bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
‘We never get a space to just have a good time together’: indigenous LGBTIQSB+ young people carving out alternative viable lives
Authors: Soldatić Karen , Sullivan Corrinne T. , Coe Georgia , Leha John , Trewlynn William , Spurway Kim
Published: December 2024

In this paper, we begin to explore the connections between Indigenous LGBTIQSB+ young people’s intersecting identities and their everyday practices of constructing viable alternative lives in settler-colonial Australia. Drawing upon a series of in-depth narrative interviews and workshops with Indigenous LGBTIQSB+ young people that occurred across a four-year period (2019–2022), the paper discusses the core ways in which Indigenous LGBTIQSB+ young people are actively engaged in collective and individual processes of remaking their lifeworlds in efforts to realise viable socially inclusive and just communities of belonging and welcome. The article first briefly introduces key concepts and summarises the broader concerns of the young people involved in the research, as articulated during in-depth narrative interviews. The young people identify key areas they believe need to be seriously taken up for consideration in building alternative Indigenous LGBTIQSB+ futures. Young people collectively articulated these as enabling alternative futures of pleasure and desire, creating opportunities for gender, sex and sexuality education and, finally, collectively creating safe spaces for Indigenous LGBTIQSB+ gathering, welcoming and belonging.
Unchaining Disability Law: Global Considerations, Limitations and Possibilities in the Global South and East
Authors: Soldatić Karen , Grech Shaun
Published: December 2024

Pons, Lord, and Stein's article entitled “Disability, Human Rights Violations, and Crimes Against Humanity,” offers a timely and comprehensive analysis of the necessity to legally frame and approach crimes against persons with disabilities across the globe as crimes against humanity (CAH). National public inquiries examining the systematic violations against persons with disabilities repeatedly demonstrate how, despite efforts to report such heinous crimes, these violations remain largely ignored and nearly always unprosecuted. In the Global South and East, violations may be accentuated as complex historical, economic, (geo)political, cultural, ideological, spiritual, and even religious beliefs come into play alongside shifting landscapes of civil unrest, war, and state militarization. Within such contexts, legal measures for the protection of persons with disabilities, particularly for minority communities, meet extraordinary barriers. In this essay, we identify a number of core issues that constrain the possibilities of investigation and prosecution of CAH committed against persons with disabilities living in the Global South and East. Even though such laws are largely grounded in practices and institutions of the Global North, this essay emphasizes the need to ensure that accountability efforts for CAH perpetrated against persons with disability are rigorous in their design, robust in their application, and recognize the heterogeneity of persons with disability on a global scale.
Human Rights and Social Work: Towards Rights-Based Practice
Authors: Ife Jim , Soldatić Karen , Briskman Linda
Published: December 2024

Human Rights and Social Work: Towards Rights-Based Practice helps students and practitioners understand how human rights concepts underpin the social work profession and inform their practice. This book examines the three generations of human rights and the systems of oppression that prevent citizens from participating in society as equals. It explores a range of topics, from ethics and ethical social work practice, to deductive and inductive approaches to human rights, and global and local human rights discourses. The language, processes, structures and theories of social work that are fundamental to the profession are also discussed. This edition features case studies exploring current events, movements and human rights crises, including the Black Lives Matter movement, the Northern Territory Emergency Response, and homelessness among LGBTIQA+ young people. This edition is accompanied by online resources for both students and instructors. Human Rights and Social Work is an indispensable guide for social work students and practitioners.
Intersectional Colonialities: Embodied Colonial Violence and Practices of Resistance at the Axis of Disability, Race, Indigeneity, Class, and Gender
Authors: Abay Robel Afeworki , Soldatić Karen
Published: December 2024

This book provides a rich synthesis of empirical research and theoretical engagements with questions of disability across different practices of colonialism as historically defined – post/de/anti/settler colonialism.

It synthesises, critiques, and expands the boundaries of existing disability research which has been undertaken within different colonial contexts through the rich examination of recent empirical work mapping across disability and its intersectional colonialities. Filling an existing gap within the international literature through embedding the importance of grounding these within scholarly debates of colonialism, it empirically demonstrates the significance of disability for the broader scholarly fields of postcolonial, decolonial, and intersectional theories.

It will be of interest to all scholars and students of disability studies, sociology, critical studies, sociology of race and ethic relations, intersectionality, postcolonial and decolonial studies, and human geography.
Algorithmic decision-making in social work practice and pedagogy: confronting the competency/critique dilemma
Authors: James Paul , Lal Jason , Liao Ashley , Magee Liam , Soldatić Karen
Published: December 2024

The world is experiencing an accelerating digital transformation. One aspect of this is the implementation of algorithmic decision-making, often supported by Artificial Intelligence. Algorithmic systems have the potential to change the meaning of critical elements of the engagement between social workers and people who need support. At the same time, social workers are increasingly being required by their agencies to integrate such abstracting technologies and techniques evermore comprehensively into their professional practice. This integration also creates tensions for training future social workers. It requires on the one hand directly responding to an old but intensifying tension between training students technically, and, on the other, providing the pedagogical tools for finding some critical distance from those same technologies and techniques. The article works through this tension of technique/critique, and a second associated tension between deploying technologies of mediated engagement and being present ‘in the room’ (presence/mediation). The consequences of how both tensions are handled, we suggest, are being intensified through the technologization of service-delivery. The article suggests ways of approaching a technical-critical pedagogy that responds to this complexity by being practice-embedded and theoretically engaged.
The transnational sphere of justice: disability praxis and the politics of impairment
Authors: Soldatić Karen
Published: December 2024

In this paper, my aim is to elaborate disability movement praxis so that transnational struggles for justice over the production of impairment emerging from the Global South can be represented within the transnational frame of disability politics. The paper seeks to explore the potential of deepening socio-political understandings of impairment as a means to radically democratize disability movement politics at the transnational scale to encompass pluralist, yet subaltern, collective claims for justice. I am guided by the question: if impairment is the place that makes visible invisible debts, can the global disability rights movement begin a process of re-identification to open the boundaries of disability justice claims and develop a strategic orientation which recognizes those collective justice claims for geopolitically produced impairments?
Continuity or Change? Disability Policy and the Rudd Government
Authors: Soldatić Karen , Pini Barbara
Published: December 2024

