Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer
Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer merupakan jurnal yang memuat artikel hasil penelitian maupun kajian ilmiah para peneliti, dosen, mahasiswa ataupun para praktisi di bidang Teknik Informatika dan Komputer. Jurnal ini dikelola oleh Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM), Universitas Sains Al-Qur'an (UNSIQ) Wonsoobo yang terbit secara berkala pada bulan Januari dan Juli dengan ISSN (print): 2828-0210 | ISSN (online): 2828-0229.
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Sains Al-Qur'an
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. An author who publishes in this Journal agrees to the following terms: Author retains the copyright and grants the journal the right of first publication of the work simultaneously licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal Author is able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book) with the acknowledgement of its initial publication in this journal. Author is permitted and encouraged to post his/her work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of the published work (See The Effect of Open Access).
ADOPSI FITUR FACE RECOGNITION PADA APLIKASI FOTOYU: ANALISIS DENGAN MODEL UTAUT MODIFIKASI
Penelitian ini mengeksplorasi faktor yang memengaruhi niat penggunaan fitur pengenalan wajah pada aplikasi FotoYu dengan responden 17 tahun dan menggunakan model UTAUT modifikasi. Data dari 473 responden yang didapatkan dianalisis menggunakan Partial Least Squares Structural Equation Modelling (PLS-SEM) dan Importance-Performance Map Analysis (IPMA). Hasil PLS-SEM menunjukkan Performance Expectancy ( = 0.328, < 0.001), Personal Innovativeness ( = 0.349, < 0.001), dan Trust in The System ( = 0.171, < 0.001) berpengaruh positif signifikan terhadap Acceptance Intention, serta berada di Kuadran I (Keep Up The Good Work) pada IPMA. Sebaliknya, Privacy Risk ( = -0,354, <0,001) dan Performance Risk ( = -0.533, <0.001) berpengaruh negatif signifikan terhadap Trust in The System. Pengujian hipotesis secara statistik membuktikan bahwa Trust in The System secara signifikan memediasi pengaruh negatif Privacy Risk (indirect effect, = -0.060, 0.001) dan Performance Risk (indirect effect, = -0.091, 0.001) terhadap niat adopsi. Melalui mediasi ini, Trust in The System menjadi variabel kunci di Kuadran I dengan nilai Importance sebesar 0.171 dan Performance 61.229 yang berada di atas rata-rata ambang batas. Hal ini menegaskan pentingnya kepercayaan dan inovasi pribadi, di mana Personal Innovativeness menjadi pendorong adopsi terbesar dalam implementasi fitur pengenalan wajah secara efektif.
Copyright (c) 2026 Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
SISTEM MONITORING KEBAKARAN PADA BOX PANEL LISTRIK BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) DENGAN NOTIFIKASI TELEGRAM
Kebakaran pada box panel listrik merupakan ancaman serius yang dapat merusak infrastruktur dan membahayakan keselamatan. Penelitian ini mengembangkan sitem monitoring berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan mikrokontroler ESP8266, yang terintegrasi dengan dua sensor api (Flame Sensor), dua sensor suhu (DHT22), dan sensor gas (MQ-2). Penerapan metode redundansi sensor meningkatkan akurasi deteksi dan mengurangi risiko alarm palsu (false positive) yang sering terjadi pada versi sebelumnya. Sistem ini mengirimkan real-time melalui aplikasi mobile Telegram, dengan respon kurang dari 5 detik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi kondisi abnormal dengan tingkat keandalan yang lebih tinggi, sehingga membantu penguna melakukan tindakan preventif lebih cepat untuk mengurangi risiko kerusakan dan korban jiwa.
SISTEM PAKAR REKOMENDASI INVESTASI SYARIAH BERDASARKAN PROFIL RISIKO PELAKU USAHA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
Perkembangan investasi syariah di Indonesia menunjukkan tren yang positif, namun sebagian pelaku usaha masih menghadapi tantangan dalam memilih instrumen investasi yang sesuai dengan karakteristik dan toleransi risikonya. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar berbasis metode Certainty Factor (CF) guna mengidentifikasi profil risiko investasi syariah sebagai alat bantu pengambilan keputusan investasi. Penelitian menggunakan metode Research and Development (R&D) yang meliputi tahap identifikasi masalah, pengumpulan data, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian sistem. Basis pengetahuan diperoleh melalui studi literatur dan wawancara dengan pakar investasi. Sistem dikembangkan dalam bentuk aplikasi berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan profil risiko investor ke dalam empat kategori, yaitu sangat konservatif, konservatif, moderat, dan agresif, serta memberikan rekomendasi instrumen investasi berupa deposito, emas, sukuk, dan reksa dana. Pengujian terhadap 30 pelaku usaha menunjukkan bahwa profil risiko moderat merupakan kategori yang paling dominan dengan persentase sebesar 36,67%. Hasil validasi pakar menunjukkan tingkat kesesuaian sistem sebesar 96,67%, sehingga sistem dinilai layak digunakan sebagai alat bantu identifikasi profil risiko dan pemberian rekomendasi investasi syariah.
ANALISIS PENGARUH ANTHROPOMORPHISM TERHADAP USAGE INTENTION CHATBOT YUPI UPA-PKK MENGGUNAKAN UTAUT MODIFIKASI
Perkembangan chatbot berbasis kecerdasan buatan mendorong perguruan tinggi untuk mengadopsi layanan digital yang lebih responsif dan mudah diakses. UPA-PKK UPN “Veteran” Jawa Timur mengimplementasikan chatbot Yupi yang dilengkapi avatar virtual sebagai bentuk penerapan anthropomorphism dalam layanan karir. Namun, pengaruh antropomorfisme terhadap usage intention pengguna masih belum banyak diteliti. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh anthropomorphism terhadap usage intention chatbot Yupi berdasarkan model UTAUT yang dimodifikasi. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan penyebaran kuesioner daring kepada 403 alumni UPN “Veteran” Jawa Timur yang pernah menggunakan chatbot Yupi. Analisis data dilakukan menggunakan Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa anthropomorphism berpengaruh positif dan signifikan terhadap perceived ease of use, performance expectancy, social influence, dan initial trust. Selain itu, keempat variabel tersebut berpengaruh positif terhadap customer experience, yang selanjutnya terbukti berpengaruh positif terhadap usage intention. Temuan ini menegaskan pentingnya aspek sosial dan emosional dalam pengembangan chatbot berbasis AI untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan mendorong penggunaan berkelanjutan.
