]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60555-sistem-pembayaran-internasional-perancangan 5d0f2d49cf17593f91f86d93b60f99d0 Tue, 25 Aug 2026 00:41:41 +0700 #calendar - Development Of Hypebid Marketplace Information System With Real-Time Online Auction Feature: Penelitian lanjutan dapat dilakukan untuk mengeksplorasi penggunaan teknologi blockchain sebagai solusi keamanan data dalam sistem pelelangan online, karena ini dapat meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap transaksi digital. Selain itu, pengembangan integrasi metode pembayaran alternatif seperti dompet elektronik, QRIS, dan rekening virtual dapat meningkatkan kenyamanan pengguna, terutama bagi kalangan muda yang lebih akrab dengan teknologi digital. Terakhir, studi tentang optimasi performa sistem saat menghadapi beban tinggi selama pelelangan real-time sangat penting, karena stabilitas sistem merupakan faktor kritis dalam menjaga kualitas layanan dan kepuasan pengguna..
Berdasarkan penelitian dan pengembangan yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa HypeBid marketplace berbasis pelelangan real-time online telah berhasil menyajikan pendekatan yang lebih praktis, efisien, dan modern untuk pembelian dan penjualan berbasis pelelangan.Sistem ini memungkinkan pengguna untuk mengikuti lelang, mengelola produk mereka, melacak aktivitas penawaran, dan menyelesaikan transaksi secara online tanpa harus hadir secara fisik.Dengan fitur seperti pembaruan penawaran instan, pengelolaan produk yang terorganisir, dan pemrosesan transaksi digital, platform ini secara efektif mendukung pengguna dari pendaftaran akun dan pengajuan item hingga konfirmasi penawaran dan pembayaran dalam alur kerja yang terstruktur dan mudah diakses.Selain itu, sistem ini memberikan manfaat signifikan bagi penjual dan administrator dengan meningkatkan efisiensi operasional.Semua data terkait produk, pengguna, dan transaksi dicatat dan diolah melalui platform terpusat, yang mempermudah tugas pemantauan dan pengelolaan.Dengan fitur-fiturnya, HypeBid menunjukkan nilai sebagai solusi digital yang andal untuk meningkatkan kualitas layanan pelelangan di lingkungan digital saat ini
Pelelangan konvensional masih menghadapi sejumlah tantangan, seperti keterbatasan akses, ketidakjelasan proses, dan rendahnya efisiensi waktu. Peserta lelang umumnya diharuskan hadir secara fisik, yang membatasi jumlah peserta dan mengurangi transparansi serta kecepatan transaksi. Berdasarkan latar belakang tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan HypeBid, sebuah sistem informasi marketplace berbasis web dan mobile yang mendukung proses pelelangan secara daring dan real-time. Sistem ini dibangun menggunakan arsitektur client-server dengan teknologi React...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60556-teknik-kualitas-data-pengolahan-sifat-lahan 1f4cb97fd620f77fbf4286f92630b4d7 Tue, 25 Aug 2026 00:14:15 +0700 #calendar - Kajian Penerapan Arsitektur Data Warehouse dalam Bisnis Intelijen pada Pengambilan Keputusan Bisnis: Untuk penelitian lanjutan, dapat dilakukan studi kasus yang lebih mendalam tentang implementasi arsitektur data warehouse dalam berbagai industri dan organisasi. Penelitian ini dapat mengeksplorasi bagaimana arsitektur data warehouse yang berbeda dapat diterapkan dan disesuaikan dengan kebutuhan spesifik bisnis. Selain itu, penelitian dapat berfokus pada evaluasi kinerja arsitektur data warehouse dalam bisnis intelijen, termasuk pengukuran efektivitas dan efisiensi dalam mendukung pengambilan keputusan. Dengan demikian, penelitian lanjutan dapat memberikan wawasan lebih lanjut tentang manfaat dan tantangan dalam mengimplementasikan arsitektur data warehouse dalam bisnis intelijen..
Berdasarkan rumusan masalah, teori, dan pembahasan maka dapat diambil kesimpulan dari artikel ini adalah dengan penerapan arsitektur data warehouse menjadi solusi yang efektif dalam mendukung proses bisnis intelijen tersebut.Dengan arsitektur data warehouse, bisnis dapat mengintegrasikan data dari berbagai sumber, menyimpan data secara terpusat, dan memudahkan akses data bagi pengguna bisnis untuk analisis dan pengambilan keputusan.Berdasarkan kajian pustaka yang telah dilakukan, penggunaan arsitektur data warehouse dalam bisnis intelijen dapat meningkatkan kualitas data, meningkatkan efisiensi dalam pengolahan data dengan didukung oleh pengambilan keputusan yang baik.Penelitian juga menunjukkan dalam mengimplementasikan arsitektur data warehouse untuk meningkatkan skalabilitas dan efisiensi.Serta dengan adanya evaluasi kinerja data warehouse secara teratur, maka sebuah bisnis dapat menentukan tingkat kinerja dan mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih cerdas sekaligus pengambilan keputusan yang lebih efektif
Pada penelitian ini akan dibahas lebih lanjut bagaimana arsitektur Data Warehouse dapat diterapkan dalam konteks business intelligence untuk meningkatkan pengambilan keputusan bisnis. Artikel ilmiah ini menggunakan metode penelitian kualitatif, dimana dari hasil penelitian dapat diketahui tentang arsitektur data warehouse dan pengaruhnya terhadap proses pengambilan keputusan dalam bisnis. Arsitektur data warehouse dapat memengaruhi proses pengambilan keputusan bisnis karena memungkinkan informasi bisnis diproses lebih efisien dan akurat, serta membantu perusahaan mengidentifikasi...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60549-keamanan-data-hasil-evaluasi-tes-psqi-ku 3e0eaae0c12fdd1c8b9fde1771b77a41 Mon, 24 Aug 2026 23:59:36 +0700 #calendar - Enhancing Sleep Quality Prediction Through SMOTE-Based Data Balancing and Hybrid Machine Learning Models: Saran penelitian lanjutan yang dapat dikembangkan adalah: 1. Menggunakan dataset yang lebih besar dan beragam untuk meningkatkan kemampuan generalisasi model dan mengakomodasi karakteristik individu yang lebih luas. 2. Mengembangkan sistem melalui integrasi berbasis cloud atau pengembangan aplikasi mobile agar model dapat memberikan prediksi secara real-time dan menjangkau lebih banyak pengguna. 3. Melakukan penelitian lebih lanjut dengan memperluas fitur model, misalnya dengan menambahkan data fisiologis sehingga prediksi kualitas tidur dapat dilakukan secara lebih komprehensif dan akurat. Selama pengembangan, aspek etika dan praktis harus dipertimbangkan, termasuk privasi dan keamanan data kesehatan serta interpretasi prediksi untuk menghindari kesalahan..
Penelitian ini berhasil mengembangkan dan menerapkan model prediksi kualitas tidur dengan performa sangat tinggi, ditunjukkan oleh nilai akurasi 0.991 dan metrik precision, recall, dan F1-score yang seimbang di seluruh kelas.Tantangan distribusi kelas yang tidak seimbang pada data awal diatasi melalui penerapan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE), yang berperan penting dalam meningkatkan akurasi dan stabilitas model di seluruh kategori kualitas tidur (Excellent, Fair, Good, dan Poor).Hasil evaluasi Confusion Matrix menunjukkan tingkat misklasifikasi yang sangat rendah, sementara Area Under the Curve (AUC) menunjukkan kemampuan model yang sempurna dalam membedakan kelas positif dan negatif tanpa indikasi overfitting.Analisis learning curve menunjukkan bahwa model telah mencapai stabilitas dan generalisasi optimal, menandakan proses belajar yang efektif.Selain itu, model yang dikembangkan telah berhasil diterapkan dalam bentuk aplikasi web prediksi kualitas tidur, sehingga dapat digunakan secara praktis untuk mendukung analisis dan pemantauan kesehatan tidur.Penelitian ini menutup kesenjangan terkait pengembangan model yang stabil dan akurat, serta memberikan kontribusi aplikatif untuk pengujian lebih lanjut pada dataset eksternal dan perbandingan dengan baseline lainnya
Tidur merupakan aspek penting dalam menjaga keseimbangan fisik dan psikologis seseorang. Kualitas tidur yang buruk dapat menurunkan kinerja fisik dan kognitif, serta meningkatkan risiko berbagai masalah kesehatan seperti obesitas, hipertensi, gangguan kardiovaskular, dan gangguan mental. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediktif untuk kualitas tidur berdasarkan faktor-faktor seperti gaya hidup, stres, aktivitas sehari-hari, dan konsumsi kafein, menggunakan XGBoost yang dikombinasikan dengan Recursive Feature Elimination (RFE). XGBoost dipilih karena kemampuannya untuk menangani dataset yang tidak seimbang dan fitur yang heterogen,...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60546-hasil-proses-rpp-penelitian-sentimen-masyara 17c2e3ea46b671b4ce2f5641439e5c30 Mon, 24 Aug 2026 23:56:14 +0700 #calendar - Analysis of Public Sentiment Towards Naturalized Players in the Indonesian National Team Using the Nayve Bayes Method: Berdasarkan hasil penelitian, berikut adalah saran penelitian lanjutan yang dapat dilakukan: Pertama, perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi sentimen masyarakat terhadap pemain naturalisasi. Kedua, penelitian dapat dilakukan untuk mengeksplorasi dampak kebijakan naturalisasi terhadap perkembangan pemain lokal dan identitas timnas. Ketiga, studi komparatif dapat dilakukan untuk membandingkan sentimen masyarakat terhadap pemain naturalisasi di negara-negara lain dengan kebijakan naturalisasi yang serupa. Dengan melakukan penelitian lanjutan ini, kita dapat memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang dinamika sentimen masyarakat terhadap pemain naturalisasi dan implikasinya bagi pengembangan timnas Indonesia..
Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa mayoritas sentimen masyarakat cenderung netral terhadap kontribusi pemain naturalisasi timnas Indonesia.Hasil proses klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes menunjukkan data menjadi 3 jenis, yaitu 33 kelas positif, 357 kelas netral, dan 13 kelas negatif.Nilai akurasi yang diperoleh adalah 89%, precision 63%, recall 34%, dan f1-score 33%.Analisis sentimen ini memberikan gambaran tentang komentar masyarakat terkait kehadiran pemain naturalisasi timnas Indonesia dan dapat menjadi masukan bagi PSSI dalam mengambil keputusan untuk pengembangan timnas di masa depan
Peningkatan jumlah pemain naturalisasi timnas Indonesia dalam skuad Garuda telah memicu beragam reaksi dan opini di kalangan publik, baik pro maupun kontra. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan sentimen tersebut baik berupa sentimen positif, negatif, atau netral. Metode pada penelitian yang dilakukan ialah menggunakan Naive Bayes karena kemampuannya sangat baik dalam mengklasifikasi teks berdasarkan probabilitas kemunculan kata. Agar mendapatkan hasil yang lebih akurat, maka perlu dilakukan beberapa tahapan preprocessing dengan melalui...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60554-risk-analysis-maximum-managemen 87f04c12112fdb8b09f09611af4f9ad3 Mon, 24 Aug 2026 23:55:26 +0700 #calendar - Information Technology Risk Analysis Using ISO 27005:2022 at Diskominfo Tabanan Regency: Based on the findings, future research could focus on expanding the scope of risk analysis to include more assets, divisions, or activities within Diskominfo Tabanan. Integrating other frameworks like NIST SP 800-30 or OCTAVE could enhance the depth and breadth of future risk analyses. Additionally, ongoing risk reviews, threat awareness, and training for staff should be conducted to strengthen collective responsibility for IT asset security. These recommendations can serve as a basis for assessing the effectiveness of ISO 27005-based risk management in future studies..
2022 at Diskominfo Tabanan revealed numerous risks to the organization's critical IT assets.Risk levels ranged from moderate to very high, especially for threats related to infrastructure failures and cyberattacks.Despite the presence of some controls, many assets were still vulnerable due to outdated systems or insufficient policies.The study identified the most significant risks and provided tailored recommendations to improve resilience, particularly for server operations, infrastructure, and human resource readiness
The advancement of information technology (IT) provides significant benefits for organizational operations, including the Department of Communication and Informatics (Diskominfo) of Tabanan Regency. However, IT implementation also brings security risks, such as hacking and cyberattacks, which can threaten the continuity of public services. This study aims to implement risk management based on ISO/IEC 27005:2022 to protect the IT assets owned by Diskominfo Tabanan Regency. The stages carried out include context establishment, risk identification, risk analysis, risk evaluation, and recommendations....
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60545-hotel-grand-keisha-kontrak-manajemen-penerap 26b0c7c952ca6a4dcb5fdeec8dcc1f72 Mon, 24 Aug 2026 23:22:54 +0700 #calendar - Forecasting the Highest Number of Hotel Visitors in Mojokerto Regency Using Arima Model: Penelitian lanjutan dapat mengembangkan model prediktif yang mampu menangani variabilitas tinggi dan komponen musiman kompleks, seperti SARIMA atau model hibrida ARIMA-LSTM. Selain itu, mengintegrasikan variabel eksternal seperti musim, hari libur nasional, dan acara pariwisata lokal dapat meningkatkan akurasi peramalan. Pengembangan sistem peramalan berbasis web interaktif juga disarankan untuk mendukung pengambilan keputusan real-time oleh Disbudporapar dan manajemen hotel..
Studi ini berhasil menerapkan model ARIMA untuk meramalkan jumlah pengunjung hotel di Kabupaten Mojokerto menggunakan data dari Dinas Kebudayaan, Kepemudaan, Olahraga, dan Pariwisata (Disbudporapar) periode 2022 hingga 2024.Hasil menunjukkan bahwa ARIMA menghasilkan akurasi peramalan yang bervariasi, dengan kinerja terbaik pada Puri Indah Hotel (MAPE.9,65%) dan terendah pada Hotel Arrayana (MAPE.Proses analisis termasuk uji stasioneritas, identifikasi parameter, estimasi model, dan evaluasi akurasi menunjukkan bahwa ARIMA efektif menangkap pola historis, terutama pada dataset yang lebih stabil.Penggunaan ARIMA otomatis (auto ARIMA) meningkatkan akurasi dan konsistensi dalam memilih konfigurasi model optimal di berbagai dataset hotel.Secara keseluruhan, model ini menawarkan alat berharga untuk perencanaan operasional hotel dan pengambilan keputusan strategis di sektor pariwisata regional
Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan jumlah kunjungan hotel di Kabupaten Mojokerto menggunakan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) berdasarkan data bulanan tahun 2022 hingga 2024 yang diperoleh dari Dinas Kebudayaan, Kepemudaan, Olahraga, dan Pariwisata (Disbudporapar). Fokus penelitian ditujukan pada tiga hotel dengan jumlah kunjungan tertinggi, yaitu Hotel Grand Whiz, Puri Indah Hotel, dan Hotel Arrayana. Implementasi model dilakukan menggunakan Python melalui platform Google Colab, dengan tahapan analisis yang mencakup pengujian stasioneritas data (ADF),...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60541-analisis-data-siswa-e-learning-tam-smk-penerimaan d97d32ec2dea0c0d57b4d8ef807dc739 Mon, 24 Aug 2026 23:22:54 +0700 #calendar - Factor Analysis of E-Learning Acceptance in SMK Sore Tulungagung Using Technology Acceptance Model (TAM): Berdasarkan temuan penelitian ini, disarankan agar sekolah, terutama SMK SORE Tulungagung, menjadi lebih proaktif dalam meningkatkan implementasi e-learning dengan fokus pada aspek kemudahan penggunaan dan dukungan teknis. Pelatihan berkala untuk siswa dan guru harus dilakukan untuk meningkatkan keterampilan digital dan mengurangi persepsi kompleksitas sistem. Selain itu, pengembangan antarmuka e-learning yang lebih intuitif dan responsif dapat mendorong sikap pengguna yang positif dan memperkuat niat untuk terus menggunakan platform. Karena sukarela mempengaruhi niat penggunaan, pendekatan yang lebih fleksibel dan berbasis pilihan pengguna juga harus dipertimbangkan, sehingga siswa merasa lebih termotivasi secara intrinsik untuk menggunakan sistem. Akhirnya, memperkuat infrastruktur digital dan dukungan teknis di lingkungan sekolah diperlukan untuk memastikan akses lancar dan penggunaan berkelanjutan dari e-learning..
