bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Pemanfaatan Wireshark untuk Sniffing Komunikasi Data Berprotokol HTTP pada Jaringan Internet
Authors: Luthfansa Zaky Maula , Rosiani Ulla Delfana
Published: March 2022

Perkembangan teknologi informasi saat ini berkembang dengan cepat terutama dalam teknologi internet. Hampir semua perangkat sekarang terhubung dengan koneksi internet. Karena semakin luasnya pengguna internet, maka tingkat keamanan terutama dalam pengiriman data sangat perlu diperhatikan. Ada banyak cara untuk melakukan penyadapan paket data yang terjadi pada jaringan internet salah satunya adalah sniffing. sniffing adalah salah satu teknik dalam penyadapan komunikasi data, Sniffing bisa memonitoring setiap komunikasi data yang terjadi pada jaringan internet baik itu protokol HTTP, TLS, ARP, DNS dan lain-lain. Dalam penelitian ini, teknik sniffing akan dilakukan dengan perangkat lunak Wireshark pada komunikasi data berprotokol HTTP. Wireshark akan menangkap informasi dari komunikasi data yang terjadi pada Wireless, dan melakukan penyaringan informasi dan hanya fokus kepada informasi komunikasi data berprotkol HTTP. Pada protokol HTTP ini akan menghasilkan data POST yang memuat informasi penting seperti username dan password. Hasil dari penelitian adalah melakukan penyadapan jaringan internet dengan Wireshark dapat mengambil informasi data penting yang mengakibatkan hilangnya salah satu sifat keamanan pada jaringan internet yaitu data privasi.
Pengaruh Rasio-Rasio Keuangan Terhadap Financial Distres Pada Perusahaan Sektor Perdagangan, Jasa, Dan Investasi
Authors: Hadi Abdul
Published: March 2022

Financial distress is a decrease in financial conditions before bankruptcy. These financial difficulties do not happen suddenly. However, one indication that causes financial distress is a continuous decline in company profits. This study aims to examine financial ratios’ effects on financial distress. Independent variables of financial ratios used in this research are, current ratio, return on assets, debt to equity ratio, debt to assets ratio, and total assets turnover. The used in this study is from 2018 to 2020. The population used in this study includes companies engaged in trade, services, and investment. The sample used is purposive sampling to produce as many as 39 companies as samples. The analysis used in this study is logistic regression analysis. The results showed that the current ratio also returns on assets had a significant impact on financial distress. In the meantime, the independent variables debt to equity ratio, debt to assets ratio, and total assets turnovers do not affect financial distress.

Keywords: financial distress; financial ratios; company profits
Analisis Pengaruh Profitabilitas, Likuiditas, dan Leverage terhadap Financial Distress pada Perusahaan Transportasi yang Terdaftar di BEI Tahun 2018-2020
Authors: Antoniawati Anita , Purwohandoko Purwohandoko
Published: March 2022

Financial distress is a condition where management is unable to overcome financial problems that cause a successive decline in financial performance before the company is declared bankrupt. This study has something to be achieved, namely analyzing the possibility of financial distress in companies with financial ratios as indicators, including profitability ratios, liquidity ratios, and leverage ratios. The sample taken is a transportation company listed on the Indonesia Stock Exchange for the period 2018-2020. Purposive sampling was used as a sample selection method and 13 companies were obtained that matched the criteria proposed by the author. Data analysis with logistic regression using IBM SPSS version 25. As a result, the profitability represented by ROA has no effect on financial distress because when profits decline, there are still other funds from both internal and external sources to cover liabilities. Liquidity represented by the current ratio has no effect on financial distress because the companies have the ability to fund current debt with total assets. Meanwhile, leverage represented by DAR has a significant effect on financial distress. The solution that can be done by transportation companies with consecutive losses for 2 years is to be disciplined in paying short-term debts and efficiently use debt capacity so that companies can get large profits from their debts so that financial difficulties can be avoided.
Pengaruh Leverage, Likuiditas dan Profitabilitas terhadap Nilai Perusahaan pada Airlines Company Listed IDX 2011-2020
Authors: Fitriana Nur Laili , Purwohandoko Purwohandoko
Published: March 2022

Nilai perusahaan adalah nilai pasar wajar dari harga saham dan sebagai tolak ukur keberhasilan manajemen perusahaan. Nilai perusahaan sebagai variabel terikat dalam penelitian ini dinyatakan dengan rasio PBV. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh leverage, likuiditas, dan profitabilitas terhadap nilai perusahaan pada perusahaan penerbangan yang terdaftar di BEI 2011-2020. Penelitian ini merupakan penelitian kausal dengan jenis data kuantitatif dan sekunder. Penelitian ini menggunakan metode regresi linier berganda yang diukur dengan SPSS sebagai alat analisisnya dengan populasi berupa seluruh maskapai penerbangan yang terdaftar di BEI, sedangkan sampel penelitian diambil berdasarkan metode purposive sampling yang menghasilkan 3 sampel perusahaan dengan kode GIAA , IATA dan CMPP. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa leverage yang diproksikan dengan DER berpengaruh signifikan terhadap nilai perusahaan pada perusahaan penerbangan yang terdaftar di BEI 2011-2020, sedangkan likuiditas yang diproksikan dengan CR dan profitabilitas yang diproksikan dengan ROE berpengaruh signifikan terhadap nilai perusahaan pada maskapai penerbangan. perusahaan yang terdaftar di BEI 2011-2020.

Kata kunci: perusahaan penerbangan; nilai perusahaan; leverage, likuiditas; profitabilitas
Penerapan Algoritma Support Vector Machine untuk Klasifikasi Motif Citra Batik Solo Berdasarkan Fitur Multi-Autoencoders
Authors: Putri Rezky Arisanti , Rochmawati Naim
Published: March 2022

