Journal of Computer and Informatics Engineering
COMPUTA adalah sebuah jurnal blind peer-review yang didedikasikan untuk publikasi hasil penelitian yang berkualitas dalam bidang teknologi informasi namun tak terbatas secara implisit, semua publikasi jurnal COMPUTA bersifat akses terbuka yang memungkinkan artikel tersedia secara bebas online tanpa berlangganan apapun. Journal title Journal of Computer and Informatic Engineering Initials COMPUTA Abbreviation COMPUTA Frequency 2 issue per year (Six Months) DOI Online ISSN Print ISSN
Rancang Bangun Tempat Sampah Pintar Menggunakan Notifikasi Sms Berbasis Iot
Pengelolaan limbah di perkotaan padat penduduk masih menghadapi tantangan signifikan, terutama terkait inefisiensi metode konvensional yang tidak mempertimbangkan kapasitas aktual tempat penampungan sampah. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun prototipe tempat sampah pintar berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu memantau tingkat kepenuhan secara otomatis dan real-time serta mengirimkan notifikasi SMS kepada petugas kebersihan. Sistem ini mengintegrasikan sensor ultrasonik HC-SR04 untuk deteksi volume sampah, mikrokontroler Arduino Uno sebagai pusat kendali, dan modul GSM SIM800L untuk pengiriman notifikasi SMS. Hasil pengujian menunjukkan bahwa prototipe mampu mendeteksi tingkat kepenuhan sampah dengan akurasi tinggi dan mengirimkan notifikasi SMS dalam waktu rata-rata 2-4 detik dengan tingkat keberhasilan 100%. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi operasional pengelolaan sampah dengan mengurangi pemeriksaan manual dan mempercepat penanganan tempat sampah penuh, sehingga meminimalkan penumpukan sampah dan dampak negatifnya terhadap lingkungan.
Kata kunci: Tempat sampah pintar, IoT, notifikasi SMS, Arduino Uno, sensor ultrasonik.
Copyright (c) 2025 Journal of Computer and Informatics Engineering
Pengembangan Sistem E-learning Berbasis Web Menggunakan Model ADDIE Untuk Pelatihan Karyawan PT. Jasa Raharja Perwakilan Cirebon
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem E-learning berbasis web sebagai media pelatihan karyawan di PT Jasa Raharja Perwakilan Cirebon dengan menggunakan model pengembangan ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation). Latar belakang penelitian ini didasari oleh kebutuhan perusahaan dalam menyediakan media pembelajaran yang fleksibel, efisien, dan mampu meningkatkan kompetensi karyawan melalui pelatihan digital. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan mengacu pada tahapan model ADDIE. Subjek penelitian melibatkan 14 karyawan PT Jasa Raharja Perwakilan Cirebon. Data dikumpulkan melalui wawancara, observasi, dan kuesioner. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem E-learning yang dikembangkan mampu memberikan kemudahan akses materi, mendukung interaksi antara instruktur dan karyawan, serta menyediakan fitur evaluasi pembelajaran secara daring. Uji kelayakan menggunakan standar ISO 9126 pada aspek functionality, reliability, usability, dan efficiency menunjukkan hasil yang sangat baik, sehingga sistem dinilai layak digunakan sebagai media pelatihan karyawan. Dengan demikian, pengembangan sistem E-learning ini dapat menjadi solusi efektif dalam meningkatkan kualitas pelatihan dan kompetensi karyawan secara berkelanjutan
E-learning, Web-based Learning, Pelatihan Karyawan
Analisis Perspsi Siswa Terhadap Dampak Kenaikan Gaji Guru Pada Kuliatas Pengajaran Dengan Perbandingan Algoritma KNN & Naïve Bayes
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persepsi siswa terhadap dampak kenaikan gaji guru terhadap kualitas pengajaran dengan menggunakan pendekatan analisis sentimen berbasis machine learning. Dua algoritma klasifikasi, yaitu K-Nearest Neighbor (KNN) dan Naïve Bayes (NB), digunakan untuk membandingkan kinerja dalam mengklasifikasikan opini siswa ke dalam kategori positif dan negatif. Data diperoleh melalui kuesioner terbuka yang disebarkan kepada 104 siswa di salah satu sekolah menengah di Kabupaten Kuningan. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing teks (pembersihan, tokenisasi, stopword removal, dan stemming), pelabelan sentimen, serta ekstraksi fitur menggunakan metode TF-IDF. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki performa lebih baik dengan akurasi sebesar 80,00%, sedangkan KNN hanya mencapai 64,17%. Temuan ini menunjukkan bahwa Naïve Bayes lebih efektif dan stabil dalam mengenali pola kata pada data teks. Secara keseluruhan, penelitian ini membuktikan bahwa metode Naïve Bayes lebih unggul dalam menganalisis persepsi siswa serta dapat digunakan sebagai alat bantu objektif untuk mengevaluasi kebijakan pendidikan terkait kesejahteraan guru.
Analisis Perbandingan Prediksi Jumlah Siswa Baru Menggunakan ARIMA dan AR serta Single Exponential Smoothing
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan prediksi jumlah siswa baru di salah satu sekolah menengah kejuruan dengan menggunakan tiga metode peramalan, yaitu Autoregressive (AR), Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), dan Single Exponential Smoothing (SES). Data yang digunakan adalah jumlah siswa baru dari tahun ajaran 2013/2014 hingga 2024/2025. Evaluasi model dilakukan dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk menilai tingkat akurasi dari prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) Metode AR memberikan prediksi paling akurat untuk mayoritas kelas dengan MAPE terendah 5,60% pada kelas XI TBSM; (2) SES lebih unggul pada beberapa kelas tertentu seperti X TBSM dengan MAPE 8,35%; (3) ARIMA hanya efektif pada satu kelas (X TKJ) dengan MAPE 32,70%; (4) Secara keseluruhan, AR menunjukkan konsistensi terbaik dengan tingkat kesalahan relatif stabil di bawah 15% untuk sebagian besar kelas. Simpulan penelitian ini merekomendasikan penggunaan metode AR sebagai pendekatan utama dalam memprediksi jumlah siswa di SMK Al Washliyah Sumber karena konsistensi akurasinya.
