bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Occasional Flooding Impact On Heavy Metals Content In The Soil Of Polder Beša
Authors: Šoltysová Božena , Hecl Ján , Kováč Ladislav , Danilovič Martin 
Published: November 2018

Abstract
Three plots in Dry Polder Beša in Slovakia (E) and 3 plots in no flooded area (R) were chosen to assess the Cd, Pb and Ni contamination in the soil by using geo-accumulation index (Igeo) and anthropogenic contribution rate (ACR). Heavy metals content was measured at three depths (0‒0.2 m, 0.2‒0.4 m and 0.4‒0.6 m). It was found that the average content of Pb was 1.4 times higher and content of Ni 2.3 times higher at experimental area than at reference area. The average content of Cd were on the same level (E - 0.040 mg/kg, R - 0.041 mg/kg). The variability of heavy metals content in the soil was significantly influenced by soil depth and sampling plot and concentrations significantly correlated with soil organic carbon content (r - in the range of 0.41 to 0.65, p < 0.05). Geo-accumulation index indicates that the soils in the all of studied plots were polluted with respect to Ni, while were unpolluted with respect to Cd and Pb. Cd and Pb occurrence in these soils may be associated to the geochemical weathering. The value of the ACR indicate that anthropogenic input of Ni was 1.331 times higher in flooded area than in reference no flooded area. Different soil types can be arranged in descending Igeo values for Ni as follows: Luvisols ˃ Regosols ˃ Gleysols ˃ Chernozems. It was found that the content of Ni and Pb exceeded the critical values, in relation to transfer of contaminants from the soil to the plant , only at flooded area.
Some models for immiscible displacements in Hele-Shaw cells
Authors: Paşa Gelu 
Published: November 2018

Abstract
We study the linear stability of the immiscible displacement of some fluids in 2D and 3D Hele-Shaw cell. We give a method for avoiding the singularities phenomenons which appears in previous papers. In the case of a non - Newtonian fluid displaced by air in a 3D Hele-Shaw cell, we give a growth constant σ of perturbations, which contains two new terms compared with the Saffman-Taylor formula. Our σ has a very high growth as a parameter appearing in the constitutive relations approaches a critical value.
Dampening of neurotransmitter action: molecular similarity within the melatonin structure
Authors: Williams Wynford R. 
Published: November 2018

Abstract
Objectives. Melatonin initiates physiologic and therapeutic responses in various tissues through binding to poorly defined MT receptors regulated by G-proteins and purine nucleotides. Melatonin’s interaction with other G-protein regulated receptors, including those of serotonin, is unclear. This study explores the potential for the interaction of melatonin with nucleotide and receptor ligand structures. Methods. The study uses a computational program to investigate relative molecular similarity by the comparative superimposition and quantitative fitting of molecular structures to adenine and guanine nucleotide templates. Results. A minimum energy melatonin conformer replicates the nucleotide fits of ligand structures that regulate Gαi and Gαq proteins via serotonin, dopamine, opioid, α-adrenoceptor, and muscarinic receptor classes. The same conformer also replicates the nucleotide fits of ligand structures regulating K+ and Ca2+ ion channels. The acyl-methoxy distance within the melatonin conformer matches a carbonyl-hydroxyl distance in guanine nucleotide. Conclusion. Molecular similarity within the melatonin and ligand structures relates to the established effects of melatonin on cell receptors regulated by purine nucleotides in cell signal transduction processes. Pharmacologic receptor promiscuity may contribute to the widespread effects of melatonin.
Perbandingan Teknik Klasifikasi Dalam Data Mining Untuk Bank Direct Marketing
Authors: Oktanisa Irvi , Supianto Ahmad Afif 
Published: November 2018

