Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Budidaya udang vaname (Litopenaeus vannamei) sangat diminati sehingga permintaan udang ini meningkat setiap tahunnya. Masalah terberat para petambak adalah kegagalan panen yang berakibat kepada keberlangsungan usaha mereka. Perlu adanya usaha perbaikan untuk meningkatkan keberhasilan panen. Penelitian ini bertujuan untuk lebih menggali mengenai penggunaan machine learning dalam prediksi hasil panen dari data kualitas air. Hasil prediksi ini selanjutnya dipakai dan digunakan dalam proses bisnis sehingga dapat meningkatkan produktivitas. Analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis kuantitatif dan kualitatif serta perbaikan proses bisnis. Analisis kuantitatif dengan metode big data dan machine learning. Model yang dipakai adalah k-Nearest Neighbor (kNN), Decision Tree (DT) dan Logistic Regression (LR). Analisis kualitatif dilakukan dengan observasi dan interview untuk memperbaiki proses bisnis. Proses bisnis diperbaiki mengikuti BPM Lifecycle dengan memasukan hasil analisis kuantitatif. Dari penelitian ini didapatkan bahwa prediksi machine learning dengan model Decision Tree dari variabel rasio bakteri merugikan dan NH4+ memberikan akurasi tertinggi mencapai 96%. Setelah didapatkan model dan variabel dengan akurasi tertinggi, penelitian ini juga melakukan penerapan ke dalam proses bisnis dengan pendekatan BPM Lifecycle sehingga hasil tersebut dapat diimplementasi dan memberikan hasil yang lebih produktif.

---

Interest in Vaname shrimp (Litopenaeus vannamei) farming is growing every year. The biggest problem for shrimp farming was the unsuccessful harvest that affected their business sustainability. So, there should be an improvement made to increase the chance of a successful harvest and its productivity. Past research mentioned that vaname shrimp harvest result can be predicted by machine learning approach from water quality data. It gave good accuracy and can be used to have faster decision making. The objective of this research is to deep dive into the utilization of machine learning to predict the successful harvest from water quality data. The predicted result will be utilized in the business process to improve productivity. Analysis that used at this research are quantitative and qualitative with business process improvement. Quantitative analysis used big data methode and machine learning. Models that have been applied are k-Nearest Neighbor (kNN), Decision Tree (DT) dan Logistic Regression (LR). Data that is used for analysis are pH, salinity, NOx, NH4+, and harmful bacteria index. Qualitative analysis was applied by observation and interview with the focus to improve business process. Business processes will be improved using BPM Lifecycle with the utilization of quantitative result. This research showed that prediction machine learning with Decision Tree model from harmful bacteria index and NH4+ giving the best accuracy until 96%. The next step was utilizing the quantitative result at the business process with BPM Lifecycle approach so the result can be implemented and gave more productive result."

"Manajemen rumah sakit yang baik dapat meningkatkan kualitas pelayanan medis. Rumah sakit merupakan institusi pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan pelayanan kesehatan perorangan secara paripurna yang menyediakan pelayanan rawat inap, rawat jalan, dan gawat darurat. Rumah sakit diharuskan untuk mengelola berbagai jenis sumber daya untuk meningkatkan efisiensi manajemen secara keseluruhan, seperti mengelola jadwal tim dan staf medis, manajemen tempat tidur, dan jalur perawatan. Penyakit jantung merupakan penyakit penyebab kematian tertinggi di dunia yang sangat membutuhkan penanganan medis dengan segera. Penyakit jantung membutuhkan salah satu pelayanan pada rumah sakit yaitu pelayanan rawat inap. Pelayanan rawat inap melibatkan sumber daya yang berkaitan dengan biaya dan waktu. Dengan adanya prediksi durasi rawat inap pada pasien penyakit jantung akan membantu pihak pasien dalam menyiapkan kebutuhan yang diperlukan serta pihak rumah sakit dalam manajemen tempat tidur rawat inap pasien penyakit jantung. Pada penelitian ini, dilakukan prediksi durasi rawat inap pasien penyakit jantung dengan menggunakan pendekatan ensemble machine learning dengan tujuan untuk mendapatkan metode terbaik dalam memprediksi dengan membandingkan dua metode ensemble machine learning yaitu random forest dan extreme gradient boosting, serta metode logistic regression sebagai baseline. Kemudian tujuan lainnya yaitu untuk mengetahui faktor yang paling berpengaruh terhadap durasi rawat inap. Ketiga metode yang digunakan merupakan bagian dari supervised machine learning. Selain itu, dilakukan optimasi hyperparameter untuk meningkatkan performa dari hasil model prediksi. Setelah membuat model prediksi dan melakukan evaluasi terhadap model, didapatkan metode terbaik yaitu random forest dengan optimasi hyperparameter yang mendapat hasil akurasi sebesar 83,9% dan nilai AUROC sebesar 92,86% serta faktor-faktor yang paling berpengaruh terhadap durasi rawat inap antara lain jumlah limfosit total, urea, trombosit, hemoglobin, glukosa, usia, kreatinin, peptida natriuretik otak, fraksi ejeksi dan hipertensi.

