bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
BACKPROPAGATION ANALYSIS IN SELECTING THE BEST ARCHITECTURE TO PREDICTION THE NUMBER OF POPULATION OF SIANTAR MARTOBA
Authors: Afatandio Arril , Purba Yuegilion Pranayama , Safii Muhammad 
Published: July 2024

Abstract: Basically, this region experiences growth every year. The negative impact of uncontrolled population growth will cause social inequality and poverty and affect the progress and prosperity of the region. Judging from the number of residents registered with the Population and Civil Registration Service, Siantar Martoba District has a fairly high population growth rate, so it is necessary to predict the future population. In making a prediction, a good method is needed to solve a problem. In this research, a backpropagation algorithm was used using five architectures, namely architecture 4-71-1, 4-31-1, 4-16-1, 4-72-1, 4-83-1. From the results of tests carried out using data on the population of Siantar Martoba, the best architecture was obtained, namely architecture 4-31-1 with a mean squared error for training of 0.00009960 and a mean squared error for testing of 0.000099957 and obtained an epoch of 14012 iterations with a time of 01 minutes 40 seconds. It was concluded that this method can predict the population of Siantar Martoba in the future using Matlab R2011a, thus obtaining a population of Siantar Martoba of 36470 people. Keywords: architecture; backpropagation; pematangsiantar; population; welfare Abstrak: Pada dasarnya, wilayah ini mengalami pertumbuhan setiap tahunnya. Dampak negatif pertumbuhan penduduk yang tidak terkendali akan menyebabkan kesenjangan sosial dan kemiskinan dan mempengaruhi kemajuan, kesejahteraan daerah tersebut. Dilihat dari jumlah penduduk yang terdaftar pada Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kecamatan siantar martoba mempunyai laju pertumbuhan penduduk yang cukup tinggi, sehingga perlu dilakukan prediksi jumlah penduduk masa depan. Dalam melakukan sebuah prediksi dibutuhkan sebuah metode yang baik dalam menyelesaikan sebuah permasalahan, dalam penelitian ini digunakan algoritma backpropagation dengan menggunakan lima arsitektur yaitu arsitektur 4-71-1, 4-31-1, 4-16-1, 4-72-1, 4-83-1. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dengan menggunakan data jumlah penduduk siantar martoba diperoleh arsitektur terbaik yaitu arsitektur 4-31-1 dengan nilai mean squared error pelatihan 0.00009960 dan mean squared error pengujian 0.000099957 dan memperoleh epoch 14012 iterations dengan waktu 01 menit 40 detik. Disimpulkan bahwa metode ini dapat memprediksi jumlah penduduk Siantar Martoba di masa depan dengan menggunakan Matlab R2011a, sehingga memperoleh jumlah penduduk siantar martoba sebanyak 36470 Jiwa. Kata kunci: arsitektur; backpropagation; pematangsiantar; kependudukan; kesejahteraan
IMPLEMENTATION OF DATA ANALYSIS HOTEL RATING LEVELS IN BALI USING THE K-MEANS ALGORITHM AND DECISION TREE
Authors: Hamdani Hamdani , Hartama Dedy 
Published: July 2024

Abstract: The service dramatically affects the number of guests staying at the hotel. Bali is the most visited tourist area by foreign tourists. Therefore, improved service is crucial for determining the rating level of a hotel. This research aims to combine two data mining algorithms: clustering and classification. This research is expected to contribute to hospitality in improving the best services for tourists, especially in the City of Bali. Clustering algorithms are used to group the best number of hotels based on the four clusters selected from the k-means clustering algorithm. The classification algorithm using C4.5 determines the factors most dominant in determining the hotel rating level based on the gain ratio. The data used in this study results from observations on the website agoda.com in Bali of 51 data. The results of this study explained that cluster_0 is the highest-rated cluster, with a total number of 19 hotels found in claster_0. Data cluster0 is used for classification analysis using a decision tree, and the most dominant factor is the service factor, with an accuracy of 80%. Keywords: data mining; kmeans; decision tree; hotel; bali; Abstrak: Pelayanan sangat mempengaruhi jumlah pengunjung yang menginap dihotel. Bali merupakan daerah wisata paling banyak dikunjungi oleh wisatawan