Last Updates - JURIS - Juru Riset - Kompilasi Jurnal Akademik Indonesia

Implementasi Dan kendala Kendala Pelaksanaan Tracer Syudy Di Universitas Muhammadiyah Bengkulu

2026-09-03T11:09:53+07:00

#calendar - Implementasi Dan kendala Kendala Pelaksanaan Tracer Syudy Di Universitas Muhammadiyah Bengkulu: Penelitian lanjutan dapat mengembangkan metode pengumpulan data tracer study yang lebih efektif, seperti penggunaan platform digital berbasis AI untuk meningkatkan partisipasi alumni. Selain itu, studi tentang dampak program Career Development Centre (CDC) terhadap kesiapan lulusan dalam memasuki dunia kerja dapat memberikan wawasan baru. Penelitian juga perlu mengkaji peran tracer study dalam memperkuat kolaborasi antara universitas dengan industri, terutama dalam merancang kurikulum yang sesuai dengan kebutuhan pasar kerja. Penelitian ini juga dapat mengeksplorasi strategi pemasaran yang lebih inovatif untuk meningkatkan kesadaran alumni tentang pentingnya tracer study. Selain itu, analisis jangka panjang tentang perubahan tren pekerjaan lulusan UM Bengkulu dapat menjadi arah penelitian baru. Penelitian lanjutan juga perlu mempertimbangkan penggunaan teknologi untuk memperbaiki akurasi dan kecepatan proses pengumpulan data. Terakhir, studi tentang perbandingan hasil tracer study antar program studi dapat membantu identifikasi keunggulan dan kelemahan masing-masing program..
Penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi tracer study di UM Bengkulu memiliki tantangan seperti response rate yang masih rendah dan kesulitan dalam mengumpulkan data alumni.CDC berperan penting dalam memantau kualitas lulusan dan mendukung pengembangan institusi.Saran untuk penelitian lanjutan termasuk pengembangan metode pengumpulan data yang lebih efektif dan analisis dampak tracer study terhadap kesiapan lulusan memasuki dunia kerja
Kualitas lulusan adalah karya utama dari sebuah Perguruan Tinggi. Universitas Muhammadiyah Bengkulu (UM Bengkulu) memastikan kualitas lulusannya dengan menyediakan Pusat Pengembangan Karir yang diberi nama Career Development Centre (CDC) yang memiliki fungsi vital dalam pengembangan lembaga yang berkelanjutan. CDC dapat memenuhi penyediaan kebutuhan internal Fakultas dan Program Studi berupa: penyediaan data lulusan (tracer study), tingkat outcome yang telah dihasilkan oleh UM Bengkulu, serta data kesiapan para alumni untuk berkompetisi dalam memasuki dunia kerja. Pengumpulan data tracer study (TS) yang dilakukan dalam penelitian bersifat kuantitatif ini...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Pengaruh Kecerdasan Emosional dan Kompetensi Komunikasi Terhadap Kinerja Karyawan PT Bank Sulselbar Cabang Sidrap

2026-09-03T11:02:22+07:00

#calendar - Pengaruh Kecerdasan Emosional dan Kompetensi Komunikasi Terhadap Kinerja Karyawan PT. Bank Sulselbar Cabang Sidrap: Penelitian lanjutan dapat mengkaji pengaruh kepemimpinan transforatif terhadap kinerja karyawan sebagai variabel tambahan. Selain itu, penelitian dapat mengeksplorasi peran budaya organisasi dalam memperkuat hubungan antara kecerdasan emosional dan kinerja. Terakhir, studi tentang dampak pelatihan keterampilan komunikasi berbasis teknologi digital pada efektivitas interaksi kerja juga menjadi arah penelitian yang relevan..
Kecerdasan emosional berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja karyawan PT.Kompetensi komunikasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja karyawan PT.Secara simultan kecerdasan emosional dan kompetensi komunikasi berpengaruh signifikan terhadap kinerja karyawan PT
Penelitian ini dilatar belakangi oleh kinerja karyawan PT. Bank Sulselbar Cabang Sidrap yang memungkinkan bergantung dari beberapa faktor dari karyawan itu sendiri, seperti kecerdasan emosional dan kompetensi komunikasi yang selama ini diterapkan sehingga peneliti bertujuan untuk meneliti bagaimana pengaruh kecerdasan emosional dan kompetensi komunikasi terhadap kinerja karyawan pada PT. Bank Sulselbar Cabang Sidrap. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif kuantitatif, analisis linear berganda, uji t, uji F, serta uji asumsi klasik dengan bantuan program Statistic Program for Social Science (SPPS)....
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Strategi Komunikasi Pemasaran Kuliner Tradisional Di Cafe Gulo Jowo Surakarta Melalui Media Instagram

2026-09-03T10:42:57+07:00

#calendar - Strategi Komunikasi Pemasaran Kuliner Tradisional Di Cafe Gulo Jowo, Surakarta Melalui Media Instagram: Penelitian lanjutan dapat mengkaji penggunaan platform media sosial lain seperti TikTok atau Facebook untuk memperluas strategi pemasaran kuliner tradisional. Selain itu, studi lebih mendalam tentang dampak jangka panjang strategi pemasaran ini terhadap keberlanjutan budaya lokal perlu dilakukan. Penelitian juga dapat mengeksplorasi perbandingan antara strategi pemasaran di kota-kota lain di Indonesia untuk menemukan model yang paling efektif dalam melestarikan kuliner tradisional..
Strategi komunikasi pemasaran kuliner tradisional di Cafe Gulo Jowo melalui Instagram mencakup lima konsep utama.periklanan, promosi penjualan, hubungan masyarakat, penjualan personal, dan pemasaran langsung.Implementasi strategi ini dilakukan dengan aktif menggunakan Instagram untuk memperluas jangkauan pasar dan menjaga keterlibatan emosional dengan pelanggan.Efektivitas strategi ini terbukti melalui respon positif dari pengguna media sosial dan peningkatan kesadaran akan kuliner tradisional
Makanan tradisional merupakan warisan budaya yang pada saat ini sudah sangat jarang ditemukan. Banyak orang beranggapan bahwa makanan tradisional adalah panganan yang sudah ketinggalan zaman, oleh sebab itu perlu adanya strategi komunikasi pemasaran agar masyarakat tetap dapat mengenal dan menikmati kuliner tradisional. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui Bagaimana strategi komunikasi pemasaran kuliner tradisional di Cafe Gulo Jowo, melalui media Instagram. Penelitian ini merupakan jenis penelitian kualitatif deskriptif. Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu observasi, dokumentasi dan wawancara. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa strategi komunikasi pemasaran kuliner tradisional di Cafe Gulo Jowo, surakarta melalui media instagram dilakukan dengan 5 konsep, yaitu strategi komunikasi pemasaran yang meliputi Advertising, Sales promotion,...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Maraknya Hedonisme Berkedok Self Reward

2026-09-03T10:26:15+07:00

#calendar - Maraknya Hedonisme Berkedok Self Reward: Untuk penelitian lanjutan, dapat dilakukan studi lebih mendalam tentang dampak self-reward terhadap perilaku konsumtif dan bagaimana cara mengendalikan nafsu belanja. Selain itu, perlu juga diteliti bagaimana pengaruh self-reward terhadap motivasi dan prestasi belajar, serta bagaimana cara mengarahkan self-reward menjadi bentuk apresiasi diri yang positif dan bermanfaat. Terakhir, penelitian dapat dilakukan untuk memahami bagaimana self-reward dapat menjadi alat motivasi yang efektif dalam mencapai tujuan tanpa menyebabkan pemborosan..
Gaya hidup masyarakat berkembang sebagai respons terhadap perubahan zaman yang mengarah pada modernitas.Gaya hidup seseorang mencerminkan status sosialnya, dan cenderung mengarah pada kebiasaan hidup glamour, membuang-buang uang, dan hanya bersenang-senang.Self-reward adalah penghargaan diri sendiri dalam bentuk apresiasi atau hadiah karena telah mencapai tujuan tertentu.Self-reward dapat berupa pembelian barang yang diinginkan sejak lama, tetapi seringkali hanya sebagai bentuk konsumtif yang menyebabkan pemborosan.Kehidupan modern membawa pola perilaku unik yang membedakan individu dalam persoalan gaya hidup
Self-reward adalah kegiatan untuk memuaskan diri sendiri setelah melalui beberapa proses pekerjaan, menyelesaikan tugas dengan baik, dan melakukan hal-hal sesuai harapan. Kegiatan ini berupa pembelian barang yang diinginkan atau mengunjungi tempat untuk refreshing. Banyak orang yang rela mengeluarkan biaya besar untuk mewujudkan keinginan tersebut, meskipun barang tersebut tidak sesuai kebutuhan. Jika dilakukan berulang kali, self-reward dapat menjadi kebiasaan buruk, yaitu kurang bersyukur dan tumbuh dengan jiwa konsumtif. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan uji keabsahan melalui triangulasi sumber.
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Sistem Charging 110 Vdc Sebagai Supply Control Circuit Voltage Kubikel 20 Kv

