bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
ASUHAN KEPERAWATAN MEDIKAL BEDAH PADA Tn. S DENGAN FOKUS INTERVENSI RELAKSASI PEMBERIAN AROMA TERAPI LAVENDER UNTUK MENURUNKAN KECEMASAN PADA PASIEN CKD DENGAN TERAPI HEMODIALISA DI RSUD Dr.R. SOEDJATI SOEMODIARDJO PURWODADI
Authors: Meilinda Ni Kadek Ayu Trisna , Purhadi Purhadi 
Published: April 2024

Latar Belakang; Chronic Kidney Desease (CKD) dapat diartikan sebagai gagal ginjal kronik. CKD merupakan penurunan fungsi pada ginjal yang progresif yang ditandai dengan penurunan laju filtrasi glomerulua dan peningkatan kadar kreatinin dalam darah. Menurut WHO dalam kutipan jurnal (masukan Mendeley jurnal) prevalensi penderita CKD mengalami peningkatan menjadi 1,3 juta pada tahun 2000. Di Indonesia pada provinsi jawa tengah pada tahun 2013 terdapat 2,0% penderita CKD. Dari hasil pencarian permohonan data penderita ckd di RSUD Dr.R SOEDJATI SOEMODIARDJO didapatkan 193 penderita CKD pada tahun 2022. Tujuan; Mengetahui penyebab gagal ginjal kronik atau chronic kidney desease (CKD) dan gejala yang ditimbulkan, serta manfaat relaksasi aroma terapi lavender untuk menurunkan kecemasan yang di sebabkan terapi hemodialisa pada pengelolaan asuhan keperawatan medical bedah. Metodologi; Jenis penelitian yang digunakan oleh peneliti dalam karya tulis ilmiah ini yaitu penelitian kuantitatif. Dengan pendekatan studi kasus. Rancangan yang digunakan dalam penelitian yaitu studi kasus. Subjek penelitian yaitu studi kasus. Subjek penelitian yaitu keluarga Tn. S yang mengalami gagal ginjal kronik serta menjalani terapi hemodialisa. Hasil; Peneliti mengidentifikasi bahwa setelah pemberian relaksasi aroma terapi lavender selama 10-30 menit perhari yang dilakukan dalam 3 hari dapat menurunkan kecemasan akibat terapi hemodialisa Tn.. S. Kesimpulan; Adanya efektifitas pemberian relaksasi aroma terapi lavender untuk menurunkan kecemasan akibat pelaksanaan terapi hemodialisa pada penderita CKD
PENERAPAN DATA MINING DALAM PREDIKSI PRODUKSI BERAS MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR
Authors: Adinata Adinata , Irma Purnamasari Ade , Ali Irfan 
Published: April 2024

Kondisi geografis Indonesia yang mendukung serta memiliki iklim tropis sangat cocok untuk membudidayakan padi. Sehingga pada tahun 2018, Indonesia berhasil menjadi negara penghasil beras terbanyak di dunia. Hal ini menjadikan Indonesia sebagai negara penghasil beras terbanyak di dunia pada tahun 2018. Analisis regresi digunakan untuk memprediksi nilai dari suatu variabel response (y) dengan menggunakan nilai dari variabel prediktor/independent (x). Tujuan penelitian ini adalah untuk Mendapatkan gambaran daerah-daerah penghasil beras di Kabupaten Cirebon, Mengklasifikasikan daerah-daerah penghasil beras di Kabupaten Cirebon berdasarkan kuantitas hasil panen per tahun, Mengimplementasikan data mining dengan metode regresi linear untuk memprediksi produksi beras di daerah-daerah prioritas produksi beras di Kabupaten Cirebon. Hasil penelitian menunjukan bahwa RMSE dan Relative Error, menunjukkan jika metode prediksi yang dipergunakan baik. Hasil penelitian nilai evaluasi yang di dapat dari perhitungan prediki menggunakan RMSE 285.590 dan Relative Error 0.000 %. Dan prediksi produk beras yang disimulasikan dengan rapidminer mempunyai nilai min 140 dan nilai max 41060 dengan nilai rata-rata 9037.220 dan standard deviation 7837.949, Hasil evaluasi nilai RMSE pada produksi beras adalah 285.590, sedangkan nilai Relative Error adalah 0.000%. Nilai RMSE dan Relative Error yang mendekati 0 menunjukkan bahwa prediksi mendekati nilai aktual.
CLUSTERING JENIS SUMBER AIR DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALORITMA K-MEDOIDS
Authors: Apriliyani Ela , Nurhakim Bani , Eka Permana Sandy , Dwilestari Gifthera , Mulyawan Mulyawan 
Published: April 2024

