bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Implementasi Algoritma Hill Cipher untuk Proses Enkripsi dan Dekripsi Citra Berwarna dengan Modifikasi Padding
Authors: Sholahudin Dani Maulana , Asmunin Asmunin 
Published: March 2022

Abstrak— Teknologi digital yang berkembang menciptakan kemudahan untuk mengakses data digital misalnya foto yang telah disimpan dalam komputer. Namun di sisi lain perkembangan teknologi juga menimbulkan sebuah peluang kepada tindak kejahatan di dunia maya untuk mencuri data, mengubah data atau merusak data. Informasi yang penting akan menjadi sebuah masalah apabila jatuh di tangan orang yang salah dan tidak bertanggung jawab. Kriptografi sudah lama di pakai untuk keamanan data salah satunya adalah hill cipher. Pada penelitian ini penulis mencoba untuk membuat aplikasi keamanan data gambar dengan menggunakan algoritma hill cipheruntuk enkripsi dan dekripsi gambar berwarna.
Pada penelitian ini algoritma hill cipher dengan modifikasi paddingmampu mengenkripsi serta mendekripsi gambar dengan baik. Dengan adanya padding gambar tidak perlu di resize dan gambar murni dapat dienkripsi secara langsung. Kunci untuk enkripsi dan dekripsi gambar di masukan manual oleh pengguna agar memberikan keamanan yang kuat. Algoritma ini mampu mengenkripsi gambar dengan kecepatan kurang dari 1 detik namun kunci matriks harus matriks invertible. hill cipher dapat membaca beberapa ekstensi gambar misalnya jpg, png, tiff dan bmp.

Kata Kunci— Hill Cipher, Enkripsi, Dekripsi, Ekstensi, Kriptografi Simetris, Padding , Gambar
Penerapan Sistem Absensi Kehadiran Pegawai Berbasis Jaringan Wireless WPA2 Enterprise
Authors: Khamdani Wahyu , Prismana IGL Putra Eka , Prapanca Aditya , Dermawan Dodik Arwin 
Published: March 2022

Abstrak—Sistem absensi kehadiran dan jaringan internet merupakan dua hal yang berkaitan dengan teknologi yang umumnya pasti dibutuhkan pada tiap perusahan ataupun instansi. Umumnya pegawai setiap datang dan pulang diharuskan untuk melakukan absensi dengan datang ke mesin absensi dan melakukan absensi baik melalui fingerprint atau deteksi wajah, dimana proses itu terkadang memakan waktu untuk dapat masuk ke ruang kerja karena ruang kerja dan lokasi mesin absensi yang cukup jauh. Untuk membantu pegawai dalam melakukan 2 hal sekaligus yakni autentikasi wifi dan melakukan absensi kehadiran diperlukan sistem absensi dengan menggunakan jaringan wifi. Untuk menerapkan sistem autentikasi jaringan wifi yang cocok untuk kehadiran dibutuhkan sistem autentikasi yang langsung dapat menggunakan username dan password tanpa captive portal yang membutuhkan bantuan browseruntuk autentikasi. Maka untuk memenuhi kebutuhan itu dapat terselesaikan dengan memakai metode autentikasi WPA2 Enterprise, dimana tiap pegawai hanya perlu memasukkan username dan password berupa email dan password yang diberikan instansi / pegawai, maka akan langsung berhasil masuk ke jaringan wifi dan sekaligus terekam untuk melakukan absensi kehadiran. Untuk menerapkan WPA2 Enterprise ini dibutuhkan bantuan freeradiusdalam mengolah data autentikasi dari pegawai yang kemudian akan diverifikasikan lagi melalui LDAP, dalam hal ini UNESA menggunakan Google LDAP. Alur dari autentikasinya yakni pegawai melakukan koneksi ke jaringan wifi kemudian memasukkan username dan password, kemudian access point akan meneruskan proses verifikasi ke freeradius dan freeradius akan membantu melakukan verifikasi dan validasi akun. Data hasil absensi diambil dari aktivitas berhasil login dari autentikasi wifi dimana dapat paling awal dan akhir akan dipakai datanya untuk data kehadiran.
Kata Kunci—sistem absensi, wpa2 enterprise, free radius.
Implementasi Algoritma A* (A Star) dalam Penentuan Rute Terpendek yang Dapat Dilalui Non Player Character pada Game Good Thief
Authors: Oktanugraha Rifky Fajar , Nudin Salamun Rohman 
Published: March 2022