2026-09-03T10:19:17+07:00

#calendar - Sistem Charging 110 Vdc Sebagai Supply Control Circuit Voltage Kubikel 20 Kv: Penelitian lanjutan dapat mengkaji pengaruh kualitas komponen terhadap efisiensi sistem charging 110VDC. Selain itu, pengembangan konfigurasi BMS yang lebih efektif untuk menyeimbangkan tegangan baterai secara real-time menjadi arah penelitian yang menarik. Studi tambahan juga diperlukan untuk menguji sistem ini dalam kondisi beban nyata di gardu induk, terutama dalam menghadapi fluktuasi daya yang lebih dinamis..
Penelitian ini merancang sistem charging 110V DC menggunakan Buck converter dengan komponen seperti MOSFET dan Arduino UNO.Pengujian menunjukkan rata-rata error 9,86% dan kebutuhan BMS untuk perlindungan baterai.Hasil menunjukkan sistem berhasil melindungi baterai dengan tingkat keberhasilan 90,16%
Suplai 110 VDC pada gardu induk berfungsi sebagai suplai sistem kendali dan proteksi pada panel kubikel. Selain itu, baterai 110 VDC yang digunakan sebagai suplai cadangan mempunyai peranan penting ketika sumber suplai utama hilang. Hilangnya pasokan 110 VDC berakibat fatal bagi sistem kelistrikan. Penyebab gangguan listrik tidak dapat dipantau dan kegagalan proteksi. Baterai 110 VDC mungkin mengalami penurunan tegangan. Ada beberapa cara untuk menjaga kondisi baterai tetap baik saat digunakan, salah satunya dengan sistem pengisian yang berfungsi menjaga...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Hubungan Disiplin Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Pada PT Mensa Bina Sukses Makassar

2026-09-03T09:41:34+07:00

#calendar - Hubungan Disiplin Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Pada PT. Mensa Bina Sukses Makassar: 1. Penelitian lanjutan dapat mengkaji pengaruh faktor lain seperti motivasi atau lingkungan kerja terhadap kinerja karyawan. 2. Studi perbandingan antara perusahaan dengan budaya organisasi berbeda untuk melihat dampak disiplin kerja terhadap kinerja. 3. Analisis jangka panjang tentang konsistensi pengaruh disiplin kerja terhadap kinerja karyawan dalam periode tertentu..
Kedisiplinan kerja memiliki pengaruh signifikan positif terhadap kinerja karyawan di PT.Penelitian menunjukkan bahwa peningkatan kesadaran disiplin kerja dapat meningkatkan produktivitas dan efisiensi kerja.Perusahaan perlu memperkuat kebijakan disiplin untuk memastikan kinerja optimal karyawan
Penelitian ini bertujuan mengetahui tingkat kedisiplinan kerja terhadap peningkatan kinerja pegawai oleh pihak PT. Mensa Bina Sukses Makassar. Metode analisis perhitungan data dilakukan dengan menggunakan metode deskriptif dimana untuk mencari tingkat kedisiplinan karyawan terhadap peningkatan kinerja karyawan serta keterkaitan atau hubungan antara kedisiplinan karyawan terhadap peningkatan kinerja karyawan, serta menggunakan perhitungan analisis kualitatif untuk mencari pengaruh kedisiplinan karyawan terhadap kinerja karyawan....
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Manajemen Privasi Akun Model Hijab di Media Sosial Instagram

2026-09-03T09:39:46+07:00

#calendar - Manajemen Privasi Akun Model Hijab di Media Sosial Instagram: 1. Penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi dampak penggunaan akun privat terhadap tingkat keterlibatan audiens model hijabers di Instagram. 2. Studi lebih lanjut diperlukan untuk memahami bagaimana strategi manajemen privasi memengaruhi persepsi publik terhadap merek atau produk yang diwakili oleh model hijabers. 3. Penelitian dapat mengkaji efek jangka panjang penggunaan akun privat terhadap perilaku pengguna media sosial, termasuk perubahan dalam pola interaksi dan kepercayaan pengguna terhadap platform..
Model hijabers di Instagram menggunakan privat akun untuk melindungi privasi mereka dengan mengatur konten unggahan dan memfilter audiens.Manajemen privasi ini membantu menjaga citra dan kenyamanan pengguna.Penelitian ini menunjukkan pentingnya kontrol informasi pribadi dalam media sosial
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis manajemen privasi model hijabers melalui privat akun di Instagram. Privat akun merupakan salah satu fitur di Instagram dimana pengguna mengunci akun sehingga tidak semua audiens bisa melihat aktivitas pengguna di Instagram. Teori Manajemen Privasi digunakan dalam penelitian ini. Jenis penelitian ini yaitu penelitian kualitatif dengan metode deskriptif. Penelitian ini menggunakan teknik wawancara dalam memperoleh data primer dan dilakukan observasi akun Instagram untuk data sekunder. Data divalidasi menggunakan teknik triangulasi sumber. Hasil dalam penelitian ini menunjukkan...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Penanganan Hukum Terhadap Praktek Prostitusi Melalui Media Elektronik

2026-09-03T09:38:00+07:00

#calendar - Penanganan Hukum Terhadap Praktek Prostitusi Melalui Media Elektronik: Untuk penelitian lanjutan, dapat diusulkan beberapa ide: Pertama, menganalisis efektivitas penerapan undang-undang ITE dalam menangani prostitusi online. Kedua, meneliti peran dan strategi aparat penegak hukum dalam menangani kasus-kasus prostitusi melalui media elektronik. Ketiga, mengkaji dampak sosial dan psikologis dari praktik prostitusi online terhadap korban, terutama anak-anak dan perempuan..
Perdagangan manusia, khususnya bagi perempuan dan anak, adalah kejahatan kompleks yang membutuhkan penanganan komprehensif.Undang-Undang ITE memberikan ancaman pidana untuk pelacuran online.Dalam penegakan hukum, Polri memiliki kewenangan untuk melakukan penyelidikan dan penyidikan sesuai dengan KUHAP.Pelaku prostitusi melalui media online dapat dikenakan sanksi yang lebih berat karena terjerat oleh tiga undang-undang
Praktek prostitusi, terutama bagi perempuan dan anak, merupakan kejahatan kompleks yang membutuhkan penanganan komprehensif dan terpadu. Undang-Undang Informasi dan Transaksi Elektronik (ITE) memberikan ancaman pidana untuk pelacuran online. Metode penelitian ini menggunakan pendekatan yuridis normatif dengan data primer dan sekunder. Tujuan penelitian adalah memberikan keadilan dan kepastian dalam penegakan hukum terhadap tindak pidana. Polisi memiliki kewenangan untuk melakukan penyidikan sesuai dengan KUHAP.
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Analisis Penerapan Konsep Kaizen Dalam Pengendalian Biaya MutuPada UD Ridwan 3A Kabupaten Pinrang

