tersebut diperoleh kesimpulan bahwa berapa tingkat persentase terhadap persepsi Lazatto dalam memberikan dampak ekonomi dan sosial yang signifikan, terutama menciptakan lapangan kerja dan memperkuat UMKM lokal melalui kemitraan yang saling menguntungkan
PENGEMBANGAN MEDIA GEO-FOLD MAGNET UNTUK MENINGKATKAN PEMAHAMAN GEOMETRI SISWA TUNARUNGU DI SLB KOTA BLITAR
Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi efektivitas penggunaan media Geo-Fold Magnet dalam meningkatkan pemahaman konsep geometri pada siswa tunarungu. Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif deskriptif, yang dilaksanakan di SLBN 4 Kota Blitar dan SLB-B/C YPLB Kota Blitar dengan melibatkan 13 informan (4 guru dan 9 siswa). Data dikumpulkan melalui wawancara mendalam, observasi partisipatif, dan dokumentasi. Data dianalisis menggunakan teknik reduksi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan. Geo-Fold Magnet dirancang sebagai media interaktif berbasis lipatan origami dengan konektor magnet neodymium 8 mm, yang dilengkapi dengan rumus serta latihan soal pada sisi bagian dalamnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa media ini secara signifikan mampu membantu siswa memvisualisasikan struktur bangun ruang secara konkret, mengubah konsep abstrak menjadi pengalaman taktil-manipulatif yang bermakna. Guru mengonfirmasi bahwa karakteristik interaktif media ini meningkatkan keterlibatan aktif dan motivasi belajar siswa. Disimpulkan bahwa Geo-Fold Magnet merupakan solusi inovatif yang efektif dalam mengatasi hambatan komunikasi visual-spasial siswa tunarungu di Sekolah Luar Biasa
HUBUNGAN WAKTU BELAJAR TERHADAP NILAI MATEMATIKA SISWA KELAS IX MTS GUPPI SUKAMORO:
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara waktu dengan hasil belajar matematika siswa kelas IX MTs GUPPI Sukamoro. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode korelasi Pearson Product Moment. Data primer diperoleh melalui angket kebiasaan waktu matematika yang diisi oleh 50 siswa, sedangkan data sekunder berupa nilai Ujian Tengah Semester (UTS) mata pelajaran Matematika Tahun Pelajaran 2025/2026. Hasil analisis menunjukkan bahwa koefisien korelasi antara waktu belajar dan hasil belajar matematika adalah r = 0,7, yang termasuk kategori hubungan positif kuat. Uji signifikansi dengan uji-t menghasilkan 𝑡ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔= 6,79 lebih besar dari 𝑡𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 2,01 pada taraf signifikansi 5% (df = 48), sehingga hubungan kedua variabel dinyatakan signifikan. Temuan ini mengindikasikan bahwa semakin baik intensitas dan manajemen waktu belajar siswa, semakin tinggi nilai matematika yang dicapai. Penelitian ini menegaskan pentingnya kebiasaan belajar mandiri yang teratur sebagai faktor pendukung keberhasilan akademik, serta memberikan masukan bagi guru, sekolah dan orang tua dalam merancang strategi pembelajaran yang lebih efektif
OPTIMASI PENJADWALAN GURU LES DI LEMBAGA BIMBINGAN BELAJAR MENGGUNAKAN MODEL INTEGER LINEAR PROGRAMMING
Lembaga bimbingan belajar sebagai layanan pendidikan non formal memiliki karakteristik yang berbeda dengan lembaga pembelajaran formal. Dalam pelaksanaannya, siswa dapat memilih waktu belajar yang sesuai dengan waktu siswa sehingga dibutuhkan sistem penjadwalan kegiatan belajar dan mengajar (KBM) bagi guru yang dapat meminimalkan terjadinya bentrok antar sesi, waktu kosong (idle time) yang tidak terisi untuk KBM, dan pemenuhan total sesi mengajar. Penelitian ini bertujuan membangun model optimasi penjadwalan guru les menggunakan Integer Linear Programming (ILP) dengan meminimumkan total bobot setiap sesi untuk menghasilkan jadwal yang optimal dengan memberikan bobot lebih sedikit pada sesi awal. Data penelitian diambil dari lembaga bimbingan belajar Alka College yang terdiri dari ketersediaan guru mata pelajaran, jumlah sesi per hari, dan total jam mengajar yang harus dipenuhi. Optimasi dengan metode simpleks menggunakan Microsoft Excel Solver menunjukkan bahwa model ILP mampu menghasilkan jadwal guru les yang optimal dan memenuhi semua kendala dengan mengalokasikan lebih banyak KBM pada sesi awal
PENERAPAN METODE FUZZY TIME SERIES CHENG DALAM MERAMALKAN HARGA SAHAM BBRI, WIFI, DAN BRMS
