10023 research outputs found
Sort by
PERANCANGAN USER INTERFACE DAN USER EXPERIENCE APLIKASI BARTER BARANG MENGGUNAKAN FIGMA SEVEN INC
Get PDF
Enhancing Drug-Target Affinity Prediction with Multi-scale Graph Attention Network and Attention Mechanism
Get PDFDrug-target affinity (DTA) prediction is critical to drug discovery, yet traditional experimental methods are expensive and time-consuming. Existing computational approaches often struggle with limitations in representing the structural and sequential complexities of drugs and proteins, resulting in suboptimal prediction accuracy. This study proposes a novel framework integrating Graph Attention Networks (GAT) for drug molecular and motif graphs and Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) for protein sequences. A two-sided multi-head attention mechanism is utilized to dynamically model drug-protein interactions, enhancing robustness and accuracy. This research contribution is the development of a robust computational model that improves the accuracy of DTA predictions, reducing dependency on traditional laboratory methods. The integration of structural and sequential features provides a more comprehensive representation of drug-protein interactions. The study utilizes the Davis and KIBA, a binding affinity datasets that is widely used. the proposed model achieving the lowest Mean Squared Error (MSE) of 0.3209 and 0.1864, the highest Concordance Index (CI) of 0.8646 and 0.8616, and the highest r_m^2 of 0.5046 and 0.6672, respectively, outperforming baseline models. In conclusion, this study showed the proposed approach as a reliable method for DTA prediction, offering a faster and more accurate alternative in the drug discovery research field. However, there are still limitations, such as high computational complexity and the GAT model still uses static attention. Future work will focus on addressing this issue, testing the model across broader datasets, and implementing additional drug and target representation for richer feature extraction
PRAKTIK MAGANG REKOGNISI SHORTCOURSE CELERATES ACCELERATION – CYBERSECURITY PT. MITRA TALENTA GROUP (CELERATES)
Get PDFPERANCANGAN WEBSITE PRESENSI BERBASIS GPS DAN FOTO KEPOLISIAN DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA
No full textKemajuan teknologi digital telah mendorong banyak instansi untuk beralih ke sistem berbasis teknologi guna meningkatkan efisiensi operasional. Kepolisian Daerah Istimewa Yogyakarta (Polda D.I. Yogyakarta) sebelumnya menggunakan sistem presensi manual yang memiliki beberapa kelemahan, seperti rentan terhadap kesalahan pencatatan dan manipulasi, serta kurangnya validasi lokasi dan waktu. Oleh karena itu, dikembangkan sebuah sistem presensi berbasis GPS dan foto untuk memastikan kehadiran pegawai dapat dicatat dengan lebih akurat dan real-time.
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem presensi berbasis GPS dan foto menggunakan framework Laravel. Sistem ini memungkinkan pegawai melakukan presensi hanya di lokasi yang telah ditentukan dengan bukti visual berupa foto. Selain itu, fitur-fitur lain seperti riwayat kehadiran, pengajuan izin, serta laporan kehadiran juga dikembangkan untuk meningkatkan efisiensi dalam manajemen pegawai.
Metode pengembangan sistem meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem (UI/UX, database, dan arsitektur backend-frontend), implementasi, serta evaluasi menggunakan System Usability Scale (SUS). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem ini memiliki tingkat kemudahan penggunaan yang tinggi dengan skor rata-rata SUS sebesar 78, yang masuk dalam kategori "Good" hingga "Excellent".
Dengan adanya sistem ini, pencatatan kehadiran pegawai di Polda D.I. Yogyakarta menjadi lebih transparan, efisien, dan akurat. Rekomendasi untuk pengembangan lebih lanjut mencakup integrasi fitur notifikasi presensi dan penggunaan teknologi pengenalan wajah untuk validasi yang lebih ketat.
Kata Kunci: Presensi, GPS, Foto, Laravel, Sistem Manajemen Kehadira
Efektivitas Pendistribusian Dana Zakat bagi Pemberdayaan Masyarakat (Studi Kasus Badan Amil Zakat Nasional Kota Yogyakarta)
No full textZakat merupakan salah satu instrumen ekonomi Islam yang berperan penting dalam mengurangi kesenjangan sosial dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Zakat memiliki potensi besar dalam mengurangi kesenjangan ekonomi, melalui distribusi zakat yang tepat sasaran, orang yang kekurangan dalam segi ekonomi dapat memperoleh bantuan finansial untuk memenuhi kebutuhan dasar mereka. Lebih dari itu, zakat juga berfungsi sebagai modal usaha bagi mereka yang ingin mandiri secara ekonomi.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas pendistribusian dana zakat dalam memberdayakan masyarakat serta mengidentifikasi faktor-faktor yang mendukung dan menghambat keberhasilannya. Penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif dengan teknik pengumpulan data melalui wawancara, observasi, dan dokumentasi. Wawancara dengan pimpinan BAZNAS dan mustahiq penerima bantuan.