Perbandingan Random Forest dan K-Nearest Neighbor pada Prediksi Nilai Ujian
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor internal dan eksternal yang berpengaruh terhadap nilai ujian siswa serta membandingkan tingkat keakuratan dua algoritma machine learning, yaitu Random Forest dan K-Nearest Neighbor (KNN), dalam memprediksi nilai ujian matematika. Data yang digunakan meliputi nilai ujian matematika siswa kelas 10 dari tahun ajaran 2022/2023 hingga 2024/2025 serta data pendukung dari kuesioner. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) yang mencakup tahapan business understanding, data understanding, data preparation, modelling, evaluation, dan deployment. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor nilai UTS memiliki korelasi tertinggi terhadap nilai ujian akhir dengan nilai korelasi sebesar 0,39. Algoritma Random Forest menghasilkan akurasi tinggi pada data pelatihan namun menunjukkan indikasi overfitting, sedangkan algoritma KNN memberikan hasil yang lebih stabil dengan perbedaan kecil antara data pelatihan dan pengujian. Berdasarkan hasil tersebut, algoritma KNN dinilai lebih sesuai digunakan pada dataset dengan ukuran terbatas.
Analisis Sentimen Mahasiswa terhadap Pertukaran Mahasiswa Merdeka dengan Algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes
Program Pertukaran Mahasiswa Merdeka (PMM) merupakan salah satu kebijakan pendidikan yang bertujuan memperluas wawasan, meningkatkan pengalaman akademik, serta mendorong interaksi lintas program studi. Namun, evaluasi pelaksanaannya masih cenderung deskriptif tanpa analisis berbasis data tekstual dari opini mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen mahasiswa terhadap pelaksanaan PMM lintas prodi di Institut Prima Bangsa serta membandingkan kinerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes dalam klasifikasi sentimen. Data diperoleh melalui kuesioner esai terbuka yang disebarkan secara daring kepada 101 mahasiswa dari lima program studi yang telah mengikuti PMM. Seluruh data melalui tahapan preprocessing teks, pelabelan manual, pembagian data latih dan uji, serta penyeimbangan kelas dengan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas opini mahasiswa bernuansa positif, meskipun terdapat sebagian opini negatif yang menyoroti ketidaksesuaian mata kuliah lintas prodi dengan bidang studi asal. Dari sisi performa algoritma, Naïve Bayes memperoleh akurasi lebih tinggi sebesar 95%, sedangkan SVM mencapai akurasi 90%. Kesimpulannya, mayoritas mahasiswa memberikan penilaian positif terhadap PMM lintas prodi, dan Naïve Bayes lebih efektif digunakan dalam klasifikasi opini mahasiswa pada konteks penelitian ini.
IMPLEMENTASI ABSENSI BERBASIS INTERNET OF THINGS (IoT) DENGAN RADIO FREQUENCY IDENTIFICATION (RFID) DAN KAMERA DI SMK YANURIS TONJONG
Proses pencatatan kehadiran siswa di SMK YANURIS Tonjong masih menggunakan manual, absensi manual menimbulkan beberapa kendala diantaranya, seperti boros waktu, potensi kesalahan pencatatan dan praktik kecurangan titip absen. berdasarkan masalah yang ada, peneliti merancang sistem absensi berbasis IoT dengan menggabungkan RFID dan kamera, sistem ini dirancang untuk mencatat kehadiran siswa secara otomatis melalui pemindaian kartu RFID dan kamera untuk menangkap gambar wajah siswa secara real time. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah eksperimen yang terdiri dari beberapa tahapan, yaitu analisis masalah, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Pertama, dilakukan analisis kebutuhan berdasarkan kondisi lapangan dan wawancara dengan pihak sekolah. Sistem dirancang menggunakan mikrokontroler ESP8266 dan ESP32-CAM serta RFID. setelah sistem itu diimplementasikan selanjutnya, dilakukan pengujian sistem untuk mengukur fugsionalitas setiap komponen, termasuk pembacaan RFID, pengambilan gambar wajah siswa, dan tampilan informasi secara real time. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu membaca kartu RFID secara optimal pada jarak 2–4 cm dengan tingkat keberhasilan 100%. Fitur utama sistem juga diuji sebanyak 29 kali dan berfungsi tanpa kesalahan. Selain itu, hasil evaluasi terhadap 8 responden yang terdiri dari siswa, guru, dan dosen menunjukkan bahwa 87,5% responder menyatakan sistem ini lebih aman dibandingkan system absensi manual, karena dapat meminimalkan resiko kecurangan, seperti titip absen
Absensi Siswa, Internet of Things, RFID, ESP32-CAM
PROTOTYPE PENDETEKSI HUJAN MENGGUNAKAN ARDUINO BERBASIS IOT
Seiring perkembangan teknologi, berbagai inovasi terus dikembangkan untuk mempermudah aktivitas manusia. Salah satu perkembangan yang cukup pesat adalah pemanfaatan Internet of Things (IoT) dalam bidang pemantauan lingkungan. Penelitian ini merancang alat pendeteksi hujan otomatis berbasis IoT dengan memanfaatkan mikrokontroler ESP32. Sistem dilengkapi dengan sensor tekanan BMP280, kelembaban DHT11, cahaya BH1750, serta sensor hujan FC-37/YL-38. Seluruh sensor ini bekerja secara simultan untuk mendeteksi potensi terjadinya hujan secara real-time. Notifikasi dikirimkan secara otomatis ke pengguna melalui Bot Telegram sehingga informasi cuaca dapat diterima dengan cepat, tepat, dan efisien. Metode penelitian yang digunakan adalah eksperimen dengan beberapa tahapan, meliputi analisis masalah, studi literatur, perancangan sistem, implementasi, serta pengujian. Semua komponen perangkat keras dan perangkat lunak diintegrasikan dan diprogram menggunakan Arduino IDE. ESP32 digunakan sebagai pusat pengendali yang berfungsi membaca data dari sensor kemudian mengirimkan data tersebut ke aplikasi Telegram. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem yang dirancang berjalan sesuai dengan tujuan penelitian. Sistem mampu mendeteksi potensi hujan dengan tingkat akurasi yang tinggi, ditunjukkan melalui persentase keberhasilan pengiriman notifikasi yang mencapai 100%. Sistem ini diharapkan dapat membantu masyarakat dalam memperoleh informasi cuaca secara cepat, sehingga dapat menjadi sistem peringatan dini sederhana terhadap kondisi hujan.
