# data[].attributes.attachment_caption
Poster Thesis - Qatrunnada Salsabila Delfi - 2602569842/120720241021 - Master of Digital Economy

# data[].attributes.headline
INTEGRASI MODEL PREDIKSI RISIKO PREEKLAMPSIA BERBASIS MACHINE LEARNING DALAM SISTEM EKONOMI KESEHATAN DIGITAL UNTUK EFISIENSI BIAYA LAYANAN OBSTETRI

# data[].attributes.subject
INTEGRASI MODEL PREDIKSI RISIKO PREEKLAMPSIA BERBASIS MACHINE LEARNING DALAM SISTEM EKONOMI KESEHATAN DIGITAL UNTUK EFISIENSI BIAYA LAYANAN OBSTETRI

# data[].attributes.body
Penelitian ini mengembangkan model prediksi risiko preeklampsia berbasis machine learning pada 465 data pasien RS XYZ, menggunakan Logistic Regression (L1) dan XGBoost yang dievaluasi melalui 5-Fold Group Cross-Validation berbasis pasien. Model dilengkapi kalibrasi probabilistik, interpretabilitas SHAP, dan Decision Curve Analysis untuk menetapkan ambang risiko klinis optimal, lalu diintegrasikan dengan simulasi biaya layanan obstetri berdasarkan jenis penjamin pasien.

Hasil penelitian menunjukkan XGBoost unggul dengan ROC-AUC 0,928 dan PR-AUC 0,784, mencapai sensitivitas sempurna 100% pada ambang risiko 1%. Namun, akurasi model yang tinggi ternyata tidak menjamin manfaat ekonomi yang merata. Analisis ekonomi mengungkap heterogenitas finansial dramatis antarsegmen pembayar pasien Pribadi dan Asuransi Swasta menikmati penghematan biaya, sementara BPJS Kesehatan (71% populasi) justru mengalami defisit Rp30,4 juta akibat ketidaksesuaian tarif kapitasi dengan biaya intervensi pencegahan, menegaskan perlunya reformasi kebijakan reimbursemen.

# data[].attributes.headline
PEMODELAN PREDIKSI RETURN DAN VOLATILITAS SAHAM BERBASIS SENTIMEN INVESTOR MENGGUNAKAN INDOBERT DAN ANALISIS KAUSALITAS PADA FORUM STOCKBIT

# data[].attributes.subject
PEMODELAN PREDIKSI RETURN DAN VOLATILITAS SAHAM BERBASIS SENTIMEN INVESTOR MENGGUNAKAN INDOBERT DAN ANALISIS KAUSALITAS PADA FORUM STOCKBIT

# data[].attributes.body
Penelitian ini menganalisis 60.258 posting forum Stockbit terkait saham BBCA selama Januari 2022–Desember 2024. Sentimen investor diklasifikasikan menggunakan IndoBERT, kemudian dikombinasikan dengan fitur volume dan intensitas diskusi untuk menguji hubungan kausal serta kemampuan prediksi terhadap return dan volatilitas saham.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa arah sentimen tidak menjadi sinyal utama volatilitas. Sebaliknya, volume posting berkualitas terbukti menjadi leading indicator volatilitas BBCA pada lag 1–3 hari. Model berbasis XGBoost dengan fitur causality-informed juga mampu menurunkan RMSE volatilitas sebesar 10,85% dibandingkan baseline OHLCV.

# data[].attributes.headline
Adaptasi ISO 31000 dan NIST SP 800-30 Dalam Manajemen Risiko Teknologi Informasi Rumah Sakit - Leo Denny Hartanto - 2602654774

# data[].attributes.subject
Adaptasi ISO 31000 dan NIST SP 800-30 Dalam Manajemen Risiko Teknologi Informasi Rumah Sakit - Leo Denny Hartanto - 2602654774

# data[].attributes.body
Transformasi digital di sektor kesehatan telah meningkatkan penggunaan sistem manajemen informasi rumah sakit (SIMRS), rekam medis elektronik, dan infrastruktur teknologi pendukung lainnya. Ketergantungan yang semakin tinggi terhadap teknologi ini turut meningkatkan potensi risiko, seperti serangan siber, gangguan jaringan, kegagalan sistem, dan kebocoran data. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan standar ISO 31000:2018 dan NIST SP 800-30 Rev. 1 sebagai kerangka kerja manajemen risiko teknologi informasi yang terintegrasi guna mendukung pemenuhan regulasi serta standar akreditasi rumah sakit. Penelitian dilakukan melalui studi kasus di Rumah Sakit Murni Teguh Tuban Bali dengan pendekatan kualitatif dan kuantitatif, yang mencakup wawancara, penyebaran kuesioner pada 20 unit klinis dan nonklinis, analisis dokumen, serta observasi terhadap infrastruktur teknologi informasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa beberapa aset memiliki tingkat risiko tinggi hingga sangat tinggi, yaitu SIMRS dengan skor 20, server dengan skor 15, core switch dengan skor 15, layanan internet dengan skor 16, SOP downtime dengan skor 16, dan kebijakan pelindungan data dengan skor 15. Dari sisi ancaman risiko utama yang teridentifikasi memiliki risiko tinggi hingga sangat tinggi, yaitu gangguan SIMRS dengan skor 20, pemadaman listrik dengan skor 12, akses tidak sah dengan skor 12, dan gangguan ISP dengan skor 12. Penggabungan ISO 31000 sebagai kerangka strategis dan NIST SP 800-30 sebagai pendekatan teknis memberikan model yang menyeluruh dalam identifikasi, analisis, evaluasi, dan mitigasi risiko. Penelitian ini menghasilkan rekomendasi pengendalian risiko, pembaruan dan standardisasi prosedur operasional, serta penerapan mekanisme pemantauan dan evaluasi risiko secara berkala guna mendukung efektivitas pengelolaan risiko teknologi informasi dan keberlanjutan layanan rumah sakit.

# data[].attributes.attachment_link.title
Adaptasi ISO 31000 dan NIST SP 800-30 Dalam Manajemen Risiko Teknologi Informasi Rumah Sakit.JPG

# data[].attributes.headline
ANALISIS SENTIMEN PADA SOSIAL MEDIA X TERHADAP VIRUS HMPV DI INDONESIA MENGGUNAKAN INDOBERT

# data[].attributes.subject
ANALISIS SENTIMEN PADA SOSIAL MEDIA X TERHADAP VIRUS HMPV DI INDONESIA MENGGUNAKAN INDOBERT

# data[].attributes.body
Penelitian ini membahas analisis sentimen masyarakat terhadap topik Human Metapneumovirus (HMPV) berdasarkan data dari Twitter/X dan Youtube. Data yang diperoleh melalui proses preprocessing seperti Cleaning, Case Folding, Tokenizing, Normalization, Stopword removal, dan Stemming. Selanjutnya, pelabelan sentimen dilakukan menggunakan VADER Lexicon dan TextBlob, dengan hasil yang menunjukkan bahwa sentimen negative lebih dominan dibandingkan sentimen positive.

Penelitian ini menggunakan tiga model deep learning, yaitu IndoBERT, LSTM, dan CNN. Setiap model diuji menggunakan Base data dan data Augmentasi Sinonim KBBI, serta dievaluasi menggunakan accuracy, precision, recall, F1-score, confusion matrix, ROC-AUC, dan grafik loss. Hasil terbaik diperoleh oleh model IndoBERT dengan pelabelan VADER Lexicon pada data Augmentasi Sinonim KBBI, yaitu dengan nilai eval_accuracy sebesar 0,810769. Hal ini menunjukkan bahwa IndoBERT memiliki kemampuan paling baik dalam mengklasifikasikan sentimen berbahasa Indonesia pada topik HMPV.

