bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Implementasi Self Organizing Maps untuk Pengelompokan Kabupaten/Kota Berdasarkan Indeks Pembangunan Manusia
Authors: Midyanti Dwi Marisa , Bahri Syamsul 
Published: February 2024

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan indikator untuk mengukur keberhasilan dalam membangun kualitas hidup manusia. Di tahun 2022, empat indikator IPM berubah menjadi Umur Harapan Hidup Saat Lahir (UHH), Harapan Lama Sekolah (HLS), Rata-rata Lama Sekolah (RLS), dan Pengeluaran Kapita Pertahun. Namun empat indikator tersebut dianggap sebagian pihak kurang mewakili pembangunan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokan IPM Kalimantan Barat dengan adanya penambahan variabel kepadatan penduduk, jumlah guru dan murid, dan jumlah pengangguran menggunakan Self Organizing Maps (SOM). Metode SOM dipilih karena memiliki kelebihan untuk memetakan data berdimensi tinggi kedalam bentuk peta berdimensi rendah. Selain itu digunakan normalisasi Min-Max normalization Benefit dan cost agar normalisasi sesuai dengan kriteria setiap variabel. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa, dengan menggunakan learning rate 0.001, maksimum iterasi 1100, dihasilkan sejumlah 4 cluster dengan nilai Silhouette Coefficients sebesar 0.331611 untuk penambahan variabel kepadatan penduduk, 0.290092 untuk penambahan variabel jumlah guru dan murid, 0.298582 untuk penambahan variabel jumlah pengangguran , dan 0.273734 untuk adanya penambahan variabel kepadatan penduduk, jumlah guru dan murid, dan jumlah pengangguran. Profiling cluster menghasilkan karakteristik dan anggota cluster yang berbeda di setiap penambahan variabel.

Abstract
The Human Development Index (IPM) is an indicator to measure success in building the quality of human life. In 2022, the four HDI indicators changed to Life Expectancy at Birth (UHH), Years of School Expectation (HLS), Average Years of Schooling (RLS), and Annual Capita Spending. However, some consider the four indicators to be less representative of development. This study aims to carry out the West Kalimantan IPM cluster by adding population density variables, the number of teachers and students, and the number of unemployed using Self Organizing Maps (SOM). The SOM method was chosen because it has the advantage of mapping high-dimensional data into low-dimensional maps. Besides that, Min-Max normalization Benefit and cost normalization are used so that normalization is in accordance with the criteria for each variable. The results of this study indicate that using a learning rate of 0.001, maximum iteration of 1100, a total of 4 clusters are produced with Silhouette Coefficients values of 0.331611 for the addition of the population density variable, 0.290092 for the addition of the number of teachers and students variable, 0.298582 for the addition of the number of unemployed variables, and 0.273734 for the addition of the variable population density, number of teachers and students, and number of unemployed. Cluster profiling produces different characteristics and cluster members in each variable addition.
Rancang Bangun Alat Pengenal Finger Vein Menggunakan Raspberry Pi dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Authors: Prasetio Barlian Henryranu , Jevandika  , Syauqy Dahnial 
Published: February 2024

Terobosan teknologi sistem pengenalan biometrik saat ini berkembang dengan pesat dan sangat mempermudah urusan seperti pengenalan identitas atau validasi identitas, serta tidak jarang perusahaan dan institusi lain yang umum menerapkan sistem pengenalan berbasis biometrik manusia seperti sidik jari, pola telapak tangan, wajah, ataupun iris mata. Sebuah sistem pengenalan biometrik memiliki kelebihan dan tentunya beberapa keterbatasan dalam hal performa dan kenyamanan. Pengenalan sidik jari dan telapak tangan mengharuskan pengguna untuk menyentuh permukaan sensor. Dengan cara ini, pengguna dapat merasa tidak nyaman dan risiko penyebaran virus atau bakteri sangat tinggi, juga akurasi pendeteksian dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti kulit berkeringat dan kering serta distorsi kulit. Oleh karena itu pada penelitian ini akan mengusung judul Rancang Bangun Alat Pengenal Finger Vein Menggunakan Raspberry Pi Dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian ini menggunakan sistem berbasis Raspberry Pi 4 dengan bantuan IR LED dan webcam untuk proses akusisi data citra pembuluh darah jari, yang diharapkan mampu melakukan proses pengenalan Finger Vein lebih cepat, dan penggunaan metode Convolutional Neural Network yang sudah teruji untuk menghasilkan akurasi yang lebih baik dengan proses Deep Learning. Dari 30 data yang digunakan sebagai penguji sistem bersama perangkat lunak dan perangkat keras tertanam, akurasinya mencapai 96,66%.

