bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Efectos Psico-Sociales que Alteran las Relaciones Familiares de las Personas Desplazadas en los Municipios del Sur del Departamento de la Guajira
Authors: Chinchia Alvarez Argelia , López Contreras Janeka del Rosario , Hinojosa Arias Estefany Carolina , Aarón Zubiria Lili María 
Published: June 2024

El desplazamiento forzado lo padecen miles de familias en Colombia, hogares que sufren graves consecuencias de este conflicto interno, es muy difícil saber con exactitud el número de persona en situación de desplazamiento hasta la fecha. Existen muchas causas por las cuales sucede el desplazamiento, entre las mas conocidas se encuentran los enfrentamientos generados por las guerras en este país, de un grupo o del otro; hasta la misma ley nacional ha tenido que ver de una manera u otra en esta situación de desplazamiento civil. Las familias que han sido sobrevivientes de masacres y han sufrido estragos en su configuración familiar, en los que la desestructuración familiar ocurrió por la desaparición de los familiares, existen implicaciones emocionales que tienen que ver con el miedo, la angustia, la incertidumbre, la tristeza, la extrema tensión por anticipar simbólicamente la muerte de sus familiares a causa de hechos violentos, (vividos también por ellos) y al tiempo la imposibilidad de generar recursos personales, familiares y/o comunitarios importantes para iniciar los procesos de duelo por la desaparición de los familiares. Estos sucesos o condiciones provocan reacciones físicas y/o psicológicas en una persona que ha sufrido dicho trauma como estrés, ansiedad, temor, depresión, pérdida de autoestima, paranoia, proceso de culpabilizar o culpabilizarse, deseo de venganza, asumir rol de víctima, empeoramiento de las condiciones de vida, desarraigo cultural, ruptura de redes sociales y afectivas, cambio en los roles de las familias. Hay que darle la importancia que se merece puesto que este fenómeno es un problema de todos, trae efectos que causan profundos daños que algunos son irreparables. Existen políticas en este estado Colombiano que cobijan esta población vulnerable (ley 387 de 1997), hay que atender cada uno de los aspectos encontrados y analizados, para lo cual se necesita el apoyo real del estado, y la realización de un plan de acción que se desprenda del diagnóstico de esta investigación. De esta manera se puede ver como el aspecto social y sicológico tiene un fuerte lazo íntimo de los cuales podemos decir que el uno va interrelacionado con el otro, en el contexto individual y por ende familiar. Esta investigación permite dar a conocer las consecuencias que sufren las familias debido al desplazamiento forzado en los municipios del sur de la Guajira. Además al identificar, conocer y analizar este fenómeno en estas familias, se puede desarrollar el diagnóstico que traza un plan de acción sicopedagógico direccionado a dar posibles soluciones a algunos de los flagelos que genera el desplazamiento forzado en el núcleo familiar, especialmente en las relaciones familiares.
Penerapan Metode Single-Layer Feed-Forward Neural Network Menggunakan Kernal Gabor untuk Pengenalan Ekspresi Wajah
Authors: Cristanto Johanes , Wardani Ken Ratri Retno 
Published: June 2024

Expression is a common thing shown by humans to respond to an event. The face is one of the mediums that humans use to show their expressions. Facial expression consists of 7 are happy, sad, angry, scared, disgusted, shocked, and neutral. Humans can easily recognize expressions issued by a person and use them to be able to determine what reaction should be done to that person. It can be utilized by computers in order to interact more naturally with humans or can be utilized in the medical field to help the treatment of patients. In this study the method used to recognize facial expressions is Gabor as a method to extract features, Adaboost is used to select features, and neural networks are a method to classify facial expressions. For testing use the manually selected JAFFE dataset to remove imagery that has an expression that is less suited to the label. Using this method the introduction of facial expressions managed to get an accuracy of 52%. The results show that the Gabor function has a greater influence on the accuracy of AdaBoost than the parameter changes θ (theta) and σ (sigma).Ekspresi merupakan hal yang biasa ditunjukkan oleh manusia untuk merespons suatu kejadian. Wajah adalah salah satu media yang digunakan manusia untuk menunjukkan ekspresinya. Ekspresi wajah terdiri atas 7 yaitu senang, sedih, marah, takut, jijik, terkejut, dan netral. Manusia dapat dengan mudah mengenali ekspresi yang dikeluarkan oleh seseorang dan menggunakan untuk dapat menentukan apa reaksi yang harus dilakukan pada orang tersebut sesuai dengan ekspresi yang dikeluarkan. Hal tersebut dapat di manfaatkan oleh komputer untuk dapat berinteraksi lebih natural dengan manusia, selain itu dapat dimanfaatkan dalam bidang medis untuk membantu pengobatan pasien. Dalam penelitian ini metode yang digunakan agar dapat mengenali ekspresi wajah manusia adalah Gabor sebagai metode untuk mengekstraksi fitur, Adaboost digunakan untuk menyeleksi fitur, dan neural network merupakan metode untuk mengklasifikasi ekspresi wajah. Untuk pengujian menggunakan dataset JAFFE yang sudah diseleksi secara manual untuk menghilangkan citra yang memiliki ekspresi yang kurang sesuai dengan label. Menggunakan metode – metode tersebut pengenalan ekspresi wajah berhasil mendapatkan akurasi sebesar 52%. Hasil dari penelitian menunjukan bahwa fungsi Gabor lebih berpengaruh terhadap akurasi AdaBoost dibandingkan dengan mengubah parameter θ (theta) dan σ (sigma).
Perbandingan SVM dan Perceptron dengan Optimasi Heuristik
Authors: Kurniawan Muchamad , Hakimah Maftahatul , Agustini Siti 
Published: June 2024

