bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Rancang Bangun Website Akademik dengan Penyimpanan Sertifikat Digital Menggunakan Teknologi Blockchain
Authors: Swastika Windra , Wirasantosa Hermawan , Kelana Oesman Hendra 
Published: December 2022

<p>Sertifikat merupakan sebuah bentuk penghargaan yang didapat seseorang setelah menyelesaikan suatu uji kompetensi atau pembelajaran tertentu. Sertifikat harus dibuat dan disimpan dengan metode dan keamanan yang baik untuk mencegah terjadinya perubahan isi atau bahkan pemalsuan. Teknologi blockchain merupakan teknologi yang memungkinkan proses penyimpanan yang aman dengan ongkos yang rendah. Keamanan terjamin karena semua orang bisa mengambil bagian untuk menyimpan data dengan ledger yang terdistribusi. Berdasarkan hasil penelitian dan perancangan sistem yang dibuat dapat disimpulkan bahwa proses pembuatan teknologi blockchain sebagai media penerbitan sertifikat dan validasinya dapat dibuat menggunakan program milik Ethereum yaitu Geth dan penyimpanan data menggunakan smart contract yang diterbitkan pada jaringan blockchain. Hasil dari pengujian reliabilitas terhadap sistem menunjukkan bahwa bahwa sistem berhasil memproses 200 transaksi dalam waktu kurang lebih 8 detik. Untuk pengujian skalabilitas didapatkan estimasi 10 juta blok membutuhkan kapasitas penyimpanan sebesar 22,6 GB untuk menjadi node atau miner pada jaringan blockchain ini.</p><p> </p><p><em><strong>Abstract</strong></em></p><p class="Abstract"><em>A certificate is a form of appreciation that a person receives after completing a certain competency or learning test. Certificates must be created and stored with good methods and security to prevent changes in content or even forgery. Blockchain technology is technology that allows secure storage processes at a low cost. Security is guaranteed because everyone can take part in storing data with a distributed ledger. Based on the results of research and design of the system, it can be concluded that the process of making blockchain technology as a media for issuing certificates and validation can be made using Ethereum's proprietary program Geth and data storage using smart contracts issued on the blockchain network. The results of the reliability testing of the system indicate that the system successfully processed 200 transactions in approximately 8 seconds. For scalability testing, it is estimated that 10 million blocks require a storage capacity of 22.6 GB to become a node or miner on this blockchain network.</em></p><p><em><strong><br /></strong></em></p>
Game Edukasi Pengenalan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) Menggunakan Myo Armband pada Arsitektur Client Server
Authors: Hakkun Rizky Yuniar , Rizky M. , Rafsanjani Buchori 
Published: December 2022

Komunikasi verbal adalah komunikasi umum digunakan sebagai sarana dalam memberikan informasi kepada orang lain. Disamping itu, untuk berkomunikasi dengan tuna rungu serta tuna wicara sarana komunikasi dapat melalui bahasa isyarat. Indonesia telah memiliki sistem bahasa isyarat yaitu Bahasa Isyarat Indonesia atau Sistim Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI). Aplikasi pengenalan dan pembelajaran SIBI yang ada pada saat ini berupa aplikasi yang terikat pada platform. Aplikasi beserta proses pengenalan menjadi satu sehingga memiliki kebergantungan yang cukup tinggi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan platform cloud sebagai backend untuk pengenalan gerakan tangan, sehingga memudahkan pengembang untuk membuat aplikasi pengenalan SIBI. Platform tersebut memiliki kemampuan untuk mengenal gerakan tangan yang diperoleh dari data sensor Myo Armband. Aplikasi yang berada sisi frontend dapat menggunakan fitur platform melalui Application Programming Interface (API) yang disediakan. Penelitian ini juga membangun aplikasi permainan edukasi yang menggunakan platform cloud tersebut sebagai implementasi dari penggunaan platform. Hasil pengujian terhadap platform yang dilakukan menghasilkan kemampuan pengenalan secara real-time dari satu atau lebih client secara simultan. Pada uji 5 client request bersamaan secara simultan, waktu yang dibutuhkan rerata 0.1107333 detik per request pada latency jaringan rerata 36.7 ms. AbstractVerbal communication is a general communication used in