PERANCANGAN SISTEM DETEKSI JUMLAH ORANG DI RUANGAN DENGAN ARSITEKTUR YOLO v8 PADA LINGKUNGAN RUMAH SAKIT
Ruang tunggu rumah sakit sering mengalami kepadatan yang sulit dipantau secara manual, terutama pada jam-jam sibuk. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem deteksi jumlah orang berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu memantau jumlah orang di area ruang tunggu secara real-time dan memberikan notifikasi otomatis jika jumlah pengunjung melebihi ambang batas yang ditentukan. Sistem ini dikembangkan menggunakan model deteksi objek YOLOv8 yang diimplementasikan pada VPS (Virtual Private Server) dan diakses melalui antarmuka web berbasis HTML serta Flask sebagai backend. Kamera pengawas digunakan sebagai input visual untuk mendeteksi objek manusia, dan hasil deteksi divisualisasikan langsung melalui halaman pemantauan. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode black-box dengan berbagai skenario kondisi nyata, seperti ruang kosong, jumlah pengunjung normal, hingga melebihi kapasitas. Selain itu, evaluasi penerimaan pengguna dilakukan menggunakan instrumen kuesioner skala Likert, yang menghasilkan total skor 284 dari nilai maksimal 300 atau setara 94%, termasuk dalam kategori "Sangat Baik". Dengan sistem ini, petugas keamanan dapat memperoleh informasi jumlah pengunjung secara cepat dan efisien, sehingga mendukung pengambilan keputusan dalam pengaturan kepadatan ruang tunggu.
OPTIMASI SVM DAN RANDOM FOREST DENGAN PSO PADA ASPECT-BASED SENTIMENT ANALYSIS ULASAN APLIKASI QPON
Ulasan pengguna aplikasi QPon memuat berbagai opini terhadap aspek layanan, seperti fungsionalitas, transaksi dan pembayaran, serta customer service. Analisis sentimen umum belum mampu menangkap opini secara spesifik pada setiap aspek, sehingga penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma machine learning yang dioptimasi menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) ulasan aplikasi QPon. Data diperoleh melalui scraping ulasan Google Play Store, kemudian melalui tahap filtering, pelabelan manual, preprocessing, dan pembobotan fitur menggunakan TF-IDF dengan maksimum 5.000 fitur. Model yang digunakan adalah SVM dan Random Forest dengan enam skenario, yaitu baseline, PSO, dan SMOTE-PSO. Evaluasi dilakukan menggunakan accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengaruh PSO bersifat kondisional. Pada aspek fungsionalitas, RF + SMOTE + PSO memperoleh F1-score terbaik sebesar 72,46%, meningkat 11,66 poin persentase dibanding RF baseline. Pada aspek transaksi dan pembayaran, SVM + PSO memperoleh F1-score 62,98%, meningkat 0,36 poin persentase dibanding SVM baseline. Sementara itu, pada aspek customer service, SVM + PSO menurunkan F1-score sebesar 4,95 poin persentase dibanding SVM baseline. Kontribusi ilmiah penelitian ini adalah memberikan bukti empiris bahwa efektivitas PSO dalam ABSA tidak bersifat universal, melainkan bergantung pada karakteristik data setiap aspek. Dengan demikian, pemilihan model terbaik perlu dilakukan secara spesifik pada setiap aspek.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI KIP KULIAH BERBASIS MOBILE DENGAN AHP-SAW
Program Kartu Indonesia Pintar (KIP) Kuliah memerlukan proses seleksi yang objektif karena melibatkan berbagai kriteria penilaian. Namun, proses seleksi yang masih dilakukan secara manual berpotensi menimbulkan subjektivitas dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) seleksi KIP Kuliah berbasis mobile menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW). Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot kriteria, sedangkan SAW digunakan untuk menghitung nilai preferensi dan perangkingan alternatif. Sistem dikembangkan menggunakan Flutter dan Firebase untuk mendukung pengelolaan data secara real-time. Pengujian dilakukan menggunakan 10 data simulasi yang disusun berdasarkan kriteria seleksi KIP Kuliah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kriteria kondisi sosial ekonomi memiliki bobot tertinggi sebesar 0,33 dan alternatif A8 memperoleh nilai preferensi tertinggi sebesar 0,973501. Hasil Blackbox Testing menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan yang ditetapkan. Penelitian ini menghasilkan SPK berbasis mobile yang mampu mendukung proses seleksi KIP Kuliah secara lebih objektif, sistematis, dan efisien dibandingkan proses manual.
EVALUASI PERFORMA TF-IDF, WORD2VEC, DAN INDOBERT PADA RETRIEVAL BERITA TOPIK ASTA CITA
Peningkatan pemberitaan digital mengenai Asta Cita menghasilkan beragamnya informasi, sehingga diperlukan proses retrieval untuk menghasilkan dokumen yang relevan sesuai dengan kebutuhan pencarian. Perbedaan karakteristik model representasi teks TF-IDF, Word2Vec, IndoBERT menjadi dasar dari penelitian ini untuk mengevaluasi dan membandingkan performa dari ketiga model tersebut pada korpus berita Asta Cita. Data yang digunakan berasal dari web scraping dengan jumlah 1338 dokumen berita dan rentang tahun 2024-2026. Data dilakukan tahapan preprocessing dan diperoleh 1311 dokumen berita. Dokumen direpresentasikan menggunakan TF-IDF, Word2Vec, dan IndoBERT. Penghitungan kemiripan menggunakan metrik cosine similarity. Evaluasi dilakukan dengan lima skenario yaitu, perbandingan model, variasi jenis kueri, variasi panjang kueri, variasi jumlah hasil pencarian, dan variasi ruang pencarian. Evaluasi diukur dengan metrik precision, recall, dan Mean Average Precision (MAP). Hasil evaluasi menunjukkan Word2Vec memperoleh rata-rata MAP tertinggi sebesar 0,859 dibandingkan dengan TF-IDF sebesar 0,682 dan IndoBERT sebesar 0,646. Berdasarkan hasil tersebut, Word2Vec lebih konsisten dibandingkan kedua model lainnya karena unggul pada sebagian besar skenario. Hasil evaluasi tersebut memberikan gambaran mengenai performa masing-masing model representasi teks pada berbagai kondisi retrieval dan dapat menjadi pertimbangan pemilihan model representasi teks untuk pengembangan sistem informasi retrieval.
