bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Monitoring Suhu Pada Tanaman Seledri Menggunakan App Inventor
Authors: Banggut Andreas Lois Figo , Setiawan Aries Boedi , Sumarahinsih Andrijani
Published: July 2024

Abstract:  In its growth period, plants need many supporting factors such as appropriate air temperature. The frequent incidence of crop failure is caused by weather that causes the temperature to not match the ideal temperature needed by plants. Celery plant is one of them because it is vulnerable to weather. So a temperature monitoring system for celery plants was created which was monitored using App Inventor on a smartphone. Starting from reading the DHT11 sensor which is then processed by ESP32 which then sends the data to the App inventor on the smartphone, then ESP32 gives commands to the output which then works based on the conditions that occur from the results of sensor readings with PWM fuzzy sogeno. The parameter being monitored is the temperature of the celery plant. The reading results will be displayed on App Inventor as an Internet of Things (IoT) support system.
Keywords: celery plant, DHT11 sensor, fuzzy sugeno method, App Inventor.
Abstrak: Dalam masa pertumbuhannya tanaman membutuhkan banyak faktor pendukung seperti suhu udara sesuai. Seringnya kejadian gagal panen yang diakibatkan oleh cuaca yang menyebabkan suhu tidak sesuai dengan suhu ideal yang dibutuhkan tanaman. Tanaman seledri adalah salah satunya karena rentan terhadap cuaca. Sehingga dibuatlah sistem monitoring suhu pada tanaman seledri yang dimonitring menggunakan App Inventor pada smartphone. Dimulai dari pembacaan sensor DHT11 yang kemudian diproses oleh ESP32 yang kemudian mengirimkan data tersebut ke App inventor pada smartphone, kemudian ESP32 memberi perintah kepada output yang kemudian bekerja berdasarkan kondisi yang terjadi dari hasil pembacaan sensor dengan PWM fuzzy sogeno. Parameter yang dimonitoring adalah suhu pada tanaman seledri. Hasil pembacaan tersebut akan di tampilkan pada App Inventor sebagai sistem pendukung Internet of Things (IoT).
Kata kunci: Tanaman seledri, sensor DHT11, App Inventor, metode fuzzy sugeno
Monitoring Kualitas Air Aquarium Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani Berbasis IoT
Authors: Bu'u Kornelius Setiawan , Nachrowie Nachrowie , Sonalitha Elta
Published: July 2024

Aquarium adalah sebuah wadah estetik juga sebagai tempat pada pembudidayaan ikan guppy, terdapat beberapa kendala yang sering dialami oleh para pembudidaya ikan aquarium yaitu dalam mengontrol kualitas air dalam  hal ini adalah pengontrolan tingkat kekeruhan air dan pH air pada aquarium pada rentang pH 6-8 atau netral. Tingkat Kekeruhan air dengan rentang 0-10 ntu selebihnya berdampak negatif terhadap nilai estetik aquarium serta bioata yang ada didalamnya. Tingkat turbidity yang tinggi juga dapat mempengaruhi kemampuan insang ikan menyerap oksigen terlarut dan tingkat kekeruhan yang tinggi  menyebabkan berkembangnya jamur atau fungi Branchiomyces Sanguinis di ingsan ikan serta dapat menghasilkan lumut pada wadah akuarium sehingga menyebabkan kesehatan ikan terganggu sehingga  ikan mudah terkena penyakit bahkan kematian. dengan adanya sistem monitoring kualitas air berbasis internet of things menggunakan aplikasi Blynk dapat mengontrol nilai pH dan turbidity melalui android atau smartphone pengguna seperti status nilai pH dan nilai turbidity serta status pengurasan dan pengisian air secara otomatis dan metode fuzzy mamdani sebagai pendukung pengambilan keputusan pada saat melakukan pengurasan dilihat dari nilai pH dan nilai turbidity untuk menghasilkan total atau banyaknya air yang harus dikuras 25%, 50% atau 75% dari total banyaknya air pada aquarium.
Kata kunci: pH, Turbidity, Blynk, IoT, fuzzy Mamdani
Penerapan Database Relasional pada Perpustakaan Berbasis Website dan Kontrol Akses
Authors: Putri Sandria Amelia , Faturrahman Ahmad Wafi , Amelia Meisya Vira , Paramita Alya Setya , A. Farhan Dequika P.P. , Hindrayani Kartika Maulida
Published: July 2024

Kebocoran dan penyalahgunaan data pribadi seseorang pada dasarnya karena kurangnya keamanan dari suatu database. Setiap database pasti terdapat pengontrol untuk bisa mengakses database tersebut. Sistem kontrol ini dapat dilakukan oleh admin dan admin yang akan memberikan akses kepada siapa saja yang bisa mengakses database tersebut agar tidak sembarangan orang mengaksesnya[1]. Sama seperti kontrol dan akses pada aplikasi perpustakaan online yang kelompok kami buat yaitu admin bisa melihat keseluruhan database, mulai dari daftar anggota perpustakaan hingga daftar buku yang tersedia dan database-database ini hanya bisa diakses dan diedit oleh admin. Pada implementasi ini digunakan metode berupa SLDC (Software Development Life Cycle). Sehingga didapatkan hasil yaitu terdapat dua user yang bernama admin dan anggota. Admin berkuasa untuk mengakses dan memberikan akses database sedangkan anggota hanya dapat mengakses list dari buku yang tersedia dan riwayat peminjamannya. Hal ini dilakukan agar selain admin tidak sembarang orang mengakses data pribadi dari seseorang dan menyalahgunakannya.
Pendeteksian Spam pada E-mail menggunakan Pendekatan Natural Language Processing
Authors: Muhaimin Amri , Taufik Ikbar Athallah , Daniswara Dimas Dzaky
Published: July 2024