---

Good hospital management can improve the quality of medical services. The hospital is a health service institution that provides complete individual health services in inpatient, outpatient, and emergency services. Hospitals are required to manage various types of resources to improve overall management efficiency, such as managing medical team and staff schedules, bed management, and clinical pathways. Heart disease is the leading cause of death in the world and requires immediate medical treatment. Heart disease requires one of the services at the hospital, namely inpatient services. Inpatient services involve resources related to cost and time. Predicting the duration of hospitalization in heart disease patients will help the patient prepare for the necessary needs and the hospital in managing inpatient beds for heart disease patients. In this study, the prediction of the duration of hospitalization for heart disease patients using an ensemble machine learning approach was carried out with the aim of getting the best method of predicting by comparing two ensemble machine learning methods, namely random forest and extreme gradient boosting, as well as the logistic regression method as a baseline. Then another goal is to find out the most influential factors on the duration of hospitalization. The three methods used are part of supervised machine learning. In addition, hyperparameter optimization is carried out to improve the performance of the prediction model results. After making a predictive model and evaluating the model, the best method was obtained, namely random forest with hyperparameter optimization which obtained an accuracy of 83.9% and an AUROC value of 92.86% and the factors that most influence the duration of hospitalization include the number of total lymphocytes, urea, platelets, hemoglobin, glucose, age, creatinine, brain natriuretic peptide, ejection fraction and hypertension."

"Rancang campur beton merupakan proses bertahap dan kompleks untuk mencoba menemukan komposisi bahan terbaik guna menghasilkan beton dengan performa terbaik. Kuat tekan beton merupakan sifat terpenting dalam kualitas beton dibandingkan sifat-sifat lain. Dalam proses pembuatannya, banyak variabel terutama jumlah komposisi material penyusun yang dapat memengaruhi kuat tekan beton. Terdapat beberapa metode konvensional dalam memprediksi beton yang terkadang memberikan hasil prediksi lebih atau kurang dari kuat tekan yang ditargetkan. Diperlukan metode yang akurat dalam memprediksi kuat tekan beton agar dapat memberikan keuntungan secara signifikan terhadap penggunaan bahan. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan Deep Neural Network (DNN) sebagai subbidang dari Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI), untuk memprediksi kuat tekan beton berdasarkan komposisi campuran dan properti materialnya. Penelitian ini menghasilkan formula matematika berupa persamaan yang dihasilkan dari model DNN terbaik dengan melihat aspek error model dan grafik model loss. Terdapat total 2048 model yang dianalisis dengan variasi jumlah variabel input (feature) yang berbeda-beda. Model 280 pada kasus 1 dan model 23 pada kasus 5 merupakan model terbaik yang dihasilkan penelitian ini, dengan masing-masing nilai error model 43,8028 dan 5778,5850 untuk Mean Squared Error (MSE) serta 5,0073 dan 59,8225 Maen Absolute Error (MAE).

---

Concrete mix design is a gradual and complex process of trying to find the best ingredient composition to produce the best performing concrete. The compressive strength of concrete is the most important property in concrete quality compared to other properties. In the manufacturing process, many variables, especially the amount of material composition, can affect the compressive strength of concrete. There are several conventional methods of predicting concrete that sometimes give predictive results more or less than the targeted compressive strength. An accurate method of predicting the compressive strength of concrete is needed in order to significantly benefit the use of materials. Therefore, this research utilizes Deep Neural Network (DNN), a subfield of Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI), to predict the compressive strength of concrete based on its mix composition and material properties. This research produces mathematical formulas in the form of equations generated from the best DNN model by looking at the aspects of model error and model loss graphs. There are a total of 2048 models analyzed with different variations in the number of input variables (features). Model 280 in case 1 and model 23 in case 5 are the best models produced by this study, with model error values of 43.8028 and 5778.5850 for Mean Squared Error (MSE) and 5.0073 and 59.8225 Maen Absolute Error (MAE), respectively."