Penelitian ini menunjukkan bahwa semua variabel dalam model Technology Acceptance Model (TAM) yang dimodifikasi secara signifikan memengaruhi penerimaan e-learning di SMK SORE Tulungagung.Temuan utama menunjukkan bahwa Behavioral Intention to Use (BIU) adalah prediktor terkuat dari Actual Use (AU), yang menunjukkan bahwa niat siswa untuk menggunakan sistem sebagian besar menentukan penggunaannya.Selain itu, Perceived Ease of Use (PEOU) terbukti mempengaruhi Perceived Usefulness (PU) dan Attitude Toward Using (ATU), menyarankan bahwa semakin mudah sistem digunakan, semakin besar manfaat yang dirasakan dan sikap positif terhadap penggunaannya.Variabel eksternal seperti Kompleksitas dan Sukarela juga memainkan peran penting, di mana Kompleksitas bukan hambatan, tetapi justru berkontribusi pada peningkatan manfaat yang dirasakan dan rasa otonomi siswa.Secara keseluruhan, model ini memiliki daya jelaskan kuat, seperti yang ditunjukkan oleh nilai-nilai RA yang tinggi pada variabel dependen.Hasil ini mengonfirmasi bahwa memodifikasi TAM dengan menambahkan variabel kontekstual seperti kompleksitas dan sukarela dapat memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang faktor-faktor yang memengaruhi adopsi e-learning di SMK.Implikasi praktis penelitian ini adalah kebutuhan untuk meningkatkan kualitas sistem, pelatihan pengguna, dan dukungan infrastruktur untuk mendorong adopsi e-learning yang lebih luas dan efektif
Meskipun penggunaan E-Learning telah diperluas sebagai solusi pembelajaran modern, pelaksanaannya di SMK SORE Tulungagung masih menghadapi kendala seperti rendahnya partisipasi siswa, kesulitan mengakses fitur E-Learning, serta keterlambatan dalam pengumpulan tugas. Hal ini menunjukkan adanya hambatan dalam penerimaan teknologi pembelajaran oleh siswa. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan E-Learning menggunakan kerangka Technology Acceptance Model (TAM) dengan variabel utama: Perceived Usefulness (PU), Perceived Ease of Use (PEOU), Attitude Toward Using (ATU), Behavioral Intention to...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60540-arsitektur-hibrida-gru-model-long-short 69538b37940390b4a3a3f332986b653b Mon, 24 Aug 2026 23:17:33 +0700 #calendar - Modeling the Impact of Recommendation Algorithms on Gen Z E-Commerce Consumption Behavior: Penelitian lanjutan dapat mengembangkan tiga arah studi baru berdasarkan temuan dan keterbatasan penelitian ini. Pertama, mengeksplorasi pengaruh faktor emosional dan tekanan waktu pada pembelian impulsif Gen Z melalui studi kualitatif yang lebih mendalam, seperti wawancara mendalam atau observasi perilaku pengguna di platform e-commerce. Kedua, mengembangkan fitur peringatan keuangan real-time di aplikasi Impulse Tracker untuk membantu pengguna mengelola pengeluaran, seperti notifikasi saat pengeluaran mendekati batas anggaran atau rekomendasi penghematan berdasarkan pola konsumsi. Ketiga, membandingkan efektivitas model RNN-LSTM dengan model lain seperti CNN dalam prediksi perilaku impulsif berdasarkan data dari berbagai platform e-commerce, termasuk mempertimbangkan variabel tambahan seperti kebiasaan penggunaan media sosial atau frekuensi interaksi dengan iklan digital. Dengan menggabungkan pendekatan teknologi dan psikologi konsumen, penelitian lanjutan dapat memberikan solusi yang lebih komprehensif untuk mengurangi risiko utang konsumtif dan meningkatkan literasi keuangan di kalangan Gen Z..
Penelitian ini berhasil mengembangkan dan mengevaluasi Impulse Tracker, sistem berbasis web cerdas yang dirancang untuk mengukur dan memprediksi perilaku pembelian impulsif di kalangan pengguna e-commerce Generasi Z.Integrasi Artificial Neural Network (ANN) dan Recurrent Neural NetworkAeLong Short-Term Memory (RNNAeLSTM) mencapai kinerja prediktif yang kuat, seperti ditunjukkan oleh nilai MAE yang rendah dan skor R2 yang tinggi, menunjukkan kemampuan deep learning untuk menangkap kecenderungan perilaku kompleks.Hasil uji Black Box menunjukkan bahwa semua modul sistem Impulse Tracker berfungsi dengan baik dan memenuhi persyaratan fungsional yang ditetapkan.Temuan penelitian ini konsisten dengan beberapa karya sebelumnya dalam penelitian perilaku e-commerce di Indonesia, seperti pengaruh faktor emosional dan hedonis terhadap pembelian impulsif di Shopee, serta pengaruh nilai hedonis, rekomendasi influencer, dan ulasan produk terhadap keputusan pembelian impulsif Gen Z.Pengintegrasian teknologi dan ilmu perilaku ini menawarkan perspektif baru, berbasis data, untuk memahami dan mengelola kecenderungan impulsif dalam lingkungan konsumen digital Indonesia
Prilaku konsumtif Generasi Z (Gen Z) di e-commerce sangat dipengaruhi oleh adanya algoritma rekomendasi, hal ini yang mendorong keputusan pembelian impulsif. Permasalahan ini diperburuk oleh rendahnya literasi keuangan dan ketersediaan layanan Buy Now Pay Later (BNPL), yang memperbesar risiko siklus utang konsumtif. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan dan mengestimasi tingkat prilaku impulsif tersebut secara kuantitatif menggunakan pendekatan deep learning. Dua arsitektur jaringan saraf diuji lalu dibandingkan. Untuk arsitektur pertama, Artificial Neural Network (ANN), digunakan sebagai komponen analisis awal untuk memetakan hubungan antar nonlinear dan variable static hasil preprocessing terhadap tingkat impulsifitas. Arsitektur kedua, model hibrida yang mengkombinasikan Recurrent Neural Network (RNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM),...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60535-korosi-baja-laterit-ekstrak-daun-belimbing-wuluh-l abdbc578eae57008404399b1f41ebe14 Mon, 24 Aug 2026 23:03:22 +0700 #calendar - Synergistic Temperature Effect on the Acid Corrosion Inhibition of API 5L Grade B Steel Using Eichhornia crassipes Leaf Extract: Penelitian lanjutan dapat mengkaji efektivitas ekstrak tanaman lain sebagai penghambat korosi di lingkungan asam. Selain itu, studi tentang dampak jangka panjang penggunaan ekstrak eceng gembola pada struktur logam di lingkungan industri perlu dilakukan. Pengembangan metode pengujian baru untuk mengevaluasi interaksi penghambat dengan permukaan logam juga menjadi arah penelitian yang layak dieksplorasi..
Variasi suhu secara signifikan memengaruhi laju korosi baja saat menggunakan penghambat organik hijau yang berasal dari eceng gembola.Efisiensi penghambatan tertinggi tercapai pada 50AAC dengan konsentrasi 2500 mg.Hasil uji PDP, EIS, dan WL menunjukkan bahwa ekstrak daun eceng gembola efektif dalam mengurangi korosi logam
Korosi adalah kerusakan sifat material, terutama logam, akibat reaksi kimia dengan lingkungan sekitar. Salah satu metode efektif untuk mengurangi korosi adalah penambahan penghambat. Penghambat organik dianggap ramah lingkungan, ekonomis, dan dapat diperbarui. Dalam studi ini, ekstrak daun eceng gembola (Eichhornia crassipes) digunakan sebagai penghambat organik. Material yang diuji adalah baja API 5L Grade B dalam larutan HCl 1 M sebagai medium korosi, dengan suhu pengujian 30AAC, 40AAC, 50AAC, dan 60AAC, serta konsentrasi penghambat dari 500 mg hingga 2500 mg. Perilaku korosi dievaluasi menggunakan Polarisasi Potensiometrik (PDP), Spektroskopi Impedansi Elektrokimia (EIS), dan Metode Kehilangan Berat (WL). Hasil menunjukkan penurunan signifikan laju korosi...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60558-beban-global-layanan-medis-darurat-ems-pasien-trau b639dfe97d5641653eb7756e6bf21dc9 Mon, 24 Aug 2026 22:59:55 +0700 #calendar - Prehospital Determinants of Emergency Department Mortality in Adult Trauma at a South Sumatran Tertiary Referral Centre: A Cross-Sectional Study with Penalised-Likelihood Reanalysis: Untuk penelitian lanjutan, direkomendasikan untuk melakukan studi prospektif yang cukup kuat dengan registri trauma regional yang diperkuat biomarker. Studi ini harus merekam intervensi pra-rumah sakit secara kontinu, menangkap variabel fisiologis pada kontak pertama, dan menyertakan panel biologis titik-perawatan yang terdiri dari laktat, defisit basa, fibrinogen, dan kalsium ionik, dengan sindekan-1 sebagai pengukuran penelitian. Hasil harus diperluas untuk mencakup survival 24 jam dan 30 hari, serta komplikasi in-hospital yang dinilai. Metode analisis harus direncanakan dari awal, dan hasil harus dilaporkan sebagai perkiraan efek dengan selang kompatibilitas daripada keputusan signifikansi. Ukuran sampel yang diperlukan untuk mendeteksi efek yang dilaporkan dalam literatur sistem trauma adalah beberapa ratus hingga beberapa ribu pasien, yang hanya dapat dicapai melalui perekrutan multicenter atau registri provinsi berkelanjutan..