Natural Language Processing (NLP) adalah sebuah cabang ilmu komputer yang berkaitan dengan pemrosesan bahasa alami manusia oleh mesin atau komputer, pada penelitian ini telah dilakukan pendeteksian pada sebuah dataset yang berisikan spam dan bukan spam pada email. Email atau surel adalah media komunikasi yang umum digunakan dalam internet sebagai sarana seseorang untuk bertukar informasi. Metode yang digunakan dalam pendekatan NLP ini meliputi preprocessing data, seperti penghapusan tanda baca, kata- kata umum yang tidak relevan, tokenize, stemming, dan lainnya, serta teknik-teknik klasifikasi, seperti Support Vector Classifier (SVC), Naive Bayes, dll. Dari berbagai model yang telah dilakukan uji, terdapat satu model yang menunjukan angka lebih tinggi dari model lainnya dengan presisi 0,98. Penelitian menunjukkan bahwa pendekatan NLP menghasilkan kinerja yang lebih baik dalam mendeteksi spam dibandingkan dengan metode- metode lain. Namun, peningkatan teknologi dan pengembangan metode deteksi yang lebih kompleks masih diperlukan untuk meningkatkan kinerja dan akurasi dari model deteksi spam email.
PEMANFAATAN MEDIA SOSIAL SEBAGAI SARANA PROMOSI USAHA KULINER LALAPAN & ANGKRINGAN CAK TOMO
Authors: Utami Anisa , Perdana Putra
Published: July 2024

Pengabdian Masyarakat kepada pemilik usaha kuliner Lalapan & Angkringan Cak Tomo yang terletak di Kota Malang bertujuan untuk memberikan opsi media promosi baru dengan menggunakan media social yaitu Instagram sehingga mampu meningkatkan margin keuntungan dan meluasnya pangsa pasar. Metode yang yang digunakan adalah tahap awal berupa sosialiasi pengenalan media social, kemudian dilanjutkan dengan pelatihan serta pendampingan dalam menggunakan Instagram. Sebelumnya usaha kuliner Lalapan & Angkringan Cak Tomo hanya menggunakan promosi dari mulut ke mulut, sehingga konsumen yang datang terbatas. Promosi yang dilakukan melalui Instagram yaitu posting foto produk yang dapat menarik minat konsumen, iklan berkala yang ditampilkan pada story Instagram dan menggunakan jasa foodvloger dengan mempromosikan produk makanan di Instagram yang memiliki puluhan ribu follower. Setelah diadakan pelatihan dan pendampingan usaha kuliner Lalapan & Angkringan Cak Tomo mampu menggunakan Instagram secara optimal. Lalapan & Angkringan cak Tomo menata feed dengan foto-foto yang lebih menarik serta menata story yang memuat informasi yang dibutuhkan oleh konsumen, seperti menu dan harga, jam buka dan tutup, dan tata cara memesan melalui aplikasi online.
PEMANFAATAN ECO-ENZYME UNTUK MENCAPAI ZERO FOOD WASTE DAN PEMBERDAYAAN EKONOMI PEREMPUAN DI KAMPUNG HIDROPONIK SURABAYA
Authors: SENSASI Dewi Deniaty Sholihah , SENSASI Januari Pratama Nurratri Trisnaningtyas
Published: July 2024

Menurut Sistem Informasi Pengolahan Sampah Nasional (SIPSN), 39,63% sampah yang dihasilkan di Indonesia berasal dari limbah rumah tangga, terutama sampah sisa makanan. Ketidakmampuan dalam mengolah sampah rumah tangga berdampak negatif terhadap lingkungan dan kesehatan keluarga. Oleh karena itu, kesadaran serta partisipasi masyarakat perlu ditingkatkan untuk mencapai zero food waste yang berbasis swadaya masyarakat. Hal tersebut sejalan dengan tujuan pembangunan berkelanjutan nomor 3, 11, 12, 13, dan 15 mengenai kesehatan, kota dan komunitas yang berkelanjutan, produksi dan konsumsi yang bertanggung jawab, aksi iklim, serta kehidupan di darat. Salah satu upaya untuk memanfaatkan limbah organik rumah tangga adalah dengan pembuatan eco-enzyme, yaitu cairan organik yang terbuat dari sampah organik seperti sisa makanan, daun, dan rumput. Cairan organik ini dapat dijadikan bahan dasar pembersih rumah tangga yang lebih aman dan ramah lingkungan. Hasil olahan eco-enzyme ini selain dapat digunakan untuk konsumsi rumah tangga, dapat juga dijadikan produk bernilai ekonomi yang dapat memperkuat swadaya ekonomi masyarakat. Ibu rumah tangga sebagai penghasil sekaligus pengolah limbah sampah rumah tangga memiliki andil besar dalam pengolahan limbah organik ini. Menggunakan metode ABCD (Asset Based Community Development), tim pengabdian masyarakat UPN ”Veteran” Jawa Timur melakukan kegiatan pendampingan berupa: (1) pelatihan pembuatan eco-enzim dari limbah organic rumah tangga; dan (2) pendampingan hingga menjadi produk cairan pembersih siap pakai dan pemasarannya.  Hasil dari kegiatan tersebut adalah meningkatnya kesadaran akan pentingnya kontribusi masyarakat dalam isu lingkungan, bertambahnya kemampuan masyarakat untuk mengolah limbah organik rumah tangga, serta meningkatnya keterampilan pemasaran produk yang ramah lingkungan. Kegiatan pengabdian masyarakat ini juga diharapkan dapat berkontribusi terhadap penguatan kapasitas ekonomi perempuan dalam rumah tangga, sekaligus meningkatkan kontribusi perempuan pada isu lingkungan sesuai dengan tujuan pembangunan berkelanjutan nomor 5 dan 10.
Kata kunci:  eco-enzyme, pembangunan berkelanjutan, pemberdayaan perempuan, strategi pemasaran, zero food waste
Pelatihan Strategi Dan Pengembangkan Usaha Mikro Kecil Jamu Uyup Tradisional “Mbok Yoto” Di Masa Pandemi Melalui Inovasi Produk
Authors: VSJ Erwin Kusumastuti
Published: July 2024