Saham merupakan instrumen investasi populer dengan pertumbuhan peminat yang terus meningkat. Namun, harga saham merupakan data runtun waktu (time series) yang sangat dinamis dan seringkali memiliki pola non-linear yang sulit diprediksi secara presisi. Metode Fuzzy Time Series (FTS) Cheng memiliki karakteristik yang adaptif terhadap pola data non-linear melalui penerapan pembobotan relasi fuzzy. Penelitian ini bertujuan menguji kemampuan model FTS Cheng dalam meramalkan harga saham berdasarkan data historis. Data yang digunakan merupakan harga saham dari tiga segmen yang berbeda, yaitu BBRI, WIFI, dan BRMS. Periode pengumpulan data dimulai dari 10 Juli 2025 hingga 28 November 2025. Berdasarkan evaluasi MAPE, hasil penelitian menunjukkan galat sebesar 2,32% untuk BBRI, 5,73% untuk WIFI, dan 5,94% untuk BRMS. Penelitian ini memberikan model peramalan yang dapat digunakan sebagai salah satu rekomendasi acuan dalam pengambilan keputusan pada transaksi saham dengan karakteristik serupa
EKSPLORASI KETIDAKTERATURAN WAKTU RESPONS TEKNISI MESIN EDC BRI DALAM SISTEM LAYANAN CEPAT MENGGUNAKAN METODE REGRESI KUANTIL DAN REGRESI FUNGSIONAL
Penelitian ini bertujuan untuk memahami ketidakstabilan waktu respons teknisi mesin EDC BRI dalam sistem layanan cepat. Untuk mencapai hal ini, metode yang digunakan adalah regresi kuantil dan regresi fungsional, yang bertujuan mengenali pola serta faktor faktor yang memengaruhi perbedaan dalam waktu respons. Hasil menunjukkan bahwa terdapat perbedaan nyata dalam distribusi waktu respons antar wilayah dan pada berbagai jam kerja. Selain itu, regresi fungsional berfungsi menangkap dinamika waktu yang tidak terlihat oleh metode biasa. Analisis regresi kuantil juga menunjukkan bahwa faktor seperti lokasi dan beban kerja teknisi memai nkan peran penting dalam menyebabkan ketidakstabilan tersebut. Kesimpulan penelitian ini menyatakan bahwa penggunaan kombinasi regresi kuantil dan regresi fungsional sangat efektif dalam memahami kompleksitas respons teknisi dan dapat menjadi dasar untuk meningkatkan kualitas sistem layanan cepat BRI.
KOMPARASI MODEL EXPONENTIAL SMOOTHING DAN TREN KUADRATIK PADA PERAMALAN JUMLAH PERNIKAHAN DI PROVINSI JAWA BARAT DAN NUSA TENGGARA TIMUR
Penurunan angka pernikahan di Indonesia menimbulkan kekhawatiran terhadap implikasi bagi dinamika kependudukan terutama potensi penurunan angka kelahiran, dimana Provinsi Jawa Barat memiliki jumlah pernikahan sebanyak 292.969 pernikahan tahun 2024, sedangkan Provinsi Nusa Tenggara Timur memiliki jumlah pernikahan sebanyak 2.775 pernikahan tahun 2024. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan jumlah pernikahan di Provinsi Jawa Barat dan Nusa Tenggara Timur selama 10 tahun kedepan. Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan data sekunder yang diperoleh dari situs resmi Badan Pusat Statistik tahun 2010-2024 berupa jumlah pernikahan di Provinsi Jawa Barat dan Nusa Tenggara Timur yang dianalisis memakai metode single exponential smoothing, double exponential smoothing, dan tren kuadratik. Hasil analisis menunjukkan bahwa ramalan 10 tahun kedepan berdasarkan tren kuadratik yang optimum menunjukkan jumlah pernikahan Provinsi Jawa Barat menurun dari 270.529 pernikahan tahun 2025 menjadi 6.326 pernikahan tahun 2034, sementara Provinsi Nusa Tenggara Timur juga menurun dari 2.743,78 pernikahan tahun 2025 menjadi 522,45 pernikahan tahun 2034. Hasil tersebut menunjukkan perlunya kebijakan yang lebih adaptif dan responsif terhadap fenomena penurunan pernikahan, termasuk penguatan dukungan sosial-ekonomi, peningkatan kesiapan menikah, serta strategi pembangunan yang selaras dengan tujuan SDGs
KLASIFIKASI KATARAK MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR EFFICIENTNETB5 PADA CITRA FUNDUS RETINA
