bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
AnalisisRegresi Binomial Negatif untuk Pemodelan Angka Positif Penyakit Kusta di Jawa Timur
Authors: Dhahari Nadiya Mushma , Sofro A'yunin 
Published: January 2024

Leprosy is a chronic disease caused by Mycobacterium leprae, which injures the peripheral nerves (sensory, motor and autonomic functions). Delayed treatment can result in permanent damage to the eyes, hands and feet. The purpose of this research is to identify the factors that influence the positive rate of leprosy in East Java. Factors that can influence include population density, the number of villages or sub-districts with health facilities, the percentage of people with health complaints, the percentage of households with adequate sanitation facilities, the percentage of poor people, the number of health workers, and the percentage who have health insurance. amount. Percentage of workers and those with health insurance. The method used is negative binomial regression method. This is one of the methods used to overcome data overdispersion in Poisson regression. The data for this study used data obtained from the Central Bureau of Statistics and Publication of the East Java Health Service in 2021. The results showed that population density, the percentage of people with health complaints, and the percentage of poor people were factors that influenced the significance of leprosy sufferers in East Java in 2021.
Keywords: leprosy, Poisson regression, overdispersion, negative binomial regression.
Penerapan Model Black Litterman dalam Pembentukan Portofolio Optimal Saham Indeks LQ-45
Authors: Medika Amelia Nurul , Sari Devni Prima 
Published: January 2024

Salah satu investasi yang marak dimasyarakat yaitu investasi saham. Dalam berinvestasi saham tidak akan terlepas dari return dan risiko. Pastinya investor menginginkan return yang maksimal dengan risiko yang minimal. Hal tersebut dapat dilakukan dengan membentuk portofolio optimal. Salah satu metode untuk mendapatkan portofolio optimal dengan menerapkan model Black Litterman (BL). Model BL yaitu model yang dapat menangani kesalahan perkiraan portofolio dalam memperhitungkan return dengan menggabungkan dua sumber pengembalian yaitu return kesetimbangan pasar dengan return pandangan investor. Untuk informasi return kesetimbangan pasar akan menggunakan Capital Asset Pricing Model (CAPM). Sedangkan untuk informasi pengembalian return pandangan investor akan digunakan model-model time series. Penelitian menggunakan data harga saham penutupan mingguan LQ-45 pada periode Januari 2021-April 2023. Hasil penelitian diperoleh bobot portofolio optimal yaitu 78.06% dari saham TLKM, dan 21.94% dari saham UNTR.
Kata Kunci: return, risiko, CAPM, Time Series, Black Litterman
PERBANDINGAN MODEL ASYMMETRIC POWER ARCH DENGAN THRESHOLD GARCH DALAM PERAMALAN KURS POUNDSTERLING TERHADAP KURS RUPIAH
Authors: Hidayati Nur 
Published: January 2024

Pada umumnya, data pergerakan kurs memiliki volatilitas yang tidak konstan di setiap titik waktunya, sehingga variance residual nya selalu berubah. Kondisi ini bersifat asimetris terhadap volatilitas, maka dibutuhkan model yang dapat menanggulangi keadaan seperti ini. Model ARCH/GARCH digunakan untuk pemodelan volatilitas residual yang sering terjadi pada data keuangan. Namun, penggunaan model ARCH/GARCH pada data keuangan masih terdapat kelemahan karena memiliki asumsi bahwa semua efek guncangan pada volatilitas mempunyai distribusi yang simetris. Terdapat model perkembangan dari model ARCH/GARCH yaitu diantaranya model Asymmetric Power ARCH(APARCH) dan Model Threshold GARCH (TGARCH) yang dikembangkan untuk dapat memodelkan efek keasimetrisan pada volatilitas. Tujuan dari penelitian ini yaitu memodelkan data kurs Poundsterling (GBP) terhadap Rupiah (IDR) dengan model APARCH dan TGARCH, menetukan model terbaik dengan membandingan evaluasi model terbaik dari masing-masing model keduanya, dan meramalkan kurs GBP terhadap IDR dengan menggunakan hasil evaluasi model terbaik. Data yang digunakan berupa data kurs GBP terhadap IDR dengan periode mingguan dimulai dari 1 Januari 2017 hingga 15 Januari 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mean model yang digunakan yaitu ARIMA(0,1,1) dan terdapat dua model terpilih yang didapatkan kemudian keduanya dibandingkan berdasarkan nilai BIC terkecil dan didapatkan model APARCH(2,1) sebagai model yang lebih baik dibandingkan model TGARCH(1,1). Hasil dari peramalan dengan menggunakan model APARCH(2,1) untuk dua belas periode kedepan dengan nilai MAPE sebesar 4.46977%.
Kata Kunci: APARCH, Asimetris, Kurs, TGARCH, Volatilitas.
Analisis Regresi Binomial Negatif untuk Pemodelan Angka Positif Penyakit Kusta di Jawa Timur
Authors: Dhahari Nadiya Mushma , Sofro A'yunin 
Published: January 2024