Abstrak—Game merupakan salah satu media dimana didalamnya terdapat sebuah makna dan seiring berjalannya waktu, pengguna akan mengetahui makna yang disampaikan oleh si pembuat game dari game yang dimainkan. Algoritma diperlukan untuk membuat gamelebih menarik. Hal ini berbanding lurus dengan jumlah pengguna, semakin menarik game yang dimainkan, semakin banyak orang yang akan memainkan game tersebut. Algoritma A* (A Star) merupakan algoritma yang digunakan untuk menentukan rute terpendek objek menuju ke tujuan, dengan menghitung harga yang harus dipakai dan mencari harga terkecil yang harus dibayarkan. Pada penelitian ini akan dibuat sebuah game dengan nama Good Thiefdimana game ini bercerita tentang seorang pencuri baik yang dikejar oleh penjaga. Algoritma A*(A Star) akan digunakan untuk menentukan rute terpendek yang dapat dilalui oleh NPC. Algoritma A* (A Star) akan diterapkan di setiap NPC dari Tingkat kesulitan mudah (LV 1) hingga tingkat kesulitan sulit (LV 3) dilakukan beta testing untuk mengetahui apakah game dapat berjalan dengan baik di setiap levelnya, hasil yang didapatkan dari 6 responden yang ikut dalam pengujian game ini cukup memuaskan yaitu sebesar 83,22%

Kata Kunci— Game, Media, Algoritma, A*(A Star),NPC, Rute Terpendek.
Klasifikasi Gambar Asli dan Manipulasi Menggunakan Error Level Analysis (ELA) Sebagai Proses Komputasi Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Authors: Candra Probo Novian , Prapanca Aditya 
Published: March 2022

Abstrak– Salah satu contoh penyebaran gambar palsu yang ada di media sosial dapat membuat gambar diragukan keasliaanya, forensik gambar bisa menjadi alternatif untuk menguji kebenaran gambar tersebut. Umumnya mekanisme forensik gambar dapat digunakan dalam bidang studi untuk mengidentifikasi keaslian suatu gambar dari struktur kualitas gambar tersebut. Ada beberapa mekanisme yang dapat diterapkan untuk menentukan tingkat keaslian gambar, salah satunya dengan menentukan kualitas hasil tingkat kompresi gambar pada mekanisme error level analysis(ELA). Dalam pengembangan image processing, convolutional neural network(CNN) merupakan salah satu algoritma dari deep learning multi layer perceptron(MLP) dirancang sebagai pengelolah data dalam bentuk gridpada citra dua dimensi gambar atau suara terdiri dari layerutama convulutional layer, polling layer, dan fully connected Layersehingga juga bisa mendetekesi atau mengklasifikasi gambar yang termodifikasi. Pada penelitian ini metode convolutional neural networkdigunkaan sebagai klsifikasi data yang terlabel dengan menggunakan mekanisme supervised learning. Mekanisme dari supervised learningyaitu terdapat data yang dilatih dan terdapat variabel yang ditargetkan. Tujuan dalam penelitian ini yaitu memanfaatkan mekanisme yang dihasilkan error level analysis(ELA) dengan mengkonversi nilai gambar RGB ke YcrCb berformat JPEGuntuk mencari nilai rata–rata luminancedan chrominancesehingga menghasilkan gambar lossy,yang mampu membantu sebagai pengenalan ekstraksi objek pada proses komputasi learning convulutional neural network(CNN) dengan dengan 5 layerutama convulutional layer, polling layer, dan 3 fully connected layer. Sehingga hasil dari penelitian yang didapat mengahsilkan akurasi klasikasi 97% dalam menetukan gambar asli dan manipulasi dengan nilai konverhensi mencapai 150 epoch.

