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
SISTEM PENGENALAN PLAT NOMOR KENDARAAN INDONESIA MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS OPENCV PYTHON
Plat nomor kendaraan merupakan identitas resmi kendaraan bermotor yang memiliki peran penting dalam pengawasan lalu lintas dan penegakan hukum. Pengenalan plat nomor secara manual memiliki keterbatasan dalam kecepatan dan konsistensi, sehingga dibutuhkan sistem otomatis yang mampu membaca plat nomor kendaraan secara akurat. Penelitian ini bertujuan membangun sistem Automatic License Plate Recognition berbasis Computer Vision klasik yang mampu mendeteksi dan membaca plat nomor kendaraan Indonesia secara otomatis menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan adaptive thresholding melalui library OpenCV Python. Sistem yang dikembangkan bekerja melalui empat tahap utama: deteksi lokasi plat nomor kendaraan menggunakan pengelompokan kontur karakter; praproses citra menggunakan ekstraksi value channel pada ruang warna HSV, peningkatan kontras morfologi dengan operasi Top-Hat dan Black-Hat, serta adaptive thresholding; segmentasi karakter melalui analisis kontur pada citra biner; dan pengenalan karakter menggunakan algoritma KNN dengan fitur vektor piksel berukuran 20×30 yang dimampatkan menjadi 600 dimensi. Sistem juga dilengkapi mekanisme deteksi kecerahan otomatis untuk membedakan plat terang dan gelap. Pengujian dilakukan terhadap 25 gambar plat nomor kendaraan dengan kondisi bervariasi. Sistem berhasil membaca seluruh karakter dengan benar pada 21 dari 25 gambar (84%). Kesalahan pengenalan terjadi pada 3 gambar akibat kemiripan bentuk karakter seperti W/V dan O/0, serta pada 1 gambar akibat noise pencahayaan yang terbaca sebagai karakter. Sistem bekerja optimal pada plat hitam dan putih, namun belum memberikan hasil maksimal pada plat berwarna lain seperti merah. Sistem yang dibangun terbukti mampu mengenali plat nomor kendaraan Indonesia dengan akurasi yang memadai menggunakan pendekatan ringan tanpa kebutuhan GPU.
Copyright (c) 2026 Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi "SainTek" https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
LOGIKA FUZZY SUGENO UNTUK PENENTUAN ALOKASI BANDWIDTH ADAPTIF
Kualitas layanan jaringan sangat bergantung pada alokasi bandwidth yang merata. Ketiadaan mekanisme manajemen bandwidth sering kali memicu ketimpangan penggunaan jaringan, di mana segelintir klien dapat memonopoli trafik sehingga utilisasi menjadi tidak efisien. Untuk merespons fluktuasi jumlah klien aktif dan lonjakan trafik secara dinamis, penelitian ini merancang dan menguji sistem penentuan alokasi bandwidth adaptif menggunakan metode Logika Fuzzy Sugeno untuk menangani ketidakpastian kondisi jaringan. Variabel input sistem terdiri dari jumlah klien aktif dan beban trafik jaringan, yang diproses melalui tahapan fuzzifikasi, inferensi berbasis sembilan aturan IF-THEN, dan agregasi weighted average Sugeno orde nol untuk menghasilkan nilai alokasi bandwidth secara otomatis. Nilai output dari sistem fuzzy ini kemudian diimplementasikan sebagai parameter limit bandwidth menggunakan Per Connection Queue (PCQ). Pengujian dilakukan pada lingkungan jaringan virtual dengan arsitektur closed-loop sehingga selalu melakukan pengambilan data dan perubahan dengan interval 10 detik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil menyesuaikan alokasi bandwidth secara otomatis pada rentang 128 Kbps hingga 1024 Kbps sesuai dengan kondisi aktual jaringan. Nilai tersebut sukses diterapkan ke dalam mekanisme PCQ tanpa memerlukan konfigurasi manual dari administrator. Temuan ini menyimpulkan bahwa metode Logika Fuzzy Sugeno mampu diimplementasikan sebagai solusi manajemen bandwidth yang adaptif dan otonom.
Ketidaktepatan waktu kelulusan mahasiswa masih menjadi tantangan utama di perguruan tinggi, baik di Indonesia maupun dunia. Berbagai penelitian telah mengembangkan metode machine learning untuk membantu proses prediksi kelulusan mahasiswa secara dini berdasarkan data akademik, demografi, dan perilaku. Evolusi algoritma machine learning bertujuan untuk menjawab permasalahan akurasi prediksi dari berbagai faktor yang mempengaruhi kelulusan. Prediksi kelulusan menggunakan machine learning menarik untuk diteliti sebagai referensi penentuan strategi intervensi yang tepat ke depannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan perjalanan penggunaan algoritma machine learning pada prediksi kelulusan mahasiswa sehingga dapat mengindikasikan algoritma terbaik untuk prediksi kelulusan mendatang. Penelitian ini menggunakan pendekatan literature review terhadap 30 jurnal terindeks periode 2021–2025 yang dianalisis berdasarkan algoritma, akurasi, kelebihan, kelemahan, dan konteks dataset. Secara umum, algoritma machine learning yang digunakan dalam prediksi kelulusan didominasi oleh Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), dan deep learning (CNN, LSTM, Bi-LSTM, CNN-BiGRU). Penelitian ini mengungkapkan bahwa CNN-BiGRU mencapai akurasi tertinggi sebesar 97,48%, diikuti SVM setelah hyperparameter tuning sebesar 96%, serta Random Forest dengan SMOTE mencapai 92,59%. Penanganan ketidakseimbangan data menggunakan SMOTE terbukti menjadi faktor penting dalam meningkatkan recall kelas minoritas hingga 92,59% pada algoritma KNN. Berdasarkan hasil literature review, CNN-BiGRU merupakan algoritma terbaik dalam pendekatan machine learning untuk prediksi kelulusan mahasiswa dengan akurasi tertinggi sebesar 97,48%. Temuan ini dapat menjadi acuan bagi peneliti maupun institusi pendidikan tinggi dalam memilih pendekatan machine learning yang optimal untuk membangun sistem prediksi kelulusan mahasiswa yang akurat dan efektif.
SISTEM DETEKSI OBJEK OTOMATIS BERBASIS DEEP LEARNING MENGGUNAKAN YOLOV8 UNTUK MANAJEMEN INVENTARIS RUANGAN
Manajemen inventaris ruangan secara manual rentan terhadap ketidakakuratan data dan membutuhkan sumber daya manusia yang besar. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi objek otomatis berbasis deep learning menggunakan algoritma YOLOv8 untuk mendukung pengelolaan inventaris ruangan secara efisien dan akurat. Metode yang diterapkan mencakup pengumpulan dataset sebanyak 2.500 citra dari 20 ruangan, anotasi menggunakan Roboflow, pelatihan model YOLOv8m dengan teknik transfer learning, serta evaluasi menggunakan metrik Precision, Recall, mAP50, dan Intersection over Union (IoU). Hasil menunjukkan bahwa model mencapai mAP50 sebesar 91,3%, Precision 89,7%, dan Recall 88,4% pada 15 kategori objek inventaris. Sistem berbasis web yang dikembangkan mampu mendeteksi objek secara real-time dengan latensi rata-rata 11,5 ms per frame. Hasil ini membuktikan bahwa YOLOv8 efektif diterapkan untuk otomasi manajemen inventaris ruangan dengan akurasi tinggi.
PERBANDINGAN KINERJA MODEL MACHINE LEARNING UNTUK PREDIKSI RISIKO PUTUS SEKOLAH TINGKAT PROVINSI DI INDONESIA DAN INTERPRETASI FITUR DENGAN SHAP
Angka putus sekolah di indonesia masih menjadi salah satu permasalahan pendidikan yang perlu mendapat perhatian karena terdapat perbedaan kondisi pendidikan antar provinsi yang dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti kualitas sumber daya manusia, jumlah siswa, serta kondisi sarana dan prasarana sekolah. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja beberapa algoritma machine learning dalam memprediksi risiko putus sekolah tingkat provinsi di indonesia dan mengidentifikasi faktor-faktor yang paling berpengaruh menggunakan metode shapley additive explanations (shap). Data yang digunakan merupakan data sekunder pendidikan sekolah dasar tahun 2023–2024 yang bersumber dari kementerian pendidikan, kebudayaan, riset, dan teknologi republik indonesia dan diperoleh melalui platform kaggle. Dataset mencakup 39 provinsi dengan 12 variabel prediktor yang meliputi jumlah siswa mengulang, jumlah rombongan belajar, jumlah kepala sekolah dan guru berdasarkan kualifikasi pendidikan, jumlah tenaga kependidikan, jumlah siswa, jumlah sekolah, serta kondisi ruang kelas. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, pembentukan kelas risiko putus sekolah, pembagian data menggunakan rasio 80:20, serta pelatihan empat Model Machine Learning, yaitu random forest, decision tree, naive bayes, dan logistic regression. Hasil pengujian menunjukkan bahwa random forest menghasilkan performa terbaik dengan Accuracy, Precision, Recall, dan F1-Score masing-masing sebesar 1.0000, diikuti oleh naive bayes dengan Accuracy sebesar 0.8750 dan F1-Score sebesar 0.8571, sedangkan decision tree dan logistic regression memperoleh Accuracy sebesar 0.7500 dan F1-Score sebesar 0.7500. Hasil analisis roc curve menunjukkan bahwa random forest dan naive bayes menghasilkan nilai auc sebesar 1.00, sedangkan decision tree dan logistic regression memperoleh nilai auc sebesar 0.75. Uji mcNemar menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan performa yang signifikan secara statistik antar model yang dibandingkan. Analisis shap menunjukkan bahwa variabel mengulang, rombongan belajar, kepala sekolah dan guru (<s1), serta kepala sekolah dan guru (≥s1) merupakan faktor yang paling berpengaruh terhadap prediksi risiko putus sekolah. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa machine learning dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu untuk mengidentifikasi risiko putus sekolah serta memberikan informasi mengenai faktor-faktor yang perlu menjadi perhatian dalam penyusunan kebijakan pendidikan berbasis data.
KLASIFIKASI STATUS PEMERIKSAAN DIGITALISASI KOLEKSI PERPUSTAKAAN BADAN PUSAT STATISTIK REPUBLIK INDONESIA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE LINEAR
Perpustakaan Badan Pusat Statistik Republik Indonesia (BPS RI) berperan sebagai pusat informasi yang menunjang kegiatan akademik sekaligus menyediakan data dan literatur ilmiah. Proses quality control dalam kegiatan digitalisasi koleksi perpustakaan selama ini dilakukan secara manual, sehingga rentan terhadap inkonsistensi dan membutuhkan waktu yang tidak sedikit. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan status pemeriksaan digitalisasi koleksi perpustakaan BPS RI secara otomatis menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) Linear dengan pendekatan One-vs-Rest. Data yang digunakan merupakan catatan hasil quality control periode Agustus hingga Desember 2025 yang terdiri dari 2657 baris dan 9 kolom. Data tersebut bersifat tidak terstruktur sehingga memerlukan serangkaian proses preprocessing sebelum dianalisis lebih lanjut. Tahapan pemodelan mencakup preprocessing teks, transformasi fitur menggunakan TF-IDF, serta pelatihan model klasifikasi untuk memprediksi tiga kategori status, yaitu “Baik”, “Perlu Perbaikan”, dan “Tidak Ada Status”. Hasil evaluasi model menunjukkan akurasi sebesar 93%, presisi 91%, recall 77%, dan F1-Score 81%, yang mengindikasikan bahwa model mampu mengklasifikasikan status digitalisasi dengan baik meskipun terdapat ketidakseimbangan antar kelas. Model yang dihasilkan diharapkan dapat memberikan rekomendasi status digitalisasi secara otomatis, sehingga meningkatkan efisiensi, konsistensi, dan objektivitas proses quality control di Perpustakaan BPS RI.
Keterbatasan media informasi konvensional dalam menyampaikan navigasi dan informasi perguruan tinggi secara interaktif mendorong perlunya inovasi media promosi yang imersif. Penelitian ini bertujuan mengeksplorasi kebutuhan mahasiswa Generasi Z terhadap media informasi kampus yang bersifat imersif, khususnya virtual tour 360° yang dilengkapi dengan Virtual Assistant berbasis kecerdasan buatan (AI). Menggunakan pendekatan survei deskriptif kuantitatif dengan instrumen skala Likert 1-5, data dikumpulkan dari 130 responden mahasiswa tahun pertama yang memerlukan navigasi dan informasi mendalam terkait pengenalan lingkungan sebuah perguruan tinggi. Analisis statistik meliputi statistik deskriptif, uji reliabilitas (Cronbach's Alpha), uji one-sample t-test, dan analisis korelasi Pearson. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) media promosi konvensional dinilai tidak memadai oleh 85,4–95,4% responden (M = 4,33); (2) kebutuhan terhadap lingkungan virtual 360° sangat tinggi (100% setuju; M = 4,66); (3) fitur Virtual Assistant dibutuhkan oleh 83,1–100% responden (M = 4,28); dan (4) penerapan teknologi ini berpotensi signifikan meningkatkan citra Smart Campus (M = 4,52). Seluruh butir pernyataan menghasilkan nilai one-sample t-test yang signifikan (p < 0,001) di atas nilai netral. Temuan ini memberikan landasan empiris yang kuat untuk pengembangan Smart Campus Navigator. Secara luas, penelitian ini mengindikasikan bahwa integrasi teknologi imersif dan AI menjadi kunci utama dalam mentransformasi strategi komunikasi publik institusi pendidikan tinggi di era digital.
SIMULASI REDUKSI GELOMBANG MENGGUNAKAN SOFTWARE DELFT3D PADA HUTAN MANGROVE PANTAI DUBIBIR KABUPATEN SITUBONDO
Wilayah pesisir rentan terhadap gelombang tinggi, abrasi, dan banjir rob yang mengancam lingkungan serta infrastruktur pantai. Salah satu upaya perlindungan pesisir yang berkelanjutan adalah konsep building with nature melalui pemanfaatan ekosistem mangrove sebagai pelindung alami pantai. Penelitian ini dilakukan di Pantai dubibir, Kecamatan suboh, Kabupaten situbondo, yang memiliki hutan mangrove sepanjang ±2 km dengan lebar sekitar 250 m dan didominasi oleh jenis rhizophora sp. Lokasi penelitian dipilih karena beberapa bangunan tangkis gelombang yang tidak terlindungi mangrove mengalami kerusakan akibat gelombang tinggi dan banjir rob. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas mangrove dalam mereduksi tinggi gelombang sebagai bentuk perlindungan pantai berbasis ekosistem. Metode yang digunakan adalah pemodelan numerik menggunakan perangkat lunak delft3d untuk mensimulasikan propagasi gelombang sebelum dan sesudah melewati kawasan mangrove. Data yang digunakan adalah data angin periode 2012–2021 yang diperoleh dari bmkg serta data batimetri dari batnas dan demnas. Data tersebut diolah untuk memperoleh karakteristik angin dominan, kondisi kedalaman perairan, dan topografi pesisir yang kemudian digunakan sebagai data masukan dalam pemodelan numerik menggunakan perangkat lunak delft3d. Analisis dilakukan pada empat titik observasi yang mewakili kondisi lapangan. Hasil simulasi menunjukkan bahwa keberadaan mangrove mampu mereduksi tinggi gelombang secara signifikan dengan nilai reduksi pada titik observasi a, b, c, dan d berturut-turut sebesar 55%, 43%, 47%, dan 40%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hutan mangrove efektif sebagai green infrastructure dalam meningkatkan ketahanan pesisir terhadap gelombang tinggi dan banjir rob serta mendukung penerapan konsep building with nature untuk perlindungan dan pengelolaan pesisir berkelanjutan.
ANALISIS INTENSITAS PENGGUNAAN PERANGKAT DIGITAL SEBAGAI DASAR PERANCANGAN SISTEM REKOMENDASI KESEHATAN VISUAL MAHASISWA
Intensitas penggunaan perangkat digital pada mahasiswa berpotensi menimbulkan keluhan kesehatan visual seperti mata lelah, mata kering, penglihatan kabur, dan sakit kepala, atau disebut juga digital eye strain. Keluhan ini sering kali tidak disadari sebagai risiko jangka panjang, karena minimnya sistem identifikasi yang mampu memberikan rekomendasi untuk kesehatan visual berdasarkan kebiasaan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola penggunaan perangkat digital yang berisiko pada mahasiswa, mengklasifikasikan tingkat risiko kesehatan visual tersebut, dan merumuskan sistem rekomendasi berbasis pengguna. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif berbasis analisis data dan Sistem Pendukung Keputusan. Pengumpulan data dilakukan melalui penyebaran instrumen kuesioner kepada responden mahasiswa. Analisis data dilakukan secara berurutan, mulai dari pembersihan data (data cleaning), analisis deskriptif untuk memetakan karakteristik perilaku pengguna, hingga klasifikasi tingkat risiko menggunakan metode Naïve Bayes. Hasil dari penelitian ini adalah teridentifikasinya pola intensitas penggunaan layar pada perangkat digital yang memicu gejala digital eye strain menggunakan algoritma Naïve Bayes, serta tersusunnya alur input–proses–output pada model sistem rekomendasi. Diharapkan analisis pola intensitas penggunaan perangkat digital pada mahasiswa, dengan pendekatan berbasis data ini dapat dijadikan dasar yang kuat untuk merancang sistem rekomendasi kesehatan visual.
POLISAKARIDA TERMODIFIKASI SEBAGAI PEMBAWA PROBIOTIK
Penerapan bahan pembawa berbasis polisakarida sangat penting untuk mempertahankan viabilitas probiotik dalam pangan fungsional. Bahan pembawa konvensional seperti pati dan maltodekstrin telah dikenal secara luas karena sifat protektifnya, namun studi-studi terbaru menunjukkan bahwa polisakarida termodifikasi dapat menawarkan keunggulan khas melalui modifikasi struktural. Meskipun modifikasi kimia lebih disukai, proses fermentasi berpotensi meningkatkan viabilitas probiotik melalui produksi metabolit. Untuk memperjelas potensi-potensi tersebut, penelitian ini mengajukan sebuah tinjauan pustaka sistematis (systematic literature review) yang membandingkan maltodekstrin dengan berbagai matriks polisakarida termodifikasi dan pati terfermentasi dalam penghantaran probiotik. Tinjauan ini akan mensintesis bukti terkait kelangsungan hidup mikroba di bawah tekanan saluran pencernaan, stabilitas penyimpanan, dan kontribusi sensoris, sekaligus memetakan tren metodologis dan celah penelitian (research gaps). Literatur awal menunjukkan bahwa pati terfermentasi dapat meningkatkan ketahanan probiotik dan berkontribusi pada profil rasa yang lebih baik, meskipun temuan-temuan yang ada masih terfragmentasi di berbagai proses fermentasi dan galur probiotik yang berbeda. Studi ini bertujuan untuk memberikan perspektif yang komprehensif mengenai kelayakan pati terfermentasi sebagai pembawa alternatif, serta mengidentifikasi arah penelitian selanjutnya dalam desain pangan fungsional.
SISTEM DISTRIBUSI DAN VERIFIKASI BERBASIS BLOCKCHAIN UNTUK SERTIFIKAT DIGITAL EMAS DOMESTIK:
Tantangan dalam industri perdagangan emas Indonesia masih berlanjut, dengan berbagai masalah seperti maraknya produk ilegal, kurangnya ketertelusuran dalam rantai pasokan, dan ketergantungan yang berlebihan pada sistem verifikasi terpusat yang dipimpin oleh kepentingan asing. Platform CE saat ini hanya menawarkan status verifikasi yes/no respon dan tidak menyediakan riwayat distribusi. Lebih lanjut, arsitektur terpusat berisiko terhadap manipulasi data. Dalam makalah ini, kami mengusulkan kerangka kerja konseptual dan desain arsitektur untuk sistem distribusi dan verifikasi sertifikat emas berbasis blockchain berdasarkan platform Hyperledger Fabric. Kerangka kerja yang diusulkan mendefinisikan jaringan permission untuk empat aktor yang terdiri dari organisasi produsen, distributor, auditor, dan konsumen yang saling terhubung melalui saluran bersama dengan kontrol akses yang dibedakan berdasarkan peran dan logika bisnis melalui chaincode. Kerangka kerja ini divalidasi melalui metodologi evaluasi desain sistematis yang terdiri dari Evaluasi Kualitas Arsitektur sesuai dengan karakteristik kualitas perangkat lunak ISO/IEC 25010. Hasil evaluasi menegaskan bahwa kerangka kerja yang diusulkan memenuhi kriteria desain utama untuk keamanan, keterlacakan, interoperabilitas, dan kedaulatan data, memberikan landasan konseptual yang kuat untuk implementasi prototipe di masa mendatang. Penelitian ini menyediakan kerangka kerja arsitektur blockchain yang dapat direplikasi untuk digunakan dalam rantai pasokan komoditas bernilai tinggi di negara-negara berkembang.
PENERAPAN MODEL ARIMAX DENGAN VARIABEL EKSOGEN HARGA CPO UNTUK PERAMALAN TOTAL EKSPOR SUMATERA UTARA
Kinerja perdagangan luar negeri melalui sektor ekspor menjadi pilar sekaligus tantangan bagi stabilitas pertumbuhan ekonomi regional, khususnya di Provinsi Sumatera Utara. Total ekspor daerah sangat dipengaruhi oleh dinamika pasar internasional serta volatilitas harga komoditas global. Oleh karena itu, diperlukan model peramalan yang mampu menangkap pola runtun waktu sekaligus pengaruh variabel eksternal. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan dan membandingkan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) murni dengan ARIMAX dalam memodelkan dan memprediksi nilai Total Ekspor Sumatera Utara menggunakan data deret waktu bulanan periode Januari 2019 hingga Desember 2024. Variabel eksogen yang diikutsertakan difokuskan pada Harga Crude Palm Oil (CPO) Dunia. Tahapan analisis mencakup identifikasi stasioneritas data melalui proses differencing, penentuan delay parameter, serta estimasi ordo model melalui plot ACF dan PACF. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua spesifikasi model memiliki performa peramalan yang sangat baik. Model ARIMA murni (2,1,1) menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 10,640%, sedangkan pengintegrasian variabel Harga CPO pada model ARIMAX sedikit menurunkan MAPE menjadi 10,602%. Namun, pengujian parameter menunjukkan bahwa Harga CPO Dunia tidak memberikan pengaruh yang signifikan secara statistik (p-value = 0,466 > 0,05) terhadap pergerakan ekspor.
PERBANDINGAN METODE OPTIMASI RUTE DISTRIBUSI PROGRAM MAKAN BERGIZI GRATIS DI SETU BEKASI
Distribusi makanan bergizi dari Satuan Pelayanan Pemenuhan Gizi atau SPPG menuju sekolah penerima, membutuhkan perencanaan rute yang efisien agar jarak tempuh, konsumsi bahan bakar, dan biaya operasional dapat diminimalkan. Penelitian ini bertujuan menentukan rute distribusi optimal untuk satu unit mobil SPPG yang melayani empat sekolah, yaitu SDN01, SDN02, SDN03, dan MI. Permasalahan dimodelkan sebagai graf berbobot tak berarah, dengan simpul merepresentasikan lokasi dan sisi merepresentasikan jarak antar lokasi. Metode yang digunakan meliputi algoritma, Held-Karp, Clarke-Wright Savings, dan Ant Colony Optimization. Algoritma Held-Karp digunakan sebagai metode utama karena sesuai dengan karakteristik Traveling Salesman Problem, yaitu satu kendaraan berangkat dari depot mengunjungi seluruh titik, dan kembali ke depot. Clarke-Wright Savings dan Ant Colony Optimization digunakan sebagai metode pembanding. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rute optimal adalah SPPG->SDN02->SDN03->SDN01->MI->SPPG, dengan total jarak 4,6 km. Dengan rasio konsumsi Bahan Bakar Minyak atau BBM yaitu 1 liter untuk 13 km dari harga Pertalite Rp 10.000,- per liter, rute tersebut membutuhkan sekitar 0,3538 liter BBM dengan estimasi biaya Rp 3.538,-. Dibandingkan rute awal terpisah sebesar 12,8 km, optimasi rute menghasilkan penghematan jarak sebesar 8,2 km atau 64,06%. Dengan demikian, pemodelan graf dan optimasi rute dapat digunakan sebagai pendekatan matematis untuk meningkatkan efisiensi distribusi SPPG.
PEMODELAN DAN PERAMALAN KOMODITAS TEH DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN VECTOR AUTOREGRESSIVE
Teh merupakan salah satu komoditas unggulan di Jawa Barat. Pada tahun 2025, luas areal tanaman teh mencapai 74.077 hektare dan produksi 90.514 ton. Kontribusi Jawa Barat terhadap sektor teh nasional sangat dominan, di mana sekitar 70,4% dari luas areal teh nasional berasal dari Jawa Barat dan produksi teh nasional juga sebagian besar disumbangkan oleh Jawa Barat, dengan rata-rata kontribusi sebesar 67%. Namun, dalam lima tahun terakhir terjadi penurunan luas dengan rata-rata 4,09% dan rata-rata penurunan produksi sebesar 2,37%. Untuk mengetahui sejauh mana prospek komoditas teh di Jawa Barat ke depan, penelitian ini dilakukan untuk memperoleh model Vector Autoregressive (VAR) terbaik dalam meramalkan kondisi komoditas teh di Jawa Barat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik adalah VAR (1) dengan dua estimasi model untuk variabel produksi dan ekspor. Hasil peramalan menunjukkan bahwa produksi dan ekspor akan mengalami penurunan pada tahun 2026, kemudian akan meningkat pada tahun 2027 dan kembali menurun pada tahun 2028. Sementara pada tahun 2029, produksi akan meningkat sedangkan ekspor akan kembali menurun. Selanjutnya pada tahun 2030 produksi dan ekspor akan meningkat. Tingkat akurasi peramalan berdasarkan nilai MAPE menunjukkan bahwa model VAR (1) memiliki kemampuan prediksi yang sangat baik untuk variabel produksi dengan nilai MAPE 6,11% dan kemampuan prediksi yang baik untuk variabel ekspor dengan nilai MAPE 12,95%.
