Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tenaga kerja kesehatan pada masa pandemi bekerja sebagai garda terdepan yang memiliki resiko tertinggi tertular virus corona. Sampai pada hari ini, perawatan dan pemeriksaan kondisi vital pasien COVID-19 masih banyak dilakukan dengan kontak langsung minimal sebanyak empat kali dalam sehari. Hal ini berisiko meningkatkan penyebaran virus hingga menurunkan jumlah tenaga kerja kesehatan. Sampai pada saat ini, hampir seluruh rumah sakit masih menggunakan sphygmomanometer tradisional dengan cuff yang membutuhkan bantuan tenaga medis ataupun tanpa bantuan, namun pengukuran dilakukan secara invasif. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu alat yang dapat memonitor kondisi vital pasien tanpa kontak langsung terutama dalam mengukur tekanan darah dan bersifat noninvasif. Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu algoritma pengolahan sinyal plethysmography berbasis ekstraksi fitur dan machine learning untuk prediksi tekanan darah. Dengan menggunakan sensor MAX30102 dan ESP32, sinyal PPG yang didapat dari jari akan dilakukan pre-processing dengan menenerapkan baseline fitting, kemudian deteksi puncak, hingga empat fitur utama sinyal PPG, yaitu systolic peak, diastolic peak, dicrotic notch, dan foot dapat diekstrak. Data ekstraksi fitur sinyal PPG secara ­real-time ini digabungkan menjadi satu dataset dan dimasukkan ke dalam machine learning untuk diprediksi nilai tekanan darahnya. Evaluasi hasil prediksi tekanan darah menunjukkan nilai Mean Absolute Error yang kecil, yaitu 1,56/2,35 yang masih diterima oleh standar ISO 81060-2:2013 sehingga dapat dijadikan fundamental untuk sistem pengukuran tekanan darah noninvasif.

---

Health workers during the pandemic act as the frontliner who have the highest risk of contracting the coronavirus. Most of the treatment and examination of the vital condition of COVID-19 patients is carried out with direct contact at least four times a day. This increases the risk of virus spreading, moreover reducing the number of health workers. To date, almost all hospitals still require medical assistance to measure blood pressure using the traditional cuff sphygmomanometer or without assistance however, the measurements are carried out invasively. Therefore, a device that can monitor the patient's vital condition without direct contact, especially in measuring blood pressure and non-invasive is needed. This thesis aims to develop a plethysmography signal processing algorithm based on feature extraction and machine learning for blood pressure prediction. By using the MAX30102 and ESP32 sensors, the PPG signal obtained from the finger will be preprocessed by applying a baseline fitting and peak detection, thus the four main features of the PPG signal, namely systolic peak, diastolic peak, dicrotic notch, and foot can be extracted. This real-time PPG signal feature extraction data is then combined into a single dataset and by using machine learning, blood pressure values are predicted. Evaluation of the blood pressure predictions shows a small Mean Absolute Error value, 1.56/2.35 which meets the ISO 81060-2:2013 standard. Hence, the results demonstrate the applicability of the proposed algorithm in predicting blood pressure and can be developed as a noninvasive real-time blood pressure measurement system in the future."

