bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Hubungan antara Kepribadian dan Kebahagiaan dengan Harga Diri sebagai Mediator
Authors: Lutfiyah Lutfiyah , Takwin Bagus 
Published: April 2019

Research on the personality and its correlation to happiness found that personality is a strong predictor of happiness. Further studies also reveal that high self-esteem is found to be positively correlated with happiness. The purpose of this study was to examine the relationship between personality and happiness and specifically to examine how the correlation of both is mediated by\ self-esteem. This study hypothesises that personality correlates with happiness, and self-esteem mediate the correlation of personality with happiness. 118 participants of this study were adolescents to late adulthood in the ages ranged from 12 to 60 years. Data collected using Big Five inventory, personal self-esteem scale and mental health continuum-short form. The results show that the Big Five personality is correlated with both self-esteem and happiness. The result also proves that self-esteem mediates the relationship between the Big Five personality and the happiness.Key words: big five personality, self-esteem, happiness Abstract: Penelitian sebelumnya tentang kepribadian dan kebahagiaan menemukan bahwa kepribadian berkorelasi dengan kebahagiaan dan merupakan prediktor yang kuat terhadap kebahagiaan. Penelitian selanjutnya juga menemukan bahwa bahwa harga diri yang tinggi berkorelasi positif dengan kebahagiaan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji hubungan antara kepribadian dan kebahagiaan dan secara khusus ingin menguji bagaimana korelasi keduanya dengan dimediasi dengan harga diri. Hipotesis penelitian ini adalah kepribadian berkorelasi dengan kebahagiaan dan harga diri menentukan korelasi kepribadian dengan kebahagiaan sebagai mediator. Partisipan pada penelitian ini sebanyak 118 orang yang merupakan populasi umum dalam kategori remaja sampai dewasa akhir dengan rentang usia 12- 60 tahun. Alat ukur yang digunakan adalah big five inventory, skala personal self-esteem dan mental health continuum-short form. Hasil-hasil yang ditunjukkan dalam penelitian ini menyimpulkan bahwa kepribadian big five berkorelasi dengan harga diri. Kemudian kepribadian big five berkorelasi dengan kebahagiaan. Sehingga, dapat dibuktikan bahwa terdapat hubungan antara kepribadian Big Five dengan kebahagiaan yang di mediatori oleh harga diri.
Pembelajaran E-Learning Perkembangan Anak di Jurusan Psikologi
Authors: Khoirunnisa Riza Noviana , Dewi Damajanti Kusuma , Nurwidawati Desi 
Published: April 2019

Conventional learning method is viewed to be less effective because it poses the problems of space and time. Information Technology offers a method for more effective online learning called e-learning. This research aims to develop e-learning for the module of Child Development at Department of Psychology Universitas Negeri Surabaya. This study was a developmental research project that used the method of ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation). This model was chosen because the stages of its development are deemed appropriate especially for the refinement and implementation of e-materials in online system which facilitates the interactions among students and between the students and lecturers. The subjects of this study were 34 undergraduate psychology students who participated in the module of Child Development. This study was conducted during four meetings. The results of this study were e-material products which were uploaded in online learning system. The e-materials have been validated by experts. A questionnaire to record students’ responses on the e-materials was used. The analysis on the data resulted from students’ responses shows that there is no significant effect of the e-learning application in the module of Child Development on the students’ learning achievement. Keywords: Online learning, child development module, ADDIEAbstrak: Metode pembelajaran konvensional dirasakan menjadi kurang efektif karena terbentur masalah ruang dan waktu. Teknologi Informasi menawarkan metode pembelajaran yang dinamakan metode e-learning. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan pembelajaran e-learning pada mahasiswa yang memprogrram mata kuliah Perkembangan Anak di Jurusan Psikologi. Metode penelitian menggunakan Model ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation). Model ini dipilih karena tahapan-tahapan pengembangannya dipandang sesuai terutama untuk penyempurnaan dan implementasi bahan ajar e-materi dalam sistem online dan fasilitas interaksi mahasiswa dengan dosen dan antar mahasiswa. Subjek penelitian ini adalah mahasiswa yang memprogram mata kuliah Perkembangan Anak sejumlah 34 mahasiswa. Pelaksanaan penelitian ini dilaksanakan selama empat kali pertemuan. Hasil penelitian ini adalah produk e-material yang telah divalidasi oleh ahli. Kuesioner disebarkan untuk diisi oleh mahasiswa dengan tujuan untuk mengukur respon mereka atas penggunaan e-learning dan e-material. Hasil analisis data menunjukkan bahwa tidak ada pengaruh signifikan dari penerapan pembelajaran e-learning terhadap hasil belajar mahasiswa.
Kesesuaian Teknologi Cloud Storage Terhadap Tugas Pada Generasi Y (1981-2000) Yang Berdampak Terhadap Kinerja Individu
Authors: Widagdo Putut Pamilih , Cahyadi Dedy 
Published: April 2019