TINGKAT PENGETAHUAN DAN KETERAMPILAN PETANI TERHADAP PEMBUATAN PUPUK ORGANIK CAIR MENGGUNAKAN CANGKANG TELUR MELALUI DEMONSTRASI CARA
Ketergantungan pada pupuk kimia sintesis serta rendahnya pemanfaatan limbah cangkang telur sebagai bahan pupuk organik cair menunjukkan perlunya peningkatan kapasitas petani. Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan (1) tingkat pengetahuan dan keterampilan petani sebelum dilakukan demonstrasi cara, dan (2) tingkat pengetahuan dan keterampilan petani setelah dilakukan demonstrasi cara. Kegiatan ini dilakukan pada tanggal 21 September 2021 di dua kelompok tani yang berada di Kabupaten Bogor dengan melibatkan 15 anggota kelompok tani sebagai peserta. Metode penelitian yang digunakan yaitu secara kuantitatif dengan melakukan pretest dan posttest dalam pengumpulan data. Sebelum dilakukan kegiatan demonstrasi cara, tingkat pengetahuan dan keterampilan petani sebesar 41,94% dan 32,78%. Setelah dilakukan demonstrasi cara, tingkat pengetahuan dan keterampilan petani meningkat menjadi 70,28% (peningkatan sebesar 28,34%) dan 78,33% (peningkatan sebesar 45,56%). Hal ini menunjukan kegiatan demonstrasi cara merupakan metode yang efektif dalam meningkatkan pengetahuan dan keterampilan petani dalam pembuatan pupuk organik cair dengan menggunakan cangkang telur. Kegiatan ini diharapakan dapat membantu mengurangi ketergantungan petani terhadap pupuk kimia.
EFEKTIVITAS KONSORSIUM BAKTERI DALAM BIOREMEDIASI LIMBAH PLASTIK SINTETIS DAN PEMETAANNYA BERBASIS DIGITAL:
Pencemaran limbah plastik sintetis merupakan salah satu permasalahan lingkungan global yang semakin meningkat akibat tingginya produksi plastik dan rendahnya laju degradasi alami. Bioremediasi menggunakan konsorsium bakteri menjadi alternatif yang menjanjikan karena mampu meningkatkan efisiensi degradasi melalui sinergisme metabolik, pembagian fungsi enzimatik, dan pembentukan biofilm. Artikel ini bertujuan mengkaji efektivitas konsorsium bakteri dalam biodegradasi limbah plastik sintetis serta potensi integrasinya dengan teknologi pemetaan digital untuk mendukung pengelolaan limbah yang lebih efektif dan berkelanjutan. Kajian dilakukan menggunakan metode systematic literature review terhadap artikel yang diperoleh sumber artikel ilmiah menggunakan kombinasi kata kunci terkait konsorsium bakteri, biodegradasi plastik, plastisphere, UAV, dan GIS. Hasil penelusuran memperoleh 500 artikel yang kemudian diseleksi berdasarkan relevansi, tahun publikasi, dan kesesuaian topik. Hasil kajian menunjukkan bahwa konsorsium bakteri memiliki kemampuan degradasi yang lebih tinggi dibandingkan kultur tunggal karena adanya sinergisme metabolik dan mekanisme cross feeding. Genus bakteri yang paling banyak dilaporkan berperan dalam degradasi plastik meliputi Pseudomonas, Bacillus, Rhodococcus, dan Ideonella. Selain itu, teknologi Unmanned Aerial Vehicle (UAV) dan Sistem Informasi Geografis (GIS) mampu mendukung identifikasi lokasi akumulasi plastik, pemetaan sebaran pencemaran, serta pemantauan efektivitas bioremediasi secara spasial. Integrasi konsorsium bakteri dengan teknologi pemetaan digital berpotensi menghasilkan strategi pengelolaan limbah plastik yang lebih terarah, efisien, dan adaptif dalam mendukung prinsip ekonomi sirkular.
EFEKTIVITAS TEKNOLOGI PELAPISAN BEESWAX DAN NANO-KITOSAN PADA BENIH KEDELAI (GLYCINE MAX L.) VARIETAS BIOSOY UNTUK MENEKAN DETERIORASI DAN MEMPERPANJANG UMUR SIMPAN
Deteriorasi benih merupakan salah satu faktor utama yang menyebabkan penurunan mutu benih kedelai selama penyimpanan. Upaya untuk memperlambat proses deteriorasi dapat dilakukan melalui teknologi pelapisan (coating) benih kedelai menggunakan bahan polimer, seperti kitosan dan lilin lebah (beeswax). Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas pelapisan benih kedelai dalam mempertahankan viabilitas dan vigor benih selama masa penyimpanan. Penelitian disusun menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) faktorial dua faktor dengan tiga kali ulangan. Faktor pertama adalah jenis pelapisan yang terdiri atas kontrol (tanpa pelapisan), nano coating dan wax coating. Faktor kedua adalah lama penyimpanan hingga 5 bulan. Parameter yang diamati meliputi indeks vigor, daya berkecambah dan potensi tumbuh maksimal. Data dianalisis menggunakan Analysis of Variance (ANOVA) dan dilanjutkan dengan Uji Beda Nyata Jujur (BNJ) pada taraf signifikansi 5%. Hasil penelitian menunjukan bahwa peningkatan lama penyimpanan menyebabkan penurunan indeks vigor dan daya berkecambah secara nyata. Perlakuan nano coating mampu mempertahankan daya berkecambah lebih baik dibandingkan perlakuan kontrol maupun wax coating. Terdapat interaksi nyata antara jenis pelapisan dan lama penyimpanan terhadap kualitas benih. Pada parameter Indeks vigor, perlakuan kontrol menghasilkan rerata perlakuan lebih tinggi (65,33%) diikuti nano coating (60,93%) dan wax coating (57,47%). Sedangkan pada parameter daya berkecambah, rerata perlakuan nano coating menghasilkan nilai tertinggi (80,67%), namun tidak berbeda nyata dengan tanpa pelapisan/kontrol (76,13%). Setelah penyimpanan lima bulan, nano coating mampu mempertahankan daya berkecambah secara stabil. Sementara pada parameter potensi tumbuh maksimal, rerata perlakuan nano coating menghasilkan nilai tertinggi sebesar 90,47%, lebih tinggi dibandingkan perlakuan kontrol dan wax coating sebesar 85,07% dan 82,80%.
PEMODELAN GEOGRAPHICALLY AND TEMPORALLY WEIGHTED REGRESSION UNTUK ANALISIS DETERMINAN STUNTING BALITA DI JAWA BARAT TAHUN 2019-2024
Prevalensi stunting di Jawa Barat berfluktuasi secara spasio-temporal (2019–2024), sehingga pendekatan regresi global berisiko menghasilkan estimasi bias. Penelitian ini memodelkan determinan stunting pada balita di 27 kabupaten/kota menggunakan Geographically and Temporally Weighted Regression (GTWR) dengan tujuh variabel prediktor untuk menangkap efek keruangan dan waktu secara simultan. Penelitian ini menggunakan data sekunder berjenis data panel, dengan variabel prediktor meliputi persentase penduduk miskin, cakupan ASI eksklusif, rata-rata lama sekolah, berat badan bayi baru lahir, sanitasi layak, pemberian tablet tambah darah, dan inisiasi menyusui dini. Tahapan analisis dilakukan secara berurutan, mulai dari uji dependensi spasial (Indeks Moran), uji heterogenitas spasial, hingga estimasi parameter model GTWR menggunakan fungsi pembobot spatio-temporal kernel. Hasil analisis menunjukkan bahwa model GTWR memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan regresi global, dengan nilai 𝑅2 sebesar 0.4277 dan nilai Akaike Information Criterion (AIC) yang lebih rendah. Model berhasil mendeteksi structural break, di mana kondisi spasial yang homogen (2019–2021) berubah menjadi sangat heterogen pascapandemi, sehingga membentuk titik-titik kerentanan baru (new hotspots). Evaluasi lokal menunjukkan pergeseran paradigma determinan: Persentase Penduduk Miskin menjadi faktor paling dominan (signifikan di 66,05% observasi), disusul Rata-Rata Lama Sekolah (50%). Sebaliknya, intervensi spesifik seperti BBLR, ASI Eksklusif, Tablet Tambah Darah, Inisiasi Menyusu Dini, dan Sanitasi Layak telah terdistribusi homogen. Penelitian ini menyimpulkan bahwa mitigasi stunting tidak dapat lagi diseragamkan (one-size-fits-all), melainkan menuntut kebijakan presisi kelokalan dengan fokus penguatan ekonomi keluarga dan literasi ibu di wilayah rentan.
FAKTOR PENENTU STATUS GIZI DENGAN METODE REGRESI REGULARISASI RIDGE, LASSO, DAN ELASTIC NET (STUDI KASUS:
Gizi balita mengacu pada makanan yang telah disesuaikan dengan usia sehingga mampu memenuhi kebutuhan energi, protein, vitamin, mineral, dan nutrisi lainnya yang dibutuhkan balita. Gizi balita yang tepat pada balita membantu mencegah penyakit, disabilitas, dan masalah kesehatan lainnya serta meningkatkan perkembangan otak dan kesehatan fisik. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor pasti yang mempengaruhi status gizi balita dan sejauh mana pengaruhnya. Data penelitian menggunakan data balita yang berkunjung ke posyandu di Desa Sejahtera, Kecamatan Siantar, Kabupaten Simalungun, Provinsi Sumatera Utara. Metodologi penelitian menggunakan metode regresi ridge, lasso, dan elastic network untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi, mengatasi masalah data seperti multikolinearitas dan overfitting, serta membandingkan keandalan ketiga metode melalui nilai Mean Squared Error (MSE) untuk mengetahui variable yang menjadi penentu status gizi balita. Variabel yang digunakan dalam metode ini berupa satu variable terikat (Y) yaitu Berat Badan menurut Berat Badan dan Tinggi Badan (BB/TB) dengan sebelas variable bebas. Berdasarkan hasil nilai MSE ketiga metode yang diteliti diperoleh bahwa metode lasso memiliki nilai MSE terkecil yaitu sebesar 0,000008135 yang mengartikan bahwa metode lasso sebagai metode terbaik dalam penelitian ini. Metode ini mendapatkan hasil 8 variabel dengan variabel jenis kelamin, status ekonomi, berat badan lahir dan berat badan memiliki koefisien positif signifikan. Variabel usia, pengeluaran per individu, kegiatan ibu dan tinggi badan mengidentifikasikan bahwa semakin tinggi usia, pengeluaran per individu, ibu yang memiliki kegiatan (bekerja) dan tinggi badan akan menyebabkan kecenderungan status gizi yang rendah begitu pula sebaliknya. Sementara itu variabel pendapatan orang tua,pendidikan ibu dan jumlah anggota keluarga tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan sehingga ketiga variabel tersebut dieliminasi dalam model ini.
ANALISIS VOLATILITAS DAN PERBANDINGAN MODEL PERAMALAN HARGA MINYAKITA MENGGUNAKAN ARIMAX DAN XGBOOST DI KABUPATEN GRESIK
Stabilitas harga minyak goreng merupakan salah satu pilar ketahanan pangan rumah tangga di Indonesia. Namun, implementasi kebijakan Harga Eceran Tertinggi (HET) Minyakita di tingkat pasar masih menghadapi tekanan struktural yang kompleks, mulai dari fluktuasi harga Crude Palm Oil (CPO) dunia, dinamika Indeks Harga Konsumen (IHK), hingga lonjakan permintaan yang berulang pada setiap periode hari besar keagamaan. Penelitian ini bertujuan menganalisis pola volatilitas harga Minyakita di Kabupaten Gresik dan membandingkan akurasi dua pendekatan peramalan, yaitu ARIMAX dan XGBoost, dalam meramalkan harga harian periode Januari 2023 hingga November 2025. Data yang digunakan meliputi 1.063 observasi harga harian Minyakita dari SISKAPERBAPO Dinas Perindustrian dan Perdagangan Provinsi Jawa Timur, IHK bulanan dari BPS Kabupaten Gresik, harga Palm Oil Futures harian dari Investing.com, serta empat variabel dummy kalender keagamaan. Uji Augmented Dickey-Fuller (ADF) mengonfirmasi stasioneritas data setelah first difference (d=1), dan uji ARCH-LM mendeteksi efek heteroskedastisitas kondisional yang signifikan (LM=25,7455; p=0,0001), sehingga pemodelan volatilitas berbasis GARCH diperlukan. Model GARCH(1,2) terpilih sebagai spesifikasi terbaik berdasarkan AIC=652,666, dengan persistensi volatilitas sebesar 0,9661 dan puncak volatilitas kondisional tertinggi pada Juli 2025 (1,036%) yang bertepatan dengan penyesuaian kebijakan HET dan gejolak harga CPO dunia. Dari 16 kombinasi grid search, model ARIMAX(0,1,3) terpilih dengan AIC=9.198,14 dan menghasilkan MAPE=1,8381% serta RMSE=357,32 pada data uji; residual model memenuhi asumsi white noise berdasarkan uji Ljung-Box. Model XGBoost dengan dominasi fitur lag harga 1 hingga 3 hari (kontribusi kumulatif 98,24%) menghasilkan MAPE=0,9794% dan RMSE=215,70. Uji Diebold-Mariano membuktikan keunggulan XGBoost atas ARIMAX(0,1,3) signifikan secara statistik pada tingkat signifikansi 5% (DM=10,273; p=0,000). Kedua model masuk dalam kategori akurasi sangat baik (MAPE < 10%), namun XGBoost direkomendasikan untuk prediksi operasional harian, sementara ARIMAX tetap relevan untuk analisis dampak kebijakan karena interpretabilitas koefisiennya.
EVALUASI DAMPAK KEBIJAKAN IMPOR BERAS TERHADAP STABILITAS HARGA DAN KETERSEDIAAN BERSA DI KOTA MAKASSAR
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kebijakan impor beras terhadap stabilitas harga dan ketersediaan beras di Kota Makassar. Metode yang digunakan adalah kuantitatif deskriptif dengan melibatkan 100 responden melalui kuesioner serta analisis time series dari berbagai sumber yang relevan dengan pengolahan data menggunakan bantuan SPSS. Hasil uji validitas dan reliabilitas menunjukkan seluruh instrumen layak digunakan, sedangkan uji normalitas memperoleh nilai Asymp. Sig. 0,200 (>0,05), sehingga data berdistribusi normal. Analisis regresi menunjukkan bahwa kebijakan impor beras berpengaruh positif dan signifikan terhadap harga beras dengan koefisien 0,964 dan nilai signifikansi 0,000. Selain itu, kebijakan impor juga berpengaruh positif terhadap ketersediaan beras dengan koefisien 0,538 dan nilai R Square sebesar 0,321. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kebijakan impor beras berperan penting dalam menjaga stabilitas harga serta mendukung ketersediaan pasokan beras di Kota Makassar.
IDENTIFIKASI DAMPAK KEGIATAN TAMBANG PASIR TERHADAP KEHIDUPAN SOSIAL-EKONOMI MASYARAKAT DI KELURAHAN TANJUNG LUBUK, KABUPATEN OGAN KOMERING ILIR
Aktivitas eksploitasi alam lewat penambangan pasir di Kelurahan Tanjung Lubuk Kecamatan Tanjung Lubuk Kabupaten Ogan Komering Ilir Provinsi Sumatera Selatan sudah berjalan lama serta membawa pengaruh besar bagi warga lokal. Lewat pendekatan kualitatif deskriptif, kajian ini bermaksud memetakan kontribusi baik sekaligus efek buruk kegiatan tersebut terhadap kondisi sosial ekonomi penduduk setempat. Pengumpulan data di lapangan menerapkan metode observasi langsung beserta wawancara mendalam bersama warga sekitar dan pedagang serta pamong kelurahan maupun para buruh tambang yang kemudian dibedah menggunakan teknik analisis isi. Hasil pengamatan membuktikan bahwa penambangan komoditas ini mendatangkan lima keuntungan nyata yaitu penguatan finansial rumah tangga dan pembukaan lapangan kerja baru serta kemudahan pasokan material bangunan lalu dorongan kemajuan wilayah hingga kenaikan nilai jual lahan sekitar. Di samping itu, ada lima efek negatif yang mencakup kerusakan ekologi asli dan runtuhnya kepercayaan pada pemerintah daerah di mata publik serta penurunan tingkat kesehatan penduduk lalu kehancuran fasilitas umum hingga potensi bentrokan antarkelompok warga. Rumusan akhir ini diharapkan bisa menjadi dasar evaluasi bagi pemerintah setempat dalam merancang regulasi pengelolaan penambangan yang berwawasan lingkungan dengan tetap mempertahankan kemakmuran masyarakat serta kekuatan ekonomi.
ANALISIS PERBANDINGAN PENDAPATAN BERSIH PETANI DAN INVESTOR PADA SISTEM BAGI HASIL USAHATANI JAGUNG DI DESA ILOHELUMA KECAMATAN TILONGKABILA
Usaha jagung merupakan salah satu sektor pertanian yang memiliki peran penting dalam meningkatkan pendapatan Masyarakat di kecamatan Tilongkabila. Pada praktiknya, banyak petani menerapkan system bagi hasil dengan investor karena keterbatasan modal produksi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan pendapatan bersih petani dan investor pada sistem bagi hasil usahatani jagung di kecamatan Tilongkabila. Metode penelitian yang digunakan adalah metode deskriptif kuantitatif dengan pendekatan analisis pendapatan usahatani. Data diperoleh melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi dari petani jagung yang menerapkan sistem bagi hasil. Analisis data dilakukan dengan menghitung total biaya, penerimaan, dan pendapatan bersih masing-masing pihak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem bagi hasil memberikan keuntungan bagi petani maupun investor, namun terdapat perbedaan pendapatan bersih yang dipengaruhi oleh besarnaya modal, biaya produksi, hasil panen, dan sistem pembagian keuntungan. Pendapatan petani cenderung lebih besar dibandingkan investor karena petani menanggung tenaga kerja dan resiko produksi secara langsung. Oleh karena itu, diperlakukan sistem pembagian hasil yang lebih adil agar kesejahteraan petani dapat meningkat.
ANALISIS POLA KEDATANGAN PENGUNJUNG DI PASAR KLITHIKAN KOWEN SIDOKARTO MENGGUNAKAN PENDEKATAN DISTRIBUSI POISSON
Pasar Klithikan Kowen Sidokarto merupakan pasar tradisional yang memiliki fluktuasi kedatangan pengunjung cukup tinggi, terutama pada hari Pasaran Pon. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola kedatangan pengunjung Pasar Klithikan Kowen Sidokarto menggunakan pendekatan distribusi Poisson. Data pengunjung diambil pada pintu masuk Pos 1 pasar, yang menjadi pintu utama pengunjung selama tiga hari pada hari Pasaran Pon. Analisis dilakukan melalui tahapan menghitung rata-rata kedatangan pengunjung, varians, frekuensi observasi, frekuensi harapan, kemudian dilakukan uji Chi-Square untuk menguji kesesuaian data terhadap distribusi Poisson. Hasil penelitian menunjukan bahwa rata-rata kedatangan pengunjung sebesar 70,31 dengan varians 114,67. Pengujian kesesuaian data menghasilkan Xhitung2=55<Xtabel2=9,49 pada taraf signifikasi 5 persen, sehingga hipotesis diterima yaitu data kedatangan pengunjung pasar dinyatakan berdistribusi Poisson. Pendekatan distribusi Poisson dapat digunakan untuk menggambarkan pola kedatangan pengunjung Pasar Klithikan Kowen Sidokarto, sehingga dapat menjadi dasar bagi pengelola pasar dalam merancang strategi pengaturan arus pengunjung dan peningkatan efektivitas pelayananan secara lebih efektif.
ANALISIS PROSPEKTIF AGRIBISNIS JAMBU BIJI:
Pengembangan agribisnis hortikultura memegang peran penting dalam menggerakkan ekonomi lokal dan memperkuat ketahanan pangan. Penelitian ini menganalisis kelayakan operasional Kebun Jambu Agrefi di Kelurahan Bumiayu, Kota Bengkulu, melalui integrasi dimensi finansial dan nonfinansial. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode studi kasus dengan pendekatan deskriptif kualitatif dan kuantitatif, data dihimpun secara langsung melalui wawancara mendalam bersama pelaku usaha serta observasi lapangan, didukung dokumentasi sektoral yang relevan. Evaluasi finansial diukur melalui indikator Revenue Cost Ratio (R/C Ratio), Break Even Point (BEP), dan Payback Period (PP). Sementara itu, dimensi nonfinansial memetakan aspek pasar, teknis, manajemen, legalitas, hingga dampak sosial-lingkungan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan investasi awal Rp15.950.000 dan modal kerja tahunan Rp39.300.000, usaha ini mampu mengamankan pendapatan Rp72.000.000 per tahun (laba bersih Rp32.700.000). Efisiensi keuangan terbukti sangat sehat dengan nilai R/C Ratio mencapai 1,83, titik impas (BEP) pada volume produksi 3.275 kg, serta pemulihan modal (PP) yang tergolong akseleratif selama 0,49 tahun. Secara nonfinansial, Kebun Jambu Agrefi dinilai layak karena memiliki basis pasar yang konsisten, agroteknis budidaya yang mapan, serta patuh hukum. Lebih dari sekadar profitabel, eksistensi kebun ini memberikan eksternalitas positif bagi kesejahteraan komunitas lokal dan menunjukkan pengelolaan lingkungan yang terkontrol. Temuan ini menegaskan bahwa Kebun Jambu Agrefi memiliki legitimasi kuat untuk diproyeksikan sebagai model agribisnis hortikultura yang kompetitif dan berkelanjutan.
ANALISIS SPASIAL FAKTOR KONSUMSI TERHADAP STUNTING DI NUSA TENGGARA TAHUN 2024 DAN CLUSTERING WILAYAH DALAM MENGOPTIMALKAN SEBARAN INFRASTRUKTUR SPPG
Stunting masih menjadi ancaman seruis di wilayah Kepulauan Nusa Tenggara. Berbeda dengan angka nasional yang menurun, Kepulauan Nusa Tenggara justru mengalami peningkatan prevalensi stunting pada tahun 2024. Salah satu penyebab utama terjadinya stunting adalah faktor konsumsi rumah tangga sebagai cerminan kualitas gizi. Untuk itu, tujuan utama penelitian ini untuk mengetahui dampak dari faktor konsumsi rumah tangga yaitu pengeluaran perkapita untuk makanan, konsumsi protein dan kelayakan konsumsi air minum rumah tangga terhadap prevalensi stunting dengan mempertimbangkan aspek spasial. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk menegelompokkan (clustering) wilayah didasarkan pada faktor konsumsi yang terbukti signifikan mempengaruhi stunting. Hasil penelitian menunjukkan terdapat autokorelasi spasial, dan hasil SAR menemukan bahwa faktor konsumsi protein dan konsumsi air minum layak berpengaruh signifikan terhadap penurunan prevalensi stunting, sedangkan faktor persentase pengeluaran untuk makanan tidak signifikan. Penelitian ini juga menghasilakan pemetaan konsentrasi percepatan penurunan prevalensi stunting menjadi 3 cluster. Hasil cluster ini menunjukkan bahwa sebaran pembangunan infrastruktur Satuan Pelayanan Pemenuhan Gizi (SPPG) belum berdasarkan urgensi penurunan prevalensi stunting. Harapannya temuan ini digunakan untuk menyusun strategi sebaran pembangunan infrastruktur SPPG yang lebih akurat dan efisien pada cluster yang terbentuk, sesuai dengan tingkat sebaran prevalensi stunting berdasarkan karakteristik faktor konsumsi yang mempengaruhinya di masing-masing cluster.
PEMETAAN KARAKTERISTIK PENGADUAN PELAYANAN PUBLIK DI SUMATERA MENGGUNAKAN K-MEANS, HIERARCHICAL CLUSTERING, DAN CORRESPONDENCE ANALYSIS (CA)
Pelayanan Publik merupakan hak bagi setiap warga negara dan juga hal ini menjadi salah satu indikator penting untuk menilai peran serta kehadiran pemerintah dalam memberikan kebutuhan masyarakat mulai dari penyediaan barang, jasa, dan layanan administratif dan lain lain sesuai dengan peraturan perundang undangan. Menurut data Ombudsman Republik Indonesia tahun 2025, jumlah pengaduan terkait pelayanan publik pada pemerintah di wilayah Provinsi Sumatera mencapai 6.530 pengaduan. Dari total pengaduan kategori Laporan yang tercatat di wilayah Sumatera, penelitian ini mengambil fokus pada 7 jenis substansi pengaduan tertinggi dengan jumlah pengaduan sebanyak 1.754. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan data pengaduan pelayanan publik di Provinsi wilayah Sumatera berdasarkan jenis substansi yang masuk ke Ombudsman Republik Indonesia. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode yang digunakan menggunakan K-Means dengan jumlah klaster sebanyak 3 menghasilkan nilai silhouette score sebesar 0,1116. Selain itu, dengan menggunakan metode hierarchical clustering dengan jumlah klaster yang digunakan sebanyak 3 menghasilkan nilai silhouette score sebesar 0,1384. Perbandingan kedua metode menunjukkan bahwa hierarchical clustering dengan average linkage menghasilkan kualitas pengelompokan yang lebih baik dibandingkan metode K-Means karena memiliki nilai silhouette score yang lebih tinggi dan pemisahan klaster yang lebih jelas.
PERBANDINGAN METODE K-MEANS DAN K-MEDOIDS DALAM PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TIMUR BERDASARKAN INDIKATOR TINGKAT KESEJAHTERAAN
Penyebaran tingkat kesejahteraan yang merata di berbagai daerah menjadi dasar penting untuk mempercepat pembangunan nasional yang adil bagi setiap daerah. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh perlunya pemetaan wilayah yang akurat guna mengatasi ketimpangan kondisi sosial-ekonomi di tingkat daerah. Jawa Timur menjadi salah satu provinsi dengan tingkat kesejahteraan yang cukup beragam. Adapun tujuan utama dari studi ini adalah untuk pengelompokkan kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Timur berdasarkan indikator kesejahteraan tahun 2025, sekaligus menguji efektivitas antara metode K-Means dan K-Medoids. Data yang digunakan mencakup berbagai indikator kesejahteraan seperti indeks pembangunan manusia, tingkat pengangguran terbuka, jumlah penduduk miskin, penduduk yang memiliki jaminan kesehatan BPJS PBI, rata-rata upah/gaji bersih sebulan, dan rata-rata lama sekolah usia >25. Temuan penelitian ini bahwa kedua metode menghasilkan jumlah klaster optimal yang sama yaitu 2 klaster, dengan komposisi keanggotaan wilayah yang sepenuhnya identik. Klaster 1 terdiri atas 27 wilayah yang seluruhnya merupakan kabupaten, sedangkan Klaster 2 terdiri atas 11 wilayah. Klaster 1 yang didominasi oleh wilayah kabupaten menunjukkan tingkat kesejahteraan yang relatif lebih rendah pada sebagian besar indikator tingkat kesejahteraan. Sedangkan, klaster 2 dapat dikategorikan sebagai kelompok wilayah dengan tingkat kesejahteraan yang lebih tinggi.
