Ainet : Jurnal Informatika is a blind peer review journal which publishes manuscripts within the fields of computer vision, natural language processing, knowledge discovery in data, digital signal processing, robotic instrumentation, and artificial intelligent (more on focus and scope). It is published by Department of Informatics, Faculty of Engineering, Universitas Muhammadiyah Makassar twice a year in March and September. (p-ISSN : 2657-0653 and e-ISSN : 2686-1917). It was first publish in 2019. Begining with issue 1 volume 1 (2019). This journal has become a member of CrossRef. Therefore, all articles published by this journal will have unique DOI number.
Penerapan Sistem Pencarian Dokumen Berdasarkan Frasa diAbstrak Perpustakaan Digital Menggunakan Algoritma BM25 danWord2Vec
Perkembangan perpustakaan digital menyebabkan meningkatnya volume abstrak dokumen sehingga menuntut metode pencarian yang akurat untuk menemukan buku relevan. Penelitian ini mengusulkan penerapan sistem pencarian berbasis frasa pada abstrak dengan menggabungkan algoritma BM25 dan Word2Vec untuk meningkatkan relevansi hasil. Dataset terdiri dari 500 abstrak skripsi yang dipreproses (lowercasing, tokenisasi, stopword removal); model Word2Vec dilatih dengan arsitektur skip-gram (vector_size=100, window=5, epochs=50) dan BM25 diinisialisasi pada representasi token dokumen. Skor BM25, Word2Vec (cosine similarity) dan TF-IDF dinormalisasi lalu digabungkan (rata-rata) untuk pemeringkatan akhir. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik Precision, Recall dan F1-Score pada beberapa query uji. Hasil menunjukkan peningkatan performa pada banyak query (rata-rata F1 ≈ 0.80) dengan beberapa kasus mencapai nilai sempurna (1.00), meskipun ada variabilitas antar tipe query. Temuan ini menegaskan bahwa penggabungan pencocokan lesikal BM25 dan representasi semantik Word2Vec dapat meningkatkan relevansi pencarian; pengembangan lanjutan direkomendasikan pada metode penggabungan skor dan perluasan korpus.
Copyright (c) 2026 Nur Fajar, Fahrim Irhmna Rachman, Ida Mulyadi https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
OPTIMALISASI DISTRIBUSI PEMILIH TERHADAP TPS MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING FUZZY C-MEANS
General elections are a fundamental pillar of modern democratic systems, requiring an implementation that is efficient, fair, and inclusive. One of the key factors influencing the success of an election is the determination of polling station locations, as their placement directly affects voter accessibility, travel distance, and public participation. Inappropriate polling station allocation can lead to service inequality, voter congestion, and a decline in the overall quality of the voting process. At the local administrative level, polling station determination is still largely conducted manually by grouping voters based on neighborhood or administrative boundaries. This conventional approach is often time consuming, prone to administrative errors, and frequently results in an uneven distribution of voters across polling stations. In addition, electoral regulations impose limits on the maximum number of voters per polling station to ensure smooth and orderly voting procedures, which are not always optimally satisfied through manual methods. As voter data complexity and geographic dispersion increase, computational approaches are needed to support more effective decision making. Clustering techniques in unsupervised learning enable objective grouping of voters based on spatial characteristics. The Fuzzy C-Means method represents a suitable approach because it can accommodate data uncertainty and overlapping service areas. The application of this method is expected to produce a more efficient, equitable, and data driven distribution of polling stations, thereby contributing to the improvement of election management quality and democratic integrity
Copyright (c) 2026 Sony Achmad Djalil, Muhammad Faisal, Muhyiddin AM Hayat, Titin Wahyuni https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Klasifikasi Tanaman Herbal Lokal Berdasarkan Citra DaunDengan Menggunakan Algoritma Resnet152v2
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tanaman herbal lokal berdasarkan citra daun dengan memanfaatkan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan arsitektur ResNet152V2. Identifikasi tanaman herbal secara manual masih menjadi tantangan bagi masyarakat karena banyak jenis tanaman memiliki kemiripan morfologi daun, sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan dalam pemanfaatannya sebagai bahan obat tradisional. Oleh karena itu, penerapan teknologi pengolahan citra digital berbasis deep learning menjadi solusi yang relevan untuk meningkatkan akurasi identifikasi tanaman herbal. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 4.400 citra daun yang dikumpulkan secara langsung di lingkungan alami, mencakup 11 kelas yang terdiri atas tanaman herbal, non-herbal, dan kelas tidak teridentifikasi. Dataset melalui tahap pra-pemrosesan yang meliputi padding, resizing, normalisasi, serta augmentasi data untuk meningkatkan variasi dan kualitas data. Model ResNet152V2 dilatih menggunakan optimizer Adam dengan learning rate sebesar 0,0001 dan fungsi loss Categorical Crossentropy, serta menerapkan callback EarlyStopping untuk mencegah overfitting.Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mampu mencapai akurasi validasi sebesar 99,77% dan akurasi pengujian sebesar 99,11%. Nilai precision, recall, dan F1-score pada hampir seluruh kelas berada di atas 0,95, yang menandakan performa klasifikasi yang sangat baik. Dengan demikian, penelitian ini membuktikan bahwa ResNet152V2 efektif digunakan dalam sistem identifikasi tanaman herbal berbasis citra daun dan berpotensi dikembangkan lebih lanjut sebagai sistem pendukung pelestarian tanaman obat lokal.
