bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Image Encryption based on AES Algorithm and XOR Operation
Authors: Ashqi Saeed Veman , Haval Sadiq Bareen 
Published: August 2023

Sending digital pictures across open networks has emerged as a major privacy risk in recent years. Despite the environment's adaptability and the many benefits it offers, there are, however, a significant number of threats to one's privacy and safety. A great number of cryptosystems have been proposed in the literature on picture encryption in an effort to make communication more secure. For the purpose of data transmission, the AES algorithm is utilized due to the increased efficiency it offers in the block. This paper proposes image encryption techniques based on the AES algorithm and Henon map. The plain image has been encrypted using the AES algorithm at the first step. Then, the Henon map is used to generate a random key which is required to provide the second step of encryption. This step of encryption has been performed using the XOR operation. The results of the studies demonstrate that the strategy proposed resolves the issues that are present in conventional techniques of encryption. The histogram of the encryption picture is consistently spaced despite being different from the histogram of the original image. The recommended approach is extremely sensitive to the key value; even minute adjustments result in a distinct visual representation. As a result, apps that provide real-time picture encryption while operating over unsecured networks are suitable for the unique technique.
Analisis Pemasaran Ubi Jalar Manohara di Nagari Koto Tinggi Kecamatan Baso Kabupaten Agam
Authors: Permata Eggy Millenia , Usman Yusri , Hariance Rika 
Published: August 2023

Pemasaran memegang peranan penting dalam sistem agribisnis, sebagai usahatani komersial pemasaran Ubi Jalar Manohara akan menentukan keberhasilan dan keberlanjutan usahatani petani. Penelitian ini bertujuan untuk (1) mendeskripsikan saluran, lembaga, dan fungsi pemasaran Ubi Jalar Manohara di Nagari Koto Tinggi, Kecamatan Baso, Kabupaten Agam, (2) menganalisis marjin pemasaran dan farmer’s share, serta (3) menganalisis efisiensi pemasaran. Metode yang digunakan adalah metode survey. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari petani, pedagang pengumpul dan pedagang antar daerah. Pengambilan sampel petani dilakukan dengan metode pengambilan sampel secara sengaja (purposive sampling). Pengambilan sampel pedagang dilakukan dengan metode snowball sampling. Analisis data dilakukan secara kualitatif untuk tujuan pertama, dan analisis kuantitatif untuk tujuan kedua dan ketiga. Hasil penelitian menunjukkan bahwa (1) terdapat 3 saluran pemasaran Ubi Jalar Manohara, yaitu Saluran I : Petani – Konsumen antara (Industri Pengolahan Stik ubi), Saluran II: Petani – Pedagang Pengumpul – Konsumen Antara (Pabrik Saus), Saluran III: Petani – Pedagang Pengumpul – Pedagang Pengecer – Konsumen Akhir yang melakukan fungsi pemasaran yang terdiri dari fungsi pertukaran, fungsi fisik dan fungsi fasilitas yang berbeda beda. (2) Nilai margin pemasaran terkecil terdapat pada saluran I, nilai farmer’s share terbesar terdapat pada saluran I (3) nilai persentasi efisiensi pemasaran terkecil terdapat pada saluran I. Disarankan kepada petani sebaiknya memasarkan Ubi Jalar Manohara mereka pada saluran I yaitu menjualkan ubi langsung ke industri pengolahan ubi, karena dari tingkat efisiensi pemasaran, saluran I lebih efisien dibanding saluran lainnya dan kepada pemerintah yang terkait diharapkan untuk dapat memberikan sosialisasi untuk memperluas agroindustri ubi yang mengolah ubi menjadi berbagai produk turunannya.