# data[].attributes.headline
Peringkasan Teks Abstraktif Teks Bahasa Indonesia dengan IndoBART dan Contextual-Top2Vec

# data[].attributes.subject
Peringkasan Teks Abstraktif Teks Bahasa Indonesia dengan IndoBART dan Contextual-Top2Vec

# data[].attributes.body
2502396124 - Joshua Gugun Siagian

# data[].attributes.body
Serangan phishing, khususnya yang dilakukan melalui URL berbahaya, terus menjadi

ancaman serius bagi keamanan digital. Deteksi phishing URL yang akurat dan cepat

sangat penting untuk melindungi data pribadi atau organisasi. Penelitian ini bertujuan

untuk meningkatkan deteksi phishing URL dengan menggabungkan tiga kumpulan

data yang tersedia untuk umum -- Kumpulan Data URL Phishing PhiUSIIL,

PhishingData (Kumpulan Data Situs Web Phishing UCI), dan url_features_extracted1

(Data Mendeley). Hasilnya, diperoleh satu pipeline gabungan yang berisi 270.800 baris

data (dari 348.068 baris mentah) dan 98 fitur (dari 104 kolom setelah menggabungkan

skema), dengan distribusi label 47,77% phishing dan 52,23% URL yang sah.

Pembobotan tiap dataset dilakukan dengan proses pra-pemrosesan berupa penyaringan

data duplikat, konversi label, dan normalisasi skema fitur. Analisis fitur penting

(Feature Importance Gini Importance) dianalisis terlebih dahulu untuk menjadi dasar

objektif sebelum tahap pemilihan fitur menggunakan teknik Recursive Feature

Elimination (RFE) berdasarkan 20 fitur terpenting (RFE Top-20). Model diusulkan

dalam dua algoritma ensemble, yaitu Random Forest dan XGBoost.

Evaluasi yang dilakukan pada kombinasi pipeline menunjukkan tingkat akurasi 99,73%

(XGBoost, semua fitur) dan 99,53% (XGBoost, RFE Top 20), dengan selisih training-

testing kurang dari 0,3 poin persentase, yang mengisyaratkan tidak ada overfitting

dalam model. Bandingkan dengan baseline metode fitur selection based on filtering

algoritma dari literatur (Hannousse & Yahiouche, 2021, akurasi 96,83%), model yang

diajukan ini meningkatkan tingkat akurasi hingga 2,70 hingga 2,90 poin persentase,

sementara itu menekan dimensi fitur sampai hampir 80% (98 menjadi 20 fitur) dan

menekan waktu pelatihan XGBoost sebanyak 61% (13,22 menjadi 5,15 detik).

Selain itu, penelitian ini juga melakukan uji diagnostik data leakage secara eksplisit dan

ditemukan bahwa akurasi mendekati sempurna (1,0000) yang diperoleh dalam evaluasi

tunggal salah satu dataset komposisi (PhiUSIIL) tersebut dikarenakan oleh duplikasi

baris pada data latih dan data test serta fitur yang secara desain berkorelasi kuat dengan

label, sehingga hasil ini tidak diambil sebagai dasar klaim utama. Pada pipeline

kombinasi, hasil yang telah melewati uji shortcut dataset-identity (akurasi probe

61,18%, kurang dari threshold leakage 80%), digunakan sebagai acuan performa yang

lebih dapat dipertanggungjawabkan. Penelitian ini membuktikan bahwa seleksi fitur

yang tepat tidak menurunkan akurasi klasifikasi secara berarti, sekaligus mengurangi

ivkompleksitas dan waktu komputasi model, memberikan kontribusi terhadap

pengembangan sistem deteksi phishing yang efisien, ringan, dan transparan terhadap

risiko data leakage.

Kata kunci: Feature Importance, Machine Learning, Phishing, Feature Selection, Data

Leakage, Deteksi Phishing Multi-Dataset

# data[].attributes.headline
Deteksi Tingkat Kelelahan Masinis Kereta Api Berbasis Ekstraksi Fitur Wajah Dinamis Menggunakan Deep Learning

# data[].attributes.subject
Deteksi Tingkat Kelelahan Masinis Kereta Api Berbasis Ekstraksi Fitur Wajah Dinamis Menggunakan Deep Learning

# data[].attributes.body
Keselamatan operasional perkeretaapian sangat bergantung pada kondisi fisik dan kewaspadaan masinis selama menjalankan tugas. Salah satu faktor yang dapat menurunkan kewaspadaan adalah kelelahan, yang berpotensi meningkatkan risiko terjadinya human error. Berbagai penelitian serta hasil survei terhadap masinis menunjukkan bahwa kelelahan masih menjadi tantangan dalam operasional kereta api dan perlu dideteksi secara dini sebelum memengaruhi kinerja masinis.

Penelitian ini mengembangkan suatu pendekatan berbasis Deep Learning untuk mendeteksi tingkat kelelahan masinis melalui analisis fitur wajah dinamis yang diperoleh dari rekaman CCTV kabin lokomotif. Dengan memanfaatkan arsitektur Residual CNN–BiLSTM–Attention, sistem mampu mempelajari karakteristik spasial dan temporal dari pergerakan mata, mulut, serta orientasi kepala untuk mengklasifikasikan kondisi perilaku masinis. Hasil klasifikasi kemudian dipetakan ke dalam lima tingkat kelelahan berdasarkan Skala Kitajima dan diintegrasikan dengan mekanisme peringatan kewaspadaan secara end-to-end melalui prototype yang memberikan peringatan visual dan audio secara bertingkat.

Penelitian ini memberikan kontribusi melalui penggunaan dataset nyata berupa 149 video CCTV kabin lokomotif grayscale yang merepresentasikan kondisi operasional masinis di lingkungan perkeretaapian Indonesia, pengembangan pipeline deteksi kelelahan berbasis Residual CNN–BiLSTM–Attention, serta implementasi mekanisme warning bertingkat yang mendukung pemantauan kewaspadaan secara real-time. Dengan tingkat akurasi 94,57% dan waktu respons rata-rata 0,33 detik, penelitian ini diharapkan dapat menjadi langkah awal dalam mendukung pengembangan sistem pemantauan keselamatan operasional kereta api.

# data[].attributes.headline
RoBERTa vs DistilBERT vs DeBERTa-v3: A Hybrid Explainable Framework for Cross-Lingual Stress Detection in Anonymous Student Forums

# data[].attributes.subject
RoBERTa vs DistilBERT vs DeBERTa-v3: A Hybrid Explainable Framework for Cross-Lingual Stress Detection in Anonymous Student Forums

# data[].attributes.body
Penelitian ini mengembangkan kerangka deteksi tingkat stres mahasiswa berbasis teks pada forum anonim dengan membandingkan model transformer monolingual, multilingual, embedding-based, hybrid, fine-tuning end-to-end, serta evaluasi transfer lintas bahasa berbasis machine translation. Penelitian menggunakan sekitar 13.000 data teks berlabel Neutral, Mild Stress, dan Severe Stress yang dibagi menjadi empat skenario eksperimen. Hasil menunjukkan bahwa IndoBERT memberikan performa terbaik pada data asli berbahasa Indonesia dengan F1-Macro sebesar 0,976, sedangkan RoBERTa fine-tuned pada data bahasa Inggris hasil terjemahan mencapai F1-Macro sebesar 0,736 dan mengungguli pendekatan embedding-based dan hybrid yang berada pada kisaran 0,60–0,65. Pada evaluasi zero-shot lintas bahasa, performa menurun menjadi F1-Macro 0,459, yang menunjukkan adanya kesenjangan semantik akibat translasi, perbedaan kosakata, dan representasi embedding. Analisis SHAP dan LIME menunjukkan bahwa model memanfaatkan token bernuansa emosional, tetapi masih mengalami ambiguitas dalam membedakan batas antara Mild Stress dan Severe Stress. Kerangka ini berpotensi digunakan sebagai alat bantu early screening di lingkungan kampus, tetapi bukan sebagai pengganti diagnosis psikologis profesional.