Di antara 34 pasien trauma dewasa yang datang ke Departemen Darurat Rumah Sakit Umum Dr.Mohammad Hoesin, Palembang, mortalitas adalah 20,6% dan tidak ada faktor pra-rumah sakit yang secara signifikan terkait dengan kematian.Temuan ini tidak informatif daripada negatif, dan selang kepercayaan tetap kompatibel dengan efek klinis yang penting.Hasil deskriptif menunjukkan bahwa 94,1% pasien pertama kali ditangani oleh penolong awam tanpa pelatihan medis, 94,1% tiba tanpa ambulans, dan 70,6% tidak mencapai perawatan medis dalam waktu satu jam.Prioritas yang mengikuti adalah pelatihan penolong awam, pengembangan layanan medis darurat provinsi, dan pendirian registri trauma regional prospektif yang diperkuat biomarker yang diuraikan dalam Gambar 6
Cedera merupakan salah satu penyebab utama kematian prematur di seluruh dunia, dan beban ini terutama ditanggung oleh orang dewasa usia kerja. Sebuah tinjauan sistematis dan meta-analisis transportasi trauma menempatkan beban global pada sekitar lima juta kematian setiap tahun. Beban ini terkonsentrasi di negara-negara berpenghasilan rendah dan menengah, di mana sistem layanan medis darurat belum berkembang. Penelitian ini bertujuan untuk memeriksa apakah jenis penolong pertama, waktu di lokasi kejadian, dan moda transportasi terkait dengan mortalitas di departemen darurat untuk trauma pada orang dewasa.
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60543-model-terjemahan-akurasi-analisis-po 900e59a35d6a4cbb46341ac90153dd1e Mon, 24 Aug 2026 22:58:31 +0700 #calendar - Active Learning Query by Committee Labeling Method to Increase Accuracy and Efficiency of Sentiment Analysis Classification: Penelitian lanjutan dapat fokus pada pengembangan model terjemahan khusus untuk meningkatkan akurasi analisis sentimen pada teks berbahasa Indonesia. Selain itu, perlu dilakukan penelitian untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas netral dengan teknik augmentasi data atau penambahan contoh. Riset juga dapat mengkaji penerapan QBC dengan labeler tambahan seperti lexicon Indonesia atau model transformer multilingual untuk menurunkan tingkat ketidaksepahaman. Kombinasi metode ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas label dan efisiensi proses klasifikasi..
Metode Query by Committee (QBC) yang menggabungkan Rating, VADER, dan Pseudo labeling berhasil meningkatkan akurasi dan efisiensi klasifikasi analisis sentimen.Pendekatan ini mengurangi kesalahan label dan ketidakseimbangan kelas dengan memanfaatkan perspektif multi-labeler.Hasil penelitian menunjukkan bahwa QBC triplet memberikan kinerja terbaik dibandingkan metode lain, dengan akurasi hingga 91,4%.Namun, masih diperlukan peningkatan kualitas terjemahan dan pengelolaan kelas netral untuk meningkatkan generalisasi model
Penelitian ini mengusulkan metode pelabelan Query by Committee (QBC) untuk meningkatkan akurasi model klasifikasiAikhususnya XLM-RoBERTaAidan untuk meningkatkan efisiensi pelabelan dibandingkan dengan pelabelan manual tersupervisi, yang umumnya membutuhkan lebih banyak waktu dan sumber daya. Dataset terdiri dari ulasan aplikasi industri kesehatan yang belum dianotasi yang diambil dari Google Play. Enam strategi pelabelan yang berbeda diterapkan sebagai masukan untuk fine-tuning model XLM-RoBERTa di bawah pengaturan hyperparameter yang identik. Enam pendekatan pelabelan dievaluasi, yaitu pelabelan berbasis Rating, pelabelan berbasis Leksikon, QBC untuk pelabelan Rating-Vader, QBC...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60536-sifat-mekanik-spesimen-analisis-peng f858d3db28168970c6fd2ea397a2e0f6 Mon, 24 Aug 2026 22:57:16 +0700 #calendar - Surface Characteristics Comparison of Machining Waste Using Powder Metallurgy Method: Berdasarkan hasil penelitian ini, saran penelitian lanjutan yang dapat diusulkan adalah: 1. Menganalisis pengaruh variasi komposisi bubuk limbah machining terhadap sifat mekanik dan mikrostruktur. Penelitian ini dapat mengeksplorasi bagaimana komposisi yang berbeda dari bubuk limbah, seperti variasi persentase besi atau penambahan unsur lain, mempengaruhi sifat mekanik dan mikrostruktur spesimen yang dihasilkan. 2. Meneliti efek suhu sintering yang lebih tinggi terhadap sifat mekanik dan mikrostruktur. Penelitian ini dapat fokus pada suhu sintering yang lebih tinggi dari 1200AC untuk melihat apakah ada titik optimal baru atau perubahan mikrostruktur yang signifikan. 3. Mengkaji potensi penggunaan bubuk limbah machining untuk aplikasi spesifik, seperti komponen statis atau ringan. Penelitian ini dapat mengeksplorasi bagaimana bubuk limbah machining dapat dioptimalkan untuk aplikasi tertentu, seperti door handle, table legs, atau window handles, dengan mempertimbangkan sifat mekanik dan mikrostruktur yang diinginkan..
Menurut pembahasan di atas, dapat disimpulkan bahwa.Komposisi unsur dari bubuk limbah logam yang diperoleh dari limbah machining berhasil diidentifikasi menggunakan analisis X-Ray Fluorescence (XRF).Unsur dominan yang terdeteksi dalam bubuk adalah besi (Fe), dengan konsentrasi 82,53%.Bubuk yang digunakan dalam penelitian ini disaring hingga ukuran partikel 100 mesh.Suhu sintering memiliki korelasi terbalik dengan sifat mekanik spesimen.Semakin tinggi suhu sintering, kekerasan dan kekuatan kompresi menurun.Suhu sintering yang lebih tinggi menyebabkan pengerutan spesimen, yang mengakibatkan penurunan tinggi dan perubahan volume.Suhu yang lebih tinggi juga mengurangi porosi karena peningkatan pengikatan partikel dan densifikasi, yang berkontribusi pada nilai kasar permukaan yang lebih rendah.Dalam hal mikrostruktur, spesimen didominasi oleh fase ferit dan perlit.Semakin tinggi suhu sintering, proporsi perlit berkurang sedangkan ferit meningkat.Perubahan ini menyebabkan penurunan kekuatan mekanik, karena ferit lebih lunak dan lebih lentur daripada perlit.Perbandingan mikrostruktur antara ST60 steel dan spesimen yang disinter menunjukkan pembentukan fase yang serupa, yaitu perlit dan ferit.Namun, dalam hal kinerja mekanik, ST60 steel menunjukkan kekerasan dan kekuatan kompresi yang lebih unggul dibandingkan ketiga spesimen yang disinter.Di antara spesimen, spesimen yang disinter pada 1100AC menunjukkan sifat mekanik yang paling mirip dengan ST60 steel.Dalam hal kasar permukaan, meskipun ST60 steel masih unggul, spesimen yang disinter pada 1200AC menunjukkan finis permukaan yang paling mendekati bahan acuan
Proses machining menghasilkan limbah logam dalam bentuk bubuk halus yang sering tidak dimanfaatkan secara efisien. Penelitian ini mengeksplorasi potensi daur ulang bubuk limbah machining melalui metalurgi serbuk, dengan fokus pada bagaimana suhu sintering mempengaruhi sifat mekanik dan mikrostruktur. Bubuk logam dari ST60 steel dikompak dan disinter pada suhu 1100AC, 1150AC, dan 1200AC. Spesimen kemudian dibandingkan dengan ST60 steel asli. Analisis XRF mengonfirmasi bahwa besi adalah unsur dominan dalam bubuk limbah. Analisis mikrostruktur menunjukkan adanya ferit dan perlit pada...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60544-organisasi-fungsional-sistem-pengujian-aplikasi 4438b45d7970b322f431e92b06d8fb9e Mon, 24 Aug 2026 22:46:21 +0700 #calendar - Design And Development Of A Ticket Booking Application Using Extreme Programming At Serayu Larangan: Untuk penelitian lanjutan, dapat dipertimbangkan beberapa saran berikut: 1. Pengembangan fitur baru, seperti penambahan fitur untuk mengelola data wisata dan tiket secara lebih komprehensif, termasuk kemampuan untuk mengedit dan menghapus data. 2. Peningkatan tampilan dan kemudahan penggunaan aplikasi agar lebih menarik dan mudah diakses oleh pengguna dari berbagai kelompok usia. 3. Perbaikan fitur pelaporan agar dapat menampilkan data penjualan dan statistik pengunjung secara visual, sehingga pengelola wisata dapat dengan mudah memantau dan menganalisis kinerja bisnis pariwisata mereka. 4. Pengujian aplikasi pada skala yang lebih besar untuk memastikan bahwa sistem siap digunakan di dunia nyata dan dapat menangani volume transaksi yang tinggi. Dengan implementasi saran-saran ini, aplikasi pemesanan tiket wisata berbasis web diharapkan dapat menjadi pilihan yang tepat untuk mendukung bisnis pariwisata di Desa Wisata Serayu Larangan..
