bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Excitonic Configuration Interaction: Going Beyond the Frenkel Exciton Model
Authors: Piteša Tomislav , Polonius Severin , González Leticia , Mai Sebastian
Published: January 2024

We present the excitonic configuration interaction (ECI) method — a fragment-based analogue of the CI method for electronic-structure calculations of the multichromophoric systems. It can also be viewed as a generalization of the exciton approach which (i) allows embedding via point charges with arbitrary values in the site-state calculation, (ii) includes multi-local excitation (MLE) products of site states in the excitonic basis, in addition to the ground-state (GS) and local excitation (LE) products, and (iii) takes into account all contributions to the full-system Hamiltonian matrix elements within the strong-orthogonality assumption. Regarding (i), we present the excitonic analogue of the Hartree-Fock method — called the EHF approach — which finds the embedding charges that minimize the energy of the GS product. In (ii), one can restrict the excitation rank of the employed excitonic basis, which results in truncated-CI-like expansions (ECIS includes GS and LE products, ECISD additionally includes two-fragment excitation, etc.). The expressions for the matrix elements in (iii) are obtained within McWeeny’s group function theory, generalized to accommodate the flexible embedding in (i). We assess the performance of ECI by computing absorption spectra of two multichromophoric systems. The first system, a metal-free guanine quadruplex, has the chromophores connected via hydrogen bonds (a supramolecular complex). The second system, a guanine quadruplex with a central Mg-cation, additionally exhibits metal–ligand bonds between some chromophores. It is shown that the accuracy of ECI strongly depends on the chosen embedding charges and ECI expansion. The most accurate combinations — ECIS or ECISD with EHF embedding — yielded spectra that qualitatively and quantitatively agree with full-system direct calculations, with RMSDs of the excitation energies around 20 meV or 100 meV, respectively, for the first and second test system. We also show that ECISD based on CIS site-state calculations can predict states of dominant MLE character that would be inaccessible in a full-system CIS calculation.
Synthesis, electronic structure, and redox chemistry of Li2MnP2S6, a candidate high-voltage cathode material
Authors: Cheng Yi-Ting , Fujii Yuta , Nomata Yu , Mazumder Madhulika , Rosero-Navarro Nataly Carolina , Yamashita Aichi , Mizuguchi Yoshikazu , Moriyoshi Chikako , Mitsudome Takao , Tadanaga Kiyoharu , Miura Akira , Bartel Christopher J.
Published: January 2024

While significant efforts have been made to harness the large capacity of sulfide-based cathodes, there has been limited focus on increasing their voltage. Here, by a novel iodide-assisted synthesis route, we successfully synthesized lithium metal thiophosphates Li2MP2S6 (M = Mn, Fe, and Co), of which Li2MnP2S6 is a new compound. Electrochemical extraction of Li from Li2FeP2S6 and Li2MnP2S6 were performed at ~3 V, significantly higher than other sulfide-based cathodes. Despite the similar voltages, these two materials were found to operate by very different redox mechanisms. Density functional theory calculations and X-ray absorption near edge structure spectroscopy show that while Li2FeP2S6 exhibits traditional cationic redox, Li2MnP2S6 redox involves participation and rehybridization of coupled Mn–S and S–S states. Our analysis of Li2MnP2S6 is also used to contextualize recent work on other Li-rich thiophosphate cathodes. This work introduces a new synthetic route to access sulfide-based materials and sheds insights into the high-voltage redox mechanism in thiophosphate-based cathodes.
Molecular-Strain Driven Phosphinidene Reactivity of a Phosphanorcaradiene
Authors: Tan Gengwen , Chen Yizhen , Wang Dongmin , Zhang Li
Published: January 2024

Herein we report straightforward synthesis, characterization and reactivity studies of a phosphanorcaradiene, in which one of the benzene rings in the flanking fluorenyl substituents is intramolecularly dearomatized through attachment to the phosphorus atom. It was facilely obtained by the reduction of phosphorus(III) dichloride MsFluidtBu-PCl2 supported by a hydrindacene substituent with potassium graphite. Despite being thermally robust, it serves as an elegant precursor for transient phosphinidene. It reacted with trimethylphosphine and isonitrile to yield phosphanylidene-phosphorane and 1-phospha-3-azaallene, respectively. Moreover, it was capable of activating ethylene and 4-tertbutylphenylacetylene to afford [1+2] cycloaddition products, as well as oxidative cleavage of Si–H and N–H bonds to yield secondary phosphines. All the reactions proceeded smoothly at room temperature without the presence of transition metals. The driving force for these reactions is most likely the high ring-constraint of the three-membered PC2 ring and recovery of the aromaticity of the benzene ring.
A Computational Comparison Between Pomotrelvir and Nirmatrelvir Binding and Reactivity with SARS-CoV-2 Main Protease. Implications for Resistance Mechanisms
Authors: Schillings Johanna , Ramos-Guzmán Carlos A. , Ruiz-Pernía J. Javier , Tuñón Iñaki
Published: January 2024

This study investigates the binding mode and reaction mechanism between pomotrelvir and the SARS-CoV-2 main protease using a combination of molecular mechanics and hybrid quantum mechanics / molecular mechanics simulations. Alchemical transformations where each Pi group of pomotrelvir was transformed into its counterpart in nirmatrelvir were performed to unravel the individual contribution of each group of the inhibitor to the binding and reaction processes. We have shown that while a gamma-lactam ring is preferred at position P1, a delta-lactam ring could be an alternative to be incorporated at this position in the design of inhibitors designed against wild-type main protease and for variants presenting mutations at position 166. For the P2 position, tertiary amines are clearly preferred with respect to secondary amines, because the ability to act as a hydrogen bond donor seem to favour more the interaction with the solvent than with the protein, decreasing the affinity for the enzyme. In addition, flexible groups at P2 position disfavour the formation of the covalent complex because they can disrupt the preorganization of the active site, favouring the exploration of non-reactive conformations. The substitution of the P2 group of pomotrelvir by that of nirmatrelvir resulted in a compound, here named as C2, that presents a notable improvement in the binding energy and a higher population of reactive conformations in the Michaelis complex. Analysis of the chemical reaction to form the covalent complex has shown a similar reaction mechanism and activation free energies for pomotrelvir, nirmatrelvir and C2. We hope that these findings could be useful to design better inhibitors to fight present and future variants of SARS-CoV-2 virus.
Assessing Molecular Doping Efficiency in Organic Semiconductors with Reactive Monte Carlo
Authors: Verma Archana , Jackson Nicholas
Published: January 2024