Katarak merupakan penyebab utama kebutaan yang masih banyak terlambat terdeteksi karena pemeriksaan manual membutuhkan keahlian dokter mata dan berpotensi menimbulkan subjektivitas. Pada banyak wilayah dengan keterbatasan tenaga medis, keterlambatan diagnosis menjadi tantangan besar yang berdampak pada meningkatnya risiko kebutaan. Untuk itu, dibutuhkan sistem deteksi otomatis berbasis kecerdasan buatan yang mampu memberikan hasil cepat dan akurat. Penelitian ini mengkaji permasalahan rendahnya akurasi dan kemampuan generalisasi model CNN konvensional dalam klasifikasi citra fundus. Sebagai solusi, penelitian ini menerapkan arsitektur EfficientNet-B5 yang dikenal memiliki efisiensi tinggi dan kemampuan ekstraksi fitur yang kuat melalui compound scaling. Dataset citra fundus diproses melalui tahapan preprocessing, augmentasi, pembagian data, pelatihan model, serta evaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa EfficientNet-B5 memberikan performa yang sangat baik pada data validasi, dengan akurasi terbaik mencapai 96,26%, diikuti metrik precision 0.9720, recall 0.9541, specificity 0.9714, dan F1-score 0.9630. Confusion matrix juga menunjukkan bahwa sebagian besar citra berhasil diklasifikasikan dengan benar, menandakan kemampuan model dalam melakukan generalisasi pada data baru. Temuan ini memperlihatkan bahwa EfficientNet-B5 efektif digunakan sebagai model tunggal untuk klasifikasi katarak tanpa memerlukan metode interpretabilitas tambahan Urgensi penelitian ini terletak pada kebutuhan sistem deteksi katarak yang ringan, cepat, dan mudah diimplementasikan di berbagai fasilitas kesehatan. Inovasi penelitian ini adalah pemanfaatan EfficientNet-B5 sebagai model tunggal yang mampu meningkatkan stabilitas dan akurasi dibandingkan model CNN konvensional, meskipun tanpa teknik interpretabilitas tambahan. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan model klasifikasi katarak berbasis EfficientNet-B5 yang akurat dan dapat digunakan sebagai alat bantu skrining awal
SIFAT FISIK, KIMIA, DAN KESUKAAN SNACK BAR BERBASIS UMBI GARUT, KACANG MERAH, DAN BIJI CHIA
Peningkatan prevalensi diabetes melitus mendorong pengembangan produk pangan rendah IG yang tetap memenuhi mutu sensori dan karakteristik fisik yang baik. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi mutu sensori dan uji fisik snack bar berbasis tepung umbi garut, tepung kacang merah, dan biji chia pada beberapa proporsi formulasi dan waktu pemanggangan. Metode penelitian meliputi pembuatan tiga variasi formulasi snack bar (A: 50% garut, 40% kacang merah, 10% chia; B: 45% garut, 35% kacang merah, 20% chia; C: 40% garut, 30% kacang merah, 30% chia) yang dipanggang pada dua durasi (60 dan 80 menit). Uji sensori dilakukan menggunakan metode hedonik terhadap atribut warna, aroma, tekstur, dan rasa oleh panelis tidak terlatih. Uji fisik meliputi pengukuran warna menggunakan HunterLab Color Quest dan analisis tekstur menggunakan Texture Analyzer TA.XTplus. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produk snack bar yang dihasilkan memiliki nilai IG 37,47. Proporsi tepung garut yang lebih tinggi dan waktu pemanggangan lebih singkat menghasilkan warna lebih cerah dan tekstur yang lebih disukai panelis. Formulasi B (45% garut, 35% kacang merah, 20%) chia dan formulasi C (40% garut, 30% kacang merah, 30% chia) dengan penambahan chia yang lebih tinggi cenderung menghasilkan warna lebih gelap dan tekstur lebih keras berdasarkan uji fisik, namun tetap diterima panelis pada kategori suka. Secara keseluruhan, snack bar formulasi A (50% garut, 40% kacang merah, 10% chia) dengan waktu pemanggangan 60 menit paling disukai serta menunjukkan kekerasan yang paling sesuai dengan standar produk snack bar fungsional. Kesimpulan, kombinasi bahan berbasis umbi garut, kacang merah, dan biji chia memenuhi syarat mutu produk
ANALISIS KINERJA PERSIMPANGAN RUAS JALAN PERLINTASAN KERETA API NGELOM DENGAN METODE PKJI 2014
Kinerja simpang merupakan salah satu aspek penting dalam manajemen transportasi karena berpengaruh langsung terhadap kelancaran arus kendaraan, keselamatan pengguna jalan, serta efisiensi waktu perjalanan. Kondisi simpang yang berada dekat perlintasan sebidang kereta api sering mengalami hambatan arus lalu lintas akibat tundaan saat kereta melintas. Fenomena ini dapat memengaruhi volume kendaraan, kapasitas simpang, hingga tingkat kejenuhan yang terjadi di lapangan. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk menganalisis kondisi kinerja simpang pada perlintasan kereta api di Jl. Raya Ngelom dan Jl. Raya Pasar Sepanjang Taman dengan mengacu pada Pedoman Kapasitas Jalan Indonesia (PKJI) 2014. