Jurnal Sains dan Seni ITS
Not a member yet
2345 research outputs found
Sort by
Monitoring Kualitas Aplikasi BCA Mobile Berdasarkan Ulasan di Play Store
Get PDFPada era digital saat ini, popularitas aplikasi mobile banking sangat tinggi, terutama aplikasi BCA mobile yang mendominasi di Indonesia. Banyaknya pengguna dari aplikasi BCA mobile, sering kali membuat munculnya berita hampir di setiap bulannya tentang keluhan dari para pengguna BCA mobile terkait transaksi gagal, tidak bisa login, dan lain seba-gainya. Google Play Store sendiri menyediakan kolom komentar yang menjadi salah satu tempat para pengguna aplikasi untuk menyampaikan ulasan. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier untuk menganalisis sentimen ulasan, mengklasifikasikan ulasan tersebut menjadi sentimen positif atau negatif. Hasilnya menunjukkan bahwa sebesar 57% meru-pakan ulasan negatif, terutama terkait verifikasi dan penggu-naan aplikasi. Hasil dari klasifikasi sentimen tiap ulasan akan dilakukan monitoring terhadap proporsi sentimen negatif de-ngan menggunakan diagram kendali Laney P’, yang menun-jukkan kontrol statistik baik pada data aktual maupun prediksi. Dengan akurasi 86,8% dari model NBC, selanjutnya dilakukan monitoring dengan peta kendali dan diketahui bahwa jumlah sentimen negatif terkendali dengan baik, yang menunjukkan stabilitas dalam pengelolaan dan tidak adanya perubahan signi-fikan dalam performa aplikasi BCA Mobile
Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indikator Penyusun Indeks Ketimpangan Gender
Get PDFKesetaraan gender merupakan kondisi di mana laki-laki dan perempuan memperoleh kesempatan dan hak yang sama sebagai manusia dalam berperan dan berpartisipasi dalam segala bidang. Diskriminasi berdasarkan gender masih terjadi pada seluruh aspek. Hal ini dapat dilihat dari salah satu ukuran ketimpangan gender yakni IKG yang mengukur dalam aspek kesehatan reproduksi, pemberdayaan, dan pasar tenaga kerja. Terdapat 20 provinsi yang memiliki nilai IKG lebih tinggi dari IKG Indonesia pada tahun 2022. Di mana kondisi dari provinsi tersebut kurang optimal pada aspek yang berbeda-beda. Jika permasalahan terkait ketimpangan gender tidak di-lakukan penelitian untuk dicari penyebabnya, maka dapat me-nyebabkan kerugian dalam pertumbuhan ekonomi negara. Pe-nelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan provinsi di Indo-nesia berdasarkan indikator penyusun IKG, mengetahui perbe-daan karakteristik pada klaster yang terbentuk, serta menge-tahui ketepatan klasifikasi dari model diskriminan. Tahap awal data sekunder dilakukan analisis statistika deskriptif. Tahap berikutnya adalah melakukan analisis klaster untuk menjawab tujuan pertama, melakukan uji one-way MANOVA dan ANOVA untuk menjawab tujuan kedua, dan melakukan ana-lisis diskriminan untuk menjawab tujuan ketiga. Terakhir dida-patkan kesimpulan yakni hasil pengelompokan provinsi berda-sarkan indikator penyusun IKG adalah terdapat 2 klaster yang terbentuk. Klaster 1 merupakan klaster kategori tinggi yang terdiri dari 24 provinsi dan klaster 2 merupakan klaster kate-gori rendah yang terdiri dari 10 provinsi. Tingkat akurasi model diskriminan yang didapatkan sebesar 70,59%
Perbandingan Metode Klaster K-medoids dan K-means terhadap Hasil Peramalan Kemiskinan di Indonesia Menggunakan Backpropagation Neural Network
Get PDFKemiskinan di Indonesia merupakan isu kompleks dan multidimensi, dengan persentase penduduk miskin yang mengalami penurunan dari tahun ke tahun, namun masih mencapai sekitar 9,36% dari total populasi atau sekitar 25,90 juta orang pada Maret 2023. Untuk mengatasi tantangan ini, diperlukan strategi penanganan yang efektif dan tepat sasaran. Salah satu pendekatan yang dapat ditempuh untuk merumuskan strategi yang lebih efektif adalah dengan melakukan peramalan tingkat kemiskinan di Indonesia. Sebelumnya, studi telah menyoroti bahwa metode peramalan menggunakan teknik pembelajaran mesin Backpropagation Neural Network (BPNN) dapat memberikan hasil yang dapat diandalkan, mengingat kemampuannya dalam memodelkan pola kompleks dalam data dan memahami hubungan nonlinear. Setelah melakukan peramalan, langkah selanjutnya adalah melakukan klasterisasi untuk memahami pola spasial atau geografis dari