Air sangat penting bagi seluruh makhluk hidup di Bumi karena merupakan kebutuhan dasar yang harus dipenuhi dan dikonsumsi. Sumber air merupakan fondasi ekosistem dan keanekaragaman hayati. Terbatasnya ketersediaan air menunjukkan pentingnya melindungi dan mengelola penggunaannya secara bijaksana. Perubahan iklim dapat mempengaruhi siklus air di bumi. Dengan data sumber air yang di keluarkan dalam periode 1 tahun sekali oleh Dinas Pemberdayaan Masyarakat Tujuan penelitian ini adalah mengelompokkan jenis sumber air dengan metode K-Medoids dan menganalisis hasilnya dengan implementasinya menggunakan RapidMiner. Penelitian ini menghasilkan sebanyak 3 cluster, pada masing-masing cluster memiliki anggota yang berbeda. Cluster 0 memiliki 200 item, cluster 1 memiliki 96 items, dan cluster 2 memiliki 160 items yang, dengan total dari ketiga cluster tersebut sebanyak 456 items.
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKAN DATA KERUSAKAN RUMAH AKIBAT BENCANA ALAM DI KABUPATEN CIREBON
Authors: Maulana Ajay , Danar Dana Raditya , Dienwati Nuris Nisa 
Published: April 2024

Kerusakan rumah adalah tidak berfungsinya rumah atau komponen rumah akibat penyusutan atau berakhirnya umur rumah, atau akibat ulah manusia atau perilaku alam seperti beban fungsi yang berlebih, kebakaran, gempa bumi, atau sebab lain yang sejenis. Dampak dari bencana ini tidak hanya mencakup kerugian harta benda, tetapi juga berdampak besar terhadap masyarakat, ekonomi, dan lingkungan. Masalah kerusakan rumah di Kabupaten Cirebon sangat bervariasi, mulai dari kerusakan ringan hingga rusak berat. Penelitian ini mengambil pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD) untuk mengatasi masalah ini adalah dengan menerapkan algoritma K-Means Clustering untuk menentukan data kerusakan rumah terbanyak berdasarkan jenis kerusakan dan mencari nilai DBI teroptimal. Tujuan dari tugas akhir ini adalah mengimplementasikan algoritma K-means Clustering untuk pengelompokan kerusakan rumah akibat bencana alam di Kabupaten Cirebon berdasarkan jenis kerusakan menggunakan algoritma K-Means Clustering. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk menentukan nilai DBI. Hasil tugas akhir ini cluster 0 terdiri dari Rusak Ringan sebanyak 78, Rusak Sedang 78, Rusak Berat 78, Terendam 78, Terancam 78, dan Tertimbun 78. Sementara itu, cluster 1 terdiri dari ringan rusak 2, rusak sedang 2, berat rusak 2, Terendam 2, Terancam 2, dan Tertimbun 2. dan nilai DBI teroptimal adalah 0,025 dimana dari K-2 =0,025, K-3 =0,083, K-4 =0,026, K-5 =0,059, K-6=0,053, K-7=0,051, K-8=0,041, K-9=0,046, K-10=0,039 jadi nilai DBI paling optimalnya adalah 0,025.
ANALISIS SENTIMEN UNTUK DETEKSI UJARAN KEBENCIAN PADA MEDIA SOSIAL TERKAIT PEMILU 2024 MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
Authors: Deswandi Yahya Raflizar , Adi Wibowo Suryo , Vendyansyah Nurlaily 
Published: April 2024

Analisis sentimen adalah teknik pemrosesan bahasa alami yang digunakan untuk mengukur sentimen atau opini tentang teks. Support Vector Machine (SVM) adalah teknik machine learing yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi dan regresi. Pada penelitian ini mengembangkan sebuah sitem berbasis website yang mampu mendeteksi ujaran kebencian dalam kalimat yang berbahasa indonesia. Metode klasifikasi sentimen yang akan diimplementasikan pada website ini adalah Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan untuk melatih dan menguji sistem ini berasal dari komentar dan tweet terkait pemilu 2024. Hasil evaluasi pengujian dengan menggunakan 100 data kalimat teratas dari data training untuk dibandingkan hasilnya dengan hasil klasifikasi SVM, hasil evaluasi dari pengujian tersebut menunjukkan keefektifan SVM dengan nilai recall 76%, presisi 96%, dan akurasi 81%. Hasil dari klasifikasi SVM sangat dipengaruhi dari jumlah data training dan proses yang dilakukan pada tahap text preprocessing.
PERANCANGAN WEBSITE PREDIKSI KETERSEDIAAN STOK SPAREPART MOTOR MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT PADA TOKO JAYA MOTOR
Authors: Wangsa Nata Asmara Krisna , Agus Pranoto Yosep , Vendyansyah Nurlaily 
Published: April 2024

