SUBJEKTIVITAS TOKOH UTAMA DALAM FILM GET OUT KARYA JORDAN PEELE: KAJIAN TEORI SUBJEK SLAVOJ ZIZEK

Penelitian ini menjelaskan tentang subjektivitas tokoh utama dalam film Get out. Penjelasan mengenai subjektivitas Chris sebagai tokoh utama bertujuan memahami bagaimana tokoh tersebut menghadapi realitas simboliknya. Dalam menjelaskan subjektivitas yang telah dirumuskan oleh Slavoj Zizek, subjek pada dasarnya kosong. Subjek yang mengetahui kekosongannya tersebut tidak mungkin dapat dipenuhi. Subjek akan melakukan proses untuk memenuhi kekosongannya, sehingga subjek menjadi otentik ketika ia berada pada wilayah rill, sebuah wilayah yang tak tersimbolkan. Untuk mendapatkan hasil yang objektif, penelitian ini menggunakan metode yang dalam pemilihannya disesuaikan dengan objek yaitu metode penelitian kualitatif. Bertujuan untuk mendeskripsikan dan mengetahui tindakan radikal pada subjektivitas dalam tokoh utama. Data yang dikumpulkan dari objek penelitian ini yaitu dengan observasi atau pengamatan langsung menonton film dan teknik pustaka bertujuan untuk mengumpulkan fakta empirik dan mengumpulkan data dari berbagai sumber artikel, buku dsb. Hasil penelitian Chris sebagai tokoh utama berhasil merobohkan yang simbolik dari dirinya. Ia tidak memikirkan tentang siapa kulit hitam dan siapa kulit putih. Chris membunuh satu-persatu anggota keluarga Armitage. Tindakan radikal yang dilakukan Chris adalah kemuakan antara kepalsuan keluarga Armitage kepadanya. Sehingga apa yang dilakukan Chris termasuk dalam tindakan otentik sebuah momen yang menandakan adanya kekosongan diri tanpa ada konstruksi simbolik, moralitas, maksud, tanpa rencana yang memengaruhinya.   Kata kunci: Subjektivitas, Tindakan Radikal, Film, Slavoj Zizek, Momen Kekosonga

PENGARUH MODEL PEMBELAJARAN MASSIVE OPEN ONLINE COURSES TERHADAP HASIL BELAJAR PESERTA DIDIK

Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui peran model pembelajaran MOOC (Massive Open Online  Courses) terhadap hasil belajar peserta didik. Pengembangan model MOOC ini bertujuan sebagai proses pembelajaran yang menggunakan daring atau internet dan media digital baik foto dan video dalam penyampaian materinya. Pengembangan model MOOC ini bertujuan sebagai pembelajaran dengan memanfaatkan adanya daring atau internet dan media digital berupa foto atau video dalam penyampaian materinya. Model pembelajaran daring atau online ini dianggap mampu lebih dekat dengan generasi peserta didik pada masa ini yang dikenal sangat bergantung dengan produk teknologi yang ada pada masa ini. Penelitian ini merupakan tinjauan literatur sistematis atau kajian literatur. Metode penelitian ini merupakan sebuah deskripsi tentang literatur yang sesuai atau relevan dengan apa yang dibahas atau yang telah ditulis dengan bidak dan topik tertentu. Hasil yang diperoleh dari kajian literatur atau tinjauan literatur sistematis ini menunjukkan 8 penelitian tentang model pembelajaran MOOC  dan menunjukkan hasil yang baik. Dengan demikian pengaruh dari model pembelajaran MOOC efektif dan layak untuk digunakan dalam proses belajar mengajar dalam hal peningkatan yang siginifikan pada hasil belajar peserta didik

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI TRANSFER DATA TERENKRIPSI MELALUI JARINGAN KOMPUTER MENGGUNAKAN LAGORITMA ADVANCED ENCRYPTION STANDARD (AES)