hasil peramalan tersebut. Meskipun klasterisasi k-Means merupakan metode klaster yang umum digunakan, beberapa kelemahan seperti sensitivitas terhadap outlier, penurunan performa ketika ukuran klaster tidak seimbang, dan dependensi performa klaster pada pemilihan jumlah klaster dan titik pusat secara acak. Oleh karena itu, muncul ide untuk mencari alternatif metode klaster yang lebih baik dan akurat dalam mengelompokkan hasil peramalan tingkat kemiskinan di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan antara dua metode klasterisasi, yaitu k-Means dan k-Medoids, terhadap hasil peramalan tingkat kemiskinan di Indonesia. Metode peramalan yang akan digunakan adalah Backpropagation Neural Network (BPNN). Hasil analisis peramalan menunjukkan tren penurunan tingkat kemiskinan secara menyeluruh di Indonesia. Evaluasi DBI terhadap klaster menunjukkan bahwa klaster terbaik diraih menggunakan K-means dengan nilai sebesar 0,828406641 dan membentuk lima klaster dengan rincian klaster 1 sebanyak 4 provinsi, klaster 2 sebanyak 13 provinsi, klaster 3 sebanyak 9 provinsi, dan klaster 4 sebanyak 8 provinsi
Pendekatan Konsep Terapeutik pada Desain Interior Pusat Spesialis Ortopedi Rumah Sakit PHC (Port Health Centre) Surabaya
Get PDFUntuk mendukung kondisi psikologis pasien, diperlukan lingkungan yang nyaman, yaitu lingkungan psikologis memberikan dukungan positif bagi proses pemulihan. Rumah sakit dijadikan sebagai tempat untuk mendapatkan pelayanan kesehatan. Tingginya angka kecelakaan di Indonesia menjadi salah satu penyebab masyarakat banyak menderita penyakit tulang. Konsep tujuan dari rumah sakit khususnya spesialis ortopedi adalah dapat berhasil membantu pasien dalam proses penyembuhan. Namun pada pelaksanaannya terdapat beberapa kendala, seperti masih kurangnya perkembangan suasana lingkungan area pusat ortopedi yang menunjang kenyamanan fisik maupun psikis pasien. Metodologi yang diterapkan pada perancangan ini dilakukan dengan observasi lapangan dan studi literatur dengan topik yang berkaitan. Hasil dari perancangan ini diharapkan dapat menyelesaikan masalah yang ada di dalam Pusat Ortopedi Rumah Sakit PHC dan meningkatkan kenyamanan secara fisik maupun non fisik pasien selama proses penyembuhan
Barcoding Inventarisasi Tumbuhan Obat dan Studi Etnobotani di Kebon Omah Kedinding Lor, Kecamatan Kenjeran, Surabaya
Get PDFTanaman Obat Keluarga (TOGA) merupakan ramuan yang diekstrak dari berbagai bagian tanaman dan dapat digunakan sebagai ramuan tradisional. Keberadaan tanaman obat di lingkungan rumah sangatlah penting. Tanaman obat yang dipilih biasanya yang dapat digunakan untuk pertolongan pertama atau obat ringan seperti demam dan batuk. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dengan pendekatan kualitatif melalui pengumpulan data (Survey) dengan metode wawancara semi terstruktur dengan responden untuk mendokumentasikan, membuat kunci identifikasi berupa booklet dan QRcode. Parameter analisis data yang diamati dalam penelitian ini adalah inventarisasi morfologi yang teridentifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ditemukan 11 spesies yang terbagi 8 familia jenis tumbuhan yang dimanfaatkan oleh masyarakat dan familia terbanyak terdapat pada familia Zingiberaceae sebesar 36.36% yang memiliki 4 spesies. Kemudian 7 familia lainnya hanya ditemukan 1 spesies perfamilianya dengan persentase sebesar 9.09%. Bagian tanaman yang paling sering dimanfaatkan yaitu bagian Daun (47%) dan cara pemanfaatan yang paling sering digunakan yaitu dengan cara Direbus (50%). Manfaat yang diperoleh dari semua tumbuhan obat yang telah diidentifikasi berguna untuk pertolongan pertama atau obat ringan seperti mengobati demam, batuk dan flu
Multisensory Design sebagai Pengalaman Wisata Tanpa Ketergantungan Visual
