bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
WEBSITE PREDIKSI CUSTOMER CHURN UNTUK MEMPERTAHANKAN PELANGGAN PADA PERUSAHAAN TELEKOMUNIKASI
Authors: Amirulhaq Iskandar Mohammad , Latifa Ulinnuha
Published: October 2023

Fenomena churn, yaitu perilaku pelanggan yang beralih ke penyedia layanan telekomunikasi lain. Churn mengurangi keuntungan dan pendapatan perusahaan. Mempertahankan pelanggan yang ada menjadi tantangan utama, karena mendapatkan pelanggan baru lebih sulit dan biayanya lebih tinggi. Untuk mengatasi hal ini, perusahaan telekomunikasi perlu memprediksi kapan pelanggan akan churn. Prediksi customer churn dapat dilakukan dengan teknik Machine Learning. Dalam Machine Learning, diperlukan algoritma yang memiliki kemampuan untuk melakukan klasifikasi terhadap pelanggan apakah akan churn atau tidak. K-nearest neighbors (KNN) merupakan salah satu algoritma dari machine learning. Tahapan penelitian ini adalah dengan menerapkan Artificial Intelegence proyek cycle yaitu problem scoping, acquisition, data exploration, modelling, dan deployment. Berdasarkan hasil evaluasi pengujian dan implementasi model tersebut menghasilkan akurasi 81% dan mendaptkan goodfit. Hasil dari model tersebut menunjukkan bahwa terdapat 817 prediksi yang benar dalam memprediksi pelanggan yang akan churn, namun terdapat 183 prediksi yang salah. Sementara itu, dalam memprediksi pelanggan yang tidak akan churn, terdapat 842 prediksi yang benar dan 203 prediksi yang salah. Dari hasil model tersebut diimplementasikan ke sebuah website yang memiliki berberapa fitur seperti halaman utama terdapat data nilai churn dan tidak churn, halaman memasukan data pelanggan, halaman data pelanggan churn, halaman pelanggan tidak churn. Website tersebut terhubung dengan database menggunakan server localhost. Website tersebut dapat digunakan untuk membantu selaku para perusahaan dibidang telekomunikasi untuk memprediksi customer churn.
ANALISIS SENTIMEN PEMANFAATAN OBROLAN GRUP TELEGRAM BERBAGI INFORMASI LOWONGAN KERJA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Authors: Andre Saputra Nova , Alexandra Jessica , Budi Trisno Indra
Published: October 2023

Di era digital, seluruh informasi dapat dibagikan secara online, begitu pula dengan informasi berbagi lowongan pekerjaan. Pembagian informasi lowongan pekerjaan secara online dapat dilakukan di beberapa platform terkenal, salah satunya adalah aplikasi Telegram. Aplikasi Telegram banyak dimanfaatkan untuk informasi lowongan pekerjaan karena penggunaanya yang mudah, selain itu Telegram mendukung fasilitas pembuatan grup yang mampu menampung banyak anggota dan bersifat open public, sehingga dapat diakses dengan bebas oleh seluruh pengguna Telegram. Dalam hal ini, kami merancang sistem yang dapat melakukan pemantauan percakapan pada grup Telegram berbagi lowongan pekerjaan. Pemantauan dilakukan agar tidak terdapat pesan spam atau menyimpang pada obrolan grup. Perancangan sistem analisis sentimen dibuat menggunakan text mining, serta metode Naïve Bayes Classifier. Perancangan sistem diimplementasikan menjadi bot Telegram yang dapat diakses oleh publik. Dengan adanya bot Telegram yang melakukan pemantauan, maka tidak ada lagi pesan spam yang mengganggu anggota lain, sehingga tujuan utama dibuatnya grup, yaitu untuk berbagi informasi lowongan kerja dapat berjalan dengan maksimal.
ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN APLIKASI CHAT GENERATIVE PRE-TRAINED TRANSFORMER GPT MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR(KNN)
Authors: Nanda Fahriza Muhammad , Riza Noviana
Published: October 2023

Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) akan dipakai dalam penelitian ini untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna terhadap aplikasi Chat Generative Pre-Trained Transformer GPT. Model bahasa reguler GPT telah dipersiapkan secara luas dan dapat menghasilkan teks yang dapat dimengerti dan signifikan. Bagaimanapun, untuk memahami reaksi klien terhadap aplikasi, diperlukan pemeriksaan opini atas audit. Dalam penelitian ini, hasil analisis sentimen akan memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang respon pengguna terhadap aplikasi Chat Generative Pre-Trained Transformer GPT. Informasi ini dapat berguna bagi pengembang dan pemilik aplikasi untuk memahami kelebihan dan kekurangan aplikasi serta meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan. Penelitian ini ingin mengidentifikasi penelitian terkait sebelumnya, membandingkan pendekatan dan teknik yang digunakan, menganalisis efektivitas metode KNN, mengidentifikasi kelebihan dan kekurangan metode tersebut, serta memberikan rekomendasi untuk pengembangan lebih lanjut. Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan pemahaman yang mendalam tentang respon pengguna terhadap aplikasi tersebut dan memberikan sumbangan bagi pengembangan dan peningkatan pengalaman pengguna.
ANALISIS USABILITY PADA APLIKASI HIMFO MENGGUNAKAN METODE SYSTEM USABILITY SCALE (SUS)
Authors: Nur Kholifah Siti , Heryana Nono , Nugraha H. Bagja
Published: October 2023