Analisis Segmentasi Pekerjaan Bidang Data Science Berdasarkan Gaji, Pengalaman, dan Keterampilan Python Menggunakan K-Means Clustering
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis segmentasi pekerjaan di bidang data science berdasarkan tiga faktor utama, yaitu gaji rata-rata, pengalaman kerja, dan persyaratan keterampilan Python, menggunakan metode unsupervised learning K-Means clustering. Dataset yang digunakan terdiri dari 742 lowongan pekerjaan yang telah melalui proses preprocessing untuk menangani missing values dan normalisasi. Hasil analisis mengidentifikasi tiga cluster utama: (1) Cluster Senior Non-Teknis dengan gaji di atas rata-rata (Z-score: 0.23) dan pengalaman kerja tinggi (Z-score: 1.75), tetapi tidak selalu memerlukan Python; (2) Cluster Spesialis Teknis yang menawarkan gaji tertinggi (Z-score: 0.31) dengan persyaratan Python kuat (Z-score: 0.94), meskipun pengalaman kerja relatif rendah; dan (3) Cluster Entry-Level Non-Teknis dengan gaji terendah (Z-score: -0.37) dan tanpa persyaratan Python. Nilai Silhouette Score sebesar 0.46 menunjukkan pemisahan cluster yang cukup baik. Temuan ini memberikan implikasi praktis bagi perusahaan dalam menyusun strategi rekrutmen dan bagi profesional untuk merencanakan pengembangan karier, khususnya dalam investasi keterampilan Python. Studi ini juga mengungkap korelasi positif antara penguasaan Python dan peningkatan gaji, serta peran kritis pengalaman kerja dalam menentukan tingkat kompensasi. Kelebihan penelitian ini terletak pada pendekatan berbasis data untuk klasifikasi pekerjaan yang objektif, berbeda dari studi sebelumnya yang mengandalkan analisis deskriptif konvensional.
Perbandingan 4 Algoritma Klasifikasi untuk Deteksi Balita Stunting dengan Tool RapidMiner
Stunting pada balita merupakan permasalahan kesehatan kronis yang berdampak pada tumbuh kembang anak secara jangka panjang. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja empat algoritma klasifikasi K-Nearest Neighbors (KNN), Naive Bayes, Decision Tree, dan Random Forest dalam mendeteksi status gizi balita berbasis data mining menggunakan tool RapidMiner. Dataset yang digunakan terdiri dari 121.000 data balita dengan atribut umur, jenis kelamin, tinggi badan, dan status gizi. Penelitian ini mencakup tahapan preprocessing data, pelatihan model, dan evaluasi kinerja berdasarkan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa KNN memberikan performa terbaik dengan akurasi 99,89% dan keseimbangan tinggi pada semua metrik evaluasi, sedangkan Naive Bayes mencatatkan performa terendah dengan akurasi 55,48%. Kesimpulan dari penelitian ini menegaskan bahwa pemilihan algoritma yang sesuai sangat bergantung pada karakteristik data dan tujuan klasifikasi, di mana KNN terbukti unggul dalam konteks deteksi stunting berbasis data spasial.
Analisis Hubungan antara Aktivitas Fisik, Stres, dan Gangguan Tidur Berdasarkan Data Kesehatan Individu.
Gangguan tidur merupakan masalah kesehatan yang semakin umum di tengah masyarakat modern, terutama akibat gaya hidup yang kurang aktif dan tekanan stres yang tinggi. Kualitas tidur yang buruk dapat berdampak pada kesehatan fisik dan mental, termasuk penurunan produktivitas, peningkatan risiko penyakit kronis, serta gangguan suasana hati. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara aktivitas fisik, tingkat stres, dan gangguan tidur berdasarkan data sekunder dari Sleep Health and Lifestyle Dataset. Data mencakup 374 publik dengan variabel seperti durasi tidur, tingkat stres, jumlah langkah harian, dan jenis gangguan tidur. Metode analisis meliputi statistik deskriptif dan visualisasi korelasi menggunakan Python. Hasil menunjukkan bahwa individu dengan stres tinggi lebih cenderung mengalami gangguan tidur, khususnya insomnia dan sleep apnea. Sebaliknya, aktivitas fisik yang lebih tinggi tampak berkorelasi dengan kualitas tidur yang lebih baik. Visualisasi berupa boxplot dan heatmap menguatkan temuan bahwa gaya hidup aktif dan pengelolaan stres berperan penting dalam menjaga kesehatan tidur. Penelitian ini menegaskan bahwa pendekatan preventif berbasis gaya hidup, seperti peningkatan aktivitas fisik dan manajemen stres, dapat menjadi strategi efektif dalam mengurangi risiko gangguan tidur. Implikasi dari penelitian ini bermanfaat untuk intervensi kesehatan masyarakat dan edukasi gaya hidup sehat. Kata kunci : gangguan tidur, kualitas tidur, aktivitas fisik, tingkat stres, insomnia, sleep apnea, gaya hidup sehat, kesehatan Masyarakat
Analisis Segmentasi Pelanggan Instagram Berdasarkan Pendapatan dan Skor Pengeluaran Menggunakan Algoritma K-Means Clustering
Abstrak Dalam era digital saat ini, platform media sosial seperti Instagram memainkan peran penting dalam strategi pemasaran. Untuk meningkatkan efektivitas promosi, pemahaman mendalam terhadap perilaku pelanggan sangat diperlukan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi pelanggan Instagram berdasarkan dua atribut utama, yakni Annual Income dan Spending Score, dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering. Dataset yang digunakan berisi informasi pengguna Instagram dan diolah dengan pendekatan unsupervised learning. Hasil clustering menunjukkan bahwa data dapat dikelompokkan menjadi lima segmen pelanggan yang berbeda berdasarkan pola pendapatan dan pengeluaran mereka. Visualisasi dilakukan untuk memperjelas distribusi masing-masing klaster dan mendukung interpretasi hasil. Temuan ini memberikan wawasan yang dapat dimanfaatkan oleh pelaku bisnis dalam merumuskan strategi pemasaran yang lebih efektif dan terarah.