mancanegara. Oleh karena itu, peningkatan pelayanan sangat penting untuk penentuan level rating dari hotel. Tujuan dari penelitian ini untuk menggabungkan dua algoritma data mining yaitu clustering dan klasifikasi. Dengan penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi perhotelan dalam meningkatkan pelayanan yang terbaik bagi wisatawan khususnya di Kota Bali. Algoritma Clustering digunakan untuk mengelompokkan dari jumlah hotel yang terbaik berdasarkan empat cluster yang dipilih dari algoritma clustering berupa k-means. Algoritma klasifikasi menggunakan C4.5 digunakan untuk mengetahui faktor apa yang paling dominan dalam menentukan level rating hotel berdasarkan gain ratio. Data yang digunakan dalam penelitian ini hasil observasi di website agoda.com di bali sebanyak 51 data. Hasil dari penelitian ini menjelaskan dataset cluster_0 merupakan cluster rating tertinggi dengan jumlah 19 hotel yang terdapat di cluster_0. Data cluster_0 digunakan untuk analisis klasifikasi menggunakan decesion tree, didapat faktor yang paling dominan adalah faktor layanan dengan nilai akurasi sebesar 80%. Kata kunci: data mining; kmeans; decision tree; hotel; bali;
DECISION SUPPORT SYSTEM SOCIAL MEDIA SELECTION IN PURCHAS-ING DECISIONS IN KOTIM USING TOPSIS METHOD
Authors: Prasetyaningrum Eka , Sapitri Amelia Wulan Sari , Yunita Selviana 
Published: July 2024

Abstract: Based on the era of globalization people in East Kotawaringin almost all people have used social media, for example, as a personal post some use it to see the promotion of beauty products fashion, and others. The KOTIM community has many who use social media, especially the Young Generation Z who have often used to buy products on social media, for example, Instagram, TikTok, and Facebook. This study will be made using the TOPSIS method for ranking to know which social media is often used by consumers. The researcher also made a questionnaire with Google form that will be tested for the validity or not of the data obtained using SPSS. The object of research is made in East Kotawaringin. The purpose of this study was to determine which social media is often used by the public to purchase decisions in the Kotim Regency. The result of the calculation using the TOPSIS method the social media platform with the highest rating is considered the best choice for decision-making, in this case, TikTok with a rating value of 1. It can be concluded that the social media platform that is widely used by KOTIM residents to make decisions is TikTok. Keywords: buying decision; social media; TOPSIS Abstract: Berdasarkan era globalisasi bahwa masyarakat di Kotawaringin Timur hampir seluruh masyarakat telah menggunakan media sosial, contohnya sebagai postingan pribadi ada juga yang menggunakan sebagai melihat promosi produk kecantikan dan fasion dan lainnya. Karena masyarakat KOTIM sudah banyak yang menggunakan media sosial apalagi para anak muda generasi z yang sudah sering menggunakan untuk membeli produk pada media sosial contohnya media sosial instagram, TikTok, dan juga facebook. Pada penelitian ini akan dibuat menggunakan metode TOPSIS untuk perangkingan agar mengetahui media sosial mana yang sering digunakan oleh konsumen. Peneliti juga membuat kuisoner dengan google form yang akan diuji valid atau tidak nya data yang didapat dengan menggunakan SPSS. Objek penelitian yang dibuat berada di Kotawaringin Timur. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui media sosial mana yang sering digunakan oleh masyarakat terhadap keputusan pemebelian pada wilayah kabupaten KOTIM. Hasil dari perhitungan menggunakan metode TOPSIS platform media sosial dengan peringkat tertinggi dianggap sebagai pilihan terbaik untuk pengambilan keputusan, dalam kasus ini adalah TikTok dengan peringkat nilai 1. Dapat disimpulkan bahwa platform media sosial yang banyak digunakan oleh penduduk KOTIM untuk mengambil keputusan adalah TikTok. Keywords: keputusan pembelian; media sosial; TOPSIS
SENTIMENT ANALYSIS OF PUBLIC OPINION ON SOCIAL MEDIA X TOWARDS ETHNIC ROHINGYA IN INDONESIA
Authors: Amalia Ayu , Damayanti Damayanti 
Published: July 2024