"Jaringan optik adalah jaringan telekomunikasi berkapasitas tinggi dengan menggunakan teknologi dan komponen optik. Di Indonesia, CWDM biasanya digunakan pada jaringan optik di daerah urban, hal ini dikarenakan CWDM memiliki bandwidth yang lebar dan sesuai dengan kebutuhan daerah urban yang hanya butuh jarak yang pendek. Machine learning (ML) merupakan salah satu cabang kecerdasan buatan yang sangat cocok untuk menangani masalah kompleks yang sulit dijawab dalam waktu yang wajar. Prediksi Quality of Transmission (QoT) yang akurat sebelum pembentukan koneksi sangat penting untuk penyediaan layanan dan pemanfaatan sumber daya jaringan. Model Coarse Wavelength Division Multiplexing (CWDM) yang digunakan jaringan sesuai dengan standar ITU-T G.694.2 yaitu splitting sebesar 20nm, pada wavelength yang terdaftar pada standar yaitu 1551 nm, 1571 nm, 1591 nm, dan 1611 nm. Pendekatan yang digunakan adalah algoritma jenis linear regression dengan akurasi 82,47%, k-nearest neighbor regression dengan akurasi 77,18%, support vector regression dengan akurasi 83,88%, random forest regression 91,44%, dan deep learning ANN regression dengan akurasi 94,52%. Algoritma machine learning yang paling baik dalam memprediksi kualitas transmisi adalah random forest regressor. Algoritma ini tidak lebih baik dari deep learning yaitu, ANN regression. Namun waktu komputasi pada ANN regression cenderung lebih lama yaitu 12,451 ms sedangkan pada random forest regression hanya 1,9098 ms.

---

An optical network is a high-capacity telecommunications network using optical technology and components. In Indonesia, CWDM is usually used on optical networks in urban areas, this is because CWDM has a wide bandwidth and is in accordance with the needs of urban areas that only need a short distance. Machine learning (ML) is a branch of artificial intelligence that is very suitable for dealing with complex problems that are difficult to answer in a reasonable time. Accurate Quality of Transmission (QoT) prediction prior to connection establishment is critical for service provision and utilization of network resources. The Coarse Wavelength Division Multiplexing (CWDM) model used by the network complies with the ITU-T G.694.2 standard, which is 20nm splitting, the wavelengths registered in the standard are 1551 nm, 1571 nm, 1591 nm, and 1611 nm. The approach used is a linear regression type algorithm with an accuracy of 82.47%, k-nearest neighbor regression with an accuracy of 77.18%, support vector regression with an accuracy of 83.88%, random forest regression of 91.44%, and ANN deep learning regression. With an accuracy of 94.52%. The best machine learning algorithm for predicting transmission quality is the random forest regressor. This algorithm is no better than deep learning i.e., ANN regression. However, the computational time for ANN regression tends to be longer, namely 12.451 ms, while for random forest regression it is only 1.9098 ms. "

"Just like electricity, Machine Learning will revolutionize our life in many ways-some of which are not even conceivable today. This book provides a thorough conceptual understanding of Machine Learning techniques and algorithms. Many of the mathematical concepts are explained in an intuitive manner. The book starts with an overview of machine learning and the underlying Mathematical and Statistical concepts before moving onto machine learning topics. It gradually builds up the depth, covering many of the present day machine learning algorithms, ending in Deep Learning and Reinforcement Learning algorithms. The book also covers some of the popular Machine Learning applications. The material in this book is agnostic to any specific programming language or hardware so that readers can try these concepts on whichever platforms they are already familiar with."

