IRPI Publisher Journals (Institute of Research and Publication Indonesia)
Not a member yet
1012 research outputs found
Sort by
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Engagement Video di Platform TikTok Menggunakan Multiple Linear Regression: Analysis of Factors that Influence Video Engagement on the TikTok Platform Using the Multiple Linear Regression Algorithm
No full textTikTok telah berkembang menjadi salah satu platform interaksi digital terkenal secara luas di seluruh dunia, yang memiliki lebih dari satu miliar orang pengguna aktif. Namun, sebagian video di TikTok memperoleh tingkat engagement yang tinggi meskipun menggunakan pendekatan konten yang serupa. Riset ini dimaksudkan untuk menelusuri unsur-unsur yang memberikan pengaruh terhadap engagement video di TikTok dengan menerapkan algoritma Regresi Linear Berganda. Variabel yang dianalisis meliputi durasi video, jumlah tayangan, komentar, like, share, dan download. Setelah melalui tahap preprocessing data, seleksi fitur, dan pengujian asumsi regresi, ditemukan bahwa video_like_count, video_share_count, dan video_download_count memiliki pengaruh paling signifikan terhadap jumlah tayangan. Hasil evaluasi model membuktikan bahwa model regresi menujukkan kinerja prediktif yang sangat baik, dengan nilai R² Squared sebesar 0,978, RMSE sebesar 0,0742, dan MSE sebesar 0,0055. Riset ini memberikan gambaran praktis kepada konten kreator dan konten marketing dalam merancang produksi konten yang lebih optimal. Model prediksi ini juga dapat dimanfaatkan untuk memperkirakan potensi engagement suatu video sebelum dipublikasikan
Perbandingan Performa Random Forest dan Long Short-Term Memory dalam Klasifikasi Teks Multilabel Terjemahan Hadits Bukhari: Comparison of Random Forest and Long Short-Term Memory Performance in Multilabel Text Classification of Bukhari Hadith Translation
No full textHadits merupakan fondasi utama kedua dalam Islam, yang memandu umat Islam dalam menafsirkan nilai-nilai Islam dan mengimplementasikannya secara nyata dalam berbagai aspek kehidupan. Salah satu perawi hadits yang paling dihormati adalah Imam Bukhari, yang dikenal dengan ketelitian dan ketegasannya dalam memilih hadits-hadits yang otentik. Penelitian ini menggunakan data dari terjemahan hadis dari Sahih Bukhari ke dalam bahasa Indonesia yang telah diklasifikasikan ke dalam tiga kategori utama, yaitu anjuran, larangan, dan informasi. Untuk mengidentifikasi karakteristik masing-masing kategori, klasifikasi teks dilakukan dengan menggunakan dua metode populer, yaitu Random Forest (RF) dan Long Short-Term Memory (LSTM), yang dikenal efektif dalam memproses data teks berskala besar dan kompleks. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji perbedaan kinerja antara kedua metode tersebut dalam mengelompokkan hadis yang datanya telah lengkap. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode RF mencapai akurasi tertinggi sebesar 89,48%, sedikit lebih unggul dari LSTM yang memperoleh 88,52%. Kedua metode mencatat nilai Hamming Loss yang sama, yaitu 0,1048 (89,52%). Temuan ini menunjukkan bahwa kelengkapan dan kualitas data hadis Bukhari berkontribusi dalam meningkatkan akurasi klasifikasi dengan memberikan konteks dan variasi yang lebih baik untuk model
Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Strategi Promosi Di Smk Al-Amah Cimanggung Menggunakan Algoritma C4.5: Implementation Of Data Mining In Determining Promotional Strategies At Al-Amah Vocational School Cimanggung Using C4.5 Algorithm
No full textDalam pengelolaan data dapat dilakukan penggalian informasi menggunakan data mining. Data mining dapat membantu pihak sekolah dalam pengambilan keputusan, yang dimana diharapkan dalam mengelola data mendapatkan informasi yang terkandung didalamnya menjadi sebuah pengetahuan baru.Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk melakukan proses pengelolaan data siswa dengan metode klasifikasi dalam upaya untuk mendukung membuat keputusan dalam menentukan strategi promosi di SMK Al-Amah Cimanggung dengan metode C4.5. Analisis dan implementasi data menggunakan algoritma C4.5 dilakukan pengujian menggunakan RapidMiner Studio. Data yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 363 data yang terdiri dari data training 253 dan data testing 108. Atribut yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya Asal sekolah, alamat, informasi PPDB, nilai akademik, dan pendapatan orang tua. Berdasarkan hasil implementasi algoritma C4.5, atribut dengan nilai gain tertinggi adalah atribut sekolah asal merupakan atribut yang paling berpengaruh dalam penelitian ini kemudian di tahap selanjutnya atribut yang memengaruhi adalah pendapatan orang tua yang berasal dari asal sekolah negri dan informasi PPDB dari asal sekolah swasta. Data mining dengan algoritma C4.5 dapat digunakan untuk menentukan strategi promosi sekolah dengan menghasilkan decision Tree dengan hasil accuracy 89,81. Maka menunjukkan bahwa penelitian memiliki tingkat akurasi yang cukup tingg
Implementation of Digital Marketing and Digital Payment in the Community of UMKM Cake Entrepreneurs : Penerapan Digital Marketing dan Digital Payment pada Komunitas UMKM Pengusaha Kue Etalase