Analisis Hubungan antara Aktivitas Fisik, Stres, dan Gangguan Tidur Berdasarkan Data Kesehatan Individu
Kemajuan digital yang pesat pada sektor Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memberikan peluang strategis untuk memahami perilaku konsumen secara lebih mendalam, khususnya dalam upaya mempertahankan pelanggan. Salah satu strategi penting yang dapat diterapkan adalah memprediksi kemungkinan konsumen melakukan pembelian ulang. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi prediktif dengan memanfaatkan dua algoritma machine learning, yaitu Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Data yang dianalisis berasal dari platform Kaggle dan berisi atribut seperti usia, jenis kelamin, frekuensi transaksi, pengeluaran bulanan, dan jumlah produk rata-rata per pembelian. Penelitian dilakukan dalam tahapan prapemrosesan data, pelatihan model, dan pengujian performa dengan menggunakan indikator akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Perolehan hasil menunjukkan bahwa model Naive Bayes menunjukkan performa yang stabil dengan akurasi 87,5%, presisi 83,33%, recall 90,91%, dan F1-score 86,96%. Model SVM menunjukkan tingkat recall yang tinggi (100%) tetapi presisinya rendah (68,75%), sehingga kurang optimal dalam menjalankan klasifikasi yang minimal kesalahannya. Berdasarkan hasil tersebut, Naive Bayes lebih efektif dan layak digunakan untuk memprediksi kebiasaan pembelian berulang konsumen UMKM secara tepat dan efektif Kata kunci: UMKM, klasifikasi pembelian ulang, Naive Bayes, SVM, prediksi konsumen, algoritma machine learning.
Tingkat depresi pada mahasiswa merupakan permasalahan kesehatan mental yang semakin penting diperhatikan. Tekanan akademik, stres finansial, dan gaya hidup menjadi faktor-faktor utama yang memengaruhi kondisi psikologis mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan mahasiswa berdasarkan tingkat risiko depresi menggunakan algoritma K- Means. Data diperoleh dari dataset "Student Depression Dataset" yang mencakup 27.901 entri dengan 18 atribut. Proses analisis meliputi preprocessing data (label encoding, imputasi, dan normalisasi), reduksi dimensi menggunakan Principal Component Analysis (PCA), serta klasterisasi dengan K-Means. Evaluasi jumlah klaster dilakukan dengan metode Elbow. Hasil analisis menunjukkan pembentukan tiga klaster utama dengan karakteristik psikososial yang berbeda. Visualisasi dua dimensi dengan PCA memperjelas perbedaan antar klaster. Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan data mining dapat digunakan sebagai alat bantu deteksi dini risiko depresi mahasiswa dan mendukung pengambilan keputusan dalam penyediaan layanan kesehatan mental kampus. Hasil penelitian menunjukkan terbentuknya tiga klaster utama, masing-masing dengan karakteristik psikososial yang berbeda, yang memberikan wawasan penting untuk pengembangan layanan intervensi kesehatan mental di lingkungan kampus.
pendidikan Penerapan Pendidikan Vokasi Berbasis Internet of Things (IoT) dan Web of Things (WoT): Inovasi Menuju Era Industri 5.0
Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) dan Web of Things (WoT) telah membuka peluang baru dalam transformasi pendidikan vokasi. Dengan karakteristiknya yang aplikatif, kontekstual, dan berbasis keterampilan kerja, pendidikan vokasi menjadi sektor strategis dalam menghadapi tantangan Revolusi Industri 4.0 menuju era Society 5.0. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis implementasi dan efektivitas penggunaan IoT/WoT dalam pendidikan vokasi berdasarkan studi literatur terkini dari jurnal-jurnal terindeks Scopus. Melalui pendekatan kualitatif dengan metode kajian pustaka (systematic literature review), diperoleh temuan bahwa integrasi IoT/WoT mampu meningkatkan kompetensi digital siswa, mendukung teaching factory, serta mendorong pembelajaran berbasis proyek (project-based learning). Meski demikian, implementasi teknologi ini menghadapi tantangan infrastruktur, kesiapan guru, dan adaptasi kurikulum. Oleh karena itu, diperlukan strategi kolaboratif antara lembaga pendidikan, pemerintah, dan industri. Penelitian ini memberikan rekomendasi bagi pengambil kebijakan dan pendidik untuk mendesain pendidikan vokasi yang adaptif dan berkelanjutan berbasis teknologi cerdas.
Analisis segmentasi pelanggan merupakan langkah penting dalam memahami perilaku konsumen dan menyusun strategi pemasaran yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data penjualan sepeda menggunakan algoritma K-Means Clustering guna mengelompokkan pelanggan berdasarkan jumlah unit yang dibeli dan total harga transaksi. Data yang digunakan mencakup atribut transaksi seperti jenis produk, jumlah pembelian, harga satuan, dan total harga. Hasil pengelompokan menunjukkan adanya beberapa segmen pelanggan yang dapat dikategorikan sebagai pembeli hemat, pembeli sedang, dan pembeli boros. Informasi ini dapat dimanfaatkan oleh perusahaan untuk menargetkan promosi yang lebih tepat sasaran serta meningkatkan loyalitas pelanggan.
Optimalisasi Hasil Bawang dengan Teknologi Modern
Artikel ini membahas penerapan teknologi modern dalam budidaya bawang sebagai upaya meningkatkan efisiensi dan produktivitas pertanian. Permasalahan utama yang diangkat adalah rendahnya hasil panen dan tingginya biaya produksi akibat masih dominannya praktik pertanian tradisional. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi konsep pertanian modern, tantangan dalam implementasinya, serta dampaknya terhadap hasil panen dan efisiensi biaya. Metode yang digunakan adalah pendekatan deskriptif kualitatif melalui observasi, wawancara, dan studi dokumentasi di beberapa sentra produksi bawang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan teknologi seperti irigasi otomatis, sensor tanah, dan drone mampu meningkatkan hasil panen hingga 25% serta menurunkan biaya produksi sebesar 15–30%. Kesimpulannya, transformasi menuju pertanian modern berpotensi besar untuk menjawab tantangan pertanian bawang di Indonesia, meskipun masih dihadapkan pada kendala seperti biaya awal dan literasi teknologi petani.
the Analisis_Klasterisasi Data Sensor Lingkungan pada Smart Classroom Menggunakan Algoritma K-Means
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data sensor lingkungan ruang kelas pintar (Smart Classroom) dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering. Data diperoleh dari sistem monitoring otomatis yang mencatat suhu, kelembaban, intensitas cahaya, dan kadar gas di dalam ruangan. Klasterisasi dilakukan terhadap 1375 entri data untuk mengelompokkan kondisi ruang berdasarkan parameter lingkungan tersebut. Hasilnya menunjukkan bahwa tiga klaster utama terbentuk, masing-masing merepresentasikan kondisi ekstrem, moderat, dan optimal. Temuan ini dapat dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan otomatis dalam pengaturan kenyamanan ruang belajar.