"Paduan super merupakan jenis paduan yang dapat mempertahankan kekuatan mekanis dan kestabilan permukaannya pada temperatur yang sangat tinggi sehingga cocok diaplikasikan pada bidang kedirgantaraan, khususnya turbin gas. Jenis paduan super yang paling banyak digunakan adalah paduan super berbasis nikel karena memiliki struktur kristal FCC yang stabil di segala temperatur. Agar dapat digunakan dalam jangka waktu yang lama, kegagalan pada paduan super berbasis nikel dapat dicegah dengan mengetahui kekuatan tarik dari paduannya. Selain itu untuk mencegah terjadinya keausan pada komponen mesin, kekerasan pada paduan super berbasis nikel juga harus diketahui. Adapun titik leleh dari paduan super berbasis nikel juga harus dapat diketahui untuk mencegah terjadinya pelunakan paduan super pada temperatur yang sangat tinggi. Biaya produksi paduan super berbasis nikel tergolong mahal, karena dibuat berdasarkan pendekatan trial and error yang memakan waktu. Pada penelitian ini, dilakukan pembuatan sebuah program yang dapat memprediksi sifat mekanis paduan super berbasis nikel menggunakan pembelajaran mesin dengan metode deep learning. Melalui pembelajaran mesin, biaya produksi paduan super berbasis nikel dapat ditekan serta mempersingkat siklus perkembangan material. Penelitian ini menghasilkan suatu program deep learning dengan jenis model regresi yang dapat memprediksi kekuatan tarik, kekerasan, dan titik leleh paduan super berbasis nikel dengan keakurasian model menurut metrik R2 sebesar 98,77% berdasarkan variasi hyperparameter yang ditetapkan sebanyak tiga hidden layer dengan dense 256, 128, 64, test size sebesar 25%, random state dengan nilai 75, batch size sebesar 32, epoch sebanyak 300, dan learning rate sebesar 0,001.

---

A superalloy is a type of alloy that can maintain its mechanical strength and surface stability at very high temperatures so that it is suitable for application in the aerospace field, especially in gas turbines. The most widely used type of superalloy is Ni-based superalloy because it has a stable FCC crystal structure at all temperatures. The failure of Ni-based superalloys can be prevented by knowing the tensile strength of the alloy for a longer-term used. In addition, to prevent wear on the engine components, the hardness of Ni-based superalloys must also be known. The melting point of Ni-based superalloys must also be known to prevent softening of the superalloy at very high temperatures. The production cost of Ni-based superalloys is quite expensive because they are made based on a time-consuming trial and error approach. In this research, a program is developed that can predict the mechanical properties of Ni-based superalloys using machine learning with deep learning methods. Through machine learning, the production cost of Ni-based superalloys can be reduced, and the material development cycle can be shortened. The result of this research is a deep learning program with a regression model which can predict the tensile strength, hardness, and melting point of Ni-based superalloys with a model accuracy of 98.77% according to the R2 metric based on the hyperparameter variations set as three hidden layers wi"

"Virus Dengue merupakan virus endemik yang telah ada sejak abad ke 15. Virus Dengue memiliki 4 varian, dan keempat varian tersebut beredar secara bebas di Indonesia. Kasus demam berdarah di Indonesia telah mencapai 131.265 kasus pada tahun 2022. Hingga saat ini, belum ditemukan obat ataupun vaksin yang efektif dalam mencegah persebaran dan mengobati penyakit demam berdarah. Senyawa flavonoid diketahui memiliki sifat antioksidan, antikanker, dan sifat inhibisi virus. Salah satu virus yang berpotensi untuk di inhibisi adalah virus Dengue. Namun, dengan ribuan senyawa yang termasuk ke dalam senyawa flavonoid, dibutuhkan waktu lama untuk melakukan pengujian baik secara in vitro ataupun in vivo. Salah satu cara untuk mempercepat proses penemuan senyawa inhibitor potensial adalah metode in silico, dengan metode yang umum digunakan adalah penambatan molekuler. Namun, proses penambatan molekuler juga masih tetap membutuhkan waktu yang lama. Pada penelitian ini, dilakukan prediksi skor penambatan menggunakan metode pembelajaran mesin (machine learning). Data skor penambatan didapat dengan penambatan molekuler menggunakan aplikasi Autodock Vina. Dikembangkan empat model pembelajaran mesin, yakni K-Nearest Neighbor, Xtra Trees, Xtreme Gradient Boosting, dan Artificial Neural Network. Agar komputer dapat mengenali senyawa flavonoid, digunakan deskriptor AlvaDesc dan SMILES. Dari model yang dikembangkan, diambil hasil berupa akurasi dan waktu pelatihan model, dan kemudian dilakukan perbandingan dari setiap model yang dikembangkan beserta deskriptor yang digunakan. Hasil penelitian menunjukkan deskriptor AlvaDesc memiliki akurasi yang lebih tinggi dan waktu pengembangan yang lebih singkat dibandingkan dengan deskriptor SMILES. Model Xtreme Gradient Boosting dengan deskriptor AlvaDesc memiliki performa terbaik dengan akurasi 88,06% dan waktu pelatihan selama 2 menit 40 detik. Model Xtreme Gradient Boosting dengan deskriptor AlvaDesc juga dapat memprediksi skor penambatan senyawa propolis dengan rata-rata perbedaan hasil prediksi dengan nilai aktual sebesar 0,3517428866.