Support Vector Machine (SVM) and Perceptron are methods used in machine learning to determine classification. Both methods have the same motivation, namely to get the dividing line (hyperplane). Hyperplane can be obtained by using the optimization method Gradient Descent (GD), Genetic Algorithm (GA), and Particle Swarm Optimization (PSO). This study compares machine learning methods (Support Vector Machine and Perceptron) to optimization methods (Gradient Descent, Genetic Algorithm, and Particle Swarm Optimization) to find hyperplane. The dataset used is Iris Flower obtained from the UCI Machine Learning Repository. The test parameter on the Perceptron is the learning rate, while the optimization algorithm (GA and PSO) is the number of individuals. The results showed that the most suitable optimization method for Perceptron and SVM is PSO, with an accuracy value of 93%. Support Vector Machine (SVM) dan Perceptron merupakan metode yang digunakan dalam machine learning untuk penentuan klasifikasi. Kedua metode tersebut memiliki motivasi yang sama, yaitu untuk mendapatkan garis pemisah (hyperplane). Hyperplane bisa didapatkan dengan metode optimasi Gradient Descent (GD), Genetic Algorithm (GA), dan Particle Swarm Optimization (PSO). Penelitian ini membandingkan metode machine learning (Support Vector Machine dan Perceptron) terhadap metode optimasi (Gradient Descent, Genetic Algorithm, dan Particle Swarm Optimization) untuk menemukan hyperplane. Dataset yang digunakan adalah Iris Flower yang diperoleh dari UCI Machine Learning Repository. Parameter pengujian pada Perceptron adalah learning rate, sedangkan pada algoritme optimasi (GA dan PSO) adalah jumlah individu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode optimasi yang paling cocok untuk Perceptron dan SVM adalah PSO, dengan nilai akurasi 93%.
Pengembangan Prototipe Sistem Informasi Sekolah Inklusi Anak Berkebutuhan Khusus
Authors: Maharani Herastia , Rosalia Nerissa 
Published: June 2024

Inclusive schools can accommodate all students in the same class that are designed and adapted based on the needs of students, both those with special needs or not. In helping to choose the appropriate school for their child, parents of children with special needs need information regarding inclusive schools and other information. This information will be taken into consideration by parents in sending their children to inclusive schools. Currently, the information displayed on the existing site is mostly still limited and sometimes not updated. As a result, to get complete and relevant information, parents need to ask each inclusive school and ask other parents, which can take a long time. This study developed an information system prototype to assist parents in finding complete information about inclusive schools. The research used the software prototyping method with a high-fidelity prototype was produced that can help search for inclusive school information according to the needs and preferences of parents. Sekolah inklusi merupakan sekolah yang dapat menampung seluruh peserta didik di kelas yang sama yang dirancang dan disesuaikan berdasarkan kebutuhan peserta didik, baik yang berkebutuhan khusus maupun tidak. Dalam membantu menentukan sekolah yang sesuai bagi sang anak, para orang tua yang memiliki anak berkebutuhan khusus memerlukan informasi terkait sekolah inklusi serta informasi lainnya. Informasi tersebut akan menjadi pertimbangan para orang tua dalam menyekolahkan anaknya di sekolah inklusi. Saat ini informasi yang ditampilkan dalam situs yang telah disediakan kebanyakan masih terbatas dan terkadang tidak diperbaharui. Akibatnya, untuk mendapatkan informasi yang lengkap dan relevan, para orang tua perlu menanyakan ke setiap sekolah inklusi dan menanyakan kepada orang tua lainnya, di mana hal tersebut dapat memakan waktu yang cukup lama. Pada penelitian ini dilakukan pengembangan prototipe sistem informasi yang bertujuan membantu para orang tua dalam mencari informasi mengenai sekolah inklusi secara lengkap. Penelitian dilakukan dengan metode software protoyping dan dihasilkan prototipe high-fidelity yang dapat membantu pencarian informasi sekolah inklusi sesuai dengan kebutuhan dan preferensi dari orang tua.
Hyperparameter Tuning Feature Selection with Genetic Algorithm and Gaussian Naïve Bayes for Diabetes Disease Prediction
Authors: Ashari Ilham Firman , Untoro Meida Cahyo 
Published: June 2024

