cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
Hairani@universitasbumigora.ac.id
Phone
+6285933083240
Journal Mail Official
khairan.marzuki@universitasbumigora.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota mataram,
Nusa tenggara barat
INDONESIA
Prosiding Seminar Nasional CORISINDO
Published by Universitas Bumigora
ISSN : -     EISSN : -     DOI : https://doi.org/10.30812/corisindo.v1
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Perguruan tinggi sebagai penyedia sumber daya manusia industri harus beradaptasi untuk memenuhi kebutuhan kompetensi transformasi digital di berbagai sektor, khususnya karya ilmiah. Berbagai inovasi harus dilakukan untuk meningkatkan sumber daya manusia yang sesuai dengan kebutuhan industri 4.0. Hal mendasar yang perlu dilakukan perguruan tinggi adalah mereview dan mendesain ulang kurikulum, mendorong program mobilitas bagi talenta asing, bekerjasama dengan stakeholders termasuk industri dan pemerintah sebagai pengguna lulusan perguruan tinggi. Konferensi ini bertujuan untuk menyediakan forum utama bagi dunia karya ilmiah untuk diskusi dan debat tentang Potensi Transformasi Digital, Interdisipliner, standardisasi teknologi terkait, dan dampak teknologi tersebut terhadap masyarakat dan budaya selama pandemi ini. Konferensi tersebut mempertemukan para peneliti, pembuat kebijakan, pengembang, pengguna, dan perusahaan komersial, siapa pun yang tertarik dengan Web dan apa yang ditawarkannya. SEMNAS CORISINDO 2025 merupakan platform Seminar Nasional yang menampilkan artikel asli dari berbagai peneliti, akademisi, praktisi, dan pengusaha bisnis untuk menciptakan peluang penelitian yang berorientasi global di era pandemi dengan memanfaatkan teknologi transformasi digital.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Kecerdasan Buatan
Articles 104 Documents
 1   2   3   4   5 
Prediksi Kunjungan Wisatawan Nusantara dan Mancanegara Menggunakan Metode Long Short Term Memory (LSTM) Putri, Novi Herlina; Afnidia, Tria
CORISINDO 2025 Vol. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional CORISINDO 2025
Publisher : CORISINDO 2025

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/corisindo.v1.5307

Abstract

Sektor pariwisata memiliki kontribusi penting dalam menunjang pertumbuhan ekonomi daerah. Di antara berbagai provinsi di Indonesia, Nusa Tenggara Barat (NTB) tampil sebagai salah satu tujuan wisata utama yang menunjukkan peningkatan cukup pesat dalam jumlah kunjungan wisatawan dalam beberapa tahun terakhir. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kunjungan wisatawan nusantara dan mancanegara di NTB menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) dengan optimasi Adam dan teknik gradient clipping. Data historis bulanan periode 2014–2023 dari Dinas Pariwisata NTB diproses melalui normalisasi Min-Max Scaling dan dibagi dengan rasio 70:30 dan 80:20. Model LSTM dengan arsitektur 4 lapisan (2 lapisan LSTM berunit 50 dan 2 lapisan Dense) diuji menggunakan metrik Root Mean Squared Error (RMSE). Berdasarkan hasil yang diperoleh menunjukkan konfigurasi terbaik pada rasio 70:30 dengan 200 epoch, menghasilkan RMSE terendah sebesar 66.70 pada data training dan 33,24 pada data testing. Hal ini berimpilkasi bahwa model mampu menangkap pola musiman dan tren kunjungan, meskipun kurang responsif terhadap outlier seperti bencana alam. Implementasi ini memberikan dasar untuk perencanaan kapasitas pariwisata dan manajemen destinasi berbasis data.
Rancang Bangun Arsitektur Jaringan Kampus Kognitif dan Tangguh Berbasis SDN dan Kontrol Akses Kontekstual Berbasis IoT Nelly; Fauzin, Ihsan; Taqwim, Ahmad Ahsani; Husain
CORISINDO 2025 Vol. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional CORISINDO 2025
Publisher : CORISINDO 2025

