bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
SUSTAINABLE LIBRARIES: HARNESSING SMART LIBRARY FOR A GREEN FUTURE
Authors: Yunus Norhazura , Ismail Mohd Nasir
Published: April 2024

In pursuing a sustainable future, libraries have emerged as crucial advocates for environmental, financial and social awareness. This paper explores the theoretical review of integrating of smart library elements (smart technology, smart services and smart people) in libraries to promote sustainability. By exploring the seamless convergence of these elements, the paper unveils a new paradigm in which libraries are moving beyond their traditional roles to become dynamic, environmentally conscious places. Smart technologies provide energy efficiency, resource optimisation and digitisation, while smart services optimise the user experience and promote sustainability awareness. Smart people that include librarians and staff empowered users serve as crucial agents of change. Despite the challenges posed by technological barriers and costs, the vision for libraries is clear: to lead through continuous adaptation, innovation and collaboration. The ultimate goal is to create sustainable smart libraries that herald a greener and more responsible future.
CROP TYPE MAPPING USING MACHINE LEARNING-BASED APPROACH AND SENTINEL-2: STUDY IN LUMAJANG, EAST JAVA, INDONESIA
Authors: MAHRUS Irsyam , INDARTO Indarto , WHENY Khristianto , FAHMI Kurnianto
Published: April 2024

In general, sentinel-2 imagery can be used for crop mapping. Crop types mapping aims to develop future strategies for sustainable agricultural systems. This study used Sentinel-2 from June 25 to July 6, 2023, with 10% cloud cover. The research was conducted in Pasrujambe and Candipuro sub-districts (± 242.23 km2). The image is processed using a random forest on the GEE platform. Accuracy was generated using a confusion matrix with an overall accuracy of 85.82% and a kappa of 71.19%. Five main types of land use/cover
were produced, namely: paddy (17.31%), sugarcane (0.93%), vegetation (69.74%), sand (7.4%) and built-up land (4.59%).
THE FUTURE OF INTERNATIONAL COOPERATION IN THE ARCTIC
Authors: Galimullin E.Z.
Published: April 2024

The Arctic is a strategically important region for our country, with enormous opportunities, but also with serious global challenges and threats. One such challenge is the erosion of international cooperation. Today, international cooperation in the Arctic is facing the most serious challenge in its history. We argue that today there is a steady trend toward a return to realism in Arctic cooperation, with non-hierarchical goal-setting giving way to the proclamation of national security as the primary goal by most Arctic states. This entails an increase in military budgets, and nation-states are becoming the main actors in Arctic governance. Finally, military power, hitherto largely seen as an "act of desperation", will be increasingly used by the Arctic states in their public rhetoric.
Anna Amélia de Queiroz Carneiro de Mendonça
Authors: Araújo Daniela
Published: April 2024

O presente trabalhoretrata parte da biografia de Anna Amélia de Queiroz Carneiro de Mendonça, o contexto históricoe a sua relaçãocom o futebola partir do seu arquivo depositado no acervo do Centro de Pesquisa e Documentação de História Contemporânea do Brasil(CPDOC/FGV). Casada com Marcos Carneiro de Mendonça, goleiro do Fluminense e ídolo do esporte na década de 1920, a ilustre poetisa e ativista feminista e estudantil foi a primeira mulher a introduzir o esporte bretão na literaturapoéticano mundo. “O salto” é o seu notório poema em homenagem àelegante atuação do marido durante as partidas de futebol. A atuação pública de Anna Amélia não éúnica no desenvolvimento da participação feminina na sociedade, mas exemplificaa luta das mulheres por maior presença nos espaços públicos. Ademais, sua profunda relação com o futebol demonstra como o esporte também atraiu a atenção das moças no período de sua inserção e consolidação.
Modern Bioinformatics Solutions Used for Genetic Data Analysis
Authors: Kibirev Ya. A. , Kuznetsovskiy A. V. , Isupov S. G. , Darmov I. V.
Published: April 2024

Effective counteraction to biological threats, both natural and man-made, requires the availability of means and methods  for rapid and reliable microorganism identification and a comprehensive study of their basic biological properties.  Over the past decade, the arsenal of domestic microbiologists has been supplemented by numerous methods for  analyzing the genomes of pathogens, primarily based on nucleic acid sequencing. The purpose of this work is to provide  the reader with information about capabilities of modern technical and methodological arsenal used for in-depth  molecular genetic study of microorganisms, including bioinformatics solutions used for the genetic data analysis. The  source base for this research is English-language scientific literature available via the Internet, bioinformation software  documentation. The research method is an analysis of scientific sources from the general to the specific. We considered  the features of sequencing platforms, the main stages of genetic information analysis, current bioinformation utilities,  their interaction and organization into a single workflow. Results and discussion. The performance of modern genetic  analyzers allows for complete decoding of the bacterial genome within one day, including the time required to prepare  the sample for research. The key factor that largely determines the effectiveness of the genetic analysis methods used is  the competent use of the necessary bioinformatics software utilities. Standard stages of primary genetic data analysis  are assessment of the quality control, data preprocessing, mapping to a reference genome or de novo genome assembly,  genome annotation, typing and identification of significant genetic determinants (resistance to antibacterial drugs,  pathogenicity factors, etc.), phylogenetic analysis. For each stage bioinformation utilities have been developed, differing  in implemented analysis algorithms. Conclusion. Open source utilities that do not require access to remote resources  for their operation are of greatest interest due to activities specifics of NBC protection corps units.
Dukungan Sosial dan Flow Akademik Dengan Motivasi Berprestasi Siswa SMA
Authors: Ardianto Johosua Alvin , Suroso  , Arifiana Isrida Yul
Published: April 2024