The addition of molecular dopants into organic semiconductors (OSCs) is a ubiquitous augmentation strategy to enhance the electrical conductivity of OSCs. Although the importance of optimizing OSC-dopant interactions is well-recognized, chemically generalizable structure-function relationships are difficult to extract due to the sensitivity and dependence of doping efficiency to chemistry, processing conditions, and morphology. Computational modelling for integrated OSC-dopant design is an attractive approach to systematically isolate fundamental relationships, but requires the challenging simultaneous treatment of molecular reactivity and morphology evolution. We present the first computational study to couple molecular reactivity with morphology evolution in a molecularly-doped OSC. Reactive Monte Carlo is employed to examine the evolution of OSC-dopant morphologies and doping efficiency with respect to dielectric, the thermodynamic driving for the doping reaction, and dopant aggregation. We observe that for well-mixed systems with experimentally relevant dielectric constants, doping efficiency is near unity with a very weak dependence on the ionization potential and electron affinity of OSC and dopant, respectively. At experimental dielectric constants, reaction-induced aggregation is observed, corresponding to the well-known insolubility of solution-doped materials. Simulations are qualitatively consistent with a number of experimental studies showing a decrease of doping efficiency with increasing dopant concentration. Finally, we observe that the aggregation of dopants lowers doping efficiency, and thus presents a rational design strategy for maximizing doping efficiency in molecularly doped OSCs. This work represents an important first step towards the systematic integration of molecular reactivity and morphology evolution into the characterization of multi-scale structure-function relationships in molecularly doped OSCs.
Fulfilling the industrial potential of nanocellulose
Authors: Ciriminna Rosaria , Angellotti Giuseppe , Luque Rafael , Formenti Matteo , Della Pina Cristina , Pagliaro Mario
Published: January 2024

Overpromising has been a constant trait of the nanosciences, and the case of nanocellulose makes no exception. Regardless of substantial academic and industrial research efforts re-started in the early 2000s, global production nanocellulose in 2018 amounted to less than 40,000 tonnes, chiefly in the form of microfibrillated cellulose for low value utilization in paper and cardboard products. Since the early 2000s market research analysts regularly estimate large market annual growth rates that so far never materialized. Besides replacement of conventional production methods with economically viable green chemistry processes, fulfilling the nanocellulose industrial potential requires to learn from the hype technology phase.
Peningkatan firm value melalui research and development dan intangible asset yang dimediasi oleh firm size
Authors: Yuliyanti Eka , Fadhila Zati Rizka
Published: January 2024

Firm Size memiliki dampak yang signifikan untuk meningkatkan Firm Value pada perusahaan manufaktur. Penelitian ini memiliki kebaharuan dari variabel Firm Size sebagai variabel pemoderasi. Penelitian ini bertujuan untuk melihat peningkatan Firm Value melalui Research and Development dan Intangible Asset yang dimediasi oleh Firm Size. Jenis penelitian ini adalah asosiatif kausal. Populasi penelitian ini meliputi semua perusahaan sektor manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2017-2022. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah purposive sampling. Data populasi penelitian sebanyak 165 perusahaan dan diperoleh sampel sebanyak 10 perusahaan. Metode analisis data yang digunakan adalah Partial Least Square. Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) Research and Development berpengaruh positif dan signifikan terhadap Firm Size, (2) Intangible Asset tidak berpengaruh terhadap Firm Size. (3) Research and Development tidak berpengaruh terhadap Firm Value, (4) Intangible Asset berpengaruh positif dan signifikan terhadap Firm Value, (5) Firm Size berpengaruh positif dan signifikan terhadap Firm Value, (6) Firm Size memediasi pengaruh Research and Development terhadap Firm Value., (7) Firm Size tidak dapat memediasi pengaruh Intangible Asset terhadap Firm Value.

Firm Size has a significant impact on increasing Firm Value in manufacturing companies. This research introduces novelty by incorporating Firm Size as a moderating variable. The objective of this study is to examine the enhancement of Firm Value through Research and Development (R&D) and Intangible Assets mediated by Firm Size. The research design is causal associative. The study population includes all manufacturing sector companies listed on the Indonesia Stock Exchange from 2017 to 2022. The purposive sampling technique is employed to select a sample of 10 companies from a total population of 165. The data analysis method used is Partial Least Square. The research findings reveal that: (1) Research and Development have a positive and significant influence on Firm Size, (2) Intangible Asset has no significant impact on Firm Size. (3) Research and Development do not affect Firm Value, (4) Intangible Asset has a positive and significant impact on Firm Value, (5) Firm Size has a positive and significant impact on Firm Value, (6) Firm Size mediates the influence of Research and Development on Firm Value, (7) Firm Size does not mediate the influence of Intangible Asset on Firm Value.
ANALISIS PERPINDAHAN PELANGGAN DAN STRATEGI PERSAINGAN RESTORAN DENGAN METODE MARKOV CHAIN DAN GAME THEORY
Authors: Hanifah Deyvna Viske , Astuti Yuliani Puji
Published: January 2024