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/corisindo.v1.5308

Abstract

Transformasi digital di lingkungan kampus menuntut adanya arsitektur jaringan yang adaptif, aman, dan mudah dikelola. Pendekatan konvensional sering kali tidak mampu memenuhi kebutuhan ini secara efisien. Penelitian ini mengusulkan rancangan arsitektur jaringan kampus berbasis Software-Defined Networking (SDN) yang terintegrasi dengan Internet of Things (IoT) dan sistem kontrol akses berbasis konteks. SDN memungkinkan manajemen jaringan yang terpusat dan fleksibel, sementara IoT menyediakan data kontekstual secara real-time untuk mendukung pengambilan keputusan akses yang adaptif. Sistem kontrol akses kontekstual diterapkan untuk meningkatkan keamanan dengan memperhitungkan variabel seperti lokasi, waktu, dan profil pengguna. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa arsitektur ini dapat meningkatkan kinerja jaringan, skalabilitas, dan keamanan secara signifikan dalam lingkungan kampus digital yang dinamis.
Analisi Faktor Resiko Terhadap Status Hiv Dengan Menggunakan PendekatanRegresi Logistik mawarti, Liana; Fathonah, Istiqamah
CORISINDO 2025 Vol. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional CORISINDO 2025
Publisher : CORISINDO 2025

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/corisindo.v1.5312

Abstract

HIV adalah salah satu tantangan kesehatan yang serius yang dihadapi dunia, termasuk dalam kategori penyakit serius dalam bidang medis yang dapat menular kepada semua orang, tanpa memandang usia, dari remaja hingga orang tua. Untuk menangani HIV, diperlukan pemahaman yang mendalam tentang elemen-elemen risiko yang memberikan kontribusi terhadap kondisi kesehatan pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengaruh elemen risiko terhadap status HIV dengan pendekatan regresi logistik. Dengan menerapkan metode regresi logistik biner, berdasarkan hasil analisis sesuai data menyatakan bahwa umur dan jenis kelamin menjadi faktor risiko terpapar sekaligus memperparah kondisi pasien penderita HIV. yang di mana Analisis menunjukkan bahwa pasien yang didiagnosis pada tahun 2022 memiliki kemungkinan 44,2% lebih rendah untuk meninggal, Selain itu, kelompok usia 36–50 tahun ditemukan sebagai kelompok dengan risiko kematian tertinggi dibandingkan kelompok usia lainnya, sementara jenis kelamin laki-laki memiliki peluang 10,1% lebih tinggi untuk meninggal dibandingkan perempuan
Perbandingan Kinerja Logistic Regression dan Decision Tree dalam Memprediksi Produksi Padi di Sumatera Albasith, Muhammad Fawwaz; Islami, Ahmad Albani; Kurniawan, Rido Rabani; Hidayatullah, Muhammad Yunas; Nurramadhan, Muhammad Aliva
CORISINDO 2025 Vol. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional CORISINDO 2025
Publisher : CORISINDO 2025

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/corisindo.v1.5325

Abstract

Penelitian ini membandingkan kinerja dua algoritma klasifikasi, yaitu Logistic Regression dan Decision Tree, dalam memprediksi tingkat produksi padi di delapan provinsi di Sumatera. Data yang digunakan mencakup kurun waktu 1993 hingga 2020 dan melibatkan variabel seperti curah hujan, suhu, kelembapan, dan luas panen. Seluruh data diproses melalui tahap praproses dan transformasi untuk menghasilkan model klasifikasi multi-kelas: Rendah, Sedang, dan Tinggi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa kedua model memiliki akurasi yang sama sebesar 79,41%. Namun, Decision Tree menunjukkan F1-score tertimbang yang sedikit lebih tinggi, yaitu 0,7815 dibandingkan dengan 0,7760 pada Logistic Regression. Hal ini mengindikasikan bahwa Decision Tree lebih efektif dalam mengenali pola data yang kompleks dan tidak seimbang. Temuan ini menunjukkan bahwa pemilihan algoritma yang sesuai sangat penting dalam mendukung keputusan strategis di sektor pertanian. Penelitian ini dapat dikembangkan lebih lanjut dengan melibatkan fitur tambahan dan algoritma prediktif lain untuk meningkatkan akurasi model.
Prediksi Produksi Padi Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Khofi, Bisril; Farhan, Agus
CORISINDO 2025 Vol. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional CORISINDO 2025
Publisher : CORISINDO 2025

