Prosiding Seminar Nasional Bisnis, Teknologi dan Kesehatan
Seminar Nasional Bisnis, Kesehatan, dan Sains (SENABISTEKES) merupakan wadah diseminasi ilmiah multidisiplin yang mempertemukan para akademisi, peneliti, praktisi, dan mahasiswa untuk membedah tantangan serta peluang di era transformasi digital dan global. Prosiding ini mendokumentasikan hasil pemikiran dan penelitian orisinal yang telah melalui proses seleksi ketat (peer-review), guna memberikan kontribusi nyata terhadap pengembangan ilmu pengetahuan dan solusi praktis di masyarakat. Cakupan Fokus (Focus & Scope) Prosiding ini menghimpun naskah-naskah ilmiah yang terbagi ke dalam tiga pilar utama: Bisnis: Meliputi manajemen inovasi, kewirausahaan, ekonomi digital, perilaku konsumen, strategi pemasaran, serta pemberdayaan UMKM melalui teknologi informasi. Kesehatan: Mencakup kesehatan masyarakat, teknologi kesehatan, kebijakan layanan kesehatan, informatika medis, serta studi klinis dan promotif yang relevan dengan kebutuhan terkini. Sains & Teknologi: Meliputi pengembangan sistem informasi, kecerdasan buatan (artificial intelligence), pemodelan bisnis, teknik industri, serta inovasi teknologi tepat guna yang mendukung integrasi bisnis dan kesehatan.
LP3M UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MUARA BUNGO
LITERATURE REVIEW: PENERAPAN MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI INTRUSI PADA KEAMANAN WEB UMKM
Keamanan web pada Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) menjadi perhatian utama di tengah meningkatnya serangan siber di Indonesia yang mencapai 14,9 juta kasus pada tahun 2025. Dengan keterbatasan anggaran dan sumber daya manusia, UMKM membutuhkan solusi deteksi intrusi yang terjangkau dan efisien. Penerapan Machine Learning terbukti efektif mengenali pola serangan secara otomatis, namun kajian spesifik untuk konteks web UMKM masih sangat terbatas. Literature review ini bertujuan menganalisis tren, metode, dan tantangan penerapan Machine Learning untuk deteksi intrusi pada web UMKM. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review dengan artikel dari database Scopus dan SINTA periode 2020–2026. Hasil review menunjukkan algoritma Random Forest, SVM, dan Decision Tree paling banyak digunakan, di mana Random Forest mencapai akurasi hingga 99,99%. Meskipun demikian, sebagian besar penelitian masih diuji pada dataset publik dan belum diimplementasikan langsung pada lingkungan web UMKM. Selain itu, jenis serangan yang diteliti masih terbatas pada Brute Force dan DDoS. Kebaruan penelitian ini terletak pada tawaran arah pengembangan deteksi intrusi yang berfokus pada karakteristik web UMKM, serta memberikan kontribusi praktis sebagai referensi strategi keamanan siber yang adaptif.
Hak Cipta (c) 2026 PROSIDING SEMINAR NASIONAL BISNIS, TEKNOLOGI DAN KESEHATAN (SENABISTEKES) https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
MENJELAJAHI PERAN CHAT DAN UMPAN BALIK BERBASIS AI DALAM MENINGKATKAN KESADARAN PRAGMATIS MAHASISWA EFL DENGAN DIMENSI METAKOGNITIF DAN AFEKTIF
Studi ini mengeksplorasi peran obrolan dan umpan balik berbasis AI dalam meningkatkan kesadaran pragmatis mahasiswa EFL di universitas, dengan fokus pada dimensi metakognitif dan afektif. Desain kuasi-eksperimental digunakan yang melibatkan kelompok eksperimen yang menggunakan alat AI dan kelompok kontrol yang menerima instruksi konvensional. Data dikumpulkan melalui tes kesadaran pragmatis, kuesioner metakognitif, dan skala afektif, dan dianalisis menggunakan statistik deskriptif dan inferensial. Temuan menunjukkan bahwa mahasiswa yang terpapar obrolan dan umpan balik berbasis AI menunjukkan peningkatan signifikan dalam kesadaran pragmatis, termasuk kemampuan untuk menafsirkan konteks, menggunakan ekspresi yang tepat, dan memahami norma sosiobudaya. Obrolan berbasis AI memfasilitasi praktik komunikasi yang realistis dan interaktif, sementara umpan balik yang dihasilkan AI memberikan dukungan langsung dan konsisten untuk mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan pragmatis. Lebih lanjut, kesadaran metakognitif secara signifikan memengaruhi hasil belajar, karena mahasiswa yang secara aktif memantau dan mengevaluasi pembelajaran mereka berkinerja lebih baik. Faktor afektif seperti motivasi dan pengurangan kecemasan juga berkontribusi pada keterlibatan dan partisipasi yang lebih tinggi. Secara keseluruhan, studi ini menyimpulkan bahwa mengintegrasikan obrolan dan umpan balik berbasis AI dengan dukungan metakognitif dan afektif dapat secara efektif meningkatkan kompetensi pragmatis dalam pembelajaran EFL. Temuan ini menyoroti potensi teknologi AI untuk menciptakan lingkungan pembelajaran bahasa yang interaktif, personal, dan bermakna.
