bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Klasifikasi Pola Pergerakan Bola Mata Menggunakan Metode Multilayer Backpropagation
Authors: Amadea Karina , Bachtiar Fitra A. , Pangestu Gusti 
Published: December 2022

Salah satu organ terpenting yang ada pada tubuh manusia yaitu indera penglihatan. Manusia dapat memperoleh informasi sebanyak 80% hanya dengan melihat. Pada bagian mata, terutama iris, terdapat wilayah-wilayah yang merepresentasikan tiap bagian dari tubuh. Dengan adanya jaringan syaraf yang ada pada iris, dapat diketahui respons terhadap semua perubahan yang ada di dalam tubuh termasuk perubahan semangat hidup hingga karakter atau sifat seseorang. Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem untuk mengenali pola pergerakan mata. Salah satu caranya yaitu melalui pendeteksian pupil. Data citra yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 65 citra wajah berukuran 1280 x 720 pixel yang akan diklasifikasikan menjadi 5 label yaitu, mata menghadap atas, bawah, depan, kanan, dan kiri. Data citra akan disegmentasi menggunakan framework Deep-VOG untuk kemudian didapatkan 107 hasil dari ekstraksi fitur pupil menggunakan metode Sector Line Distance. Dari hasil ekstraksi tersebut, selanjutnya akan diklasifikasikan menggunakan metode Backpropagation. Arsitektur Backpropagation yang digunakan yaitu menggunakan 1 hidden layer dengan 11 neuron pada hidden layer. Sedangkan untuk parameter-parameter yang digunakan yaitu learning rate sebesar 0,7 dan iterasi sebanyak 100 iterasi. Hasil dari klasifikasi pola pergerakan mata memperoleh tingkat akurasi sebesar 88,24% pada saat pelatihan dan 80,95% pada saat pengujian. Abstract Eye is one of the most important organs in the human body. By using the eye, humans can get as much as 80% of information just by looking. There are several regions that represent each part of the body in the iris of the eye. The presence of a neural network in the iris, helps humans to be able to find out the response to all changes in the body including changes in the spirit of life, character or even a person's nature. In this study, a system to recognize eye movement patterns will be created through pupil detection. A total of 65 facial image data used in this study measuring 1280 x 720 pixels which will be classified into 5 labels, those are eyes facing up, down, front, right, and left. The facial image will be segmented using the Deep-VOG framework and the pupil features will be extracted using the Sector Line Distance method. The results of the 107 pupil extraction data will be classified using the Backpropagation method and obtain an accuracy level of 88,24% in training and 80.95% in testing using 1 hidden layer with 11 hidden neurons, 0,7 of a learning rate, and 100 of the number of iterations.
Tool Refactoring Otomatis untuk Menangani Lazy Class Code Smell dengan Pendekatan Software Metrics
Authors: Sa'adah Umi , Permatasari Desy Intan , Hardiansyah Fadilah Fahrul , Yunanto Andhik Ampuh , Hasim Jauari Akhmad Nur , Wulandari Irma , Pahlevi Muhammad Reza , Shihab Dufan Quraish 
Published: December 2022

Keberadaan lazy class sebagai code smell dapat meningkatkan jumlah class yang tidak begitu perlu pada perangkat lunak, sehingga meningkatkan biaya pemeliharaan dari segi waktu dan usaha. Ancaman tersebut dapat diatasi dengan restrukturisasi internal atau refactoring perangkat lunak. Namun, akibat keterbatasan tool, mengharuskan proses refactoring dilakukan secara manual, sehingga membutuhkan waktu dan biaya pemeliharaan yang tinggi. Penelitian ini mengajukan sebuah tool yang dapat mendeteksi dan me-refactoring lazy class secara otomatis. Penelitian yang diajukan ini bertujuan untuk menghindari refactoring lazy class secara manual. Input dari tool merupakan lokasi sebuah projek. Proses dimulai dari mendeteksi file dan class pada projek. Kemudian dilakukan proses deteksi lazy class dengan mengukur karakteristik perangkat lunak atau software metrics. Tahapan terakhir yaitu proses refactoring otomatis, yang dilakukan dengan membuat, me-replace, atau menghapus file, untuk menghasilkan projek yang telah di-refactor. Berdasarkan hasil percobaan, tool yang dikembangkan ini mampu mendeteksi dan me-refactoring lazy class dengan tingkat akurasi sama dengan manual dan proses kecepatannya hanya 5,71 detik. Sehingga hal ini menunjukkan bahwa tool dapat bekerja secara akurat dan lebih cepat dibandingkan dengan cara manual. Serta tool