bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
ANALISIS KINERJA REDISTRIBUSI ROUTING PROTOKOL DINAMIK (Studi Kasus : RIP, EIGRP, IS-IS)
Authors: Mukmin Chairul , Negara Edi Surya 
Published: July 2020

<p><em>Each routing protocol has different algorithms and metrics in determining the best path on a network. Differences 1) Applications that only run on routing protocols 2) hardware from various vendors 3) Networks with different routing areas or domains. Some aspects that become a reference for some routing protocols that are issued from data sent and lost in the process of sending data (packet loss), speed in sending data (delay), as well as the ability of some routing protocols in choosing the closest distance when sending data transmission packets. Routing protocol characteristics. This study studies analyzing routing redistribution in dynamic routing protocols, in order to find out which routing protocols perform better in networks that are different from autonomous systems (AS) with measurement parameters of Throughput, Delay and Packet Loss.</em></p><p><em><strong>Keywords</strong> : EIGRP, IS-IS, Redistribution Routing, RIP, Routing Protocol</em></p><p><em>Setiap protokol routing memiliki algoritma dan metrik yang berbeda-beda dalam menentukan jalur terbaik pada sebuah jaringan. </em><em>Perbedaan karakteristik tersebut menimbulkan beberapa masalah 1)aplikasi yang hanya berjalan pada protokol routing tertentu 2)hardware dari berbagai vendor 3)Jaringan dengan area atau domain routing berbeda. Beberapa aspek yang menjadi acuan suatu protokol routing diantaranya dari segi data yang terkirim dan hilang dalam proses pengiriman data (packet loss), kecepatan dalam pengiriman data (delay), juga kemampuan suatu protokol routing dalam memilih jarak terdekat bahkan jalur terbaik dalam pengiriman paket data. Perbedaan karakteristik protokol routing tersebut</em><em> tersebut dapat diselesaikan dengan cara menggunakan redistribusi routing.</em><em> Penelitian ini bertujuan menganalisis perbandingan redistribusi routing pada protokol routing dinamik, guna mencari tahu protokol routing mana yang lebih baik kinerjanya dalam jaringan yang berbeda autonomous system (AS) dengan parameter pengukuran Throughput, Delay</em> dan <em>Packet Loss.</em></p><p><em><strong>Kata Kunci</strong> : </em><em>EIGRP, IS-IS, Redistribusi Routing, RIP, Protokol Routing</em><strong><em></em></strong></p>
INTEGRASI SMART ATTENDANCE BAGI DOSEN SEBAGAI UPAYA PENINGKATAN KINERJA
Authors: Effendy Irman , Bakti Ahmad Mutatkin 
Published: July 2020

<p><em>Attendance is a routine that is usually for someone who works well as an employee in the formal sector. </em><em>Attendance is also an assessment of performance in tertiary institutions such as that conducted at Bina Darma University. Bina Darma University in evaluating the performance of lecturers’ assessment components consisting of tri dharma and non tri dharma scores.</em> <em>Tri Dharma assessment includes teaching, research, service, and support. While non-tri dharma includes attendance (daily and briefing), rank, English language skills, Indonesian language skills, and the use of elearning. the problem that often arises when evaluating performance is in the field of discipline (presence). Some of the problems are: (1) lecturers often forget to make a presence in time and return, (2) the number of requests for repairs presence, (3) Summary of monthly presence disturbed. Based on these problems in this research conduct the development of smart attendance using the waterfall method. The waterfall method has five stages: communication, planning, medeling, construction and deployment. The results of the development is a smart attendance that can display information in an integrated manner starting from the presence machine, academic information systems and reporting.</em></p><p><em><strong>Keywords</strong></em><em>: </em><em>Attendance, Lecturers’ </em><em>Performance, Smart </em><em>Attendance</em><em><strong> </strong></em></p><p><em>Kehadiran merupakan sebuah rutinitas yang biasanya dilakukan bagi seseorang yang bekerja baik sebagai karyawan ataupu pegawai dalam sektor formal</em><em>.