Abstrak—Batik merupakan kain tradisional warisan kebudayaan masyarakat Indonesia. Penggunaan kain batik sebagai bahan pakaian telah populer sejak kerajaan Majapahit. Sebelum sepopuler sekarang, batik telah menjadi pilihan masyarakat Indonesia sebagai bahan pakaian tradisional karena memiliki ciri khas di setiap motifnya. Motif batik memiliki keberagaman dengan ciri yang menonjol pada setiap lilinnya. Sebagai wujud upaya pelestarian batik, penelitian mengenai klasifikasi batik dilakukan untuk mendeteksi motif citra batik. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini dilakukan menggunakan metode pembelajaran berdasarkan data citra batik dengan harapan dapat memberikan hasil klasifikasi motif citra batik yang lebih akurat dan efisien serta tingkat akurasi terbaik. Adapun metode penelitian yang digunakan yaitu Algoritma Support Vector Machine sebagai Algoritma klasifikasi dan Multi-Autoencoder sebagai proses ekstraksi fitur. Jaringan Multi-Autoencoder yang dirancang merupakan penggabungan dari dua atau tiga model Autoencoder. Model Autoencoder yang dibuat menggunakan ekstraksi dari citra Edge, citra Grayscale, dan citra SIFT. Selanjutnya, akan diklasifikasi menggunakan Algoritma Algoritma Support Vector Machine. Penelitian ini menggunakan data citra batik sejumlah 2.256 gambar yang terbagi menjadi 7 class yaitu motif Parang, Buketan, Ceplok, Kawung, Truntum, Semen Rante, dan Sidomukti. Data gambar batik dibagi menjadi data learning dan data testing dengan presentase sebesar 80% untuk learning dan 20% untuk testing. Percobaan dilakukan berulang untuk mendapatkan model Multi-Autoencoder terbaik untuk proses klasifikasi. Penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi sebesar 29,581% untuk kombinasi citra Edge-SIFT; 18,407% untuk citra Edge-Grayscale; 29,157% untuk citra Grayscale-SIFT; serta 30,159% untuk kombinasi citra Edge-SIFT-Grayscale.Kata Kunci—Klasifikasi Motif Batik; Batik Solo; Support Vector Machine; Autoencoder; Multi-Autoencoder.
Klasifikasi Cerita Bahasa Indonesia menggunakan Metode Hybrid PSO-KNN (Modified Binary Particle Swarm Optimization dengan K-Nearest Neighbor)
Authors: Rahayu Anita , Rochmawati Naim
Published: March 2022

Abstrak— Penentuan kategori suatu cerita merupakan hal yang penting agar cerita yang dibaca sesuai dengan keinginan pembaca. Selama ini proses penentuan kategori suatu cerita masih dilakukan secara manual sehingga perlu adanya pengklasifikasian kategori cerita secara otomatis. Metode klasifikasi atau kategorisasi teks merupakan proses yang secara otomatis meletakkan dokumen teks ke dalam suatu kategori berdasarkan isi dari teks tersebut. Pada penelitian ini peneliti mengusulkan sebuah metode hybrid PSO-KNN yaitu penggabungan metode Modified Binary Particle Swarm Optimization dengan K-Nearest Neighbor. Metode PSO-KNN akan mengatasi permasalahan pengklasifikasian teks sekaligus mengatasi kelemahan KNN yang menggunakan seluruh fitur saat proses pembentukan model (learning). PSO-KNN akan mengurangi dimensi dari dokumen dengan memilih token-token sebagai fitur yang paling baik namun isi yang dikandung dokumen tetap terjaga karena fitur yang dipilih sangat merepresentasikan dokumen tersebut. Penerapan metode PSO-KNN berhasil mengkategorikan 5 kategori cerita Bahasa Indonesia sebanyak 150 data dengan tingkat akurasi sebesar 53% dan total fitur optimal sebanyak 88 fitur. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa metode PSO-KNN berhasil melakukan pengklasifikasi kategori cerita pendek serta mengurangi fitur saat proses pembentukan model dan meningkatkan nilai akurasi. Kata Kunci— Klasifikasi teks, cerita pendek, modified binary particle swarm optimization, k-nearest neighbor, loocv
Analisis Kepribadian Melalui Tulisan Tangan Menggunakan Metode Support Vector Machine
Authors: Rosyidah Ulifatur , Rochmawati Naim
Published: March 2022

Abstrak— Analisis Tulisan Tangan atau yang dikenal dengan sebutan Grafologi merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengidentifikasi kepribadian dari seseorang melalui pola tulisan tangan dengan cara mengevaluasi berbagai fitur dari tulisan tangan. Tulisan tangan dapat menjadi cerminan dari kepribadian masing-masing individu. Telah ada beberapa penelitian yang berkaitan dengan tulisan tangan dengan menggunakan metode yang berbeda-beda. Beberapa penelitian ada yang menggunakan fitur tulisan tangan berupa spacing, size, slant, shape, loop, dot, pressure, signature, zones dan page margin serta menggunakan fuzzy sugeno. Penelitian lain menggunakan fitur tulisan tangan berupa Alignment, Pen pressure, Thickness dan Shape dengan metode Neural Network. Pada penelitian ini akan menggunakan enam fitur tulisan tangan yakni ukuran huruf (size) , kemiringan tulisan (slant), garis dasar (baseline), tekanan penulisan (pen pressure), jarak antar baris (line spacing) dan jarak antar kata (word spacing) serta menggunakan metode Support Vector Machine dengan kernel linier. Hasil dari penelitian ini berupa enam kepribadian dan hasil akurasi. Enam kepribadian tersebut meliputi emosional, komunikasi, konsentrasi, mental energi, keharmonisan dan sosial. Penelitian ini memberikan nilai akurasi yang baik dengan menggunakan fungsi kernel linier. Estimasi akurasi yang didapat mencapai 99,9%.Kata Kunci— Klasifikasi kepribadian, tulisan tangan, Grafologi, Support Vector Machine.
Analisis Pemilihan Aplikasi Opensource ERP terhadap UKM Menggunakan Metode Kombinasi ANP dan PROMETHEE
Authors: Faturrahman Miftakhul Alief , Yustanti Wiyli
Published: March 2022

Abstrak— Untuk melakukan pertimbangan dalam pengembangan proses bisnis dari UKM, maka perlu dilakukan penerapan aplikasi ERP. Pada saat ini semakin banyak vendor aplikasi ERP, baik yang opensource maupun berlisensi. Agar meminimalisir resiko implementasi ERP, penulis menggunakan aplikasi ERP yang bersifat opensource. Tujuan dari penelitian ini diantaranya untuk (1) membantu UKM dalam memilih software opensource ERP yang tepat, (2) sebagai pertimbangan bagi UKM dalam pengembangan proses bisnis dan teknologi informasinya.Penelitian ini menggunakan metode Analytical Network Process dan Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation. Metode ANP digunakan untuk mendapatkan bobot dari subkriteria dan Metode PROMETHEE digunakan untuk mendapatkan ranking prioritas dari alternatif aplikasi opensource ERP yang didasarkan oleh informasi yang didapatkan dari sejumlah UKM yang berpartisipasi dalam penelititan ini.Metode yang digunakan dalam penelitian ini berhasil mendapatkan 3 top kriteria atau kriteria yang mempunyai bobot tertinggi antara lain (1) Brand Image 15.20% (2) Market Position 13.70% (3) References 12.52% serta hasil akhir dari penelitian ini adalah mendapatkan peringkat alternatif aplikasi opensource ERP yang terbaik yaitu (1) Openbravo (2) Odoo (3) WebERP Kata Kunci— UKM, Opensource ERP, ANP, PROMETHEE, MCDA
Implementasi Kompresi Data dengan Modifikasi Algoritma Lempel-Ziv-Welch (LZW) untuk File Dokumen
Authors: Oktaviani Dian , Suartana I Made
Published: March 2022