PEMANFAATAN PEMROSESAN BAHASA ALAMI DALAM R UNTUK VISUALISASI PROFIL KELUHAN PELANGGAN FINTECH:
Meskipun legal dan diawasi Otoritas Jasa Keuangan (OJK), anomali operasional platform fintech lending kerap luput dari proses audit konvensional. Ribuan ulasan pengguna menyimpan pola tersembunyi terkait pelanggaran standar operasional, namun volume data yang masif membuat pemantauan manual tidak efisien. Penelitian ini bertujuan mengonstruksi model ekstraksi informasi berbasis Natural Language Processing (NLP) menggunakan bahasa R guna memvisualisasikan profil keluhan pengguna pada aplikasi AdaKami. Pendekatan kuantitatif deskriptif diterapkan melalui teknik web scraping ulasan di Google Play Store. Proses NLP dieksekusi menggunakan paket tm dan quanteda dalam bahasa R, mencakup tahap persiapan data, preprocessing, pembobotan TF-IDF, dan tokenisasi N-gram untuk menjaga konteks kalimat, yang kemudian divisualisasikan melalui ggplot2. Hasil analisis mengungkap bahwa algoritma sukses mengisolasi klaster keluhan yang mengarah pada tiga anomali operasional spesifik: (1) Klaster pertama, friksi penolakan kredit, (2) Klaster kedua, krisis kepercayaan privasi data, (3) Klaster ketiga, anomali finansial dan penagihan, dan (4) Klaster keempat, kerusakan teknis UX/UI . Temuan ini membuktikan arsitektur NLP berfungsi efektif sebagai instrumen audit forensik digital. Secara praktis, script pemodelan R ini dapat diadopsi langsung oleh Otoritas Jasa Keuangan (OJK) dan Satgas PASTI (Pemeberantasan Aktivitas Keuangan Ilegal) sebagai purwarupa Early Warning System (EWS) untuk memantau kepatuhan secara otomatis, sekaligus mendesak manajemen AdaKami mereformasi prosedur pihak ketiga dan memperbaiki transparansi pencairan dana
ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA REGRESI RIDGE DAN LASSO DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS PADA PEMODELAN ANGKA PENGANGGURAN DI JAWA TIMUR TAHUN 2025
Pengangguran merupakan salah satu isu pembangunan paling kompleks di Indonesia, termasuk di Provinsi Jawa Timur. Pengangguran merupakan isu strategis yang memerlukan pendekatan analisis yang tepat, karena banyaknya variabel sosial-ekonomi ketenagakerjaan yang saling berkorelasi. Penelitian ini bertujuan memodelkan faktor-faktor yang memengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Provinsi Jawa Timur tahun 2025 dengan metode regresi Ridge dengan regresi LASSO. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang mencakup 38 kabupaten/kota dengan tujuh variabel sosial ekonomi sebagai prediktor. Hasil pengujian terhadap multikolinearitas menunjukkan bahwa terdapat multikolinearitas tinggi yaitu variabel X2 (Rata-rata lama sekolah) dan X4 (IPM). Untuk mengatasi hal tersebut, dilakukan pemodelan dengan regresi Ridge dan LASSO. Regresi LASSO menghasilkan nilai R-squared yang lebih tinggi, dan nilai MAE, MSE, dan RMSE yang lebih rendah jika dibandingkan dengan regresi Ridge, dengan 4 variabel yang terpilih yaitu X4 (IPM), X5 (Persentase Penggunaan Komputer), X6 (UMK), dan X7 (Inflasi). Selanjutnya, dilakukan Post-Selection OLS, terpilih dua variabel (X5 dan X7) dengan arah hubungan yang tepat dan berpengaruh signifikan terhadap TPT. Variabel X5 (Persentase Penggunaan Komputer) berpengaruh negatif terhadap TPT, sedangkan X7 (Inflasi) berpengaruh positif terhadap TPT di Jawa Timur.
ANALISIS SENTIMEN DRIVER TERHADAP KINERJA APLIKASI DAN KEBIJAKAN LALAMOVE:
Ulasan mitra pengemudi pada platform Google Play Store merupakan sumber data yang kaya namun belum dimanfaatkan secara optimal untuk mengevaluasi kualitas layanan aplikasi logistik berbasis sharing economy seperti Lalamove. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen dan ekstraksi opini terhadap ulasan mitra pengemudi Lalamove guna membandingkan kinerja algoritma Complement Naïve Bayes dan model deep learning IndoBERT dalam klasifikasi sentimen berbahasa Indonesia. Data dikumpulkan melalui teknik web scraping dari Google Play Store sebanyak 10.000 ulasan, kemudian dilabeli secara otomatis berdasarkan skor bintang. Selanjutnya, sebanyak 500 sampel ulasan divalidasi secara manual untuk mengoreksi anomali polaritas antara rating dan narasi teks. Prapemrosesan meliputi case folding, cleansing, normalisasi leksikal, dan stopword removal khusus untuk jalur Naïve Bayes. Data dibagi dengan rasio 80:20 untuk pelatihan dan pengujian. Naïve Bayes dikombinasikan dengan ekstraksi fitur TF-IDF dan penyeimbangan kelas menggunakan SMOTE, sedangkan IndoBERT dioptimasi melalui fine-tuning dengan pembobotan kelas pada fungsi kerugian. Dari 8.738 data valid, distribusi sentimen didominasi oleh kelas Negatif (68,4%), diikuti Positif (28,2%), dan Netral (3,4%), yang mengonfirmasi adanya ketidakseimbangan kelas yang nyata. IndoBERT mencapai akurasi 87,47% dan Weighted F1 87,60%, mengungguli Complement Naïve Bayes dengan akurasi 82,44% dan Weighted F1 84,77%. Penelitian ini menyimpulkan bahwa IndoBERT merupakan model yang lebih unggul untuk analisis sentimen ulasan mitra pengemudi berbahasa Indonesia, dengan kemampuan memahami konteks kalimat informal dan slang yang jauh lebih baik dibandingkan pendekatan berbasis frekuensi kata. Integrasi IndoBERT direkomendasikan sebagai fondasi sistem pemantauan opini (opinion mining) berskala besar pada platform logistik digital di Indonesia.
STRATEGI PENGEMBANGAN KONSEP TRANSIT ORIENTED DEVELOPMENT (TOD) TERMINAL TIPE A ALANG-ALANG LEBAR PALEMBANG
Fenomena sepinya aktivitas penumpang dan armada bus di Terminal Tipe A hampir terjadi di kebanyakan Terminal Tipe A di Indonesia, tak terkecuali di Terminal Alang-alang Lebar, Kota Palembang. Permasalahan tersebut terjadi karena buruknya fasilitas pelayanan dasar yang ada di terminal sehingga armada bus lebih memilih menaik-turunkan penumpang di luar terminal. Terminal Alang-alang Lebar sesuai dengan fungsinya seharusnya dapat menjadi simpul transportasi yang menghubungkan Angkutan Antar Kota dengan Angkutan Perkotaan mengingat adanya potensi integrasi antar moda transportasi yang tersedia Kota Palembang seperti Feeder LRT, Bus Rapid Transit (BRT), dan angkutan kota. Konsep Transit-Oriented Development (TOD) menjadi metode dalam mengatasi permasalahan ini dengan berfokus pada integrasi transportasi serta keberadaan fasilitas yang mendukung keterpaduan di dalam radius TOD. Penelitian dilakukan dengan metode deskriptif kualitatif menggunakan analisis SWOT untuk mengidentifikasi faktor internal dan eksternal dalam pengembangan kawasan Terminal Alang-alang Lebar berbasis TOD, kemudian dilakukan analisis secara kuantitatif menggunakan IFAS (Internal Strategic Factor Analysis Summary) dan EFAS (External Strategic Factor Analysis Summary) untuk mengukur kondisi internal dan eksternal Terminal secara lebih objektif, yang diperoleh dari 20 responden berdasarkan purposive sampling. Hasil menunjukkan bahwa Terminal Alang-alang Lebar berada di Kuadran III sehingga harus berfokus untuk memperbaiki kelemahan internal agar mampu menangkap dan merebut peluang yang ada dalam mendukung penerapan TOD dengan strategi berupa zonasi area, perbaikan dan penataan fasilitas, penerapan digitalisasi, serta kerjasama dengan badan usaha. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi rekomendasi yang komprehensif dan aplikatif untuk mendukung keberhasilan implementasi TOD di Terminal ini dan dapat menjadi referensi bagi pengembangan simpul-simpul transportasi dengan konsep TOD.
PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR KEMISKINAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN K-MEDOIDS
Kemiskinan merupakan isu kompleks yang tetap menjadi tantangan utama bagi pembangunan di Indonesia, sehingga pemetaan profil kemiskinan yang akurat di tingkat provinsi sangat diperlukan untuk mendukung perumusan kebijakan yang tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja metode K-Means dan K-Medoids dalam mengelompokkan 38 provinsi di Indonesia berdasarkan lima indikator utama kemiskinan yang dirilis oleh Badan Pusat Statistik (BPS) per Maret 2024, meliputi garis kemiskinan, persentase penduduk miskin (p0), indeks kedalaman kemiskinan (p1), indeks keparahan kemiskinan (p2), dan pengeluaran per kapita. Analisis data dimulai dengan normalisasi data, sedangkan penentuan jumlah klaster optimal dilakukan melalui Elbow Method yang menghasilkan nilai k=3. Kualitas klaster diuji menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) dan silhouette index. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Means membentuk tiga klaster kemiskinan yang terdiri dari klaster rendah (12 provinsi), sedang (20 provinsi), dan tinggi (6 provinsi) dengan nilai DBI sebesar 0,7448 dan silhouette score sebesar 0,4290. Di sisi lain, metode K-Medoids menghasilkan pengelompokan masing-masing sebanyak 13, 17, dan 8 provinsi dengan nilai DBI sebesar 0,7884 dan Silhouette score sebesar 0,3948. Meskipun tingkat keselarasan antara kedua metode mencapai 92,1% (35 dari 38 provinsi), metode K-Means terbukti menghasilkan kualitas klaster yang sedikit lebih baik. Selain itu, seluruh provinsi di wilayah Papua secara konsisten berada dalam klaster kemiskinan tertinggi, yang menegaskan perlunya perhatian lebih di wilayah Indonesia bagian timur.
STATUS KEBERLANJUTAN SUMBER DAYA IKAN ENDEMIK TEMPALAK BUDU (Betta chloropharynx) DI KABUPATEN BANGKA SELATAN
Ikan Tempalak Budu (Betta chloropharynx) adalah ikan endemik Pulau Bangka khusunya Bangka Selatan dengan habitat yang sangat terbatas di rawa gambut. Statusnya menurut IUCN Redlist adalah Critically Endangered (CR) karena ancaman serius dari konversi lahan, tambang timah, dan degradasi habitat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis status keberlanjutan sumber daya ikan Tempalak Budu (Betta chloropharynx). Metode penelitian yang digunakan adalah metode penelitian kombinasi (mix methods) yang mengkombinasikan teknik dan prosedur pengumpulan data kuantitatif dan kualitatif untuk memberikan pemahaman yang lebih komprehensif. Responden berjumlah 18 orang yang dipilih dengan teknik purposive sampling yang dikombinasikan dengan stratified sampling. Analisis data dilakukan dengan MDS RAPFISH, dilengkapi dengan analisis Leverage dan Monte Carlo untuk menilai keberlanjutan dari 4 dimensi. Hasil analisa menunjukkan indeks keberlanjutan atau Rapscore 40,39 keberlanjutan sumber daya genetik ikan Tempalak Budu (Betta chloropharynx) termasuk dalam kategori kurang berkelanjutan. Pada dimensi ekologi, sosial, dan tata kelola nilai Rapscore masing-masing 30,37; 48,87; 24,49 berada pada kategori kurang berkelanjutan, sedangkan dimensi ekonomi nilai Rapscore 57,81 masuk dalam kategori cukup berkelanjutan. Kesimpulannya status keberlanjutan pengelolaan ikan Tempalak Budu (Betta chloropharynx) masih lemah, teutama pada aspek ekologi, sosial, dan tata kelola sehingga perlu dilakukan upaya konservasi dan perlindungan habitat.
PREDIKSI DEGRADASI KLUB BRI SUPER LEAGUE 2025/2026 MENGGUNAKAN MODEL STATISTIK POISSON DAN SIMULASI MONTE CARLO
Penelitian ini bertujuan menganalisis dan memprediksi probabilitas degradasi klub peserta BRI Super League 2025/2026 menggunakan pendekatan statistik berbasis distribusi Poisson dan simulasi Monte Carlo. Data klasemen 18 klub pada pekan ke-33 dari total 34 pekan digunakan sebagai basis analisis. Model Poisson diterapkan untuk mengestimasi ekspektasi hasil pertandingan berdasarkan rata-rata gol per laga, sedangkan simulasi Monte Carlo dengan 10.000 iterasi digunakan untuk memodelkan distribusi poin akhir musim bagi tim-tim di zona bawah klasemen. Indikator tambahan meliputi points per game (PPG), selisih gol (goal difference/GD), dan jarak poin terhadap batas aman degradasi. Hasil analisis menunjukkan PSBS Biak (18 poin, GD −57) dan Semen Padang FC (20 poin, GD −40) memiliki probabilitas degradasi langsung mendekati 100%, sementara Persis Solo (31 poin) berada di zona playoff dengan probabilitas bertahan hanya 15,2%. Madura United FC (32 poin) teridentifikasi memiliki risiko 31,4% tergeser ke zona playoff pada pekan terakhir. Korelasi Pearson antara selisih gol dan probabilitas keselamatan dari degradasi ditemukan sangat kuat (r = 0,963, p < 0,001). Penelitian ini mendemonstrasikan bahwa metode statistik kuantitatif dapat digunakan secara efektif untuk analisis prediktif kompetisi sepak bola profesional Indonesia.
EFEKTIVITAS PROGRAM BANTUAN USAHA EKONOMI PRODUKTIF TERHADAP PEMBERDAYAAN MASYARAKAT PADA KELOMPOK TANI HUTAN (KTH) MANGROVE
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efektivitas bantuan usaha ekonomi produktif (UEP) dalam memberdayaan masyarakat di Kelompok Tani Hutan Mangrove yang terletak di Kelurahan Nipah Panjang I Kabupaten Tanjung Jabung Timur. Selain itu penelitian ini juga mengidentifikasi kendala apa saja yang dihadapi dalam pemanfaatan bantuan tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif evaluatif dengan pendekatan kuantitatif. Data dikumpulkan melalui wawancara anggota KTH dan Penyuluh Kehutanan, observasi langsung di lapangan, serta studi literatur. Hasil penelitian menunjukkan bantuan usaha ekonomi produktif di KTH Mangrove efektif dalam mendukung pemberdayaan masyarakat diukur dari tiga indikator..Indikator kelola kelembagaan mendapatkan nilai 40,75, kelola usaha dengan skor 42,8 dan Kelola kawasan dengan skor 42..Bantuan yang diberikan berhasil meningkatkan kapasitas produksi dan pendapatan anggota, memperkuat kelembagaan kelompok dan meningkatkan kesadaran anggota mengenai pentingnya Cagar Alam Hutan Bakau Pantai Timur..Dalam pelaksanaannya, kendala program bantuan ini adalah keterbatasan mendapatkan bahan baku yang bersifat musiman, meningkatnya biaya produksi, serta ketergantungan kelompok terhadap pemerintah dalam penyediaan sarana pendukung usaha..Bantuan usaha produktif pada KTH Mangrove dalam jangka waktu empat tahun telah berkontribusi dalam meningkatkan pemberdayaan masyarakat di sekitar kawasan konservasi..Namun, peran penyuluh pendamping diperlukan untuk meningkatkan kemandirian kelompok dan memberdayakan anggota.
ANALISIS PENGARUH PAJAK, INFLASI, DAN KURS TERHADAP DAYA BELI BARANG HOBI IMPOR PADA DUA KELOMPOK EKONOMI MENGGUNAKAN PLS-MGA
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana pengaruh variabel makroekonomi seperi pajak, inflasi, dan nilai tukar mata uang (kurs) terhadap daya beli masyarakat pada komoditas barang hobi impor. Analisis data dilakukan dengan menggunakan Partial Least Square-Multigroup Analysis (PLS-MGA) untuk melihat perbedaan pengaruh antar varaibel pada dua kelompok ekonomi, yaitu kelompok berpenghasilan rendah dan menengah hingga atas. Hasil pengujian secara umum menunjukkan bahwa semua faktor ekonomi yang diuji baik pajak, inflasi, dan pajak terbukti memberikan pengaruh yang signifikan pada daya beli masyarakat terhdapat barang hobi impor. Lebih lanjut, pengujian menggunakan PLS-MGA membuktikan bahwa tidak adanya perubahan yang signifikan pada respon kedua kelompok ekonomi tersebut, sehingga terbukti bahwa kedua kelompok ekonomi memiliki respon yang mirip ketika menghadapi perubahan faktor ekonomi seperti pajak, inflasi dan kurs.
OPTIMASI KEUNTUNGAN PRODUKSI KUE FITRI DI PANGKALPINANG MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR
Usaha Kue Fitri merupakan salah satu UMKM yang ada di Kota Pangkalpinang. Keterbatasan sumber daya seperti bahan baku pada usaha ini menyebabkan perencanaan jumlah produksi yang belum optimal. Diperlukan analisis optimasi menggunakan pemrograman linear sehingga diperoleh kombinasi produksi yang menghasilkan keuntungan maksimum. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan solusi optimal dalam upaya meningkatkan keuntungan produksi pada Usaha Kue Fitri. Pelaksanaan penelitian dilakukan pada bulan Mei 2026. Metode yang diterapkan pada penelitian ini adalah metode simpleks. Data yang digunakan pada penelitian ini, yaitu data primer seperti observasi maupun wawancara dan data sekunder seperti jurnal maupun buku. Teknik pengumpulan data dilakukan melalui observasi dan wawancara. Satuan tiap variabel adalah gram. Teknik analisis data diolah menggunakan Microsoft Excel Solver. Opsi penyelesaian yang digunakan adalah metode Simpleks LP. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, diperoleh hasil penelitian yang menunjukkan bahwa produksi Kue Lumpang sebanyak 1,75 kali dan Kue Gandus sebanyak 1,21875 kali dalam sekali produksi sehingga diperoleh keuntungan maksimum sebesar Rp316.830. Dengan demikian, penggunaan pemrograman linear melalui metode simpleks terbukti efektif dalam menentukan kombinasi produksi yang optimal sehingga Usaha Kue Fitri dapat memaksimalkan keuntungan.
PENERAPAN GAME EDUKASI MENGGUNAKAN ADOBE FLASH UNTUK MATA PELAJARAN DASAR-DASAR ELEKTRONIKA DI SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN
Perkembangan teknologi digital memberikan banyak peluang dalam pengembangan media pembelajaran yang lebih interaktif dan menarik di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK). Penelitian ini dilakukan pada siswa kelas X Jurusan Teknik Elektronika di SMK Negeri 2 Pagar Alam. Berdasarkan hasil studi pendahuluan, diketahui bahwa siswa masih mengalami kesulitan dalam memahami mata pelajaran Dasar-Dasar Elektronika, khususnya pada materi komponen elektronika aktif dan komponen elektronika pasif. Kondisi tersebut menyebabkan pemahaman konsep dan hasil belajar siswa masih belum optimal. Oleh karena itu, diperlukan media pembelajaran yang dapat membantu siswa memahami materi dengan lebih mudah dan menyenangkan, salah satunya melalui game edukasi berbasis Android yang dikembangkan menggunakan Adobe Flash. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan game edukasi sebagai media pembelajaran guna meningkatkan pemahaman dan hasil belajar siswa pada mata pelajaran Dasar-Dasar Elektronika. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Game Development Life Cycle (GDLC) yang terdiri dari tahap inisialisasi, pra-produksi, produksi, pengujian, dan rilis. Validitas media diuji melalui uji alpha yang melibatkan tiga ahli validator yaitu ahli media, ahli materi, dan ahli bahasa, sedangkan efektivitas media diuji melalui uji beta menggunakan pretest dan posttest yang dianalisis dengan uji N-Gain. Hasil validitas menunjukkan bahwa media pembelajaran yang dikembangkan memperoleh nilai 94% dari ahli media, 96% dari ahli materi, dan 98% dari ahli bahasa, yang termasuk dalam kategori sangat valid. Berdasarkan perhitungan N-Gain, diperoleh nilai rata-rata sebesar 0,76 yang termasuk dalam kategori tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa game edukasi berbasis Android yang dikembangkan sangat valid digunakan sebagai media pembelajaran serta mampu meningkatkan pemahaman, minat belajar, dan hasil belajar siswa pada mata pelajaran Dasar-Dasar Elektronika dengan materi komponen elektronika aktif dan komponen elektronika pasif.
APLIKASI GAME EDUKASI UNTUK PENGENALAN ALAT MUSIK TRADISIONAL SUMATRA SELATAN
Pengenalan alat musik tradisional Sumatra Selatan pada anak usia dini merupakan salah satu upaya untuk menumbuhkan pengetahuan dan kecintaan anak terhadap budaya daerah. Namun, proses pembelajaran di Taman Kanak-Kanak masih menggunakan media yang kurang interaktif sehingga anak mudah merasa bosan. Penelitian ini bertujuan membuat game edukasi sebagai media pembelajaran interaktif untuk mengenalkan alat musik tradisional Sumatra Selatan kepada anak Taman Kanak-Kanak. Metode yang digunakan adalah Game Development Life Cycle (GDLC) yang meliputi tahapan initiation, pre-production, production, testing, dan release. Game di buat menggunakan Adobe Flash dengan bahasa pemrograman ActionScript 3.0 untuk perangkat Android. Pengujian dilakukan melalui Alpha Test oleh tiga ahli media, tiga ahli materi, dan tiga ahli bahasa, serta Beta Test kepada 14 anak menggunakan metode pretest dan posttest yang dianalisis menggunakan N-Gain. Aplikasi juga diuji pada perangkat dengan sistem operasi Android 11, Android 12, dan Android 14. Hasil validasi memperoleh persentase 90% (ahli media), 94% (ahli materi), dan 92% (ahli bahasa), dengan rata-rata 92% berkategori Sangat Valid. Hasil uji coba menunjukkan rata-rata pretest sebesar 43,33, posttest sebesar 86,19, dan N-Gain sebesar 0,76 berkategori tinggi. Dengan demikian, game edukasi yang di buat sangat valid dan efektif sebagai media pembelajaran interaktif.
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI DKI JAKARTA MENGGUNAKAN REGRESI DATA PANEL PERIODE 2016-2024
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan indikator komposit yang mencerminkan kualitas hidup masyarakat dari dimensi kesehatan, pendidikan, dan ekonomi. Meskipun DKI Jakarta secara konsisten mencatat nilai IPM tertinggi secara nasional, terdapat disparitas yang cukup signifikan antar wilayah administrasi di dalamnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi IPM di enam wilayah administrasi Provinsi DKI Jakarta selama periode 2016–2024. Variabel bebas yang digunakan meliputi Angka Harapan Hidup (AHH), Harapan Lama Sekolah (HLS), Rata-rata Lama Sekolah (RLS), dan Pengeluaran Per Kapita (PP), sedangkan IPM sebagai variabel terikat. Analisis dilakukan menggunakan metode Regresi Data Panel, dan pemilihan model terbaik ditentukan melalui Uji Chow dan Uji Hausman. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Fixed Effect Model (FEM) merupakan model yang paling sesuai karena mampu menangkap variasi karakteristik unik antar wilayah. Model yang terbentuk secara keseluruhan signifikan dengan nilai Prob(F-statistic) sebesar 0,0000 dan Adjusted R-squared sebesar 0,9975, yang mengindikasikan bahwa model mampu menjelaskan variasi IPM sebesar 99,75%. Secara parsial, variabel AHH, HLS, dan RLS berpengaruh positif dan signifikan terhadap IPM, sedangkan variabel PP tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan secara statistik dengan probabilitas sebesar 0,0795. Di antara seluruh variabel yang berpengaruh signifikan, RLS merupakan faktor paling dominan dalam menjelaskan peningkatan IPM. Temuan ini menegaskan bahwa peningkatan kualitas pendidikan, khususnya lama rata-rata bersekolah masyarakat, merupakan prioritas utama dalam upaya peningkatan IPM di Provinsi DKI Jakarta.
PREDIKSI KETERCAPAIAN PEMBELAJARAN BERBASIS OBE PADA MATA KULIAH PEMROGRAMAN WEB II MENGGUNAKAN RANDOM FOREST
Penerapan Outcome Based Education (OBE) menuntut adanya evaluasi pembelajaran yang mampu mengukur ketercapaian Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK) dan Capaian Pembelajaran Lulusan (CPL) secara objektif. Namun, proses evaluasi pada mata kuliah Pemrograman Web II masih dilakukan secara manual sehingga kurang efektif dalam mendeteksi ketercapaian pembelajaran mahasiswa. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi ketercapaian pembelajaran berbasis OBE menggunakan algoritma random forest. Metodologi yang digunakan adalah CRISP-DM dengan tahapan business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Dataset penelitian terdiri atas nilai tugas, kuis, UTS, UAS, absensi, serta data kuesioner berbasis 16 indikator OBE. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa algoritma random forest mampu mengklasifikasikan ketercapaian pembelajaran mahasiswa dengan akurasi sebesar 96,15%. Hasil analisis feature importance mengindikasikan bahwa aspek keterampilan umum dan keterampilan khusus merupakan variabel yang paling berpengaruh terhadap prediksi ketercapaian pembelajaran. Model yang dihasilkan diimplementasikan menggunakan Streamlit sehingga dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu monitoring dan evaluasi pembelajaran berbasis OBE. Penelitian ini menunjukkan bahwa random forest efektif digunakan untuk memprediksi ketercapaian CPMK dan CPL mahasiswa serta mendukung pengambilan keputusan dalam peningkatan kualitas pembelajaran.
ANALISIS KANDUNGAN C-ORGANIK LUMPUR KANAL DI KAWASAN KAMPUS B UIN RADEN FATAH PALEMBANG SEBAGAI INDIKATOR KUALITAS LINGKUNGAN PERAIRAN
C-organik dapat mempengaruhi berbagai sifat tanah seperti struktur, kemampuan menyimpan air, ketersediaan unsur hara, dan aktivitas mikroorganisme. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kadar C-organik pada lumpur kanal UIN Raden Fatah Palembang, hal ini sebagai indikator kualitas lingkungan perairan dan potensi dapat dimanfaatkan sebagai bahan yang memiliki kandungan C-organik. Sampel diambil dari lokasi lima titik kanal dan dianalisis menggunakan metode spektrofotometri UV-Vis, setelah proses preparasi laboratorium, meliputi pengeringan, pengayakan, dan penetapan kadar air. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kadar C-organik pada lumpur bervariasi, dengan nilai tertinggi di sampel D sebesar 2,85% dengan kandungan C-organik dan dengan 4,92% kandungan bahan organik. Variasi pada sample lumpur berkaitan dengan kondisi fisik-kimia, seperti pH, ORP, EC, dan kadar air. Nilai pH yang mendekati netral serta ORP yang bervariasi menandakan adanya perbedaan tingkat oksidasi-reduksi antar sampel. Dari hasil penelitian, temuan ini menunjukkan bahwa lumpur kanal memiliki kandungan organik yang cukup untuk dimanfaatkan sebagai bahan amandemen tanah atau pendukung proses remediasi lingkungan, serta dapat menjadi indikator kondisi ekologis kanal.