ini diharapkan dapat membantu para pengembang untuk meminimalisir effort dari segi biaya dan waktu dalam melakukan refactoring. AbstractThe existence of lazy classes as code smells can increase the number of unnecessary classes in software, thus increasing maintenance costs in terms of time and effort. These threats can be overcome by internal restructuring or software refactoring. However, due to limited tools, the refactoring process is required to be done manually, which requires time and high maintenance costs. This research proposes a tool that can detect and refactor lazy class automatically. This research is proposed to avoid refactoring lazy class manually. The input of the tool is the location of a project. The process starts with detecting files and classes in the project. Then the lazy class detection process is carried out by measuring the characteristics of the software or software metrics. The final stage is the automatic refactoring process, which is done by creating, replacing, or deleting files, to produce a refactored project. Based on the experimental results, the tool developed is able to detect and refactoring lazy classes with the same accuracy level as manual and the process speed is only 5.71 seconds. So this shows that the tool can work accurately and faster than the manual method. And this tool is expected to help developers to minimize the effort in terms of cost and time in refactoring.
Klasifikasi Siswa Slow Learner untuk Mendukung Sekolah dalam Meningkatkan Pemahaman Siswa Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Authors: Wicaksono Abdul Harris , Supianto Ahmad Afif , Wijoyo Satrio Hadi , Krisnandi Didik , Heryana Ana 
Published: December 2022

Tidak semua siswa sekolah bisa menangkap materi dengan kemampuan yang sama dikarenakan tingkat kecerdasan dan kemampuan belajar setiap anak berbeda - beda. Ada siswa yang kemampuan belajarnya rendah sehingga lambat dalam memahami materi yang biasa disebut sebagai slow learner. Siswa slow learner ini perlu perlakuan yg khusus supaya dapat memahami materi seperti siswa lainnya. Siswa slow learner yang tidak terdeteksi dapat memperlambat kegiatan belajar mengajar karena guru harus mengulang kembali menjelaskan materi untuk membuat siswa memahami materi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan siswa slow learner dan non slow learner dan menghasilkan visualisasi dashboard yang dapat digunakan untuk membantu sekolah. Penelitian ini mengangkat studi kasus siswa kelas XI dan XII SMA Tunas Luhur yang berjumlah 89 siswa. Penelitian ini menggunakan algoritma naive bayes untuk klasifikasi dan cross validation 10 folds sebagai metode pengujian. Hasil pengujian didapatkan nilai akurasi 0.92857, precison 0.94736, recall 0.97297 , dan F-measure 0.96 serta hasil pengujian visualisasi dashboard menggunakan kuesioner System Usability Scale yang menghasilkan skor 71.75 atau acceptable. Algoritma naïve bayes berhasil mengklasifikasikan siswa slow learner dan non slow learner dengan baik, dan visualisasi dashboard bisa diterima dengan baik oleh pihak sekolah. AbstractNot all school students can capture material with the same abilities because each child's level of intelligence and learning ability are different. There are students whose learning ability is low so that it is slow in understanding the material commonly referred to as slow learner. These slow learner students need special treatment in order to understand the material like other students. Undetectable slow learner students can slow down teaching and learning activities because teachers have to redo explain the material to make students understand the material. This study aims to classify slow learner and non slow learner students and produce dashboard visualizations that can be used to help schools. This study raised the case study of grade XI and XII students of Tunas Luhur High School which amounted to 89 students. The study used naive bayes algorithms for classification and cross validation of 10 folds as a testing method. The test result obtained an accuracy score of 0.92857, precison of 0.94736, recall of 0.97297 , and F-measure of 0.96 and dashboard visualization test results using the System Usability Scale questionnaire which resulted in a score of 71.75 or acceptable. Bayes' naïve algorithm successfully classifies slow learner and non-slow learner students well, and dashboard visualization is well received by the school.