Abstrak—Teknologi informasi saat ini telah berkembang sangat pesat khusus nya dalam hal mengolah data. Semakin banyak data yang dimiliki maka semakin besar pula penyimpanan data yang dibutuhkan. Untuk mengatasi hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan metode kompresi data. Kompresi data digunakan untuk memampatkan ukuran data suatu file sehingga akan mengurangi ukuran asli dari file tersebut namun dengan tetap mempertahankan data di dalamnya. Pada penelitian ini peneliti mengusulkan menggunakan metode LZWM (Lempel-Ziv-Welch) Modifikasi yaitu metode LZW (Lempel-Ziv-Welch) yang dimodifikasi pada bagian jumlah bit. Tujuan dari LZWM adalah untuk lebih menghemat ruang agar proses kompresi menjadi lebih cepat dan memiliki ukuran akhir yang lebih kecil. Penerapan metode LZWM berhasil melakukan proses kompresi lebih cepat dibandingkan dengan metode LZW jika diterapkan pada data dengan ukuran diatas 100KB serta menghasilkan ukuran data yang lebih kecil dibandingkan dengan metode LZW jika diterapkan pada data dengan ukuran diatas 500KB. Semakin besar ukuran data yang diproses maka perbandingan ukuran dan kecepatannya akan semakin besar. Pada file dengan ukuran 30MB metode LZWM dapat menghemat ukuran data hingga 15MB lebih kecil dan waktu proses yang lebih cepat hingga 200 detik. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa metode LZWM berhasil melakukan proses kompresi yang lebih cepat dan menghasilkan ukuran data yang lebih kecil dibandingkan dengan metode LZW. Kata Kunci— Kompresi File, Algoritma LZW, Rasio Kompresi, Faktor Kompresi, Persentase Penghematan.
Klasifikasi Kesahihan Hadits Berdasarkan Perawi Hadits Menggunakan Principal Component Analysis (PCA) dan Backpropagation Neural Network (BPNN)
Authors: Nuha Ulin , Rochmawati Naim
Published: March 2022

Abstrak—Hadits merupakan sumber hukum kedua bagi umat muslim setelah Al-Qur’an. Hampir seluruh tata cara beribadah dalam islam dijelaskan dalam hadits secara mendetail. Penilitian ini dapat membantu umat muslim menemukan jenis kesahihan dari hadits yang beredar sekarang. Penulis mengklasifkasikan hadits menurut kesahihannya bersadasarkan perawi hadits menggunakan metode Backpropagation Neural Network sebagai classifier dan Principal Component Analysis sebagai pereduksi dimensi fitur. Ada tiga target kategori yang digunakan dalam penelitian ini yaitu sahih, hasan, dan dhaif. Set data hadits sahih diambil dari kitab Sahih Bukhori, hasan dari kitab Sahih Sunan Tirmidzi, dan dhaif dari kitab Dhaif Abu Daud. Penulis memanfaatkan fungsi split dan unique dari bahasa pemrograman python untuk mengambil dan memfilter nama-nama perawi yang ada pada set data. Nama-nama perawi yang sudah terseleksi dikonversi menggunakan Tf-Binary. Setelah mencoba beberapa model pada proses validasi, didapatkan bahwa hasil akurasi yang terbaik adalah dengan menggunakan model PCA sebanyak 1500 fitur dari 3330 dan BPNN menggunakan satu hidden layer dengan jumlah node sebanyak 100 yakni sebesar 86,53%. Kata Kunci— Klasifikasi Hadits, Backpropagation Neural Network, Principal Component Analysis, PCA, BPNN.
Penerapan Algoritma Least Significant Bit Untuk Menyembunyikan Vigenere Cipher Text pada Citra Digital
Authors: Prayudi Fino Ardiansyah , Prihanto Agus
Published: March 2022

Abstrak— Pengamanan data menggunakan metode kriptografi bersifat mengacak pesan sehingga tidak mudah dimengerti, namun masih menimbulkan kecurigaan sedangkan Steganografi merupakan seni menyembunyikan informasi sehingga tidak terlihat dengan tanpa mengacak informasi tersebut. Penelitian ini bertujuan menyisipkan pesan yang dienkripsi dengan vigenere cipher dengan metode penyisipan 2 bit LSB (Least Significant Bit) pada cover gambar RGB. Hasil pengujian PSNR pada media cover gambar dengan 3 jenis yaitu: gambar background, gambar alam dan gambar rongsen dengan penyisipan data teks berukuran 10kb, 50kb, 100kb, 340kb menunjukkan bahwa PSNR pada gambar background rata-rata 51,8 persen, gambar alam rata-rata 50,6 persen, dan pada gambar rongsen rata-rata 50,7 persen, sehingga dapat disimpulkan bahwa metode 2 LSB (Least Significant Bit) yang digunakan dalam penelitian ini termasuk dalam kategori bagus atu baik karena nilai PSNR > 40 persen. Kata Kunci— Kriptografi, Steganografi, Vigenere Cipher, Least 2 LSB, RGB, PSNR.
Implementasi Algoritma Fisher-Yates Shuffle Dan Fuzzy Tsukamoto Pada Game Petualangan Si Thole Berbasis Android Menggunakan Game Engine Unity
Authors: Annazili Ahmad Haqi , Qoiriah Anita
Published: March 2022