Pengujian usability merupakan hal yang diperlukan untuk mengukur kepuasan pengguna terhadap suatu sistem ataupun aplikasi. Penelitian ini menggunakan teknik System Usablity Scale (SUS) untuk mengevaluasi tingkat kepuasan pengguna. Kuesioner SUS berisikan 10 pernyataan yang akan dihitung dengan skala Likert. Pengujian dilakukan terhadap aplikasi Himfo. Himfo merupakan aplikasi yang berbasis mobile yang dibuat Himpunan Mahasiswa Informatika UNSIKA. Aplikasi ini digunakan sebagai sentralisasi informasi terkait hal-hal yang berhubungan dengan program studi Informatika, Fasilkom UNSIKA, dan himpunan mahasiswa itu sendiri. Informasi yang dimaksud berupa event perlombaan, seminar, informasi akademik, jadwal perkuliahan, dan lain-lain. Pertanyaan penelitian dalam skripsi ini adalah sejauh mana tingkat kepuasan pengguna aplikasi Himfo dan penyebab sedikitnya orang yang mengunduh aplikasi ini. Penelitian dilakukan dengan 6 tahapan, yakni observasi, alih bahasa kuesioner, penentuan jumlah responden, pengambilan data, analisis dan evaluasi. Hasil yang diperoleh adalah Himfo memiliki skor SUS sebesar 72,5 yang berarti bahwa Himfo memiliki penilaian “Good” pada adjective rating, grade scale “C” dan tingkat acceptability cukup “Marginal”. Hasil ini menunjukan bahwa aplikasi Himfo dapat diterima oleh penggunanya. Namun sebaiknya perlu peningkatan fungsi dengan mengembangkan fitur-fiturnya agar lebih sesuai dengan kebutuhan pengguna.
IMPLEMENTASI DATA MINING KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES PADA PEREMPUAN MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES
Authors: Veronica Agustin Amellia , Voutama Apriade
Published: October 2023

Diabetes atau kencing manis adalah penyakit yang disebabkan karena peningkatan kadar gula di dalam darah, ketika seseorang terkena diabetes maka insulin dalam tubuh tak bisa dihasilkan. Ada 3 tipe diabetes yang sering ditemukan yaitu tipe 1, tipe 2, dan diabetes gestasional yang hanya menyerang perempuan ketika hamil karena perubahan hormon. Penelitian ini bertujuan agar menghasilkan nilai akurasi dengan menggunakan algoritma klasifikasi yang dipakai untuk mengklasifikasikan penyakit diabetes pada perempuan agar membantu mendeteksi diabetes lebih dini. Data yang dipakai pada penelitian ini berasal dari Kaggle yang berjudul diabetes dataset dan terdiri dari 9 atribut. Proses klasifikasi pada kali ini menggunakan algoritma Naive Bayes dan tools yang dipakai RapidMiner untuk menguji nilai akurasi, class precission, dan class recal dari dataset yang digunakan. Sehingga hasil akurasi yang didapat pada penelitian ini yaitu sebesar 78.50%, nilai precission 85.24%, nilai recall sebesar 83.64%, serta nilai AUC sebesar 0.855. Jadi algoritma Naive bayes yang digunakan untuk pengklasifikasian penyakit diabetes pada perempuan bisa dipakai karena proses dalam seleksinya cepat serta metodenya mudah untuk dipahami dengan nilai akurasi yang cukup baik.
PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI PENYAKIT PARU-PARU MENGGUNAKAN RAPIDMINER
Authors: Meila Azzahra Sofyan Fazrin , Voutama Apriade , Umaidah Yuyun
Published: October 2023

Paru-paru adalah sistem pernapasan yang menjadi tempat bertukarnya oksigen dan karbon dioksida. Namun, bukan hal yang mustahil jika paru-paru dapat mengalami ganguan sehingga dapat menyebabkan penyakit paru-paru. Merokok menjadi penyebab utama penyakit paru-paru, data dari World Health Organization menunjukan 40% kematian akibat merokok dan setidaknya 8 juta orang terbunuh setiap tahunnya. Menurut Lung Foundation Australia, penyakit paru-paru dapat menyerang siapa saja entah itu perokok pasif atau aktif, pria, wanita dan anak-anak. Penelitian ini menggunakan metode KDD (Knowledge Discovery in Database) yang memiliki lima tahap yaitu selection, preprocessing, transformation, data mining dan evaluation serta menggunakan algoritma C4.5 untuk mendapatkan model prediksi yang dapat memprediksi data pasien penyakit paru-paru. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan nilai akurasi, recall dan precision dengan menggunakan algoritma C4.5. Adapun data yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari Kaggle yang berisi 30.000 data dengan 11 atribut di dalamnya. RapidMiner digunakan sebagai tools untuk menguji dataset pasien yang digunakan sehingga menghasilkan sebuah pohon keputusan (decision tree) dengan nilai akurasi sebesar 89.77%, recall sebesar 78.61%, dan precision sebesar 100% yang diperoleh dari split data 90% (data training) – 10% (data testing).
PERANCANGAN APLIKASI PENDATAAN SEMBAKO BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE RAD
Authors: Tecuari Martince , Yuliawan Kristia
Published: October 2023

Perkembangan dunia teknologi saat ini semakin canggih dengan inovasi-inovasi terbaru yang membuat para pengusaha berlomba-lomba untuk memanfaatkan fasilitas teknologi yang ada. Toko Sembako Sinar Papua merupakan salah satu distributor sembako yang saat ini masih menggunakan sistem manual, yakni pencatatan barang masuk dan barang keluar menggunakan kertas yang menyulitkan akses informasi stok barang masuk maupun selama pendataan barang gunag. Tujuan dari penelitian ini untuk rancang sebuah aplikasi pendataan sembako berbasis web agar mempermudah segala urusan pendataan pada toko sembako Sinar Papua. Metode yang dipakai dalam penelitian ini yaitu metode Rapid Aplication Development (RAD) yang merupakan model pengembangan perangkat lunak untuk waktu pemprosesan yang dapat dikatakan singkat atau lebih cepat. Hasil dari penelitian ini diperoleh aplikasi pendataan sembako berbasis web yang dapat dipergunakan untuk mengelola segala urusan pendataan barang pada toko Sembako Sinar Papua. Dengan demikian, perancangan aplikasi pendataan sembako ini diharapkan dapat membantu toko dalam meningkatkan efisiensi dan mengurangi kesalahan selama pendataan barang.
PROFILING MAHASISWA DAN ALUMNI MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE
Authors: Vebi Natasya Salsabila , Maulana Awangga Rolly
Published: October 2023

