Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Banyaknya hewan terlantar menjadi masalah bagi manusia, lingkungan, dan hewan terlantar itu sendiri. Salah satu cara untuk mengurangi jumlah hewan terlantar adalah dengan mengadopsi dan memeliharanya. Selain dapat mengurangi hewan terlantar, mengadopsi dan memelihara hewan memiliki dampak positif bagi kesehatan mental dan fisik manusia. Saat ini, proses adopsi hewan yang umum dilakukan masih menggunakan cara konvensional dengan langsung datang ke shelter atau mengadopsi dari kenalan. Adanya aplikasi adopsi hewan diharapkan dapat membantu mempermudah proses adopsi dan membuat adopsi hewan lebih dikenal oleh berbagai kalangan. Penelitian ini menghasilkan rancangan desain aplikasi adopsi hewan yang memiliki fitur edukasi pemeliharaan hewan dan dirancang menggunakan pendekatan user-centered design. Dihasilkan 17 fitur pokok yang dirancang berdasarkan riset kebutuhan pengguna hasil analisis survei dan wawancara. Rancangan desain dievaluasi melalui usability testing, hasilnya mayoritas task mendapat success rate sebesar 100%, namun yang terkecil bernilai 33,3%. Sementara itu, rata-rata nilai System Usability Scale untuk semua partisipan adalah 78,3 atau grade B+. Dari hasil evaluasi, sebanyak 38 saran perbaikan diterima dan diterapkan pada desain.

---

Large number of abandoned pets is a problem for humans, environment, and the abandoned pets themselves. One way to decrease the number is to adopt and pet them. Aside from being able to decrease abandoned pets, adopting and having animal as a pet also has positive impacts on human’s mental and physical health. Nowadays, the usual process of adopting pets is still using conventional methods by directly coming to the shelter or adopting from acquaintances. The presence of pet adoption application is expected to help facilitate the adoption process and make pet adoption more known by various groups of people. This research resulted an application design for animal adoption with additional features for pet care education. Application is designed using user-centered design approach. There are 17 main features designed based on user needs research from survey and interviews. The resulting design is then evaluated through usability testing, which obtains a success rate of 100% for most tasks, although the lowest rate obtains 33.3%. Meanwhile, the average value of the System Usability Scale for all participants is 78.3, or a grade of B+. From the evaluation results, 38 suggestions for design improvement were accepted and applied to the design."

"Banyaknya hewan terlantar menjadi masalah bagi manusia, lingkungan, dan hewan terlantar itu sendiri. Salah satu cara untuk mengurangi jumlah hewan terlantar adalah dengan mengadopsi dan memeliharanya. Selain dapat mengurangi hewan terlantar, mengadopsi dan memelihara hewan memiliki dampak positif bagi kesehatan mental dan fisik manusia. Saat ini, proses adopsi hewan yang umum dilakukan masih menggunakan cara konvensional dengan langsung datang ke shelter atau mengadopsi dari kenalan. Adanya aplikasi adopsi hewan diharapkan dapat membantu mempermudah proses adopsi dan membuat adopsi hewan lebih dikenal oleh berbagai kalangan. Penelitian ini menghasilkan rancangan desain aplikasi adopsi hewan yang memiliki fitur edukasi pemeliharaan hewan dan dirancang menggunakan pendekatan user-centered design. Dihasilkan 17 fitur pokok yang dirancang berdasarkan riset kebutuhan pengguna hasil analisis survei dan wawancara. Rancangan desain dievaluasi melalui usability testing, hasilnya mayoritas task mendapat success rate sebesar 100%, namun yang terkecil bernilai 33,3%. Sementara itu, rata-rata nilai System Usability Scale untuk semua partisipan adalah 78,3 atau grade B+. Dari hasil evaluasi, sebanyak 38 saran perbaikan diterima dan diterapkan pada desain.

---

Large number of abandoned pets is a problem for humans, environment, and the abandoned pets themselves. One way to decrease the number is to adopt and pet them. Aside from being able to decrease abandoned pets, adopting and having animal as a pet also has positive impacts on human’s mental and physical health. Nowadays, the usual process of adopting pets is still using conventional methods by directly coming to the shelter or adopting from acquaintances. The presence of pet adoption application is expected to help facilitate the adoption process and make pet adoption more known by various groups of people. This research resulted an application design for animal adoption with additional features for pet care education. Application is designed using user-centered design approach. There are 17 main features designed based on user needs research from survey and interviews. The resulting design is then evaluated through usability testing, which obtains a success rate of 100% for most tasks, although the lowest rate obtains 33.3%. Meanwhile, the average value of the System Usability Scale for all participants is 78.3, or a grade of B+. From the evaluation results, 38 suggestions for design improvement were accepted and applied to the design."