Abstrak—Belajar secara konvensional dengan cara membaca buku membuat siswa merasa bosan dan mengurangi daya minat siswa dalam belajar, terlebih lagi belajar mata pelajaran yang dianggap sulit oleh siswa seperti matematika. Game merupakan suatu permainan yang saat ini banyak digemari oleh semua kalangan terutama pelajar. Game bukan hanya sebagai media rekreasi, namun juga bisa dimanfaatkan sebagai media edukasi dalam menyampaikan materi khususnya pelajaran matematika. Game edukasi merupakan game yang dirancang sebagai media dalam menyampaikan materi pembelajaran siswa, game edukasi saat ini kebanyakan berbentuk kuis dan mempunyai soal yang berulang-ulang atau tidak dinamis sehingga mudah ditebak dan membosankan. Algoritma fisher-yates shuffle merupakan algoritma yang digunakan untuk menghasilkan permutasi acak pada himpunan data, sehingga algoritma tersebut mampu menentukan solusi pengacakan yang tidak berulang-ulang dan menghasilkan data yang variatif. Fuzzy logic merupakan cara untuk mencari solusi yang dianggap samar, biasanya digunakan untuk menentukan keputusan dengan aturan-aturan yang sudah dibuat. Pada penelitian ini akan dirancang sebuah game yang diberi nama petualangan si thole, pada game ini akan diterapkan algoritma fisher-yates shuffle dan algoritma fuzzy tsukamoto. Algoritma fisher-yates shuffle merupakan algoritma yang digunakan untuk melakukan random atau pengacakan pada soal, sehingga soal yang akan ditampilkan akan berbeda dan tidak berulang - ulang. Algoritma fuzzy tsukamoto merupakan algoritma yang digunakan untuk menentukan skor akhir pada game dengan menggunakan beberapa parameter penentu, untuk menentukan skor akhir pada game menggunakan 4 variabel sebagai penentu keputusan hasil skor akhir yaitu poin, koin, nyawa, dan waktu. Dari hasil penelitian ini bahwa algoritma  fisher-yates shuffle dapat menghasilkan pengacakan soal yang bervariasi dan tidak berulang-ulang. Algoritma fuzzy tsukamoto menghasilkan akurasi yang baik yaitu sebesar 100% dari perhitungan berdasarkan sistem di dalam game dengan perhitungan secara manual.

Kata Kunci—Fisher-Yates Shuffle, Fuzzy, Fuzzy Tsukamoto, Game Edukasi, Game Adventure, Matematika Luas Dan Keliling Bangun Datar, Game Petualangan.
Implementasi Markerless Tracking Augmented Reality Pada Pengenalan Buah Menggunakan Metode User Defined Target
Authors: Chairuddin Achmad , Rochmawati Naim
Published: March 2022

Abstrak— Dalam belajar, manusia dapat melalui berbagai cara yaitu, mendengar, melihat, membaca, dan mengamati. Dalam pembalajaran dibutuhkan perangkat yang dapat menunjang pembelajaran tersebut agar mudah dipahami, oleh karena itu pembelajaran erat dikaitkan dengan teknologi. Teknologi Augmented Reality adalah teknologi yang dapat diterapkan pada pembelajaran karena Augmented Realitymenggabungkan antara objek dunia maya dan dunia nyata sehingga menampilkan informasi lebih interaktif dan mudah untuk dipahami. Dengan markerless tracking menampilkan objek tidak perlu menggunakan marker khusus sehingga lebih fleksibel dalam penggunaannya, aplikasi yang akan dibuat adalah aplikasi pengenalan buah berbasis augmented reality. Didalam penelitian ini akan dilakukan pengujian pada metode markerless tracking dimana variabel yang akan diuji adalah jenis permukaan benda, intensitas cahaya, jarak, dan sudut yang berbeda-beda sehingga akan diketahui hasil dari penelitian ini apakah Aplikasi AR Pengenalan Buah yang dibuat dapat terbaca atau tidak. Dari penelitian ini dihasilkan bahwa target yang dapat dipindai dengan baik oleh kamera smartphoneaugmented reality menggunakan metode user defined target adalah target jenis permukaan yang memiliki motif atau tekstur didukung dengan kondisi intensitas cahaya yang baik, serta sudut kamera semakin tegak lurus semakin baik dalam memindai.

Kata Kunci— Augmented Reality, Markerless Tracking, User Defined Target, Pengenalan Buah.
Implementasi Algoritma Hill Cipher untuk Proses Enkripsi dan Dekripsi Citra Berwarna dengan Modifikasi Padding
Authors: Sholahudin Dani Maulana , Asmunin Asmunin
Published: March 2022

Abstrak— Teknologi digital yang berkembang menciptakan kemudahan untuk mengakses data digital misalnya foto yang telah disimpan dalam komputer. Namun di sisi lain perkembangan teknologi juga menimbulkan sebuah peluang kepada tindak kejahatan di dunia maya untuk mencuri data, mengubah data atau merusak data. Informasi yang penting akan menjadi sebuah masalah apabila jatuh di tangan orang yang salah dan tidak bertanggung jawab. Kriptografi sudah lama di pakai untuk keamanan data salah satunya adalah hill cipher. Pada penelitian ini penulis mencoba untuk membuat aplikasi keamanan data gambar dengan menggunakan algoritma hill cipheruntuk enkripsi dan dekripsi gambar berwarna.

Pada penelitian ini algoritma hill cipher dengan modifikasi paddingmampu mengenkripsi serta mendekripsi gambar dengan baik. Dengan adanya padding gambar tidak perlu di resize dan gambar murni dapat dienkripsi secara langsung. Kunci untuk enkripsi dan dekripsi gambar di masukan manual oleh pengguna agar memberikan keamanan yang kuat. Algoritma ini mampu mengenkripsi gambar dengan kecepatan kurang dari 1 detik namun kunci matriks harus matriks invertible. hill cipher dapat membaca beberapa ekstensi gambar misalnya jpg, png, tiff dan bmp. 

           

Kata Kunci— Hill Cipher, Enkripsi, Dekripsi, Ekstensi, Kriptografi Simetris, Padding , Gambar
Penerapan Sistem Absensi Kehadiran Pegawai Berbasis Jaringan Wireless WPA2 Enterprise
Authors: Khamdani Wahyu , Prismana IGL Putra Eka , Prapanca Aditya , Dermawan Dodik Arwin
Published: March 2022