Profilling mahasiswa dan alumni merupakan sebuah studi yang bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik individu yang memasuki dan keluar dari sebuah institusi pendidikan. Melalui analisis data yang dikumpulkan, studi ini dapat memberikan informasi yang berharga bagi institusi untuk meningkatkan program-program yang ditawarkan dan membantu mahasiswa serta alumni untuk merencanakan karir mereka. Literature Riview ini akan membeirkan sebuah tinjauan sistematis mengenai profiling mahasiswa dan alumni. Pada penelitian ini digunakan artikel-artikel yang diterbitkan dari tahun 2016-2023 dalam melakukan literature riview. Yang mana artikel tersebut didapat diberbagai database perpustakaan digital seperti IEE Explore, Science Direct, Google Scholar dan masih banyak lagi. Tujuan utama pada penelitian ini yaitu untuk mengetahui atau mencari tren dalam topik yang nantinya akan dilakukan penelitian lebih dalam. Pada penelitian ini menggunakan metode Systematic Literature Review. Hasil dari penelitian Ssystematic Literature Review ini adalah metode yang paling banyak digunakan untuk profiling adalah K-Means, Decision Tree menjadi metode dengan akurasi yang cukup tinggi dalam melakukan profiling, algoritma Decision tree yang paling banyak digunakan untuk profiling adalah C4.5.
PENERAPAN METODE MOORA DALAM PENENTUAN PROGRAM MBKM TERBAIK BAGI MAHASISWA SEMESTER 5
Authors: Cayayuk Damayanti Sagala Anita
Published: October 2023

Program Merdeka Belajar - Kampus Merdeka (MBKM) menawarkan berbagai pilihan kepada mahasiswa semester 5 untuk memperkaya pengalaman pendidikan mereka. Namun, pemilihan program MBKM terbaik dapat menjadi tugas yang rumit karena adanya atribut-atribut yang saling bertentangan. Penelitian ini menghadapi permasalahan jumlah responden yang terbatas dan batasan waktu penelitian. Tujuannya adalah untuk meneliti dan menentukan program MBKM terbaik bagi mahasiswa semester 5 dengan menggunakan metode MOORA serta memberikan panduan praktis dalam memilih program yang sesuai dengan tujuan dan kebutuhan mereka. Metode MOORA digunakan untuk mengoptimalkan atribut-atribut yang saling bertentangan dalam pemilihan program MBKM terbaik. Data diperoleh melalui pengisian kuesioner oleh mahasiswa semester 5 di Institut Teknologi Telkom Purwokerto. Penggunaan metode MOORA didasarkan pada kelebihannya yang tidak memerlukan keahlian matematika tinggi dan reputasinya yang akurat, stabil, dan sederhana. Hasil penelitian menyarankan agar mahasiswa semester 5 mengikuti program MBKM Magang untuk meningkatkan kompetensi diri sebelum memasuki dunia kerja. Penggunaan metode MOORA diharapkan dapat membantu mahasiswa memperoleh hasil yang akurat dan mendukung dalam pemilihan program MBKM sesuai dengan kebutuhan mereka. Penelitian ini memberikan kontribusi penting bagi pengembangan program MBKM dan memberikan panduan praktis dalam memilih program yang sesuai dengan tujuan dan kebutuhan mahasiswa. Disarankan untuk melibatkan jumlah responden yang lebih besar dan melakukan kajian yang lebih mendalam mengenai program MBKM terbaik bagi mahasiswa semester 5 dalam penelitian selanjutnya.
ANALISIS KOMPARASI METODE PROPHET DAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM PERAMALAN JUMLAH PENGANGGURAN DI JAWA BARAT: SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW
Authors: Giovany Syuhada Esadhira , Helmi Setyawan M. Yusril
Published: October 2023

Pengangguran yang terus meningkat di Jawa Barat menjadi masalah serius yang mempengaruhi perekonomian, kemiskinan, dan ketimpangan ekonomi di wilayah tersebut. Oleh karena itu, prediksi terhadap jumlah pengangguran di masa depan menjadi penting untuk mengatasi masalah ini. Literature Review ini akan memberikan sebuah tinjauan sistematis mengenai peramalan pengangguran yang sudah dilakukan sebelumnya. Pada penelitian ini digunakan artikel-artikel yang diterbitkan dari tahun 2019-2023 dalam melakukan literature review. Literature review ini bertujuan untuk melakukan analisis komparasi antara metode Prophet dan metode Exponential Smoothing dalam melakukan peramalan jumlah pengangguran di Jawa Barat. Metode Prophet merupakan metode peramalan yang relatif baru dan telah digunakan secara luas dalam beberapa tahun terakhir, sedangkan metode Exponential Smoothing merupakan metode peramalan yang telah digunakan selama beberapa dekade. Data akan dianalisis dengan menggunakan metode Prophet dan metode Exponential Smoothing, dan hasilnya dibandingkan untuk menentukan metode mana yang lebih baik dalam melakukan peramalan jumlah pengangguran di Jawa Barat. Menurut hasil studi literatur terhadap penelitian yang sudah dilakukan menunjukkan bahwa metode Prophet lebih baik dalam melakukan peramalan jumlah pengangguran di Jawa Barat daripada metode Exponential Smoothing. Metode Prophet menghasilkan nilai error yang lebih rendah dan lebih akurat dalam memprediksi jumlah pengangguran di masa depan. Oleh karena itu, metode Prophet dapat dijadikan alternatif metode peramalan yang lebih baik dalam memprediksi jumlah pengangguran di Jawa Barat.
SISTEM ADMINISTRASI PERPUSTAKAAN DESA KALIPUTU BERBASIS WEB
Authors: Muna Fauzul , Khotimah Tutik , Jazuli Ahmad
Published: October 2023