"Banyaknya hewan terlantar menjadi masalah bagi manusia, lingkungan, dan hewan terlantar itu sendiri. Salah satu cara untuk mengurangi jumlah hewan terlantar adalah dengan mengadopsi dan memeliharanya. Selain dapat mengurangi hewan terlantar, mengadopsi dan memelihara hewan memiliki dampak positif bagi kesehatan mental dan fisik manusia. Saat ini, proses adopsi hewan yang umum dilakukan masih menggunakan cara konvensional dengan langsung datang ke shelter atau mengadopsi dari kenalan. Adanya aplikasi adopsi hewan diharapkan dapat membantu mempermudah proses adopsi dan membuat adopsi hewan lebih dikenal oleh berbagai kalangan. Penelitian ini menghasilkan rancangan desain aplikasi adopsi hewan yang memiliki fitur edukasi pemeliharaan hewan dan dirancang menggunakan pendekatan user-centered design. Dihasilkan 17 fitur pokok yang dirancang berdasarkan riset kebutuhan pengguna hasil analisis survei dan wawancara. Rancangan desain dievaluasi melalui usability testing, hasilnya mayoritas task mendapat success rate sebesar 100%, namun yang terkecil bernilai 33,3%. Sementara itu, rata-rata nilai System Usability Scale untuk semua partisipan adalah 78,3 atau grade B+. Dari hasil evaluasi, sebanyak 38 saran perbaikan diterima dan diterapkan pada desain.

---

Large number of abandoned pets is a problem for humans, environment, and the

abandoned pets themselves. One way to decrease the number is to adopt and pet

them. Aside from being able to decrease abandoned pets, adopting and having

animal as a pet also has positive impacts on human’s mental and physical health.

Nowadays, the usual process of adopting pets is still using conventional methods

by directly coming to the shelter or adopting from acquaintances. The presence of

pet adoption application is expected to help facilitate the adoption process and make

pet adoption more known by various groups of people. This research resulted an

application design for animal adoption with additional features for pet care

education. Application is designed using user-centered design approach. There are

17 main features designed based on user needs research from survey and interviews.

The resulting design is then evaluated through usability testing, which obtains a

success rate of 100% for most tasks, although the lowest rate obtains 33.3%.

Meanwhile, the average value of the System Usability Scale for all participants is

78.3, or a grade of B+. From the evaluation results, 38 suggestions for design

improvement were accepted and applied to the design"

"Pencak Silat adalah salah satu cabang olahraga bela diri dari Indonesia, dimana terdapat kategori Tanding yaitu mengadu dua peserta yang saling berlawanan. Saat pengambilan keputusan, wasit/juri dapat melakukan kesalahan. Salah satu alat pembantu yang dapat digunakan adalah Video Assistant Referee (VAR). VAR dalam pertandingan Pencak Silat disebut Instant Video Replay (IVR) dan sudah digunakan di Asian Games 2018 dan POMNAS 2019. Namun, sistem IVR tersebut masih menggunakan video player desktop biasa yang menyebabkan terlalu lama dalam mencari kejadian tertentu, terutama apabila terdapat banyak sudut pandang kamera yang harus diperhatikan sehingga memakan banyak waktu pertandingan. Oleh karena itu, dilakukan riset pengguna untuk memahami kebutuhan apa saja dalam menggunakan sistem IVR. Hasil riset tersebut dianalisis yang kemudian dirancang solusi desainnya sesuai kebutuhan dan dievaluasi. Metode yang digunakan dalam perancangan desain sistem ini adalah User-Centered Design (UCD). Selama perancangan desain, dilakukan juga pengembangan sistem IVR agar menjadi program sesungguhnya. Pengembangan sistem IVR terbagi dua bagian, yaitu sisi klien dan sisi server. Sisi klien dari sistem dibangun menggunakan Javascript dengan library React. Teknologi tersebut digunakan agar sistem dapat bertingkah sebagai sebuah single-page application. Sementara sisi server dibangun menggunakan webserver NGINX, dimana video dari kamera diarahkan ke Jetson Nano yang menjalankan NGINX sebagai server Real-Time Messaging Protocol (RTMP), dan video dimasukkan kedalam FFMPEG yang bekerja sebagai encoder agar video bisa disalurkan dengan protokol HTTP Live Streaming (HLS). Terakhir dilakukan pengujian dengan functional testing dan performance testing. Dari hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa penggunaan sistem IVR yang dikembangkan lebih efisien dibandingkan menggunakan video player desktop biasa.