Klasifikasi merupakan teknik dalam data mining untuk mengelompokkan data berdasarkan keterikatan data terhadap data sampel. Pada penelitian ini, kami melakukan perbandingan 9 teknik klasifikasi untuk mengklasifikasi respon pelanggan pada dataset Bank Direct Marketing. Perbandingan teknik klasifikasi ini dilakukan untuk mengetahui model dalam teknik klasfikasi yang paling efektif untuk mengklasifikasi target pada dataset Bank Direct Marketing. Teknik klasifikasi yang digunakan yaitu Support Vector Machine, AdaBoost, Naïve Bayes, Constant, KNN, Tree, Random Forest, Stochastic Gradient Descent, dan CN2 Rule. Proses klasifikasi diawali dengan preprocessing data untuk melakukan penghilangan missing value dan pemilihan fitur pada dataset. Pada tahap evaluasi digunakan teknik 10 fold cross validation. Setelah dilakukan pengujian, didapatkan bahwa hasil klasifikasi menunjukkan akurasi terbaik diperoleh oleh model Tree, Constant, Naive Bayes, dan Stochastic Gardient Descent. Kemudian diikuti oleh model Random Forest, K-Nearest Neighbor, CN-2 Rule, AdaBoost dan Support Vector Machine. Dari keempat model yang menunjukkan hasil akurasi terbaik, untuk kasus ini Stochastic Gradient Descent terpilih sebagai model yang memiliki akurasi terbaik dengan nilai akurasi sebesar 0,972 dan hasil visualisasi yang dihasilkan lebih jelas untuk mengklasifikasi target pada dataset Bank Direct Marketing.AbstractClassification is a technique in data mining to classify data based on the attachment of data to the sample data.. In this paper, we present the comparison of 9 classification techniques performed to classify customer response on the dataset of Bank Direct Marketing. The techniques performed to find out the effectiveness model in the classification technique used to classify targets on the dataset of Bank Direct Marketing. The techniques used are Support Vector Machine, AdaBoost, Naïve Bayes, Constant, KNN, Tree, Random Forest, Stochastic Gradient Descent, and CN2 Rule. The classification process begins with preprocessing data to perform missing value omissions and feature selection on the dataset. Cross validation technique, with k value is 10, used in the evaluation stage. After testing, it was found that the classification results showed the best accuracy obtained when using the Tree model, Constant, Naive Bayes and Stochastic Gradient Descent. Afterwards the Random Forest model, K-Nearest Neighbor, CN-2 Rule, AdaBoost, and Support Vector Machine are followed. Of the four models with the high accuracy results, in this case Stochastic Gradient Descent was selected as the best accuracy model with an accuracy value of 0.972 and resulting visualization more clearly to classify targets on the dataset of Bank Direct Marketing.
Pengenalan Barang Pada Kereta Belanja Menggunakan Metode Scale Invariant Feature Transform (SIFT)
Authors: Akbar Ronny Makhfuddin , Sunarmi Nani 
Published: November 2018

Menunggu dalam suatu antrian di supermarket sering terjadi dalam kehidupan sehari-hari. Antrian tersebut terjadi karena pada kasir mengharuskan setiap barang diperiksa untuk dipindai menggunakan <em>barcode</em>. Hal ini dapat diatasi dengan menggunakan aplikasi pengenalan atau deteksi barang berbasis pengolahan citra yang akan membantu mengurangi permasalahan pada kasir seperti scanner tidak mengenali <em>barcode </em>barang, label harga barang tidak dapat dikenali sehingga membuat proses pelayanan menjadi lama. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat algoritma yang membantu kasir untuk mengenali barang pada kereta belanja dan menampilkan harga barang dengan hanya mengambil citra kereta belanja. Algoritma yang diusulkan untuk mendeteksi dan mengidentifikasi beberapa barang dengan pencocokan citra menggunakan <em>Scale Invariant Feature Transform</em> (SIFT) serta metode RANSAC digunakan untuk menghasilkan <em>homography</em> terbaik untuk memetakan kotak pembatas dari <em>database</em> citra ke citra kereta belanja. Citra akan tersegmentasi berdasarkan barang yang ada, dan masing-masing segmen akan dianalisis secara independen dengan asumsi gambar label depan yang diambil. Begitu barang dikenali, harga setiap barang ditambahkan untuk mendapatkan harga total. Citra hasil menunjukkan posisi barang pada citra dengan informasi harga barang dan total belanja. Sistem ini dapat mengenali barang dalam citra kereta belanja dengan tingkat akurasi 100% terhadap jumlah barang pada kereta belanja sebanyak 2 sampai 5 barang, tingkat akurasi 20% dengan jumlah 6 dan 7 barang, tingkat akurasi 0% dengan jumlah 8 sampai 10 barang. Sistem ini juga dapat mengenali barang tumpang tindih dengan presentase fitur area barang bawah lebih besar dibandingkan barang atas, serta mayoritas sistem hanya bisa mengenali barang dengan bentuk objek datar.
Penempatan Posisi Multi Kamera Berdasarkan Gaya Sutradara Berbasis Logika Fuzzy
Authors: Junaedi Hartarto , Pranata Jaya , Hariadi Mochamad , Purnama I Ketut Eddy 
Published: November 2018