PERBANDINGAN BI-LSTM DAN SVM UNTUK KLASIFIKASI MULTI-KELAS PERTANYAAN PENGGUNA PADA PLATFORM KONSULTASI KESEHATAN DARING BERBAHASA INDONESIA
Pertumbuhan platform konsultasi kesehatan daring di Indonesia menghasilkan volume data teks yang semakin besar sehingga diperlukan sistem klasifikasi otomatis untuk mengategorikan pertanyaan pengguna secara efektif. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) dan Support Vector Machine (SVM) pada klasifikasi multi-kelas pertanyaan pengguna berbahasa Indonesia. Dataset yang digunakan diekstrak dari 497.974 rekaman konsultasi platform Alodokter periode 2014–2021, dengan 10.659 data valid yang dikelompokkan ke dalam tujuh topik penyakit dengan frekuensi pertanyaan tertinggi. Penelitian ini menerapkan prapemrosesan teks serta tiga strategi penanganan class imbalance, yaitu class weight, oversampling, dan undersampling. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa skenario class weight menghasilkan performa terbaik pada kedua model. Bi-LSTM memperoleh weighted F1-score sebesar 0,892 dan AUC sebesar 0,985, sedikit lebih tinggi dibandingkan SVM yang memperoleh weighted F1-score sebesar 0,891 dan AUC sebesar 0,984, sementara kedua model mencapai akurasi yang sama sebesar 0,890. Penelitian ini memberikan bukti empiris perbandingan langsung Bi-LSTM dan SVM pada pertanyaan pengguna platform konsultasi kesehatan daring berbahasa Indonesia, sekaligus mengevaluasi tiga strategi penanganan class imbalance dalam satu kerangka eksperimen yang masih terbatas pada penelitian sebelumnya.
PERBANDINGAN RANDOM FOREST, NAIVE BAYES, DAN HEURISTIC POUR UNTUK ANALISIS SENTIMEN MBG
Program Makan Bergizi Gratis (MBG) merupakan kebijakan intervensi gizi nasional yang memicu beragam respons masyarakat di media sosial, khususnya YouTube. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen publik terhadap program MBG, membandingkan kinerja Random Forest, Naive Bayes, dan Heuristic Pour, serta mengevaluasi pengaruh Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dalam menangani ketidakseimbangan kelas. Sebanyak 2.278 komentar YouTube periode Agustus 2024–Januari 2025 diproses melalui tahapan cleaning, tokenizing, stopword removal, stemming, dan pembobotan TF-IDF. Evaluasi model dilakukan menggunakan 10-fold cross-validation berdasarkan confusion matrix, Precision, Recall, F1-score, dan Area Under Curve (AUC). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest memberikan performa terbaik dengan akurasi 0,88 dan AUC 0,91. Penerapan SMOTE meningkatkan kemampuan model dalam mendeteksi sentimen positif sebagai kelas minoritas. Distribusi sentimen didominasi sentimen negatif lebih dari 87,5%. Penelitian ini memberikan kontribusi empiris terkait trade-off antara akurasi dan interpretabilitas dalam analisis sentimen berbahasa Indonesia.. Kebaruan penelitian ini terletak pada perbandingan komprehensif pendekatan machine learning dan rule-based dipadukan dengan SMOTE pada analisis sentimen komentar YouTube berbahasa Indonesia terkait kebijakan MBG. Penelitian ini memberikan bukti empiris mengenai efektivitas penanganan ketidakseimbangan kelas dan menjadi referensi dalam pengembangan analisis sentimen untuk evaluasi kebijakan publik
Sentiment Analysis, Random Forest, Naive Bayes, Heuristic Pour, SMOTE.
METODE SCORING AGREGASI PERILAKU AKUN UNTUK KLASIFIKASI RISIKO PADA DATASET E-WALLET PAYSIM
Penelitian tentang deteksi penipuan transaksi e-wallet berbasis machine learning menghasilkan klasifikasi biner pertransaksi tanpa profil risiko akun yang komprehensif, sehingga terdapat kesenjangan dalam penilaian tingkat risiko per akun pada dataset PaySim. Penelitian ini bertujuan mengembangkan metode Account Behavior Aggregation Scoring (ABAS) untuk mengklasifikasikan tingkat risiko akun e-wallet secara transparan dan terukur tanpa memerlukan model pembelajaran mesin. Metode ABAS menghitung skor S menggunakan formula S = min(S₁+S₂+S₃+S₄+D, 100) dari lima komponen. Validasi dilakukan pada 6.362.620 transaksi dataset PaySim (CC0, Kaggle) melalui tiga kelompok eksperimen: K-1 (isolasi pengaruh S₁ dengan variasi frekuensi), K-2 (isolasi pengaruh S₂ dengan variasi jumlah), dan K-3 (validasi data nyata terhadap ground truth isFraud). Hasil menunjukkan 6.353.307 akun unik berhasil di-score dengan rata-rata skor 20,21. Komponen S₄ mendominasi kontribusi dataset nyata sebesar 38,9%, diikuti S₁ (32,4%) dan S₂ (18,9%). Distribusi kategori menunjukkan 2.228 akun (0,04%) berkategori TINGGI dengan fraud rate 0,6%, tertinggi di antara semua kategori. Tren kenaikan monoton fraud rate dari 0,0% (SANGAT RENDAH) hingga 0,6% (TINGGI) memvalidasi sifat diskriminatif klasifikasi. Dataset berlabel terbuka yang dihasilkan memungkinkan penerapan pemantauan berbasis risiko sesuai kerangka CDD FATF tanpa membangun model penilaian dari awal.