---

Pencak Silat is one of martial arts that originated from Indonesia, where there is a Tanding category in which two competitors will go against each other. During the process of decision making, a referee/jury could potentially make a mistake. One of the tool that could help the decision making process is Video Assistant Referee (VAR). VAR in Pencak Silat is called Instant Video Replay, and has been used in Asian Games 2018 and also POMNAS 2019. But, the IVR system that was used is still using a standard desktop video player that could cause the review process takes longer than it should, especially when there are multiple angles that needs to be checked. Because of that, a research is done to better understand the needs of IVR users. The results of the research will be analyzed which then leads to creating a design solution according to the users needs and then it will be evaluated. The method that will be used during the creation of a design solution is User-Centered Design (UCD). During the process of designing, the system will also be developed. The IVR system will be divided into two parts, the client side and server side. The client side will be developed using Javascript with the help of React library. This allows the application to be developed as a single-page application. The server side will be developed using NGINX webserver, where the video will be redirected to Jetson Nano where NGINX will be ran as a Real-Time Messaging Protocol (RTMP) server, and the video will be inserted into FFMPEG that acts as an encoder so that the video can be transferred using HTTP Live Streaming (HLS) protocol. Lastly, functional and performance testing was conducted. In conclusion, the IVR system that has been developed is more efficient when compared to a standard desktop video player."

"Penelitian ini memaparkan sebuah aplikasi editor kode kolaboratif local-first berbasis peer-to-peer yang diimplementasi dengan WebRTC dan CRDT. Selain itu, aplikasi ini menyertai shell bersama yang dapat dijalankan oleh salah satu pengguna dan digunakan oleh setiap pengguna lain dalam suatu kelompok jaringan. Terdapat beberapa variasi arsitektur backend pada aplikasi yang dibandingkan dalam penelitian ini. Dari segi algoritma dalam menjaga konsistensi dokumen, dua pendekatan berbeda yang diteliti ialah algoritma OT (operational transformation) dan metode yang memanfaatkan struktur data CRDT (conflict-free replicated data types). Dari segi arsitektur jaringan, penelitian ini mengevaluasi CRDT berbasis client-server, CRDT berbasis peer-to-peer, serta OT berbasis client-server. Keterbatasan OT yang diimplementasi pada penelitian ini membutuhkan suatu sumber kebenaran berupa server, sehingga OT berbasis peer-to-peer tidak dievaluasi. Penelitian ini menemukan bahwa variasi implementasi CRDT peer-to-peer yang diujikan memiliki performa lebih baik untuk sejumlah pengguna n≤8. Selain itu, signalling server pada variasi ini menggunakan resource yang minim, sehingga lebih optimal untuk kelompok jaringan yang lebih banyak. Sementara itu, variasi CRDT client-server dapat dipertimbangkan penggunaannya ketika terjadi masalah saat melakukan inisialiasi jaringan peer-to-peer atau jumlah pengguna dalam suatu kelompok jaringan jauh lebih banyak dari eksperimen yang dilakukan pada penelitian ini.

---

This research presents a peer-to-peer and local-first collaborative code editor application implemented with WebRTC and CRDT. In addition, the application includes a shared shell that can be run by one user and used by every other user in a network group. There are several variations of architecture in the applications compared in this study. In terms of algorithms for maintaining document consistency, two different approaches were evaluated, OT (operational transformation) algorithm and CRDT (conflict-free replicated data types) data structure. In terms of network architecture, this study assessed client-server based CRDT, peer-to-peer based CRDT, and client-server based OT. The limitation of OT implemented in this research is that it requires a single source of truth in the form of a server, so peer-to-peer-based OT was not evaluated. This study found that the peer-to-peer based CRDT variation tested performed better for a number of users n <= 8. Moreover, the signaling server in this variation uses minimal resources, making it more optimal for larger network groups. However, the client-server CRDT variation’s usage can be considered when there are problems initializing a peer-to-peer network or the number of users in a network group is much larger than the experiments conducted in this study."