Kata Kunci— Classification Image Manipulation, Error Level Analysis (ELA), Deep Learning, convulutional neural network (CNN).
Sistem Deteksi Kesalahan Tanda Baca dan Huruf Kapital pada Karya Tulis Ilmiah Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Boyer-Moore
Authors: Ilmiyah Mazidhatul , Qoiriah Anita 
Published: March 2022

Abstrak—Karya tulis ilmiah adalah karangan yang dipublikasikan atau dipaparkan dari hasil pemantauan, pengamatan, serta peninjauan dalam bidang dan menggunakan metode tertentu serta sistematika penulisan yang baik. Serta apa saja yang dipaparkan bisa dipertanggungjawabkan keilmiahannya. Karya tulis ilmiah yang baik adalah karya tulis yang menggunakan bahasa Indonesia dengan baik dan sesuai aturan, entah itu dari segi tata bahasa atau dalam penulisannya. Karena hal tersebut harus sesuai dengan bidangnya, yaitu ragam keilmuan. Dalam penulisan karya tulis ilmiah perlu memperhatikan dalam penggunaan tanda baca, pilihan kata, dan kesesuaian dengan Pedoman Umum Ejaan Bahasa Indonesia (PUEBI). PUEBI berisi tentang aturan penggunaan Bahasa Indonesia yang baik dan benar. Kesalahan penulisan Bahasa Indonesia yang banyak ditemukan adalah kesalahan dalam penggunaan tanda baca dan penulisan huruf kapital yang benar. Maka dari itu perlu untuk melakukan penelitian guna menentukan solusi permasalahan dalam mendeteksi kesalahan penulisan huruf kapital dan penggunaan tanda baca dalam suatu dokumen. Pada penelitian ini, penulis menggunakan algoritma Boyer-Moore yang terbukti efisien sebagai algoritma untuk aplikasi pencarian kata atau string. Algoritma ini banyak diimplementasikan sebagai fitur “search”. Penelitian ini menghasilkan bukti bahwa algoritma Boyer-Moore bisa mendeteksi kesalahan dengan nilai rata-rata presisi sebesar 0,969, untuk nilai rata-rata recall sebesar 0,976, dan untuk nilai rata-rata akurasi sebesar 0,917.
Penerapan NBC dan SVM Terhadap Klasifikasi Opini Sistem Pendidikan Menggunakan Data Twitter
Authors: Najah Nadya Hidayatun , Rochmawati Naim 
Published: March 2022

Penyebaran berita saat ini dapat diakses dengan mudah melalui media sosial. Twitter merupakan salah satu media sosial yang sangat populer di kalangan pengguna internet. Di sini pengguna dapat dengan bebas berkomentar dan menulis mengenai berita apapun. Salah satu berita yang banyak dibicarakan adalah mengenai sistem pendidikan yang dibuat oleh pemerintah khususnya kurikulum pendidikan. Dari media sosial tersebut, mengizinkan penggunanya untuk dapat mengetahui reaksi pengguna lain terhadap berita yang sedang dibicarakan. Untuk mengklasifikasikan bentuk sentimen yang diberikan apakah itu sentimen positif, negatif, atau netral dapat menggunakan text mining, yaitu proses menggali informasi dalam sekumpulan dokumen besar secara otomatis. Kurikulum pendidikan dipilih untuk dilakukan klasifikasi sentimen karena pembahasan kurikulum pendidikan sangat sensitif terhadap opini-opini masyarakat. Dalam mengklasifikasikannya penulis menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM). Dari proses pengklasifikasian dengan Naïve Bayes Classifier menghasilkan accuracy 64%, precision 100%, recall 54%, dan F-Measure 70%, sedangkan dengan Support Vector Machine menghasilkan accuracy 96%, precision 96%, recall 100%, dan F-Measure 98%. Hal ini menunjukkan bahwa metode SVM mampu mengklasifikasikan data komentar lebih baik daripada menggunakan metode NBC.
Kata Kunci— Naïve Bayes Classifier, Supportc Vector Machine, Klasifikasi, Twitter, Kurikulum Pendidikan
Perbandingan Performa Algoritma GA-SVM dan BOA-SVM dalam Mengklasifikasi Artikel Berita Berbahasa Indonesia
Authors: Pratiwi Winda Ramadhanty , Putra Ricky Eka 
Published: March 2022