Get PDFThe current problem is the problem of promotion on social media and online sales, currently cake sales are done manually or conventionally so that it is not felt to be optimal, because it is often constrained by the weather, if it rains then cake sales are somewhat hampered, as well as during school holidays, because sales are still consignment or consignment systems, if they are not sold out then the cake producer bears the loss, in addition, in making transactions they have difficulty in providing change and storing coins, for that it is felt necessary to carry out mentoring activities for the implementation of digital marketing and digital payments to help overcome the problems of the UMKM community of cake showcase entrepreneurs. The community service method used is the PAR method, starting from problem identification, activity preparation, activity implementation and evaluation. The mentoring activity was attended by 11 participants consisting of cake producers and cake showcase entrepreneurs in Rumbai sub-district, the presentation material discussed the socialization of digital marketing and digital payment practices using the DANA application, at the end of the community service activity an evaluation was carried out with the results that 70% of participants were satisfied with the mentoring activities and wanted to implement digital marketing and digital payments in their businesses
A Deep Learning Approach Bassed on Classification to Detect Facial Skin Defect
Get PDFAs people are more active, facial skin is often neglected, which can lead to acne, eye bags, and redness. In this study, deep learning models such as Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), and Generative Adversarial Networks (GANs) are used to classify facial skin damage. DenseNet201 and MobileNetV2 architectures were also used to evaluate the models in this study. The dataset used consists of facial skin disease photos collected from the Kaggle database. The model was trained and tested to classify the types of skin damage after going through data collection and preprocessing stages. The results showed that the GANs model and the DenseNet201 and MobileNetV2 architectures were the best models, with test accuracy values of 89% for the GANs model, 88% for the DenseNet201 architecture, and 89% for the MobileNetV2 architecture. These results show that deep learning approach techniques can help classify and find facial skin problems well. and it is expected that it will be a great progress in the field of dermatology and skin health
Analyzing Customer Sentiment Towards Marketplace Reviews Using Classification Algorithms
Get PDFNumerous online marketplaces like Shopee and Lazada have been developed in Indonesia due to the rapid growth of e-commerce. The Shopee and Lazada apps link buyers and sellers in transactions to purchase and sell products and services. About 100 million users have downloaded both applications as of this writing. Since releasing these programs, the community has voiced various thoughts and complaints. Based on this, user sentiment regarding the Shopee and Lazada applications on the Google Play Store is determined using sentiment analysis using the K-Nearest Neighbor (KNN), Nave Bayes, and Support Vector Machine (SVM) algorithms. Data selection, pre-processing, transformation, data mining, and assessment are the five stages of the Knowledge Discovery in Databases (KDD) approach. For each E-commerce application, 2000 reviews were used as the data. With an accuracy of 85.71% for Gaussian-NB modeling for the Lazada dataset and an accuracy of 85.67% for Bernoulli-NB modeling for the Shopee dataset, the Naive Bayes algorithm has the highest accuracy in experiments on each dataset
Perbandingan Kernel Algoritma Support Vector Regression Terhadap Performa Prediksi Produksi Kelapa Sawit: Comparison of the Support Vector Regression Kernel Algorithm on the Performance of Palm Production Prediction
No full textProduksi kelapa sawit merupakan salah satu faktor utama dalam industri perkebunan kelapa sawit yang memengaruhi kesejahteraan ekonomi suatu daerah. Dalam upaya untuk meningkatkan prediksi produksi kelapa sawit, algoritma Support Vector Regression (SVR) telah diadopsi sebagai metode prediksi yang potensial. Namun, pilihan kernel dalam SVR dapat mempengaruhi performa prediksi. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa prediksi produksi kelapa sawit menggunakan tiga kernel yang berbeda, yaitu linear, polinomial, dan radial basis function (RBF), di PTPN V.Data produksi kelapa sawit dari PT Perkebunan Nusantara V (PTPN V) digunakan sebagai data input. Metrik evaluasi performa prediksi, seperti mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), dan koefisien determinasi (R-squared), digunakan untuk membandingkan ketiga kernel SVR. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kernel RBF cenderung memberikan hasil prediksi yang lebih baik dibandingkan dengan kernel linear dan polinomial. Namun, faktor-faktor seperti kestabilan model dan kecepatan komputasi juga perlu dipertimbangkan dalam pemilihan kernel. Penelitian ini memberikan wawasan penting bagi pengguna SVR dalam memilih kernel yang sesuai untuk meningkatkan prediksi produksi kelapa sawit di PTPN V
Studi Mendalam tentang Partial Discharge pada Transformator Daya: Tantangan dan Analisis Artikel Terpilih: In-depth Study of Partial Discharge in Power Transformers: Challenges and Analysis Selected Articles
No full textPartial discharge (PD) is an electrical phenomenon that occurs in the insulation of a power transformer when high voltage causes the release of small amounts of electrical energy. Although PD itself does not directly cause damage, this phenomenon can gradually damage the insulation, reduce its effectiveness, and eventually lead to transformer failure if not detected and addressed. PD usually indicates a weakness or defect in the insulation system, such as an air gap, contamination, or damage to the insulation material. This article reviews recent research on PD in power transformers published since 2020 and selects some dominant studies for further analysis. The article identifies challenges in PD detection and analysis, such as sensor sensitivity, signal interference, and the need for more accurate diagnosis methods.