Kusta ialah penyakit kronis yang diakibatkan Mycobacterium leprae, yang melukai saraf tepi (fungsi sensorik, motorik, dan otonom). Perawatan yang tertunda dapat mengakibatkan kerusakan permanen dalam mata, tangan, dan kaki. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi faktor-faktor yang memiliki pengaruh angka positif kusta di Jawa Timur. Faktor-faktor yang dapat mempengaruhi antara lain kepadatan penduduk, jumlah desa atau kelurahan yang memiliki fasilitas kesehatan, presentase penduduk dengan keluhan kesehatan, presentase masyarakat dengan fasilitas sanitasi memadai, presentase masyarakat miskin, jumlah tenaga kesehatan, serta presentase yang memiliki asuransi kesehatan. jumlah. Persentase pekerja dan mereka yang memiliki asuransi kesehatan. Metode yang digunakan adalah metode regresi binomial negatif. Ini adalah salah satu metode yang digunakan untuk mengatasi overdispersi data dalam regresi Poisson. Data penelitian ini menggunakan data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik dan Publikasi Dinas Kesehatan Jawa Timur tahun 2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepadatan penduduk, presentase penduduk dengan keluhan kesehatan, dan presentase penduduk miskin merupakan faktor yang mempengaruhi signifikansi penderita kusta di Jawa Timur tahun 2021.
Kata Kunci: kusta, regresi poisson, overdispersi, regresi binomial negatif.
Rekomendasi Jumlah Pupuk Urea untuk Tanaman Padi berdasarkan NDVI Clustering pada Citra Multispektral
Authors: ANDRIANTO HERI , SIRAIT TIMOTHY AUSTIN 
Published: January 2024

ABSTRAKPupuk merupakan hal yang penting bagi tanaman. Nilai NDVI dari citra multispektral lahan pertanian dapat digunakan untuk menentukan kebutuhan pupuk pada tanaman. Pada makalah ini, telah direalisasikan layanan rekomendasi pemupukan tanaman padi berdasarkan NDVI clustering. Citra sawah diambil menggunakan kamera Multispectral Mapir Survey 3W RGN yang dipasang pada DJI Mavic 2 Pro. Penentuan kebutuhan pupuk tanaman padi dilakukan dengan menggunakan metode K-Means clustering pada nilai NDVI. Hasil yang didapat dari proses clustering dimasukan ke dalam rumus rekomendasi pemupukan yang mengacu kepada BWD. Dari hasil pengujian menunjukan platform dapat memberikan rekomendasi pemupukan untuk tanaman padi. Selisih antara hasil rekomendasi jumlah pupuk menggunakan platform dan BWD yaitu 1.29% pada pukul 10.00 pagi, 3.35% pada pukul 12.00 siang, dan 2.40% pada pukul 04.00 sore. Selisih hasil perhitungan tersebut disebabkan karena adanya perbedaan intensitas cahaya matahari.Kata kunci: multispektral, K-Means Clustering, NDVI, platform, padi, pupuk ABSTRACTFertilizer is a crucial component for plants. NDVI values from multispectral imagery of agricultural land can be used to determine fertilizer requirements. In this paper, a rice plant fertilization recommendation service based on NDVI clustering has been realized. Rice field images were taken using the Multispectral Mapir Survey 3W RGN camera mounted on the DJI Mavic 2 Pro. Determination of fertilizer needs for rice plants is carried out using the K-Means clustering method on the NDVI value. The results obtained from the clustering process are entered into the fertilization recommendation formula which refers to BWD. The test results showed that the platform can provide fertilizer recommendations for rice plants. The difference between the recommended amount of fertilizer using the platform and BWD is 1.29% at 10 a.m, 3.35% at 12 noon, and 2.40% at 4 p.m. The difference in the results of these calculations is due to differences in the intensity of sunlight.Keywords: multispectral, K-Means Clustering, NDVI, platform, rice, fertilizer
Perancangan Robot Pengikut berbasis Visual dan Kontrol Logika Samar
Authors: SADIYOKO ALI , FAHRUNASA AVICENNA , RAHAYU TRIANA MUGIA 
Published: January 2024

