bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
The Role of Community-Led Support Groups in Facilitating Recovery for Young Adults with a Substance Use Disorder
Authors: Teko Luvuyo , Goliath Veonna , Abdulla Zurina
Published: July 2023

Substance use disorder is a cause of great concern globally and in South Africa in particular. Striking a balance between acute treatment and long-term community-based aftercare is important for sustained recovery from substance use disorder. Support groups play a vital role as a support strategy in recovery. In the article, we illustrate the ways in which community-led support groups can reduce the demand for expensive institutional treatment for readmission for substance use disorder. In the study, we adopted a qualitative exploratory, descriptive and contextual research design. Nine participants from three community-led support groups were recruited by using non-probability purposive and snowball sampling. The sampling criterion included participants aged between 18 and 35, in recovery from substance use disorder for six months and longer. The data were collected through online individual, semi-structured interviews and analysed using thematic analysis. The findings indicated that community-led support groups created a safe space where social support could be accessed. Support needs to avert relapse were identified and active responses were tailored to the needs of the group members.
Economic Acceleration after the COVID-19 Pandemic through Improving the Quality of Human Resources in Rural Communities: A Case Study of Bawuran Tourism Village, Indonesia
Authors: Wolor Christian Wiradendi , Wibawa Eka Ary , Rababah Mahmoud Ali , Eranza Datu Razali Datu
Published: July 2023

Tourist villages which are the driving force of the economy in Indonesia, especially in the rural communities, faced a very difficult situation during the COVID-19 pandemic. However, after the COVID-19 pandemic had reached its final stages, the village community tried to raise the attractiveness of its tourist villages to increase tourism. In this study, we aimed to understand and explore the ways in which the tourism village community of Bawuran sought to increase village economic growth during the pandemic transition to normal life with regard to human resource aspects. The unit of analysis in this study was the tourism village community of Bawuran in Yogyakarta which was identified as one of the top 10 national tourism villages in the Republic of Indonesia to become a world-class tourist village. In this research, we used a qualitative approach with a case-study method, both in data collection and analysis. Observations and semi-structured interviews were used to obtain information. The findings of the study indicated that the indigenous people of the tourist village of Bawuran have a strong will to change and are adaptive to social and technological changes because of receiving extensive training during the COVID-19 pandemic. The results of the training and willingness to change are realised by utilising social media in marketing tourist villages, building attractive spots that pamper tourists, and offering local products in the form of furniture and traditional food through e-commerce.
The Value of Informal Peace Committees as a Developmental Strategy to Deal with Post-Conflict in Zimbabwe
Authors: Chivasa Norman
Published: July 2023

In this article, I investigate the extent to which community-based initiatives such as informal peace committees can serve as vehicles for developmental social work practice to promote community empowerment and capacity development in Zimbabwe. The formation of self-initiated peace committees by Zimbabwean communities demonstrates local agency, self-reliance and resilience. This type of local agency resulted in community members working together to unite, participate and form a peacebuilding committee. The study was based on action research data from Ward 8 in the Seke District, in which 42 male and female adults participated. Given the study’s participatory nature, 14 informants took on multiple roles, including co-planning, co-designing and establishing a ward-level peace committee. The findings revealed that informal peace committees have a close relationship with developmental social intervention strategies that seek to deal with development challenges such as poverty, inequality, and violence and, the major one, community development. These attributes reflect the strengths and empowerment potential that developmental social work can explore to increase the impact of informal peace committees at the community level in the Seke District and beyond.
Exploring the Psychosocial Experiences of Foster Parents Caring for Adolescents Presenting with Risk Behaviour
Authors: Mmusi Fatima , Malan Hanelie
Published: July 2023

In this article, we focus on a study that aimed at gaining insight into foster parents’ psychosocial experiences in fostering adolescents presenting with risk behaviour. Foster parents were recruited from two districts in the North West province in South Africa. To achieve the study aim, we believed that a qualitative approach, utilising an exploratory descriptive design, was the most suitable. The data were collected using semi-structured interviews with a group of 32 purposively selected foster parents caring for adolescents between the ages of 14 and 17 years. The data collection continued until data saturation had been reached. A content analysis revealed that foster parents have a range of lived experiences in caring for adolescents presenting with risk behaviour, including the ability to effectively deal and cope with fostered adolescents’ emotional and behavioural needs. Based on the findings, we recommend specialised parenting interventions that are directed at enhancing foster parents’ skills in dealing with both emotional and psychological difficulties faced by adolescents who enter foster care.
Asupan Zat Besi, Vitamin C dan Konsumsi Tablet Tambah Darah Berhubungan dengan Kejadian Anemia Remaja Putri SMPIT Majmaul Bahrain Bogor
Authors: Alfiah Sarah , Dainy Nunung Cipta
Published: July 2023

Angka kejadian anemia di Indonesia terbilang masih cukup tinggi. Berdasarkan Riskesdas 2018, prevalensi anemia pada remaja sebesar 32%, artinya 3 dari 10 remaja menderita anemia. Salah datu penyebab anemia pada remaja adalah kurangnya asupan zat besi. Namun disetiap wilayah dimungkinkan terdapat perbedaan factor penyebab. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis hubungan asupan zat besi, asupan vitamin C, kepatuhan konsumsi tablet tambah darah, dan pengetahuan  dengan kejadian anemia pada remaja putri di SMP IT Majmaul Bahrain Tenjolaya Bogor.  Penelitian ini menggunakan desain cross-sectional  dengan sampel 95 orang remaja putri yang diambil dengan cara consecutive sampling. Variabel dependen adalah kejadian anemia, sedangkan variable independent adalah asupan zat besi, vitamin C, kepatuhan konsumsi Tablet Tambah Darah (TTD) dan pengetahuan mengenai anemia. Pengambilan data menggunakan kuesioner dengan teknik wawancara. Analisis statistik menggunakan uji Chi-square. Prevalensi kejadian anemia remaja putri di SMP IT Majmaul Bahrain sebesar 54,7%. Sebagian besar responden memiliki asupan zat besi kategori kurang (54,7%), asupan vitamin C kategori kurang (51,6%). Sebanyak 62,3% responden terkategori tidak patuh dalam mengkonsumsi TTD dan 61,1% responden memiliki pengetahuan tentang anemia kategori kurang baik. Penelitian ini menunjukkan adanya hubungan antara asupan zat besi, vitamin C, kepatuhan konsumsi TTD dan tingkat pengetahuan dengan kejadian anemia pada remaja putri di SMP IT Majmaul Bahrain Bogor.
Burden of Carbapenem Resistant Acinetobacter baumannii Harboring blaOXA Genes in the Indian Intensive Care Unit
Authors: Paneri Manita , Sevta Prashant , Yagnik Vipul D.
Published: July 2023