Tanah gambut merupakan tanah yang kaya bahan organik dan memiliki kandungan karbon organik yang tinggi sehingga berperan penting sebagai penyimpan karbon alami (carbon sink). Pemanfaatan lahan gambut untuk kebun kelapa sawit perlu upaya menjamin keberlanjutan, baik pelestarian lahan gambut sebagai penyimpan karbon maupun aspek agroindustri kelapa sawit. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kadar C-organik pada tanah gambut serta karakteristik lainnya, meliputi ORP, TDS, EC, kadar air (kering angin), pH, dan bahan organik. Penelitian dilakukan menggunakan metode eksperimen laboratorium dengan analisis C-organik metode Walkley & Black dan pengukuran menggunakan spektrofotometer UV-Vis. Sampel tanah diambil dari dua lokasi berbeda yaitu: blok tanamam kelapa sawit K18 dan L10 pada kedalaman top-soil (0-20cm) dan sub-soil (21-40cm). Hasil penelitian menunjukkan kadar C-organik berkisar antara 31,73–38,57%, sedangkan kadar bahan organik berkisar antara 54,70–66,50%. Nilai ORP berkisar 179–199 mV, TDS 46–112 ppm, EC 98–290 μS/cm, kadar air (kering angin) 8,94–9,29%, dan pH tanah 3,34–4,00. Karakteristik hasil uji tanah gambut menunjukkan bahwa tanah gambut kaya bahan organik, dan bersifat masam. Hasil validasi metode spektrofotometri pada uji variabel C-organik menunjukkan seluruh sampel memenuhi syarat presisi berdasarkan nilai %RPD ≤10%, sedangkan syarat akurasi telah terpenuhi pada sampel L10TS. Penelitian ini menunjukkan bahwa tanah/lahan gambut memiliki potensi besar sebagai penyimpan karbon alami sehingga pengelolaan dan pemanfaatannya perlu dilakukan secara hati-hati serta berpedoman peraturan perundang-undangan sehingga dapat lestari dan berkelanjutan (sustainable).
PENENTUAN KANDUNGAN C-ORGANIK LUMPUR KOLAM BUDIDAYA IKAN LELE DAN NILA DI BANYUASIN DENGAN METODE SPEKTROFOTOMETRI
Lumpur kolam budidaya ikan merupakan tempat akumulasi bahan organik yang berasal dari sisa pakan, feses ikan, dan organisme yang telah mati. Akumulasi bahan organik tersebut dapat memengaruhi kualitas sedimen sehingga diperlukan analisis kandungan karbon organik (C-organik) sebagai salah satu indikator kualitas lingkungan budidaya. Penelitian ini bertujuan menentukan kandungan C-organik pada lumpur kolam budidaya ikan lele dan ikan nila di Banyuasin menggunakan metode Walkley–Black berbasis spektrofotometri UV-Vis. Sampel diambil dari tiga kolam budidaya yang terdiri atas dua kolam ikan lele dan satu kolam ikan nila dengan enam titik pengambilan sampel. Analisis dilakukan menggunakan kurva kalibrasi larutan standar berkonsentrasi 0–250 ppm, kemudian dievaluasi berdasarkan linearitas, presisi, dan akurasi metode. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kurva kalibrasi memiliki hubungan linear dengan nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0,9745. Sebagian besar sampel memenuhi kriteria presisi, sedangkan uji akurasi menunjukkan dua sampel berada di luar rentang penerimaan. Kandungan C-organik lumpur berkisar antara 0,32–0,67%, sedangkan kadar bahan organik berkisar antara 0,54–1,16%. Seluruh sampel memiliki kandungan C-organik kurang dari 1% sehingga tergolong rendah. Perbedaan kandungan C-organik menunjukkan adanya variasi akumulasi bahan organik pada masing-masing kolam budidaya. Metode Walkley–Black berbasis spektrofotometri UV-Vis dapat digunakan untuk penentuan kandungan C-organik pada lumpur kolam budidaya dengan kinerja analisis yang baik.
Penyakit jerawat (acne vulgaris) merupakan gangguan dermatologis yang memengaruhi jutaan individu global dan menuntut perawatan teliti. Di era kesehatan digital, teledermatologi mandiri hadir sebagai solusi atas keterbatasan akses pasien terhadap dokter spesialis. Namun, pemilihan produk perawatan kulit (skincare) yang tidak tepat pada penderita kulit rentan berjerawat (acne-prone) berisiko besar memperburuk peradangan. Saat ini, sebagian besar sistem rekomendasi Kecerdasan Buatan (AI) memiliki kelemahan karena masih mengandalkan kuesioner subjektif, atau hanya berfokus pada deteksi visual wajah tanpa menganalisis kesesuaian komposisi bahan aktif (ingredients) kosmetik secara klinis. Tujuan penelitian ini adalah mengeksplorasi tren evolusi sistem rekomendasi skincare, dengan ruang lingkup kasus yang difokuskan spesifik pada penanganan kulit rentan berjerawat dalam ekosistem teledermatologi mandiri. Penelitian ini menerapkan metode literature review komprehensif terhadap 37 artikel ilmiah mutakhir rentang tahun 2022–2026. Sumber literatur dihimpun dari basis data jurnal internasional bereputasi terindeks Scopus dan jurnal nasional terakreditasi Sinta. Kajian ini secara khusus membandingkan dan mengevaluasi kinerja arsitektur Deep Learning—seperti YOLOv5, ResNet-50, serta jaringan Lightweight Convolutional Neural Network (CNN)—sebagai objek algoritma untuk segmentasi dan deteksi visual tingkat keparahan jerawat. Kemampuan deteksi visual tersebut berpotensi dipadukan dengan sistem rekomendasi berbasis analisis bahan kosmetik secara otomatis. Sebagai kontribusi utama, literature review ini menawarkan rancangan kerangka kerja beauty-tech hibrida yang inovatif. Dengan memadukan teknologi diagnosis profil wajah dan analisis komposisi bahan kosmetik, penelitian ini menghadirkan solusi personalisasi skincare yang jauh lebih akurat, aman, serta memiliki landasan ilmiah kuat guna menekan tingkat risiko iritasi.
ANALISIS PREDIKTIF KANDUNGAN MAKRONUTRIEN PADA MAKANAN TRADISIONAL PAGAR ALAM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR REGRESSION
Makanan tradisional Pagar Alam merupakan bagian dari warisan kuliner daerah yang masih dikonsumsi luas oleh masyarakat, namun informasi kandungan gizinya, khususnya zat gizi makro, masih sangat terbatas karena pengujian laboratorium memerlukan biaya, waktu, dan sumber daya yang besar. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi kandungan karbohidrat, protein, dan lemak pada enam jenis makanan tradisional Pagar Alam (Gunjing, Kelicuk, Lemang, Lempuk, Wajik, dan Tekwan) menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Regression sebagai alternatif estimasi gizi yang lebih cepat dan efisien dibandingkan analisis laboratorium konvensional. Data komposisi bahan diperoleh melalui observasi lapangan dan wawancara langsung dengan pelaku usaha kuliner tradisional, kemudian nilai makronutrien dihitung menggunakan metode agregasi proporsional berdasarkan Tabel Komposisi Pangan Indonesia (TKPI). Fitur model dibentuk dari enam variabel agregat per resep, yaitu jumlah bahan, total berat bahan, dan jumlah bahan pada setiap metode pengolahan (goreng, kukus, rebus, sangrai), yang dinormalisasi menggunakan Min-Max Scaler sebelum dihitung jarak Euclidean-nya. Karena keterbatasan jumlah sampel, validasi model dilakukan menggunakan skema Leave-One-Out Cross-Validation (LOO-CV) dengan pengujian tiga nilai K (1, 2, dan 3). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa K = 2 memberikan performa terbaik dengan RMSE 18,29 gram, MAE 11,16 gram, dan MSE 334,43 gram², lebih baik dibandingkan K = 1 dan K = 3. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa error prediksi terbesar dipengaruhi oleh keterbatasan variasi data dan sifat fitur yang bersifat agregat resep, bukan komposisi gizi langsung per bahan. Analisis kontribusi terhadap Angka Kecukupan Gizi (AKG) menunjukkan bahwa keenam makanan tradisional tersebut memberikan kontribusi karbohidrat per porsi antara 4,65% hingga 44,20% AKG, dengan Lemang sebagai penyumbang tertinggi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pendekatan KNN Regression berbasis fitur resep memiliki potensi sebagai metode estimasi gizi awal (proof of concept), namun memerlukan penambahan jumlah dan variasi sampel pada penelitian selanjutnya agar akurasi prediksi dapat ditingkatkan.
IMPLEMENTASI ESP32 UNTUK SORTIR KEMATANGAN BUAH STROBERI BERBASIS IOT
Proses penyortiran buah stroberi berdasarkan tingkat kematangan merupakan tahapan penting untuk menjaga kualitas hasil panen sebelum dipasarkan. Pada praktiknya, proses tersebut masih banyak mengunakan cara manual yang menyebapkan proses berlangsung lebih lama dan berpotensi menimbulkan perbedaan penilaian antarpekerja. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan sistem sortir kematangan buah stroberi dengan penerapan teknologi IoT menggunakan ESP32 berperan sebagai pengendali utama. Solusi yang dikembangkan memanfaatkan sensor TCS3200 digunakan untuk mengidentifikasi tingkat kematangan buah melalui karakteristik warnanya permukaan stroberi serta sensor inframerah yang berfungsi untuk mendeteksi keberadaan objek pada konveyor. Data hasil pembacaan sensor diproses oleh ESP32 untuk menentukan kategori kematangan buah dan mengendalikan motor servo sebagai mekanisme penyortiran. Motor DC digunakan sebagai penggerak konveyor, sedangkan aplikasi Blynk digunakan sebagai media monitoring secara real-time. Pengembangan sistem menerapkan metode Rapid Appliction Development (RAD) yng mencakup beberapa tahapan Requirement Planning, Design Workshop, dan Implementation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat melakukan identifikasi tingkat kematangan buah secara otomatis serta menjalankan proses penyortiran sesuai kategori yang telah ditentukan. Integrasi dengan aplikasi Blynk juga memungkinkan pengguna memantau hasil sortir dari jarak jauh sehingga sistem yang dikembangkan dapat membantu meningkatkan efisiensi dan konsistensi proses penyortiran buah stroberi.
PENGEMBANGAN SISTEM PENYARINGAN KOMENTAR PERUNDUNGAN PADA INSTAGRAM BERBASIS EKSTENSI BROWSER
Cyberbullying telah menjadi isu yang signifikan dalam komunikasi digital akibat pertumbuhan masif interaksi di platform media sosial. Instagram, sebagai salah satu platform media sosial yang paling banyak digunakan di Indonesia, mengalami volume komentar pengguna yang tinggi setiap harinya, sehingga meningkatkan risiko munculnya interaksi negatif yang dapat merugikan pengguna. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa mekanisme moderasi yang dimiliki Instagram saat ini masih belum memadai dalam menangani cyberbullying. Meskipun banyak penelitian terdahulu berfokus pada pengembangan dan evaluasi model machine learning untuk mendeteksi cyberbullying secara otomatis, implementasi praktis dari pendekatan tersebut ke dalam alat yang dapat digunakan secara langsung oleh pengguna media sosial masih terbatas. Penelitian ini berupaya menjembatani kesenjangan implementasi tersebut dengan mengembangkan sistem penyaringan otomatis untuk komentar cyberbullying di Instagram menggunakan ekstensi browser untuk browser berbasis Chromium. Proses penyaringan dilakukan dengan mengklasifikasikan komentar menggunakan model machine learning yang telah dilatih untuk mendeteksi komentar cyberbullying, kemudian komentar yang teridentifikasi sebagai cyberbullying akan disembunyikan secara otomatis. Pendekatan ekstensi browser memungkinkan sistem beroperasi langsung pada antarmuka Instagram tanpa memerlukan modifikasi pada infrastruktur platform serta menyediakan penyaringan komentar otomatis di sisi pengguna. Sistem yang dikembangkan diuji menggunakan metode black box testing. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur utama telah memenuhi kebutuhan sistem yang ditetapkan dan berfungsi dengan baik. Selain itu, ekstensi secara konsisten melakukan penyaringan komentar baik pada tampilan popup maupun bentuk tampilan unggahan sendiri. Temuan ini menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan dapat mendukung interaksi digital yang lebih aman di platform media sosial.
PERANCANGAN SISTEM POINT OF SALE TERINTEGRASI BERBASIS APLIKASI DESKTOP MENGGUNAKAN FLUTTER PADA APOTEK SF
Apotek SF merupakan tempat menjual obat-obatan yang legal dan terpercaya di area Jawa Timur. Apotek SF menghadapi permasalahan terkait aplikasi Point of Sale (POS) yang digunakan saat ini karena belum terintegrasi antara proses pencatatan transaksi dengan proses pengelolaan stok obat secara menyeluruh. Oleh sebab itu, apotek SF beberapa kali mengalami masalah ketidakakuratakan riwayat stok akibat dari sistem yang masih berjalan secara parsial. Penelitian ini bertujuan untuk memberi solusi terhadap masalah tersebut berupa perancangan sistem Point of Sale (POS) terintegrasi berbasis aplikasi desktop menggunakan framework Flutter yang dirancang khusus berdasarkan kebutuhan apotek SF. Penelitian ini menerapkan pendekatan Object-Oriented Analysis and Design (OOAD) yang berfokus pada analisis kebutuhan sistem dan perancangan sistem. Ruang lingkup penelitian ini hanya mencakup tahap perancangan sistem dan perancangan sistem ini menggunakan Unified Modeling Language (UML) sebagai bahasa pemodelan visual yang mencakup Use Case Diagram, Activity Diagram, Sequence diagram, dan Class Diagram. Sistem POS ini dirancang khusus untuk dua aktor pengguna saja, yaitu pemilik perusahaan sebagai admin dan apoteker sebagai karyawan dengan fitur utamanya meliputi pencatatan transaksi, kelola data obat, kelola catatan restock, stock opname, retur dan melihat laporan keuangan sederhana. Penelitian ini menghasilkan perancangan sistem dengan pemodelan UML sebagai landasan dalam proses implementasi yang akan datang dalam bentuk aplikasi desktop menggunakan framework Flutter.
PROTOTYPE SMART HOME SECURITY MENGGUNAKAN SENSOR FACE RECOGNITION & SW-420 VIBRATOR SENSOR
Tingkat kriminalitas di Kota Pagar Alam terutama kasus pencurian dan pembobolan rumah semakin tinggi, menunjukkan bahwa sistem keamanan rumah masih memiliki kelemahan. sistem tradisional yang mengandalkan kunci manual rentan dicuri, diduplikasi, atau dibobol orang tidak bertanggung jawab. untuk itu, penelitian ini bertujuan membuat prototype smarthome security menggunakan face Recognition dan Sw-420 Vibrator Module berbasis Internet of Things (IoT). Face Recognition pada ESP32-CAM untuk menangkap wajah dan mengirimkannya ke bot Telegram untuk diverifikasi oleh penghuni rumah. Jika dikenali, akses diberikan; jika tidak, pintu tetap terkunci. metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD) meliputi perencanaan kebutuhan, desain, dan implementasi. pengujian dilakukan dengan metode black box testing dan alpha testing. Hasil pengujian fungsional memperoleh tingkat keberhasilan sebesar 88,89% pada pengujian pertama dan meningkat menjadi 100% pada pengujian kedua dengan kategori sangat baik. Pengujian SW-420 Vibrator Sensor menunjukkan tingkat keberhasilan 100% pada jarak 0–10 cm dengan rata-rata waktu respons sistem sebesar 0,250 ms, 0,304 ms, dan 0,304 ms untuk masing-masing sensor. Pengujian RFID RC522 menunjukkan kartu terdaftar dapat dikenali pada jarak 0–7 cm dengan rata-rata waktu respons 0,326 ms, sedangkan kartu yang tidak terdaftar hanya terdeteksi pada jarak 0–3 cm dengan rata-rata waktu respons 0,356 ms dan akses berhasil ditolak. Selain itu, rata-rata waktu respons perintah Telegram /Open sebesar 0,096 ms, pengiriman foto 1,3000 ms, dan live streaming 146 detik. Berdasarkan hasil tersebut, seluruh fitur sistem berhasil diimplementasikan sesuai perancangan sehingga prototype Smart Home Security mampu meningkatkan keamanan rumah melalui autentikasi ganda, deteksi dini percobaan pembobolan, pemberian notifikasi secara real-time, serta monitoring dan pengendalian jarak jauh melalui Telegram Bot.
KOMPARASI DYNAMIC RANGE DAN FLOAT16 QUANTIZATION PADA MODEL MOBILEFACENET UNTUK VERIFIKASI WAJAH MENGGUNAKAN TENSORFLOW LITE
Pengenalan wajah berbasis kecerdasan buatan telah banyak diadopsi dalam aplikasi presensi dan autentikasi digital, namun implementasinya pada perangkat mobile kelas menengah ke bawah masih menghadapi tantangan efisiensi yang signifikan. Penelitian ini menerapkan pendekatan post-training quantization, yaitu teknik kompresi model yang dilakukan setelah proses pelatihan selesai tanpa memerlukan pelatihan ulang, untuk mengoptimalkan model MobileFaceNet agar dapat dijalankan secara efisien pada perangkat dengan sumber daya komputasi terbatas. Dua metode kuantisasi dari kerangka kerja TensorFlow Lite dievaluasi secara komparatif, yaitu dynamic range quantization yang mengonversi bobot model dari 32-bit floating-point menjadi 8-bit integer, serta float16 quantization yang mengonversi bobot menjadi 16-bit floating-point. Model dilatih menggunakan dataset CASIA-WebFace dengan fungsi kerugian ArcFace dan dievaluasi menggunakan protokol verifikasi standar Labeled Faces in the Wild (LFW) dengan skema 10-fold cross validation terhadap 6.000 pasang citra wajah. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa dynamic range quantization menghasilkan rasio kompresi sebesar 3,32× dari 3,83 MB menjadi 1,15 MB, sedangkan float16 quantization menghasilkan rasio kompresi sebesar 1,96× menjadi 1,95 MB. Model baseline mencapai akurasi 90,88%, dynamic range 90,83%, dan float16 90,90% dengan penurunan akurasi relatif <1% terhadap baseline. Ketiga model memiliki nilai Area Under Curve (AUC) sebesar 0,958 yang menunjukkan kemampuan diskriminasi setara. Temuan ini mengindikasikan bahwa post-training quantization, khususnya dynamic range untuk kompresi maksimal dan float16 untuk stabilitas akurasi, merupakan strategi kompresi yang efektif untuk implementasi pengenalan wajah pada perangkat mobile kelas menengah ke bawah.
PENERAPAN EXTREME GRADIENT BOOSTING DALAM KLASIFIKASI TINGKAT PROKRASTINASI AKADEMIK MAHASISWA TINGKAT AKHIR BERBASIS DATA PSIKOMETRIK
Prokrastinasi akademik merupakan perilaku penundaan dalam menyelesaikan tugas akademik yang masih banyak dialami mahasiswa, terutama mahasiswa tingkat akhir yang sedang menghadapi penyelesaian tugas akhir. Kondisi ini dapat berdampak pada keterlambatan studi, penurunan produktivitas akademik, serta tekanan psikologis. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost) untuk mengklasifikasikan tingkat prokrastinasi akademik mahasiswa tingkat akhir berdasarkan data psikometrik. Data penelitian diperoleh melalui kuesioner yang memuat instrumen Academic Procrastination Scale-Short Form, Emotion Regulation Questionnaire, dan Perceived Stress Scale-10. Tahapan penelitian meliputi skoring dan labeling data untuk membentuk kelas prokrastinasi akademik rendah, sedang, dan tinggi, pembagian data menggunakan stratified split dengan rasio 80:20, pra-pemrosesan data serta pelatihan model XGBoost. Ketidakseimbangan kelas pada data latih ditangani menggunakan sample weight. Hyperparameter tuning dilakukan menggunakan GridSearchCV dengan Stratified K-Fold Cross Validation dan pemilihan parameter terbaik berdasarkan F1-score macro. Berdasarkan hasil pengujian pada data uji, model memperoleh akurasi sebesar 0,9114, precision macro sebesar 0,9084, recall macro sebesar 0,9007, dan F1-score macro sebesar 0,9025. Hasil confusion matrix menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan sebagian besar data uji dengan benar pada setiap kelas, terutama pada kelas rendah dan tinggi, meskipun masih terdapat beberapa kesalahan klasifikasi pada kelas sedang. Dengan demikian, XGBoost dapat diterapkan sebagai metode klasifikasi tingkat prokrastinasi akademik mahasiswa tingkat akhir berbasis data psikometrik dengan performa yang baik.
PERANCANGAN PROTOTIPE ANTARMUKA DAN PENGALAMAN PENGGUNA LAYANAN ADMINISTRASI KEPENDUDUKAN DIGITAL INKLUSIF BERBASIS DESIGN THINKING DI KABUPATEN BOALEMO
Transformasi digital pelayanan administrasi kependudukan memerlukan antarmuka dan pengalaman pengguna (UI/UX) yang membantu warga memahami persyaratan, mengikuti alur, dan mengetahui tindak lanjut. Penelitian ini bertujuan merancang high-fidelity prototype konseptual Akses Administrasi Kependudukan Digital Inklusif (AKSADUKI) sebagai lapisan akses, informasi, dan pendampingan awal berbasis desa, dengan Kabupaten Boalemo sebagai konteks awal perancangan. Pendekatan perancangan konseptual berbasis Design Thinking didukung kajian pustaka naratif-konseptual, telaah regulasi, publikasi statistik resmi, dan data agregat institusional. Literatur disintesis secara tematik untuk merumuskan kebutuhan pengguna dan keputusan desain, sedangkan data institusional dianalisis secara deskriptif sebagai penguat konteks. Tahap Empathize, Define, Ideate, dan Prototype menghasilkan tujuh tema kebutuhan yang diterjemahkan ke dalam user flow, informasi layanan, formulir pengajuan, Riwayat Pengajuan, status dan Detail Pengajuan, dashboard aktor, serta representasi pengelolaan akun dan peran akses. Prototipe memetakan fungsi Warga, Operator Desa, Kepala Dinas, dan Admin Sistem. Catatan perbaikan teridentifikasi sebagai kebutuhan, tetapi belum divisualisasikan secara memadai. AKSADUKI bukan pengganti Sistem Informasi Administrasi Kependudukan, Identitas Kependudukan Digital, INA Digital, kanal resmi, ataupun basis data baru. Karena tahap Test belum dilaksanakan, hasil penelitian merupakan dasar konseptual bagi validasi kebutuhan dan evaluasi prototipe, bukan bukti usability, inklusivitas empiris, efektivitas, keamanan teknis, integrasi, atau kesiapan operasional.
PENGARUH KONDISI LINGKUNGAN TERHADAP KINERJA STABILITAS DAYA MIKROGRID BERBASIS KONTROL TERDESENTRALISASI
Peningkatan kebutuhan energi listrik di perumahan disebabkan oleh peningkatan jumlah perumahan di daerah pedesaan. Saat ini, distribusi energi listrik belum menjangkau daerah pedesaan, terutama di daerah terpencil. Mikrogrid merupakan solusi dalam menyediakan layanan energi listrik untuk perumahan. Mikrogrid mengintegrasikan beberapa sumber energi dan penyimpanan energi untuk memasok beban perumahan. Perubahan intensitas iradiasi matahari dan temperatur lingkungan secara langsung memengaruhi daya keluaran sistem photovoltaik (PV), sehingga berpotensi menyebabkan fluktuasi tegangan, frekuensi, serta ketidakseimbangan daya pada mikrogrid. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh perubahan kondisi lingkungan terhadap stabilitas daya mikrogrid berbasis kontrol terdesentralisasi pada kawasan perumahan. Metode yang digunakan adalah merancang pengontrol terdesentralisasi dari beberapa susunan PV dan baterai dalam mendistribusikan daya ke beban perumahan. Parameter yang diamati meliputi daya keluaran PV, tegangan sistem, frekuensi, daya aktif, daya reaktif, serta State of Charge (SOC) baterai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penurunan iradiasi dari kondisi cerah menuju kondisi mendung menyebabkan penurunan daya keluaran PV yang berdampak pada meningkatnya perubahan tegangan dan frekuensi sistem. Kenaikan suhu lingkungan mengakibatkan penurunan efisiensi modul PV sehingga memperbesar fluktuasi daya yang dihasilkan. Kontrol terdesentralisasi mampu mempertahankan kestabilan tegangan dan frekuensi dalam batas operasi, sehingga dampak perubahan lingkungan dapat berkurang serta mampu meningkatkan respons sistem mikrogrid terhadap fluktuasi beban dan produksi energi.
ANALISIS KOMPUTASIONAL DATA MULTIMODAL BERBASIS AI DALAM MENGAUDIT MUTU VISUAL STORYBOARD PENDEKATAN DESAIN KOMUNIKASI VISUAL
Perkembangan Large Multimodal Models (LMM) dalam ranah Kecerdasan Buatan Terapan (Applied AI) membuka peluang baru dalam pemrosesan data non-tekstual secara simultan. Namun, pemanfaatan AI generatif pada industri kreatif saat ini, mayoritas terjebak pada pendekatan otomatisasi hulu-ke-hilir secara mentah yang mendominasi agensi kemampuan kognitif manusia secara terukur. Penelitian interdisipliner ini bertujuan untuk menguji keandalan AI sebagai Creative Decision Support System (CDSS) yang bertindak khusus sebagai auditor mutu visual pada tahap pra-produksi storyboard komik. Metode yang digunakan adalah Practice-Led Research dipadu dengan Action Research. Subjek manusia (ilustrator) mengajukan data hibrida berbentuk sketsa visual kasar dan deskripsi tekstual sinematik, sementara sistem AI melakukan analisis komputasional terhadap elemen data spasial visual, kontinuitas adegan, dan pacing. Data interaksi dialektis ini kemudian dianalisis menggunakan metrik Rasio Agensi Kreatif untuk mengukur tingkat penerimaan (acceptance), negosiasi (negotiation), dan penolakan (rejection) manusia terhadap keputusan sistem AI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemrosesan data multimodal oleh AI berhasil mendeteksi 15 butir kelemahan struktural pada rancangan sekuensial, dengan distribusi respons kognitif sebanyak 6 acceptance, 5 negotiation, dan 4 rejection. Perhitungan metrik kuantitatif menghasilkan nilai Rasio Agensi Kreatif sebesar 1,50 (di atas ambang batas kritis > 1,0), yang membuktikan secara empiris keandalan sistem dalam meningkatkan mutu teknis tanpa mengeliminasi kendali kognitif dan otentisitas teknis seniman manusia. Penelitian ini memberikan kontribusi teoretis pada pengembangan kerangka kolaborasi Interaksi Manusia-Komputer (HCI) dalam ranah Desain Komunikasi Visual, serta menawarkan model kolaborasi manusia-komputer yang etis dalam mewujudkan ekosistem digital berbasis pengetahuan.