Generasi merupakan sekelompok individu yang lahir pada rentang kelahiran yang sama, di mana pada masa itu mempunyai keunikan yang terbentuk dari pengalaman, sejarah atau zaman yang sama. Organisasi memiliki generasi pengguna dengan rentang usia yang beragam, sehingga teknologi cloud storage yang digunakan juga harus memiliki kesesuaian, fleksibilitas, dan kemudahan dalam membantu menyelesaikan tugas-tugas. Perkembangan teknologi yang semakin pesat menyebabkan Generasi Y (1981 – 2000) tumbuh dan berkembang dalam iklim sangat kental dengan teknologi dan serbuan informasi yang serba cepat dan canggih. Generasi Y mampu memanfaatkan teknologi untuk berkembang dengan menjadikan teknologi sebagai kemudahan dalam bekerja. Penelitian ini bertujuan membuktikan hubungan faktor kesesuaian teknologi cloud storage terhadap tugas (task technology fit) yang mempengaruhi penggunaan (utilization) dan dampaknya terhadap kinerja individu (individual performance) pada Generasi Y pada perguruan tinggi di Kalimantan Timur. Penelitian ini menggunakan metode PLS-SEM dengan melibatkan 257 responden dari Generasi Y pada Perguruan Tinggi di Kalimantan Timur. Data diolah menggunakan SmartPLS versi 3.2. Hasil penelitian menunjukkan secara empiris model mampu menjelaskan 61% dari varians kinerja individu pada generasi Y dalam menggunakan teknologi cloud storage pada Perguruan Tinggi di Kalimantan Timur. Pada Faktor kesesuaian teknologi terhadap tugas (task technology fit) merupakan faktor yang mempengaruhi generasi y dalam penggunaan teknologi cloud storage. Kemudian faktor kesesuaian teknologi terhadap tugas (task technology fit) dan penggunaan (utilization) merupakan faktor yang memiliki hubungan positif berpengaruh signifikan terhadap peningkatan kinerja individu (individual performance) pada generasi y dalam menggunakan teknologi cloud storage pada perguruan tinggi di Kalimantan Timur. Berdasarkan hasil penelitian membuktikan bahwa semakin baik kesesuaian teknologi cloud storage yang digunakan terhadap tugas-tugas pada generasi y akan mempengaruhi dalam meningkatkan penggunaan dan berdampak terhadap kinerja individu.
Penerapan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Industri Garment
Authors: Rachman Rizal 
Published: April 2019

AbstrakPermasalahan yang umum dihadapi oleh perusahaan adalah bagaimana meramalkan produksi barang di masa mendatang berdasarkan data yang telah direkam sebelumnya. perusahaan tersebut hanya memproduksi sesuai dengan pesanan, sehingga perusahaan hanya melakukan proses produksi sesuai jumlah yang diminta oleh para konsumen, jika terjadi kelebihan dalam produksi maka kelebihannya itu akan disimpan dalam stock, hal ini bertujuan untuk memenuhi permintaan konsumen yang sifatnya mendadak. Peramalan tersebut sangat berpengaruh pada keputusan manajemen untuk menentukan jumlah produksi barang yang harus disediakan oleh perusahaan, kondisi umum bisnis dan ekonomi, reaksi dan tindakan pesaing, tindakan pemerintah, kecenderungan pasar, siklus hidup produk, gaya dan mode, perubahan permintaan dan konsumen inovasi tekhnologi. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengidentifikasi dan menganalisis hasil peramalan produksi garment dengan menggunakan metode peramalan Moving Average dan Exponential Smoothing. Untuk melakukan peramalan, semakin banyak data yang digunakan untuk peramalan maka semakin akurat pula hasil dari peramalan yang dilakukan. Hasil penelitian ini telah berhasil membuat sistem peramalan produksi garment. Sehingga lebih mudah dalam menentukan jumlah produksi garment pada periode tahun-tahun berikutnya. Kata kunci : Peramalan, Moving Average, Exponential Smoothing.
Profile Matching Untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Vendor Maintenance Server dan Jaringan
Authors: Nisa Khoirun , Sutinah Entin 
Published: April 2019