Proses pembelajaran di Indonesia yang semakin berkembang ke arah modern dan dilakukan secara rutin akan mempengaruhi sikap dan tingkah laku siswa dalam mengikuti pembelajaran serta konsentrasi siswa yang memacu untuk bekerja secara optimal dan meraih prestasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara dukungan sosial dan flow akademik dengan motivasi berprestasi. Penelitian ini merupakan jenis penelitian kuantitatif dengan menggunakan penelitian kuantitatif korelasional. Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan metode incidental sampling dengan sampel sebanyak 133 siswa kelas X dan XI di SMA 17 Agustus 1945 Surabaya. Teknik analisis data menggunakan analsisis regresi berganda dan hasil uji simultan menunjukkan nilai signifikansi 0.000 (p < 0.01). Artinya dukungan sosial dan flow akademik secara simultan berpengaruh terhadap motivasi berprestasi. Secara uji parsial, terdapat pengaruh yang positif dan signifikan antara dukungan sosial dengan motivasi berprestasi (t = 3.503, p = 0.001) dan flow akademik dengan motivasi berprestasi (t = 4.648, p = 0.000). Artinya semakin tinggi tingkat dukungan sosial yang diterima dan tingkat flow akademik yang dirasakan siswa SMA, maka semakin tinggi tingkat motivasi berprestasi siswa SMA.
Number of Breast Milk Bacteria in Women with Normal Labor and Caesarean Delivery During Room Temperature Storage
Authors: Habibah Siti Noor , Muhlisin Ahmad , Lutpiatina Leka , Insana Aima
Published: April 2024

The presence of microbes in each breast milk sample can be different, one of which is influenced by the method of delivery. The research aimed to analyze the effect of storage time for breast milk from mothers giving birth normally and giving birth by Caesarean on the number of bacteria at room temperature. The independent variable in this study was the storage time for breast milk from mothers giving birth normally and giving birth by Caesarean for 0, 4, 8, and 12 hours at room temperature, while the dependent variable in this study was the number of bacteria in the breast milk. The research samples were breast milk from mothers who gave birth normally and Caesarean section which was treated with storage at room temperature for 0, 4, 8, and 12 hours. The results of the research were that the average number of bacteria in breast milk from mothers giving birth normally, stored at 0, 4, 6, 8, and 12 hours respectively, was 1.33 x 104 CFU/ml; 2.18 x 104 CFU/ml; 5.04 x 106 CFU/ml; 1.68 x 107 CFU/ml. The average number of bacteria in breast milk from mothers giving birth by Caesarean storage 0, 4, 6, 8, and 12 hours respectively 1.83 x 104 CFU/ml; 1.73 x 105 CFU/ml; 1.76 x 107 CFU/ml; 6.67 x 107 CFU/ml. There is a significant difference in the number of bacteria between breast milk from mothers who gave birth normally and breast milk from mothers who gave birth by Caesarean section. Storage time has a positive effect on the number of bacteria in breast milk from mothers giving birth normally and giving birth by Caesarean. It is recommended to store breast milk at room temperature for up to 4 hours for breast milk from women giving birth normally and for breast milk from mothers giving birth by Caesarean, storage for less than 4 hours by paying attention to the cleanliness of the breast milk storage area.
Internalisasi Pemahaman Fikih dalam Pengamalan Ibadah Siswa Kelas V di SD Islam Hidayatullah Martapura
Authors: Makiah Siti , Mailita Mailita
Published: April 2024

Penelitian ini berlatar belakang bahwa pemahaman fikih dalam pengamalan ibadah siswa di SD Islam Hidayatullah Martapura belum berjalan dengan optimal dikarenakan masih banyak siswa yang belum hafal bacaan – bacaan sholat secara baik dan benar, kemudian ada beberapa dari siswa yang masih malas dalam pelaksanaan ibadahnya. Berdasarkan hal tersebut peneliti ingin mengetahui bagaimana proses internalisasi yang guru lakukan kepada siswa. Jenis penelitian yang digunakan penulis adalah field research (penelitian lapangan) yang bersifat studi kualitatif. Subjek dalam penelitian ini adalah satu orang guru mata pelajaran fikih dan siswa kelas 5 yang ada di SD Islam Hidayatullah Martapura. Adapun yang menjadi objek dalam penelitian ini adalah internalisasi pemahaman fikih dalam pengamalan ibadah siswa di SD Islam Hidayatullah Martapura beserta faktor-faktor yang mendukung dan menghambatnya. Teknik pengumpulan data menggunakan observasi dan wawancara dengan kepala sekolah, guru fikih, siswa serta dokumentasi terkait hal-hal yang berhubungan dengan penelitian.  Hasilnya adalah internalisasi pemahaman fikih dalam pengamalan ibadah siswa di SD Islam Hidayatullah Martapura berjalan dengan baik. Hal ini dapat dilihat dari proses internalisasi yang guru lakukan kepada siswa melalui transfor nilai, transaksi nilai dan transinternalisasi nilai. Hanya saja ada beberapa faktor yang mendukung dan menghambar proses internalisasi tersebut yang diantaranya ialah faktor guru, siswa, fasilitas serta lingkungan keluarga.
Che cosa indica e come si traduce la parola inglese whistleblower?
Authors: Torchia Cristina
Published: April 2024

Nel mese di febbraio di quest’anno (2014), la redazione del quotidiano “Pagina 99” si è rivolta all’Accademia della Crusca per avere un parere su come tradurre in italiano il termine inglese whistleblower. Abbiamo risposto con una nota lessicale pubblicata dallo stesso quotidiano il 28 febbraio 2014: la riproponiamo qui con alcuni ampliamenti e aggiornamenti. 
L'importante è essere della partita
Authors: Giovanardi Claudio
Published: April 2024

Marco O. da Torino ci scrive sottoponendoci l'espressione, a suo parere abusata, essere della partita molto usata dai commentatori sportivi in luogo di gareggiare o partecipare.
IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 PADA PRODUKSI PERIKANAN DI KECAMATAN CIHAURBEUTI
Authors: Nurrajtiari Dira , Irawan Bambang , Bahtiar Agus , Tohidi Edi
Published: April 2024