2026-09-03T09:25:49+07:00

#calendar - Analisis Penerapan Konsep Kaizen Dalam Pengendalian Biaya MutuPada UD. Ridwan 3A Kabupaten Pinrang: Penelitian lanjutan dapat fokus pada dampak pelatihan karyawan terhadap penurunan biaya mutu melalui penerapan kaizen. Selain itu, perlu dilakukan analisis tentang efektivitas pilar 5R (5R) dalam mengurangi pemborosan di UD. Ridwan 3A selama periode panjang. Terakhir, penelitian bisa mengeksplorasi keterkaitan antara standarisasi proses produksi dan peningkatan kualitas produk secara berkelanjutan..
Ridwan 3A telah menerapkan tiga pilar yang menjadi aturan dasar dalam menerapkan kaizen yaitu Penerapan Pilar Pemeliharaan Tempat Kerja (5R), Penerapan Pilar Penghapusan Pemborosan dan Penerapan Pilar Standardisasi, kemudian UD.Ridwan 3A sudah cukup mampu menurunkan presentase pengendalian biaya mutu yang terjadi dalam kurun waktu antara tahun 2018 hingga tahun 2020
Analisis Penerapan Konsep Kaizen Dalam Pengendalian Biaya Mutu Pada UD.Ridwan 3A Kabupaten Pinrang. Dalam suatu bidang Usaha Manufaktur perusahaan harus dapat membangun suatu sistem mutu yang senantiasa meningkatkan produknya baik produksi, instalasi maupun kinerja. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana penerapan konsep kaizen dapat berpengaruh dalam mengendalikan biaya mutu pada UD.Ridwan 3A Kabupaten Pinrang pada tahun 2018 sampai dengan tahun 2020. Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu observasi dan dokumentasi serta kuisioner. Jenis dan sumber data dalam penelitian ini adalah kualitatif dan data yang diperoleh dianalisis...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Enhancing Cardiovascular Diseases Classification using CNN Algorithm

2026-09-03T09:19:45+07:00

#calendar - Enhancing Cardiovascular Diseases Classification using CNN Algorithm.: 1) Mengembangkan model hybrid yang menggabungkan CNN dengan algoritma lain seperti SVM untuk meningkatkan akurasi deteksi penyakit kardiovaskular, terutama dalam kasus dengan data tidak seimbang. 2) Menerapkan sistem pemantauan real-time menggunakan perangkat wearable untuk deteksi dini penyakit kardiovaskular dengan memanfaatkan data EKG dan biomarker secara kontinu. 3) Melakukan penelitian lanjutan untuk mengoptimalkan pemilihan fitur dan meningkatkan kualitas dataset, terutama dengan memasukkan data dari populasi berisiko tinggi seperti pasien diabetes dan individu dengan riwayat keluarga penyakit kardiovaskular..
Penelitian ini menyelidiki aplikasi berbagai algoritma machine learning, termasuk CNN, SVM, Decision Tree, KNN, GNB, dan Gradient Boosting, untuk mendeteksi penyakit kardiovaskular (CVD).Studi ini memberikan wawasan berharga tentang kinerja algoritma-algoritma ini, menunjukkan bahwa CNN dan SVM mencapai hasil yang kuat dan seimbang, sementara Decision Tree menunjukkan sensitivitas tinggi tetapi tanda-tanda overfitting.Hasil ini menekankan pentingnya memilih algoritma dengan hati-hati dan memperbaiki model dalam bidang diagnostik kesehatan.Meskipun penelitian ini memberikan kontribusi signifikan, ia juga menyoroti kebutuhan untuk mengatasi keterbatasan seperti kualitas dataset dan pemilihan fitur dalam penelitian masa depan.Saran untuk studi lanjutan mencakup eksplorasi metode ensemble, teknik augmentasi data, sistem pemantauan real-time, serta validasi klinis dan analisis efisiensi biaya untuk mendorong penerapan praktis model deteksi penyakit kardiovaskular
Studi ini berfokus pada penggunaan algoritma machine learning untuk mendeteksi penyakit kardiovaskular, mengatasi kebutuhan penting akan diagnosis akurat dan tepat waktu untuk kondisi ini, yang merupakan penyebab signifikan dari morbiditas dan mortalitas global. Penelitian bertujuan mengevaluasi kinerja berbagai algoritma machine learning seperti Convolutional Neural Network (CNN), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, K-Nearest Neighbors (KNN), Gaussian Naive Bayes (GNB), dan Gradient Boosting dalam mengklasifikasikan pasien menjadi kelompok 'ya' atau 'tidak' untuk penyakit kardiovaskular berdasarkan dataset yang komprehensif. Metodologi mencakup pra-pemrosesan data, pemilihan fitur, dan pelatihan serta penilaian model. Hasil menunjukkan bahwa CNN dan SVM menunjukkan...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Makam Bathoro Katong Ponorogo Sebagai Sumber Belajar Sejarah dan Kearifan Lokal

2026-09-03T09:16:19+07:00

#calendar - Makam Bathoro Katong Ponorogo Sebagai Sumber Belajar Sejarah dan Kearifan Lokal: Penelitian lanjutan dapat menggali lebih dalam tentang peran tokoh lokal lain dalam proses islamisasi di wilayah Jawa Timur, khususnya melalui media budaya tradisional selain Reog. Selain itu, penting untuk mengeksplorasi bagaimana makam Bathoro Katong dapat diintegrasikan secara lebih efektif ke dalam kurikulum sekolah, termasuk pengembangan modul pembelajaran berbasis situs sejarah. Terakhir, penelitian juga bisa fokus pada upaya pelestarian kesenian Reog Ponorogo dalam konteks modern, seperti adaptasi nilai-nilai islam ke dalam bentuk seni kontemporer yang tetap mempertahankan esensi budaya lokal..
Ponorogo dahulunya adalah Wengker yang dipimpin oleh Ki Ageng Kutu Suryangalam yang beragama Hindu-Budha.Kemudian datanglah Bathoro Katong ke Ponorogo dan menyebarkan agama Islam.Bathoro Katong menyebarkan agama Islam dengan beberapa cara diantaranya adalah, menggunakan kesenian Reog, kemudian Melakukan Perkawinan dengan putri Ki Ageng Kutu Suryangalam yaitu Niken Gandini, serta membangun masjid.Bathoro Katong dalam mengislamkan Ponorogo dibantu oleh Ki Ageng Mirah dan Patih Seloaji.Setelah Bathoro Katong wafat dibangunlah makam Bathoro Katong di Ponorogo.Makam ini sangat berpotensi untuk sumber pembelajaran sejarah dan kearifan lokal.Kaitannya sebagai sumber belajar sejarah, Makam Bathoro Katong Ponorogo dapat digunakan sebagai sumber pembelajaran sejarah dalam materi pembelajaran pada Kompetensi Dasar (KD) 3.8 yaitu Menganalisis perkembangan kehidupan masyarakat, pemerintahan, dan budaya pada masa kerajaan-kerajaan Islam di Indonesia serta menunjukkan contoh bukti-bukti yang masih berlaku pada kehidupan masyarakat Indonesia masa kini.Nilai-nilai kearifan lokal yang patut diajarkan untuk pembelajaran sejarah dan kearifan lokal dari Makam Bathoro Katong ini adalah, pertama toleransi, kerjasama, perjuangan, religi dan kesenian atau budaya
Penelitian ini bertujuan untuk menggali sejarah masuknya Islam di Indonesia khususnya Ponorogo dan peninggalannya yaitu makam Bathoro Katong. Makam Bathoro Katong digunakan dalam rangka mengembangkan sejarah lokal di Kabupaten Ponorogo. Pengembangan sejarah lokal dan peninggalannya berupa makam Bathoro Katong digunakan sebagai sumber belajar sejarah dan kearifan lokal. Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif deskriptif dengan teknik pengumpulan data melalui kajian pustaka, observasi lapangan, dan wawancara dengan pihak terkait....
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Pengujian Karakteristik Functional Suitability Dan Performance Efficiency Aplikasi Augmented Reality Mengenal Tokoh Wayang Sasak