This article reports on shifts and continuities in policy relating to disabled people and the administrative apparatus of federal disability policy under the Rudd government (2007–10). It begins with a brief historical overview of disability policy in Australia. It then gives particular attention to highlighting the contentious and dramatic changes to disability policy which were instigated by the Howard government (1996–2007). Following this, attention is focused on the major developments in disability policy and administration with the election of the Rudd Labor government in 2007. Through this discussion, we demonstrate the ways the altered vocabularies, practices and instruments of the state have manifested in relation to disability policy in Australia, ultimately shaping opportunities for either inclusion or exclusion at the national level among disabled people.
Mind the gap: the extent of violence against women with disabilities in Australia
Authors: Dowse Leanne , Soldatić Karen , Spangaro Joanne , Van Toorn Georgia
Published: December 2024

A comprehensive national response to violence against women with disabilities is long overdue in Australia. Work to date suggests that the issue is endemic yet largely invisible. Responses at the national level are hampered by the lack of information regarding violence against women with disabilities due to under-reporting and inadequate capture of the prevalence of this violence. This article explores approaches to collecting data regarding violence against women with disabilities in Australia and adds to the limited body of knowledge about the prevalence of violence for these women through interrogation of available data. Further analysis of the 2012 Personal Safety Survey data indicates that among women with disabilities aged under 50, 62 per cent have experienced violence since the age of 15, and women with disabilities had experienced three times the rate of sexual violence in the past 12 months compared to those without disabilities. These findings still do not represent the full extent of violence against women with disabilities, since the Personal Safety Survey samples only women who reside in private dwellings and excludes those living in disability care settings. Insight is offered as to what is needed to comprehensively capture the required data and the implications for policy.
Three Doing the ‘hard yakka’: implications of Australia’s workfare policies for disabled people
Authors: Morris Alan , Wilson Shaun , Soldatić Karen
Published: December 2024

This chapter examines life on neoliberal welfare in Australia. We first scrutinise the ongoing changes in disability support since the start of the 1990s. The analysis illustrates how eligibility for the disability benefit has tightened and become more conditional over the last two decades. A crucial development is that an increasing number of disabled people who previously qualified for the disability support pension have been forced on to the unemployment benefit (Newstart) which is far less generous than the disability benefit. The second part of the chapter discusses the adequacy problems of the Newstart benefit and ongoing deficiencies in Australia’s welfare-to-work model. The final section examines the lived experience of Newstart recipients in an inner-city neighbourhood in Sydney. Drawing on in-depth interviews with Newstart recipients and survey research, it examines the impacts of having to survive on the extremely low Newstart benefit. The data illustrates that living on Newstart is a life of ‘hard yakka’, one where individuals are constantly faced with severe financial pressures which, in turn, have dire impacts on their living circumstances, social ties, health and capacity to (re)enter the work-force. The chapter highlights that for the growing disabled cohort dependent on Newstart life will be exceptionally difficult.
PELATIHAN PERANCANGAN MEDIA AJAR BERBASIS KARAKTER PADA SMK INTAN PERMATA EBAN
Authors: Keraf Fransiskus Markus Pereto , Kolo Adriana , Binsasi Heribertus , Feka Yanuarius Sani , . Nurlailah
Published: December 2024

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat di SMK Intan Permata Eban dilaksanakan karenadilatarbelakangi oleh kesulitan guru dalam merancang, serta mengaplikasikan media ajar berbasiskarakter. Pelaksanaan kegiatan terdiri dari 4 bagian, yakni tahapan survei, persiapan, pelaksanaan, danevaluasi. Adapun metode yang digunakan dalam kegiatan pengabdian ini yaitu ceramah bervariasi,keteladanan, latihan serta demonstrasi. Peserta kegiatan mengikuti pelatihan perancangan media ajarberbasis karakter dengan penuh semangat. Peserta sangat merasa beruntung dengan adanya kegiatan ini.Peserta yang telah berkumpul dalam musyawarah guru mata pelajaran terlihat sangat menjunjung tinggiaspek kerjasama dalam menyelesaikan tugas yang diberikan. Selain itu, terlihat juga antusiasme pesertadalam kegiatan yang terlihat melalui sesi tanya jawab dan permainan. Melalui kegiatan pengabdiankepada masyarakat, para guru dapat mengetahui strategi perancangan media ajar berbasis karakterdengan berbagai model.
PELATIHAN PEMBUATAN (Microorganism Lokal) (MOL) DARI LIMBAH RUMEN SAPI DAN SISA LIMAH SAYURAN DALAM PENINGKATAN PROGRAM PEKARANGAN PANGAN LESTARI (P2L) PADA KELOMPOK WANITA TANI SEHATI DI DESA EBAN
Authors: Sahala Josua , Banu Marselinus , Feka Wolfhardus Vinansius
Published: December 2024

Kegitan pengabdian ini dilakukan di  Kelompok Wanita Tani Sehati Desa Eban, dengan tujuan dari pengabdian ini adalah untuk memberikan pelatihan dan informasi kepada kelompok/mitra tentang pemanfaatan limbah rumen sapi dan sisa limbah sayuran untuk diolah menjadi pupuk Microorganisme Lokal (MOL) sehingga kelompok/mitra dapat tercukupi kebutuhan pupuk dan nilai tambah lainya adalah kelompok/mitra menjadi produsen pupuk Mikrooganisme lokal (MOL) yang memiliki nilai jual yang tinggi sehingga dapat menghasilkan keuntungan bagi kelompok/mitra. Metode yang digunakan adalah transfer knowledge yang disajikan dalam kegiatan penyuluhan/pelatihan. Hasil dari aplikasi pupuk Mikroorganisme Lokal (MOL) pada tanaman sayur di kelompok wanita tani sehati desa eban memberikan dampak yang positif terhadap pertumbuhan tanaman sayur.
Peramalan Jumlah Produk Domestik Regional Bruto di Provinsi Nusa Tenggara Barat Tahun 2024 Menggunakan Metode Dekomposisi Multiplikatif
Authors: Kurniati Rizki , Dini Sekti Katika
Published: December 2024