Produksi perikanan merupakan sektor penting dalam industri pangan dan ekonomi global juga ketahanan pakan. Untuk meningkatkan efisiensi dan pengelolaan produksi perikanan, analisis data mining telah menjadi alat yang berharga dalam mengidentifikasi pola-pola yang tersembunyi dalam data produksi perikanan. Salah satu metode yang umum digunakan dalam analisis data mining adalah metode C.45, yang merupakan algoritma pohon keputusan untuk tugas klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode C.45 dalam analisis data produksi perikanan dengan fokus pada klasifikasi hasil produksi perikanan. Metode C.45 digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara atribut-atribut yang terkait dengan produksi perikanan dan hasil produksi yang terjadi. Langkah-langkah dalam penerapan metode C.45 melibatkan pemilihan atribut yang paling informatif, pembentukan pohon keputusan, dan proses pruning untuk menghindari overfitting. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode C.45 mampu menghasilkan model klasifikasi yang cukup akurat dalam memprediksi hasil produksi perikanan. Selain itu, pohon keputusan yang dibuat memberikan wawasan yang bermanfaat tentang komponen yang mempengaruhi produksi perikanan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi penting dalam upaya peningkatan produksi perikanan di Kecamatan Cihaurbeuti dan dapat menjadi dasar untuk pengambilan keputusan yang lebih efektif dalam mengelola sektor perikanan di wilayah tersebut. Penelitian ini juga dapat menjadi contoh bagi penelitian serupa di daerah lain yang menghadapi tantangan serupa dalam mengoptimalkan hasil produksi perikanan. Hasil pengukuran menyatakan Parameter gain_ratio adalah parameter yang paling mempengaruhi terhadap tingkat akurasi yang tinggi. Dalam penelitian ini tingkat akurasi hasil pengukuran akurasi data yang diperoleh terhadap data produksi perikanan nilai akurasinya mencapai 92,56%. Dan factor yang paling berpengaruh terhadap tingkat produksi perikanan adalah jumlah benih. Dengan mengetahui factor pengaruh utama yaitu jumlah benih ini memberikan wawasan berharga bagi pengambil keputusan, terutama bagi masyarakat pembudidaya dan pemerintah setempat.
IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN PRODUK MAKANAN DAN MINUMAN DI TOKOPEDIA
Authors: Hajaroh Hajaroh , Suprapti Tati , Narasati Riri
Published: April 2024

Analisis sentimen adalah proses evaluasi dan pemahaman terhadap pendapat, perasaan,atau sentiment yang terkandung dalam teks,ulasan,atau komunikasi yang diungkapkan oleh individu   atau kelompok. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Naive Bayes dalam analisis sentimen terhadap ulasan produk makanan dan minuman di platform e-commerce Tokopedia. Melalui metode Knowledge Discovery in Databases (KDD), langkah pertama penelitian adalah memahami dan memproses data yang diperoleh dari sumber data terbuka yaitu  Kaggle Data ulasan pelanggan dikumpulkan dan dieksplorasi untuk memahami distribusi sentimen serta dilakukan preprocessing data untuk mempersiapkan dataset pelatihan. Algoritma Naive Bayes diterapkan untuk mengklasifikasikan ulasan produk ke dalam tiga kategori sentimen: positif, negatif, dan netral. Hasil evaluasi kinerja model menunjukkan tingkat Accuracy sebesar 75.90%. Sementara itu, Presisi sebesar 66.45% dan recall sebesar 97.42% turut menjadi sorotan penting. Penelitian ini memberikan pemahaman yang lebih mendalam terkait distribusi sentimen dalam ulasan makanan dan minuman di Tokopedia, menunjukkan mayoritas sentimen yang positif. Hasil ini mengindikasikan bahwa algoritma Naive Bayes dapat menjadi instrumen efektif untuk menganalisis sentimen produk di platform e-commerce, memberikan landasan bagi pengembangan strategi bisnis yang lebih cermat dan responsif terhadap preferensi pelanggan.
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM MENGELOMPOKKAN KEPADATAN PENDUDUK DI PROVINSI DKI JAKARTA
Authors: Oktaviany Nurul , Suarna Nana , Prihartono Willy
Published: April 2024

Provinsi DKI Jakarta adalah salah satu wilayah dengan tingkat populasi yang tinggi di Indonesia, dengan populasinya yang sangat beragam, termasuk penduduk asli, pendatang dari berbagai daerah di Indonesia, serta warga negara asing yang tinggal di wilayah DKI Jakarta. Permasalahan kepadatan disebabkan karena faktor urbanisasi serta pekerjaan. Oleh karena itu penerapan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan tingkat kepadatan penduduk di Provinsi DKI Jakarta merupakan fokus utama penelitian ini. Tujuan dari penelitian ini adalah mengenali pola kepadatan penduduk di berbagai wilayah DKI Jakarta dengan metode algoritma K-Means Clustering. Data yang digunakan melibatkan informasi seperti jumlah penduduk, nama kelurahan, nama kecamatan dan variabel terikat lainnya. Pendekatan ini digunakan untuk mengelompokkan wilayah berdasarkan tingkat kepadatan penduduknya, sehingga dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai sebaran penduduk di seluruh wilayah DKI Jakarta. Melalui implementasi algoritma K-Means ini, penelitian berhasil mengelompokkan menjadi beberapa kategori kepadatan penduduk dari 2018-2020. Berdasarkan hasil evaluasi menunjukkan dua jumlah kelompok optimal, yaitu kelompok pertama padat terdapat pada kelurahan Kali Anyar kecamatan Tambora dengan kepadatan penduduk 95676.10063 jiwa/km pada tahun 2019 dan kelompok kedua adalah rendah pada kelurahan P.harapan kecamatan Kep.Seribu Utr dengan jumlah kepadatan 1045.276234 jiwa/km pada tahun 2018. Tujuan dari penelitian pengelompokan kepadatan penduduk menggunakan metode algoritma K-Means ini dapat memberikan informasi yang bermanfaat bagi perkembangan penduduk di Provinsi DKI Jakarta, serta bisa menjadi landasan bagi pemerintah terkait dalam perkembangan wilayah yang lebih efisien terkait alokasi sumber daya di Provinsi DKI Jakarta.
KOMPARASI ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS DALAM ANALISIS PENGELOMPOKAN DAERAH RAWAN KRIMINALITAS DI INDONESIA
Authors: Hoerunnisa Anis , Dwilestari Gifthera , Dikananda Fatihanursari , Sunana Heliyanti , Pratama Denni
Published: April 2024

