Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung (Informatika & Sistem Informasi; Bahasa dan Seni; Farmasi)
ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK UNTUK IDENTIFIKASI FAKTOR KEPUASAN PASIEN PADA LAYANAN RUMAH SAKIT ANWAR MEDIKA
Kualitas pelayanan rumah sakit merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi kepuasan pasien dan keberlanjutan peningkatan mutu layanan kesehatan. Seiring meningkatnya penggunaan platform digital, pasien semakin aktif menyampaikan pengalaman dan penilaian mereka melalui ulasan daring yang mengandung informasi penting untuk evaluasi layanan. Namun tingginya jumlah ulasan menyebabkan proses identifikasi faktor kepuasan pasien secara manual menjadi kurang efektif. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pasien pada layanan Rumah Sakit Anwar Medika menggunakan pendekatan analisis sentimen berbasis aspek. Data penelitian berupa 1.000 ulasan pasien yang diperoleh dari platform ulasan daring rumah sakit. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pra-processing teks, analisis sentimen menggunakan teknik NLP (Natural Language Processing), serta identifikasi aspek layanan meliputi pelayanan dokter, pelayanan perawat, administrasi, fasilitas, kebersihan, farmasi, dan waktu tunggu. Hasil analisis menunjukkan bahwa 72% ulasan memiliki sentimen positif, 18% negatif, dan 10% netral. Aspek pelayanan dokter merupakan aspek yang paling banyak dibahas dengan persentase 28%, sedangkan waktu tunggu memperoleh sentimen negatif tertinggi sebesar 54,2%. Temuan ini menunjukkan bahwa kompetensi tenaga medis dan kondisi fasilitas menjadi faktor utama kepuasan pasien, sementara waktu tunggu dan administrasi menjadi faktor utama ketidakpuasan pasien. Penelitian ini membuktikan bahwa analisis sentimen berbasis aspek mampu menghasilkan informasi yang lebih mendalam dibandingkan analisis sentimen konvensional sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan berbasis data dalam peningkatan kualitas layanan rumah sakit.
Copyright (c) 2026 Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung (Informatika & Sistem Informasi; Bahasa dan Seni; Farmasi)
Leveraging RFM Analysis and MOORA for Strategic Credit Decisions
Credit risk management is crucial for the sustainability of businesses, particularly in industries dealing with perishable goods such as pharmaceutical distribution. This research aims to enhance credit risk assessment by integrating Recency, Frequency, Monetary (RFM) analysis with the Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) method. By analyzing six months of sales transaction data from a pharmaceutical distributor, an ETL process was conducted to consolidate data from customer, sales transaction, billing, payment, and product tables. Four key components—Recency, Frequency, Monetary, and Payment Timeliness—were normalized and weighted to calculate overall performance scores using MOORA. The research reveals that customers with higher Frequency and Monetary scores, recent purchase activity, and timely payments are identified as low-risk candidates. The top five customers were ranked based on their comprehensive scores, demonstrating the effectiveness of the combined RFM-MOORA approach. The results indicate that leveraging detailed customer behavior metrics can significantly improve credit risk management, reduce bad debts, and optimize credit allocation. This methodology supports data-driven, strategic decision-making, fostering stronger business relationships and financial stability. Future research should consider integrating advanced machine learning techniques and expanding data sources for even more precise risk predictions