providing information to other people. On the other hand, to communicate with deaf and speech impaired people can use sign language. Indonesia has a sign language system called Indonesian Sign Language or Indonesian Sign Language System (SIBI). The current SIBI introduction and learning application is an application tied to the platform. Application, along with the recognition process, is combined so that it has a high enough dependence. This study aims to develop a cloud platform as a backend for hand gesture recognition, making it easier for developers to create SIBI recognition applications. The platform can recognize hand movements obtained from Myo Armband sensor data. Applications on the front-end side can use the platform features through the provided Application Programming Interface (API). This study also builds an educational game application that uses the cloud platform to implement platform usage. The results of the platform's testing carried out resulted in real-time recognition capabilities from one or more clients simultaneously. In the five simultaneous client requests test, the average time needed is 0.12654 seconds per request at a mean network latency of 36.7 ms.
Perbandingan Metode Simple Additive Weighting dan Analytic Hierarchy Process Untuk Pemilihan Supplier pada Restoran
Authors: Maratullatifah Yulaikha , Widodo Catur Edi , Adi Kusworo 
Published: December 2022

Kedai susu Its Milk adalah restoran yang bergerak di bidang kuliner dengan ciri khas menu pengolahan susu, bahan utamanya menggunakan susu sapi murni lokasi berada di jalan Taman Siswa Unnes Gunungpati Semarang. Bahan baku susu sapi diperoleh dari supplier. Pemilihan supplier yang tepat adalah kunci kestabilan usaha diantaranya dapat mengurangi biaya, mengurangi resiko rantai pasokan, meningkatkan nilai barang dan membentuk strategi perusahaan. Permasalahan restoran yang terkait supplier adalah kualitas, kuantitas, harga, pelayanan dan garansi. Oleh karena itu, perlu dilakukannya pemilihan supplier yang tepat. Metode SAW dan AHP merupakan metode paling mendominasi diantara metode lainnya untuk sistem pemilihan supplier. Perhitungan sedehana dan mudah adalah keunggulan SAW, data yang terperinci adalah keunggulan AHP, dibandingkan juga dengan Euclidan Distance untuk penentuan metode yang paling baik yaitu memiliki nilai mendekati nol. Tujuan penelitian ini membandingkan metode SAW dan AHP dalam pemilihan supplier pada restoran. Data penelitian diperoleh dari pemilik dan managemen Its Milk berupa kuesioner dan wawancara. Hasil perbandingan metode diperoleh hasil alternatif yang sama di dalam satu pengujian yaitu terpilihnya supplier A2 dengan nilai akurasi di SAW 0,86 dan akurasi di AHP 0,229. Berdasar euclidean distance metode AHP yang paling baik digunakan dalam penelitian ini dengan nilai rata-rata 0,19 sedangkan SAW nilai rata-rata 0,90. AbstractKedai Susu Its Milk is a restaurant in the culinary field with a characteristic menu of milk processing, the main ingredient of pure cow's milk is located on Jalan Taman Siswa Unnes Gunungpati Semarang. Raw material for cow's milk from suppliers. Selection of the right supplier is the key to business stability including reducing costs, reducing supply chain risk, increasing the value of goods and shaping company strategy. Restaurant problems related to suppliers are quality, quantity, price, service and warranty. Therefore, it is necessary to choose the right supplier. The SAW and AHP methods are the most dominating methods among other methods for supplier selection systems. Simple and easy calculations are the advantages of SAW, detailed data is the advantage of AHP, compared to Euclid and Distance for determining the best method, which has a value close to zero. The purpose of this study is to compare the SAW and AHP methods in the selection of suppliers in restaurants. Research data obtained from the owner and management of Its Milk in the form of questionnaires and interviews. The results of the comparison of methods obtained the same alternative results in one test, namely the selection of supplier A2 with an accuracy value of 0.86 in SAW and 0.229 accuracy in AHP. Based on the euclidean distance, the best AHP method used in this study is with an average value of 0.19, while SAW has an average value of 0.90.