RANCANG BANGUN APLIKASI BERBASIS WEB DENGAN INTEGRASI OPTICAL CHARACTER RECOGNITION UNTUK VALIDASI KEASLIAN SURAT PANGGILAN KERJA MENGGUNAKAN PLATFORM CALL-UP CAREER
Peningkatan kasus penipuan lowongan kerja digital saat ini menjadi tantangan bagi para pencari kerja. Modus operandi yang digunakan pelaku umumnya berupa pengiriman surat panggilan kerja palsu melalui pos-el (e-mail) atau pesan instan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi berbasis web bernama Call-up Career yang mampu mendeteksi keaslian dokumen panggilan kerja digital. Sistem ini diimplementasikan dengan mengintegrasikan metode ekstraksi teks menggunakan Optical Character Recognition (OCR), analisis metadata, dan klasifikasi berbasis algoritma machine learning. Melalui pendekatan ini, sistem diharapkan dapat menjadi solusi preventif bagi pencari kerja dalam meminimalisasi risiko penipuan serta mendukung peningkatan literasi digital pada proses rekrutmen.
MEDIA PEMBELAJARAN TATA CARA WUDHU DAN TAYAMUM MENGGUNAKAN AUGMENTED REALITY BERBASIS ANDROID
Minimnya pemanfaatan teknologi sebagai media pembelajaran di SDN Bantulanteh menyebabkan sebagian siswa kelas 1 dan 2 mengalami kesulitan dalam memahami materi tata cara wudhu dan tayamum. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media pembelajaran interaktif berbasis Android dengan memanfaatkan teknologi Augmented Reality (AR). Metode pengembangan yang digunakan adalah Multimedia Development Life Cycle (MDLC) versi Luther-Sutopo yang mencakup enam tahapan, yaitu concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Hasil pengujian pengguna yang dilakukan melalui penyebaran kuesioner kepada 28 siswa menunjukkan nilai rata-rata sebesar 27,9 (dalam rentang skala > 25,2 – 30) yang masuk dalam kategori "Sangat Setuju". Penelitian ini memberikan kontribusi nyata berupa inovasi media pembelajaran visual yang efektif untuk membimbing siswa sekolah dasar dalam memahami materi serta praktik ibadah wudhu dan tayamum secara lebih mudah, konkret, dan interaktif.
PENGARUH SUBSTITUSI PASTA UBI UNGU DAN KONSENTRASI RAGI TERHADAP KARAKTERISTIK SENSORIS DAN KADAR AIR DONAT UBI UNGU
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh substitusi pasta ubi ungu dan konsentrasi ragi terhadap kadar air dan karakteristik sensoris donat ubi ungu. Penelitian menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) faktorial 2 × 3 dengan dua tingkat substitusi pasta ubi ungu, yaitu 15% dan 30%, serta tiga konsentrasi ragi, yaitu 1%, 1,5%, dan 2%, dengan tiga kali ulangan. Data dianalisis menggunakan Analysis of Variance (ANOVA) faktorial pada taraf signifikansi 5% untuk mengetahui pengaruh faktor utama dan interaksi antarperlakuan, kemudian dilanjutkan dengan uji Duncan’s Multiple Range Test (DMRT) apabila terdapat perbedaan nyata. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi substitusi pasta ubi ungu dan konsentrasi ragi menghasilkan perbedaan pada kadar air dan tingkat kesukaan panelis terhadap atribut warna, aroma, rasa, dan tekstur. Kadar air donat ubi ungu berada pada kisaran 0,010–0,030%. Perlakuan RB3, yaitu substitusi 30% pasta ubi ungu dan 2% ragi, menghasilkan nilai kesukaan tertinggi pada atribut warna, aroma, dan rasa, sedangkan nilai kesukaan tekstur tertinggi diperoleh pada perlakuan RA3, yaitu substitusi 15% pasta ubi ungu dan 2% ragi. Berdasarkan penerimaan sensoris secara keseluruhan, formulasi terbaik ditentukan berdasarkan atribut dengan tingkat penerimaan panelis tertinggi dan hasil analisis statistik.
ANALISIS KURVATURA HIJAB DRAPERY MENGGUNAKAN GEOMETRI DIFERENSIAL
Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisis kurvatura pada hijab drapery menggunakan geometri diferensial. Penelitian ini memodelkan pola lipatan hijab drapery yang diidelisasikan sebagai gelombang kontinu dan lengkungan alami menggunakan kurva sinus dan kurva catenary. Metode yang dilakukan meliputi kurva sinus dan catenary, pembentukan permukaan parametrik tiga dimensi, analisis turunan parsial, menentukan vektor normal, serta analisis mean curvature dan Gaussian curvature. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kurva sinus mampu merepresentasikan pola lipatan pada hijab sedangkan kurva catenary menunjukkan bahwa bentuk lengkungan alami dipengaruhi gravitasi. Analisis kurvatura menunjukkan bahwa permukaan memiliki satu arah kelengkungan utama sehingga Gaussian curvature bernilai nol, sedangkan mean curvature bernilai tidak nol. Penelitian ini menghasilkan model atau representasi matematis dari pola lipatan hijab drapery. Model yang diperoleh divisualisasikan menggunakan GeoGebra sehingga memperlihatkan hubungan antara permukaan parametrik dan karakteristik geometris pola lipatan hijab drapery. Pendekatan ini memberikan representasi matematis terhadap model lipatan hijab drapery melalui geometri diferensial.
ANALISIS KESESUAIAN BATAS CEMARAN MIKROBIOLOGI (ALT DAN AKK) PRODUK PERAWATAN KULIT (RINSE-OFF DAN LEAVE-ON) BERDASARKAN PERATURAN BPOM NOMOR 16 TAHUN 2024
Cemaran mikroba yang mempengaruhi keamanan kosmetik diatur ketat oleh Peraturan BPOM No. 16 Tahun 2024. Perbedaan fungsional kosmetik bilas (rinse-off) dan tanpa bilas (leave-on) memengaruhi risiko paparan pada kulit. Penelitian deskriptif-komparatif ini membandingkan tingkat cemaran bakteri (ALT) dan jamur (AKK) pada 323 sampel kosmetik yang dihasilkan oleh perusahaan manufaktur kosmetik di wilayah Tangerang (183 sediaan leave-on dan 140 sediaan rinse-off) selama satu tahun. Pengujian laboratorium menggunakan media TSA dan SDA kemudian dianalisis secara statistik dengan Uji F dan Uji T. Hasil penelitian menunjukkan kepatuhan mutu yang sangat baik, di mana 98% sampel memenuhi syarat BPOM dan hanya 2% yang melebihi ambang batas. Secara statistik, produk rinse-off memiliki rata-rata cemaran bakteri lebih tinggi (43,71 CFU/g) dibandingkan leave-on (1,97 CFU/g), sementara angka cemaran jamurnya tidak menunjukkan perbedaan signifikan. Kesimpulannya, untuk kedua kategori kosmetik tersebut harus dilengkapi sistem pengawet yang mampu membunuh bakteri kontaminan dari pabrik, namun tetap aman bagi mikrobioma alami kulit konsumen, terlebih produk leave-on memerlukan sistem pengawet antibakteri yang lebih ketat karena menempel lebih lama di kulit.
ANALISIS END-USER DEVELOPMENT DALAM DIGITALISASI OPERASIONAL BERBASIS CLOUD TOOLS PADA ALUR KERJA ORGANISASI GUDANG BAHAN BAKU PT.PHAPROS.TBK
Transformasi digital mendorong munculnya praktik End-User Development (EUD), yaitu pengembangan solusi digital oleh pengguna untuk meningkatkan efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan menganalisis implementasi EUD melalui pemanfaatan Google Forms sebagai cloud-based tool pada proses briefing dan serah-terima shift di Gudang Bahan Baku PT Phapros Tbk., serta mengidentifikasi implikasinya terhadap tata kelola teknologi informasi. Penelitian menggunakan pendekatan studi kasus kualitatif dengan dukungan data kuantitatif deskriptif. Data dikumpulkan melalui observasi partisipatif selama 25 Mei–5 Juni 2026 terhadap 33 personel operasional yang terbagi dalam dua shift, dilengkapi wawancara, dokumentasi, dan pengukuran durasi administrasi menggunakan stopwatch. Data kualitatif dianalisis secara tematik, sedangkan data kuantitatif dianalisis secara deskriptif melalui perbandingan waktu sebelum dan sesudah implementasi sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi Google Forms mampu menurunkan rata-rata waktu administrasi briefing dari 48 menit menjadi 3 menit per shift, atau meningkatkan efisiensi sebesar 93,75%. Digitalisasi juga meningkatkan ketertelusuran (traceability) dan konsistensi dokumentasi operasional sesuai prinsip Cara Pembuatan Obat yang Baik (CPOB) dan Data Integrity. Namun, implementasi EUD juga mengungkap risiko Shadow IT yang berkaitan dengan keamanan informasi, kepatuhan regulasi, dan ketergantungan pada citizen developer. Sebagai implikasi praktis, penelitian ini mengusulkan framework guardrails yang meliputi penggunaan akun institusional, Role-Based Access Control (RBAC), audit trail, mekanisme backup dan recovery, serta SOP dan validasi sistem untuk mendukung implementasi EUD yang aman dan berkelanjutan di lingkungan industri farmasi.
PERBANDINGAN METODE BISEKSI, REGULA FALSI, SECANT, DAN NEWTON-RAPHSON DALAM PENYELESAIAN PERSAMAAN TRANSENDEN MENGGUNAKAN PYTHON
Fungsi transendental salah satu fungsi analitis yang tidak dapat ditentukan menggunakan persamaan polinomial secara rutin. Dengan demikian, fungsi ini lebih kompleks dibandingkan dengan fungsi aljabar. Karena itu, fungsi ini juga dikenal sebagai fungsi yang 'melampaui' aljabar sehingga tidak dapat direpresentasikan menggunakan operasi penjumlahan, pengurangan, perkalian, pembagian, serta operasi eksponen dan akar dalam jumlah tertentu. Beberapa fungsi transendental yang sering digunakan adalah fungsi eksponensial, fungsi logaritma, dan fungsi trigonometriPenelitian ini berfokus pada analisis dan pembandingan efektivitas empat metode dalam menyelesaikan persamaan transendental yang rumit, yakni 𝑥8−40𝑥3+𝑒−𝑥+10=0 pada interval [0, 2]. Empat metode yang dimaksud meliputi Metode Biseksi, Regula Falsi, Secant, dan Newton-Raphson. Untuk proses ini, peneliti menggunakan bahasa pemrograman Python di platform Google Collab. Hasil hitungan diverifikasi menggunakan Claude™. Pada akhirnya, keempat metode tersebut berhasil menghasilkan nilai akar yang sama, yaitu 𝑥 ≈ 0.641409591970798502. Meski demikian, jumlah iterasi dan efisiensi dari setiap metode masih bervariasi. Metode yang paling efektif dalam penelitian ini adalah Metode Newton-Raphson dengan hanya memerlukan 8 iterasi. Dari sisi kestabilan, Metode Newton-Raphson dan Secant dikategorikan stabil karena memiliki konvergensi superlinear hingga kuadratik. Ini berarti bahwa kedua metode tersebut dapat diandalkan dalam menemukan solusi persamaan transendental dengan cepat dan akurat.
EVALUASI KOMPARATIF EMPAT ALGORITMA CLUSTERING TERHADAP INDIKATOR PERFORMA DAN KESEJAHTERAAN PETANI PERKEBUNAN INDONESIA
Kondisi sektor perkebunan di Indonesia masih menunjukkan perbedaan tingkat produktivitas dan kesejahteraan petani antar wilayah. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa beberapa algoritma clustering dalam mengelompokkan karakteristik wilayah perkebunan di Indonesia. Analisis yang dilakukan menggunakan empat algoritma clustering, yaitu K-Means, Ward’s Hierarchical, Self-Organizing Maps, dan Gaussian Mixture Model berdasarkan variabel produktivitas lahan, kontribusi produksi, indeks harga terima petani, dan nilai tukar petani. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data perkebunan di Indonesia cenderung membentuk dua kelompok utama dengan karakteristik berbeda. Berdasarkan hasil evaluasi, algoritma K-Means memberikan performa clustering yang paling optimal dibandingkan metode lainnya. Kelompok pertama menunjukkan tingkat produktivitas dan kesejahteraan petani yang relatif lebih tinggi dibandingkan kelompok lainnya. Sementara itu, kelompok lainnya masih menunjukkan tingkat produktivitas dan kesejahteraan petani yang relatif lebih rendah. Dengan temuan ini, terlihat pentingnya pendekatan pembangunan berbasis wilayah dalam mendukung peningkatan kesejahteraan petani perkebunan di Indonesia.
DIGITALISASI RESEP KULINER TRADISIONAL BERBASIS FLUTTER WEB DAN FIREBASE FIRESTORE PADA KUPAT TAHU PADALARANG 99
Dokumentasi formula bumbu kuliner tradisional pada usaha mikro kecil dan menengah (UMKM) umumnya masih bersifat konvensional dan bertumpu pada ingatan pengelola, sehingga memicu risiko tinggi kehilangan retensi pengetahuan lintas generasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang, membangun, dan menguji aplikasi "Warisan UMKM" sebagai platform digitalisasi, pengarsipan, dan pelindungan formula bumbu rahasia pada unit usaha Kupat Tahu Padalarang 99. Pengembangan sistem menerapkan pendekatan metodologi Software Development Life Cycle (SDLC) Waterfall secara sistematis meliputi tahap analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengujian, dan deployment. Sistem dibangun menggunakan bahasa pemrograman Dart melalui framework Flutter Web, arsitektur State Management Provider, serta infrastruktur NoSQL Cloud Firestore dan Firebase Hosting. Pengujian kualitas fungsional dievaluasi melalui 10 skenario pengujian Black Box Testing, sedangkan uji latensi data streaming dievaluasi melalui pengujian performa terukur. Hasil pengujian Black Box menunjukkan bahwa seluruh modul utama aplikasi meliputi autentikasi Firebase, operasi CRUD data resep, pencarian real-time, dan pembatasan otorisasi berbasis role berjalan sukses sesuai skenario uji. Pengujian performa pemanggilan data streaming dari Cloud Firestore mencatatkan nilai rata-rata latensi sebesar 1,24 detik berdasarkan 10 kali percobaan pada jaringan Wi-Fi 20 Mbps. Desain antarmuka Grid View dua kolom simetris dirancang untuk memudahkan navigasi visual kru di lingkungan dapur. Hasil penelitian membuktikan bahwa solusi digitalisasi ini berhasil meningkatkan efisiensi pengarsipan resep rahasia dan memitigasi risiko kerusakan fisik media kertas, sekaligus memproteksi hak akses resep melalui konfigurasi Firestore Security Rules terotorisasi.
ANALISIS KESESUAIAN LAHAN BERBASIS SIG UNTUK PENGEMBANGAN KAWASAN KOPI ARABIKA BERKELANJUTAN DI DESA MEKARMANIK, KABUPATEN BANDUNG
Desa Mekarmanik di Kabupaten Bandung merupakan salah satu wilayah yang memiliki potensi pengembangan komoditas kopi Arabika yang didukung oleh kondisi fisik lingkungan yang sesuai serta keberadaan kawasan budidaya dan hutan produksi. Namun, pemanfaatan lahan yang belum sepenuhnya mempertimbangkan karakteristik biofisik wilayah berpotensi menurunkan efektivitas pengembangan kawasan dan keberlanjutan pemanfaatan ruang. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kesesuaian lahan bagi pengembangan kopi Arabika, mengidentifikasi faktor-faktor pembatas, serta menyusun arahan pengembangan kawasan berbasis spasial sebagai dasar perencanaan wilayah. Metode penelitian menggunakan analisis Sistem Informasi Geografis melalui teknik overlay dan matching terhadap parameter ketinggian, kemiringan lereng, curah hujan, jenis tanah, dan penggunaan lahan. Hasil analisis menunjukkan bahwa lahan dengan tingkat kesesuaian sangat sesuai (S1) seluas 192,91 ha, cukup sesuai (S2) seluas 511,11 ha, sesuai marjinal (S3) seluas 118,52 ha, dan tidak sesuai (N) seluas 380,58 ha. Faktor pembatas utama pengembangan kawasan adalah kemiringan lereng yang curam dan curah hujan yang tinggi. Berdasarkan hasil tersebut, arahan pengembangan kawasan kopi Arabika diprioritaskan pada lahan kelas S1 dan S2 dengan luas total 704,02 ha melalui optimalisasi budidaya, penguatan fungsi konservasi lahan, serta pengelolaan ruang yang berkelanjutan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam perencanaan dan pengembangan kawasan komoditas unggulan berbasis potensi sumber daya lokal di Desa Mekarmanik.
STRUKTUR KOMUNITAS SERANGGA DI WILAYAH PERALIHAN ANTARA LAHAN PERTANIAN DAN PEMUKIMAN :
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh pentingnya keanekaragaman serangga sebagai indikator keseimbangan ekosistem, khususnya pada wilayah peralihan antara lahan pertanian dan pemukiman yang mengalami tekanan akibat perubahan penggunaan lahan. Penelitian bertujuan untuk menganalisis struktur komunitas serangga di wilayah tersebut di Kabupaten Subang. Metode yang digunakan adalah kuantitatif deskriptif dengan teknik penjelajahan, serta pengambilan sampel menggunakan pitfall trap, light trap, dan sweep net pada sembilan plot pengamatan. Data dianalisis menggunakan indeks keanekaragaman Shannon-Wiener, dominasi Simpson, keseragaman, dan kekayaan spesies. Hasil penelitian menunjukkan ditemukan 434 individu yang terdiri atas 33 spesies. Nilai indeks keanekaragaman (H’) sebesar 1,572 tergolong sedang, indeks dominasi (D) sebesar 0,457 tergolong sedang, indeks keseragaman (E) sebesar 0,047 tergolong rendah, dan indeks kekayaan (R) sebesar 5,269 tergolong tinggi. Dominasi spesies Carebara sp. menunjukkan adanya ketimpangan distribusi individu dalam komunitas. Temuan ini mengindikasikan bahwa perubahan penggunaan lahan memengaruhi struktur komunitas serangga, sehingga pemahaman terhadap kondisi ini penting sebagai dasar pengelolaan lingkungan berkelanjutan guna menjaga stabilitas ekosistem.
PENENTUAN LOKASI DAN JALUR EVAKUASI BENCANA BANJIR DI KAWASAN BENGAWAN SOLO SEBAGAI UPAYA MITIGASI
Setiap wilayah harus meningkatkan kesiapsiagaan dalam mengatasi bencana alam. Kabupaten Sragen memiliki tingkat kerawanan banjir yang tinggi, terutama di kawasan bantaran Sungai Bengawan Solo. Meski berbagai upaya mitigasi telah dilakukan, pemetaan lokasi dan jalur evakuasi belum tersedia secara memadai. Penelitian ini bertujuan menganalisis titik evakuasi serta jalur yang aman bagi masyarakat di kawasan sempadan sungai. Data yang digunakan meliputi peta curah hujan, kelerengan, elevasi, jenis tanah, tutupan lahan, dan kerapatan sungai. Analisis dilakukan dengan pendekatan spasial menggunakan weighted overlay berbasis AHP, indeks spasial H3 Hexagon, serta Network Analysis dengan metode closed facility. Hasil kajian menunjukkan bahwa wilayah Sragen terbagi ke dalam 456 sel heksagon, dengan 297 sel tergolong aman dan 159 sel berada pada zona rawan banjir. Dari analisis jaringan, diperoleh 28 jalur evakuasi terdekat yang melayani 29 kelurahan rawan banjir di sekitar Bengawan Solo.
EFEKTIVITAS PENYULUHAN PERTANIAN TERHADAP PENINGKATAN KETERAMPILAN PENGGUNAAN PUPUK ORGANIK PADA BUDIDAYA SAYURAN PETANI DI KABUPATEN SORONG, PROVINSI PAPUA BARAT DAYA
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efektivitas penyuluhan pertanian dalam meningkatkan keterampilan petani sayuran dalam penggunaan pupuk organik berbahan dasar rumen sapi di Kelompok Tani Lany Jaya, Kabupaten Sorong, Provinsi Papua Barat Daya. Penelitian menggunakan metode deskriptif kuantitatif dengan responden sebanyak 30 petani yang mengikuti kegiatan penyuluhan. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan penyebaran kuesioner, kemudian dianalisis untuk mengetahui perubahan keterampilan petani sebelum dan sesudah mengikuti penyuluhan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kegiatan penyuluhan pertanian efektif dalam meningkatkan keterampilan petani dalam penggunaan pupuk organik. Sebelum penyuluhan, petani yang memahami pupuk organik sebanyak 33,33%, mampu membuat pupuk organik 26,67%, dan menerapkan pupuk organik 20,00%. Setelah penyuluhan, persentase tersebut meningkat menjadi 83,33%; 73,33%; dan 80,00%. Peningkatan ini menunjukkan bahwa penyuluhan mampu meningkatkan pemahaman, keterampilan pembuatan, serta penerapan pupuk organik pada budidaya sayuran. Keberhasilan penyuluhan didukung oleh penggunaan metode ceramah, diskusi, demonstrasi, dan praktik langsung yang mendorong partisipasi aktif petani. Namun demikian, masih terdapat beberapa kendala, antara lain keterbatasan sarana pengolahan pupuk organik, waktu fermentasi yang relatif lama, serta ketergantungan sebagian petani terhadap pupuk kimia. Dengan demikian, penyuluhan pertanian berperan penting dalam meningkatkan keterampilan petani serta mendukung penerapan budidaya sayuran yang lebih ramah lingkungan dan berkelanjutan.
PEMETAAN KARAKTERISTIK KABUPATEN DAN KOTA DI PROVINSI SUMATERA BARAT BERDASARKAN INDIKATOR KESEJAHTERAAN RAKYAT TAHUN 2025 MENGGUNAKAN ANALISIS MULTIDIMENSIONAL SCALING
Penelitian ini bertujuan untuk memetakan karakteristik kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Barat berdasarkan indikator kesejahteraan rakyat tahun 2025, guna mengetahui tingkat kemiripan karakteristik antardaerah serta mengidentifikasi daerah yang memerlukan perhatian lebih dalam pembangunan kesejahteraan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Analisis Multidimensional Scaling dengan menggunakan variabel laju pertumbuhan penduduk, angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah, harapan lama sekolah, pengeluaran per kapita, tingkat pengangguran terbuka, tingkat partisipasi angkatan kerja, persentase penduduk miskin, dan indeks kedalaman kemiskinan. Jenis data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari publikasi Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Barat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa daerah perkotaan, seperti Kota Padang, Kota Bukittinggi, Kota Padang Panjang, Kota Payakumbuh, Kota Pariaman, Kota Sawahlunto, dan Kabupaten Tanah datar memiliki tingkat kesejahteraan relatif lebih tinggi yang didukung oleh tingginya pengeluaran per kapita. Sebagian besar wilayah kabupaten menunjukkan kemiripan pada aspek pendidikan, ketenagakerjaan, kependudukan dan kemiskinan. Kabupaten Kepulauan Mentawai merupakan wilayah yang paling berbeda dibandingkan daerah lainnya, yang ditandai dengan tingginya tingkat kemiskinan serta rendahnya pengeluaran per kapita dan rata-rata lama sekolah. Peta persepsi dua dimensi yang dihasilkan memiliki nilai Stress sebesar 4,11% dan nilai 𝑅2 sebesar 99,83%, yang menunjukkan model Multidimensional Scaling mampu merepresentasikan data dengan tingkat ketepatan yang sangat baik. Dengan demikian, hasil penelitian ini dapat menjadi dasar bagi pemerintah daerah dalam merumuskan kebijakan pembangunan yang lebih efektif dan tepat sasaran.
ANALISIS SENTIMEN INFLASI PANGAN REGIONAL BERBASIS GRAF DENGAN INDOBERT
Inflasi harga pangan merupakan tantangan makroekonomi yang kritis di Indonesia yang secara langsung memengaruhi kesejahteraan masyarakat dan daya beli rumah tangga. Penelitian ini mengusulkan kerangka analisis sentimen berbasis graf yang mengintegrasikan IndoBERT, model bahasa Indonesia pra-latih, dengan Graph Convolutional Network (GCN) untuk menganalisis sentimen publik terhadap inflasi pangan regional. Dataset sebanyak 13.000 unggahan media sosial dan artikel berita dari tahun 2021–2023, mencakup enam provinsi di Indonesia, dikumpulkan dan dilabeli ke dalam kelas sentimen positif, netral, dan negatif. Data dibagi menjadi set pelatihan (70%), validasi (15%), dan pengujian (15%) menggunakan sampling terstratifikasi, dan performa model dievaluasi menggunakan akurasi, presisi, recall, dan F1-score rata-rata makro, serta diuji signifikansi statistiknya dengan uji McNemar. Model GCN-IndoBERT yang diusulkan menangkap fitur semantik dari teks sekaligus struktur relasional antar dokumen, mencapai F1-score sebesar 0,883 dan akurasi 88,3%, melampaui model baseline termasuk IndoBERT-only (F1 = 0,810), BiLSTM (F1 = 0,740), SVM (F1 = 0,680), dan Naive Bayes (F1 = 0,610). Eksperimen ablasi mengonfirmasi bahwa pengayaan struktur graf berkontribusi sebesar 7,3% peningkatan F1 relatif. Hasil ini menunjukkan efektivitas model bahasa pra-latih yang ditingkatkan dengan graf untuk tugas sentimen bahasa Indonesia yang spesifik domain, dan berpotensi menjadi alat bantu awal untuk pemantauan sentimen publik terkait ketahanan pangan regional, meskipun penerapannya secara langsung dalam pengambilan kebijakan masih memerlukan validasi lebih lanjut pada konteks operasional nyata.