Rancang Bangun Sistem Penyiram Tanaman Otomatis Berbasis Internet of Things (IoT) Menggunakan ESP32 dan Sensor Kelembapan Tanah
Kebutuhan akan sistem penyiraman tanaman yang efisien dan hemat air semakin meningkat seiring dengan perkembangan teknologi Internet of Things (IoT). Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem penyiram tanaman otomatis berbasis IoT dengan menggunakan ESP32 sebagai mikrokontroler utama, sensor kelembapan tanah (soil moisture sensor), dan modul relay untuk mengontrol pompa DC. Sistem bekerja berdasarkan tingkat kelembapan tanah: jika tanah kering maka pompa menyala, dan jika tanah lembab maka pompa mati. Prototipe ini menggunakan breadboard, adaptor, dan komponen pendukung lainnya. Pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu merespons kondisi tanah secara real-time dan menyiram secara otomatis ketika kelembapan berada di bawah ambang batas tertentu. Hasil ini menunjukkan potensi besar pemanfaatan IoT dalam otomasi pertanian skala kecil dan urban farming.
Evolusi dan Optimalisasi Teknologi Penerangan Buatan untuk Hortikultura
Penerapan penerangan tambahan merupakan strategi rekayasa kunci dalam pertanian modern untuk memanipulasi respons fotomorfogenetik dan meningkatkan produktivitas tanaman. Tinjauan ini mengkaji secara komprehensif evolusi teknologi sumber cahaya hortikultura, mulai dari lampu pijar dan lampu neon kompak (CFL) generasi awal, hingga lampu sodium tekanan tinggi (HPS) yang menjadi standar industri, dan akhirnya ke teknologi Light-Emitting Diode (LED) yang revolusioner. Kami membandingkan teknologi-teknologi ini secara kuantitatif berdasarkan metrik kinerja utama, termasuk Efikasi Foton Fotosintetik (PPE), kualitas spektral, disipasi panas, dan umur operasional. Keunggulan transformatif LED, terutama efisiensi energi yang superior dan kemampuan penyesuaian spektral (spectral tunability), dianalisis secara mendalam sebagai alat rekayasa fisiologis. Lebih lanjut, tinjauan ini membahas pergeseran dari kontrol manual ke sistem kontrol cerdas yang terintegrasi. Sistem modern yang memanfaatkan sensor, Internet of Things (IoT), dan Kecerdasan Buatan (AI) dapat secara dinamis menyesuaikan output cahaya untuk mencapai target Daily Light Integral (DLI) dengan penggunaan energi minimal. Sebagai studi kasus teknis, disajikan prototipe sistem kontrol berbasis IoT berbiaya rendah yang menunjukkan implementasi praktis dari konsep-konsep ini.
ANALISIS SENTIMEN PUBLIK PADA MEDIA SOSIAL X MENGENAI PEMANGKASAN ANGGARAN PENDIDIKAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
Abstrak. Perkembangan teknologi informasi telah mengubah pola interaksi masyarakat dalam merespons isu-isu kebijakan publik. Salah satu isu yang mendapat sorotan luas adalah pemangkasan anggaran pendidikan, yang menuai beragam reaksi di media sosial, khususnya platform X (Twitter). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap kebijakan tersebut menggunakan metode Naive Bayes. Data yang digunakan berjumlah 114 tweet, yang setelah proses pembersihan menjadi 101 tweet valid, terdiri dari 34 sentimen positif dan 67 sentimen negatif. Proses analisis dilakukan melalui tahapan data cleaning, tokenisasi, normalisasi teks, stopword removal, filtering, dan visualisasi wordcloud. Model klasifikasi dibangun menggunakan RapidMiner dengan pembagian data latih dan uji sebesar 70:30. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode Naive Bayes mampu mengklasifikasikan tweet dengan akurasi sebesar 87,1%, precision sebesar 85,0%, dan recall sebesar 89,4%. Temuan menunjukkan bahwa sentimen negatif mendominasi percakapan publik, mengindikasikan adanya kekhawatiran terhadap dampak kebijakan tersebut. Penelitian ini menunjukkan bahwa analisis sentimen berbasis media sosial dapat menjadi indikator persepsi publik terhadap kebijakan pemerintah secara real-time dan efisien
The Hardware untuk Sistem IoT pada Pemantauan Kelembaban Tanah Dan Efisien Irigasi
Integrasi Internet of Things dalam bidang pertanian menawarkan solusi transformatif untuk meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan keberlanjutan praktik pertanian. Salah satu aplikasi penting dari IoT di bidang pertanian adalah pemantauan kelembaban tanah dan sistem irigasi cerdas, yang memungkinkan petani mengoptimalkan penggunaan air, mengurangi limbah, dan meningkatkan hasil panen (Phanthuna & Lumnium, 2017). Sistem ini memanfaatkan jaringan sensor, mikrokontroler, dan konektivitas nirkabel untuk memantau tingkat kelembaban tanah secara waktu nyata, mengotomatiskan jadwal irigasi, dan memberikan wawasan berharga kepada petani untuk pengambilan keputusan yang tepat (Saefulloh et al., 2024). Artikel ini membahas komponen perangkat keras penting yang diperlukan untuk membangun sistem IoT yang kuat untuk pemantauan kelembaban tanah dan efisiensi irigasi, membahas fungsionalitas, pertimbangan pemilihan, dan strategi integrasi mereka. Sensor kelembaban tanah merupakan komponen fundamental dari sistem IoT untuk pemantauan kelembaban tanah, yang berfungsi untuk mengukur kandungan air volumetrik tanah di zona akar tanaman (Hakim et al., 2020). Sensor ini memanfaatkan berbagai teknologi, termasuk kapasitif, resistif, dan Time Domain Reflectometry, untuk secara akurat menentukan tingkat kelembaban tanah (Nsoh et al., 2024). Sensor kapasitif mengukur konstanta dielektrik tanah, yang berhubungan langsung dengan