Get PDFUmumnya, manusia bergantung pada penglihatan sebagai indera utama saat berinteraksi dengan bangunan. Namun, ketergantungan pada visual dapat mengurangi kedalaman interaksi, pengalaman, dan sensasi pengguna dalam merasakan ruang. Dalam hal ini, konsep perancangan mengeksplorasi bagaimana arsitektur dapat dirasakan tanpa mengandalkan penglihatan. Keberadaan sekelompok individu dengan keterbatasan penglihatan, seperti penyandang tunanetra, menjadikan perancangan ini lebih berfokus pada fasilitasi pengalaman berwisata bagi mereka serta individu lain yang menghadapi keterbatasan serupa. Di samping itu, pengintegrasian elemen sensorik membuka perspektif baru mengenai keindahan, fungsi, dan makna arsitektur, sehingga mempermudah pengguna memahami ruang dan keberadaan secara holistik. Pendekatan ini mengatasi keterbatasan yang ada serta memperdalam hubungan antara tubuh, persepsi, dan ruang. Dengan cara ini, arsitektur mampu menjembatani aspek yang terlihat dan tidak, menciptakan simfoni pengalaman pariwisata inklusif yang dapat dinikmati oleh semua kalangan
Membangun Pariwisata Pantai yang Berkelanjutan dan Tangguh Bencana: Strategi Mitigasi Bencana di Pantai Sine, Tulungagung
No full textPariwisata pantai menyajikan keindahan alam dan panorama laut, sehingga menarik wisatawan untuk berkunjung. Pantai Sine merupakan destinasi pariwisata pantai yang rawan terhadap bencana alam. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa upaya pengembangan pariwisata pantai dalam mitigasi bencana, dan faktor pendukung serta faktor penghambat penerapan mitigasi pantai pada pengembangan pariwisata pantai. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif fenomenologi dengan wawancara, observasi, dan dokumentasi sebagai teknik pengumpulan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Pokdarwis bertanggung jawab dalam mengelola Pantai Sine yang aman dari bencana. Dalam menanggulangi bencana alam, Pokdarwis Pantai Sine telah menerapkan mitigasi bencana, yaitu mitigasi striktural dan mitigasi non-struktural. Mitigasi struktural terdiri dari pembangunan infrastruktur mitigasi, pembuatan greenbelt, dan sistem peringatan dini. Mitigasi non-struktural mencakup sosialisasi bencana dan informasi bencana. Selain penerapan mitigasi bencana, pengembangan Pariwisata Pantai Sine juga melibatkan peran aktif masyarakat dalam bentuk bergotong-royong dalam mencegah bencana banjir, berpartisipasi dalam kegiatan penanggulangan bencana, berinisiatif dalam mencari informasi bencana, dan kesiapsiagaan dalam menghadapi bencana. Dalam upaya mengembangkan Pariwisata Pantai Sine berbasis mitigasi, terdapat faktor pendukung dan faktor penghambat. Faktor pendukung dalam penerapan mitigasi bencana di Pantai Sine, berupa upaya Pokdarwis dalam mengelola Pantai Sine yang aman bencana, dukungan Pemerintah Kabupaten Tulungagung, kesadaran dan respon aktif masyarakat Pantai Sine, dan kolaborasi dengan komunitas. Sementara itu, faktor penghambat dalam penerapan mitigasi bencana di Pantai Sine, berupa bencana alam, keterbatasan teknologi sistem peringatan dini, dan infrastruktur jalur evakuasi yang kurang memadai
Penerapan Kontrol Optimal pada Penyebaran Penyakit Leptospirosis Menggunakan Prinsip Minimum Pontryagin
Get PDFPenyakit leptospirosis tergolong sebagai penyakit zoonosis atau penyakit yang bersumber dari hewan kemudian ditularkan ke manusia. Bakteri Leptospira merupakan penyebab utama dari penyakit ini. Bakteri Leptospira dapat berasal urin hewan terinfeksi penyakit leptospirosis. Hewan yang dapat menularkan diataranya hewan ternak, tikus, hewan peliharaan, dan sebagainya. Manusia dapat tertular leptospirosis apabila melakukan kontak dengan air atau lingkunagan yang telah tercemar bakteri Leptospira. Penelitian ini mengembangkan model penyebaran penyakit leptospirosis dengan menambahkan kontrol berupa pembasmian tikus dan pengobatan pada manusia. Penyelesaian untuk kontrol optimal didapatkan dengan Prinsip Minimum Pontryagin serta untuk simulasi numeriknya dengan m[etode Runge Kutta Orde-4. Analisis model penyebaran penyakit leptospirosis dilakukan di titik kesetimbangan endemik dan non endemik. Hasil analisis menunjukkan bahwa model stabil pada kedua titik kesetimbangan. Dan setelah diberikan kontrol, terbukti bahwa model dapat dikontrol. Setelah dilakukan simulasi, terbukti bahwa populasi vektor terinfeksi menurun setelah ditambahkan kontrol. Kemudian populasi manusia terinfeksi juga menurun setelah ditambahkan kontrol, sehingga berdampak kepada bertambahnya populasi manusia yang sembuh
Analisis Sentimen terhadap Ulasan Aplikasi Bank Digital Syariah di Indonesia dengan Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Convolutional Neural Network