Penelitian ini berhasil menghasilkan aplikasi berbasis website untuk pemesanan tiket wisata.Hasil pengujian Black Box pada 10 fitur pengguna menunjukkan kesuksesan 100%, dengan semua skenario uji berhasil dijalankan tanpa hambatan.Hal ini menunjukkan bahwa semua persyaratan fungsional sistem terpenuhi dengan baik.Pengujian 15 fitur admin juga menunjukkan hasil serupa, yaitu kesuksesan 100%, yang menandakan bahwa fitur-fitur manajemen sistem berjalan lancar dan stabil.Uji User Acceptance Test (UAT) melibatkan 10 responden dari pengguna, pengembang, dan pengelola wisata menunjukkan rata-rata tingkat penerimaan sebesar 87,6%.Hasil ini menunjukkan bahwa aplikasi ini mudah digunakan, memenuhi kebutuhan pengguna, dan layak untuk diterapkan secara luas.Berdasarkan lima aspek usability yang diuji, Learnability menunjukkan nilai rata-rata 92%, yang menunjukkan bahwa sistem mudah dipahami dan fitur-fiturnya mudah digunakan.Efisiensi memperoleh nilai 88%, yang menunjukkan bahwa sistem efisien untuk digunakan dalam penjualan tiket online.Memorability mencatat nilai 87%, yang menunjukkan bahwa pengguna dapat kembali menggunakan sistem tanpa perlu belajar lagi.Error Handling menunjukkan stabilitas sistem dengan nilai 85%, di mana fitur-fiturnya berjalan dengan baik dan penanganan kesalahan cukup tepat.Aspek kepuasan memperoleh nilai 86%, yang menggambarkan antarmuka yang menarik dan pengalaman pengguna yang memuaskan.Secara keseluruhan, aplikasi ini telah memenuhi tujuan pengembangan sistem pemesanan tiket wisata berbasis web yang fungsional, andal, dan diterima dengan baik oleh pengguna
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengembangkan sebuah sistem aplikasi layanan pemesanan tiket wisata berbasis website dengan menggunakan metode pengembangan Extreme Programming (XP) yang mampu memfasilitasi proses transaksi tiket baik dari sisi pembeli secara online maupun pengelola wisata pada loket. Desa Wisata Serayu Larangan, Kecamatan Mrebet, Kabupaten Purbalingga memiliki potensi wisata yang menjanjikan. Akan tetapi masih belum ada aplikasi yang dapat mendukung berjalannya bisnis pariwisata, seperti pada proses penjualan dan pencatatan tiket. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sistem yang dapat memudahkan pengelolaan...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60551-dataset-distribusi-data-pengumpulan-teknik-pe 5e94813f00a683129c22beff9f061549 Mon, 24 Aug 2026 22:39:58 +0700 #calendar - Implementation Of A Game Recommendation System Using The K-Means Clustering And Content-Based Filtering Methods: Penelitian lanjutan dapat mengembangkan sistem dengan menambahkan metode evaluasi kuantitatif seperti precision, recall, dan F1-score untuk mengukur kualitas rekomendasi secara objektif. Selain itu, penggunaan dataset yang lebih besar dan integrasi umpan balik pengguna secara real-time dapat meningkatkan akurasi dan relevansi rekomendasi. Peneliti juga dapat menggabungkan data historis pengguna (jika tersedia) untuk mengembangkan sistem rekomendasi yang lebih personalisasi berbasis kolaboratif atau hybrid. Terakhir, pendekatan serupa dapat diterapkan pada produk digital lain seperti film, musik, atau buku dengan penyesuaian fitur sesuai karakteristik domain tersebut..
Berdasarkan hasil penelitian dan implementasi sistem rekomendasi game menggunakan metode K-Means Clustering dan Content-Based Filtering, dapat disimpulkan bahwa sistem berhasil dikembangkan dengan menggabungkan pendekatan content-based, memungkinkan generasi rekomendasi yang lebih kontekstual dan relevan.000 entri game dari RAWG APIAiyang mencakup atribut seperti genre, platform, rating, dan kategori usia (ESRB)Aidengan efektif digunakan dalam proses pemodelan.Algoritma K-Means mampu mengelompokkan game menjadi cluster homogen, yang kemudian divisualisasikan menggunakan t-SNE dan UMAP untuk memberikan pemahaman yang lebih jelas tentang distribusi data.Selain itu, metode Content-Based Filtering dengan cosine similarity terbukti efektif dalam merekomendasikan game dengan karakteristik konten yang serupa.Pendekatan hybrid ini meningkatkan efisiensi dan akurasi proses rekomendasi dengan menyempitkan ruang pencarian ke cluster yang relevan dengan game yang dipilih.Akhirnya, sistem berhasil dideploy sebagai aplikasi web menggunakan Django dan Google Cloud Platform, sehingga mudah diakses oleh pengguna akhir
Pertumbuhan industri game digital yang sangat pesat menyebabkan pengguna menghadapi kesulitan dalam menemukan game yang sesuai dengan preferensi mereka akibat keterbatasan informasi yang terpersonalisasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi game berbasis web dengan pendekatan hybrid yang mengombinasikan metode K-Means Clustering dan Content-Based Filtering guna meningkatkan akurasi serta relevansi rekomendasi. Dataset yang digunakan berasal dari RAWG API dengan total 1.000 data game yang memiliki atribut utama berupa nama game, genre, platform, rating, dan kategori usia (ESRB). Tahapan penelitian meliputi proses pengumpulan data, data preparation, analisis eksploratif, transformasi dan preprocessing data, penerapan algoritma K-Means untuk melakukan segmentasi game, serta perhitungan tingkat kemiripan menggunakan metode...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60547-sistem-kamera-cctv-teknik-augmentasi-data 30209d2d812d1815ed2599f7008be0ef Mon, 24 Aug 2026 22:38:09 +0700 #calendar - Facial Recognition Performance Evaluation With YOLOv8, ArcFace, and SVM in a Contactless Employee Attendance System: Berdasarkan hasil penelitian, beberapa saran penelitian lanjutan dapat dikembangkan. Pertama, penelitian dapat mengoptimalkan kinerja real-time dengan mengadopsi model pengenalan wajah yang lebih efisien atau meningkatkan akselerasi perangkat keras untuk meningkatkan FPS. Kedua, penelitian dapat fokus pada peningkatan akurasi klasifikasi untuk mengurangi kesalahan misklasifikasi antara kelas E005_employee5 dan E002_employee2 dengan memperluas dataset atau mengggunakan teknik augmentasi yang lebih kompleks. Ketiga, penelitian dapat mengkaji penerapan sistem ini dalam lingkungan yang lebih beragam, seperti penggunaan kamera dengan ketinggian berbeda atau kondisi pencahayaan ekstrem, untuk memastikan keandalan sistem dalam skenario nyata yang lebih luas..