kandungan airnya (Barik et al., 2020). Sensor resistif mengukur resistensi listrik antara dua elektroda yang ditempatkan di dalam tanah, dengan resistensi yang lebih rendah menunjukkan kandungan air yang lebih tinggi. Sensor Time Domain Reflectometry mengirimkan pulsa elektromagnetik melalui tanah dan mengukur waktu yang dibutuhkan untuk memantulkan pulsa kembali, yang dapat digunakan untuk menentukan kandungan air tanah (Bakti et al., 2023). Pemilihan sensor kelembaban tanah yang sesuai bergantung pada beberapa faktor, seperti akurasi yang diinginkan, rentang pengukuran, jenis tanah, dan kondisi lingkungan. Sensor harus menawarkan akurasi yang memadai untuk aplikasi tertentu, mampu mengukur tingkat kelembaban tanah dalam kisaran yang relevan untuk jenis tanaman yang ditanam, tahan terhadap kondisi lingkungan yang keras seperti variasi suhu dan kelembaban, dan kompatibel dengan mikrokontroler dan sistem akuisisi data yang digunakan. Mikrokontroler berfungsi sebagai otak dari sistem IoT, memproses data sensor, mengendalikan perangkat aktuator, dan memfasilitasi komunikasi nirkabel. Mikrokontroler menyediakan platform komputasi yang diperlukan untuk memproses data sensor, menerapkan algoritma kontrol, dan membuat keputusan cerdas berdasarkan tingkat kelembaban tanah yang dipantau (Hosny et al., 2024). Mikrokontroler seperti ESP32, yang sudah memiliki WiFi, dapat menyederhanakan pengiriman data ke server (Nalendra & Waspada, 2021). Selain itu, notifikasi otomatis dapat diimplementasikan jika suhu melebihi batas aman (Setiawana & Wahyudia, 2025). Pemilihan mikrokontroler bergantung pada beberapa faktor, termasuk kecepatan pemrosesan, kapasitas memori, antarmuka periferal, kemampuan konsumsi daya, dan opsi konektivitas nirkabel. Modul komunikasi nirkabel sangat penting untuk mengirimkan data sensor dari lapangan ke platform berbasis cloud atau aplikasi seluler untuk pemantauan dan analisis jarak jauh. Sistem dengan modul ESP32 dapat memiliki jangkauan WiFi hingga 30 meter (Setiawana & Wahyudia, 2025). Beberapa teknologi komunikasi nirkabel yang umum digunakan dalam sistem IoT untuk pertanian meliputi Wi-Fi, Bluetooth, LoRaWAN, dan seluler. Wi-Fi menyediakan konektivitas bandwidth tinggi untuk jarak pendek, membuatnya cocok untuk sistem yang terletak di dekat titik akses Wi-Fi. LoRaWAN adalah protokol nirkabel berdaya rendah, jangkauan luas yang memungkinkan komunikasi jarak jauh dengan konsumsi daya minimal, sehingga ideal untuk sistem yang dikerahkan di area yang luas dengan infrastruktur daya terbatas. Selain sensor suhu yang akurat, sistem IoT dapat mengukur parameter lingkungan lainnya seperti kelembapan dan intensitas cahaya dengan tingkat kesalahan yang kecil (Arifin & Rizal, 2023). Aktuator, seperti katup solenoid dan pompa air, memainkan peran penting dalam mengotomatiskan sistem irigasi berdasarkan data sensor waktu nyata. Katup solenoid digunakan untuk mengendalikan aliran air ke zona irigasi yang berbeda, memungkinkan petani untuk menerapkan air hanya ketika dan di mana dibutuhkan. Pompa air digunakan untuk memasok air dari sumber seperti sumur, waduk, atau sistem irigasi kota ke sistem irigasi. Pemilihan aktuator bergantung pada beberapa faktor, termasuk laju aliran yang diinginkan, tekanan, kebutuhan daya, dan kompatibilitas dengan mikrokontroler dan sistem kontrol. Casing tahan debu dan air dengan standar IP65 akan memberikan perlindungan pada perangkat. Catu daya yang andal sangat penting untuk memastikan pengoperasian sistem IoT yang berkelanjutan, terutama di lokasi terpencil tanpa akses mudah ke listrik. Opsi catu daya meliputi baterai, panel surya, dan daya jaringan. Baterai menyediakan solusi daya portabel dan nyaman untuk sistem dengan konsumsi daya rendah, tetapi memerlukan penggantian atau pengisian daya berkala. Panel surya mengubah sinar matahari menjadi listrik, menyediakan sumber daya yang bersih dan terbarukan untuk sistem yang terletak di area dengan sinar matahari yang melimpah. Casing tahan cuaca melindungi komponen elektronik sensitif dari kondisi lingkungan yang keras seperti hujan, debu, dan variasi suhu. Perangkat IoT menunjukkan latensi pengiriman data yang rendah, berkisar antara 50 hingga 200 milidetik (Setiawana & Wahyudia, 2025). Data yang diukur dikirim ke server cloud, yang dianalisis dan divisualisasikan untuk pengambilan keputusan dan pemantauan jarak jauh. Sistem pemantauan dapat mencatat respons sensor terhadap perubahan suhu mesin selama periode dua jam dengan akurasi yang tinggi (Setiawana & Wahyudia, 2025). Perlindungan sambaran petir dapat menjadi sistem penangkal petir eksternal. Integrasi platform perangkat lunak dan aplikasi seluler melengkapi sistem IoT untuk pemantauan kelembaban tanah, menyediakan antarmuka yang ramah pengguna untuk visualisasi data, konfigurasi sistem, dan kontrol jarak jauh. Platform perangkat lunak memungkinkan petani untuk mengakses data sensor waktu nyata, melihat tren historis, dan membuat keputusan berdasarkan informasi mengenai praktik irigasi. Aplikasi seluler memungkinkan petani untuk memantau tingkat kelembaban tanah dari jarak jauh, mengendalikan sistem irigasi, dan menerima pemberitahuan jika tingkat kelembaban melebihi atau turun di bawah ambang batas yang telah ditentukan. Internet of Things telah menjadi kekuatan transformatif di berbagai sektor, merevolusi cara kita berinteraksi dengan mesin