"Pemerintah Indonesia mengeluarkan kebijakan untuk melakukan pemindahan ibu kota negara (IKN) dari Jakarta ke Kalimantan di tahun 2019. Hal tersebut menuai respons dari masyarakat, ada kelompok yang setuju dan ada yang tidak setuju. Opini dari masyarakat tentang pemindahan ibu kota banyak beredar melalu sosial media khususnya Twitter. Pemindahan ibu kota butuh proses panjang dan direncanakan dimulai di tahun 2024. Sampai saat ini sudah banyak kebijakan turunan dari pemerintah agar proses pemindahan ibu kota negara tetap berlangsung. Begitu juga dengan opini masyarakat di Twitter bermunculan menanggapi kebijakan tersebut. Sudah hampir 4 tahun sejak ditetapkan, sudah cukup banyak juga opini dari masyarakat tentang pemindahan IKN. Maka dari itu penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen masyarakat tentang pemindahan ibu kota negara beserta topik-topik yang menjadi perbincangannya. Penelitian ini dilakukan dengan cara mengumpulkan data dari Twitter sejak 2019 sampai 2022 tentang pemindahan ibu kota negara. Data yang dikumpulkan akan melewati serangkaian data preprosesing yang kemudian diklasifikasikan ke dalam sentimen positif, netral, dan negatif. Pemodelan sentimen dilakukan menggunakan lima model klasifikasi untuk mencari keakuratan terbaik, yaitu Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), dan Random Forest (RF). Masing-masing algoritma dijalankan dua kali dari 2 sampel yang tanpa melewati balancing, dan satunya lagi menggunakan oversampling. Pemodelan topik dilakukan menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA). Kedua pemodelan ini digunakan untuk memvisualisasikan sentimen dan topik-topiknya ke dalam visualisasi time series. Pemodelan sentimen terbaik yang dihasilkan adalah RF dari sampel oversampling dengan nilai akurasi 82%. Pemodelan tersebut menghasilkan distribusi sentimen dengan sentimen positif mendominasi sebanyak 46.5%, sentimen netral sebanyak 31.6%, dan sentimen negatif sebanyak 21.9%. Hasil visualisasi time series menunjukkan bahwa sentimen positif tidak selalu mendominasi, namun hanya pada tahun 2022. Pemodelan topik menghasilkan 15 topik untuk sentimen positif, 11 topik untuk sentimen netral, dan 8 topik untuk sentimen negatif. Visualisasi topik time series memperlihatkan bahwa beberapa topik mendominasi perbincangan di Twitter, namun hanya pada bulan-bulan tertentu. Visualisasi time series dapat memberikan gambaran yang lebih komprehensif pada penelitian analisis sentimen dan pemodelan topik.

---

Indonesian government issued a policy to move the national capital or ibu kota negara (IKN) from Jakarta to Kalimantan in 2019. This drew pros and cons from the public, there were groups who agreed and there were those who disagreed. Opinions from the public regarding the relocation of the capital city are widely circulated through social media, especially Twitter. Moving the capital city requires a long process and is planned to begin in 2024. Until now, there have been many derivative policies from the government so that the process of moving the national capital continues. Likewise, public opinion has sprung up ont Twitter in response to this policy. It's been almost 4 years since it was established, so there's been quite a lot of opinion from the public about the transfer of the IKN. Therefore this study aims to determine public sentimen about the relocation of the national capital along with the topics of discussion. This research is conducted by collecting data from Twitter from 2019 to 2022 regarding the relocation of the national capital. The data collected will go through a series of pre-processing data which are then classified into positive, neutral and negative sentimens. Sentimen modeling is carried out using five classification models to find the best accuracy, namely Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), and Random Forest (RF). Each algorithm is run twice from 2 samples without going through balancing, and the other uses oversampling. Topic modeling is done using Latent Dirichlet Allocation (LDA). These two models are used to visualize sentimen and topics into a time series visualization. The best sentimen modeling produced is RF from oversampling samples with an accuracy value of 82%. This modeling produces a sentimen distribution with positive sentimen dominating by 46.5%, neutral sentimen by 31.6%, and negative sentimen by 21.9%. The results of the time series visualization show that positive sentimen does not always dominate, but only in 2022. The topic modeling produces 15 topics for positive sentimen, 11 topics for neutral sentimen, and 8 topics for negative sentimen. The time series topic visualization shows that several topics dominate the conversation on Twitter, but only in certain months. Time series visualization can provide a more comprehensive picture of sentimen analysis research and topic modeling."

