Garuda - Garba Rujukan Digital

OPTIMALISASI PENYERAPAN ANGGARAN TOL LAUT DENGAN PENDEKATAN GREEN PRICE DAN GREEN SHIPPING PADA PT DJAKARTA LLOYD (PERSERO) TAHUN 2022 DAN TAHUN 2023 Setiawan, Budi; Hermiyettie, Hermiyettie
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 4 (2025): November 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i4.4401

Abstract: The Sea Toll Program is an intermodal connectivity, not just providing ports and ships. The Sea Toll Program has become a necessity to facilitate the flow of goods and equitable distribution of goods. The public is more interested in using Sea Toll ship services because they can carry large quantities of goods and reach underdeveloped, remote, outermost and border areas (3TP), making them more effective and efficient. Optimizing the absorption of the Sea Toll budget with a green shipping and green price approach, resulting in budget efficiency with savings of between 5% - 9%. This efficiency is achieved by substituting fossil fuels with environmentally friendly fuels (such as B40), route optimization and internalization of environmental costs through environmentally friendly carbon cost calculations. The Green Shipping and Green Price approach has proven to be a strategic solution to increase the efficiency, sustainability, and effectiveness of optimizing the absorption of the Sea Toll shipping budget.Keywords: Green Shipping, Green Price, efectiveness optimization of the Sea Toll Budget.Abstrak: Program Tol Laut adalah konektivitas antar moda bukan hanya menyediakan Pelabuhan dan kapal. Program Tol laut sudah menjadi kebutuhan untuk memperlancar arus barang dan pemerataan distribusi barang. Masyarakat lebih tertarik menggunakan jasa kapal Tol laut karena dapat memuat barang dalam jumlah yang banyak dan menjangkau daerah tertinggal,terpencil,terluar dan perbatasan (3TP) sehingga lebih efektif dan efisien. Optimalisasi penyerapan anggaran tol laut dengan pendekatan green shipping dan green price, menghasilkan efisiensi anggaran dengan penghematan antara 5%-9%. Efisiensi ini dicapai dengan substitusi bahan bakar fosil dengan BBM ramah lingkungan (seperti B40),pengoptimalan rute serta internalisasi biaya lingkungan melalui penghitungan biaya karbon yang ramah lingkungan. Pendekatan Green Shipping dan Green Price telah terbukti sebagai solusi strategis untuk meningkatkan efisiensi, keberlanjutan, dan efektivitas optimalisasi penyerapan anggaran pelayaran Tol LautKata Kunci : Green Shipping, Green Price efektivitas optimalisasi Anggaran Tol Laut.

PENANGANAN KEKERASAN SEKSUAL TERHADAP ANAK DALAM SISTEM PERADILAN PIDANA INDONESIA: ANALISIS KRITIS DAN REKOMENDASI PERLINDUNGAN KORBAN Alfatah, Fahrezi; Sinurat, Asri Vivi Yanti; Ramadhan, Iqbal; Siregar, Iqbal
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 2 (2025): May 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i2.5515

Abstract: This study aims to determine how sexual violence against children is handled in the Indonesian criminal justice system. Sexual violence against children is a serious crime that requires effective and comprehensive legal protection. The implementation of Law No. 12 of 2022 concerning Criminal Acts of Sexual Violence (UU TPKS) faces significant challenges, including difficulties in identifying and reporting cases, lack of public awareness, and limited resources. The research method used is a normative approach to legislation and literature related to sexual violence against children. The results of the study indicate that the implementation of Law No. 12 of 2022 concerning Criminal Acts of Sexual Violence (UU TPKS) can provide effective legal protection for child victims of sexual violence by increasing public awareness, strengthening the law enforcement system, and providing quality protection services. However, this implementation still faces obstacles such as difficulties in identifying and reporting cases, weaknesses in the TPKS Law, limited resources, and difficulty accessing services. Collaboration between the government, child protection agencies, the police, the judicial system, and the community is needed to overcome these challenges and provide better protection for child victims of sexual violence. Keyword : Child Protection, Sexual Violence of Children, Victim Protection Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana penanganan kekerasan seksual terhadap anak dalam sistem peradilan Pidana Indonesia. Kekerasan seksual terhadap anak merupakan kejahatan serius yang memerlukan perlindungan hukum yang efektif dan komprehensif. Implementasi Undang-Undang Nomor 12 Tahun 2022 tentang Tindak Pidana Kekerasan Seksual (UU TPKS) menghadapi tantangan siginifikan, termasuk kesulitan identifikasi dan pelaporan kasus, kurangnya kesadaran masyarakat, dan keterbatasan sumber daya. Metode penelitian yang digunakan ialah normatif terhadap peraturan perundang-undangan dan literatur terkait kekerasan seksual terhadap anak. Hasil penelitian adalah implementasi Undang-Undang Nomor 12 Tahun 2022 tentang Tindak Pidana Kekerasan Seksual (UU TPKS) dapat memberikan perlindungan hukum yang efektif bagi anak sebagai korban kekerasan sesksual melalui peningkatan kesadaran masyarakat, penguatan sistem penegakan hukum dan penyediaan layanan perlindungan berkualitas. Namun, implementasi ini masih mengahdapi rintangan seperti kesulitan identifikasi dan pelaporan kasus, lemahnya UU TPKS, keterbatasan sumber daya dan kesulitan akses layanan. Kerjasama antara pemerintah, lembaga perlindungan anak, kepolisian , sistem peradilan, dan masyarakat diperlukan untuk mengatasi tantangan ini dan memberikan perlindungan yang lebih baik lagi bagi anak-anak korban kekerasan seksual. Kata Kunci : Perlindungan Anak, Kekerasan Seksual Anak, Perlindungan Korban

