Perancangan sistem manajemen session real-time menggunakan firestore, python, dan javascript

PT. XYZ is one of the largest retail companies in Indonesia. PT. XYZ has a website-based application that functions to help employees who work in IT Support to handle operational problems. However, this website has not implemented a session management system which can affect the level of security. Therefore, a system design was created for real-time session management using Firestore, Python, and Javascript. Firestore is used as a database to store sessions and Firestore has a feature called the Firestore snapshot listener which functions to detect changes in real-time. The research method includes identifying needs, initial prototype design, prototype creation, prototype evaluation, prototype refinement, and system implementation. Black Box Testing is used as a method for testing this system, where the results are in accordance with the needs and interviews are conducted with the admin of this website to test the session management system and find out the admin's response regarding the designed session management system. The results obtained are satisfactory because security can be further improved, user experience is improved, and the company's needs can be achieved

Evaluasi pendekatan sliding window terhadap static split dalam prediksi harga Bitcoin menggunakan algoritma Random Forest

Prediksi harga Bitcoin menjadi topik yang menarik dan menantang seiring meningkatnya volatilitas dan penggunaan aset kripto dalam berbagai sektor. Salah satu aspek yang memengaruhi kualitas prediksi adalah pendekatan yang digunakan untuk membagi data latih dan data uji. Penelitian ini membandingkan dua pendekatan validasi yang umum digunakan, yaitu sliding window dan static split, dalam konteks prediksi harga Bitcoin menggunakan algoritma Random Forest. Data historis diambil dari Yahoo Finance selama tahun 2015–2022. Fitur input berupa harga penutupan dengan tujuh lag harian. Pendekatan sliding window melibatkan pelatihan model dengan data yang terus bergeser dengan jendela waktu 365 hari dan pengujian satu hari ke depan, sedangkan static split membagi data berdasarkan tanggal tetap. Evaluasi menggunakan metrik Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), R-squared (R²), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan direction accuracy. Hasil menunjukkan bahwa sliding window menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan konsisten, serta lebih baik dalam mengikuti arah pergerakan harga dibandingkan static split.Bitcoin price prediction remains a complex and relevant challenge due to the asset’s high volatility and increasing adoption across sectors. One important factor influencing prediction performance is the data-splitting strategy used during model development. This study compares two approaches (sliding window and static split) in the context of Bitcoin price forecasting using the Random Forest algorithm. Historical data from Yahoo Finance spanning 2015 to 2022 is used, with input features constructed from closing prices and seven daily lags. The sliding window method trains the model with a moving 365-day window and tests it on the following day, whereas the static split uses a fixed date-based partition. Evaluation is conducted using Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), R-squared (R²), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), and direction accuracy metrics. The results indicate that the sliding window approach produces more accurate and consistent predictions and better captures directional trends in price movement than the static split method

Sistem pendukung keputusan pemilihan lulusan terbaik untuk jurusan teknik informatik di Instituto Profissional de Canossa (IPDC) menggunakan metode multi attribute utility theory

Best graduate selection is crucial for academic achievement and contributes to the accreditation value of the institution. Instituto Profissional de Canossa (IPDC) is a higher education institution founded by the Canossian Sisters in Timor-Leste. To improve the effectiveness of assessment and decision-making processes, an information system is needed to assist in selecting the best graduates based on multiple criteria. This research develops a web-based Decision Support System (DSS) using the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) method. MAUT is a multi-criteria decision-making method that evaluates alternatives based on their utility scores across several criteria. The study uses four main criteria: attendance, academic performance, ethics, and discipline. The system is implemented as a web application for universal access. The MAUT calculation results provide valid and accurate recommendations for the best graduates. System testing showed that the application successfully ranked candidates based on defined weights and criteria, providing objective and consistent selection results