Partial discharge (PD) adalah fenomena listrik yang terjadi dalam isolasi transformator daya ketika tegangan tinggi menyebabkan pelepasan energi listrik dalam jumlah kecil. Meskipun PD sendiri tidak langsung menyebabkan kerusakan, fenomena ini dapat secara bertahap merusak isolasi, mengurangi efektivitasnya, dan akhirnya menyebabkan kegagalan transformator jika tidak terdeteksi dan ditangani. PD biasanya mengindikasikan adanya kelemahan atau cacat dalam sistem isolasi, seperti celah udara, kontaminasi, atau kerusakan material isolasi. Artikel ini mengulas penelitian terbaru mengenai PD pada transformator daya yang diterbitkan sejak tahun 2020 dan memilih beberapa studi yang dominan untuk dianalisis lebih mendalam. Artikel ini mengidentifikasi tantangan dalam deteksi dan analisis PD, seperti sensitivitas sensor, interferensi sinyal, dan kebutuhan akan metode diagnosis yang lebih akurat
Effectiveness of the Application of the Death Penalty for Narcotics Crimes in P4GN Follow-up Efforts: Efektivitas Penerapan Hukuman Mati Terhadap Tindak Pidana Narkotika Dalam Upaya Tindak Lanjut P4GN
Get PDFPenyalahgunaan obat-obatan merupakan salah satu bentuk tindak kriminal dalam ranah pidana yang memerlukan perhatian lebih dari beberapa kalangan. Hal tersebut berkaitan dengan partisipasi aktif yang memiliki keterkaitan fungsi satu sama lain untuk menjamin keberhasilan dalam menangani persoalan tindak pidana narkotika yang melibatkan adanya gotong royong antara aparat penegak hukum dengan masyarakat yang ada. Mengenai urusan ini, aparat penegak hukum telah menyediakan lembaga terkait dalam penyelesaian persoalan narkotika yang terjadi. Salah satu contohnya berupa adanya Badan Narkotika Nasional RI yang berupaya untuk mengurangi tingkat penggunaan narkotika melalui program Pencegahan, Pemberantasan, Penyalahgunaan dan Peredaran Gelap Narkotika (P4GN). Pada pelaksanaan P4GN ini tentu saja memiliki rintangan yang dilalui hingga akhirnya menciptkan dua kemungkinan yang terjadi yaitu berhasil atau tidaknya upaya tersebut. Dapat dicontohkan seperti judul yang diangkat oleh penulis bisa diibaratkan sebagai bentuk kegagalan dalam upaya tersebut. Namun dalam penelitian yang berdasarkan peraturan dan studi kasus yang terjadi saat ini, penulis berharap dengan adanya penjelasan tentang pidana mati yang menjadi salah satu bentuk konsekuensi yang akan digalakan ketika seseorang terlibat dalam tindak pidana narkotika itu sendiri guna mengurangi segala kemungkinan yang nantinya akan merusak generasi dinegeri ini
Assistance in Making Promotional Media Using Information Technology to Support Competitiveness Digital Marketing for MSMEs: Pendampingan Pembuatan Media Promosi Menggunakan Teknologi Informasi untuk Mendukung Daya Saing Digital Marketing pada UMKM
Get PDFWith the development of the internet, information technology has also undergone a significant transformation in the global marketing paradigm. Before the adoption of this framework, business operators generally used conventional and traditional promotional methods. However, with the emergence of the digital era, traditional approaches have been replaced through digital marketing, involving marketing activities using various social media. The use of social media as a promotional strategy has become an optimal method to expand the market or reach more customers. Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) can expand the marketing of their products through digital platforms, especially on various social media channels such as TikTok and Instagram. It is hoped that this can accelerate the transformation of MSMEs in Indonesia towards the digital era. However, not all MSME products can be widely known by the public, and the main cause is the suboptimal utilization of social media as a promotional tool. This research aims to understand the benefits that make social media, especially TikTok and Instagram, effective promotional tools, especially for MSMEs. The method used in this research is a qualitative method. The utilization of social media, especially TikTok and Instagram, for business operators can provide advantages, including serving as a promotional or marketing tool, enabling the establishment of personal relationships with consumers, serving as a means of collecting consumer data, and conveying information or responses to consumers.