ANALISIS SENTIMEN TERHADAP ULASAN PENGGUNA APLIKASI RUMAH PENDIDIKAN DI PLAYSTORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES Razaq, Abdul; Hidayat, Rahmat; Pasaribu, Ryan Fahreza; Sitorus, Zulham
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 4 (2025): November 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i4.4935

Abstract: The development of digital technology has led to the emergence of various educational applications that play an important role in supporting the teaching and learning process. One of the most widely used applications is Rumah Pendidikan, which provides a variety of online learning features. However, user perceptions and experiences of this application vary greatly, requiring a systematic analysis to determine public sentiment towards the application. This study aims to apply the Naive Bayes Classifier algorithm in analyzing user sentiment reviews of the Rumah Pendidikan application on the Google Playstore platform. The data, consisting of 284 reviews, was classified into three sentiment categories, namely positive, negative, and neutral. The analysis process included data cleaning, tokenization, stopword removal, and TF-IDF vectorization before classification. The results show that the Naive Bayes algorithm is capable of classifying sentiment with an accuracy of 78.95%, a precision value of 72%, a recall of 67%, and an F1-score of 70%. These findings indicate that the Naive Bayes approach is effective in identifying user sentiment towards the Rumah Pendidikan application. The findings of this analysis can be used by developers as a basis for consideration in improving the quality of the application and user satisfactioninthefuture.Keyword: Sentiment Analysis, Naive Bayes, Rumah Pendidikan Application, Google Play StoreAbstrak: Perkembangan teknologi digital telah mendorong munculnya berbagai aplikasi pendidikan yang berperan penting dalam mendukung proses belajar-mengajar. Salah satu aplikasi yang banyak digunakan adalah Rumah Pendidikan, yang menyediakan beragam fitur pembelajaran daring. Meskipun demikian, persepsi dan pengalaman pengguna terhadap aplikasi ini sangat beragam, sehingga diperlukan analisis yang sistematis untuk mengetahui sentimen masyarakat terhadap aplikasi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Naive Bayes Classifier dalam menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi Rumah Pendidikan pada platform Google Playstore. Data yang terdiri atas 284 ulasan diklasifikasikan ke dalam tiga kategori sentimen, yaitu positif, negatif, dan netral. Proses analisis meliputi tahap data cleaning, tokenization, stopword removal, serta TF-IDF vectorization sebelum dilakukan klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi sebesar 78.95%, nilai precision sebesar 72%, recall sebesar 67%, dan F1-score sebesar 70%. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan Naive Bayes mampu bekerja secara efektif dalam mengidentifikasi sentimen pengguna terhadap aplikasi Rumah Pendidikan. Temuan analisis tersebut dapat dimanfaatkan oleh pengembang sebagai dasar pertimbangan dalam meningkatkan kualitas aplikasi dan tingkat kepuasan pengguna dimasamendatang.Kata kunci: Analisis Sentimen, Naive Bayes, Rumah Pendidikan, Playstore