Objectives:

The World Health Organization (WHO) mentioned Acinetobacter baumannii as a “priority of concern” in 2017. Acinetobacter baumannii generally infects immunocompromised patients and causes various nosocomial infections in the intensive care unit (ICU) such as bacteremia, meningitis, ventilator-associated pneumonia, other respiratory infections, and surgical site infections. As oxacillinase has weak hydrolysis activity, more work was needed on this class-D beta-lactamase. Hence, the current Systematic review focuses on the A. baumannii’s oxacillinase (Class-D beta-lactamases) enzyme and its variants collected during 2013–2020 in India for complete genome sequencing.

Method:

This Systematic review has been done according to PRISMA guideline 2020. We have used the Bacterial and Viral Bioinformatic Resource Centre (bv-brc.org) system for comparative genome analysis. The protein Basic Local Alignment Search Tool (BLAST) was used to identify similarities between sequences, in which BLOSUM62 was used as a scoring matrix. Clustal-W was used for multiple sequence alignment. A phylogenetic tree of the blaOXA gene family has been constructed using MEGA version 11.

Result:

In India during 2013–2020, for genome sequencing of A. baumannii, the highest number of samples was collected from blood (36%), following the ETA (30%). The average G+C % content was 38.95%. Among the 339 A. baumannii isolates, a maximum of 189 (55.75%) strains caused pneumonia, whereas 113 (33.33%) strains were involved in bacteremia. Carbapenems seemed effective, but resistance against them was higher. Among all A. baumannii genomes, bla-OXA-23 had the highest frequency (314; 92.62%), followed by bla-OXA-66 (241; 71.09%) in India.

Conclusion:

Our findings indicated that a high percentage of A. baumannii strains that produce oxacillinases exist in India, emphasizing the necessity for indigenous molecular surveillance to assist effective management and preventative initiatives. Comparative genomics and next-generation sequencing will offer tremendous potential for tracking and regulating the spread of this dangerous bacterium.
IMPROVING EMPLOYEE JOB SATISFACTION: DO TRANSFORMATIONAL LEADERSHIP AND ORGANIZATIONAL CULTURE MATTER?
Authors: Aristana I Nengah , Arsawan I Wayan Edi , Wisnawa I Made Bayu
Published: July 2023

This study aims to validate the determinants of employee job satisfaction in the hospitality industry. A quantitative approach with a questionnaire was used as a data collection tool that was distributed to 240 five-star hotel employees. The data were analyzed using SmartPLS 3.2.9. The findings prove that transformational leadership does not affect employee job satisfaction but positively influences organizational culture. Meanwhile, organizational culture fully mediates the relationship between transformational leadership and employee job satisfaction. This study has several limitations, namely, the bias of using self-assessment reports and the limited number of samples in the hotel industry in Bali. The practical implication is that leaders' success in building an organizational culture can be vital to increasing satisfaction. Thus, managers can better understand the relationship between variables and how the role of mediation is shown. In addition, it can provide more in-depth information as a reference for policy-making. Theoretically, this study contributes to the knowledge base in which the existing organizational culture significantly determines employee job satisfaction.JEL: A13, D23, D91.
THE MARKET VALUE OF NON-FAMILY FIRMS: A STUDY ON OWNERSHIP CONCENTRATIONS, FINANCIAL POLICY AND PROFITABILITY
Authors: Muchtar Darmawati , Alias Norazlan , Bensaadi Iswadi
Published: July 2023

This study investigates the market valuation effect of ownership concentration, financial policy and profitability in a sample of 109 non-family over the period 2012 to 2019. Hence, we used balance panel data to investigate the market value and possible effect of the variables identified using the General Method of Moment (GMM) estimator. The results market value is dynamic in nature, implying that last year's market value significantly affects the current market value. Although the major shareholders are not family members, ownership concentration still has significant negative effects on market value. However, the financial decision shows that leverage gives a positive and significant effect while investment and dividend policy seems to have a negative effect on market value, although the investment is insignificant. Lastly, profitability is positive and has significant effects. Lastly, profitability is positive and significant effects. This study concluded that ownership concentration, leverage and profitability have important factors affect market value. This study contributes to non-family firm’s literature and provides new empirical findings and policy implications of regulators to enhance the market value.JEL: G11, G30, G32.
ENTERPRISE RESOURCE PLANNING AND REAL EARNINGS MANAGEMENT: A STUDY IN INDONESIA
Authors: Rokhaniyah Siti , Simamora Alex Johanes , Sitoresmi Mumpuni Wahyudiarti
Published: July 2023

This research objective is to examine the effect of enterprise resource planning (ERP) on real earnings management (REM). The sample are 590 manufacturing firm-years listed in the Indonesian Stock Exchange 2017-2021. REM is proxied by three abnormal activities: over-sales, overproduction, and discretionary expense cutting. With panel data regression analysis, it is found that ERP implementation has a negatively significant effect on REM. Further, the ERP system implementation role to reduce REM is more pronounced for overproduction and discretionary expenses activities, and for suspect firms that beat earnings targets. ERP systems play an important role in reducing information asymmetry and effectively constraining REM. This research gives implications to firm management to make decisions about ERP an investment or to increase implemented ERP performance so that REM can be reduced. This research strengthens previous findings about ERP on REM by involving the ERP non-implementer as control group firms, using alternative ERP implementation period to control its effectiveness, and also examining REM suspect and non-suspect firms, since previous researches are lack of it.JEL: M410, M400, M21.
HOW DOES DIGITAL FINANCIAL LITERACY RELATE TO FINANCIAL PERFORMANCE OF MSMES TOURISM FIRM? THE MEDIATING ROLE OF FINANCIAL BEHAVIOR
Authors: Awwaliyah Intan Nurul , Sumani Sumani , Singgih Marmono , Widodo Roni
Published: July 2023