Copyright (c) 2026 arneta ., Darniati, Chyquitha Danuputri https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Implementasi Algoritma Simulated Annealing dalam OptimasiWaktu Tempuh pada Sistem Pengantaran J&T Express diKecamatan Mariso
Meningkatnya volume pengiriman paket di perusahaan logistik membutuhkan perencanaan rute yang efisien, terutama di daerah perkotaan dengan kepadatan lalu lintas yang tinggi. Distrik Mariso dicirikan oleh kondisi lalu lintas yang padat yang secara signifikan memengaruhi waktu tempuh pengiriman bagi kurir J&T Express. Studi ini bertujuan untuk mengoptimalkan rute pengiriman paket dengan meminimalkan total waktu tempuh menggunakan Simulated Annealing (SA). Dataset dikumpulkan melalui observasi lapangan, wawancara kurir, dan analisis peta digital, termasuk titik pengiriman, jarak antar titik, dan perkiraan waktu tempuh berdasarkan kondisi lalu lintas historis. Masalah pengiriman dirumuskan sebagai Traveling Salesman Problem menggunakan model grafik berbobot. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang diusulkan menghasilkan rute pengiriman yang lebih efisien dengan pengurangan total waktu tempuh dibandingkan dengan praktik perutean manual. Temuan ini menunjukkan bahwa Simulated Annealing efektif untuk optimasi rute pengiriman dan dapat digunakan sebagai pendekatan pendukung keputusan untuk meningkatkan efisiensi logistik di daerah perkotaan
Copyright (c) 2026 andika saputra, Andika Saputra Dika, Fachrim Irhamna Rahman Fachrim, Chyquitha Danu Putri Chyquitha https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Determining the Similarity Level of Students’ Thesis Titles at the Faculty of Teacher Training and Education, Unismuh Makassar, Using the Cosine Similarity Method
Plagiarism and duplicate thesis titles pose serious challenges to maintaining research originality among students at the Faculty of Teacher Training and Education (FKIP), Universitas Muhammadiyah Makassar. This study aims to implement the cosine similarity method to detect thesis title similarity and evaluate its performance using standard metrics. The research data comprised 1,000 thesis titles processed through preprocessing stages, TF-IDF feature extraction, cosine similarity calculation, and model evaluation. Results show the system can detect similarity with 87.33% accuracy, 100% precision, 58.70% recall, and 73.97% F1-score. Perfect precision indicates the system is highly reliable in identifying similar titles without false positives. However, the relatively low recall indicates that some similar titles remain undetected. This research provides practical contributions as a tool for verifying the authenticity of thesis titles and encourages the development of more sensitive similarity-detection systems in the future.
Copyright (c) 2026 Haedir Baba, Lukman, Titin Wahyuni https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Comparison of SVM and KNN Algorithms in Predicting Academic Interest of Management Study Program Students at Muhammadiyah University of Makassar
Abstract Determining academic specialization for university students is a crucial stage in higher education because it directly influences study success and competency development. However, the process is often conducted subjectively and is not fully based on academic data. This study aims to compare the performance of Support Vector Machine and K-Nearest Neighbors algorithms in predicting academic specialization of Management students at Universitas Muhammadiyah Makassar. The dataset consists of core course grades from cohorts 2018 to 2021 that were preprocessed and labeled into three concentrations: Human Resource Management, Marketing, and Finance. The research method involved building classification models using SVM and KNN, which were evaluated using accuracy, precision, recall, and F1-score with various parameter settings and train–test splits. The results show that SVM with a Radial Basis Function kernel and a test size of 0.1 achieved the best performance with an accuracy of 70.55 percent. Meanwhile, KNN with k equal to five, Euclidean distance, and a test size of 0.1 obtained an accuracy of 57.53 percent. These findings indicate that SVM provides more stable and accurate classification than KNN for academic specialization prediction. Therefore, SVM is considered more suitable as a machine learning based decision support model for academic specialization purposes effectively.Keyword: Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors, Machine Learning
Copyright (c) 2026 Afifah Maharani, Fahrim Irhmna Rachman, Rizki Yusliana Bakti https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
ANALISIS PENERAPAN ALGORITMA JACCARD SIMILARITY UNTUK REKOMENDASI BUKU BERDASARKAN KATA KUNCI DAN SINONIMNYA
Peningkatan jumlah informasi digital, termasuk katalog buku di perpustakaan dan toko buku online, membuat kebutuhan akan sistem rekomendasi semakin penting. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam sistem rekomendasi adalah algoritma Jaccard Similarity, yang mengukur kesamaan antara dua himpunan data. Dalam penelitian ini, dilakukan implementasi algoritma Jaccard Similarity untuk rekomendasi buku berdasarkan kata kunci dan sinonimnya. Penggunaan sinonim bertujuan untuk meningkatkan cakupan pencarian dan mengakomodasi variasi istilah yang mungkin digunakan pengguna saat mencari buku. Penelitian ini melibatkan beberapa tahap, mulai dari ekstraksi kata kunci dan sinonim menggunakan sumber daya linguistik seperti kamus sinonim, hingga perhitungan tingkat kesamaan antar kata kunci menggunakan algoritma Jaccard Similarity. Selanjutnya, dilakukan analisis performa algoritma dalam menghasilkan rekomendasi buku yang relevan. Hasil uji coba menunjukkan bahwa penggunaan sinonim dapat meningkatkan akurasi sistem rekomendasi dibandingkan dengan pencarian kata kunci secara eksak. Algoritma ini berhasil mengidentifikasi hubungan antara buku-buku yang relevan, meskipun menggunakan kata kunci yang bervariasi. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa algoritma Jaccard Similarity yang diimplementasikan dengan tambahan pemrosesan sinonim efektif dalam meningkatkan relevansi hasil rekomendasi buku. Pengembangan lebih lanjut dapat difokuskan pada integrasi dengan sistem pemrosesan bahasa alami untuk memperkaya kemampuan sistem rekomendasi
KLASIFIKASI SARAN DAN KRITIK PADA SIMAK UNISMUH DENGAN MENGGUNAKAN ALGORTIMA RECCURENCT NEURAL NETWORK (RNN
SIMAK Unismuh Makassar merupakan platform penting yang digunakan oleh mahasiswa untuk menyampaikan saran dan kritik terkait berbagai aspek akademik. Dalam penelitian ini, peneliti mengimplementasikan algoritma Recurrent Neural Network (RNN) untuk mengklasifikasikan saran dan kritik yang diterima melalui SIMAK Unismuh. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui implementasi Algoritma RNN dalam mengklasifikasi saran dan kritik di laman SIMAK Unismuh dan bagaimana keberhasilan Algoritma RNN dalam mengklasifikasi saran dan kritik di laman SIMAK Unismuh. RNN dipilih karena kemampuannya dalam mengolah data teks yang berurutan, seperti masukan dalam bentuk kalimat, yang memungkinkan model untuk menangkap konteks dari masukan tersebut secara lebih efektif. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari sejumlah data saran dan kritik yang telah dikategorikan secara manual. Model RNN yang dibangun kemudian dilatih dan diuji menggunakan data tersebut untuk menilai akurasi dan performanya. Hasil penelitian menunjukkan menunjukkan bahwa model mencapai akurasi tertinggi sebesar 91% dan akurasi terendah sebesar 90%. Meskipun terdapat variasi dalam performa model, hasil ini menunjukkan bahwa RNN memiliki potensi yang baik dalam mengklasifikasikan teks saran dan kritik. Model RNN dapat membantu institusi dalam memahami dan merespon masukan dari pengguna dengan lebih efektif, meskipun masih memerlukan optimasi lebih lanjut untuk meningkatkan konsistensi dan akurasi hasil. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa model RNN mampu mengklasifikasikan saran dan kritik dengan tingkat akurasi yang memadai. Penerapan model ini diharapkan dapat membantu pihak administrasi Unismuh dalam mengelola masukan dari mahasiswa secara lebih efisien, serta memberikan respons yang lebih tepat dan cepat terhadap kebutuhan akademik.