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui volume lalu lintas, kapasitas simpang, nilai derajat kejenuhan (DJ), serta besar tundaan lalu lintas pada lokasi penelitian. Data dikumpulkan melalui survei lapangan selama tiga hari pada jam sibuk pagi dan sore. Analisis dilakukan menggunakan metode perhitungan PKJI 2014 yang meliputi estimasi volume kendaraan (q), kapasitas simpang (C), derajat kejenuhan (DJ = q/C), serta tundaan rata-rata yang terjadi. Berdasarkan hasil analisis diperoleh volume lalu lintas puncak (qTOT) pada hari Jumat, 10 Oktober 2025 sebesar 2016 smp/jam. Kapasitas simpang (C) yang dihitung berdasarkan PKJI 2014 adalah 3307 smp/jam. Nilai derajat kejenuhan (DJ) yang dihasilkan adalah 0,61, yang menunjukkan bahwa kinerja simpang masih berada dalam batas aman dan tidak mengalami kejenuhan berat. Nilai tundaan rata-rata pada jam puncak mencapai 8,1 detik/smp. Hasil ini mengindikasikan bahwa meskipun terdapat hambatan akibat aktivitas kereta api, simpang masih mampu memberikan tingkat pelayanan yang cukup baik
ANALISIS TINGKAT RISIKO MENGGUNAKAN METODE HIRARC PADA PROYEK KONSTRUKSI PERGANTIAN JEMBATAN ESANG I KABUPATEN KEPULAUAN TALAUD SULAWESI UTARA
Proyek konstruksi jembatan memiliki tingkat risiko kesehatan dan keselamatan kerja (K3) akibat kompleksitas pekerjaan dan kondisi lingkungan kerja. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat risiko K3 pada proyek Pergantian Jembatan Esang I Kabupaten Kepulauan Talaud menggunakan metode Hazard Identification, Risk Assessment, and Risk Control (HIRARC). Metode penelitian yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif dengan pengumpulan data melalui observasi lapangan, wawancara, dokumentasi, dan kuesioner. Penilaian risiko dilakukan dengan menentukan nilai likelihood dan severity yang selanjutnya dipetakan ke dalam matriks risiko. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebelum pengendalian, tingkat risiko didominasi oleh kategori risiko rendah sebesar 50%, risiko sedang sebesar 10%, risiko tinggi sebesar 30%, dan risiko ekstrem sebesar 10%. Setelah dilakukan pengendalian risiko berdasarkan hierarki pengendalian, terjadi penurunan tingkat risiko yang signifikan dengan dominasi kategori risiko rendah sebesar 80%, risiko sedang sebesar 10%, dan risiko tinggi sebesar 10%, serta tidak ditemukan lagi risiko kategori ekstrem. Hasil ini menunjukkan bahwa penerapan metode HIRARC efektif dalam menurunkan tingkat risiko K3 pada proyek konstruksi jembatan. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam penerapan manajemen K3 pada proyek konstruksi sejenis
PENERAPAN METODE FUZZY TSUKAMOTO UNTUK DIAGNOSIS TINGKAT HIPERTENSI BERBASIS TIGA VARIABEL PADA PASIEN APOTEK ES
Hipertensi merupakan penyakit tidak menular yang sering disebut silent killer karena umumnya tidak menunjukkan gejala yang jelas hingga menimbulkan komplikasi serius seperti stroke, serangan jantung, dan gangguan ginjal. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Fuzzy Tsukamoto sebagai sistem pendukung diagnosis tingkat hipertensi berdasarkan tiga variabel utama, yaitu tekanan darah sistolik, tekanan darah diastolik, dan usia. Pendekatan logika fuzzy digunakan karena mampu menangani ketidakpastian dan ketidaktepatan data medis sehingga menghasilkan keputusan yang lebih adaptif. Penelitian ini menggunakan data dari 139 pasien Apotek ES di Magelang dengan menerapkan tiga tahapan utama, yaitu fuzzifikasi, inferensi menggunakan 27 aturan (rule), dan defuzzifikasi untuk memperoleh hasil keluaran tegas (crisp output). Berdasarkan hasil pengujian, sistem Fuzzy Tsukamoto menunjukkan tingkat kesesuaian sebesar 70% dengan klasifikasi hipertensi menurut Pedoman Kementerian Kesehatan RI tahun 2023. Hasil ini menunjukkan bahwa metode Fuzzy Tsukamoto cukup efektif dan relevan digunakan sebagai alat bantu diagnosis awal hipertensi, khususnya untuk mendukung pengambilan keputusan medis di fasilitas pelayanan kesehatan dasar maupun apotek
DAMPAK PERISTIWA DEMONSTRASI DPR PADA 29 AGUSTUS 2025 TERHADAP RETURN ABNORMAL SAHAM DI BUSRA EFEK INDONESIA