KEPEMIMPINAN TRANSFORMASIONAL SEBAGAI KATALISATOR INOVASI: MENDORONG ADOPSI CLOUD COMPUTING UNTUK KEUNGGULAN BERSAING Yubarda, Erliza; Giatman, M.; Maksum, Hasan; Lapisa, Remon; Fadhilah, Fadhilah
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 4 (2025): November 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i4.5108

Abstract: This study analyzes the function of transformational leadership as a driver of innovation in promoting the adoption of cloud computing to achieve sustainable competitive advantage. Using a systematic literature review (SLR) approach, this study combines the results of six leading articles published between 2018 and 2025. The analysis results show that transformational leadership, using intellectual stimulation, inspirational motivation, and cultural change, can generate innovation in organizations that directly supports cloud adoption. Cloud computing further enhances organizational responsiveness and innovation capacity, enabling companies to respond more quickly to market changes. The research findings confirm that competitive advantage stems not only from technological aspects but also from the dynamic capabilities shaped by transformational leaders who align cloud resources with strategic objectives. This study contributes to filling a gap in theory by proposing a sequential mediation mechanism linking transformational leadership, organizational innovation, cloud adoption, and competitive advantage. Implications for management recommend that organizations focus on digital-based leadership training and ensure that cloud resource allocation is aligned with corporate strategy. Keyword: Transformational Leadership; Innovation; Cloud Computing; Organizational Agility; Competitive Advantage Abstrak: Penelitian ini menganalisis fungsi kepemimpinan transformasional sebagai penggerak inovasi dalam mendorong penerapan cloud computing untuk meraih keunggulan kompetitif yang berkelanjutan. Melalui pendekatan tinjauan pustaka sistematis (SLR), studi ini menggabungkan hasil dari enam artikel terkemuka yang diterbitkan antara tahun 2018 hingga 2025. Hasil analisis menunjukkan bahwa kepemimpinan transformasional, dengan menggunakan stimulasi intelektual, motivasi inspirasional, serta perubahan budaya, dapat menghasilkan inovasi dalam organisasi yang mendukung langsung penerapan cloud. Cloud computing selanjutnya meningkatkan responsivitas organisasi dan kapasitas inovasinya, sehingga perusahaan lebih cepat dalam merespons perubahan pasar. Temuan penelitian menegaskan bahwa keunggulan kompetitif tidak hanya berasal dari aspek teknologi, tetapi juga dari kemampuan dinamis yang dibentuk oleh pemimpin transformasional yang menyelaraskan sumber daya cloud dengan tujuan strategis. Studi ini memberikan kontribusi dalam mengisi kekurangan teori dengan mengusulkan mekanisme mediasi berurutan yang menghubungkan antara kepemimpinan transformasional, inovasi organisasi, penerapan cloud, dan keunggulan kompetitif. Implikasi bagi manajemen merekomendasikan agar organisasi fokus pada pelatihan kepemimpinan yang berbasis digital dan memastikan alokasi sumber daya cloud selaras dengan strategi perusahaan. Kata kunci: Kepemimpinan Transformasional; Inovasi; Cloud Computing; Kelincahan Organisasi; Keunggulan Bersaing

ANALISIS PENGELOMPOKAN KARAKTERISTIK SISWA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DALAM PERSPEKTIF FILSAFAT SAINS KOMPUTER Sipayung, Sardo Pardingotan; Nasution, Mahyuddin K. M.
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 4 (2025): November 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i4.5153