Copyright (c) 2025 Ahmad faisal, Titin Wahyuni, Fahrim Irhamna Rachman
KLASIFIKASI SARAN DAN KRITIK PADA SIMAK UNISMUHDENGAN MENGGUNAKAN ALGORTIMA RECCURENCTNEURAL NETWORK (RNN)
SIMAK Unismuh Makassar is an important platform used by students to submit suggestions and criticisms related to various academic aspects. In this study, researchers implemented the Recurrent Neural Network (RNN) algorithm to classify suggestions and criticisms received through SIMAK Unismuh. The purpose of this study was to determine the implementation of the RNN Algorithm in classifying suggestions and criticisms on the SIMAK Unismuh page and how successful the RNN Algorithm was in classifying suggestions and criticisms on the SIMAK Unismuh page. RNN was chosen because of its ability to process sequential text data, such as input in the form of sentences, which allows the model to capture the context of the input more effectively. The dataset used in this study consists of a number of suggestion and criticism data that have been categorized manually. The RNN model that was built was then trained and tested using the data to assess its accuracy and performance. The results showed that the model achieved the highest accuracy of 91% and the lowest accuracy of 90%. Although there were variations in model performance, these results indicate that RNN has good potential in classifying suggestion and criticism texts. The RNN model can help institutions understand and respond to user input more effectively, although it still requires further optimization to improve the consistency and accuracy of the results. The conclusion of this study shows that the RNN model is able to classify suggestions and criticisms with an adequate level of accuracy. The application of this model is expected to help the Unismuh administration in managing student input more efficiently, as well as providing more appropriate and faster responses to academic needs.
Copyright (c) 2025 Ahmad faisal https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Sistem Absensi Event Dengan Menggunakan Metode QR Berbasis Web
Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan aplikasi sistem informasi absen event yang dapat digunakan user dalam melakukan absensi secara mudah. Metode sistem absensi event dengan menggunakan QR berbasis web menggunakan teknik pengujian alpha (sistem black box testing tast case) dan pengujian beta. Dalam pengujian Alpha bertujuan untuk menungjukkan fungsi-fungsi perangkat lunak tentang cara beroprasi, apakah pemasukan data keluar telah berjalan sebagaimana yang di harapkan dan apakah informasi yang di simpan secara eksternal selalu di jaga kemutakhirannya, sedangkan pengujian beta untuk menguji system berdasarkan objek penelitian langsung dimana aplikasi di uji langsung ke lapangan dan memberikan user beberapa kuisoner dengan pengujian data berupa data angket . Dalam penelitian ini, dilakukan pembuatan aplikasi menggunakan bahasa program react.js dan CRUD. Hasil dari penelitian aplikasi yang telah dibuat berhasil menginplementasikan algoritma CRUD sebagai algoritma yang digunakan. Selain itu, aplikasi ini dapat menerapkan cara baru absensi dalam waktu yang singkat. Kesimpulannya, keberhasilan implementasi aplikasi ini bisa menjadi dasar bagi seseorang yang menggunakan algoritma CRUD untuk membuat suatu aplikasi absensi.
Copyright (c) 2024 Muh Rinaldy https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Rancang Bangun Sistem InformasiPengolahan Data Administrasi Kependudukan Berbasis Web
Sistem informasi administrasi kependudukan merupakan bagian penting dari sebuah instansi pemerintah dimana dibutuhkan suatu penertiban dan penataan dalam penerbitan sebuah dokumen serta data kependudukan melalui pencatatan sipil, pelayanan pendaftaran penduduk, pengelolaan sistem administrasi kependudukan, pemanfaatan hasil untuk pelayanan terhadap masyarakat. Era teknologi seperti sekarang ini, Kelurahan Jatiroto masih menerapkan sistem manual dengan pembukuan, tatanan tersebut berdampak pada kurang efisiensi serta akuratnya informasi penduduk. Tujuan dari penelitian berdasarkan pokok permasalahnan yang ditemukan pada Kelurahan Jatiroto yaitu dilakukan rancang bangun sistem informasi pengolahan data administrasi kependudukan dimana sistem tersebut mempermudah pengelolaan serta pengarsipan dokumen sehingga meminimalisir penggunaan kertas. Metode yang digunakan untuk penelitian tersebut merupakan metode waterfall dimana pengembangan sistem dimulai dari analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, integrasi dan pengujian, pemeliharaan. Sistem diharapkan mampu memenuhi kebutuhan Kelurahan Jatiroto dalam hal pengelolaan data serta pelaporan dokumen.