Abstrak—Sistem absensi kehadiran dan jaringan internet merupakan dua hal yang berkaitan dengan teknologi yang umumnya pasti dibutuhkan pada tiap perusahan ataupun instansi. Umumnya pegawai setiap datang dan pulang diharuskan untuk melakukan absensi dengan datang ke mesin absensi dan melakukan absensi baik melalui fingerprint atau deteksi wajah, dimana proses itu terkadang memakan waktu untuk dapat masuk ke ruang kerja karena ruang kerja dan lokasi mesin absensi yang cukup jauh. Untuk membantu pegawai dalam melakukan 2 hal sekaligus yakni autentikasi wifi dan melakukan absensi kehadiran diperlukan sistem absensi dengan menggunakan jaringan wifi. Untuk menerapkan sistem autentikasi jaringan wifi yang cocok untuk kehadiran dibutuhkan sistem autentikasi yang langsung dapat menggunakan username dan password tanpa captive portal yang membutuhkan bantuan browseruntuk autentikasi. Maka untuk memenuhi kebutuhan itu dapat terselesaikan dengan memakai metode autentikasi WPA2 Enterprise, dimana tiap pegawai hanya perlu memasukkan username dan password berupa email dan password yang diberikan instansi / pegawai, maka akan langsung berhasil masuk ke jaringan wifi dan sekaligus terekam untuk melakukan absensi kehadiran. Untuk menerapkan WPA2 Enterprise ini dibutuhkan bantuan freeradiusdalam mengolah data autentikasi dari pegawai yang kemudian akan diverifikasikan lagi melalui LDAP, dalam hal ini UNESA menggunakan Google LDAP. Alur dari autentikasinya yakni pegawai melakukan koneksi ke jaringan wifi kemudian memasukkan username dan password, kemudian access point akan meneruskan proses verifikasi ke freeradius dan freeradius akan membantu melakukan verifikasi dan validasi akun. Data hasil absensi diambil dari aktivitas berhasil login dari autentikasi wifi dimana dapat paling awal dan akhir akan dipakai datanya untuk data kehadiran.

Kata Kunci—sistem absensi, wpa2 enterprise, free radius.
Implementasi Algoritma A* (A Star) dalam Penentuan Rute Terpendek yang Dapat Dilalui Non Player Character pada Game Good Thief
Authors: Oktanugraha Rifky Fajar , Nudin Salamun Rohman
Published: March 2022

Abstrak—Game merupakan salah satu media dimana didalamnya terdapat sebuah makna dan seiring berjalannya waktu, pengguna akan mengetahui makna yang disampaikan oleh si pembuat game dari game yang dimainkan. Algoritma diperlukan untuk membuat gamelebih menarik. Hal ini berbanding lurus dengan jumlah pengguna, semakin menarik game yang dimainkan, semakin banyak orang yang akan memainkan game tersebut. Algoritma A* (A Star) merupakan algoritma yang digunakan untuk menentukan rute terpendek objek menuju ke tujuan, dengan menghitung harga yang harus dipakai dan mencari harga terkecil yang harus dibayarkan. Pada penelitian ini akan dibuat sebuah game dengan nama Good Thiefdimana game ini bercerita tentang seorang pencuri baik yang dikejar oleh penjaga. Algoritma A*(A Star) akan digunakan untuk menentukan rute terpendek yang dapat dilalui oleh NPC. Algoritma A* (A Star) akan diterapkan di setiap NPC dari Tingkat kesulitan mudah (LV 1) hingga tingkat kesulitan sulit (LV 3) dilakukan beta testing untuk mengetahui apakah game dapat berjalan dengan baik di setiap levelnya, hasil yang didapatkan dari 6 responden yang ikut dalam pengujian game ini cukup memuaskan yaitu sebesar 83,22%

 

Kata Kunci— Game, Media, Algoritma, A*(A Star),NPC, Rute Terpendek.
Klasifikasi Gambar Asli dan Manipulasi Menggunakan Error Level Analysis (ELA) Sebagai Proses Komputasi Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Authors: Candra Probo Novian , Prapanca Aditya
Published: March 2022

Abstrak– Salah satu contoh penyebaran gambar palsu yang ada di media sosial dapat membuat gambar diragukan keasliaanya, forensik gambar bisa menjadi alternatif untuk menguji kebenaran gambar tersebut. Umumnya mekanisme forensik gambar dapat digunakan dalam bidang studi untuk mengidentifikasi keaslian suatu gambar dari struktur kualitas gambar tersebut. Ada beberapa mekanisme yang dapat diterapkan untuk menentukan tingkat keaslian gambar, salah satunya dengan menentukan kualitas hasil tingkat kompresi gambar pada mekanisme error level analysis(ELA). Dalam pengembangan image processing, convolutional neural network(CNN) merupakan salah satu algoritma dari deep learning multi layer perceptron(MLP) dirancang sebagai pengelolah data dalam bentuk gridpada citra dua dimensi gambar atau suara terdiri dari layerutama convulutional layer, polling layer, dan fully connected Layersehingga juga bisa mendetekesi atau mengklasifikasi gambar yang termodifikasi. Pada penelitian ini metode convolutional neural networkdigunkaan sebagai klsifikasi data yang terlabel dengan menggunakan mekanisme supervised learning. Mekanisme dari supervised learningyaitu terdapat data yang dilatih dan terdapat variabel yang ditargetkan. Tujuan dalam penelitian ini yaitu memanfaatkan mekanisme yang dihasilkan error level analysis(ELA) dengan mengkonversi nilai gambar RGB ke YcrCb berformat  JPEGuntuk mencari nilai rata–rata luminancedan chrominancesehingga menghasilkan gambar lossy,yang mampu membantu sebagai pengenalan ekstraksi objek pada proses komputasi learning convulutional neural network(CNN) dengan dengan 5 layerutama convulutional layer,  polling layer, dan 3 fully connected layer. Sehingga hasil dari penelitian yang didapat mengahsilkan akurasi klasikasi 97% dalam menetukan gambar asli dan manipulasi dengan nilai konverhensi mencapai 150 epoch.

 

Kata Kunci— Classification Image Manipulation, Error Level Analysis (ELA), Deep Learning, convulutional neural network (CNN).
Predictive Maintenance untuk Kendaraan Bermotor dengan Menggunakan Support Vector Machine (SVM)
Authors: Haliza Sindy Caesar Rusnanda Himatul , Qoiriah Anita
Published: March 2022