Perpindahan pelanggan merupakan pelanggan yang memilih produk dengan merek yang berbeda dari merek produk yang telah biasa dibeli oleh konsumen. Faktor yang mempengaruhi terjadinya perpindahan merek antara lain adalah promosi, harga, pajangan di toko, ketersediaan barang, inovasi produk, keinginan untuk mencoba hal baru, perubahan kualitas atau tingkat kepuasan pelanggan. Perpindahan pelanggan diperlukan analisis untuk pergerakannya. Metode Markov Chain merupakan metode yang dapat digunakan untuk menghitung perpindahan pelanggan dengan cara menghitung probabilitas transisi dari periode waktu tertentu. Strategi agar loyalitas pelanggan tetap terjaga dan untuk menghindari terjadinya perpindahan pelanggan dapat dicari dengan menggunakan sebuah metode yaitu Game Theory. Strategi persaingan yang tepat dapat ditentukan menggunakan Game Theory. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perpindahan loyalitas pelanggan restoran ABC dan pelanggan restoran XYZ serta untuk menentukan strategi dalam mempertahankan pelanggan pada restoran ABC dan XYZ berdasarkan aspek promosi, harga, variasi, kenyamanan, dan pelayanan. Hasil penelitian yang diperoleh menunjukkan bahwa peluang pelanggan restoran ABC yang berpindah adalah sebesar 0,254. Sedangkan peluang pelangan restoran XYZ yang berpindah adalah sebesar 0,241. Strategi untuk mempertahankan pelanggan bagi restoran ABC adalah dengan menerapkan strategi harga produk. Sedangkan untuk restoran XYZ adalah dengan menerapkan strategi variasi produk.
BILANGAN KETERHUBUNGAN TITIK PELANGI BEBERAPA KELAS GRAF
Authors: Ameliyah Addinda Nur , Budayasa I Ketut
Published: January 2024

A graph G is called a rainbow vertex connected if every two vertices G are connected by a rainbow path, that is, a path whose all the internal vertices are of a different color. The rainbow vertex connection number of graph G denoted by rvc(G) is the minimum number of colors used to color all vertices by G such that the graph G is connected to rainbow vertex. The rainbow vertex connection number in a graph will not be less than the diameter of the graph minus one. The rainbow vertex connection number discussed in this article for various classes of graphs include complete graph Kn, complete bipartite graph Km,n  , wheel graph Wn  , two-layer wheel graph Wn2, complete multipartite graph Kn1,n2,...,nt  , path Pn, comb graph GSn, graph  , graph , graph , graph .

Keywords: graph, vertex coloring, rainbow vertex connection number.
MODEL MATEMATIKA PENILAIAN OPSI SAHAM KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE POHON BINOMIAL
Authors: Fitroh Dewi Laily , Artiono Rudianto
Published: January 2024

Opsi Saham Karyawan, yang selanjutnya disebut OSK, merupakan salah satu sistem kompensasi berbentuk pemberian hak oleh perusahaan terhadap karyawan untuk membeli (call) sejumlah saham perusahaan pada harga yang telah ditentukan sebelumnya (strike price) dalam suatu periode waktu. OSK sendiri termasuk dalam kategori biaya/beban dalam laporan laba-rugi perusahaan. Sebelum OSK dilimpahkan, perusahaan perlu mengetahui harga atau nilai dari OSK tersebut untuk dianggarkan pada laporan tersebut. Metode penilaian yang dapat diterapkan ke opsi saham karyawan dan dibahas pada Skripsi ini adalah metode pohon binomial/binomial tree. Metode pohon binomial pertama kali dikembangkan oleh Cox, Ross, dan Ruberstain pada tahun 1979 dengan mengasumsikan bahwa harga saham di masa mendatang akan bergerak naik atau turun.

 

Hasil simulasi penilaian OSK dari studi kasus salah satu perusahaan yang tercatat pada Bursa Efek Indonesia selama Januari 2023-April 2023 menggunakan Google Sheets adalah 795.8738647. Lalu, untuk hasil simulasi menggunakan Google Colaboratory (python programming) dengan data yang sama adalah 797.496987. Berdasarkan analisis pengaruh variabel terhadap nilai OSK yang telah dilakukan, disimpulkan bahwa nilai variabel durasi OSK dan banyaknya periode berbanding lurus dengan nilai OSK, sedangkan nilai variabel strike price dan exit rate berbanding terbalik dengan nilai OSK.

 

Kata Kunci: Model Matematika, Penilaian Opsi Saham Karyawan, Opsi Bergaya Eropa, Metode Pohon Binomial Cox-Ross-Ruberstain (CRR).
PELABELAN ANGGUN GRAF BERLIAN RANGKAP BERBINTANG, BEBERAPA KELAS GRAF POHON, DAN GRAF CORONA KHUSUS
Authors: Afifah Lilla , Budayasa I Ketut
Published: January 2024

Pelabelan dari suatu graf adalah suatu pemetaan yang membawa setiap elemen graf yaitu himpunan sisi (edge) atau himpunan titik (vertex) ke bilangan bilangan bulat positif, yang disebut label. Sebuah fungsi  disebut pelabelan anggun graf  dengan m sisi jika  adalah injektif dan fungsi terinduksi didefinisikan sebagai  adalah bijektif.  Graf yang mempunyai pelabelan anggun disebut graf anggun. Pada penelitian ini akan ditunjukkan konstruksi pelabelan anggun pada graf berlian rangkap berbintang , beberapa kelas graf pohon dan graf corona khusus (K_(n,n) ⨀ K_1).

Kata kunci: Pelabelan anggun, graf berlian rangkap berbintang, kelas graf pohon, graf K_(n,n) ⨀ K_1.

Labeling of a graph is a mapping that brings every graph element, namely the edge or vertex, to the positive integers, which is called label. A function f is called graceful labeling of graph G with m edge if is injective and induced function   defined as     is bijective. A graph that has graceful labeling is called a graceful graph. The construction of graceful labeling in the double-star diamond graph   , some classes of tree graphs, and certain corona graph  (K_(n,n) ⨀ K_1) will be shown in this paper.