Abstract: Rohingya refugees continue to arrive in Aceh by sea by boat. Based on data from the United Nations High Commissioner for Refugees (UNCHR), as of December 10 2023, 1,543 Rohingya refugees had landed in Aceh since mid-November 2023. The increasing number of refugees arriving has caused resistance from local residents. This rejection was the result of the bad experiences of Acehnese people with Rohingya refugees. The main problem of this research is that analyzing public opinion on Rohingya ethnicity in Indonesia is still done manually by looking at tweets one by one. The solution to overcome this is to analyze opinions using data crawling with the Naïve Bayes algorithm. The purpose of this research is to determine public opinion on Twitter media regarding refugee refugees. The method used in this research is the Naïve Bayes algorithm method. The results of the research show that the Naïve Bayes algorithm can classify public opinion sentiment on Twitter social media towards the Rohingya Ethnic in Indonesia into positive sentiment. and negative with a total accuracy of 70%. So, the words "Rohingya Ethnicity in Indonesia" tend to be accepted by the X community with the arrival of Rohingya refugees in Indonesia. Keywords: rohingya; twitter; naïve bayes; opinion Abstrak: Pengungsi Rohingya terus berdatangan ke Aceh melalui jalur laut dengan menggunakan perahu. Berdasarkan hasil data United Nations High Commissioner for Refugees (UNCHR), per 10 Desember 2023 sebanyak 1.543 pengungsi Rohingya datang ke dalam wilayah Aceh. Meningkatnya jumlah pengungsi yang datang menimbulkan perlawanan dari warga setempat. Penolakan ini imbas dari pengalaman buruk warga Aceh terhadap pengungsi Rohingya. Permasalahan utama penelitian ini yaitu menganalisis opini publik terhadap Etnis Rohingya di Indonesia masih secara manual dengan melihat tweet satu persatu. Solusi mengatasi hal tersebut maka analisis opini menggunakan crawling data dengan algoritma Naïve Bayes. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui opini publik pada media twitter terkait pengungsi Rohingya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode algoritma Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukan bahwa pada algoritma Naïve Bayes dapat mengklasifikasikan sentimen dengan total akurasi 70%. Maka “Etnis Rohingya di Indonesia” cenderung dapat diterima oleh masyarakat X dengan datangnya pengungsi Rohingya di Indonesia. Kata kunci: rohingnya; twitter; naïve bayes; opini
IMPLEMENTATION OF THE FAST METHOD IN A WEB-BASED INVENTORY INFORMATION SYSTEM
Authors: Haerani Reni , Nugroho Praditya Adi , Ansor Ahmad Sofan 
Published: July 2024

Abstract: The development of information technology has significantly impacted the efficiency and effectiveness of information system management, including inventory management. This research aims to implement the Features from Accelerated Segment Test (FAST) method in a web-based Inventory Information System to increase the speed of object detection and recognition in the stock monitoring process. The system development method in this research uses the Framework for the Application of System Thinking (FAST) which consists of 7 development phases. The FAST method helps ensure that the objectives are clear, specific, and achievable, ultimately leading to a more efficient and effective system. Implementing of this method in the web-based Inventory Information System is expected to provide faster and more accurate results in identifying stock changes, thereby minimizing the risk of shortages or excess inventory. Users can easily access real-time stock information via a responsive web interface. The system performance evaluation’s findings demonstrate that the FAST approach can speed up object detection, which benefits inventory management. Implementing the FAST method in a web-based inventory information system can bring many strategic and operational benefits and is expected to significantly increase the efficiency and accuracy of inventory management in an increasingly competitive market. Keywords: FAST method; inventory; UML;website Abstrak: Perkembangan teknologi informasi telah memberikan dampak besar terhadap efisiensi dan efektivitas pengelolaan sistem informasi, termasuk dalam hal manajemen persediaan barang. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode FAST pada Sistem Informasi inventaris berbasis web guna meningkatkan kecepatan deteksi dan pengenalan objek pada proses monitoring stok barang. Metode pengembangan sistem menggunakan Framework for the Application of System Thinking (FAST) yang terdiri dari 7 fase pengembangan. Metode FAST membantu memastikan bahwa tujuan jelas, spesifik, dan dapat dicapai, yang pada akhirnya menghasilkan sistem yang efisien dan efektif. Implementasi metode ini pada aplikasi inventaris berbasis web diharapkan bisa membagikan hasil lebih cepat dan akurat mengidentifikasi perubahan stok barang, sehingga meminimalkan risiko kekurangan atau kelebihan persediaan. Pengguna dapat dengan mudah mengakses informasi stok barang secara real-time melalui antarmuka web yang responsif.Hasil evaluasi performa sistem menunjukkan bahwa metode FAST mampu meningkatkan kecepatan deteksi objek, sehingga memberikan kontribusi positif terhadap manajemen persediaan barang. Dengan adanya implementasi metode FAST pada Sistem Informasi inventaris berbasis web, dapat membawa banyak manfaat strategis dan operasional dan diharapkan bisa memberikan kontribusi signifikan dalam menaikkan efisiensi dan kecermatan pengelolaan persediaan barang di pasar yang semakin kompetitif.Kata Kunci: metode FAST; persediaan barang; UML; website
COMBINATION OF COCOSO AND SAW ALGORITHM TO DETERMINE USED MOTORCYCLES
Authors: Dalimunthe Roni , Yesputra Rolly , Rohminatin Rohminatin 
Published: July 2024

Abstract: Used motorbikes are motorized vehicles that are used by many people in various cicles. For someone who is a prospective buyer of a used motorbike, before coming to the place of puchase they have several choices based on several criteria that have been determined according to the used motorbike they want to buy. A problem that often occurs for prospective buyers is the difficulty in determination which used motorbike is superior from several choices based on predetermined criteria. This results in potential buyers feeling confused in making their choice. The difficulty in determining used motorbikes is the reason this research was conducted. In this case, the decision support system will be used as a tool in providing superior used motorbike choices for potential buyers. The method offered in this research is to use a combination of the CoCoSo and SAW algorithms. The criteria for determination a used motorbike consist of 8 criteria namely mileage, price, brand, accessories, tire condition, body condition, engine condition and completeness of documents. In the results of this decision support system research, ranking results using a combination of CoCoSo and SAW methods show that the red Suzuki F1 alternative (A39) is ranked with the highest score.Keywords: combined compromise solution; decision support system; simple additive weighting Abstrak: Sepeda motor bekas merupakan kendaraan bermotor yang digunakan oleh sebagian banyak masyarakat dalam berbagai kalangan. Bagi seseorang calon pembeli sepeda motor bekas, sebelum datang ke tempat pembelian mereka memiliki beberapa ketentuan pilihan yang berdasarkan pada beberapa kriteria yang telah ditentukan sesuai dengan sepeda motor bekas yang ingin dibeli. Permasalahan yang sering kali terjadi bagi calon pembeli ialah kesulitan dalam menentukan sepeda motor bekas mana yang unggul dari beberapa alternatif pilihan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Hal ini mengakibatkan, calon pembeli merasa kebingungan dalam menentukan pilihannya. Kesulitan dalam penentuan sepeda motor bekas tersebut menjadi alasan penelitian ini dilakukan. Dalam hal ini sistem pendukung keputusan akan digunakan sebagai alat bantu dalam memberikan pilihan sepeda motor bekas yang unggul bagi calon pembeli. Metode yang ditawarkan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan kombinasi algoritma CoCoSo dan SAW. Kriteria-kriteria dalam penentuan sepeda motor bekas terdiri dari 8 kriteria yaitu jarak tempuh, harga, merek, aksesoris, kondisi ban, kondisi body, kondisi mesin dan kelengkapan surat. Dalam hasil penelitian sistem pendukung keputusan ini, memberikan hasil perangkingan dengan kombinasi metode CoCoSo dan SAW menunjukkan bahwa alternatif Suzuki F1 merah (A39) adalah peringkat dengan nilai tertinggi.Kata kunci : combined compromise solution; simple additive weighting; sistem pendukung keputusan
CRM INNOVATION IN IMPROVING CONSUMER SERVICE AND MARKETING OPTIMIZATION
Authors: Aini Nur , Saputra Herman , Kifti Wan Mariatul 
Published: July 2024