Pelatihan ini dilatarbelakangi oleh keadaan salah satu UMK jamu uyup tradisional “mbok Yoto” yang mengalami penurunan animo beli konsumen khususnya di masa pandemi covid-19. Terlebih metode marketing yang kurang tepat sehingga menyebabkan kerugian yang cukup besar. Harapan dari pelatihan ini adalah adanya strategi dalam pengembangan usaha melalui inovasi produk. Metode yang digunakan dalam pelatihan ini ada dua, (1) penyuluhan strategi dan pengembangan melalui inovasi produk, (2) mengajak diskusi dan mencari solusi. Menurut peserta, hasil yang didapatkan dari pelatihan ini sangat bermanfaat dan bisa menekan nominal kerugian serta memaksimalkan laba hingga 4 kali lipat. Hal ini tentu tidak lepas dari keterbukaan informan dan antusias peserta untuk mengubah strategi dan mengembangan usahanya melalui inovasi produk.
Understanding Legal Aspects in E-Commerce as an Effort for Economic Recovery in Kare Village, Kare District, Madiun Regency
Authors: VSJ Miko Aditiya Suharto
Published: July 2024

The COVID-19 pandemic has a destructive impact on Micro, Small, and Medium Enterprises (MSME). In order to increase the income in Kare Village, Madiun Regency, various efforts have been made by the Regional Government, including providing Micro Business Productive Assistance and registering several MSME actors in the MSME Virtual Expo exhibition. The service activity of e-commerce is carried out using the method of socialization and question and answer with the Tourism Awareness Group and several MSME actors in Kare Village related to providing Contract Basics for MSME Actors, Consumer Protection Law, and the use of e-commerce in improving the economy in the future. The use of e-commerce today can no longer be arbitrary; several rules need to be understood by the public so as not to slip into legal problems. So MSME actors must understand the basics of agreement law and e-commerce. MSME actors in Kare Village can still promote and sell tourism products in the Kare Village area even though they are in the Enforcement of Community Activity Restrictions through website applications and social media such as Tokopedia and Instagram. Understanding the legal basics of e-commerce provides preventive efforts for MSME actors in Kare Village to minimize the occurrence of unlawful acts. Utilizing the website and social media for Kare Village tourism which is implemented based on applicable legal regulations for Kare Village MSME actors to restore the village economy so that the goal of Kare village to create Ecotourism can be realized.
Analisis Perbandingan Kernel Morfologi Citra Otak Ditinjau dari Nilai PSNR
Authors: Retno Devita
Published: July 2024

Image processing banyak digunakan diberbagai bidang kehidupan diantaranya dibidang kedokteran untuk mendiagnosa penyakit. Salah satu penyakit yang menggunakan image processing adalah tumor otak. Tumor otak merupakan penyakit yang sangat membahayakan manusia yang menyerang organ otak. Pada penelitian ini, membandingkan morfologi citra otak dengan menggunakan kernel 11 dan kernel 13. Data yang digunakan ada 5 citra otak hasil CT-Scan yang diproses menjadi 45 citra otak. Metode yang digunakan adalah metode morfologi dilasi, erosi, closing dan opening. Citra otak diproses menggunakan morfologi kernel 11 dan kernel 13 kemudian akan dibandingkan nilai citranya menggunakan nilai MSE, RMSE dan PSNR. Hasil penelitian citra otak yang tertinggi didapat dari kernel 11 yaitu metode closing dengan nilai MSE=453.634.918, RMSE=21.298.707 dan PSNR=21.563739 dB. Nilai terendah didapat dari kernel 13 metode dilasi dengan nilai MSE=9.101.720.394, RMSE=95.402.937 dan PSNR=8.539569 dB. Kesimpulanya, nilai kernel 11 lebih bagus hasilnya dibandingkan dengan kernel 13 jika ditinjau dari nilai PSNR.
Explainable Sentiment Analysis pada Ulasan Aplikasi Shopee Menggunakan Local Interpretable Model-agnostic Explanations
Authors: Ninda Rizky Nuraeda  , Muhaza Liebenlito  , Taufik Edy Sutanto
Published: July 2024

Seiring dengan perkembangan teknologi, pertumbuhan e-commerce mengalami peningkatan secara signifikan. Hadirnya aplikasi Shopee sebagai salah satu platform e-commerce terkemuka telah mendorong pengguna untuk melakukan transaksi belanja secara online. Dalam konteks ini, perhatian terhadap peningkatan kualitas aplikasi menjadi penting, khususnya melalui evaluasi ulasan pengguna dengan menggunakan analisis sentimen. Analisis sentimen umumnya mengadopsi pendekatan machine learning, meskipun transparansi dalam proses analisis menjadi tantangan utama. Penelitian ini mencoba mengatasi tantangan tersebut dengan menerapkan aspek baru dari Artificial Intelligence (AI), yang dikenal sebagai eXplainable Artificial Intelligence (XAI), khususnya pada analisis sentimen yang disebut Explainable Sentiment Analysis. Metode Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) digunakan untuk menjelaskan faktor-faktor yang mempengaruhi prediksi model machine learning. Model yang dievaluasi yaitu Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine, dan Naïve Bayes. Hasil penelitian memberikan wawasan yang berharga tentang alasan di balik prediksi sentimen pada ulasan, sehingga diharapkan dapat meningkatkan pemahaman tentang bagaimana model machine learning membuat prediksi pada data tertentu.
Analisis Cluster Intensitas Data Kebencanaan di Provinsi Sulawesi Tengah Menggunakan Metode K-Means
Authors: Vigo Ayub
Published: July 2024