Dalam Industri otomotif, khususnya sepeda motor, memiliki peran vital dalam mobilitas masyarakat. Dengan populasi kendaraan bermotor yang terus bertambah, Permintaan sparepart motor pun semakin meningkat, Manajemen stok sparepart motor adalah tantangan yang serius bagi pemilik toko suku cadang dan bengkel. Ketersediaan stok yang tepat saat dibutuhkan sangat penting untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. dalam melakukan peramalan toko mengalami permasalahan utama yaitu ketika Sales Order Stock toko sering kelebihan atau kekurangan terutama pada produk oli motor , Masalah tersebut akan berpengaruh pada stok barang yang dimiliki, Juga berdampak langsung pada profitabilitas toko. Terkadang toko memiliki terlalu banyak stok yang tidak terjual. Metode Trend Moment adalah metode yang digunakan untuk membantu dalam melakukan peramalan stok barang pada bulan dan tahun berikutnya. Dalam rangka mengatasi masalah, penulis akan menggunakan analisis data dan manajemen persediaan yang tepat. Ini mencakup analisis historis data pembelian sales, peramalan permintaan, pemantauan stok secara real-time. Dan akan mengembangkan sebuah sistem peramalan ketersediaan stok pada toko sparepart motor dengan menggunakan metode peramalan Trend Moment.
ANALISIS DESA DI KECAMATAN KRANGKENG BERDASARKAN TINGKAT PENDIDIKAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Authors: Gustino Gustino , Suprapti Tati 
Published: April 2024

Tingkat pendidikan dapat menjadi indikator kemajuan suatu negara karena dari pendidikan dapat menciptakan inovasi-inovasi dari hasil ilmu pengetahuan. Pemetaan tingkat pendidikan suatu daerah memiliki peran yang sangat penting dalam mengidentifikasi tantangan dan peluang pendidikan yang perlu diatasi dan dimanfaatkan. Pemetaan tingkat pendidikan dapat memberikan gambaran tentang kondisi dan distribusi masyarakat yang memerlukan penanganan pendidikan yang lebih. Pemetaan ini juga membantu dalam perencanaan jangka panjang. Sumber data dari penelitian ini bersumber dari data penduduk di Kecamatan Krangkeng Tahun 2023. Sumber data yang didapat berupa sumber data set. Sumber data set didapat melalui kantor Kecamatan Krangkeng Kabupaten Indramayu. Yang sudah mendapat izin oleh Kepala Kantor Kecamatan Krangkeng.Metode penelitian yang digunakan adalah metode deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. Penelitian kuantitatif ini merupakan penelitian yang di dasarkan pada dataset yang dianalisis menggukanakan analisis deskriptif untuk menghitung jumlah numerik setiap kategori dan menggunakan algoritma k-means untuk clustering. Clustering K-Means mengelompokan data dari tingkat pendidikan di kecematan krangkeng dan membaginya ke dalam tiga klaster desa.Hasil dari pengujian klastering K-Means Desa-desa di Kecamatan Krangkeng berdasarkan tingkat pendidikan menggunakan Rapid miner dihasilkan kategori 0 Kapringan, Srengseng, Krangkeng, Dukuhjati kategori 1 Kalianyar, Kedungwungu, Purwajaya, Singakerta, Tegal Mulya, Tanjakan Kategori 2 Luwung Gesik.
IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN MAKANAN DAN MINUMAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA TOKO ONLINE AYAM GEPREK X
Authors: Salsabila Salsabila , Astuti Rini , Muhamad Basysyar Fadhil 
Published: April 2024