"Hipertensi merupakan salah satu faktor risiko dari kardiovaskular yang mematikan yang dikenal sebagai “the silent killer” dikarenakan hipertensi tidak menunjukkan gejala apapun dan tidak memiliki keluhan namun hipertensi mampu menyebabkan penyakitpenyakit lain atau komplikasi seperti kerusakan pada organ. Pengukuran parameterparameter fisiologis seperti tekanan darah adalah hal yang vital dalam menunjang pendeteksian dan analisis dari penyakit kardiovaskular. Namun, hingga saat ini beberapa metode-metode pengukuran yang tersedia saat ini membutuhkan instrumen yang canggih dan dibutuhkannya tenaga kesehatan dengan keahlian khusus untuk mengoperasikan instrumen tersebut. Selain itu, penggunaan cuff pada alat sphygmomanometer sangat tidak nyaman untuk digunakan apabila diperlukannya pengukuran tekanan darah secara kontinu serta pengoperasian instrumen membutuhkan kontak fisik sehingga meningkatkan kemungkinan terpaparnya COVID-19. Oleh karena itu, dibutuhkannya metode pengukuran darah tanpa cuff, mampu mengukur tekanan darah secara kontinu, dan mampu mengukur tekanan darah dengan akurat yang mampu dioperasikan dengan mudah. Penelitian ini bertujuan untuk membuat desain rancangan prototipe alat pengukur tekanan darah dengan menggunakan sensor MAX30102 dan ESP32 secara wireless melalui sinyal photoplethysmograph dengan pengolahan sinyal PPG berbasis pada ekstraksi fitur dan machine learning. Sistem pengukuran menggunakan sensor PPG dan microcontroller untuk mendapatkan sinyal PPG dari subjek yang kemudian sinyal melalui tahap preprocessing untuk menghilangkan noise kemudian sinyal diproses dengan peak detection dan ekstraksi fitur. Data tersebut kemudian akan dikumpulkan untuk dilatih pada machine learning untuk mendapatkan model yang mampu memprediksi nilai parameter fisiologis, yaitu tekanan darah. Model terbaik yang didapatkan, yaitu model dengan dataset 6 subjek dengan jumlah baris hasil ekstraksi 4 fitur sinyal PPG berjumlah 20 baris dengan perbandingan data training dan data validation sebesar 90:10 tanpa regularization dengan algoritma XGBoost dengan evaluasi performa sebesar 0,49/0,59 untuk koefisien determinasi dan nilai error sebesar 4,53/4,57 digunakan pada Graphical User Interface (GUI) yang berbasis web sehingga model dapat terintegrasi dengan sistem yang kemudian mampu diimplementasikan secara langsung oleh user.

---

Hipertensi merupakan salah satu faktor risiko dari kardiovaskular yang mematikan yang dikenal sebagai “the silent killer” dikarenakan hipertensi tidak menunjukkan gejala apapun dan tidak memiliki keluhan namun hipertensi mampu menyebabkan penyakitpenyakit lain atau komplikasi seperti kerusakan pada organ. Pengukuran parameterparameter fisiologis seperti tekanan darah adalah hal yang vital dalam menunjang pendeteksian dan analisis dari penyakit kardiovaskular. Namun, hingga saat ini beberapa metode-metode pengukuran yang tersedia saat ini membutuhkan instrumen yang canggih dan dibutuhkannya tenaga kesehatan dengan keahlian khusus untuk mengoperasikan instrumen tersebut. Selain itu, penggunaan cuff pada alat sphygmomanometer sangat tidak nyaman untuk digunakan apabila diperlukannya pengukuran tekanan darah secara kontinu serta pengoperasian instrumen membutuhkan kontak fisik sehingga meningkatkan kemungkinan terpaparnya COVID-19. Oleh karena itu, dibutuhkannya metode pengukuran darah tanpa cuff, mampu mengukur tekanan darah secara kontinu, dan mampu mengukur tekanan darah dengan akurat yang mampu dioperasikan dengan mudah. Penelitian ini bertujuan untuk membuat desain rancangan prototipe alat pengukur tekanan darah dengan menggunakan sensor MAX30102 dan ESP32 secara wireless melalui sinyal photoplethysmograph dengan pengolahan sinyal PPG berbasis pada ekstraksi fitur dan machine learning. Sistem pengukuran menggunakan sensor PPG dan microcontroller untuk mendapatkan sinyal PPG dari subjek yang kemudian sinyal melalui tahap preprocessing untuk menghilangkan noise kemudian sinyal diproses dengan peak detection dan ekstraksi fitur. Data tersebut kemudian akan dikumpulkan untuk dilatih pada machine learning untuk mendapatkan model yang mampu memprediksi nilai parameter fisiologis, yaitu tekanan darah. Model terbaik yang didapatkan, yaitu model dengan dataset 6 subjek dengan jumlah baris hasil ekstraksi 4 fitur sinyal PPG berjumlah 20 baris dengan perbandingan data training dan data validation sebesar 90:10 tanpa regularization dengan algoritma XGBoost dengan evaluasi performa sebesar 0,49/0,59 untuk koefisien determinasi dan nilai error sebesar 4,53/4,57 digunakan pada Graphical User Interface (GUI) yang berbasis web sehingga model dapat terintegrasi dengan sistem yang kemudian mampu diimplementasikan secara langsung oleh user."