Clustering Tingkat Risiko Klasifikasi Lapangan Usaha (KLU) Menggunakan Metode K-Means
Authors: Nugroho Jessica Rahmawati , Suprapto Yoyon K , Setijadi Eko 
Published: December 2022

Pajak adalah sumber utama pendapatan negara. Karena itu, otoritas pajak di seluruh dunia, bertugas untuk mengurangi kesenjangan pajak (tax gap). Salah satu faktor yang menyebabkan adanya kesenjangan pajak adalah tingkat kepatuhan Wajib Pajak (WP). Dalam upaya meminimalisir ketidakpatuhan WP, Direktorat Jenderal Pajak (DJP) melakukan kegiatan pengawasan dan pemeriksaan terhadap WP. WP badan mempunyai kontribusi dominan terhadap penerimaan negara. Dari latar belakang tersebut, diambil pendekatan menggunakan metode clustering dengan algoritma K-Means untuk mengelompokkan Klasifikasi Lapangan Usaha (KLU) sesuai risiko tingkat ketidakpatuhan dan dampak fiskal bagi penerimaan yang dibagi menjadi tinggi, sedang, dan rendah. Hasil pengujian menunjukkan terdapat 9 KLU yang masuk ke dalam kuadran berwarna merah dengan tingkat ketidakpatuhan tinggi (variabel A) dan memiliki dampak fiskal yang tinggi (variabel B). Dengan validasi clustering menggunakan uji silhouette, diperoleh nilai 0,65 untuk variabel A dan 0,93 untuk variabel B. Informasi yang dihasilkan dari penelitian ini dapat dipergunakan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam penentuan daftar KLU yang perlu diprioritaskan untuk dilakukan pemeriksaan dan pengawasan. AbstractTax are the main source of state revenue. Therefore, tax authorities around the world are in charged to reducing the tax gap. One of the factors that causes the tax gap is the level of taxpayer compliance. In order to minimising the risk of taxpayers non-compliance, Directorate General of Taxes (DGT) as a Tax Authorities need to supervising and inspecting taxpayers. Corporate taxpayers as one of the largest source of revenue, based on their business sector have a dominant contribution to state revenues. Thus, in this study, the researcher tries to implement the clustering method with the K-Means algorithm to grouping the business classifications (Klasifikasi Lapangan Usaha/KLU) according to the risk of non-compliance level and the fiscal impact on revenue which is divided into high, medium, and low. The results show that there are 9 KLUs that included into the red quadrant with a high level of non-compliance (variable A) and have a high fiscal impact (variable B). Clustering validation using the silhouette test, obtained values of variable A and variable B, respectively 0,65 and 0,93. The information provided from this study can be used to support decision making in determining the list of KLUs that need to be prioritized for supervising and inspecting.