Ayam geprek x adalah toko online yang menjual produk makanan dan minuman lewat aplikasi shope lebih tepatnya dishopefood. Toko online tersebut berlokasi di Kecamatan Lemah Abang lebih tepatnya di Desa Tuk Karangsuwung. Dengan sistem penjualan tersebut tentu meningkatkan tingkat penjualan makanan dan minuman yang kadang tinggi dan kadang juga rendah, sehingga membutuhkan sebuah sistem yang mampu memudahkan dalam merekapitulasi pembelian dari konsumen. Untuk itu dilakukan penelitian ini guna menganalisa data transaksi penjualan makanan dan minuman tersebut menggunakan teknik data mining. Data Mining ialah teknik analisa pada data untuk mencari informasi yang tersembunyi pada beberapa data besar yang dicatat pada saat bisnis yang dijalankan. Algoritma yang dipakai algoritma apriori yaitu mendapatkan accosiation rule dari setiap kombinasi item. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan dishoftware rapidminer dengan menggunakan minimum support 50% dan minimum confidence 70% dapat diketahui hasil min support dan confidence yang paling terbesar dari data yang ada yaitu menu makanan ayam geprek dengan nilai min support 47% dan nasi min support 42%, Dan jika membeli tempe.t.g maka akan membeli nasi dengan nilai confidence 70% dan jika membeli milk.p.o maka akan membeli nasi dengan nilai confedence 72%. Setelah sudah mengetahui hasil min support dan confidence yang paling terbesar maka dapat diketahui stok yang tadinya sering tidak mampu memenuhi permintaan pelanggan, dengan menggunakan sistem tersebut dapat mengalami pengoptimalan dalam memperkirakan persediaan stoknya dilihat makanan apa saja yang sering terjual. Peningkatan terjadi karena perhitungan dan kondisi penentuan produk jauh lebih akurat dari pada ketika diputuskan oleh manusia.
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS PADA DATASET PENGANGGURAN TERBUKA BERDASARKAN PENDIDIKAN DI PROVINSI JAWA BARAT
Authors: Kusuma Arum Sintia , Astuti Rini , Muhammad Basysyar Fadhil 
Published: April 2024

Pengangguran merupakan istilah untuk orang yang tidak bekerja sama sekali,bekerja kurang dari dua hari selama satu minggu, atau seseorang yang berusaha mencari pekerjaan. Jumlah kasus Pengangguran Terbuka berdasarkan Tingkat Pendidikan Akhir adalah salah satu indikator penting dalam mengukur tingkat pengangguran di suatu Daerah. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini merupakan dataset yang bersumber dari website resmi pemerintahan Open Data Jabar periode tahun 2019-2022. Algoritma K-Means Clustering telah diterapkan pada dataset pengangguran terbuka berdasarkan Pendidikan untuk mengelompokan data berdasarkan tingkat Pendidikan akhir serta jumlah pengangguran provinsi yang terletak di Kota maupun dan di Kabupaten.Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk mendapatkan beberapa hasil pengelompokan data Pengangguran di Provinsi Jawa Barat berdasarkan Tingkat Pendidikan Akhir. Pengelompokan tersebut, dibagi menjadi 3 Bagian yaitu tingkat pengangguran tinggi, tingkat pengangguran menengah dan tingkat pengangguran rendah, Tingkat Pengangguran tinggi diperoleh sebanyak 389 cluster, Tingkat Pengangguran Menengah dengan 162 cluster, dan Tingkat Pengangguran rendah dengan hasil 29 Cluster. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan penting untuk kebijakan pemerintah terkait masalah peningkatan angka pengangguran di berbagai daerah, serta menunjukan bahwa kemampuan Algoritma K-Means dalam mengelompokan data pengangguran terbuka berdasarkan tingkat Pendidikan telah mendapatkan hasil K terbaik
IMPLEMENTASI APLIKASI ANTRIAN PENCUCIAN MOBIL BERBASIS WEB MENGGUNAKAN PHP, JAVASCRIPT, HTML, CSS DAN UML
Authors: Christian Chandra , Voutama Apriade 
Published: April 2024

