bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Kombinasi Seleksi Fitur Berbasis Filter dan Wrapper Menggunakan Naive Bayes pada Klasifikasi Penyakit Jantung
Authors: Azizah Siti Roziana , Herteno Rudy , Farmadi Andi , Kartini Dwi , Budiman Irwan 
Published: December 2023

Penyakit jantung menjadi salah satu penyebab utama kematian bersama dengan penyakit lainnya. Dalam bidang teknologi, data mining dapat digunakan untuk mendiagnosa suatu penyakit yang bersumber dari data rekam medis pasien. Pada klasifikasi dataset medis, Naive Bayes merupakan salah satu metode terbaik yang digunakan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui perbandingan hasil akurasi dari Naive Bayes menggunakan beberapa seleksi fitur yaitu Forward Selection, Backward Elimination, kombinasi union hasil seleksi fitur Forwad Selection dan Backward Elimination, Information Gain, Gain Ratio, dan kombinasi union hasil seleksi fitur Information Gain dengan Gain Ratio. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penyakit jantung yang didapatkan dari UCI Machine Learning Repository. Dari implementasi pemodelan yang akan dilakukan menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 91.80% pada algoritma Naive Bayes dengan kombinasi union hasil seleksi fitur Information Gain dan Gain Ratio menggunakan perbandingan data latih dan data uji 80:20. Sedangkan akurasi Naive Bayes dengan kombinasi union hasil seleksi fitur Forward Selection dan Backward Elimination hanya memiliki nilai akurasi sebesar 83.61%

Abstract
Heart disease is one of the leading causes of death along with other diseases. In the field of technology, data mining can be used to diagnose a disease sourced from patient medical record data. In the classification of medical datasets, Naive Bayes is one of the best methods used. The purpose of this study is to determine the comparison of the accuracy results of Naive Bayes using several feature selections, namely Forward Selection, Backward Elimination, a combination of union of Forwad Selection and Backward Elimination feature selection results, Information Gain, Gain Ratio, and a combination of union of Information Gain feature selection results with Gain Ratio. The data used in this research is heart disease data obtained from the UCI Machine Learning Repository. From the implementation of modeling that will be carried out, the highest accuracy value is 91.80% in the Naive Bayes algorithm with a combination of union of Information Gain and Gain Ratio feature selection results using a ratio of training data and test data of 80:20. While the accuracy of Naive Bayes with a combination of union selection results of Forward Selection and Backward Elimination features only has an accuracy value of 83.61%.
Transformasi Kota Cerdas dalam Mitigasi Banjir: Pemodelan Curah Hujan DKI Jakarta dengan Pendekatan Spatial Vector Autoregressive (SpVAR) dan Pemetaan Bobot Queen Contiguity
Authors: Melanwati Rinda Lolita , Sumarminingsih Eni , Pramoedyo Henny 
Published: December 2023

Perubahan iklim dan cuaca ekstrem menjadi tantangan global, termasuk di Indonesia, dengan peningkatan banjir di DKI Jakarta. Penanggulangan membutuhkan peramalan curah hujan yang akurat. Model VAR digunakan untuk memahami hubungan variabel cuaca. Namun, data deret waktu sering memiliki dimensi spasial. Oleh karena itu, dikembangkan model Spatial Vector Autoregressive (SpVAR) yang mempertimbangkan dimensi spasial dan waktu. Pembobot queen contiguity digunakan untuk representasi yang lebih akurat. Penelitian ini memanfaatkan data BPS DKI Jakarta dari Januari 2017 hingga Desember 2021. Hasilnya menunjukkan pengaruh spasial dalam model SpVAR (1,3) dengan bobot queen contiguity. Curah hujan, suhu, dan kelembaban udara saling mempengaruhi di wilayah diprediksi dan lainnya. Model ini penting dalam strategi mitigasi banjir dan kebijakan kota cerdas untuk mengurangi risiko banjir di DKI Jakarta.