Teknologi komputer saat ini telah banyak digunakan dalam pengembangan animasi atau permainan komputer. Salah satu teknologi itu adalah machinima yaitu suatu sistem yang menggunakan teknologi mesin grafik 3D untuk menghasilkan produk sinematik secara real time. Dalam proses pembuatan produk sinematik itu penempatan posisi kamera sangat memegang peranan penting. Penempatan posisi kamera ini tentu harus sesuai dengan kaidah-kaidah sinematografi. Penelitian ini akan mengusulkan sebuah pendekatan agen cerdas dengan multi perilaku untuk menempatkan kamera virtual dalam lingkungan virtual secara otomatis sesuai dengan gaya seorang sutradara. Setiap kamera virtual itu akan memiliki perilaku yang berbeda berdasarkan kaidah sinematografi sehingga memiliki Point of View (POV) yang berbeda. Untuk memberikan perilaku pada kamera virtual akan digunakan pendekatan berbasis logika fuzzy dengan menggunakan metode mamdani. Jumlah variabel masukan yang digunakan sejumlah tiga dan variabel keluaran sejumlah tiga dengan membership function antara tiga sampai lima. Penelitian ini akan menggunakan simulasi permainan komputer dengan tiga kamera virtual dengan perilaku yang berbeda untuk merekam adegan yang sama dan hasilnya akan divalidasi berdasarkan hasil pengamatan dengan komunitas juru foto. Pada akhirnya dapat diambil kesimpulan bahwa pendekatan logika fuzzy dapat digunakan untuk memberikan sebuah perilaku atau gaya sutradara pada kamera virtual.AbstractComputer technology is has been used widely in the development of animation or computer games. One of the technologies is machinima, a system that uses reak time 3D graphics engine technology to produce cinematic products. In the process of develop a cinematic product, camera positioning is a very important component. The camera positioning must be comply with cinematography’s rule. This research will propose an intelligent multi agent behavior to positining a virtual camera in a virtual environment automatically according to the director’s style. Each virtual camera will have a different behavior based on cinematographic rules so that it has a different Point of View (POV). To assign a behavior on the virtual camera will be based on fuzzy logic using the mamdani method. The number of input variables are three and the output variables are three with the number membership functions between three to five. This research will program a computer game simulation with three multi behavior virtual cameras to capture some scene and the results will be validated based on observations with the photographer community. Finally it can be concluded that the fuzzy logic approach can be used to assign some behavior to a virtual camera.
Sistem Automasi Perkebunan dan Pemantauan Cuaca Menggunakan AWS Berbasis Raspberry Pi
Authors: Rohadi Erfan , Abdurrahman Raka Admiral , Ekojono Ekojono , Asmara Rosa Andrie , Siradjuddin Indrazno , Ronilaya Ferdian , Setiawan Awan 
Published: November 2018