Abstract

Breakthrough in biometric recognition system technology is currently growing rapidly and greatly facilitates matters such as identity recognition or identity validation, and it is not uncommon for companies and other institutions to implement human biometric-based recognition systems such as fingerprints, palm patterns, faces, or irises. A biometric recognition system has advantages and certainly some limitations in terms of performance and convenience. Fingerprint and palm recognition requires the user to touch the surface of the sensor. In this way, users can feel uncomfortable and the risk of spreading viruses or bacteria is very high, also the detection accuracy can be affected by factors such as sweaty and dry skin and skin distortion. Therefore, this study will carry the title Design a Finger Vein Recognition Tool Using Raspberry Pi with the Convolutional Neural Network (CNN) Method. This research uses a Raspberry Pi 4-based system with the help of IR LEDs and webcams for the acquisition process of finger blood vessel image data, which is expected to be able to carry out the Finger Vein recognition process faster, and the use of the proven Convolutional Neural Network method to produce better accuracy with the Deep Learning process. Of the 30 data used as system testers alongside embedded software and hardware, the accuracy reached 96.66%.
Pengenalan Entitas Bernama Menggunakan Bi-LSTM pada Chatbot Bahasa Indonesia
Authors: Zulhilmi Anshar , Perdana Rizal , Indriati  
Published: February 2024

Institusi publik perlu mengitegrasikan e-government ke dalam struktur pengelolaan mereka. Sistem pelayanan terpadu harus dapat menyelesaikan masalah yang dihadapi oleh pengguna layanan. Apabila sistem pelayanan terpadu hanya mengandalkan manusia, maka sistem pelayanan terpadu dapat terhambat. Chatbot adalah salah satu solusi untuk menggantikan peran manusia dalam sistem pelayanan terpadu. Salah satu komponen pada chatbot adalah pengenalan entitas bernama. Pada penelitian ini, pengenalan entitas bernama dilakukan dalam beberapa tahap. Tahapan-tahapan tersebut antara lain penghilangan noise, pelabelan data, pembuatan kamus kata dan label, encoding urutan dan pemisahan data, inisiasi model, dan pelatihan model. Model yang digunakan yakni bidirectional long-short term memory. Skor F1 terbaik yang didapat dari pengujian adalah 87,44% dengan hyperparameter jumlah layer sebanyak 2, hidden size sebanyak 100, dan learning rate sebesar 0,01. Kemudian, penambahan jumlah layer maupun hidden size kurang berpengaruh terhadap skor F1 yang dihasilkan oleh model. Learning rate memengaruhi seberapa cepat model mencapai solusi optimal.

Abstract

Public institutions must integrate e-government into their management structures. An integrated service system must be able to solve the problems faced by service users. If the integrated service system only relies on humans, then the integrated service system can be hampered. Chatbot is one of the solutions to replace the human role in an integrated service system. One component of the chatbot is named entity recognition. In this study, the named entity recognition was carried out in several stages. These stages include noise removal, data labeling, word and label dictionary creation, sequence encoding and data separation, model initiation, and model training. The model used is bidirectional long-short term memory. The best F1 score obtained from the test is 87.44% with hyperparameters of the number of layers of 2, hidden size of 100, and learning rate of 0.01. The addition of the number of layers and hidden size has little effect on the F1 score produced by the model. The learning rate affects how fast the model reaches the optimal solution.
Implementasi Algoritma Fuzzi Mamdani pada Sistem Pakar Menggunakan Software Aplikasi Matlab R2007B, Studi Kasus: Tanaman Hidroponik Selada Air
Authors: Purnawirawan Okta , Afirianto Tri 
Published: February 2024