2026-09-03T09:15:48+07:00

#calendar - Pengujian Karakteristik Functional Suitability Dan Performance Efficiency Aplikasi Augmented Reality Mengenal Tokoh Wayang Sasak: Penelitian lanjutan dapat fokus pada pengembangan versi 3D dari aplikasi augmented reality untuk meningkatkan pengalaman interaktif pengguna. Selain itu, perlu dilakukan optimasi kinerja aplikasi agar waktu launching menjadi lebih singkat, misalnya dengan memperbaiki algoritma atau menggunakan perangkat lunak yang lebih efisien. Terakhir, penelitian juga bisa mengeksplorasi integrasi umpan balik pengguna langsung ke dalam proses pengembangan aplikasi untuk memastikan fitur yang diimplementasikan sesuai kebutuhan dan harapan pengguna..
Berdasarkan hasil pembahasan, untuk pengukuran karakteristik functional suitability memperoleh nilai 0,87 hampir mendekati 1 atau 87% berhasil.Dapat disimpulkan Berdasar nilai ini dalam pengujian hampir semua fitur aplikasi dapat berjalan maksimal, walaupun ada beberapa fitur yang tidak berfungsi sebagaimana mestinya.Hasil pengukuran performance efficiency berdasarkan jarak mendapatkan hasil 100% sedangkan untuk waktu launching relatif lama melebihi 10 detik yaitu diangka 45 detik.Selanjutnya hasil penelitian ini dapat dijadikan referensi perbaikan kepada aplikasi Mengenal Tokoh Wayang Sasak berbasis Android
Produk aplikasi dikatakan berkualitas jika memenuhi standar yang disyaratkan oleh suatu organisasi yang telah disepakati secara internasional. ISO 25010 adalah salah satu organisasi internasional yang mengeluarkan standar untuk mengukur kualitas kelayakan sebuah aplikasi atau perangkat lunak yang dikembangkan oleh personal maupun organisasi. Mengenal Tokoh Wayang Sasak merupakan produk perangkat lunak yang dirancang sebagai sebuah aplikasi augmented reality berbasis android. Oleh karena itu aplikasi Mengenal Tokoh Wayang Sasak ini perlu dievaluasi untuk mengetahui kualitas kelayakannya. Tulisan ini bertujuan untuk menyampaikan dua buah...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Diagnosing Stunting Risk in Toddlers Using Mamdani Method

2026-09-03T09:06:37+07:00

#calendar - Diagnosing Stunting Risk in Toddlers Using Mamdani Method: Pertama, penelitian lanjutan dapat menguji sistem ini pada dataset klinis yang lebih besar untuk mengukur metrik kinerja seperti akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas. Kedua, optimasi fungsi keanggotaan dapat dilakukan dengan pendekatan berbasis data dan konsensus ahli untuk meningkatkan sensitivitas terhadap tingkat risiko menengah. Ketiga, integrasi sistem ke platform berbasis web atau mobile dapat memfasilitasi penggunaan real-time oleh tenaga kesehatan dan ahli gizi, sehingga memperkuat deteksi dini dan strategi intervensi yang ditargetkan untuk pencegahan stunting..
Penelitian ini menerapkan sistem pakar fuzzy berbasis Mamdani untuk menilai risiko stunting dengan mengintegrasikan enam variabel input utama.panjang lahir, keragaman diet, asupan protein, status imunisasi, riwayat penyakit menular, dan praktik pemberian ASI.Sistem ini berhasil membedakan antara kasus risiko tinggi dan rendah, dengan output yang sesuai dengan penilaian oleh ahli manusia.Kelebihan pendekatan fuzzy adalah kemampuannya menangani kasus batas dengan menghasilkan skor risiko halus daripada klasifikasi biner.Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem ini dapat secara efektif menangani ketidakpastian dan memberikan hasil yang tepat untuk pengambilan keputusan dalam pencegahan stunting.Namun, sistem memiliki keterbatasan seperti ketergantungan pada kelengkapan dan akurasi dasar aturan dan fungsi keanggotaan.Pekerjaan masa depan harus fokus pada ekspansi cakupan aturan dan validasi menggunakan dataset yang lebih besar
Stunting tetap menjadi masalah kesehatan masyarakat yang memerlukan penilaian risiko awal dan akurat untuk mendukung strategi pencegahan yang efektif. Penelitian ini mengusulkan dan mengevaluasi sistem pakar fuzzy berbasis Mamdani untuk menilai risiko stunting pada balita dengan mengintegrasikan enam faktor penentu utama: panjang lahir, keragaman diet, asupan protein, status imunisasi, riwayat penyakit menular, dan praktik pemberian ASI. Sistem ini memodelkan ketidakpastian dan keanggotaan parsial melalui fuzzifikasi, inferensi berbasis aturan menggunakan operator minimum, dan defuzzifikasi berbasis centroid untuk menghasilkan skor risiko stunting kuantitatif dan tingkat risiko kategoris. Kami mengimplementasikan prototipe sistem pakar fuzzy dan memvalidasi perilakunya menggunakan kasus hipotetis representatif dan himpunan kecil data anonim nyata dari seorang ahli gizi puskesmas lokal. Dasar...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Effective Learning Management System Using Platform as a Service Infrastructure

2026-09-03T09:00:50+07:00

#calendar - Effective Learning Management System Using Platform as a Service Infrastructure: Berdasarkan hasil penelitian ini, kami menyarankan beberapa arah penelitian lanjutan yang dapat dilakukan. Pertama, penelitian dapat fokus pada pengembangan dan pengujian lebih lanjut dari arsitektur PaaS untuk SMP, dengan tujuan meningkatkan skalabilitas dan kemudahan pemeliharaan dalam lingkungan produksi. Kedua, studi dapat dilakukan untuk mengeksplorasi dampak adopsi PaaS terhadap pengalaman pembelajaran pengguna, terutama dalam konteks pembelajaran jarak jauh dan pembelajaran berbasis proyek. Ketiga, penelitian dapat dilakukan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja SMP yang menggunakan arsitektur PaaS dengan sistem manajemen pembelajaran tradisional, dengan mempertimbangkan aspek-aspek seperti ketersediaan, keandalan, dan keamanan. Dengan demikian, penelitian lanjutan ini dapat memberikan kontribusi lebih lanjut terhadap pengembangan dan implementasi SMP yang efektif dan efisien dalam berbagai konteks pembelajaran..
Penelitian ini mengungkapkan bahwa dimensi kegunaan menunjukkan skor yang konsisten tinggi, dengan nilai rata-rata berkisar antara 4,20 hingga 5,86, dan kebanyakan nilai median dan modus terkumpul di sekitar 6 dan 7.Hasil ini menunjukkan bahwa mayoritas responden menganggap SMP sebagai alat yang berharga yang mendukung dan meningkatkan proses pembelajaran, terutama dalam lingkungan pembelajaran berbasis proyek.Untuk kategori kemudahan penggunaan, respons lebih bervariasi, terutama untuk pernyataan yang dirumuskan negatif (misalnya, EOU01-EOU05, EOU07, EOU09, EOU10), yang menerima skor rata-rata lebih rendah (kebanyakan antara 2,96 dan 3,71), menunjukkan ketidaksetujuan dengan rumusan negatif - dengan demikian mengimplikasikan persepsi positif tentang kemudahan penggunaan.Sebaliknya, item yang dirumuskan positif (misalnya, EOU06, EOU08, EOU11-EOU15) menerima skor rata-rata yang lebih tinggi, berkisar antara 5,05 hingga 5,77, dengan nilai median dan modus yang konsisten tinggi (kebanyakan 6 atau 7).Ini menunjukkan bahwa meskipun beberapa masalah kemudahan penggunaan kecil diidentifikasi, sistem secara keseluruhan dianggap ramah pengguna dan intuitif oleh mayoritas pengguna.Hasil yang diperoleh dari uji black box, pengukuran latency, dan pengujian penerimaan menunjukkan bahwa SMP yang dikembangkan baik dan sesuai untuk diimplementasikan dalam lingkungan pembelajaran berbasis proyek.Integrasi berbagai layanan teknologi ke dalam sistem dicapai secara efektif, meskipun beberapa pengguna mengungkapkan kekhawatiran mengenai kinerja selama fase pilot.Terlepas dari batasan ini, pembelajar melaporkan manfaat yang dapat dirasakan dan kemudahan penggunaan, yang menekankan kontribusi positif SMP terhadap pengalaman pembelajaran.Selain itu, adopsi arsitektur PaaS menunjukkan keunggulan dalam mendukung pembelajaran jarak jauh, terutama dalam hal skalabilitas dan kemudahan pemeliharaan dalam lingkungan produksi.Berdasarkan temuan ini, model PaaS merupakan referensi arsitektural yang layak untuk pengembangan SMP di masa depan, terutama dalam konteks di mana pengguna tersebar secara geografis
Sistem Manajemen Pembelajaran (SMP) adalah teknologi yang hampir digunakan oleh semua institusi pendidikan. Berbagai jenis sistem hadir dalam proses pembelajaran, seperti Moodle dan EdX. Sistem manajemen ini bersifat open source tetapi memiliki arsitektur monolitik dan memerlukan spesifikasi sistem yang kompleks untuk dijalankan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan SMP dengan arsitektur Platform as a Service (PaaS). Metode yang digunakan adalah Concurrent Design yang disesuaikan dari model pengembangan Web-Based Instructional Design. Hasil penelitian...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Detection of Oil Palm Seedling Disease Based on Leaf Images Using the MobileNetV2 CNN Architecture