</em><em> </em><em>Kehadiran juga menjadi penilaian kinerja di perguruan tinggi seperti yang dilakukan pada Universitas Bina Darma. Universitas Bina Darma dalam melakukan penilaian kinerja dosen komponen penilaian yang terdiri dari nilai tri dharma dan non tri dharma. Penilaian tri dharma meliputi pengajaran, penelitian, pengabdian, dan penunjang. Sedangkan non tri dharma meliputi kehadiran (harian dan brifing), kepangkatan, kemampuan bahasa inggris, kemampuan Bahasa Indonesia, dan penggunaan elearning. permsalahan yang sering muncul ketika melakukan penilaian kinerja yaitu pada bidang kedisiplinan (presensi). Beberapa masalah yaitu: (1) dosen sering kali lupa melakukan presensi waktu masuk dan pulang, (2) banyaknya permohonan perbaikan presensi, (3) perekapan presensi bulanan yang terganggu. Berdasarkan permasalahan tersebut didalam penelitian ini dilakukan pengembangan integrasi presensi dalam bentuk smart attendance menggunakan metode waterfall. Metode waterfall memiliki lima tahapan yaitu communication, planning, medeling, construction dan deployment. Hasil pengmbangan yang dilakukan berupa smart </em><em>attendance</em><em> yang dapat menampilkan informasi secara intergrasi mulai dari mesin presensi, sistem informasi akademik dan pelaporan.</em></p><p><em><strong>Kata kunci</strong></em><em>: </em><em>Kehadiran, Kinerja Dosen, </em><em>Smart </em><em>Attendance</em></p><p><em><br /></em></p>
SISTEM PAKAR ANALISA KERUSAKAN SEPEDA MOTOR MATIC DENGAN METODE DEMPSTER SHAFER DAN PEMROGRAMAN PYTHON
Authors: Hikmatulloh Hikmatulloh , Wintana Dede , Susilawati Susilawati 
Published: July 2020

<p><em>Remuneration is a term that relates to employee payroll which is set by certain regulations routinely based on work values, with the aim of creating better and cleaner governance and increasing motivation and work performance. Performance is determined by assessing the compilation oflecturer’swork files and then verified by the department that responsible to it. Rule Base Reasoning is an expert system based on a series of rules that represent human knowledge and experience in solving some complex cases. Expert system is a system whose capability to adopt human knowledge in solving problems so the system can solve problems as is usually done by experts. To implement this method a web-based system is used using the PHP programming language with the concept of Object Oriented Programming with ecpectation this system can be designed more easily and can be developed continuously so it can optimize the acceptance of lecturer remuneration andso far it can minimize the possibility of errors due to human errors. on institutions and lecturers.</em></p><p><strong>Keywords</strong>: <em>Remuneration, Rule Base Reasoning, Performance, Lecturers, Expert Systems.</em></p><p><em>Remunerasi merupakan sebuah istilah yang berhubungan dengan penggajian pegawai yang ditetapkan dengan peraturan tertentu secara rutin berdasarkan nilai-nilai kerja, dengan tujuan terciptanya tata kelola yang lebih baik dan bersih serta meningkatkan motivasi dan prestasi kerja.Kinerja ditentukan dengan pengumpulan bukti kerja kepada pihak yang bertanggung jawab dan dihitung oleh badan yang ditentukan.Rule Base Reasoning adalah sistem pakar berdasarkan serangkaian aturan-aturan yang merupakan representasi dari pengetahuan dan pengalaman manusia dalam memecahkan kasus yang rumit</em><em>. </em><em>Sistem pakar adalah suatu sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia dalam menyelesaikan masalah sehingga sistem tersebut dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para pakar</em><em>.</em><em>Untuk mengimplementasikan metode ini dibuat sebuah sistem berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan konsep Object Oriented Programming dengan harapan sistem ini bisa dirancang lebih mudah dan bisa dikembangkan secara berkelanjutan dan dapat mengoptimalkan penerimaan remunerasi dosen sehingga bisa memperkecil kemungkinan terjadinya kesalahan karena human error yang bisa menyebabkan kerugian pada pihak institusi maupun dosen.</em></p><p><strong>Kata kunci</strong>: <em>Remunerasi, Rule Base Reasoning, Kinerja, Dosen, Sistem Pakar.</em><strong></strong></p><p><em><br /></em></p>
FEED FORWARD NEURAL NETWORK SEBAGAI ALGORITMA ESTIMASI STATE OF CHARGE BATERAI LITHIUM POLYMER
Authors: Dwi Prasetyo Mohammad Imron , Tjahjono Anang , Windarko Novie Ayub 
Published: July 2020