Pengaruh Ciri Temporal, Spasial, dan Frekuensi pada Klasifikasi Motor Imagery
Authors: Nurtsani Afin Muhammad , Syamlan Muhammad Adib , Setiawan Agung Wahyu 
Published: December 2022

Interaksi mesin-komputer merupakan suatu keniscayaan dan akan menjadi bagian yang tidak terpisahkan dari kehidupan dalam waktu dekat, terutama di bidang rekayasa rehabilitasi. Salah satu bidang yang berkembang adalah klasifikasi Motor Imagery (MI) berbasis sinyal EEG. Set data pada studi ini diambil dari BCI Competition IV - 2b. Prapemrosesan data dilakukan dengan menggunakan BPF Butterworth orde 5 dengan frekuensi cut-off sebesar 8 – 30 Hz. Pada studi ini, dilakukan investigasi pengaruh ciri temporal; spasial; dan frekuensi serta kombinasi ciri temporal-spasial dan temporal-spasial-frekuensi. Ciri temporal diekstraksi dengan menggunakan ICA, ciri spasial dengan CSP, dan frekuensi dengan STFT. Terdapat empat pengklasifikasi yang digunakan, yaitu SVM; RF; k-NN; dan NB. Salah satu temuan pada studi ini adalah meskipun digunakan kombinasi ciri temporal-spasial maupun temporal-spasial-frekuensi, nilai akurasi yang diperoleh sama, yaitu sekitar 72%. Kinerja kedua kombinasi ciri ini masih kalah apabila dibandingkan dengan hanya menggunakan ciri independen temporal dengan nilai akurasi mencapai 73%. Selain itu, pengklasifikasi RF memberikan kinerja yang paling baik dibandingkan dengan SVM; k-NN; serta NB. Abstract Human-computer interaction is a necessity and will be deployed in the near future, especially in rehabilitation engineering. One of the development is focused on the classification of Imagery Motor (MI) based on EEG signals. In this study, the dataset is taken from BCI Competition IV - 2b. The first step of the classification process is data preprocessing that is performed using BPF Butterworth 5th order with a cut-off frequency of 8 - 30 Hz. The aim of this study is to investigate the effect of independent feature such as temporal, spatial, frequency, and the combination of temporal-spatial and temporal-spatial-frequency features. Temporal feature is extracted using ICA, spatial feature using CSP, and frequency feature using STFT. In this study, four classifiers are used, i.e., SVM; RF; k-NN; and NB. One of the main findings in this study is that although the combination of temporal-spatial and temporal-spatial-frequency features is used, the accuracy value of 72% are obtained. The performance of these two combinations of features is still inferior when compared to independent temporal feature with an accuracy value of 73%. In addition, RF classifier provides the best performance compared to SVM; k-NN; and NB. Keywords: motor imagery, temporal, spatial, frequency, random forest
Generator Portofolio Pengajaran Dosen Berbasis Web
Authors: Syahid Muhammad Derry Salman , Nugroho Heru , Sari Siska Komala 
Published: December 2022

Salah satu acuan utama dalam proses perbaikan pengajaran di Universitas Telkom adalah dokumen portofolio pengajaran dosen. Selain sebagai bagian dari evaluasi dalam proses pembelajaran juga menjadi salah satu komponen penilaian dari kinerja dosen. Namun demikain, dalam proses pembuatannya terdapat kendala sehingga dosen telat mengumpukan bahkan tidak mengumpulkan dokumen portfolio dari mata kuliah yang diampunya. Hal ini akan membatasi proses perbaikan mutu pengajaran pada tahun ajaran selanjutnya. Oleh karena itu diperlukan tools otomasi yang dapat melakukan sebuah aplikasi yang mampu generate komponen data yang dibutuhkan dalam penyusunan portfolio. Metodologi yang digunakan untuk penelitian ini adalah information system design science research dengan pengembangan perangkat lunak menggunakan model waterfal. Metode black box testing dan user acceptance test digunakan untuk pengujian pasa setiap fungsionalitas yang terdapat dalam aplikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi tersebut mengatasi kendala yang dihadapi saat ini oleh seluruh dosen pada Program Studi Diploma III Sistem Informasi Fakultas Ilmu Terapan Universitas Telkom. AbstractThe Lecturer teaching portfolio document is a document that is used as the main reference in the process of teaching improvement at Telkom University. Aside from being part of the evaluation, it also becomes one of the evaluation components of the lecturer's performance. However, in the process of making, there are obstacles, so that the late lecturer does not even collect portfolio documents from the courses he is in charge of. This will limit the teaching quality improvement process in the next academic year. Therefore, automation tools are needed that can create an application that is able to generate the data components needed in the preparation of the portfolio. The methodology used for this research is information system design science research with software development using the waterfall model. Every functionality contained in this application has been through a series of tests using the black box testing method, and user acceptance tests. The test results show that the application has successfully overcome the constraints currently faced by all lecturers in the Diploma III Information System Study Program, Applied Sciences School, Telkom University.