"Pemeriksaan hemoglobin umum dilakukan secara invasif menggunakan berbagai metode, seperti automated hematology analyzer dan hemoglobinometer. Akan tetapi metode tersebut memakan waktu, biaya, dan menyakitkan bagi pasien. Pemeriksaan hemoglonin secara invasif juga tidak memungkinkan untuk dilakukan secara real-time dalam situasi mendesak. Akurasi dan ketepatan pembacaan menjadi tantangan dalam pengembangan sistem pengukur konsentrasi hemoglobin non-invasif. Pada penelitian ini dilakukan pengembangan dua desain sistem pengukur hemoglobin non-invasif (desain prototipe A dan desain prototipe B) menggunakan prinsip photoplethysmography (PPG) menggunakan sensor MAX30102 dan Arduino Uno sebagai mikrokontroler. Pengembangan prototipe dibuat berbasis machine learning dengan menggunakan model Dense Neural Network (DNN) dan menunjukkan akurasi paling maksimal menggunakan MSE loss function sebesar 92,31% untuk desain prototipe A dan 94,70% untuk desain prototipe B. Didapatkan juga hasil pengukuran reliabilitas alat ukur untuk desain prototipe A dan B masing-masing sebesar 84,9% dan 97,3%. Meski sudah memiliki tingkat akurasi yang cukup baik, penelitian ini masih perlu dikembangkan dari segi pemilihan alat referensi pemeriksaan Hb invasif, pengambilan dan pengolahan data yang lebih bervariasi mencakup usia, warna kulit, dan penyakit yang sedang dialami.

---

Hemoglobin examination is commonly conducted invasively using various methods such as automated hematology analyzers and hemoglobinometers. However, these methods are time-consuming, costly, and painful for patients. Invasive hemoglobin examinations also do not allow real-time measurements in urgent situations. Accuracy and precision of readings pose challenges in the development of non-invasive hemoglobin concentration measurement systems. In this study, the development of two designs of non-invasive hemoglobin measurement systems (prototype design A and prototype design B) using photoplethysmography (PPG) principle with MAX30102 sensor and Arduino Uno as the microcontroller was conducted. Prototype development was based on machine learning using a Dense Neural Network (DNN) model and achieved maximum accuracy using MSE loss function of 92,31% for prototype design A and 94,7% for prototype design B. The measurement reliability of the measurement device was also obtained, with 84,9% for prototype design A and 97,3% for prototype design B, respectively. Although the study already achieved a relatively good level of accuracy, further development is still needed in terms of selecting invasive Hb examination reference devices, obtaining and processing more diverse data including age, skin color, and existing diseases."