Abstract:  The capacity of a region to produce a good or service at a given time is measured by gross regional domestic product (GRDP). West Nusa Tenggara (NTB) Province plays an important role in the economic landscape in Indonesia. The purpose of this study is to determine the accuracy of forecasting and the feasibility of the methodology used to project the GRDP of West Nusa Tenggara Province in 2024. The data used is the Gross Regional Domestic Product (GRDP) of West Nusa Tenggara Province for the quarters of 2014-2023. Forecasting using the Multiplicative Decomposition method. The results of forecasting the amount of Gross Regional Domestic Product in West Nusa Tenggara province in 2024 are 43091.76 (billion Rupiah) for the first quarter period, 44386.27 (billion Rupiah) for the second quarter period, 44870.79 (billion Rupiah) in the third quarter period, and in the fourth quarter period the prediction results are 45355.31 (billion Rupiah). The results of the MAPE calculation, using the multiplicative decomposition method, obtained a result of 3.84%, which means that the prediction accuracy level in the multiplicative decomposition method is very good. In this case, projecting and forecasting the value of Gross Regional Domestic Product in the future data is important for local governments in preparing development plans and economic policies.
Keywords: GRDP, Forecasting, Multiplicative Decomposition
Abstrak: Kapasitas suatu wilayah regional untuk memperoleh hasil suatu barang atau jasa pada waktu tertentu diukur dengan produk domestik regional bruto (PDRB). Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB) memainkan peran penting dalam lanskap ekonomi di Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui keakuratan peramalan dan kelayakan metodologi yang digunakan untuk memproyeksikan PDRB Provinsi Nusa Tenggara Barat pada tahun 2024. Data yang digunakan adalah Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Provinsi Nusa Tenggara Barat untuk triwulan tahun 2014-2023. Peramalan menggunakan metode Dekomposisi Multiplikatif. Hasil peramalan jumlah Produk Domestik Regional Bruto di provinsi Nusa Tenggara Barat pada tahun 2024 secara berturut-turut adalah sebanyak 43091.76 (Milyar Rupiah) untuk periode Triwulan I, 44386.27 (Milyar Rupiah) untuk periode Triwulan II, 44870.79 (Milyar Rupiah) pada periode Triwulan III, dan pada periode Triwulan IV hasil prediksi adalah sebanyak 45355.31 (Milyar Rupiah). Hasil perhitungan MAPE, dengan menggunakan metode dekomposisi multiplikatif diperoleh hasil sebesar 3.84%, yang berarti tingkat akurasi prediksi pada metode dekomposisi multiplikatif sangat baik. Dalam hal ini, memproyeksikan dan meramalkan nilai Produk Domestik Regional Bruto di masa yang akan data menjadi hal yang penting bagi pemerintah daerah dalam perencanaan pembangunan dan kebijakan ekonomi.
 
Kata kunci: PDRB, Peramalan, Dekomposisi Multiplikatif
Penerapan Machine Learning dalam Prediksi Klasifikasi Big Data Kedalaman Gempa Bumi di Indonesia Tahun 2015-2024
Authors: Hutagaol Ruth Maharani Aquilia , Lana Vilanata Tesalonika , Dzunnurain Zena Azzahra , Kurniawan Robert
Published: December 2024

Mengetahui karakteristik gempa bumi, terutama kedalamannya, merupakan titik awal yang penting untuk sebagian besar analisis seismologi kuantitatif. penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi prediksi dengan mengklasifikasikan gempa bumi berdasarkan kedalamannya menggunakan variabel-variabel yang digunakan. Metode yang digunakan adalah machine learning dengan 3 model prediksi klasifikasi, yaitu Naïve Bayes, KNN, dan Random Forest. Dari performance measurements, terpilih model Random Forest sebagai model terbaik, untuk kemudian digunakan untuk memprediksi klasifikasi kedalaman gempa bumi. Akurasi yang dihasilkan cukup tinggi (> 85%), memiliki selisih yang kecil antara data train dan test (membuktikan model fitted), dan memiliki kualitas prediksi yang tinggi ( akurasi data test dan data percobaan berada pada range 83,77%-89,66% ), sehingga dapat disimpulkan bahwa model Random Forest adalah model terbaik untuk melakukan prediksi klasifikasi kedalaman gempa bumi di Indonesia.
Penerapan Machine Learning dalam Pengklasifikasian Indeks saham SRI-Kehati
Authors: Akbar Muhammad , Utami Galuh Retno , Aulia Bintang Putri , Kurniawan Robert
Published: December 2024

Para investor sangat memperhatikan pilihan mereka tentang investasi di pasar modal. Salah satu pertimbangan keputusan investasi tersebut adalah paradigma baru yang dikenal sebagai ESG (Environment, Social and Governance). Di Indonesia sendiri,baru terdapat satu indeks saham yang menerapkan prinsip Sustainable Responsible Investment (SRI), serta prinsip lingkungan, sosial dan tata Kelola (ESG) yaitu indeks SRI-Kehati. Indeks SRI-Kehati adalah indeks hijau yang diterbitkan oleh Yayasan KEHATI yang bekerjasama dengan Bursa Efek Indonesia (BEI). Maka dari itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi saham yang sesuai dengan kriteria SRI-Kehati serta memberikan rekomendasi untuk investasi berkelanjutan. Adapun data yang dipakai pada penelitian ini adalah data sekunder yang berjumlah 924 perusahaan saham dan berasal dari Bursa Efek Indonesia (BEI). Variabel penelitian yang digunakan adalah indeks SRI-Kehati sebagai variabel dependen dan jenis papan pencatatan, sektor saham, indeks saham syariah serta indeks saham LQ45 sebagai variabel independen. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Random Over Sampling Examples (ROSE) untuk mengatasi ketidakseimbangan data; metode random forest, decision tree, naïve bayes serta support vector machine (SVM) untuk klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode klasifikasi terbaik berdasarkan nilai ukuran evaluasi adalah metode decision tree karena memiliki akurasi, presisi, recall dan F1-score terbesar.
Perbandingan Klasifikasi PM2.5 di Daerah Khusus Jakarta Algoritma C5.0, Random Forest, dan SVM
Authors: Mauboy Lourna Mariska , Abhirama Muhammad Raihan , Salsabila Syarifa , Kurniawan Robert
Published: December 2024