Keywords: Graceful labeling, double-star diamond graph, class of tree graph, K_(n,n) ⨀ K_1 graph.
ANALISIS SENSITIVITAS BIAYA TRANSPORTASI OPTIMAL PADA CV AJP
Authors: Ananda Risa , Astuti Yuliani Puji
Published: January 2024

Distribusi merupakan pengiriman produk atau barang dari sumber atau supplier kepada tujuan atau pelanggan. CV AJP mengalami masalah dalam biaya transportasi yang digunakan untuk pendistribusian barang, sehingga perusahaan harus mampu mengatur distribusi untuk dapat meminimalkan biaya transportasi. Oleh karena itu, dibutuhkan penyelesaian menggunakan model transportasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model transportasi, meminimumkan total biaya transportasi dan mengetahui hasil analisis sensitivitas pada masalah transportasi CV AJP. Penyelesaian model transportasi ini menggunakan software Lingo. Hasil dari penelitian ini adalah model transportasi dari CV AJP dan total biaya minimum untuk mendistribusikan barang dari empat sumber ke delapan belas tujuan ialah sebesar Rp 38.804.040,-. Hasil analisis sensitivitas pada solusi optimal dengan menggunakan software Lingo ialah Interval perubahan koefisien fungsi tujuan sumber 1 ke tujuan 10 sebesar 13078 ≤ c1.10 ≤ 13078., Interval perubahan koefisien fungsi tujuan sumber 3 ke tujuan 9 sebesar 0 ≤ c3.9 ≤ 19464, interval perubahan perubahan persediaan barang dari sumber 1 sebesar 930≤ a1 ≤1080, interval perubahan perubahan persediaan barang dari sumber 2 sebesar 480 ≤ a2 ≤ ∞, interval perubahan permintaan tujuan 13 sebesar 220 ≤ b13 ≤ 370.
Penentuan Banyak Cluster Optimal Hasil Fuzzy C-Means dengan Metode Elbow pada Klasifikasi Kecemasan Belajar Siswa (Studi Kasus: Siswa SMP Negeri 1 Tuban dan SMA Negeri 1 Tuban Jawa Timur)
Authors: Nurdiyanti Sherlyna , Yunianti Dwi Nur
Published: January 2024

Klasterisasi fuzzy merupakan konsep pengelompokkan data yang mempunyai karakteristik yang sama ke dalam satu kelompok sedangkan data dengan karakteristik berbeda akan membentuk kelompok lain. Ada beberapa macam algoritma clustering data, salah satunya adalah Fuzzy C-Means (FCM). Fuzzy C-Means adalah suatu teknik pengklasteran data yang mana keberadaan tiap-tiap titik data dalam klaster ditentukan oleh derajat keanggotaan. Konsep dasar dari FCM adalah menentukan pusat klaster awal, jika pusat klaster belum akurat maka pusat klaster dan derajat keanggotaan akan diperbaiki secara berulang sampai bergerak menuju lokasi yang tepat.

Penelitian ini bertujuan untuk klasifikasi kecemasan belajar siswa SMP dan SMA menggunakan metode Fuzzy C-Means dengan penentuan banyak klaster optimal menggunakan metode Elbow dari hasil klasifikasi tersebut. Klasifikasi pada penelitian ini menggunakan tingkat kecemasan belajar siswa. Hasil dari penelitian ini diperoleh banyak klaster optimal sebanyak 3 klaster untuk data siswa SMP dengan tingkat kecemasan yaitu kecemasan rendah, kecemasan sedang, dan kecemasan tinggi serta 5 klaster untuk data siswa SMA dengan tingkat kecemasan yaitu kecemasan sangat rendah, kecemasan rendah, kecemasan sedang, kecemasan tinggi, dan kecemasan sangat tinggi. Banyak anggota pada klasifikasi kecemasan data SMP adalah 11 siswa dengan kecemasan rendah, 28 siswa dengan kecemasan sedang, dan 24 siswa dengan kecemasan tinggi. Sedangkan banyak anggota pada klasifikasi kecemasan data SMA adalah 19 siswa dengan kecemasan rendah, 15 siswa dengan kecemasan rendah, 3 siswa dengan kecemasan sedang, 8 siswa dengan kecemasan tinggi, dan 26 siswa dengan kecemasan sangat tinggi.
Kajian Metode Entry Age Normal dan Projected Unit Credit untuk Menghitung Kewajiban Aktuaria Pegawai Pemerintah dengan Perjanjian Kerja
Authors: Andriananda Salsabila Reza , Maulana Dimas Avian
Published: January 2024

Aparatur Sipil Negara (ASN) terdiri dari Pegawai Negeri Sipil (PNS) dan Pegawai Pemerintah dengan Perjanjian Kerja (PPPK) yang diangkat oleh pejabat pembina kepegawaian dan diserahi tugas dalam suatu jabatan pemerintahan atau diserahi tugas negara lainnya dan digaji berdasarkan peraturan perundang-undangan. Hak dan kewajiban ASN melekat pada PNS maupun PPPK. Perbedaan yang sangat signifikan terhadap hak yang tidak diterima oleh PPPK adalah jaminan pensiun dan jaminan hari tua. Untuk memastikan kestabilan finansial di hari tua, PPPK dapat mendaftarkan diri pada program dana pensiun, dimana pegawai dapat merencanakan terkait perpanjangan kontrak hingga usia maksimal yang diperbolehkan disebut pensiun normal atau rencana tidak memperpanjang kontrak yakni pensiun dipercepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui skema mana yang paling baik dan paling menguntungkan bagi pemegang polis maka dilakukan perhitungan untuk mengetahui manfaat pensiun, iuran normal dan kewajiban aktuaria pada program pensiun normal dan pensiun dipercepat. Dalam penelitian ini digunakan metode Entry Age Normal dan Projected Unit Credit untuk kemudian dibandingkan agar diperoleh kesimpulan metode perhitungan terbaik dari sisi peserta. Berdasarkan hasil perhitungan, didapatkan bahwa metode EAN lebih baik dari PUC karena total nilai akhir iuran yang dibayarkan oleh peserta lebih kecil untuk manfaat pensiun yang sama, dimana besar kewajiban aktuarianya lebih besar.
PENGELOMPOKAN BERDASARKAN GARIS KEMISKINAN PENDEKATAN TIME SERIES BASED CLUSTERING DI PROVINSI JAWA TIMUR
Authors: Riani Rosalina Agista , Sofro A'yunin
Published: January 2024