<p><em>Estimasi State Of Charge (SOC) baterai merupakan parameter terpenting dalam Battery Management System (BMS), terlebih sebagai aplikasi dari mobil listrik dan smart grid. SOC tidak dapat dilakukan pengukuran secara langsung, sehingga diperlukan metode estimasi untuk mendapatkan nilai tersebut. Beberapa metode yang pernah diusulkan adalah coloumb counting dan open circuit voltage. Akan tetapi coloumb counting memiliki kelemahan dalam hal inisialisasi SOC awal dan memiliki ketergantungan terhadap sensor arus. Sedangkan metode open circuit voltage hanya dapat digunakan pada baterai dalam kondisi idel. Pada penelitian ini diusulkan metode algoritma Feed Forward Neural Network (FFNN) untuk estimasi SOC baterai lithium polymer. Algoritma ini dapat menyelesaikan sistem nonlinier seperti yang dimiliki oleh baterai lithium polymer. Arsitektur FFNN dibangun dua kali (dual neural) untuk estimasi OCV dan SOC. FFNN pertama dengan input tegangan, arus, dan waktu charging maupun discharging untuk estimasi OCV. OCV hasil training neural pertama digunakan sebagai input FFNN kedua untuk estimasi SOC. Hasil dari estimasi ini didapatkan dengan nilai hidden neuron 11 pada neural pertama dan hidden neuron 4 pada neural kedua.</em></p><p><strong>Keywords:</strong><em> </em><em>SOC, BMS, Coloumb Counting, OCV, FFNN</em></p><p><em>Estimasi State Of Charge (SOC) baterai merupakan parameter terpenting dalam Battery Management System (BMS), terlebih sebagai aplikasi dari mobil listrik dan smart grid. SOC tidak dapat dilakukan pengukuran secara langsung, sehingga diperlukan metode estimasi untuk mendapatkan nilai tersebut. Beberapa metode yang pernah diusulkan adalah coloumb counting dan open circuit voltage. Akan tetapi coloumb counting memiliki kelemahan dalam hal inisialisasi SOC awal dan memiliki ketergantungan terhadap sensor arus. Sedangkan metode open circuit voltage hanya dapat digunakan pada baterai dalam kondisi idel. Pada penelitian ini diusulkan metode algoritma Feed Forward Neural Network (FFNN) untuk estimasi SOC baterai lithium polymer. Algoritma ini dapat menyelesaikan sistem nonlinier seperti yang dimiliki oleh baterai lithium polymer. Arsitektur FFNN dibangun dua kali (dual neural) untuk estimasi OCV dan SOC. FFNN pertama dengan input tegangan, arus, dan waktu charging maupun discharging untuk estimasi OCV. OCV hasil training neural pertama digunakan sebagai input FFNN kedua untuk estimasi SOC. Hasil dari estimasi ini didapatkan dengan nilai hidden neuron 11 pada neural pertama dan hidden neuron 4 pada neural kedua.</em></p><p><strong>Kata kunci</strong><em>: </em><em>SOC, BMS, Coloumb Counting, OCV, FFNN</em></p><p><em><br /></em></p><p><em><br /></em></p>
IDENTIFIKASI PENYAKIT BURUNG PERKUTUT MENGGUNAKAN FORWARD CHAINING
Authors: Hastono Tri 
Published: July 2020

<p><em>Perkutut (Geopelia striata) is a bird that has a beautiful and unique voice. In ancient time, the perkutut was a pet of nobles. Based on some references, the keris makers incorporate the special characteristics of a perkutut bird is the prestige of the keris he made. The closeness of the keris to the Javanese community makes the perkutut bird has its own space in the hearts of the people. Nowadays, many people keep the birds as their pet because of their beautiful voice and their easy treatment. An easy treatment does not mean that the perkutut bird is resistant to disease. In this case, we need advice from the bird experts to treat the disease. This study provides a solution to identify the perkutut disease and its treatment. The method used in this research is forward chaining with depth-first search technique. The logic used in each is the AND logic. The object of this study was a local perkutut with 13 disease items and 19 disease symptoms. The results of testing on the proposed system indicate that the system can identify the disease of the Perkutut accurately</em><em>.</em></p><p><em><strong>Keywords</strong></em><em>: identification, disease, </em><em>perkutut</em><em>, forward chaining</em></p><p><em>Perkutut (Geopelia striata) adalah salah satu burung yang memiliki suara yang indah dan unik. Pada zaman dahulu, burung perkutut adalah burung peliharaan para ningrat atau bangsawan. Dan dari beberapa literatur, para empu dalam membuat keris memasukkan ciri khusus perkutut pada pamor keris yang dibuatnya. Kedekatan keris dengan masyarakat Jawa, membuat burung perkutut memiliki ruang sendiri dihati masyarakat. Sekarang ini, banyak yang memelihara burung perkutut karna keindahan suaranya dan perawatan yang terhitung mudah. Perawatan yang mudah bukan berarti burung perkutut kebal akan penyakit. Untuk itu diperlukan saran dari pakar burung perkutut untuk mengobati penyakitnya. Penelitian ini memberikan solusi untuk identifikasi penyakit burung perkutut beserta penanganannya. Metode yang digunakan pada penelitian adalah forward chaining dengan teknik penelusurannya adalah depth-first search. Adapun logika yang digunakan pada setiap rule adalah logika AND. Objek penelitian yang dipilih adalah burung perkutut lokal dengan item penyakit sebanyak 13 penyakit dan 19 gejala penyakit. Hasil pengujian pada sistem yang diusulkan menunjukan bahwa sistem dapat mengidentifikasi penyakit burung perkutut secara akurat</em><em>.</em></p><p><em><strong>Kata kunci</strong></em><em>: identifikasi, penyakit, perkutut, forward chaining</em></p><p><em><br /></em></p>