Abstract: The development of information technology in education is changing the way students construct and access knowledge, but differences in academic ability, motivation, discipline, and digital literacy often lead to learning disparities. This study grouped student characteristics using K Means Clustering and reviewed them from the perspective of computer science philosophy: ontology, epistemology, axiology, logic, and induction. The data from 120 students included academic scores, learning motivation, discipline, and digital literacy. After normalization, the number of clusters was determined using the Elbow and Silhouette methods, and the quality of the clusters was evaluated using the Davies–Bouldin Index. The findings indicate an optimal number of three clusters, with a Silhouette value of 0.466 and a DBI of 0.733, indicating fairly good and stable clustering. The three clusters describe: 1) highly motivated students with high digital literacy; 2) disciplined students with good academic performance but moderate digital skills; 3) low-motivated students with low digital literacy who require a personalized and empathetic learning approach. Ontologically, data is not just numbers, but the manifestation of students' digital existence in the modern learning space. Epistemologically, knowledge is formed inductively from students' interactions with technology and data. Axiologically, the clustering results support fairness in digital learning with an approach tailored to student characteristics. The dimensions of logic and induction show the clustering process as a scientific pattern of thinking from observation to meaningful rational generalization. The findings support a balance between algorithmic rationality and human values in digital education. Keyword: K-Means Clustering; Philosophy of Computer Science; Ontology, Epistemology; Axiology; Student Characteristics; Digital Learning. Abstrak: Perkembangan teknologi informasi di pendidikan mengubah cara siswa membangun dan mengakses pengetahuan, tetapi perbedaan kemampuan akademik, motivasi, kedisiplinan, dan literasi digital sering menimbulkan ketimpangan pembelajaran. Penelitian ini mengelompokkan karakteristik siswa dengan K Means Clustering dan meninjaunya melalui perspektif filsafat sains komputer: ontologi, epistemologi, aksiologi, logika, dan induksi. Data 120 siswa meliputi nilai akademik, motivasi belajar, kedisiplinan, dan literasi digital. Setelah normalisasi, jumlah klaster ditentukan lewat metode Elbow dan Silhouette, lalu kualitas klaster dievaluasi dengan Davies–Bouldin Index. Temuan menunjukkan jumlah klaster optimal tiga, dengan nilai Silhouette 0,466 dan DBI 0,733, mengindikasikan pengelompokan yang cukup baik dan stabil. Tiga klaster menggambarkan: 1) siswa bermotivasi dan berliterasi digital tinggi; 2) siswa disiplin dan berprestasi akademik baik, namun kemampuan digital sedang; 3) siswa bermotivasi dan literasi digital rendah yang memerlukan pendekatan pembelajaran personal dan empatik. Secara ontologis, data tidak sekadar angka, melainkan wujud eksistensi digital siswa dalam ruang belajar modern. Epistemologis, pengetahuan terbentuk secara induktif dari interaksi siswa dengan teknologi dan data. Aksiologis, hasil klasterisasi mendukung keadilan pembelajaran digital dengan pendekatan sesuai karakteristik siswa. Dimensi logika dan induksi menunjukkan proses klasterisasi sebagai pola berpikir ilmiah dari observasi menuju generalisasi rasional bermakna. Temuan mendukung keseimbangan antara rasionalitas algoritmik dan nilai kemanusiaan dalam pendidikan digital. Kata kunci: K-Means Clustering; Filsafat Sains Komputer; Ontologi, Epistemologi; Aksiologi; Karakteristik Siswa; Pembelajaran Digital.

STRES AKADEMIK SEBAGAI PREDIKTOR KESEHATAN MENTAL PADA MAHASISWA FKM UIN SU Indriani, Fatma; Fadilah, Sylva Qamara Nur
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 4 (2025): November 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i4.4992

Abstract: Mental health among young people is receiving increasing attention. This study aims to determine the relationship between academic stress levels and mental health among students at the Faculty of Public Health, State Islamic University of Medan (UIN SU). The method used was a quantitative correlational survey approach. Data were obtained from 131 students at the Faculty of Public Health, State Islamic University of Medan (UIN SU), using incidental sampling. The measurement tools used were the Perceived Academic Stress Scale (PASS) and the Brief Mental Health Inventory (BMHI-12). Regression analysis was used. The results showed a negative effect of academic stress on mental health among students at the Faculty of Public Health, State Islamic University of Medan (UIN SU Medan), with an effective contribution of 19.3%. These findings demonstrate the importance of stress management strategies in higher education environments to maintain student mental well-being..Keyword: Mental Health; Collage Students; Academic Stress.Abstrak: Kesehatan mental pada generasi muda semakin mendapat perhatian. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara tingkat stres akademik dengan kesehatan mental pada mahasiswa FKM UIN SU. Metode yang digunakan adalah kuantitatif korelasional dengan pendekatan survei. Data diperoleh dari 131 orang mahasiswa FKM UIN SU yang diambil dengan teknik incidental sampling. Alat ukur yang digunakan yaitu Perceived Academic Stress Scale (PASS) dan Brief Mental Health Inventory (BMHI-12)). Teknik analisis data yang digunakan adalah uji regresi. Hasil penelitian menunjukkan terdapat pengaruh negatif dari stress akademik terhadap Kesehatan mental pada mahasiswa FKM UIN SU Medan dimana sumbangan efektif yang diberikan sebesar 19,3%. Temuan ini menunjukkan pentingnya strategi manajemen stres di lingkungan pendidikan tinggi untuk menjaga kesejahteraan mental mahasiswa.Kata kunci: Kesehatan Mental; Mahasiswa; Stres Akademik.