ABUSE OF AUTHORITY IN THE MANAGEMENT OF MINING LICENCES WITH IMPLICATIONS FOR CORRUPTION OFFENCES

This article examines the abuse of authority by public officials or civil servants in the mining sector in accordance with Article 3 of the Corruption Eradication Law. The Corruption Eradication Law does not provide an adequate explanation, leading to various interpretations in court decisions that create ambiguity. In addition, the concept of abuse of authority is an administrative law concept, and judicial practice shows several differences in its interpretation and parameters. The article's findings highlight challenges in enforcing Article 3 of the Corruption Eradication Law, particularly the identification of overlapping regulatory ambiguities as a significant issue. The results of the study show that including abuse of authority in Article 3 of the Corruption Eradication Law as an administrative law concept will create obstacles for law enforcement. On the other hand, the Mining Law grants the government with the authority and discretion to manage finances, from the licensing stage through implementation, including the drafting of mining cooperation contracts that must adhere to the principles of good faith and transparency.Artikel ini mengkaji penyalahgunaan wewenang oleh pejabat publik atau pegawai negeri sipil di sektor pertambangan berdasarkan Pasal 3 Undang-undang Pemberantasan Tindak Pidana Korupsi. UU Pemberantasan Tindak Pidana Korupsi tidak memberikan penjelasan yang memadai, sehingga praktik pada putusan pengadilan menimbulkan beragam tafsiran yang menimbulkan ambiguitas. Selain itu, unsur penyalahgunaan wewenang merupakan konsep hukum administrasi, akibatnya praktek peradilan menunjukkan beberapa perbedaan penafsiran tentang pengertian dan parameter dari unsur tersebut. Temuan penelitian menyoroti tantangan dalam menegakkan Pasal 3 UU Pemberantasan Tindak Pidana Korupsi dalam  mengidentifikasi ambiguitas peraturan yang tumpang tindih sebagai isu utama. Hasil penelitian menunjukkan eksistensi pencantuman penyalahgunaan wewenang dalam Pasal 3 UU Pemberantasan Tindak Pidana Korupsi merupakan konsep hukum administrasi akan menimbulkan kendala dalam penegakan hukum. Disisi lain,   UU Pertambangan memberikan kewenangan dan keleluasaan terhadap  pemerintah untuk  mengelola keuangan, mulai tahap pemberian perizinan, pelaksanaan, termasuk penyusunan kontrak kerjasama pertambangan yang harus berpegang teguh pada prinsip-prinsip itikad baik dan keterbukaan

English

Jagung (Zea mays L.) merupakan tanaman serealia utama, permintaan globalnya terus meningkat untuk konsumsi langsung, industri pangan, dan pakan ternak. Namun, jagung manis biasanya untuk konsumsi langsung sangat rentan terhadap patogen yang ditularkan melalui benih, secara signifikan mengurangi perkecambahan dan vigor bibit. Cyanobacteria dikenal sebagai biofertilizer dan agen hayati menawarkan solusi yang menjanjikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efek isolat cyanobacteria terhadap perkecambahan, pertumbuhan awal, dan ketahanan benih jagung manis terhadap patogen yang ditularkan melalui benih. Sebelas isolat cyanobacteria, yang bersumber dari tanah dan akar jagung di Grobogan, Jawa Tengah, diuji dalam percobaan rancangan acak lengkap (RAL) dengan empat kali ulangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa isolat S2, S6, dan S10, secara signifikan meningkatkan tingkat perkecambahan dan vigor bibit awal dibandingkan dengan perlakuan kontrol. Khususnya, S2 mencapai tingkat perkecambahan tertinggi pada 6 hari setelah semai (DAS), sementara isolat seperti S11 secara konsisten menunjukkan efek minimal atau penghambatan. Perlakuan sianobakteri mengurangi infeksi patogen yang ditularkan melalui benih, termasuk Fusarium sp. dan Aspergillus flavus, serta bakteri sebesar 5–9%, sementaratingkat infeksi kontrol sebesar 15%. Isolat S2 dan S10 mengurangi kejadian penyakit masing-masing sebesar 40% dan 60% berpotensi sebagai agen pengendalian hayati. Selain itu, sianobakteri secara signifikan meningkatkan parameter pertumbuhan tanaman, termasuk tinggi tanaman, panjang akar, dan biomassa. Isolat S6 secara signifikan meningkatkan berat kering pucuk sebesar 95,6% dibandingkan dengan kontrol. Penelitian ini mengonfirmasi peran ganda sianobakteri dalam mendorong perkecambahan benih dan pengendalian hayati terhadap patogen yang ditularkan melalui benih. Penelitian di masa mendatang harus mengoptimalkan teknik aplikasi untuk meningkatkan kemanjuran dalam kondisi lapangan.Corn (Zea mays L.) is a major cereal crop, with increasing global demand for direct consumption, food industry, and animal feed. However, sweet corn, usually for direct consumption, is highly susceptible to seed-borne pathogens, significantly reducing germination and seedling vigor. Cyanobacteria are known as biofertilizers and biological agents that offer promising solutions. This study aimed to evaluate the effects of cyanobacteria isolates on germination, early growth, and resistance of sweet corn seedlings to seed-borne pathogens. Eleven cyanobacteria isolates, sourced from soil and corn roots in Grobogan, Central Java, were tested in a completely randomized (CRD) experiment with four replications. The results showed that isolates S2, S6, and S10 significantly increased germination rate and early seedling vigor compared to the control treatment. In particular, S2 achieved the highest germination rate 6 days after sowing (DAS), while isolates such as S11 consistently showed minimal or inhibitory effects. Cyanobacterial treatment reduced seed-borne pathogen infections, including Fusarium sp. and Aspergillus flavus, and bacteria by 5–9%, while the control infection rate was 15%. Isolates S2 and S10 reduced disease incidence by 40% and 60%, respectively, making them potential biological control agents. In addition, cyanobacteria significantly increased plant growth parameters, including plant height, root length, and biomass. Isolate S6 significantly increased shoot dry weight by 95.6% compared to the control. This study confirmed the dual role of cyanobacteria in promoting seed germination and biological control of seed-borne pathogens. Future studies should optimize application techniques to improve efficacy under field conditions