dan lingkungan kita (Saefulloh et al., 2024). Dalam konteks otomasi rumah, IoT memberdayakan pengguna untuk mengendalikan peralatan elektronik dari jarak jauh menggunakan ponsel cerdas mereka, sehingga meningkatkan kenyamanan dan efisiensi energi (Santoso et al., 2021; Suryanto et al., 2021). . Salah satu penerapan IoT yang signifikan adalah dalam pengelolaan limbah dan polusi, dengan teknologi daur ulang modern mengubah sampah menjadi energi atau bahan baku, dan sistem pemantauan berbasis IoT mengawasi kualitas udara dan air (Putri & Kurniati, 2025). Teknologi digital telah meningkatkan efisiensi distribusi energi, mengurangi pemborosan, dan memastikan pasokan listrik yang lebih ramah lingkungan (Putri & Kurniati, 2025). Implementasi sistem IoT untuk pemantauan suhu mesin menawarkan banyak manfaat, termasuk peningkatan perawatan, peningkatan efisiensi, dan pengurangan dampak lingkungan (Setiawana & Wahyudia, 2025). Dengan terus memantau suhu engine, petani dapat mengidentifikasi potensi masalah sebelum meningkat menjadi perbaikan yang mahal, sehingga mengoptimalkan kinerja engine dan memperpanjang umur pakainya (Setiawana & Wahyudia, 2025). Pemantauan dan kontrol jarak jauh yang difasilitasi oleh IoT dapat mengoptimalkan pekerjaan (Kusumah et al., 2023) (Agustini et al., 2023).
the Pemanfaatan Teknologi IoT untuk Meningkatkan Efisiensi Pertanian melalui Pemantauan Kelembaban Tanah dan Sistem Irigasi Cerdas
Teknologi Internet of Things (IoT) telah terbukti memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan efisiensi pertanian, khususnya dalam pemantauan kelembaban tanah dan pengelolaan sistem irigasi. Pemanfaatan sensor IoT untuk mengukur kelembaban tanah secara real-time memungkinkan petani untuk mengoptimalkan penggunaan air, mengurangi pemborosan, serta meningkatkan hasil panen. Sistem irigasi cerdas yang berbasis IoT mampu menyesuaikan volume air yang diberikan sesuai dengan kebutuhan tanaman, menghindari kekurangan atau kelebihan air yang dapat merugikan tanaman. Selain itu, teknologi IoT juga membantu dalam pemupukan yang lebih efisien, dengan memantau kondisi tanah dan menentukan jumlah pupuk yang tepat, sehingga mengurangi dampak negatif terhadap lingkungan. Meskipun teknologi ini menawarkan berbagai manfaat, tantangan terkait ketahanan perangkat, keterbatasan daya, serta keamanan dan privasi data tetap menjadi isu penting yang harus diatasi untuk memastikan keberlanjutan dan efisiensi sistem IoT dalam sektor pertanian. Penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan IoT dapat mengubah paradigma pertanian konvensional menuju pertanian yang lebih efisien, berkelanjutan, dan ramah lingkungan
Akademik Analisis Pengelompokan Peserta Pelatihan Berdasarkan Performa Akademik Menggunakan Metode K-Means Clustering
Pelatihan merupakan komponen penting dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia. Namun, untuk mengoptimalkan hasil pelatihan, diperlukan pemahaman yang lebih dalam mengenai karakteristik peserta berdasarkan performa akademik mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan peserta pelatihan berdasarkan atribut numerik seperti umur, nilai UTS, UAS, dan nilai akhir menggunakan algoritma K-Means Clustering. Dataset yang digunakan terdiri dari 100 peserta pelatihan dengan atribut yang telah diproses dan distandardisasi. Melalui metode Elbow, ditentukan jumlah klaster optimal sebanyak tiga kelompok. Hasil analisis menunjukkan bahwa setiap klaster memiliki karakteristik yang berbeda, baik dari segi rata-rata nilai maupun usia. Visualisasi dengan Principal Component Analysis (PCA) memperkuat pemisahan antar kelompok. Temuan ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam merancang strategi pelatihan yang lebih adaptif dan sesuai dengan kebutuhan tiap klaster. Pendekatan ini juga menunjukkan bagaimana analisis data dapat digunakan secara efektif dalam konteks pendidikan dan pelatihan.
Analisis Sentimen Pengguna Twitter terhadap kebijakan pemerintah menggunakan Algoritma Naive BayesSeiring meningkatnya penggunaan media sosial sebagai sarana komunikasi publik, Twitter telah menjadi salah satu platform yang paling sering dimanfaatkan oleh
Seiring meningkatnya penggunaan media sosial sebagai sarana komunikasi publik, Twitter telah menjadi salah satu platform yang paling sering dimanfaatkan oleh masyarakat untuk menyampaikan pendapat, kritik, maupun aspirasi terkait isu-isu aktual. Dengan tingginya volume data yang dihasilkan, proses identifikasi dan interpretasi terhadap opini publik menjadi tantangan tersendiri. Oleh karena itu, dibutuhkan pendekatan berbasis data mining, khususnya teknik klasifikasi teks untuk memahami sentimen masyarakat secara otomatis dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Naive Bayes dalam mengkategorikan sentimen tweet berbahasa Indonesia ke dalam dua kelas utama, yaitu positif dan negatif. Dataset yang digunakan merupakan kumpulan tweet yang telah diberi label sentimen. Proses analisis meliputi tahapan praproses data, pelatihan model klasifikasi, serta evaluasi performa menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu memberikan akurasi yang cukup tinggi, yakni sebesar 86%, dalam mengklasifikasikan opini pengguna. Temuan ini menunjukkan bahwa metode berbasis probabilistik seperti Naive Bayes cukup andal untuk diterapkan dalam tugas analisis sentimen pada data teks berbahasa Indonesia.