"Pengukuran viskositas zat cair merupakan aspek penting dalam berbagai industri. Dalam mengukur viskositas suatu cairan umumnya menggunakan viskometer bola jatuh. Namun penggunaan viskometer bola jatuh memiliki kekurangan dalam ketelitian dalam menentukan kecepatan terminal bola ketika mencapai kedalaman tertentu. Dalam penelitian ini, penulis merancang pendekatan baru yang menggabungkan teknologi pengolahan video dengan metode deep learning, khususnya algoritma You Only Look Once (YOLO), untuk mengukur viskositas zat cair secara efisien dan akurat. Pendekatan ini memungkinkan pengukuran viskositas dilakukan dengan menggunakan kamera sederhana, yang secara otomatis menganalisis pergerakan jatuhnya kelereng dalam suatu fluida. Penulis melatih model deep learning menggunakan dataset video jatuhnya bola pada suatu cairan yang diambil secara langsung menggunakan kamera smartphone, dan menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu menghasilkan pengukuran viskositas yang akurat dengan waktu perhitungan yang lebih cepat dibandingkan menggunakan viskometer bola jatuh. Hasil percobaan menunjukkan bahwa model YOLO mampu mendeteksi 11 objek dari total 25 gambar dengan presisi 0,99 dan konsistensi tinggi (mAP50-95 sebesar 0,86). Model ini efektif dalam mendeteksi jatuhnya kelereng, dengan waktu pemrosesan per gambar yang cepat. Meskipun beberapa frame tidak terdeteksi, model menunjukkan akurasi tinggi dalam memprediksi viskositas dengan MAE sebesar 0,13, menjadikannya andal dan efisien untuk pengukuran viskositas dalam aplikasi industri dan laboratorium.

---

Viscosity measurement of liquid substances is an important aspect in various industries. The traditional method of measuring viscosity is by using a falling ball viscometer. However, this method has limitations in accurately determining the terminal velocity of the ball at a certain depth. In this research, the author designed a new approach that combines video processing technology with deep learning methods, specifically the You Only Look Once (YOLO) algorithm, to measure the viscosity of liquid substances efficiently and accurately. This approach allows viscosity measurement to be done using a simple camera, which automatically analyzes the movement of a marble falling in a fluid. The author trained a deep learning model using video datasets of the falling ball in a liquid captured directly using a smartphone camera, and demonstrated that this approach can produce accurate viscosity measurements with faster calculation time compared to using a falling ball viscometer. The experimental results demonstrated that the YOLO model accurately detected 11 objects out of 25 images with a precision of 0,99 and a consistent mAP50-95 score of 0,86. Applied to 7 video frames, it processed images quickly with times of 1,9 ms for preprocessing, 45,7 ms for inference, and 0,6 ms for post-processing. Despite some frames missing detections, the model achieved a high accuracy in predicting viscosity with a Mean Absolute Error (MAE) of 0,13, making it reliable for various industrial and laboratory applications."

"Hemoglobin adalah komponen darah yang penting untuk mengikat oksigen di paru paru dan mendistribusikannya ke seluruh tubuh. Metode invasif tidak memungkinkan pengukuran real-time dalam situasi darurat. Pengembangan metode noninvasif untuk pemeriksaan hemoglobin menghadapi tantangan dalam hal akurasi, ketepatan, dan keringkasan alat. Pada penelitian menggunakan sensor MAX30102 sebagai pembaca gelombang merah dan inframerah, OLED sebagai alat yang menampilkan hasil prediksi, dan Nvidia Jetson Nano sebagai processor. Alat juga dilengkapi dengan pembacaan detak jantung, SpO2, dan dua tombol untuk mengulang pembacaan dan mematikan alat. Pelatihan model dilakukan menggunakan dataset yang diperoleh dari riset sebelumnya, "Pengembangan Instrumentasi Pengukur Konsentrasi Hemoglobin Non-Invasif Berbasis Photoplethysmography dan Machine Learning" oleh Ester Vinia (2023). Setelah melakukan pelatihan pada lima jenis model (Dense Neural Network, Decision Tree, Support Vector, Gradient Boosting, dan Random Forest), didapatkan model dengan metode Dense Neural Network memiliki akurasi R2 sebesar 96%, loss MAE sebesar 0,2 dan MSE sebesar 0,11, metode Decision Tree memiliki akurasi R2 sebesar 90%, loss MAE sebesar 0,27 dan MSE sebesar 0,3, metode Support Vector memiliki akurasi R2 sebesar 17%, loss MAE sebesar 1,2 dan MSE sebesar 2,61, metode Gradient Boosting memiliki akurasi R2 sebesar 89%, loss MAE sebesar 0,43 dan MSE sebesar 0,3, dan metode Random Forest memiliki akurasi R2 sebesar 99%, loss MAE sebesar 0,05 dan MSE sebesar 0,02. Prototipe alat kemudian dibuat menggunakan pembelajaran mesin bermodel Random Forest Regressor. Model kemudian ditanam di Nvidia Jetson Nano sehingga alat dapat dioperasikan dengan efisien dan cepat. Pada pengujian alat, didapatkan nilai akurasi sebesar 93,27%.