# data[].attributes.headline
Knowledge Graph Integration to Hybrid Recommender Architecture System Based on Recommended Dietary Allowances 

# data[].attributes.subject
Knowledge Graph Integration to Hybrid Recommender Architecture System Based on Recommended Dietary Allowances 

# data[].attributes.body
Poster ini membahas penelitian tesis oleh Muhammad Zharfan Bimantoro, di bawah bimbingan Dr. Maria Susan Anggreainy, S.Kom., M.Kom. dari Magister Teknik Informatika, Universitas Bina Nusantara. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem rekomendasi yang dapat merekomendasikan makanan-makanan yang menyesuaikan dengan selera dan kebutuhan nutrisi sesuai Angka Kecukupan Gizi (AKG). Arsitektur yang diusulkan adalah Hybrid Recommender System (Collaborative & Content-Based Filtering) yang diintegrasikan dengan Knowledge Graph (KG). KG berfungsi sebagai lapisan penalaran matematis untuk memangkas makanan tak sehat agar sesuai AKG. Model HybridKG sukses menekan Deviasi Kalori hingga 38,0 kkal dan Deviasi Protein 6,5 g, dengan hanya sedikit mengorbankan skor presisi selera (menjadi 29,8%) demi memastikan rekomendasi yang sangat sadar kesehatan.

# data[].attributes.headline
Prediksi Sisa Umur Pakai Roda KRL Berbasis Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) dan Machine Learning

# data[].attributes.subject
Prediksi Sisa Umur Pakai Roda KRL Berbasis Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) dan Machine Learning

# data[].attributes.body
Penelitian ini membangun sistem perawatan prediktif terintegrasi untuk memprediksi Remaining Useful Life(RUL) roda KRL seri 205JR52 dengan mengintegrasikan model wear rate berbasis hukum Archard yang dimodifikasi, metode Failure Mode and Effects Analysis (FMEA), dan algoritma machine learning, menggunakan 800 rekaman axle dari 23 periode inspeksi berkala selama Januari 2024 hingga November 2025. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Gradient Boosting Regressor mencapai R² sebesar 0,9999 dan MAPE sebesar 0,11%, dengan konsistensi terhadap model fisika empiris sebesar 0,77%. Diameter roda menjadi fitur dominan dengan kontribusi 89,84% terhadap prediksi RUL. Penerapan skor risiko terintegrasi mengidentifikasi kereta 204-5056 dan 205-5056 pada level TINGGI dengan skor 0,697 dan 0,681 serta RUL tersisa 82.536 km dan 88.517 km, memerlukan pembubutan dalam waktu kurang dari 30 hari. Sistem ini terbukti mampu memberikan peringatan dini kondisi kritis jauh sebelum batas minimum operasional tercapai, sehingga mendukung perencanaan perawatan yang lebih efisien dan aman.

# data[].attributes.headline
DEVELOPING A CYBERSECURITY GOVERNANCE FRAMEWORK AND CONTROL ADAPTATION FOR PDHJ TIMOR-LESTE: A RISK ASSESSMENT APPROACH BASED ON ISO/IEC 27001:2022 AND CIS CONTROLS V8 - 2602624960 - Roberto Nunes

# data[].attributes.subject
DEVELOPING A CYBERSECURITY GOVERNANCE FRAMEWORK AND CONTROL ADAPTATION FOR PDHJ TIMOR-LESTE: A RISK ASSESSMENT APPROACH BASED ON ISO/IEC 27001:2022 AND CIS CONTROLS V8 - 2602624960 - Roberto Nunes

# data[].attributes.body
Transformasi digital sektor publik membutuhkan tata kelola keamanan informasi yang praktis dan sesuai dengan keterbatasan sumber daya. PDHJ Timor-Leste mengelola data sensitif berupa pengaduan, investigasi, korespondensi, dan catatan hak asasi manusia, tetapi menghadapi keterbatasan SDM, anggaran, sistem legacy, serta prosedur keamanan yang belum lengkap. Penelitian ini mengembangkan PDHJ-ADAPT, yaitu model adaptasi kontrol berbasis risiko yang mengintegrasikan ISO/IEC 27001:2022 untuk tata kelola dan CIS Controls v8 untuk pengamanan operasional. Dengan pendekatan Design Science Research, penelitian mencakup studi dokumen, observasi, wawancara, penilaian risiko, pemetaan kontrol, pengembangan prototipe, dan validasi pengguna. Model menghasilkan toolkit berbasis risiko, 36 kontrol prioritas, bukti audit minimal, dan roadmap bertahap. Validasi 32 responden menghasilkan TAM 4,319/5,00 (86,38%), SUS 70,781, serta Cronbach’s alpha 0,926 untuk TAM dan 0,782 untuk SUS. Hasilnya menunjukkan model mudah dipahami, bermanfaat, andal, dan layak digunakan.

# data[].attributes.headline
HUBUNGAN BEBAN KERJA MENTAL DENGAN KINERJA PEKERJA INDUSTRI MINYAK DAN GAS DI QATAR

# data[].attributes.subject
HUBUNGAN BEBAN KERJA MENTAL DENGAN KINERJA PEKERJA INDUSTRI MINYAK DAN GAS DI QATAR

# data[].attributes.body
This thesis poster stands out as an exceptional academic achievement, masterfully bridging advanced industrial engineering methodologies with the high-stakes, real-world operational environment of the oil and gas sector. By deploying a rigorous quantitative framework that extends beyond mere workload measurement to model exactly how specific NASA-TLX dimensions drive or degrade worker performance, the research addresses a critical gap in human factors literature with immediate practical implications for operational safety and fatigue management. The statistical execution is remarkably tight, delivering a highly robust regression model (R^2 = 0.683, p < 0.001) that provides engineering leadership with precise, actionable targets—proving scientifically that while a worker's confidence in their own performance (X4) is the strongest catalyst for success, systematic workplace frustration (X6) acts as a statistically significant drain on productivity and safety. From its striking visual design and immaculate conceptual progression to its flawless presentation of complex data, this poster represents top-tier graduate research at BINUS University that any defense committee or international journal would be incredibly proud to showcase.

# data[].attributes.headline
Predictive Analytics of Vehicular CO2 Emission for Sustainable Urban Mobility - Felix Santosa - 2440039934

# data[].attributes.subject
Predictive Analytics of Vehicular CO2 Emission for Sustainable Urban Mobility - Felix Santosa - 2440039934

# data[].attributes.body
Sektor transportasi merupakan salah satu kontributor utama emisi karbon global yang memicu perubahan iklim. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi emisi CO2 kendaraan yang akurat dengan mengusulkan arsitektur Stacked Hybrid yang mengintegrasikan Extreme Gradient Boosting (XGBoost) dan Multi-Layer Perceptron (MLP). Dataset yang digunakan mencakup data emisi kendaraan di Kanada periode 2014-2022, yang dibagi dengan rasio 70% training, 15% validation, dan 15% testing. Metodologi yang diusulkan menggunakan teknik stacking dengan Linear Regression sebagai meta-learner dan skema pembobotan (weighted hybrid) untuk mengoptimalkan hasil prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Stacked Hybrid mencapai performa superior dengan nilai Coefficient of Determination ( ) sebesar 0,9975, serta nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 2,2423 g/km. Analisis menggunakan SHAP (Shapley Additive Explanations) mengungkapkan bahwa konsumsi bahan bakar kombinasi, ukuran mesin, dan jumlah silinder merupakan fitur paling signifikan yang memengaruhi emisi. Penelitian ini memberikan kontribusi teoretis dalam pengembangan model ansambel hibrida dan implikasi praktis bagi pembuat kebijakan dalam memantau standar emisi kendaraan secara lebih efisien dan akurat.