Dalam era digital, kehadiran website menjadi krusial untuk kelangsungan bisnis, khususnya di sektor jasa seperti pencucian mobil. Asy Cuci Steam Mobil yang berlokasi di Karawang memberikan pelayanan pencucian mobil pribadi. Karena keterbatasan teknologi saat ini, Asy Cuci Steam Mobil masih menggunakan formulir tulisan tangan untuk mencatat data mobil dan pembayaran. Dalam hal ini, data seperti data masuk mobil, plat/nomor kendaraan, nama tukang cuci, harga cuci, kritik dan saran masih diproses secara konvensional. Dari sisi pengguna juga tidak mengetahui kapan mendapatkan pelayanan pencucian mobil, sehingga proses pelayanan pencucian mobil tidak efektif dan efisien. Penelitian ini mengusulkan implementasi aplikasi antrian pencucian mobil berbasis web menggunakan PHP, JavaScript, HTML, CSS, dan UML. Metode penelitian menggunakan pendekatan System Development Life Cycle (SDLC) dengan model Waterfall, melibatkan tahapan perencanaan, desain, implementasi, dan pengetesan. Hasilnya mencakup antarmuka pelanggan untuk pemesanan dan penjadwalan, dashboard admin untuk pengelolaan antrian dan data pelanggan, serta laporan transaksi. Dapat disimpulkan bahwa dengan adanya sistem antrian pencucian mobil ini membantu dalam memper-mudah dan mempercepat user dalam melakukan transaksi cuci mobil lebih efektif dan efesien. Dan Asy Cuci Steam Mobil dapat dengan mudah mengontrol tranksaksi cuci mobil dan membuat laporan data pengguna
PERANCANGAN DAN PEMBUATAN MEDIA PEMBELAJARAN INTERAKTIF MENGGUNAKAN ADOBE ANIMATE CC BERBASIS ANDROID PADA MATA PELAJARAN DASAR-DASAR TEKNIK KONSTRUKSI DAN PERUMAHAN KELAS X DI SMKN 1 PADANG
Authors: Jusirwan Stifanni , Wijaya Indra , Yunus Yuliawati 
Published: April 2024

Pengunaan Media Pembelajaran interaktif berbasis android menarik dan memberikan kemudahan kepada pengguna. Media Pembelajaran berbasis android dapat meningkatkan efektifitas siswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui validitas, praktikalitas, dan efektifitas media pembelajaran interaktif berbasis android. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan penelitian (research & development). Subjek penelitian berjumlah 31 orang. Model penelitian yang digunakan adalah model penelitian pengembangan (IDI), dengan langkah-langkah pengembangannya adalah sebagai berikut. ((1) Define, (2) development, dan (3) Evaluate. Hasil uji validitas oleh para ahli secara keseluruhan penilaian uji validator terhadap media pembelajaran interaktif berbasis android pada mata pelajaran dasar-dasar TKP sebesar 88,00%, sehingga tingkat validitas dapat diinterprestasikan sangat valid digunakan. Hasil penilaian uji praktikalitas secara keseluruhan penilaian praktikalitas terhadap Media Pembelajaran Interaktif berbasis android Pada mata pelajaran dasar-dasar TKP sebesar 86,06%, sehingga tingkat praktikalitasnya dapat di interprestasikan sangat praktis digunakan.Hasil penilaian uji efektivitas secara keseluruhan penilaian efektivitas Media Pembelajaran Interaktif Berbasis Android Pada mata pelajaran dasar-dasar TKP sebesar 81,61% sehingga tingkat efektifitasnya dapat di interprestasikan efektif digunakan. Kesimpulannya, berdasarkan penilaian beserta masukan ahli serta hasil dari uji coba lapangan Media Pembelajaran Berbasis Android sebagai media pembelajaran sudah teruji kelayakan, keunggulan, dan dapat digunakan pada proses pembelajaran pada mata pelajaran Dasar-dasar TKP di kelas X TKP SMKN 1 Padang.
Student experiences of photovoice as a medium to inform decolonisation of the Health Sciences curriculum
Authors: Haffejee Firoza 
Published: April 2024

Decolonisation of curricula embeds the African realities into teaching. Within the Health Sciences, learning, which is responsive to community health needs, is required. This study used photovoice, a student participatory teaching method, where students (n=96) engaged with local communities, capturing photographs of environmental factors involved in causing disease. Photographic information of local adverse environmental conditions was gathered, linking these to disease causation within local communities. This observation and analysis of the South African circumstances, particularly those of marginalized communities, emphasized local knowledge, which prepared students to work within their local and national contexts. Students were prepared to be responsive to the needs of the people in their communities. This teaching pedagogy laid the foundation for lifelong learning as students were able to deal with real-life challenges while applying a new technology in the field of education. This will enable them to cope with changing aspects in health during their careers. Such changes are inevitable as population demographics and environments evolve with time. This alternate pedagogy, using photovoice, promoted decolonisation of the curriculum and has the potential to produce graduates who are reactive to local requirements of the community.
Study of Morphological changes of Adrenals in Suicidal cases, An Autopsybased Study at a Tertiary Care Centre at Odisha
Authors: Smita Patra  , Pradeep kumar Padhi  , Bichitrananda Roul  , Madhusmita Panda  
Published: April 2024