---

Hemoglobin is a vital blood component responsible for binding oxygen in the lungs and distributing it throughout the body. Invasive methods do not allow real-time measurement in emergency situations. Developing noninvasive methods for hemoglobin examination faces challenges in accuracy, precision, and device compactness. In this research, a MAX30102 sensor was used for reading red and infrared waves, an OLED for displaying prediction results, and an Nvidia Jetson Nano as the processor. The device also includes heart rate and SpO2 readings, and two buttons for repeating readings and turning off the device. The model was trained using a dataset obtained from previous research, "Development of Non Invasive Hemoglobin Concentration Measurement Instrumentation Based on Photoplethysmography and Machine Learning" by Ester Vinia (2023). After training on five types of models (Dense Neural Network, Decision Tree, Support Vector, Gradient Boosting, and Random Forest), the Dense Neural Network model achieved an R2 accuracy of 96%, MAE loss of 0.2, and MSE loss of 0.11; the Decision Tree method achieved an R2 accuracy of 90%, MAE loss of 0.27, and MSE loss of 0.3; the Support Vector method achieved an R2 accuracy of 17%, MAE loss of 1.2, and MSE loss of 2.61; the Gradient Boosting method achieved an R2 accuracy of 89%, MAE loss of 0.43, and MSE loss of 0.3; and the Random Forest method achieved an R2 accuracy of 99%, MAE loss of 0.05, and MSE loss of 0.02. The device prototype was then developed using the Random Forest Regressor model. The model was embedded in the Nvidia Jetson Nano, allowing the device to operate efficiently and quickly. During testing, the device achieved an accuracy of 93.27%."

"Jakarta sebagai kota besar yang memiliki tingkat kepadatan yang tinggi pada saat jam-jam dan hari-hari kerja memiliki peraturan guna mengurangi kemacetan di jalan. Salah satu peraturannya adalah pemberlakukan plat nomor kendaraan ganjil genap sesuai dengan tanggal. Peraturan ini cukup efektif dalam mengurangi tingkat kemacetan di jalan-jalan protokol. Namun masih saja ada oknum-oknum yang melanggar peraturan ini dikarenakan kemampuan manusia yang terbatas sehingga tidak dapat selalu mengawasi plat nomor kendaraan secara maksimal. Dengan berkembangnya teknologi terutama di bidang computer vision masalah ini dapat dikurangi. Dengan menggunakan bantuan machine learning yaitu computer vision menggabungkan alat fisik yaitu kamera dengan komputer sehingga dapat mendeteksi dan membaca plat nomor pada kendaraan. Perkembangan teknologi membuat machine learning semakin berkembang sehingga proses melakukan deteksi dapat dilakukan dengan lebih cepat dan akurat. Untuk melakukan hal ini algoritma YOLOv7 dilatih untuk melakukan deteksi pada plat nomor kendaraan serta membacanya sehingga dapat diklasifikasian termasuk ganjil / genap sesuai dengan tanggal pendeteksian. Pada penelitian ini dilakukan pembangunan prototype sistem pendeteksi dan klasifikasi ini menggunakan machine learning dan computer vision untuk melakukan deteksi plat nomor pada kendaraan yang lewat di jalan-jalan protokol. Hasil dari penelitan ini adalah dengan menggunakan algoritma YOLOv7, model yang dihasilkan memiliki akurasi sebesar 86%, melakukan pembacaan plat nomor hasil deteksi dengan EeasyOCR memiliki tingkat kesalahan pembacaan per karakter 3.81% dan kesalahan pembacaan per kata sebesar 11.90%, sistem dapat melakukan deteksi dan pembacaan plat nomor secara real time dengan baik, melakukan identifikasi pada jenis tanggal (ganjil  genap) dan memberikan alert ketika ada plat nomor yang tidak sesuai ketentuan tanggal.