2026-09-03T08:54:25+07:00

#calendar - Detection of Oil Palm Seedling Disease Based on Leaf Images Using the MobileNetV2-CNN Architecture: Untuk penelitian lanjutan, disarankan untuk mengembangkan sistem deteksi penyakit yang lebih canggih dengan menggabungkan berbagai teknik pengolahan citra dan pembelajaran mesin. Selain itu, perlu dilakukan validasi lebih lanjut pada dataset yang lebih besar dan beragam untuk memastikan akurasi dan generalisasi model. Penelitian juga dapat fokus pada pengembangan aplikasi yang mudah digunakan oleh petani, dengan antarmuka yang intuitif dan kemampuan untuk memberikan rekomendasi pengelolaan penyakit secara real-time. Dengan demikian, teknologi ini dapat diterapkan secara luas di bidang pertanian, meningkatkan produktivitas dan keberlanjutan perkebunan kelapa sawit..
Penelitian ini mengembangkan model deteksi penyakit tanaman berbasis CNN menggunakan arsitektur MobileNetV2 untuk mendeteksi penyakit pada bibit kelapa sawit.Model menunjukkan peningkatan akurasi yang signifikan, dari 79% pada epoch pertama menjadi 96% pada epoch ke-15, dengan penurunan kerugian yang stabil.Hasil ini menunjukkan bahwa sistem berbasis citra daun dapat digunakan untuk deteksi penyakit yang lebih efisien, memberikan manfaat bagi petani dalam identifikasi dini dan pengelolaan penyakit.Implementasi model ke dalam aplikasi memungkinkan deteksi penyakit yang lebih cepat dan akurat, mendukung pengelolaan perkebunan kelapa sawit yang lebih baik dan berkelanjutan
Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan menerapkan sistem deteksi penyakit tanaman untuk bibit kelapa sawit berdasarkan citra daun menggunakan arsitektur MobileNetV2 yang berbasis Jaringan Saraf Konvolusi (CNN). Model dilatih menggunakan dataset citra daun kelapa sawit untuk mendeteksi berbagai jenis penyakit tanaman. Dalam percobaan, model yang diterapkan menunjukkan hasil yang sangat baik, dengan akurasi pelatihan meningkat dari 79% pada epoch pertama hingga 96% pada epoch ke-15, dan akurasi validasi juga meningkat dari 89% menjadi 97%. Hasil ini menunjukkan bahwa model dapat mendeteksi...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Vehicle Theft Detection Using YOLO Based on License Plates and Vehicle Ownership

2026-09-03T08:44:24+07:00

#calendar - Vehicle Theft Detection Using YOLO Based on License Plates and Vehicle Ownership: Untuk penelitian lanjutan, pencegahan pencurian kendaraan dapat diintegrasikan dengan teknologi IoT-based, edge computing, atau bahkan jaringan pengawasan otomatis. Selain itu, perluasan dataset dan optimasi inferensi adalah langkah-langkah penting untuk meningkatkan efisiensi dan meningkatkan generalisasi model di skenario dunia nyata..
Penelitian ini memperkenalkan sistem berbasis YOLOv11 untuk mendeteksi pencurian kendaraan dengan menggabungkan deteksi objek waktu nyata dan basis data kepemilikan kendaraan.Sistem yang diusulkan dapat mengidentifikasi plat nomor, mendeteksi pemilik kendaraan, dan menganalisis aktivitas mencurigakan untuk menentukan kejadian pencurian.Metode ini menunjukkan potensi untuk aplikasi pemantauan dan deteksi anomali waktu nyata.Hasil eksperimen menunjukkan akurasi 70% dalam mengidentifikasi kejadian pencurian dengan skor presisi dan recall yang lebih baik dalam proses pelatihan.Namun, pendekatan yang diusulkan masih perlu perbaikan, terutama dalam menangani variasi kondisi pencahayaan dan sudut kamera ekstrem.Penelitian ini tidak hanya menekankan relevansi visi komputer dalam sistem keamanan, tetapi juga menjadi dasar untuk studi deteksi pencurian di masa depan
Deteksi kendaraan curian memerlukan pendekatan inovatif untuk mengatasi peningkatan kasus di Indonesia. Penelitian ini memperkenalkan sistem berbasis YOLOv11 untuk mendeteksi pencurian kendaraan dengan menggabungkan deteksi objek waktu nyata dan basis data kepemilikan kendaraan. Sistem yang diusulkan mengidentifikasi plat nomor, mendeteksi pemilik kendaraan menggunakan pengenalan wajah, dan menganalisis aktivitas mencurigakan untuk menentukan kejadian pencurian. Metode yang diusulkan dapat menghasilkan efektivitas model dengan akurasi = 70%. Peningkatan kunci dalam arsitektur, termasuk fusi fitur yang ditingkatkan dan penugasan anchor dinamis, berkontribusi pada deteksi objek di lingkungan yang kompleks. Penelitian ini dapat menjadi teknik potensial untuk menyediakan solusi keamanan yang efisien, skalabel, dan waktu nyata dalam...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Clustering Age of Internet User using K Means Algorithm

2026-09-03T08:21:00+07:00

#calendar - Clustering Age of Internet User using K-Means Algorithm: Berdasarkan temuan penelitian ini, saran penelitian lanjutan dapat difokuskan pada beberapa arah. Pertama, perlu dilakukan integrasi variabel tambahan seperti tingkat pendidikan, pendapatan, indeks literasi digital, dan faktor geografis untuk meningkatkan presisi clustering. Studi selanjutnya dapat membandingkan K-Means dengan pendekatan clustering lanjutan seperti hierarchical clustering, DBSCAN, atau model hibrid machine learning. Selain itu, analisis longitudinal harus dilakukan untuk mengamati bagaimana perilaku digital terkait usia berevolusi seiring waktu. Arah-arah ini akan meningkatkan robustnes segmentasi dan memberikan wawasan yang lebih dalam tentang transformasi demografis di era digital..
Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means clustering untuk melakukan segmentasi pengguna internet berdasarkan usia dan intensitas perilaku digital.Data agregat dari jurnal akademik digunakan dan normalisasi diterapkan untuk mengurangi bias di antara sampel yang heterogen.Metode Elbow dan evaluasi WCSS digunakan untuk menentukan jumlah cluster optimal.Analisis mengonfirmasi bahwa tiga cluster memberikan struktur yang paling stabil dan dapat ditafsirkan.Cluster ini mewakili Early Adopters (O25), Productive Users (26Ae45), dan Late Majority (>45).Segmentasi dengan jelas menunjukkan bahwa usia sangat mempengaruhi pola keterlibatan digital, keragaman perilaku, dan tujuan penggunaan internet.Ditemukan bahwa pengguna yang lebih muda menunjukkan perilaku digital berfrekuensi tinggi, berorientasi hiburan, dan adaptif.Pengguna berusia menengah menunjukkan keterlibatan terstruktur yang didorong produktivitas dengan integrasi kuat platform profesional dan keuangan.Pengguna yang lebih tua menunjukkan pola adopsi yang selektif, dengan penekanan pada informasi kesehatan dan alat komunikasi.Hasil clustering sejalan dengan temuan yang dilaporkan di berbagai jurnal studi, yang memperkuat validitas model
Artikel ini menerapkan algoritma K-Means clustering untuk menganalisis segmentasi pengguna internet berdasarkan usia dan mengidentifikasi pola perilaku dominan di antara kelompok demografis. Data agregat yang dikompilasi dari berbagai studi jurnal akademik digunakan, dan normalisasi data diterapkan untuk memastikan representasi yang seimbang di seluruh sampel yang heterogen. Metode Elbow dan evaluasi Within-Cluster Sum of Squares (WCSS) digunakan untuk menentukan jumlah cluster optimal. Analisis mengidentifikasi tiga cluster stabil yang mewakili Early Adopters (O25 tahun), Productive...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Analysis of Agile Methods in Laravel Based Information System Development A Review