MSMEs play a significant role in the digital economy, highlighting the need for the government to focus on their development beyond financing, and to improve their digital literacy. This study investigates the impact of Digital Financial Literacy on the Financial Performance of MSMEs in Pancer Puger Beach, Jember, with a specific focus on the role of Financial Behavior in promoting this relationship. The study uses mixed method with an exploratory sequential design, combining qualitative data gathered from focus group discussions, in-depth interviews, and observations, with quantitative data collected through questionnaires from 120 MSMEs respondents obtained via snowball sampling which analyzed using the Partial Least Square. The result shows that (1) Digital Financial Literacy affects Financial Performance, (2) Digital Financial Literacy affects Financial Behavior, and (3) Financial Behavior affects Financial Performance of MSMEs while Financial Behavior serves as a mediator between Financial Literacy and Financial Performance. The findings suggest that tourism MSMEs can adapt and thrive in line with Indonesia's digital financialization.JEL: G41, L26, L83.
Naïve Bayes untuk Prediksi Tingkat Pemahaman Kuliah Online Terhadap Mata Kuliah Algoritma Struktur Data
Authors: Astuti Yuli , Wulandari Irma Rofni , Putra Angga Ramana , Kharomadhona Nurdini
Published: July 2023

Banyak masalah yang terjadi dalam proses pembelajaran daring, salah satunya adalah kesulitan mahasiswa dalam memahami materi dengan baik. Berbagai upaya telah diklakukan dosen untuk mendukung pembelajaran secara daring, mulai dari penjelasan materi langsung melalui media conference maupun pembuatan video pembelajaran. Untuk mengetahui apakah siswa benar-benar memahami materi yang disampaikan dosen, maka diperlukan penelusuran dengan tujuan jika terdapat banyak mahasiswa yang belum menguasai materi maka perlu ada perubahan pada proses penyampaian materinya. Penelitian ini melakukan prediksi tingkat pemahaman dalam perkuliahan daring. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data nilai mata kuliah Algoritma Struktur Data. Data dengan variable tugas, praktikum, UTS, UAS dan jumlah kehadiran perkuliahan diperoleh dari nilai mahasiswa program studi D3 Manajemen Informatika angkatan 2020 dan 2019. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Naïve Bayes dengan hasil prediksi pada angkatan 2019 sebesar 46.15% dengan akurasi confusion matrix 69.23% dan hasil prediksi angkatan 2020 sebesar 54.54% dengan akurasi confusion matrix 72.73%, sehingga dapat disimpulkan bahwa perkuliahan online tingkat pemahamanya meningkat dari perkuliahan offline.
Uji Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree Classification Menggunakan Covid-19 Dataset
Authors: Sastypratiwi Helen , Yulianti Yulianti , Muhardi Hafiz
Published: July 2023

Corona virus yang saat ini terjadi menjadikan perubahan tatanan hidup dalam masyarakat baik di Indonesia maupun luar negeri. Corona virus atau disebut dengan Covid-19 telah banyak memakan korban dari berbagai usia. Oleh karena itu, diperlukan penerapan sistem otomatis dalam sistem deteksi untuk mencegah penyebaran COVID-19 di antara orang-orang. Kecerdasan buatan dapat merupakan alat yang dominan dalam perang melawan krisis COVID-19. Kecerdasan buatan memiliki subdomain seperti machine learning. Mechine learning (ML) dapat membantu dalam mendiagnosis dan memprediksi COVID-19. Dataset Covid-19 sebagai kasus yang digunakan dalam analisis untuk mengkaji perbandingan antar algoritma dalam pembelajaran mesin. Komparasi dilakukan terhadap algoritma Naïve Bayes dan algoritma Decision Tree Classification berdasarkan feature importance yang dimiliki kedua algoritma tersebut. Uji komparasi ini penting agar kedepannya penelitian dapat berjalan lebih baik dengan mengetahui algoritma yang sesuai dan dapat membantu dalam penyelesaian masalah yang akan datang. Dalam penentuan fitur digunakan dua teknik yaitu correlation matrix dan feature importance. Correlation matrix menunjukkan nilai total cases tertinggi dalam korelasi dengan fitur lainnya. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan terhadap data Covid-19 global, algoritma Decision Tree lebih baik dibanding dengan algoritma Naïve Bayes.
Analisis Sentimen pada Media Sosial Twitter Terhadap Kebijakan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat Berbasis Deep Learning
Authors: Naufal Mohammad Farid , Kusuma Selvia Ferdiana
Published: July 2023

Kebijakan Pemberlakukan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) merupakan salah satu kebijakan pemerintah yang diambil untuk menekan laju persebaran Covid19. Tidak setiap kebijakan selalu berdampak positif untuk warga. Oleh sebab itu perlu adanya evaluasi terhadap setiap kebijakan. Saat ini banyak warga yang sering menanggapi kebijakan pemerintah melalui komentar-komentar di media sosial twitter. Komentar-komentar tersebut sebanarnya dapat dijadikan bahan evaluasi terhadap kebijakan yang telah diambil. Namun komentar-komentar tersebut perlu diklasifikasikan dahulu, komentar yang bersentimen positif, negative maupun netral. Proses pengklasifikasian secara manual tentunya akan menyita banyak waktu karena jumlah sangat banyak, bisa ribuah bahkan puluhan ribu. Perlu adanya otimatisasi pengklasifikasin sentimen dari twitter tersebut. Oleh sebab itu penelitian ini berfokus pada otomatisasi analisis sentimen komentar-komentar warga pada media sosial twitter terkait PPKM. Proses otomatisasi analisis sentimen terkait kebijakan PPKM ini berbasis deep learning. Semua data yang telah melalui preprocess dan pelabelan kemudian akan dimodelkan menggunakan algoritma Long Short Term Memory (LSTM). Model dibentuk berdasarkan uji coba paramater yang paling baik menggunakan algoritma grid search. Model yang terbentuk inilah yang digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen tweet secara otomatis.  Berdasarkan eksperimen yang dilakukan, metode yang diusulkan berhasil mengklasifikasikan 37750 tweet sesuai dengan sentimennya dengan akurasi 87%.
Analisis Algoritma Klasifikasi untuk Memprediksi Karakteristik Mahasiswa pada Pembelajaran Daring
Authors: Yustanti Wiyli , Rochmawati Naim
Published: July 2023