Abstract
Climate change and extreme weather pose global challenges, including in Indonesia, leading to increased floods in DKI Jakarta. Addressing this requires accurate rainfall forecasts. The VAR model is used to understand the relationships between weather variables. However, time series data often have spatial dimensions. Therefore, a Spatial Vector Autoregressive (SpVAR) model has been developed considering both spatial and temporal dimensions. Queen contiguity weighting is used for more accurate representation. This study utilizes BPS DKI Jakarta data from January 2017 to December 2021. The results show spatial influence in the SpVAR (1,3) model with queen contiguity weighting. Rainfall, temperature, and humidity mutually influence predicted and other areas. This model is crucial for flood mitigation strategies and smart city policies to reduce flood risks in DKI Jakarta.
Arsitektur Sistem Percakapan Otomatis Berbahasa Indonesia dengan Normalisasi Bahasa Informal Menjadi Baku
Authors: Khairul Muhammad Fathur Rahman , Perdana Rizal Setya 
Published: December 2023

Komunikasi merupakan hal yang paling penting dalam kehidupan sehari-hari. Setiap orang berkomunikasi dengan cara mereka berdasarkan latar belakang serta kedekatan antar pembicara. Oleh karena itu, perkembangan bahasa informal terjadi sangat cepat dan tidak jarang menciptakan kata-kata baru sebagai pengganti bahasa formal. Hal ini menjadi masalah jika dilihat dari perspektif pemrosesan bahasa alami (NLP). NLP umumnya hanya dapat dilakukan dengan bahasa yang formal dan tidak mampu menginterpretasikan makna dari kalimat informal. Maka dari itu, penulis mengusulkan pendekatan untuk memungkinkan mesin memahami bahasa informal dengan melakukan normalisasi bahasa infomal menjadi baku dengan memanfaatkan NLP. Pendekatan yang dilakukan akan melatih model pre-trained GPT-2 berbahasa Indonesia dengan data parallel corpus untuk memahami makna dari bahasa informal dan mampu menerjemahkannya ke dalam bentuk baku. Melalui eksperimen yang dilakukan, pendekatan ini mencapai tingkat akurasi 91% dan dapat menerjemahkan bahasa informal dengan baik. Performa ini dapat diraih dengan konfigurasi hiperparameter yaitu Adam optimizer dengan learning rate 1e-4, batch size sebesar 16 dan dropout rate sebesar 0,5.

Abstract

Communication is the most essential thing in daily life. Everyone communicates in their own way based on their background and the closeness between speakers. Thus, the development of informal language occurs quickly and it is often to create new words as a substitute for formal language. This is an issue from a natural language processing (NLP) perspective. NLP generally only works with formal language and is unable to interpret the meaning of informal sentences. Therefore, the authors propose an approach to enable machines to understand informal language by normalizing the informal language to standard by utilizing NLP. The approach will train a pre-trained GPT-2 model in Indonesian with parallel corpus data to understand the meaning of informal language and be able to translate it into standardized form. Through experiments, the method achieved 91% accuracy and can translate informal language well. This performance can be achieved with a hyperparameter configuration, namely Adam optimizer with a learning rate of 1e-4, batch size of 16 and dropout rate of 0.5.
Analisis Interaksi Aktivitas Pembelajaran Daring Berdasarkan Data Log Aktivitas pada Learning Managemefnt System (LMS) Menggunakan Educational Process Mining
Authors: Anwar Novriani Dewi , Setiawan Nanang Yudi , Purnomo Welly 
Published: December 2023

Perpaduan perkembangan teknologi di bidang pendidikan telah mengembangkan suatu inovasi yang disebut LMS (Learning Management System) yang dapat diakses dari mana saja dan kapan saja tanpa harus melakukan pertemuan secara fisik di kelas. Kegiatan interaksi pada LMS memiliki event log yang dapat diekstraksi untuk mengidentifikasi analisis menggunakan Educational Process Mining (EPM). Kami mengekstrak event log dari ELING, platform LMS yang disediakan oleh fakultas kami. Selanjutnya, kami melakukan Process Mining menggunakan metode Heuristic Miner dari tiga dosen kelas mata kuliah Data Warehouse yang berbeda. Analisis yang dilakukan yaitu melihat gambaran kegiatan pembelajaran yang diberikan oleh masing-masing dosen dan pendekatannya dalam mengarahkan mahasiswa untuk berinteraksi dengan modul materi pada ELING apakah sesuai urutan dalam Rencana Pembelajaran Semester (RPS). Kami memvariasikan dependency threshold untuk mengidentifikasi modul pembelajaran mana yang memiliki tingkat ketergantungan yang lebih tinggi antar event yang menjadi inti pembelajaran mata kuliah tersebut. Pada dependency threshold 0,6, jumlah kegiatan dari model yang ditemukan untuk semua dosen adalah 21. Sementara pada threshold 0,8, jumlah kegiatan bervariasi antara 12 dan 20. Dengan variasi dependency threshold ini juga akan mengidentifikasi modul mana yang tetap muncul yang berhubungan dengan bentuk model aktivitas pembelajaran dan apakah model yang dihasilkan sesuai dengan urutan RPS.