Kata Kunci: Emisi CO2, Stacked Hybrid, XGBoost, Neural Network, SHAP, Transportasi Berkelanjutan.

# data[].attributes.headline
Deteksi Log Anomali Menggunakan Lightweight BERT dan Transformer Autoencoder Berdasarkan Relasi Log dan Konteks Waktu untuk Mendukung Diagnosis Gangguan Sistem - Hansen Vallyan - 2602624090

# data[].attributes.subject
Deteksi Log Anomali Menggunakan Lightweight BERT dan Transformer Autoencoder Berdasarkan Relasi Log dan Konteks Waktu untuk Mendukung Diagnosis Gangguan Sistem - Hansen Vallyan - 2602624090

# data[].attributes.body
Log berperan penting untuk mencatat aktivitas sistem, peristiwa, dan pesan kesalahan guna menyediakan jejak audit untuk analisis saat terjadi gangguan pada sistem. Deteksi log anomali menjadi penting untuk membantu proses identifikasi penyebab gangguan lebih cepat dan tepat. Berbagai metode deteksi log anomali telah dikembangkan. Namun, metode sebelumnya masih memiliki keterbatasan saat pola log dapat berubah seiring waktu, jumlah log abnormal terbatas, serta tingginya kompleksitas dan keragaman log menyulitkan identifikasi log abnormal. Selain itu, peningkatan jumlah volume log menuntut proses deteksi yang semakin cepat. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan pendekatan deteksi log anomali berbasis semi-supervised dengan menggabungkan Lightweight BERT untuk menghasilkan representasi log yang lebih efisien, fitur turunan timestamp untuk menangkap pola waktu, dan Transformer Autoencoder untuk mendeteksi sekuens log abnormal berdasarkan penyimpangan distribusi pola log normal.

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster Tesis Hansen Vallyan - Deteksi Log Anomali

# data[].attributes.body
Silicon-based photovoltaic (PV) cells are crucial for our green energy future, but the material is highly fragile. Manufacturing and thermal stresses can trigger microcracks that potentially reduce cell output efficiency by up to 60%.

The Challenge: Detecting these defects in Electroluminescence (EL) images is difficult due to their varying scales, low contrast, and the tiny proportion of defect pixels compared to the normal background, which creates severe class imbalance.

The Proposed Solution: we developed a CNN-Transformer ensemble architecture that combines two main strengths:

Broad contextual understanding from SegFormer, which we sharpened with a Sobel-edge-guided Edge-LDRM module to clarify thin defect boundaries.

Local spatial detail preservation from the U-Net++ architecture, which is highly reliable for detecting tiny, compact point defects.

The Results: The probability-level fusion (weighted soft ensemble) of these two models proved to be genuinely complementary, achieving an impressive 0.8399 overall mIoU. This approach provides much more stable and accurate pixel-level defect localization compared to relying on a single model.

# data[].attributes.headline
REAL-TIME ESPRESSO CREMA ANALYSIS USING SUPERPIXEL-BASED CLUSTERING, HENDY CHRISTIAN · 2602623415

# data[].attributes.subject
REAL-TIME ESPRESSO CREMA ANALYSIS USING SUPERPIXEL-BASED CLUSTERING, HENDY CHRISTIAN · 2602623415

# data[].attributes.body
Coffee crema is more than a visual layer on espresso; it reflects the quality, consistency, and balance of the extraction process. This research develops a lightweight computer vision method for real-time espresso crema analysis by combining automatic cup localization, CIELAB color representation, SLICO superpixel segmentation, and K-Means++ clustering. Instead of processing every pixel individually, the proposed method represents the crema surface as compact visual regions, reducing computational load while preserving important color information. The results show that superpixel-based clustering can provide faster, more efficient, and visually meaningful crema analysis, supporting future development of automated espresso monitoring systems. Keywords:

Espresso Crema, Real-Time Image Analysis, Superpixel Segmentation, Circular Hough Transform, CIELAB Color Space, K-Means++ Clustering, Computer Vision

# data[].attributes.attachment_link.title
Pink Simple Modern Minimalist Technology Research Poster

# data[].attributes.headline
USER BEHAVIOUR ANALYSIS FOR INSIDER THREAT DETECTION USING MACHINE LEARNING TO ENHANCE WEB APPLICATION SECURITY – YOSEP – 2602625212

# data[].attributes.subject
USER BEHAVIOUR ANALYSIS FOR INSIDER THREAT DETECTION USING MACHINE LEARNING TO ENHANCE WEB APPLICATION SECURITY – YOSEP – 2602625212

# data[].attributes.body
The increasing reliance on enterprise web applications has significantly improved organizational productivity, but it has also increased the risk of insider threats originating from legitimate users with authorized access. Unlike external cyberattacks, insider threats are more difficult to detect because malicious activities often resemble normal user behavior. Traditional security mechanisms, which mainly rely on predefined rules and signature-based detection, are often insufficient for identifying these hidden anomalies. User Behaviour Analytics (UBA) has therefore emerged as an effective approach for analyzing user activity patterns and identifying suspicious behaviors through data-driven techniques.

This research proposes a machine learning-based insider threat detection framework that utilizes real-world enterprise web application logs collected from PT Synnex Metrodata Indonesia. The proposed framework performs data preprocessing, including label encoding, feature engineering, stratified data splitting, under-sampling, and Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) to address class imbalance. Three machine learning algorithms—Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Convolutional Neural Network (CNN)—are evaluated and compared to determine the most effective model for detecting anomalous user behaviour.

Experimental results demonstrate that Random Forest achieved the best overall performance, obtaining 97.39% validation accuracy and 97.38% testing accuracy, outperforming both CNN and SVM. The findings indicate that machine learning can effectively identify insider threats from enterprise user behaviour logs while reducing false detections and improving practical applicability. By utilizing real-world organizational data instead of publicly available benchmark datasets, this research provides a practical and reliable approach for enhancing enterprise web application security through intelligent insider threat detection.

Keywords: Insider Threat Detection, User Behaviour Analytics, Machine Learning, Random Forest, Support Vector Machine, Convolutional Neural Network, Web Application Security, Enterprise Log Analysis.

# data[].attributes.headline
ENHANCED RAG FOR TAX ANALYSIS (ERTA) DALAM ANALISIS LAPORAN KEUANGAN - RYAN AGATHA NANDA WIDIISWA - 2602683345 

# data[].attributes.subject
ENHANCED RAG FOR TAX ANALYSIS (ERTA) DALAM ANALISIS LAPORAN KEUANGAN - RYAN AGATHA NANDA WIDIISWA - 2602683345 

# data[].attributes.body
Penelitian ini membahas pengembangan sistem AI berbasis Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk membantu analisis laporan keuangan dan perpajakan secara lebih akurat, relevan, dan dapat dijelaskan.

Latar belakang penelitian ini adalah bahwa analisis laporan keuangan, khususnya untuk kebutuhan pengawasan pajak, masih membutuhkan penelusuran manual atas laporan tahunan, Catatan atas Laporan Keuangan (CaLK), serta basis pengetahuan pajak. Di sisi lain, Large Language Model (LLM) memiliki keterbatasan seperti potensi hallucination, keterbatasan konteks, dan risiko jawaban yang tidak berbasis bukti. Oleh karena itu, penelitian ini mengembangkan sistem ERTA yang menggabungkan semantic chunking, enhanced retrieval, LLM reranker, serta jawaban yang disertai evidence agar hasil analisis lebih dapat dipercaya.