TINJAUAN LITERATUR: POTENSI EEG-BASED BRAIN-COMPUTER INTERFACE UNTUK DESENTRALISASI KONTROL NEURAL PADA EKOSISTEM INTERNET OF AUTONOMOUS THINGS (IOAT) Sari, Geri Loyang; Aisyah, Siti
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 4 (2025): November 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i4.5071

Abstract: EEG-based Brain Computer Interface offers the potential for integration with Internet of Autonomous group control such as drones, robots, wheelchairs, AUVs, smart-home and smart-city devices, etc. This literature review aims to determine the potential for integration (BCI) in controlling smart devices and swarm intelligence within the IoAT ecosystem that collaborates in a corporate and decentralized manner. As well as compiling an initial abstract framework towards this development direction, based on a review of journals related to brain-computer interfaces, intent translator frameworks for IoT, LLM, mesh topology, federated learning, swarm-rules models, and human-swarm cybernetic/feedback loop integration. The results of the review show that BCI-IoAT integration through a swarm intelligence approach has the potential to create a robust, independent, and autonomous system. Keywords: Brain Computer Interface; EEG; Swarm intelligence; IoT; LLM; human-swarm; Autonomous Things Abstrak: Brain Computer Interface berbasis EEG menawarkan potensi integrasi dengan kendali kelompok Internet Of Autonomous seperti drone, robot, kursi roda, AUV, perangkat smart-home dan smart-city, dsb. literature review ini bertujuan untuk mengetahui potensi integrasi (BCI) dalam mengendalikan perangkat pintar dan swarm intelligence di dalam ekosistem IoAT yang bekerja sama secara korporatif dan desentraliasi. Serta menyusun kerangka abstrak awal menuju arah pengembangan tersebut, berdasarkan review jurnal-jurnal yang berhubungan dengan brain-computer interface, framework intent translator for IoT, LLM, topologi mesh, federated learning, model swarm-rules, dan integrasi human-swarm cybernetic/feedback loop. Hasilnya tinjauan menunjukkan bahwa integrasi BCI-IoAT melalui pendekatan swarm intelligence berpotensi menciptakan sistem yang bersifat robust, mandiri, dan otonom. Kata kunci: Brain Computer Interface; EEG; Swarm intelligence; IoT; LLM; human-swarm; Autonomous Things

PENANGANAN DATA OUTLIER MENGGUNAAN ROBUST CLUSTER DALAM PEMETAAN DATASET STUNTING Sinuraya, Kharul Abdi; Andrinata, Andrinata; Azzuma, Nurul
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 4 (2025): November 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i4.4248

Abstract:The urgency of this research lies in the importance of accurate stunting data mapping to understand the patterns and distribution of this issue within a specific region. However, in data collection and analysis, outliers—values far beyond the normal range—are often present and may affect the validity of the analysis results. Conventional clustering methods, such as K-Means, are highly sensitive to outliers, which may lead to inaccurate and misleading mappings. Therefore, a more robust approach is required to handle outliers, one of which is the robust clustering method. Robust Clustering is an effective technique in dealing with outliers, enabling the identification of homogeneous data groups without being affected by extreme values. This study aims to explore and address the issue of outliers in stunting dataset mapping. Based on the clustering analysis using the K-Means method, three groups of Public Health Centers (Puskesmas) in Asahan Regency were identified based on stunting cases from 2022 to 2024. After outlier detection and handling, the Davies-Bouldin Index decreased from 0.529 to 0.483, indicating improved cluster quality. The final results show that the majority of Public Health Centers fall into Cluster 1 with relatively low to moderate stunting cases, Cluster 2 consists of centers with significantly increasing cases, and Cluster 3 represents those with very high numbers of cases. Keywords: Stunting; Data Outlier; Robust Clustering; Mapping; Machine Learning Abstrak: Urgensi penelitian ini terletak pada pemetaan data stunting yang akurat sangat penting untuk memahami pola dan distribusi masalah ini di wilayah tertentu. Akan tetapi, dalam pengumpulan dan analisis data, seringkali terdapat data outlier, nilai yang jauh di luar rentang normal, yang dapat mempengaruhi hasil analisis. Metode pengelompokan konvensional, seperti K-means, sering kali sensitif terhadap outlier, yang dapat menghasilkan pemetaan yang tidak akurat dan menyesatkan. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan yang lebih robust untuk menangani data outlier, salah satunya dengan menggunakan metode robust cluster. Metode Robust Clustering merupakan metode pengelompokan yang efektif dalam menghadapi outlier, memungkinkan identifikasi kelompok data yang homogen tanpa dipengaruhi oleh nilai ekstrem. Penelitian ini bertujuan untuk menggali dan mengatasi masalah data outlier dalam pemetaan dataset stunting. Berdasarkan hasil analisis clustering dengan metode K-Means, diperoleh tiga kelompok Puskesmas di Kabupaten Asahan berdasarkan jumlah kasus stunting tahun 2022–2024. Setelah dilakukan deteksi dan penanganan outlier, nilai Davies-Bouldin Index menurun dari 0,529 menjadi 0,483, menunjukkan kualitas cluster yang lebih baik. Hasil akhir menunjukkan bahwa mayoritas Puskesmas masuk ke dalam Cluster 1 dengan kasus stunting relatif rendah hingga sedang, sedangkan Cluster 2 terdiri dari Puskesmas dengan tren kasus meningkat cukup signifikan, dan Cluster 2 berisi Puskesmas dengan jumlah kasus sangat tinggi. Kata kunci: Stunting; Data Outlier; Robust Clustering; Pemetaan; Machine Learning