Abstrak— Kemajuan teknologi mendorong industri media massa untuk beralih dari media cetak ke media digital seperti situs berita online. Secara umum, situs berita online mengelompokkan artikel berita menjadi beberapa kategori untuk memudahkan pembaca dalam memilih artikel berita sesuai topik yang diminati. Hanya saja pengelompokkan artikel berita dilakukan secara manual dengan mempelajari isi atau kontennya terlebih dahulu. Apabila jumlah artikel berita yang ingin dikelompokkan sangat banyak, maka waktu yang dibutuhkan juga tidak sedikit. Hal ini menjadi dasar untuk membuat sistem klasifikasi otomatis dalam mengelompokkan artikel berita. Artikel berita dari IDNTimes menjadi sumber data di penelitian ini. Algoritma TF-IDF digunakan sebagai ekstraksi fitur, sedangkan SVM digunakan sebagai klasifikasi data. Penelitian ini akan membandingkan Genetic Algorithm (GA) dan Bayesian Optimization Algorithm (BOA) dalam mengoptimasi SVM untuk mengklasifikasi artikel berita. Berdasarkan hasil pengujian sistem, algoritma GA-SVM memiliki akurasi 93.80% dan waktu pemrosesan 969.015 detik, sedangkan BOA-SVM memiliki akurasi 94.79% dan waktu pemrosesan 829.921 detik. Kesimpulannya, algoritma BOA lebih baik daripada GA dalam mengoptimasi SVM untuk mengklasifikasi artikel berita.
Kata Kunci— klasifikasi artikel berita, support vector machine, bayesian optimization, genetic algorithm.
Klasifikasi Berdasarkan Question dalam Stack Overflow Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Authors: Putra Bagus Geriansyah , Rochmawati Naim 
Published: March 2022

Abstrak—Stackoverflow merupakan sebuah website yang menyediakan banyak informasi tentang pemrograman. Pengguna dapat berinteraksi dengan pengguna lainnya dalam sebuah forum diskusi yang diajukan. Pengguna dapat mengajukan sebuah pertanyaan yang kemudian akan ditanggapi oleh pengguna lain. Ketika mengajukan sebuah pertanyaan, pengguna harus memasukkan kategori yang tepat pada pertanyaan yang diajukan agar mendapatkan respons atau jawaban yang sesuai. Berdasarkan beberapa kasus yang terjadi masih banyak pengguna website mengalami kebingungan ketika memilih kategori pertanyaan yang diajukan. Akibatnya, pertanyaan yang diajukan tidak mendapat respons yang tepat atau kurang sesuai. Sehingga, penelitian ini diajukan untuk membantu proses pengkategorian pertanyaan pada website Stackoverflow. Penelitian menggunakan Algoritma Naïve Bayes untuk memprediksi kategori pertanyaan yang diajukan. Pada penelitian ini dilakukan beberapa proses, dimulai dengan proses input dataset dilanjutkan dengan pembacaan file dataset. Kemudian dataset akan melalui preprocessing yang dilanjutkan dengan pembobotan dan proses ekstraksi fitur dengan Algoritma TF-IDF. Selanjutnya, data diproses menggunakan Algoritma Naïve Bayes yang akan menghasilkan kategori pertanyaan. Selanjutnya dilakukan proses evaluasi model untuk menentukan model terbaik yang akan digunakan untuk tampilan antarmuka aplikasi. Hasil yang didapat dari tahap evaluasi model dengan 4 kali percobaan menggunakan 10.000-40.000 data menghasilkan nilai akurasi, precision, recall, dan f1-score tertinggi sebesar 75%, 75%, 75% dan 74%. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan Algoritma Naïve Bayes dapat digunakan sebagai klasifikasi text dan menghasilkan nilai yang cukup baik.
Kata Kunci— text mining, Algoritma Naïve Bayes, stackoverflow, Algoritma TF-IDF
Implementasi Model EFQM untuk Analisis Performa Bisnis pada Branch Rocket Chicken Sidoarjo
Authors: Anas Khoirul , Indriyanti Aries Dwi 
Published: March 2022