Keberhasilan pelaksanaan pembelajaran secara daring di masa pandemi dari sisi mahasiswa dipengaruhi oleh faktor eksternal dan internal. Faktor eksternal antara lain ketersediaan sinyal atau jaringan yang baik, kuota internet, serta perangkat penunjang seperti smartphone dan laptop. Selain itu, aspek internal seperti motivasi belajar, budaya belajar, dan  kondisi fisik serta psikologi yang baik juga berperan penting dalam keberhasilan proses belajar mahasiswa. Faktor-faktor ini menjadi input untuk membangun model prediksi karakteristik mahasiswa peserta daring. Pada proses pemodelan diawali dengan tahap pre-processing melalui seleksi fitur menggunakan uji independen Chi-Square untuk menentukan variabel yang berpengaruh pada proses prediksi variabel respon. Hasil seleksi variabel independen menghasilkan 16 variabel yang berpengaruh dari total 22 variabel awal.  Adapun jenis label pada variabel respon terdiri dari 4 kelompok yaitu mahasiswa aktif dengan fasilitas terbatas, aktif dengan fasilitas baik, pasif dengan fasilitas baik dan pasif dengan fasilitas terbatas. Pada data penelitian ini, distribusi variabel respon termasuk dalam kategori tidak seimbang (imbalanced class) dengan proporsi kelas terkecil adalah 2,20%. Untuk melakukan balancing data digunakan teknik oversampling sebelum tahap pemodelan. Sementara algoritma klasifikasi yang diujicobakan terdiri dari 6 algoritma yaitu Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Regresi Logistik (LR), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Decision Tree (DT). Hasil komparasi kinerja menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine (SVM) lebih unggul dengan nilai F-1 Score 92,8% dan AUC sebesar 99,01%.
Tuning Hyperparameter pada Gradient Boosting untuk Klasifikasi Soal Cerita Otomatis
Authors: Yuhana Umi Laili , Purwarianti Ayu , Imamah Imamah
Published: July 2023

Soal adalah susunan pertanyaan yang dibuat untuk menguji keberhasilan dari pembelajaran siswa. Bagi manusia, membedakan soal penjumlahan dengan pengurangan sangat mudah, namun tidak halnya dengan mesin. Mesin  membutuhkan pembelajaran untuk mengenali soal cerita apakah termasuk penjumlahan atau pengurangan. Kebutuhan mesin untuk mengenali soal cerita biasanya diterapkan dalam pembuatan sistem E-learning. Berdasarkan dari masalah ini, maka digunakan metode gradient boosting untuk mengklasifikasikan soal cerita. Kelas target atau label dari klasifikasi terdiri dari empat kelas yaitu penjumlahan, pengurangan, perkalian, pembagian, dan campuran.  Soal cerita diambil dari buku matematika untuk kelas tiga sampai kelas enam Sekolah Dasar. Guru Sekolah Dasar (SD) melabeli soal cerita, dan dijadikan sebagai dataset untuk pembelajaran dari machine learning. Dataset kemudian di preprocessing, ekstraksi fitur dengan menggunakan TF-IDF dan selanjutnya dibagi menjadi data training dan data testing dengan menggunakan K-fold cross validation dengan nilai K[5,10,20]. Performa metode gradient boosting dalam mengklasifikasikan soal matematika diukur dengan menggunakan akurasi. Akurasi didapatkan dari hasil perbandingan dari label yang diprediksi oleh machine learning dengan label dari pakar yaitu guru SD. Berdasarkan hasil percobaan pada 500 data soal cerita, diperoleh hasil akurasi terbaik sebesar 75,8% pada saat K=20 dengan hyperparameter gradient boosting N_estimator=100, max_depth=9 dan learning rate=0,15.
Optimasi Sistem Pelabelan Topik Skripsi menggunakan Algoritma Naive Bayes dengan Pendekatan Design Thinking
Authors: Priyantono Mochammad Bagus , Ahnan Maftuh , Widhianto Muhammad Adhitya , Prasetyo Didik Dwi
Published: July 2023

Tidak adanya sistem mengenai pelabelan topik skripsi tentunya membuat mahasiswa mengalami kesulitan dalam mengajukan sebuah judul penelitian skripsi. Seperti halnya pada Jurusan Teknik Elektro UM yang menetapkan beberapa topik skripsi dimana hal ini dapat menjadi kendala bagi mahasiswa dalam menentukan topik skripsi. Penelitian ini bertujuan dalam memudahkan mahasiswa pada pengajuan judul skripsi dengan memberi pelabelan pada topik skripsi melalui perhitungan klasifikasi teks. Metode klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini yakni menggunakan algoritma Naive Bayes dimana penentuan klasifikasi terlebih dahulu dilakukan proses text mining. Selain itu proses perancangan sistem menggunakan metode Design Thinking. Penggunaan Design Thinking lantaran untuk mengoptimalkan sebuah program sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hasil dari penelitian ini diperoleh akurasi sebesar 87.5%, presisi 93% dan recall 83%. Selain itu pada pendekatan Design Thinking diperoleh hasil 90% mahasiswa menyatakan pembuatan program telah sesuai dengan kebutuhan. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwasannya perancangan sistem pelabelan skripsi ini telah sesuai dengan rencana yang diharapkan, selain itu dengan adanya program ini tentunya akan memudahkan mahasiswa dalam menentukan topik skripsi.
Geotagging untuk Monitoring Pelaksanaan Proyek Konstruksi
Authors: Insani Rachmat Wahid Saleh , Alkadri Syarifah Putri Agustini
Published: July 2023