Provinsi Jawa Timur disebut sebagai provinsi terbesar di Pulau Jawa yang memiliki luas wilayah sebesar 48.037 km2 dan banyaknya penduduk 41.416.407 jiwa. Banyaknya penduduk dapat menyebabkan masalah sosial seperti kemiskinan, salah satunya karena pembangunan sarana dan prasana tidak merata. Dalam tolak ukur kemiskinan terdapat faktor garis kemiskinan, yaitu pendapatan minimum yang harus dicapai seseorang untuk memperoleh standar hidup yang layak. Dari faktor tersebut dapat dilakukan pengelompokan untuk mengetahui Kabupaten/Kota manakah yang darurat akan faktor garis kemiskinan. Nantinya dapat menjadi informasi kepada masyarakat dan pemerintah terkait wilayah manakah yang perlu diperhatikan khusus terkait masalah kemiskinan. Sehingga perlu dilakukan penelitian untuk mengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur terhadap garis kemiskinan dengan analisis cluster. Analisis cluster pada penelitian ini menggunakan metode ukuran jarak Short Time Series (STS) distance, Autocorrelation Function (ACF) distance, dan Dynamic Time Warping (DTW) distance. Untuk metode clustering yang digunakan yaitu metode hirarki agglomerative yang terdiri dari single linkage, average linkage, dan complete linkage. Hasil cluster yang terbentuk pada penelitian ini yaitu sebanyak 5 cluster dengan hasil cluster paling optimal yaitu metode ukuran jarak Autocorrelation Function (ACF) distance dengan metode average linkage yang memiliki nilai koefisien silhouette 0,8161.
PREDIKSI SUHU UDARA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN EXTREME VALUE THEORY
Authors: Habibulloh Wildan , Sofro A'yunin
Published: January 2024

Peningkatan suhu dunia atau global warming merupakan bentuk ketidakseimbangan suhu rata-rata di bumi. Peningkatan suhu udara tersebut akan menyebabkan peningkatan risiko bencana dengan frekuensi kejadian yang lebih tinggi di masa depan. Diperkirakan bahwa peningkatan suhu global akan mengakibatkan perubahan yang berpotensi fatal, seperti mencairnya es di kutub utara dan selatan, kepunahan flora dan fauna, serta meningkatnya intensitas fenomena cuaca yang ekstrem. Berdasarkan dampak negatif yang dapat mengakibatkan banyak permasalahan dari perubahan suhu yang ekstrem, maka perubahan suhu di suatu daerah merupakan hal yang penting untuk dikaji bagaimana pola suhu yang terjadi dan hasil yang diperoleh sangat bermanfaat sebagai bahan informasi dan bahan acuan guna mengantisipasi dampak negatif yang kemungkinan terjadi dimasa depan. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan ialah teori nilai ekstrem (Extreme Value Theory) dengan metode Block Maksima (BM). Hal ini akan memungkinkan untuk mendapatkan return level atau nilai prediksi temperatur suhu udara. Dalam proses mengestimasi parameter, pendekatan yang digunakan adalah Estimasi Maksimum Likelihood (MLE). Data yang digunakan yaitu data temperatur suhu udara pada lima stasiun pengamatan suhu di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2014-2023. Return level yang digunakan secara berurutan adalah setiap 2 tahun, 4 tahun, dan 6 tahun. Nilai prediksi suhu udara tertinggi berada di sekitar stasiun Meteorologi Ahmad Yani sebesar 36.43939 oC, 37.19650 oC, dan 37.53990 oC pada tahun 2023-2024, 2025-2026, dan 2027-2028.
REGRESI ROBUST UNTUK PEMODELAN DEFORESTASI DI INDONESIA
Authors: Azzahro Ika Aprilia , Sofro A'yunin
Published: January 2024

Deforestasi adalah proses penebangan atau penghilangan hutan secara besar-besaran yang menjadi masalah serius di seluruh dunia. Fenomena ini telah menjadi perhatian global karena dampak negatifnya terhadap lingkungan dan kehidupan manusia. Tinggi rendahnya tingkat deforestasi di Indonesia tentunya sangat penting, hal ini didukung dengan pentingnya memiliki data deforestasi setiap tahunnya untuk kemudian diteliti kembali deforestasi yang tidak stabil. Faktor-faktor yang diasumsikan berpengaruh  terhadap deforestasi pada penelitian ini, yaitu produksi kayu bulat dan luas tanaman perkebunan. Metode yang digunakan untuk menganalisis data yang terkontaminasi oleh outlier dan memberikan hasil yang lebih fleksibel adalah regresi robust. Hasil yang diperoleh adalah model regresi robust dan faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap deforestasi di Indonesia sesuai dengan tujuan penelitian. Jenis penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini adalah penelitian eksperimen dengan studi literatur. Variabel yang digunakan adalah data deforestasi di Indonesia, produksi kayu bulat dan luas tanaman perkebunan. Setelah itu diperoleh model regresi robust dengan estimasi maximum likelihood type (M). Diperoleh tinggi rendahnya deforestasi tahun 2017-2021 dipengaruhi oleh  luas tanaman perkebunan.
AnalisisRegresi Binomial Negatif untuk Pemodelan Angka Positif Penyakit Kusta di Jawa Timur
Authors: Dhahari Nadiya Mushma , Sofro A'yunin
Published: January 2024

Leprosy  is a chronic disease caused by Mycobacterium leprae, which injures the peripheral nerves (sensory, motor and autonomic functions). Delayed treatment can result in permanent damage to the eyes, hands and feet. The purpose of this research is to identify the factors that influence the positive rate of leprosy in East Java. Factors that can influence include population density, the number of villages or sub-districts with health facilities, the percentage of people with health complaints, the percentage of households with adequate sanitation facilities, the percentage of poor people, the number of health workers, and the percentage who have health insurance. amount. Percentage of workers and those with health insurance. The method used is negative binomial regression method. This is one of the methods used to overcome data overdispersion in Poisson regression. The data for this study used data obtained from the Central Bureau of Statistics and Publication of the East Java Health Service in 2021. The results showed that population density, the percentage of people with health complaints, and the percentage of poor people were factors that influenced the significance of leprosy sufferers in East Java in 2021.