Komposisi kualitas udara Jakarta yang buruk berupa polutan PM2.5 ditentukan oleh banyak faktor, salah satunya faktor meteorologi. Data mining adalah proses menemukan informasi melalui pola tertentu yang didapatkan dari sekumpulan data. Metode data mining yang digunakan pada penelitian ini adalah klasifikasi yang bertujuan untuk mengklasifikasikan kualitas udara Jakarta dalam sudut pandang PM2.5 berdasarkan faktor meteorologi tertentu. Metode klasifikasi berupa C5.0, Random Forest, dan SVM dibandingkan dengan kriteria evaluasi tertentu dan metode C5.0 terpilih sebagai metode terbaik dengan nilai akurasi 81,48%, presisi 80%, recall 63,16%, dan f1-score 70,59%.
Analisis Perbandingan Penghitungan Pendanaan Pensiun dengan Model Suku Bunga Vasicek dan Cox Ingersoll Ross (CIR) Menggunakan Metode Frozen Initial Liability
Authors: Setiawan Dicky Ananda , Lestari Fuji
Published: December 2024

Ketidakpastian dimasa depan mengantarkan pada imperatif perencanaan keuangan yang cermat, terutama dalam aspek pensiun. Program pensiun menjadi solusi fundamental untuk memastikan stabilitas finansial di masa tua. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan iuran normal dan kewajiban aktuaria dengan menggunakan model suku bunga stokastik. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menghitung program pensiun adalah metode Frozen Initial Liability (FIL). Tingkat suku bunga menjadi faktor penting dalam perhitungan program pensiun. Berdasarkan jenisnya, suku bunga terbagi menjadi dua yakni konstan dan stokastik. Model Vasicek dan Cox Ingersoll Ross (CIR) digunakan untuk menggambarkan dinamika suku bunga stokastik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai iuran normal pada metode FIL sama bagi seluruh peserta, tetapi berubah ketika ada peserta yang pensiun. Nilai iuran normal dengan model Vasicek lebih besar daripada model CIR dengan rata-rata sebesar Rp641.467,82  dengan rata-rata rasio 1,3229. Nilai kewajiban aktuaria bersifat dinamis, dipengaruhi oleh karakteristik dan volatilitas suku bunga. Nilai kewajiban aktuaria dengan model Vasicek lebih besar daripada model CIR dengan rata-rata sebesar Rp1.723.509,742 dengan rata-rata rasio 4,1031.
Perbandingan Classification Advanced Methods Dalam Klasifikasi Indeks Kekeringan di Provinsi Nusa Tenggara Timur
Authors: Tsabithah Kayla Azka Dhiya , Manik Grahani Switamy Br , 'Aziz Muhammad 'Anil , Kurniawan Robert
Published: December 2024

Provinsi Nusa Tenggara Timur tergolong sebagai wilayah kering dengan hanya empat bulan basah dan delapan bulan kering. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran tingkat kekeringan pada level kecamatan melalui indikator Normalized Difference Drought Index (NDDI), serta membandingkan ketiga Classification Advanced Methods, yakni K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), dan Random Forest (RF), untuk menentukan metode klasifikasi terbaik dalam mengidentifikasi setiap tingkat kekeringan dengan menggunakan berbagai indikator kekeringan berbasis satelit. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode SVM menghasilkan nilai akurasi sebesar 91,1 persen, lebih besar dibandingkan kedua metode lainnya. Oleh karena itu, metode SVM merupakan metode terbaik untuk melakukan klasifikasi tingkat kekeringan berdasarkan label NDDI di Provinsi Nusa Tenggara Timur pada tahun 2023.
Perbandingan Algoritma Machine Learning dalam Klasifikasi Status Banjir di Sumatera Utara
Authors: Rahmasari Fatimah , Rifany Marsha , Priharyanto Teguh , Kurniawan Robert
Published: December 2024

Indonesia merupakan negara yang rawan mengalami bencana hidrometeorologi, salah satunya adalah banjir. Menurut BNPB, banjir merupakan bencana yang paling sering terjadi di Indonesia setelah gempa bumi dan tanah longsor. Pada 2023, wilayah yang paling mendominasi banjir di Indonesia adalah Pulau Sumatera dengan Provinsi Sumatera Utara sebagai provinsi dengan jumlah kasus banjir tertinggi sebesar 112 kejadian dalam kurun waktu satu tahun. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model terbaik dalam klasifikasi kejadian banjir di Sumatera Utara. Model yang dibandingkan adalah Decision Tree, Naive Bayes, KNN, Random Forest, dan SVM. Parameter yang digunakan adalah NDVI, curah hujan, dan slope. Didapatkan hasil bahwa model Random Forest merupakan model terbaik yang dapat mengklasifikasikan kejadian banjir dengan akurasi sebesar 95,59%.
Mengungkap Lanskap Kejahatan Provinsi di Indonesia Tahun 2021: Analisis Perbandingan K-Means dan Logika Fuzzy
Authors: Chofidah Afdatul , Pramana Setia
Published: December 2024