Sistem Object Tracking pada Quadcopter Menggunakan Segmentasi Citra dengan Deteksi Warna HSV dan Metode Regresi Linier Berbasis Raspberry Pi
Authors: Erza Fahmi , Fitriyah Hurriyatul , Setiawan Eko 
Published: December 2022

Saat ini, banyak aplikasi perangkat cerdas yang dikembangkan untuk melakukan tugas secara mandiri tanpa menerima perintah dari manusia. Oleh karena itu, mengembangkan sistem yang memungkinkan perangkat untuk melakukan tugas pengawasan seperti mendeteksi dan melacak objek bergerak akan memungkinkan tugas yang lebih canggih untuk diterapkan pada robot di masa depan. Teknologi Quadcopter sesungguhnya dapat memudahkan pekerjaan manusia dalam melakukan pengawasan dan pelacakan seperti pada kasus pelacakan lansia atau ABK (Anak Berkebutuhan Khusus) secara otomatis agar kerabat dapat melakukan pengawasan dengan menggunakan drone. Sehingga penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah sistem pada drone atau quadcopter agar dapat mendeteksi objek dan mengikutinya. Pada implementasinya, orang yang berkebutuhan khusus dan membutuhkan pengawasan akan mengenakan atribut berupa topi dengan warna solid. Warna topi tersebut akan dijadikan acuan untuk threshold segmentasi warna untuk mendeteksi objek topi tersebut dengan pemrosesan citra digital. Pergerakan drone ditentukan oleh prediksi jarak, sudut, dan ketinggian objek berdasarkan regresi linier yang dihasilkan dari 123 data latih. Hasil deteksi sistem juga cukup sesuai dengan pergerakan drone ketika diuji dengan 27 data. Akurasi dari prediksi gerak pitch adalah 84%, prediksi gerak yaw adalah 94%, dan prediksi gerak up/down adalah 91,5%. Adapun waktu komputasinya adalah 0.175829662 detik per frame. Abstract Nowadays, many intelligent device applications are developed to perform tasks independently without receiving commands from humans. Therefore, developing systems that allow devices to perform surveillance tasks such as detecting and tracking moving objects will allow more sophisticated tasks to be applied to robots in the future. Quadcopter technology can actually facilitate human work in monitoring and tracking, such as in the case of tracking the elderly or children with special needs automatically so that relatives can carry out surveillance using drones. So this research was planned to create a system on a drone so it can detect objects and follow them. In its implementation, people with special needs and need supervision will wear an attribute in the form of a hat with a solid color. The color of the hat will be used as references for the color segmentation threshold to detect the hat object with digital image processing. The movement of the drone is determined by the prediction of the distance, angle, and height of the object based on linear regression generated from 123 training data. The system detection results are also quite in accordance with the movement of the drone when tested with 27 data. The accuracy of pitch motion prediction is 84%, yaw motion prediction is 94%, and up/down motion prediction is 91.5%. The computation time is 0.175829662 seconds per frame.