Hidroponik merupakan teknik bertanam dengan media tanam selain tanah. Jenis tanaman yang ditanam dengan teknik hidroponik, salah satunya menggunakan media tanam berupa air (hidro). Tanaman yang dapat tumbuh dengan menggunakan media tanam air yaitu Selada Air (Nasturtium Officinale). Berdasarkan hasil observasi dengan petani perkebunan selada air, bahwa tanaman tersebut dipengaruhi oleh beberapa faktor yaitu kadar nutrisi, tingkat keasaman dan suhu pada media air. Faktor tersebut dijadikan sebagai variabel data masukan sistem pakar untuk memprediksi tingkat nilai pertumbuhan dan perkembangan tanaman. Proses kerja sistem pakar dengan menerapkan algoritma fuzzy mamdani. Sistem pakar dibangun menggunakan fungsi dari Sistem Inferensi Fuzzy (Fuzzy Inference System/FIS) yang terdapat pada Fuzzy Logic Toolbox (FLT) dalam software aplikasi MATLAB R2007b. Selain itu untuk mengetahui pengaruh dari variabel masukan terhadap pertumbuhan dan perkembangan tanaman selada air dapat divisualisasikan dengan fungsi diagram keluaran surface FIS yang berbentuk tiga dimensi. Hasil analisis dari diagram keluaran surface FIS bahwa menunjukkan tanaman hidroponik selada air dapat tumbuh dan berkembang dalam kondisi: (1) tingkat kadar nutrisi 1000 sampai 1800 PPM; (2) tingkat keasaman 3 sampai 6 H+/liter; dan (3) tingkat suhu air 24o sampai 29o C.

Abstract

Hydroponics is a planting technique using growing media other than soil. Types of plants that are grown using hydroponic techniques, one of which uses a planting medium in the form of water (hydro). Plants that can grow using water growing media are Watercress (Nasturtium Officinale). Based on the results of observations with watercress plantation farmers, that the plant is influenced by several factors, namely nutrient levels, acidity levels and temperature in the water medium. These factors are used as masukan data variables for expert systems to predict the level of plant growth and development values. Expert system work process by applying the fuzzy mamdani algorithm. The expert system was built using the functions of the Fuzzy Inference System (FIS) contained in the Fuzzy Logic Toolbox (FLT) in the MATLAB R2007b application software. In addition, to determine the effect of the masukan variables on the growth and development of watercress plants, it can be visualized using the three-dimensional FIS keluaran surface diagram function. The results of the analysis of the FIS keluaran surface diagram show that watercress hydroponic plants can grow and develop under the following conditions: (1) nutrient levels of 1000 to 1800 PPM; (2) acidity level 3 to 6 H+/liter; and (3) temperature water level of 24o to 29o C.
Penerapan Blok SE-NET Pada Deep Learning Inceptionv3 untuk Meningkatkan Deteksi Penyakit Mpox pada Manusia
Authors: Rachman M. Bakhara Alief , Kurniasih Aliyah , Sundawijaya Andika , Nuraminah Ahlijati 
Published: February 2024