ABSTRAKSI: Kata Kunci : ABSTRACT: Keyword

KETIDAKTEPATAN PENJATUHAN PIDANA PENJARA TERHADAP PENYALAHGUNA NARKOTIKA

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis esensi keberadaan UU Narkotika dan ratio legis Pasal 103 UU Narkotika. Secara faktual, terdapat beda tafsir dan beda pendapat antara penegak hukum tentang penerapan UU Narkotika. Hal ini terbukti pada putusan pengadilan, yang menjatuhkan putusan pidana penjara dan rehablitasi, walaupun pidana penjara lebih besar jumlahnya. Beda tafsir antara penegak hukum mengakibatkan belum tercapainya tujuan diberlakukannya UU Narkotika berkaitan dengan penyalahguna narkotika. Metode penelitian yang digunakan dalam artikel ini adalah penelitian normatif dengan menggunakan pendekatan perundang-undangan (Statute Approach). Analisis terhadap rumusan masalah dilakukan secara preskriptif dengan menggunakan penafsiran Gramatikal dan penafsiran Sistematis. Ketentuan hukum yang dianalisis adalah UU Nomor 35 Tahun 2009 Tentang Narkotika dan Surat Edaran Mahkamah Agung Nomor 4 Tahun 2010 tentang Penempatan Penyalahgunaan. Kesimpulan dari artikel ini menunjukkan bahwa Pasal 103 UU Narkotika mengandung unsur ratio legis yang tepat untuk dijadikan acuan bagi aparat penegak hukum untuk memberikan atau menjatuhkan hukuman rehabilitasi terhadap penyalahguna narkotika. Fakta lain menunjukkan bahwa penjatuhan pidana penjara terhadap penyalahguna narkotikaternyata kurang efisien karena tidak mampu menimalisasi jumlah penyalahguna narkotika. Penjatuhan pidana penjara terhadap penyalahguna narkotika dinilai tidak tepat

Joint Distribution pada Weighted Majority Vote (WMV) untuk Peningkatan Kinerja Sentiment Analysis Tersupervisi pada Dataset Twitter

Sentiment analysis adalah teknik komputasi text mining berbasis natural language processing (NLP) untuk mengekstraksi pendapat seseorang yang diungkapkan dalam platform online, termasuk dalam platform microblogging Twitter, salah satu platform microblogging yang paling popular digunakan di Indonesia. Ada dua pendekatan yang umum digunakan dalam teknik sentiment analysis yaitu pendekatan berbasis machine learning (ML) dan pendekatan berbasis sentiment lexicon (SL). Fokus penelitian ini adalah untuk pengembangan teknik sentiment analysis berbasis machine learning yang disebut juga teknik tersupervisi pada dataset Twitter. Sebagian besar sentiment analysis pada dataset Twitter berbahasa Indonesia mengandalkan single machine learning algorithm. Penelitian ini menggabungkan kinerja berbagai algoritma/experts seraya mengurangi tingkat kesalahan klasifikasi dengan meng-update bobot secara dinamis menggunakan weighted majority vote (WMV) berbasis joint distribution dari Bayesian Network. Pada tahap pertama, data di grabbing dari Twitter dengan 3 hashtag terkait Covid-19 sebagai data eksperimen. Selanjutnya kinerja weighted majority vote secara ekstensif dibandingkan dengan 4 metode baseline sebagai pembanding, yaitu: Naïve Bayes, Gaussian Naïve Bayes, Multinomial Naïve Bayes dan Majority Vote dari ketiga single classifier tersebut. Metrics kinerja yang digunakan adalah precision, recall, fmeasure, accuracy dan Mathews correlation coeficient (MCCC). Dalam eksperimen, terbukti bahwa WMV mampu meningkatkan kinerja sentiment analysis pada ketiga topik dataset dengan evaluator berbagai metrics kinerja sentiment analysis. AbstractSentiment analysis is a computational text mining technique based on natural language processing (NLP) to extract someone's opinion expressed in online platforms, including the Twitter microblogging platform, one of the most popular microblogging platforms used in Indonesia. There are two approaches that are commonly used in sentiment analysis techniques, namely the machine learning (ML) based approach and the sentiment lexicon (SL) based approach. The focus of this research is the development of machine learning-based sentiment analysis techniques which are also called supervised techniques on the Twitter dataset. Most of the sentiment analysis on the Indonesian language Twitter dataset relies on a single machine learning algorithm. This study combines the performance of various algorithms/experts while reducing the level of misclassification by updating the weights dynamically using a joint distribution-based weighted majority vote (WMV) from the Bayesian Network. In the first stage, data was grabbed from Twitter with 3 hashtags related to Covid-19 as experimental data. Furthermore, the performance of the weighted majority vote was extensively compared with 4 baseline methods for comparison, namely: Naïve Bayes, Gaussian Naïve Bayes, Multinomial Nave Bayes and Majority Vote from the three single classifiers. Performance metrics used are precision, recall, fmeasure, accuracy and Mathews correlation coeficient. In experiments, it is proven that WMV is able to improve sentiment analysis performance on the three dataset topics with various evaluators of sentiment analysis performance metrics

THE CRIMINAL RESPONSIBILITY IN PROSTITUTION CASES: PERSPECTIVE OF NATIONAL PENAL REFORM

The discussion and assessment are theoretically normative regarding the renewal of criminal law in the prevention of criminal acts related to the renewal in the subsystem of the substance of criminal law and is a development in the Indonesian legal system that is oriented towards the protection of the community. One of the rational efforts used to tackle prostitution activity is by approaching criminal law policy through the formulation of criminal sanctions as a concrete form of criminal accountability in prostitutes. The absence of provisions governing criminal accountability to service users in prostitution cases leads to the inmost response to prostitution cases themselves. If there is no national arrangement governing the subject, then users of prostitution services will feel safe and remain free to buy services for their satisfaction only and include women who provide commercial sex services (PSK), while this is contrary to various aspects of norms especially norms of decency in the society. Therefore, an update of criminal law is required, relating to criminal responsibility for both prostitution and female users who provide commercial sex services (PSK). Thus, this paper examines criminal accountability in prostitution cases through an approach to reforming national criminal law