AbstrakInternet of Things (IoT) mengalami perkembangan yang sangat pesat dan menjadi topik yang layak untuk diperbincangkan dan dikembangkan saat ini. IoT merupakan sebuah metode yang bertujuan untuk memaksimalkan manfaat dari konektivitas internet untuk melakukan transfer dan pemrosesan data- data atau informasi melalui sebuah jaringan internet secara nirkabel, virtual dan otonom. Salah satu pemanfaatan IoT adalah sistem automasi. Sistem automasi pada umumnya menggunakan pengatur waktu (timer) untuk proses penyiraman tanaman. Penggunaan timer bertujuan agar penyiraman tanaman berjalan secara rutin tanpa bantuan manusia.Pengembangan sistem automasi ini dimulai dengan pembuatan prototype lahan tanaman cabai rawit di lahan 5 x 2.5 meter, kemudian menyusun komponen-komponen yang dibutuhkan serta cara kerjanya. Selanjutnya dilakukan pemrograman sensor-sensor terhadap Raspberry Pi sebagai pengontrol dalam sistem tersebut berdasarkan kondisi yang telah diatur dan perubahan temperatur yang diterima oleh sensor. Setelah semua dilakukan, maka dilakukan pengujian terhadap sistem tersebut.Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, diketahui telah berhasil dilakukan penyiraman otomatis, baik secara reguler (pukul 06.00 dan 18.00) maupun penyiraman pendinginan. Pendinginan dilakukan jika suhu lebih dari 30 derajat celcius. Sistem automasi yang dikembangkan dengan uji tanaman cabai rawit menjanjikan untuk diterapkan pada pemanfaatan lahan di sekitar rumah. AbstractRecently, The Internet of Things (IoT) has been implemented and become an interesting topic for discussion. IoT is a method that aims to maximize the benefits of Internet connectivity to transfer and process data or information through an internet network wirelessly, virtual and autonomous. One of the IoT's utilization is automation system. The automation system generally uses a timer for the plant watering process. The use of timers aims to water the plants routinely without human assistance.The development of this automation system begins with the making of the prototype of chili land in the field 5 x 2.5 meters, then compile the required components and how it works. Further programming of sensors to Raspberry Pi as a controller in the system based on the conditions that have been set and changes in temperature received by the sensor.As a result, the system has been successfully done automatic watering, both on a regular basis (at 06.00 and 18.00) and cooling watering. Cooling is done if the temperature exceeds more than 30 degrees Celsius. The automation system promises to be applied to the utilization of land around the house.
Clustering Credit Card Holder Berdasarkan Pembayaran Tagihan Menggunakan Improved K-Means dengan Particle Swarm Optimization
Authors: Mar'i Farhanna , Supianto Ahmad Afif 
Published: November 2018