Salah satu kendala dalam proyek konstruksi adalah koordinasi seluruh fungsi pengelolaan proyek. Geotagging atau geo-referencing menambahkan metadata yang mengidentifikasi geografis ke citra untuk mengetahui keadaan dari suatu lokasi dengan memetakannya ke suatu peta digital. Penelitian ini ditujukan untuk merancang, membangun, dan menganalisis aplikasi sistem monitoring proyek konstruksi yang menggunakan teknologi geotagging. Sistem yang dihasilkan akan berbentuk aplikasi dan akan diukur fungsionalitas serta akurasi geotagging yang ada di dalamnya. Geotagging dikembangkan melalui integrasi sistem dengan layanan lokasi perangkat Android. Hasil penelitian ini berupa suatu sistem yang berbentuk aplikasi Android dan mampu menyimpan foto proyek konstruksi dan menampilkan lokasi pengambilan foto di peta digital menggunakan teknik geotagging. Teknik ini menempelkan koordinat terkini perangkat, ke dalam file gambar dalam bentuk Exif tag. Kekuatan sinyal merupakan pengaruh terbesar dalam akurasi dari koordinat yang diperoleh. Apabila pengawas berada di lokasi proyek yang memiliki tingkat sinyal yang tidak stabil, maka marker yang menunjukkan lokasi pengambilan foto dan tampil di peta digital tidak memiliki akurasi yang baik.
Klasifikasi Mazhab Menggunakan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus: Salat)
Authors: Masruroh Siti Ummi , Hanna Siti , Azza Nadia , Kamarusdiana Kamarusdiana , Vitalaya Nanda Alivia Rizqy
Published: July 2023

Salat dimulai dengan gerakan takbir dan diakhiri dengan gerakan salam berdasarkan rukun dan syarat pada ketentuan hukum Islam. Dunia fikih penuh dengan perbedaan pendapat, termasuk dalam pembahasan salat. Perbedaan dalam fikih terwujud dalam bentuk mazhab-mazhab. Sebagai umat islam dianjurkan untuk mengetahui mazhab siapa yang diterapkandalam beribadah kepada Allah SWT. Klasifikasi fikih dalam salat bertujuan untuk mengetahui kecenderungan mazhab yang diikuti oleh seseorang.Naïve Bayes adalah salah satu jenis metode untuk melakukan klasifikasi data. Penelitian ini akan membuat suatu aplikasi pengklasifikasian mazhab fikih salat yang berbasis android dengan 4 mazhab dan menggunakan metode naïve bayes. Sistem ini dibangun dengan Flutter dan database MySQL. Teknologi aplikasi mobile android ini diharapkan dapat memberikan solusi alternatif untuk mengklasifikasikan mazhab dalam fikih salat. Teknik pengujian dilakukan dengan pengujian alpha oleh user (ustadz) dan uji akurasi sistem dilakukan dengan membandingkan hasil antara perhitungan manual dan perhitungan oleh sistem yang dibuat. Pengujian alpha menunjukkan hasil bahwa aplikasi mampu bekerja dengan baik, dan sesuai dengan pengujian akurasi yang menunjukkan akurasi sistem pada aplikasi adalah 100%.
Klasifikasi Kecanduan Smartphone pada Pelajar Sekolah Menengah Atas menggunakan Metode Machine Learning Berbasis Feature Weighting
Authors: Dewi Ni Kadek Cinthya Bandinithya , Wirdiani Ni Kadek Ayu , Arsa Dewa Made Sri
Published: July 2023

Kecanduan terhadap smartphone dapat berakibat buruk bagi pelajar. Penelitian ini bertujuan memprediksi kecanduan smartphone di kalangan siswa-siswi SMA dengan menggunakan metode terbaik dari klasifikasi. Klasifikasi dilakukan untuk dapat mendukung pengambilan keputusan terkait masalah kecanduan smartphone. Algoritma C4.5, Naive Bayes (NB), dan K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan metode klasifikasi machine learning yang digunakan pada penelitian ini. Metode ini merupakan metode klasifikasi machine learning yang termasuk dalam kategori top 10 dalam menyelesaikan kasus prediksi. Untuk dapat meningkatkan kinerja metode-metode machine learning tersebut, maka dilakukan seleksi atribut sebelum proses klasifikasi menggunakan Forward Selection, Backward Elimination, dan dengan pendekatan korelasi Linear Regression. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode terbaik untuk klasifikasi kecanduan smartphone adalah KNN dengan seleksi atribut menggunakan Linear Regression berdasarkan korelasi weight, yang mana atribut inputan yang berpengaruh secara signifikan terhadap output kecanduan smartphone (Y) adalah umur (X1), durasi penggunaan smartphone (X5), aktifitas (X6), dan kualitas tidur (X7) dengan  model K = 44 dan numerical measure = Chebychev, menghasilkan accuracy = 79.03%, precision = 78.79%, recall = 81.25%, AUC = 0.828, dan running times = 1 detik. Output dari penelitian ini menunjukan prediksi dengan menggunakan metode terbaik yaitu presentase tingkat kecanduan siswa dengan tidak kecanduan serta presentase kecanduan smartphone dengan variabel lainnya.
Klasterisasi Dampak Bencana Gempa Bumi Menggunakan Algoritma K-Means di Pulau Jawa
Authors: Wahyu Aan , Rushendra Rushendra
Published: July 2023

Pulau Jawa merupakan salah satu daerah rawan gempa bumi dan memiliki populasi penduduk yang padat. Dalam hal ini pemerintah diharuskan untuk memberikan perhatian lebih pada penanggulangan bencana khusunya di pulau jawa. Maka dari itu penelitian ini hadir untuk mengetahui dampak gempa bumi berdasarkan tingkat keparahannya dengan cara melakukan klasterisasi data pesebaran dampak bencana gempa bumi (2012 - 2021) dari Badan Nasional Penanggunlangan Bencana (BNPB) menggunakan algoritma K-Means Clustering. Dari penelitian ini ditemukan bahwa dampak bencana dapat dibagi menjadi 4 klaster. Klaster 1 memiliki dampak bencana paling banyak meliputi meninggal, luka, menderita, mengungsi, kerusakan rumah, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, fasilitas ibadah, kantor, jembatan, dan kios. Klaster ini memiliki Mean Absolute Error (MAE)  senilai 0,017, Mean Square Error (MSE) senilai 0,002, standar deviasi senilai 0,255 dan variance senilai 0,065. Klaster 2 meliputi meninggal, luka, menderita, mengungsi, rumah, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, fasilitas ibadah, pada korban menderita, mengungsi, kerusakan rumah dan fasilitas ibadah. Klaster ini memperoleh MAE senilai 0,053, MSE senilai 0,011, standar deviasi senilai 0,249 dan variance senilai 0,062. Klaster 3 meliputi korban luka, menderita, mengungsi, kerusakan rumah, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, fasilitas ibadah dan kantor. klaster ini memperoleh MAE senilai 0,102, MSE senilai 0,039, standar deviasi senilai 0,212 dan variance senilai 0,045. Klaster 0 memiliki dampak bencana paling sedikit meliputi kerusakan rumah, fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, fasilitas ibadah, kantor, dan kios. klaster ini memperoleh MAE sebesar 0,021, MSE senilai 0,005, standar deviasi senilai 0,251 dan variance senilai 0,063.
Aplikasi Pengoreksi Ejaan (Spelling Correction) pada Naskah Jurnal Bidang Informatika dengan N-Gram dan Jaro-Winkler Distance
Authors: Sujaini Herry , Muhardi Hafiz , Simanjuntak Jefri Hasiholan
Published: July 2023