Analisis Tingkat Kepuasan Konsumen Pada Satu Satu Sembilan Coffee dan Roastery di Kota Solok
Authors: Annisa Annisa , Sari Rina , Budiman Cipta 
Published: August 2023

Coffee shop yang berada di Kota Solok mulai muncul pada awal tahun 2017. Satu Satu Sembilan Coffee Roastery merupakan salah satu coffee shop yang memiliki pesaing yang tidak jauh dari coffee shop ini, sehingga pengelola coffee shop perlu mengetahui keinginan dan kebutuhan konsumennya agar mampu bersaing. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan karakteristik konsumen dan menganalisis kepuasan konsumen pada Satu Satu Sembilan Coffee Roastery. Penelitian ini menggunakan metode survei dengan menyebarkan kuesioner kepada 78 responden yang berada di Satu Satu Sembilan Coffee Roastery. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsumen didominasi oleh konsumen berjenis kelamin laki-laki, usia dewasa lanjut (25-35), pendidikan terakhir sarjana (S1), pekerjaan BUMN/PNS, sebagian besar memiliki pendapatan Rp.2.000.000 – 5.000.000 per bulan dan berdomisili di Kota Solok. Berdasarkan perilaku konsumen yang tampak dan perilaku konsumen yang tidak tampak menjelaskan bahwa sebagian besar dipengaruhi oleh teman dalam melakukan kunjungan, termasuk dalam kategori peminum kopi sebagai penyuka kopi, dan termasuk jenis peminum kopi sosial drinker. Hasil Importance Performance Anaylisis menjelaskan bahwa indikator kinerja yang kurang memuaskan bagi konsumen yaitu ketersediaan parkir dan ketersediaan toilet. Sedangkan nilai Customer Satisfaction Index mencapai 0.853 dengan makna bahwa indikator keseluruahan Satu Satu Sembilan Coffee Roastery sangat memuaskan konsumen
Analisis Ketahanan Pangan Rumah Tangga Miskin di Kelurahan Padang Tinggi Piliang di Masa Pandemi Covid-19 Tahun 2020
Authors: Usni Maulia , Tanjung Faidil , Triana Lora 
Published: August 2023

PenelitianinibertujuanuntukmenghitungproporsipengeluaranpanganrumahtanggamiskinselamaPandemiCovid-19 dan untukmenganalisiskondisiketahananpanganrumahtanggaselamaPandemiCovid-19. PenelitiandilakukandiKelurahanPiliangPadangtinggi,KotaPayakumbuh.Pemilihanlokasipenelitiandilakukan dengan cara purposing sampling. Metode penelitian yang digunakan adalah metode deskriptifdengan pendekatan kuantitatif. Untuk menentukan sampel digunakan metode random sampling sederhanadan rumus slovin. Jumlah responden sebanyak 39 responden. Hasil penelitian menunjukkan mayoritasresponden berusia 50 tahun, dengan jumlah tanggungan sekitar 3-4 orang, dan pendapatan rumah tanggaresponden selama Pandemi Covid-19 tahun 2020 rata-rata sebesar Rp. 2,158,974 per bulan Proporsipengeluaran makanan responden sebesar 63,17%, dengan tahan pangan/kurang pangan. Konsumsi energidanproteindiklasifikasikansebagaikurangpangan,dalamhalenergirata-rataaktualAKGadalah4.258,69kkaldanproteinAKGaktualrata- rata120,49gram.Kesimpulan,ketahananpanganrumahtanggaresponden berada pada kondisi kurang pangan. Peneliti memberikan saran agar rumah tangga respondendapat memperbaiki pola konsumsi pangan sesuai kecukupan energi dan protein yang dianjurkan danmengendalikanpengeluaranpangansecaratepat.