<p class="Abstrak"><strong>Abstrak</strong></p><p class="Abstrak">Kartu kredit merupakan salah satu bentuk media bagi nasabah untuk melakukan kredit dalam sebuah proses transaksi yang telah disetujui oleh bank bersangkutan. Bank harus selektif dalam menganalisa nasabah yang ingin mengajukan penerbitan kartu kredit untuk menghindari adanya kredit macet yang dapat menimbulkan kerugian pada bank, sehingga sangat penting untuk mengetahui karakteristik nasabah dengan melakukan <em>clustering</em>. Bank akan dapat mengambil keputusan untuk pertimbangan penerbitan kartu kredit dengan mencocokkan nasabah baru kedalam <em>cluster-cluster</em> yang telah dibentuk dan mengetahui kelayakan nasabah untuk diberikan akses kartu kredit dalam melakukan transaksi. <em>K-Means</em> adalah salah satu metode populer yang digunakan untuk <em>clustering</em>. Tetapi, metode <em>K-Means</em> tidak dapat memberikan solusi optimum karena keterbatasannya dalam penentuan titik <em>centroid</em> yang optimal, sehingga untuk memperbaiki metode <em>K-Means</em> dalam penelitian ini digunakan salah satu algoritma evolusi yaitu <em>Particle Swarm Optimization</em> (PSO) untuk <em>generate</em> titik <em>centroid</em> optimum yang digunakan dalam proses perhitungan <em>K-Means</em>. Hasil pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai <em>Silhouette Coefficient</em> dari <em>cluster</em> yang dibentuk menggunakan <em>K-Means</em> murni dan <em>Improved K-Means</em> dengan PSO yang menghasilkan nilai masing–masing yaitu<em> </em>0,3312 dan 0,3730.</p><p class="Abstrak"> </p><p class="Abstrak"><strong>Abstract</strong></p><p><em>Credit card is one form of media for customers to credit in a transaction process that has been approved by the bank concerned. Banks should be selective in analyzing customers who want to apply for credit card issuance to avoid bad debts that can cause losses to banks, so it is very important to know the characteristics of customers by clustering. The Bank will be able to take decisions for credit card issuance by matching new customers into the established clusters and knowing the eligibility of customers to be granted credit card access in making transactions. K-Means is a popular method that is applied in the clustering process. However, the K-Means method can not provide the optimum solution because of its limitation in determining the optimal centroid point, so to improve the K-Means method in this research is used one of the evolution algorithm namely Particle Swarm Optimization (PSO) to generate optimum centroid point used in k-means calculation process. The test results were performed by comparing the coefficient silhouette values of the clusters formed using pure K-Means and Improved K-Means with PSO which yielded respective values of </em>0,31614 <em>a</em><em>n</em><em>d</em><em> </em>0,39484,<em> respectively.</em><em></em></p><p><em> </em></p>
PENGARUH PENERAPAN METODE PEMBELAJARAN PROBLEM SOLVING TERHADAP HASIL BELAJAR MATA PELAJARAN AKUNTANSI KELAS XI IPS SMA NEGERI 1 GARAWANGI (Pada Materi Ayat Jurnal Penyesuaian)
Authors: Sunarti Iin 
Published: November 2018

Kegiatan belajar mengajar disekolah merupakan salah satu wujud dari pendidikan. Belajar merupakan suatu usaha yang menghasilkan perubahan tingkah laku kearah yang lebih baik sebagai hasil belajar atau prestasi belajar. Dimana hasil belajar yang dicapai oleh siswa merupakan suatu alat yang digunakan untuk mengukur sejauh mana siswa menguasai materi yang diajarkan oleh guru, dan dapat mencapai tujuan pembelajaran yang telah ditetapkan. Tujuan pembelajaran dikatakan berhasil apabila siswa mampu mencapai standar kompetensi yang telah ditetapkan. Oleh karena itu seorang guru harus dapat memilih metode pembelajaran yang akan digunakannya. Pemilihan metode pembelajaran harus mengacu pada keadaan dan kemampuan siswa agar metode pembelajaran yang digunakan dapat membantu siswa dalam memahami materi yang diajarkan, sehingga tujuan pembelajaran dapat tercapai.Metode pembelajaran Problem Solving (pemecahan masalah) merupakan suatu pendekatan pembelajaran dimana siswa mengerjakan suatu permasalahan dengan maksud untuk menyusun pengetahuan mereka sendiri, mengembangkan keterampilan berpikir tingkat lebih tinggi, mengembangkan kemandirian dan percaya diri. Metode ini cocok diterapkan pada mata pelajaran akuntansi,karena mata pelajaran ini menuntut siswa untuk dapat memiliki keterampilan dalam melakukan pencatatan seperti pencatatan kedalam jurnal, membuat kertas kerja dan sebagainya, yang mana keterampilan tersebut dapat dilatih setahap demi setahap.
Impact of pneumococcal conjugate vaccines introduction on antibiotic resistance of Streptococcus pneumoniae meningitis in children aged 5 years or younger, Israel, 2004 to 2016
Authors: Ben-Shimol Shalom , Givon-Lavi Noga , Greenberg David , Stein Michal , Megged Orli , Bar-Yochai Avihu , Negari Shahar , Dagan Ron ,   on behalf of the Israel Bacteremia and Meningitis Active Surveillance Group
Published: November 2018

Background
Empiric treatment of pneumococcal meningitis includes ceftriaxone with vancomycin to overcome ceftriaxone resistant disease. The addition of vancomycin bears a risk of adverse events, including increased antibiotic resistance. We assessed antibiotic resistance rates in pneumococcal meningitis before and after pneumococcal conjugate vaccine (PCV) implementation.