Rekayasa Perangkat Lunak Sistem Informasi Manajemen Rekrutmen dengan Fitur Tracking Status pada P3MI
Perusahaan Penempatan Pekerja Migran Indonesia (P3MI) memiliki peran penting dalam mengelola proses rekrutmen dan penempatan Calon Pekerja Migran Indonesia (CPMI), mulai dari penerimaan Job Order, registrasi, screening dan seleksi, pelatihan, pengelolaan dokumen legalitas, hingga keberangkatan. Namun, pengelolaan administrasi yang masih dilakukan secara manual menyebabkan data tidak terintegrasi, proses pencarian informasi kurang efisien, serta pemantauan perkembangan CPMI pada setiap tahapan rekrutmen sulit dilakukan. Penelitian ini bertujuan merancang Sistem Informasi Manajemen Rekrutmen Pekerja Migran Indonesia berbasis web dengan fitur tracking status untuk mendukung pengelolaan proses rekrutmen secara terintegrasi. Penelitian menggunakan metode Three Major Phases yang terdiri atas tahap analisis, desain, dan implementasi, dengan fokus pembahasan pada tahap analisis dan desain sistem. Hasil penelitian berupa rancangan sistem yang meliputi user characteristic, use case diagram, sitemap, logical database, dan user interface. Rancangan sistem mendefinisikan tiga jenis pengguna utama, yaitu Staf Dokumen, Manajer, dan Owner, serta menghasilkan basis data yang mengintegrasikan seluruh tahapan rekrutmen CPMI dalam satu sistem. Selain itu, fitur tracking status memungkinkan pemantauan perkembangan CPMI pada setiap tahapan proses secara terstruktur. Hasil perancangan ini diharapkan dapat menjadi dasar pengembangan sistem informasi yang mendukung pengelolaan data dan pemantauan proses rekrutmen pada perusahaan P3MI.
ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI RUANGGURU BERBASIS INDOBERT UNTUK EVALUASI KUALITAS LAYANAN PENDIDIKAN DIGITAL
Pertumbuhan pesat platform pendidikan teknologi (edtech) di Indonesia mendorong kebutuhan akan mekanisme evaluasi kualitas layanan yang lebih mendalam dari sekadar agregat rating bintang. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem analisis sentimen berbasis IndoBERT untuk mengklasifikasikan ulasan pengguna aplikasi Ruangguru dari Google Play Store ke dalam tiga kelas sentimen, yaitu positif, netral, dan negatif, guna mendukung evaluasi kualitas layanan pendidikan digital secara berbasis teks. Data dilabeli secara otomatis berdasarkan rating pengguna: positif (rating 4-5), netral (rating 3), dan negatif (rating 1-2). Model IndoBERT-base-p1 (indobenchmark/indobert-base-p1) digunakan sebagai model dasar yang kemudian di-fine-tuning dengan empat skenario penanganan ketidakseimbangan kelas, yaitu tanpa penyeimbangan, random oversampling, cost-sensitive learning (weighted cross-entropy), dan focal loss (gamma=2.0). Validasi dilakukan menggunakan 10-Fold Stratified Cross-Validation untuk memastikan kestabilan dan representativitas hasil, serta uji statistik Wilcoxon Signed-Rank Test untuk membandingkan performa antar skenario secara signifikan. Hasil terbaik diperoleh pada skenario tanpa penyeimbangan dengan F1-score sebesar 0.6951. Penelitian ini menunjukkan bahwa IndoBERT mampu menangkap nuansa bahasa Indonesia informal dalam ulasan pengguna aplikasi edtech dan berpotensi menjadi fondasi sistem evaluasi layanan pendidikan digital yang lebih akurat dan berbasis data opini nyata.