Kriminalitas sebagai fenomena yang kompleks, memiliki dampak serius pada stabilitas dan ketertiban sosial, sertamemengaruhi aspek sosial dan ekonomi suatu wilayah. Pemahaman mendalam terhadap area-area rentan terhadap tindak kriminal menjadi esensial dalam upaya mencegah dan menangani kejahatan. Penelitian ini bertujuan eksploratif untuk membandingkan efektivitas dua metode clustering, yaitu K-Means dan K-Medoids, dalam menganalisis daerah-daerah rentan kriminal di Indonesia.Metode penelitian melibatkan langkah-langkah seperti pengumpulan data kriminalitas dari sumber terpercaya, penyortiran, dan pengolahan data untuk membentuk dataset yang akurat. Dengan menggunakan pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD), penelitian ini menerapkan algoritma K-Means, pengelompokan dalam analisis data yang bertujuan mengelompokkan data menjadi beberapa klaster, dan K-Medoids, variasi K-Means yang menggunakan medoid sebagai representasi klaster. Hasil analisis menunjukkan bahwa kedua algoritma dapat digunakan untuk mengelompokkan daerah rawan kriminalitas di Indonesia, dengan K-Means membentuk 5 cluster dan K-Medoids membentuk 2 cluster. Evaluasi menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) menunjukkan bahwa K-Means lebih optimal (DBI=0,463) dibandingkan K-Medoids (DBI=1,089). Sebagai saran untuk pengembangan selanjutnya, disarankan untuk mempertimbangkan penggunaan algoritma clustering yang berbeda, melakukan perbandingan dengan metode lain, dan menambahkan kriteria atau variabel yang relevan untuk meningkatkan kualitas analisis clustering. Diharapkan hasil ini dapat memberikan kontribusi signifikan dalam upaya pencegahan dan penanggulangan kriminalitas di Indonesia.
ANALISIS KLASIFIKASI INDEKS KUALITAS UDARA KOTA DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR DAN NAÏVE BAYES
Authors: Maulana Ali , Irma Purnamasari Ade , Ali Irfan
Published: April 2024

Polusi udara adalah masalah yang berdampak buruk pada kehidupan makhluk hidup dan menyebabkan banyak penyakit. Oleh karena itu, penting untuk memantau tingkat pencemaran udara di lingkungan masyarakat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan kinerja dari metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes, dalam mengklasifikasikan data Indeks Kualitas Udara kota di Indonesia. Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah data World Air Quality Index by City and Coordinates yang diperoleh dari situ Kaggle. Data ini mencakup atribut-atribut seperti country, city, AQI value, AQI category dan lain-lain. Metode penelitian yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Database (KDD). Selanjutnya, metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes diterapkan pada tahapan data mining menggunakan K-fold cross validation dengan percobaan K-2 fold, K-3 fold, K-4 fold dan K-5 fold. Evaluasi kinerja akan dilakukan menggunakan metrik-metrik yang relevan seperti akurasi, precision, dan recall. Berdasarkan hasil klasifikasi didapatkan K-fold terbaik yaitu K-5 fold dari metode K-Nearest Neighbor menghasilkan nilai akurasi 95.13% dan Naïve Bayes menghasilkan akurasi 95.97%. Penelitian ini dapat membantu pemerintah dalam pengambilan kebijakan untuk menjaga kualitas udara, dan memberikan informasi kepada masyarakat tentang kualitas udara di lingkungannya.
IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PREDIKSI PRODUKSI BAWANG MERAH DI KABUPATEN BREBES
Authors: Suyono Suyono , Astuti Rini , M. Basysyar Fadhil
Published: April 2024

Kabupaten Brebes merupakan lokasi utama di Indonesia yang menghasilkan bawang merah dalam jumlah besar. Bawang merah Brebes memiliki ciri bentuk lebih kering dan tahan busuk serta rasanya lebih pedas daripada bawang dari daerah lain menjadikan keunggulan bawang merah dari Brebes ini. Dinas Pertanian dan Ketahanan Pangan (DPKP) Kabupaten Brebes menyebutkan bahwa luas panen pada tahun 2022 mencapai 32,571 ha dengan jumlah total produksi mencapai 384,448 ton. Ketidakpastian hasil produksi bawang merah membuat harga bawang merah mejadi tidak stabil dan cenderung melonjak. Oleh karena itu, dengan memprediksi hasil produksi bawang merah akan membantu petani dalam melakukan manajemen pertanian bawang merah. Dalam penelitian ini, akan di terapkan metode regresi linier, dimana metode ini dapat menguji suatu hubungan dari variable yang satu dengan variable yang lain, dan memprediksi guna keperluan di bidang pertanian, sumber data yang digunakan berasal dari dataset Dinas Pertanian dan Ketahanan Pangan (DPKP) Kabupaten Brebes. Kemudian, membagi dua data menjadi data training sebesar 80% dan 20% untuk data testing, menghasilkan hasil prediksi jumlah produksi bawang merah pada tahun 2024 sebanyak 3.962.376 Kuintal, mengalami kenaikan daripada tahun 2022. Dengan nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar : 30116.24, Mean Squared Error (MSE) : 2989724823.94, Root Mean Squared Error (RMSE) : 54678.38 serta nilai R2-Score : 0.948.
PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES TERHADAP ANALISIS SENTIMEN APLIKASI GAME MULTIPLAYER ONLINE BATTLE ARENA
Authors: Fazrian Vivi , Suprapti Tati , Narasati Riri
Published: April 2024

Game Multiplayer Online Battle Arena (MOBA) telah menjadi fenomena global, dengan jutaan pemain berpartisipasi dalam pengalaman bermain game. Dalam konteks ini, Mobile Legends, salah satu game MOBA yang mendominasi pangsa pasar game online, menjadi fokus  penelitian ini. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari reaksi dan pengalaman pengguna Mobile Legends melalui analisis sentimen menggunakan algoritma Naive Bayes.Penelitian ini bertujuan untuk mengadakan analisis sentimen terhadap aplikasi peramainan Multiplayer Online Battle Arena (MOBA) dengan menerapkan algoritma Naive Bayes. Fokus utama penelitian ini adalah pada studi kasus aplikasi peraminan yang sangat populer, yaitu” Mobile Legends”. Mobile Legends merupakan permainan MOBA yang merajai pasar permainan online dengan jutaan pemain aktif di seluruh dunia. Penelitian ini menggunakan metode analisis sentimen dengan algoritma Naive Bayes, sebuah pendekatan klasifikasi probalistik yang sering digunakan dalam analisis teks dan pengolahan bahasa alami. Algoritma ini efisien dalam mengidentifikasi sentimen positif, negatif, atau netral dalam teks pengguna. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari ulasan dan komentar pemain Mobile Legends yang diperoleh dari berbagai pernyataan, termasuk pengguna permainan, media sosisal, dan toko aplikasi. Hasil analisis sentimen diharapkan dapat memberikan wawasan mendalam tentang bagaimana pemain Mobile Legends merespons dan mengalami permainan ini. Informasi ini menjadi sangat berharga bagi pengembangan permainan untuk meningkatkan kualitas dan fitur permainan, sejalan dengan umpan balik pengguna. Penelitian ini juga memberikan kontribusi pada pemahaman lebih lanjut tentang sejauh mana aplikasi game, seperti Mobile Legends, memengaruhi perasaan dan presepsi pengguna. Dengan memahami sentimen pengguna, pengelola dan pengembangan aplikasi game memperbaiki kelemahan, meningkatkan kepuasan pengguna, dan mempertahankan daya saing di pasar game yang sangat dinamis. Dalam praktiknya nanti ditemukan bahwa nilai akurasi yang dihasilnya terbilang sangat baik yakni berkisar 98,96 % yang mana angka ini merupakan hasil terbaik bila dibandingkan dengan penelitian yang kami ulas di literatur.
PENERAPAN DATA MINING PENGELOMPOKAN PRODUKTIVITAS PADI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS PADA PROVINSI JAWA BARAT
Authors: Wahyudin Edi , Amir Rudin Rizki , Kaslani Kaslani , Eka Permana Sandy
Published: April 2024