Tingkat kejahatan Indonesia menunjukkan penurunan yang konsisten mulai tahun  2017-2021. Meskipun demikian, beberapa provinsi memiliki tingkat kejahatan yang melebihi tingkat kejahatan nasional. Hal tersebut disebabkan faktor lokal pada masing-masing provinsi. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator-indikator kejahatan menggunakan metode K-Means dan Fuzzy dalam clustering. Perbandingan hasil klaster dilakukan berdasarkan indeks validitas internal (connectivity, dunn, dan silhouette) dan stabilitas(APN, AD, ADM, dan FOM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Means lebih unggul dalam membentuk klaster provinsi. Indeks connectivity, dunn, dan silhouette K-Means berturut-turut sebesar 5,657; 0,913; 0,549 sedangkan Fuzzy sebesar 20,216; 0,183;0,223. Dalam hal stabilitas, K-Means memiliki nilai APN 0,011; AD 2,939; ADM 0,071; dan FOM 0,676, sementara Fuzzy memiliki nilai APN 0,011; AD 4,152; ADM 0,060; dan FOM 0,916. Jumlah klaster yang terbentuk adalah 2, dengan klaster 1 terdiri dari 29 provinsi dan klaster 2 terdiri dari 4 provinsi, masing-masing dengan karakteristik yang berbeda.
Pemetaan Kejadian Balita Stunting Melalui Integrasi Citra Satelit Multisumber dan Official Statistics di Provinsi Nusa Tenggara Timur Menggunakan Machine Learning
Authors: Prayoga Suhendra Widi , Pramana Setia
Published: December 2024

Stunting is a serious problem for the health of children under five. The lack of quality of life for toddlers is one of the causes of the current high prevalence of stunting. East Nusa Tenggara ranks second with the highest prevalence of stunting in Indonesia in 2023. This high rate is triggered by several factors, such as health, socio-economics and environment. In terms of the environment, remote sensing technology can be utilised as a supporting tool in monitoring the incidence of stunting in the region. This study aims to map districts/cities in East Nusa Tenggara based on the incidence of stunting in children under five years old through the integration of multi-source satellite imagery and official statistics using machine learning algorithms. Researchers used non-hierarchical clustering methods such as K-Means, K-Medoids, and Fuzzy C-Means which will then be compared to find the best method. The best method was obtained based on internal validity, such as connectivity, Dunn index, and Silhouette coefficient. The results of this study show that K-Means is the best clustering method based on internal validity criteria. The optimal number of clusters formed is two with connectivity, Dunn index, and Silhouette coefficient values of 2.9290, 0.6931, and 0.4509, respectively. Areas included in cluster two are still very vulnerable to stunting problems. The cluster results obtained are expected to be the basis for the government in overcoming stunting problems in East Nusa Tenggara.
Pemantauan Citra PLN Melalui Analisis Sentimen Berbasis LSTM pada Platform Digital
Authors: Lisanthoni Angela , Gunawan Ellexia Leonie , Adhigiadany Chelsea Ayu , Prasetya Dwi Arman
Published: December 2024

Di era digital, persaingan bisnis semakin ketat, dan media digital menjadi platform penting bagi perusahaan untuk mempromosikan produk serta memahami opini publik. Mengelola citra brand dan menanggapi sentimen publik menjadi krusial untuk mempertahankan daya saing. Penelitian ini melakukan analisis sentimen untuk mengevaluasi opini publik terhadap brand PLN selama Januari 2024. Data dikumpulkan dari berbagai platform media digital dan dianalisis menggunakan metode lexicon sentimen. Selain itu, model deep learning berbasis Long Short-Term Memory (LSTM) dengan framework TensorFlow dikembangkan untuk mengklasifikasikan sentimen. Dari 49.432 data yang dianalisis, 16,64% kalimat bersentimen negatif, 36,69% positif, dan 26,43% netral. Model LSTM menunjukkan akurasi 92%, dengan rata – rata precision 91,67%, recall 92%, dan f1-score 91,33%.
Analisis Pola Aktivitas Gempa Bumi di Pulau Sumatera dengan Metode K-Means Clustering dan Rantai Markov
Authors: Rahmi Putri Anissa , Muliawati Triyana , Harbowo Danni Gathot
Published: December 2024

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan memahami pola aktivitas gempa bumi di Pulau Sumatera. Dengan menggunakan data magnitudo (mag), kedalaman (depth), dan waktu kejadian gempa (hari ke- dalam satu tahun), penelitian ini memberikan wawasan mendalam tentang distribusi dan karakteristik gempa di wilayah tersebut. Data yang mengandung pencilan (outlier) dideteksi menggunakan visualisasi boxplot, kemudian data diolah lebih lanjut dengan metode k-means clustering untuk mengelompokkan data ke dalam cluster-cluster yang berbeda. Setiap cluster yang terbentuk direpresentasikan sebagai ruang keadaan (state) dalam model markov chain, memungkinkan prediksi pola gempa di masa depan berdasarkan transisi antar state tersebut. Dari hasil penelitian, diperoleh peluang pola aktivitas gempa bumi dengan peralihan keadaan tertinggi untuk magnitudo (mag) yaitu sebesar 0.5339 (dari magnitudo sedang ke sedang), untuk kedalaman (depth) yaitu sebesar 0.7165 (dari kedalaman menengah ke menengah), dan untuk waktu terjadinya gempa yaitu sebesar 0.9942 (dari awal tahun ke awal tahun). Pendekatan ini diharapkan memberikan kontribusi signifikan dalam mitigasi risiko bencana dan perencanaan penanggulangan gempa bumi di Pulau Sumatera.
Analisis Sentimen Penggunaan Kendaraan Listrik terhadap Lingkungan di Indonesia dengan Pendekatan Machine Learning
Authors: Albab Muhammad Hafiz , Sari Arlita Dwina Firlana , Asrizal Salma Nabila , Kurniawan Robert
Published: December 2024

Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat Indonesia terhadap kendaraan listrik dan dampaknya terhadap lingkungan menggunakan data dari Twitter sebanyak 1010 data. Metode klasifikasi yang digunakan meliputi SVM dengan kernel (linear, polinomial, sigmoid, dan RBF), Naive Bayes, dan Random Forest. Selain itu, untuk mengatasi ketidakseimbangan data, diterapkan metode SMOTE. Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa terdapat 62,64% sentimen positif dan 37,36% sentimen negatif dengan metode klasifikasi terbaik adalah Naive Bayes yang memiliki tingkat akurasi 84%. Temuan ini memberikan wawasan penting bagi pemerintah untuk dapat mendukung penggunaan kendaraan listrik di Indonesia dengan tetap memperhatikan penggunaan sumber energi terbarukan. Penelitian ini juga memberikan dasar pengambilan keputusan bagi masyarakat terkait pembelian kendaraan listrik dengan mempertimbangkan kontribusinya terhadap polusi udara di Indonesia.
Studi Perbandingan Performa: Prediksi Status Stunting Pada Anak Berdasarkan Data Antropometri Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbors (KNN)
Authors: Rahmawati Gita , Sanmas Safril Ahmadi , Nudyawati Elsa , Syaharani Nabbila Dyah , Annas Mochamad Raffy , Fauzi Fatkhurokhman
Published: December 2024

Stunting adalah kondisi gagal tumbuh akibat kekurangan gizi jangka panjang, mengancam kesehatan fisik dan perkembangan kognitif anak. Survei Kesehatan Indonesia (SKI) 2023 mengungkap data prevalensi stunting di Indonesia mencapai 21,5%, jauh dari target 14% yang ditargetkan untuk tahun 2024. Penentuan status stunting secara manual melalui pengukuran berat dan tinggi badan memiliki keterbatasan, seperti ketergantungan pada keterampilan petugas dan kurang efisien untuk populasi besar. Oleh karena itu, teknologi machine learning, seperti Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbors (KNN), menawarkan solusi inovatif dengan akurasi tinggi. SVM mencari hyperplane terbaik untuk memisahkan data stunting dan non-stunting, sementara KNN mengklasifikasikan data baru berdasarkan kedekatan dengan data yang sudah ada. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa SVM dan KNN dalam memprediksi status stunting. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM dengan menggunakan kernel RBF dan parameter C=10 mencapai akurasi sebesar 97,11%, presisi 97,10%, recall 97,11%, dan F1-score 97,10%. Sementara itu, metode KNN dengan k=1 mencapai akurasi 97,05%, presisi 97,05%, recall 97,05%, dan F1-score 97,05%.  Dengan demikian, SVM lebih unggul dalam akurasi dan efisiensi untuk diagnosis stunting dengan memberikan solusi yang lebih tepat, cepat, dan luas dalam menangani permasalahan stunting.
Studi Pengaruh Faktor Sosial Ekonomi dan Sanitasi terhadap Prevalensi Balita Penderita Gizi Buruk (Stunting) di Jawa Timur dengan Analisis Regresi Linier
Authors: Nariswari Dewi Ni Luh Ayu , Witanto Steffany Marcellia , Trimono Trimono
Published: December 2024

Stunting or malnutrition is a condition of growth failure in toddlers due to malnutrition, which is still a serious health issue in Indonesia, including East Java. This study aims to analyze the effect of poverty and access to proper sanitation on the prevalence of stunting among under-fives in East Java in 2022 using multiple linear regression tests. Data tests were obtained from the 2022 Statistics Indonesia (BPS). The analysis showed a significant relationship between poverty and access to proper sanitation with stunting prevalence around 12,5%. The higher the poverty level and the lower the access to proper sanitation, influence the prevalence of stunting. The results of this analysis suggest that poverty and access to proper sanitation are an important determinants of stunting prevalence in East Java. Efforts to reduce stunting need to consider poverty alleviation and improving access to proper sanitation. This information is important for the government in formulating effective stunting reduction strategies in East Java.
Stunting atau gizi buruk adalah kondisi gagal tumbuh pada balita yang diakibatkan oleh malnutrisi yang masih menjadi isu kesehatan serius di Indonesia, termasuk Jawa Timur. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis signifikansi pengaruh kemiskinan dan akses sanitasi layak terhadap prevalensi stunting pada balita di Jawa Timur tahun 2022 dengan mengadopsi metode regresi linier. Data yang digunakan pada penelitian ini diperoleh melalui Survei Badan Pusat Statistik (BPS) pada 2022. Analisis menunjukkan hubungan yang cukup signifikan antara kemiskinan dan akses sanitasi layak dengan prevalensi stunting yaitu sekitar 12,5%. Semakin tinggi tingkat kemiskinan dan semakin rendah akses sanitasi layak berpengaruh pada eskalasi prevalensi stunting. Hasil analisis ini menunjukkan bahwa kemiskinan dan akses sanitasi layak merupakan faktor determinan yang cukup mempengaruhi prevalensi stunting di Jawa Timur. Sehingga upaya penanggulangan stunting perlu mempertimbangkan pengentasan kemiskinan dan peningkatan akses sanitasi layak. Informasi ini penting bagi pemerintah dalam merumuskan strategi penanggulangan stunting yang efektif di Jawa Timur.
Analisa Faktor Penyebab Gastritis Pada Anak Muda Di Kecamatan Driyorejo
Authors: Ikhsan Renaldy Al , Afandy Selena Nurmalina , Marcelia Firsta , Prasetya Dwi Arman
Published: December 2024