Hasil penelitian program BAZNAS sudah efektif berjalan dimana dana yang dikelola disalurkan sesuai dengan kebutuhan mustahiq, Badan Amil Zakat Nasional (BAZNAS) telah berperan signifikan dalam meningkatkan taraf ekonomi masyarakat, terutama bagi kelompok yang kurang mampu. Program-program yang dijalankan oleh BAZNAS, seperti bantuan modal usaha, pelatihan keterampilan, dan pemberdayaan ekonomi berbasis zakat, telah memberikan dampak positif yang nyata. Dengan pengelolaan yang transparan dan berbasis data, program ini terbukti efektif dalam mengentaskan kemiskinan dan memperbaiki taraf hidup masyarakat penerima manfaat
Pengaruh Brand Image, Product Quality dan Marketing Digital terhadap Keputusan Pembelian Produk Kecantikan Wardah
No full textSaat ini, industri kosmetik di Indonesia berkembang pesat dengan persaingan yang semakin ketat. Wardah, sebagai merek salah satu halal ternama, terus berinovasi untuk mempertahankan daya saingnya di pasar. Faktor-faktor seperti citra merek (brand image), product quality, , marketing digital terhadap keputusan pembelian produk Wardah. Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif dengan analisis data menggunakan SmartPLS 3.0. Sampel penelitian berjumlah 114 responden yang dipilih melalui teknik purposive sampling. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Brand image, Product quality dan Marketing digital berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian produk Wardah
Identifikasi Penyakit Pada Tanaman Bawang Merah Dengan Metode Support Vector Machine (SVM)
No full textBawang merah merupakan komoditas pertanian penting di Indonesia, namun produksi tanaman ini sering terganggu oleh berbagai penyakit seperti bercak ungu dan moler. Identifikasi penyakit secara manual memerlukan keahlian khusus dan rentan terhadap kesalahan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem identifikasi penyakit pada tanaman bawang merah menggunakan metode Support Vector Machine (SVM).
Penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan, yaitu pengumpulan data citra daun bawang merah melalui observasi lapangan, preprocessing citra, ekstraksi fitur menggunakan Hue, Saturation, Value (HSV) dan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), normalisasi data, serta pembagian dataset untuk pelatihan dan pengujian. Selanjutnya, dilakukan konfigurasi model SVM dengan berbagai parameter untuk memperoleh performa optimal.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SVM mampu mengklasifikasikan penyakit bawang merah dengan akurasi mencapai 95%. Pengujian model dilakukan menggunakan Confusion Matrix yang menghasilkan tingkat presisi tinggi dalam membedakan daun sehat, bercak ungu, dan moler. Dengan sistem ini, petani dapat lebih mudah mengidentifikasi penyakit pada tanaman bawang merah sehingga pengendalian dapat dilakukan lebih cepat dan tepat
Utilization of purple sweet potato synbiotic drink as a source of lactic acid bacteria exopolysaccharides for immunomodulation
No full textImmunomodulators, such as exopolysaccharides (EPS), can be found in products processed through
lactic acid bacteria (LAB) fermentation. Purple sweet potatoes have the potential to be used as
ingredients for making synbiotic drinks because of the high content of oligosaccharides. This study
aimed to determine the effectiveness of purple sweet potato synbiotic drinks in improving the immune
system in vivo. The experiment was conducted on male mice (Balb-C, 12 weeks old, 25±5 g BW) which
were given purple sweet potato synbiotic drink for 14 days with doses of A1, A2, and A3 (50, 100, 150
mg/kg BW) given once a day. On the 14th day, the mice were induced with S. aureus bacteria given
intraperitoneally (1 mL, 108 cfu/mL). The immunomodulation-related parameters measured were
phagocytic activity, the number of lymphocyte cells, and the relative spleen weight of mice. The results
showed that the synbiotic drink of purple sweet potato (A1, A2, and A3) can increase phagocytic activity
and lymphocyte cell count and have a significant effect on relative spleen weight (p<0.05). The higher
the dose of synbiotic drink, the higher the phagocytic activity and the number of lymphocyte cells, and
the smaller the relative spleen weight of the mice