IMPLEMENTASI CLASS WEIGHT, DATA AUGMENTATION DAN RESNET101 UNTUK MENGATASI OVERFITTING DAN IMBALANCED DATA PADA KLASIFIKASI PISTACHIO
Klasifikasi kacang Pistachio varietas Kirmizi dan Siirt secara manual rentan terhadap kesalahan akibat kemiripan morfologi antar varietas, sementara penelitian sebelumnya menggunakan ResNet50 mengalami overfitting parah dengan gap accuracy 78% dan belum menangani ketidakseimbangan data secara eksplisit. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan ResNet101 dengan augmentasi data dan class weighting untuk meningkatkan akurasi klasifikasi sekaligus mengatasi overfitting dan imbalanced data. Metode yang digunakan adalah kerangka CRISP-DM dengan 2148 citra (rasio 80:10:10) dan empat skenario eksperimen kombinasi data augmentasi dan class weighting berbasis Transfer Learning ResNet101. Hasil menunjukkan ResNet101 dengan class weighting tanpa augmentasi mencapai accuracy, precision, recall, dan F1-score sebesar 98,31%, melampaui Inception-V3 (96%) sebesar 2,31 poin dan ResNet50 (86%) sebesar 12,31 poin, dengan class weighting lebih bermanfaat saat dikombinasikan augmentasi dibanding kondisi data bersih. Augmentasi justru menurunkan akurasi karena latar belakang citra yang homogen, menunjukkan efektivitasnya bergantung pada karakteristik dataset dan bukan berlaku universal. Disimpulkan bahwa ResNet101 dengan class weighting tanpa augmentasi merupakan konfigurasi optimal untuk dataset Pistachio berkarakteristik visual homogen, dan penelitian lanjutan disarankan mengeksplorasi arsitektur modern dengan dataset lebih bervariasi.
SISTEM PAKAR REKOMENDASI PESTISIDA BAWANG MERAH MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Kabupaten Nganjuk merupakan salah satu daerah penghasil bawang merah tersebesar di Jawa Timur. Namun, dalam proses budidayanya petani sering mengalami kesulitan dalam mengenali hama dan penyakit serta menentukan pestisida yang tepat akibat banyaknya jenis produk/merk pestisida yang beredar. Penelitian ini bertujuan membangun sistem pakar rekomendasi pestisida tanaman bawang merah berbasis chatbot WhatsApp menggunakan metode certainty factor dan simple additive weighting. Metode CF digunakan untuk melakukan proses diagnosis hama dan penyakit berdasarkan gejala yang dipilih pengguna, sedangkan metode SAW digunakan untuk menentukan rekomendasi pestisida terbaik berdasarkan beberapa kriteria. Penelitian menggunakan metode pengembangan waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil menampilkan informasi gejala, melakukan diagnosis hama dan penyakit, serta memberikan rekomendasi pestisida dalam bentuk peringkat. Hasil pengujian blackbox menunjukkan seluruh fitur sistem berjalan dengan baik. Pengujian akurasi menggunakan 17 data uji memperoleh tingkat akurasi sebesar 100% dibandingkan hasil diagnosis pakar. Selain itu, pestisida Clormite 400 EC memperoleh nilai preferensi tertinggi sebesar 0,721.
OPTIMASI XGBOOST DENGAN GRID SEARCH CROSS VALIDATION UNTUK PENINGKATAN AKURASI PREDIKSI HARGA RUMAH
Harga rumah dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti lokasi, luas bangunan, dan fasilitas sehingga prediksi harga secara akurat menjadi tantangan dalam sektor properti. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan prediksi harga rumah menggunakan algoritma XGBoost Regressor dengan Grid Search Cross Validation (GridSearchCV). Dataset yang digunakan adalah Jakarta House Price Dataset dengan tahapan preprocessing berupa penanganan missing value, transformasi logaritmik pada variabel target, dan One-Hot Encoding pada fitur kategorikal. Model dibangun dalam pipeline terintegrasi dan dioptimasi untuk memperoleh kombinasi hyperparameter terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang diusulkan memperoleh nilai R² sebesar 0,8889, MAE sebesar 0,2418, MSE sebesar 0,1300, dan RMSE sebesar 0,3606, serta memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan Random Forest. Kontribusi penelitian ini terletak pada integrasi preprocessing dan optimasi hyperparameter XGBoost dalam satu pipeline untuk meningkatkan akurasi prediksi harga rumah pada dataset properti Indonesia. Dengan demikian, model yang dihasilkan dapat digunakan sebagai pendukung pengambilan keputusan di bidang properti.
OPTIMASI SELEKSI FITUR PADA RANDOM FOREST UNTUK PREDIKSI RISIKO DIABETES TAHAP AWAL MENGGUNAKAN SFS, SBS, DAN PSO
Preprocessing merupakan tahapan penting dalam machine learning karena kualitas data mempengaruhi performa model klasifikasi. Salah satu teknik preprocessing yang sering digunakan adalah feature selection untuk memilih atribut yang relevan dan mengurangi fitur yang kurang berpengaruh terhadap proses klasifikasi. Penelitian ini bertujuan melakukan optimasi seleksi fitur menggunakan metode Sequential Forward Selection (SFS), Sequential Backward Selection (SBS), dan Particle Swarm Optimization (PSO) pada algoritma Random Forest untuk prediksi risiko diabetes tahap awal. Dataset yang digunakan adalah Early Stage Diabetes Risk Prediction Dataset yang ditransformasikan ke bentuk numerik menggunakan Label Encoding. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest tanpa seleksi fitur menghasilkan accuracy sebesar 98.27% dengan 16 fitur, metode SFS menghasilkan accuracy sebesar 98.65% dengan 11 fitur, sedangkan metode SBS memperoleh accuracy tertinggi sebesar 99.23% menggunakan 11 fitur dan PSO memperoleh accuracy sebesar 98.85% menggunakan 11 fitur. Selain meningkatkan accuracy, seleksi fitur juga mampu mengurangi jumlah atribut sehingga proses klasifikasi menjadi lebih efisien.