Copyright (c) 2025 Ainet : Jurnal Informatika https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Pengenalan Bahasa Isyarat Menggunakan Deteksi Objek Deep Learning
Berdasarkan perkembangan teknologi, khususnya di bidang komputasi, semakin memungkinkan pengembangan sistem yang mampu mendeteksi bahasa isyarat dengan lebih efisien. Salah satu masalah utama yang dihadapi adalah bagaimana cara mendeteksi dan mengklasifikasi gerakan bahasa isyarat secara akurat menggunakan algoritma YOLOv8. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan YOLOv8 dalam mendeteksi dan mengklasifikasi abjad pada bahasa isyarat Indonesia (SIBI). Penelitian ini dilakukan di Universitas [Nama Universitas], dengan menggunakan dataset yang dikumpulkan melalui pengambilan foto simbol tangan abjad A-Z yang kemudian diproses untuk pelabelan dan pelatihan model. Proses pelatihan model dilakukan menggunakan data yang dibagi menjadi tiga bagian: pelatihan (60%), validasi (20%), dan pengujian (20%). Pengujian model menghasilkan tingkat akurasi yang sangat tinggi sebesar 99,5%, dengan presisi 99,1%, dan recall 99,4%. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan sangat andal dalam mendeteksi bahasa isyarat secara real-time. Penelitian ini menyarankan agar penelitian selanjutnya menambahkan variasi data isyarat dari berbagai pengguna untuk memperkaya dataset, serta mempertimbangkan penggunaan algoritma terbaru atau penggabungan beberapa algoritma untuk meningkatkan kinerja deteksi . Kata Kunci : Pengenalan Bahasa Isyarat, YOLOv8, Deep Learning, Deteksi Objek, SIBI
Copyright (c) 2025 David Arian Virgiawan https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Sistem Pendukung Kepuntusan Penentuan Varietas Bawang Merah Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) di Desa Bonto Lojong Kab. Bantaeng
ANANDA ALFIANI. Decision Support System for Determining Shallot Varieties Using the Saw Method (Simple Additive Weighting) in Bonto Lojong Village, Kab. Bantaeng (Supervised by Lukman Anas, S.Kom., MT., and Lukman SKM, S.Kom., MT.,). The research carried out aimed to determine the types of shallot varieties in Bantaeng Regency, especially in Bonto Lojong Village, which was web-based. This system helps shallot farmers in selecting suitable varieties to be used as seeds using the Simple Additive Weighting (SAW) method. The research design used is Unified Modeling Language (UML) which is designed in a structured manner consisting of use case diagram model designs, activity diagrams, sequence diagrams and class diagrams. The text editor used in building this system is Sublime Text, while the programming language uses PHP, JavaScript and MySQL for database processing. In this research, data collection was obtained through observation, interviews and documentation. The method used in the research is the Simple Additive Weighting (SAW) method. Results from the application of the Decision Support System for Determining Shallot Varieties Using the Saw Method (Simple Additive Weighting) in Bonto Lojong Village, Kab. Bantaeng helps and makes it easier for farmers to determine the variety of shallots in their land by giving the highest value to the types of shallot varieties to be used as seeds for the next planting period. Keywords: Decision support system, spk of shallot varieties, SAW method.
Copyright (c) 2025 Ananda Alfiani https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Sistem Informasi Ketersediaan Pangan Dengan Menggunakan MetodE Fuzzy Tsukamoto Berbasis Android
Perkembangan teknologi digital berkembang dengan pesat saat ini yang dimana hampir semua jenis pengolahan data dan informasi dikerjakan dengan menggunakan komputer.Hal ini membuat semakin banyaknya permasalahan pengolahan data serta informasi yang harus diselesaikan, seperti penyusunan laporan, hingga dalam hal pendukung pengambilan keputusan dalam suatu kasus, tidak terkecuali pada Dinas Ketahanan Pangan Kab. Pangkajene Kepulauan.Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif. Dinas Ketahanan Pangan Kabupaten Pangkajene dan Kepulauan dijadikan sebagai lokasi penelitian antara bulan Maret dan April 2023.Teknik pengumpulan data melalui tinjauan literatur, wawancara, observasi, Algoritma Fuzzy Tsukamoto inilah yang digunakan dalam sistem informasi ketersediaan pangan ini. Fluktuasi Harga Pangan dengan menggunakan sistem data sampling yang bersumber dari 3 (tiga) pasar induk, menjalankan fungsi pengawasan ketersediaan pangan, intensif menjalin kerjasama dengan Dinas Pertanian dalam hal pertukaran data. pembuatan sistem informasi untuk meprediksi ketersediaan pangan berbasis android.Sistem informasi ini memberikan kemudahan administrasi dalam penyimpanan dan pengolahan data informasi ketersediaan pangan untuk masa lampau, sekarang dan masa yang akan datang, mempermudah orang yang berkecimpung dalam dibidang ketahanan pangan untuk memperolah data yang dapat dilihat kapanpun, mempermudah masyarakat untuk mendapatkan harga pasar terkait komoditas pangan khusunya sembako di Dinas Ketahanan Pangan Pangkep
Copyright (c) 2025 pandy azis https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Optimasi Ukuran Dataset untuk Analisis Sentimen Menggunakan Teknik Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam
Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan ukuran dataset yang digunakan dalam analisis sentimen melalui penerapan teknik pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Metode pembelajaran mesin yang digunakan mencakup Naive Bayes, Regresi Logistik, dan Support Vector Machine, sedangkan Convolutional Neural Network digunakan untuk metode pembelajaran mendalam. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari ulasan Google Maps mengenai beberapa tempat wisata, seperti Bugis Waterpark, Akkarena, Tanjung Bayang, Pantai Bosowa, dan Wisata Kebun. Tahap pra-pemrosesan data meliputi pembersihan data, casefolding, penghapusan stopwords, tokenisasi, dan stemming. Pengujian dilakukan dengan sembilan ukuran dataset yang berbeda (4500, 4000, 3500, 3000, 2500, 2000, 1500, 1000, dan 500) serta pembagian data latih dan data uji dengan rasio 90:10, 80:20, dan 70:30. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Regresi Logistik dengan ukuran dataset 1000 dan Pembagian 90:10 mencapai tingkat akurasi tertinggi sebesar 85%. Studi ini menyimpulkan bahwa ukuran dataset yang optimal bervariasi tergantung pada metode yang digunakan dan menggarisbawahi pentingnya pemilihan ukuran dataset yang tepat untuk meningkatkan kinerja analisis sentimen. .