Abstract: The growth of information technology continues to grow rapidly, especially in the business sector in Indonesia. Every year the growth of business shops increases to 3.98 million business units in 2022 from the real industry and trade sectors. So, this makes the Tanjung Shoe Store have serious challenges that affect sales levels which gives rise to problems of decreasing sales levels because there is no effective communication media, the shop is unable to analyze customer needs and market trends, customer disappointment often arises with the shop because it still applies conventional sales, and damage or loss of store operational data. To overcome this problem, a website-based system is needed by implementing a superior CRM (Customer Relationship Management) strategy in increasing customer retention with operational data management features, discounts, chat, online ordering, so that customers get updated information. The CRM concept used is operational, analytical, and collaborative. The application of CRM in this research aims to make it easier for users and improve customer service and optimize marketing at the Tanjung Shoe Store. So, this CRM strategy is an effective solution in facing modern business challenges in improving store performance and competitiveness.Keywords: customer relationship management; customer service; optimize marketing Abstrak: Pertumbuhan teknologi informasi terus berkembang pesat terutama pada bidang bisnis di Indonesia. Setiap tahunnya pertumbuhan toko usaha semakin meningkat hingga 3,98 juta unit usaha pada tahun 2022 dari sektor rill industri dan perdagangan. Sehingga hal ini membuat Toko Sepatu Tanjung memiliki tantangan serius yang mempengaruhi tingkat penjualan yang menimbulkan permasalahan penurunan tingkat penjualan karena tidak ada media komunikasi yang efektif, toko tidak mampu menganalisis kebutuhan pelanggan dan tren pasar, sering timbul kekecewaan pelanggan terhadap toko karena masih menerapkan penjualan konvensional, dan kerusakan atau kehilangan data operasional toko. Untuk mengatasi masalah ini diperlukan sistem berbasis website dengan menerapkan strategi CRM (Customer Relationship Management) yang unggul dalam meningkatkan retensi pelanggan dengan fitur pengelolaan data operasional, diskon, chatting, pemesanan online, sehingga pelanggan mendapatkan informasi secara update. Konsep CRM yang digunakan operasional, analitis, dan kolaboratif. Penerapan CRM pada penelitian ini bertujuan untuk memudahkan pengguna dan meningkatkan pelayanan pelanggan serta mengoptimalkan pemasaran pada Toko Sepatu Tanjung. Maka strategi CRM ini menjadi solusi yang efektif dalam menghadapi tantangan bisnis modern dalam meningkatkan kinerja dan daya saing toko.Kata kunci: customer relationship management; optimalisasi pemasaran; pelayanan pelanggan
PEIZOELECTRIC SENSOR MODEL TO UNLOCK DIGITAL DOORS USING ARDUINO UNO
Authors: Rasyid M. , Yuda Fitra , Puspita Retchi 
Published: July 2024

Abstract: Generally, people still use a simple key system. The door opening function still uses conventional (manual) keys such as locking levers, sliding locks or rotating hinges. The widespread use of keys as a general security method often results in the loss of keys while traveling. For this reason, this research aims to maintain a home or place security system that must be protected with a knock sensor at an affordable price among the public. This system uses a knock key piezoelectric sensor, Arduino Uno. So it produces a smart door using a knock sensor, where when it is knocked the knock is automatically read by the sensor. Keywords: knock piezoelectric sensor; arduino uno. Abstrak: Umumnya masyarakat masih menggunakan sistem kunci yang sederhana. Fungsi bukaan pintu masih menggunakan kunci konvensional (manual) seperti tuas pengunci, kunci geser atau engsel putar. Meluasnya penggunaan kunci sebagai metode keamanan umum seringkali mengakibatkan hilangnya kunci saat bepergian. Untuk itu penelitian ini bertujuan untuk menjaga sistem keamanan rumah atau tempat yang harus dilindungi dengan sensor ketukan dengan harga yang terjangkau dikalangan masyarakat. Sistem ini menggunakan sensor piezoelektrik kunci ketuk, arduino uno. Sehingga menghasilkan pintu pintar dengan menggunakan sensor ketukan, dimana ketika diketuk otomatis ketukan itu terbaca dengan sensor tersebut. Kata kunci: sensor piezoelektrik kunci ketuk; arduino uno.