Diabetes Mellitus is a disease that occurs due to disorders of carbohydrate, fat and protein metabolism associated with a lack of performance of insulin secretion. Diabetes is a degenerative disease that requires appropriate and serious treatment efforts. The effects lead to various complications of other serious diseases such as heart disease and stroke. Erectile dysfunction, kidney failure, nervous system damage, etc. Because there are so many impacts caused by diabetes, it is important to study this disease. The benefit of this study is to prevent the occurrence of severe complications and can help medical personnel in predicting this disease early and reduce the cost burden that arises due to this problem. The purpose of this study is to determine the level of accuracy resulting from the use of feature selection with genetic algorithms and nave Bayes. In this study, predictions will be made using hyperparameter tuning with genetic algorithms and Naive Bayes optimization by performing feature selection. After conducting related research, it was found that the accuracy of 17 features using a genetic algorithm was better than modeling with 10 features. By using 17 features and hyperparameter tuning with genetic algorithm and naive Bayes modeling, the accuracy is 93.2%. By using 17 features without feature selection, the accuracy is 91.2%, there is an increase in accuracy of 1.5%. Diabetes Mellitus merupakan penyakit yang terjadi akibat gangguan metabolisme karbohidrat, lemak, dan protein yang berhubungan dengan kurangnya kinerja sekresi insulin. Diabetes merupakan penyakit degeneratif yang memerlukan upaya penanganan yang tepat dan serius. Efeknya mengakibatkan berbagai komplikasi penyakit serius lainnya seperti penyakit jantung dan stroke. Disfungsi ereksi, gagal ginjal, kerusakan sistem saraf, dll. Karena begitu banyak dampak yang ditimbulkan oleh penyakit diabetes, maka penting untuk mempelajari penyakit ini. Manfaat dari penelitian ini adalah untuk mencegah terjadinya komplikasi yang parah dan dapat membantu tenaga medis dalam memprediksi penyakit ini secara dini serta mengurangi beban biaya yang timbul akibat masalah ini. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui tingkat akurasi yang dihasilkan dari penggunakan seleksi fitur dengan algoritma genetika dan Naïve Bayes. Pada penelitian ini dilakukan prediksi menggunakan hyperparameter tuning dengan algoritma genetika dan optimasi Naive Bayes dengan melakukan seleksi fitur. Setelah dilakukan penelitian terkait, ditemukan bahwa akurasi 17 fitur menggunakan algoritma genetika lebih baik daripada pemodelan dengan 10 fitur. Dengan menggunakan 17 fitur dan hyperparameter tuning dengan algoritma genetika dan pemodelan Naive Bayes menghasilkan akurasi sebesar 93,2%. Dengan menggunakan 17 fitur tanpa seleksi fitur didapatkan akurasi sebesar 91,2%, terjadi peningkatan akurasi sebesar 1,5%.
MENINJAU ULANG HUBUNGAN ANTARA TELEVISI DAN IKLAN DALAM PEMBENTUKAN POLA MAKNA BUDAYA
Authors: Anwari Egi 
Published: June 2024

Media adalah artefak dan merupakan sebuah karya desain, sekaligus menjalankan erannya sebagai penyampai pesan. Salah satu media yang hadir dan masuk hingga ke ruang pribadi adalah televisi. Sebagai karya desain maupun sebagai wadah pesan bagi beragam mitos, ideologi dan segala rayuan seperti janji-janji iklan, televisi telah mengisi ruang dan waktu bagi segala lapisan masyarakat. Televisi menjadi sangat visual karena ia memang untuk diindrai, dan iklan secara terus menerus menyusup ke pikiran, mental dan turut membentuk kepribadian audiennya (pemirsa). Media is artifact and a masterpiece of design, as well as runs its role as a messenger. One of the medias existing and coming into personal space is television. As a design work as well as a message container for a variety of myths, ideology and all promising kinds such as advertisement, television has filled out time and space for all society levels. Television becomes very visual because it is for sense and advertisement keeps seeping into mind, mentality and helps form its viewers' personality.
OPTIMASI PARAMETER PROSES PEMBENTUKAN SHOT PEENING DALAM MEMINIMASI PENYIMPANGAN TINGGI LENGKUNG ALMEN (STUDI KASUS DI PT. DIRGANTARA INDONESIA)
Authors: Aritonang Yoon Mac Kinley , Setiawan Ari , Chandra Ronny Hernawan 
Published: June 2024