2026-09-03T08:18:35+07:00

#calendar - Analysis of Agile Methods in Laravel-Based Information System Development: A Review: Penelitian lanjutan dapat fokus pada evaluasi jangka panjang tentang keberlanjutan dan pemeliharaan sistem berbasis Laravel yang menggunakan metode Agile, terutama Scrum, untuk memahami tantangan dalam lingkungan pengembangan yang dinamis. Selain itu, perlu dilakukan studi perbandingan empiris antara berbagai variasi Agile (seperti XP, RAD, dan Scrumban) dalam konteks pengembangan Laravel untuk mengevaluasi kelebihan dan kekurangan masing-masing metode dalam situasi nyata. Terakhir, penelitian baru juga dapat mengeksplorasi domain aplikasi yang kurang tercakup dalam literatur saat ini, seperti sektor kesehatan atau teknologi keuangan, untuk melihat potensi adaptasi Agile dalam konteks spesifik tersebut. Hal ini akan memberikan wawasan lebih dalam tentang kecocokan metode Agile dengan kebutuhan unik dari berbagai industri..
Studi ini menganalisis adopsi metode Agile dalam pengembangan sistem informasi berbasis kerangka Laravel dengan mengidentifikasi model Agile yang paling sering diterapkan dan mengevaluasi implementasinya di berbagai domain aplikasi.Melalui tinjauan literatur sistematis (SLR) terhadap studi peer-reviewed yang diterbitkan antara 2022 hingga 2024, kami memastikan relevansi dan ketatnya metode.Dengan kriteria inklusi, eksklusi, dan penilaian kualitas yang ditentukan sebelumnya, kami memilih 32 studi primer untuk analisis mendalam.Pendekatan tinjauan terstruktur ini memungkinkan kami memetakan tren penelitian saat ini dan mengevaluasi bagaimana praktik Agile telah diintegrasikan dengan arsitektur MVC Laravel dalam pengembangan sistem informasi modern.Temuan menunjukkan bahwa metode Agile secara luas diadopsi dalam proyek Laravel, dengan dominasi jelas model tertentu.Scrum muncul sebagai kerangka Agile yang paling sering diimplementasikan, mencakup 67% dari studi yang dilihat, diikuti oleh Extreme Programming (XP), Rapid Application Development (RAD), dan Scrumban.Dominasi Scrum dapat dijelaskan oleh struktur berbasis sprint, siklus perencanaan iteratif, dan penekanan kuat pada umpan balik stakeholder, yang selaras dengan karakteristik pengembangan modular dan bertahap Laravel.Scrum memfasilitasi integrasi kontinu, manajemen kebutuhan adaptif, dan koordinasi tim terstruktur, membuatnya sangat cocok untuk lingkungan sistem berbasis web dinamis.Sebaliknya, model Agile lainnya muncul lebih jarang, menunjukkan aplikasi yang lebih sempit atau pelaporan empiris yang terbatas dalam penelitian berbasis Laravel.Dalam hal domain aplikasi, literatur secara dominan fokus pada sistem informasi berorientasi produktivitas, diikuti oleh sektor bisnis dan pendidikan.Domain-domain ini menekankan efisiensi, optimisasi alur kerja, dan transformasi digital, yang secara alami selaras dengan model pengiriman iteratif Agile.Namun, domain seperti agama, layanan publik, kesehatan, pariwisata, dan teknologi keuangan tetap tidak cukup direpresentasikan, menunjukkan ketidakseimbangan dalam cakupan penelitian saat ini.Secara keseluruhan, hasil menunjukkan bahwa pendekatan Agile, terutama Scrum, sangat kompatibel dengan pengembangan sistem informasi berbasis Laravel karena fleksibilitas, adaptabilitas, dan dukungan untuk peningkatan fitur bertahap.Studi ini menyediakan bukti terstruktur untuk memandu peneliti dan praktisi dalam memilih model Agile yang sesuai untuk proyek Laravel.Penelitian masa depan harus memperluas cakupan literatur dengan memasukkan basis data akademik tambahan, memperpanjang jangka waktu publikasi, dan melakukan studi perbandingan empiris pada implementasi Laravel nyata untuk mengevaluasi kinerja, skalabilitas, pemeliharaan, dan aplikasi lintas domain
Pengembangan sistem informasi berbasis web yang pesat meningkatkan permintaan terhadap pendekatan pengembangan perangkat lunak adaptif dan efisien yang mampu menangani perubahan kebutuhan yang berkembang. Laravel menjadi kerangka kerja web yang luas digunakan karena struktur modular dan fitur komprehensifnya. Namun, bukti terpadu yang terbatas ada mengenai metode Agile mana yang paling umum diimplementasikan dalam pengembangan sistem berbasis Laravel dan domain di mana mereka diterapkan. Studi ini melakukan tinjauan literatur sistematis (SLR) terhadap publikasi dari 2022 hingga 2024 untuk mengeksaminasi tren adopsi Agile dalam proyek Laravel. Dari 810 catatan awal, 32 studi primer dipilih menggunakan kriteria inklusi, eksklusi, dan penilaian kualitas yang ditentukan sebelumnya. Temuan menunjukkan bahwa Scrum adalah metode Agile yang mendominasi...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Identifying Corn Leaf Diseases Using CNN Algorithm

2026-09-03T08:04:03+07:00

#calendar - Identifying Corn Leaf Diseases Using CNN Algorithm: Penelitian lanjutan dapat mengembangkan arsitektur JSK yang lebih dalam untuk meningkatkan akurasi deteksi penyakit tanaman di bawah kondisi lingkungan yang beragam. Selain itu, penelitian dapat mengeksplorasi integrasi data real-time dari sensor pertanian untuk meningkatkan responsibilitas sistem deteksi dini. Selain itu, penelitian perlu mengevaluasi efektivitas transfer learning pada dataset yang lebih beragam untuk meningkatkan generalisasi model. Penelitian ini juga dapat menggabungkan teknik augmentasi data dengan algoritma optimisasi baru untuk meningkatkan performa model dalam skenario nyata. Selain itu, studi dapat fokus pada pengembangan sistem berbasis awan untuk memproses data gambar secara efisien di lapangan. Penelitian juga dapat mengeksplorasi penggunaan teknologi pengenalan wajah untuk memperkuat identifikasi penyakit tanaman. Terakhir, penelitian perlu menguji ketahanan model terhadap serangan adversarial untuk memastikan keandalan sistem dalam lingkungan pertanian yang dinamis..
Model Jaringan Saraf Tiruan Konvolusional (JSK) yang diperkuat dengan transfer learning berbasis arsitektur ResNet-50 menunjukkan efektivitas tinggi dalam klasifikasi data berbasis gambar, bahkan dengan dataset yang terbatas.Model mencapai akurasi pelatihan 91% dan validasi 98%, menunjukkan kemampuan generalisasi yang kuat.Meskipun JSK memiliki kekuatan intrinsik untuk analisis gambar, kinerjanya biasanya bergantung pada dataset skala besar untuk pelatihan optimal.Keberhasilan transfer learning dalam konteks ini menunjukkan utilitasnya dalam mengatasi keterbatasan data, memungkinkan klasifikasi yang tangguh tanpa data pelatihan khusus yang luas.Aplikasi JSK berbasis transfer learning tidak hanya meningkatkan akurasi klasifikasi tetapi juga meningkatkan penilaian kualitas data, berkontribusi pada efisiensi operasional dalam lingkungan produksi.Namun, penelitian lanjutan perlu mengeksplorasi adaptabilitas model terhadap dataset yang lebih beragam dan kompleks, serta ketahanannya terhadap gangguan adversarial
Penyakit pada tanaman jagung merupakan salah satu faktor utama yang berkontribusi pada penurunan hasil panen, akhirnya memengaruhi keamanan pangan dan keberlanjutan sektor pertanian. Kemajuan teknologi telah memungkinkan pengolahan gambar digital menjadi metode yang luas diterapkan dalam berbagai bidang, termasuk identifikasi objek, deteksi pola, dan klasifikasi penyakit tanaman dengan dukungan kecerdasan buatan (AI). Studi ini menggunakan gambar daun jagung sebagai dataset, yang kemudian diproses menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan Konvolusional (JSK) berbasis arsitektur ResNet-50. Arsitektur ini dikenal memiliki kemampuan unggul dalam mengekstrak fitur visual mendalam, sehingga meningkatkan akurasi klasifikasi. Model JSK bekerja dengan mengidentifikasi dan menganalisis fitur kunci dalam gambar, seperti warna, tekstur,...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Enhancing Heart Sounds Classification Using MFCC And CNN