TEKNIK SIMULASI PLAY THERAPY DALAM MENUMBUHKAN MOTIVASI PADA ANAK BERKEBUTUHAN KHUSUS TUNARUNGU
Motivasi belajar adalah salah satu elemen krusial yang memengaruhi suksesnya anak dengan kebutuhan khusus (ABK) dalam menjalani kegiatan pembelajaran, khususnya bagi anak tunarungu yang mengalami kesulitan dalam berkomunikasi secara verbal. Kendala ini sering kali berdampak pada kepercayaan diri, keikutsertaan, interaksi sosial, serta semangat untuk belajar dari anak tersebut. Dengan demikian, penting untuk menerapkan metode pembelajaran yang sesuai, komunikatif, dan menarik agar motivasi belajar anak bisa berkembang dengan maksimal. Salah satu metode yang dianggap berhasil adalah teknik simulasi play therapy. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kontribusi teknik simulasi play therapy dalam meningkatkan motivasi pada anak berkebutuhan khusus, khususnya anak tunarungu. Penelitian ini menerapkan metode kualitatif dengan pendekatan studi kepustakaan dengan meninjau berbagai sumber, seperti jurnal ilmiah, buku, dan riset sebelumnya yang berkaitan dengan play therapy, motivasi belajar, serta anak berkebutuhan khusus. Metode analisis data yang digunakan adalah analisis isi (content analysis). Temuan dari kajian ini menunjukkan bahwa teknik simulasi play therapy terbukti efektif dalam mengembangkan motivasi belajar, memperkuat rasa percaya diri, meningkatkan partisipasi aktif, keterampilan komunikasi, dan interaksi sosial anak tunarungu. Melalui kegiatan bermain yang terencana, menyenangkan, dan sesuai dengan kebutuhan perkembangan anak, metode ini dapat menciptakan pengalaman belajar yang positif sehingga mendorong keterlibatan aktif anak dalam proses pembelajaran. Dengan demikian, teknik simulasi play therapy dapat sebagai salah satu strategi dalam layanan bimbingan dan konseling yang efisien untuk meningkatkan motivasi belajar anak berkebutuhan khusus.
ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP KONTROVERSI GUS ELHAM YAHYA DIMEDIA SOSIAL TWITTER/X MENGGUNAKAN PENDEKATAN LEXICON-BASED DAN NAIVE BAYES
Kontroversi video interaksi Gus Elham Yahya dengan anak kecil saat kegiatan dakwah memicu perdebatan sengit di media sosial Twitter/X. Publik terbagi antara kecaman atas perlindungan anak serta narasi tabayyun. Volume data yang besar membuat analisis manual sulit dilakukan. Studi ini bertujuan memetakan sentimen publik dan mengukur akurasi penggabungan metode berbasis leksikon serta algoritma Naive Bayes. Penelitian kuantitatif ini menggunakan sampel sebanyak 1.509 tweet berbahasa Indonesia yang dikumpulkan melalui teknik purposive sampling. Analisis data menerapkan kerangka Knowledge Discovery in Database yang meliputi tahapan pra-pemrosesan, ekstraksi fitur TF-IDF, pelabelan leksikon, dan klasifikasi Naïve Bayes. Hasil analisis leksikon menunjukkan distribusi 9,15% positif, 27,24% netral, dan 63,62% negatif. Klasifikasi Naïve Bayes mencapai tingkat akurasi tinggi sebesar 98,88% dengan performa terbaik pada kelas negatif. Dominasi sentimen negatif konsisten mencerminkan kritik tajam publik terhadap tindakan tokoh publik yang dianggap melanggar norma perlindungan anak. Temuan ini menegaskan bahwa perilaku figur publik berdampak signifikan terhadap kepercayaan masyarakat di ruang digital. Implikasi praktisnya, figur publik wajib menjaga etika interaksi serta memiliki strategi komunikasi krisis yang efektif guna memulihkan reputasi.
PENGEMBANGAN PEMBELAJARAN MOBILE BER BASIS PENDEKATAN STEM: MEDIA PEMBELAJARAN ALTERNATIF SETELAH PANDEMI COVID-19
Tujuan utama penelitian ini adalah menghasilkan produk media pembelajaran mobile berbasis pendekatan STEM yang layak dan praktis digunakan. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Development Research) dengan menggunakan model ADDIE. Responden dalam penelitian ini adalah mahasiswa Universitas Muhammadiyah Tangerang. Data penelitian dikumpulkan melalui kuesioner yang terdiri atas kuesioner validasi ahli dan kuesioner tanggapan pengguna. Berdasarkan hasil analisis data, diperoleh nilai sebesar 76% dari ahli media dan 75,75% dari ahli materi dengan kategori baik. Tahap selanjutnya adalah uji kelayakan melalui kuesioner tanggapan pengguna yang memperoleh skor sebesar 75,25% dengan kategori layak dan praktis. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa media pembelajaran mobile berbasis pendekatan STEM layak dan praktis digunakan dalam pembelajaran matematika.
ESTETIKA POSTHUMAN DAN SEMIOTIKA ALGORITMIK PADA SENI MEDIA: TINJAUAN ETIS DAN KEBERLANJUTAN BISNIS DI ERA AI GENERATIF
Kehadiran Artificial Intelligence (AI) generatif telah mendisrupsi proses produksi seni media komersial secara fundamental, memicu perdebatan antara tuntutan efisiensi industri dan integritas artistik. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi secara kritis pemanfaatan AI generatif dalam lanskap seni media melalui tiga tinjauan utama: etika teknologi, estetika visual, dan keberlanjutan bisnis digital. Beralih dari tradisi klasik, studi ini mengaplikasikan kerangka Semiotika Algoritmik dan Posthuman melalui pendekatan kualitatif deskriptif guna menganalisis fenomena indexical decoupling yang terjadi ketika mesin menerjemahkan prompt tekstual menjadi simulakra visual, mengubah status AI menjadi agen pembuat makna (semiotic agent). Hasil analisis menunjukkan bahwa meskipun AI generatif mengeskalasi efisiensi visualisasi produk guna memperkuat daya saing UMKM di marketplace, pemanfaatannya memunculkan tantangan etis kompleks terkait bias dataset, transparansi algoritmik, dan otentisitas karya. Oleh karena itu, penguasaan prompt engineering wajib dilandasi oleh literasi komputasional serta pedoman etis yang kuat. Sebagai solusi taktis, tulisan ini merekomendasikan adaptasi kurikulum Edutech pada pendidikan tinggi seni komersial dengan mereposisi AI sebagai instrumen co-creation. Integrasi interdisipliner ini diproyeksikan mampu menjembatani inovasi pembelajaran (SDG 4), model bisnis inklusif (SDG 8), dan industri kreatif tangguh (SDG 9) menuju pencapaian SDGs 2030.
PERBANDINGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DAN NAIVE BAYES UNTUK MENENTUKAN KELANGSUNGAN HIDUP PASIEN DENGAN PENYAKIT JANTUNG
Penyakit kardiovaskular merupakan penyebab utama kematian di dunia, termasuk di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas dua algoritma machine learning, yaitu K-Nearest Neighbors (K-NN) dan Naive Bayes, dalam mengklasifikasikan risiko kematian atau kelangsungan hidup pasien penyakit jantung. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif komparatif dengan dataset sekunder yang diunduh dari Kaggle.com, mencakup 500 baris data dengan fitur klinis seperti usia, tekanan darah, dan kadar kreatinin. Implementasi algoritma dilakukan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan tahapan preprocessing (penanganan missing value dengan mean, normalisasi Min-Max), pembagian data (80% latih, 20% uji), serta evaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-NN (K=3) mencapai akurasi 95%, presisi 100%, recall 50%, dan F1-score 66,67%, sedangkan Naive Bayes Gaussian memperoleh akurasi 94%, presisi 64,29%, recall 90%, dan F1-score 75%. K-NN unggul dalam akurasi dan presisi tanpa false positive, sehingga direkomendasikan untuk skenario klinis yang menghindari intervensi tidak perlu. Naive Bayes unggul dalam recall, cocok untuk skenario yang menuntut sensitivitas tinggi. Sistem yang dibangun telah terbukti fungsional dari halaman login hingga visualisasi evaluasi. Keterbatasan penelitian meliputi ukuran dataset yang kecil dan ketidakseimbangan kelas, sehingga penelitian mendatang disarankan menggunakan teknik SMOTE, algoritma ensemble, serta integrasi dengan rekam medis elektronik..
RANCANG BANGUN SISTEM PRESENSI SISWA BERBASIS WEB MENGGUNAKAN FINGERPRINT, NOTIFIKASI WHATSAPP UNTUK MONITORING KELAYAKAN UJIAN SEMESTER DI SDN PANCOR II GAYAM
Perkembangan teknologi informasi mendorong digitalisasi sistem administrasi pendidikan, termasuk pada proses presensi siswa yang masih dilakukan secara manual dan rentan terhadap kesalahan pencatatan serta keterlambatan informasi. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem presensi siswa berbasis web menggunakan fingerprint dan notifikasi Whatsapp untuk monitoring kelayakan ujian semester di SDN Pancor II Gayam. Metode pengembangan yang digunakan adalah whaterfall dengan tahapan analisis, perancangan, implementasi, pengujian dan pemeliharaan. Sistem ini mengintegrasikan fingerprint sebagai autentikasi kehadiran dan whatshapp API untuk pengiriman notifikasi secara real-time kepada wali murid. Hasil penelitian diharapkan dapat meningkatkan efektivitas pengelolaan absensi, mempermudah rekapitulasi data, membantu penentuan kelayakan ujian berdasarkan persentase kehadiran, serta meningkatkan komunikasi antara sekolah dan orang tua dalam monitoring kedisiplinan siswa
RANCANG BANGUN APLIKASI E-PORTOFOLIO UNTUK OPTIMALISASI PENGELOLAAN DAN PENILAIAN PRESTASI SISWA DI MADRASAH I'DADIYAH SALAFIYAH SYAFI'IYAH DENGAN METODE FOUNTAIN
Madrasah I’dadiyah Salafiyah Syafi’iyah belum memiliki platform digital untuk mendokumentasikan prestasi siswa, sehingga pengelolaan nilai masih menggunakan arsip fisik dan Excel yang kurang praktis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi e-portofolio berbasis web guna menyajikan data prestasi secara terstruktur dan transparan. Metode pengembangan yang digunakan adalah “Fountain”, mencakup analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, hingga pemeliharaan. Pengujian sistem dilakukan melalui “black-box testing” dan “user acceptance test” (UAT) kepada 5 responden. Hasil penelitian menunjukkan aplikasi berhasil dibangun dengan fitur pengelolaan data, input prestasi, rekapitulasi otomatis, dan akses publik. Uji “black-box” menunjukkan keberhasilan 100%, sementara uji UAT memperoleh skor rata-rata 88% dengan kategori sangat layak. Aplikasi ini terbukti efektif meningkatkan efisiensi administrasi serta memudahkan pemantauan rekam jejak prestasi siswa secara berkelanjutan.
EVALUASI KOMPARATIF MULTINOMIAL LOGISTIC REGRESSION, RANDOM FOREST, DAN LIGHTGBM PADA KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA BERBASIS DATA ANTROPOMETRI TIDAK SEIMBANG
Klasifikasi status gizi balita berbasis antropometri mendukung pemantauan kesehatan secara cepat dan konsisten. Namun, distribusi kelas yang tidak seimbang membuat akurasi konvensional tidak memadai sebagai metrik evaluasi tunggal. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja pipeline “Multinomial Logistic Regression”,“Random Forest”, dan “LightGBM” dalam klasifikasi multikelas status gizi balita pada dataset antropometri yang tidak seimbang. Penelitian kuantitatif ini menggunakan data sekunder dari Posyandu Desa Ujunggenteng, UPTD Puskesmas Ciracap tahun 2025 sebanyak 3.716 sampel balita dengan fitur jenis kelamin, usia, berat badan, tinggi badan, serta label status gizi. Evaluasi model dilakukan melalui “Stratified Train-Test Split”, “Stratified K-Fold Cross Validation”,”GridSearchCV”, serta penanganan ketidakseimbangan data menggunakan “class weight” dan “SMOTENC, dengan fokus utama pada metrik “i Hasil pengujian menunjukkan bahwa pipeline “LGBM_SMOTENC” memberikan performa terbaik dengan “Best CV F1 Macro” sebesar 0,829, “Test F1 Macro” 0,844, i 0,956, dan “Test Balanced Accuracy” 0,858. Secara rinci, “F1-score” per kelas mencapai 0,800 untuk kurang gizi, 0,976 untuk gizi baik, 0,831 untuk risiko gizi lebih, dan 0,769 untuk gizi lebih. Dengan demikian, “LightGBM” disertai “SMOTENC” terbukti paling konsisten dan efektif, menegaskan bahwa evaluasi pada data tidak seimbang wajib mempertimbangkan “F1 Macro” dan “Balanced Accuracy” di samping akurasi.