Sulawesi Tengah sering mengalami bencana alam seperti gempa bumi, banjir, dan tanah longsor. Badan Penanggulangan Bencana Daerah Sulawesi Tengah bertugas mengelola, menanggapi, dan memberikan informasi yang akurat tentang peristiwa tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengkategorikan wilayah Sulawesi Tengah berdasarkan intensitas bencana tahunan dengan metode k-means. Dengan menggunakan algoritma K-Means, setiap wilayah dikelompokkan menurut karakteristik kejadian bencananya. Memanfaatkan data dari Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Provinsi Sulawesi Tengah, studi ini berfokus pada pemahaman pola kejadian bencana dan klaster intensitas. Dari hasil Clustering yang di dapatkan tiap tahunya, jenis bencana banjir yang paling dominan terjadi di beberapa wilayah Sulawesi Tengah, serta wilayah-wilayah tersebut cenderung masuk dalam cluster 2 (intensitas bencana tinggi) atau 1 (intensitas bencana sedang) dan penelitian ini mencatat tren penurunan jumlah kejadian bencana seiring berjalannya waktu dalam skala tahun 2020 sampai 2023 yang mencapai 66%. Informasi yang diperoleh dapat memfasilitasi perencanaan mitigasi, meningkatkan efektivitas tanggap bencana di masa depan.
Bioinformatics in Action : A Comprehensive Review of Bioinformatics Applications in Varied Disciplines
Authors: Dewi Adhe , Setyo Adhi Canggih Gelar
Published: July 2024

Studies have been carried out related to the application of bioinformatics which includes genomics, proteomics and metabolomics in everyday life, such as in the fields of health, agriculture, environment, renewable energy and food. Evaluation of the quality of the papers used is based on papers available in each journal on platforms such as Scopus, Google Scholar, as well as articles published by Elsivier, Springer Nature, etc. The stages carried out in this research include journal data collection, journal renewal, journal grouping, and journal comparison. Based on this application, it has been proven that bioinformatics has achieved success in understanding various biological aspects. Thus, it is hoped that this research can provide deeper insight regarding the use of bioinformatics in various other fields.
The Performance Analysis of Graph Neural Network (GNN) and Convolutional Neural Network (CNN) Algorithms for Cyberbullying Detection in Twitter Comments
Authors: Muhammad Rizki Nurfiqri  , Fitriyani
Published: July 2024

Cyberbullying incidents have surged due to the expansion of social media network  and advancements in internet technology, presenting a substantial challenge in online communities. Previous studies employing Support Vector Machine (SVM) techniques have exhibited promising outcomes, achieving a superior accuracy of 71.25%. However, recognizing the dynamic nature of cyberbullying behaviors and the necessity for more robust detection methodologies, this research explores cyberbullying detection on Twitter utilizing Convolutional Neural Network  (CNN) and Graph Neural Network  (GNN). The selection of CNN and GNN is motivated by the deficiencies observed in prior SVM-based approaches and the capacity of neural network  to capture intricate patterns in textual and network data. The GNN consistently outperforms CNN in terms of F1 score, accuracy, precision, and recall. With only 20 epochs, GNN achieves an accuracy of 80.25%, surpassing CNN's 68.43%. Through GNN optimization, its accuracy reaches 89.04% after 100 epochs, underscoring its efficacy in Twitter cyberbullying detection.
Performance Evaluation of Physical Properties on Zinc Sulfide (ZnS)-based Field Effect Transistor
Authors: Mya Su Kyi  , Aye Maung , Hla Tin Tin
Published: July 2024

The paper presents the performance evaluation of physical properties on Zinc Sulfide (ZnS)-based Field Effect Transistor. The most famous III-V compound-based semiconductor devices have several affected to the environment and the toxic contents are directly responded to the society. Due to the lack of technology on nontoxic compound-based semiconductor device fabrications, the novel device with II-VI compound materials are challenging issues for the environments. The specific objectives of doing research on fabrication of II-VI compound-based semiconductor devices in advanced laboratories are to emphasize the numerical modeling of the device structure and designing the FET based on ZnS material, to contribute the mathematical model for physical characteristics of the FET structure and the modification of the device structure will be easily established by using numerical simulation. The mathematical analyses on physical properties of device structure with ZnS material are confirmed and observed the several properties of electrical and electronic characteristics. The detailed implementations for ZnS-based FET devices are performed and evaluated the performance of the developed FET devices. There are two steps analyses in physical properties of ZnS-based FET devices with numerical implementation by MATLAB languages. The results observed in this study could be confirmed with the recent works from several research laboratories and the developed ZnS-based FET devices could be utilized in high performance wide band applications on switching in the power electronics and amplification purposes in modern amplifier design in real world applications.
The Feasibility Study of a Solar Power Plant at Building B, Universitas Multimedia Nusantara
Authors: Saputri Fahmy
Published: July 2024

The use of environmentally friendly energy resources is becoming increasingly important in reducing the carbon footprint of buildings. One approach is to integrate solar power generation into the building's energy system. This research aims to reduce the carbon footprint by replacing conventional electricity sources with environmentally friendly renewable energy sources and integrating energy sources without disrupting the productivity of activities in Building B of Universitas Multimedia Nusantara (UMN). This study encompasses several key parameters, including the limited use of solar panels in Building B of UMN and simulations conducted using PVsyst software with shadow-free assumptions and solar panel orientation facing north. Additionally, the research considers the potential production of clean energy from available utilization areas, including the roof and fifth-floor balcony of Building B. This feasibility study also includes an analysis of electricity usage over three months, with electricity consumption sourced from PLN. The analysis results show that the use of solar panels can yield long-term economic benefits, with capital costs recoverable within 20 years. However, further review is needed regarding potential system losses, costs, and the addition of energy storage options. Cost calculations need to be adjusted to consider building owner profitability for more accurate results. This study only considers profits without accounting for repair and maintenance costs over the 20-year system operation period.
Fashion Design Classification Based on Machine Learning and Deep Learning Algorithms: A Review
Authors: Shushi Ahmed , Adnan M. Abdulazeez
Published: July 2024