DETEKSI SUARA UNGGAS DENGAN MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Peternakan unggas komersial modern menuntut pengawasan biosekuriti selama 24 jam penuh untuk meminimalkan risiko penularan penyakit fatal, seperti Avian Influenza, yang dapat dibawa oleh infiltrasi burung liar ke area kandang unggas ternak. Pemantauan manual terbukti kurang efektif karena keterbatasan jangkauan pendengaran manusia, potensi human error, dan tingginya biaya operasional tenaga kerja. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem peringatan dini otomatis berbasis bioakustik untuk mendeteksi kehadiran burung liar melalui integrasi ekstraksi ciri Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) dan klasifikasi menggunakan Artificial Neural Network (ANN). Metode penelitian meliputi akuisisi data audio dari platform multimedia, pra-pemrosesan sinyal menggunakan trimming 2 detik dengan Audacity, ekstraksi 160 fitur akustik, serta optimasi model melalui penerapan Dropout, Batch Normalization, dan Class Weights untuk mengatasi ketimpangan data. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ANN mampu mencapai akurasi akhir sebesar 90% pada data uji, model menunjukkan performa terbaik pada kelas kutilang dan perkutut dengan tingkat presisi 100% sebagai indikator ancaman. Meskipun demikian, terdapat penurunan performa pada kelas angsa dengan recall sebesar 67% akibat overlapping vocals di lingkungan nyata. Dengan demikian, sistem berbasis MFCC-ANN ini terbukti efektif dan layak digunakan sebagai purwarupa sistem peringatan dini untuk mendukung biosekuriti dan pengawasan peternakan cerdas. Penguatan analisis ini menunjukkan bahwa pendekatan bioakustik tidak hanya membantu identifikasi suara, tetapi juga berpotensi meningkatkan ketepatan respons peternak terhadap ancaman lingkungan secara lebih efisien.
Ignasius Angello Leonel Christiputra Susianto
MODEL KLASIFIKASI BIOAKUSTIK TERNAK MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK PRECISION LIVESTOCK FARMING
Sektor industri peternakan saat ini sedang bertransisi menuju konsep Precision Livestock Farming (PLF) yang membutuhkan pemantauan kondisi hewan secara otomatis selama 24 jam penuh. Penggunaan sistem pemantauan berbasis visual sering mengalami kendala karena pencahayaan yang buruk dan tebalnya debu di lingkungan kandang. Oleh karena itu, pendekatan bioakustik menggunakan sensor suara menjadi alternatif solusi yang jauh lebih tangguh dan terjangkau. Permasalahan utamanya adalah bagaimana cara memproses data sinyal suara mentah yang sangat masif dan kompleks tersebut secara efisien agar dapat mengidentifikasi masalah kesehatan ternak sejak dini. Untuk memecahkan masalah ini, penelitian menggunakan metode ekstraksi fitur audio Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) guna mengubah sinyal audio menjadi representasi numerik yang lebih sederhana. Selanjutnya, klasifikasi dilakukan dengan menerapkan algoritma komputasi Artificial Neural Network (ANN) pada sebuah dataset yang berisi 543 sampel audio dari 7 jenis hewan berbeda. Hasil dari implementasi model ini menunjukkan kinerja yang sangat baik, di mana akurasi validasi berhasil mencapai angka 92,66% pada pengujian akhir. Selain itu, model terbukti belajar secara stabil tanpa ada indikasi overfitting. Sebagai kesimpulan, model Deep Learning yang dikembangkan sangat layak digunakan untuk mendeteksi vokalisasi ternak secara real-time. Meski demikian, kelemahan sistem klasifikasi ini masih ditemukan pada hewan dengan jumlah rekaman yang terlampau sedikit, sehingga penambahan data dan proporsi sampel sangat disarankan untuk pengembangan ke depannya.