Autoencoder untuk Sistem Prediksi Berat Lahir Bayi
Authors: Nugraha Fitra Septia , Pardede Hilman Ferdinandus 
Published: December 2022

Salah satu ukuran terpenting saat awal persalinan adalah keakuratan prediksi berat lahir. Dengan menggunakan metode prediksi yang tepat, perkiraan ekstrim berat lahir bayi dapat dideteksi lebih atau kurang sehingga beberapa tindakan pencegahan dapat dilakukan sebelum persalinan. Di sisi lain, untuk meningkatkan akurasi suatu proses pembelajaran, dibutuhkan suatu prediksi yang akurat untuk masalah yang dihadapi atau dengan menggunakan gabungan beberapa metode. Penelitian bertujuan untuk prediksi berat lahir bayi menggunakan metode Deep Learning autoencoder untuk memprediksi berat lahir bayi. Salah satu tantangan dalam pengembangan sistem prediksi berat lahir bayi adalah datanya yang berdimensi tinggi. Teknik konvensional untuk feature reduction seperti principal component analysis (PCA), mengasumsikan orthogonality atau independensi antar komponen prinsipal nya. Dengan autoencoder, asumsi tersebut tidak ada. Sehingga autoencoder dapat memodelkan korelasi antar fitur. Dengan melakukan variasi parameter pada autoencoder, performa terbaik diperoleh adalah MSE 0.002, MAE 0.029, R2 0.991 dengan autoencoder dengan 4 lapisan hidden layer encoder dan decoder. Ini lebih baik dibandingkan PCA. AbstractOne of the most important measurements at the onset of labor is the accuracy of the prediction of birth weight. By using precise prediction methods extreme estimates of baby birth weight can be detected more or less so that some precautions can be taken before delivery. On the other hand, to improve the accuracy of a learning process, an accurate prediction is needed for the problem at hand or by using a combination of several methods. This study aims to predict baby birth weight using the Deep Learning autoencoder method to predict baby birth weight. One of the challenges in developing a predictive system for infant birth weight is the high dimensional data. Conventional techniques for feature reduction, such as principal component analysis (PCA), assume orthogonality or independence between the principal components. With an autoencoder, that assumption doesn't exist. So that the autoencoder can model the correlation between features. By varying the parameters of the autoencoder, the best performance is MSE 0.002, MAE 0.029, R2 0.991 with an autoencoder with 4 hidden layer encoder and decoder layers. This is better than PCA.
Implementasi Aplikasi Mobile Augmented Reality Untuk Pengenalan Materi Bangun Ruang
Authors: Widyantara I Made Oka , Wiharta Dewa Made , Widiadnyana Putu 
Published: December 2022

<p class="Abstrak">Proses interaksi pembelajaran yang awalnya tatap muka sekarang beralih ke daring karena adanya pandemi COVID-19. Selama proses pembelajaran daring, siswa mengalami kesulitan dalam memahami konsep dan mengembangkan konsep sampai refleksi. Penelitian ini memiliki tujuan yaitu mengembangkan dan menerapkan media pembelajaran yang dapat menarik minat siswa dan membantu pemahaman materi bangun ruang. Pengembangan media pembelajaran menggunakan teknologi <em>augmented reality</em> sebagai aplikasi <em>mobile</em> untuk memvisualisasikan materi bangun ruang dalam bentuk 3D yang diproyeksikan pada <em>smartphone</em>. Model <em>waterfall</em> dipilih sebagai acuan dalam pengembangan aplikasi. Penerapan aplikasi <em>augmented reality</em> dalam pembelajaran daring menggunakan strategi REACT untuk memaksimalkan penggunaan aplikasi. Hasil penelitian ini yaitu aplikasi berbasis <em>Android</em> dengan menggunakan model <em>waterfall</em> dengan hasil valid melalui uji <em>black box</em>, hasil penilaian kuesioner untuk penggunaan aplikasi mendapatkan rata-rata 82.44% dengan indikator kategori ”Baik”.