ANALISIS KOMPARASI KINERJA ALGORITMA MERGESORT DAN QUICKSORT PADA PEMBANGKITAN KUNCI KRIPTOGRAFI ELGAMAL
Fase pembangkitan kunci pada algoritma kriptografi asimetris Elgamal merupakan tahapan paling krusial yang bergantung pada efisiensi proses pengurutan bilangan acak untuk menyeleksi bilangan prima. Penelitian sebelumnya mengimplementasikan Quicksort pada fase ini, namun algoritma tersebut memiliki kerentanan penurunan performa drastis menjadi pada skenario terburuk. Penelitian ini bertujuan mengusulkan Mergesort sebagai substitusi dan melakukan analisis komparatif waktu eksekusi antara kedua algoritma. Pengujian disimulasikan menggunakan C++ pada lingkungan komputasi terisolasi dengan variasi populasi data ( ) dari 1.000 hingga 100.000 elemen pada kondisi data acak dan terurut terbalik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa meskipun Quicksort lebih cepat pada kondisi rata-rata, algoritma tersebut mengalami kelumpuhan rekursif (Stack Overflow) pada kondisi terurut terbalik. Sebaliknya, Mergesort terbukti konsisten mempertahankan kompleksitas di seluruh skenario; pada worst case, Mergesort 65 kali lebih cepat dari Quicksort. Validasi end-to-end membuktikan kunci Elgamal yang dibangkitkan sepenuhnya valid secara kriptografis.
PENGENALAN BIJI KOPI BERDASARKAN GREEN BEAN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) BERBASIS ANDROID
Kabupaten Wonosobo merupakan salah satu daerah penghasil kopi di Jawa Tengah yang memiliki potensi besar, khususnya pada komoditas kopi dalam bentuk green bean. Namun, perbedaan karakteristik visual antar jenis biji kopi seperti Arabika, Robusta, Liberika, dan Ekselsa sering kali sulit dikenali secara kasat mata, terutama oleh masyarakat umum. Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi berbasis Android yang mampu mengenali jenis biji kopi berdasarkan citra green bean menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Dataset yang digunakan berupa citra biji kopi green bean yang diperoleh melalui proses observasi dan pengambilan gambar langsung dengan pengaturan resolusi, ISO, dan tingkat kecerahan tertentu. Proses penelitian meliputi pengolahan data, augmentasi citra, perancangan arsitektur CNN, pelatihan model menggunakan Google Colaboratory, serta konversi model ke format TensorFlow Lite untuk diimplementasikan pada aplikasi Android menggunakan bahasa pemrograman Kotlin. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan confusion matrix untuk mengukur akurasi, presisi, dan recall. Selain itu, pengujian sistem dilakukan melalui pengujian blackbox dan usability untuk memastikan fungsi aplikasi berjalan sesuai kebutuhan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode CNN mampu mengenali jenis biji kopi green bean dengan baik dan aplikasi yang dikembangkan dapat digunakan sebagai alat bantu identifikasi biji kopi secara cepat dan praktis bagi petani, pelaku usaha, maupun konsumen kopi di Wonosobo.
IMPLEMENTASI SISTEM POINT OF SALE PADA UMKM BERBASIS ESP32 DAN SENSOR LOAD CELL
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh peran krusial Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) sebagai pilar ekonomi Indonesia, yang kontribusinya terhambat oleh inefisiensi operasional akibat proses bisnis manual. Tantangan ini semakin signifikan bagi UMKM yang menjual produk berdasarkan berat, di mana pencatatan manual rentan terhadap kesalahan. Tujuan penelitian ini adalah merancang, membangun, dan mengimplementasikan sebuah sistem Point of Sale (POS) yang terintegrasi dengan timbangan digital berbasis Internet of Things (IoT) untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model prototipe (prototyping) untuk memastikan produk akhir sesuai dengan kebutuhan spesifik pengguna UMKM melalui siklus umpan balik yang iteratif. Hasil penelitian ini adalah sebuah prototipe fungsional yang terdiri dari perangkat keras timbangan IoT menggunakan mikrokontroler ESP32 dan sensor load cell dengan tingkat akurasi pengukuran di atas 98%, serta aplikasi POS berbasis Android yang intuitif. Implementasi pada studi kasus UMKM menunjukkan peningkatan efisiensi operasional, penurunan waktu transaksi, dan peningkatan akurasi manajemen inventaris.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KARYAWAN TELADAN PADA CV. SAIKU PUTRA EXPRESS MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Perkembangan teknologi digital telah mengubah cara perusahaan mengelola proses bisnisnya, termasuk dalam pengelolaan sumber daya manusia. Pada praktiknya, CV. Saiku Putra Express sebagai perusahaan yang bergerak di bidang jasa pengiriman dan logistik masih menetapkan karyawan teladan melalui penilaian manual yang sangat bergantung pada pertimbangan pimpinan. Cara ini kerap menimbulkan perbedaan standar penilaian, membuka peluang terjadinya kesalahan perhitungan, serta memunculkan anggapan kurangnya keterbukaan dalam proses seleksi. Dampaknya tidak hanya pada hasil keputusan, tetapi juga pada semangat kerja karyawan. Penelitian ini merancang sebuah sistem pendukung keputusan (SPK) yang dapat digunakan dalam proses pemilihan karyawan teladan secara lebih terukur. Metode Simple Additive Weighting (SAW) dipilih karena memungkinkan setiap kriteria diberi bobot sesuai tingkat kepentingannya, kemudian diolah menjadi nilai akhir dan peringkat karyawan secara sistematis. Penelitian ini memfokuskan penilaian pada aspek kedisiplinan, kejujuran, kehadiran, masa kerja, kerja sama tim, dan pelayanan. Hasil perancangan menunjukkan bahwa sistem mampu mengelola data karyawan sekaligus melakukan proses perhitungan nilai secara otomatis dan terstruktur. Dengan demikian, keputusan yang dihasilkan tidak lagi semata-mata bertumpu pada penilaian subjektif, melainkan pada perhitungan yang dapat ditelusuri dan dipertanggungjawabkan. Penerapan sistem ini diharapkan dapat membantu manajemen dalam menetapkan karyawan teladan secara lebih adil, sekaligus mendorong peningkatan motivasi dan kinerja karyawan.