Pengembangan Tema Wordpress Antarmuka Web JTI Polinema Menggunakan User-Centered Design
Website Jurusan Teknologi Informasi (JTI) Politeknik Negeri Malang (Polinema) merupakan media resmi penyampaian informasi akademik. Hasil observasi awal menemukan sejumlah permasalahan antarmuka yang berpotensi menurunkan usability, seperti navigasi yang kurang jelas, tampilan yang tidak konsisten, rendahnya keterbacaan konten, serta tema visual yang belum mencerminkan identitas JTI Polinema. Penelitian ini bertujuan merancang ulang antarmuka website berdasarkan identitas visual institusi serta mengevaluasi kualitasnya menggunakan 10 prinsip heuristik Nielsen. Metode yang digunakan adalah User-Centered Design (UCD) dengan tiga iterasi perancangan dan evaluasi melalui Heuristic Evaluation. Perancangan difokuskan pada lima layout utama, yaitu Landing, Documentation, Tabular Data, Grid Gallery, dan Detail Layout, kemudian diimplementasikan ke dalam tema WordPress kustom (WebJTI Theme) menggunakan Custom Post Type (CPT) dan Advanced Custom Fields (ACF). Evaluasi melibatkan sembilan evaluator ahli dari unsur mahasiswa, dosen, dan praktisi. Hasil evaluasi menunjukkan seluruh layout mengalami penurunan severity rating pada setiap iterasi; rata-rata severity rating tiap layout turun dari rentang 1,85–2,17 pada Evaluasi 1 menjadi 1,02–1,18 pada Evaluasi 3. Pada evaluasi akhir seluruh temuan berada pada kategori cosmetic problem dan no problem. Pengujian sistem menggunakan Black-Box, uji kompatibilitas lintas perangkat, dan Google Lighthouse memperoleh skor Accessibility 91 dan SEO 92. Penelitian ini menyimpulkan bahwa tema yang dikembangkan responsif, modular, mudah dikelola, serta mampu meningkatkan usability dan merepresentasikan identitas visual JTI Polinema secara konsisten. Kata kunci: User-Centered Design, Heuristic Evaluation, WordPress, Usability, Antarmuka Web
Evaluasi Fungsional Sistem Pendukung Keputusan Diagnosis Anemia Berbasis Web Menggunakan Metode Black-Box Testing
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) diagnosis anemia berbasis web perlu memiliki kualitas fungsional yang baik karena digunakan sebagai alat bantu skrining awal sebelum pengguna melakukan pemeriksaan kesehatan lebih lanjut. Ketidaksesuaian fungsi sistem, kesalahan proses input, maupun keluaran diagnosis yang tidak sesuai dapat memengaruhi kepercayaan pengguna terhadap aplikasi. Oleh karena itu, pengujian fungsional menjadi tahapan penting untuk memastikan bahwa setiap fitur berjalan sesuai dengan kebutuhan yang telah dirancang. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi fungsionalitas Sistem Pendukung Keputusan Diagnosis Anemia berbasis web menggunakan metode black-box testing. Pengujian dilakukan dengan menyusun skenario uji terhadap fitur utama sistem, meliputi registrasi pengguna, login, konsultasi gejala, proses diagnosis anemia, pengelolaan basis pengetahuan oleh admin, keamanan akses, dan responsivitas tampilan. Setiap skenario diuji berdasarkan kesesuaian antara input yang diberikan, proses sistem, dan output yang diharapkan tanpa menganalisis struktur kode program. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sebagian besar fitur utama sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan fungsional. Fitur registrasi, autentikasi, konsultasi gejala, diagnosis anemia, dan pengelolaan aturan berhasil menghasilkan keluaran yang sesuai dengan skenario pengujian. Namun, masih ditemukan beberapa catatan perbaikan pada aspek keamanan akses halaman tertentu dan responsivitas tampilan pada perangkat dengan ukuran layar kecil. Secara keseluruhan, sistem menunjukkan tingkat keberhasilan fungsional yang baik dan layak digunakan sebagai aplikasi pendukung skrining awal anemia. Penelitian ini memberikan kontribusi pada evaluasi kualitas perangkat lunak kesehatan, khususnya dalam memastikan bahwa sistem pendukung keputusan berbasis web dapat berjalan secara konsisten, sesuai kebutuhan pengguna, dan mendukung proses deteksi dini anemia secara lebih terstruktur.