Copyright (c) 2026 St Nur Halisah Duli, Fahrim Irhamna Rahman, Titin Wahyuni https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Penggunaan CNN Dalam Analisis Sentimen Pada ReviewTempat Wisata Makassar
This research aims to analyze sentiment in reviews of tourist attractions in Makassar using the Convolutional Neural Network (CNN) method. Makassar, as one of Indonesia's main tourist destinations, receives numerous reviews from diverse visitors. Each review is textually processed through data cleaning, tokenization, stop word removal, and stemming stages. The CNN model built consists of several convolutional and pooling layers that function to extract important features from the review text. The results of this research provide valuable insights into visitors' perceptions of tourist attractions in Makassar. This sentiment analysis can be used by tourist attraction managers and related parties to improve the quality of services and visitor experiences.
Copyright (c) 2026 Safutri Kamal, Fahrim Irhamna Rachman, Titin Wahyuni https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Penerapan Algoritma Support Vector Machine Untuk PenentuanKonsentrasi Mahasiswa Program Studi Manajemen UniversitasMuhammadiyah Makassar
Pemilihan konsentrasi merupakan aspek penting bagi mahasiswa program studi manajemen di Universitas Muhammadiyah Makassar, terutama bagi mahasiswa semester enam. Program studi ini menawarkan konsentrasi di bidang SDM, pemasaran, dan keuangan. Penelitian ini menggunakan data set mahasiswa angkatan 2018 hingga 2021 dan menerapkan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk menentukan konsentrasi yang tepat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM mencapai akurasi sebesar 70,55% dalam menentukan konsentrasi mahasiswa. Validasi dilakukan dengan membandingkan hasil prediksi SVM dengan perhitungan manual menggunakan Microsoft Excel. Kesamaan hasil antara metode SVM dan perhitungan manual menunjukkan bahwa model ini berhasil mereplikasi keputusan manual dengan baik. Temuan ini mengindikasikan bahwa model SVM dapat menggeneralisasi pola dari data training ke data testing dengan akurasi yang memadai. Sistem ini dinilai andal dan efisien dalam proses pengambilan keputusan tanpa mengorbankan akurasi, menunjukkan bahwa metode ini dapat diandalkan secara konsisten.
Penerapan Algoritma Support Vector Machine Untuk Penentuan Konsentrasi Mahasiswa Program Studi Manajemen Universitas Muhammadiyah Makassar
Copyright (c) 2025 ANDI RAODATUL ADAWIYAH RAMLI, ANDI RAODATUL ADAWIYAH RAMLI https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Analisis Sentimen Text Dengan Metode CNN Study KasusTempat Wisata Makassar
This research aims to evaluate and determine the extent to which the CNN (Convolutional Neural Network) method can produce accurate sentiment predictions for reviews of Makassar tourist attractions. This sentiment analysis method uses review data collected from the Google Maps platform. In this research, a preprocessing stage was carried out to clean the data, such as cleaning, transform cases, tokenizing, stopwords and stemming. Next, the dataset was divided into training data and test data with scenarios 90 : 10, 80 : 20 and 70 : 30 to train and test the model with three review categories, namely positive, negative and neutral. The results of sentiment analysis show that the CNN method has good abilities in predicting positive, negative and neutral sentiment in reviews of Makassar tourist attractions. A high level of accuracy at the training stage shows that the model is able to learn well from the dataset provided. Although the accuracy rate at the validation stage was slightly lower, it still reached an adequate figure, indicating that the model has quite good generalization ability in classifying sentiment in these reviews. The highest accuracy results were obtained with Training Accuracy which increased to obtain a training accuracy value of 95%, and Validation Accuracy obtained a value of 73%.