الحافظ ابن عبد الهادي الدمشقي رحمهُ الله تعالى ومعرفته بالحديث النبوي ( رواية ودرايـــة)
Authors: Al-Jubouri Uday Jassem Hamada , Hassan Suleiman Nasra Abd 
Published: December 2022

في الختام بعد هذه الرحلة المباركة في رحاب العلم ، وبين أهله ، والتي قَضَيتُ فيها وقتــاً غيرَ قليل وأنا أُنَقِبُ عـن إمام مـن الأئمة ( " ابن عبد الهادي الدمشقي ( رحمه الله ) وقبل أن أَخُرَّ لربي ساجدةً شاكرة على ما منَّ به من فضلٍ وتيسير لإتمام هذه البحث ، فـــلا بد لنا من أن نَقِفْ وقفة أخيرةَ أوجِـزُ فيها أهم النتائج التي توصلتُ إليها الدراسة ، وهي الآتــي :
1 ـ وُلِدَ الإمام ابن عبد الهادي الدمشقي ( رحمه الله تعالى ) في الربع الأول من القرن الثامن الهجري ، وأمتَـدَ حتى نِـهاية الرُبعِ الثاني من القرنِ نفسه ، وكانت ولادته سنة (705هـ ) وأما وفاته فكانت سنة ( 744هـ ) ، وهو الأجل المحتوم لِــكُــلِ إنسان .
2ـ لم تُـشِر كتب السير والتراجم من خلال البحث إلى ما يُشيرُ عن أسرته الشخصية لأسم زوجته بشيء ، إلا ما ذكره الحافظ ابن حجر العسقلاني عن ولد اسمه ( زين الدين عمر ) وأن كنيته أبو عبدالله ، ولم أقف على أن عبدالله هو ولدٌ له ، والله اعلم .
3 ـ َلُقِبَ ( شمس الــدين ) .
4 ـ نشأ امامنا ( محمد بن احمد بن عبد الهادي ـ رحمه الله تعالى ) في أُسرةَ لها نصيبٌ من العلم والدين ، وهذا مما زاد من شأنه ومكانته .
5 ـ إِنَّ الإمام ( محمد بن احمد بن عبد الهادي ) شأنُــهُ كسابقيه من العلماء والأئمة ممن ارتحل إلى الأماكن والبلاد طلبا للعلم .
6ـ اهتمامه الفائق في معرفته بالحديث رواية ودراية .
وخِتاماً نسأله سبحانه أن يحسن خاتِـمتنا وأن يرحمنا برحمته
وأن يُسكننا فسيح جناته جنات النعيم
والحمدُ لله رب العالمين
أثر انموذج حمدي في تحصيل مادة تاريخ (الحضارات القديمة) لدى طلاب الصف الاول متوسط
Authors: Muhammad Saeed Al-Obeidi Wejdan Jassim 
Published: December 2022

يرمي البحث إلى معرفة ( أثر أنموذج حمدي في تحصيل مادة تاريخ الحضارات القديمة لدى طلاب الصف الاول متوسط) ولتحقيق الغرض من هدف البحث صاغت الباحثة الفرضية : لا يوجد فرق ذو دلالة إحصائية عند مستوى دلالة (0,05) بين متوسط درجات طلاب المجموعة التجريبية التي تدرس مادة تاريخ الحضارات القديمة وفق(انموذج حمدي) ومتوسط درجات طلاب المجموعة الضابطة التي تدرس مادة التاريخ على وفق الطريقة الاعتيادية . ولتحقيق ذلك اختير المنهج التجريبي منهجاً للبحث ، وتم تحديد مركز قضاء الخالص مكانا لأجراء البحث ، كذلك تم اختيار طلاب المدارس المتوسطة في مركز قضاء الخالص كمجتمع للبحث كما تم اختيار عينة البحث من طلاب الصف الاول المتوسط في مركز قضاء الخالص وللعام الدراسي (2016-2017) وقد اختيرت العينة بصورة قصديه والمتكونة من مجموعتين الأولى التجريبية وعددها (39 ) طالب والثانية الضابطة وعدد(38) طالب حيث تألفت العينة من (77) طالب ، تم أجراء التكافؤ بالتحصيل الدراسي للعام الدراسي السابق والعمر الزمني للطلاب محسوباً بالشهور وتم اختيار الاختبار التحصيلي أداة للبحث ، وفي نهاية التجربة استعملت الباحثة الأدوات الإحصائية المناسبة للبحث ، وفي ضوء النتيجة التي توصل اليها البحث الحالي استنتجت عدة استنتاجات كما أوصت الباحثة بمجموعة توصيات كما اقترحت مجموعة اقتراحات فيما يخص موضوع البحث .