"Universitas T memiliki rencana (roadmap) untuk mengembangkan berbagai jenis Metaverse di masa depan. Namun, ada kekhawatiran bahwa roadmap yang telah dibuat mungkin tidak sesuai dengan kebutuhan masyarakat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen dan pemodelan topik tentang Metaverse di media sosial guna memberikan wawasan yang penting bagi roadmap pengembangan Metaverse di Universitas T dengan memperhatikan pendapat dan sentimen masyarakat. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah twit berbahasa Indonesia yang dikumpulkan dari bulan Agustus 2021 hingga April 2023. Untuk analisis, digunakan pustaka LazyPredict yang menghasilkan lima model klasifikasi, yaitu Bernoulli Naive Bayes (BernoulliNB), Nearest Centroid, Calibrated Classifier CV, Logistic Regression, dan Linear Support Vector Classification (LinearSVC). Hasil menunjukkan bahwa model BernoulliNB memiliki performa terbaik dengan nilai rata-rata F1 sebesar 0,788. Selain itu, penelitian ini juga mengidentifikasi topik-topik yang dibahas terkait dengan Metaverse menggunakan pustaka Bertopic. Temuan menunjukkan adanya topik negatif seperti ketidakpastian pengembangan Metaverse, skeptisisme terhadap teknologi baru, keterbatasan infrastruktur internet, kekhawatiran etika dan syariah, ketidakpastian legalitas, kekhawatiran privasi dan keamanan, serta skeptisisme terhadap kesiapan Indonesia dalam membangun Metaverse. Di sisi lain, topik positif meliputi peluncuran Metaverse Jagat Nusantara, potensi kripto dalam konteks Metaverse, perubahan nama Facebook menjadi Meta, konser virtual di Metaverse, kehidupan di dunia Metaverse, pengembangan teknologi Metaverse di dalam negeri, transformasi digital dan inovasi di era Metaverse, penggunaan blockchain, kripto, dan NFT dalam teknologi Metaverse, serta Manasik Haji di Metaverse. Hasil analisis sentimen dan pemodelan ini dapat memberikan wawasan yang berharga bagi Universitas T dalam memahami tren dan pandangan masyarakat terkait Metaverse. Hal ini akan membantu universitas dalam mengevaluasi roadmap Metaverse yang telah dibuat untuk memastikan kesesuaiannya dengan kebutuhan masyarakat.

---

Universitas T has a roadmap to develop various types of Metaverse in the future. However, there are concerns that the existing roadmap may not align with the needs of society. Therefore, this research aims to analyze the sentiment and topic modeling related to Metaverse on social media to provide valuable insights for the development roadmap of Metaverse at Universitas T, taking into account the opinions and sentiments of the public. The data used in this study are Indonesian tweets collected from August 2021 to April 2023. The LazyPredict library is utilized for analysis, which generates five classification models: Bernoulli Naive Bayes (BernoulliNB), Nearest Centroid, Calibrated Classifier CV, Logistic Regression, and Linear Support Vector Classification (LinearSVC). The results show that the BernoulliNB model performs the best with an F1 score of 0.788. Additionally, this research identifies various topics discussed in relation to Metaverse using Bertopic library. Findings indicate the presence of negative topics such as uncertainty in Metaverse development, skepticism towards new technologies, limitations of internet infrastructure, ethical and Sharia concerns, legal uncertainties, privacy and security concerns, as well as skepticism about Indonesia's readiness in building the Metaverse. On the other hand, positive topics include the launch of Metaverse Jagat Nusantara, the potential of cryptocurrencies in the context of Metaverse, the name change of Facebook to Meta, virtual concerts in the Metaverse, life in the Metaverse world, domestic Metaverse technology development, digital transformation and innovation in the era of Metaverse, the use of blockchain, cryptocurrencies, and NFTs in Metaverse technology, as well as Manasik of Hajj in the Metaverse. The results of sentiment analysis and topic modeling can provide valuable insights for Universitas T to understand the trends and public perspectives regarding Metaverse. This will assist the university in evaluating the existing Metaverse roadmap to ensure its alignment with the needs of society."