TEXT SIMILARITY PADA DOKUMEN PRODUK CERTIPORT DENGAN DOKUMEN PROFIL CALON KLIEN SERTIFIKASI
Proses profiling kebutuhan sertifikasi calon klien di Certiport Authorized Testing Center (CATC) JTI Polinema yang masih dilakukan secara manual rentan terhadap subjektivitas dan terkendala kesenjangan antara narasi kompetensi calon klien dengan terminologi teknis pada dokumen produk sertifikasi. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem rekomendasi sertifikasi otomatis berbasis hybrid text similarity untuk mengukur tingkat kecocokan antara dokumen Objective Domain sertifikasi Certiport dengan dokumen profil calon klien sertifikasi. Sistem dibangun menggunakan arsitektur komputasi hybrid yang mengintegrasikan TF-IDF pada dimensi numerik dan Sentence Transformers model all-MiniLM-L6-v2 pada dimensi semantik, disertai pipeline penerjemahan otomatis untuk menjembatani perbedaan bahasa antara profil calon klien berbahasa Indonesia dengan Objective Domain berbahasa Inggris. Pengujian dilakukan terhadap 16 dokumen profil calon klien sertifikasi dari tiga institusi yang merepresentasikan variasi kebutuhan kompetensi lintas domain. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik Precision, Recall, Accuracy, dan F1-Score untuk mengukur kualitas rekomendasi yang dihasilkan sistem. Hasil pengujian menunjukkan performa optimal pada batas rekomendasi Top-20 dengan rasio pembobotan 40% numerik dan 60% semantik, menghasilkan rata-rata Precision sebesar 29,37%, Recall sebesar 40,20%, Accuracy sebesar 74,68%, dan F1-Score sebesar 29,85%. Ablation study membuktikan bahwa pendekatan hybrid meningkatkan F1-Score sebesar 48,9% dibandingkan TF-IDF Only. Pengujian penerimaan pengguna menghasilkan tingkat kelayakan sebesar 88,57%, yang termasuk dalam kategori sangat layak diimplementasikan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa CertiMatch mampu membantu proses rekomendasi sertifikasi menjadi lebih cepat, konsisten, dan objektif sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan dalam proses profiling kebutuhan sertifikasi calon klien.
Pengembangan dan Evaluasi Kinerja Server IoT Berbasis Rust Menggunakan Framework Ntex
Pertumbuhan Internet of Things (IoT) mendorong peningkatan kebutuhan terhadap infrastruktur server yang mampu mengelola data dari berbagai perangkat secara efisien. Perangkat IoT umumnya memiliki keterbatasan sumber daya komputasi dan penyimpanan sehingga memerlukan dukungan server yang memiliki kinerja tinggi dan mampu menangani banyak permintaan secara bersamaan. Penelitian sebelumnya telah mengembangkan server IoT menggunakan framework Python Falcon dan Go Fiber dengan berbagai penyempurnaan pada desain sistem. Penelitian ini bertujuan mengembangkan server IoT berbasis bahasa pemrograman Rust menggunakan framework Ntex serta mengevaluasi kinerjanya dibandingkan dengan implementasi sebelumnya yang menggunakan Go Fiber. Pengembangan sistem dilakukan melalui tahapan analisis kebutuhan, desain, implementasi, dan pengujian. Sistem yang dikembangkan menggunakan arsitektur REST API dengan PostgreSQL sebagai basis data dan JSON sebagai format pertukaran data. Pengujian fungsional dilakukan menggunakan Postman untuk memastikan seluruh fitur berjalan sesuai kebutuhan, sedangkan pengujian kinerja dilakukan menggunakan Grafana k6 dengan metrik transaksi per detik pada tingkat konkurensi 200 hingga 1000 pengguna simultan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh kebutuhan fungsional sistem berhasil dipenuhi. Selain itu, implementasi menggunakan framework Ntex menghasilkan kinerja yang lebih tinggi pada seluruh endpoint yang diuji dibandingkan dengan implementasi Go Fiber. Ntex menunjukkan peningkatan kinerja rata-rata sekitar 20% berdasarkan transaksi per detik yang berhasil diproses. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Ntex merupakan alternatif yang layak untuk pengembangan backend server IoT yang membutuhkan performa tinggi.