Integration of machine learning algorithms in fashion design classification brought transformational change by allowing the automated analysis, categorization, and prediction of fashion items based on different attributes of the item. This paper reviews the state-of-the-art in fashion design classification through machine learning techniques. Review of literature, methodology, and challenges in this area indicate that an array of algorithms and methods, stretching from traditional machine learning algorithms to convolutional neural networks and further to transfer learning approaches, is being tried and tested. In this paper, I will discuss performance comparison among several machine learning algorithms, pinning their strengths, limitations, and possible applications in the fashion industry. We further elaborate on crucial challenges, such as touching on the issue of data variability, interpretability, and others on ethical consideration issues, all pointing to the need for fairness and sustainability with respect to the representation of reality in algorithmic decision-making. This paper aims to inform researchers, practitioners, and stakeholders of the opportunities and challenges brought about by the use of machine learning in a fast-paced world like fashion, hence demystifying current directions in landscape classification of fashion design.
Deteksi hate speech pada kolom komentar TikTok dengan menggunakan SVM
Authors: Ariska Amelia , Kamayani Mia
Published: July 2024

Aplikasi TikTok menyediakan banyak fitur termasuk  komentar untuk berinteraksi antar pengguna. Pengguna dapat bertukar pendapatnya melalui kolom komentar secara terbuka. Namun, semakin banyak pengguna yang melakukan interaksi atau bertukar pendapat melalui aplikasi TikTok, secara sadar atau tidak penggunaan hate speech masih banyak digunakan. Hate speech merupakan suatu perbuatan yang dilakukan seseorang atau kelompok dapat memicu tindak kejahatan sehingga merugikan orang lain. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi penggunaan hate speech pada kolom komentar TikTok menggunakan algoritma SVM serta melakukan perbandingan 2 library yang akan digunakan dalam proses pelabelan untuk melihat performa yang dilakukan oleh model algoritma SVM. Proses pelabelan dengan menggunakan pendekatan lexicon-based. Kamus yang digunakan pada penelitian ini adalah Inset lexicon dan VaderSentiment. Algoritma SVM digunakan sebagai model untuk menguji hasil evaluasi. Hasil yang didapatkan dengan menggunakan pelabelan Inset lexicon akurasi sebesar 82% Sedangkan pelabelan kedua yaitu menggunakan VaderSentiment mendapatkan hasil akurasi sebesar 96,21%.
Penerapan Deep Learning pada Sistem Klasifikasi Tumor Otak Berbasis Citra CT Scan
Authors: Bela Agustina  , Auliya Rahman Isnain
Published: July 2024

Deteksi dan klasifikasi tumor otak merupakan tantangan penting dalam bidang medis yang membutuhkan solusi yang cepat dan akurat. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan penerapan Deep Learning pada sistem klasifikasi tumor otak berbasis citra CT scan. Kami menggunakan DenseNet sebagai model dasar dan melatihnya menggunakan dataset citra CT scan untuk membedakan antara kelas positif (tumor otak) dan kelas negatif (tanpa tumor otak). Selain itu, kami melakukan serangkaian eksperimen dengan variasi jumlah epoch untuk memahami perkembangan kinerja model selama proses pelatihan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model kami mencapai akurasi tertinggi sebesar 0.92 pada epoch 100, dengan presisi, recall, dan F1 score yang stabil pada nilai yang tinggi. Meskipun terdapat fluktuasi dalam kinerja pada beberapa tahap pelatihan, model tetap menunjukkan performa yang stabil secara keseluruhan. Temuan ini menunjukkan bahwa penerapan Deep Learning dapat menjadi alat yang efektif dalam mendukung diagnosa penyakit otak yang kompleks.
Numerical Study on the Optical Properties of III-V Quaternary Compounds Aluminium Gallium Indium Phosphide Light Emitting Diode
Authors: Aung Htet Htet , May Su Hlaing  , Tin Tin Hla
Published: July 2024

The research works the quaternary compounds of AlGaInP (Aluminium Gallium Indium Phosphide) LEDs that provide luminescence intensity in high-brightness LEDs. AlGaInP LEDs, which are direct bandgap semiconductors with green color emission and a wavelength ranging from 500 to 565 nm, are important in electronics display and liquid crystal backlight applications. Depend on carrier concentration, the desired colors and luminescence intensity, the mole fraction of the quaternary compound is changed and also the bandgap energy. The paper contributions the carrier distribution of holes and electrons, the density of states, and the fermi-dirac distribution function calculated. Based on the carrier concentration, luminescence intensity versus photon energy has been determined. These simulation results are presented using MATLAB simulation with theoretical approach.
Enhanced Intrusion Detection System Using Deep Learning Algorithms : A Review
Authors: Andy Victor Amanoul  , Adnan Mohsin Abdulazeez
Published: July 2024

Intrusion Detection Systems (IDS) are crucial for protecting network infrastructures from advanced cyber threats. Traditional IDS, largely reliant on static signature detection, fail to effectively counter novel cyber attacks, leading to high false positive rates and missed zero-day exploits. This study investigates the integration of deep learning technologies into IDS to enhance their detection capabilities. By employing advanced deep learning frameworks, including Convolutional Neural Networks (CNNs) and Recurrent Neural Networks (RNNs) and other algorithms , the research explores their efficacy in identifying complex data patterns and anomalies. Furthermore, the use of big data analytics is assessed for its potential to significantly augment the predictive power of these systems, aiming to set new benchmarks in cybersecurity defenses tailored for contemporary threats.
Analisis Sentimen Layanan Hotel Menggunakan Algoritma Extra Trees: Studi Kasus pada Ulasan Pelanggan
Authors: Aprilita Windi , Junadhi  , Agustin  , Hadi Asnal
Published: July 2024