Penelitian ini berhasil merancang, mengimplementasikan, dan mengevaluasi sistem presensi otomatis yang menggabungkan YOLOv8 untuk deteksi wajah, ArcFace untuk ekstraksi fitur, dan SVM berkernel polinomial untuk klasifikasi.Sistem mampu memproses video langsung, menjalankan pipeline pengenalan AI, membuat keputusan presensi berdasarkan jadwal, mencatat data ke basis data, dan menampilkan data melalui antarmuka pengguna.Integrasi lengkap dari persepsi hingga persistensi data memvalidasi kesiapan sistem sebagai pengganti metode presensi manual.2 FPS, yang cukup untuk kasus penggunaan presensi
Sistem presensi manual yang masih diterapkan di banyak institusi rentan terhadap manipulasi dan memerlukan waktu yang signifikan. Penelitian ini mengusulkan sistem presensi otomatis berbasis pengenalan wajah yang dioptimalkan untuk mengatasi tantangan unik dari kamera CCTV yang dipasang pada ketinggian 3 meter. Sistem ini mengintegrasikan tiga komponen utama: YOLOv8 untuk deteksi wajah, ArcFace untuk ekstraksi fitur 512-dimensi, dan Support Vector Machine (SVM) dengan kernel Polinomial untuk klasifikasi identitas. Dataset (5 kelas) diperbanyak menggunakan 20 augmentasi per gambar dan dibagi dengan rasio 70% data latih dan 30% data...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60553-nilai-pasar-aset-sentimen-real-time-korelasi-lemah b12d9c18bead2aa961b65b60471fa909 Mon, 24 Aug 2026 22:37:42 +0700 RoBERTa Base > BERTweet > VADER > TextBlob, memperkuat efektivitas optimisasi model dalam analisis finansial.Korelasi positif antara sentimen dan volatilitas menunjukkan bahwa sentimen media sosial menjadi indikator perhatian pasar dan aktivitas perdagangan, bukan arah harga.Temuan ini memberikan bukti empiris bahwa platform media sosial berfungsi sebagai mekanisme agregasi sentimen pasar, menciptakan pola observabel yang berkorelasi dengan perilaku pasar aktual Penelitian ini menginvestigasi hubungan antara sentimen media sosial dan volatilitas harga Bitcoin menggunakan teknik natural language processing yang canggih. Kami mengumpulkan data X dari 10-29 April 2025, menganalisis tweet terkait cryptocurrency bersamaan dengan pergerakan harga Bitcoin yang diperoleh melalui API CoinGecko. Lima metodologi analisis sentimen dievaluasi secara komparatif: VADER, TextBlob, BERTweet, RoBERTa Base, dan RoBERTa Large. Volatilitas harga Bitcoin diukur menggunakan log returns untuk menangkap fluktuasi pasar secara akurat. Analisis korelasi mengungkapkan perbedaan signifikan dalam efektivitas metodologi. Pendekatan lexicon-based tradisional (VADER dan TextBlob) menunjukkan korelasi lemah dengan volatilitas (r = -0,2232... Kunjungi calendar untuk informasi lainnya. ]]> #calendar - Bitcoin Price Volatility Analysis: A Deep Learning Approach To X (Formerly Twitter) Sentiment: 1. Penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi pengaruh platform media sosial lain selain X terhadap volatilitas cryptocurrency dengan membandingkan data dari platform seperti Reddit atau Telegram. 2. Pengembangan model prediksi volatilitas berbasis jaringan saraf tiruan (LSTM) untuk mengoptimalkan respons terhadap perubahan sentimen real-time dalam pasar cryptocurrency. 3. Analisis multibahasa terhadap sentimen media sosial global untuk memahami dinamika pasar yang berbeda di wilayah geografis berbeda, dengan fokus pada ekosistem cryptocurrency yang berbeda..
Penelitian ini berhasil mengidentifikasi korelasi positif signifikan (r = 0,4569, p = 0,0428) antara sentimen media sosial dan volatilitas harga Bitcoin menggunakan model transformer RoBERTa Large.Analisis komparatif menunjukkan hierarki kinerja yang jelas.RoBERTa Large > RoBERTa Base > BERTweet > VADER > TextBlob, memperkuat efektivitas optimisasi model dalam analisis finansial.Korelasi positif antara sentimen dan volatilitas menunjukkan bahwa sentimen media sosial menjadi indikator perhatian pasar dan aktivitas perdagangan, bukan arah harga.Temuan ini memberikan bukti empiris bahwa platform media sosial berfungsi sebagai mekanisme agregasi sentimen pasar, menciptakan pola observabel yang berkorelasi dengan perilaku pasar aktual
Penelitian ini menginvestigasi hubungan antara sentimen media sosial dan volatilitas harga Bitcoin menggunakan teknik natural language processing yang canggih. Kami mengumpulkan data X dari 10-29 April 2025, menganalisis tweet terkait cryptocurrency bersamaan dengan pergerakan harga Bitcoin yang diperoleh melalui API CoinGecko. Lima metodologi analisis sentimen dievaluasi secara komparatif: VADER, TextBlob, BERTweet, RoBERTa Base, dan RoBERTa Large. Volatilitas harga Bitcoin diukur menggunakan log returns untuk menangkap fluktuasi pasar secara akurat. Analisis korelasi mengungkapkan perbedaan signifikan dalam efektivitas metodologi. Pendekatan lexicon-based tradisional (VADER dan TextBlob) menunjukkan korelasi lemah dengan volatilitas (r = -0,2232...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60537-bayes-classifier-nbc-sistem-pengendalian-internal 88c31060e66028a9a58d75531502ad03 Mon, 24 Aug 2026 22:36:46 +0700 #calendar - Synergizing Historical Similarity and Probabilistic Attributes: A Dual-Engine Machine Learning Model for Subsidized Housing Credit Risk: Penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi penggunaan teknik pemerataan data seperti SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas dalam dataset subsidi perumahan, yang bisa meningkatkan akurasi model. Selain itu, penggunaan algoritma pembelajaran mesin yang lebih canggih seperti XGBoost atau Random Forest dapat diuji untuk membandingkan kinerjanya dengan pendekatan hibrida KNN-NBC yang sudah ada. Terakhir, penelitian bisa mempertimbangkan integrasi data perilaku keuangan, seperti pola pengeluaran atau riwayat kredit digital, untuk memperkaya analisis risiko kredit dan meningkatkan keadilan dalam proses pemberian pinjaman subsidi..
Studi ini berhasil mengembangkan dan mendeploy sistem pendukung keputusan berbasis web hibrida untuk mengevaluasi kelayakan kredit peminjam subsidi dengan mengintegrasikan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Nayve Bayes Classifier (NBC).Tujuan utama adalah mengurangi bias subjektif dan ketidakefisienan dalam proses persetujuan kredit manual, khususnya untuk program perumahan subsidi pemerintah di Raja Batu Residence.Evaluasi empiris algoritma menunjukkan bahwa model KNN mengungguli model NBC, mencapai akurasi keseluruhan 53,33% dibandingkan 45,33% NBC.Analisis matriks konfusion menunjukkan bahwa KNN memberikan klasifikasi yang lebih seimbang dengan tingkat positif palsu yang lebih rendah, menjadikannya pilihan yang lebih aman dan andal untuk meminimalkan risiko finansial dalam pemberian pinjaman.Sebaliknya, NBC menunjukkan bias optimis, menghasilkan jumlah positif palsu yang lebih tinggi yang dapat menyebabkan gagal bayar pinjaman.Selain itu, distribusi prediksi menunjukkan bias konservatif terhadap penolakan (53,3%), yang selaras dengan manajemen risiko hati-hati dan ambang batas kelayakan ketat yang diperlukan untuk alokasi perumahan subsidi.Di luar metrik algoritma, viabilitas praktis sistem yang diajukan secara kuat diverifikasi melalui pengujian fungsional dan ketergunaan yang ketat.Aplikasi berbasis web mencapai tingkat keberhasilan 100% dalam pengujian kotak hitam fungsional dan mencatat skor rata-rata Skala Ketergunaan Sistem (SUS) sebesar 82,75 dari 20 pengguna akhir.Ini menunjukkan bahwa antarmuka sistem sangat intuitif, efektif menghubungkan perhitungan pembelajaran mesin kompleks dengan kebutuhan operasional staf administratif non-teknis, sehingga secara signifikan mempermudah alur kerja evaluasi kredit.Meskipun hasil ini menjanjikan, studi ini mengakui keterbatasan tertentu.Tingkat akurasi moderat menunjukkan bahwa tugas klasifikasi sangat kompleks, kemungkinan dibatasi oleh ukuran dataset historis yang terbatas dan ketidakseimbangan kelas antara peminjam yang disetujui dan ditolak.Untuk penelitian masa depan, sangat disarankan untuk menerapkan teknik pemerataan data lanjutan, seperti Teknik Over-sampling Minoritas Sintetis (SMOTE), dan mengeksplorasi tuning hiperparameter atau metode pembelajaran ensembel (misalnya, Random Forest atau XGBoost) untuk meningkatkan kekuatan prediktif.Selain itu, mengintegrasikan sumber data alternatif, seperti metrik keuangan perilaku, dapat memberikan pandangan yang lebih holistik terhadap kelayakan kredit peminjam, akhirnya mengarah pada sistem persetujuan kredit yang lebih akurat dan adil untuk program perumahan subsidi
Program pinjaman rumah subsidi memerlukan proses persetujuan kredit yang objektif dan efisien untuk mengurangi bias subjektif dan ketidakefisienan manual dalam evaluasi tradisional. Studi ini mengusulkan sistem pendukung keputusan berbasis web yang memanfaatkan arsitektur ensembel hibrida yang mengintegrasikan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Nayve Bayes Classifier (NBC) untuk mengevaluasi kelayakan kredit peminjam subsidi di Raja Batu Residence. Kerangka yang diajukan menggunakan KNN untuk peta kesamaan data historis dan NBC untuk evaluasi atribut probabilitas, menggabungkan prediksi mereka melalui mekanisme Agregasi Voting Lembut untuk meningkatkan stabilitas. Kinerja sistem dinilai secara ketat menggunakan metrik klasifikasi yang dioptimalkan dan Skala Ketergunaan Sistem (SUS) dengan 20...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60538-algoritma-machine-learning-akurasi-model-svm-machi e9ba4effa5963d39a57d24c113f90bca Mon, 24 Aug 2026 22:33:06 +0700 #calendar - Comparative Machine Learning Algorithms For YouTube Sentiment Analysis On DPR Demonstration 2025 Using Lexicon: Penelitian lanjutan dapat mengembangkan metode ini untuk platform media sosial lain seperti Twitter atau TikTok untuk menguji generalisasi hasil. Selain itu, penggabungan teknik deep learning seperti IndoBERT dengan pendekatan TF-IDF dapat dieksplorasi untuk meningkatkan akurasi. Perlu dilakukan perluasan dan penyempurnaan kamus lexicon InSet untuk mencakup istilah politik spesifik, sehingga meningkatkan kualitas label otomatis dan keakuratan model..
Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma SVM memiliki kinerja terbaik dalam analisis sentimen komentar YouTube terkait Demonstrasi DPR 2025 dengan akurasi 96,5%.Mayoritas komentar (79,8%) bersifat negatif, mencerminkan ketidakpuasan publik terhadap DPR.Pendekatan hibrida berbasis lexicon dan machine learning berhasil meningkatkan akurasi dan efisiensi analisis sentimen pada data media sosial skala besar
Tingginya volume komentar publik di YouTube mengenai Demonstrasi DPR Agustus 2025, yang mencapai 43.910 data mentah, menghadirkan tantangan signifikan dalam melakukan analisis sentimen yang efisien. Keterbatasan waktu dan biaya dalam pelabelan manual untuk dataset berskala besar menjadi hambatan utama dalam pengembangan model prediksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah tersebut dengan mengusulkan pendekatan hibrida yang mengintegrasikan pelabelan otomatis Lexicon-Based dengan evaluasi komparatif lima algoritma Machine Learning. Metodologi penelitian mencakup tahap text preprocessing yang menghasilkan 40.097 komentar unik, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, dan pembagian data dengan rasio 80:20. Kinerja algoritma...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60542-kualitas-layanan-platform-pembelajaran e41caeaa78c0e70e88c38ccaf2e026fa Mon, 24 Aug 2026 22:33:03 +0700 #calendar - Social Network and Sentiment Analysis for Enhancing Social CRM in Indonesian Educational Technology Platforms: Penelitian lanjutan dapat mengembangkan studi ini dengan memperluas periode observasi untuk menangkap pola jangka panjang dan perubahan temporal dalam sentimen pengguna serta interaksi. Analisis longitudinal dapat memberikan wawasan lebih dalam tentang bagaimana perilaku pengguna berevolusi dalam respons terhadap perubahan platform atau tren pendidikan. Selain itu, penerapan model berbasis deep learning seperti LSTM atau transformer dapat meningkatkan akurasi klasifikasi sentimen dan interpretasi topik, terutama dalam menangani data media sosial yang informal dan kaya konteks. Peningkatan ini akan mendukung analisis yang lebih granular dan adaptif, memungkinkan platform EdTech merespons dengan presisi lebih tinggi terhadap kebutuhan pengguna dan dinamika diskusi..
Penelitian ini menunjukkan relevansi menggabungkan Analisis Jejaring Sosial, klasifikasi sentimen berbasis lexicon, dan pemodelan BERTopic untuk mengekstrak wawasan struktural, emosional, dan tematik dari konten yang dihasilkan pengguna terkait platform EdTech Indonesia.Analisis mengungkap pola interaksi, orientasi sentimen, dan topik diskusi yang berbeda antara Ruangguru, Pahamify, dan Zenius, mencerminkan responsifitas dan keterlibatan komunitas masing-masing platform.Temuan ini tidak hanya bermanfaat bagi pengembang EdTech yang ingin meningkatkan strategi Social CRM mereka tetapi juga bermakna bagi publik dengan memberikan perspektif yang lebih jelas tentang bagaimana platform pembelajaran online dialami.Transparansi ini membantu pengguna membuat pilihan yang lebih informasi dan memperkuat peran mereka dalam membentuk arah layanan pembelajaran digital.Secara keseluruhan, penelitian ini berkontribusi pada penguatan ekosistem pendidikan di Indonesia melalui inovasi yang lebih inklusif, responsif, dan berbasis komunitas
Kemajuan teknologi digital mendorong transformasi besar dalam sektor pendidikan, termasuk di Indonesia. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2024, pembelajaran daring merupakan salah satu alasan utama masyarakat mengakses internet. Hal tersebut memperkuat posisi platform teknologi pendidikan (EdTech) seperti Ruangguru, Pahamify, dan Zenius sebagai aktor penting dalam ekosistem pendidikan digital nasional. Di sisi lain, media sosial telah menjadi ruang ekspresi bagi pengguna untuk menyampaikan pengalaman terhadap layanan yang mereka gunakan. Penelitian...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60552-manajemen-wisma-sistem-informasi-aplikasi-mobile-m f377d3a9aa159b5f1d9d0475ecfcd734 Mon, 24 Aug 2026 22:25:35 +0700 #calendar - Mobile-Based Management Information System for Arafuru House Management: Penelitian lanjutan dapat fokus pada pengembangan sistem yang lebih interaktif dengan pengguna melalui analisis perilaku pengguna aplikasi mobile. Selain itu, integrasi teknologi kecerdasan buatan (AI) untuk memprediksi kebutuhan pengguna atau otomatisasi pelaporan keuangan bisa menjadi arah studi baru. Penelitian juga dapat mengeksplorasi penggunaan blockchain untuk meningkatkan keamanan data transaksi di sistem informasi manajemen wisma..
Berdasarkan hasil penelitian dan implementasi, dapat disimpulkan bahwa sistem informasi manajemen berbasis mobile untuk Wisma Arafuru telah berhasil dikembangkan dan memberikan dampak positif terhadap efisiensi operasional.Sistem ini mampu menggantikan proses manual dengan proses digital, memudahkan manajer dalam mencatat dan memantau reservasi kamar, fasilitas, acara, serta laporan keuangan secara real-time.Fitur utama seperti pemesanan, pembayaran, dan pelaporan berjalan sesuai kebutuhan pengguna.Sistem ini memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjut dengan tambahan fitur di masa depan
Pengelolaan operasional di Wisma Arafuru saat ini masih sangat bergantung pada metode konvensional yang menggunakan pencatatan buku besar secara manual. Ketergantungan pada proses manual ini sering kali menimbulkan berbagai permasalahan administratif yang krusial, seperti ketidakakuratan data reservasi tamu, lambatnya proses administrasi, serta kesulitan bagi pengelola dalam memantau ketersediaan kamar dan kondisi fasilitas gedung secara real-time. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah Sistem...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60548-sistem-tanda-tangan-manual-terkadang-protot 611ceadc6966bec93f4094aea22f32d7 Mon, 24 Aug 2026 22:22:10 +0700 #calendar - Design Of A Digital Correspondence And Disposition System With Integrated Digital Signature: Penelitian lanjutan dapat mengembangkan sistem ini dengan menambahkan modul pengelolaan surat keluar untuk melengkapi siklus manajemen surat organisasi. Selain itu, pengembangan aplikasi mobile atau Progressive Web App (PWA) khusus untuk pimpinan dan pengawas dapat meningkatkan mobilitas dalam memberikan persetujuan dan disposisi. Terakhir, integrasi analitik lanjutan pada dashboard untuk memantau indikator kinerja operasional, seperti rata-rata waktu penyelesaian disposisi per unit kerja, dapat mendukung pengambilan keputusan manajerial yang lebih efektif. Penelitian juga bisa mengeksplorasi penggunaan teknologi keamanan tambahan seperti blockchain untuk memperkuat validitas tanda tangan digital atau penerapan AI untuk prioritas otomatisasi disposisi berdasarkan urgensi dokumen..