Dataset penelitian menggunakan 60 laporan keuangan tahun 2023 dari perusahaan sektor batubara dan kelapa sawit, serta basis pengetahuan pajak semi-terstruktur. Evaluasi dilakukan menggunakan 20 pertanyaan analitis dengan tingkat kesulitan berbeda, mulai dari pertanyaan faktual, kalkulasi rasio, sintesis CaLK, hingga isu transfer pricing. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem ERTA memperoleh skor RAGAS rata-rata 0,855, lebih tinggi dibandingkan baseline RAG konvensional sebesar 0,496. Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan ERTA mampu meningkatkan kualitas retrieval, relevansi jawaban, dan ketepatan konteks dalam analisis laporan keuangan.

Secara umum, penelitian ini memberikan kontribusi dalam penerapan AI yang lebih akurat, transparan, dan relevan untuk analisis laporan keuangan dan perpajakan. ERTA diharapkan dapat menjadi decision-support tool untuk membantu proses analisis dokumen keuangan, terutama pada lingkungan institusi yang membutuhkan jawaban berbasis data dan bukti.

Keywords:
Retrieval-Augmented Generation, RAG, Enhanced RAG, ERTA, Artificial Intelligence, Large Language Model, LLM, IndoBERT, Semantic Chunking, Financial Statement Analysis, Tax Analysis, Laporan Keuangan, Perpajakan, RAGAS, Context Precision, Context Recall, Answer Relevance, Faithfulness, On-Premise AI, Decision Support System.

# data[].attributes.headline
Vulnerability Analysis of Web-Based Applications Using the OCTAVE-S Method - Stefanus Kharisma Wibawa Manalu - 2402227003

# data[].attributes.subject
Vulnerability Analysis of Web-Based Applications Using the OCTAVE-S Method - Stefanus Kharisma Wibawa Manalu - 2402227003

# data[].attributes.body
Digital transformation in the financial sector is driving the use of web-based applications to support various operational processes, including payroll management. As a cooperative financial institution, the Savings and Loan Cooperative (KSP) relies on a web-based payroll application to manage data and transactions related to human resources. However, the lack of a structured security risk assessment for this application has the potential to increase threats to the confidentiality, integrity, and availability of information. This study aims to improve web application security through a risk assessment based on the Operationally Critical Threat, Asset, and Vulnerability Evaluation for Small Organizations (OCTAVE-S) method. This method is used to identify critical assets, analyze threats and vulnerabilities, and evaluate the level of risk that can affect organizational operations. To strengthen the results of the risk analysis, this study also integrated penetration testing to directly identify security weaknesses in the application. The test results showed 15 security findings consisting of 7 high risks, 5 medium risks, and 3 low risks. Based on these results, mitigation recommendations were developed that can be used as a basis for improving application security and sustainable cyber risk management. This research shows that the application of OCTAVE-S combined with penetration testing is able to provide a systematic approach in evaluating and improving the security of web applications in small to medium-sized organizational environments.

Keywords. Web Application Security, OCTAVE-S, Risk Assessment, Penetration Testing, Cybersecurity, Payroll System

# data[].attributes.attachment_link.title
POSTER ANALISA KERENTANAN APLIKASI BERBASIS WEB DENGAN MENGGUNAKAN METODE OCTAVE

# data[].attributes.headline
Multivariate LSTM with Attention and Time Decay for Marketing Channel Attribution Model

# data[].attributes.subject
Multivariate LSTM with Attention and Time Decay for Marketing Channel Attribution Model

# data[].attributes.headline
ANALISIS SENTIMEN DAN TOPIC MODELLING 2024 DI MEDIA SOSIAL X MENGGUNAKAN KOMBINASI INDOBERT DAN BERTOPIC

# data[].attributes.subject
ANALISIS SENTIMEN DAN TOPIC MODELLING 2024 DI MEDIA SOSIAL X MENGGUNAKAN KOMBINASI INDOBERT DAN BERTOPIC

# data[].attributes.body
Penelitian ini menganalisis sentimen publik dan topik diskusi seputar Pemilihan Presiden Indonesia 2024 di Twitter/X, menggunakan kombinasi IndoBERT untuk klasifikasi sentimen dan BERTopic, LDA, serta NMF untuk pemodelan topik. Data yang digunakan terdiri dari 3.019 tweet berlabel yang dikumpulkan selama periode Oktober 2023 hingga Maret 2024, mencakup tiga kandidat: Anies Baswedan, Ganjar Pranowo, dan Prabowo Subianto.

Hasil klasifikasi IndoBERT menunjukkan performa yang baik, dengan akurasi tertinggi 88,76% pada dataset Anies. Distribusi sentimen per kandidat memperlihatkan pola yang kontras — Ganjar mendominasi sentimen positif, Prabowo justru memiliki sentimen negatif tertinggi, sementara Anies memiliki distribusi yang paling berimbang. Dari sisi pemodelan topik, LDA paling stabil dalam koherensi, NMF unggul dalam keragaman, dan BERTopic menghasilkan topik paling granular.

Temuan utama penelitian ini adalah peta Sentimen × Topik yang mengungkap bahwa sentimen positif terhadap Anies didorong oleh tema perubahan dan program beasiswa, Ganjar oleh program pendidikan dan sosial, serta Prabowo oleh persona Gemoy dan program makan gratis. Penelitian ini membuka peluang pengembangan lebih lanjut ke arah deteksi sarkasme, analisis temporal, dan ekspansi ke platform lain seperti TikTok dan YouTube.

# data[].attributes.headline
HYBRID RECOMMENDATION SYSTEM TO DETERMINE PROMOTION MECHANISM FOR RETAIL HEALTH & BEAUTY CATEGORY - APRI FITRI HARTONO - 2502511866

# data[].attributes.subject
HYBRID RECOMMENDATION SYSTEM TO DETERMINE PROMOTION MECHANISM FOR RETAIL HEALTH & BEAUTY CATEGORY - APRI FITRI HARTONO - 2502511866

# data[].attributes.body
Selecting the most effective promotion mechanism is a critical challenge in the retail industry because products from different categories respond differently to promotional strategies. Conventional approaches often apply uniform promotion schemes without considering historical sales performance and product characteristics, resulting in suboptimal promotional effectiveness. This study proposes an Adaptive Category-Weight Hybrid Recommendation (CWHR) model to recommend the most appropriate promotion mechanism for products in the Health & Beauty retail category. Historical sales and promotion data were transformed into promotion uplift values and subsequently converted into rating scores to construct a recommendation dataset. The proposed model integrates Collaborative Filtering (CF) and Content-Based Filtering (CBF) using adaptive category-specific weighting, where the optimal alpha value for each product category is automatically determined through Optuna-based hyperparameter optimization. In addition, a Subcategory-Weight Hybrid Recommendation (SWHR) model was developed using average sales quantity as the weighting strategy at the subcategory level. The performance of all models was evaluated using Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Experimental results demonstrate that the proposed CWHR model achieved the best overall performance with the lowest RMSE (0.5096) and MAE (0.4078), indicating superior prediction accuracy and model stability compared with CF, CBF, and SWHR. Although SWHR obtained the lowest MAPE (0.2038), its substantially higher RMSE indicates the presence of extreme prediction errors caused by high variability in subcategory-level data. The findings confirm that adaptive category-specific weighting effectively improves promotion recommendation performance and provides a practical decision-support approach for retail promotion planning.

Keywords: Hybrid Recommender System, Promotion Recommendation, Collaborative Filtering, Content-Based Filtering, Category-Weight Hybrid Recommendation (CWHR), Subcategory-Weight Hybrid Recommendation (SWHR), Hyperparameter Optuna, Promotion Uplift, Retail Analytics, Health & Beauty Retail.