Hong Kong Security Law 2020: Between State Sovereignty and Breach of Treaty

In 1984 the People's Republic of China (PRC) and the United Kingdom (UK) signed an international agreement to hand over Hong Kong to the PRC on the condition that it be granted a high level of autonomy, except in the field of defence and cooperation with foreign powers. In 2020, PRC Government issued the 2020 Hong Kong Security Law, which contains restrictions on political rights for the people of Hong Kong. This provision will automatically lead to discourse in international law, whether the HKSL 2020 is a manifestation of the implementation of PRC's legal sovereignty or violates the Sino-British Joint Declaration 1984 as a treaty which contains requirements for the transfer of Hong Kong. This article is intended to examine these problems using a normative, historical and conceptual approach. As a result, even though PRC has sovereignty to implement its national law in the territory, the authority must be placed within the limits of compliance with international law. Non-compliance with international treaties will lead to consequences of internationally wrongful acts as a breach of the treaty

Peramalan Kebutuhan Raw Material Kayu Mindi pada PT. Romi Violeta Untuk Memenuhi Permintaan Konsumen

PT. Romi Violeta adalah salah satu perusahaan manufaktur yang bergerak di bidang mebel (furniture) dan merupakan salah satu perusahaan manufaktur furniture terbesar di Indonesia, dengan lini produk khusus dalam kayu dan rotan furnitur dalam ruangan. Raw material yang dibutuhkan PT. Romi Violeta merupakan bahan baku yang tidak bisa dipesan secara mendadak, salah satunya adalah kayu mindi yang memiliki permintaan yang paling tinggi. Oleh sebab itu, dilakukannya penelitian ini bertujuan untuk menentukan hasil peramalan kebutuhan raw material  kayu mindi terbaik dalam memenuhi permintaan konsumen PT. Romi Violeta agar terhindar dari kekurangan raw material kayu mindi pada periode mendatang. Berdasarkan hasil peramalan kebutuhan raw material kayu mindi terbaik yang didapatkan oleh PT. Romi Violeta dalam memenuhi permintaan konsumen untuk periode selanjutnya adalah menggunakan metode regresi linier dengan tingkat error MAD sebesar 29,965, MSE sebesar 1358,342, dan MAPE sebesar 42,904%, dengan hasil peramalan kebutuhan raw material kayu mindi dalam memenuhi permintaan konsumen untuk periode selanjutnya sebesar 96,367 M3

Klasifikasi Data Cardiotocography dengan Integrasi Metode Neural Network dan Particle Swarm Optimization

Backpropagation (BP) adalah sebuah metode yang digunakan dalam training Neural Network (NN) untuk menentukan parameter bobot yang sesuai. Proses penentuan parameter bobot dengan menggunakan metode backpropagation sangat dipengaruhi oleh pemilihan nilai learning rate (LR)-nya. Penggunaan nilai learning rate yang kurang optimal berdampak pada waktu komputasi yang lama atau akurasi klasifikasi yang rendah. Penelitian ini mengusulkan algoritma ParticleSwarm Optimization (PSO) dalam training Neural Network untuk optimasi penentuan nilai bobot Neural Network dalam klasifikasi data Cardiotocography. Principal Component Analysis (PCA) diimplementasikan untuk reduksi fitur data Cardiotocography. Berdasarkan hasil uji coba, implementasi Principal Component Analysis mampu meningkatkan akurasi klasifikasi sebesar rerata 0.04%. Sedangkan optimasi Particle Swarm Optimization pada proses training Neural Network menghasilkan peningkatan kecepatan komputasi sebesar rerata 6 kali pada berbagai jumlah Neuron dan nilai learning rate yang berbeda dengan nilai perbedaan akurasi klasifikasi yang tidak signifikan

Pengaruh Seleksi Fitur Pada Skema Klasifikasi Naive Bayes Berbasis Gaussian dan Kernel Density

Penyakait diabetes termasuk salah satu jenis penyakit yang perlu diwaspadai karena memiliki tingkat prevalensi yang cukup tinggi. Sebagai upaya deteksi dini penyakit diabetes, pada penelitian ini digunakan Hidden Naïve Bayes sebagai metode untuk klasifikasi penyakit diabetes. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Hidden Naïve Bayes dapat digunakan untuk klasifikasi penyakit diabetes dengan kinerja yang lebih baik dibandingkan Naïve Bayes Classifier