Teknologi informasi mengalami perkembangan lebih signifikan sehingga mengharuskan kita untuk menjadi reseptif terhadap transformasi yang akan terjadi dengan diiringinya berbagai manfaat yang ditawarkan berupa kemudahan dalam membuat, menyimpan dan menyebarkan informasi dalam berbagai bidang salah satunya dibidang pendidikan. Perpustakaan desa merupakan perpustakaan masyarakat yang bergerak dalam bidang pendidikan serta berperan dalam peningkatan edukasi masyarakaat desa. Penelitian ini bertujuan untuk menambah keefektifitasan kerja perpustakaan serta meningkatkan efisiensi waktu pustakawan di perpustakaan Desa Kaliputu. Dalam proses administrasinya perpustakaan Desa Kaliputu ini menggunakan metode konvensional dalam pelaksanaannya sehingga menjadikan data terkait informasi menjadi tidak terkoordinasikan dan waktu yang dimiliki oleh pustakawan menjadi kurang efisien sehingga dibutuhkannya sebuah sistem yang baik dalam menghadapi persoalan yang ada. Metode yang digunakan terkait pengumpulan informasi yang dibutuhkan pada penelitian ini adalah studi pustaka, observasi dan wawancara. Sedangkan metode yang digunakan untuk melakukan pengembangan sistem adalah metode System Development Life Cycle (SDLC) dengan model pengembangan waterfall dan pengujian sistem menggunakan metode black box serta User Acceptence Test (UAT). Penelitian yang telah dilakukan mendapatkan hasil software sistem administrasi perpustakaan desa kaliputu berbasis web yang dapat mempermudah kinerja pustakawan dalam mengelola data.
ANALISIS PEMANFAATAN PLATFORM GOOGLE CLASSROOM DIMASA PANDEMI DENGAN METODE UNIFIED THEORY OF ACCEPTANCE AND USE OF TECHNOLOGY (UTAUT)
Authors: Harits M.Fata Nur , Hartami Santi Indyah
Published: October 2023

Pandemi Virus Corona atau COVID-19 berasal dari China, khususnya pasar basah Wuhan. Virus ini masuk ke Indonesia pada Maret 2020. Pandemi ini berdampak besar pada kehidupan warga, termasuk penerapan Physical Distancing dan Pendidikan Electronic Learning, penerapan himbauan ini juga berimbas pada bidang Pendidikan di Universitas di Kota Blitar yaitu Universitas Islam Balitar (UNISBA) Progam Studi Teknik Informatika dengan menggunakan platform Google Classroom di 17 Mata Kuliah. Namun demikian baik dosen maupun mahasiswa masih membutuhkan media yang cocok untuk proses pembelajaran. Penelitian ini memiliki tujuan untuk membantu dosen maupun mahasiswa menemukan media pembelajaran yang baik menggunakan metode UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology), metode ini dipilih dikarenakan variabel miliknya yang berisi Ekspektasi Kemampuan (kinerja), Ekspektasi Upaya (usaha), Pengaruh Lingkungan (Sosial), Kondisi Alat (Pemfasilitasi) yang berguna dalam mencari kebergunaan dari Platform yang diteliti. Keseuaian metode inilah alasan dipilih dalam penelitian ini untuk mencari media pembelajaran yang paling cocok di gunakan.
PERANCANGAN ANTENA WAJAN BOLIC UNTUK PENGUAT SINYAL INTERNET DI SDN 23 LIMO KOTO
Authors: Fajriah Fenni , Antoni Musril Hari , Okra Riri , Derta Sarwo
Published: October 2023

Akses internet di SDN 23 Limo Koto yang menjadi faktor yang sangat penting dalam memajukan sekolah belum bisa terpenuhi dengan berbagai macam kendala. Lokasi SDN 23 Limo Koto dikelilingi oleh pepohonan yang menjulang tinggi, sehingga akses jaringan internet buruk, sehingga saat tenaga pendidik dan kependidikan melakukan kegiatan yang membutuhkan akses internet menjadi terganggu. Kendala sangat dirasakan saat menginputkan Data Pokok Pendidikan yang biasa dikenal dengan DAPODIK. Sinyal internet sangat lemah di SDN 23 Limo Koto, sehingga menganggu kegiatan administrasi dan pembelajaran yang sangat membutuhkan internet. Berdasarkan masalah tersebut maka dilakukan perancangan antena wajan bolic untuk penguat sinyal di SDN 23 Limo Koto yang dirancang dengan metode PPDIOO yaitu tahapan prepare, tahapan plan, tahapan design, tahapan implement, tahapan operate dan tahapan optimize dimana pada pengujiannya dilakukan pengujian QoS (Quality of Service), uji kelayakan dan uji usability. Penelitian ini menghasilkan antena wajan bolic untuk penguat sinyal internet di SDN 23 Limo Koto. Hasil dari pengujian QoS yaitu untuk delay pada kategori sangat bagus dengan nilai 29,193 ms, packet loss pada kategori sangat bagus dengan nilai 0%, troughput pada kategori cukup dengan nilai 28% dan jika ditotalkan, total rata-rata dari pengujian QoS ini adalah bagus. Melalui pengujian produk yang peneliti lakukan dan dengan menggunakan angket kepada para ahli bidang komputer dan tenaga pendidik dan kependidikan sehingga didapatkan hasil produk yang sangat layak dengan nilai 95,83% dan sangat usable dengan nilai 97,5%. kecepatan sinyal GSM yang berjumlah ping sebesar 80 ms, download sebesar 9.44 mbps dan upload sebesar 4.82 mbps dengan persentase peningkatan kecepatan akses data sebesar 94,4% untuk download dan 48,2% untuk upload dan sudah sesuai dengan standar ideal kecepatan akses data sebesar 5 mbps untuk download dan upload sehingga dapat memudahkan pihak sekolah untuk melakukan komunikasi. Wajan bolic adalah sebuah antena yang terbuat dari wajan yang telah dimodifikasi sehingga dapat digunakan untuk memperkuat sinyal internet dan dengan biaya yang relatif murah. Antena wajan bolic menjadi solusi yang mudah dalam sebuah kawasan internet sehingga dapat mengakses internet dengan mudah dan murah.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PERHITUNGAN PAJAK BERBASIS WEB PADA CV. PANCA BAKTI UTAMA
Authors: Setyawan M Adi , Rohman Hakim Fatkhur , Agiel Pernanda Muhamad , Aldi Nugraha Fadlillah , Ananta Suryawardani Rafi
Published: October 2023