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen layanan hotel berdasarkan ulasan pelanggan menggunakan algoritma Extra Trees. Metode ini diujicobakan pada dataset yang berisi ulasan-ulasan pelanggan tentang layanan hotel. Evaluasi dilakukan dengan memperhitungkan akurasi, presisi, recall, dan skor F1 dari model yang dikembangkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Extra Trees mampu mencapai akurasi sebesar 85.05%, dengan presisi sebesar 84.46%, recall sebesar 97.00%, dan skor F1 sebesar 90.17%. Temuan ini mengindikasikan bahwa algoritma Extra Trees memiliki kinerja yang baik dalam menganalisis sentimen layanan hotel berdasarkan ulasan pelanggan. Implikasi dari penelitian ini adalah memberikan panduan kepada hotel untuk memahami dan meningkatkan kualitas layanan mereka berdasarkan umpan balik dari pelanggan. Selain itu, penelitian ini juga dapat menjadi dasar untuk pengembangan lebih lanjut dalam bidang analisis sentimen dan pelayanan pelanggan di industri pariwisata.
Knowledge Extraction of Gojek Application Review Using Aspect-based Sentiment Analysis
Authors: Anggun Ramadina  , Ken Ditha Tania
Published: July 2024

Social media is transforming business, costumer relations, and behavior. The involvement of customers and impacts from social media affect product or service performance. This is because the consumer’s reviews are another important factor that builds brand image by showing product advantages and disadvantages. In order to enhance the business environment, the company may utilize this knowledge base to evaluate and enhance its business activities. The knowledge base approach might help the company or organization examine and extract information by using knowledge extraction. In this research, knowledge Extraction utilize Aspect-based Sentiment Analysis as the method  for a better understanding and improving in analyze Gojek application reviews with Machine Learning approach by using Support Vector Machine (SVM).
A Review of Text Classification Based on ML & Data Mining Algorithms
Authors: Mustafa Ashraf Atam , Mohsin Abdulazeez Adnan
Published: July 2024

In the digital era, the field of text classification has experienced transformative growth through the application of Machine Learning (ML) and Data Mining (DM) algorithms. This review traces the evolution from traditional data mining methods to sophisticated ML strategies that significantly enhance the analysis and categorization of textual data. We discuss pivotal technologies including Bayesian classifiers, Support Vector Machines (SVM), and contemporary advances such as Convolutional Neural Networks (CNNs) and Recurrent Neural Networks (RNNs). The integration of Natural Language Processing (NLP) techniques is highlighted for their critical role in enriching semantic analysis capabilities, a necessity for effective text classification. Additionally, the paper addresses challenges like handling high-dimensional data, dealing with imbalanced datasets, and confronting ethical issues such as bias and privacy in automated systems. By synthesizing the latest research, this review identifies current gaps, proposes practical solutions, and forecasts future trends in text classification to support ongoing research and application across various sectors.
A Review on Alzheimer's Disease Classification Using Deep Learning
Authors: Abdulqadir Marwa M
Published: July 2024

In recent years, there has been a substantial amount of research dedicated to using Deep Learning (DL) methods for the classification of Alzheimer's disease (AD) and other related tasks, specifically focusing on magnetic resonance imaging (MRI) data. According to a comprehensive analysis of recent studies, it seems that deep learning models, especially those that include the creation of different structures, have significant potential to improve the precision of identifying and classifying Alzheimer's disease at an early stage. This work aims to emphasize the importance of effective data preparation tactics and feature learning approaches, as well as the investigation of hybrid models using diverse deep learning technologies. This study primarily focuses on doing performance analysis of deep learning algorithms using the latest approaches. Finally, provide a concise overview and analysis of several methods that might enhance the effectiveness of identification and classification using deep learning.
Evaluasi Usability Aplikasi Mobile Banking Menggunakan Metode Retrospective Think Aloud dan Post-Study System Usability Questionnaire
Authors: Naufal Muhammad , Ahsyar Tengku Khairil , Jazman Muhammad , Permana Inggih
Published: July 2024

BRKS Mobile merupakan layanan digital yang disediakan Bank Riau Kepri Syariah untuk mempermudah nasabahnya dalam melakukan transaksi keuangan melalui smartphone. Karena aplikasi ini tergolong baru, terdapat permasalahan saat menjalankan aplikasi. Hasil ulasan pengguna pada komentar playstore dan pra survei, permasalahan yang sering terjadi adalah error saat melakukan transaksi. Pada penelitian ini dilakukannya evaluasi usability dengan menggunakan metode Retrospective Think Aloud (RTA) dan Post-Study System Usability Quesionaire (PSSUQ). Hasil dari pengukuran usability menunjukan bahwa pengguna mengalamai sedikit kesulitan pada saat menjalankan menu transfer dan pembelian. Hal ini diperkuat dari hasil yang terdapat dalam norma metode PSSUQ yang mana hasil dari nilai variable SyeUse 2.70 dan InfoQual 2.95 berada dibawah rata-rata yang menunjukan secara kegunaan sistem dan kualitas informasi pada BRKS Mobile masih kurang. Untuk nilai InterQual 3.09 berada diatas rata-rata dan secara Overall aplikasi BRKS berada pada 2.89 diatas rata-rata yang mana aplikasi dapat diterima oleh penggunanya.
Leukemia Detection and Classification Based on Machine Learning and CNN: A Review
Authors: Rasheed Hakar Hasan , Abdulazeez Adnan Mohsin
Published: July 2024

Advancements in data mining methods have significantly improved disease diagnosis, particularly in the realm of leukemia detection. Leukemia, a complex cancer affecting white blood cells, poses significant challenges in diagnosis and management due to its diverse manifestations. Various machine learning algorithms, including Convolutional Neural Networks (CNNs), Support Vector Machines (SVMs), Random Forests (RF), Decision Trees (DTs), K-Nearest Neighbors (K-NN), Logistic regression (LR) and Naïve Bayes (NB) classifiers, have been employed to accurately classify leukemia cases based on diverse datasets and image analyses. This paper provides a comprehensive overview and comparison of these classification techniques, highlighting their effectiveness in diagnosing different leukemia subtypes. Additionally, the paper discusses the methodology and findings of several studies focusing on leukemia detection, emphasizing the significance of machine learning in enhancing diagnostic accuracy and treatment planning. Furthermore, it explores the challenges and future directions in leveraging machine learning for leukemia diagnosis, including the need for standardized datasets, algorithm refinement, and integration with clinical data for personalized treatment strategies.
Pemantauan dan Deteksi Penyakit Daun Tomat Berbasis IoT dan CNN dengan Aplikasi Android
Authors: Pancono Suharyadi , Indroasyoko Narwikant , Asep Irfan Setiawan
Published: July 2024