Methods
All pneumococcal meningitis episodes in children aged 5 years and younger, from 2004 to 2016, were extracted from the nationwide bacteremia and meningitis surveillance database. For comparison purposes, we defined pre-PCV period as 2004–2008 and PCV13 period as 2014–2016. Minimal inhibitory concentration (MIC) > 0.06 and > 0.5 μg/mL were defined as penicillin and ceftriaxone resistance, respectively.

Results
Overall, 325 episodes were identified. Pneumococcal meningitis incidence rates declined non-significantly by 17%, comparing PCV13 and pre-PCV periods. Throughout the study, 90% of isolates were tested for antibiotic susceptibility, with 26.6%, 2.1% and 0% of isolates resistant to penicillin, ceftriaxone and vancomycin, respectively. Mean proportions (± SD) of meningitis caused by penicillin-resistant pneumococci were 40.5% ± 8.0% and 9.6% ± 7.4% in the pre-PCV and the PCV13 periods, respectively, resulting in an overall 83.9% reduction (odd ratio:0.161; 95% confidence interval: 0.059–0.441) in penicillin resistance rates. The proportions of meningitis caused by ceftriaxone resistant pneumococci were 5.0% ± 0.8% in the pre-PCV period, but no ceftriaxone resistant isolates were identified since 2010.

Conclusions
PCV7/PCV13 sequential introduction resulted in > 80% reduction of penicillin- resistant pneumococcal meningitis and complete disappearance of ceftriaxone resistant disease. These trends should be considered by the treating physician when choosing an empiric treatment for pneumococcal meningitis.
Implementasi Algoritma Backpropagation Prediksi Kegagalan Siswa Pada Mata Pelajaran Matematika
Authors: Melladia Melladia , Mardani Iis Roza 
Published: November 2018

Siswa menjadi sumber daya yang dapat memajukan bangsa. Sekolah dan guru berperan penting dalam menciptakan siswa yang cerdas dan berkompeten. Namun Sering ditemukan siswa yang gagal, salah satunya adalah gagal pada mata pelajaran matematika. Dengan ada masalah kegagalan siswa terhadap mata pelajaran matematika peniliti ingin membantu memecahkan masalah kedepannya dengan melakukan prediksi kegagalan siswa pada mata pelajaran matematika. Pada penelitian ini peneliti memilih objek penelitian yaitu di SMP Negeri 39 Padang.Hal ini cukup menjadi masalah bagi siswa saat proses belajar mengajar pada mata pelajaran matematika sehingga siswa tidak memahami mata pelajaran matematika dan masalah ini akan membuat turunnya nilai siswa.Dengan memanfaatkan data nilai siswa maka dirancang model untuk memprediksi siswa bermasalah terhadap mata pelajaran matematika. Model menggunakan algoritma backpropagation. Variabel data di ambil dari data nilai mata pelajaran matematika siswa yaitu nilai tugas 1, nilai tugas 2, nilai rata-rata, nilai mid semester dan nilai akhir semester. Data yang digunakan pada proses prediksi adalah data 1 semester dan jumlah siswa yang di prediksi yaitu 30 siswa. Hasil prediksi dengan menggunakan model terbaik adalah pelatihan data pola 5-2-1 dengan proses epoch = 58 dan pencapaian MSE pada saat pengujian dengan MSE = 0.00989892 dengan akurasi 99.9901011. dapat disimpulkan bahwa algoritma backpropagation dapat digunakan untuk memprediksi kegagalan siswa pada mata pelajaran matematika sebagai pedoman bagi guru.