IMPLEMENTASI SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU BERPRESTASI DI SMK NU UNGARAN
Guru merupakan pendidik profesional yang berperan penting dalam meningkatkan mutu pendidikan, sehingga diperlukan penilaian kinerja yang objektif untuk menentukan guru berprestasi. Permasalahan di SMK NU Ungaran adalah proses pemilihan guru berprestasi yang masih dilakukan secara manual dan belum menggunakan kriteria penilaian yang terstruktur, sehingga berpotensi menimbulkan ketidaktepatan dan subjektivitas. Penelitian ini bertujuan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web untuk membantu penentuan guru berprestasi menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW digunakan untuk melakukan pembobotan dan perangkingan berdasarkan empat kriteria, yaitu kompetensi pedagogik, kepribadian, sosial, dan profesional sesuai pedoman DIKMEN dan DIKSUS tahun 2019. Pengembangan sistem dilakukan dengan metode Waterfall, sedangkan pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dan kuesioner. Hasil pengujian menunjukkan sistem berjalan sesuai fungsinya berdasarkan uji Blackbox, memperoleh nilai usability sebesar 86,55% dengan kategori sangat layak, serta tingkat akurasi metode SAW sebesar 88% berdasarkan Confusion Matrix. Dengan demikian, SPK ini mampu membantu pemilihan guru berprestasi secara lebih akurat, objektif, dan efisien.
Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, Pemilihan Guru Berprestasi
APLIKASI PEMBELAJARAN TAJWID BERBASIS SPEECH RECOGNITION MENGGUNAKAN METODE CNN-LSTM
Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem deteksi bacaan tajwid dengan menggunakan pendekatan deep learning berbasis speech recognition dengan arsitektur Convolutional Neural Network dan Long Short-Term Memory (CNN-LSTM). Sistem ini dirancang untuk mendeteksi apakah bacaan yang dilakukan pengguna termasuk "benar" atau "salah" berdasarkan karakteristik fitur suara yang diperoleh melalui ekstraksi Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). Dataset yang digunakan terdiri dari lebih dari 350 file audio bacaan ayat pendek, kemudian diperluas menjadi 700 dataset melalui teknik augmentasi dan denoise untuk meningkatkan variasi dan kualitas data. Model CNN-LSTM dilatih menggunakan data MFCC berdimensi tetap dan dievaluasi berdasarkan tingkat akurasi serta confusion matrix pada data validasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model memiliki performa yang baik dalam mengklasifikasikan bacaan dengan tingkat akurasi yang cukup baik. Evaluasi menggunakan uji model memberikan hasil akurasi pelatihan sebesar 90,83% dan akurasi validasi sebesar 77,78% yang bisa dibilang cukup akurat. Sistem ini diintegrasikan ke dalam aplikasi berbasis Flask dan Flutter, sehingga pengguna dapat mendapatkan hasil klasifikasi secara real-time. Diharapkan penelitian ini dapat menjadi kontribusi dalam pengembangan media pembelajaran Al-Qur'an yang adaptif dan berbasis teknologi suara.
Deteksi bacaan, tajwid, deep learning, CNN-LSTM, pengenalan suara, MFCC
Copyright (c) 2025 Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer
RANCANG BANGUN APLIKASI KEUANGAN DAN INVENTARIS BERBASIS WEB PADA TOKO KOPERASI MTSN 2 BANJARNEGARA
Koperasi MTsN 2 Banjarnegara merupakan koperasi sekolah yang menyediakan berbagai kebutuhan harian siswa melalui toko koperasi. Namun, pengelolaan transaksi, keuangan, dan inventaris masih dilakukan secara manual, yang menyebabkan keterlambatan dalam pelaporan dan pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi berbasis web untuk manajemen keuangan dan inventaris toko koperasi. Metode yang digunakan meliputi observasi, wawancara, dan studi pustaka untuk pengumpulan data, serta pendekatan waterfall dalam pengembangan sistem. Aplikasi dikembangkan menggunakan PHP dan framework CodeIgniter 4, serta dirancang menggunakan alat bantu UML. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mempercepat proses transaksi, mempermudah pengelolaan data barang, serta menyajikan laporan keuangan dan penjualan secara real-time dan terintegrasi. Aplikasi ini diharapkan menjadi solusi dan dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengelolaan toko koperasi, serta menjadi referensi bagi pengembangan sistem serupa di lingkungan pendidikan.