Transformasi digital umkm melalui implementasi qris sebagai sistem pembayaran elektronik
Transformasi digital turut memberikan pengaruh terhadap Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM), salah satunya dalam sistem pembayaran elektronik menggunakan Quick Response Code Indonesian Standard (QRIS). Dalam konteks perkembangan teknologi digital dan evolusi preferensi konsumen, adopsi QRIS menjadi imperativ strategis untuk optimalisasi efisiensi transaksi, ekspansi akses pasar, dan akselerasi digitalisasi pencatatan keuangan. Pendampingan ini dilakukan untuk memberikan pemahaman manfaat dan keuntungan pengimplementasian pembayaran digital serta dalam penggunaannya. Peneliti mengindikasikan bahwa beberapa UMKM di Kecamatan Bojong Rawalumbu Kota Bekasi masih bergantung pada sistem pembayaran konvensional (cash-based payment), namun menunjukkan intensi positif untuk bertransformasi menuju metode pembayaran digital. Metode pelaksanaan pendampingan ini menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif melalui observasi lapangan dan wawancara mendalam terhadap beberapa pelaku UMKM. Melalui intervensi pendampingan dan edukasi, pelaku UMKM memperlihatkan peningkatan signifikan dalam pemahaman dan kesiapan adopsi teknologi pembayaran elektronik, yang berkontribusi terhadap akselerasi inklusi keuangan dan penguatan ekosistem ekonomi digital di level mikro.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI ADMINISTRASI DESA BERBASIS WEB GUNA MENINGKATKAN EFISIENSI PELAYANAN MASYARAKAT
Perkembangan teknologi informasi mendorong pemerintah desa untuk meningkatkan kualitas pelayanan administrasi agar lebih efektif dan efisien. Namun, Desa Tanah Merah masih menghadapi berbagai kendala dalam pengelolaan administrasi secara manual, seperti lambatnya pelayanan, risiko kehilangan data, dan pengarsipan dokumen yang kurang tertata. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengembangkan Sistem Informasi Administrasi Desa berbasis web untuk meningkatkan efisiensi pelayanan kepada masyarakat. Penelitian menggunakan pendekatan field research dan library research dengan teknik pengumpulan data melalui observasi, wawancara semi-terstruktur, dan studi pustaka. Pengembangan sistem menerapkan metode Waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan, serta dimodelkan menggunakan Diagram Konteks, Data Flow Diagram (DFD), dan Entity Relationship Diagram (ERD). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengelola data penduduk, mendukung pengajuan surat secara mandiri, proses verifikasi dan persetujuan surat, pengelolaan pengaduan masyarakat, serta notifikasi otomatis melalui WhatsApp. Berdasarkan pengujian Black Box Testing, seluruh fitur utama berfungsi sesuai dengan kebutuhan. Sistem ini berhasil meningkatkan efisiensi pelayanan administrasi, mengurangi kesalahan pencatatan, serta mendukung pengarsipan digital yang lebih aman dan terstruktur di Desa Tanah Merah.
PREDIKSI HARGA CABAI RAWIT MERAH DI KOTA SURABAYA MENGGUNAKAN METODE ARIMA
Harga cabai rawit merah di Kota Surabaya cenderung berfluktuasi disebabkan tingginya permintaan cabai rawit merah tidak diimbangi oleh produksi lokal yang memadai sehingga ketergantungan terhadap pasokan dari daerah lain. Fluktuasi harga yang tinggi menimbulkan ketidakpastian bagi pelaku usaha dan konsumen sehingga diperlukan suatu model prediksi yang mampu menggambarkan pergerakan harga di masa mendatang. Penelitian ini bertujuan memprediksi harga cabai rawit merah di Kota Surabaya menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data yang digunakan berupa data historis harga cabai rawit merah di Kota Surabaya yang diperoleh dari Sistem Informasi Ketersediaan dan Perkembangan Harga Bahan Pokok (SISKAPERBAPO). Tahapan penelitian meliputi identifikasi pola data, uji stasioneritas menggunakan Augmented Dicker-Fuller (ADF), identifikasi parameter melalui plot ACF dan PACF, penentuan kombinasi parameter dengan Akaike Information Criterion (AIC), dan diakhiri dengan evaluasi performa menggunakan MAPE. Berdasarkan hasil identifikasi dan estimasi parameter, ARIMA(2,0,1) dipilih sebagai model terbaik karena memiliki nilai AIC terendah dengan nilai evaluasi MAPE sebesar 12,73%. Nilai evaluasi tersebut menunjukkan bahwa model cukup baik dalam memodelkan harga cabai rawit merah di Kota Surabaya. Dengan adanya penelitian ini, masyarakat dapat menggunakan prediksi harga sebagai informasi awal sebagai bahan pertimbangan dalam menghadapi fluktuasi harga.
Penggunaan Kamusku untuk Meningkatkan Kemampuan Mengidentifikasi Gagasan Utama dalam Teks Laporan pada Siswa Kelas XI Desain Komunikasi Visual
Tujuan utama sesi saya adalah untuk berbagi penggunaan Kamusku , yang tersedia di Play Store, untuk meningkatkan kemampuan murid kelas 11 semester kedua di sebuah sekolah kejuruan di Ungaran, Jawa Tengah dalam mengidentifikasi ide utama dalam teks laporan berbahasa Inggris. Alat teknologi ini mencakup kamus daring, yang dapat membantu murid memahami arti kata-kata sulit, sehingga mereka dapat memahami teks tersebut. Di Indonesia, Kamusku adalah alat yang dapat menerjemahkan kata-kata bahasa Inggris ke dalam bahasa Indonesia dengan cepat dan mudah. Selain itu, murid dapat mengakses alat ini secara daring atau luring. Karena aplikasi Kamusku dapat diakses secara luring, baik di dalam maupun di luar kelas, aplikasi ini sangat berguna bagi murid dengan akses internet yang sangat terbatas. Selain mencari arti kata, mereka juga dapat belajar cara pengucapannya. Sesi saya akan membantu guru membantu murid memahami bacaan (teks laporan) dan memperluas kosakata mereka. Murid akan memperoleh pengalaman baru dengan mengintegrasikan proses pembelajaran dengan teknologi yang bermanfaat.