AbstrakMemilih pemasok yang tepat atau vendor diantara pemasok yang ada adalah isu penting bagi top manajemen. Proses penentuan vendor pada PT. Gema Graha Sarana dilakukan secara manual, yang diawali dengan pengumpulan informasi melalui presentasi dari setiap calon vendor. Setelah itu dilakukan rapat pimpinan untuk membahas tentang kelebihan dan kekurangan masing-masing vendor. Rapat pimpinan perusahaan menggunakan sistem votting sehingga cara tersebut dinilai masih kurang objektif dan tidak menutup kemungkinan penilaian dilakukan secara subjektif. Saat ini sudah berkembang pesat teknologi dalam segala bidang salah satunya teknologi dalam penentuan pengambilan keputusan, oleh karena itu untuk membantu dalam pemecahan masalah tersebut perlu dilakukan sebuah pendekatan dengan menggunakan sebuah metode sistem pendukung keputusan salah satu nya dengan menggunakan metode Profile Matching dengan tahapan yaitu menentukan kriteria, perhitungan pemetaan gap, melakukan pembobotan, perhitungan core factor dan secondary factor, perhitungan nilai total, dan perhitungan untuk menentukan perangkingan.Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan vendor yang cocok agar mampu menyediakan layanan jasa maintenance server dan jaringan sesuai kebutuhan. Sehingga dari tahapan-tahapan tersebut diperoleh sebuah hasil keputusan untuk memilih vendor yang akan diajak kerja sama dalam melakukan pekerjaan maintenance server dan jaringan dengan memilih PT. Nusa Network Prakarsa. Kata Kunci: Pemilihan Vendor, Profile Matching, Sistem Pendukung Keputusan. AbstractSelecting the right supplier or vendor among existing suppliers is an important issue for top management. The process of determining vendor at PT. GemaGrahaSarana, Tbk is done manually, which begins with the collection of information through the presentation of each potential vendor. After that conducted a leadership meeting to discuss the advantages and disadvantages of each vendor. Company leadership meeting using the voting system so that way is considered still less objective and did not rule out the assessment is done subjectively. Nowadays, technology has been developed in all fields, one of them is technology in determining decision making, therefore to assist in solving the problem it is necessary to do an approach by using a method of decision support system of one of them by using method matching profile with stages that is Determining Criteria , Gap Mapping Calculation, Weighting, Calculation of Core Factor and Secondary Factor, Total Value Period, and Calculation for Determining Ranking. The purpose of this research is to determine the suitable vendors to be able to provide server and network maintenance services as needed. So from these stages obtained a decision to select a vendor who will be invited to work together in doing maintenance work server and network by choosing PT. Nusa Network Prakarsa. Keywords: Vendor Selection, Profile Matching, Decision Support System.
Klasifikasi Tanaman Obat Berdasarkan Ekstraksi Fitur Morfologi Daun Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Authors: Saputra S Kana , Perangin-Angin Mochammad Iswan 
Published: April 2019