PEMANFAATAN LIMBAH RUMAH TANGGA SEBAGAI PSB (PHOTOSYNTHETIC BAKTERIA) UNTUK TANAMAN HOLTIKULTURA DI DESA PAMUKAN INDAH
Di Desa Pamukan Indah, Kalimantan Selatan, menghasilkan limbah rumah tangga organik yang berpotensi menimbulkan masalah lingkungan jika tidak dikelola dengan baik. sedangkan pada tanaman hortikultura membutuhkan pasokan nutrisi untuk mendukung pertumbuhan dan produksi. Alternatif baru yang dapat dipertimbangkan adalah pemanfaatan bakteri fotosintetik (PSB) sebagai biostimulan maupun biofertilizer. Yaitu PSB yang termasuk kelompok bakteri fototrofik, diketahui memiliki peran dalam meningkatkan ketersediaan nutrisi serta mendukung respons fisiologis tanaman. Peran tersebut dapat terjadi melalui berbagai mekanisme, misalnya pembentukan metabolit, peningkatan penyerapan unsur hara seperti nitrogen, dan kemungkinan terjadinya perubahan kadar hormon tanaman, seperti auksin. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun metode produksi PSB dari limbah rumah tangga organik melalui proses fermentasi terarah. Penelitian ini juga menguji pengaruh pemanfaatan PSB yang berasal dari limbah terhadap pertumbuhan tanaman hortikultura juga menentukan perlakuan yang paling efektif berdasarkan parameter pertumbuhan yang diamati. Penelitian menggunakan desain eksperimental dengan perlakuan kontrol dan beberapa variasi konsentrasi/dosis PSB. Parameter yang diamati meliputi proses pertumbuhan tanaman hingga berat segar atau berat kering. Penelitian ini menunjukkan bahwa aplikasi PSB berbasis limbah organik mampu meningkatkan kinerja tanaman dibandingkan dengan kontrol, sekaligus memberikan manfaat ganda berupa pengurangan limbah dan peningkatan produktivitas hortikultura.
PENGARUH SUBSTITUSI TEPUNG IRUT (Maranta arundinacea L.) TERHADAP KARAKTERISTIK SENSORI DAN KADAR PROTEIN NUGGET IKAN LAYANG (Decapterus sp.)
Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk memahami pengaruh substitusi tepung irut (maranta arundinacea L.) sebagai pengganti tepung terigu terhadap karakteristik organoleptik, rendemen, susut masak, dan kadar protein nugget ikan layang, serta menentukan formulasi yang paling disukai panelis. Digunakan rancangan acak lengkap (RAL) dengan 4 perlakuan dan 3 kali ulangan, yang meliputi, P0 (tepung irut 0%, tepung terigu100%), P1 (tepung irut 25%,tepung terigu 75%), P2 (tepung irut 50%, tepung terigu 50%), dan P3 (tepung irut 100%, tepung terigu 0%). Parameter yang diamati meliputi uji hedonik terhadap warna, aroma, rasa, tekstur, dan overall, uji rendemen, uji susut masak, serta uji kadar protein menggunakan metode Kjeldahl. Hasil penelitian dengan uji Anova menunjukkan bahwa substitusi tepung irut berpengaruh nyata terhadap rasa, tekstur, overall, dan kadar protein, tetapi tidak berpengaruh nyata terhadap warna, aroma, rendemen, dan susut masak. Kadar protein nugget ikan layang berkisar antara 17,80% hingga 23,27%, dengan nilai tertinggi pada P0 sebesar 23,27 ± 0,72% dan terendah pada P3 sebesar 17,80 ± 2,41%. Perlakuan terbaik berdasarkan tingkat kesukaan panelis adalah P3, sedangkan berdasarkan kadar protein perlakuan terbaik terdapat pada P0. Dengan demikian, tepung irut berpotensi digunakan sebagai bahan pengisi alternatif pada nugget ikan layang dengan substitusi 100% karena mampu menghasilkan produk dengan penerimaan sensori terbaik, meskipun dengan penurunan kadar protein menjadi 17,80%.
ANALISIS USAHA TERNAK AYAM PETELUR DALAM MENINGKATKAN PENDAPATAN
Usaha peternakan ayam petelur merupakan salah satu kegiatan ekonomi yang berpotensi meningkatkan pendapatan masyarakat pedesaan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kelayakan usaha serta mengetahui kontribusi usaha ternak ayam petelur terhadap pendapatan rumah tangga pada satu peternak skala kecil di Desa Sukamandijaya, Kecamatan Ciasem, Kabupaten Subang. Fokus penelitian meliputi analisis biaya produksi, penerimaan, pendapatan dan kelayakan usaha berdasarkan beberapa indikator finansial sehingga dapat memberikan gambaran mengenai kondisi usaha peternakan ayam petelur skala kecil. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode studi kasus pada satu peternak. Data diperoleh melalui wawancara langsung, observasi lapangan dan pencatatan data usaha. Analisis dilakukan terhadap biaya tetap, biaya variabel, penerimaan, pendapatan, Break Even Point (BEP), Return on Investment (ROI), Benefit Cost Ratio (B/C Ratio) dan Revenue Cost Ratio (R/C Ratio). Hasil penelitian menunjukkan bahwa usaha dengan populasi 40 ekor ayam petelur menghasilkan BEP harga sebesar RP. 1.729 per butir, penerimaan kotor sebesar RP. 1.050.000 dan laba bersih sebesar RP. 410.000. Nilai ROI sebesar 5% menunjukkan bahwa usaha memberikan pengembalian investasi yang positif. Nilai B/C Ratio sebesar 0,22 mengindikasikan usaha belum layak berdasarkan indikator tersebut, sedangkan nilai R/C Ratio sebesar 1,2 menunjukkan bahwa usaha masih memberikan keuntungan karena nilainya lebih dari 1. Berdasarkan hasil penelitian pada satu peternak, usaha ayam petelur mampu memberikan tambahan pendapatan bagi rumah tangga peternak meskipun masih berskala kecil. Tingkat keuntungan dipengaruhi oleh biaya pakan, kesehatan ayam, produktivitas telur serta fluktuasi harga jual di pasar. Meskipun biaya pakan cenderung meningkat, usaha ini masih berpotensi untuk dipertahankan dan dikembangkan melalui peningkatan efisiensi biaya produksi serta manajemen pemeliharaan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi peternak skala kecil maupun penelitian selanjutnya mengenai pengembangan usaha ayam petelur di pedesaan
ANALISIS KUALITAS SUMBER AIR MINUM DI KAMPUNG PAMUBUSAN KABUPATEN BANDUNG BERDASARKAN PARAMETER FISIKOKIMIA DAN MIKROBIOLOGI
Akses terhadap air bersih merupakan kebutuhan dasar manusia di mana pun berada. Di Kampung Pamubusan, Desa Cibiru Wetan, Kabupaten Bandung, sebagian warga memanfaatkan sumber air yang berlokasi di area Masjid At-Taubah untuk kebutuhan sehari-hari, khususnya untuk sumber air minum. Penelitian ini bertujuan untuk menguji kelayakan sumber air minum (deteksi dini) di daerah tersebut berdasarkan parameter fisikokimia dan deteksi bakteri. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode kuantitatif dengan menggunakan alat Multifunctional Water Quality Meter YY-1010 untuk parameter fisikokimia, metode kualitatif dengan menggunakan alat H2S Test Kit untuk parameter deteksi bakteri terpilih, dan uji lanjutan kuantitatif di laboratorium bersertifikasi. Acuan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Permenkes Nomor 2 Tahun 2023 mengenai Peraturan Pelaksanaan Peraturan Pemerintah Nomor 66 Tahun 2014 tentang Kesehatan Lingkungan. Berdasarkan hasil pengujian kualitatif, terdapat perubahan warna air sampel pada alat uji dari bening menjadi hitam pekat. Warna hitam pekat yang terlihat pada botol sampel merupakan gas H₂S hasil metabolisme Coliform dan E. coli. Hal ini terjadi karena mikroorganisme dalam air bereaksi dengan reagen dan strip, menghasilkan endapan sulfida. Hal ini diperkuat dengan hasil uji lanjutan di Laboratorium Pengujian Universitas Padjajaran, dimana terdapat E. coli (240 APM/mL) dan Coliform (460 MPN/100mL) pada sampel air yang diuji.
PENGARUH PENAMBAHAN TEPUNG DAUN KELOR (MORINGA OLEIFERA) TERHADAP KADAR PROTEIN, RENDEMEN, DAN TINGKAT KESUKAAN KONSUMEN PADA BAKSO AYAM BERBASIS TEPUNG TEMPE
Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh penambahan tepung daun kelor (Moringa oleifera) terhadap kadar protein, rendemen, dan tingkat kesukaan panelis pada bakso ayam berbasis tepung tempe. Penelitian menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) satu faktor dengan empat taraf perlakuan, yaitu penambahan tepung daun kelor sebesar 0% (P0), 3% (P1), 6% (P2), dan 9% (P3), masing-masing diulang tiga kali. Tingkat kesukaan produk diuji menggunakan 30 panelis tidak terlatih, yang kemudian datanya dianalisis menggunakan Analysis of Variance (ANOVA) pada taraf nyata 5% (𝛼=0,05) serta dilanjutkan dengan Duncan's Multiple Range Test (DMRT), di mana hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan tepung daun kelor berpengaruh nyata (𝑃<0,05) terhadap kadar protein, rendemen, dan tingkat kesukaan panelis, dengan perlakuan P3 menghasilkan kadar protein serta rendemen tertinggi masing-masing sebesar 17,22% dan 88,45%, sedangkan perlakuan P0 menghasilkan skor kesukaan keseluruhan tertinggi sebesar 6,37. Formulasi perlakuan P1 dengan konsentrasi 3% meningkatkan kadar protein serta rendemen dibandingkan kontrol, menghasilkan tingkat kesukaan keseluruhan yang tidak berbeda nyata dari P0, sehingga layak dipertimbangkan sebagai formula terbaik yang menyeimbangkan peningkatan nilai gizi dengan penerimaan panelis.
PENGARUH SUHU PENYANGRAIAN BUNGKIL KAKAO TERHADAP KADAR AIR, ANGKA LEMPENG TOTAL DAN ANGKA KAPANG KHAMIR PADA PRODUKSI BUBUK KAKAO
Proses pembuatan bubuk kakao pada umumnya meliputi penyangraian biji, pemisahan nib dari kulit biji, penghancuran dan penghalusan nib, pengempaan, penepungan bungkil kakao dan pengayakan. Namun, dalam penelitian ini proses produksi bubuk kakao dilakukan menggunakan bahan baku bungkil kakao melalui tahapan roasting, cooling, grinding, mixing dan bagging. Proses roasting merupakan tahapan utama dalam pengendalian mutu bubuk kakao karena suhu roasting dapat menurunkan kadar air dan cemaran mikrobiologis, terutama Angka Lempeng Total (ALT) dan Angka Kapang Khamir (AKK). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh suhu roasting terhadap kadar air, ALT dan AKK bubuk kakao. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan jenis penelitian eksperimental. Metode penelitian yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan faktor perlakuan berupa suhu roasting. Parameter kadar air, ALT dan AKK digunakan sebagai indikator pengendalian bahaya untuk memenuhi persyaratan mutu bubuk kakao sesuai SNI 3747:2024. Hasil penelitian ini menunjukkan peningkatan suhu berbanding lurus dengan penurunan kadar air, ALT dan AKK. Suhu 115oC memberikan nilai paling kecil dibandingkan dengan suhu 95oC dan 105oC. Kesimpulannya suhu roasting berpengaruh secara signifikan dalam menurunkan kadar air, ALT dan AKK dan suhu 115 oC merupakan suhu optimal untuk mendapatkan hasil uji yang sesuai standar mutu bubuk kakao SNI 3747:2024.
PEMODELAN REGRESI RIDGE DAN REGRESI KUANTIL UNTUK MENGANALISIS FAKTOR YANG MEMENGARUHI INDEKS HARGA YANG DITERIMA PETANI
Koefisien determinasi atau R² yang dihasilkan oleh regresi ridge dengan parameter penalti optimal 23,27881 mencapai 0,9139 dan angka ini lebih kecil jika dibandingkan dengan model OLS yang memiliki R² sebesar 0,9894 tetapi metode ridge tetap mampu menstabilkan estimasi koefisien serta mengurangi pengaruh multikolinearitas sehingga inflasi menjadi variabel dengan dampak positif paling dominan terhadap IHTP. Analisis regresi kuantil mengungkapkan bahwa dampak dari setiap variabel independen tidak seragam di seluruh distribusi kuantil di mana inflasi tetap menjadi penentu utama meskipun kekuatannya berkurang saat bergerak dari kuantil rendah ke kuantil tinggi sementara IHBP mengalami pergeseran dari efek negatif menjadi positif seiring dengan peningkatan kuantil dan IHPB menunjukkan penurunan pengaruh pada kuantil atas sedangkan pertalite serta kredit pertanian memperlihatkan konsistensi yang relatif stabil di semua kuantil. Akan tetapi tidak satu pun dari variabel independen tersebut yang mencapai signifikansi statistik pada ketiga tingkat kuantil yang diuji. Perbandingan antara kedua metode tersebut memperjelas bahwa regresi ridge dan regresi kuantil mempunyai fokus analitis yang tidak sama serta saling melengkapi tanpa saling menggantikan karena regresi ridge menyajikan gambaran stabil tentang hubungan rata-rata sementara regresi kuantil mengungkapkan variasi pengaruh di berbagai titik distribusi IHTP. Penggabungan kedua pendekatan ini menghasilkan pemahaman yang jauh lebih menyeluruh terhadap faktor-faktor yang memengaruhi IHTP jika dibandingkan dengan hanya menerapkan salah satu metode secara tunggal.
STRATEGI HILIRISASI PRODUK IKAN LELE SEBAGAI UPAYA PENINGKATAN NILAI TAMBAH TERHADAP PELAKU USAHA BUDIDAYA IKAN
Rendahnya harga jual ikan lele segar sering kali menyebabkan keuntungan yang diperoleh pembudidaya menjadi tidak optimal, sehingga diperlukan strategi pengembangan usaha melalui hilirisasi produk. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis strategi hilirisasi pengolahan lele segar menjadi produk olahan bernilai tinggi serta pengaruhnya terhadap peningkatan nilai ekonomi dan pendapatan usaha. Metode penelitian yang digunakan adalah studi pustaka terhadap 10 artikel relevan yang terbit dari tahun 2020 hingga 2025. Selain itu penelitian ini juga diperkuat dengan studi kasus pada NaminaSang Farm & Co Budidaya Lele Sangkuriang, Kecamatan Cimenyan, Kabupaten Bandung. Artikel diakses melalui Semantic Scholar dan dipilih secara ketat berdasarkan kriteria tertentu. Pengumpulan data studi kasus dilakukan melalui observasi dan wawancara. Teknik analisis data yang digunakan adalah pendekatan kualitatif gabungan dari studi pustaka sebagai landasan teori dan studi kasus sebagai analisis empiris. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hilirisasi produk terbukti efektif meningkatkan nilai ekonomi dan pendapatan pelaku budidaya dibandingkan hanya menjual lele segar. Selain itu, produk olahan ini memberikan peluang usaha baru, memiliki daya simpan yang lebih lama (tahan lama), serta membuat usaha budidaya menjadi lebih berkelanjutan dan kompetitif. Kesimpulannya, strategi hilirisasi melalui pengolahan dan pemasaran yang tepat mampu meningkatkan nilai tambah, sehingga diperlukan dukungan inovasi produk, pelatihan usaha, dan pengembangan pasar agar usaha perikanan ini lebih berdaya saing.
KEANEKARAGAMAN BURUNG SEBAGAI BIOINDIKATOR KUALITAS EKOSISTEM PADA AREA DENGAN INTENSITAS KUNJUNGAN BERBEDA DI KAMPUNG LALI GADGET, SIDOARJO
Burung merupakan salah satu kelompok fauna yang sensitif terhadap perubahan lingkungan sehingga sering digunakan sebagai bioindikator kualitas ekosistem. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan komunitas burung pada area yang jarang dikunjungi dan area yang sering dikunjungi di Kampung Lali Gadget, Sidoarjo, serta menilai kualitas ekosistem berdasarkan keanekaragaman dan kelimpahan burung. Penelitian menggunakan metode survei lapangan dengan teknik Point Count pada dua titik pengamatan, yaitu Point Count A (area jarang dikunjungi) dan Point Count B (area sering dikunjungi). Pengamatan dilakukan selama empat minggu dengan empat kali pengulangan setiap minggu pada pukul 06.00–09.30 WIB. Data yang diperoleh dianalisis menggunakan indeks keanekaragaman Shannon-Wiener (H') dan kelimpahan relatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Point Count A memiliki jumlah individu dan jumlah spesies yang lebih tinggi dibandingkan Point Count B. Pada Point Count A ditemukan 757 individu dari 13 spesies dengan nilai indeks keanekaragaman Shannon-Wiener sebesar 2,266, sedangkan pada Point Count B ditemukan 302 individu dari 11 spesies dengan nilai indeks keanekaragaman sebesar 1,882. Kedua lokasi termasuk dalam kategori keanekaragaman sedang, namun Point Count A memiliki tingkat keanekaragaman yang lebih tinggi. Spesies yang mendominasi pada kedua lokasi adalah walet linci (Collocalia linchi), sedangkan beberapa spesies yang relatif sensitif terhadap gangguan, seperti cinenen jawa (Orthotomus sepium) dan alap-alap (Falco moluccensis), hanya ditemukan pada Point Count A. Perbedaan komposisi spesies dan jumlah individu menunjukkan bahwa intensitas aktivitas manusia berpengaruh terhadap keberadaan dan distribusi burung. Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa area yang jarang dikunjungi memiliki kualitas habitat yang lebih baik dibandingkan area yang sering dikunjungi. Keanekaragaman dan kelimpahan burung terbukti dapat digunakan sebagai indikator dalam menilai kualitas ekosistem di Kampung Lali Gadget.
ANALISIS KELAYAKAN USAHATANI BAWANG MERAH DI DATARAN TINGGI CANDUANG KAB AGAM SUMATERA BARAT
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sisi finansial serta profitabilitas budi daya bawang merah (Allium cepa L.) di daerah dataran tinggi Kecamatan Canduang, Kabupaten Agam, Sumatera Barat. Metode penelitian yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif, dengan penentuan sampel secara sengaja (purposive sampling). Analisis data meliputi seluruh pengeluaran (tetap dan variable), penerimaan, serta indikator kelayakan finansial (rasio P/B dan BEP). Evaluasi mendalam mengungkapkan bahwa rata-rata total biaya penanaman per musim mencapai Rp 91.775.000 per hektar, dengan pos terbesar pada biaya bibit dan pupuk. Proyek budi daya ini menghasilkan rerata pemasukan Rp 180.000.000 per hektare, sehingga memberikan keuntungan bersih sebesar Rp 88.225.000 per hektare. Rasio peneriman terhadap pengeluaran yang tercatat adalah 1,9. Berdasarkan angka-angka tersebut, dapat disimpulkan bahwa pengembangan bawang merah di Kecamatan Canduang menguntungkan dan prospektif untuk terus dikembangkan. Studi sensitivitas pun menunjukkan bahwa usaha ini tetap berdaya tahan meskipun ada fluktuasi harga bahan baku atau hasil panen. Diharapkan ada fasilitas dari pemerintah setempat berupa edukasi teknik bertanam modern dan kemudahan permodalan guna menopang keberlangsungan produksi.
PENGARUH PENAMBAHAN EKSTRAK LEMON (Citrus limon) TERHADAP DAYA TERIMA KONSUMEN PERMEN JELLY JAHE (Zingiber officinale)
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh penambahan ekstrak lemon terhadap daya terima permen jelly jahe. Permen jelly jahe adalah permen lunak yang terbuat dari ekstrak jahe dengan bahan pembentuk gel dari gelatin yang berfungsi sebagai pembentuk tekstur kenyal. Jahe adalah salah satu bahan pangan fungsional dengan rasa pedas dan aroma kuat. Lemon memiliki cita rasa asam segar dengan kandungan vitamin C dan asam sitrat yang dapat memengaruhi warna, tekstur, dan pembentukan gel. Rancangan penelitian yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) faktor tunggal dengan empat perlakuan konsentrasi ekstrak lemon, masing-masing perlakuan diulang dua kali. Perlakuan yang diuji meliputi penambahan ekstrak lemon 0%, 2%, 4%, dan 6%. Parameter pengamatan adalah warna, aroma, rasa, tekstur, dan penerimaan keseluruhan konsumen terhadap permen jelly. Analisis data menggunakan ANOVA 5% dan dilanjutkan dengan uji Duncan’s Multiple Range Test (DMRT). Hasil penelitian menunjukkan. Perlakuan F3 (4% ekstrak lemon) memberikan hasil terbaik pada aspek organoleptik dengan skor tertinggi pada warna (4,50), aroma (3,50), rasa (4,97), tekstur (4,50), dan penerimaan keseluruhan (4,50).
STUDI KOMPARATIF METODE HIERARKI DAN NON-HIERARKI DALAM KLASTERISASI WILAYAH BERDASARKAN INDIKATOR SOSIAL EKONOMI DI SUMATERA UTARA 2024 UNTUK PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN
Tingkat kesejahteraan sosial ekonomi di Sumatera Utara masih menunjukkan ketimpangan antar wilayah, di mana daerah perkotaan memiliki akses ekonomi dan pendidikan lebih baik dibandingkan pedesaan atau terpencil. Kemiskinan dan pengangguran masih terkonsentrasi di wilayah tertentu akibat keterbatasan infrastruktur serta kualitas sumber daya manusia yang rendah. Timpangnya distribusi pendapatan dan perbedaan kepadatan penduduk menyebabkan kesejahteraan masyarakat belum merata secara menyeluruh. Tujuan penelitian ini untuk mengelompokkan wilayah di Sumatera Utara tahun 2024 berdasarkan indikator sosial ekonomi menggunakan pendekatan komparatif antara metode hierarki (Average Linkage, Complete Linkage, Single Linkage) dan non-hierarki (K-Means). Penelitian ini memakai jenis kuantitatif dengan data diperoleh merupakan data sekunder berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Utara tahun 2024. Variabel penelitian yang digunakan yaitu persentase kemiskinan, persentase Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), kepadatan penduduk, dan Gini Ratio. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Single Linkage dan Complete Linkage sebagai metode hierarki merupakan metode yang paling optimum dengan nilai Silhouette 0,4821 dan jumlah klaster terbentuk sebanyak 2 klaster yaitu klaster 1 sebanyak 31 kabupaten/kota sebagai klaster dengan nilai indikator sosial ekonomi rendah, klaster 2 sebanyak 2 kabupaten/kota yaitu Kota Medan dan Kota Sibolga sebagai klaster dengan nilai indikator sosial ekonomi tinggi. Temuan ini diharapkan dapat memberikan gambaran bagi pemerintah Provinsi Sumatera Utara mengenai pola ketimpangan kesejahteraan antar wilayah serta menjadi dasar perumusan kebijakan pembangunan untuk mendukung pencapaian Sustainable Development Goals (SDGs), khususnya SDG 1 (Tanpa Kemiskinan), SDG 8 (Pekerjaan Layak dan Pertumbuhan Ekonomi), SDG 10 (Berkurangnya Kesenjangan), serta SDG 11 (Kota dan Permukiman yang Berkelanjutan).
PERBANDINGAN METODE K-MEANS DAN AVERAGE LINKAGE UNTUK PENGELOMPOKKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA BARAT BERDASARKAN INDIKATOR KEMISKINAN
Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan pembangunan yang masih menjadi perhatian di Provinsi Jawa Barat. Karakteristik kemiskinan yang berbeda antar kabupatan/kota menyebabkan dibutuhkannya pengelompokkan wilayah sebagai dasar penyusunan kebijakan agar lebih tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat berdasarkan jumlah penduduk miskin, tingkat pengangguran terbuka (TPT), pengeluaran per kapita, gini ratio dan tingkat partisipasi angkatan kerja (TPAK) menggunakan metode K-Means dan Average Linkage. Penentuan jumlah cluster optimal pada metode k-means dilakukan menggunakan metode silhouette. Selanjutnya dilakukan pengelompokkan menggunakan metode k-means dan average linkage serta evaluasi kualitas cluster menggunakan indeks silhouette. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah cluster optimal yang diperolah pada kedua metode adalah dua cluster. Nilai indeks silhouette pada metode K-Means sebesar 0,2831 dan pada metode Average Linkage sebesar 0,4631. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode Average Linkage menghasilkan kualitas pengelompokkan yang lebih baik dibandingkan metode K-Means. Oleh karena itu, metode Average Linkage dipilih sebagai metode terbaik dalam mengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat berdasarkan karakteristik kemiskinan.
STRATEGI RANTAI PASOK TANAMAN LANSKAP DALAM OPTIMALISASI KUALITAS DAN EFISIENSI BIAYA PROYEK HUNIAN
Pengelolaan estetika lanskap merupakan elemen krusial dalam meningkatkan nilai jual dan daya tarik visual proyek hunian mewah. Namun, tingginya angka kematian tanaman (mortality rate) pasca-tanam sering kali memicu pembengkakan biaya operasional dan penurunan kualitas visual di lapangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji strategi manajemen rantai pasok tanaman lanskap dan implementasi pengendalian kualitas (Quality Control) yang efektif di PT Suryamas Dutamakmur (Rancamaya Golf Estate), Bogor. Metode penelitian menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif melalui observasi lapangan, analisis laporan inspeksi, serta evaluasi alur pengadaan barang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketidaksinkronan jadwal pengiriman dari vendor dan lemahnya sortasi awal menjadi penyebab utama tingginya kerusakan vegetasi. Penerapan Total Quality Management (TQM) melalui standardisasi prosedur inspeksi penerimaan (incoming quality control) secara ketat mampu mendeteksi kerusakan fisik dan gejala patologis secara dini. Selain itu, optimalisasi manajemen persediaan terintegrasi berhasil menurunkan angka kematian tanaman dari 18.5% menjadi 4.2%, yang berdampak langsung pada efisiensi alokasi biaya input operasional lanskap. Sinkronisasi logistik dari hulu ke hilir terbukti menjadi faktor penentu dalam menjaga daya saing perusahaan dan keberlanjutan proyek hunian.