Rocket Chicken merupakan Perusahaan yang bergerak di Bidang Kuliner yaitu Restoran fast food. Dalam melakukan reporting data setiap cabang harus mengirimkan laporan absensi dan laporan penjualan bulanan berupa hard copy ke pusat (Kota Yogyakarta) dan mengirimkan soft files melalui e-mail ke Manajer area hal ini membuat adanya kemungkinan kebocoran data dan keterlambatan data yang diterima. Dari uraian tersebut penulis mencoba untuk melakukan implementasi model EFQM (European Fundamental Quality Management) dengan melakukan digitalisasi terhadap model tersebut. dimana proses penilaian akan di-support oleh Aplikasi EFQM yang telah penulis kembangkan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa cabang Sidoklumpuk memiliki nilai performa tertinggi yaitu 6,94 dengan level Integrated, serta kriteria dengan nilai rata-rata tertinggi adalah business results. penggunaan model EFQM ini dinilai cocok untuk digunakan sebagai alat pendukung manajemen di Rocket Chicken karena kriteria, metode, serta Aplikasi sudah diuji dan sesuai dengan kebutuhan perusahaan.
Implementasi Finite State Machine dan Algoritma Naïve Bayes pada Game Lord Of Sewandono
Authors: Susanto Rian Dwi , Dermawan Dodik Arwin 
Published: March 2022

Abstrak - Pemanfaatan teknologi untuk mengembangkan suatu kesenian budaya saat ini dirasa sangat tepat karena begitu pesatnya teknologi berkembang, salah satunya di bidang game. Di era modern seperti saat ini game bukan hanya digunakan sebagai media hiburan tetapi juga dapat dimanfaatkan sebagai media pengenalan suatu budaya. Reog Ponorogo merupakan kesenian budaya khas Jawa Timur yang berasal dari Ponorogo, kesenian ini biasa ditampilkan oleh sekelompok orang yang menari dengan memerankan beberapa tokoh. Klana Sewandono adalah salah satu tokoh yang terkenal dalam kesenian reog ponorogo karakternya digambarkan sebagai seorang raja memakai topeng bermahkota, berwajah merah dan membawa pecut yang dikenal dengan pecut Samandiman. Terinspirasi dari karakter tersebut terciptalah sebuah game survival berjudul “Lord of Sewandono”, game android dengan misi Prabu Sewandono mengalahkan Raja Singabarong untuk menyelamatkan Dwi Sanggalangit yang dibuat menggunakan gabungan antara metode finite state machine dan algoritma naïve bayes. Gabungan tersebut berfungsi untuk menentukan perilaku dari karakter NPC(Non Player Character) atau musuh utama yaitu Raja Singabarong yang terbagi menjadi 4 yaitu maju, mundur, serang, dan bertahan. Variable yang digunakan adalah AP(Attack Power), HP(Health Point), dan Jarak. Dari pengujian naïve bayes sebanyak 25 kali dengan confusion matrix, telah didapatkan hasil persentase tingkat akurasi pada confusion matrix sebesar 88% valid atau sesuai dengan harapan dan 12% invalid atau belum sesuai dengan harapan (error). Hasil pengujian beta rata-rata penilaian yang diperoleh sebesar 71,67% berdasarkan hasil dari responden terhadap tiap butir pertanyaan kuisioner.

Kata Kunci - reog ponorogo, klana sewandono, game, metode finite state machine, algoritma naïve bayes.
Pengembangan LKPD Berbasis Online Pada Mata Pelajaran Akuntansi Dasar Di SMK Ketintang Surabaya
Authors: Virgianti Rizka Imas , Listiadi Agung 
Published: March 2022