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/corisindo.v1.5326

Abstract

Sebagai salah satu wilayah agraris di Indonesia, Provinsi Nusa Tenggara Barat memiliki peran penting dalam mendukung ketahanan pangan nasional. Namun, produksi padi di wilayah ini mengalami fluktuasi signifikan dari tahun ke tahun, yang mendukung perencanaan pasokan, distribusi, serta penetapan kebijakan pangan secara berkelanjutan. Ketidakpastian ini menjadi tantangan utama dalam menjaga stabilitas ketahanan pangan daerah. Penelitian ini bertujuan untuk memperkirakan jumlah produksi padi di NTB dengan menerapkan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) berdasarkan data tahunan periode 2001 hingga 2023. Data sekunder diperoleh dari Dinas Pertanian dan Perkebunan Provinsi NTB dan dianalisis secara keseluruhan pada tingkat provinsi. Setelah melalui uji stasioneritas serta identifikasi parameter optimal menggunakan grafik ACF, PACF, dan evaluasi kriteria AIC dan BIC, model ARIMA(1,1,0) terpilih sebagai model terbaik. Hasil prediksi untuk periode 2024 hingga 2026 menunjukkan tren produksi yang relatif stabil, dengan tingkat akurasi tinggi yang ditunjukkan oleh nilai MAPE sebesar 5,26%. Temuan ini membuktikan bahwa model ARIMA efektif dalam mengenali pola historis dan dapat digunakan sebagai dasar dalam penelitian strategi distribusi dan ketahanan pangan di wilayah NTB.
Desain Arsitektur Jaringan IoT Terintegrasi pada Smart Campus Universitas Bumigora Menggunakan VLAN untuk Ruang Kelas Cerdas Zul Fahmi, Muhammad Farhan; Tabroni, Rizal; Muhammad, Fhadilla; Husain
CORISINDO 2025 Vol. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional CORISINDO 2025
Publisher : CORISINDO 2025

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/corisindo.v1.5335

Abstract

The application of Internet of Things (IoT) technology in educational environments is expanding rapidly in response to the increasing need for energy efficiency, classroom security, and intelligent infrastructure management. This study designs a Virtual Local Area Network (VLAN)-based network architecture to integrate IoT devices such as smart lighting, automatic air conditioning, temperature sensors, access control, CCTV, and other networked equipment within smart classrooms at Universitas Bumigora, West Nusa Tenggara. The novelty of this research lies in its technical design approach, which includes per-classroom device inventory, functional VLAN segmentation, bandwidth estimation, and simulated topologies using Cisco Packet Tracer. The results demonstrate that VLAN segmentation enables structured and secure management of IoT networks, providing a practical foundation for building adaptive, modular, and scalable smart campus environments in higher education.
Pengaturan Kuat Pancar Sinyal Wifi Untuk Pembatasan Akses Sambungan Internet dari Konsumen Area Dalam Café terhadap Pengakses dari Luar Yulyana, Yulyana; Pribadi, Agus
CORISINDO 2025 Vol. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional CORISINDO 2025
Publisher : CORISINDO 2025

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/corisindo.v1.5336

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan studi terhadap kebutuhan kuat daya jangkau sinyal WiFi sesuai dengan kebutuhannya café De'Fia. Permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini adalah bagaimana mengurangi jangkauan sinyal WiFi agar tidak dapat diakses dari luar area café, tanpa mengganggu kenyamanan pengguna di dalamnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa upaya pengurangan kuat sinyal WiFi berhasil dilakukan meskipun belum maksimal. Sebanyak 75% area di luar café hanya menerima sinyal dengan kategori low covarge dan 12,5% area dicapai tanpa sinyal, hal ini di sebabkan oleh keterbatasan fitur perangkat wireless access point yang di gunakan. Meskipun demikian, efek pengurangan sinyal memberikan hasil yang cukup baik, dengan demikian pengaturan ulang sinyal WiFi dapat menjadi salah satu solusi efektif untuk membatasi akses jaringan internet di area yang tidak. diinginkan.
Penerapan Ensemble Learning dengan Hard Voting untuk Klasifikasi Customer Churn Astawa, Andhika rama putra; Martono, Galih Hendro; Mayadi
CORISINDO 2025 Vol. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional CORISINDO 2025
Publisher : CORISINDO 2025