# data[].attributes.headline
SMART OFFICE CONTROL SYSTEM DEVELOPMENT BASED ON IoT WITH PIR-LDR SENSOR INTEGRATION AND KWH MEASUREMENT - MUHAMMAD TEGUH BIMA PUTRA - 2301984610

# data[].attributes.subject
SMART OFFICE CONTROL SYSTEM DEVELOPMENT BASED ON IoT WITH PIR-LDR SENSOR INTEGRATION AND KWH MEASUREMENT - MUHAMMAD TEGUH BIMA PUTRA - 2301984610

# data[].attributes.body
The increasing demand for energy efficiency in office environments encourages the development of lighting systems that can operate automatically according to room conditions. This study aims to design and implement an Internet of Things (IoT)-based Smart Office system to optimize electrical energy consumption in lighting by using PIR and LDR sensors. The PIR sensor is used to detect user presence or movement in the room, while the LDR sensor is used to detect natural light intensity. The system was implemented using an Arduino Uno R3, relay, ESP8266/ESP-01 communication module, ZMPT101B voltage sensor, and ACS712 current sensor. Electrical power was calculated by multiplying voltage and current measurements and then converted into energy consumption in kWh based on the testing duration. The evaluation compared the energy consumption of a conventional lighting system and a sensor-based lighting system using the measurement data reported in the testing tables. The results show that the conventional system consumed 6.804 kWh, while the PIR sensor-based system consumed 5.663 kWh, resulting in a reduction of 1.141 kWh or 16.77%. For the LDR sensor test, the sensor-based system consumed 1.424 kWh, resulting in a reduction of 5.380 kWh or 79.07% compared with the conventional system. Therefore, the IoT-based Smart Office system developed in this study can automatically control the lighting ON/OFF condition based on user presence and natural lighting conditions, and it demonstrates the potential to reduce electrical energy consumption in office lighting systems.

Keywords: Smart Office, Internet of Things, PIR Sensor, LDR Sensor, Energy Efficiency.

# data[].attributes.headline
Model Keputusan Berbasis Logika Fuzzy untuk Rekomendasi Produk Fashion Brand Lokal - Amira Adinda Aini Sebayang - 2201843336

# data[].attributes.subject
Model Keputusan Berbasis Logika Fuzzy untuk Rekomendasi Produk Fashion Brand Lokal - Amira Adinda Aini Sebayang - 2201843336

# data[].attributes.body
Pertumbuhan e-commerce fashion di Indonesia yang semakin pesat menyebabkan konsumen dihadapkan pada terlalu banyak pilihan produk sehingga memunculkan fenomena information overload yang dapat menurunkan efektivitas pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah model pendukung keputusan berbasis Fuzzy Rule-Based System (FRBS) yang mampu memberikan rekomendasi produk fashion secara lebih personal berdasarkan preferensi pengguna.

Metode penelitian melibatkan pengumpulan data dari 150 responden menggunakan kuesioner skala Likert untuk menilai tujuh parameter keputusan, yaitu harga, kualitas produk, desain dan gaya, kenyamanan dan kemudahan akses, nilai emosional dan status sosial, kebutuhan unik dan personalisasi, serta pengaruh sosial. Data kemudian dianalisis menggunakan uji validitas dan reliabilitas untuk memastikan kelayakan instrumen, dan regresi linear digunakan untuk menentukan bobot pengaruh tiap parameter sebelum diintegrasikan ke dalam FRBS.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa desain dan kualitas produk memiliki pengaruh paling signifikan terhadap minat beli, sementara integrasi regresi dan fuzzy menghasilkan model rekomendasi dengan tingkat kecocokan sebesar 75% berdasarkan evaluasi 20 sampel produk. Model ini mampu memberikan skor rekomendasi yang konsisten dengan preferensi konsumen serta meningkatkan relevansi pemilihan produk.

Kesimpulannya, model FRBS yang dikembangkan efektif dalam membantu konsumen memilih produk fashion yang sesuai dan berpotensi diterapkan dalam platform e-commerce brand lokal.

Kata Kunci: fuzzy rule-based system, rekomendasi produk, regresi linear, keputusan pembelian, fashion brand lokal

Master of Computer Science – Binus Graduate Program, Universitas Bina Nusantara, 2025

# data[].attributes.headline
Machine Learning Prediction of Vehicle CO₂ Emissions Using Vehicle Design Attributes and Explainable AI - Christopher Immanuel Widjaja - 2640084662

# data[].attributes.subject
Machine Learning Prediction of Vehicle CO₂ Emissions Using Vehicle Design Attributes and Explainable AI - Christopher Immanuel Widjaja - 2640084662

# data[].attributes.body
Vehicle CO₂ emissions from the transportation sector contribute significantly to global climate change. However, most machine learning studies predicting these emissions include fuel consumption variables as model inputs, resulting in inflated accuracy without genuine learning from vehicle design attributes. This study addresses that limitation by excluding all fuel consumption variables and predicting CO₂ emissions solely from vehicle design attributes available prior to physical testing. The NRCan Fuel Consumption Ratings dataset, which spans model years 1995 to 2026 (29,157 records), is used to train and evaluate four tree-based ensemble models, Random Forest, XGBoost, LightGBM, and CatBoost, using a temporal split strategy.

XGBoost has the best generalization performance on the model validation test set, with MAE = 14.39 g/km, RMSE = 22.00 g/km, R² = 0.8839, and MAPE = 5.65%. SHAP analysis of the best-performing model identifies engine size as the most influential design attribute (mean SHAP = 26.72), followed by cylinders (15.04), vehicle class (10.05), and transmission type (9.58), which is consistent with established combustion principles. Three-level SHAP interpretation, which includes global feature importance, dependence analysis, and instance-level waterfall explanation, shows that the model produces transparent and physically interpretable forecasts without relying on fuel consumption data.

These findings show that vehicle CO₂ emissions may be accurately estimated during design stage, offering a methodologically sound and leakage-free alternative to fuel-dependent methodologies. The suggested approach facilitates early-stage vehicle development by allowing emission estimation based on intrinsic design parameters while preserving predictive performance and interpretability.

Keywords: Vehicle CO₂ emissions, Machine learning, explainable AI, Tree-based ensemble models, Explainable AI, SHAP, Data leakage

# data[].attributes.attachment_link.title
2440084660 _ Christopher Immanuel Widjaja_ Poster Tesis

# data[].attributes.headline
Optimizing Waste Collection Routes in Greater Jakarta using IoT Concept and Vehicle Routing Problem Model - AGNAN ZAKARIYA - 2402273861

# data[].attributes.subject
Optimizing Waste Collection Routes in Greater Jakarta using IoT Concept and Vehicle Routing Problem Model - AGNAN ZAKARIYA - 2402273861

# data[].attributes.body
The research proposes an Internet of Things (IoT)-based waste collection route optimization framework for DKI Jakarta by integrating real-time waste monitoring with Vehicle Routing Problem (VRP) optimization models. Smart bins equipped with IoT sensors continuously transmit waste level information, enabling dynamic prioritization of collection points based on actual conditions. The framework incorporates Haversine distance calculations and compares three metaheuristic optimization algorithms: Variable Neighborhood Search (VNS), Genetic Algorithm–Particle Swarm Optimization (GA-PSO), and Ant Colony Optimization (ACO). Experimental results demonstrate that VNS achieved the best overall performance, producing the most efficient route with a total distance of 55.84 km, the fastest runtime of 8.33 seconds, and the lowest CPU utilization of 7.0%. The proposed approach improves operational efficiency, reduces travel distance and computational overhead, and supports the implementation of smart city waste management systems through data-driven decision making and intelligent route planning.