Abstract

The combination of technological developments in the field of education has developed an innovation called LMS (Learning Management System) that can be accessed from anywhere and anytime without having to conduct physical meetings in class. Interaction activities in the LMS have event logs that can be extracted to identify analysis using Educational Process Mining (EPM). We extract event logs from ELING, an LMS platform provided by our faculty. Next, we conducted Process Mining using the Heuristic Miner method from three different Data Warehouse course class lecturers. The analysis carried out is to see an overview of the learning activities provided by each lecturer and their approach in directing students to interact with the material modules on ELING whether in the order in the Semester Learning Plan (RPS). We vary the dependency threshold to identify which learning modules have a higher level of dependency between events that are at the core of the course's learning. At a dependency threshold of 0.6, the number of activities from the model found for all lecturers was 21. While at the threshold of 0.8, the number of activities varies between 12 and 20. With dependency threshold variations, it will also identify which modules still appear that relate to the shape of the learning activity model and whether the resulting model matches the RPS sequence.
Klasifikasi Intensi dengan Metode Ling Short-Term Memory pada Chatbot Bahasa Indonesia
Authors: Al Farisi Faiz Aulia , Perdana Rizal Setya , Adikara Putra Pandu 
Published: December 2023

E-government merupakan sebuah konsep pemerintahan yang menyelenggarakan layanan publik secara digital yang didukung oleh teknologi informasi, sehingga menjadi lebih prima. Salah satu bentuk layanan publik digital yang umum ada di berbagai sektor adalah helpdesk. Helpdesk memungkinkan pengguna dapat bertanya atau melaporkan sesuatu untuk kemudian dijawab oleh staf. Permasalahan yang ada adalah ketersediaan staf yang hanya dapat menjawab pada jam kerja, sedangkan pengguna bisa jadi menemukan permasalahan yang urgent di luar jam kerja. Oleh karena itu, solusi yang ditawarkan adalah penerapan chatbot, sehingga dapat melayani kapan pun, sekaligus meringankan kerja dari staf. Penelitian ini mencoba untuk merancang salah satu komponen pada chatbot, yaitu model klasifikasi intensi, dengan metode Long Short-Term Memory. Data yang digunakan merupakan 501 teks riwayat pertanyaan dari database Helpdesk TIK UB yang termasuk ke dalam 7 kelas intensi yang ditentukan. Data akan melalui beberapa tahap prapemrosesan sebelum kemudian dilakukan pemodelan dan beberapa pengujian. Tahap pengujian meliputi pemilihan embedding yang digunakan, pemilihan teknik augmentasi data, dan penyetelan hyperparameter. Hasil dari keseluruhan pengujian, didapatkan model terbaik yang mampu menghasilkan akurasi sempurna untuk data latih dan data uji, serta loss 0,004 untuk data latih dan 0,044 untuk data uji.

Abstract

E-government is a government concept that organizes digital public services supported by information technology, so that they become more excellent. One form of digital public service that is common in various sectors is the helpdesk. Helpdesk allows users to ask questions or report something to be answered by staff. The problem that exists is the availability of staff who can only answer during working hours, while users may find urgent problems outside of working hours. Therefore, the solution offered is the implementation of a chatbot, so that it can serve at any time, while easing the work of staff. This study attempts to design one of the components of the chatbot, namely the intention classification model, using the Long Short-Term Memory method. The data used are 501 question history texts from the Helpdesk TIK UB database which fall into the 7 specified intensity classes. The data will go through several pre-processing stages before then being modeled and tested. The testing phase includes selecting the embedding used, data augmentation techniques selection, and hyperparameter tuning. The best model is obtained which can produce perfect accuracy for training data and test data, as well as a loss of 0.004 for training data and 0.044 for test data.
Klasifikasi Tingkat Stress dari Data Berbentuk Teks dengan Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest
Authors: Fathirachman Mahing Naufal , Lazuardi Gunawan Alifi , Foresta Azhar Zen Ahmad , Abdurrachman Bachtiar Fitra , Agung Wicaksono Satrio 
Published: December 2023