Analisis Sentimen Kebijakan New Normal dengan Menggunakan Automated Lexicon Senti N-Gram
Authors: Siregar Rifki Akbar , Sari Yuita Arum , Indriati Indriati 
Published: August 2023

Dalam menghadapi pandemi COVID-19 ini, pemerintah Indonesia mengeluarkan beberapa kebijakan di antaranya adalah Pembatasan Sosial Berskala Besar, dan New normal. Kebijakan New normal ini kemudian menjadi ramai diperbincangkan oleh masyarakat. Analisis sentimen dari opini yang beredar terkait isu tersebut dapat dilakukan sehingga pemerintah dapat mengevaluasi kebijakan tersebut. Dalam penelitian ini diusulkan menggunakan Lexicon Senti-N-Gram untuk analisis sentimen dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh Lexicon Senti-N-Gram pada analisis sentimen Bahasa Indonesia. Adapun penelitian ini menggunakan data sebanyak 350 data tweet yang terbagi menjadi 229 tweet kelas positif dan 121 tweet kelas negatif. Hasil evaluasi yang diperoleh dengan menggunakan data dengan stemming lebih tinggi dibandingkan dengan data tanpa stemming. Hasil pengujian kinerja sistem terhadap lexicon Senti-N-Gram mendapatkan nilai accuracy sebesar 63,42%, precision sebesar 77%, recall sebesar 62,88%, dan f-measure sebesar 69,23% dengan nilai rata-rata kappa antar Annotator sebesar 0.5395 untuk data yang melalui proses stemming. Berdasarkan hasil pengujian yang telah diperoleh dapat disimpulkan bahwa proses stemming serta proses translasi kata satu per satu yang dilakukan dapat memengaruhi kata berdasarkan konteksnya. AbstractIn dealing with the COVID-19 pandemic, the Indonesian government has issued several policies, including Large-Scale Social Restrictions and New normal. The New normal policy then became widely discussed by the public. Sentiment analysis of the opinions circulating on this issue can be carried out so that the government can evaluate the policy. In this study, it is proposed to use the Lexicon Senti-N-Gram for sentiment analysis in order to determine the effect of the Lexicon Senti-N-Gram on Indonesian sentiment analysis. The research used 350 tweets, which were divided into 229 positive class tweets and 121 negative class tweets. The evaluation results obtained using stemming data were higher than those without stemming. The results of the system performance test of the Lexicon Senti-N-Gram obtained an accuracy value of 63.42%, 77% precision, 62.88% recall, and 69.23% f-measure with an average kappa value between Annotators of 0.5395 for data that goes through the stemming process. Based on the test results that have been obtained, it can be concluded that the stemming process and the process of translating words one by one can affect words based on their context.
Penerapan Metode K-Medoids untuk Pengelompokan Mahasiswa Berpotensi Drop Out
Authors: Bahri Syamsul , Midyanti Dwi Marisa 
Published: August 2023

Drop out merupakan penghentian atau pemutusan hubungan studi mahasiswa di perguruan tinggi, hal ini disebabkan oleh beberapa hal yang telah ditentukan oleh universitas. Perguruan tinggi dapat membuat kebijakan guna meminimalkan jumlah mahasiswa drop out dengan mengidentifikasi mahasiswa yang berisiko di tahap awal pendidikan. Mahasiswa drop out dapat diprediksi melalui beberapa proses memperoleh pola atau pengetahuan dari kumpulan data yang disebut data mining. Data mining melakukan analisis data yang telah ada dalam basis data guna penyelesaian masalah. Analisis yang dilakukan salah satunya dengan metode clustering. Cara kerja clustering dengan mengelompokkan data atau objek ke dalam cluster (kelompok). Penelitian ini menerapkan K-Medoids untuk melakukan pengelompokan kategori mahasiswa berpotensi drop out. K-Medoids merupakan salah satu metode data mining yang dapat menyelesaikan permasalahan clustering. Pada algoritma ini representasi sebuah cluster menggunakan objek pada sekumpulan objek. Pengukuran hasil K-Medoids menggunakan Silhouette Coefficient yang berfungsi untuk mengevaluasi jarak kedekatan antar data dalam satu cluster. Setelah dilakukan clustering menggunakan algoritma K-Medoids didapatkan hasil evaluasi Silhouette Coefficient terbaik sebesar 0.39415227406014575 dengan jumlah cluster 2. Hasil cluster dari 389 data, didapat 3 atribut yang memiliki rentang nilai yang berbeda antar cluster yaitu IPK, IP Semester 1, dan Status Beasiswa, ketiga atribut ini menjadi penciri yang membedakan antar cluster. AbstractDropout is the termination of student studies in college, this is caused by several things that have been determined by the university. Universities can make policies to minimize the number of students dropping out by identifying students at risk in the early stages of education. Dropout students can be predicted through several processes of obtaining patterns or knowledge from data sets called data mining. Data mining analyzes data that already exists in the database to solve problems. One of the analyzes carried out is the clustering method. How clustering works by grouping data or objects into clusters (groups). This study applies K-Medoids to classify categories of students who have the potential to drop out. K-Medoids is a data mining method that can solve clustering problems. In this algorithm, the representation of a cluster uses objects in a set of objects. Measurement of the results of K-Medoids using the Silhouette Coefficient which serves to evaluate the proximity between data in one cluster. After clustering using the K-Medoids algorithm, the best Silhouette Coefficient evaluation results are 0.39415227406014575 with the number of clusters 2. The cluster results from 389 data, obtained 3 attributes that have different value ranges between clusters, namely GPA, IP Semester 1, and Scholarship Status, all three attributes are distinguishing feature between clusters.