This need for teaching materials used by students to suport distance learning. This study aims to create and develop student worksheets on basic accounting subjects at Vocational High School Ketintang Surabaya ; Analyzing the feasibility of student worksheets developed based on the results of validation by some experts; and knowing students responses student to worksheets. This type of research used a 4-D development model from Thiagarajan. In making this student worksheet, only use 3 stage namly define, design, and develop. The trial was on this worksheet is 20 students of class X accounting 1 Vocational High School Ketintang Surabaya. Data collection techniques using study sheets, validation sheets,and students’ responses questionnaire.The results showed that the student worksheet are declared very feasible based on the feasibility of the content, the feasibility of presentation, the feasibility of the language and the feasibility of graphics. The results of the students' responses to the criteria are very understanding. Because this student worksheet can motivate students, it is developed according to the abilities of students, the language in this worksheet can be understood and has an attractive design.
MOVING FROM ELDERLY TO BRAND NEW VOCATIONAL EDUCATION BY REMODELING THE EFFECTIVENESS OF DIRECT INSTRUCTION ON INTELLIGENCE AND SOCIAL SKILLS IN SIKATRI MAKE-UP TRAINING
Authors: Megasari Dindy Sinta , Kusnawati Siti , Winarni Indah , Hendartini Rieke 
Published: March 2022

ABSTRACTThe study aims to measure the effectiveness of direct learning on makeup Sikatri material in improving learning outcames. The study was conducted on seventh grade vocational high school students with a total of twenty seven students. The classroom action research technique is applied throughout the information retrieval method. Analysis is distributed on management knowledge and learning outcomes instruments. Control data are going to be calculated by percentage and cross tabulation testing to determine the link between variables. Significance on basic cognitive goals that a procedure for planning and decoding easy strategies of makeup Sikatri by using video. Observation of students' learning activities is applied throughout the cycle and basic skills to broader and authentic reasoning associated with makeup Sikatri are determined through the applying of direct learning. Important variations were obtained with an average increase of 60%. The findings show not only are more students a lot of conscious of using direct instruction but also when asked to design a broader scientific assessment, several students learn how to construct basic information from direct instructions. Additionally, some students were ready to notice their own learning technique after watching a video. These results indicate that the applying of the direct learning through classroom action research is exactly ready to catch up on learning outcomes have been dominated by the discovery approach within the teaching and learning method. Keywords: direct instruction, sikatri makeup, learning outcomes, classroom action research.
PENERAPAN MODEL PEMBELAJARAN KOOPERATIF TIPE STAD UNTUK MENINGKATKAN AKTIVITAS DAN HASIL BELAJAR MAHASISWA
Authors: Pritasari Octaverina Kecvara , Wilujeng Biyan Yesi 
Published: March 2022

ABSTRAK Jenis penelitian ini adalah classroom research dengan model pembelajaran kooperatif tipe STAD pada mata kuliah pangkas rambut dasar. Instrumen penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah Ob-servasi, tes tertulis dan performance assessment. Hasil refleksi dan evaluasi pada siklus I, perlu dilakukan perubahan pada rencana tindakan pada siklus 2. Hasil refleksi dan evaluasi pada siklus 2 adalah observasi aktifitas dosen atau keterlaksanaan pembelajaran memperoleh rata-rata penilaian sangat baik (3,80) dari kedua observer, jadi dapat dikatakan memenuhi kriteria keberhasilan. Hasil belajar pengetahuan 77,78% tuntas. Hasil belajar keterampilan 77,78% tuntas, Berdasarkan hasil pada siklus 2 diperoleh peningkatan hasil dari siklus I. Jadi, penggunaan metode pembelajaran kooperatif tipe STAD dapat meningkatkan aktivitas dan ketuntasan belajar mahasiswa Prodi S1 Pendidikan Tata Rias dan direkomndasikan untuk dapat digunakan untuk mata kuliah yang lain.. Kata Kunci: model pembelajaran, STAD, Pangkas rambut, hasil belajar. ABSTRACTThis type of research is classroom action research with STAD type cooperative learning model on the women hairs cut course. The research instrument used in this study was observation, written test and performance assessment. The results of reflection and evaluation in cycle I, need to be made changes to the action plan in cycle 2.)) of two observers, so that it can be said to meet the criteria for success. 77.78% knowledge learning outcomes are complete. The results of 77.78% learning skills are complete, based on the results in cycle 2, obtained in the results of cycle I. So, the use of STAD type learning meth-ods can improve the learning activities and completeness of students from the S1 Fashion Study Program and recommend-ed for use in other courses. Keywords: learning model, STAD, Haircut, learning outcomes.