Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Association rules are used to predict frequent web user behaviors from web usage data. These rules are formed using frequent items. The number of association rules increases as the number of frequent items increases and produces several redundant and non-informative rules. In this paper, five interestingness measures, including cosine, lift, leverage, confidence, and conviction with a constant value of support are compared based on the number of redundant and non-informative rules that they produce. Redundant and non-informative rules are a subset of rules present in the top generated rules. The experimental results suggested that leverage produced the least number of redundant rules in the top rules but also produced the least informative rules among all measures. Lift showed the highest number of redundant rules but the most informative rules among all the measures."

"ABSTRAKAdanya wacana kebijakan redenominasi telah ada sejak 2010. Penelitian ini menganalisis pengaruh pertumbuhan ekonomi, jenis barang, masa transisi dan tahapan redomination terhadap kinerja perekonomian yang diukur dengan harga transaksi dan jumlah transaksi. Penelitian ini menggunakan data primer dan data sekunder, data primer dikumpulkan menggunakan percobaan ekonomi. Persentase perubahan harga transaksi setelah redonamination pada kondisi pertumbuhan rendah menyebabkan kenaikan harga transaksi sedangkan pada pertumbuhan tinggi menyebabkan penurunan harga transaksi. Data sekunder dikumpulkan untuk menganalisis faktor apa saja yang memengaruhi keberhasilan kebijakan redonimation melalui metode regresi logistic. Hasilnya menunjukkan bahwa variabel pertumbuhan ekonomi, tingkat pengangguran dan tingkat demoktratisasi suatu Negara memengaruhi keberhasilan kebijakan redonimation."

"Dengan pesatnya perkembangan teknologi informatika, manusia semakin dituntut untuk memiliki keterampilan dan pengetahuan baru dalam menggunakan sebuah komputer. Berbagai fasilitas telah diciptakan sebagai usaha untuk membantu manusia dalam menggunakan sebuah komputer. Salah satu fasilitas yang memiliki keunggulan dalam hal efisiensi, serta efektivas pemakaian adalah options help. Options Help itu sendiri adalah sebuah fasilitas bantuan bagi para pengguna suatu aplikasi, yang berisi petunjuk tentang cara-cara menggunakan suatu perangkat lunak, dan keterangan yang berhubungan dengan perintahperintah dalam sebuah aplikasi (Kamus lengkap dunia komputer, 2002). Dalam kenyataannya penggunaan options help masih sangat kurang diminati oleh para pengguna komputer. Hal ini bertentangan dengan tingginya kebutuhan akan penggunaan sebuah alat bantu, serta berbagai manfaat yang bisa didapatkan melalui penggunaan options help.Untuk menjawab permasalahan itu, penelitian ini menggunakan Unified theory of acceptance and use of technology (UTA UT) dari Davis, Davis, Morris dan Venkatesh (2003) untuk melihat performance expectancy (yaitu derajat kepercayaan individu bahwa menggunakan sebuah sistem dapat memberikan keuntungan tertentu dalam kinerjanya) yang dimiliki individu. Secara lebih lanjut, tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat Performance Expectancy pada pengguna dan non-penggupa Options Help dari perangkat lunak komputer.Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kuantitatif, sementara desain yang diterapkan berupa Ex Post Facto Fields Study (penelitian non-eksperimental yang dilakukan dengan cara studi lapangan atau di luar lab). Pengukuran dilakukan dengan cara menggunakan kuesioner, dan penyusunan dari item-item kuesioner itu sendiri mengacu kepada alat ukur yang terdapat pada UTAUT. Secara lebih lanjut, kuesioner tersebut diberikan kepada 60 orang mahasiswa, dan mahasiswi yang berasal dari fakultas ilmu komputer serta fakultas psikologi universitas Indonesia.Hasil analisa penelitian memperlihatkan tidak adanya perbedaan yang signifikan antara performance expectancy pada pengguna options help dan nonpengguna options help. Baik kelompok pengguna maupun non-pengguna options help, memiliki persepsi bahwa options help cukup memberi manfaat dalam performa kerja mereka.Saran untuk penelitian meliputi validitas, dan reliabilitas dari alat ukur yang perlu dikembangkan, pengukuran terhadap determinan-determinan selain performance expectancy, dan pengetahuan lebih mendalam mengenai karakteristik seorang pengguna dan non-pengguna options help."