Stres merupakan keadaan dimana seseorang merasakan adanya tekanan yang berlebih pada dirinya. Pemantauan tingkat stres menjadi hal yang penting bagi manusia. Tingkat stres yang tinggi dapat menimbulkan dampak negatif terhadap kesehatan manusia. Deteksi dini stres menjadi sesuatu yang sangat penting untuk dilakukan. Salah satu cara mengetahui tingkat stres seseorang adalah melalui analisis teks. Penelitian ini dilakukan untuk melakukan klasifikasi tingkat stres berdasarkan data berupa teks menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest. Pada penelitian ini melakukan perbandingan beberapa metode transformasi. Transformasi yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan TF-IDF, CountVectorizer, NRCLex, dan Word Affect Intensities. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa sebuat teks berbahasa Inggris yang diambil dari media sosial Twitter. Total data yang digunakan yaitu 8439 data. Pelatihan model baik untuk Support Vector Machine dan Random Forest menggunakan 6751 data. Sedangkan untuk pengujian menggunakan 1688 data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM dengan pembobotan menggunakan TF-IDF memiliki performa yang paling baik dibandingkan dengan algoritma Random Forest dan metode transformasi lainnya yang digunakan dalam penelitian. Model algoritma SVM dengan transformasi TF-IDF yang dibangun berhasil mendapatkan akurasi sebesar 84%. Model ini mendapatkan akurasi yang lebih tinggi dibanding model Random Forest yang memperoleh akurasi tinggi sebesar 80% dengan menggunakan transformasi CountVectorizer.

Abstract
Stress is a condition where a person feels excessive pressure on himself. Monitoring stress levels is important for humans. High levels of stress can have a negative impact on human health. Early detection of stress is something that is very important to do. One way to find out someone's stress level is through text analysis.This research was conducted to classify stress levels based on text data using the Support Vector Machine (SVM) and Random Forest algorithms. This research compares several transformation methods. The transformation performed in this study uses TF-IDF, CountVectorizer, NRCLex, and Word Affect Intensities. The data used in this research is an English text taken from Twitter social media. The total data used is 8439 data. Model training for both Support Vector Machine and Random Forest uses 6751 data. While for testing using 1688 data. The results showed that the SVM algorithm with weighting using TF-IDF had the best performance compared to the Random Forest algorithm and other transformation methods used in the study. The SVM algorithm model with TF-IDF transformation that was built managed to get an accuracy of 84%. This model obtained a higher accuracy than the Random Forest model which obtained a high accuracy of 80% using the CountVectorizer transformation.
Deteksi Land Surface Temperature Menggunakan Citra Landsat: Studi Kasus Kota Jababeka dan Sekitarnya
Authors: Zaky Abdul Rohman , Suhendra Suhendra , Arwin Muhammad Ayub 
Published: December 2023

Land Surface Temperature (LST) merupakan salah satu parameter yang dapat digunakan untuk melihat dampak perubahan iklim dan lingkungan akibat perubahan tutupan dan alih fungsi lahan. Studi kasus dilakukan di Kota Jababeka dan sekitarnya sebagai Area Of Interest (AOI) untuk mendapatkan informasi pola distribusi LST secara spasial dan temporal. Dalam kajian ini LST didapatkan dengan memanfaatkan dan mengolah thermal band pada citra Landsat multi temporal. Land Surface Emisivity (LSE) diturunkan dari NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dan proporsi vegetasi (PV). Nilai LSE digunakan sebagai salah satu parameter untuk menghitung LST dari citra Landsat. Hasil kajian didapatkan bahwa kenaikan nilai rata-rata LST sebesar 3.03 ºC antara tahun 1990 dengan tahun 2000, dan terjadi penurunan nilai rata-rata LST berturut-turut pada interval periode selanjutnya yaitu sebesar 2.39 ºC antara tahun 2000 dengan tahun 2010 dan sebesar 0.54 ºC antara tahun 2010 dengan tahun 2020. Kondisi ini dipicu oleh adanya kenaikan luasan atas kerapatan vegetasi sekitar 24% dari luas daerah penelitian sepanjang periode kajian yang diketahui berdasarkan distribusi spasial NDVI dan LSE. Hasil kajian ini diharapkan dapat menjadi pertimbangan dalam pengambilan keputusan dan menentukan arah kebijakan pengelolaan dan pengembangan Kota Jababeka dan sekitarnya di masa yang akan datang.