Penelitian ini mengadopsi desain event study dengan periode estimasi 120 hari sebelum demonstrasi dan jendela peristiwa selama empat hari perdagangan (-1, 0 , +1, +2) dari tanggal demonstrasi. Sampel penelitian mencakup 35 emiten LQ45 yang dipilih melalui metode purposive sampling. return abnormal dihitung menggunakan model imbal hasil yang disesuaikan pasar, sementara signifikansi statistik dievaluasi menggunakan uji-t satu sampel. analisis menunjukkan bahwa demonstrasi politik memicu penurunan return abnormal yang signifikan secara statistik. return abnormal harian (AR) mencapai nilai negatif tertingginya, yaitu -2,32%, pada hari ke-t+1, sementara return abnormal kumulatif (CAR) selama periode kejadian tercatat sebesar -5,82% (p < 0,001). Analisis sektoral menunjukkan heterogenitas dampak, dengan sektor infrastruktur mengalami kontraksi terbesar (CAR -8,91%), diikuti oleh sektor perbankan (CAR -7,23%). Hal ini menunjukkan bahwa adanya perubahan yang signifikan terhadap dinamika pasar modal Indonesia akibat demonstrasi DPR pada 29 Agustus 2025 sehingga perlu adanya mitigasi risiko seperti menerapkan strategi rotasi sektor selama periode tensi politik, mengembangkan sistem peringatan dini untuk mengantisipasi volatilitas pasar, dan memperkuat komunikasi korporat untuk mengurangi ketidakpastian di antara pemegang saham
DAMPAK KEMARAU BASAH TERHADAP PRODUKSI DAN HARGA GARAM:
Kemarau basah yang ditandai dengan peningkatan curah hujan pada musim kering telah mengubah proses produksi garam yang sangat bergantung pada intensitas cahaya matahari. Kondisi ini menyebabkan ketidakstabilan pasokan dan fluktuasi harga yang berdampak langsung pada ketahanan pasar garam rakyat. Kajian ini bertujuan untuk menganalisis dampak kemarau basah terhadap produksi dan harga garam melalui metode tinjauan pustaka terhadap sepuluh artikel ilmiah terpublikasi pada periode 2020–2025, serta melakukan analisis kasus dengan membandingkan temuan-temuan dalam pustaka tersebut dengan kondisi produksi dan harga garam di wilayah pesisir Juwana, Kabupaten Pati. Analisis dilakukan dengan memeriksa hasil empiris dari setiap artikel untuk mengetahui apakah pola hubungan antarvariabel selaras dan untuk memahami dampak hasil tersebut terhadap struktur pasar lokal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun produksi selalu menurun selama musim kemarau basah dampaknya terhadap harga bervariasi tergantung pada struktur distribusi dan kekuatan pasar di setiap daerah. Perbandingan dengan kondisi Juwana menunjukkan bahwa penurunan produksi yang mengakibatkan posisi tawar petani yang rendah tidak selalu diikuti oleh peningkatan harga. Kajian ini menunjukkan bahwa penguatan kelembagaan pasar dan pendekatan adaptasi iklim adalah strategi yang sangat penting
DIVERSIFIKASI HASIL PERTANIAN MENJADI PRODUK SKINCARE ALAMI UNTUK MENINGKATKAN NILAI TAMBAH AGRIBISNIS
Diversifikasi pemanfaatan hasil pertanian menunjukkan perkembangan signifikan, tidak hanya sebagai sumber pangan, tetapi juga sebagai bahan baku produk skincare. Situasi tersebut mendorong perlunya kajian literatur untuk memahami potensi pengembangan produk skincare natural dalam meningkatkan nilai tambah agribisnis dan memperkuat daya saing UMKM. Kajian ini bertujuan menganalisis peran strategis sektor agribisnis dalam menghasilkan produk bernilai tambah melalui pemanfaatan minyak nabati, herba, rempah, buah, serta senyawa bioaktif tanaman sebagai bahan dasar skincare alami, identifikasi hambatan pengolahan, serta bagaimana prospek keberlanjutan usaha dalam industri estetika. Artikel disusun dengan metode berupa studi literatur terhadap jurnal, buku, dan laporan ilmiah yang diterbitkan pada periode 2018–2024 dengan pendekatan analisis tematik. Hasil kajian menunjukkan bahwa meningkatnya preferensi konsumen terhadap produk alami mendorong inovasi skincare berbasis hasil pertanian, sehingga berpotensi memperkuat nilai tambah komoditas serta membuka peluang ekonomi bagi petani dan UMKM melalui kolaborasi hulu–hilir. Namun demikian, tantangan seperti keterbatasan teknologi ekstraksi, peningkatan kualitas, dan standarisasi produk, serta kesiapsiagaan pelaku usaha dalam menghadapi persaingan pasar masih perlu menjadi perhatian untuk mendukung keberlanjutan usaha. Dengan demikian, sinergi antara sektor pertanian dan industri estetika menjadi peluang strategis dalam transformasi agribisnis menuju inovasi berkelanjutan yang mampu meningkatkan daya saing di pasar lokal maupun global
ANALISIS FAKTOR RISIKO KEJADIAN DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI KABUPATEN PROBOLINGGO MENGGUNAKAN MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF
Salah satu masalah kesehatan masyarakat yang paling signifikan di Kabupaten Probolinggo adalah Demam Berdarah Dengue (DBD). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempelajari faktor risiko seperti kepadatan penduduk, jumlah hari hujan, dan fasilitas kesehatan, khususnya puskesmas dan puskesmas pembantu terhadap jumlah kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) yang terjadi di Kabupaten Probolinggo. Selain itu, penelitian ini menentukan variabel mana yang memiliki pengaruh paling signifikan terhadap jumlah kasus Demam Berdarah Dengue (DBD). Penelitian ini menggunakan data cacah atau data sekunder kasus DBD. Model Regresi Binomial Negatif digunakan sebagai metode analisis karena dapat menangani karakteristik data cacah yang sering mengalami overdispersi, yaitu nilai varians lebih besar dari nilai mean yang terjadi ketika model Regresi Poisson tidak memadai. Studi ini akan menghasilkan model statistik terbaik dan secara parsial menunjukkan pengaruh signifikan dari setiap variabel prediktor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah penduduk dan jumlah hari hujan merupakan faktor risiko yang berperan signifikan terhadap terjadinya kasus DBD di Kabupaten Probolinggo tahun 2023. Diharapkan setelah ditemukan faktor risiko yang paling signifikan dapat membantu pemerintah khususnya Dinas Kesehatan Kabupaten Probolinggo dalam membuat strategi pencegahan dan pengendalian DBD di tahun 2025 ini lebih efisien dan tepat sasaran
PEMANFAATAN LIMBAH KULIT WORTEL (DAUCUS CAROTA L.) SEBAGAI PEWARNA ALAMI PADA PUDING SUSU
Limbah kulit wortel merupakan sumber β-karoten yang berpotensi dimanfaatkan sebagai pewarna alami pada produk pangan. Namun, pemanfaatannya selama ini belum optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh penggunaan pewarna alami kulit wortel dengan konsentrasi yang berbeda pada puding susu terhadap daya terima panelis dan karakteristik warna yang dihasilkan. Penelitian ini menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan pemberian variasi konsentrasi ekstrak pewarna alami kulit wortel (0%, 2%, 4%, dan 6% ) pada puding susu. Proses ekstraksi warna dilakukan dengan maserasi kulit wortel kering yang telah digiling halus ke dalam minyak sunflower selama 96 jam. Hasil puding dengan pengaplikasian pewarna kulit wortel kemudian dilakukan analisis intensitas warna (𝐿 𝑎 𝑏 ∗∗) menggunakan color reader serta uji kesukaan dengan panelis sebanyak 30 orang. Hasil analisis intensitas warna menunjukkan bahwa peningkatan konsentrasi pewarna dari 0% hingga 6% cenderung menurunkan nilai 𝐿 (puding lebih gelap) serta meningkatkan nilai 𝑎 dan 𝑏 secara signifikan (puding semakin oranye). Kondisi paling optimal untuk intensitas warna ditemukan pada puding dengan konsentrasi pewarna kulit wortel 6% yang menghasilkan warna oranye paling nyata dengan nilai 𝑎 (3,15) dan 𝑏 (19,80). Sementara itu, hasil uji kesukaan menunjukkan bahwa puding dengan pewarna kulit wortel pada konsentrasi 6% dengan formulasi pewarna kulit wortel (30ml), susu cair fullcream (400ml), air mineral (100ml), agar bubuk plain (3.5g), gula pasir (80g), garam (2g), vanili bubuk (1g), dan lecitin kedelai (0.28g) secara beda nyata paling disukai oleh panelis dengan skor tertinggi pada seluruh atribut dibandingkan dengan penambahan konsentrasi pewarna kulit wortel lebih rendah. Penambahan konsentrasi pewarna dari kulit wortel pada puding berhasil meningkatan warna oranye sekaligus meningkatkan hasil penerimaan secara keseluruhan oleh panelis
PENGEMBANGAN INSTRUMEN DIAGNOSTIK LITERASI MATEMATIKA UNTUK ANALISIS PROFIL KOGNITIF SISWA SMP PADA MATERI SPLDV
Hasil Programme for International Student Assessment (PISA) 2022 menunjukkan bahwa kemampuan matematika siswa Indonesia masih berada di bawah rata-rata internasional, khususnya pada materi aljabar yang menuntut kemampuan pemodelan dan penalaran. Salah satu materi krusial pada jenjang SMP adalah Sistem Persamaan Linear Dua Variabel (SPLDV), yang sering menjadi sumber kesulitan belajar siswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan instrumen diagnostik guna menganalisis profil penguasaan atribut kognitif siswa SMP pada materi SPLDV menggunakan pendekatan Cognitive Diagnostic Model (CDM). Instrumen dikembangkan dalam bentuk 15 butir soal Pilihan Ganda Kompleks (PGK) yang mengukur empat atribut kognitif dan divalidasi oleh lima pakar. Validitas isi dianalisis menggunakan koefisien Aiken’s V, sedangkan kualitas butir dan reliabilitas dianalisis melalui Classical Test Theory (CTT) dan Item Response Theory (IRT) menggunakan model Generalized Partial Credit Model (GPCM), termasuk evaluasi kecocokan model, karakteristik respons butir, serta Test Information Function (TIF) dan Standard Error of Measurement (SEM). Data selanjutnya dianalisis menggunakan model GDINA untuk menghasilkan profil penguasaan atribut siswa. Uji coba awal melibatkan 200 siswa, diikuti uji coba utama pada 756 siswa kelas VIII dari tiga provinsi. Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar butir memenuhi kriteria kualitas psikometrik dan asumsi pengukuran, dengan validitas isi yang baik (Aiken’s V ≥ 0,80) serta reliabilitas tinggi (α = 0,829). Berdasarkan analisis CTT, IRT, dan CDM, dua butir dieliminasi sehingga diperoleh instrumen final berjumlah 13 butir. Instrumen ini dinyatakan valid, reliabel, dan efektif untuk mendiagnosis kesulitan belajar serta memetakan profil penguasaan atribut kognitif siswa pada materi SPLDV
EFEKTIVITAS FILTER AIR DENGAN KOMBINASI FILTRASI MEKANIS DAN KARBON AKTIF DALAM MENINGKATKAN KUALITAS AIR EKORIPARIAN LEUWI PADJADJARAN UNTUK IRIGASI TANAMAN
Air ekoriparian memiliki potensi sebagai sumber irigasi, namun kualitasnya sering tidak memenuhi standar sehingga diperlukan proses pengolahan sebelum digunakan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas kombinasi media filtrasi mekanis dan karbon aktif dalam meningkatkan kualitas air ekoriparian Universitas Padjadjaran untuk kebutuhan irigasi tanaman. Sistem filtrasi disusun menggunakan kerikil besar (12–25 mm), kerikil kecil (4,75 mm), pasir kasar (2 mm), pasir halus (0,425 mm), serta karbon aktif dengan variasi konsentrasi 3% dan 5%. Parameter yang diuji meliputi TDS, kekeruhan, pH, dan TSS. Hasil menunjukkan bahwa perlakuan karbon aktif 3% mampu menurunkan TDS dari 80 menjadi 77 mg/L, kekeruhan dari 43,07 menjadi 35,72 NTU, TSS dari 193,6 menjadi 148,4 mg/L, serta pH meningkat dari 6,26 menjadi 6,81 sehingga mendekati netral. Pada perlakuan 5%, TDS menurun dari 113 menjadi 101 mg/L, kekeruhan dari 31,28 menjadi 15,99 NTU, TSS dari 200 menjadi 136,5 mg/L, serta pH mengalami meningkat dari 6,26 menjadi 7,05 yang semakin mendekati netral. Penurunan parameter fisik terbesar terjadi pada kekeruhan dan TSS, menunjukkan bahwa kombinasi media mekanis efektif menyisihkan partikel tersuspensi, sedangkan karbon aktif berperan dalam meningkatkan kejernihan dan kestabilan pH. Secara keseluruhan, sistem filtrasi dengan karbon aktif 3% dan 5% terbukti meningkatkan kualitas air ekoriparian sehingga lebih layak digunakan untuk irigasi berdasarkan baku mutu kualitas air berdasarkan Peraturan Pemerintah Nomor 22 Tahun 2021. Perlakuan 5% menunjukkan kinerja lebih baik daripada perlakuan 3% karena menunjukkan peningkatan parameter kualitas air ekoriparian yang lebih signifikan.
URBANISASI DAN PENURUNAN POPULASI BURUNG LOKAL DI WILAYAH KOTA YOGYAKARTA:
Urbanisasi merupakan proses transformasi wilayah non-perkotaan menjadi kawasan perkotaan yang ditandai oleh pembangunan infrastruktur secara masif, peningkatan aktivitas antropogenik, serta konversi tata guna lahan. Burung merupakan kelompok fauna yang sering digunakan sebagai bioindikator karena sensitivitasnya terhadap perubahan lingkungan. Artikel ini bertujuan untuk menelaah secara sistematis literatur ilmiah yang membahas hubungan antara urbanisasi dan penurunan populasi burung lokal, khususnya dalam konteks ekologi perkotaan yang relevan dengan Kota Yogyakarta. Metode yang digunakan adalah studi pustaka dengan menganalisis publikasi ilmiah bereputasi. Hasil kajian menunjukkan bahwa urbanisasi berkontribusi terhadap hilangnya habitat alami, degradasi ruang terbuka hijau, peningkatan polusi suara dan cahaya, serta perubahan ketersediaan dan kualitas sumber pakan. Spesies burung generalis cenderung mampu beradaptasi dan mendominasi kawasan urban, sedangkan spesies spesialis mengalami penurunan populasi yang signifikan. Kajian ini menegaskan pentingnya integrasi prinsip ekologi dalam perencanaan kota guna menjaga keberlanjutan populasi dan keanekaragaman burung lokal
PERBANDINGAN TF-IDF DAN BM25 UNTUK FEATURE EXTRACTION PADA DATA ULASAN BUKU