PEMODELAN TINGKAT KEMISKINAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI BANTEN TAHUN 2025 DENGAN REGRESI RIDGE
Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan pembangunan yang masih terjadi di Provinsi Banten, dengan kondisi yang berbeda antar kabupaten/kota. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan tingkat kemiskinan kabupaten/kota di Provinsi Banten tahun 2025 menggunakan regresi ridge. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah tingkat kemiskinan, sedangkan variabel independen meliputi PDRB per kapita, tingkat pengangguran terbuka, Indeks Pembangunan Manusia, Rasio Gini, dan jumlah penduduk. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari BPS Provinsi Banten yang mencakup delapan kabupaten/kota. Hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa tingkat kemiskinan tertinggi terdapat di Kabupaten Pandeglang sebesar 8,51%, sedangkan tingkat kemiskinan terendah terdapat di Kota Tangerang Selatan sebesar 2,39%. Hasil uji multikolinearitas menunjukkan bahwa variabel Rasio Gini memiliki nilai VIF sebesar 13,925, sehingga terdapat indikasi multikolinearitas dalam model. Oleh karena itu, regresi ridge digunakan untuk memperoleh estimasi koefisien yang lebih stabil. Berdasarkan hasil cross-validation diperoleh nilai lambda optimum sebesar 2,4891. Model regresi ridge menghasilkan nilai RMSE sebesar 1,130 dan nilai 𝑅² sebesar 0,674, yang menunjukkan bahwa model mampu menjelaskan 67,4% variasi tingkat kemiskinan kabupaten/kota di Provinsi Banten. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa PDRB per kapita dan IPM memiliki arah hubungan negatif terhadap tingkat kemiskinan, sedangkan tingkat pengangguran terbuka dan jumlah penduduk memiliki arah hubungan positif. Dengan demikian, regresi ridge dapat digunakan sebagai metode alternatif dalam pemodelan tingkat kemiskinan ketika terdapat indikasi multikolinearitas antarvariabel independen.
IDENTIFIKASI POLA DAN FAKTOR UTAMA JENIS KEJAHATAN DI INDONESIA DENGAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA (PCA) DAN K-MEANS CLUSTERING
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola dan faktor utama jenis kejahatan di Indonesia menggunakan Analisis Komponen Utama (PCA) dan K-means clustering sebagai analisis lanjutan dengan data Statistik Kriminal Indonesia dari Badan Pusat Statistik (BPS) periode 2019-2023. Analisis dilakukan terhadap 18 variabel yang mencakup kejahatan kekerasan, kejahatan terhadap properti, dan pelanggaran sosial. Hasil PCA menunjukkan dua komponen utama yang mampu menjelaskan 85,18% variasi data, mengonfirmasi bahwa sebagian besar dinamika kriminalitas Indonesia dapat direduksi ke dua dimensi inti yaitu PC₁ diidentifikasi sebagai faktor risiko finansial dan pelanggaran kepercayaan, dibentuk kuat oleh kejahatan seperti kekerasan dalam rumah tangga (X14), penggelapan (X17), dan penipuan (X16). Sementara itu, PC2 diidentifikasi sebagai faktor konflik ekstrem vs. regulatif, menunjukkan polarisasi antara isu pelanggaran ketertiban umum (X19) dengan kejahatan kekerasan material. Selanjutnya, K-Means Clustering menghasilkan dua klaster yang merepresentasikan pergeseran struktural pola kejahatan yaitu klaster awal (2019-2021) yang stabil dan klaster transformasi (2022-2023). Klaster Transformasi ini ditandai oleh lonjakan faktor regulatif pada 2022 (PC2 tertinggi) dan bergeser tajam ke dominasi faktor risiko finansial pada 2023 (PC₁ tertinggi). Temuan ini menegaskan bahwa pola kriminalitas di Indonesia tidak statis, melainkan bergerak dinamis mengikuti tekanan sosial-ekonomi, sehingga kebijakan penanggulangan harus adaptif dan fokus pada intervensi sosial-ekonomi untuk mengendalikan faktor risiko finansial (PC₁).
PERBANDINGAN METODE K-MEANS DAN K-MEDOIDS DALAM CLUSTERING KETIMPANGAN PEMBANGUNAN PROVINSI DI INDONESIA TAHUN 2024 BERDASARKAN INDIKATOR SOSIAL EKONOMI
Ketimpangan pembangunan antarprovinsi di Indonesia masih menjadi permasalahan yang ditandai oleh perbedaan kondisi ekonomi, pendidikan, dan kesejahteraan masyarakat. Penelitian ini mengelompokkan 38 provinsi Indonesia menurut tingkat ketimpangan pembangunan tahun 2024, memakai K-Means dan K-Medoids, lalu membandingkan performa keduanya. Data berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2024 dan mencakup lima indikator: PDRB per kapita, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), tingkat pengangguran, tingkat kemiskinan, dan rata-rata lama sekolah.Penelitian menstandardisasi data dengan Z-score, menentukan jumlah cluster optimal, menjalankan proses clustering, dan mengevaluasi hasil dengan Silhouette Coefficient dan Davies-Bouldin Index (DBI). Kedua metode menghasilkan empat cluster. K-Means menempatkan 5 provinsi pada kategori tinggi, 9 pada menengah tinggi, 22 pada menengah, dan 2 pada rendah. K-Medoids menempatkan 12 provinsi pada kategori tinggi, 17 pada menengah tinggi, 7 pada menengah, dan 2 pada rendah. K-Means mengungguli K-Medoids pada kedua metrik evaluasi, sehingga metode ini lebih cocok untuk mengelompokkan ketimpangan pembangunan antarprovinsi di Indonesia.
EFEKTIVITAS PENYULUHAN UJI TANAH LAHAN JAGUNG BERBASIS PUTK DI KAMPUNG MULYA JAYA KECAMATAN REBANG TANGKAS KABUPATEN WAY KANAN
Produktivitas jagung di Kampung Mulya Jaya, Kabupaten Way Kanan masih berada di bawah rata-rata nasional akibat karakteristik lahan yang berbukit serta praktik pemupukan petani yang masih bersifat konvensional (perkiraan). Penelitian ini bertujuan untuk mengukur perubahan tingkat pengetahuan sasaran sebelum dan sesudah penyuluhan serta menganalisis tingkat efektivitas penyuluhan dalam meningkatkan pengetahuan petani mengenai operasionalisasi Perangkat Uji Tanah Kering (PUTK). Penelitian dilaksanakan pada bulan April hingga Juni 2026 dengan melibatkan 15 responden dari Gapoktan Maju Bersama yang dipilih dengan purposive sampling. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode deskriptif-evaluatif melalui desain pre-test dan post-test. Data dianalisis menggunakan perhitungan skor interval dan rumus persentase efektivitas. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan pengetahuan yang signifikan, di mana sebelum penyuluhan mayoritas responden berada pada kategori sedang (60%), dan setelah penyuluhan seluruh responden (100%) mencapai kategori tinggi. Secara keseluruhan, nilai efektivitas penyuluhan mencapai 87,88%, yang dikategorikan Sangat Efektif. Faktor pendukung utama adalah penggunaan metode demonstrasi cara (praktik langsung) yang mempermudah petani memahami prosedur teknis dan pembacaan dosis pupuk. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penyuluhan berbasis PUTK efektif dalam meningkatkan kompetensi petani dan mampu mendorong perubahan perilaku dari pola pemupukan tradisional menuju pemupukan presisi yang lebih efisien serta ramah lingkungan.
PERBANDINGAN METODE K-MEANS DAN HIERARCHICAL CLUSTERING DALAM MENGELOMPOKKAN KOMPETENSI PRAKTIK SISWA TSM SEBAGAI DASAR EVALUASI PEMBELAJARAN
Evaluasi kompetensi praktik siswa SMK secara konvensional masih bersifat subjektif sehingga program intervensi pembelajaran tidak selalu tepat sasaran. Penelitian ini membandingkan metode K-Means Clustering dan Hierarchical Clustering dalam mengelompokkan kompetensi praktik siswa Teknik Sepeda Motor (TSM) SMK Baitul Izza sebagai dasar evaluasi pembelajaran. Data sekunder berupa enam variabel kompetensi praktik diperoleh dari 120 siswa kelas XI dan XII TSM. Jumlah cluster optimal ditentukan dengan Elbow Method dan kinerja kedua metode dibandingkan menggunakan Silhouette Index. Hasil analisis menggunakan software R menunjukkan bahwa K=3 merupakan jumlah cluster optimal. K-Means menghasilkan tiga cluster dengan 45 siswa berkompetensi tinggi, 32 siswa berkompetensi sedang, dan 43 siswa berkompetensi rendah. Hierarchical Clustering menghasilkan 45 siswa berkompetensi tinggi, 30 siswa berkompetensi sedang, dan 45 siswa berkompetensi rendah. K-Means menunjukkan kinerja sedikit lebih baik dengan Silhouette Index sebesar 0,5502 dibandingkan Hierarchical Clustering sebesar 0,5438. Meskipun selisihnya kecil, hasil ini menunjukkan bahwa K-Means lebih sesuai untuk data kompetensi praktik siswa pada penelitian ini.
PENERAPAN REGRESI ROBUST ESTIMASI-M UNTUK MENENTUKAN PENGARUH EKSPOR-IMPOR TERHADAP NERACA PERDAGANGAN INDONESIA 2021-2025
Neraca perdagangan merupakan indikator yang krusial dalam menentukan kestabilan ekonomi nasional secara global yang dipengaruhi oleh kegiatan ekspor dan impor. Di era global, ekonomi saat ini seringkali nilai fluktuasi dimana kondisi data perdagangan di Indonesia dapat menciptakan data outlier. Akan tetapi, metode Ordinary Least Squares (OLS) sering menghasilkan estimasi yang bias jika data tersebut terdapat outlier. Penelitian ini bertujuan menerapakan metode Regresi Robust Estimasi-M untuk menganalisis variabel ekspor migas (𝑋1), ekspor non-migas (𝑋2), impor migas (𝑋3), dan impor non-migas (𝑋4) terhadap Neraca Perdagangan Indonesia (𝑌) periode 2021-2025. Analisis OLS menghasilkan adanya pelanggaran asumsi korelasi (p-value =0,02631) dan diketahui ada tujuh data outlier yang diidentifikasi menggunakan metode DFFITS. Penerapan Regresi Robust Estimasi-M, diperoleh persamaan 𝑌=−31791,68+1182,21 ln 𝑋1+21850,40 ln 𝑋2−3177,42 ln 𝑋3−17086,08 ln 𝑋4. Metode Regresi Robust lebih efisien di bandingkan metode OLS, dibuktikan melalui penurunan standard error yang signifikan dari 151,4 menjadi 101,3 serta nilai Multiple R—Squared sebesar 0,9991 atau (99,91%). Pada uji parsial (t) dan uji simultan (F) menunjukkan bahwa variabel ekspor dan impor berpengaruh signifikan terhadap neraca perdagangan, dimana sektor ekspor non-migas memberikan kontribusi positif yang paling dominan.
ANALISIS SPATIO - TEMPORAL PERSEBARAN IZIN MENDIRIKAN BANGUNAN (IMB) DI KOTA ADMINISTRASI JAKARTA PUSAT, PROVINSI DKI JAKARTA
Pemantauan pertumbuhan kota secara formal di Indonesia masih menghadapi tantangan mendasar tidak adanya instrumen berbasis data perizinan yang dioptimalkan secara spasial dan temporal. Arsip Izin Mendirikan Bangunan (IMB) yang dikelola pemerintah daerah sesungguhnya menyimpan kandungan informasi analitik yang sangat bernilai setiap IMB merekam lokasi, waktu, fungsi, dan skala pembangunan dalam satu entri administratif. Tanpa eksplorasi sistematis terhadap potensi ini, perencanaan kota kehilangan satu sumber bukti empiris yang sebenarnya sudah tersedia. Ketimpangan antara kekayaan data yang tersimpan dalam arsip IMB dan minimnya pemanfaatannya dalam kajian perencanaan wilayah inilah yang menjadi titik berangkat penelitian ini. Penelitian ini mengintegrasikan pendekatan deskriptif kuantitatif dengan analisis spatio-temporal berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG) guna menelusuri bagaimana pola perizinan bangunan mencerminkan dinamika perkembangan ruang di Kota Administrasi Jakarta Pusat. Sebanyak 77 data IMB dari Dinas Cipta Karya, Tata Ruang, dan Pertanahan Provinsi DKI Jakarta diolah melalui serangkaian tahapan meliputi geocoding alamat, estimasi kepadatan berbasis kernel, serta pengelompokan ke dalam lima fase historis: 1970 - 1989, 1990 - 1999, 2000 - 2004, 2005 - 2009, dan 2010 - 2014. Temuan menunjukkan bahwa pembangunan formal terkonsentrasi secara spasial pada kawasan-kawasan beraksesibilitas tinggi, terutama di sepanjang sumbu bisnis utama kota dan kecamatan-kecamatan yang berfungsi sebagai pusat ekonomi serta pemerintahan. Dari perspektif waktu, lonjakan penerbitan IMB paling tajam berlangsung antara tahun 2005 dan 2009. Pola ekspansi yang teridentifikasi bergerak dari inti kawasan terencana menuju wilayah sekitarnya, dengan dominasi fungsi non-hunian yang memperkuat karakter Jakarta Pusat sebagai pusat kegiatan primer. Kajian ini memberikan bukti empiris bahwa arsip IMB dapat dioptimalkan sebagai instrumen berbasis SIG yang andal untuk mendukung monitoring dan pengendalian pertumbuhan kota.
PERBANDINGAN RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK KLASIFIKASI CAPAIAN BELAJAR SISWA PADA DATA TIDAK SEIMBANG
Ketidakseimbangan data (imbalanced data) pada capaian belajar siswa dapat memengaruhi performa model klasifikasi terutama dalam mengenali kelas minoritas. Tujuan riset ini mengevaluasi kinerja Random Forest pada klasifikasi capaian belajar dengan analisis komparatif terhadap model Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan merupakan data sekunder dari Student Performance Analytics Dataset yang terdiri dari 10.000 observasi dan 14 variabel sebelum tahap preprocessing. Rangkaian alur riset ini dimulai dengan menyiapkan dataset yang terdiri dari variabel input (X) dan variabel output (Y); melakukan tahap preprocessing data yang mencakup pembersihan data, penghapusan variabel yang tidak relevan serta sinkronisasi tipe data; melakukan analisis deskriptif untuk mengetahui karakteristik dan distribusi data; memisahkan dataset dilakukan dengan menetapkan proporsi 80:20 masing-masing untuk kebutuhan training data dan testing data menggunakan teknik stratified sampling; menyiapkan dua data skenario penelitian, yaitu tanpa balancing dan dengan balancing menggunakan metode upsampling pada data latih; membangun model klasifikasi menggunakan Random Forest; melakukan proses centering dan scaling pada Support Vector Machine (SVM); menjalankan teknis kernel Radial Basis Function (RBF) pada SVM; menguji model menggunakan data uji (testing data) untuk memprediksi capaian belajar; dan tahap akhir melakukan evaluasi pada model Random Forest tanpa balancing, Random Forest dengan balancing, SVM tanpa balancing, SVM dengan balancing. Evaluasi model disajikan dalam sebuah tabel confusion matrix yang menampilkan nilai accuracy dan kappa untuk mengukur kinerja klasifikasi secara keseluruhan sedangkan precision, recall dan F-1 score untuk mengevaluasi kemampuan model lebih rinci pada setiap kelas. Ditemukan nilai terbaik pada tabel confusion matrix dengan perolehan accuracy sebesar 95,89%, kappa 0,9341 dan F1-score 0,8235. Maka dapat disimpulkan bahwa analisis Support Vector Machine (SVM) lebih efektif dalam klasifikasi kondisi imbalanced data.
PERBANDINGAN KUALITAS MIKROBIOLOGIS ES BATU UNTUK PENYIMPANAN IKAN DI PASAR TRADISIONAL DAN MODERN BERDASARKAN TOTAL PLATE COUNT, COLIFORM, ESCHERICHIA COLI
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kualitas mikrobiologis es batu yang digunakan untuk penyimpanan ikan di pasar tradisional dan pasar modern di Kota Serang berdasarkan parameter Total Plate Count (TPC), Coliform, dan Escherichia coli. Penelitian dilakukan menggunakan metode deskriptif melalui pengujian mikrobiologi di laboratorium. Pengujian TPC dilakukan dengan metode pour plate menggunakan media Plate Count Agar (PCA), sedangkan pengujian Coliform menggunakan metode Most Probable Number (MPN) melalui media Lauryl Sulfate Tryptose Broth (LST) dan Brilliant Green Lactose Bile Broth (BGLB). Pengujian Escherichia coli dilakukan menggunakan media EC Broth (ECB) dan isolasi pada Eosin Methylene Blue Agar (EMBA). Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh sampel es batu dari pasar modern memenuhi standar mikrobiologis berdasarkan SNI 01-4872.1-2006, sedangkan sampel dari pasar tradisional memiliki nilai TPC dan Coliform melebihi batas maksimum yang ditetapkan. Selain itu, seluruh sampel pasar tradisional menunjukkan hasil positif pada media ECB dan pertumbuhan koloni hijau metalik pada media EMBA yang mengarah pada keberadaan Escherichia coli. Perbedaan kualitas mikrobiologis diduga dipengaruhi oleh kondisi sanitasi, proses penanganan, serta jenis es batu yang digunakan pada masing-masing pasar.
EFEKTIVITAS VOUCHER TAG LOKASI TIKTOK TERHADAP KINERJA PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI ROBUST DI BINGXUE PEMALANG
Berkembangnya teknologi diiringi juga dengan perkembangan e-commerce yang sangat pesat. Di Indonesia, TikTok menjadi salah satu platform yang digunakan sebagai tempat jual beli, TikTok memiliki fitur baru berupa voucher yang dapat dibeli melalui tag Lokasi yang ada disetiap video yang ditampilkan. Pada penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk menganalisis secara statistik pengaruh perbedaan dari penggunaan voucher tag Lokasi TikTok terhadap omzet penjualan harian selama satu bulan dan juga untuk menganalisis pengaruh yang dihasilkan dari perbedaan interaksi yang timbul antara hari kerja dan akhir pekan terhadap voucher yang digunakan. Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa omzet penjualan selama 61 hari (31 hari sebelum dan 30 hari sesudah implementasi voucher). Data pada penelitian ini terindikasi adanya pencilan, sehingga metode Regresi Ordinary Least Square (OLS) menghasilkan standard error yang tinggi, untuk mengatasi hal tersebut diterapkannya metode Analisis Regresi Robust. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode Analisis Regresi Robust unggul dalam memperkecil nilai standard error koefisien regresi dan menghasilkan nilai RMSE yang minimum dibandingkan Analisis Ordinary Least Square. Evaluasi model membuktikan Analisis Regresi Robust lebih stabil sehingga dipilih sebagai model terbaik. Penelitian ini membuktikan bahwa strategi penggunaan voucher dan pemanfaatan akhir pekan merupakan kunci dalam peningkatan omzet pendapatan di Bingxue Pemalang.
KAJIAN LITERATUR PERAN VEGETASI SEBAGAI BIOINDIKATOR PENCEMARAN SUNGAI DI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA
Sungai di Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) memiliki peran ekologis krusial sebagai penyedia sumber daya air, habitat biota, dan penunjang aktivitas masyarakat. Meskipun penelitian ekosistem sungai di DIY cukup dinamis, pemetaan tren tema penelitian dan eksplorasi vegetasi riparian sebagai bioindikator pencemaran masih sangat terbatas. Penelitian pendahuluan (preliminary study) ini bertujuan untuk mengkaji tren penelitian sungai di Repository Universitas Gadjah Mada (UGM) periode 2000–2026, sekaligus mengidentifikasi peluang kajian vegetasi riparian sebagai bioindikator pencemaran sungai di DIY. Menggunakan metode literature review yang mengacu pada pedoman PRISMA 2020, pelacakan dokumen dilakukan pada kategori skripsi (S1) dan tesis (S2) Biologi UGM dengan kata kunci "sungai" dan "riparian". Dari total 93 dokumen yang ditemukan, terdapat 2 dokumen duplikat dan 10 dokumen yang dieliminasi karena tidak memenuhi kriteria inklusi, sehingga menyisakan 81 artikel layak untuk dianalisis (36 penelitian di wilayah DIY dan 45 di luar DIY). Hasil analisis menunjukkan bahwa kajian bertema pencemaran logam berat berjumlah 9 penelitian, sementara kajian vegetasi riparian hanya ditemukan sebanyak 5 penelitian. Mayoritas penelitian riparian masih terbatas pada aspek keanekaragaman dan struktur komunitas, sedangkan kajian yang mengintegrasikan vegetasi riparian dengan pencemaran logam berat belum pernah dilakukan. Research gap ini membuka peluang besar bagi pengembangan riset biomonitoring lingkungan masa depan berbasis vegetasi riparian sebagai bioindikator pencemaran sungai di DIY.
KARAKTERISASI MORFOLOGI DAN POTENSI SENYAWA BIOAKTIF Nelumbo nucifera DI KEBUN RAYA PURWODADI
Indonesia merupakan negara megabiodiversitas yang memiliki keanekaragaman tumbuhan sangat tinggi, termasuk tumbuhan akuatik seperti Nelumbo nucifera. Tanaman ini memiliki nilai penting dalam bidang konservasi, pangan, dan farmasi karena mengandung berbagai metabolit sekunder dengan aktivitas biologis tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji karakteristik morfologi dan potensi senyawa bioaktif Nelumbo nucifera berdasarkan berbagai sumber literatur ilmiah. Metode penelitian menggunakan narrative review dengan mengumpulkan data dari jurnal nasional dan internasional melalui database Google Scholar, MDPI, dan ScienceDirect menggunakan kata kunci “Nelumbo nucifera”, “lotus morphology”, dan “bioactive compounds”. Literatur yang diperoleh kemudian dianalisis dan disintesis secara deskriptif berdasarkan aspek morfologi, status konservasi, dan kandungan senyawa bioaktif tanaman. Hasil kajian menunjukkan bahwa N. nucifera memiliki karakter morfologi khas pada akar, rimpang, batang, daun, bunga, dan biji yang merupakan bentuk adaptasi terhadap lingkungan perairan. Selain itu, seluruh bagian tanaman diketahui mengandung metabolit sekunder seperti alkaloid, flavonoid, polifenol, terpenoid, tanin, dan polisakarida yang berpotensi sebagai antioksidan, antiinflamasi, antikanker, dan antidiabetes. Keragaman morfologi dan metabolit sekunder tersebut menunjukkan bahwa Nelumbo nucifera memiliki potensi besar dalam pengembangan farmasi, pangan fungsional, dan konservasi tumbuhan berbasis ex situ.
Manajemen persediaan yang akurat merupakan aspek kritis dalam operasional rantai pasok, namun banyak organisasi masih mengandalkan metode tradisional yang kurang mampu menangani fluktuasi permintaan dan pola musiman yang kompleks. Seiring meningkatnya perhatian riset terhadap penerapan kecerdasan buatan di bidang manajemen persediaan—terutama pada rentang tahun 2021 hingga 2026—belum terdapat kajian komparatif yang secara sistematis merangkum dan membandingkan ketiga kategori pendekatan peramalan tersebut dalam satu kerangka analisis terpadu. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja metode tradisional, machine learning, dan metode hibrida dalam peramalan persediaan. Metodologi yang digunakan adalah tinjauan literatur komparatif terhadap 30 artikel jurnal bereputasi yang diperoleh dari Scopus, ScienceDirect, IEEE Xplore, Mendeley, dan Google Scholar, dengan rentang publikasi 2021–2026, dipilih berdasarkan kriteria relevansi topik, indeksasi jurnal, dan kelengkapan pelaporan metrik evaluasi. Setiap artikel dianalisis berdasarkan jenis algoritma, karakteristik model, serta metrik evaluasi yang digunakan. Hasil kajian menunjukkan bahwa metode tradisional seperti Moving Average, Exponential Smoothing, dan ARIMA memiliki keunggulan pada kesederhanaan implementasi dan efisiensi komputasi, namun kurang presisi pada data dengan volatilitas tinggi. Metode machine learning seperti LSTM, XGBoost, dan Stacking Ensemble mampu mengenali pola nonlinier dan musiman dengan lebih baik, menghasilkan akurasi lebih tinggi. Metode hibrida—seperti kombinasi ARIMA-Prophet, LSTM-GRU, dan integrasi Reinforcement Learning dengan model prediktif—secara konsisten mencatatkan performa terbaik dengan nilai kesalahan peramalan terendah berdasarkan metrik MAPE, RMSE, dan MAE lintas studi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pendekatan hibrida paling efektif untuk meningkatkan akurasi peramalan persediaan, dan merekomendasikan adopsinya sebagai strategi utama dalam pengambilan keputusan manajemen stok, terutama pada lingkungan rantai pasok dengan ketidakpastian tinggi.
Kebocoran Liquefied Petroleum Gas (LPG) masih menjadi salah satu penyebab utama terjadinya kebakaran dan ledakan pada lingkungan rumah tangga maupun usaha kecil. Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) mendorong berbagai penelitian dalam pengembangan sistem pendeteksi kebocoran gas berbasis sensor dan mikrokontroler. Namun, sistem deteksi gas masih menghadapi permasalahan berupa ketidakstabilan pembacaan sensor akibat noise lingkungan, potensi false alarm, serta keterbatasan sistem notifikasi real-time. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perkembangan metode deteksi, filtering data sensor, dan sistem notifikasi pada sistem pendeteksi kebocoran gas LPG berbasis IoT berdasarkan 30 jurnal terindeks Scopus dan SINTA pada tahun 2021–2025. Kajian ini diharapkan dapat memberikan pemetaan penelitian terkini serta mengidentifikasi keterbatasan penelitian sebelumnya sebagai landasan pengembangan sistem yang lebih stabil dan responsif. Metode penelitian dilakukan melalui studi literatur dengan mengumpulkan, menyeleksi, dan menganalisis 30 jurnal menggunakan kata kunci deteksi kebocoran gas LPG, Internet of Things, sensor gas, filtering data, dan sistem notifikasi. Literatur diklasifikasikan berdasarkan metode deteksi, filtering data sensor, sistem notifikasi, performa sistem, dan keterbatasan penelitian. Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar penelitian menggunakan sensor MQ-series serta mikrokontroler Arduino dan ESP32. Metode threshold masih banyak diterapkan, namun pembacaan sensor dipengaruhi noise dan fluktuasi data. Beberapa penelitian menerapkan pengolahan data sensor dan notifikasi real-time untuk meningkatkan kestabilan pembacaan. Integrasi antara filtering data dan notifikasi pada platform IoT berbiaya rendah masih menjadi kendala. Sehingga untuk memperbaiki kelemahan ketidakstabilan pembacaan data pada pengembangan pendeteksi kebocoran gas LPG berbasis Arduino, diperlukan metode threshold yang dilengkapi dengan metode Moving Average Filter.