Implementasi metode topsis dalam sistem pendukung keputusan rekomendasi calon penerima beasiswa di lazimy
Beasiswa merupakan bentuk dukungan pendidikan yang diberikan kepada peserta didik untuk membantu keberlangsungan pendidikan dan meningkatkan prestasi. Permasalahan yang terjadi pada proses penentuan calon penerima beasiswa di LAZIMY masih dilakukan secara manual sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama, berpotensi menimbulkan kesalahan perhitungan, serta subjektivitas dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pendukung keputusan rekomendasi calon penerima beasiswa menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) agar proses seleksi dapat dilakukan secara lebih cepat, tepat, dan objektif. Metode penelitian yang digunakan yaitu penelitian lapangan (field research) dan penelitian pustaka (library research) dengan teknik pengumpulan data berupa observasi, wawancara, dan studi literatur. Sistem ini memproses lima kriteria yaitu jumlah tanggungan keluarga, keaktifan santri, kondisi rumah, nilai akademik, dan tagihan PLN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode TOPSIS dapat menghasilkan perangkingan calon penerima beasiswa berdasarkan nilai preferensi. Hasil perhitungan memperoleh alternatif Hafiz dengan nilai preferensi tertinggi sebesar 0.884495 sebagai peringkat pertama, diikuti Lailatul sebesar 0.561576, Aisyatin sebesar 0.339353, Indriyani sebesar 0.314597, dan Dini sebesar 0.208505.
PENERAPAN METODE MOORA DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU BEASISWA DI SMAI SUNAN BONANG ARJASA SITUBONDO
Proses penentuan penerima beasiswa di SMAI Sunan Bonang Arjasa Situbondo masih dilakukan secara konvensional dengan membandingkan data siswa satu per satu berdasarkan asumsi petugas, sehingga rentan terhadap subjektivitas, kesalahan, dan ketidaktepatan sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pendukung keputusan penentuan penerima beasiswa menggunakan metode Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA). Penelitian ini menggunakan jenis penelitian terapan dengan pendekatan kuantitatif di SMAI Sunan Bonang Arjasa Situbondo, Kabupaten Situbondo, Provinsi Jawa Timur. Populasi adalah seluruh calon penerima beasiswa dengan sampel berjumlah 8 alternatif siswa (A1–A8) menggunakan teknik purposive sampling. Kriteria yang digunakan meliputi pekerjaan orang tua, penghasilan orang tua, kondisi rumah, status orang tua, dan prestasi siswa. Metode analisis data menggunakan MOORA dengan tahapan normalisasi matriks keputusan, optimasi, dan perangkingan. Berdasarkan perhitungan metode MOORA, diperoleh nilai tertinggi pada alternatif A4 dengan nilai 0,238711784 sebagai rekomendasi penerima beasiswa utama, sedangkan nilai terendah pada alternatif A8 dengan nilai 0,001234567. Sistem pendukung keputusan dengan metode MOORA dapat membantu SMAI Sunan Bonang Arjasa Situbondo dalam menentukan prioritas calon penerima beasiswa secara lebih objektif, akurat, dan dapat dipertanggungjawabkan.
SISTEM MONITORING KETINGGIAN AIR DAN PEMBERIAN PUPUK OTOMATIS BERBASIS INTERNET OF THINGS (IoT) DITAMBAK BANDENG DESA GELAMAN KANGEAN
Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) telah memberikan kontribusi yang signifikan dalam meningkatkan efisiensi dan produktivitas di sektor perikanan, khususnya pada pengelolaan tambak ikan bandeng. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem berbasis Internet of Things (IoT) untuk memantau ketinggian air serta mengotomatisasi distribusi pupuk pada tambak ikan bandeng yang berlokasi di Desa Gelaman. Sistem yang diusulkan dirancang untuk memantau ketinggian air secara real-time menggunakan sensor serta mengendalikan pemberian pupuk secara otomatis maupun manual melalui aplikasi berbasis web. Data yang diperoleh dari sensor dikirimkan ke server dan ditampilkan pada antarmuka web sehingga pengguna dapat memantau dan mengelola kondisi tambak dari jarak jauh. Selain itu, sistem ini dilengkapi dengan fitur otomatisasi yang memungkinkan proses pemberian pupuk dilakukan berdasarkan parameter yang telah ditentukan tanpa memerlukan intervensi langsung dari pengguna. Metode penelitian meliputi perancangan perangkat keras, pengembangan perangkat lunak, serta pengujian sistem secara langsung di lingkungan tambak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu bekerja secara efektif dalam memantau ketinggian air dan mengelola proses pemberian pupuk dengan efisien. Sistem ini diharapkan dapat membantu petambak meningkatkan produktivitas, mengurangi ketergantungan pada proses manual, serta meminimalkan kesalahan dalam pengelolaan tambak.