Get PDFTeknologi dan digitalisasi beberapa tahun terakhir mengalami perkembangan sangat pesat. Di Indonesia sendiri, hingga pada periode 2021-2022 pengguna teknologi internet mencapai 210,03 juta. Teknologi memudahkan sebagian besar kebutuhan manusia dalam menjalankan pekerjaan dan aktivitas, termasuk dalam hal transaksi keuangan. Salah satunya dengan hadirnya Bank Digital. Layanan perbankan berbasis digital tak hanya dilakukan oleh bank konvensional namun juga hadirnya beberapa bank digital syariah yang beroperasi di Indonesia. Pada akhir 2021, Bank Aladin Syariah muncul sebagai bank digital murni syariah pertama di Indonesia. Sebagai pioneer bank digital syariah, sangat penting bagi Bank Aladin untuk mendapatkan reputasi yang baik sehingga evaluasi secara berkala diperlukan untuk menjaga kualitas layanan. Ulasan pengguna terhadap Bank Aladin dapat dijadikan sebagai alat efektif dan efisien dalam menemukan informasi. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis sentimen terhadap komentar pada layanan aplikasi. Analisis sentimen Ulasan pengguna terhadap Bank Aladin akan dikategorikan menjadi sentimen positif dan negatif. Klasifikasi awal dalam dua kategori sentimen ini akan ditentukan dengan menggunakan pelabelan berdasarkan rating ulasan pengguna. Hasil klasifikasi awal akan dibandingkan dengan menggunakan metode Support Vector Machine dan Convolutional Neural Network dengan ekstraksi fitur Word2Vec. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari kumpulan ulasan atau review pengguna layanan aplikasi Bank Aladin di Google Play Store pada periode 1 Oktober 2022 hingga 31 Desember 2022. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Convolutional Neural Network lebih baik dibandingkan Support Vector Machine. Pada metode Support Vector Machine nilai akurasi paling baik didapatkan pada parameter C = 1000 dan γ = 10 yaitu sebesar 81,9%. Sedangkan pada metode Convolutional Neural Network model terbaik yang didapatkan menggunakan kombinasi layer yaitu Embedding Layer dengan bobot Word2Vec, Max Pooling 1D, Layer 1 dengan node 8, dan Output layer dengan fungsi aktivasi sigmoid dengan kebaikan model data testing didapatkan accuracy yang baik sebesar 89,8%
Analisis Risiko Saham Emiten Baru Penyusun Indeks LQ45 Menggunakan ARIMA-GARCH dengan Portofolio Markowitz
Get PDFInvestasi saham merupakan salah satu cara untuk memperoleh passive income yang digemari oleh para investor. Dalam pasar modal, keragaman saham dikelompokkan menjadi suatu indeks harga saham oleh Bursa Efek Indonesia (BEI). Indeks LQ45 yang merupakan salah satu indeks harga saham yang terdiri gabungan dari 45 emiten saham. Setiap tahunnya, indeks saham dievaluasi oleh BEI dan dapat terjadi perombak-an pada saham penyusunnya. Saham baru yang menempati in-deks saham merupakan saham yang dinilai memiliki potensi ke-untungan yang bagus pada periode sebelumnya. Agar dapat me-ngetahui tingkat keuntungan beserta tingkat risiko dari saham baru tersebut dibutuhkan metode yang dapat memprediksi per-gerakan harga sahamnya. Oleh karena itu dalam penelitian ini akan dibahas tentang peramalan, estimasi imbal hasil yang di-harapkan, pembentukan portofolio dan estimasi risiko investasi menggunakan pendekatan ARIMA-GARCH, portofolio Mar-kowitz, Value at Risk (VaR) dan Conditional Value at Risk (CVaR). Data saham yang digunakan pada penelitian merupa-kan data harga saham penutupan emiten baru pada indeks LQ45 berdasarkan evaluasi mayor oleh BEI pada Januari 2023 yang akan menempati indeks tersebut selama satu periode sam-pai dilakukan evaluasi selanjutnya. Rentang data yang digu-nakan dalam penelitian terhitung dari 1 Agustus 2019 hingga 31 Januari 2023. Hasil penelitian menyatakan bahwa saham yang memiliki tingkat keuntungan tertinggi yaitu PT Surya Esa Perkasa Tbk (ESSA) dengan nilai expected return harian sebesar 2,3% sedangkan yang terendah, yaitu PT Ace Hardware Indo-nesia Tbk (ACES) sebesar -1,1%. Pembentukan portofolio yang didasarkan pada diversifikasi risiko menghasilkan nilai expect-ed return harian sebesar 0,5%. Dalam analisis risiko digunakan dua tingkat kepercayaan, yaitu 90% dan 95%. Semakin tinggi tingkat kepercayaan yang dipakai, maka semakin tinggi pula estimasi kerugiannya