ABSTRAKPada penelitian ini dilakukan replikasi teknologi leader-follower (konvoi) pada sebuah purwarupa mobile robot. Purwarupa yang dibuat terdiri dari komponen perangkat keras, program pengolahan citra, dan sistem kontrol logika samar untuk sistem leader dan follower. Robot pengikut yang dirancang pada penelitian ini menggunakan mekanisme kemudi Ackermann, sehingga meniru perilaku pengemudian (steering) sebuah mobil roda 4 pada umumnya. Percobaan akan direkam dengan kamera dan dianalisis menggunakan program Python untuk mendapatkan nilai koordinat robot leader dan follower. Hasil percobaan menunjukkan bahwa purwarupa robot follower berhasil mengikuti robot di depannya dengan rata-rata jarak 11,79 cm pada jalur lurus dan 19,82 cm pada jalur berbelok.Kata kunci: robot bergerak, robot pemimpin-pengikut, kemudi Ackermann, pengolahan citra, logika samar ABSTRACTIn this research, the leader-follower (convoy) technology is replicated in mobile robot aimed to show the implementation of the technology to follow the target in front of it. This article described the designs and performance of a follower robot designs. The design contained hardware components, image processing program, and a fuzzy logic control algorithm for the leader and follower system. The follower robot designed in this research utilizes the Ackermann steering mechanism, which imitates the steering behavior of a typical 4-wheeled car. The experiment will be recorded with a camera and analyzed using Python program to obtain the coordinates of the leader and follower robots. The experimental results indicate that the prototype of the follower robot successfully follows the robot in front of it with an average distance of 11,79 cm on straight paths and 19,82 cm on curved paths.Keywords: mobile robot, leader-follower robot, Ackermann steering, image processing, fuzzy logic control
Kendali Aliran dan Tekanan Adaptif dengan Metode Artificial Neural Network pada Alat Terapi Oksigen
Authors: SALAM ABYANUDDIN , NUGRAHA NUR WISMA , ALFARIDHANI WILDAN 
Published: January 2024

ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk merancang prototype pengendalian aliran dan tekanan adaptif pada alat terapi oksigen. Sensor yang digunakan yaitu sensor MAX30100 untuk membaca saturasi oksigen dan sensor MLX90614 sebagi sensor yang dapat menghitung Respiration Rate atau laju napas. Metode yang digunakan yaitu Artificial Neural Network yang diimplentasikan pada Raspberry Pi. Sistem akan bekerja dengan memprediksi nilai laju aliran dan tekanan oksigen yang diperlukan pasien berdasarkan nilai Respiration Rate (RR). Artificial Neural Network (ANN) dapat diimplmentasikan pada rancangan alat terapi oksigen, dengan persentase akurasi Output ANN terhadap perhitungan yaitu 99,39%, sedangkan persentase akurasi ANN terhadap pembacaan aliran oksigen yang terbaca pada sensor flow sebesar yaitu 94,73% dan persentase akurasi ANN terhadap pembacaan tekanan oksigen pada sensor pressure sebesar 89,03%.Kata kunci: Terapi Oksigen, Respiration Rate, Artificial Neural Network ABSTRACTThis research aims to design a prototype of flow and pressure control in an adaptive oxygen therapy device. The sensors used are MAX30100 sensors to read oxygen saturation and MLX90614 sensors as sensors that can calculate Respiration Rate or breath rate. The method used is Artificial Neural Network which is implemented on Raspberry Pi. The system will work by predicting the value of the flow rate and oxygen pressure required by the patient based on the Respiration Rate (RR) value. Artificial Neural Network (ANN) can be implemented in the design of oxygen therapy devices, with the percentage of ANN Output accuracy to the calculation of 99.39%, while the percentage of ANN accuracy on oxygen flow readings on the flow sensor is 94.73% and the percentage of ANN accuracy on oxygen pressure readings on the pressure sensor is 89.03%.Keywords: Oxygen Therapy, Respiration Rate, Artificial Neural Network
Sistem Monitoring Persawahan terhadap Pencemaran Limbah Pabrik berbasis Internet of Things
Authors: MUYASSAR FALAH , SUJONO SUJONO , FATH NIFTY 
Published: January 2024