PERANCANGAN PROTOTYPE SISTEM ADMINISTRASI PERJALANAN DINAS MENGGUNAKAN METODE DESIGN THINKING DI PEMERINTAH KOTA KEDIRI
Pemerintah Kota Kediri terus mendorong implementasi Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE) guna menciptakan tata kelola pemerintahan yang baik. Namun, proses administrasi perjalanan dinas, khususnya pada tahapan Laporan Pertanggungjawaban (LPJ), masih dilakukan secara manual dan bergantung pada dokumen fisik (paper-based). Kondisi ini menyebabkan lambatnya birokrasi akibat antrean tanda tangan basah, tingginya risiko kehilangan bukti transaksi di lapangan, serta rekapitulasi data anggaran yang berulang dan rentan kesalahan manusia. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah purwarupa Sistem Layanan Administrasi Perjalanan Dinas (SILADIN) yang inovatif, terintegrasi, dan paperless guna mengatasi inefisiensi tersebut. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode pengumpulan data secara eksklusif melalui wawancara mendalam kepada enam informan kunci. Perancangan sistem dikembangkan menggunakan metode Design Thinking melalui tahapan Empathize, Define, Ideate, Prototype, dan Test. Penelitian ini menghasilkan purwarupa berupa rancangan antarmuka pengguna yang berfokus pada penyelesaian masalah pasca-perjalanan dinas. Hasil pengujian menggunakan metode System Usability Scale (SUS) memperoleh skor rata-rata 82,5 yang termasuk dalam kategori Excellent. Kesimpulannya, purwarupa ini secara efektif mampu memvisualisasikan solusi untuk memangkas waktu birokrasi, mengamankan bukti transaksi, meringankan beban kerja ASN pelaksana, dan meningkatkan akuntabilitas pengelolaan keuangan daerah secara berkelanjutan.
KARAKTERISTIK LINGKUNGAN PERAIRAN PADA BERBAGAI KOLAM YANG TERSEBAR DI KEBUN RAYA PURWODADI
Kebun Raya Purwodadi memiliki sejumlah kolam yang berfungsi sebagai tempat tinggal bagi organisme air dan mendukung keseimbangan ekosistem konservasi. Kualitas lingkungan air dipengaruhi oleh faktor fisika dan kimia seperti pH, suhu, total padatan terlarut (TDS), alkalinitas, dan adanya senyawa kimia lainnya. Pemantauan kualitas air sangat penting untuk memahami karakteristik lingkungan perairan dan membantu dalam pengelolaan ekosistem kolam. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis karakteristik lingkungan perairan di berbagai kolam Kebun Raya Purwodadi serta menilai efektivitas penggunaan alat ukur portabel dan pita uji air sebagai metode pemantauan kualitas air. Penelitian ini dilakukan pada bulan April 2026 dengan menggunakan pendekatan observasional-deskriptif yang melibatkan 32 kolam, serta pengukuran parameter kualitas air menggunakan alat ukur portabel dan pita uji air. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa kualitas air di kolam Kebun Raya Purwodadi umumnya masih dalam kondisi baik dan relatif stabil, dengan nilai pH 6.1, nilai TDS 91.3 mg/L, dan nilai suhu 25.6 oC, serta sebagian besar parameter logam berat tidak terdeteksi. Penggunaan pita uji air (water test strip) terbukti sebagai metode yang praktis dan efisien untuk pemantauan awal kualitas air, meskipun masih diperlukan validasi di laboratorium untuk mendapatkan hasil yang lebih tepat.
PENGARUH VEGETASI KOLEKSI TERHADAP KUALITAS UDARA DI KEBUN RAYA PURWODADI
Kebun Raya Purwodadi merupakan kawasan konservasi ex-situ yang mengelola koleksi vegetasi dari lebih dari 20 famili tumbuhan dataran rendah kering di atas lahan seluas 85 hektar. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh tipe vegetasi koleksi terhadap delapan parameter kualitas udara suhu, kelembaban relatif (RH), formaldehida (HCHO), total senyawa organik volatil (TVOC), partikulat halus (PM2.5), partikulat kasar (PM10), karbon monoksida (CO), dan karbon dioksida (CO2) di 27 plot/vak pengukuran secara in situ. Data yang diperleh dari 27 plot/vak yang diamati kemudian dianalisis secara deskriptif komparatif terhadap baku mutu udara ambien nasional (PP No. 22 Tahun 2021) dan panduan WHO Air Quality Guidelines 2021.Hasil data yang di analisis menggunakan tabel perbandingan dan grafik menunjukkan plot Gymnospermae (vak I.B) mencatat nilai HCHO (0,118 mg/m³), TVOC (0,790 mg/m³), dan CO2 (1.313 ppm) tertinggi melampaui batas WHO untuk HCHO konsisten dengan karakteristik emisi biogenik tumbuhan konifer.
SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW ARSITEKTUR DEEP LEARNING DAN METODE AUGMENTASI DATA UNTUK KLASIFIKASI LIMBAH PLASTIK KONDISI TIDAK IDEAL
Meningkatnya jumlah limbah plastik global mendorong kebutuhan akan sistem klasifikasi otomatis yang akurat dan andal. Berbagai penelitian berbasis deep learning telah menunjukkan kinerja yang baik dalam klasifikasi limbah plastik, namun sebagian besar pengujian masih dilakukan pada kondisi yang terkontrol. Sementara itu, kemampuan model dalam mengenali citra limbah plastik pada kondisi tidak ideal, seperti terkontaminasi, buram, atau memiliki pencahayaan rendah, masih belum banyak dikaji secara komprehensif. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi arsitektur deep learning yang dominan, mengevaluasi metode augmentasi data dan prapemrosesan yang efektif, serta mengidentifikasi research gap pada klasifikasi limbah plastik dalam kondisi tidak ideal. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan mengadopsi pedoman PRISMA. Sebanyak 35 artikel yang diperoleh dari IEEE Xplore, ScienceDirect, dan Google Scholar dianalisis berdasarkan arsitektur model, teknik augmentasi data, dataset, dan metrik evaluasi. Hasil kajian menunjukkan bahwa CNN beserta variannya, seperti MobileNet, EfficientNet, dan DenseNet, merupakan arsitektur yang paling banyak digunakan dengan akurasi 83%-99,46%, sedangkan YOLO menunjukkan kinerja unggul untuk deteksi real-time dengan mAP50 mencapai 98,03%. Teknik augmentasi data, seperti rotasi, normalisasi, dan penambahan noise sintetis, terbukti mampu meningkatkan ketahanan model terhadap variasi visual. Selain itu, ditemukan bahwa penelitian mengenai ketahanan model pada citra limbah plastik yang terkontaminasi atau terdegradasi masih terbatas, serta belum tersedia benchmark dataset standar untuk kondisi non-ideal. Temuan ini dapat menjadi referensi dalam pengembangan sistem klasifikasi limbah plastik yang lebih robust untuk penerapan di lingkungan nyata.
KLASIFIKASI KUALITAS KINERJA REKANAN PENYEDIA BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS DI PT KRAKATAU BANDAR SAMUDERA
PT Krakatau Bandar Samudera (PT KBS) merupakan anak perusahaan PT Krakatau Steel yang bergerak di bidang jasa kepelabuhanan dan logistik dengan dukungan sistem e-Procurement dalam proses pengadaan barang dan jasa. Evaluasi kinerja rekanan menjadi aspek kritis untuk menjamin objektivitas dan kualitas proses pengadaan, namun proses penilaian yang dilakukan secara manual rentan terhadap subjektivitas dan ketidakkonsistenan. Oleh karena itu, penelitian ini mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) untuk mengklasifikasikan kualitas kinerja rekanan penyedia barang di PT KBS secara otomatis berbasis data. Dataset dibagi dengan proporsi 80:20 untuk data latih dan data uji, serta nilai parameter k ditentukan melalui pengujian sistematis terhadap beberapa nilai k. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model K-NN dengan k = 6 memberikan kinerja klasifikasi terbaik dengan akurasi sebesar 91,67%. Evaluasi lebih lanjut menggunakan confusion matrix menghasilkan nilai presisi sebesar 86,11%, recall sebesar 91,67%, dan F1-Score sebesar 88,33%, yang mengindikasikan bahwa model memiliki performa klasifikasi yang baik dan seimbang. Dengan demikian, model K-NN terbukti efektif sebagai pendekatan klasifikasi otomatis yang dapat mendukung pengambilan keputusan berbasis data dalam penilaian dan seleksi rekanan di PT KBS.
PERANCANGAN SISTEM CHATBOT WHATSAPP UNTUK PELAYANAN INFORMASI PUBLIK DI KANTOR KECAMATAN TERNATE UTARA DENGAN PENDEKATAN DESIGN THINKING
Perkembangan teknologi informasi telah mendorong inovasi dalam pelayanan publik, salah satunya melalui pemanfaatan Chatbot berbasis WhatsApp. Kantor Kecamatan Ternate Utara belum mengimplementasikan penggunaan teknologi informasi, sebagaimana indeks SPBE Kota Ternate rendah (1,20 pada tahun 2024) serta observasi awal yang menunjukkan minimnya pemanfaatan sistem digital terintegrasi dan ketergantungan pada layanan tatap muka manual. Waktu tunggu layanan melebihi 30 menit akibat proses menggunakan kertas dan kurangnya aplikasi digital untuk pengajuan administrasi dasar. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan sistem layanan informasi publik melalui Chatbot WhatsApp di Kantor Kecamatan Ternate Utara untuk memenuhi kebutuhan masyarakat akan akses informasi yang cepat, efisien, dan responsif. Pendekatan penelitian yang digunakan adalah model design thinking yang terdiri dari lima tahap, yaitu empathize, define, ideate, prototype, dan test. Chatbot WhatsApp dikembangkan menggunakan tools WAHA (WhatsApp API Gateway) dan n8n (workflow automation tool), yang dapat mengidentifikasi struktur kalimat melalui metode NLP (Natural Language Processing). Hasil uji coba menggunakan Black Box Testing menunjukkan bahwa sistem bekerja sesuai dengan rancangan, di mana seluruh 10 skenario pengujian berhasil dijalankan. Pengujian System Usability Scale (SUS) yang melibatkan 10 pengguna menghasilkan rata-rata skor keseluruhan sebesar 76,25, yang tergolong dalam kategori Good (Grade B). Implementasi Chatbot ini diharapkan menjadi langkah awal dalam proses digitalisasi layanan publik di tingkat kecamatan yang lebih responsif dan transparan, serta mendukung pelayanan yang berorientasi pada kebutuhan masyarakat.
ANALISIS KEMISKINAN MENGGUNAKAN REGRESI RIDGE, LASSO DAN ELASTIC-NET PROVINSI SUMATERA UTARA TAHUN 2025
Salah satu prioritas utama dalam tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) dan Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) 2025-2029 yaitu pengentasan kemiskinan. Pada tahun 2025, angka kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara tercatat sebesar 7,24 persen. Dalam menganalisis kemiskinan yang memiliki banyak faktor penyebab dan sering kali terjadi pelanggaran asumsi klasik multikolinearitas sehingga menyebabkan model regresi linear (OLS) tidak lagi bersifat Best Linear Unbiased Estimator (BLUE). Tujuan dari penelitian ini yaitu membandingkan metode yang terbaik dari metode OLS dan regresi regularisasi, yaitu OLS, Ridge, LASSO, dan Elastic Net serta variabel yang memengaruhi persentase kemiskinan di 33 kabupaten/kota Provinsi Sumatera Utara tahun 2025. Dalam penelitian ini menggunakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2025 dengan 18 variabel independen. Analisis dilakukan menggunakan perangkat lunak RStudio dengan dan menentukan parameter penalti λ yang optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa LASSO merupakan model terbaik dengan nilai Mean Squared Error (MSE) terkecil sebesar 5,610, dibandingkan Elastic Net (5,706) dan Ridge (6,502). LASSO berhasil mereduksi 12 variabel dan menyisakan 6 variabel signifikan, yaitu rata-rata lama sekolah (X3), pengeluaran perkapita (X4), angka partisipasi sekolah (X11), pertumbuhan ekonomi (X12), persentase rumah tangga dengan sanitasi tidak layak (X14), dan rasio jenis kelamin (X18). Variabel rata-rata lama sekolah (X3) dan pertumbuhan ekonomi (X12) menjadi faktor paling dominan dilihat dari pengaruh negatif yang besar terhadap kemiskinan.
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN KEMAMPUAN AKADEMIK SISWA BERDASARKAN NILAI MATA PELAJARAN PADA SMP NEGERI 1 TANJUNG SAKTI PUMU
Penilaian kemampuan akademik siswa di sekolah pada umumnya masih didasarkan pada akumulasi nilai dan posisi peringkat di kelas. Pendekatan tersebut belum sepenuhnya mampu memberikan gambaran yang terstruktur mengenai tingkat kemampuan akademik setiap siswa. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan kemampuan akademik siswa berdasarkan data nilai mata pelajaran dengan memanfaatkan algoritma k-means clustering. Dataset yang digunakan berasal dari nilai rapor 386 siswa SMP Negeri 1 Tanjung Sakti PUMU yang mencakup 11 mata pelajaran. Proses penelitian mengikuti tahapan Cross Industry Standard Process for Data mining (CRISP-DM), yang terdiri atas business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Pengolahan data dilakukan menggunakan perangkat lunak RapidMiner melalui beberapa tahapan, yaitu pemilihan atribut yang relevan, penanganan data yang tidak lengkap (missing value), serta normalisasi data. Untuk menentukan jumlah cluster yang paling sesuai, digunakan metode elbow dengan pengujian nilai k pada rentang 2 sampai 6. Hasil analisis menunjukkan bahwa konfigurasi terbaik diperoleh pada tiga cluster. Berdasarkan nilai centroid yang dihasilkan, cluster pertama merepresentasikan siswa dengan kemampuan akademik tinggi, cluster kedua menggambarkan siswa dengan kemampuan akademik rendah, sedangkan cluster ketiga menunjukkan kelompok siswa dengan kemampuan akademik sedang. Temuan penelitian membuktikan bahwa algoritma K-Means mampu mengelompokkan siswa berdasarkan kesamaan karakteristik nilai akademiknya secara efektif. Dengan demikian, metode ini dapat dimanfaatkan sebagai sarana pendukung dalam pemetaan kemampuan akademik siswa secara lebih objektif guna menunjang proses evaluasi pembelajaran yang berbasis data.
EVALUASI INTEGRASI YOLOV11N SEBAGAI PRAPROSES DETEKSI WAJAH UNTUK KLASIFIKASI DEEPFAKE BERBASIS MOBILEVIT
Perkembangan teknologi deepfake menyebabkan media manipulatif semakin sulit dibedakan dari media asli, terutama karena manipulasi umumnya terjadi pada area wajah. Oleh karena itu, tahap praproses yang mampu mengarahkan model pada area wajah perlu dievaluasi untuk mengetahui pengaruhnya terhadap performa klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi integrasi YOLOv11n sebagai detektor wajah pada tahap praproses untuk mendukung klasifikasi deepfake berbasis MobileViT. Metode yang digunakan meliputi pelatihan YOLOv11n menggunakan dataset deteksi wajah/kepala beranotasi bounding box, penerapan YOLOv11n untuk mendeteksi dan memotong area wajah, serta klasifikasi citra asli dan citra deepfake menggunakan MobileViT. Hasil pelatihan YOLOv11n menunjukkan performa terbaik pada epoch ke-40 dengan presisi 93,36%, recall 90,72%, mAP@50 96,41%, dan mAP@50:95 58,80%. Kurva classification loss YOLOv11n juga menunjukkan tren penurunan pada data latih dan validasi hingga akhir pelatihan, sehingga mengindikasikan proses pembelajaran detektor berjalan stabil. Pada tahap klasifikasi, MobileViT tanpa YOLOv11n memperoleh akurasi 81,73%, presisi 79,10%, recall 86,27%, dan F1-score 82,53%. Sementara itu, MobileViT dengan praproses YOLOv11n memperoleh akurasi 95,53%, presisi 95,96%, recall 95,07%, dan F1-score 95,51%. Integrasi YOLOv11n meningkatkan akurasi sebesar 13,80 poin persentase dan F1-score sebesar 12,98 poin persentase. Hasil ini menunjukkan bahwa pemfokusan area wajah melalui YOLOv11n efektif dalam meningkatkan performa klasifikasi deepfake berbasis MobileViT.
PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR PENDIDIKAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN HIERARCHICAL CLUSTERING
Pendidikan merupakan salah satu indikator penting dalam pembangunan sumber daya manusia dan kemajuan suatu daerah. Namun, kualitas pendidikan di Indonesia masih menunjukkan adanya ketimpangan antarprovinsi, baik dalam hal akses ke pendidikan maupun pencapaian berbagai indikator pendidikan. Kondisi itu menunjukkan bahwa perlu adanya pemetaan tentang karakteristik pendidikan di berbagai daerah agar kebijakan pendidikan bisa dibuat dengan lebih tepat. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan provinsi-provinsi di Indonesia berdasarkan indikator-indikator pendidikan dengan menggunakan dua metode, yaitu K-Means dan hierarchical clustering. Data yang digunakan berasal dari publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2025, yang mencakup berbagai indikator terkait pendidikan, seperti rata-rata lama sekolah, harapan lama sekolah, angka partisipasi dalam pendidikan, tingkat kemampuan membaca dan menulis, serta indikator pendidikan lainnya. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode K-Means dengan nilai k=3 menghasilkan silhouette score sebesar 0,2438. Pembagian klaster terdiri dari 24 provinsi dalam klaster tinggi, 12 provinsi dalam klaster sedang, serta 2 provinsi dalam klaster rendah, yaitu Papua Tengah dan Papua Pegunungan. Sementara itu, metode Hierarchical Clustering Average Linkage dengan nilai k=2 menghasilkan silhouette score sebesar 0,7536. Pembagian klaster terdiri dari 36 provinsi yang berada di klaster tinggi, serta 2 provinsi yang berada di klaster rendah, yaitu Papua Tengah dan Papua Pegunungan. Berdasarkan nilai silhouette score, hierarchical clustering dengan average linkage menghasilkan kualitas pengelompokan yang lebih baik dibandingkan K-Means. Namun, K-Means memberikan segmentasi yang lebih detail melalui pembentukan tiga kategori klaster, sehingga lebih mampu menggambarkan variasi karakteristik pendidikan antarprovinsi. Oleh karena itu, kedua metode memiliki keunggulan masing-masing, baik dari aspek kualitas pengelompokan maupun interpretasi karakteristik klaster.
GENOMIK DIGITAL DAN KECERDASAN BUATAN SEBAGAI PILAR KONSERVASI BIODIVERSITAS INDONESIA DI ERA EKOSISTEM DIGITAL
Indonesia merupakan negara megabiodiversitas yang memiliki sekitar 1,75% spesies flora dunia dan lebih dari 45% jenis fauna dunia. Ironisnya, sebagaina besar kekayaan ini terancam punah sebelum sempat diidentifikasi, di mana tercatat lebih dari 48,600 spesies yang masuk ke dalam IUCN Red List dan 583 diantaranya dimiliki Indonesia. Perkembangan genomik digital beserta kecerdasan buatan (AI) menawarkan solusi untuk mempercepat analisis data biologis dalam skala masif. Kajian ini bertujuan menguraikna peran AI dan machine learning dalam analisis data genomik untuk konservasi spesies, menelaah aplikasi genomik digital dalam strategi konservasi biodiversitas, serta mengidentifikasi peluang dan tantangan implementasinya di Indonesia dalam kerangka ekosistem digital. Penelitian ini menggunakan pendekatan systematis literature review (SLR) dengan analisis tematik dan sintesis naratif mengikuti panduan PRISMA, melibatkan penulusuran literatur pada database public dan diperoleh 24 literatur final yang memenuhi kriteria inklusi untuk dianalisis. Hasil kajian menunjukkan bahwa AI dan machine learning mampu mempercepat klasifikasi spesies berbasis Deep learning, memprediksi adaptasi genetik terhadap perubahan iklim, serta mendukung deteksi kerentanan populasi. Genomik digital melalui DNA barcoding, eDNA metabarcoding, dan genomik forensik telah diterapkan di berbagai ekosistem Indonesia seperti laut, akuakultur, tersterial, serta memperoleh momentum kebijakan melalui IBSAP 2025-2045. Namun, implementasinya masih dibayangi tantangan struktural berupa ketimpangan infrastruktur, kompetensi SDM dan fragmentasi data antarinstitusi. Kajian ini memperlihatkan bahwa integrasi AI dan genomik digital berkontribusi nyata pada konservasi biodiversitas Indonesia, dengan keberhasilan implementasi ke depan bergantung pada penguatan infrastruktur teknis, kapasitas SDM, dan keranka kebijakan kelembagaan yang terpadu.
KLASTERISASI KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR BERDASARKAN INDIKATOR KEMISKINAN DAN SOSIAL EKONOMI TAHUN 2025 MENGGUNAKAN ANALISIS HIERARCHICAL CLUSTERING DAN K-MEANS
Kemiskinan masih menjadi fokus utama pembangunan ekonomi di Indonesia, termasuk di Provinsi Jawa Timur. Ketimpangan kondisi sosial ekonomi antarkabupaten/kota menjadi fokus utama pemerintah untuk penyusunan kebijakan. Pengelompokkan wilayah berdasarkan karakteristiknya menjadi salah satu solusi untuk permasalahan ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kabupatan/kota di Provinsi Jawa Timur menggunakan metode hierarchical clustering dan K-Means clustering dengan delapan indikator. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah klaster optimal sebanyak tiga klaster menghasilkan pola pengelompokan yang relatif serupa, dengan perbedaan hanya pada Kabupaten Gresik. Dua komponen utama mampu menjelaskan 85% variasi data dengan nilai silhouette sebesar 0,386 menunjukkan struktur klaster berada pada kategori cukup/fair structure. Secara keseluruhan diketahui kabupaten/kota di Jawa Timur memiliki karakteristik kemiskinan dan sosial ekonomi yang berbeda sehingga dapat digunakan sebagai dasar awal dalam penyusunan kebijakan pengentasan kemiskinan yang lebih tepat sasaran.
PENERAPAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING DAN K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGANALISIS PENGARUH KOMPLEKSITAS LINGUISTIK TERHADAP TINGKAT KESALAHAN SISWA
Kesenjangan antara kompleksitas linguistik soal matematika dan kemampuan kognitif siswa sering kali menjadi faktor penghambat dalam proses asesmen pendidikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pengaruh kompleksitas bahasa terhadap performa siswa dan memetakan karakteristik butir soal menggunakan pendekatan Natural Language Processing (NLP) dan algoritma K-Means Clustering. Data penelitian diperoleh dari hasil ujian matematika 41 siswa yang kemudian diintegrasikan dengan variabel skor kompleksitas bahasa (SKB) berdasarkan tokenisasi teks dan klasifikasi tingkat kognitif taksonomi Bloom. Hasil analisis menunjukkan bahwa soal-soal dengan volume teks tinggi (SKB > 140 kata) berkorelasi signifikan dengan peningkatan error rate secara drastis yang mencapai rata-rata 66,64%. Pemodelan klasterisasi berhasil mengidentifikasi adanya fenomena titik buta sintaksis pada soal dengan level kognitif rendah (C1) yang emiliki tingkat kesalahan tidak wajar hingga 39,02% akibat beban sintaksis yang berlebihan. Temuan ini menyimpulkan bahwa kompleksitas bahasa dalam instrumen soal merupakan determinan krusial yang dapat mendistorsi kemampuan matematis siswa. Kerangka kerja evaluasi berbasis data melalui integrasi NLP sangat direkomendasikan untuk mereformasi penyusunan soal ujian agar lebih selaras dengan kapasitas kognitif dan linguistik siswa.
PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI RESERVASI FASILITAS OLAHRAGA BERBASIS WEB DENGAN INTEGRASI PEMBAYARAN DIGITAL
Perkembangan teknologi informasi telah mendorong transformasi digital pada berbagai sektor bisnis, termasuk layanan reservasi fasilitas olahraga. Sebagian besar pengelolaan reservasi lapangan olahraga masih dilakukan secara manual melalui telepon, pesan instan, maupun pencatatan konvensional sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan, bentrokan jadwal, dan keterlambatan verifikasi pembayaran. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi reservasi fasilitas olahraga berbasis web yang terintegrasi dengan pembayaran digital pada platform Courtnesia. Metode penelitian yang digunakan Research and Development (R&D) dengan model pengembangan perangkat lunak Waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dibangun menggunakan Next.js, PostgreSQL, Prisma ORM, Tailwind CSS, serta integrasi payment gateway Midtrans Snap. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menyediakan informasi ketersediaan lapangan secara real-time, mengurangi risiko double booking melalui mekanisme slot holding selama 15 menit, serta meningkatkan efisiensi proses pembayaran dan pengelolaan data reservasi. Pengujian menggunakan metode Black Box Testing menunjukkan seluruh fungsi utama sistem berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan kualitas layanan reservasi dan efektivitas operasional pengelolaan fasilitas olahraga.
IDENTIFIKASI FAKTOR-FAKTOR PENENTU PREVALENSI STUNTING PADA BALITA DI PROVINSI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN REGRESI BERGANDA DAN REGRESI ROBUST
Stunting merupakan salah satu permasalahan gizi kronis yang masih menjadi perhatian utama di Indonesia karena berdampak pada pertumbuhan fisik, perkembangan kognitif, serta kualitas sumber daya manusia di masa depan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor penentu prevalensi stunting pada 38 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur tahun 2024 menggunakan regresi linear berganda dan regresi robust serta membandingkan kinerja kedua model tersebut. Variabel dependen yang digunakan adalah prevalensi stunting, sedangkan variabel independennya meliputi persentase bayi berat lahir rendah (BBLR) dan cakupan ASI eksklusif. Analisis data dilakukan melalui statistik deskriptif, analisis korelasi, uji multikolinearitas, uji normalitas residual, uji heteroskedastisitas, deteksi outlier, regresi linear berganda, regresi robust, dan analisis komparatif model. Hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa rata-rata prevalensi stunting di Provinsi Jawa Timur tahun 2024 sebesar 14,40%. Nilai koefisien determinasi (R²) pada regresi linear berganda menyatakan bahwa model mampu menjelaskan 95,9% variasi prevalensi stunting, dimana variabel BBLR memiliki hubungan positif, dan cakupan ASI eksklusif memiliki hubungan negatif terhadap prevalensi stunting. Sedangkan regresi robust membuktikan bahwa terdapat arah koefisien yang konsisten dengan regresi linear berganda sehingga menandakan bahwa estimasi parameter relatif lebih stabil terhadap keberadaan outlier. Analisis komparatif menyatakan bahwa nilai RMSE kedua regresi tersebut mendekati sama, yaitu sekitar 3,2. Hasil tersebut membuktikan bahwa kedua model memiliki kemampuan prediksi yang relatif proporsional. Namun demikian, residual standard error pada regresi robust lebih kecil sebesar 1,4 dibandingkan dengan regresi linear berganda sebesar 3,3 yang menandakan bahwa penyimpangan residual pada model robust lebih kecil. Dengan demikian, regresi robust dipilih sebagai model terbaik untuk menjelaskan pengaruh BBLR dan ASI Eksklusif terhadap prevalensi stunting di Provinsi Jawa Timur tahun 2024.