2026-09-03T08:01:06+07:00

#calendar - Enhancing Heart Sounds Classification Using MFCC And CNN: Berdasarkan temuan penelitian ini, kami mengusulkan beberapa saran penelitian lanjutan untuk meningkatkan kinerja dan keandalan sistem klasifikasi suara jantung. Pertama, kami menyarankan untuk mengeksplorasi teknik augmentasi data yang lebih canggih dan beragam untuk meningkatkan ketahanan model terhadap variasi suara jantung dalam kondisi klinis yang nyata. Teknik-teknik ini dapat mencakup modifikasi spektrum frekuensi, penambahan noise yang lebih kompleks, dan manipulasi sinyal lainnya. Dengan meningkatkan keragaman data pelatihan, model dapat belajar untuk mengidentifikasi pola suara jantung yang lebih beragam dan meningkatkan akurasi klasifikasi. Kedua, kami mengusulkan untuk menyelidiki arsitektur CNN yang lebih dalam dan kompleks, seperti ResNet50 atau DenseNet, untuk meningkatkan kemampuan ekstraksi fitur dan klasifikasi. Arsitektur-arsitektur ini telah menunjukkan kinerja yang unggul dalam tugas-tugas pengenalan pola, dan dengan mengintegrasikan mereka ke dalam sistem klasifikasi suara jantung, kami dapat meningkatkan akurasi dan ketahanan terhadap variasi suara jantung. Terakhir, kami menyarankan untuk mengeksplorasi teknik-teknik fusi fitur yang lebih canggih, seperti menggabungkan fitur MFCC dengan fitur-fitur yang diekstraksi dari domain waktu atau frekuensi lainnya. Dengan menggabungkan informasi dari berbagai domain, kami dapat meningkatkan representasi suara jantung dan meningkatkan kemampuan model untuk membedakan antara kondisi jantung yang berbeda. Dengan menerapkan saran-saran ini, kami berharap dapat meningkatkan kinerja dan keandalan sistem klasifikasi suara jantung, sehingga dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam deteksi dini penyakit kardiovaskular dan meningkatkan kualitas perawatan kesehatan..
Makalah ini mengusulkan dan menerapkan sistem klasifikasi suara jantung menggunakan MFCC dan CNN.Kami memanfaatkan MFCC untuk mengekstraksi fitur spektral yang bermakna dari sinyal suara jantung dan menerapkan tiga arsitektur CNN, termasuk AlexNet, VGG16, dan ResNet18 untuk melakukan klasifikasi.Kami melatih model menggunakan ukuran batch 32, 25 epoch, dan tingkat belajar 0,0001 untuk memastikan konvergensi stabil.Hasil eksperimen menunjukkan bahwa ketiga model mencapai kinerja klasifikasi yang tinggi.AlexNet mencapai akurasi 100%, VGG16 mencapai 99,5%, dan ResNet18 mencapai 97%.Temuan ini mengonfirmasi bahwa kerangka kerja MFCC-CNN yang diusulkan efektif membedakan antara suara jantung normal dan abnormal.Kami mengevaluasi sistem menggunakan 200 rekaman suara jantung yang tidak terlihat sebelumnya, dengan 40 sampel per kelas.Kami mengukur kinerja menggunakan akurasi, presisi, recall, dan F1-score.Hasil dalam Tabel 3 menunjukkan kinerja yang kuat di sebagian besar kategori.Ketiga model mencapai nilai presisi, recall, dan F1-score yang tinggi.Hasil ini menunjukkan bahwa model mengklasifikasikan sebagian besar jenis suara jantung dengan benar dan konsisten.Ia mengklasifikasikan semua sampel dengan benar tanpa kesalahan.VGG16 mencapai akurasi 99,5%, dengan hanya satu kesalahan klasifikasi dalam kelas Mitral Regurgitation, di mana satu sampel diprediksi sebagai Aortic Stenosis.ResNet18 mencapai akurasi 97% dan menunjukkan lebih banyak kesalahan, terutama dalam kelas Mitral Regurgitation dan MVP.Empat sampel Mitral Regurgitation diprediksi sebagai MVP, dan satu sampel MVP diprediksi sebagai Mitral Stenosis.Kami juga menggunakan matriks kebingungan untuk memvisualisasikan pola kesalahan ini dan memahami lebih baik bagaimana perilaku setiap model di seluruh kelas.Hasil analisis matriks kebingungan menunjukkan bahwa sebagian besar sampel diklasifikasikan dengan benar.Namun, kami mengamati beberapa kesalahan klasifikasi dalam kelas dengan karakteristik akustik yang serupa, terutama dalam kategori Mitral Regurgitation dan MVP.Kesalahan ini menunjukkan tantangan dalam membedakan kondisi jantung dengan pola spektral yang tumpang tindih, bahkan saat menggunakan model pembelajaran dalam
Penyakit kardiovaskular tetap menjadi salah satu penyebab utama kematian di seluruh dunia, yang meningkatkan kebutuhan akan metode deteksi dini yang akurat dan efisien. Dalam makalah ini, kami memanfaatkan analisis suara jantung sebagai pendekatan skrining non-invasif untuk membedakan kondisi jantung normal dan abnormal. Kami menerapkan Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) untuk mengekstraksi fitur spektral yang diskriminatif dari rekaman suara jantung dan menggunakan tiga arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) termasuk AlexNet, VGG16, dan ResNet18 untuk klasifikasi. Untuk meningkatkan ketahanan model dan mengurangi overfitting, kami menerapkan teknik augmentasi data audio, termasuk penambahan noise putih, skalasi nada, peregangan waktu, dan penyesuaian gain acak. Kami melatih semua model menggunakan ukuran batch 32, 25 epoch, dan tingkat belajar 0,0001. Hasil eksperimen...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Line Crossing Detector System for Real Time Over Taking Vehicle Detection

2026-09-03T07:44:35+07:00

#calendar - Line Crossing Detector System for Real-Time Over-Taking Vehicle Detection: Penelitian lanjutan dapat mengembangkan model deteksi yang lebih canggih dengan menggabungkan YOLOv8n dan teknologi pengenalan pola untuk meningkatkan akurasi deteksi sisi kendaraan. Selain itu, penelitian dapat mengeksplorasi integrasi sistem dengan platform IoT berbasis perangkat keras seperti Raspberry Pi untuk memperkuat kemampuan pemantauan real-time. Selain itu, studi dapat fokus pada pengembangan dataset yang lebih beragam dengan kondisi cahaya dan sudut pandang yang berbeda untuk meningkatkan keandalan algoritma dalam lingkungan nyata..
Uji coba yang telah dilakukan memperkuat ketangguhan dan keandalan detektor lintasan real-time untuk mendeteksi kendaraan yang melewati di lingkungan perkotaan dinamis.Algoritma berhasil mendeteksi dan melacak sebagian besar objek dengan tingkat akurasi yang baik sebesar 80,95% menggunakan teknik deteksi lintasan.Namun, presisi menurun saat mendeteksi kendaraan yang melewati karena pandangan kamera yang terbatas pada sisi kendaraan, menyoroti kebutuhan dataset yang lebih komprehensif.Penerapan i_region secara signifikan meningkatkan kinerja sistem, mencapai nilai presisi tinggi sebesar 83,88%.Namun, nilai recall sebesar 62,5% menunjukkan keterbatasan dalam mendeteksi semua objek relevan, terutama dalam skenario dengan banyak kendaraan diam atau yang telah lewat
Studi ini memperkenalkan metode baru untuk mendeteksi kendaraan yang melewati dengan menggabungkan Deteksi Garis Virtual dengan algoritma YOLOv8n. Tujuan penelitian adalah meningkatkan keselamatan jalan dengan mengidentifikasi dan melacak kendaraan yang melewati secara akurat, yang sangat penting untuk mencegah kecelakaan. Penelitian ini menunjukkan efektivitas pendekatan ini, mencapai tingkat akurasi deteksi sebesar 80,95% menggunakan teknik deteksi lintasan. Tingkat akurasi yang tinggi menunjukkan potensi sistem ini untuk secara...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