ABSTRAKSektor pertanian merupakan salah satu tulang punggung perekonomian di Indonesia. Terdapat suatu tantangan dalam mengelola infrastruktur pertanian yakni lahan sawah yang masih tercemar limbah pabrik. Oleh sebab itu, dibutuhkan suatu sistem untuk memantau kualitas air dan udara serta sistem proteksi persawahan. Dalam penelitian ini, sistem monitoring berbasis Internet of Things dan prototipe sistem proteksi persawahan dirancang secara komprehensif. Parameter yang dipantau adalah pH air irigasi menggunakan sensor pH V2 electrode probe dan konsentrasi gas CO dengan sensor MQ7. Mikrokontroler NodeMCU ESP32 dihubungkan dengan sensor-sensor dan diproses untuk mengendalikan pintu air irigasi sebagai sistem proteksi persawahan. Jika terdeteksi adanya limbah cair, maka pintu irigasi akan otomatis tertutup. Data yang diperoleh dikirim ke server dan dapat diakses melalui aplikasi dan web Blynk. Waktu respons sensor dan kerja aktuator motor stepper adalah 25,8 detik.Kata kunci: pencemaran, monitoring, sensor pH, sensor gas CO, IoT ABSTRACTThe agricultural sector is one of the backbones of the economy in Indonesia. There are challenges in managing agricultural infrastructure such as rice fields which are still polluted by factory waste.Therefore, a system is needed to combine air and air quality and a rice field protection system. In this research, an Internet of Things-based monitoring system and a rice field protection system prototype were designed comprehensively. The parameters detected are the pH of the irrigation water using the V2 pH sensor electrode probe and the CO gas concentration using the MQ7 sensor. The NodeMCU ESP32 microcontroller is connected to sensors and processed to control irrigation water gates as a rice field protection system. If liquid waste is detected, the irrigation door will automatically close. The data obtained is sent to the server and can be accessed via the Blynk application and web. The sensor response time and stepper motor actuator work is 25.8 seconds.Keywords: pollution, monitoring pH sensor, CO gas sensor, IoT
Sistem Pencegahan Illegal Fishing di Laut Batam menggunakan YOLOv7 berbasis Notifikasi Telegram
Authors: MASRIL MUHAMMAD ABRAR , CANIAGO DEOSA PUTRA 
Published: January 2024