Mpox atau cacar monyet adalah penyakit yang disebabkan oleh virus monkeypox. Penelitian terdahulu membuktikan sudah tersedia beberapa pre-trained model yang terbukti mampu mendeteksi penyakit mpox dengan menggunakan dataset MSLD (Monkeypox Skin Lesion Dataset) seperti VGG16, ResNet50, InceptionV3, dan penggabungan ketiga model tersebut. Dari penelitian tersebut didapatkan hasil model InceptionV3 memiliki tingkat akurasi paling rendah dengan nilai 74.07% berbanding jauh dengan ResNet50 yang mampu hingga 82.96% dan menjadikannya akurasi tertinggi. Namun, terdapat peluang akurasi model InceptionV3 mampu ditingkatkan. Oleh sebab itu, pada penelitian diimplementasikan arsitektur baru dan penambahan blok SE-Net (Squeeze and Excitation Networks) pada pre-trained model InceptionV3. Untuk training dan evaluasi model akan menggunakan dataset MSLD. Penelitian ini dilaksanakan dengan harapan mampu meningkatkan akurasi pre-trained model InceptionV3 dalam mendeteksi penyakit mpox. Dari hasil penelitian berdasarkan nilai confusion matrix penerapan arsitektur baru berhasil dilakukan terbukti dengan peningkatan akurasi dari 74.07% menjadi 82.22%. Selain itu, penambahan blok SE-Net terhadap arsitektur baru terbukti mampu meningkatkan akurasi menjadi 91.11% dan menjadikan performa InceptionV3 menjadi lebih baik dari akurasi ResNet50. Dari hasil penelitian tersebut memberikan rekomendasi untuk melakukan percobaan dengan mengganti pre-trained model, blok SE-Net, dan jumlah perbandingan dataset antara train, validation, dan test.

Abstract

Mpox or monkeypox is a disease caused by the monkeypox virus. Previous research has proven that there are several pre-trained models that are proven to be able to detect mpox disease using MSLD (Monkeypox Skin Lesion Dataset) datasets such as VGG16, ResNet50, InceptionV3, and a combination of these three models. From this research, it was found that the InceptionV3 model has the lowest level of accuracy with a value of 74.07% compared to ResNet50 which is capable of up to 82.96% and makes it the highest accuracy. However, there is a chance that accuracy can be improved. Therefore, this research will apply a new architecture and SE-Net blocks to the InceptionV3 pre-trained model using the MSLD dataset. From the results of research based on the value of the confusion matrix the application of the new architecture was successfully carried out as evidenced by an increase in accuracy from 74.07% to 82.22%. In addition, the addition of the SE-Net block to the new architecture is proven to be able to increase accuracy to 91.11% and make InceptionV3's performance better than ResNet50's accuracy. The results of this study provide recommendations for conducting experiments by changing the pre-trained model, the SE-Net block, and the number of dataset comparisons between train, validation, and test.
Analisis Kinerja Augmented Reality HyperText Markup Language (ARHTML) Melalui Pemanfaatan Web Graphics Library dan OpenGl Shading Language untuk Pengembangan 3D
Authors: Hamzaturrazak Multohadi , Jabbar Abdul , Setya Perdana Rizal , Pinandito Aryo 
Published: February 2024

Di era digital ini, teknologi mengalami kemajuan pesat, termasuk penggunaan augmented reality yang semakin populer. Perpaduan elemen virtual dan dunia nyata oleh augmented reality menciptakan interaksi pengguna yang berkesan dan dinamis. Munculnya alat-alat ini mempermudah pengintegrasian augmented reality ke dalam aplikasi web. Dengan memanfaatkan mentahan shader mentah dari WebGL dan GLSL, tujuan penelitian ini adalah untuk menyelidiki dan membangun lingkungan augmented reality berbasis web melalui library Three.js. WebGL berfungsi sebagai standar otoritatif untuk rendering grafis 3D dalam antarmuka berbasis web, sedangkan GLSL berfungsi sebagai bahasa skrip yang bertanggung jawab untuk mengatur presentasi visual yang dihasilkan oleh WebGL. Three.js berfungsi sebagai perangkat JavaScript yang dirancang untuk membuat grafik 3D interaktif berbasis web. Dalam studi ini, eksplorasi shader mentah dari WebGL dan GLSL dilakukan untuk menganalisis pengalaman web augmented reality. Shader yang diimplementasikan digabungkan dengan Three.js dan AR.js untuk membangun atmosfer augmented reality yang menawan. Selanjutnya dilakukan perbandingan antara hasil penggunaan GLSL dan WebGL dalam konteks augmented reality di web. Analisis menunjukkan bahwa GLSL mengungguli WebGL dalam skenario augmented reality berbasis web. Shader GLSL memberikan kinerja yang lebih baik untuk menampilkan objek virtual di augmented reality.