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem perhitungan PPh Pasal 21 guna membantu dan mempermudah proses perhitungan PPh Pasal 21 di CV. Panca Bakti Utama, mengingat kebutuhan perusahaan akan informasi akurat yang terkomputerisasi. Perusahaan ini memiliki permasalahan terkait sistem perhitungan PPh Pasal 21 yang masih manual, yang menyebabkan kendala saat perhitungan karena harus merekap data karyawan, menghitung penghasilan karyawan, dan melakukan perhitungan PPh Pasal 21 secara berulang setiap bulan. Semakin banyaknya karyawan menyebabkan proses perhitungan semakin memakan waktu. Dalam penelitian ini, data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan studi pustaka. Setelah itu, metode analisis sistem PIECES (Performance, Information, Economy, Control, Efficiency, Service) digunakan untuk menganalisis sistem perhitungan PPh Pasal 21 yang telah ada. Dalam proses perancangan sistem, peneliti menggunakan Unified Modeling Language (UML), bahasa pemrograman Python, dan database MySQL. Dengan hadirnya aplikasi web perhitungan PPh Pasal 21, diharapkan proses perhitungan akan menjadi lebih efektif dan efisien. Oleh karena itu, Sistem Perhitungan PPh Pasal 21 yang telah dikembangkan untuk CV. Panca Bakti Utama diharapkan dapat memberikan manfaat dan menjadi langkah positif bagi perusahaan dalam meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam proses perhitungan PPh Pasal 21.
PERANCANGAN MEDIA PEMBELAJARAN PKN BERBASIS GAME EDUKASI MENGGUNAKAN MIT APP INVENTOR DI SMPN 1 SIMPANG ALAHAN MATI
Authors: Marzura Wiwi , Darmawati Gusnita , Okra Riri , Annas Firdaus
Published: October 2023

Penerapan media pembelajaran yang masih berbentuk buku cetak dan papan tulis (konvensional) di SMPN 1 Simpang Alahan Mati Kab. Pasaman menjadi permasalahan yang melatar belakangi penelitian ini dilakukan. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan menciptakan dan menghasilkan sebuah media pembelajaran PKN yang berbasis game edukasi menggunakan Mit App Inventor di SMP N 1 Simpang Alahan Mati Kab. Pasaman. Metode penelitian yang diterapkan peneliti adalah metode penelitian R&D (Research and Development) dan model pengembangan Hannafin dan Peck yang terdapat tiga fase yakni analisis keperluan (need asses), desain (design), pengembangan dan implementasi (develop and implement), dimana ketiga fase tersebut saling terkait dengan fase evaluasi dan revisi. Untuk melakukan uji produk ada tiga uji yang peneliti lakukan, yang pertama penguji melakukan uji validitas terdapat 3 orang ahli dengan nilai 0,78 yang termasuk ke dalam kategori valid, yang kedua penguji melakukan uji praktikalitas terdapat 2 orang ahli dengan nilai 0,90 yang termasuk kategori sangat tinggi dan yang ketiga penguji melakukan uji efektivitas terdapat 15 orang penilai dengan nilai 0.90 yang termasuk ke dalam kategori efektivitas tinggi.
SISTEM INFORMASI GUDANG BERBASIS WEB UNTUK PENYIMPANAN BARANG DI PT MITRA SUKSES BANGUN BERSAMA
Authors: Baihaqqi Farisky , Suarna Nana , Nurdiawan Odi
Published: October 2023

Perkembangan teknologi informatika saat ini sangat cepat dan pesat, membawa perubahan yang begitu besar di berbagai bidang, namun di PT MITRA SUKSES BANGUN BERSAMA Transaksi penjualan, pembelian, dan pencatatan data stok yang dilakukan masih dengan cara manual. Masalah yang dihadapi oleh PT Mitra Sukses Bangun Bersama adalah kurangnya efisiensi dalam melakukan manajemen gudang secara manual. Metode yang diguanakan adalah metode SDLC waterfall, Model pengembangan metode SDLC waterfall terdiri dari fase Requirement Analysis, system design, Implementation, testing, Deployment dan Maintenance. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan mengembangkan sebuah sistem informasi gudang berbasis web yang dapat membantu PT Mitra Sukses Bangun Bersama dalam melakukan manajemen penyimpanan barang di gudang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan melakukan studi literatur untuk memperoleh pengetahuan dan konsep dasar mengenai sistem informasi gudang dan pengembangan web. Selanjutnya, dilakukan analisis kebutuhan sistem dan desain sistem informasi gudang berbasis web. Kemudian, dilakukan implementasi sistem dan pengujian fungsionalitas sistem. Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan berhasil membuat sistem informasi gudang untuk penyimpanan yang dikembangkan menggunakan metode SDLC waterfall.
Remote Sensing Image Classification Using Transfer Learning Based Convolutional Neural Networks: An Experimental Overview
Authors: Baral Sushish , Sharma Nabin
Published: October 2023

