Analisis Profitabilitas Pada Bank Syariah Indonesia Pada Tahun (2021-2022)

The purpose of this study is to determine the profitability of Islamic banks in Indonesia. Banking as a player in a field that requires financial trust from its customers. Return On Assets (ROA) Measuring a company's ability to generate profits, which can be considered by investors in investing. All Islamic banks in Indonesia will take part in this survey from 2022 to 2021. The results show that the Tertiary Finance (DPK) and Operational Performance (BOPO) variables have a positive and insignificant effect. Unorganized Finance (NPF) and Financial Deposit Ratio (FDR) variables have a negative and significant effect

Penggunaan Variasi Bahasa di Media Sosial Twitter: Kajian Sosiolinguistik

Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan bentuk, fungsi, dan latar belakang terjadinya variasi bahasa di media sosial Twitter. data diperoleh dengan metode simak bebas libat cakap, teknik catat, dan dokumentasi. Analisis data dilakukan dengan metode agih dan metode padan. Hasil dari penelitian ini sesuai dengan tujuan penelitian, yaitu 1) wujud variasi bahasa terdiri dari lima bentuk: kata, frase, klausa, kalimat, dan bentuk baru; 2) fungsi variasi bahasa: a) menarik perhatian mitra tutur; b) menjalin hubungan, c) berfungsi untuk memuji dan mengejek, d) menunjukkan perasaan dari penutur, e) sebagai alat untuk meminta mitra tutur melakukan seuatu, f) menujukkan rasa akrab, g) meringkas tuturan, h) menghaluskan tuturan, i) menambah kosakata, j) menunjukkan perbedaan bahasa yang digunakan pengguna Twitter, k) sebagai referen; dan 3) latar belakang terjadinya variasi bahasa disebabkan oleh dua faktor. Pertama, faktor internal berupa proses fonologi dan morfologi. Kedua, faktor eksternal berupa situasi tutur yang informal, perbedaan usia pengguna Twitter, perbedaan tujuan dalam bertutur, dan perbedaan tingkat pendidikan dan pekerjaan

Perbandingan AlexNet dan VGG untuk Pengenalan Ekspresi Wajah pada Dataset Kelas Komputasi Lanjut

Pengenalan emosi memainkan peran penting dalam komunikasi yang dapat dikenali dari ekspresi wajah. Terdapat banyak metode yang dapat digunakan untuk mengenali ekspresi wajah secara automatis, seperti convolutional neural network (CNN). Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan membandingkan model CNN dengan arsitektur AlexNet dan VGG untuk pengenalan ekspresi wajah menggunakan bahasa pemrograman Julia. Model CNN akan digunakan untuk mengklasifikasikan tiga ekspresi yang berbeda dari tujuh orang pengekspresi. Data diproses dengan beberapa teknik augmentasi data untuk mengatasi masalah keterbatasan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga arsitektur dapat mengklasifikasikan ekspresi wajah dengan sangat baik, yang ditunjukkan oleh nilai rata-rata akurasi pada data training dan testing yang lebih dari 94%. Untuk memenuhi nilai cross-entropy sebesar 0.1, arsitektur VGG-11 memerlukan jumlah epoch yang paling sedikit dibandingkan arsitektur lainnya, sedangkan arsitektur AlexNet memerlukan waktu komputasi yang paling sedikit. Waktu komputasi pada proses pelatihan sebanding dengan jumlah parameter yang terkandung pada model CNN. Akan tetapi, jumlah epoch yang sedikit belum tentu membutuhkan waktu komputasi yang sedikit. Selain itu, nilai recall, presisi, dan F1-score untuk masalah klasifikasi multi-class menunjukkan hasil yang baik, yaitu lebih dari 94%

SISTEM PENGAMANAN SISTEM INFORMASI RAWAT JALAN DI KLINIK

Outpatient Information System is a critical system that concerns a person's life. In maintaining the security of patient data to keep it safe, efforts need to be made to avoid threats that can disrupt the running of the system. This study aims to determine threats to data security in outpatient information systems. This research uses a literature study method that uses a purposive sampling technique that uses journals so that it produces discussions and also conclusions in this study. Data security and confidentiality are important issues. Cases related to data security become a job that requires substantial handling costs. So that it can be concluded that the security of data on patients can be known by those criminals who steal patient data at the clinic.Sistem Informasi Rawat Jalan merupakan sebuah sistem yang kritis yang menyangkut kehidupan seseorang. Dalam menjaga keamanan data pasien agar tetap aman, Upaya perlu dilakukan agar terhhindar dari ancaman yang dapat mengganggu berjalannya sistem. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui ancaman terhadap keamanan data pada sistem informasi rawat jalan. Penelitian ini menggunakan metode studi literatur yang menggunakan Teknik Purposive Sampling yang memakai jurnal sehingga menghasilkan pembahasan dan juga kesimpulan dalam penelitian ini. Keamanan dan juga kerahasiaan data menjadi isu penting. Kasus yang terkait keamanan data menjadi sebuah pekerjaan yang memeerlukan biaya penanganan yang cukup besar. Sehingga dapat disimpulkan kemanan data pada pasien dapat diketahui oleh mereka para pelaku kejahatan yang melakuka pencurian data pasien diklinik

Joint Spatio-Temporal Analysis of Various Wildfire and Drought Indicators in Indonesia

Wildfires are well known as annual disasters in Indonesia. More than 3 million ha was burned in the last 5 years. During an extreme event such as in 2019, carbon emissions can cause smog disasters in neighboring countries such as Malaysia and Singapore. Though difficult to predict, many hotspots that appear can be used to indicate the emergence of large-scale wildfires. The objective of this research is to provide suggestions in terms of used variables when analyzing fire event indication (hotspot), fire event scale (burned area), and fire event impact (carbon emissions). This research provides a spatio-temporal analysis and dependency between drought (precipitation and its derivative variables) and fire indicators (hotspot, burned area, and carbon emission). This research provides the different characteristics of each indicator when used to find joint patterns of burned areas, hotspots, and carbon emissions. Overall, using potential evapotranspiration and precipitation to calculate climate water balance gives great results in all analysis. Precipitation anomalies give the best joint spatial pattern to describe wildfire events in the area with monsoonal rainfall. Meanwhile, precipitation gives better results by capturing more wildfire events in a temporal pattern, even on robust analysis

Joint Spatio-Temporal Analysis of Various Wildfire and Drought Indicators in Indonesia

Wildfires are well known as annual disasters in Indonesia. More than 3 million ha was burned in the last 5 years. During an extreme event such as in 2019, carbon emissions can cause smog disasters in neighboring countries such as Malaysia and Singapore. Though difficult to predict, many hotspots that appear can be used to indicate the emergence of large-scale wildfires. The objective of this research is to provide suggestions in terms of used variables when analyzing fire event indication (hotspot), fire event scale (burned area), and fire event impact (carbon emissions). This research provides a spatio-temporal analysis and dependency between drought (precipitation and its derivative variables) and fire indicators (hotspot, burned area, and carbon emission). This research provides the different characteristics of each indicator when used to find joint patterns of burned areas, hotspots, and carbon emissions. Overall, using potential evapotranspiration and precipitation to calculate climate water balance gives great results in all analysis. Precipitation anomalies give the best joint spatial pattern to describe wildfire events in the area with monsoonal rainfall. Meanwhile, precipitation gives better results by capturing more wildfire events in a temporal pattern, even on robust analysis