SISTEM PAKAR PENENTUAN MENU MAKANAN BERDASARKAN KEBUTUHAN GIZI BAGI PENDERITA OBESITAS MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING
Obesitas merupakan masalah kesehatan global yang prevalensinya terus meningkat di Indonesia, sementara akses masyarakat terhadap konsultasi ahli gizi masih sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan merancang sistem pakar penentuan menu makanan berdasarkan kebutuhan gizi bagi penderita obesitas menggunakan metode Forward Chaining. Desain penelitian adalah pengembangan sistem dengan pendekatan field research dan library research. Populasi adalah penderita obesitas dewasa berusia 18–60 tahun dengan IMT ≥ 23,0 kg/m². Sampel terdiri dari lima skenario uji dengan variasi data antropometri, tingkat aktivitas fisik, dan kondisi alergi. Sistem dikembangkan menggunakan model waterfall, PHP, MySQL, dan Tabel Komposisi Pangan Indonesia (TKPI) 2017, serta diuji menggunakan Black Box Testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengklasifikasikan status obesitas, menghitung kebutuhan energi harian, dan mendistribusikan kebutuhan makronutrien ke dalam lima waktu makan. Mesin inferensi Forward Chaining yang dibangun dengan sejumlah rule berhasil menghasilkan rekomendasi menu yang sesuai dengan kondisi pada seluruh skenario uji. Sistem pakar berbasis Forward Chaining ini berhasil diimplementasikan dengan fungsionalitas yang telah terverifikasi dan dapat menjadi alat bantu praktis bagi penderita obesitas dalam merencanakan pola makan harian secara mandiri. , , , ,
Sistem Informasi Absensi Guru Menggunakan Face Recognition dengan Notifikasi WhatsApp di SMP Darul Hidayah Berbasis Web
Proses absensi guru di SMP Darul Hidayah masih dilakukan secara manual menggunakan buku, sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan, keterlambatan rekapitulasi, dan kurangnya pengawasan. Penelitian ini bertujuan membangun Sistem Informasi Absensi Guru menggunakan “Face Recognition” dengan Notifikasi WhatsApp Berbasis Web guna meningkatkan efektivitas dan akurasi pengelolaan kehadiran. Metode pengembangan yang digunakan adalah “Prototype”dengan tahapan komunikasi, perancangan cepat, pemodelan sistem, pembangunan “Prototype”, dan evaluasi pengguna. Pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan studi literatur. Sistem dikembangkan menggunakan Laravel 11, PHP 8.2, MySQL, “Face-api.js”, serta Fonnte API untuk pengiriman pesan WhatsApp. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode “Black Box Testing”. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil diimplementasikan dengan fitur pengelolaan data guru, absensi wajah, pengajuan cuti, laporan, penggajian, dan notifikasi WhatsApp otomatis secara “Real-Time”. Seluruh fitur utama sistem telah berjalan sesuai dengan fungsi yang dirancang sehingga mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan data kehadiran, mempercepat penyampaian informasi, serta mendukung transparansi dalam proses penggajian guru di sekolah tersebut.
Rancang bangun smart security di kantor keAmanan putra pondok pesantren salafiyah syafi’iyah sukorejo berbasis iot menggunakan fingerprint dan foto selfie
Perkembangan teknologi Internet of Things (IOT) telah memberikan kontribusi besar dalam pengembangan sistem keamanan yang lebih modern, otomatis dan terintegrasi. Salah satu permasalahan yang terjadi di Bagian Perizinan Putra Pondok Pesantren Salafiyah Syafi’iyah Sukorejo adalah masih digunakannya sistem perizinan manual yang rentan terhadap penyalahgunaan wewenang, pemalsuan izin, serta lemahnya pengawasan akses petugas. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem smart security berbasis IoT menggunakan autentikasi fingerprint dan foto selfie guna meningkatkan keamanan, akuntabilitas, dan transparansi proses penerbitan surat izin. Sistem dirancang menggunakan Arduino Mega 2560 sebagai pengendali utama, sensor fingerprint sebagai autentikasi biometrik, ESP32-CAM sebagai pengambil foto selfie sekaligus modul IoT, relay dan solenoid door lock sebagai pengunci otomatis, serta aplikasi Blynk sebagai media monitoring dan pencatatan data secara real-time. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan pendekatan Engineering Design Process (EDP) yang meliputi identifikasi masalah, perancangan, pembuatan, pengujian, dan evaluasi sistem. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah terciptanya sistem keamanan yang mampu memverifikasi identitas petugas secara akurat, merekam aktivitas akses sebagai audit trail digital, serta meminimalkan terjadinya pelanggaran penerbitan surat izin tidak sah. Dengan adanya sistem ini, diharapkan keamanan dan integritas proses perizinan di lingkungan pondok pesantren dapat meningkat secara efektif dan efisien.
Analisis Sentimen Media Sosial Terkait Isu Pembangunan Ibu Kota Negara (IKN) Menggunakan Metode NaIve Bayes dan Support Vector Machine
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh beragamnya opini publik di media sosial terkait isu pembangunan Ibu Kota Negara (IKN), yang menimbulkan sentimen positif, negatif, dan netral. Untuk mengklasifikasikan data komentar yang tidak terstruktur secara sistematis, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kecenderungan opini masyarakat serta membandingkan performa metode “Naive Bayes” dan “Support Vector Machine” (SVM). Metodologi yang digunakan adalah kuantitatif dengan pendekatan analisis sentimen berbasis “Machine Learning”. Data bersumber dari komentar YouTube tentang pembangunan IKN yang dikumpulkan melalui “Web Scraping” dan diseleksi menggunakan teknik “Purposive Sampling”. Tahapan penelitian meliputi “Preprocessing”, pembobotan TF-IDF, klasifikasi menggunakan algoritme “Naive Bayes” dan SVM, serta evaluasi model menggunakan akurasi, “Precision”, “recall”, dan “F1-Score”. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode “Naive Bayes” memperoleh akurasi sebesar 79,8%. Sementara itu, metode SVM menghasilkan performa yang jauh lebih unggul dengan tingkat akurasi mencapai 94,2%. Kesimpulan dari penelitian ini membuktikan bahwa metode SVM lebih efektif dibandingkan “Naive Bayes” dalam mengklasifikasikan sentimen publik terhadap isu pembangunan IKN. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam memahami kecenderungan opini masyarakat serta pengembangan analisis sentimen berbahasa Indonesia.
IMPLEMENTASI DAN PERBANDINGAN ALGORITMA KNN DAN NAIVE BAYES PADA ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR YOUTUBE ISU PENGUNDURAN KETUA PBNU
Perkembangan media sosial menjadikan platform digital sebagai ruang publik utama untuk menyampaikan opini, termasuk mengenai isu strategis keagamaan dan organisasi seperti pengunduran Ketua Umum PBNU yang memicu beragam reaksi di kolom komentar YouTube. Besarnya volume komentar yang tidak terstruktur membuat analisis sentimen manual menjadi tidak efektif, sehingga dibutuhkan pendekatan komputasi berbasis “Machine Learning”. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan serta membandingkan performa algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Naive Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen warganet. Menggunakan pendekatan kuantitatif berkerangka “Knowledge Discovery in Database” (KDD), data dikumpulkan melalui teknik “web scraping” pada video YouTube terkait. Tahapan “Preprocessing” mencakup “Case Folding”, “Cleaning”, “Tokenizing”, “Stopword Removal”, dan “Stemming”, yang dilanjutkan dengan pembobotan “TF-IDF”. Evaluasi model dilakukan menggunakan “Confusion Matrix” berdasarkan metrik akurasi, “Precision”, “Recall”, serta “F1-score”. Hasil riset ini diharapkan mampu mengidentifikasi algoritma dengan performa optimal, sekaligus memberikan kontribusi nyata dalam pengembangan analisis opini publik berbasis media sosial pada ranah isu keagamaan dan keorganisasian.