---

Jakarta as the big city and the capital of Indonesia that have high density rate in the work hours and days have a special rule to decrease the congestion rate in the road. One of the rules is the enforcement of odd even license plate rules that connect to the real time date. This rule is effective in decreasing the congestion rate in the major arterial roads. but there's still a loophole that makes people violate this rule, the human limited ability makes them can't always observe all the license plate. With the help of technology development in computer vision, can help to reduce the problem. Computer vision combines the video camera and computer to work side by side so it can read and detect the license plate number. Technology development also develops the computer vision ability so detection and recognition can be done with more accuracy and less time. To do this thing YOLOv7 algorithm trains a model to detect the license plate in a car and read the license plate so it can classify the license plate type (odd/even) and compare it with the research date type. This research build the prototype of detection and classifier system with machine learning and computer vision, to do the automatic odd /even license plate detection and recognition at the car in artery road. As the result of the research , the detection model made by YOLOv7 algorithm have a 86 % accuracy, and the character recognition with EasyOCR have a character error rate 3.81 %  and word error rate 11.90 % , the system prototype can run the detection and OCR in real time, the prototype can get the real time date and classified it as odd or even number, and give an alert when the detected license plate number violated the odd even rule."

"

Pemanfaatan Intrusion Detection System (IDS) untuk mengamankan infrastruktur jaringan internet masih memiliki masalah yang belum terselesaikan, yaitu kurangnya akurasi deteksi serangan sehingga mengakibatkan terjadinya permasalahan false positif dan banyaknya alarm palsu. Salah satu pendekatan yang banyak digunakan untuk mengatasi permasalahan yang terjadi dalam implementasi IDS adalah dengan menggunakan pendekatan machine learning. Pada penelitian ini, penulis mengusulkan sistem yang menggunakan pendekatan machine learning untuk mendeteksi serangan jaringan dan mengirim peringatan serangan. Dataset CSE-CICIDS2018 dan Model-Based Feature Selection digunakan untuk mengevaluasi kinerja delapan algoritma klasifikasi dalam mengidentifikasi serangan jaringan guna menentukan algoritma terbaik. Hasilnya, Model XGBoost dipilih sebagai model yang memberikan hasil kinerja algoritma terbaik dalam perbandingan model machine learning ini, dengan tingkat akurasi untuk klasifikasi two-class sebesar 99%, dan multi-class sebesar 98,4%.

---

Utilization of the Intrusion Detection System (IDS) to secure internet network infrastructure still has unresolved problems, namely the lack of attack detection accuracy, resulting in false positives and many false alarms. One approach that is widely used to overcome the problems that occur in the implementation of IDS is to use a machine learning approach. In this study, the authors propose a system that uses a machine learning approach to detect network attacks and send attack warnings. The CSE-CICIDS2018 dataset and Model-Based Feature Selection were used to evaluate the performance of eight classifier algorithms in identifying network attacks to determine the best algorithm. As a result, the XGBoost model was chosen as the model that gives the best algorithm performance results in this machine learning model comparison, with an accuracy rate of 99% for two-class classification and 98.4% for multi-class.