Feature extraction atau ekstraksi fitur adalah salah satu langkah penting dalam data mining untuk Natural Language Processing (NLP), terutama dalam klasifikasi teks. Proses ini bertujuan mengubah dokumen menjadi suatu list fitur yang dapat diproses dengan lebih mudah dan akurat. Dalam penelitian ini, dilakukan studi komparatif antara dua metode feature extraction yaitu TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), dan BM25 pada data Ulasan Buku. Tujuan penelitian adalah mengevaluasi kemampuan kedua metode dalam mengekstraksi fitur yang paling relevan terhadap konten teks ulasan buku. Hasil analisis menunjukkan performa TF-IDF lebih baik dari BM25 dalam memberi nilai yang lebih tinggi pada kata-kata yang relevan terhadap data, dengan kata-kata yang mendapat nilai TF-IDF tertinggi seperti ‘book’, ‘story’, dan ‘read’, dibandingkan dengan BM25 yang mengekstraksi kata-kata umum seperti ‘the’, ‘i’, ‘a’, dan ‘and’. Temuan penelitian ini dapat menjadi pendukung penelitian selanjutnya, terutama dalam bidang text classification dan sentiment analysis
ANALISIS PENGARUH FAKTOR-FAKTOR PENGUKURAN TERHADAP EN SCORE DAN ZETA SCORE PADA UJI BANDING LABORATORIUM DENGAN PENDEKATAN REGRESI LINEAR BERGANDA
Uji banding antar laboratorium merupakan mekanisme penting untuk memastikan kesetaraan atau kesesuaian kinerja antar laboratorium sesuai ISO 17025:2017. Evaluasi kesesuaian dan konsistensi hasil menggunakan metode En score dan Zeta score sesuai rekomendasi ISO 13528:2015. Artikel ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja antar laboratorium dan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi variasi En score dan Zeta score pada uji banding bejana ukur dengan metode gravimetri, khususnya dengan memasukkan variabel kontrol yang berasal dari parameter pengukuran dan komponen ketidakpastian yang dilaporkan dengan pendekatan regresi linear berganda. Hasil pembahasan pada artikel menunjukkan bahwa 31 peserta dinyatakan setara dan konsisten dalam pelaporan unjuk kinerjanya, namun terdapat satu laboratorium yang outlier yaitu Lab 20 dengan En score (–3.02) dan Zeta score (–6.028), yang mengindikasikan adanya bias signifikan. Pemodelan regresi menunjukkan R2 sebesar 0.59 dapat diartikan 59% variabel kontrol dapat dijelaskan oleh variabel kontrol dalam artikel ini. Hasil yang diperoleh untuk variabel resolusi timbangan memiliki pengaruh paling signifikan terhadap En score dan Zeta score, dengan koefisien masing-masing –7.261 (p< 0.01) dan –14.492 (p< 0.01). Temuan ini menegaskan bahwa penggunaan timbangan dengan resolusi rendah (low precision) secara langsung meningkatkan deviasi pengukuran dan menurunkan konsistensi hasil. Selain itu, komponen ketidakpastian dari anak timbangan (utimb) juga signifikan dan berkontribusi negatif pada kedua model dengan koefisien regresi –1.178 untuk En score dan –2.355 untuk Zeta score (keduanya signifikan pada p<0.01) yang berarti bahwa pelaporan ketidakpastian yang akurat dan objektif membantu mengurangi risiko outlier akibat pelaporan ketidakpastian yang underestimation atau overestimation
ANALISIS SENTIMEN BERITA EKONOMI INDONESIA PADA TRIWULAN III 2025 MENGGUNAKAN MODEL FINBERT
Perekonomian Indonesia mengalami pertumbuhan sebesar 5,04 persen pada Triwulan III tahun 2025 berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik yang dirilis 5 November 2025. Pertumbuhan ekonomi ini dapat mencerminkan dinamika pasar modal dan aktivitas korporasi pada periode Juli hingga September 2025, di mana selama periode tersebut menghasilkan volume berita keuangan yang massif. Namun pemahaman sistematis mengenai pola sentimen berita selama periode tersebut masih terbatas. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis sentimen berita keuangan Indonesia selama Triwulan III 2025 menggunakan model FinBERT untuk memahami dinamika sentimen media pada periode tersebut. Penelitian ini menggunakan teknik web scraping untuk mengumpulkan 2.018 judul berita dari portal media keuangan Indonesia selama periode Juli-September 2025. Model FinBERT digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen menjadi positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen netral mendominasi 56,1 persen dari total berita, sentimen positif 26,9 persen dan sentimen negatif 16,9 persen. Bulan Agustus menjadi bulan dengan sentimen positif tertinggi, sementara sentimen negatif tertinggi muncul pada bulan Juli. Secara keseluruhan, hasil penelitian menunjukkan bahwa pemberitaan keuangan pada Triwulan III 2025 cenderung informatif dan netral, dengan variasi kecil yang mengikuti dinamika ekonomi dan pasar keuangan.