KEKERASAN SEKSUAL TERHADAP ANAK BERBASIS ELEKTRONIK : ANALISIS HUKUM ATAS GROOMING EKSPLOITASI ONLINE DAN PORNOGRAFI ANAK Sitompul, Ahmad Ray Fadillah; Sinurat, Asri Vivi Yanti; Siagian, Muhammad Taufik Ikhsan
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 2 (2025): May 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i2.5517

Abstract: Electronic-based sexual violence against children is a serious crime that has grown with the rapid advancement of information technology. Practices such as online grooming, online sexual exploitation, and child pornography demonstrate complex crime patterns because they utilize digital media as the primary means. This article aims to analyze the legal regulations in Indonesia regarding electronic-based sexual violence against children and assess the effectiveness of law enforcement. The research method used is normative juridical with a statutory and conceptual approach. The analysis is based on the 1945 Constitution of the Republic of Indonesia, Law Number 35 of 2014 concerning Child Protection, Law Number 12 of 2022 concerning Criminal Acts of Sexual Violence, and Law Number 1 of 2024 concerning the Second Amendment to the Electronic Information and Transactions Law. However, the main challenges still lie in digital evidence, limited capacity of law enforcement officers, and low digital literacy in the community. Therefore, strengthening technical regulations, increasing cross-border cooperation, and preventive efforts through digital education are needed to provide maximum protection for children as a vulnerable group. Keyword: child sexual abuse; online grooming; online sexual exploitation; child pornography; criminal law. Abstrak: Kekerasan seksual terhadap anak berbasis elektronik merupakan bentuk kejahatan serius yang berkembang seiring pesatnya kemajuan teknologi informasi. Praktik seperti online grooming, eksploitasi seksual daring, dan pornografi anak menunjukkan pola kejahatan yang kompleks karena memanfaatkan media digital sebagai sarana utama. Artikel ini bertujuan untuk menganalisis pengaturan hukum di Indonesia terkait kekerasan seksual terhadap anak berbasis elektronik serta menilai efektivitas penegakan hukumnya. Metode penelitian yang digunakan adalah yuridis normatif dengan pendekatan peraturan perundang-undangan dan konseptual. Analisis didasarkan pada Undang-Undang Dasar Negara Republik Indonesia Tahun 1945, Undang-Undang Nomor 35 Tahun 2014 tentang Perlindungan Anak, Undang-Undang Nomor 12 Tahun 2022 tentang Tindak Pidana Kekerasan Seksual, serta Undang-Undang Nomor 1 Tahun 2024 tentang Perubahan Kedua atas Undang-Undang Informasi dan Transaksi Elektronik.Namun, tantangan utama masih terletak pada pembuktian digital, keterbatasan kapasitas aparat penegak hukum, serta rendahnya literasi digital masyarakat. Oleh karena itu, diperlukan penguatan regulasi teknis, peningkatan kerja sama lintas negara, serta upaya preventif melalui edukasi digital guna memberikan perlindungan maksimal terhadap anak sebagai kelompok rentan. Kata kunci: kekerasan seksual anak; grooming online; eksploitasi seksual daring; pornografi anak; hukum pidana.