Abstrak— Seiring dengan bertambahnya kebutuhan hidup masyarakat, kebutuhan transportasi juga semakin bertambah. Kendaraan bermotor adalah salah satu dari sekian banyak alat transportasi yang digunakan untuk memindahkan manusia dan barang, kendaraan bermotor saat ini banyak digunakan dan menunjang kehidupan masyarakat masa kini. Selama penggunaan, kendaraan bermotor dapat mengalami kerusakan sehingga perlu diadakan pemeliharaan dan perbaikan. Dalam hal ini proses pemeliharaan merupakan peranan penting dari kendaraan bermotor. Pemeliharaan (maintenance) dilakukan untuk mencegah terjadinya kegagalan pada sistem dan juga untuk membuat sistem berfungsi kembali apabila kegagalan telah terjadi. Proses maintenance bertujuan untuk menjaga keandalan mesin (reliability) sehingga mesin akan berfungsi dengan normal. Maintenance adalah sebuah kegiatan wajib dan rutin yang dilakukan untuk kendaraan bermotor. Pada peneliltian ini akan dilakukan predictive maintenance untuk kendaraan dinas roda-4 dari DPU Bina Marga Jatim menggunakan algoritma support vector machine (SVM) yang menggunakan metode one-against-all dan metode one-against-one. Kesimpulan yang didapat dari penelitian ini adalah pengujian dari penelitian ini mendapatkan hasil akurasi yang tinggi, predictive maintenance untuk kendaraan bermotor ini menghasilkan nilai akurasi yang mencapai 92.92% dengan menggunakan algoritma support vector machine baik yang menggunakan metode one-against-all maupun yang menggunakan metode one-against-one. Kernel polynomial dan kernel radial basis function sama-sama menghasilkan akurasi tertinggi 92.92%, akan tetapi kernel polynomial menghasilkan akurasi tertinggi lebih banyak dibandingkan dengan kernel radial basis function dalam beberapa percobaan.
Sistem Deteksi Kesalahan Tanda Baca dan Huruf Kapital pada Karya Tulis Ilmiah Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Boyer-Moore
Authors: Ilmiyah Mazidhatul , Qoiriah Anita
Published: March 2022

Abstrak—Karya tulis ilmiah adalah karangan yang dipublikasikan atau dipaparkan dari hasil pemantauan, pengamatan, serta peninjauan dalam bidang dan menggunakan metode tertentu serta sistematika penulisan yang baik. Serta apa saja yang dipaparkan bisa dipertanggungjawabkan keilmiahannya. Karya tulis ilmiah yang baik adalah karya tulis yang menggunakan bahasa Indonesia dengan baik dan sesuai aturan, entah itu dari segi tata bahasa atau dalam penulisannya. Karena hal tersebut  harus sesuai dengan bidangnya, yaitu ragam keilmuan. Dalam penulisan karya tulis ilmiah perlu memperhatikan dalam penggunaan tanda baca, pilihan kata, dan kesesuaian dengan Pedoman Umum Ejaan Bahasa Indonesia (PUEBI).  PUEBI berisi tentang aturan penggunaan Bahasa Indonesia yang baik dan benar. Kesalahan penulisan Bahasa Indonesia yang banyak ditemukan adalah kesalahan dalam penggunaan tanda baca dan penulisan huruf kapital yang benar. Maka dari itu perlu untuk melakukan penelitian guna menentukan solusi permasalahan dalam mendeteksi kesalahan penulisan huruf kapital dan penggunaan tanda baca dalam suatu dokumen. Pada penelitian ini, penulis menggunakan algoritma Boyer-Moore yang terbukti efisien sebagai algoritma untuk aplikasi pencarian kata atau string. Algoritma ini banyak diimplementasikan sebagai fitur “search”. Penelitian ini menghasilkan bukti bahwa algoritma Boyer-Moore bisa mendeteksi kesalahan dengan nilai rata-rata presisi sebesar 0,969, untuk nilai rata-rata recall sebesar 0,976, dan untuk nilai rata-rata akurasi sebesar 0,917.
Penerapan NBC dan SVM Terhadap Klasifikasi Opini Sistem Pendidikan Menggunakan Data Twitter
Authors: Najah Nadya Hidayatun , Rochmawati Naim
Published: March 2022

Penyebaran berita saat ini dapat diakses dengan mudah melalui media sosial. Twitter merupakan salah satu media sosial yang sangat populer di kalangan pengguna internet. Di sini pengguna dapat dengan bebas berkomentar dan menulis mengenai berita apapun. Salah satu berita yang banyak dibicarakan adalah mengenai sistem pendidikan yang dibuat oleh pemerintah khususnya kurikulum pendidikan. Dari media sosial tersebut, mengizinkan penggunanya untuk dapat mengetahui reaksi pengguna lain terhadap berita yang sedang dibicarakan. Untuk mengklasifikasikan bentuk sentimen yang diberikan apakah itu sentimen positif, negatif, atau netral dapat menggunakan text mining, yaitu proses menggali informasi dalam sekumpulan dokumen besar secara otomatis. Kurikulum pendidikan dipilih untuk dilakukan klasifikasi sentimen karena pembahasan kurikulum pendidikan sangat sensitif terhadap opini-opini masyarakat. Dalam mengklasifikasikannya penulis menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM). Dari proses pengklasifikasian dengan Naïve Bayes Classifier menghasilkan accuracy 64%, precision 100%, recall 54%, dan F-Measure 70%, sedangkan dengan Support Vector Machine menghasilkan accuracy 96%, precision 96%, recall 100%, dan F-Measure 98%. Hal ini menunjukkan bahwa metode SVM mampu mengklasifikasikan data komentar lebih baik daripada menggunakan metode NBC.

Kata Kunci— Naïve Bayes Classifier, Supportc Vector Machine, Klasifikasi, Twitter, Kurikulum Pendidikan
Perbandingan Performa Algoritma GA-SVM dan BOA-SVM dalam Mengklasifikasi Artikel Berita Berbahasa Indonesia
Authors: Pratiwi Winda Ramadhanty , Putra Ricky Eka
Published: March 2022

Abstrak— Kemajuan teknologi mendorong industri media massa untuk beralih dari media cetak ke media digital seperti situs berita online. Secara umum, situs berita online mengelompokkan artikel berita menjadi beberapa kategori untuk memudahkan pembaca dalam memilih artikel berita sesuai topik yang diminati. Hanya saja pengelompokkan artikel berita dilakukan secara manual dengan mempelajari isi atau kontennya terlebih dahulu. Apabila jumlah artikel berita yang ingin dikelompokkan sangat banyak, maka waktu yang dibutuhkan juga tidak sedikit. Hal ini menjadi dasar untuk membuat sistem klasifikasi otomatis dalam mengelompokkan artikel berita. Artikel berita dari IDNTimes menjadi sumber data di penelitian ini. Algoritma TF-IDF digunakan sebagai ekstraksi fitur, sedangkan SVM digunakan sebagai klasifikasi data. Penelitian ini akan membandingkan Genetic Algorithm (GA) dan Bayesian Optimization Algorithm (BOA) dalam mengoptimasi SVM untuk mengklasifikasi artikel berita. Berdasarkan hasil pengujian sistem, algoritma GA-SVM memiliki akurasi 93.80% dan waktu pemrosesan 969.015 detik, sedangkan BOA-SVM memiliki akurasi 94.79% dan waktu pemrosesan 829.921 detik. Kesimpulannya, algoritma BOA lebih baik daripada GA dalam mengoptimasi SVM untuk mengklasifikasi artikel berita.

