Penerapan State Pattern dan Retrieval-based Chatbot pada NPC Game Visual Novel di Unity Engine

Penelitian ini membahas integrasi antara State Design pattern dan chatbot berbasis retrieval dalam Non-Playable Character (NPC) untuk meningkatkan interaksi pemain dalam Unity Game Engine. NPC dirancang memiliki tiga kondisi emosional utama: Happy, Normal, dan Angry, yang masing-masing memengaruhi dataset percakapan yang digunakan. Chatbot menggunakan algoritma cosine similarity untuk mencocokkan masukan pemain dengan respons yang paling relevan dari dataset berdasarkan emosi aktif. Metodologi penelitian yang digunakan adalah model waterfall, dengan tahapan implementasi, pengujian transisi state, dan evaluasi respons chatbot. Hasil menunjukkan akurasi pemilihan respons sebesar 95,65% dari 230 data uji, serta tingkat adaptabilitas chatbot sebesar 45% terhadap konteks emosi. Penelitian ini membuktikan bahwa integrasi state emosi dengan chatbot berbasis retrieval mampu menciptakan interaksi NPC yang lebih realistis dan kontekstual, meskipun masih terdapat keterbatasan dalam pemahaman semantik dan keberagaman respons

Pengaruh Jenis Stopwords terhadap Akurasi Model Multinomial Naïve Bayes dalam Proses Sentimen Analisis

Penerapan dari machine learning dalam bisnis telah memungkinkan produsen atau penjual untuk mengetahui kualitas produk dagangan mereka berdasarkan pada analisis ulasan pelanggan menggunakan Sentiment Analysis (SA). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh dari jenis stopword terhadap akurasi dari metode Multinomial Naïve Bayes (MNB) dalam proses SA. Terdapat 10 jenis stopword yang digunakan dalam penelitian ini: umum, konjungsi, bahasa gaul, keterangan waktu, kata benda, kata ganti orang, kata seruan, kata kerja, dan kata dengan satu huruf. Berdasarkan pada uji Friedman pada tiga ulasan dari tiga produk sepatu, diketahui bahwa menghilangkan stopword konjungsi (MNB-konjungsi) dapat meningkatkan akurasi model MNB dalam proses SA sebesar 1%. Hasil uji T pada dua dari tiga himpunan data menunjukkan bahwa MNB-konjungsi memiliki akurasi yang lebih baik ketimbang MNB tanpa menghilangkan stopword.

Perbaikan Kualitas Gambar untuk Deteksi Plat Nomor Kendaraan dengan Metode Super Resolution GANs

Penelitian tentang pembelajaran mendalam yang dapat meningkatkan resolusi gambar dapat diterapkan di berbagai bidang. Salah satu implementasinya adalah dalam deteksi plat nomor kendaraan. Dengan menggunakan teknologi Deep Learning SRGAN yang mampu meningkatkan resolusi gambar, membuat proses pengenalan objek menjadi lebih mudah. Dalam studi ini, model dilatih dengan 1.070 gambar, termasuk 535 gambar beresolusi rendah dan 535 gambar beresolusi tinggi. Model kemudian diuji dengan 10 gambar beresolusi rendah. Hasilnya menunjukkan bahwa model dapat meningkatkan resolusi gambar hingga 2x dari gambar masukan. Evaluasi model menghasilkan nilai PSNR rata-rata sebesar 20,1587 dB untuk input image dan 21,1831 dB untuk output model. Nilai SSIM rata-rata adalah 0,5215 untuk input image dan 0,6331 untuk output model

Pengaruh Faktor Adaptasi Model UTAUT terhadap Intensi Adopsi Sistem Hijau pada Bank Indonesia

Bank Indonesia (BI) plays a strategic role in promoting a green financial system, yet faces internal challenges in adopting environmentally sustainable technologies, as reflected in its low “leading by example” score in the Green Central Banking Scorecard. This study applies an adapted UTAUT model, incorporating stakeholder engagement, to examine green Information Systems (IS) adoption at BI. PLS-SEM results show stakeholder engagement significantly influences adoption (β = 0.792, p < 0.001) and performance expectancy positively affects behavioral intention (β = 0.420, p = 0.014). In contrast, facilitating conditions negatively impact adoption (β = –0.374, p = 0.027), indicating limited resource support. Effort expectancy and social influence are not statistically significant. Stakeholder feedback suggests BI remains at the initial stage of green IT maturity (level 1: incipient), highlighting the need for stronger institutional and government support and clearer implementation strategies to advance its green digital transformation

Peningkatan Akurasi Rekomendasi Dokter pada Kondisi Data Sparsity Menggunakan Algoritma Content-Based Filtering

Perkembangan aplikasi layanan kesehatan seperti Halodoc, Alodokter, dan Klikdokter telah menyediakan sistem rekomendasi yang memudahkan pasien untuk menentukan dokter yang relevan. Namun, rekomendasi dokter yang relevan masih menjadi tantangan. Salah satu permasalahannya adalah data sparsity, yaitu kelangkaan atribut data yang menyebabkan akurasi sistem rekomendasi bekerja kurang akurat. Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi dokter menggunakan pendekatan Content-Based Filtering (CBF) untuk melakukan rekomendasi dokter sesuai dengan preferensi pasien dengan mempertimbangkan lima atribut utama: spesialisasi, rating, biaya konsultasi, lama praktik, dan jenis kelamin. Aturan imputasi data dan pembobotan atribut telah diimplementasikan untuk meningkatkan akurasi sistem rekomendasi. Hasil dari analisis data menunjukan teknik tersebut telah menurunkan Mean Absolute Error (MAE) dari 0,142 menjadi 0,102 dan Root Mean Squared Error (RMSE) dari 0,205 menjadi 0,150, sehingga teknik yang diimplementasikan meningkatkan sistem rekomendasi dokter dengan kondisi data sparsity