Kesalahan penulisan atau typographical error adalah hal yang biasa terjadi dalam penulisan suatu dokumen. Namun dalam penulisan dokumen karya ilmiah seperti jurnal penelitian, hal tersebut harus dihindari karena dapat membuat informasi yang disampaikan menjadi tidak jelas ataupun bias. Untuk mengatasi permasalan tersebut dibutuhkan sebuah aplikasi spelling corrector yang mampu mendeteksi typographical error dan dapat memberikan rekomendasi kata yang sesuai. Terdapat banyak metode yang bisa diimplementasikan dalam membangun sebuah aplikasi spelling corrector, diantaranya ialah N-Gram dan Jaro-Winkler Distance. Jaro-Winkler Distance berperan untuk menghitung nilai kemiripan antara kata yang mengalami typographical error terhadap kata pada korpus untuk mencari daftar kata yang paling mendekati. Korpus yang digunakan disusun dari naskah jurnal bidang informatika serta kosa kata KBBI. Kemudian N-Gram digunakan untuk mencari nilai probabilitas kata dengan memperhatikan satu kata sebelum dan satu kata sesudahnya atau yang disebut nilai bigram. Metode-metode tersebut diterapkan pada sebuah aplikasi spelling corrector berbasis web yang dapat mendeteksi kesalahan penulisan dan memberikan rekomendasi perbaikan pada dokumen Microsoft Word (.docx), khususnya dokumen jurnal bidang informatika. Pengujian aplikasi dilakukan dengan 9 jenis kesalahan penulisan. Jumlah kalimat yang diujikan adalah 180 kalimat dan pada tiap kalimat terdapat satu kata yang salah. Pengujian memperoleh hasil yang menyatakan bahwa aplikasi ini memberikan tingkat kesesuaian atau presisi 71,348% dan tingkat kesuksesan 98,449% untuk memberikan satu saran perbaikan kata yang sesuai untuk satu kata yang salah dalam suatu kalimat. Metode-metode tersebut dapat diterapkan untuk memperbaiki typographical error akan tetapi kualitas dan kuantitas korpus sangat berpengaruh pada hasil yang diberikan, sehingga masih sangat dibutuhkan korpus yang lebih baik lagi.
Ekstraksi Fitur Daun dengan Penerapan Metode Compressive Sensing
Authors: Kusumowardani Fellia Rizki , Budiman Gelar , Saidah Sofia
Published: July 2023

Daun menjadi salah satu daya tarik manusia untuk melakukan kegiatan berkebun atau kegiatan lain seperti penjualan tanaman karena dari segi bentuk daun yang unik dan karakteristik yang bermacam-macam. Untuk mengetahui karakteristik pada jenis daun dilakukan proses ekstraksi fitur. Tujuan dari ekstraksi fitur ini untuk mengetahui bentuk, tekstur, warna,ukuran, dan nilai yang digunakan sebagai pembeda antara satu objek dengan objek lain. Pada penelitian ini menggunakan 32 citra daun. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu Compressive Sensing (CS), Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM), dan K-Nearest Neighbour (K-NN). Hasil yang diperoleh menunjukan kualitas dari kompresi ketika dilakukan pengujian dengan menggunakan rasio kompresi, MSE, PSNR, dan akurasi. Didapatkan hasil terbaik ketika menggunakan data latih bernilai 20, data uji bernilai 4, block bernilai 32, baris kompresi bernilai 32, dan resize berukuran 512  512 menghasilkan rasio kompresi bernilai 3,1%, PSNR bernilai 22,1 dB, dan akurasi bernilai 100%.
Aplikasi DIVAYANA Berbasis Ketimpangan Asuri-Daiwi Sampad Sebagai Alat Evaluasi Keefektifan Flipped Learning
Authors: Divayana Dewa Gede Hendra , Widiartini Ni Ketut , Suyasa P. Wayan Arta
Published: July 2023

Keefektifan aplikasi evaluasi yang digunakan untuk menentukan skor ketimpangan positif dan negatif dalam pelaksanaan flipped learning sangat penting untuk diketahui. Skor ketimpangan positif digunakan sebagai dasar dalam menunjukkan aspek-aspek penunjang keberhasilan pelaksanaan flipped learning, sedangkan skor ketimpangan negatif sebagai dasar dalam menunjukkan aspek-aspek yang perlu dibenahi agar pelaksanaan flipped learning berjalan lebih optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat efektivitas aplikasi DIVAYANA berbasis ketimpangan Asuri-Daiwi Sampad yang digunakan untuk mengevaluasi keefektifan pelaksanaan flipped learning pada SMK TI di Provinsi Bali. Metode pengembangan yang digunakan untuk mewujudkan aplikasi evaluasi ini adalah metode Research & Development yang mengacu pada desain Borg & Gall. Subjek yang terlibat dalam uji efektivitas penggunaan aplikasi DIVAYANA berbasis ketimpangan Asuri-Daiwi Sampad adalah sebanyak 50 orang yang terdiri dari guru dan siswa dari bebeberapa SMK TI di Bali. Alat yang digunakan dalam pengumpulan data tentang hasil uji efektivitas penggunaan aplikasi DIVAYANA berbasis ketimpangan Asuri-Daiwi Sampad adalah berupa kuesioner. Teknik analisis dalam penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif dengan menginterpretasikan hasil uji efektivitas penggunaan aplikasi evaluasi berdasarkan standar efektivitas yang mengacu skala sebelas. Hasil penelitian ini menunjukkan persentase efektivitas aplikasi DIVAYANA berbasis ketimpangan Asuri-Daiwi Sampad sebesar 90,88% sehingga termasuk dalam kategori sangat baik. Dampak dari hasil penelitian ini di bidang pendidikan teknik informatika adalah menghadirkan suatu terobosan baru berupa aplikasi yang dapat digunakan untuk mengevaluasi secara akurat keefektifan flipped learning dalam proses pembelajaran.
Analisis dan Perancangan Aplikasi E-Commerce Mobile Berbasis Gamification (Studi Kasus Betukang.Id)
Authors: Yanti Dewi , Octariadi Barry Ceasar
Published: July 2023