ACCURATE Robust Online Systems For Leveraging Financial Reporting Process

2026-09-03T07:12:41+07:00

#calendar - ACCURATE: Robust Online Systems For Leveraging Financial Reporting Process: Berdasarkan hasil penelitian ini, saran-saran penelitian lanjutan dapat mencakup: 1. Menganalisis dampak implementasi Accurate Online pada organisasi yang lebih besar dan kompleks, seperti perusahaan multinasional, untuk mengeksplorasi tantangan dan manfaat yang mungkin muncul dalam lingkungan tersebut. 2. Meneliti integrasi Accurate Online dengan sistem keuangan lainnya, seperti perangkat lunak akuntansi, untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi lebih lanjut. 3. Mengembangkan fitur-fitur baru dalam Accurate Online yang dapat meningkatkan analisis keuangan dan pengambilan keputusan strategis, seperti alat-alat prediktif atau integrasi dengan teknologi kecerdasan buatan. Dengan demikian, penelitian lanjutan dapat fokus pada peningkatan kemampuan Accurate Online dalam mendukung organisasi dalam era digital, memastikan efisiensi, transparansi, dan kepatuhan dalam pelaporan keuangan..
Implementasi sistem ACCURATE dalam proses pelaporan keuangan menunjukkan kontribusi signifikan terhadap efisiensi dan keandalan pengelolaan data keuangan.Melalui antarmuka sistematis dan fitur otomatisasi, aplikasi memfasilitasi input data dan pengolahan transaksi yang lebih cepat, sehingga meminimalkan waktu yang diperlukan untuk persiapan laporan keuangan.Otomatisasi yang terintegrasi dalam sistem meningkatkan akurasi dengan mengurangi kesalahan manusia, terutama dalam hal pencatatan nomor bukti dan pengkategorian data.Hal ini dapat meningkatkan konsistensi dan keandalan keseluruhan dokumentasi keuangan.Selain itu, ACCURATE menawarkan tingkat keamanan data yang kuat, yang sangat penting dalam melindungi informasi keuangan sensitif.Berbeda dengan proses akuntansi manual yang lebih rentan terhadap manipulasi data dan akses tidak sah, aplikasi ini mengintegrasikan mekanisme keamanan berlapis yang meningkatkan integritas dan kerahasiaan data.Hal ini memperkuat kelayakan alat akuntansi modern, sejalan dengan upaya transformasi digital dalam manajemen keuangan.Oleh karena itu, adopsi Accurate Online tidak hanya mengoptimalkan efisiensi operasional tetapi juga memperkuat sistem kontrol internal dalam lingkungan pelaporan keuangan
Kemajuan pesat teknologi informasi telah mengubah praktik pelaporan keuangan korporasi. Penelitian ini menyelidiki implementasi Sistem Informasi Online Accurate sebagai sarana untuk meningkatkan efisiensi operasional, transparansi, dan akurasi data dalam proses pelaporan keuangan. Dengan menggunakan model air terjun Sistem Pengembangan Siklus Hidup (SDLC), penelitian mencakup tahap analisis sistem, desain, implementasi, dan pengujian. Temuan empiris menunjukkan bahwa Accurate Online secara signifikan mempercepat masukan data transaksi, meminimalkan kesalahan pencatatan, dan memperkuat keamanan serta keandalan...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Development of an IoT Based Smart Audio System to Support Smart Pesantren Using the System Development Life Cycle Approach

2026-09-03T07:10:16+07:00

#calendar - Development of an IoT-Based Smart Audio System to Support Smart Pesantren Using the System Development Life Cycle Approach: Penelitian lanjutan dapat mengembangkan sistem keamanan yang lebih kuat untuk melindungi data audio dalam lingkungan IoT. Selain itu, penelitian perlu memperluas skala implementasi untuk menguji keandalan sistem di lingkungan pesantren yang lebih besar. Terakhir, pengintegrasian sistem dengan notifikasi berbasis mobile dapat meningkatkan efisiensi komunikasi dan responsifitas dalam manajemen audio pesantren..
Sistem suara cerdas berbasis IoT yang dikembangkan dalam penelitian ini berhasil meningkatkan akurasi waktu, stabilitas logika prioritas, dan efisiensi manajemen audio di pesantren.Penggunaan SDLC memastikan pengelolaan konflik jadwal yang deterministik dan konsistensi operasional.Hasil pengujian menunjukkan 100% keberhasilan di semua modul inti, dengan waktu respons rata-rata 1,63 detik untuk kontrol jarak jauh.Sistem ini menjadi solusi yang andal dan dapat diandalkan untuk lingkungan pesantren, serta berkontribusi pada transformasi digital di bidang manajemen audio
Lembaga pendidikan semakin mengadopsi teknologi digital untuk mengotomatisasi fasilitas pendukung pembelajaran. Studi ini mengembangkan sistem suara cerdas berbasis IoT untuk mendukung konsep pesantren cerdas menggunakan pendekatan Siklus Pengembangan Sistem (SDLC) yang disesuaikan. Penelitian ini bertujuan mengubah sistem suara manual konvensional menjadi sistem terintegrasi, otomatis, dan berprioritas yang mampu mengelola jadwal utama, adzan, dan pengumuman dalam arsitektur yang seragam. Proses pengembangan mengikuti tahapan terstruktur dari perencanaan, analisis,...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

Implementation Analysis of AES 256 and SHA 256 in EOF Steganography

2026-09-03T06:50:53+07:00

#calendar - Implementation Analysis of AES-256 and SHA-256 in EOF Steganography: Penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi penggunaan algoritma kriptografi lain seperti AES-128 atau RSA dalam integrasi dengan metode steganografi EOF untuk membandingkan efektivitas keamanan. Selain itu, penelitian dapat mengembangkan pendekatan steganografi berbasis file struktur yang lebih kompleks untuk meningkatkan ketahanan terhadap analisis statistik. Riset juga dapat fokus pada pengujian skala besar dengan variasi ukuran pesan yang lebih besar dan format media yang lebih beragam untuk mengevaluasi skalabilitas dan aplikabilitas nyata sistem. Penelitian ini juga dapat mengevaluasi dampak penggunaan hash function alternatif seperti SHA-3 atau BLAKE2 pada keamanan dan keandalan sistem steganografi. Selain itu, penelitian dapat mengembangkan metode deteksi steganografi yang lebih canggih untuk menguji ketahanan sistem terhadap ancaman forensik digital. Penelitian lanjutan juga dapat mengeksplorasi kombinasi steganografi EOF dengan teknik enkripsi berbasis quantum untuk meningkatkan keamanan data di masa depan..
Integrasi SHA-256, AES-256, dan steganografi EOF menciptakan skema keamanan data berlapis yang efektif.Fungsi hash SHA-256 menghasilkan output 32-byte yang konsisten, menjadi dasar yang andal untuk generasi kunci AES-256.Proses enkripsi AES-256 mengubah plaintext menjadi ciphertext menggunakan mekanisme padding berbasis blok, meningkatkan kerahasiaan data.Metode EOF menyisipkan pesan terenkripsi ke berbagai jenis file tanpa mengubah penampilan visual atau fungsi intinya, meskipun ukuran file meningkat proporsional.Proses ekstraksi dan dekripsi berhasil memulihkan pesan asli, membuktikan sistem beroperasi secara akurat dan konsisten.Keterbatasan utama metode EOF dapat diminimalkan melalui integrasi kriptografi, memastikan konten tetap terlindungi bahkan jika data tersembunyi terdeteksi.Pendekatan berlapis memperkuat kerahasiaan dan meningkatkan ketangguhan model keamanan.Hasil penelitian menunjukkan bahwa kriptografi dan steganografi dapat saling melengkapi dalam membangun mekanisme perlindungan data yang praktis dan aman
Perkembangan teknologi informasi telah meningkatkan permintaan mekanisme keamanan data yang tidak hanya menyediakan perlindungan kriptografi yang kuat tetapi juga menyembunyikan keberadaan informasi sensitif. Studi ini mengusulkan skema keamanan berlapis yang mengintegrasikan kriptografi dan steganografi untuk melindungi pesan rahasia. Proses dimulai dengan mengenkripsi plaintext menggunakan algoritma AES-256, di mana kunci enkripsi dihasilkan dari fungsi hash SHA-256 256-bit. Hasil ciphertext kemudian disisipkan ke dalam media digital menggunakan metode steganografi EOF. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa SHA-256 selalu menghasilkan output 32-byte yang cocok untuk generasi kunci yang aman, sementara AES-256 secara efektif mengubah plaintext menjadi ciphertext melalui mekanisme padding berbasis...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.