Ketahanan dan Kualitas Visual Watermarked Image Menggunakan Integer Wavelet Transform (IWT) dan Chinese Remainder Theorem (CRT)
Authors: Harjito Bambang , Kustanti Eka Tri 
Published: August 2023

<p class="Abstrak">Kemudahan untuk mengakses dan berbagi media digital saat ini menimbulkan kekhawatiran mengenai pelanggaran hak cipta atau pembajakan. Sehingga perlu untuk memberikan identitas kepada setiap media digital agar tidak mudah dibajak atau diklaim oleh pihak-pihak yang tidak bertanggung jawab. Salah satu cara untuk memberikan identitas pada suatu media digital tanpa mengurangi kualitas dari medianya sendiri yaitu dengan menggunakan digital watermarking. Pada paper ini mengusulkan metoda digital watermarking dengan menggunakan gabungan <em>Integer Wavelet Transform</em> (IWT) dan <em>Chinese Remainder Theorem</em> (CRT) untuk untuk menghasilkan watermarking dengan kualitas visual dan ketahanan yang baik dari beberapa serangan. Hasil penelitian diperoleh nilai-nilai <em>Peak Signal-to-Noise Ratio</em> (PSNR) mendekati 1 dan <em>Normalized Correlation Coefficient</em> (NCC) sama dengan 0,71337, menunjukkan metode IWT dan CRT mampu menghasilkan watermarked image dengan kualitas visual atau <em>imperceptibility</em> yang baik dan mampu memberikan ketahanan image terhadap beberapa serangan seperti gaussian, salt &amp; pepper dan kompresi JPEG2000 tetapi tidak tahan terhadap serangan rotasi dan kontras karena nilai NCC dibawah 0,5 </p><p class="Abstrak"><em><strong>Abstract</strong></em></p><p class="Abstract">Today's ease of accessing and sharing digital media raises concerns about copyright infringement or piracy. So it is necessary to give identity to each digital media so that it is not easily hijacked or claimed by irresponsible parties. One way to give identity to a digital media without reducing the quality of the media itself is to use digital watermarking. This paper proposes a digital watermarking method using a combination of Integer Wavelet Transform (IWT) and Chinese Remainder Theorem (CRT) to produce watermarking with good visual quality and resistance from several attacks. The results obtained that Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) values are close to 1 and Normalized Correlation Coefficient (NCC) equal to 0.71337. shows the IWT and CRT methods are able to produce watermarked images with good visual quality or imperceptibility and are able to provide image resistance to several attacks such as gaussian, salt &amp; pepper and JPEG2000 compression but are not resistant to rotation and contrast attacks because the NCC value is below 0.5</p>
Analisis Seleksi Atribut Dalam Memprediksi Kegagalan Skripsi Mahasiswa Menggunakan Algoritme Naïve Bayes pada Jurusan Sistem Informasi Universitas Brawijaya
Authors: Wijoyo Satrio Hadi , Wicaksono Satrio Agung , Herlambang Admaja Dwi 
Published: August 2023

Data mining dapat diterapkan pada bidang lembaga atau institusi Pendidikan dan sering disebut juga dengan Educational Data Mining (EDM) yaitu sebuah pengembangan metode dalam mengeksplorasi jenis tipe data pendidikan yang bersifat unik yang bertujuan untuk mempelajari dalam memahami kinerja siswa dan pengaturan lingkungan di tempat siswa belajar. Data mining juga dapat dimanfaatkan untuk analisa seleksi atribut untuk prediksi kegagalan belajar mahasiswa pada perkuliahan. Salah satunya kegagalan dalam menyelesaikan skripsi dengan menggunakan algoritme naïve bayes. Tahapan penelitian ini dimulai dari pengumpulan data, preproses data, implementasi algoritme naïve bayes, pengujian, dan analisa hasil. Data yang digunakan sebanyak 500 data untuk mahasiswa angkatan 2012-2015 dengan 24 atribut. Akurasi tertinggi yaitu algoritme naive bayes dengan menggunakan data latih yang menunjukkan hasil 412 prediksi benar dengan akurasi