Kata Kunci— klasifikasi artikel berita, support vector machine, bayesian optimization, genetic algorithm.
Klasifikasi Berdasarkan Question dalam Stack Overflow Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Authors: Putra Bagus Geriansyah , Rochmawati Naim
Published: March 2022

Abstrak—Stackoverflow merupakan sebuah website yang menyediakan banyak informasi tentang pemrograman. Pengguna dapat berinteraksi dengan pengguna lainnya dalam sebuah forum diskusi yang diajukan. Pengguna dapat mengajukan sebuah pertanyaan yang kemudian akan ditanggapi oleh pengguna lain. Ketika mengajukan sebuah pertanyaan, pengguna harus memasukkan kategori yang tepat pada pertanyaan yang diajukan agar mendapatkan respons atau jawaban yang sesuai. Berdasarkan beberapa kasus yang terjadi masih banyak pengguna website mengalami kebingungan ketika memilih kategori pertanyaan yang diajukan. Akibatnya, pertanyaan yang diajukan tidak mendapat respons yang tepat atau kurang sesuai. Sehingga, penelitian ini diajukan untuk membantu proses pengkategorian pertanyaan pada website Stackoverflow. Penelitian menggunakan Algoritma Naïve Bayes untuk memprediksi kategori pertanyaan yang diajukan. Pada penelitian ini dilakukan beberapa proses, dimulai dengan proses input dataset dilanjutkan dengan pembacaan file dataset. Kemudian dataset akan melalui preprocessing yang dilanjutkan dengan pembobotan dan proses ekstraksi fitur dengan Algoritma TF-IDF. Selanjutnya, data diproses menggunakan Algoritma Naïve Bayes yang akan menghasilkan kategori pertanyaan. Selanjutnya dilakukan proses evaluasi model untuk menentukan model terbaik yang akan digunakan untuk tampilan antarmuka aplikasi. Hasil yang didapat dari tahap evaluasi model dengan 4 kali percobaan menggunakan 10.000-40.000 data menghasilkan nilai akurasi, precision, recall, dan f1-score tertinggi sebesar 75%, 75%, 75% dan 74%. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan Algoritma Naïve Bayes dapat digunakan sebagai klasifikasi text dan menghasilkan nilai yang cukup baik.

Kata Kunci— text mining, Algoritma Naïve Bayes, stackoverflow, Algoritma TF-IDF
Analisis Kompresi dan Dekompresi Data Teks dan Audio dengan Algoritma Run Length Encoding (RLE)
Authors: Rahma Sylvia , Prapanca Aditya
Published: March 2022

Di era digital saat ini semakin berkembangnya dunia teknologi digital yang melakukan pengolahan data untuk pengiriman ataupun pembuatan data teks, audio, video, dan gambar yang berkualitas. Proses komunikasi data inilah yang sering mengalami hambatan dikarenakan ruang penyimpanan yang tidak cukup, bandwidth yang besar sehingga membutuhkan banyak waktu untuk menampilkan file dan kecepatan transmisi data multimedia. Maka dari itu diciptakanlah penyelesaian untuk memudahkan kendala tersebut dengan memampatkan suatu data atau disebut dengan kompresi data. Kompresi data adalah proses konversi data stream masukan menjadi aliran data lain dengan hasil file yang lebih kecil yang disebut dengan dekompresi. Proses ini dapat mengurangi ukuran asli file namun tidak menghilangkan data yang ada didalamnya. Salah satu metode yang akan digunakan peneliti pada penelitian ini untuk kompresi data teks dan audio yaitu menggunakan algoritma Run Length Encoding (RLE) dengan melalui dua metode yaitu proses kompresi dan dekompresi. Algoritma Run Length Encoding (RLE) merupakan kompresi data yang paling sederhana dan paling signifikan untuk digunakan apa saja, algoritma ini bekerja pada pengulangan karakter dalam string yang dimasukkan. Tujuan dari analisis penelitian ini yakni untuk mengukur kinerja rasio dan kecepatan kompresi dekompresi data pada format .docx, .txt, .pdf .mp3, dan .wav. Hasil pengujian menunjukkan bahwa setiap ukuran data asli yang telah melalui proses kompresi menghasilkan angka yang berbeda-beda tergantung pada isi string karakter di dalamnya, semakin banyak string karakter berulang maka menghasilkan ukuran data yang lebih kecil. Begitu juga sebaliknya dengan proses dekompresi, dapat dikatan berhasil jika ukuran file dan isi file dapat kembali seperti semula dan durasi yang dibutuhkan untuk melakukan kompresi dekompresi pun juga tergantung pada besar ukuran data asli.
Implementasi Model EFQM untuk Analisis Performa Bisnis pada Branch Rocket Chicken Sidoarjo
Authors: Anas Khoirul , Indriyanti Aries Dwi
Published: March 2022

Rocket Chicken merupakan Perusahaan yang bergerak di Bidang Kuliner yaitu Restoran fast food. Dalam melakukan reporting data setiap cabang harus mengirimkan laporan absensi dan laporan penjualan bulanan berupa hard copy ke pusat (Kota Yogyakarta) dan mengirimkan soft files melalui e-mail ke Manajer area hal ini membuat adanya kemungkinan kebocoran data dan keterlambatan data yang diterima. Dari uraian  tersebut penulis mencoba untuk melakukan implementasi model EFQM (European Fundamental Quality Management) dengan melakukan digitalisasi terhadap model tersebut. dimana proses penilaian akan di-support oleh Aplikasi EFQM yang telah penulis kembangkan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa cabang Sidoklumpuk memiliki nilai performa tertinggi yaitu 6,94 dengan level Integrated, serta kriteria dengan nilai rata-rata tertinggi adalah business results. penggunaan model EFQM ini dinilai cocok untuk digunakan sebagai alat pendukung manajemen di Rocket Chicken karena kriteria, metode, serta Aplikasi sudah diuji dan sesuai dengan kebutuhan perusahaan.
Perencanaan Tata Kelola Keamanan Informasi dalam Penerapan Cloud Computing Menggunakan ISO 27001:2013 pada PT.SPINDO,Tbk
Authors: Anggraini Diana , Bisma Rahadian
Published: March 2022