</p><p class="Abstrak"> </p><p class="Abstrak"><em><strong>Abstract</strong></em></p><p class="Body"><em>The learning interaction process that was originally face-to-face is now turning online due to the COVID-19 pandemic. During the online learning process, students have difficulty in understanding concepts and developing concepts until reflection. This research aims to develop and implement learning media that can attract students and help them understand the material of solid figures. The development of learning media uses augmented reality technology as a mobile application to visualize solid figure materials in 3D projected on smartphones. The waterfall model was chosen as a reference in application development. The adoption of augmented reality applications in online learning uses REACT strategies to maximize application usage. The results of this study are Android-based applications using waterfall models with valid results through black-box tests, questionnaire assessment results for application usage get an average of 82.44% with the category indicator "Good"</em></p><p class="Body"><strong> </strong></p><p class="Abstrak"><em><strong><br /></strong></em></p>
Pengaruh Word Affect Intensities Terhadap Deteksi Ulasan Palsu
Authors: Istanto Raga Saputra Heri , Bachtiar Fitra Abdurrachman , Ridok Achmad 
Published: December 2022

Transaksi jual beli elektronik melalui internet terus berkembang dan menjadi populer, begitu pula dengan jumlah ulasan dari pelanggan yang meningkat pesat. Dengan banyaknya pemberi ulasan, terdapat kemungkinan seseorang menulis ulasan palsu yang disebut fake review untuk mempromosikan produk atau menjatuhkan produk kompetitor. Sangat penting untuk dapat mendeteksi ulasan palsu sehingga ulasan yang digunakan pelanggan sebagai pertimbangan untuk memilih produk atau jasa merupakan ulasan yang andal. Studi sebelumnya hanya menggunakan fitur sentimen yang terbatas pada objektivitas dan polaritas untuk melakukan deteksi ulasan palsu. Sedangkan studi yang lebih baru menunjukan adanya leksikon kosa kata berbasis emosi yang diberi nama word affect intensities yang terbukti mampu mengukur sentimen dengan lebih baik pada kalimat. Penelitian ini bermaksud untuk mengetahui apakah word affect intensities dapat menjadi faktor yang mempengaruhi hasil deteksi ulasan palsu. Penelitian dilakukan dengan memunculkan dua fitur baru berlandaskan word affect intensities berupa fitur kelompok emosi positif dan fitur kelompok emosi negatif. Fitur tersebut kemudian dikombinasikan dengan fitur pada penelitian sebelumnya dan dievaluasi menggunakan beberapa algoritme klasifikasi. Hasil penelitian menunjukan word affect intensities dapat menjadi faktor yang mempengaruh peningkatan akurasi deteksi ulasan palsu sebesar 2.1%. Abstract Electronic buying and selling transactions over the internet continue to grow and become popular, as well as the number of reviews from customers that is increasing rapidly. With so many reviewers, it is possible that someone wrote a fake review to promote a product or demote a competitor’s product. It is very important to be able to detect fake review so that the reviews customers use as a consideration for choosing a product or service are reliable reviews. Previous studies only used sentiment features that were limited to objectivity and polarity to detect fake review. Meanwhile, a more recent study shows that there is an emotion-based vocabulary lexicon called word affect intensities which are proven to be able to better measure sentiment in sentences. This study intends to determine whether word affect intensities can be a factor that affects the results of fake review detection. The research was conducted by bringing up two new features based on the word affect intensities in the form of positive emotion group features and negative emotion group features. These features are then combined with features in previous studies and evaluated using several classification algorithms. The results showed that word affect intensities can be a factor that affects the increased accuracy of fake review detection by 2.1%.