ABSTRAKPulau Batam menjadi salah satu pulau indonesia terluar yang berbatasan langsung dengan negara tetangga. Penerapan YOLOv7 untuk mendeteksi kapal di laut Batam mampu mendeteksi objek kapal dengan hasil pengujian setelah melakukan training 100 epoch menghasilkan nilai precision sebesar 1.00 dan nilai confidence 0.882 menunjukkan tingkat kepercayaan hasil deteksi yang tinggi pada model YOLOv7. Hasil skor F1 sebesar 0.99 pada confidence 0.729 menunjukkan hasil bahwa model ini menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi dalam menemukan objek. Berdasarkan hasil evaluasi menggunakan confusion matrix menunjukkan hasil akurasi yang tinggi dari setiap class pada model YOLOv7 yaitu Ferry 93%, KapalNelayanIndo 85%, KapalNelayanMalaysia 89%, KapalNelayanThailand 91%, KapalNelayanVietnam 82%, Speedboat 94%, dan Tanker 83%. Hasil pengujian aplikasi website yang terintegrasi dengan YOLOv7 dan bot Telegram menghasilkan website yang mampu mendeteksi objek dan mengirimkan notifikasi sehingga diharapkan mampu mencegah illegal fishing.Kata kunci: Deteksi, Deep Learning, Kapal, Telegram, YOLOv7 ABSTRACTBatam Island is one of Indonesia's outermost islands bordering neighboring countries. The application of YOLOv7 to detect ships in the Batam Sea was able to detect ship objects with test results after carrying out 100 epoch training resulting in a precision value of 1.00 and a confidence value of 0.882 indicating a high level of confidence in the detection results in the YOLOv7 model. The F1 score of 0.99 at confidence 0.729 shows that this model produces high accuracy in finding objects. Based on the evaluation results using the confusion matrix, it shows high accuracy results for each class in the YOLOv7 model, namely Ferry 93%, Indonesian Fisherman's Ship 85%, Malaysian Fisherman's Ship 89%, Thai Fisherman's Ship 91%, Vietnamese Fisherman's Ship 82%, Speedboat 94%, and Tanker 83%. The test results of the website application integrated with YOLOv7 and Telegram bot resulted in a website that is able to detect objects and send notifications so that it is expected to be able to prevent illegal fishing.Keywords: Detection, Deep Learning, Ship, Telegram, YOLOv7
Analisis Kinerja Jaringan 5G dengan Pengkodean QC-LDPC dan Polar
Authors: WAHYUNINGRUM RENI DYAH , GINTING MELINDA BR , NI’AMAH KHOIRUN , LARASATI SOLICHAH 
Published: January 2024

ABSTRAKJaringan 5G telah menjadi penanda penting dalam evolusi teknologi nirkabel yang menawarkan kecepatan dan kinerja yang luar biasa untuk memenuhi kebutuhan konektivitas yang semakin meningkat. Dalam jaringan 5G, pengkodean kanal merupakan elemen penting dalam memastikan pengiriman data yang handal dan efisien. Penelitian ini mengkaji sistem 5G pada frekuensi 26 GHz dan bandwidth 200 MHz menggunakan Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) dengan ukuran Fast Fourier Transform (FFT) sebesar 256 dan modulasi Binary Phase Shift Keying (BPSK). Penelitian ini mengevaluasi perbandingan penambahan channel coding yaitu QC-LDPC dan polar codes. Performansi QC-LDPC codes pada BER sebesar 10-4 dapat dicapai dengan SNR 𝛾 = 17 𝑑𝐵 untuk kode QC-LDPC dan SNR 𝛾 = 15 𝑑𝐵 untuk polar codes. Hasil menunjukkan bahwa penambahan channel coding mampu menangkap diversity order kedua dan performansi polar codes lebih baik dibandingkan dengan QC-LDPC.Kata kunci: 5G, BPSK, OFDM, Polar, QC-LDPC ABSTRACTThe 5G network has become a significant milestone in the evolution of wireless technology, offering remarkable speed and performance to meet the growing demands of connectivity. In the 5G network, channel coding is a crucial element to ensure reliable and efficient data transmission. This research evaluate the 5G network operating at a frequency of 26 GHz and a bandwidth of 200 MHz, utilizing Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) with an Fast Fourier Transform (FFT) size of 256 and Binary Phase Shift Keying (BPSK) modulation. The research evaluates the comparison of adding channel coding using QC-LDPC and polar codes. The performance of QC-LDPC codes at a bit error rate (BER) of 10-4 can be achieved with an SNR of 𝛾 = 17 𝑑𝐵 for QC-LDPC codes and an SNR of 𝛾 = 15 𝑑𝐵 for polar codes. The results shows the addition of channel coding is capable of capturing second-order diversity, and polar codes outperforms QC-LDPC in terms of performances.Keywords: 5G, BPSK, OFDM, Polar, QC-LDPC
Sistem Monitoring Hidroponik Indoor berbasis Wick menggunakan HOPONIC (Home Pot Hidroponic)
Authors: TAQIYUDDIN YASPIN , RUSLIANTO IKHWAN , RISTIAN URAY 
Published: January 2024