Pesatnya perkembangan industri manufaktur merangsang tumbuhnya kebutuhan akan komponen logam yang sesuai dengan spesifikasi. Spesifikasi komponen logam tidakhanya meliputi bentuk fisik yang semakin rumit, tetapi juga meliputi struktur dan kekuatan material. Proses shot peening merupakan salah satu proses pembentukan yang dapat mengakomodir tuntutan akan kekuatan permukaan dari suatu komponen logam. Kriteria keberhasilan proses shot peening ini ditentukan oleh tinggi lengkung almen yang terjadi. Tinggi lengkung almen yang sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan, tentunya mengisyaratkan bahwa proses shot peening yang dilakukan telah berhasil. Saat ini, pada divisi aero manufacturing PT. Dirgantara Indonesia diketahui bahwa terjadi penyimpangan tinggi lengkung almen dari target yang diinginkan. Walaupun penyimpangan ini masih dalam batas toleransi yang ditetapkan, namun improvement pada proses berupa usaha untuk meminimasi penyimpangan ini tetap diperlukan. Oleh karena itu, penelitian ini diharapkan dapat membantu mengidentifikasiparameter apa saja yang mempengaruhi penyimpangan tinggi lengkung almen, dan selanjutnya mencari solusi yang tentunya bertujuan untuk meminimasi tinggi lengkung almen tersebut. The fast industrial development of manufactures stimulates the growth of metal components requirements based on the proper specification. The specification of metal components does not only cover the physical form which is being more complicated, but also covers the structure and material strength. The shot peening process represents one of forming processes which can accommodate the surface strength demand of metal components. The efficacy criterion of this shot peening process is determined by the almen arch height. The almen arch height suitable to the wanted specification, perhaps signs that the process of shot peening has been done successfully. Now in the division of aero manufacturing at PT. Dirgantara Indonesia detected that it had been occurring the high deviation of the almen arch height from the wanted goals. Although this deviation is within specified tolerance, but the improvement of process in the form of effort for minimizing this deviation remains to be needed. Therefore, this research which is expected can assist to identify any parameters influencing the almen arch heightdeviation, and then looks for the solution which perhaps aim to minimizing the almen arch height.
PARTIAL LEAST SQUARE (PLS) SEBAGAI METODE ALTERNATIF SEM BERBASIS VARIANS (LISREL) DALAM EKSPLORASI DATA SURVEY DAN DATA MINING
Authors: Kurniawan Heri 
Published: June 2024

Saat ini penggunaan analisis regresi , factor dan path analysis dalam analisis data survey maupun data mining menimbulkan banyak bias ketika dihadapkan dengan teori yangmendasarinya. Hal ini dikarenakan penggunakan teknik analisis tersebut tidak melibatkan error pengukuran dan laten variabel dalam model pengukuran maupun model strukturalnya. SEM berbasis covarians – selanjtunya disebut LISREL - mampu mengatasi berbagai macam bias tersebut karena menyertakan eror pengukuran, dan laten variabel, namun terkendala dengan asumsi yang harus dipenuhi seperti jumlah sampel harus besar, normalitas data dan kompleksitas model. Partial Least Square adalah solusi yang terbaik karena tidak memerlukan asumsiasumsi seperti dalam LISREL. Today, using Regression analysis, factor and path analysis in exploratory survey data and data mining cause many bias when confirmed with theory based on it. Many bias could happen because in the analysis which use them, measurement error, latent variables on measurement and structural model not included. Structural Equation Modeling (SEM) based on covariance - call LISREL - can handle many problem in bias because measurement error, latent variables on measurement andstructural model included in LISREL. but in LISREL has many assumption for example: needs many (big) sample, normality and model complexity. Partial Least Square is the alternative solution because these assumptions not required..
Pengaruh Relationship Marketing Terhadap Customer Satisfaction dan Customer Loyalty (di Rumah Makan REE)
Authors: Sarim Sandria , Setiawan Ari , Sihombing Roy Freddy 
Published: June 2024