sebesar 82.4% dan 88 prediksi salah dengan presentasi sebesar 17.6%. Sedangkan hasil seleksi atribut yang telah dilakukan terdapat Lama P2 merupakan atribut dengan rankinging teratas yang mempengaruhi hasil klasifikasi. Abstract Data mining can be applied to the field of educational institutions or institutions and is often referred to as Educational Data Mining (EDM), which is a method development in exploring unique types of educational data types that aim to study in understanding student performance and environmental settings in which students learn. Data mining can also be used to analyze attribute selection for predicting student learning failure in lectures. One of them is the failure in completing the thesis using the naïve Bayes algorithm. The stages of this research started from data collection, data preprocessing, implementation of the Naïve Bayes algorithm, testing, and analysis of the results. The data used is as much as 500 data for students class 2012-2015 with 24 attributes. The highest accuracy is the Naive Bayes algorithm using data training which shows the results of 412 correct predictions with an accuracy of 82.4% and 88 false predictions with a presentation of 17.6%. Meanwhile, the result of attribute selection that has been carried out is that the Old P2 is the attribute with the top ranking that affects the classification results.
Perancangan Rencana Pemulihan Bencana Menggunakan NIST SP 800-34 Rev 1, NIST SP 800-53 Rev 5 dan SNI 8799 (Studi Kasus: Unit TI XYZ)
Authors: Afiansyah Hafizh Ghozie , Sunaringtyas Septia Ulfa , Amiruddin Amiruddin 
Published: August 2023

<p><span>Pada Institut XYZ, unit kerja yang memiliki tanggung jawab untuk mengelola layanan teknologi informasi dan pusat data adalah Unit TI. Berdasarkan Peraturan Pemerintah Nomor 71 Tahun 2019, untuk menanggulangi dampak kehilangan layanan pada pusat data yang disebabkan oleh bencana dan ancaman, diperlukan adanya rencana yang bertujuan untuk mencegah kehilangan dan kerusakan, yaitu rencana pemulihan bencana atau DRP. Hal tersebut didukung dengan kuesioner dan wawancara yang dilakukan kepada jajaran pejabat struktural, kepala unit dan mahasiswa Institut XYZ yang menyatakan bahwa layanan yang dikelola oleh Unit TI XYZ bersifat vital bagi proses bisnis perkuliahan, administrasi umum dan kemahasiswaan. Pada tahun 2021, terjadi kegagalan pada pusat data Unit TI XYZ yang menyebabkan proses perkuliahan daring dan administrasi terhenti karena portal daring yang tidak dapat diakses dan hilangnya data yang disimpan pada penyimpanan awan. Berdasarkan hal tersebut, dilakukan perancangan rencana pemulihan bencana menggunakan NIST SP 800-34 Rev 1 sebagai kerangka kerja penyusunan DRP, NIST SP 800-53 Rev 5 sebagai kendali pencegahan, dan SNI 8799 sebagai acuan persyaratan pusat data. Sebagai hasilnya, disusun enam rencana pemulihan untuk sistem dengan prioritas tinggi, tiga rencana pemulihan untuk sistem dengan prioritas sedang, dan dua rencana pemulihan untuk sistem dengan prioritas rendah.</span></p><p><strong><em><br /></em></strong></p><p><strong><em>Abstract</em></strong></p><p align="center"> </p><p><em>At the XYZ Institute, the work unit responsible for managing information technology and data center services is the IT Unit. According to Government Regulation Number 71 of 2019, to overcome the impact of service loss in data centers caused by disasters and threats, it is necessary to have a plan that aims to prevent loss and damage, namely a disaster recovery plan or DRP. This is supported by questionnaires and interviews with structural officials, unit heads, and students of the XYZ Institute, which state that services managed by the IT Unit XYZ are vital for the business processes of lectures, general administration, and student affairs. In 2021, there was a