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor penyebab Gastritis pada anak muda di Kecamatan Driyorejo. penelitian ini menggunakan pendekatan penelitian kuantitaif dengan metode deskriptif korelasion dengan pendekatan cross sectional. Populasi dalam penelitian daerah Kecamatan Driyorejo dengan besar sampel 32 orang responden. Hasil sebagian besar orang yang perokok dengan kategori ringan sebanyak 21 orang (66%), sedangkan perokok dengan kategori sedang sebanyak 6 orang (19%), dan perokok dengan kategori berat sebanyak 5 orang (16%). dalam kejadian Maag menunjukan bahwa responden berada pada kategori Mengalami sebanyak 17 orang (53%) dan sebagian berada pada kategori Tidak Mengalami sebanyak 15 orang (47%). sebagian besar hubungan perilaku merokok dengan kejadian Maag dikategorikan ringan berjumlah 12 orang, sebagian dikategorikan sedang berjumlah 3 orang dan dikategorikan berat 2 orang. Sedangkan orang yang mengalami Maag berjumlah 17 orang, dan yang tidak mengalami Maag berjumlah 14 orang. menunjukan setelah dilakukan uji statistik menggunakan uji Chi-Square di dapat nilai p-value 0,699 lebih besar dari pada α > 0,005 yang berarti H0 diterima. H0 diterima bahwa tidak ada hubungan yang segnifikan antara hubungan perilaku merokok dengan kejadian Maag pada anak muda di Kecamatan Driyorejo. Sehingga tidak terdapat hubungan perilaku merokok dengan kejadian Maag pada anak muda di Kecamatan Driyorejo.
Perbandingan Metode ARIMA dan Prophet dalam Prediksi Harga Cabai Rawit di Provinsi Jawa Timur
Authors: Fiqa Haidar Fadhila , Dewi Atika Ratna , Pandiya Ridwan
Published: December 2024

Harga cabai rawit merupakan komoditas hortikultura yang bersifat musiman, sehingga ketersediaannya tidak konsisten sepanjang tahun yang menyebabkan harganya mengalami fluktuasi. Adanya fluktuasi, ketidakstabilan, serta tidak ada kepastian harga cabai rawit di masa mendatang menyebabkan kerugian bagi masyarakat, terutama masyarakat yang tergolong miskin. Oleh karena itu, perlu dilakukan pemodelan prediksi menggunakan metode yang tepat berdasarkan data masa lalu. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Prophet merupakan salah satu metode prediksi berbasis time series. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan ARIMA dan Prophet untuk mendapatkan model yang optimal dalam memprediksi harga cabai rawit di Provinsi Jawa Timur selama tiga bulan mendatang. ARIMA efektif dalam memodelkan tren dan pola musiman dalam data historis yang stabil serta unggul dalam prediksi jangka pendek. Sementara itu, Prophet dapat melakukan prediksi dengan baik untuk data dengan efek musiman maupun tidak serta tahan terhadap outlier, missing value, dan unggul dalam mengatasi perubahan tren secara otomatis. Berdasarkan penelitian, diperoleh hasil bahwa ARIMA (7, 1, 7) lebih unggul daripada Prophet dengan nilai RMSE sebesar 18723.92 dan MAPE sebesar 19.48%. Hasil prediksi menunjukkan adanya penurunan harga cabai rawit secara berkala dimulai dari Mei hingga Juli 2024. Hasil ARIMA yang lebih unggul daripada Prophet dapat disebabkan karena data tidak memiliki nilai outlier, sehingga keunggulan Prophet dalam menangani data outlier tidak relevan. Selain itu, ARIMA memungkinkan penyesuaian model yang lebih spesifik melalui pemilihan parameter (p, d, q) yang optimal untuk data pengamatan.
Implementasi Model SI_1 I_2 TR Dinamika Penyakit Tuberkulosis dengan Optimasi Tes Molekuler Cepat (TCM)
Authors: Irfani Muhammad Syifa , Nuraini Nuning
Published: December 2024

Indonesia merupakan negara peringkat kedua terbanyak kasus TBC setelah India. Semua aspek memiliki harapan yang sama yaitu menekan penyebaran penyakit TBC. Model  digunakan untuk merepresentasikan dinamika penyakit Tuberkulosis dengan Optimasi Tes Molekuler Cepat (TCM). Optimasi diberikan untuk mendeskripsikan penempatan alat TCM pada fasilitas kesehatan. Metode Particle Swarm Optimation (PSO) digunakan untuk memperoleh hasil optimasi. Kemudian data penempatan TCM tersebut digunakan untuk melihat dinamika penyebaran penyakit dengan model   . Model ini membagi dua populasi terinfeksi yaitu populasi terinfeksi karena tes TCM dan populasi tidak tes TCM. Populasi yang tidak tes TCM ini tidak diketahui dengan pasti apakah terinfeksi atau tidak. Kemudian ditentukan nilai reproduksi dasar  untuk melihat kondisi penyebaran penyakit TBC. Data yang digunakan untuk studi kasus adalah data penyebaran penyakit serta kebutuhan alat TCM di daerah kota Bandung. Hasil simulasi diperoleh bahwa adanya proses optimasi TCM mempengaruhi model . Pengaruh tersebut terlihat pada kompartemen terinfeksi  dan  mengalami penurunan yang lebih cepat serta  dan  mengalami peningkatan yang lebih cepat dibandingkan tanpa adanya optimasi. Penekanan kasus TBC sangat dipengaruhi oleh optimasi penempatan TCM dan penanganan pengobatan yang sangat efektif dan cepat.
Penerapan Machine Learning Algoritma Random Forest Untuk Prediksi Penyakit Jantung
Authors: Selayanti Nabilah , Putri Shafira Amanda , Kristanaya Mirechelin , Azzahra Melinda Putri , Navsih Muhammad Ghinan , Hindrayani Kartika Maulida
Published: December 2024

Menurut perkiraan Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), penyakit jantung diproyeksikan tetap menjadi penyebab kematian utama di dunia pada tahun 2030.. Lebih dari 17 juta jiwa dilaporkan kehilangan nyawa setiap tahun karena penyakit kardiovaskular, menurut WHO. Penelitian ini bertujuan meningkatkan akurasi deteksi penyakit jantung dengan memanfaatkan algoritma Random Forest untuk menangani kompleksitas data dan mencegah overfitting .Penelitian ini mengevaluasi kinerja empat algoritma pembelajaran mesin, yaitu Random Forest, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), dan Regresi Logistik, dalam memprediksi kegagalan jantung. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan dataset "Heart Failure Prediction Dataset" yang diunduh dari Kaggle yang terdiri dari 918 observasi dengan 12 atribut. Langkah-langkah persiapan datanya termasuk pengelolaan nilai yang hilang, pemrosesan variabel kategorik, dan normalisasi. Dalam pengalaman nyata, Hasil menunjukkan bahwa Random Forest menghasilkan hasil terbaik dengan akurasi 87.7% di data pengujian dan 92.63% di data validasi. Oleh karena itu, penekanan penelitian ini adalah pada kemampuan Random Forest dalam.
Analisis Perbedaan Rata-Rata Penumpukan Sampah Pra dan Pasca Covid-19 di Kalimantan dan Sulawesi Menggunakan Uji Mann-Whitney
Authors: Bashiran Himam , Naufal Muhammad , Widodo Leonardus Ananto
Published: December 2024