Introduction –Uncertainty and instability are the norm of today’s work envioronment. .Now-a-days suicidal cases account for more than a million deaths each year. This work has been undertaken to study the Morphological adaptive changes in adrenal gland in such stressful conditions .Aim & Objectives :To correlate the Morphological adaptive changes in adrenal gland in response to chronic stress since it is a stress responding organ common to both the HPA axis &Sympathoadrenomedullary axis . Material &Methods : The study was carried out from 5th April 2021 to 5th April 2023 at SCB Medical college,Cuttack,Odisha..Right and Left adrenals of hundred suicidal cases and twentyaccidental cases (control) were studied .Results : On Morphological Analysis it was found that Adrenal gland increases both in weight & dimensions in suicidal cases as compared to Accidental cases . A normal pattern of Adrenal gland is informative of receipt of sudden violence i.e accident. Conclusion :The present study concludes and supports the idea that chronic stress as in suicide usually induces adrenal growth which may have implications for forensic people in revealing the cause of unknown deaths.
ESTIMATION POPULATION SIZE PECCARIES (TAYASSU PECARI), IN THE “RIO NEGRO” FARM - BRASILIAN PANTANAL, DURING 2003 - 2004, BY MEANS CAPTURE AND RECAPTURE MULTIPLE METHOD
Authors: Rodrigues de Lara Idemauro Antonio , Salvador Maria Letícia , Yoshio Hirai Welinton , Dos Santos Moreira Valéria , Keuroghlian Alexine 
Published: April 2024

The Tayassu pecari are predominantly distributed in conserved biomes and the maintenance of the species is very susceptible to human activity. In this context, it is important the search for methods of population estimation as well as apply robust methods that allow more accurate estimative. Therefore, this work aims to estimate the population of peccaries, on the Rio Negro farm (Aquidauana-MS) through the multiple captures and recapture method during the years 2003 and 2004, considering the assumption that the population is closed. The estimate of the population size was obtained by the computational resampling and three procedures are compared. It was verified the marked difference between males and females for both years. The population size it was estimated in 134 and 192, however, by means the bootstrap method, a notable change in the distribution pattern of estimates was verified, being positively asymmetric and symmetric, for 2003 and 2004 respectively.
Analisis Pengaruh Chat-bot dengan Fitur Pengenalan Suara pada Situs Web Perjalanan di Kota Batam
Authors: Christian Yefta , Wibowo Tony , Yanto Agus 
Published: April 2024

Teknologi pada masa sekarang yang sudah maju tidak memungkinkan semua orang untuk tidak bepergian ke seluruh dunia baik itu jauh maupun dekat. Travel di masa sekarang sudah sangat membantu semua orang yang berkeinginan melakukan perjalanan jauh karena semua serba praktis melalui online. Artificial intelligence pada masa sekarang sudah mulai di kenal oleh orang banyak, pada dasarnya AI merupakan suatu pengetahuan yang dimana komputer dapat meniru kecerdasan manusia dan salah satu produk diantara nya adalah chat-bot. Dalam industri tentu membutuhkan support pelayanan yang siap bersedia dalam 24/7 tentu ini menjadi masalah jika terjadi sesuatu yang mendesak dalam menhadapi pelayanan online sehingga chat-bot adalah salah satu solusi yang palih ampuh, akan tetapi salah satu masalah utama apabila chat-bot juga masih mengandalkan user asli untuk menghadapi masalah pelayanan 24/7 juga akan tidak terlalu efektif dan juga tidak semua chat-bot memiliki fitur pengenalan suara yang dapat mengoptimalkan penyampaian informasi lebih cepat. sehingga peneliti bertujuan untuk menguji pengaruh chat-bot dengan fitur pengenalan suara pada website perjalanan di kota batam dengan menggunakan metode agile sebagai metode pengembangan dan menggunakan algoritma hidden markov model dan juga recurrent neural network. Kemudian menggunakan pendekatan kuantitatif untuk mengumpulkan data dengan menyebarkan kuesioner untuk mendapatkan respon pengguna chat-bot yang dikembangkan. Hasil dari data yang didapatkan respon positif dalam pengujian menyatakan bahwa pengguna website travel di sarankan untuk menggunakan chat-bot sebagai sumber informasi. Dari sini bisa disimpulkan bahwa website yang menerapkan chat-bot dengan sistem speech recognition lebih diminati pengguna dikarenakan mudah untuk mendapatkan akses informasi tertentu untuk membantu pengguna mengambil keputusan yang tepat.