failure in the IT Unit XYZ data center, which caused the online lecture and administration process to stop due to an inaccessible online portal and loss of data stored in cloud storage. Based on the regulation requirement, interviews, and questionnaires, a disaster recovery plan was designed using NIST SP 800-34 Rev 1 as a framework for preparing the DRP, NIST SP 800-53 Rev 5 as a preventive control, and SNI 8799 as a reference for data center requirements. As a result, six recovery plans were developed for high-priority systems, three recovery plans for medium-priority systems, and two recovery plans for low-priority systems.</em></p>
Implementasi Algoritma BFCC dan kNN pada Embedded System untuk Deteksi Dini Bronchitis
Authors: Perkasa Septiyo Budi , Prasetio Barlian Henryranu , Setiawan Eko , Widasari Edita Rosana , Syauqy Dahnial 
Published: August 2023

World Health Organization (WHO) menyatakan bahwa sebanyak 600 juta orang di dunia menderita bronchitis. Bronchitis merupakan salah satu penyakit pernafasan yang dapat disebabkan oleh virus Respiratory Syncitial Virus (RSV) dan Rhinovirus. Gejala umum bronchitis adalah seseorang akan mengalami kesulitan bernafas dengan disertai batuk. Namun, tidak sedikit orang mengabaikan gejala umum ini sehingga berindikasi mengalami bronchitis tingkat berat ataupun berpotensi kematian. Oleh karena itu, dalam paper ini mengusulkan sistem deteksi dini bronchitis berdasarkan suara batuk berbasis embedded system. Ini merupakan terobosan baru pada dunia medis dengan desain alat kesehatan yang portabel. Sistem yang diusulkan menerapkan algoritma Bark Frequency Cepstral Coefficients (BFCC) dan ­K- ­Nearest Neighbor (kNN). BFCC merupakan algoritma yang digunakan untuk mengekstraksi fitur suara batuk dan menghasilkan nilai koefisien cepstral. Selanjutnya, nilai koefisien cepstral tersebut dihitung jarak Euclidean-nya untuk dapat diklasifikasikan menggunakan kNN. Algoritma BFCC dan kNN diimplementasikan pada perangkat Mini Komputer Raspberry Pi 3 Model B+ dengan mikrofon sebagai perangkat masukan suara dan perangkat LCD touchscreen 3.5 inchi untuk sebagai antarmuka yang menampilkan keluaran hasil deteksi. Hasil pengujian menunjukkan rata-rata waktu komputasi sebesar 4,452 detik dan penggunaan CPU sebesar 26%, serta akurasi kNN sebesar 73% untuk perhitungan jarak Euclidean dengan nilai neighbour = 5. AbstractThe World Health Organization (WHO) states that as many as 600 million people in the world suffer from bronchitis. Bronchitis is a disease that can be caused by respiratory syncytial virus (RSV) and rhinovirus. Symptoms of common bronchitis a person will experience difficulty breathing accompanied by coughing. Unfortunately, many people underestimate this common symptom. Even though, it is indicating that they have severe bronchitis or possibly death. Therefore, this study proposes an early detection system for bronchitis based on cough e sounds based on an embedded system. This is a new breakthrough in the medical world with a portable medical device design. The proposed system applied the Bark Frequency Cepstral Coefficients (BFCC) and K-Nearest Neighbor (kNN) algorithms. BFCC is an algorithm that is used to extract cough sound features and produce cepstral coefficient values. Furthermore, the value of the cepstral coefficient will be calculated for the Euclidean distance to be classified using kNN. The implementation of the BFCC and kNN algorithms is carried out on a Raspberry Pi 3 Mini Computer Model B+ with a microphone as a voice input device and a 3.5-inch LCD touchscreen device to display the resulting output interface. The results obtained an average computation time of 4.452 seconds and CPU usage of 26%, and kNN accuracy of 73% from the calculation of the Euclidean distance with a neighbor value = 5.