EKSTRAKSI FITUR MENGGUNAKAN MODEL WORD2VEC PADA SENTIMENT ANALYSIS KOLOM KOMENTAR KUISIONER EVALUASI DOSEN OLEH MAHASISWA
Authors: Rusli Muhammad 
Published: July 2020

<p><em>This research is about Sentiment Analysis using the Word2vec model. this research was conducted by Fauzi (2019). But in his research the use of the Word2vec model produces an accuracy of 70%, because the data used is small. In little data Word2vec cannot grasp the similarity of meaning well. So that related research was conducted which used lecturer evaluation comment data and also Wikipedia article data in Indonesian language as Word2vec model. In this study a comparison of average extraction features of Word2vec and Bag of Centroid base Word2vec was done and a combination of the two was then performed using the Support Vector Machine method. The application of Word2vec Average base feature extraction in the lecturer evaluation commentary data resulted in an accuracy of 84,8%. Then using the Bag of Centroid base feature extraction using Word2vec Hierarchy Clustering produces the best accuracy of 81,6% with a total of 75 features. The result of merging the two feature extractions produces an accuracy of 85,3%.</em></p><p><strong><em>Keywords</em></strong><em>: Sentiment Analysis, Word2vec, Feature extraction</em></p><p><em>Penelitian ini mengenai Sentiment Analysis menggunakan model Word2vec. penelitian ini pernah dilakukan oleh Fauzi (2019). Namun pada penelitiannya penggunaan model Word2vec menghasilkan akurasi 70%, karena data yang digunakan sedikit. Dalam data yang sedikit Word2vec tidak dapat menangkap kemiripan makna dengan baik. Sehingga dilakukan penelitian terkait yang mana menggunakan data komentar evaluasi dosen dan juga data artikel Wikipedia berbahasa Indonesia sebagai model Word2vec. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan ekstraksi fitur Average base Word2vec dan Bag of Centroid base Word2vec dan juga dilakukan penggabungan keduanya kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan metode Support Vector Machine. Penerapan ekstraksi fitur Average base Word2vec pada data komentar evaluasi dosen menghasilkan akurasi sebesar 84,8%. Kemudian menggunakan ekstraksi fitur Bag of Centroid base Word2vec menggunakan Hirarki Clustering menghasilkan akurasi terbaik sebesar 81,6% dengan jumlah 75 fitur. Hasil penggabungan kedua ekstraksi fitur menghasilkan akurasi sebesar 85,3%.</em></p><p><em><strong>Kata kunci</strong></em><em>: </em><em>Sentiment Analysis</em>, <em>Word2vec</em><em>, </em>Ekstraksi fitur<em>.</em></p><p><em><br /></em></p>
KEMIRIPAN LIPSTIK BERDASARKAN METODE FUZZY C-MEANS (FCM) MENGGUNAKAN DELPHI
Authors: Dharsni Chandra 
Published: July 2020

<p>Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) is a spectroscopic method for quantitative and qualitative analysis of elements contained in a material. This technique is based on an analysis of plasma emissions produced by focusing a high-power pulse laser on a sample. However, to determine the similarity of the content of a material based on spectroscopy is difficult, especially for similar materials. Lipstick itself has many color variations and some colors look almost the same. To distinguish each color, lipstick manufacturers give numbers or names on this product. In this case the writer has the goal to see the similarity of characters in the lipstick based on the cluster. For that we need the help of additional software analysis to distinguish or look for similarities of samples. One analysis that can be done is by the fuzzy method. Fuzzy c-means (FCM) is a clustering algorithm where one object can be a member of several clusters based on similar characteristics. In this study the intensity of the data processing of 3 lipstick materials was conducted using clustering method which aims to determine the similarity between materials using Delphi. There are 3 cluster centers that represent each material. From the results of the cluster center found that material 1 and 2 are in one cluster while material 3 is in a different cluster. <br /> <br /><strong>Keywords</strong>: Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS), lipstik, cluster, fuzzy c-means (FCM), Delphi.