Copyright (c) 2025 Safutri Kamal, Fahrim Irhamna Rachman, Titin Wahyuni https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Analisis Data Kepuasan Mahasiswa Terhadap Sarana DanPrasarana Dengan Menggunakan Algoritma Naïve BayesPada Universitas Muhammadiyah Makassar
SURIANI, Salah satu institusi pendidikan tinggi yang berperan sentral dalam menyediakan pendidikan berkualitas adalah Universitas Muhammadiyah Makassar (Unismuh). Perguruan tinggi sebagai penyedia layanan harus menyediakan mutu pelayanan yang unggul kepada mahasiswa. Salah satu atribut pelayanan adalah hal yang tidak berwujud. Dalam konteks mahasiswa terhadap pelayanan fasilitas, pegawai dan kepuasan staf pengajar perlu memberikan pelayanan berkualitas tinggi kepada mahasiswa sesuai dengan kebutuhan mereka. Mahasiswa telah mengorbankan uang dan waktu untuk pendidikan, sehingga perguruan tinggi harus memberikan layanan yang sebanding dengan pengorbanan ini. Dari perhitungan yang telah dilakukan dengan metode Naïve Bayes, terdapat terdeteksi terdapat 16 mahasiswa mahasiswa yang menyatakan puas dan 427 mahasiswa yang menyatakan tidak puas, dengan perbandingan persentase 4% banding 96%. Dengan nilai presisi, recall, dan f1 score masing-masing bernilai 100%. Artinya pihak kampus perlu melakukan pengembangan dan perbaikan terhadap sarana dan prasarana yang ada pada kampus universitas Muhammadiyah makassar
Copyright (c) 2026 suriani suriani https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Implementasi Augmented Reality pada Game Mobile dalam Memperkenalkan Sejarah Kemerdekaan Republik Indonesia
Sudah banyaknya game edukasi sejarah yang dibuat namun belum ada yang menggunakan teknologi augmented reality sebagai media untuk menarik minat masyarakat khususnya pelajar dalam mengenalkan sejarah perjuangan kemerdekaan khususnya peristiwa 10 november 1945. Penelitian ini bertujuan agar menghasilkan aplikasi game yang menggunakan teknologi augmented reality sebagai media untuk menarik minat masyarakat khususnya pelajar dalam mengenalkan sejarah perjuangan kemerdekaan khususnya peristiwa 10 november 1945. Dalam pembuatan game ini melalui beberapa tahap, antara lain pembuatan usecase diagram, activity diagram, sequence diagram, perancangan komponen permainan dan pengujian aplikasi yang dimana pengujian aplikasi ini terdiri dari pengujian blackbox, pengujian intensitas cahaya dan pengujian respon siswa terhadap game edukasi sejarah ini. Di dalam game ini terdapat tank sebagai pemain serta turret dan tankmusuh sebagai lawan dari pemain dan juga terdapat cutscene intro dan outro yang digunakan sebagai media yang akan memberikan informasi pembelajaran didalam game ini. Kesimpulan yang didapatkan dari hasil pengujian game ini dimana para pelajar menikmati serta menanggapi bahwasanya game augmented reality ini dianggap menarik oleh mereka dalam mempelajari sejarah perjuangan kemerdekaan republik Indonesia sehingga mereka ingin kembali bermain dan mencoba jenis game edukasi yang serupa dan sejenis.
Copyright (c) 2023 Fahrim Irhamna Rahman, La Ode Taufik Ismail, Rizki Yusliana Bakti
RANCANGAN APLIKASI SISTEM MONITORING PELANGGARAN DAN PRESTASI SISWA SMPN 8 KOLAKA UTARA BERBASIS WEB
Abstract Technology is the result of the development of science, which occurs in the world of education. Therefore, it is appropriate that education itself also utilizes technology to assist the implementation of learning. With the development of this technology, it is easier for students, teaching staff and even parents to understand information about education, both formal and non-formal. Through this internet development, education in remote areas is able to obtain accurate information and is able to compete with the world of education, so that it can produce intelligent, responsible and disciplined students. The purpose of this research is to design a web-based violation and student achievement system application to assist the school in monitoring students and improving student discipline in complying with school rules and regulations and motivating students to excel. The Waterfall method is a classic model that is systematic, the waterfall method is serial in nature which starts from the process of planning, analysis, design and implementation of the system. This method is carried out starting from the system requirements stage and then moving on to the analysis, design, coding, testing/verification and maintenance stages. Based on the test results obtained, the design of the violation application system and student achievement was as expected. Keyword: Monitoring; Violation; Achievement; waterfalls; Website Application Abstrak Teknologi merupakan hasil dari perkembangan ilmu pengetahuan, yang terjadi di dunia pendidikan. Oleh karena itu, sudah selayaknya pendidikan sendiri juga memanfaatkan teknologi untuk membantu pelaksanaan pembelajaran. Dengan adanya perkembangan teknologi ini membuat peserta didik, staf pengajar bahkan orang tua lebih mudah memahami informasi seputar Pendidikan baik bersifat formal maupun non formal. Melalui perkembangan internet ini, Pendidikan di daerah terpencil mampu mendapatkan informasi yang akurat serta mampu bersaing dengan dunia Pendidikan, sehingga bisa melahirkan peserta-peserta didik yang cerdas, bertanggung jawab serta disiplin. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang aplikasi aplikasi sistem pelanggaran dan prestasi siswa berbasis web guna untuk membantu pihak sekolah dalam memonitoring siswa dan memperbaiki kedisiplinan siswa dalam mematuhi peraturan tata tertib sekolah dan memberikan motivasi siswa dalam berprestasi. Metode Waterfall adalah model klasik yang bersifat sistematis, metode waterfall bersifat serial yang dimulai dari proses perencanaan, Analisa, desain dan implementasi pada sistem. Metode ini dilakukan mulai dari tahap kebutuhan sistem lalu menuju ke tahap analisis, desain, coding, testing/verification dan maintenance. Berdasarkan hasil pengujian yang diperoleh, menghasilkan rancangan sistem aplikasi pelanggaran dan dan prestasi siswa ini sudah sesuai yang diharapkan. Kata kunci: Monitoring; Pelanggaran; Prestasi; Waterfall; Aplikasi Website
Copyright (c) 2023 Ainet : Jurnal Informatika
Metode Fuzzy dalam Penyeimbangan Beban Transformator di Sistem Distribusi Tenaga Listrik