PREDIKSI KELULUSAN SISWA BERDASARKAN NILAI AKADEMIK DAN FAKTOR SOSIAL MENGGUNAKAN DECISION TREE DAN K-NEAREST NEIGHBORS
Penelitian ini bertujuan untuk penggunaan algoritma data mining sebagai prediksi kelulusan siswa berdasarkan nilai akademik dan faktor sosial adalah subjek penelitian ini. Data UCI termasuk nilai ulangan (G1, G2, dan G3), kehadiran, kegagalan sebelumnya, dan waktu belajar. Decision Tree dan K-Nearest Neighbor (KNN) adalah dua algoritma klasifikasi yang digunakan. Untuk mendapatkan label kelulusan, nilai G3 setidaknya 10 diperlukan. Data dibagi menjadi data latih dan uji dengan rasio 80:20. Hasil menunjukkan bahwa Decision Tree lebih akurat dan mudah dipahami daripada KNN. Temuan ini menunjukkan bahwa data mining dapat membantu sekolah menemukan siswa yang mungkin tidak lulus lebih awal, memungkinkan intervensi akademik yang cepat.
Klasterisasi Kinerja Akademik Siswa Menggunakan Algoritma K-Means: Studi Kasus pada Data StudentsPerformance
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola-pola kinerja akademik siswa berdasarkan karakteristik demografis dan latar belakang pendidikan. Dataset StudentsPerformance digunakan untuk mengelompokkan siswa menggunakan algoritma klastering K-Means. Atribut yang dianalisis meliputi jenis kelamin, ras/etnis, tingkat pendidikan orang tua, status makan siang, persiapan ujian, serta nilai matematika, membaca, dan menulis. Melalui proses klasterisasi, penelitian ini mengidentifikasi kelompok-kelompok siswa dengan profil kinerja yang berbeda, seperti kelompok berprestasi tinggi, sedang, dan rendah. Evaluasi dilakukan dengan Silhouette Score untuk mengukur kualitas klaster. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan bagi pendidik dalam merancang strategi pembelajaran yang lebih personal dan efektif, serta mengoptimalkan program intervensi dan penghargaan berdasarkan karakteristik kelompok siswa yang teridentifikasi.
ANALISIS PREDIKTIF GAYA HIDUP SEHAT BERDASARKAN POLA TIDUR DAN AKTIVITAS FISIK MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI DATA
Gaya hidup sehat merupakan faktor penting dalam menjaga keseimbangan fisik dan mental seseorang. Salah satu pendekatan modern dalam mengidentifikasi gaya hidup sehat adalah melalui analisis data pola tidur dan aktivitas fisik. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat gaya hidup sehat individu berdasarkan dua variabel utama tersebut, menggunakan metode klasifikasi dalam data mining. Data diperoleh dari sumber terbuka dan telah melalui proses praproses data seperti pembersihan, normalisasi, dan seleksi fitur. Algoritma klasifikasi yang diterapkan mencakup K-Nearest Neighbor (KNN), Decision Tree, dan Random Forest. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest memberikan kinerja prediksi terbaik dengan akurasi mencapai 89%. Temuan ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam pengembangan sistem rekomendasi kesehatan berbasis data.
Sistem Pemantauan Tanaman Otomatis Berbasis Machine Learning untuk Deteksi Penyakit Tanaman Dini Menggunakan Sensor BH1750, DHT22, dan Kelembaban Tanah
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pemantauan tanaman otomatis yang menggunakan algoritma machine learning untuk deteksi penyakit tanaman secara dini, dengan memanfaatkan data yang dikumpulkan dari tiga sensor, yaitu BH1750 (sensor cahaya), DHT22 (sensor suhu dan kelembaban udara), dan sensor kelembaban tanah. Sistem ini memungkinkan pemantauan kondisi tanaman secara real-time dan memberikan peringatan dini kepada petani ketika tanaman menunjukkan tanda-tanda stres atau penyakit. Data yang diperoleh dari ketiga sensor diproses menggunakan algoritma Random Forest, yang telah terbukti efektif dalam klasifikasi kondisi tanaman. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ini memiliki akurasi sebesar 85%, dengan nilai precision, recall, dan F1-score yang tinggi untuk masing-masing kondisi tanaman yang terdeteksi. Sistem ini dapat menjadi solusi inovatif dalam pertanian untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas, serta mengurangi kerugian akibat penyakit tanaman. Penelitian ini juga memberikan rekomendasi untuk pengembangan lebih lanjut, seperti integrasi data eksternal dan penerapan sistem real-time yang lebih canggih.
Analisis Pengaruh FOMO terhadap Durasi Penggunaan Media Sosial Menggunakan Metode Regresi
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Fear of Missing Out (FOMO) terhadap durasi penggunaan media sosial pada kalangan pengguna digital di Indonesia. Dengan meningkatnya aktivitas daring, fenomena FOMO menjadi salah satu faktor psikologis yang mendorong perilaku berlebihan dalam mengakses media sosial. Dalam studi ini digunakan pendekatan data mining dengan algoritma Linear Regression untuk memprediksi durasi penggunaan media sosial berdasarkan skor FOMO, serta variabel pendukung lain seperti jenis kelamin dan intensitas penggunaan. Dataset diperoleh dari hasil survei pengguna media sosial yang mencakup data kuantitatif perilaku pengguna. Model linear regression digunakan untuk mengukur hubungan linier antara skor FOMO dan durasi penggunaan. Model regresi linear yang dibangun menghasilkan koefisien regresi sebesar 0.19, Mean Squared Error (MSE) sebesar 1.10, dan nilai R² sebesar 0.12, yang mengindikasikan bahwa hanya sebagian kecil variasi durasi dapat dijelaskan oleh skor FOMO. Meski demikian, hasil ini menunjukkan adanya hubungan positif antara FOMO dan durasi penggunaan media sosial. Temuan ini dapat menjadi masukan awal dalam mengkaji faktor-faktor psikologis yang memengaruhi perilaku digital, serta menjadi pertimbangan dalam menyusun strategi literasi digital dan pengendalian penggunaan media sosial.