Importance of Feature Selection for Multiple Disease Classification

The performance of machine learning in disease classification heavily depends on effective feature selection. This study explores feature selection methods—Boruta and Recursive Feature Elimination (RFE)—with ensemble models like Random Forest, Decision Tree, Gradient Boosting, LightGBM, and XGBoost using Electronic Health Records (EHR) data. Results show that combining Boruta with LightGBM achieves the highest accuracy of 99%. Feature selection enhances precision by focusing on relevant variables and removing unnecessary ones. Further analysis reveals that features such as Red Blood Cells, Insulin, Heart Rate, and Cholesterol significantly influence the classification of specific diseases. These findings highlight the importance of feature selection in multi-disease classification and medical data analysis, improving the efficiency of machine learning systems. Future research should develop more flexible feature selection methods and test models on diverse disease datasets

Pengaruh Faktor Adaptasi Model UTAUT terhadap Intensi Adopsi Sistem Hijau pada Bank Indonesia

Bank Indonesia (BI) berperan penting dalam transisi menuju sistem keuangan hijau, namun BI masih menghadapi tantangan penerapan teknologi yang lebih hijau secara internal. Hal ini tercermin dari skor rendah pada aspek “leading by example” dalam Green Central Banking Scorecard. Penelitian ini menggunakan model UTAUT yang dimodifikasi dengan faktor keterlibatan stakeholder untuk mengevaluasi intensi adopsi green Information System (IS) di BI. Hasil PLS-SEM menunjukkan bahwa keterlibatan stakeholder berpengaruh signifikan terhadap adopsi green IS (β = 0,792; p < 0,001), dan ekspektasi kinerja berpengaruh positif terhadap niat perilaku (β = 0,420; p = 0,014). Sebaliknya, kondisi fasilitasi berdampak negatif (β = –0,374; p = 0,027), menandakan kurangnya dukungan sumber daya. Walaupun terdapat pengaruh positif, faktor harapan usaha dan faktor sosial berada pada nilai yang tidak signifikan. Secara keseluruhan, BI menempati tahap awal maturitas model green IT (level 1: incipient), sehingga diperlukan strategi lanjutan dalam mendorong transformasi digital yang lebih hijau.

Sistem Pakan Cerdas Berbasis IoT Untuk Optimalisasi Peternakan Kambing Umbaran di Era Digital Farm

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakan cerdas berbasis Internet of Things (IoT) yang dirancang untuk meningkatkan efisiensi pemberian pakan di peternakan kambing umbaran. Sistem ini secara otomatis mengatur dispenser pakan sesuai dengan jadwal yang telah ditentukan, sehingga memudahkan peternak dalam manajemen pakan. Pengujian sistem menunjukkan efektivitas dalam mengurangi waktu pemberian pakan dan meminimalkan pemborosan. Selain itu, sistem dilengkapi dengan layar LCD yang menampilkan status dispenser, memberikan informasi real-time kepada peternak. Teknologi ini juga memungkinkan pemantauan jarak jauh, sehingga peternak dapat mengelola pakan dengan lebih baik. Dengan penerapan sistem ini, diharapkan dapat meningkatkan produktivitas dan kesejahteraan ternak, serta mendorong modernisasi dalam praktik peternakan di Indonesia. Inovasi ini diharapkan menjadi solusi yang berkelanjutan untuk tantangan dalam manajemen pakan, memberikan manfaat jangka panjang bagi peternak dan industri peternakan secara keseluruhan.

Sistem Pakan Cerdas Berbasis IoT Untuk Optimalisasi Peternakan Kambing Umbaran di Era Digital Farm

This research aims to create a smart feeding system based on the Internet of Things (IoT) to enhance the efficiency of feed delivery in goat farming. The system automatically regulates the feed dispenser according to a predetermined schedule, making it easier for farmers to manage feed. System testing demonstrates its effectiveness in reducing feed delivery time and minimizing waste. The system features an LCD screen that displays the dispenser status, providing real-time information to farmers. This technology also allows for remote monitoring, enabling farmers to manage feed more effectively. The implementation of this system is expected to improve productivity and animal welfare while promoting modernization in farming practices in Indonesia. This innovation is anticipated to offer a sustainable solution to challenges in feed management, providing long-term benefits for farmers and the livestock industry

Implementasi Algoritma Apriori sebagai Association Rule Learning untuk Mengidentifikasi Pola Item Dataset Penjualan

Persaingan toko retail semakin ketat, pemasaran dan penataan produk penting untuk efisiensi belanja, menjaga kenyamanan, dan meningkatkan profit. Analisis kebiasaan berbelanja konsumen terhadap barang pada setiap transaksi dengan melakukan market basket analysis. Algoritma Apriori merupakan salah satu teknik untuk menemukan frequent item dalam membangun association rule yaitu hubungan antara kombinasi item dalam suatu dataset. Penelitian ini bertujuan untuk implementasi algoritma Apriori sebagai association rule learning untuk mengidentifikasi pola item dataset penjualan pada toko retail. Association rule itemset dengan algoritma Apriori akan dibandingkan dengan Frequent Pattern Growth (FP-Growth) yang merupakan algoritma untuk menemukan himpunan data yang paling sering muncul pada dataset. Berdasarkan pengujian yang dilakukan rerata nilai lift ratio algoritma Apriori sebesar 1,58 dan rerata nilai lift ratio algoritma FP-Growth sebesar 1,28.  Hal ini menunjukkan bahwa algoritma Apriori memiliki kinerja lebih tinggi jika dibandingkan dengan algoritma FP-Growth.