Gardu distribusi dilengkapi dengan instalasi Perlengkapan Hubung Bagi Tegangan Menengah (PHB-TM), Transformator Distribusi (TD) dan Perlengkapan Hubung Bagi Tegangan Rendah (PHB-TR) untuk memasok kebutuhan tenaga listrik bagi konsumen. Ketidakseimbangan beban pada gardu distribusi merupakan salah satu masalah yang umum dijumpai dalam pendistribusian energi listrik sekarang ini. Ketidakseimbangan beban menimbulkan banyak kerugian pada peralatan khususnya trafo, salah satunya yaitu rugi daya listrik akibat mengalirnya arus listrik pada penghantar netral keluaran trafo gardu distribusi selama pembebanan trafo. Ketidakseimbangan beban juga akan memperpendek umur trafo akibat beban panas pada belitan trafo. Tujuan dari penelitian ini melakukan analisa terhadap ketidakseimbangan beban dan melakukan penyeimbangan beban trafo sesuai standar yang diinginkan sehingga mampu mengurangi rugi-rugi daya pada trafo tersebut. Dalam penelitian ini akan dilakukan Pengaplikasian metode fuzzy dengan menggunakan software Matlab dan pengembangan nominal aturan fuzzy akan lebih maksimal menurunkan nilai arus netral pada trafo dalam proses penyeimbangan beban Trafo tersebut.Hasil perhitungan keseimbangan beban trafo diperoleh persentase 1,067 % dengan masing-masing arus phasa R =112,43 A, phasa S=114,33 A dan phasa T= 109,44 sedangkan rugi-rugi arus yang mengalir pada penghantar netral dan mampu direduksi selama penyeimbangan adalah 69,203 ∠ 24,106° watt menjadi 0,066 ∠ 180° watt. Berdasarkan parameter tersebut dapat diseimpulkan penyeimbangan beban trafo dapat mengurangi rugi-rugi pada trafo
Implementasi Euclidean Distance Sebagai Informasi Penyewaan Properti Dibidang Bangunan Berbasis Android
Teknologi informasi dan komunikasi saat ini telah berkembang dengan begitu pesat seiring berkembangnya zaman, khusunya diera industri 4.0. Pemberian informasi penyewaan properti di bidang bangunan sangat penting bagi masyarakat yang sedang mencari bangunan yang ingin disewa. Semakin baik lokasi dan fasilitas yang disediakan maka semakin tinggi pula harga sewa yang ditawarkan. Hal ini terkadang menyulitkan orang-orang yang berada di daerah untuk memperoleh informasi tersebut, orang daerah juga terkadang tidak mengetahui jarak atau rute pada lokasi bangunan yang diinginkannya sehingga terkadang bingung untuk memilih jalan mana yang strategis untuk sampai ke gedung tersebut. Berdasarkan permasalahan yang diuraikan diatas maka solusi yang diberikan ialah membangun aplikasi penyewaan property dibidang bangunan dengan menerapkan metode Euclidean Distance yang digunakan untuk membantu pengguna dalam memperoleh informasi jarak dan rute gedung yang ingin dikunjungi sehingga mampu meminimalisir waktu dan juga tenaga saat melakukan pencarian lokasi gedung. Berdasarkan hasil pengujian yang telah diperoleh menggunakan teknik blackbox testing menghasilkan persentase sebesar 81% menyatakan setuju. Oleh karena itu diperoleh kesimpulan bahwa sistem ini sangat membantu para pengguna dalam memperoleh informasi jarak antar Gedung properti yang disewakan.
Pembuatan Aplikasi Media Pembelajaran Berbasis Game Based Learning pada Mata Pelajaran Matematika Kelas 7 SMPN 8 Kolaka Utara
Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat Aplikasi Media Pembelajaran yang berbasis Game dan Animasi sehingga memudahkan siswa SMPN 8 Kolaka Utara dalam memahami materi Matematika kelas 7 Semester 1. Masalah umum yang sering dihadapi adalah masih banyaknya siswa yang belum memiliki pilihan untuk mencapai hasil belajar yang maksimal. Hal ini dipengaruhi oleh ketidakpedulian dan tidak adanya ketertarikan dari siswa untuk mengikuti pembelajaran yang sedang berlangsung. Demikian pula materi yang disampaikan tidak dapat dipertahankan seperti yang diharapkan karena media yang digunakan guru kurang menarik. Merujuk pada permasalahan ini maka dapat ditemukan solusi alternative dengan mengoptimalkan pembelajaran dengan menggunakan penggunaan Game Based Learning. Dalam Penelitian ini menggunakan metode penelitian ADDIE dengan 5 tahap pengembangan yaitu (1) Analisis (2) perencanaan (3) Pengembangan Produk (4) Penerapan (5) Evaluasi, dengan teknik pengumpulan data menggunakan angket (kuisioner), teknik analisis data yang digunakan yaitu statistik deskriptif kualitatif. Hasil penelitian ini adalah sebuah aplikasi media pembelajaran matematika melalui Game Based Learning pada materi kelas 7 semester 1 dengan 4 materi sebagai learning exercise bagi siswa untuk siswa SMPN 8 Kolaka Utara. Kelayakan media dinyatakan valid oleh guru materi, dan mendapat respon “sangat menarik” dari siswa dengan nilai 4 pada aspek ketertarikan, mendapat nilai 3 pada aspek materi, dan 4 pada aspek bahasa oleh uji coba 19 siswa, aplikasi ini memperoleh respon sangat menarik.
Copyright (c) 2023 Titin Wahyun, Muh. Akhwan Adam Aswad, Lukman Anas
PEMBUATAN VERIFIKASI SERTIFIKAT DIGITAL SEBAGAI BUKTI KEABSAHAN MENGGUNAKAN ALGORITMA STEGANOGRAFI DENGAN METODE LEAST SIGNIFICANT BIT INSERTION (LSB)
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan sebuah kemudahan dalam proses pembuatan sertifikat terutama untuk mendapatkan tanda tangan digital menggunakan sistem autentikasi dan memberikan sebuah keamanan pada sertifikat digital menggunakan algoritma steganografi dengan metode least significant bit. Sertifikat digital adalah sebuah sertifikat yang bersifat elektronik dimana memuat sebuah tanda tangan digital penyelenggara kegiatan dan identitas dari pemilik sertifikat digital tersebut. Pada sertifikat digital yang dibuat ini menggunakan algoritma steganografi dengan metode least significant bit sebagai sistem keamanan dari sertifikat digital tersebut. Steganografi ini adalah sebuah teknik penyembunyian pesan rahasia yang hanya dapat diketahui oleh pengirim dan penerima tanpa menimbulkan kecurigaan. Least significant bit ini adalah salah satu metode yang terdapat pada algoritma steganografi dimana proses penyembunyian pesannya adalah dengan menggunakan wadah dengan dengan format image JPG dan menyisipkan pesan rahasia ke dalam bit pixel pada wadah tersebut. Hasil yang didapatkan dari penelitian yang dilakukan menunjukkan bahwa sistem autentikasi yang dibuat untuk mendapatkan tanda tangan digital penyelenggara berhasil dilakukan dengan mengirimkan pesan notifikasi permintaan untuk mendapatkan tanda tangan digital dan keamanan yang diberikan pada sertifikat digital yang berhasil dibuat juga berhasil dipasangkan dan pengecekan terhadap sertifikat digital juga berhasil dilakukan agar dapat mengetahui sertifikat digital tersebut asli atau hasil duplikasi atau modifikasi pihak ketiga.