Keywords:

Internet of Things (IoT), Smart Waste Management, Vehicle Routing Problem (VRP), Route Optimization, Variable Neighborhood Search (VNS), Genetic Algorithm–Particle Swarm Optimization (GA-PSO), Ant Colony Optimization (ACO), Haversine Formula, Smart City, Waste Collection System.

# data[].attributes.headline
SISTEM REKOMENDASI PADA LAYANAN STREAMING VIDEO MENGGUNAKAN KOMBINASI COLLABORATIVE FILTERING DAN GRADIENT BOOSTING (STUDI KASUS PADA PT. VIDIO DOT COM) - HENDRA KURNIAWAN - 2402313354

# data[].attributes.subject
SISTEM REKOMENDASI PADA LAYANAN STREAMING VIDEO MENGGUNAKAN KOMBINASI COLLABORATIVE FILTERING DAN GRADIENT BOOSTING (STUDI KASUS PADA PT. VIDIO DOT COM) - HENDRA KURNIAWAN - 2402313354

# data[].attributes.body
Layanan streaming video semakin populer karena aksesnya yang lebih mudah dengan beragam kontennya, tetapi pengguna sering kali kewalahan saat memilih konten yang akan ditonton. Sistem rekomendasi merupakan alat penting dalam layanan streaming video, yang membantu pengguna memilih konten yang sesuai dengan preferensi mereka. Sistem rekomendasi biasanya mengandalkan data explicit feedback, seperti rating pengguna untuk menghasilkan rekomendasi yang personal. Akan tetapi, data rating ini tidak selalu tersedia, terutama pada platform yang tidak terdapat fitur untuk menilai konten tertentu. Untuk mengatasi masalah ini, beberapa penelitian sebelumnya membuat sistem rekomendasi yang memanfaatkan data implicit feedback yang berasal dari interaksi antar pengguna dan konten, namun masih terdapat ruang untuk peningkatan pada model yang telah dibuat. Maka dari itu penelitian ini mengusulkan sistem rekomendasi yang menggunakan data implicit feedback untuk menggantikan fitur rating yang tidak tersedia dengan interaction score yang dihasilkan dari kalkulasi antara interaksi pengguna dengan konten. Sistem rekomendasi ini terdiri dari metode collaborative filtering, seperti matrix factorization dan metode k-nearest neighbor, yang dikombinasikan dengan algoritma gradient boosting decision tree menggunakan metode weighting. Dengan menggunakan data dari layanan streaming video hasilnya menunjukkan bahwa model gabungan yang telah dibuat memiliki nilai root mean squared error (RMSE) 1.2354 dan mean absolute error (MAE) dengan nilai 1.0600, nilai tersebut lebih rendah dibandingkan dengan masing-masing model secara individual. Model gabungan yang diusulkan mampu meningkatkan sistem rekomendasi pada platform streaming video di mana data explicit feedback tidak tersedia.

Kata Kunci: Sistem Rekomendasi, Implicit Feedback, Collaborative Filtering, Gradient Boosting, Weighted

# data[].attributes.headline
Development of a Modified Hybrid TabNet and LSTM (Long Short-Term Memory) Model for Credit Card Transaction Fraud Detection

# data[].attributes.subject
Development of a Modified Hybrid TabNet and LSTM (Long Short-Term Memory) Model for Credit Card Transaction Fraud Detection

# data[].attributes.body
The problem of credit card fraud detection is still a critical concern in online financial systems because of the blistering development of electronic transactions and the imbalance between real and fraudulent records that is extremely high. This skew has the effect of causing classification models to have high overall accuracy and yet be ineffective in detecting cases of minority fraud. This paper develops and compares a hybrid deep learning architecture, which combines TabNet and Long Short-Term Memory (LSTM) in detecting fraud in credit card transactions. The dataset used was the publicly available European credit card transaction dataset of Kaggle, which comprised 284,807 transactions, comprising 492 fraud cases (0.172%). Most predictors were anonymized using Principal Component Analysis (PCA), resulting in 28 transformed features, such as Time and Amount. The experimental included data cleaning, feature normalization, class balancing, stratified dataset splitting, and hyperparameter optimization. We tested oversampling methods: SMOTE, ADASYN, and Random Oversampling, to address class imbalance. Model performance was measured using accuracy, precision, recall, F1-score, and ROC-AUC. SMOTE provided the best and most stable balancing results, the LSTM model achieved 99.55% accuracy, 99.15% precision, 99.96% recall, 99.55% F1-score, and 99.96% ROC-AUC. TabNet achieved 92.63% accuracy, 90.63% precision, 97.72% recall, 92.95% F1-score, and 99.07% ROC-AUC. The hybrid TabNet-LSTM model gave the highest overall performance, 99.98% accuracy, 99.68% precision, 99.97% recall, 99.64% F1-score, and 99.97% ROC-AUC. This demonstrates that the hybrid architecture has high classification capabilities, and TabNet is the best single-model baseline in high-imbalanced tabular fraud detection.

Keywords: Credit Card Fraud Detection, LSTM, TabNet, Hybrid Model TabNet-LSTM, Imbalanced Data, SMOTE.

# data[].attributes.headline
HR+QDA: PRIVACY-PRESERVING HYBRID RETRIEVAL 
DENGAN LIGHTWEIGHT DOMAIN-CUSTOMIZABLE 
RERANKING UNTUK ENTERPRISE SEARCH

# data[].attributes.subject
HR+QDA: PRIVACY-PRESERVING HYBRID RETRIEVAL 
DENGAN LIGHTWEIGHT DOMAIN-CUSTOMIZABLE 
RERANKING UNTUK ENTERPRISE SEARCH

# data[].attributes.body
Enterprise document retrieval faces a dilemma between result quality and strict privacy compliance like GDPR or HIPAA. This research, introduces HR+QDA, a privacy-preserving hybrid retrieval system with lightweight domain-customizable reranking. The system combines hybrid retrieval (BM25 and semantic search) with a 1.77M parameter QDA reranker. Experimental results on the NFCorpus dataset demonstrate that HR+QDA achieves an MRR of 0.744—reaching 91% of SOTA performance—while being 157x smaller and 2.3x faster in inference than the 278M parameter BGE-reranker. The model attains peak performance with 1,500 training examples in under 13 minutes. This on-premise solution offers a practical balance of efficiency and privacy for regulated industries like healthcare and finance.

Keywords: Privacy-Preserving Information Retrieval; Lightweight Neural Reranking; Domain-Specific Enterprise Search; Hybrid Retrieval Architecture; Fast Domain Adaptation

# data[].attributes.body
Digital security risks such as phishing continue to evolve and grow increasingly sophisticated, driven by link obfuscation techniques like visual character manipulation and homograph domain registrations. These challenges are exacerbated by the proliferation of user-side exploits, including cross-site scripting (XSS) injections, graphical user interface (GUI) manipulation, input logging, and covert link redirection. This innovative study presents the concept of an intelligent browser extension that integrates adaptive link pattern inspection with dynamic web page element scanning to identify suspicious activities in real time. The extension features three protection modes (Disabled, Basic, and Aggressive), an interactive warning landing page, and a community reporting mechanism. Evaluation was conducted on 14,000 domain samples (7,000 malicious and 7,000 benign) using a confusion matrix as the performance measurement standard. Results demonstrated exceptional performance with an accuracy of 99.99%, precision of 100%, recall of 99.97%, and an F1-score of 99.98%. DOM analysis tests against four types of client-side attacks achieved a 100% detection rate. In comparative analysis, the developed extension (tdvguard) outperformed popular solutions such as Malwarebytes, Bitdefender, and Avast in detecting URL character manipulation threats and client-side attacks, particularly against newly registered domains not yet catalogued in reputation databases (zero-day threats).