Tomat merupakan komoditas bernilai tinggi dalam pertanian, sehingga para petani melakukan berbagai upaya untuk memastikan produksi tomat yang segar dan siap konsumsi. Namun, petani sering menghadapi kesulitan dalam memantau kondisi tomat karena masih menggunakan metode manual dan memiliki keterbatasan pengetahuan dalam mendeteksi penyakit pada daun tomat. Penelitian ini menawarkan solusi dengan memanfaatkan transfer learning dan fine-tuning Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan arsitektur DenseNet169, serta teknologi Internet of Things (IoT). Model ini diimplementasikan dalam aplikasi Android menggunakan TensorFlow di platform Flutter setelah dikonversi ke format tflite. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi model mencapai 94%, sedangkan akurasi aplikasi dalam mendeteksi penyakit daun tomat mencapai 92.80% dan memiliki response time sekitar 1077.56 ms. Selain itu, aplikasi dapat memantau kondisi tanaman secara realtime dengan memiliki delay sebesar 1998 ms.
Analisa Pengaruh Kesiapan Karayawan Terhadap Penerimaan Modul Manajemen Pelatihan Pada PT XYZ
Authors: Pandia Vinra
Published: July 2024

Learning Management System (LMS) merupakan sistem penting yang dirancang untuk mengelola konten, pelatihan, dan kinerja karyawan secara elektronik. LMS memungkinkan perusahaan untuk mengelola dan mengevaluasi program pelatihan secara sistematis, serta memberikan akses mudah ke konten pelatihan bagi pengguna. Namun, banyak implementasi LMS yang gagal karena kurang memperhatikan kesiapan pengguna dalam mengadopsi teknologi baru. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kesiapan pengguna (self-efficacy, individual innovativeness, self-directed learning, dan motivation) terhadap penerimaan modul pelatihan berbasis LMS di PT XYZ. Penelitian menggunakan kerangka Technology Acceptance Model (TAM) dan metode Partial Least Square Structural Equation Modelling (PLS-SEM) untuk 69 responden. Hasil penelitian menunjukkan bahwa self-efficacy, self-directed learning, dan motivation berpengaruh signifikan terhadap persepsi kemudahan penggunaan modul pelatihan. Sedangkan motivation berpengaruh signifikan terhadap manfaat yang dirasakan pada modul pelatihan tersebut. Temuan penelitian diharapkan bermanfaat dalam merencanakan peningkatan kesiapan karyawan sebelum implementasi LMS guna mendorong penerimaan dan keberhasilan sistem pelatihan berbasis teknologi
Design Web-based Portal to Management a Pilgrim Office in Kurdistan Region
Authors: Sabri Shaimaa Q. , Arif Jahwar Y. , Taqa Ghada Abd Alrhman , Çinar Ahmet
Published: July 2024

In the era of globalization, the region of Kurdistan, is participation in several ongoing projects where IT-enable systems are intended to be implemented in various sectors as part of the national IT policy. However, because of the establish system complex structure and the outdated system poor design, implementing IT enable systems locally is a significant issue. Particularly in the section dedicated to Hajj services, where files are still manually stored overcrowding happens ate registration offices since pilgrims cannot get any fresh instruction or announcements at the time they must got to the office or call them and insufficient security and safety measure for pilgrims’ data. The purpose of developing this file filing system was to facilitate and ease the management of current files by staff. As part of the research process, issues with Haji file management were identified and information was gathered via literature research, interview and observation. Laravel (PHP), Bootstrap and HTML5 are programming language used in system development, along MySQL, Xampp. System Usability Scale (SUS) approach was used to test the system, and 10 participations sign up for it. The highest overall satisfaction rate, at roughly 80.1%
Kelas Remaja sebagai upaya pencegahan Stunting di Desa Pong Murung, Kecamatan Ruteng, Kabupaten Manggarai
Authors: Dewi Imelda Rosniyati , Bandur Paskalinda M.Y , Centis Maria Choncita Leyla , Manggul Makrina Sedista , Nanur Fransiska Nova , Jalong Antonia Eltara
Published: July 2024

ABSTRAK Perhatian khusus terhadap kesehatan remaja dan prakonsepsi terutama menjadi upaya pencegahan stunting baik secara global maupun nasional. Tujuan dari kegiatan ini adalah  untuk melakukan kegiatan pemebentukan dan pelaksanaan kelas remaja sebagai ubaya pencegahan stunting. Metode yang digunakan adalah melalui pemberian edukasi kepada partisipan yang diakhiri dengan evaluasi kegiatan. Kegiatan berjalan dengan lancar melalui partisipasi remaja putri, kader kesehatan dan kepada desa. Peserta antusias dengan kegiatan dan terdapat perubahan pengatahuan tentang kesehatan reproduksi dan gizi remaja. Kegiatan kelas remaja dapat meningkatkan pengetahuan dan partisipasi aktif remaja dalam upaya pencegahan stunting. Kata kunci: Kelas Remaja, Edukasi, Kesehatan Reproduksi, Gizi   ABSTRACT Special attention to adolescent and preconception health is especially important for stunting prevention efforts both globally and nationally. The purpose of this activity is to conduct activities to establish and implement adolescent classes as a stunting prevention effort. The method used is through providing education to participants which ends with an evaluation of the activity. The activity ran smoothly through the participation of adolescent girls, health cadres health cadres and village leaders. Participants were enthusiastic about the activities and there were changes in knowledge about reproductive health and adolescent nutrition Conclusion: Youth class activities can increase knowledge and active participation of adolescents in stunting prevention efforts.  Keywords: Adolescent Class, Education, Reproductive Health, Nutrition
Piomi Efektif dalam Meningkatkan Kesiapan Minum Bayi Premature
Authors: Fitriyati Fitriyati , Sutini Titin , Purwati Nyimas Heny , Srisantyorini Triana , Sulistiawati Helda
Published: July 2024