"

"Dalam beberapa tahun terakhir, keamanan data pada sistem informasi organisasi telah menjadi perhatian serius. Banyak serangan menjadi kurang terdeteksi oleh firewall dan perangkat lunak antivirus. Untuk meningkatkan keamanan, intrusion detection systems (IDS) digunakan untuk mendeteksi serangan dalam lalu lintas jaringan. Saat ini, teknologi IDS memiliki masalah kinerja mengenai akurasi deteksi, waktu deteksi, pemberitahuan alarm palsu, dan deteksi jenis serangan baru atau belum diketahui. Beberapa studi telah menerapkan pendekatan pembelajaran mesin (machine learning) sebagai solusi, dan mendapat beberapa peningkatan. Penelitian ini menggunakan pendekatan pembelajaran ensemble (ensemble learning) yang dapat mengintegrasikan manfaat dari setiap algoritma pengklasifikasi tunggal. Pada penelitian ini, dibandingkan tujuh pengklasifikasi tunggal untuk mengidentifikasi pengklasifikasi dasar yang digunakan untuk model ensemble learning. Kemudian dataset IDS terbaru dari Canadian Institute for Cybersecurity yaitu CSE-CIC-IDS2018 digunakan untuk mengevaluasi model ensemble learning. Hasil percobaan menujukan bahwa implementasi metode ensemble learning khususnya majority voting dengan tiga algoritma dasar (gradient boosting, decision tree dan logistic regression) dapat meningkatkan nilai akurasi lebih baik dibandingkan implementasi algoritma klasifikasi tunggal, yaitu 0,988. Selanjutnya, implementasi teknik pemilihan fitur spearman-rank order correlation pada dataset CSE-CIC-IDS2018 menghasilkan 23 dari 80 fitur, dan dapat meningkatkan waktu pelatihan model, yaitu menjadi 11 menit 4 detik dibanding sebelumnya 34 menit 2 detik.

---

In recent years, data security in organizational information systems has become a serious concern. Many attacks are becoming less detectable by firewall and antivirus software. To improve security, intrusion detection systems (IDSs) are used to detect anomalies in network traffic. Currently, IDS technology has performance issues regarding detection accuracy, detection times, false alarm notifications, and unknown attack detection. Several studies have applied machine learning approaches as solutions. This study used an ensemble learning approach that integrates the benefits of each single classifier algorithms. We made comparisons with seven single classifiers to identify the most appropriate basic classifiers for ensemble learning. Then the latest IDS dataset from the Canadian Institute for Cybersecurity, CSE-CIC-IDS2018, was used to evaluate the ensemble learning model. The experimental results show that the implementation of the ensemble learning method, especially majority voting with three basic algorithms (gradient boosting, decision tree and logistic regression) can increase the accuracy rate better than the implementation of a single classification algorithm, which is 0.988. Furthermore, the implementation of the spearman-rank order correlation feature selection technique in the CSE-CIC-IDS2018 dataset produced 23 of the 80 features, and could increase the model training time, which was 11 minutes 4 seconds compared to 34 minutes 2 seconds before."

"Large Language Model (LLM) generatif merupakan jenis model machine learning yang dapat diaplikasikan dalam industri jurnalisme, khususnya dalam proses pembuatan dan validasi berita. Namun, LLM memerlukan sumber daya yang besar untuk operasionalnya serta membutuhkan waktu proses inferensi yang relatif lama. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan layanan web machine learning yang memanfaatkan LLM generatif untuk proses pembuatan dan validasi berita. Tujuan lainnya adalah menciptakan sistem dengan mekanisme manajemen beban yang efisien untuk meminimalkan waktu inferensi. Pengembangan melibatkan beberapa tahap, yakni analisis kebutuhan stakeholder, perancangan desain dan arsitektur, implementasi, serta evaluasi. Dalam implementasi layanan web machine learning, pengembangan ini berfokus pada manajemen GPU untuk meningkatkan kecepatan proses inferensi LLM. Selain itu, dilakukan implementasi design pattern untuk meningkatkan skalabilitas dalam penambahan model machine learning. Untuk manajemen beban, dikembangkan dua mekanisme, yaitu load balancer dan scheduler. Implementasi load balancer memanfaatkan NGINX dengan metode round-robin. Sedangkan untuk scheduler, digunakan RabbitMQ sebagai antrean, dengan publisher menerima permintaan dan subscriber mendistribusikan permintaan ke layanan yang tersedia. Berdasarkan API Test, layanan ini berhasil melewati uji fungsionalitas dengan waktu respons API sekitar 1-2 menit per permintaan. Evaluasi performa pada kedua mekanisme manajemen beban menunjukkan tingkat keberhasilan 100%, dengan waktu respon rata-rata meningkat seiring dengan peningkatan jumlah request per detik. Pengelolaan beban dengan load balancer menghasilkan waktu respon yang lebih cepat, sementara pengelolaan beban dengan scheduler menghasilkan mekanisme yang lebih efektif pada proses koneksi asinkron.