Image classification is one of the prominent tasks influencing the rapid advancement in computer vision using deep learning models such as convolutional neural networks, analogously gaining remarkable attention in remote sensing scene classification. However, the systematic comparability of literature concerning well-established large-scale or application-dependent datasets and models still requires improvement. This article intends to introduce the five high-capacity convolutional neural network architectures (VGG, ResNet, DenseNet, SqueezeNet, and AlexNet) and their variations with ten large-scale and small- scale datasets to provide a one-to-one experimentation summary. The observations were noted for comparison by keeping the configurations ideal in each trial. The performance of the models is depicted and discussed, with a focus on the number of flops, accuracy, F1-score, precision, recall, and AUCROC. This experiment validates the remote sensing image classification benchmark and provides insight for researchers and practitioners based on the summary and discussion for choosing the optimal model by comparing performance and the number of required floating point operations. Finally, the advanced optimization techniques of Normalization, Mixed-up augmentation, and Label smoothing are introduced to the best-chosen model in the case of each dataset.
Exploiting variational inequalities for generalized change detection on graphs
Authors: Florez-Ospina Juan F. , Jimenez Sierra David A. , Benitez-Restrepo Hernan D. , Arce Gonzalo
Published: October 2023

This paper introduces a unified framework for developing graph-based change detection algorithms in remote sensing, which is based on signal feasibility problems and variational inequalities. We argue that signal feasibility problems provide a natural way to frame the change detection problem, while variational inequalities, core elements of modern data science and signal processing methods, enable us to find efficient, stable, and reliable solutions to the proposed feasibility problems. We demonstrate the design of both semi-supervised and unsupervised change detection schemes from our perspective, establishing connections with graph Laplacian filtering and graph convolutional networks. In contrast to specialized methods that rely on composite objective functions with multiple penalty parameters, our approach greatly simplifies hyperparameter selection, as the hyperparameters are both bounded and can form convex combinations (i.e., they are non-negative and sum up to one). We evaluate our approach on various real heterogeneous and homogeneous datasets, demonstrating its capabilities compared to traditional and modern change detection methods. Additionally, our ablation studies confirm the consistency of our solutions under variations in the number of nodes and graph structure learning methods. We conclude by discussing the advantages, limitations, and promising future research directions, with connections to graph filtering, sampling set selection, and self-supervised learning. The source code to replicate the experiments and explore the approach further is available on GitHub at https://github.com/jfflorez/Exploiting-variational-inequalities-for-generalized-change-detection-on-graphs.git

This article has been accepted for publication in the IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. For the latest version of this work, please visit: https://ieeexplore.ieee.org/document/10272641
Wireless TSN Extension to Enable Deterministic Connectivity: Implementation and Performance Evaluation.
Authors: Seliem Mohamed , Zahran Ahmed , Pesch Dirk
Published: October 2023

Wi-Fi promises to revolutionize wireless connectivity through the integration of time-sensitive networking (TSN) capabilities, ensuring low latency and unmatched reliability within license-exempt spectrum bands. This study delves into the seamless amalgamation of TSN functionalities with Wi-Fi, with a particular focus on its implications for Internet of Things (IoT) applications, notably industrial automation and collaborative robots. In this paper, we examine diverse network configurations to assess their impact on latency and reliability in industrial automation scenarios. Furthermore, the efficacy of prioritization, preemption, and credit-based shaping policies is evaluated to optimize time-sensitive traffic management and enhance overall performance. The findings highlight Wi-Fi's enhanced suitability for industrial automation, showcasing how collaborative robots can leverage reduced latency and real-time communication to achieve heightened precision, safety, and seamless human-robot interaction. By considering several network setups and traffic shaping policies, this paper provides invaluable insights for industrial practitioners and researchers, shedding light on the potential impact of Wi-Fi in industrial automation and collaborative robotics domains.

This publication has been accepted to be presented in IEEE 9th World Forum on Internet of Things and therefore published in the conference proceedings. © 2023 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.  For the purpose of Open Access, the authors have applied a CC BY public copyright licence to any Author Accepted Manuscript version arising from this submission-https:// creativecommons.org/licenses/by/4.0/ .
The Unseen Guardian: How Blockchain, Java, and AI Stealthily Became the Sherlock Holmes of Cybersecurity
Authors: Bodemer Oliver
Published: October 2023

In the intricate and ever-evolving realm of cybersecurity, the safeguarding of digital assets and information becomes paramount, especially considering the sophistication of contemporary cyber threats. This research embarks on a novel exploration of integrating Blockchain, Java, and Artificial Intelligence (AI) to formulate a robust cybersecurity framework, metaphorically likened to the deductive prowess of the fictional detective, Sherlock Holmes. Blockchain technology is heralded for its immutable and decentralized characteristics, offering a fortification against data tampering. Java, with its platform-independent and object-oriented programming capabilities, provides a versatile and secure environment for developing blockchain applications. Concurrently, AI introduces an adaptive and predictive element, enabling the system to anticipate, identify, and mitigate potential cyber threats through pattern recognition and anomaly detection. Through a series of case studies and empirical analyses, this research elucidates the efficacy of the proposed cybersecurity framework in thwarting various cyber-attack vectors, ensuring data integrity, and maintaining user privacy. Furthermore, it navigates through the ethical and legal conundrums associated with deploying intelligent and autonomous cybersecurity systems. The findings underscore the potential of amalgamating Blockchain, Java, and AI in enhancing cybersecurity, providing insights into overcoming associated challenges, and paving the way for future research in deploying intelligent, secure, and ethical cybersecurity frameworks. 
Robust train motion model calibration based on M-estimation
Authors: Cunillera Alex , Lentink Ramon M. , Oort Niels van , Goverde Rob
Published: October 2023

Train motion model calibration is crucial to ensure the accuracy and performance of any railway algorithm that requires reproducing and predicting train dynamics. The calibration must be robust against measurement outliers and missing data. However, such a robust train motion model calibrator is still missing in the literature. In this paper, we propose a robust parameter estimator based on M-estimation for calibrating the train motion model using historical location, speed and engine torque measurements. M-estimation utilizes an objective function that reduces the influence of outliers on the estimation, making the estimates more robust. The estimation problem is solved iteratively as a weighted least squares regression. We tested 10 error measures, finding that Fair’s is the one performing best for estimating the running resistance. The maximum tractive and brake effort and the braking style of drivers were also quantified by filtering effort measurements and deceleration rates with a sliding median filter. We show the performance and robustness of the proposed method in a real case study, using data from trains running in the Dutch railway network. The statistics obtained show that M-estimation outperforms Ordinary Least Squares and that in manually-driven trains the accuracy of any train motion model relies heavily on the actual characteristics of manual driving.
Understanding Deep Learning for LoS prediction via Latent space visualization
Authors: Wamba Lyse Naomi , Scheltjens Vincent , Rademakers Frank , Verbeke Wouter , De Moor Bart
Published: October 2023