ABSTRAKPermasalah bagi penggiat berkebun bertempat tinggal diperkotaan terkendala oleh kesibukan lain. Maka dari itu tujuan dari penelitian ini dikembangkannya sistem IOT dan aplikasi Android untuk memonitoring hidroponik tanaman pakcoy secara indoor. HOPONIC (Home Pot Hidroponic) merupakan prototipe sistem monitoring hidroponik dengan metode wick yang berlokasi di dalam ruangan atau indoor, dan aplikasi Android yang dikembangkan dengan menggunakan framework Flutter. Notifikasi aplikasi Android memberitahu perubahan pH, suhu, ketinggian, dan larutan nutrisi oleh sistem HOPONIC. Persentase keberhasilan dari pembacaan nilai node sensor pada sistem HOPONIC adalah pH 96,09%, kadar larutan nutrisi 97,11%, suhu 91,68%, ketinggian atau debit 99,84%, intensitas cahaya 88,17%. Dengan HOPONIC pertumbuhan tinggi tanaman sayur pakcoy lebih unggul sebesar 0,43 cm, sedangkan untuk pertumbuhan daun tanaman pakoy lebih unggul dengan menggunakan HOPONIC sebesar 1,7 Lembar Daun.Kata kunci: IoT, Hidroponik, Pakcoy, Arduino, ESP32 ABSTRACTThe problem for gardening activists living in urban areas is that they are hampered by other activities. Therefore, this research aims to develop an IoT system and Android application for indoor hydroponic monitoring of pakcoy plants. HOPONIC (Home Pot Hydroponic) is a prototype hydroponic monitoring system with a wick method located indoors, and an Android application developed using the Flutter framework. Android application notifications notify changes in pH, temperature, altitude, and nutrient solution by the HOPONIC system. The percentage of successful reading of sensor node values in the HOPONIC system is pH 96.09%, nutrient solution content 97.11%, temperature 91.68%, height or discharge 99.84%, and light intensity 88.17%. With HOPONIC, the height growth of Pakcoy vegetable plants is superior at 0.43 cm, while for leaf growth, Pakoy plants are superior when using HOPONIC at 1.7 leaves.Keywords: IoT, Hydroponics, Pakcoy, Arduino, ESP32
Sistem Diagnosis Penyakit Kerbau menggunakan Algoritma Forward Chaining
Authors: DZAKWAN MUHAMAD AKMAL , SUBIYANTO SUBIYANTO , APRILIANTO RIZKY AJIE , SYAH MARIO NORMAN 
Published: January 2024

ABSTRAKKetergantungan peternak pada pakar atau dokter hewan karena terbatasnya pengetahuan dalam mengindentifikasi penyakit kerbau merupakan opsi yang sulit dan mahal. Dalam mengatasi hal tersebut, artikel ini menyajikan pengembangan sistem pakar diagnosis penyakit kerbau. Sistem ini diimplementasikan dalam bentuk web serta dirancang dengan mengumpulkan data tentang 17 jenis penyakit kerbau dan 49 gejala yang berkaitan. Proses diagnosis menggunakan kombinasi algoritma Forward Chaining dan Certainty Factor, yang memungkinkan sistem untuk mencocokkan gejala yang diamati dengan database penyakit kerbau menghasilkan diagnosis yang akurat. Hasil Pengujian sistem menunjukkan tingkat akurasi mencapai 100% dalam 15 kali pengujian berturut-turut. Hasil pengujian juga divalidasi oleh pakar spesialis kerbau. Kesimpulannya, sistem ini layak digunakan oleh peternak kerbau untuk mendiagnosis penyakit kerbau secara dini.Kata kunci: sistem pakar, penyakit pada kerbau, gejala, forward chaining, certainty factor ABSTRACTFarmers' reliance on experts or veterinarians due to limited knowledge in identifying buffalo diseases is a difficult and expensive option. To address the problem, this paper presents the development of an expert system for buffalo disease diagnosis. The system is implemented on the web and designed by collecting data on 17 buffalo disease types and 49 associated symptoms. The diagnosis process uses a combination of Forward Chaining and Certainty Factor algorithms, which allows the system to match observed symptoms with the buffalo disease database resulting in an accurate diagnosis. System testing results showed an accuracy rate of 100% in 15 consecutive tests. Results were also validated by buffalo specialist experts. In conclusion, the system is feasible to be used by buffalo farmers to diagnose buffalo diseases early.Keywords: expert system, buffalo diseases, symptoms, forward chaining, certainty factor