Abstract
In this digital era, technology has changed rapidly advancements, including the usage of augmented reality, which has become increasingly popular. The fusion of virtual and real-world elements by augmented reality creates memorable and dynamic user interactions. The emergence of these tools has made it simpler to integrate augmented reality into web applications. By leveraging raw WebGL and GLSL shaders, we aim to investigate and establish web-based augmented reality environments via the Three.js library. WebGL serves as the authoritative standard for 3D graphical rendering within web-based interfaces, whereas GLSL functions as the scripting language responsible for regulating the visual presentation produced by WebGL. Three.js serves as a JavaScript toolset designed to create interactive, web-based 3D graphics. In this study, an exploration of raw WebGL and GLSL shaders is conducted to analyze the augmented reality web experience. The implemented shaders are combined with Three.js and AR.js tools to construct a captivating augmented reality atmosphere. Furthermore, a comparison is made between the results of using GLSL and WebGL in the context of augmented reality on the web. The analysis demonstrates that GLSL outperforms WebGL in web-based augmented reality scenarios. GLSL shaders provide better performance for displaying virtual objects in augmented reality.
Acts restricting fair competition: issues of criminalization and differentiation of criminal liability
Authors: Danilovskaia Anna Vladimirovna 
Published: February 2024

The subject of the study is certain areas of criminal law policy in the field of protection of fair competition, namely the current state of criminalization of acts restricting fair competition, the signs of which directly or indirectly correspond to violations of the Federal Law "On Protection of Competition", disadvantages of criminalization of such acts, as well as violations of the rules of legislative technique in their design, differentiation of criminal liability for committing such crimes, law enforcement in the field of criminal law counteraction to the restriction of fair competition. The purpose of the work is to identify the problems of criminalization of acts restricting fair competition in their relation to the Federal Law "On Protection of Competition", the shortcomings of differentiation of criminal liability for their commission in the light of official recognition of the need to counter anticompetitive violations as a threat to economic security, and ways to eliminate them. The research methodology is based on general scientific and private scientific methods of cognition - system analysis, logical, comparative, formal dogmatic, legal forecasting, classification method. The novelty lies in the fact that the author: 1) a study of the provisions of the Criminal Code of the Russian Federation for the content of crimes in it, the signs of which are directly or indirectly related to violations of the prohibitions of the Federal Law "On Protection of Competition", an analysis of this ratio, as well as their reflection in law enforcement; 2) proposals on criminalization of collusion at auctions, depending on the subject of collusion; 3) given analysis of violations of legislative technique in the description of crimes, the signs of which may be associated with violation of the prohibitions of the Federal Law "On Protection of Competition"; 4) it is concluded that new qualifying or especially qualifying signs are included as means of differentiating criminal liability for encroachments on fair competition, the shortcomings of existing sanctions are studied and ways to eliminate them are proposed. The conclusions are that in order to solve the tasks of countering anti-competitive acts as a threat to economic security, it is necessary to reconsider the approach to criminalizing acts that restrict competition, in particular, by clarifying the signs of their objective side, expanding the grounds for criminal liability for anti-competitive agreements, differentiating responsibility for their commission by clarifying qualifying and especially qualifying signs, improving the sanctions mechanism.
Prediksi Ekspor Migas Indonesia Dengan Double Exponential Smoothing
Authors: Juli Christanto Henoch , Aprius Sutresno Stephen , Mavish Steven , Afrianto Singgalen Yerik , Dewi Christine 
Published: February 2024