REE adalah salah satu restoran yang berada di kota Bandung, memiliki keunggulan menyajikan hidangan khas Indonesia dan suasana tempat tahun 70an. Agar dapat bertahan dalam persaingan bisnis yang semakin ketat, salah satu cara yang dapat ditempuh adalah meningkatkan loyalitas pelanggan. Loyalitas tersebut dapat dicapai jika pelanggan merasa puas dengan pelayanan yang diberikan oleh restoran. Sampel dalam penelitian ini adalah 150 orang pelanggan dari REE. Structural Equation Modelling (SEM) dijalankan dengan perangkat lunak AMOS untuk melakukan analisis data. Dari hasil analisis data diperoleh bahwa dari lima hipotesis, hanya tiga hipotesis yang dapat diterima, yaitu: Total Quality Management dan Empowering Employee. Keduanya secara positif dan signifikan mempengaruhi Customer Satisfaction, yang secara positif dan signifikan mempengaruhi Customer Loyalty. Penelitian ini juga menghubungkan hasil penelitian terhadap implikasi teoritis maupun manajerial.
Pengaruh Informasi Real-Time pada Kecepatan Keputusan Stratejik dan Konsensus di Lingkungan High Velocity
Authors: Tarigan Samuel 
Published: June 2024

Kecepatan keputusan stratejik dan konsensus telah diidentifikasi sebagai faktor yang mempengaruhi kinerja perusahaan [5, 38]. Sesuai dengan perspektif parallel information processing model [15], penelitian kualitatif [20] menunjukkan bahwa informasi real-time membantu eksekutif di industri high velocity mengambil keputusan stratejik dengan cepat. Penelitian ini dilakukan untuk mengkonfirmasi temuan-temuan tersebut, dalam konteks yang baru di Indonesia, serta untuk memahami apakah kecepatan keputusan dan konsensus dapat dicapai secara bersamaan. Studi ini melibatkan 156 responden yang merupakan manajemen puncak di industri telekomunikasi, media, dan IT di Indonesia. Hasil kuantitatif empirik menunjukkan bahwa informasi real-time meningkatkan kecepatan keputusan, konsensus, dan dukungan pada keputusan. Lebih penting lagi, penelitian ini menunjukkan bahwa kecepatan keputusan dan konsensus dapat dicapai secara bersamaan, dan keduanya akan meningkatkan dukungan para anggota tim manajemen puncak (TMP) terhadap keputusan stratejik yang diambil. Strategic decision speed and consensus have been previosly identified as determinants of firm performance [5, 38]. In line with the parallel information processing model [15], [20] showed that real-time information helps executives in high velocity industry make fast strategic decisions. This research was conducted to confirm those findings, within a new context in Indonesia, and whether decision speed and consensus can be achieved simultaneously. It involved 156 respondents who belong to the top management within the telecommunication, IT, and media sectors in Indonesia. The quantitative empirical evidence shows that real-time information has positive effects on strategic decision speed, consensus, and support for the decision. More importantly, this study demonstrates that decision speed and consensus can be achieved simultaneously and both will improve support for the strategic decision by members of the top management team (TMT).
Herbal therapy in diabetes mellitus: A review
Authors: Gholamine Babak , Malviya Jitendra , Rudiansyah Mohammad , Kadhem Abid Mohammed , Hussien Alawadi Ahmed , Adeli Omid-Ali , Jalalvand Masumeh , Papi Sepideh 
Published: June 2024

Insulin therapy is the mainstay of treatment in patients with type 1 diabetes, while diet and lifestyle changes, and if left untreated, insulin therapy are effective in treating type 2 diabetes. Research has shown that the oldest treatment for diabetes was the use of herbs. Thus, various medicinal plants were used to relieve many of the complications of diabetes. This study aimed to assess the effectiveness of various medicinal plants in the treatment of diabetes. The data on medicinal plants and diabetes were collected from related articles published from 2014 to 2021 in reputable databases such as Cochrane, PubMed, Scopus, ScienceDirect, Embase, and SID. Data analysis showed that medicinal plants such as Allium sativum, Cinnamomum verum, Trigonella graecum foenum, Silybum marianus, Citrullus colocynthis, Abelmoschus esculentus, Eryngium, Coriandrum sativum L, and Zingiber officinale were the most frequently used herbs in the treatment of diabetes. Medicinal plants can reduce blood sugar in patients due to having effective medicinal compounds and natural antioxidants and due to the least side effects but longer treatment period.Keywords: Diabetes; Medicinal plants; Remedy; Pharmaceutical Plant