---

Generative Large Language Model (LLM) is a type of machine learning model that can be applied in the journalism industry, especially in the process of news generation and validation. However, LLM requires large resources for its operation and requires a relatively long inference process time. This research aims to develop a machine learning web service that utilizes generative LLM for news generation and validation. Another goal is to create a system with an efficient load management mechanism to minimize inference time. The development involves several stages, namely stakeholder needs analysis, design and architecture, implementation, and evaluation. In the implementation of machine learning web services, this development focuses on GPU management to increase the speed of the LLM inference process. In addition, the implementation of design patterns is done to improve scalability in adding machine learning models. For load management, two mechanisms are developed: load balancer and scheduler. The load balancer implementation utilizes NGINX with the round-robin method. As for the scheduler, RabbitMQ is used as a queue, with the publisher receiving requests and the subscriber distributing requests to available services. Based on the API Test, the service successfully passed the functionality test with an API response time of about 1-2 minutes per request. Performance evaluation on both load management mechanisms showed a 100% success rate, with the average response time increasing as the number of requests per second increased. The use of a load balancer results in faster response times, while load management with a scheduler results in a more effective mechanism for asynchronous connection processes. "

"Banyaknya konferensi menyulitkan peneliti memilih konferensi berkualitas. Kemungkinan peneliti tertipu dengan konferensi predator merupakan ancaman nyata yang perlu diperhatikan. Penilaian konferensi umumnya menggunakan pakar yang membutuhkan waktu dan biaya yang tinggi. Penelitian ini fokus untuk menganalisis jika h-indeks, impact factor, jumlah dokumen, dan SJR dapat menghasilkan penilaian kualitas yang sesuai dengan penilaian manual pakar dari beberapa situs penilaian konferensi serta membandingkan hasil performanya dengan penilaian jurnal. Data yang digunakan dikumpulkan dari empat sumber situs web yang mengkalkulasi kualitas konferensi luar negeri, yaitu CORE, ERA/QUALIS, AMiner, dan ScimagoJR. Data untuk penilaian jurnal didapatkan dari Guide2Research. Variabel yang digunakan untuk penilaian adalah h-indeks, jumlah dokumen, impact factor, dan SJR. Penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, dan Decision Tree (DT). KNN menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 72,22% dan f1 score senilai 63,06% menggunakan data Qualis dengan faktor h-indeks, IF, dan SJR.

---

The number of conferences makes it difficult for researchers to choose quality conferences. The possibility of researchers being fooled by predatory conferences is a real threat that deserves attention. Conference assessments generally use experts who require time and money to evaluate the conferences. This study focuses on analyzing whether h-index, impact factor, number of documents, and SJR can produce quality assessments in accordance with expert manual assessments from several conference assessment sites and compare the resulting performance with journal assessments. The data used were collected from four website sources that calculate the quality of overseas conferences, namely CORE, ERA/QUALIS, AMiner, and ScimagoJR. Data for journal assessments were obtained from Guide2Research. The variables used for the assessment are h-index, number of documents, impact factor, and SJR. This research used K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, and Decision Tree (DT). KNN produced the highest accuracy value of 72.22% and the f1 score of 63.06% using Qualis data with the h-index, IF, and SJR factors."