In Indonesia, there are several forms of exports, one of which is oil and gas exports. The Double Exponential Smoothing method is a forecasting method that can be used to forecast oil and gas export data. This method uses two smoothing parameters, namely the average smoothing parameter alpha (α), the trend smoothing parameter beta (β). In this study, the population used is data on oil and gas exports in Indonesia. And the sample used is Indonesia's oil and gas export data from January 2020 to October 2021, we get 22 data sourced from the Central Statistics Agency (BPS). The Double Exponential Smoothing method is used because the data to be processed has a trend, both an up and a down trend and gas exports in Indonesia have an up and down pattern. The Double Exponential Smoothing method can also predict the prediction of oil and gas exports in Indonesia in the next months, November 2021 to February 2022. To process the data, the researcher used the Holt Double Exponential Smoothing method .
Pengaruh Islamic Branding Terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Kosmetik Halal Pada Mahasiswi di Pontianak
Authors: Ardelia Aya Sofia , Luthfi Faishol 
Published: February 2024

Islamic branding yang menjadi konsep yang relative baru dalam praktek branding secara islam sehingga menarik perhatian bagi para akademisi serta praktisi. Jumlah masyarakat muslim di Indonesia mencapai 241,7 juta jiwa, sehingga menjadikan konsumen muslim sebagai sasaran bagi produsen dalam memasarkan produk mereka. Produk kosmetik di Indonesia mengalami perkembangan yang pesat. Oleh karenanya, penting bagi konsumen muslim dapat lebih teliti dan selektif dalam memilih kosmetik yang aman dan halal sesuai syariat islam. Oleh karena itu, untuk memastikan produk aman dan halal konsumen muslim dapat memerikasa produk yang telah diperiksa oleh BPOM dan MUI. Hal ini tentunya karena masyarakat muslim berkewajiban untuk mengkonsumsi yang halal. Tujuan dilakukan penelitian ini adalah untuk mengkaji pengaruh Islamic Branding terhadap keputusan pembelian konsumen kosmetik halal pada mahasiswi di Pontianak. Penelitian ini merupakan penelitian lapangan yang bersifat kuantitaif dengan dilakukan penyebaran kuisioner yang kemudian dianalisis menggunakan Teknik analisis regresi linier sederhana yang dibantu dengan program SPSS. Hasil pada penelitian ini menunjukkan bahwa Islamic Branding tidak berpengaruh terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Konsumen Kosmetik Halal pada mahasiswi di Pontianak.
Meningkatkan Pengetahuan Kesehatan Seksual dan Reproduksi Melalui Pendidikan Kesehatan di Madrasah Ibtidaiyah Miftahul Huda Desa Kangkung
Authors: Andini Asfina , Soesanto Edy , Setyawati Dewi , Aisah Siti , Jihad Much Nurkharistna Al , Ernawati Ernawati , Olina Yanuan Ben 
Published: February 2024

Masalah kesehatan seksual dan reproduksi pada anak masih banyak terjadi di Indonesia. Permasalah ini dapat berdampak negatif terhadap kehidupan anak dimasa yang akan datang baik dari segi fisik, psikis maupun sosial. Pendidikan kesehatan seksual dan reproduksi merupakan salah satu program pokok Usaha Kesehatan Sekolah (UKS) yang bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan serta dapat menjadi bekal bagi anak agar terhindar dari perilaku yang dapat menyebabkan gangguan kesehatan seksual dan reproduksinya. Metode yang digunakan diantaranya ceramah, audio-visual, demonstrasi serta role play terkait area pribadi tubuh, cara merawat organ reproduksi, tanda dan masa pubertas, kekerasan/pelecehan seksual pada anak. Edukasi ditujukan kepada seluruh siswa dan siswi MI Miftahul Huda kelas 3, 4, 5 dan 6. Hasil kegiatan menunjukkan, pengetahuan baik pada anak kelas 5 dan 6 sebesar 60.8%, dan anak kelas 3 dan 4 sebesar 58.3%. Kesimpulan, mayoritas tingkat pengetahuan anak meningkat setelah edukasi diberikan.