RANCANG BANGUN SISTEM PENDATAAN DAN PENCATATAN INVENTARIS LABORATORIUM SMPK SANTA MARIA 2 MALANG
Pengelolaan inventaris fasilitas laboratorium (Fisika, Biologi, dan Komputer) di SMPK Santa Maria 2 Malang saat ini masih dilakukan secara konvensional menggunakan spreadsheet Microsoft Excel yang filenya tersebar dan tidak terintegrasi. Inti permasalahan dari ketiadaan rekam jejak historis ini mengakibatkan proses pendataan harus diulang dari awal pada setiap periode, menyulitkan pelacakan mutasi pergerakan barang antarlaboratorium, serta memperlambat alur pelaporan kerusakan maupun pengadaan sarana yang masih berjalan manual. Untuk memecahkan masalah tersebut, penelitian ini berfokus pada rancang bangun sistem informasi inventaris berbasis web dengan menerapkan metode pengembangan sistem Rapid Application Development (RAD). Hasil implementasi metode dan temuan saintifik menunjukkan bahwa sistem berhasil dibangun mencakup enam modul utama terintegrasi: manajemen ruangan, pendataan barang, permintaan layanan perbaikan (service request), pencatatan operasional, cetak kode label, dan laporan bulanan otomatis. Sistem ini juga berhasil mengimplementasikan struktur hierarki lokasi fisik yang akurat (ruangan, wadah, barang) serta matriks kontrol akses berbasis peran (RBAC) yang sangat terstruktur. Evaluasi sistem dilakukan melalui User Acceptance Testing (UAT) terhadap empat aktor utama (Admin, Kepala Laboratorium, Sarpras, dan Kepala Sekolah), dengan hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan yang sangat tinggi di mana validasi pembatasan hak akses berjalan sempurna. Kesimpulannya, sistem informasi inventaris laboratorium ini terbukti layak dan berhasil menggantikan proses manual, menjamin akurasi data historis, memudahkan pemantauan mutasi barang, serta meningkatkan efisiensi operasional manajemen inventaris di sekolah.
KONSTRUKSI DATASET ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK MENGGUNAKAN BERTopic DAN HUMAN-IN-THE-LOOP
Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) telah banyak diterapkan untuk mengidentifikasi sentimen terhadap aspek spesifik dalam data tekstual. Namun, ketersediaan dataset ABSA berbahasa Indonesia pada domain pendidikan, khususnya Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) masih relatif terbatas. Penelitian ini menyajikan konstruksi dataset ABSA berbahasa Indonesia dari umpan balik terbuka siswa pada sebuah SMK menggunakan pendekatan human-in-the-loop yang mengintegrasikan BERTopic untuk identifikasi kandidat topik secara otomatis dan anotasi manual untuk menghasilkan skema aspek yang kontekstual. Dataset awal terdiri dari 756 respons siswa, kemudian melalui prapemrosesan yang meliputi normalisasi emoji, slang dan typo, serta segmentasi kalimat, diperoleh 717 dokumen dan 1.317 kalimat. BERTopic dioptimalkan melalui grid search kombinasi parameter UMAP-HDBSCAN dan menghasilkan 20 topik laten dengan nilai coherence 0,609, topic diversity 0,974, dan noise ratio 15,4%. Topik tersebut kemudian divalidasi melalui anotasi human-in-the-loop menjadi sembilan kategori aspek bermakna secara kontekstual. Dua orang anotator independen memberikan label sentimen positif, negatif, dan netral. Kesepakatan awal antar-anotator mencapai nilai Cohen's Kappa 0,776 (Baik), meningkat menjadi 0,859 dan 0,912 (Hampir Sempurna) setelah proses adjudikasi. Analisis menunjukkan bahwa aspek Pengalaman Akademik dan Kompetensi Kejuruan didominasi sentimen positif, sedangkan aspek Fasilitas dan Pembelajaran serta Evaluasi dan Harapan memperoleh proporsi sentimen negatif tertinggi. Dataset ini menyediakan sumber daya untuk pengembangan model ABSA berbahasa Indonesia, serta mendukung evaluasi mutu pendidikan yang berbasis data.