Keywords: leprosy, Poisson regression, overdispersion, negative binomial regression.
Penerapan Model Black Litterman dalam Pembentukan Portofolio Optimal Saham Indeks LQ-45
Authors: Medika Amelia Nurul , Sari Devni Prima
Published: January 2024

Salah satu investasi yang marak dimasyarakat yaitu investasi saham. Dalam berinvestasi saham tidak akan terlepas dari return dan risiko. Pastinya investor menginginkan return yang maksimal dengan risiko yang minimal. Hal tersebut dapat dilakukan dengan membentuk portofolio optimal. Salah satu metode untuk mendapatkan portofolio optimal dengan menerapkan model Black Litterman (BL). Model BL yaitu model yang dapat menangani kesalahan perkiraan portofolio dalam memperhitungkan return dengan menggabungkan dua sumber pengembalian yaitu return kesetimbangan pasar dengan return pandangan investor. Untuk informasi return kesetimbangan pasar akan menggunakan Capital Asset Pricing Model (CAPM). Sedangkan untuk informasi pengembalian return pandangan investor akan digunakan model-model time series. Penelitian menggunakan data harga saham penutupan mingguan LQ-45 pada periode Januari 2021-April 2023. Hasil penelitian diperoleh bobot portofolio optimal yaitu 78.06% dari saham TLKM, dan 21.94% dari saham UNTR.

 Kata Kunci: return, risiko, CAPM, Time Series, Black Litterman
Model Cellular Automata untuk Masalah Evakuasi Pedestrian di Gedung Terpadu FMIPA UNP dengan Mempertimbangkan Kepanikan
Authors: Marliza Syafina Putri , Ahmad Defri
Published: January 2024

Dalam situasi darurat di gedung yang padat penduduknya, evakuasi pejalan kaki menjadi masalah penting. Penelitian ini menghadirkan model cellular automata yang menggabungkan dan memberikan wawasan mendalam tentang dinamika evakuasi dengan mengevaluasi lantai statis dan dinamis, transisi ruang, serta dampak kepanikan. Hasil simulasi menunjukkan perbedaan signifikan dalam waktu evakuasi antara situasi normal dan panik, dengan peningkatan kepadatan pejalan kaki pada kondisi panik dan waktu evakuasi yang dramatis. Penelitian ini menekankan pentingnya mempertimbangkan faktor kepanikan dalam perencanaan evakuasi, berkontribusi pada desain bangunan yang lebih aman dan protokol darurat yang lebih efektif. Selain itu, hasil penelitian menunjukkan bahwa waktu evakuasi pada kondisi panik mengalami peningkatan dibanding kondisi normal. Perbedaan ini menggarisbawahi kepanikan dapat dipertimbangkan sebagai faktor yang mempengaruhi dinamika evakuasi dalam situasi darurat di gedung yang padat penduduknya
PERBANDINGAN MODEL ASYMMETRIC POWER ARCH DENGAN THRESHOLD GARCH DALAM PERAMALAN KURS POUNDSTERLING TERHADAP KURS RUPIAH
Authors: Hidayati Nur
Published: January 2024

Pada umumnya, data pergerakan kurs memiliki volatilitas yang tidak konstan di setiap titik waktunya, sehingga variance residual nya selalu berubah. Kondisi ini bersifat asimetris terhadap volatilitas, maka dibutuhkan model yang dapat menanggulangi keadaan seperti ini. Model ARCH/GARCH digunakan untuk pemodelan volatilitas residual yang sering terjadi pada data keuangan. Namun, penggunaan model ARCH/GARCH pada data keuangan masih terdapat kelemahan karena memiliki asumsi bahwa semua efek guncangan pada volatilitas mempunyai distribusi yang simetris. Terdapat model perkembangan dari model ARCH/GARCH yaitu diantaranya model Asymmetric Power ARCH(APARCH) dan Model Threshold GARCH (TGARCH) yang dikembangkan untuk dapat memodelkan efek keasimetrisan pada volatilitas. Tujuan dari penelitian ini yaitu memodelkan data kurs Poundsterling (GBP) terhadap Rupiah (IDR) dengan model APARCH dan TGARCH, menetukan model terbaik dengan membandingan evaluasi model terbaik dari masing-masing model keduanya, dan meramalkan kurs GBP terhadap IDR dengan menggunakan hasil evaluasi model terbaik. Data yang digunakan berupa data kurs GBP terhadap IDR dengan periode mingguan dimulai dari 1 Januari 2017 hingga 15 Januari 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mean model yang digunakan yaitu ARIMA(0,1,1) dan terdapat dua model terpilih yang didapatkan kemudian keduanya dibandingkan berdasarkan nilai BIC terkecil dan didapatkan model APARCH(2,1) sebagai model yang lebih baik dibandingkan model TGARCH(1,1). Hasil dari peramalan dengan menggunakan model APARCH(2,1) untuk dua belas periode kedepan dengan nilai MAPE sebesar  4.46977%.

Kata Kunci: APARCH, Asimetris, Kurs, TGARCH, Volatilitas.
Aplikasi Topologi Jaringan Pada Akun Twitter Paling Berpengaruh Terkait Redenominasi Rupiah dengan Metode SNA
Authors: Purnama Mohammad Dian , Aisyah Ivon Tressyta Nanda , Rasyidah Salma Azmi , Juniati Dwi , Yulistina Fika
Published: January 2024

Masyarakat sering memanfaatkan media sosial sebagai platform untuk mengungkapkan minat dan pandangan mereka terhadap berbagai topik. Di Indonesia, masyarakat juga sering menggunakan media sosial sebagai wadah untuk mengekspresikan minat dan pandangan mereka terhadap berbagai isu. Kemajuan teknologi informasi telah memperluas cakupan dan meningkatkan kecepatan dalam penyebaran informasi melalui media sosial. Salah satu isu yang ramai dibahas di Twitter adalah terkait Redenominasi Rupiah, yang tercermin dari tingginya jumlah retweet pada tweet yang terkait. Penelitian ini menerapkan Metode Analisis Jaringan Sosial (SNA) sebagai teknik untuk memetakan dan mengukur hubungan serta komunikasi di antara akun-akun. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akun Twitter @BigAlphaID memunculkan nilai Degree Centrality tertinggi sebesar 1387, nilai Betweeness Centrality sebesar 1386, dan nilai Closeness Centrality mencapai 1.0. Closeness Centrality yang mencapai 1.0 menggambarkan bahwa akun tersebut menjadi simpul terdekat dengan akun lain dalam jaringan. Dengan kata lain, akun Twitter @BigAlphaID memiliki dampak signifikan dalam menyuarakan isu Redenominasi Rupiah
PENERAPAN ALGORITMA STUDENT PSYCHOLOGY BASED OPTIMIZATION (SPBO) PADA OPEN VEHICLE ROUTING PROBLEM (OVRP)
Authors: Hasanah Annisa Nur Fariha
Published: January 2024