---

Dengue virus is an endemic virus that exist since the 15th century. Dengue Virus has 4 variants, and all of them exist in Indonesia. Dengue virus case reached over 131,265 cases in 2022 alone. Until now, there are no proven and effective drug or vaccine that can prevent the spread and infection of Dengue virus. Flavonoid compounds are known to have antioxidant and anticancer properties. In some cases, Flavonoid is also exhibit antivirus properties against some virus, one of them being Dengue virus. However, with thousands of compounds classified as flavonoid, it will take significant amount of time to discover and develop the drug for Dengue virus, both with in vitro and in vivo method. Alternative method to speed up the drug discovery process is to utilize in silico or simulation method. One of the method is to use molecular docking. Nevertheless, this method still take considerable amount of time to find the suitable compound. In this research, we will examine the usage of machine learning to predict the docking score of flavonoid compound. Docking score data are retrieved from the moelcaular docking with Autodock Vina application. In this research, four models are developed, K-Nearest Neighbor, Xtra Trees, Xtreme Gradient Boosting, and Artificial Neural Network models. The molecular descriptors that used in this research are AlvaDesc and SMILES. From the developed model, the accuracy and training time of the model will be collected and will be analyzed in relation with their model and descriptor that is used. Result shows that AlvaDesc more suitable to be used as descriptor, because of the higher model accuracy and lower training time compared to the SMILES model. XGB Regressor model with Alvadesc descriptor shows the best performance with accuracy of 88.02% and training time of 2 minutes and 40 seconds. The XGB Regressor model is also able to accurately predict the docking score of Propolis compounds with the mean value of the difference between the predicted and actual result value of 0,,3517428866."

"Rumah menjadi tempat tinggal yang memiliki fungsi untuk memberikan rasa aman dan nyaman bagi penghuninya. Oleh sebab itu, pemilihan lokasi tempat tinggal menjadi penting, terutama bagi penduduk Jakarta, dimana Jakarta termasuk daerah rawan terhadap banjir. Banjir di Jakarta berdampak pada keamanan dan keselamatan hingga memberikan kerugian secara materil. Oleh karena itu, penelitian ini mengestimasikan property value harga rumah dengan mempertimbangkan lokasi tempat tinggal. Namun, penelitian ini juga akan menggunakan faktor penentu lokasi dalam pemilihan rumah lainnya, seperti atribut aksesibilitas dan atribut struktutal. Dalam pembuatan model estimasi ini akan menggunakan machine learning (ML) sebagai metodenya, yaitu Gradient Boosting Decision Trees (GBDT) dan Random Forest (RF), dengan optimasi Genetic Algorithm (GA) untuk meningkatkan kinerja model. Hasil penelitian ini menunjukkan GBDT dan RF memiliki performa sama baiknya dalam mengestimasi model property value rumah. Serta, penggunaan GA untuk meningkatkan kinerja model berhasil dengan meningkatnya nilai R², serta menurunnya nilai MAPE dan RMSE. Penelitian ini juga melihat faktor – faktor yang berpengaruh terhadap model, dengan luas tanah dan luas bangunan menjadi faktor paling berpengaruh, yang diikuti oleh MRT, rumah sakit, pusat perbelanjaan, tol, SMP, dan lokasi rawan.