MODELO DE CLASIFICACIÓN DE OPINIONES SUBJETIVAS EN REDES SOCIALES
Authors: Tapia Perales Miluska Rosangela , Ruiz Montalvo Osmar Niels , Chirinos Mundaca Carlos Alberto 
Published: December 2022

El proyecto “modelo de clasificación de opiniones subjetivas en redes sociales”, aplica técnicas de Minería de datos para interpretar la opinión subjetiva (favorable o desfavorable) de los usuarios en las redes sociales que realizan en su actividad cotidiana (publicaciones) para analizar tendencias de un determinado producto, servicio o persona que sirva para la aplicación de marketing a fin de generar ventajas competitivas haciendo el uso de la analítica en la web 2.0. El Modelo usa técnicas de Minería de datos orientado al procesamiento de textos, específicamente utiliza técnicas de clasificación para generar descubrimiento a partir de predicciones que ejercen los atributos a una clase. Los atributos a evaluar, que serán los predictores están conformadas por las palabras que se utilizaran para entrenar el modelo. Las palabras están contenidas en los comentarios que emiten los usuarios de las redes sociales, comentarios que se pueden crear a través de un sistema que se ha diseñado exclusivamente para esta investigación. Teniendo como modelo una red social de Microblogging. El algoritmo del modelo de clasificación opto por utilizar redes bayesianas, usando todas las variables predictores para definir la clase sin discriminar ninguna, considera los pesos asignados utilizando una formula probabilística con la cual se obtiene la predicción. La metodología tuvo dos etapas, Crisp-DM para la Minería de datos y XP en el desarrollo del prototipo de red social. El modelo y sistema implementados obteniendo una eficiencia del 73.66 % validando los comentarios reales con la predicción que cálculo el modelo.
DETERMINACIÓN DE LOS PARÁMETROS DE TRANSFERENCIA DE CALOR DURANTE EL CALENTAMIENTO DEL LOCHE (Cucurbita moschata Duchesne) UTILIZANDO SOLUCIONES NUMÉRICAS Y ANALÍTICAS
Authors: Castañeda Muñoz Jackson Steward , Vidaurre Ruiz Julio Mauricio 
Published: December 2022

El loche (Cucurbita moschata Duchesne) es una variedad de zapallo oriundo del departamento de Lambayeque – Perú, cuya forma de comercialización más común es en estado fresco, pero existe una demanda creciente de mercado de poder extender el tiempo de vida útil del producto, por lo tanto resulta importante determinar los parámetros de transferencia de calor para el correcto diseño de los métodos de conservación. El objetivo de la investigación fue determinar el coeficiente de transferencia de calor (h) y difusividad térmica (α) durante el calentamiento del loche, utilizando el método numérico de elementos finitos así como proponer un método para determinar el valor de difusividad térmica efectiva utilizando la solución analítica en 3D. Se cortaron cubos de loches de 2x2x2 cm los cuales fueron sumergidos en baño maría a 90°C por un tiempo de 600 s. Los registros de temperatura fueron promediados y comparados con las simulaciones realizadas por elementos finitos, con la finalidad de obtener la suma de cuadrados del error (RMSE), estos valores se optimizaron mediante la técnica de superficie respuesta, encontrando que el mínimo valor optimizado de RMSE fue de 0.636, el cual se logra con la combinación de α: 1.47x10 m2/s y h: 4000 W/m °C, ajustando los datos experimentales apropiadamente (R = 0.915). Utilizando la solución analítica, se encontró que el coeficiente de transferencia de calor fue de 3856 ± 73 W/m °C y con el método propuesto se encontró un valor promedio de difusividad térmica efectiva de 1.439 x 10 m /s. encontrados tanto por las soluciones numéricas como analíticas fueron muy similares, siendo éste último método fácil de aplicar, ya que solamente se necesita conocer la curva de calentamiento del alimento.