Wabah COVID-19 telah menyebabkan transformasi besar-besaran di berbagai sektor, dengan sektor pengelolaan sampah yang terkena dampak signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk menguji dan membandingkan rata-rata akumulasi sampah sebelum COVID-19 (2019) dan setelah COVID-19 (2023) di Kalimantan dan Sulawesi dengan menggunakan Uji Mann-Whitney. Distribusi data tidak normal dan variabel dependen berbentuk ordinal. Oleh karena itu, kami melakukan uji non-parametrik Mann-Whitney untuk sub-studi ini. Hasil pada tingkat signifikansi 0,05 dari perhitungan manual dan analisis perangkat lunak SPSS menunjukkan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan dalam akumulasi sampah rata-rata antara kedua periode. Temuan ini menunjukkan bahwa tantangan pengelolaan sampah di Kalimantan dan Sulawesi tetap sama sebelum dan setelah pandemi COVID-19. Meskipun terjadi peningkatan timbulan sampah akibat meningkatnya aktivitas rumah tangga dan belanja online selama pandemi, akumulasi sampah secara keseluruhan tidak menunjukkan perubahan yang signifikan. Akibatnya, volume sampah yang dihasilkan pada kedua periode tersebut sebanding, menyoroti masalah yang masih ada dalam praktik pengelolaan sampah di pulau-pulau ini. Hasil ini menggarisbawahi perlunya strategi pengelolaan sampah yang lebih baik untuk mengatasi tantangan yang diperparah oleh pandemi dan untuk meningkatkan keberlanjutan penanganan sampah di Kalimantan dan Sulawesi.
Implementasi Pembuatan Dashboard untuk Analisis Pola Diagnosa Pasien di Rumah Sakit X
Authors: Dwiyana Ananda Taqhsya , Ardiansyah Muhammad Firman , Rahmawati Vivi Indah , Permata Regita Putri , Ni'mah Rifdatun
Published: December 2024

Pada era digital saat ini, pengelolaan data pasien menjadi tantangan penting bagi institusi kesehatan. Rumah Sakit X menghadapi kesulitan dalam menganalisis pola diagnosa pasien secara efisien. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan mengimplementasikan dashboard untuk analisis pola diagnosa pasien guna meningkatkan kualitas layanan kesehatan. Metodologi yang digunakan meliputi pengumpulan data rekam medis, analisis data menggunakan Exploratory Data Analysis (EDA), dan visualisasi melalui software Tableau. Hasil penelitian menunjukkan bahwa visualisasi data dengan Diagram Sankey, Tree Map, dan Histogram memungkinkan pemahaman yang lebih mendalam terhadap pola kunjungan dan diagnosa pasien. Dari evaluasi efektivitas dashboard, responden memberikan penilaian yang memuaskan, menunjukkan bahwa dashboard ini 88% efektif dalam mendukung manajemen Rumah Sakit X. Kesimpulan penelitian ini menegaskan bahwa dashboard dapat meningkatkan efisiensi dan kualitas layanan kesehatan dengan menyediakan informasi yang jelas dan mudah dipahami. Saran diberikan untuk iterasi berkelanjutan berdasarkan umpan balik pengguna, peningkatan fitur, serta program pendidikan kesehatan bagi lansia.
Identifikasi Pola Kunjungan Pasien: Inovasi Pelayanan pada Rumah Sakit WKJ Surabaya dengan Algoritma Apriori
Authors: Annur Ahmad Ihda Falah , Alifah Amalia Nur , Aulia Marsha Trista , Suadnyana I Putu Krishna Deni
Published: December 2024

Rumah Sakit WKJ merupakan rumah sakit umum swasta di bawah naungan PT WYS Surabaya yang memiliki peran penting dalam menyediakan layanan kesehatan dan mempercepat peningkatan kesehatan masyarakat. Volume data kesehatan yang besar, termasuk data kedatangan pasien yang terus meningkat, menyebabkan tantangan dalam pengelolaan pola kunjungan seringkali tidak teratur. Penelitian ini mengeksplorasi penggunaan algoritma Apriori untuk mengidentifikasi pola kunjungan pasien di Rumah Sakit WKJ. Meskipun algoritma Apriori telah digunakan dalam berbagai bidang seperti analisis pasar dan rekam medis, namun penerapannya dalam konteks ini masih belum ada. Penelitian ini dilakukan pada Rumah Sakit WKJ, dengan menganalisis data kunjungan pasien selama bulan November 2023. Analisis mencakup informasi mengenai jenis kelamin, tanggal kunjungan, usia pasien, dan poli yang dikunjungi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah aturan asosiasi dengan algoritma Apriori. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Apriori efektif dalam mengidentifikasi pola kunjungan, seperti hubungan kuat antara pasien lansia dengan poli jantung dan poli mata, serta preferensi perempuan untuk poli gigi dan rehabilitasi medik. Berdasarkan penelitian ini, peneliti menyarankan untuk mengalokasikan sumber daya dan tenaga medis yang memadai pada poli-poli terkait untuk meningkatkan pelayanan. Optimalisasi penjadwalan dan pengelolaan sumber daya berdasarkan pola kunjungan dapat meningkatkan efisiensi operasional dan kualitas pelayanan di Rumah Sakit WKJ.