E-Commerce merupakan salah satu konsep pemasaran produk dan jasa secara digital yang sedang populer saat ini. Dengan konsep ini diharapkan pemasaran jasa tukang dapat berkembang lebih luas pada masyarakat. Penelitian ini difokuskan pada media pemasaran jasa tukang menggunakan e-commerce. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sebuah media pemasaran jasa tukang berbasis gamification yang dapat meningkatkan daya tarik konsumen dalam menggunakan media pemasaran digital ini. Perancangan aplikasi ini menggunakan model user centered design yang berfokus pada kebutuhan user. Fitur-fitur yang diutamakan dalam perancangan media pemasaran digital ini meliputi form pemesanan jasa, form profil yang berisikan informasi alamat pengguna, form histori pemesanan jasa, halaman informasi reward, halaman berita dan halaman utama. Adapun beberapa komponen pada elemen gamification yang diimplementasikan pada penelitian ini adalah peraturan, point, reward, achievement, content unlocking, goods dan level. Sistem point, level dan achievement yang diperoleh pengguna didasarkan pada frekuensi pemesanan, kemudian point ini dapat ditukarkan dengan kupon (reward). Dalam penelitian ini akan dijabarkan perancangan aplikasi mobile e-commerce dengan metode gamification. Hasil pengujian yang diperoleh mengindikasikan bahwa responden tertarik untuk menggunakan e-commerce yang dilengkapi fitur gamifikasi.
Metode Schema Matching berbasis Linguistic dan Constraint untuk Integrasi Database di Sekolah
Authors: Raharjo Suwanto , Utami Ema , Alsyaibani Omar Muhammad Altoumi
Published: July 2023

Integrasi data kini telah menjadi kebutuhan bagi setiap organisasi. Organisasi yang tidak mengintegrasikan data antara satu divisi dengan divisi lainnya akan menimbulkan kemungkinan terjadinya redundansi dan data yang tidak konsisten. Proses integrasi data umumnya terkendala oleh penggunaan istilah dan penulisan nama tabel serta atribut yang berbeda. Dalam penelitian ini, metode Linguistik dikombinasikan dengan metode Constraint digunakan untuk menemukan kesamaan antara atribut database yang berbeda. Metode Bigram digunakan sebagai metode linguistik. Atribut yang diusulkan untuk dihapus oleh Bigram ditinjau kembali dari aspek Constraint. Dengan menggunakan metode ini, 8 tabel dan 60 atribut dapat direduksi dari tujuh database. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini mempunyai akurasi di atas 99% pada semua skenario. Di sisi lain, Precision terendah terdapat saat membandingkan atribut antara database Administrasi_siswa dan Kesiswaan, yaitu hanya mencapat 70%. Meskipun masih ada beberapa kesalahan yang dilakukan oleh Bigram sebagai metode Linguistik, kesalahan tersebut dapat ditutupi dengan menggabungkan metode tersebut dengan metode berbasis Constraint. Pengujian validitas hasil integrasi dilakukan dengan query menggunakan sintaks SQL langsung ke database dan menghasilkan hasil query yang benar.
Sistem Pendukung Keputusan Penyakit Stroke menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto dengan Basis Pengetahuan Framingham Risk Score
Authors: Soebroto Arief Andy , Furqon Muhammad Tanzil , Marhendraputro Eko Ari Setijono , Ziaulhaq Wildan
Published: July 2023

Penyakit stroke adalah salah kerusakan pada otak yang muncul secara mendadak akibat gangguan peredaran darah otak non-traumatis. Gangguan tersebut dapat berupa pembuluh darah tersumbat yang dapat menghambat atau menghentikan aliran darah ke otak. Penyakit stroke di Indonesia telah mengalami peningkatan, angka prevalensi per mil telah meningkat dari 7% pada tahun 2013 menjadi sebesar 10,9% pada tahun 2018. Penyakit stroke dapat dikurangi dengan melakukan deteksi dini pada masyarakat supaya dapat melakukan tindakan preventif. Deteksi dini penyakit stroke memiliki kondisi data yang semi terstruktur karena banyaknya faktor untuk mengidentifikasi risiko penyakit stroke. Kondisi data semi terstruktur akan mempersulit deteksi dini penyakit stroke sehingga diperlukan alat bantu berupa sistem pendukung keputusan (SPK). Penelitian dilakukan dengan membangun sistem pendukung keputusan deteksi dini penyakit stroke menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto. Model basis pengetahuan menggunakan Framingham Risk Score sebagai dasar untuk pembuatan aturan (rule) klasifikasi dengan 120 data pasien Puskesmas Kendalkerep Kota Malang. Hasil pengujian yang didapatkan adalah akurasi sebesar 0,8444, presisi sebesar 0,7801, recall sebesar 0,796, specificity sebesar 0,8891, dan F1 score sebesar 0,751.
Aplikasi Monitoring Berkas Perkara Tindak Pidana Umum pada Kejaksaan Negeri Ketapang
Authors: Liansyah Jordi Alviandi , Safriadi Novi , Pratama Enda Esyudha
Published: July 2023