Abstract
Land Surface Temperature (LST) is one of parameters used to assess the impacts of climate and environmental changes resulting from changes in land cover and land use conversion. A case study was conducted in Kota Jababeka and its surrounding region as the Area Of Interest (AOI) to obtain information on the spatial and temporal distribution patterns of LST. In this study, LST was obtained by utilizing and processing the thermal band of Landsat multi-temporal images. Land Surface Emissivity (LSE) was derived from NDVI (Normalized Vegetation Index) and proportion of vegetation (PV). LSE value is used as one of parameter to calculate LST obtained from Landsat imagery. The study's findings revealed that the average LST increased by 3.03 ºC between 1990 and 2000, and subsequently, there were consecutive decreases in the average LST during the following time intervals: 2.39 ºC between 2000 and 2010 and 0.54 ºC between 2010 and 2020. These changes were triggered by an increase in vegetation cover of about 24% in the study area throughout the research period, as observed from the spatial distribution of NDVI and LSE. The results of this study are expected to be considered in decision-making and determining the direction of management and development in Kota Jababeka and its surrounding areas in the future.
Prediksi Detak Jantung Berbasis LSTM pada Raspberry Pi untuk Pemantauan Kesehatan Portabel
Authors: Zen Ahmad Foresta Azhar , Pramukantoro Eko Sakti , Amron Kasyful , Wardhani Viera , Kamila Putri Annisa 
Published: December 2023

Penyakit kardiovaskular atau cardiovascular disease (CVD) menduduki peringkat teratas penyebab kematian di dunia. Diperkirakan sekitar 17,9 juta jiwa meninggal akibat CVD pada tahun 2019, yang menyumbang sebanyak 32% dari seluruh kematian global. Penting untuk mendeteksi kelainan pada jantung sedini mungkin untuk mencegah kematian karena CVD. Peningkatan kesadaran tentang pentingnya pemantauan kesehatan diri sendiri telah mendorong perkembangan teknologi pemantauan kesehatan portabel. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan model prediksi detak jantung berbasis Long Short-Term Memory (LSTM) dengan menggunakan fitur RR-Interval dan mengimplementasikan pada perangkat Raspberry Pi. Model berbasis LSTM merupakan salah satu jenis arsitektur jaringan saraf tiruan yang mampu menangani data berurutan dengan baik, sehingga sangat cocok untuk pemantauan dan prediksi detak jantung yang bersifat sekuensial. Raspberry Pi dikenal karena ukurannya yang kecil, harga yang terjangkau, kinerja yang andal, dan efisiensi komputasi yang baik. Raspberry Pi juga memungkinkan integrasi yang mudah dengan berbagai sensor, menjadikannya solusi yang cocok untuk pemantauan kesehatan yang portabel. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model klasifikasi yang diusulkan memiliki kinerja yang baik dengan tingkat akurasi mencapai 96,66%. Implementasi inferensi pada Raspberry Pi juga menunjukkan performa yang baik, dengan waktu 4,82 detik untuk melakukan inferensi data sepanjang 100 detik, serta penggunaan memori sebesar 134,8MB.

Abstract
Cardiovascular diseases (CVDs) rank as the top cause of global death. An estimated 17.9 million people succumbed to CVDs in 2019, constituting 32% of all global deaths. Detecting heart abnormalities as early as possible is crucial to prevent CVD-related fatalities. The growing awareness of the importance of self-health monitoring has driven the development of portable health monitoring technologies. In this study, we propose a Long Short-Term Memory (LSTM)-based heart beat prediction model using RR-Interval as features and implement it on the Raspberry Pi device. LSTM models are a type of artificial neural network architecture known for their ability to handle sequential data effectively, making them highly suitable for sequential heart rate monitoring and prediction. The Raspberry Pi is renowned for its compact size, affordability, reliable performance, and efficient computational capabilities. It also enables seamless integration with various sensors, making it an ideal solution for portable health monitoring. This research show that the proposed classification model performs well, achieving an accuracy rate of 96.66%. The implementation of inference on the Raspberry Pi also demonstrates good performance, with an average inference time of 4.82 seconds for processing 100 data points and a memory usage of 134.8MB.