ABSTRACT The incidence of premature births is still quite high along with complex health problems in premature babies caused by immaturity of the body's organ systems in premature babies and babies born prematurely lacking the ability to suck and swallow which is related to the baby's readiness to drink. The aim of the research is that Piomi is effective in increasing the drinking readiness of premature babies. Research design. This research uses a quasi-experimental research design with a pre test and post test with control group with two types of intervention. Results The results of this research show that there is a significant difference between the pre and post interventions of PIOMI and Multistimulation. on the baby's drinking readiness (P value <0.05). There was also an influence between the PIOMI and Multistimulation interventions on the baby's drinking readiness (P value <0.05). The conclusion shows that there is a difference in the level of readiness to drink babies before and after the PIOMI intervention, as well as in the Multistimulation intervention group. Difference PIOMI Intervention is more effective than Multisimulation Intervention. Keywords: Premature Babies, Baby Drinking Readiness, PIOMI, Multistimulation  ABSTRAK Angka kejadian kelahiran prematuritas masih cukup tinggi beserta permasalahan yang kompleks permasalahan kesehatan pada bayi prematur disebabkan oleh ketidakmatangan sistem organ tubuh pada bayi prematur dan bayi yang lahir dalam kondisi prematur kurang memiliki kemampuan menghisap dan menelan yang berhubungan dengan kesiapan minum bayi. Tujuan penelitian diketahui piomi efektif dalam meningkatkan kesiapan minum bayi premature Desain penelitian Penelitian ini menggunakan rancangan penelitian quasi eksperiment dengan  pre test dan  post test with control group dengan dua macam Intervensi.Hasil Hasil penelitan ini menunjukkan ada perbedaan yang signifikan antara pre dan post intervensi PIOMI danMultikstimulasi terhadap kesiapan minum bayi (P value<0,05).Terdapat juga pengaruh anatara Intervensi PIOMI dan Multistimulasi terhadap kesiapan minum bayi (P value<0,05). Kesimpulan menunjukan bahwa terdapat perbedaan tingkat kesiapan minum bayi sebelum dan sesudah dilakukan Intervensi PIOMI, begitupula da kelompok intervensi Multistimulasi. Perbedaan Intervensi PIOMI lebih efektif dibanding Intervensi Multisimulasi.   Kata Kunci: Bayi Prematur, Kesiapan Minum Bayi, PIOMI, Multistimulasi
Pengaruh Pemberian Biji Labu Kuning Terhadap Peningkatan Kadar Hemoglobin
Authors: Cakrawati.R Cakrawati.R , Sumarni Sri , Sudiyono Sudiyono
Published: July 2024

ABSTRACT Iron Deficiency Anemia is anemia caused by a lack of iron availability in the body. Hemoglobin is a protein found in human erythrocytes. Deficiency in hemoglobin levels is influenced by insufficient iron in the body and the iron metabolism process. Anemia is declared if the hemoglobin level is below normal levels. Nutrients that play an important role in the formation and function of hemoglobin are Iron, Protein, Vitamin C. Pumpkin seeds contain many nutrients that are beneficial for body health such as phytochemicals (phytosterols), vitamin C, vitamin E, beta-carotene and minerals (magnesium, selenium and zinc). Pumpkin seeds also contain fiber which inhibits cholesterol absorption in the intestine. Pumpkin seeds contain various important nutrients, including iron, zinc, magnesium, and omega-6 and omega-3 fats. This study aims to determine the effect of giving pumpkin seeds on increasing hemoglobin levels. Study of literature by collecting relevant literature using online journal data based on, Researchgate, Google Scholar, PubMed and Garuda identified in 2013 -2023. The results of the analysis showed that giving pumpkin seeds had an impact on increasing hemoglobin levels. Conclusion: Giving pumpkin seeds to teenagers, women of childbearing age and pregnant women can increase hemoglobin levels and prevent iron deficiency anemia. Keywords: Anemia, Pumpkin Seeds, Hemoglobin ABSTRAK Anemia Defisiensi Besi adalah anemia yang  disebabkan oleh kurangnya ketersediaan zat besi dalam tubuh. Hemoglobin merupakan protein yang terdapat dalam eritrosit manusia, Kekurangan kadar hemoglobin dipengaruhi oleh tercukupinya zat besi dalam tubuh dan proses metabolisme besi. Dinyatakan anemia apabila kadar hemoglobin di bawah kadar normal. Zat gizi yang berperan penting dalam pembentukan dan fungsi hemoglobin yaitu Zat Besi, Protein, Vitamin C.  Biji labu kuning mengandung banyak nutrisi yang bermanfaat bagi kesehatan tubuh seperti fitokimia (fitosterol), vitamin C, vitamin E, betakaroten dan mineral (magnesium, selenium dan zinc). Biji labu kuning juga mengandung serat yang menghambat penyerapan kolesterol di usus. Biji labu mengandung berbagai nutrisi penting, termasuk zat besi, seng, magnesium, serta lemak omega-6 dan omega-3. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pemberian biji labu kuning terhadap peningkatan kadar hemoglobin. Studi literatur dengan mengumpulkan literatur yang relevan dengan menggunakan data jurnal online berdasarkan Researchgate, Google Scholar, PubMed and Garuda yang diidentifikasi tahun 2013 -2023. Hasil analisis menunjukkan bahwa pemberian biji labu kuning berdampak pada peningkatan kadar hemoglobin. Kesimpulan Pemberian biji labu kuning pada remaja, wanita usia subur dan ibu hamil dapat meningkatkan kadar hemoglobin dan dapat mencegah anemia defisiensi besi. Kata Kunci: Anemia, Biji Labu Kuning, Hemoglobin