"Skripsi ini membahas mengenai penggunaan model segmentasi semantik UNet sebagai alternatif metode segmentasi wajah dan tangan gerakan isyarat SIBI (Sistem Isyarat Bahasa Indonesia) pada latar belakang kompleks. Penelitian dilakukan terhadap dataset gerakan isyarat SIBI milik Lab MLCV Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia. Dalam penelitian ini, dilakukan percobaan dengan tiga jenis konfigurasi UNet, yaitu UNet 4- level tanpa Batch Normalization, UNet 5-level tanpa Batch Normalization, dan UNet 4- level dengan Batch Normalization. Hasil segmentasi dari UNet konfigurasi terbaik kemudian dilakukan tahap pengenalan selanjutnya, yaitu ekstraksi fitur dengan MobileNetV2, penghapusan gerakan transisi dengan TCRF, dan gesture recognition dengan 2-layer biLSTM untuk mendapatkan hasil translasi serta evaluasi akhir. Selain itu, performa sistem dengan menggunakan metode segmentasi UNet dibandingkan dengan performa sistem dengan menggunakan metode segmentasi RetinaNet+Skin Color Segmentation. Hasil dari penelitian didapatkan bahwa konfigurasi UNet 4-level dengan Batch Normalization menghasilkan segmentasi yang sedikit lebih baik dibandingkan konfigurasi lainnya, yaitu dengan nilai IOU 0,9178% pada dataset berlatar belakang kompleks. Performa UNet terlihat baik pada saat kedua tangan berada di depan badan, dan menurun ketika tangan berada di posisi yang berdekatan dengan area kulit lainnya (lengan, leher, wajah). Didapatkan juga bahwa sistem pengenalan isyarat SIBI ke teks bahasa Indonesia dengan menggunakan metode segmentasi UNet berhasil memiliki performa yang lebih baik dibandingkan menggunakan metode segmentasi RetinaNet+Skin Color Segmentation, dengan nilai WER 2,703% dan SAcc 82,424% pada latar belakang kompleks. Didapatkan juga waktu komputasi UNet yang lebih cepat dibandingkan RetinaNet dengan waktu segmentasi 0,19643 detik per frame pada CPU NVIDIA DGX A100

---

This thesis discusses the use of the UNet semantic segmentation model as an alternative to hand and face segmentation methods for SIBI (Indonesian Signing System) on complex backgrounds. This research was conducted on SIBI gesture dataset by MLCV Lab (Faculty of Computer Science, Universitas Indonesia). In this study, experiments were conducted with three types of UNet configurations, namely 4-level UNet without Batch Normalization, 5-level UNet without Batch Normalization, and 4-level UNet with Batch Normalization. Segmentation results from the best UNet configuration is then carried out in the next stage of the system, namely feature extraction with MobileNetV2, epenthesis removal with TCRF, and gesture recognition with 2-layer biLSTM to obtain translation results and the final evaluations. In addition, system performance using the UNet segmentation method is compared to system performance using the RetinaNet+Skin Color Segmentation method. The results of the study showed that the 4-level UNet configuration with Batch Normalization produces slightly better segmentation than the other configurations, with an IOU of 0.9178% on a dataset with a complex background. Based on the sample results, UNet performance is good when both hands are on the front of the body, and it decreases when the hands are in close proximity to other skin areas (arms, neck, face). It was also found that the SIBI gesture recognition system to Indonesian text using the UNet segmentation method managed to have better performance than using the RetinaNet+Skin Color Segmentation, with a WER value of 2.703% and a SAcc of 82.424% on a complex background. It was also found that UNet processing time was faster than RetinaNet with a segmentation rate of 0.19643 seconds per frame on the NVIDIA DGX A100 CPU."