Perancangan User Interface Sistem Informasi Luas Areal dan Produksi Perkebunan Rakyat Bidang Produksi
Perancangan user interface system informasi untuk pendataan luas areal dan produksi pertanian pada fitur admin berbasis website di kantor Dinas Perkebunan Provinsi Lampung ini merupakan solusi bagi instansi karena dengan adanya sistem informasi ini dapat mempermudah pegawai/staf yang bertugas melakukan pendataan luas areal dan produksi perkebunan. Dikatakan mempermudah pekerjaan dalam pendataan karena sebelumnya proses pendataan masih dilakukan secara manual menggunakan excel. Dengan adanya system informasi luas areal dan produksi perkebunan rakyat dapat membantu memperkecil terjadinya kesalahan dalam proses pendataan. Dalam tahap pembuatan desain system informasi luas areal dan produksi perkebunan rakyat menggunakan aplikasi Figma
DESAIN DAN IMPLEMENTASI TIME BASED ONE TIME PASSWORD UNTUK MENINGKATKAN KEAMANAN OTENTIKASI PADA WEBSITE TOP UP GAMING
Penelitian ini bertujuan untuk Mengetahui sistem kerja dari pengamanan login Website menggunakan Time Based One Time Password (TOTP) dengan baik. Kedua, Agar dalam melakukan aktivitas Login pada Web, user terhindar dari serangan-serangan yang dapat membahayakan Informasi Pribadi. Penelitian dilakukan dengan membuat sebuah website top up voucher game kemudian diterapkan sistem autentikasi yaitu (TOTP). Dari tahapan awal aplikasi yaitu memasukan email dan password yang sesuai dengan database pada halaman website. Lalu pada website tersebut akan menghasilkan kode generate yang akan digunakan sebagai kode TOTP. Kemudian, kode verifikasi dikirimkan ke email dan WhatsApp. Lalu user memasukan kode verifikasi. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa Pengguna lain tidak dapat masuk atau login apabila tidak memiliki kode verifikasi yang dibuat otomatis oleh system dan dikirimkan ke email dan WhatsApp
Copyright (c) 2022 Ainet : Jurnal Informatika
KLASIFIKASI SAMPAH PLASTIK BERDASARKAN KEPAKARAN AHLI MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR
Bank Sampah yang ada di Kabupaten Polewali Mandar merupakan salah satu solusi dalam penanganan masalah sampah. Namun dalam prosesnya, terkhusus pada sampah plastik, Bank Sampah tersebut belum mampu membedakan berbagai jenis plastik yang sebenarnya memiliki variasi nilai jual. Oleh karena itu diterapkan kepakaran ahli ke dalam sebuah sistem yang mampu mengklasifikasi sampah plastik berdasarkan jenis karakteristik plastik yang diinput. Adapun metode yang diadaptasi ke dalam sistem ialah metode K-Nearest Neighbour (KNN). Untuk mengetahui kinerja sistem, pengujian dilakukan melalui 3 metode yaitu metode Cross Tabulation, Classification Metrics, dan Cross Validation. Dari hasil pengujian diperoleh tingkat akurasi KNN terhadap data testing sebesar 88%
SMART TRASH BIN KOTA MAKASSAR BERBASIS MIKROKONTROLER
Smart trash bin merupakan tempat untuk menampung sampah secara sementara, yang biasanya terbuat dari logam atau plastik. Penelitian ini dilakukan di Kota Makassar,guna membangun kesadaran masyarakat kota Makassar agar lebih peduli terhadap lingkungan. Solusi yang diberikan adalah membuat tempat sampah pintar (smart trash bin) berbasis Mikrokontroller. Dalam Smart Trash Bin menggunakan sensor HC-SR04 berbasis Arduino board sebagai pendeteksi jarak, sedangkan LED sebagai notifikasi bahwa sampah sudah penuh. Perancangan sistem penanganan masalah sampah ini terdiri dari 3 tempat sampah yang saling terhubung dan mengirim informasi dalam interval waktu 11 detik. Setiap tempat sampah dilengkapi dengan 2 buah sensor dan komponen-komponen tambahan lainnya. Sensor yang digunakan untuk mengetahui volume sebuah tempat sampah adalah sensor jarak. Keluaran berupa informasi dari sensor inilah yang selanjutnya diolah menggunakan Wemos untuk selanjutnya dikirim ke web server. Sumber daya yang digunakan pada mikrokontroler adalah power supply dengan tegangan 5 volt.
INSTALASI PENERANGAN JALAN UMUM TENAGA SURYA (PJUTS)
PJU (Penerangan Jalan Umum) Tenaga Surya merupakan penerangan jalan umum dimana daya listriknya untuk lampu disuplai oleh sistem mandiri yang diperoleh dari energi matahari. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan rancangan lampu jalan PJU kampus berbasis tenaga surya dan LED, dengan daya tahan modul solar panel dan LED , bersifat mandiri, tanpa jaringan tenaga listrik dan spesifikasi penerangan yang di gunakan pada rancangan lampu jalan PJU kampus berbasis tenaga surya dan LED . Penelitian ini dilakukan di Kampus Universitas Muhammadiyah Makassar dengan Menggunakan metode rekayasa nilai value engineering dan hasil yang diperoleh adalah Sistem telah mampu bekerja dan menjalankan fungsinya dengan baik dan sesuai yang diharapkan, dan langkah pemasangan yang berdasarkan prosedur dengan Matahari menjadi satusatunya sumber energi pada PJUTS tersebut.