Padi, sebagai makanan pokok di Indonesia, terus menghadapi peningkatan kebutuhan yang tidak sejalan dengan ketersediaan lahan pertanian di Jawa Barat. Belum adanya pemetaan produktivitas panen padi di setiap kabupaten atau kota menjadi tantangan bagi pemerintah provinsi. Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means clustering dan aplikasi RapidMiner 10.2 yang mengacu metode penelitian Knowledge Discovery in Database (KDD) untuk mengelompokkan produktivitas padi di Jawa Barat, menghasilkan 18 cluster. Cluster 0 hingga 6 menunjukkan tingkat produktivitas tinggi, sementara cluster 9 adalah sedang. Informasi ini menjadi kontribusi berharga bagi pemerintah provinsi dalam merancang kebijakan pertanian dan pangan yang optimal untuk meningkatkan produktivitas padi di setiap daerah. Dengan demikian, hasil dari penelitian ini adalah diharapkan memberikan wawasan mendalam tentang potensi pertanian di kabupaten atau kota, membantu dalam perencanaan strategi tanam, dan mendorong optimalisasi luas area pertanian di Jawa Barat agar semakin maju lagi.
PENERAPAN ALGORTMA X-MEAN MENENTUKAN PENERIMA BANTUAN SOSIAL
Authors: Jaelani Ahmad , Irma Purnamasari Ade , Ali Irfan
Published: April 2024

Pertambahan jumlah data keluarga tidak mampu di Desa Jatipancur dapat berpotensi mengakibatkan dampak buruk akibat peningkatan jumlah penduduk. Masalah ketidakseimbangan keluarga tidak mampu dapat menyebabkan masalah kemiskinan dan tekanan penduduk. Tujuan penelitian ini adalah Mendapatkan hasil cluster dari penerima bantuan Sosial dala pengaplikasian metode x-mean, mengetahui kelompok penerima bantuan sosial dan cluster terbaik. Penelitian menggunakan pendekatan data mining dengan menerapkan Algoritma X-Means Clustering. Algoritma X-Means diimplementasikan menggunakan software Ms. Excel dan Rapidminer. Penelitian ini menggunakan data dari Badan Pusat Statistik (BPS) Jatipancur, Data yang digunakan melibatkan 7 atribut dan mencakup periode tahun 2019-2023. Hasil pengelompokan menggunakan X-Means menghasilkan 10 cluster, Cluster 1 mendekati nilai sempurna dengan Davies Bouldin Index sebesar 0.002, Jarak antara cluster terbaik adalah pada cluster 1 dengan jumlah 0.000, serta Performance terdekat ada pada cluster 0 dengan nilai 5.672.239.884.760. Peneliti berharap penelitian ini dapat membantu Desa Jatipancur dalam proses penyaluran bantuan dan Optimalisasi dalam penyaluran bantuan yang lebih tepat sasaran.
PERANCANGAN SISTEM ANTRIAN MENGGUNAKAN METODE RAD BERBASIS WEB
Authors: Febrianti Dini , Yulisa Geni Bias
Published: April 2024

Seiring berkembangnya zaman dan pesatnya perkembangan teknologi, menjadi solusi untuk mengatasi Sebagian permasalahan yang ada. seperti di PT IT Service Center terdapat masalah ,belum memiliki sistem antrian yang terorganisir untuk membedakan jenis layanan yang ada di PT ITSC sehingga menyebabkan banyaknya pelanggan yang kurang puas dengan penanganan layanan yang lambat karena tidak ada sistem antrian dan jenis pelayanan yang jelas. Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan cara observasi dan wawancara ke PT ITSC sehingga ditemukan permasalahan terkait pelayanan service yang diberikan kepada pelanggan. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka PT ITSC cabang cideng memerlukan sebuah sistem antrian untuk pelayanan secara onsite ataupun pickup agar dapat membedakan jenis pelayanan antrian service dengan menggunakan metode antrian multiple. Sistem antrian dirancang dengan bahasa pemrograman PHP dan MySQL serta memakai framework Laravel lalu diimplementasikan dengan metode pengembangan perangkat lunak Rapid Application Development (RAD) dan metode antrian Multiple. Dari perancangan sistem yang sudah dibuat maka didapatkan hasil sistem antrian yang mempermudah perusahaan untuk menyelesaikan permasalahan jenis pelayanan antrian pelanggan. Untuk pengujian sistem menggunakan metode black box dengan hasil pengujian sistem dapat dioperasikan dengan baik.
KLASTERISASI PENERIMA DANA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS PADA DESA GEREBA
Authors: Siti Paridah Ninda , Martanto Martanto
Published: April 2024

Salah satu unsur yang harus diperhatikan pemerintah untuk mencapai kesejahteraan penduduk adalah persoalan kemiskinan. Salah satu upaya penanggulangan kemiskinan, pemerintah memberikan bantuan kepada masyarakat yang diberi nama program keluarga harapan (PKH) . Desa yang menerima bantuan dana ini adalah  Desa Gereba. Dari informasi yang diperoleh dari penerima PKH, terdapat tantangan dalam memproses data untuk menentukan masyarakat miskin yang harus menjadi prioritas dalam menerima bantuan, juga kesulitan dalam mendistribusikan bantuan secara merata di berbagai dusun di Desa Gereba dikarenakan banyak masyarakat merasa dirinya berhak menerima bantuan PKH, walaupun tidak memenuhi persyaratan yang ada. Tujuan penulisan tugas akhir ini untuk membantu pemerintahan desa dalam mengelompokkan data penduduk yang layak menerima bantuan menggunakan algoritma K-means clustering. K-Means merupakan sebuah metode dalam data mining yang memiliki kemampuan untuk melakukan pengelompokkan atau Clustering data, dimana entitas yang memiliki atribut serupa dikelompokkan ke dalam satu Hasil  penelitian  didapatkan yaitu menggunakan algoritma K-Means dibagi menjadi 2 cluster pada cluster 0 berjumlah 163 items, cluster 1 berjumlah 167 items. Cluster optimum dan nilai DBI terdapat pada cluster 2 tanpa menggunakan operator Normalize dengan nilai Davies Bouldin Index atau DBI yaitu 0.500. Maka dusun yang menjadi prioritas yaitu Dusun Ciawitali.
IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASIFIKASI PENDUDUK MISKIN BERDASARKAN TINGKAT KEMISKINAN DI JAWA BARAT
Authors: Nurliana Erna , Irawan Bambang , Bahtiar Agus
Published: April 2024

Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means untuk menganalisis data populasi penerima manfaat Program Keluarga Harapan (PKH) di Desa Inbanagara Raya. Tujuan penelitian adalah menerapkan teknik data mining untuk menentukan prioritas penerima manfaat PKH. Uji Davies-Bouldin dilakukan dengan uji cluster dari 2 hingga 10, dan hasilnya menunjukkan nilai terbaik pada cluster ke-8 dengan indeks 0,002. Data ini mencakup atribut dan kriteria penerima PKH yang memenuhi standar yang ditetapkan. Diharapkan hasilnya dapat mendukung distribusi bantuan yang lebih merata kepada masyarakat desa Inbanagara Raya, membantu mengurangi beban kemiskinan dan memutus rantai kemiskinan antargenerasi.
ANALISIS PEMILIHAN VENDOR TRUK MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA PT XYZ
Authors: Bintang Wijaya Situmorang Frans , Pramudita Aditia , Hilman Tamadara
Published: April 2024

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pemilihan vendor truk terbaik menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) sebagai alat bantu dalam mengambil keputusan multi-kriteria. Permasalahan yang dihadapi oleh PT XYZ adalah sering terjadinya keterlambatan pengiriman produk oleh vendor trucking, yang menyebabkan kerugian dan ketidakmampuan mencapai target produksi. Metode AHP dipilih karena kompleksitas pemilihan multi-kriteria, subjektivitas dalam keputusan, perbandingan yang relatif, konsistensi pengambilan keputusan, dan meminimalkan risiko. Dalam penelitian ini, bobot dari berbagai kriteria seperti biaya pengiriman, waktu pengiriman, dan jaminan keselamatan produk selama proses pengiriman barang akan ditentukan dengan menggunakan metode AHP. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi vendor truk terbaik kepada PT XYZ berdasarkan prioritas dan kriteria yang telah ditetapkan. Diharapkan hasil penelitian ini memberikan manfaat besar bagi perusahaan dalam memilih layanan jasa pengiriman barang. Hasil dari penelitian ini dapat diketahui bahwa prioritas utamanya adalah PT BETA dengan hasil 0,47, kedua PT GAMMA dengan hasil 0,38, ketiga PT DELTA dengan nilai 0,08 dan keempat CV OMEGA dengan nilai 0,07. Hasil dari pembobotan masing-masing kriteria tertinggi adalah ketepatan waktu = 0,48, kedua harga = 0,24, ketiga pelayanan = 0,13, keempat kualitas = 0,1 dan kelima pengiriman = 0,04.
PENGENALAN BAHASA ISYARAT INDONESIA (BISINDO) MENGGUNAKAN ALGORITMA SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM (SIFT) DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
Authors: Widya Agata Ayu , S J Saputra Wahyu , Aji Putra Chrystia
Published: April 2024

Bahasa isyarat berperan penting sebagai media komunikasi bagi tuna rungu dan tuna wicara. Namun, keterbatasan pemahaman masyarakat umum terhadap bahasa isyarat menjadi hambatan dalam interaksi dengan mereka. Untuk mengatasi masalah ini, dirancang suatu sistem pengenalan bahasa isyarat yang dapat membantu masyarakat umum berkomunikasi dengan mudah. Sistem ini mengenali alfabet Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) dengan menggabungkan algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) dan Convolutional Neural Network (CNN). Pendekatan ini dipilih karena SIFT digunakan untuk ekstraksi fitur awal, sementara CNN untuk mengenali pola yang kompleks, meningkatkan kekuatan model terhadap variasi gerakan dan pencahayaan dalam bahasa isyarat. Dengan menggunakan algoritma SIFT dan CNN gerakan tangan Bahasa isyarat indonesia dapat diperoleh, dicocokkan, dikenali, diautentikasi dan kinerja pencocokannya disimulasikan menggunakan library tersorflow dan OpenCV. Dalam penelitian, beberapa gerakan memerlukan percobaan berulang untuk deteksi yang akurat, mengingat kemiripan dengan gerakan bahasa isyarat lain. Meskipun demikian, akurasi tertinggi tercapai pada model dengan nilai epoch 55, mencapai 99.78%. Dengan demikian, integrasi algoritma SIFT dan CNN dalam sistem pengenalan bahasa isyarat dapat menjadi solusi efektif untuk mengatasi hambatan komunikasi antara tuna rungu, tuna wicara, dan masyarakat umum.
IMPLEMENTASI TRANSFER LEARNING MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DALAM KLASIFIKASI PENYU
Authors: Eka Okta Putra Gede , Queena Fredlina Ketut , Yudi Anggara Wijaya I Nyoman
Published: April 2024

Pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan, khususnya Machine Learning, telah menjadi solusi inovatif dalam konteks pelestarian fauna, terutama di negara maritim seperti Indonesia. Keanekaragaman hayati di perairan Indonesia, yang melimpah dan menjadi daya tarik wisata, menyoroti perlunya konservasi. Penyu, sebagai salah satu spesies laut yang mencolok, memiliki peran krusial dalam menjaga ekosistem perairan dunia selama puluhan juta tahun. Meskipun memiliki enam dari tujuh spesies penyu di dunia, data dari IUCN Red List of Threatened Species menunjukkan bahwa keenam spesies ini berstatus rentan terhadap kepunahan. Ancaman terhadap populasi penyu, seperti penangkapan telur untuk diperdagangkan, penangkapan induk penyu, dan aktivitas perburuan yang merusak, menjadi tantangan serius dalam upaya pelestarian. Dalam konteks ini, kami mengusulkan pemanfaatan teknologi Machine Learning, khususnya Convolutional Neural Network dan Transfer Learning, untuk klasifikasi jenis atau spesies penyu. Dua model yang dikembangkan diukur tingkat akurasinya, dengan tujuan menciptakan model akurat yang dapat mendeteksi spesies penyu melalui citra input. Pendekatan ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam mencegah ancaman kepunahan terhadap penyu di Indonesia. Penelitian ini tidak hanya menghadirkan solusi teknologi yang inovatif, tetapi juga bertujuan meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap pentingnya pelestarian spesies penyu. Dengan menyatukan pemanfaatan teknologi Machine Learning dan edukasi masyarakat, diharapkan dapat tercipta kesadaran yang lebih luas dan berkelanjutan terhadap pelestarian spesies ini di perairan Indonesia.
PERANCANGAN DESIGN UI/UX PADA APLIKASI LEARNING MANAGEMENT SYSTEM GUNA MENINGKATKAN EFEKTIVITAS DAN KEPUASAN PENGGUNA MENGGUNAKAN METODE DESIGN THINKING
Authors: Nur Saffanah Kayla , Andrian Rian
Published: April 2024

Kemajuan teknologi yang semakin pesat telah berdampak pada revolusi industri 4.0 secara berkelanjutan tanpa disadari. Perkembangan teknologi menuntut suatu organisasi untuk melakukan transformasi digital dalam segala bidangnya. Transformasi digital ini menciptakan permulaan untuk mencari cara yang lebih efektif dan efisien dalam menggantikan proses lama pada berbagai kegiatan. Mengingat keadaan saat ini, hanya dengan mengandalkan pendekatan tradisional menyebabkan kegiatan pembelajaran menjadi tidak efektif dan bahkan akan berdampak pada ekonomi masyarakat karena dapat berpotensi mahal. Penerapan teknologi dalam bidang pendidikan dapat membantu mengatasi dan membuat krisis saat ini lebih mudah dihadapi. E-learning atau Learning Management System (LMS) merupakan salah satu transformasi digital di dunia pendidikan saat ini. Berdasarkan hal tersebut, maka peneliti membuat perancangan design UI/UX pada aplikasi Learning Management System agar dapat meningkatkan efektivitas dan kepuasan pengguna. Penelitian ini menggunakan metode design thinking, dengan metode pengumpulan data wawancara, dan menggunakan metode pengujian System Usability Scale (SUS). Hasil penelitian memperoleh nilai akhir rata-rata yaitu 81 dengan kategori B atau excellent.  Artinya seluru design telah berfungsi dengan baik.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP LAYANAN SAMSAT DIGITAL NASIONAL (SIGNAL) MENGGUNAKAN METODE SVM
Authors: Kacung Slamet , Pamungkas Putra Bagyana Caesare , Cahyono Dwi
Published: April 2024

Peningkatan signifikan dalam penggunaan pelayanan publik secara digital telah terjadi dalam kurun waktu tiga tahun terakhir. Perubahan ini dipicu oleh dampak wabah Covid-19 di Indonesia, yang mendorong sektor bisnis dan pelayanan untuk berinovasi guna terus memenuhi kebutuhan masyarakat. Dalam hal ini, Korps Lalu Lintas POLRI telah meluncurkan aplikasi bernama Samsat Digital Nasional (SIGNAL) untuk memudahkan pembayaran pajak kendaraan bermotor, menunjukkan komitmen dalam memperbaiki pelayanan publik melalui platform digital. Namun, dalam prakteknya, beberapa pengguna sering mengalami kendala seperti notifikasi kesalahan ketika melakukan pendaftaran seperti verifikasi wajah, kode otp dan verifikasi KTP, kemudian bug dalam penggunaan aplikasi seperti perizinan aplikasi dalam mengakses kamera pada beberapa versi android, bahkan kegagalan transaksi pembayaran saat menggunakan aplikasi SIGNAL. Menghadapi tantangan ini, sentiment analysis digunakan untuk mengevaluasi persepsi masyarakat Selain itu, hasil prediksi dari tiga kernel yang terdapat dalam metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan kernel Linier mencapai 96.2%, RBF mencapai 94.12%, polynomial mencapai 85.5%. Namun hasil evaluasi menggunakan KFold linier mencapai 97.65%, KFold RBF mencapai 97.86%, dan KFold polynomial sebesar 69.36%.
OPTIMAL TOPOLOGY OF ELECTRIC CIRCUITS IN PV-PANELS AND PV-PLANTS WITH USING CONTROLLED CONNECTIONS
Authors: Бондаренко Д. В.
Published: April 2024

The article considers the topology of electric circuits of photovoltaic panels and photovoltaic plants. The existing principles of connection are considered, advantages and disadvantages are analyzed. A parallel-serial connection cell for connecting two power sources is proposed. It is possible to implement parallel connection, serial connection and shunt, simultaneously, in one device. Switching in this cell is controlled and dynamic. The topology of combining a large number of photovoltaic devices is demonstrated. A topological structure in the form of a tree is used. The advantages and disadvantages of this approach are shown. A modern technological approach to the implementation of such a controlled system is proposed. Conclusions are made.
O USO DE ELETROCONVULSOTERAPIA NO TRATAMENTO DA DEPRESSÃO: UMA REVISÃO ABRANGENTE
Authors: Holanda Beatriz Almeida , Fé Beatriz Damasceno Moura , Barbosa Breno Borges , Moura David Reis , Santos Taysman Medeiros Barbosa , Ribeiro Kevin Bruno Alves , Barros Marcos André Miranda , Spíndola Victor Manoel Cerqueira , Pereira Marina Mayara de Sousa , Azevedo Valdesio Giovani Borges de , Resende Izabelle Alves de , Machado Karen Lorrany Sousa
Published: April 2024

A eletroconvulsoterapia (ECT) tem sido uma opção de tratamento eficaz e muitas vezes subutilizada para a depressão resistente ao tratamento. Este artigo oferece uma revisão detalhada da literatura atual sobre o uso da ECT na depressão, abordando sua eficácia, mecanismos de ação, indicações clínicas e considerações de segurança. Além disso, discute as perspectivas futuras e o papel potencial da ECT como parte integrante do arsenal terapêutico para a depressão grave e refratária.  