Masalah penentuan rute terbuka pada kendaraan atau Open Vehicle Routing Problem (OVRP) merupakan suatu permasalahan untuk penentuan rute terbuka pada sejumlah kendaraan yang akan melayani sejumlah pelanggan dengan membawa produk dengan kapasitas tertentu. Rute kendaraan dimulai dari depot dan berakhir di pelanggan terakhir. OVRP biasa terjadi pada perusahaan yang akan mendistribusikan produknya namun tidak memiliki kendaraan yang memadai sehingga harus menyewa kendaraan. Penyelesaian ini bertujuan untuk menyelesaikan permasalahan OVRP dengan menerapkan algoritma Student Psyhcology Based Optimization (SPBO). SPBO adalah salah satu algoritma yang terinspirasi dari psikologi murid yang berusaha memberikan usaha terbaik untuk meningkatkan performa mereka dalam ujian agar menjadi murid terbaik di kelas. Program penerapan algoritma SPBO pada OVRP dibuat menggunakan bahasa C++ yang diimplementasikan pada tiga data, yaitu data kecil (18 pelanggan), data sedang (75 pelanggan), dan data besar (100 pelanggan). Berdasarkan hasil implementasi program, dapat disimpulkan bahwa algoritma SPBO dapat digunakan untuk menyelesaikan OVRP dengan semakin banyak iterasi yang digunakan maka dapat diperoleh hasil yang semakin baik. Sementara untuk parameter lainnya, semakin besar jumlah murid dan jumlah mata pelajaran yang digunakan akan cenderung mempengaruhi hasil menjadi lebih baik.
A Penerapan Metode Double Moving Average dan Double Exponential Smoothing pada Peramalan Nilai Impor Barang Konsumsi Tahun 2017-2022
Authors: Widarti Widiarti , Darina Novi , Chasanah Siti Laelatul , Setiawan Eri
Published: January 2024

The smoothing method is classified into two, namely the average smoothing method and the exponential smoothing method. This study examines the application of the double moving average (DMA) and double exponential smoothing (DES) methods in forecasting a data. This study uses 72 data, namely consumer goods import value data for the period January 2017 to December 2022. The method with the lowest MSE and MAPE values is used to predict the import value of consumer goods. The results obtained show that the brown double exponential smoothing method with parameter α, which is 0.1, is the best method for predicting the import value of consumer goods in 2017-2022 with an MSE value of 60374.46 and a MAPE value of 13.66%.
Analisis Regresi Binomial Negatif untuk Pemodelan Angka Positif Penyakit Kusta di Jawa Timur
Authors: Dhahari Nadiya Mushma , Sofro A'yunin
Published: January 2024

Kusta ialah penyakit kronis yang diakibatkan Mycobacterium leprae, yang melukai saraf tepi (fungsi sensorik, motorik, dan otonom). Perawatan yang tertunda dapat mengakibatkan kerusakan permanen dalam mata, tangan, dan kaki. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi faktor-faktor yang memiliki pengaruh angka positif kusta di Jawa Timur. Faktor-faktor yang dapat mempengaruhi antara lain kepadatan penduduk, jumlah desa atau kelurahan yang memiliki fasilitas kesehatan, presentase penduduk dengan keluhan kesehatan, presentase masyarakat dengan fasilitas sanitasi memadai, presentase masyarakat miskin, jumlah tenaga kesehatan, serta presentase yang memiliki asuransi kesehatan. jumlah. Persentase pekerja dan mereka yang memiliki asuransi kesehatan. Metode yang digunakan adalah metode regresi binomial negatif. Ini adalah salah satu metode yang digunakan untuk mengatasi overdispersi data dalam regresi Poisson. Data penelitian ini menggunakan data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik dan Publikasi Dinas Kesehatan Jawa Timur tahun 2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepadatan penduduk, presentase penduduk dengan keluhan kesehatan, dan presentase penduduk miskin merupakan faktor yang mempengaruhi signifikansi penderita kusta di Jawa Timur tahun 2021.

Kata Kunci: kusta, regresi poisson, overdispersi, regresi binomial negatif.
OPTIMASI PERSEDIAAN BAHAN BAKU DAN PRODUKSI USAHA GANEPO PUTRI YOSE DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GREY WOLF OPTIMIZER
Authors: Yosviansyah Muhammad Naufal , Rizal Yusmet
Published: January 2024

Putri Yose's Ganepo business, located in Padang Kandi seven koto talago, is one of the Rubik Ganepo producers that has grown to be one of the main suppliers in the Bukittingi and Riau areas. Interviews with the business owner revealed problems in inventory management that affect the profitability of this business. This study aims to assess and improve inventory management with a focus on raw material procurement and production cycle time. The model used in this study is Integrated Procurement Production (IPP) with the Grey Wolf Optimizer (GWO) optimization algorithm to determine the decision variables, namely the frequency of raw material procurement and production cycle time. GWO algorithm is chosen because it is a metaheuristic optimization method that is able to overcome real-world problems, avoid stagnation in solutions of local, and has a wide search space. The results showed that the IPP model with GWO was able to provide a new inventory policy, including the optimal procurement quantities of salt, cooking oil, garlic, turmeric, and production cycle time. The implementation of the policy increased revenue by 0.309203%.
Rekomendasi Jumlah Pupuk Urea untuk Tanaman Padi berdasarkan NDVI Clustering pada Citra Multispektral
Authors: ANDRIANTO HERI , SIRAIT TIMOTHY AUSTIN
Published: January 2024