Abstrak Indonesia telah lama mengenal dan menggunakan tanaman yang berkhasiat sebagai obat. Dari banyaknya tanaman obat yang ada di dunia, 80% tanaman obat tumbuh di hutan tropika yang berada di Indonesia. Sekitar 28.000 spesies tanaman tumbuh dan 1.000 spesies diantaranya telah digunakan sebagai tanaman obat. Dengan banyaknya spesies tanaman obat dan tingkat kemiripan yang tinggi dapat menyebabkan kesalahan dalam proses identifikasi jenis tanaman obat. Sehingga dibutuhkan bantuan komputer untuk mengenali jenis tanaman obat tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi jenis tanaman obat menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation berdasarkan ekstraksi fitur morfologi daun. Hasilnya menujukkan bahwa perubahan nilai learning rate mempengaruhi hasil identifikasi jenis tanaman obat berdasarkan fitur morfologi daun. Hasil perhitungan rata-rata nilai recognition rate sebesar 90% untuk data training dan 75,56% untuk data testing terjadi saat learning rate 0,01. Nilai learning rate terbaik untuk identifikasi jenis tanaman obat adalah 0,01 dengan jumlah rata-rata epoch sebesar 11,67 dan MSE sebesar 0,13. Ini menunjukkan bahwa metode ekstraksi fitur morfologi daun dan algoritma jaringan syaraf tiruan backpropagation sangat baik digunakan untuk mengidentifkasi jenis tanaman obat. Kata Kunci: Ekstraksi Fitur, Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation, Morfologi Daun, Tanaman Obat Abstract Indonesia has known and used a nutritious plant as a medicine. most of the medicinal plants in the world that is 80% of medicinal plants grown in tropical forests in Indonesia. the plant grows about 28,000 species and 1,000 species of which have been used as medicinal plants. Many species of medicinal plants with a high degree of similarity can cause errors in the process of identifying medicinal plants. Because the problem was needed computer assistance to recognize the types of medicinal plants. This research proposed to identify species of medicinal plants using backpropagation artificial neural network based on leaf morphological feature extraction. The results showed that changes in the value of learning rate influence the identification of medicinal plant species based on leaf morphology features. The calculation average of recognition rate is 90% for training data and 75.56% for data testing occurs at learning rate 0.01. The best learning rate for plant species identification is 0.01 with epoch average is 11.67 and MSE is 0.13. The results of this research concluded that the leaf morphology feature extraction method and backpropagation artificial neural network algorithm are very well used to identify the types of medicinal plants. Keywords: Backpropagation Artificial Neural Network, Feature Extraction, Leaf Morphology, Medicinal Plant
Identifikasi Pola Penyakit Pada Citra Iris Mata dengan RBF Neural Network
Authors: Yohandy Daniel Hadrian , Wiranata I Made Normo , Ferbia Tea Qaula 
Published: April 2019

AbstrakGaya kehidupan manusia semakin beragam dan padat sehingga banyak terjadi dimana penyakit dan gangguan pada tubuh diketahui ketika sudah dalam kondisi parah. Kebanyakan manusia tidak disiplin dalam memantau kesehatan mereka karena dirasa belum ada cara yang mudah dan efisien, cara yang mayoritas digunakan adalah check-up ke rumah sakit. Iris mata manusia dapat menjadi salah satu media atau sarana dalam mengenali gangguan kondisi tubuh seseorang. Pola yang muncul pada iris mata dapat dikenali dengan bantuan teknologi jaringan saraf tiruan yang salah satunya adalah metode RBF yang dipakai dalam penelitian ini. Hasil yang ditemui pada penelitian ini adalah penggunaan metode RBF mampu untuk mengenali pola yang ada di iris mata, dan dapat memberikan hasil pengenalan penyakit kompleks dan stress dengan akurasi yang dibilang masih rata-rata (sekitar 50%). Kata Kunci: Penyakit, Iris Mata, Pola, RBF AbstractHuman lifestyle is more diverse and dense, so much happening where disease and disturbance in the body are known when it is in severe condition. Most humans are not disciplined in monitoring their health because it feels there is no easy and efficient way, the way that the majority used is the check-up to the hospital. The iris of the human eye can be one of the media or means in recognizing a person's body condition disorder. Patterns that appear on the iris can be identified with the help of artificial neural network technology one of which is the RBF method used in this study. The results found in this study are the use of RBF method to recognize the existing pattern in the iris and can provide the results of the introduction of complex diseases and stress with an accuracy that is still fairly average (about 50%). Keywords: Disease, Eye Iris, Pattern, RBF
Evaluasi Penggunaan Sistem Informasi ERP Dengan Metode Pieces Framework
Authors: Agustina Nani 
Published: April 2019