</p><p>Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) adalah metode spektroskopi untuk analisis kuantitatif dan kualitatif unsur yang terkandung dalam sebuah bahan. Teknik ini didasarkan pada analisis emisi plasma yang dihasilkan dengan cara memfokuskan laser pulsa berdaya tinggi pada sampel. Namun, untuk menentukan kemiripan kandungan suatu bahan berdasarkan spektroskopi adalah sulit dilakukan terutama untuk bahan yang sejenis. Lipstik sendiri memiliki banyak variasi warna dan beberapa warna tampak hampir sama. Untuk membedakan tiap warna, produsen lipstik memberi nomor atau nama pada produk ini. Dalam hal ini penulis memiliki tujuan untuk melihat kesamaan karakter dalam lipstick berdasarkan klasternya. Untuk itu perlu bantuan analisis software tambahan untuk membedakan atau mencari kemiripan sampel. Salah satu analisis yang dapat dilakukan adalah dengan metode fuzzy. Fuzzy c-means (FCM) adalah algoritma clustering dimana satu objek dapat menjadi anggota beberapa cluster berdasarkan kesamaan karakteristiknya. Pada penelitian ini dilakukan pengolahan data intensitas dari 3 bahan lipstik dengan metode clustering yang bertujuan untuk mengetahui kemiripan antar bahan menggunakan Delphi. Terdapat 3 pusat cluster yang mewakili masing-masing bahan. Dari hasil pusat klaster didapat bahwa bahan 1 dan 2 berada pada satu klaster sedangkan bahan 3 berada di klaster yang berbeda. </p><p><br /><strong>Kata kunci</strong>: Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS), lipstik, klaster, fuzzy c-means (FCM), Delphi.</p>
RANCANG BANGUN APLIKASI KARTU MENUJU SEHAT (e-KMS) PADA PLATFORM ANDROID
Authors: Muludi Kurnia , Kurniasih Noni , Aristoteles Aristoteles , Iqbal Muhammad 
Published: July 2020

<p><em>Toddler Growth Chart held by parents is a book that consists of a toddler's growth history which holds by Maternal and Child Health Services (Posyandu) officer. Growth Chartbook still uses traditional ways, written by hands to records all of the toddler's growth. Posyandu reports that sent to the Public Health Center (Puskesmas) every month still proceeds with a spreadsheet, and it makes Posyandu officers felt the difficulty of processing the data, like record, search, and store the data. e-KMS Apps can help Posyandu officers for easy recording and searching , and tracing data history. It also helps Posyandu officers to make Posyandu reports easily. This app helps toddler’s parents to control their toddler’s growth and make the parents feel easy about how to take care of the toddlers. </em><em>This application is equipped with features of calculating nutrition status and presenting toddler nutrition status data in the graph based on WHO (World Health Organization) standards in 2006, Posyandu activities, calculation of nutritional status for parents of children under five to be able for knowing the nutritional status of toddlers anywhere and at any time without waiting for the Posyandu schedule. It also provides tips and tricks for caring for toddlers to inform parents how to care for toddlers, and manages Posyandu reports every month to control the condition of toddlers.</em></p><p><strong>Keywords</strong>: <em>Android, Growth Chart, Nutritional Status, Child Health Service.</em></p><p><em>Kartu Menuju Sehat (KMS) merupakan kartu yang berisi data kesehatan bayi secara berkala yang dipegang oleh orang tua. Pembukuan data ini mempersulit kader posyandu dalam pencatatan, pencarian dan penyimpanan data Balita. Selama ini Laporan Posyandu dikumpulkan ke Puskesmas pada tiap bulan dan diolah menggunakan spreadsheet. Tidak jarang cara ini sering mengakibatkan proses pengiputan mengalami kesalahan. Aplikasi mobile KMS (e-KMS) dapat mempermudah kader Posyandu dalam proses di atas sekaligus dapat mengelola laporan Posyandu dengan lebih mudah. Aplikasi ini juga mempermudah orang tua dalam memonitor kondisi perkembangan balita dan mengetahui bagaimana cara merawat balita. Fitur-fitur lain yang disediakan pada e-KMS diantaranya adalah perhitungan status gizi dan penyajiannya dalam bentuk grafik menggunakan standar WHO (World Health Organization), dan informasi kegiatan Posyandu. Tips dan trik merawat balita disediakan juga untuk memberi membantu pada orang tua cara merawat Balita.</em> </p><p class="IndexTerms"><strong>Kata Kunci</strong>: <em>Android, KMS (Kartu Menuju Sehat), Posyandu, status gizi balita.</em></p><p><em><br /></em></p>