ABSTRAKPupuk merupakan hal yang penting bagi tanaman. Nilai NDVI dari citra multispektral lahan pertanian dapat digunakan untuk menentukan kebutuhan pupuk pada tanaman. Pada makalah ini, telah direalisasikan layanan rekomendasi pemupukan tanaman padi berdasarkan NDVI clustering. Citra sawah diambil menggunakan kamera Multispectral Mapir Survey 3W RGN yang dipasang pada DJI Mavic 2 Pro. Penentuan kebutuhan pupuk tanaman padi dilakukan dengan menggunakan metode K-Means clustering pada nilai NDVI. Hasil yang didapat dari proses clustering dimasukan ke dalam rumus rekomendasi pemupukan yang mengacu kepada BWD. Dari hasil pengujian menunjukan platform dapat memberikan rekomendasi pemupukan untuk tanaman padi. Selisih antara hasil rekomendasi jumlah pupuk menggunakan platform dan BWD yaitu 1.29% pada pukul 10.00 pagi, 3.35% pada pukul 12.00 siang, dan 2.40% pada pukul 04.00 sore. Selisih hasil perhitungan tersebut disebabkan karena adanya perbedaan intensitas cahaya matahari.Kata kunci: multispektral, K-Means Clustering, NDVI, platform, padi, pupuk ABSTRACTFertilizer is a crucial component for plants. NDVI values from multispectral imagery of agricultural land can be used to determine fertilizer requirements. In this paper, a rice plant fertilization recommendation service based on NDVI clustering has been realized. Rice field images were taken using the Multispectral Mapir Survey 3W RGN camera mounted on the DJI Mavic 2 Pro. Determination of fertilizer needs for rice plants is carried out using the K-Means clustering method on the NDVI value. The results obtained from the clustering process are entered into the fertilization recommendation formula which refers to BWD. The test results showed that the platform can provide fertilizer recommendations for rice plants. The difference between the recommended amount of fertilizer using the platform and BWD is 1.29% at 10 a.m, 3.35% at 12 noon, and 2.40% at 4 p.m. The difference in the results of these calculations is due to differences in the intensity of sunlight.Keywords: multispectral, K-Means Clustering, NDVI, platform, rice, fertilizer
Perancangan Robot Pengikut berbasis Visual dan Kontrol Logika Samar
Authors: SADIYOKO ALI , FAHRUNASA AVICENNA , RAHAYU TRIANA MUGIA
Published: January 2024

ABSTRAKPada penelitian ini dilakukan replikasi teknologi leader-follower (konvoi) pada sebuah purwarupa mobile robot. Purwarupa yang dibuat terdiri dari komponen perangkat keras, program pengolahan citra, dan sistem kontrol logika samar untuk sistem leader dan follower. Robot pengikut yang dirancang pada penelitian ini menggunakan mekanisme kemudi Ackermann, sehingga meniru perilaku pengemudian (steering) sebuah mobil roda 4 pada umumnya. Percobaan akan direkam dengan kamera dan dianalisis menggunakan program Python untuk mendapatkan nilai koordinat robot leader dan follower. Hasil percobaan menunjukkan bahwa purwarupa robot follower berhasil mengikuti robot di depannya dengan rata-rata jarak 11,79 cm pada jalur lurus dan 19,82 cm pada jalur berbelok.Kata kunci: robot bergerak, robot pemimpin-pengikut, kemudi Ackermann, pengolahan citra, logika samar ABSTRACTIn this research, the leader-follower (convoy) technology is replicated in mobile robot aimed to show the implementation of the technology to follow the target in front of it. This article described the designs and performance of a follower robot designs. The design contained hardware components, image processing program, and a fuzzy logic control algorithm for the leader and follower system. The follower robot designed in this research utilizes the Ackermann steering mechanism, which imitates the steering behavior of a typical 4-wheeled car. The experiment will be recorded with a camera and analyzed using Python program to obtain the coordinates of the leader and follower robots. The experimental results indicate that the prototype of the follower robot successfully follows the robot in front of it with an average distance of 11,79 cm on straight paths and 19,82 cm on curved paths.Keywords: mobile robot, leader-follower robot, Ackermann steering, image processing, fuzzy logic control
Kendali Aliran dan Tekanan Adaptif dengan Metode Artificial Neural Network pada Alat Terapi Oksigen
Authors: SALAM ABYANUDDIN , NUGRAHA NUR WISMA , ALFARIDHANI WILDAN
Published: January 2024

ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk merancang prototype pengendalian aliran dan tekanan adaptif pada alat terapi oksigen. Sensor yang digunakan yaitu sensor MAX30100 untuk membaca saturasi oksigen dan sensor MLX90614 sebagi sensor yang dapat menghitung Respiration Rate atau laju napas. Metode yang digunakan yaitu Artificial Neural Network yang diimplentasikan pada Raspberry Pi. Sistem akan bekerja dengan memprediksi nilai laju aliran dan tekanan oksigen yang diperlukan pasien berdasarkan nilai Respiration Rate (RR). Artificial Neural Network (ANN) dapat diimplmentasikan pada rancangan alat terapi oksigen, dengan persentase akurasi Output ANN terhadap perhitungan yaitu 99,39%, sedangkan persentase akurasi ANN terhadap pembacaan aliran oksigen yang terbaca pada sensor flow sebesar yaitu 94,73% dan persentase akurasi ANN terhadap pembacaan tekanan oksigen pada sensor pressure sebesar 89,03%.Kata kunci: Terapi Oksigen, Respiration Rate, Artificial Neural Network ABSTRACTThis research aims to design a prototype of flow and pressure control in an adaptive oxygen therapy device. The sensors used are MAX30100 sensors to read oxygen saturation and MLX90614 sensors as sensors that can calculate Respiration Rate or breath rate. The method used is Artificial Neural Network which is implemented on Raspberry Pi. The system will work by predicting the value of the flow rate and oxygen pressure required by the patient based on the Respiration Rate (RR) value. Artificial Neural Network (ANN) can be implemented in the design of oxygen therapy devices, with the percentage of ANN Output accuracy to the calculation of 99.39%, while the percentage of ANN accuracy on oxygen flow readings on the flow sensor is 94.73% and the percentage of ANN accuracy on oxygen pressure readings on the pressure sensor is 89.03%.Keywords: Oxygen Therapy, Respiration Rate, Artificial Neural Network