Berkas perkara merupakan hasil seluruh rangkaian proses penyidikan berupa administrasi penyidikan yang meliputi pencatatan, pelaporan, pembuatan berita acara, surat menyurat dan pendataan yang disusun, diikat, diberi sampul, disegel dan dijilid dengan rapi untuk segera diserahkan penyidik ke penuntut umum. Penanganan berkas perkara tindak pidana umum pada Kejaksaan Negeri Ketapang belum sepenuhnya berjalan dengan baik dan tepat waktu mengakibatkan penyerahan tersangka dan barang bukti menjadi lebih lama dan menyebabkan berkas perkara menumpuk. Hal ini dikarenakan penanganan berkas perkara yang berlarut-larut melewati batas waktu yang sudah ditetapkan. Analisa dilakukan dengan pendekatan System Development Life Cycle (SDLC) yaitu dengan model waterfall. Penelitian ini menghasilkan Aplikasi Monitoring Berkas Perkara Tindak Pidana Umum Pada Kejaksaan Negeri Ketapang. Aplikasi ini dapat membantu Kepala Seksi Tindak Pidana Umum pada Kejaksaan Negeri Ketapang dalam memonitoring proses penanganan perkara dengan memberikan notifikasi jika terdapat berkas yang baru masuk maupun berkas yang sudah melewati batas waktu yang ditentukan. Perancangan sistem dibangun dengan menggunakan Data Flow Diagram (DFD). Untuk pengujian aplikasi dilakukan dengan metode Black Box dan System Usability Scale (SUS). Berdasarkan hasil pengujian dengan metode Black Box yang dilakukan telah sesuai antara masukan dengan hasil yang ditampilkan. Pada pengujian System Usability Scale (SUS) mendapat skor 80,7 dan dikategorikan acceptable yang fungsinya sudah berjalan dengan baik.
Implementasi Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen Terhadap Pengaruh Program Promosi Event Belanja pada Marketplace
Authors: Ditami Gientry Rachma , Ripanti Eva Faja , Sujaini Herry
Published: July 2023

Tren belanja online membuat berbagai brand marketplace di Indonesia menerapkan strategi pemasaran terbaiknya untuk menarik minat pelanggan, salah satunya program promosi event belanja. Shopee dan Tokopedia merupakan dua brand marketplace teratas di Indonesia dengan pengunjung terbanyak berdasarkan data Similarweb tahun 2021. Pengalaman pengguna seputar promosi event belanja marketplace berlangsung di media sosial, salah satunya Twitter. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun model analisis sentimen yang mampu mengklasifikasikan tweets masyarakat terkait dengan program promosi event belanja yang dilakukan oleh Shopee dan Tokopedia. Penelitian ini menggunakan data tweets pada periode yang telah ditentukan. Rangkaian text preprocessing yang dilakukan adalah case folding, tokenizing, filtering, normalisasi kata, dan stemming. Pembobotan kata menggunakan TF-IDF, Support Vector Machine sebagai algoritma pengklasifikasian, Grid Search untuk mencari parameter optimal, dan K-Fold Cross Validation serta Confusion Matrix untuk validasi dan pengujian model. Berdasarkan hasil analisis dan observasi, penelitian ini mengidentifikasi event belanja pada Shopee tanggal 25, flash sale, gratis ongkir, COD, tanggal kembar, dan Shopee 12.12. Sedangkan untuk Tokopedia tanggal 25, kejar diskon, bebas ongkir, COD, WIB, dan Tokopedia 12.12. Dari hasil pelabelan data, distribusi sentimen masyarakat untuk program promosi event belanja Tokopedia cenderung positif, Shopee cenderung negatif, dan sentimen masyarakat terhadap program promosi event belanja kedua marketplace didominasi oleh sentimen positif. Dari hasil pengujian, model yang menggunakan data set Shopee yaitu Skenario 3 dan Skenario 4 mendapat nilai akurasi tertinggi sebesar 72.12% dan 71.52%. Adapun dari hasil pencarian parameter terbaik menggunakan Grid Search meningkatkan nilai akurasi data set Tokopedia sebesar 1.44% dan data set Shopee sebesar 0.54%.
Perbandingan Particle Swarm Optimization dengan Genetic Algorithm dalam Feature Selection untuk Analisis Sentimen pada Permendikbudristek PPKS-LPT
Authors: Putra Gregorius Guntur Sunardi , Swastika Windra , Irawan Paulus Lucky Tirma
Published: July 2023

Kekerasan seksual merupakan salah satu masalah serius yang perlu diselesaikan. Setiap tahunnya terdapat lebih dari 2000 aduan kekerasan seksual. Di satuan Pendidikan, sebanyak 55% dari pelaku merupakan guru atau tenaga pendidik. Jumlah yang ada masih belum merepresentasikan jumlah sebenarnya karena 63% dari peserta survei DIKTI tidak melaporkan kasus kekerasan seksual yang diketahuinya dengan alasan menjaga nama baik kampus. Dengan begitu, Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi (Kemendikbud) menerbitkan Peraturan Menteri Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi (Permendikbudristek) Nomor 30 tahun 2021 tentang Pencegahan dan Penanganan Kekerasan Seksual di Lingkungan Perguruan Tinggi (PPKS-LPT). Peraturan ini menimbulkan kontroversi di masyarakat sehingga perlu dilakukan klasifikasi sentimen. Klasifikasi sentimen dilakukan menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes, Complement Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan Nearest Neighbor dengan menggunakan data seleksi fitur Genetic Algorithm dan Particle Swarm Optimization pada data hasil ekstraksi fitur TF-IDF dari data Twitter yang diambil pada tanggal 1 September-30 Desember 2021 menggunakan kata kunci “permendikbud”, hashtag “cabutpermendikbudristekno30”, dan hashtag “dukungpermendikbud30”. Kemudian klasifikasi akan dievaluasi menggunakan 10-Fold Cross Validation. Hasil dari penelitian ini, algoritma CNB memiliki kinerja paling baik jika dibandingkan dengan 4 algoritma klasifikasi lain dengan nilai accuracy 0.688, precison 0.685, recall 0.688, dan f1-score 0.683. Seleksi fitur GA belum mampu menemukan fitur-fitur yang memiliki akurasi lebih baik jika dibandingkan menggunakan semua fitur, sedangkan seleksi fitur PSO mampu menemukan fitur yang memiliki akurasi sama atau lebih baik jika dibandingkan menggunakan semua fitur dengan peningkatan tertinggi sebanyak 0.8% pada MNB. Sebanyak 49% dari responden merupakan pendukung pengesahan Permendikbudristek PPKS-LPT.