KOMPARASI ALGORITMA C4.5 DAN naive BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR VIDEO YOUTUBE MENTERI KEUANGAN
Fenomena masifnya penggunaan media sosial, khususnya YouTube, menjadikannya sebagai ruang diskusi digital paling aktif yang merepresentasikan opini masyarakat secara langsung. Setelah pelantikan Purbaya Yudhi Sadewa sebagai Menteri Keuangan menggantikan Sri Mulyani Indrawati, muncul beragam reaksi, kritik, maupun dukungan publik di kolom komentar YouTube terkait program kerja fiskalnya. Diperlukan penanganan sistematis untuk memetakan persepsi publik ini dari ribuan komentar teks bervolume besar secara objektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem analisis sentimen guna membandingkan performa akurasi klasifikasi antara algoritma C4.5 dan Naïve Bayes. Metode penelitian kuantitatif ini mengacu pada model Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan subjek data berupa teks komentar berbahasa Indonesia dari YouTube Comment API pada saluran Liputan6. Pengujian komputasi dari total dataset asli sebanyak 9.256 data mentah berhasil menyaring sampel data optimal sebanyak 832 data (396 negatif, 291 netral, dan 145 positif). Evaluasi model menggunakan algoritma C4.5 berhasil mencapai nilai performa yang lebih unggul dibandingkan algoritma Naïve Bayes, dengan nilai akurasi sebesar 82,54%, precision 82,57%, dan recall 82,54%. Sementara itu, algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi yang lebih rendah yaitu 78,45%, precision 78,94%, dan recall 78,45%. Sistem analisis sentimen dengan algoritma C4.5 terbukti bekerja secara efektif dan memiliki performa yang lebih unggul daripada Naïve Bayes dalam menangani pengolahan teks opini publik multi-kelas pada media sosial YouTube.
Pelaku Usaha Terhadap Studi Kelayakan Bisnis Rental Playstation Pada Yami Gaming
Perkembangan industri game telah memicu pertumbuhan rental PlayStation sebagai alternatif hiburan ekonomis. Namun, keberlangsungan usaha ini menuntut kajian kelayakan komprehensif. Penelitian ini bertujuan menganalisis persepsi pelaku usaha terhadap kelayakan bisnis rental PlayStation di Yami.Gaming. Pendekatan kualitatif deskriptif diterapkan dengan subjek pelaku usaha di Yami.Playstations yang dipilih melalui teknik “Purposive Sampling”. Pengumpulan data dilakukan via wawancara mendalam, observasi, serta dokumentasi, lalu dianalisis menggunakan metode reduksi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan. Hasil kajian menunjukkan bahwa bisnis ini layak dijalankan. Aspek pasar menunjukkan stabilitas permintaan dari pelajar dan remaja. Dari sisi teknis dan operasional, fasilitas memadai untuk kenyamanan pelanggan. Aspek keuangan memperlihatkan pendapatan mampu menutup biaya operasional dengan potensi profit optimal. Dari segi legalitas, kesadaran perizinan telah terbangun meski terdapat tantangan. Terakhir, aspek sosial-lingkungan memberikan dampak positif ekonomi, di samping perlunya pengelolaan kebisingan dan energi. Kesimpulannya, bisnis Yami.Gaming layak dikembangkan. Implikasi praktisnya menekankan pentingnya manajemen operasional, pengurusan legalitas, serta mitigasi dampak lingkungan demi keberlanjutan usaha.
PERBANDINGAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT GINJAL KRONIS PADA DATASET CHRONIC KIDNEY DISEASE
Penyakit Ginjal Kronis (CKD) merupakan penyakit tidak menular dengan prevalensi meningkat yang mengakibatkan penurunan fungsi ginjal permanen, sehingga deteksi dini sangat krusial untuk diagnosis serta pengambilan keputusan medis. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam mengklasifikasikan risiko CKD. Metodologi penelitian mengadopsi kerangka kerja CRISP-DM, mulai dari “business understanding” hingga “deployment”. Penelitian ini memanfaatkan dataset berjumlah 796 data pasien dengan 11 atribut (10 variabel independen dan 1 variabel dependen). Tahap “preprocessing” mencakup pembersihan data, transformasi data kategorikal ke numerik, normalisasi, serta pembagian data “training” dan “testing”. Evaluasi model diukur menggunakan “confusion matrix”, akurasi, “precision”, “recall”, dan “F1-score”. Hasil pengujian membuktikan bahwa algoritma Naïve Bayes menunjukkan performa unggul dengan akurasi 99,38%, “precision” 98,77%, “recall” 100%, serta “F1-score” 99,38%. Sebaliknya, algoritma K-NN mencatatkan akurasi 98,75%, “precision” 97,56%, “recall” 100%, dan “F1-score” 98,77%. Dengan tingkat kesalahan klasifikasi lebih rendah, Naïve Bayes terbukti lebih optimal dan konsisten. Hasil riset ini diharapkan menjadi referensi berharga bagi pengembangan sistem pendukung keputusan deteksi dini CKD.
ANALISIS KEBUTUHAN AIR IRIGASI DAN DESAIN SALURAN IRIGASI SEDERHANA DI DESA CIGUGUR KABUPATEN PANGANDARAN
Studi ini menganalisis kebutuhan air irigasi dan merancang saluran sederhana di Desa Cigugur, Kabupaten Pangandaran, untuk mendukung ketahanan pangan. Menggunakan pendekatan kuantitatif pada data hidrologi dan klimatologi, penelitian mengukur kebutuhan air padi di berbagai fase. Kebutuhan tertinggi terjadi saat persiapan lahan Januari (8,52 mm/hari) dan terendah pada pertumbuhan awal Februari (5,78 mm/hari). Saluran irigasi dirancang dengan lebar dasar 1,00 m, tinggi air 0,61 m, dan kemiringan 1,5%. Desain ini menghasilkan debit sebesar 0,520 m³/s, dinilai layak dan efisien untuk memenuhi total kebutuhan debit irigasi lahan seluas 526 hektar sebesar 0,534 m³/s.