Um dos principais obstáculos é o estigma social e o medo percebido pelos pacientes e suas famílias em relação à ECT. Apesar de sua eficácia, persistem equívocos e preconceitos sobre seu uso, muitas vezes alimentados por representações negativas na mídia e na cultura popular. Como resultado, muitos pacientes podem resistir a receber tratamento com ECT, mesmo quando outras opções terapêuticas falharam.

Além do estigma, a disponibilidade limitada de serviços de ECT em muitas regiões do mundo representa outro desafio significativo. A ECT é uma intervenção que requer instalações especializadas, equipamentos específicos e uma equipe treinada para administrar o procedimento com segurança. Infelizmente, muitas instituições de saúde mental não oferecem serviços de ECT devido a restrições de recursos, falta de treinamento adequado ou preocupações administrativas.
PANORAMA DAS INTERNAÇÕES POR GASTROENTERITE AGUDA: UM PERFIL EPIDEMIOLÓGICO NO CONTEXTO BRASILEIRO
Authors: Gorgônio Ywna Carvalho de Araújo , Sousa Felipe Felinto Borges de , Sousa Marina Felinto Borges de , Fonseca Luis Eduardo Valente Amorim , Ramos Barbara Batista Castelo Branco , Carvalho Marcela Rodrigues Nogueira , Peixoto André Jardim Viegas , Formighieri Ana Elisa Dibo , Neto Ilmar Marques da Rocha , Brito Silana Rosa Soares , Silva Tarcicio dos Santos , Almeida Igor Santos
Published: April 2024

INTRODUÇÃO: A gastroenterite aguda representa um desafio significativo para a saúde pública, dada sua alta incidência e impacto na qualidade de vida da população. O Brasil revela uma preocupante incidência da doença, com variações regionais significativas e impactos desproporcionais em determinados grupos populacionais. OBJETIVO: Avaliar o perfil epidemiológico no Brasil, de 2019 a 2024, de acordo com o número de internações registradas por ano, conforme idade, gênero, faixa etária, e lista de morbidades. METODOLOGIA: Trata-se de um estudo   qualitativo   e   quantitativo, de   caráter   transversal   e   descritivo,  dos   dados epidemiológicos  de internações por gastroenterite,  no Brasil de 2019 a 2024. Os  dados foram obtidos através do Sistema de Informática  do SUS (DATASUS).

RESULTADOS: Foram notificadas 426.736 internações por gastroenterite aguda, com maior índice no ano de 2019, com (n=119.306) 27,9%, e menor índice em 2021 com (n=71411) 59%. A região mais acometida foi a região Nordeste com (218.794) 51% dos casos e a menos acometida região Centro-Oeste com (n=27.435) 6,4% dos casos. Das infecções por patógenos específicos mais registrados encontra-se a amebíase com (n=3881) 0,9%. A maior prevalência foi na primeira infância dos 1-4 anos, (n=91.466) 21,4% e a menor prevalência na adolescência, dos 10-14 anos, com (n=20.970) 4,9%. Ademais, o sexo feminino representa (n=217.444) 50,9% dos casos.

CONCLUSÃO: A gastroenterite ainda é um problema de saúde pública no Brasil, predominantemente na região Nordeste, acometendo mais crianças de 1 a 4 anos, do sexo feminino. A compreensão desses fatores é essencial para reduzir a carga da gastroenterite no sistema de saúde brasileiro e melhorar a qualidade de vida da população afetada.
DISTALIZAÇÃO DE ELEMENTOS DENTÁRIOS ANTERIORES POR MEIO DO USO DE MINI-IMPLANTES ORTODÔNTICOS: RELATO DE CASO CLÍNICO
Authors: Beatriz Faray Melo  , Jessica Costa Barros  , Dáffyne Kelly Silva Costa Oliveira  , Aldeide de Souza Marques  , Beatriz Furtado Ramos  , Dilcilene Ribeiro Câmara de Lemos  , Mauro Andrey dos Santos Rodrigues  , Matheus da Costa Castro  , José Victor Ribas Ferreira  , Amanda Gonçalves Franco
Published: April 2024

A má oclusão é uma variação da oclusão ideal, que tem como característica o desequilíbrio entre a intercuspidação dentária e todo o sistema estomatognático a um desvio do normal. Em 1899, Edward Angle, realizou a definição de três classes básicas de maloclusão, baseadas na relação anteroposterior da cúspide mesiovestibular do primeiro molar permanente superior com o sulco vestibular do primeiro molar inferior, ambos dentes sendo permanentes, de modo que essa classificação considera que o primeiro molar permanente está sempre em posição correta, sendo assim classificada a Classe I, neutroclusão, Classe II, distoclusão, Classe III, mesioclusão. As más oclusões de Classe II de Angle, de natureza dento alveolar ou esquelética moderada, podem ser tratadas de diversas maneiras, como através da extração de pré-molares, ancoragem extrabucal, protrator mandibular e distalizadores intrabucais. O objetivo desse trabalho é retratar um caso clínico onde foi realizado um tratamento ortodôntico para correção da Classe II de Angle por meio da distalização de elementos dentários através do uso de mini- implantes. O caso apresentado foi eficiente em sua proposta, de demonstrar a eficácia do uso de mini-implantes associados ao tratamento ortodôntico para solucionar as alterações do tipo Classe II de Angle, na paciente.
URGENSI PENANGGULANGAN PENGGELAPAN DANA DALAM SISTEM PEMBAYARAN QUICK RESPONSES INDONESIAN STANDARD (QRIS
Authors: Haifa Naza Venita  , Ade Mahmud
Published: April 2024

Penggelapan dana merupakan suatu tindakan ilegal atau tidak sah yang dilakukan oleh individu atau kelompok untuk menyembunyikan, menyelewengkan, atau menyalahgunakan dana dengan maksud untuk memperoleh keuntungan pribadi atau kelompok tersebut. Memasuki era globalisasi dan perkembangan pesat di era modern ini, Penggunaan teknologi dalam sistem pembayaran semakin berkembang, termasuk penerapan standar QRIS di Indonesia. Namun, meningkatnya adopsi QRIS juga membawa risiko peningkatan praktik penggelapan dana. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kebijakan penanggulangan penggelapan dana dalam konteks QRIS, dengan fokus pada upaya pencegahan, deteksi, dan penanganan kasus-kasus yang teridentifikasi. Metode penelitian ini mencakup analisis kebijakan dan regulasi terkait QRIS, Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan kebijakan yang lebih efektif untuk melindungi integritas dan keamanan sistem pembayaran QRIS di Indonesia.