"Deteksi molekuler untuk identifikasi dan verifikasi gelatin asal porsin dilakukan dengan menggunakan sekuen DNA sitokrom b (cyt b) yang masih terkandung dalam gelatin (trace DNA). Trace DNA yang masih terdapat dalam gelatin di ekstraksi kemudian dilakukan amplifikasi PCR dengan target gen cyt b. Penelitian ini bertujuan untuk mengonfirmasi metode identifikasi spesies asal gelatin serta mendeteksi kandungan gelatin porsin dari sampel cangkang kapsul. Namun, DNA genomik hasil ekstraksi dari sampel kapsul memiliki konsentrasi yang terlalu rendah untuk dapat diidentifikasi sehingga keberhasilan dari ekstraksi DNA baru dapat dilihat dari hasil amplifikasi PCR. Produk hasil amplifikasi PCR gen cyt b porsin dan bovin sama-sama berukuran 360 bp. Untuk membedakan spesies hewan asal gelatin, produk hasil PCR dipotong menggunakan enzim restriksi BsaJI yang dipilih berdasarkan hasil analisis in silico sebelumnya untuk menghasilkan panjang fragmen spesifik. Hasil digesti DNA porsin menunjukkan panjang fragmen 128 bp dan 111 bp, sedangkan DNA bovin menunjukkan panjang fragmen 316 bp dan 44 bp. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sampel kapsul lunak terverifikasi mengandung gelatin bovin dan sampel cangkang kapsul keras mengandung gelatin porsin, sedangkan sampel kapsul merah dan sampel kapsul biru teridentifikasi mengandung gelatin bovin. Hal tersebut membuktikan bahwa metode PCR-RFLP dapat digunakan untuk identifikasi dan verifikasi gelatin asal porsin dalam sampel kapsul.

---

Molecular detection for gelatin porcine identification and verification was done by employing cytochrome b (cyt b) DNA sequence. Extracted DNA from gelatin were extracted after gelatin precipitation, and were subjected to PCR amplification targeting the cyt b gene. The aim of this study was to confirm the origin of gelatin species identification method and to identify and verify porcine in gelatin from capsules samples. Genomic DNA derived from gelatin reference and sample (capsules) have very low concentration to be identified, therefore the result of DNA extraction is only visible after PCR amplification. PCR products of cyt b gene porcine and bovine have the same length of approximately 360 base pair (bp). To distinguish between species, PCR products were cut with restriction enzyme BsaJI which was choosen by in silico analysis resulting in specific fragment length polymorphism (RFLP). Digestion product of porcine shows 128 bp and 111 bp whereas bovine shows 316 bp and 44 bp. Result revealed that soft capsule sample was verified contain bovine and hard capsule sample was verified contain porcine, while red capsule and blue capsule sample identified contain bovine. This was proven that PCR- RFLP can be used to identify and verifiy porcine gelatin in capsule shells."

"Menggunakan dataset dari salah satu perusahaan cryptocurrency exchange di Indonesia, penelitian ini bertujuan untuk memprediksi churn di cryptocurrency exchange dan menganalisis faktor yang mempengaruhinya. Model yang dikembangkan dalam penelitian ini menggunakan decision tree dan random forest dengan dua kriteria churn yang berbeda. Kriteria churn pertama merupakan kombinasi dari recency dan saldo dalam dompet dan yang kedua hanya menggunakan recency namun lebih personal karena memperhitungkan riwayat jarak antar 2 transaksi dari masing-masing pengguna. Pada kiteria churn pertama, metode undersampling diterapkan sebelum pemodelan karena proporsi churn dan non-churn yang tidak seimbang. Hasilnya model yang dihasilkan dari data undersampling memiliki performa yang terbaik pada model decision tree maupun random forest dengan nilai AUC masing-masing sebesar 0,777 dan 0,787. Hasil dari kedua model juga menunjukkan bahwa penggunaan Google Authenticator dan frekuensi transaksi cryptocurrency merupakan faktor penting untuk menentukan apakah pelanggan akan mengalami churn.

---

Using datasets from one cryptocurrency exchange company in Indonesia, this study aims to predict churn in cryptocurrency exchange and analyze the factor that impacts it. The model developed in this work uses a decision tree and a random forest with 2 different churn criteria. The first criteria is combined the recency and wallet balance amount and the second is used personalized recency (calculate the days between 2 transactions). For the first criteria, the undersampling method is applied before modeling due to imbalanced data. As the result, models from the undersampling dataset have the best performance for the decision tree and the random forest with AUC value of 0,777 and 0,787. Results from both models suggested that the use of Google Authenticator and the frequency of cryptocurrency transactions are important factors to determine whether a customer will experience churn."