SISTEM PAKAR REKOMENDASI BUKU BACAAN BERDASARKAN MINAT SISWA SEKOLAH DASAR MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING
Rendahnya minat baca di kalangan siswa sekolah dasar menjadi tantangan dalam peningkatan literasi di Indonesia, terutama di daerah pedesaan dengan keterbatasan sarana dan variasi buku bacaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis website yang dapat merekomendasikan buku bacaan sesuai dengan minat siswa menggunakan metode forward chaining. Sistem dirancang untuk menelusuri jawaban siswa terhadap sepuluh pertanyaan sederhana yang mencerminkan preferensi genre, gaya buku, dan karakter tokoh favorit. Proses inferensi dilakukan dengan mencocokkan fakta awal (jawaban siswa) dengan basis aturan IF–THEN yang telah disusun dalam tiga tingkat: penentuan genre, gaya buku, dan judul buku. Sistem ini dikembangkan menggunakan HTML, CSS, PHP, dan MySQL, serta diuji pada sepuluh siswa kelas 3–6 SD dengan minat baca yang bervariasi. Hasil sistem berupa rekomendasi buku dalam bentuk genre dan judul spesifik yang relevan dengan preferensi siswa. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode forward chaining efektif dalam menghasilkan rekomendasi yang personal dan aplikatif, serta berpotensi menjadi alat bantu dalam mendukung gerakan literasi anak sejak dini.
sistem pakar, forward chaining, rekomendasi buku, minat baca, siswa sekolah dasar
PERANCANGAN WEBSITE FASHION ELEVEN SEBAGAI MEDIA PENJUALAN ONLINE DENGAN METODE PENGEMBANGAN WATERFALL
Perkembangan teknologi dan informasi yang semakin maju, menjadikan berbagai kegiatan yang dilakukan sangat mudah dan cepat. Salah satunya, memudahkan kegiatan jual beli yang dapat dilakukan dengan memanfaatkan internet. Konsumen atau pembeli dapat melakukan sebuah transaksi dengan penjual lebih cepat melalui internet tanpa harus konsumen atau pembeli datang ke toko terlebih dahulu. Sebuah usaha penjualan dapat dilakukan secara online melalui media website. Cara tersebut dapat sangat memudahkan penjualan untuk meningkatkan pemasaran. Website fashion eleven ini menyediakan baju-baju fashion mulai dari anak-anak, remaja, hingga dewasa yang dibuat secara pribadi oleh seorang penjahit yang sudah berpengalaman. Tersedia juga contoh-contoh model baju yang dapat dipilih untuk pembuatan baju sesuai keinginan. Metode yang digunakan dalam pembuatan website fashion eleven ini sebagai media penjualan online adalah metode waterfall, sedangkan teknik pengumpulan data dilakukan melalui observasi dan kuesinoer. Hasil dari pengembangan website ini menunjukan bahwa sistem dapat berjalan dengan baik sesuai kebutuhan pengguna, mempermudah proses pemesanan produk secra online, serta memberikan peningkatan efektivitas dalam penyebaran infromasi produk dan jangkauan pemasaran.
IMPLEMENTASI SISTEM ABSENSI MAHASISWA BERBASIS WEB DENGAN QR BARCODE PADA STIMIK TUNAS BANGSA BANJARNEGARA
Absensi adalah bukti kehadiran yang umum digunakan untuk laporan di berbagai institusi termasuk pendidikan. Mengikuti perkembangan teknologi saat ini, proses absensi juga sudah banyak perkembangannya mulai dari sistem homemade hingga sistem terkomputerisasi seperti saat ini. Didalam institusi pendidikan termasuk perguruan tinggi absensi sangat penting perannya dalam menunjang perkembangan mahasiswa, kehadiran Mahasiswa berpengaruh pada penilaian mereka. Tapi kebanyakan perguruan tinggi masih menerapkan sistem absensi homemade sebagai tanda kehadiran siswa, sehingga masih banyak celah kesalahan baik dari pihak dosen ataupun siswa dalam menandai kehadiran. Solusi yang diusulkan adalah sistem absensi berbasis web dengan QR code. QR merupakan sebuah code dengan respon cepat dan code tersebut dapat dibaca melalui scanner (pembaca code) oleh karena itu sangat berguna untuk diterapkan di STIMIK TUNAS BANGSA BANJARNEGRA.Adapun Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode pengembangan model air terjun (waterfall/cascade), Model air terjun(waterfall/cascade) yang merupakan salah satu teknik pendekatan alur hidup perangkat lunak secara sekuensial atau terurut. Bahasa pemograman yang digunakan yaitu PHP dengan dan database MySQL. Metode penelitian yang digunakan yaitu metode kualitatif karena pada penelitian ini dilakukan dengan cara pengumpulan data. Adanya website ini dapat memudahkan mahasiswa dalam melakukan absensi sehingga dapat mengurangi penggunaan kertas.
KLASIFIKASI CITRA CACAR MONYET MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX DAN ALGORITMA LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS
Monkeypox atau cacar monyet merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh virus orthopoxvirus yang berasal dari hewan primata dan hewan pengerat. Berdasarkan data WHO sejak Januari 2022 sampai Juni 2023 terdapat 88.060 kasus terkonfirmasi cacar monyet dan 147 kasus kematian akibat cacar monyet yang tersebar di 112 negara di dunia. Penyebaran kasus cacar monyet yang terus meluas diberbagai negara, membuat cacar monyet menjadi salah satu penyakit yang banyak diperbincangkan. Pada penelitian ini dilakukan proses identifikasi citra lesi penyakit cacar monyet dan citra non-cacar monyet (campak dan cacar ayam) dengan melalui tahap preprocessing, tahap ekstraksi ciri GLCM dengan 7 fitur (contras, correlation, energi, homogenitas, entropi, mean dan variance), dan tahap pelatihan model pembelajaran mesin klasifikasi menggunakan algoritma LDA. Melalui proses evaluasi 10-fold cross validation didapakan hasil evaluasi model pembelajaran klasifikasi yang dibangun menunjukkan nilai performa rata-rata akurasi sebesar 80,55%, presisi 78%, recall 80%, dan spesificity 79%. Hasil ini menunjukkan bahwa model klasifikasi yang dikembangkan memiliki performa yang baik (good classification) dalam membedakan citra cacar monyet dan non-cacar monyet.