Penelitian ini berhasil merancang dan membangun prototipe sistem digital surat-menyurat dan disposisi berbasis web menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) dalam lingkungan PUSKOMLEKAD.Sistem yang diusulkan secara efektif menyelesaikan tantangan efisiensi, transparansi, dan akuntabilitas yang inheren dalam sistem administrasi manual saat ini.Dengan menyediakan manajemen surat masuk digital terpusat, sistem ini menyelesaikan masalah penyimpanan fisik yang tidak efisien dan berisiko.Fitur inti yang diimplementasikan, yaitu alur disposisi berjenjang dan integrasi tanda tangan digital berbasis PIN, telah terbukti berhasil menyelesaikan dua masalah utama.(1) ketidakmampuan melacak status disposisi secara real-time, dan (2) ketergantungan alur kerja pada kehadiran fisik pejabat untuk autentikasi tanda tangan.Sistem ini menciptakan jejak audit digital transparan dan memungkinkan proses administrasi dan disposisi berlangsung tanpa batasan geografis atau waktu, secara signifikan meningkatkan potensi efisiensi operasional di PUSKOMLEKAD
Alur kerja administrasi di Pusat Komunikasi dan Elektronika Angkatan Darat (PUSKOMLEKAD) menghadapi tantangan signifikan karena ketergantungan pada proses surat-menyurat manual berbasis kertas. Sistem manual ini menyebabkan inefisiensi operasional, kesulitan dalam pelacakan status disposisi secara real-time, dan hambatan alur kerja kritis, terutama ketergantungan pada kehadiran fisik pimpinan untuk tanda tangan. Data penelitian dikumpulkan melalui observasi langsung terhadap alur kerja administrasi manual dan wawancara dengan personel terkait kebutuhan pengguna. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D), dengan menerapkan model Rapid Application Development (RAD) untuk siklus hidup sistem menggunakan framework PHP Laravel dan database...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60550-kesehatan-mental-health-supporting-h 684a59009305840a418aed2482149ae8 Mon, 24 Aug 2026 22:02:02 +0700 #calendar - Sentiment Analysis of Mental Health Reviews Using Machine Learning Algorithms: Untuk penelitian lanjutan, disarankan untuk menerapkan hyperparameter tuning menggunakan GridSearchCV pada model yang diusulkan untuk meningkatkan akurasi. Selain itu, mempertimbangkan penggunaan dataset yang lebih besar dan beragam dari berbagai platform media sosial dapat meningkatkan generalisasi model. Metode NLP berbasis deep learning seperti BERT atau RoBERTa juga dapat diuji dan dibandingkan dengan algoritma tradisional yang digunakan dalam penelitian ini. Dari segi praktis, penelitian selanjutnya dapat mengintegrasikan model ke dalam aplikasi web atau mobile untuk mendukung layanan konseling atau skrining kesehatan mental secara lebih efektif..
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan performa metode Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbor (K-NN), Nayve Bayes (NB), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), dan Random Forest (RF) dalam klasifikasi sentimen pada isu kesehatan mental.Hasil menunjukkan bahwa algoritma SVM memberikan performa terbaik dengan akurasi 72.Penelitian ini tidak hanya memberikan kontribusi ilmiah, tetapi juga mendukung upaya memahami kondisi psikologis masyarakat.(1) menerapkan hyperparameter tuning menggunakan GridSearchCV untuk meningkatkan akurasi model, (2) menggunakan dataset yang lebih besar dan beragam dari berbagai platform media sosial untuk meningkatkan generalisasi model, dan (3) menguji dan membandingkan metode NLP berbasis deep learning seperti BERT atau RoBERTa dengan algoritma tradisional yang digunakan dalam penelitian ini
Kesehatan mental merupakan isu penting di era modern akibat perubahan gaya hidup, tekanan sosial, dan kemajuan teknologi yang menimbulkan tantangan baru. Permasalahan ini berdampak pada berbagai aspek kehidupan, termasuk pendidikan, pekerjaan, hubungan sosial, dan kualitas hidup. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan performa metode Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbor (K-NN), Nayve Bayes (NB), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), dan Random Forest (RF) dalam klasifikasi sentimen pada isu kesehatan mental, sekaligus memperluas pengembangan...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult https://juris.id/pdf-60539-algoritma-kontrol-dimmer-pid-control-system-parame e40ada882bdebff2837bcc2fa79a1494 Mon, 24 Aug 2026 21:52:23 +0700 #calendar - Design of Balance Control System for Quadcopter Drone Using Ziegler-Nichols PID Method: Untuk penelitian lanjutan, disarankan untuk melakukan studi komparatif antara metode penyesuaian PID Ziegler-Nichols dengan metode penyesuaian PID lainnya, seperti metode auto-tuning, fuzzy-PID, atau kontrol berbasis model. Penelitian ini dapat mengeksplorasi keunggulan dan kelemahan masing-masing metode dalam konteks kontrol keseimbangan quadcopter. Selain itu, penelitian dapat dilakukan untuk mengoptimalkan desain mekanik quadcopter, termasuk pemilihan bahan dan konfigurasi komponen, untuk mengurangi getaran dan meningkatkan stabilitas. Studi ini dapat melibatkan simulasi dan analisis dinamika sistem quadcopter. Terakhir, penelitian dapat berfokus pada pengembangan algoritma kontrol adaptif yang dapat menyesuaikan parameter PID secara real-time berdasarkan kondisi penerbangan dan beban muatan yang bervariasi. Algoritma ini dapat meningkatkan kinerja kontrol dan stabilitas quadcopter dalam berbagai skenario..
Dari eksperimen dan analisis data yang telah dilakukan dalam penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa desain sistem kontrol keseimbangan quadcopter drone menggunakan PID Ziegler-Nichols masih perlu disempurnakan agar dapat mempertahankan keseimbangan pada sudut roll dan pitch secara stabil.Desain PID untuk sudut roll menghasilkan nilai Kp = 15, Ki = 0,55, dan Kd = 0,13.Desain PID untuk sudut pitch menghasilkan nilai Kp = 15, Ki = 0,51, dan Kd = 0,12.Pada uji tanpa beban, berhasil mempertahankan keseimbangan pada sudut roll dengan kemiringan maksimum 4 derajat, pada sudut pitch dengan kemiringan maksimum 2 derajat dari setpoint yang ditentukan 0 derajat.Langkah selanjutnya yang direncanakan untuk meningkatkan akurasi kontrol dan mengurangi penyimpangan kemiringan maksimum.Melakukan filtering komplementer atau Kalman untuk sensor fusion yang lebih baik.Menggunakan flight controller dengan kecepatan sampling yang lebih tinggi (misalnya berbasis STM32).Menyempurnakan struktur mekanik menggunakan bahan peredam getaran.Menguji di bawah berbagai kondisi beban muatan dan angin luar ruangan.Mengadopsi metode penyesuaian canggih, seperti auto-tuning, fuzzy-PID, atau kontrol berbasis model.Peningkatan ini diharapkan dapat mengurangi penyimpangan kemiringan secara signifikan di bawah rentang saat ini 2Ae4A
Kendaraan Udara Tak Berawak (UAV) saat ini mengalami perkembangan pesat baik untuk aplikasi umum maupun militer. Di antara berbagai jenis UAV, quadcopter menonjol sebagai pesawat multirotor yang mampu melakukan lepas landas dan pendaratan vertikal (VTOL). Faktor utama yang mempengaruhi ketidakseimbangan quadcopter umumnya mencakup berat muatan dan gangguan angin. Muatan yang dibawa oleh quadcopter dapat menyebabkan ketidakstabilan selama penerbangan, sedangkan angin sebagai faktor eksternal sangat mempengaruhi stabilitas pesawat. Arah angin yang tidak teratur dan kecepatan angin di udara dapat mengguncang...
Kunjungi calendar untuk informasi lainnya.

]]> nonadult nonadult nonadult nonadult nonadult