Algoritma Enkripsi AES 256 dan Verifikasi OTP Komunikasi Client-Server pada Python
Dalam sistem berbasis jaringan komunikasi kendali beberapa tahapan yang dilakukan terutama untuk menjaga keamanan data. Komunikasi client-server menjadi hal yang penting dalam melakukan komunikasi, banyak nya tantangan dalam keamanan menjadi perioritas utama untuk menjaaga integritas data, penelitian ini menyarankan penggunaan AES sebagai enkripsi data dalam hal komunikasi nya, sistem AES menggunakan kunci yang sama untuk enkripsi dan dekripsi AES.generate_key, pada sistem ini menggunakan standar AES dalam CBC mode dengan kunci 128-bit untuk enkripsi, selanjutnya menggunakan PKCS7 padding, HMAC digunakan SHA256untuk autentikasi dan menggunakan token = f.encrypt(b"Secret message!") dalam pengiriman pesan pada proses enkripsi hasil enkripsi (byte): b'\x80\x01\x02...' (64+ byte). Hasil dari encode base64: gAAAAABkO. dekripsi dengan token Base64 gAAAAABkO didecode ke byte asli., sistem ini dibuat untuk dapat mengenkripsi pesan di sisi klien sebelum dikirimkan ke server melalui koneksi TCP. Dengan menggunakan metode enkripsi AES dalam komunikasi client server, sistem dapat melindungi privasi data dengan mengenkripsinya dan menjamin kualitas komunikasi yang aman, pada penelitian ini terbukti dapat dijalankan dengan baik
STUDI KOMPARATIF XGBOOST DAN MLP BERDASARKAN EVALUASI FITUR PADA KLASIFIKASI ANGKA BAHASA ISYARAT SIBI
Sistem pengenalan bahasa isyarat berbasis sarung tangan sensor dikembangkan sebagai alat bantu komunikasi bagi komunitas tunarungu. Meskipun demikian, penentuan kombinasi fitur pada sistem tersebut sering kali dilakukan secara intuitif tanpa validasi empiris. Penelitian ini mengevaluasi validitas pemilihan fitur menggunakan algoritma ExtraTreesClassifier pada dataset angka Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) yang terdiri dari 20 kelas gestur. Hasil analisis menunjukkan bahwa saluran magnetometer, yang dikecualikan dalam penelitian acuan sebelumnya, merupakan fitur paling informatif. Sebaliknya, saluran akselerometer yang dipertahankan dalam studi acuan tersebut berada di peringkat terbawah kepentingan fitur. Selanjutnya, dua model klasifikasi, yaitu Extreme Gradient Boosting (XGBoost) dan Multilayer Perceptron (MLP) berbasis PyTorch, dioptimalkan menggunakan pencarian hiperparameter Bayesian melalui Optuna dengan 100 percobaan per konfigurasi pada dua himpunan fitur berbeda. Menggunakan seluruh 16 fitur, XGBoost mencapai akurasi uji sebesar 99,83% dan MLP mencapai 99,08%. Kedua hasil tersebut melampaui baseline k-Nearest Neighbors (kNN) yang mencatat akurasi 98,90%. Ambiguitas klasifikasi pada Kelas 16 dan 17, yang menjadi kelemahan utama kNN akibat kemiripan karakteristik data, dapat diselesaikan. Nilai F1-score kedua kelas tersebut meningkat masing-masing dari 0,97 dan 0,95 menjadi 0,9972 dan 0,9978. Temuan ini menunjukkan bahwa metode ansambel pohon keputusan mengungguli kNN dan MLP pada data sensor tabular. Hasil eksperimen ini juga menunjukkan bahwa tahapan evaluasi kepentingan fitur secara objektif merupakan fondasi penting dalam perancangan sistem klasifikasi gestur.