OPTIMIZING SOCIAL RESOURCE ALLOCATION THROUGH FUZZY SUGENO INFERENCE NETWORKS FOR DISABILITY PRIORITIZATION IN PUBLIC ASSISTANCE PROGRAMS Sofyan, Mas; Saleh, Khairul
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 4 (2025): November 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i4.4938

Abstract: Resource scarcity in social assistance programs necessitates systematic prioritization mechanisms that integrate multidimensional vulnerability indicators while maintaining transparency and reproducibility. This research proposes a computational framework leveraging Fuzzy Sugeno inference systems to optimize allocation decisions for vulnerable populations, specifically persons with disabilities. The approach transforms qualitative expert assessments and socioeconomic indicators into quantifiable priority scores through four-stage fuzzy processing: fuzzification of crisp input values into membership degrees, activation of 27 IF-THEN inference rules, computation of weighted ?-predicates via minimum operator, and defuzzification via Sugeno's weighted average method producing normalized output [0,1]. Implementation utilized PHP-MySQL architecture with JavaScript-based visualizations to develop a web-accessible prototype capable of processing multifactorial household profiles. Validation across 10 representative cases demonstrates superior consistency relative to conventional manual assessment approaches. The system eliminates subjective bias through deterministic rule-based inference while maintaining semantic alignment with domain expertise. Results indicate the framework generates transparent, auditable, and scalable solutions for social policy implementation, addressing persistent challenges in allocating limited public resources to maximally deserving beneficiaries. The methodology contributes novel applications of computational intelligence to public administration and extends Sugeno fuzzy logic paradigms beyond traditional forecasting domains toward decision support systems.Keyword: fuzzy sugeno; resource allocation; vulnerability assessment; disability prioritization; social policyAbstrak: Kelangkaan sumber daya dalam program bantuan sosial menuntut mekanisme prioritisasi sistematis yang mengintegrasikan indikator kerentanan multidimensi sambil mempertahankan transparansi dan reproducibilitas. Penelitian ini mengusulkan kerangka komputasi yang memanfaatkan sistem inferensi Fuzzy Sugeno untuk mengoptimalkan keputusan alokasi bagi populasi rentan, khususnya penyandang disabilitas. Pendekatan mentransformasi penilaian ahli kualitatif dan indikator sosial-ekonomi menjadi skor prioritas terkuantifikasi melalui pemrosesan fuzzy empat tahap: fuzzifikasi nilai input crisp menjadi derajat keanggotaan, aktivasi 27 aturan inferensi IF-THEN, komputasi ?-predikat tertimbang via operasi minimum, dan defuzzifikasi via metode rata-rata tertimbang Sugeno menghasilkan output ternormalisasi [0,1]. Implementasi memanfaatkan arsitektur PHP-MySQL dengan visualisasi berbasis JavaScript untuk mengembangkan prototipe web-accessible mampu memproses profil rumah tangga multifaktorial. Validasi lintas 10 kasus representatif menunjukkan konsistensi superior relatif terhadap pendekatan penilaian manual konvensional. Sistem mengeliminasi bias subjektif melalui inferensi berbasis aturan deterministik sambil mempertahankan keselarasan semantik dengan expertise domain. Hasil mengindikasikan kerangka kerja menghasilkan solusi transparan, dapat diaudit, dan scalable untuk implementasi kebijakan sosial, mengatasi tantangan persisten alokasi sumber daya publik terbatas kepada beneficiary paling layak. Metodologi berkontribusi aplikasi novel soft computing terhadap administrasi publik dan memperluas paradigma logika fuzzy Sugeno melampaui domain forecasting tradisional menuju sistem pendukung keputusan.Kata kunci: fuzzy sugeno; alokasi sumber daya; penilaian kerentanan; prioritisasi disabilitas; kebijakan sosial

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
Andy Sapta

Contact Email
saptaandy@gmail.com

Phone
-

Journal Mail Official
lppm_stmik@royal.ac.id

Editorial Address
-

Location
,

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name Andy Sapta

Contact Email saptaandy@gmail.com

Phone -

Journal Mail Official lppm_stmik@royal.ac.id

Editorial Address -

Location , INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
Andy Sapta

Contact Email
saptaandy@gmail.com

Phone
-

Journal Mail Official
lppm_stmik@royal.ac.id

Editorial Address
-

Location
,

INDONESIA