REINFORCING PRIMARY LEGAL EDUCATION IN THE DEVELOPMENT OF ELECTRONIC LEGISLATION

The use of artificial intelligence in electronic legislative norms during the legislative process is beginning to be conceptualized and shows increasing potential for application. One aspect that has received insufficient attention is the relationship between legal education and the legal system: the reinforcement of primary legal science, the creation of new primary legal science, or the development of new secondary legal science. This article argues that the development of legislative science and legislative drafting practice, as a mandate of an extra-legal approach, must accompany the advancement of electronic legislation, grounded in more substantive learning as the primary legal science, without positioning artificial intelligence as a new secondary legal science. This prescription develops through two layers of legal principles: first, the primary aspect of legal science, under a “back to basics” thesis; second, legal education must reaffirm the legal system as the foundation for the creation of legal norms.Penggunaan kecerdasan buatan melalui norma legislasi elektronik dalam legislasi telah mulai digagas dan semakin potensial untuk digunakan. Dalam penggunannya, satu aspek yang tidak diperhatikan adalah karakteristik disiplin ilmu hukum terutama isu hubungan antara pendidikan hukum dan sistem hukum melalui implikasi pendekatan ekstra-legal pada pendidikan hukum. Secara konkret pada penciptaan preskripsi legislasi elektronik melalui peneguhan ilmu hukum primer, penciptaan ilmu hukum primer baru, atau penciptaan ilmu hukum sekunder baru. Atas isu tersebut, tulisan ini berpandangan bahwa perkembangan legislasi elektronik dalam legislasi harus disertai pengembangan ilmu perundang-undangan dan praktik perancangan peraturan perundang-undangan sebagai dikte pendekatan eksta-legal melalui pembelajaran yang lebih substansial sebagai ilmu hukum primer tanpa adanya penambahan ilmu kecerdasan buatan sebagai ilmu hukum sekunder. Preskripsi tersebut berkembang dalam dua lapis prinsip hukum. Pertama, aspek primer ilmu hukum dalam konstruksi tesis back to basic adalah mendikte pendekatan ekstra-legal atas hukum. Kedua, pendidikan hukum harus menegaskan sistem hukum yang menjadi basis penciptaan yuris

Model pembelajaran RADEC (Read, Answer, Discuss, Explain, Create) untuk meningkatkan kemampuan berpikir analitis siswa pada materi struktur bumi

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penerapan model pembelajaran RADEC (Read, Answer, Discuss, Explain, and Create) dalam meningkatkan kemampuan berpikir analitis siswa kelas VIII SMP Negeri 35 Surabaya pada materi Struktur Bumi. Metode penelitian yang digunakan adalah deskriptif kualitatif, dengan subjek penelitian sebanyak 24 siswa kelas VIII, dan enam siswa dipilih secara purposive sampling mewakili tiga kategori kemampuan (rendah, sedang, tinggi) berdasarkan hasil tes uraian pretest dan posttest. Data dikumpulkan melalui observasi, dokumentasi, serta tes kemampuan berpikir analitis yang disusun berdasarkan tiga indikator berpikir analitis, yaitu: (1) menganalisis informasi dan membagi ke dalam bagian yang lebih kecil, (2) mengenali serta membedakan faktor penyebab dan akibat, dan (3) mengidentifikasi atau merumuskan pertanyaan. Model pembelajaran RADEC diterapkan sesuai lima sintaks utamanya, yaitu: (1) Read; (2) Answer; (3) Discuss; (4) Explain; (5) Create. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan kemampuan berpikir analitis siswa setelah penerapan model RADEC. Nilai rata-rata pretest sebesar 62,9 meningkat menjadi 78,1 pada posttest, dengan peningkatan paling signifikan pada indikator menganalisis dan membedakan sebab-akibat. Berdasarkan kategori kemampuan berpikir analitis, rentang nilai pretest berada pada skor 30–80, sedangkan rentang nilai posttest meningkat menjadi 50–90. Secara kualitatif, siswa menunjukkan keterlibatan aktif dalam membaca, berdiskusi, menjelaskan, serta menciptakan karya. Analisis data menunjukkan bahwa model RADEC efektif mendorong siswa untuk berpikir secara analitis, melalui proses belajar bertahap yang memfasilitasi eksplorasi informasi, refleksi, dan komunikasi ide. Dengan demikian, penerapan model pembelajaran RADEC berpotensi dapat meningkatkan kemampuan berpikir analitis siswa secara signifikan, serta menjadi alternatif strategi pembelajaran yang efektif untuk mendukung penguasaan keterampilan abad ke-21 pada pembelajaran IPA di jenjang SMP