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/corisindo.v1.5340

Abstract

Customer churn menjadi salah satu tantangan terbesar bagi perusahaan telekomunikasi karena berdampak langsung pada pendapatan dan keberlanjutan bisnis. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi prediksi churn dengan mengembangkan model ensemble learning berbasis Hard Voting Classifier yang menggabungkan tiga algoritma berbeda, yaitu Naïve Bayes, Random Forest, dan Nearest Centroid. Dataset pelanggan yang digunakan mencakup informasi demografis, perilaku penggunaan layanan, dan status churn, yang kemudian diproses melalui tahapan pembersihan data, seleksi fitur, normalisasi, serta teknik resampling SMOTE-Tomek untuk menyeimbangkan distribusi kelas. Pemilihan fitur dilakukan dengan metode Information Gain dan analisis korelasi, sehingga hanya atribut yang relevan digunakan dalam pemodelan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Hard Voting Classifier mampu mencapai akurasi sebesar 90% dengan nilai recall untuk kelas churn sebesar 81%, lebih tinggi dibandingkan Random Forest (78%), meskipun akurasi Random Forest lebih tinggi (95%). Nilai precision untuk kelas non-churn juga meningkat hingga 97%, menandakan model ini efektif mengurangi kesalahan dalam memprediksi pelanggan tetap. Temuan ini membuktikan bahwa pendekatan ensemble learning dengan base learner heterogen dapat memadukan keunggulan masing-masing algoritma untuk meningkatkan deteksi churn. Meski demikian, performa Hard Voting masih bergantung pada kualitas masing-masing classifier, sehingga optimasi hyperparameter dan eksplorasi kombinasi model lain direkomendasikan untuk penelitian selanjutnya. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu perusahaan merumuskan strategi retensi pelanggan yang lebih tepat sasaran dan berkelanjutan. 
Analisis Perbandingan Performansi Dan Keamanan Container Docker Dalam Menjalankan Layanan WordPress Dan Drupal Ardi, Badrid Maulana Ardi; Tomi, Tomi Tri Sujaka; Kurniadin, Kurniadin Abd Latif
CORISINDO 2025 Vol. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional CORISINDO 2025
Publisher : CORISINDO 2025

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/corisindo.v1.5341

Abstract

Virtualisasi berbasis container menjadi populer karena kemampuannya yang ringan, efisien, dan mudah dikonfigurasi. Docker sebagai platform containerization memungkinkan pengemasan layanan dan dependensinya ke dalam satu unit yang portabel dan konsisten. Dalam konteks ini, pemilihan Content Management System (CMS) yang optimal untuk dijalankan dalam container menjadi penting, khususnya dalam hal performansi dan efisiensi sumber daya. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performansi dan keamanan container Docker dalam menjalankan layanan WordPress dan Drupal. Metode  yang digunakan adalah Network Development Life Cycle (NDLC) yang terdiri dari tahapan analisis, desain, dan simulasi. Dua layanan CMS yaitu WordPress dan Drupal dijalankan dalam container Docker dan dibandingkan performansi dan keamanannya. Uji coba dilakukan dengan mengukur response time, penggunaan CPU, penggunaan memory, dan kerentanan image. performansi diukur menggunakan Apache Benchmark, sedangkan kerentanan menggunakan Trivy. Pengujian performansi dilakukan sebanyak sepuluh kali pada setiap layanan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Drupal memiliki performa yang lebih baik dibandingkan WordPress. Rata-rata response time Drupal adalah 5,31 ms, jauh lebih cepat dibandingkan WordPress yang mencapai 104,93 ms. Dari sisi penggunaan sumber daya, WordPress mencatat rata-rata penggunaan CPU sebesar 179,62% dan memori sebesar 1,345 GiB, sedangkan Drupal hanya menggunakan CPU sebesar 67,79% dan memori rata-rata 175,206 MiB. Selain itu, image Drupal menunjukkan tingkat kerentanan yang lebih tinggi dibandingkan WordPress. Dengan demikian, Drupal menunjukkan performa yang lebih baik dari WordPress dalam hal response time, penggunaan CPU, dan memory saat dijalankan dalam container Docker. Namun dari sisi keamanan image, WordPress memiliki kerentanan lebih sedikit.
Simulasi Topologi Jaringan Berbasis ACL Menggunakan Cisco Packet Tracer Harmain, Ahmad; Idham, Idham; Guntara, Muhammad; Santi, I Gusti Ayu Diah Gita Kartika; Husain
CORISINDO 2025 Vol. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional CORISINDO 2025
Publisher : CORISINDO 2025

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/corisindo.v1.5342

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mensimulasikan topologi jaringan berbasis Access Control List (ACL) menggunakan perangkat lunak Cisco Packet Tracer. ACL digunakan untuk mengatur lalu lintas jaringan dengan memfilter paket berdasarkan alamat IP, protokol, dan port tertentu, sehingga meningkatkan keamanan jaringan. Proses simulasi melibatkan perancangan topologi jaringan, konfigurasi perangkat, penerapan aturan ACL, serta pengujian dan optimasi kinerja ACL. Hasil simulasi menunjukkan bahwa penerapan ACL dalam lingkungan virtual mampu merepresentasikan pengendalian akses secara efektif dan efisien. Studi ini juga menegaskan manfaat edukatif dari Cisco Packet Tracer dalam mendukung pembelajaran konsep keamanan jaringan secara praktis

Page 3 of 11 | Total Record : 104

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2025 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional CORISINDO 2025