Continuous monitoring and prediction of Length of Stay (LoS) for critically ill patients admitted to Intensive Care Units (ICU) can help anticipate on their needs, thereby reducing risks of adverse events occurring, efficiently allocate resources and improve care. In this work, four different sequence-to-sequence deep learning models (Long-Short Term Memory, Gated Recurrent Units, Temporal Convolution Network and the Transformer network) were implemented to predict hourly remaining LoS, using 271 input features extracted from 20,489 ICU stays. Input sequences for model training were created using two approaches: (i) by stacking data one hour at a time and (ii) by using a sliding window of length $l$ shifted one hour at a time. To enhance model explainability, both the models’ latent space visualization and feature importance ranking were used. Compared against baseline models, the sequential models reported the best performance, reducing the prediction error by almost 3 days. Moreover, the sliding window approach showed improvement both in terms of performance and training time whilst requiring less resources. The latent space visualization of each model using t-SNE revealed that, with only 6 hours of data, the models are able to learn early clinical patterns that separate short ($0<\text{LoS}\leq3$ days) from medium ($3<\text{LoS}<7$ days) and long ($7\leq\text{LoS}<+\infty$ days) stays, and, the models are able to capture existing correlations between long LoS and risk of mortality, the latter not used during modeling. The benefit of this approach in a true hospital setting, besides LoS prediction, is that early clustering enables the early identification of long stays with shown existing risk of death, to whom prompt allocation of focus and adequate resources can be delivered.
Study of the effectiveness analysis of fingerprints as a website-based presence at NU Darussalam Vocational School
Authors: Bangun Setawan  , Ratna Mustika Yasi  , Muhammad Zainal Roisul Amin
Published: October 2023

SMK NU Darussalam Srono is a SMK that still applies conventional attendance recording by recording student attendance monthly in attendance books, so it is necessary to apply computerized attendance recording by utilizing a website-based concept that is more efficient and facilitates administrative processes. Based on the research results, this website-based fingerprint presence tool can be used and implemented at SMK NU Darussalam and has been shown to be effective. This is evidenced by the validation results of material experts of 79.165% (Effective) and 53.33% (Effective) of media experts. Based on the effectiveness questionnaire questionnaire distributed to students and teachers after one month of implementation, the results obtained were 89.15% (effective) for teachers and 83.26 (effective) for students.
Analysis of Transformer Using Flyback Converter Circuit
Authors: Ahmad Syarip Hidayatulloh  , Rizki Idul Fitriansyah  , Sandi Apriliyanto  , Bayu  , Ahmad Tubagus Zatin  , Achmad Choirul Anwar  , Andre Ramadhan  , Alvin Mei Arisandi  , Adi Mulyadi
Published: October 2023

This paper discusses two types of transformers 3 A and 5 A with the addition of a flyback converter circuit. The transformer 3 A is only able to lower the DC output voltage and cannot produce an AC output voltage. So that the addition of a flyback converter circuit is proposed to change the AC output voltage and increase the voltage based on the desired load. The results of the 3 A transformer test obtained an increased output voltage from 12.21 Vdc to 18.04 Vdc with a constant time period of 1 minute. While testing the 5 A transformer shows that the increase in output voltage is obtained by adding a flyback converter circuit. The result of the output voltage with the addition of a flyback converter circuit reaches 221 Vac to 252.2 Vac. The increase in output voltage is directly proportional to a constant time period of one minute.
THE CORRELATION BETWEEN STUDENTS’ INTEREST IN ENGLISH YOUTUBE CONTENTS AND THEIR VOCABULARY MASTERY AT PGRI UNIVERSITY OF BANYUWANGI
Authors: Dellarosa Veronika Rahayu  , Nur Hasibin  , Abdul Halim
Published: October 2023

Interest is important because it will be a motivating force for encouraging students to learn. It is also an aspect of motivation building, a phenomenon that arises as a result of social interaction and student interaction in learning activities. This research was aimed at finding out whether there is correlation between students’ interest in English YouTube contents and vocabulary mastery. Furthermore, in this quantitative research, the researcher used correlation research design. The population of this research was fourth semester of students of English department of PGRI University of Banyuwangi. This study used a sample of 13 students from the 2019 class. The researcher gave questionnaires to know students’ interest in English YouTube contents, and test to know the students’ vocabulary mastery.  The result of this research shows that there is no correlationm between students’ interest in English YouTube contents and vocabulary mastery. It is provided by the t ro = 0,05 and rtable = 0.552 with a standard of significant 95%. The value of correlation product moment is lower than r table (0,05 < 0.552). It found that rxy = 0.05 in r table on the interval 0.00 – 0.199. So, the null hypothesis (H0) of the research is accepted , but Ha is rejected. It means there is no correlation between Students’ Interest in English YouTube Content and Their Vocabulary Mastery at PGRI University of Banyuwangi.
A DESCRIPTIVE STUDY OF STUDENTS PERCEPTION ON THE ONLINE LEARNING IMPLEMENTATION DURING COVID-19 OF ENGLISH EDUCATIONAL DEPARTMENT STUDENTS AT PGRI UNIVERSITY OF BANYUWANGI
Authors: Devi Fatimatus Zuhro  , Tri Mulyati  , Sutami Dwi Lestari
Published: October 2023