PT.SPINDO,Tbk merupakan sebuah perusahaan dengan kapasitas produksi terbesar di Indonesia sebagai penghasil pipa baja. Sebagai perusahaan dengan aktivitas produksi besar, PT.SPINDO,Tbk ingin menerapkan layanan mail server berbasis cloud computing untuk memudahkan komunikasi namun tetap secara professional. Layanan cloud computing menjadi layanan yang paling diminati oleh perusahaan karena memberikan kemudahan dan kenyamanan diakses dimana saja melalui jaringan internet serta dapat menghemat biaya infrastruktur TIK. Namun, disamping kemudahan dan kenyamanan yang disediakan layanan cloud computing terdapat berbagai macam ancaman antara lain multi-tenant, kehilangan data, kehilangan kontrol, proteksi data dan privasi, serta penurunan performa. Ancaman dalam penerapan cloud computing sebagian besar terkait pada lingkup keamanan informasi. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan perencanaan tata kelola keamanan informasi yang baik. Perencanaan tata kelola keamanan informasi pada penelitian ini menggunakan SNI ISO 27001:2013 sebagai acuan kontrol keamanan informasi. Penelitian ini menggunakan metode OCTAVE dengan pendekatan evaluasi risiko terhadap aspek CIA. Hasil penelitian berupa perencanaan kebijakan dan prosedur yang diperlukan untuk menjaga keamanan informasi dalam penerapan layanan berbasis cloud computing.
Implementasi Finite State Machine dan Algoritma Naïve Bayes pada Game Lord Of Sewandono
Authors: Susanto Rian Dwi , Dermawan Dodik Arwin
Published: March 2022

Abstrak - Pemanfaatan teknologi untuk mengembangkan suatu kesenian budaya saat ini dirasa sangat tepat karena begitu pesatnya teknologi berkembang, salah satunya di bidang game. Di era modern seperti saat ini game bukan hanya digunakan sebagai media hiburan tetapi juga dapat dimanfaatkan sebagai media pengenalan suatu budaya. Reog Ponorogo merupakan kesenian budaya khas Jawa Timur yang berasal dari Ponorogo, kesenian ini biasa ditampilkan oleh sekelompok orang yang menari dengan memerankan beberapa tokoh. Klana Sewandono adalah salah satu tokoh yang terkenal dalam kesenian reog ponorogo karakternya digambarkan sebagai seorang raja memakai topeng bermahkota, berwajah merah dan membawa pecut yang dikenal dengan pecut Samandiman. Terinspirasi dari karakter tersebut terciptalah sebuah game survival  berjudul “Lord of Sewandono”, game android dengan misi Prabu Sewandono mengalahkan Raja Singabarong untuk menyelamatkan Dwi Sanggalangit yang dibuat menggunakan gabungan antara metode finite state machine dan  algoritma naïve bayes. Gabungan tersebut berfungsi untuk menentukan perilaku dari karakter NPC(Non Player Character) atau musuh utama yaitu Raja Singabarong yang terbagi menjadi 4 yaitu maju, mundur, serang, dan bertahan. Variable yang digunakan adalah AP(Attack Power), HP(Health Point), dan Jarak. Dari pengujian naïve bayes sebanyak 25 kali dengan confusion matrix, telah didapatkan hasil persentase tingkat akurasi pada confusion matrix sebesar 88% valid atau sesuai dengan harapan dan 12% invalid atau belum sesuai dengan harapan (error). Hasil pengujian beta rata-rata penilaian yang diperoleh sebesar 71,67% berdasarkan hasil dari responden terhadap tiap butir pertanyaan kuisioner.

 

Kata Kunci -  reog ponorogo, klana sewandono, game, metode finite state machine, algoritma naïve bayes.
Evaluasi Konteks Program Pembinaan Prestasi Cabang Olahraga Hockey di Jawa Timur
Authors: Muhammad Heryanto Nur
Published: March 2022

This study aims to analyze the context of long-term athlete development program in East Java hockey. The method used is the CIPP evaluation model. The research subjects are members of Hockey Indonesia in East Java Province. Data were collected using questionnaires and interviews. Data analysis techniques used descriptive qualitative. Evaluation results in policy-related contexts indicate that the subject of research receives national and local support. Also funding support is different from each other. Working closely with the university in terms of sport science and corporate to get sponsors is expected to improve the performance of research subjects in implementing high performance programs.
Pengaruh Latihan Stroke ke Dinding dan Latihan Stroke Berpasangan terhadap Keterampilan Forehand Groundstroke pada Peserta UKM Tenis Lapang UNSIL Kota Tasikmalaya
Authors: Mulya Gumilar , Agustryani Resty
Published: March 2022

Forehand Groundstroke in a tennis game is a stroke that aims to defend or attack. To master the Forehand Groundstroke technique, the authors tried two training methods, namely the method of stroke to wall training and pair stroke training. The purpose of this study was: to find out the difference in influence between stroke to wall exercises and paired stroke exercises on Forehand Groundstroke skills in tennis. Referring to the purpose of the study and to prove the hypothesis, the author uses the experimental method. The population consisted of students from the field tennis UKM in UNSIL, Tasikmalaya City, which numbered 27 people. Samples were taken as many as 20 people using random (random) techniques. The research instrument used to obtain the data was Hewitt tennis achievement from Jack E. Hewitt. Based on hypothesis testing, t arithmetic is outside the interval t table, namely t arithmetic <t 0.995 (18) = -4,500 <2,878. So there was no significant difference from the results of the two groups' exercises, namely group A (stroke to wall exercises) and group B (paired stroke exercises). So that stroke-to-wall exercises and paired stroke exercises have the same effect on Forehand Groundstroke skills in tennis games for students in field tennis UKM UNSIL Tasikmalaya. Thus the null hypothesis is accepted, and the alternative hypothesis is rejected. But based on the results of the average increase it is known that group B has a greater increase than group A.
Perbedaan Somatotype Atlet Futsal Vamos FC Mataram dan Atlet Basket Bima Perkasa Jogja
Authors: Maulana Wahyu Gading
Published: March 2022

ABSTRACTThis study aims to determine the differences in the somatotypes of futsal and basketball athletes. This research is an analytical observational study with cross-sectional approach. Research subjects were 30 professional futsal and basketball athletes. Determination of somatotype using the Heath-Carter method using the antropometric measurements. Data analysis to determine the differences in the somatotypes of futsal and basketball athletes using the independent sample T-test. The result of the independent T-test to find out the difference between futsal and basketball athletes with Î± determained at 0.05 obtained a significance level of 0.047 in mesomorph athletes which signifies a significant correlation between futsal and basketball athletes somatotypes. There are differences in somatotypes of futsal and basketball athletes with mesomorph types Keyword: Basketball, Futsal, Somatotype