Sistem Pendeteksi Banjir dan Badai Angin serta Monitoring Cuaca Berbasis Internet of Things
Authors: Pradirta Ida Bagus Made Lingga , Piarsa I Nyoman , Dharmaadi I Putu Arya 
Published: December 2022

Curah hujan yang tinggi disertai badai angin biasanya terjadi saat musim pancaroba, hal tersebut dapat mempengaruhi aktivitas masyarakat. Perlu adanya teknologi yang dapat memberikan peringatan dini agar dapat meminimalisir dampak yang ditimbulkan, salah satunya yaitu Internet of Things yang merupakan teknologi yang memungkinkan manusia untuk mengontrol dan menjalankan tugas secara otomatis pada suatu objek yang terhubung melalui internet. Penelitian ini menciptakan sebuah prototipe alat dengan menggunakan konsep Internet of Things yang dapat memberikan peringatan dini dan monitoring ketinggian air ketika terjadi banjir, kecepatan angin, suhu, kelembaban, intensitas cahaya, dan hujan pada suatu tempat secara spesifik dan real time yang ditampilkan pada aplikasi mobile Android untuk user dan aplikasi web untuk admin. Perangkat yang digunakan yaitu seperti mikrokontroler Arduino Mega 2560, sensor ultrasonik, sensor anemometer, sensor suhu dan kelembaban, sensor intensitas cahaya, sensor hujan, buzzer, Liquid Crystal Display (LCD), modul Wi-Fi ESP8266, modul SIM800L V2, stepdown LM2596 DC-DC, modul GPS NEO-6M, baterai 18650, dan switch on off dengan 3 pin. Hasil pengujian pada prototipe alat menghasilkan pengujian yang cukup baik dan akurat yang terdiri dari pengujian keseluruhan sensor, kalibrasi setiap sensor, serta pengiriman data ke server, demikian pula pada pengujian perangkat lunak yang terdapat pada setiap fungsi aplikasi Android dan web dapat berjalan dengan optimal. AbstractHigh rainfall accompanied by windstorms usually occurs during the transition season, this can affect community activities. It is necessary to have technology that can provide early warning to minimize the impact, one of which is the Internet of Things which is a technology that allows humans to control and perform tasks automatically on an object that is connected via the internet. This research creates a prototype tool using the concept of the Internet of Things that can provide early warning and monitoring of water levels in the event of flooding, wind speed, temperature, humidity, light intensity, and rain in a specific and real time place displayed on an Android mobile application for users and web applications for admins. The devices used are Arduino Mega 2560 microcontroller, ultrasonic sensor, anemometer sensor, temperature and humidity sensor, light intensity sensor, rain sensor, buzzer, Liquid Crystal Display (LCD), ESP8266 Wi-Fi module, SIM800L V2 module, stepdown LM2596 DC-DC, NEO-6M GPS module, 18650 battery, and on off switch with 3 pins. The measurement results of the prototype tool produce a fairly good and accurate test consisting of testing the entire sensor, calibrating each sensor, and sending data to the server, as well as testing the software contained in every function of Android and web applications that can run optimally.
Studi Komparasi Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, dan Random Forest untuk Prediksi Calon Mahasiswa yang Diterima atau Mundur
Authors: Sejati Puteri , Munawar Munawar , Pilliang Marzuki , Akbar Habibullah 
Published: December 2022

Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model prediksi terbaik dari data Penerimaan Mahasiswa Baru tahun 2014 hingga 2019 dengan membandingkan Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, dan Random Forest. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi untuk memprediksi calon mahasiswa. Mereka diterima atau mundur. Dalam penelitian ini digunakan 19.603 data latih dan 4.901 data uji. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest adalah yang terbaik dengan akurasi 73,61%, dibandingkan dengan K-Nearest Neighbor dengan akurasi 72,08%, dan Naive Bayes dengan akurasi 70,47%. Disimpulkan juga bahwa optimasi model dengan teknik Hyperparameter menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik. Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk mendukung bagian pemasaran dalam meminimalisir jumlah calon mahasiswa yang mengundurkan diri. AbstractThis study aimed to obtain the best predictive model from New Student Admissions data for 2014 to 2019 by comparing Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, and Random Forest. This study used the classification method to predict prospective students. They are accepted or withdrawn. In this study, 19,603 training data and 4,901 test data were used. The results showed that the Random Forest algorithm was the best with an accuracy of 73.61%, compared to K-Nearest Neighbor with an accuracy of 72.08%, and Naive Bayes with an accuracy of 70.47%. It is also concluded that optimizing the model with the Hyperparameter technique produces better accuracy values. This study's results can be used to support the marketing department in minimizing the number of withdrawn prospective students.