---

A home serves as a place of residence that provides a sense of safety and comfort for its occupants. Therefore, the selection of the location for a residence is crucial, especially for residents of Jakarta, as Jakarta is prone to flooding. Flooding in Jakarta impacts security, safety, and even material losses. Hence, this research aims to estimate the property value of houses by considering the location of the residence. Additionally, the research will incorporate other factors that influence housing selection, such as accessibility attributes and structural attributes. The estimation model will utilize machine learning (ML) techniques, specifically Gradient Boosting Decision Trees (GBDT) and Random Forest (RF), with Genetic Algorithm (GA) optimization to enhance the model's performance. The research findings indicate that both GBDT and RF perform equally well in estimating the property value model. Moreover, the use of GA to improve the model's performance is successful, as evidenced by an increase in the R2 value and a decrease in the MAPE and RMSE values. The research also examines the factors that influence the model, with land area and building area being the most influential factors, followed by proximity to the MRT, hospitals, shopping centres, toll roads, junior high schools, and flood-prone areas."

"ABSTRAKSynthesis loop merupakan salah satu sistem kritis di pabrik amoniak. Oleh karena itu, ada urgensi untuk menjaga reliability dan availability pada sistem ini. Sebagian besar peristiwa shutdown di pabrik amoniak terjadi tiba-tiba setelah alarm tercapai. Jadi, perlu ada sistem deteksi dini untuk memastikan masalah anomali ditangkap oleh operator sebelum menyentuh set point alarm. Implementasi algoritma machine learning dalam membuat model deteksi potensi kegagalan telah digunakan di berbagai industri dan objek sebagai penelitian. Algoritma yang digunakan adalah classifier dasar dan ensemble untuk membandingkan algoritma mana yang menghasilkan hasil klasifikasi terbaik. Penelitian ini dapat memberikan ide dan perspektif baru ke dalam industri pabrik amoniak untuk mencegah terjadinya shutdown yang tidak terjadwal dengan memanfaatkan data menggunakan algoritma machine learning.

---

ABSTRACTSynthesis loop is one of the critical systems in ammonia plant. Therefore, there is urgency for maintaining the reliability and availability of this system. Most of the shutdown events occur suddenly after the alarm is reached. So, there needs to be an early detection system to ensure anomaly problem captured by the operator beforetouching the alarm settings. The implementation of machine learning algorithms in making fault detection models has been used in various industries and objects. The algorithm used is the basic and ensemble classifier to compare which algorithms generate the best classification results. This research can provide a new idea and perspective into ammonia plant industry to prevent unscheduled shutdown by utilizingdata using machine learning algorithm."

"Banyaknya konferensi menyulitkan peneliti memilih konferensi berkualitas. Kemungkinan peneliti tertipu dengan konferensi predator merupakan ancaman nyata yang perlu diperhatikan. Penilaian konferensi umumnya menggunakan pakar yang membutuhkan waktu dan biaya yang tinggi. Penelitian ini fokus untuk menganalisis jika h-indeks, impact factor, jumlah dokumen, dan SJR dapat menghasilkan penilaian kualitas yang sesuai dengan penilaian manual pakar dari beberapa situs penilaian konferensi serta membandingkan hasil performanya dengan penilaian jurnal. Data yang digunakan dikumpulkan dari empat sumber situs web yang mengkalkulasi kualitas konferensi luar negeri, yaitu CORE, ERA/QUALIS, AMiner, dan ScimagoJR. Data untuk penilaian jurnal didapatkan dari Guide2Research. Variabel yang digunakan untuk penilaian adalah h-indeks, jumlah dokumen, impact factor, dan SJR. Penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, dan Decision Tree (DT). KNN menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 72,22% dan f1 score senilai 63,06% menggunakan data Qualis dengan faktor h-indeks, IF, dan SJR.

---

The number of conferences makes it difficult for researchers to choose quality conferences. The possibility of researchers being fooled by predatory conferences is a real threat that deserves attention. Conference assessments generally use experts who require time and money to evaluate the conferences. This study focuses on analyzing whether h-index, impact factor, number of documents, and SJR can produce quality assessments in accordance with expert manual assessments from several conference assessment sites and compare the resulting performance with journal assessments. The data used were collected from four website sources that calculate the quality of overseas conferences, namely CORE, ERA/QUALIS, AMiner, and ScimagoJR. Data for journal assessments were obtained from Guide2Research. The variables used for the assessment are h-index, number of documents, impact factor, and SJR. This research used K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, and Decision Tree (DT). KNN produced the highest accuracy value of 72.22% and the f1 score of 63.06% using Qualis data with the h-index, IF, and SJR factors."