AbstrakPenggunaan sistem informasi pada saat ini sudah banyak digunakan oleh perusahaan-perusahaan, misalnya PT. HK Realtindo Jakarta. Penerapan sistem informasi digunakan oleh beberapa bagian salah satunya bagian akuntansi keuangan dan bagian sales marketing. Penelitian menggunakan metode Pieces Framework dengan mengukur enam variabel diantaranya performance, information/data, economic, control, efficiency, dan service. Metode ini digunakan untuk mengukur tingkat penerimaan aplikasi sistem informasi yang sudah diterapkan terhadap pengguna. Pengguanan sistem informasi ini sudah lama digunakan sehingga diperlukan adanya penelitian terhadap sistem tersebut, pada penelitian ini terdapat 30 kuestioner yang diolah dan terdiri 20 indikator pertanyaan. Dalam penelitian ini menghasilkan data semua variabel baik dengan total penilaian performance sebesar 3,81, Information data sebesar 4,11, Economic menghasilkan nilai 4,07, securty/control mendapatkan point nilai 4,13, Efficiency dengan data nilai 4,13, dan service mendapatkan nilai 4,06. Dari hasil penelitian ini sistem informasi ERP sudah berjalan dengan baik tetapi pihak perusahaan tetap perlu melakakukan perbaikan-perbaikan untuk memberikan kepuasan dalam penggunaan sistem inforamasi tersebut. Kata Kunci : Evaluasi kinerja, Sistem Informasi ERP, Metode Pieces Framework AbstractThe use of information systems at this time has been widely used by companies, one of them is PT, HK Realtindo Jakarta. Implementation of information systems used by some parts of one part of financial accounting and sales marketing. Research using Pieces Framework method by measuring six variables such as performance, Information / data, Economic, Control, Efficiency, and service. This method is used to measure the level of acceptance of information system applications that have been applied to the user. The use of this information system has long been used so that the necessary research on the system, in this study there are 30 questionnaires are processed and consists of 20 indicators of questions. In this research yield data of all good variable with total performance appraisal 3,81, Information / data equal to 4,11, Economic mengahsilkan value 4,07, securty/control get point value 4,13, Efficiency with data value 4,13, and service get value 4.06 From the results of this research ERP information system is running well but the company still need melakakukan improvements to provide satisfaction in the use of the system informationt Keywords: Performance Evaluation, ERP Information System, Method Pieces Framework
Verifikasi Citra Tanda Tangan Menggunakan Metode Prewitt dan Learning Vector Quantization
Authors: Sefta Asfanji , Hidayatulloh Syarif 
Published: April 2019

AbstrakTanda tangan adalah salah satu bukti persetujuan dari seseorang, Jadi tanda tangan ini memiliki arti yang sangat penting. Sering terjadi Kasus pemalsuan tanda tangan, antara lain disebabkan oleh sistem verifikasi yang tidak baik. Verifikasi tanda tangan ini kebanyakan dilakukan secara manual, Yaitu dengan membandingkan langsung dengan menggunakan mata Manusia yang memiliki banyak kelemahan. Jadi ketelitian dan keakuratan hasil yang diinginkan sering kurang memuaskan. Metode yang saya gunakan dalam membangun aplikasi verifikasi tanda tangan ini adalah dengan menggunakan metode Edge Detection dan metode Vector Quantization Learning. Program ini dibangun menggunakan Matlab. Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh dari pengujian sistem verifikasi tanda tangan dengan menerapkan metode edge detection operator prewitt dan metode Learning vector Quantization dengan penghitung vektor, maka diperoleh kesimpulan bahwa Metode Edge Detection operator prewitt dan Learning Vector Quantization dengan penghitung vektor dapat mengekstraksi fitur tanda tangan untuk memproses vektor yang digunakan dalam penghitungan vektor untuk mengenali tanda tangan yang asli dan yang palsu pada aplikasi verifikasi tanda tangan yang membantu memverifikasi tanda tangan sehingga meminimalisasi pemalsuan tanda tangan. Kata Kunci : Citra, Edge Detection, Vector Quantization Learning, Tanda Tangan AbstractThe signature is one of the proof of approval from a person, so this signature has a very important meaning. There are often cases of signature forgery, partly due to a poor verification system. This signature verification is mostly done manually, that is by comparing it directly using the eyes of a human who has many weaknesses. So the accuracy and accuracy of the desired results are often unsatisfactory. The method that I use in building this signature verification application is to use the Edge Detection method and the Vector Quantization Learning method. This program is built using Matlab. Based on the research results obtained from the signature verification system testing by applying edge detection operator prewitt method and Learning vector Quantization method with vector counters, the conclusion is that the Edge Detection Method operator prewitt and Learning Vector Quantization with vector counters can extract signature features to process vectors used in vector counting to identify original and fake signatures in the signature verification application that helps verify the signature so as to minimize signature falsification. Keywords: Image, Edge Detection, Vector Quantization Learning, Signature