Nanopartikel perak (AgNPs) dalam formulasi sabun antibakteri: Tantangan formulasi dan arah riset masa depan

Sabun merupakan salah satu produk pembersih yang berperan penting dalam pengendalian mikroorganisme. Penggunaan nanopartikel perak (AgNPs) sebagai agen antibakteri dalam formulasi sabun telah banyak dilaporkan, namun sebagian besar kajian masih berfokus pada sifat intrinsik AgNPs tanpa mempertimbangkan peran sistem sabun sebagai matriks aktif. Artikel ini bertujuan untuk meninjau secara kritis penggunaan AgNPs dalam formulasi sabun antibakteri dengan menekankan aspek formulasi dan relevansi aplikatif. Penulisan review ini menggunakan metode narrative review dengan pendekatan kritis, berdasarkan penelusuran literatur pada basis data Google Scholar, Scopus, dan ScienceDirect terhadap artikel yang dipublikasikan pada rentang tahun 2010–2024. Artikel yang direview diseleksi berdasarkan kriteria inklusi dan eksklusi yang mencakup relevansi terhadap sistem sabun, formulasi berbasis surfaktan, dan evaluasi aktivitas antibakteri, dengan total sekitar 30–40 artikel utama dianalisis secara kualitatif. Hasil tinjauan menunjukkan bahwa kinerja antibakteri AgNPs dalam sabun sangat dipengaruhi oleh interaksinya dengan surfaktan, kondisi pH basa, homogenitas dispersi, serta stabilitas selama penyimpanan dan penggunaan. Review ini mengidentifikasi kesenjangan penelitian utama terkait kurangnya pendekatan formulasi yang rasional, metode uji antibakteri yang aplikatif, serta minimnya kajian keamanan dan dampak lingkungan. Dengan demikian, artikel ini menawarkan kerangka konseptual dan arah riset masa depan untuk pengembangan sabun antibakteri berbasis AgNPs yang lebih efektif, stabil, dan berkelanjuta

Analisis sentimen masyarakat terhadap putusan Mahkamah Konstitusi tentang batasan usia calon Presiden dan Wakil Presiden di media sosial Twitter

This study evaluates public sentiment toward Constitutional Court Decision No. 90/PUU-XXI/2023 regarding the age limit for presidential and vice-presidential candidates, a controversial issue closely related to Indonesia’s democratic dynamics. Understanding public opinion on Twitter, as a major platform for political expression, is essential for informing electoral policy formulation. Data were collected using Tweet Harvest through Google Colab and analyzed using the Naïve Bayes algorithm as the primary sentiment classification method, with RapidMiner employed to support and streamline the analytical process. The analysis process included data cleaning, text normalization, stopword removal, manual labeling of 80 tweets as training data, and automatic sentiment classification to identify positive and negative sentiments. From a total of 151 analyzed tweets, 84 (55.63%) were classified as negative and 67 (44.37%) as positive, with the model achieving an accuracy of 66.67%. These findings suggest a tendency toward public opposition to the decision, reflecting dissatisfaction among Twitter users. The study demonstrates that Naïve Bayes is reasonably effective for sentiment classification with limited datasets and provides insights for policymakers in understanding public responses to election-related regulations

DAMPAK KEBIJAKAN PEMBEKUAN REKENING DORMANT TERHADAP KEPERCAYAAN PUBLIK MASYARAKAT KOTA SURABAYA DENGAN PERSEPSI KEAMANAN

Kebijakan pembekuan rekening dormant menjadi perhatian publik di tengah meningkatnya pengawasan sektor perbankan untuk mencegah penyalahgunaan rekening. Di Kota Surabaya sebagai kota metropolitan dengan aktivitas perbankan tinggi, kebijakan ini berpotensi memengaruhi kepercayaan masyarakat. Penelitian ini bertujuan menganalisis dampak kebijakan pembekuan rekening dormant terhadap kepercayaan publik dengan persepsi keamanan sebagai variabel intervening. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain survei eksplanatori terhadap 120 nasabah perbankan di Surabaya yang dipilih secara purposive. Data dikumpulkan melalui kuesioner skala Likert dan dianalisis menggunakan SEM-PLS dengan SmartPLS 3.0. Hasil menunjukkan bahwa kebijakan pembekuan rekening dormant berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepercayaan publik dan persepsi keamanan. Persepsi keamanan terbukti memediasi hubungan tersebut. Temuan ini menegaskan pentingnya transparansi dan komunikasi kebijakan untuk meningkatkan rasa aman dan menjaga kepercayaan publik terhadap sistem perbankan