"Dengan bertambahnya jumlah pengguna internet seiring waktu, bertambah pula jumlah data yang dihasilkan dari aktivitas yang berasal dari media sosial. Data tersebut dapat digunakan untuk berbagai keperluan, salah satunya untuk keperluan moderasi supaya aktivitas pengguna internet tetap tunduk pada hukum yang berlaku. Namun, diperlukan cara yang optimal untuk melakukan proses tersebut mengingat data yang jumlahnya sangat besar. Penelitian ini mengajukan sebuah platform yang dapat menjadi salah satu pilihan untuk memproses data media sosial yang berjumlah besar tersebut. Rancangan platform pada penelitian ini ditujukan untuk dapat memiliki throughput yang besar. Selain itu, platform dirancang untuk dapat dimodifikasi demi memenuhi berbagai kebutuhan. Karenanya, aspek extensibility juga menjadi perhatian utama dalam proses pengembangan platform. Kedua tujuan utama dalam pengembangan platform ini dapat diwujudkan dengan bantuan sebuah klaster Apache Kafka yang membuat platform memiliki sifat loosely-coupled dan juga extensible. Dengan berpusat pada klaster Apache Kafka, proses pengolahan data yang ada dapat dilakukan secara paralel, dan terbukti dapat meningkatkan throughput dari platform secara keseluruhan. Sebagai pembanding, penelitian ini diuji coba dengan suatu skenario bersama dengan platform Tweetream yang dikembangkan oleh Susanto (2022). Hasil dari uji coba tersebut membuktikan bahwa platform pada penelitian ini dapat mengungguli Tweetream.

---

As the number of internet users increases over time, so does the amount of data generated from activities originating from social media. This data can be used for various purposes, one of which is for moderation purposes so that the activities of internet users remain subject to applicable laws. However, an optimal way to do the process is needed considering the huge amount of data. This research proposes a platform that can be one of the options for processing large amounts of social media data. The design of the platform in this research is intended to have a large throughput. In addition, the platform is designed to be modifiable to meet various needs. Therefore, extensibility is also a major concern in the platform development process. These two main objectives in the development of the platform can be realized with the help of an Apache Kafka cluster that makes the platform loosely-coupled and extensible. By centering on the Apache Kafka cluster, the data processing can be done in parallel, which has been proven to increase the throughput of the platform as a whole. For comparison, this study was tested in a scenario with the Tweetream platform developed by Susanto (2022). The results of the test proved that the platform in this study can outperform Tweetream."

"Pengadopsian Kubernetes sebagai bagian dari sistem terdistribusi meningkatkan kompleksitas pengelolaan sistem sehingga dapat membuka peluang ancaman keamanan. Model keamanan Zero Trust pun dikembangkan untuk menangani masalah keamanan akibat peningkatan kompleksitas tersebut. Berfokus pada perlindungan resources, model keamanan ini membatasi kerusakan yang dapat ditimbulkan penyerang dengan memberikan akses terbatas ke setiap pengguna. Pada Kubernetes, penerapan Zero Trust Architecture dapat dibantu dengan memanfaatkan fitur-fitur keamanan milik service mesh. Namun, penerapan Zero Trust Architecture pada Kubernetes dengan menggunakan service mesh masih belum dapat menangani ancaman internal yang disebabkan oleh penyerang yang menyalahgunakan privileges-nya sebagai Cluster Administrator. Ancaman internal tersebut diidentifikasi dan kemudian direproduksi pada sistem acuan penelitian ini. Hasil reproduksi menunjukkan bahwa sistem acuan belum terlindungi dari ancaman internal. Oleh karena itu, penanganan terhadap ancaman internal tersebut dilakukan dengan mereproduksi sistem solusi berupa validasi signature terhadap konfigurasi manifest atas pembuatan dan modifikasi resources pada Kubernetes melalui admission controller. Sistem solusi kemudian diuji dengan dilakukannya reproduksi ancaman internal tersebut. Berdasarkan hasil pengujian, ancaman internal telah berhasil ditangani oleh sistem solusi.

---

The adoption of Kubernetes as part of a distributed system increases the complexity of managing the system, which can lead to security threats. The Zero Trust security model was developed to address the security concerns resulting from this increased complexity. Focusing on resource protection, this security model limits the damage an attacker can cause by granting limited access to each user. In Kubernetes, implementing Zero Trust Architecture can be aided by utilizing the security features of service mesh. However, the implementation of Zero Trust Architecture on Kubernetes using service mesh is still unable to handle internal threats caused by attackers who abuse their privileges as Cluster Administrators. These internal threats are identified and then reproduced on the baseline system of this research. The reproduction results show that the baseline system is not yet protected from the internal threats. Therefore, the internal threats are addressed by reproducing the solution system in the form of signature validation of the manifest configuration for the creation and modification of resources on Kubernetes through the admission controller. The solution system is then tested by reproducing the internal threats. Based on the test results, the internal threats have been successfully handled by the solution system."