SISTEM PAKAR PENENTUAN ROLE PEMAIN MOBILE LEGENDS MENGGUNAKAN AHP
Mobile Legends: Bang Bang (MLBB) merupakan game MOBA yang menuntut pembagian role yang tepat agar strategi tim berjalan optimal. Namun, banyak pemain mengalami kesulitan menentukan role yang sesuai dengan gaya bermain dan hero yang digunakan, terutama saat bermain solo. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pakar penentuan role pemain Mobile Legends menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Penelitian menggunakan pendekatan studi kasus dengan pengumpulan data melalui wawancara dan kuesioner perbandingan berpasangan. Kriteria yang digunakan meliputi gaya bermain, tipe hero, dan fleksibilitas role, dengan alternatif role Roamer, Explaner, Jungler, Goldlaner, dan Midlaner. Hasil perhitungan AHP menunjukkan bahwa kriteria gaya bermain memiliki bobot tertinggi sebesar 0,50, diikuti tipe hero sebesar 0,35 dan fleksibilitas role sebesar 0,15. Hasil perangkingan alternatif menunjukkan role Roamer sebagai pilihan utama dengan bobot 0,58, disusul Explaner sebesar 0,37. Nilai Consistency Ratio (CR) < 0,1 menunjukkan hasil yang konsisten. Penelitian ini membuktikan bahwa AHP efektif digunakan sebagai sistem pakar penentuan role pemain Mobile Legends.
SISTEM PAKAR PENGELOLAAN SAMPAH RUMAH TANGGA MENGGUNAKAN METODE BACKWARD CHAINING DI DESA PRIGI
Pengelolaan sampah rumah tangga merupakan masalah penting yang berpotensi menimbulkan kerusakan lingkungan serta mempengaruhi kesehatan masyarakat, khususnya di wilayah pedesaan seperti Desa Prigi. Penelitian ini mengarah pada pembuatan sistem pakar dengan metode backward chaining untuk memberikan rekomendasi teknologi pengolahan sampah yang sesuai dan berkelanjutan. Informasi tentang kebutuhan masyarakat diperoleh melalui wawancara kualitatif, kemudian sistem pakar dirancang menggunakan aturan yang mengelompokkan sampah berdasarkan jenis dan kondisinya. Sistem ini berfungsi sebagai media edukasi sekaligus alat bantu pengambilan keputusan bagi warga dalam mengelola sampah secara ramah lingkungan. Berdasarkan hasil penelitian, sistem pakar ini terbukti dapat meningkatkan pemahaman dan kesadaran warga serta membantu pengelolaan sampah secara lebih efisien di Desa Prigi. Penerapan sistem ini diharapkan mampu menekan atau memperkecil dampak buruk yang mungkin terjadi.
sistem pakar, backward chaining, pengelolaan sampah, sampah rumah tangga
PENERAPAN CLOUD COMPUTING DALAM MANAJEMEN PELANGGAN (CRM) UNTUK MENINGKATKAN LOYALITAS KONSUMEN
Cloud computing telah muncul sebagai kekuatan transformasional yang mengubah wajah manajemen bisnis. Teknologi ini memungkinkan perusahaan untuk beralih dari infrastruktur IT tradisional menuju solusi yang lebih fleksibel dan skalabel, mendukung kebutuhan bisnis yang terus berkembang. Artikel ini mengkaji bagaimana cloud computing tidak hanya memfasilitasi penyimpanan dan pengelolaan data, tetapi juga mendorong efisiensi operasional, inovasi produk, dan peningkatan pengalaman pelanggan. Salah satu metode yang dapat diintegrasikan dengan cloud computing adalah Customer Relationship Management (CRM). Dengan memanfaatkan platform CRM berbasis cloud, perusahaan dapat mengelola interaksi dengan pelanggan secara lebih efektif. CRM membantu dalam mengumpulkan, menganalisis, dan memanfaatkan data pelanggan untuk memahami preferensi dan perilaku mereka. Dengan informasi ini, perusahaan dapat menawarkan produk dan layanan yang disesuaikan berdasarkan kebutuhan dan keinginan pelanggan, meningkatkan komunikasi dengan menggunakan data untuk berkomunikasi secara lebih tepat waktu dan relevan, serta memonitor loyalitas pelanggan dengan mengidentifikasi pelanggan setia dan mengembangkan program penghargaan yang menarik. Selain itu, CRM memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan dan menganalisis umpan balik pelanggan untuk melakukan perbaikan berkelanjutan pada produk dan layanan. Dengan memanfaatkan cloud computing dan metode CRM, organisasi dapat mengoptimalkan proses bisnis, menjawab tantangan pasar dengan cepat, dan menciptakan nilai tambah yang berkelanjutan. Pengintegrasian kedua teknologi ini tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional tetapi juga memperkuat hubungan dengan pelanggan, yang pada gilirannya berkontribusi pada pertumbuhan dan keberlanjutan bisnis.
Cloud computing, Manajemen bisnis, Customer Relationship Management.
IMPLEMENTASI GOOGLE ML KIT UNTUK LIVENESS DETECTION DALAM SISTEM FACE RECOGNITION: ANALISIS KINERJA DAN KEAMANAN PADA APLIKASI MOBILE
Penelitian ini mengkaji implementasi Google ML Kit untuk deteksi liveness dalam sistem pengenalan wajah pada aplikasi mobile dengan tujuan untuk meningkatkan keamanan aplikasi dan mencegah ancaman spoofing. Pengenalan wajah telah banyak diterapkan dalam berbagai aplikasi, namun kerentanannya terhadap serangan menggunakan foto atau video statis menimbulkan tantangan besar dalam hal keamanan. Oleh karena itu, deteksi liveness yang mengidentifikasi apakah wajah yang dikenali merupakan wajah hidup menjadi sangat penting. Penelitian ini fokus pada integrasi teknologi liveness detection dalam pengenalan wajah menggunakan Google ML Kit, yang memungkinkan aplikasi mobile untuk mendeteksi gerakan kepala (geleng kanan, kiri) dan kedipan mata sebagai indikator wajah yang hidup. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem dapat mencapai akurasi tinggi dengan kecepatan pengenalan yang baik, serta mampu mengurangi potensi serangan spoofing. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan aplikasi mobile yang lebih aman dan dapat diandalkan dalam pengenalan wajah, dengan memastikan bahwa sistem tidak hanya mengenali wajah, tetapi juga memastikan bahwa wajah tersebut adalah wajah yang hidup.
Google ML Kit, Liveness Detection, Face Recognition, Mobile Application