Online learning is the best solution for the teaching and learning process during Covid-19 pandemic.This study aims to determine students’ perceptions on the online learning implementation. The research method used in this research is survey method. The respondents were the all of students on English Educational Department at PGRI University of Banyuwangi. The technique sampling used the purposive sampling. The data collection method was carried out by filling out the questionnaire through Google Form and interviews to find out the students has a good or bad perception on the online learning implementation. The result of this research regarding the student’s perception on the online learning implementation during Covid-19 of English Educational Department students at PGRI Banyuwangi University is in the good category with the overall percentage is 65%. For the result of the interviews, the implementation on the online learning during Covid-19 pandemic can help them to carrying out the learning process easier. However, there are still some obstacles of the implementation on the online learning such as lack of understanding and an unsupported internet network. As for suggestion from the researcher, the students should be actively looking for the materials from the other sources, not only receive from the lecture. It aims to make the learning process more effective.
A DESCRIPTIVE STUDY OF THE SWEARINGS FOUND IN CRAWL MOVIE BY ALEXANDRE AJA
Authors: Iin Hasanah  , Wiwin Indiarti  , Yuli Sugianto
Published: October 2023

This research was a descriptive qualitative research. Aim at describers types and motives of swearing uttered by Dave and Halley in Crawl Movie by Alexander Aja. This research focused in analyzing words which contain swearing that are used by Haley Keller and Dave in Crawl Movie by Alexander Aja. The scope of this research is Sociolinguistics field that has function to know the relationship between language and society. This research only focuses in analyzing the types of swearing and the motive of using swearing.. The researcher used documentation method to collect the data. In this research, the researcher applied three steps of data analysis made by Miles and Huberman theory, those three steos are data reduction, data display and conclusion drawing/verification. The researcher found that there are 3 types of swearing that is used in Crawl Movie. Those are expletive, abusive, and auxiliary. The expletive is the most swearing uttered by the characters in Crawl Movie. They appeared 22 times. It is followed by the abusive which are uttered 5 times and auxiliary are uttered 5 times. Therefore, there are 3 kinds of swearing motives. They are psychological, social and linguistic motives. Psychological is the most motive used in the movie. Swearing with psychological motive occurred 24 times. Meanwhile, linguistic motive occurred 5 times. Then, social motive only occurred 3 times.
A STUDY ON ILLOCUTIONARY ACTS USED BY THE MAIN CHARACTER OF SPIDER-MAN : FAR FROM HOME MOVIE
Authors: Riko April Liyawan  , Wiwin Indiarti  , Yuli Sugianto
Published: October 2023

This research is a descriptive qualitative which analyze the illocutionary act in the main character in Spider-Man: Far From Home Movie. This research aimed to identify the types and functions of illocutionary act  in the main character in Spider-Man: Far From Home Movie. The researcher used Miles and Hubberman’s theory to analyze the data. It consists of data reduction, data display, and conclusion drawing/verification. The research found that there are 4 types of illocutionary act that used by the main character in Spider-Man: Far From Home Movie based on Searle theory: those are representatives, expressives, directives, and commisives. Directive is the most illocutionary act used in this Movie. They appeared 36 times. It is followed by expressives which are uttered 31 times. Then, representatives are uttered 8 times and commisives are uttered 3 times. Therefore, There are 4 types of illocutionary function used in this movie based on Searle theory: competitive, convivial, collaborative, and conflictive. Competitive is the most illocutionary function used in this movie. They appeared  55 time. It is followed by convivial which are uttered 16 times. Then, collaborative uttered 4 times. The forth is conflictive that uttered one times.
SEMANTIC AND PRAGMATIC IMPAIRMENTS OF PERSON WITH ALZHEIMER’S DISEASE
Authors: Qonita Zuyyina , Indah Rohmani Nur
Published: October 2023

Understanding Alzheimer's disease affecting the communication ability can be done through investigating the language impairment of the sufferers. Therefore, this study aims to analyze the language impairments of person with Alzheimer’s disease as represented in The Father movie. It focused on the semantic and pragmatic impairment in the speech produced by Anthony as the main character with Alzheimer’s disease. Qualitative method is employed to get a deep understanding of the language impairments. The findings of this study indicated that the types of semantic impairments found are: errors in verbal fluency, difficulty in word comprehension, empty speech, word retrieval difficulty, semantic paraphasia, and naming difficulty. In addition, the types of pragmatic impairments found are repeating ideas, speaking too loudly, talking excessively at inappropriate times, and deviating from the topic. These findings have important implications for healthcare professionals and caregivers who work with people with Alzheimer's disease. By understanding the specific language impairments experienced by people with this condition, they can develop effective communication strategies that take into account the person's individual needs and abilities. Furthermore, more people can help to support the sufferer of Alzheimer's disease and enhance their well-being and social connections.
Análise epidemiológica das internações por neoplasias malignas da mama no Brasil
Authors: Martins da Silva Adriano , Guimaraes Peres Freire Daniella , Da Cruz Prestes Rebeca , Da Silva Alves Luciano , Barbosa de Almeida Bruna , Alencar de Acioli Lins Lucas , Lins Dantas Polyana , Cavalcante Portela de Almeida Jorge Brian , Maria Cruz Reyes Yelsy , Cristina Silva Morais Marília
Published: October 2023

Este artigo tem por objetivo analisar a epidemiologia das internações por neoplasia maligna da mama no Brasil no período de 2018 a 2022. Trata-se de uma pesquisa descritiva, transversal e epidemiológica. Os dados acerca das internações por neoplasia maligna de mama foram obtidos através do Sistema de Informações Hospitalares do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (SIH/DATASUS), considerando o período de 2018 a 2022. Assim, foram analisadas as seguintes variáveis: ano de internação, caráter de atendimento, óbitos, sexo, faixa etária, etnia, e região do país. No período analisado, foram registradas 354.911 internações por neoplasia maligna da mama, no Brasil. Dessa forma, notou-se que mulheres acima de 50 anos e da raça branca constituem o perfil mais acometido pela neoplasia de mama, em concordância com a idade que se inicia o rastreio pela mamografia de acordo com o Ministério da Saúde.