RELASI MANUSIA DAN TEKNOLOGI SEBAGAI PERSOALAN ETIKA DALAM PEMBANGUNAN BERKELANJUTAN
Perkembangan teknologi yang semakin pesat telah menjadi faktor kunci dalam mendorong pembangunan global, termasuk dalam upaya pencapaian Sustainable Development Goals (SDGs) 2030. Namun, pemanfaatan teknologi tidak hanya menghadirkan peluang, melainkan juga memunculkan berbagai persoalan etika yang berkaitan dengan relasi antara manusia dan teknologi. Artikel ini bertujuan untuk menganalisis relasi manusia dan teknologi sebagai persoalan etika dalam konteks pembangunan berkelanjutan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode kajian kepustakaan dan analisis filosofis-normatif terhadap konsep etika, teknologi, dan pembangunan berkelanjutan. Hasil kajian menunjukkan bahwa teknologi tidak bersifat netral nilai, melainkan membawa implikasi moral yang mempengaruhi martabat manusia, keadilan sosial, dan keberlanjutan lingkungan. Relasi manusia dan teknologi yang didominasi oleh rasionalitas instrumental berpotensi menggeser manusia dari subjek moral menjadi objek teknologi. Oleh karena itu, diperlukan landasan etika yang menempatkan manusia sebagai pusat (human-centered) dalam pengembangan dan pemanfaatan teknologi. Artikel ini menegaskan bahwa integrasi prinsip-prinsip etika—seperti tanggung jawab, keadilan, dan keberlanjutan—merupakan prasyarat normatif bagi pemanfaatan teknologi yang selaras dengan tujuan pembangunan berkelanjutan dan pencapaian SDGs 2030.
Analisis Klasifikasi Fitur RGB-Grayscale CIFAR-10 pada Algoritma Convolutional Neural Network dan Support Vector Machine
Perkembangan teknologi kecerdasan buatan telah mendorong peningkatan signifikan dalam akurasi sistem pengenalan objek visual otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis mendalam mengenai performa klasifikasi fitur pada dataset gambar CIFAR-10 menggunakan dua pendekatan algoritma yang berbeda, yaitu Convolutional Neural Network (CNN) berbasis deep learning dan Support Vector Machine (SVM) berbasis machine learning konvensional. Dataset CIFAR-10 yang mencakup 60.000 citra berwarna dalam 10 kelas objek berbeda menjadi tolok ukur utama dalam pengujian ini. Metodologi penelitian diawali dengan tahap pra-pemrosesan citra, ekstraksi fitur, diikuti oleh pelatihan model dan evaluasi performa menggunakan matriks akurasi, precision, recall, dan F1-score. Perkembangan CNN sebagai algoritma klasifikasi diikuti oleh tuntutan sumber daya komputasi yang tinggi. Salah satu mekanisme untuk menekan kebutuhan sumber daya komputasi adalah menggunakan hasil ekstraksi fitur CNN dari citra dalam proses klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis kuantitatif kinerja klasifikasi antara algoritma CNN dan algoritma Support Vector Machine (SVM). Kontribusi utama dari penelitian ini adalah penyajian perbandingan komparatif yang komprehensif mengenai efisiensi komputasi dan akurasi antara model CNN end-to-end dan klasifikasi tradisional SVM. Kesimpulan hasil uji kinerja kedua algoritma dengan menggunakan fitur ekstraksi RGB dan grayscale adalah bahwa keduanya sangat kompetitif.
PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA C4.5 DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI KATEGORI GARIS KEMISKINAN DI INDONESIA
Perkembangan teknologi data mining dan machine learning semakin banyak diterapkan dalam analisis data sosial-ekonomi, termasuk klasifikasi data kemiskinan di Indonesia. Permasalahan dalam penelitian ini adalah belum banyaknya penelitian yang membandingkan performa algoritma C4.5 dan Random Forest pada klasifikasi kategori garis kemiskinan di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja kedua algoritma dalam mengklasifikasikan kategori garis kemiskinan berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) periode 2013–2022. Metode penelitian menggunakan pendekatan data mining dengan tahapan CRISP-DM yang meliputi business understanding, data understanding, data preparation, modeling, dan evaluation. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma C4.5 dan Random Forest dengan pembagian data training sebesar 70% dan testing sebesar 30%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 dan Random Forest memperoleh nilai accuracy, precision, recall, dan F1-score sebesar 100%. Selain itu, penelitian ini juga menghasilkan aplikasi berbasis web menggunakan Streamlit yang mampu melakukan komparasi algoritma dan simulasi klasifikasi kategori garis kemiskinan secara interaktif.
PERAN FINTECH DALAM MENDUKUNG TRANSFORMASI UMKM: SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perkembangan financial technology (fintech) dalam mendukung transformasi digital dan peningkatan kinerja UMKM dengan menggunakan metode Systematic Literature Review (SLR). Sumber data diperoleh dari portal Garuda sebagai sumber utama, serta didukung oleh Google Scholar dan ScienceDirect pada rentang tahun 2022–2026. Hasil pencarian awal menghasilkan lebih dari 300 artikel ilmiah yang kemudian diseleksi menjadi lebih dari 150 artikel berdasarkan kriteria inklusi dan eksklusi. Selanjutnya, data dikelola menggunakan Mendeley dan dianalisis menggunakan VOSviewer melalui tiga jenis visualisasi, yaitu network visualization, overlay visualization, dan density visualization. Hasil analisis menunjukkan bahwa technology dan digital transformation menjadi pusat utama dalam jaringan penelitian, serta terdapat pergeseran tren dari tahap konseptual menuju implementasi dan inovasi. Selain itu, technology, innovation, dan digital transformation merupakan topik yang paling banyak diteliti (hot topic), sementara financial technology masih memiliki peluang untuk dikembangkan sebagai research gap. Dengan demikian, fintech dan transformasi digital memiliki peran penting dalam meningkatkan akses keuangan, efisiensi, dan daya saing UMKM di era digital.