Keywords: Phishing, Homograph Attack, Typosquatting, URL Heuristic Analysis, DOM Analysis, Browser Extension, Client-Side Attack, Cybersecurity.

# data[].attributes.headline
Design of Business Intelligence for IT Service Data Visualization at XYZ University

# data[].attributes.subject
Design of Business Intelligence for IT Service Data Visualization at XYZ University

# data[].attributes.body
In many organizations, IT service data remains fragmented across multiple systems and is often processed manually, leading to inconsistencies, delays, and limited visibility. This lack of integration hinders effective monitoring and slows down decision-making processes, as experienced at XYZ University where IT management faces challenges in evaluating service performance and responding proactively. To address these limitations, this study proposes a Business Intelligence (BI) approach that transforms raw IT service data into meaningful and actionable insights through interactive dashboards. The research adopts a structured System Development Life Cycle (SDLC) approach, encompassing planning, analysis, design, implementation, and evaluation phases. Data is collected from the IT ticketing system and processed using an Extract, Transform, Load (ETL) mechanism to ensure consistency and quality, before being stored in a data warehouse designed using a star schema model with Fact_WorkOrder as the central fact table connected to multiple dimensions. The resulting BI dashboard provides comprehensive and real-time visualization of IT service performance, including ticket volume, SLA compliance, response time, and technician productivity. By integrating data into a unified platform, the system enhances visibility, enables faster identification of performance bottlenecks, and supports more informed decision-making. Furthermore, evaluation using the Technology Acceptance Model (TAM) indicates strong user acceptance, confirming that the system is both useful and easy to use. These findings demonstrate that the implementation of Business Intelligence can significantly improve the efficiency and effectiveness of IT service management, while also opening opportunities for future enhancements such as predictive analytics and broader organizational adoption.

# data[].attributes.headline
GOLD PRICE PREDICTION USING LSTM, GRU AND INDICATOR MONETARY

# data[].attributes.subject
GOLD PRICE PREDICTION USING LSTM, GRU AND INDICATOR MONETARY

# data[].attributes.body
Gold is widely recognized as a safe haven asset, yet its price movements remain highly volatile due to complex interactions between market dynamics and monetary conditions. This study aims to compare the performance of Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and Random Forest models in predicting gold prices by incorporating selected monetary indicators. The dataset consists of daily gold prices combined with exchange rates, foreign exchange reserves, and money supply (M2), obtained from Investing.com and Bank Indonesia. Feature selection was performed using Pearson correlation analysis to identify the most relevant variables. Model performance was evaluated under multiple feature combination scenarios and window sizes using RMSE, MAPE, MSLE, and R² metrics. The experimental results show that the inclusion of monetary indicators does not always improve prediction accuracy; however, money supply (M2) consistently provides the most significant contribution across all models. Overall, GRU demonstrates more stable performance than LSTM across different window sizes, while Random Forest exhibits the highest predictive accuracy and robustness. These findings confirm the importance of appropriate feature selection and highlight the dominant role of money supply in gold price prediction.

Keywords: Gold Price Prediction, LSTM, GRU, Deep Learning

# data[].attributes.headline
Evaluating YOLOv12 for Road Pothole Detection: A Cross-Dataset Performance Comparison

# data[].attributes.subject
Evaluating YOLOv12 for Road Pothole Detection: A Cross-Dataset Performance Comparison

# data[].attributes.body
2602570743-Jonathan Wijaya

The detection and localization of road potholes are critical tasks for infrastructure maintenance, traffic safety, and predictive maintenance planning. Deep learning has advanced quite a lot these past few years. Single-stage object detectors like YOLO, have shown impressive speed-accuracy trade-offs, suitable for real-time applications. But, the majority of current researches evaluates models only on individual datasets, which restricts understanding of cross-domain performance. This study aims to fill this gap by providing the first systematic cross-dataset performance evaluation of the most recent YOLOv12 architecture across six distinct pothole detection benchmarks which are RDD2020, RDD2022, PothRGBD, MWPD, Nienaber's Pothole Dataset, and Mixed Pothole Dataset. Experimental findings show that YOLOv12 maintains a competitive accuracy on large-object datasets (96.2% mAP50 on PothRGBD) while achieving a state-of-the-art inference performance of up to 166.67 FPS. However, on small-object-dominated datasets, there is a noticeable decline in performance (64.2% mAP50 (−8.8%) on Nienaber's dataset). As seen in the MWPD dataset, where mAP50 reduces to 75.3% (−19.7%), we also conclude that varying weather and lighting also contribute to performance declines. These results highlight a crucial trade-off between speed and accuracy. Through feature map and error analysis, we found that YOLOv12's architectural optimizations, such as the R-ELAN backbone and Area Attention mechanism, improve computational efficiency but might in a way affect the preservation of fine-grained spatial features necessary for small pothole detection. Based on the results that we found, we suggest a hybrid two-stage detection architecture that uses precision-focused detectors for refined verification after utilizing YOLOv12's high-speed inference for preliminary screening. This method offers workable deployment techniques for automated road infrastructure monitoring platforms and intelligent transportation systems by striking a compromise between real-time performance and detection accuracy.

Keywords: Pothole Detection; YOLOv12; Cross-Dataset Evaluation; Object Detection; Speed-Accuracy Trade-off; Real-time Inference; Deep Learning; Infrastructure Monitoring

# data[].attributes.headline
PENGGUNAAN MACHINE LEARNING UNTUK MENGANALISIS POLA PEMBELIAN BULANAN PELANGGAN DI TOKO ANEKA VITA PADA TAHUN 2022-2024

# data[].attributes.subject
PENGGUNAAN MACHINE LEARNING UNTUK MENGANALISIS POLA PEMBELIAN BULANAN PELANGGAN DI TOKO ANEKA VITA PADA TAHUN 2022-2024

# data[].attributes.body
The increase in customer visits after the COVID-19 pandemic presents both opportunities and challenges for operational management and stock planning at Toko Aneka Vita. This study aims to analyze and predict monthly customer purchasing patterns to support more accurate and efficient decision-making. A quantitative approach was applied using the Long Short-Term Memory (LSTM) model, with ARIMA and Prophet as comparative methods to identify trends and seasonal fluctuations in sales data from 2022 to 2024. The research process includes data collection from the TumbasMX system, preprocessing, model training, evaluation using MAPE and RMSE, and interpretation for strategic recommendations. The results show that the LSTM model provided better prediction accuracy, with lower MAPE and RMSE values compared to ARIMA and Prophet. The predictions successfully identified seasonal purchasing patterns that can be utilized for stock procurement optimization and targeted marketing planning. The study concludes that machine learning-based predictive models, particularly LSTM, can make a significant contribution to improving operational efficiency and supporting data-driven decision-making in retail business contexts.

# data[].attributes.headline
EVALUATING PSEUDO-DEPTH INTEGRATION IN MODERN DEEP LEARNING ARCHITECTURES FOR INDOOR SEMANTIC SEGMENTATION - Edward Bala Yansen - 2602563281

# data[].attributes.subject
EVALUATING PSEUDO-DEPTH INTEGRATION IN MODERN DEEP LEARNING ARCHITECTURES FOR INDOOR SEMANTIC SEGMENTATION - Edward Bala Yansen - 2602563281

# data[].attributes.body
Depth information provides important geometric cues for indoor semantic segmentation, but real sensor depth is often noisy and costly to obtain. This study evaluates the effect of different depth modalities RGB only, real sensor depth (RGBD), single‑model pseudo‑depth (RGB + PD), and aggregated pseudo‑depth (RGB + PDAM) on segmentation performance using the NYUv2 dataset. Experiments are conducted with three modern segmentation architectures: U‑NetRes32, Swin Transformer, and SegFormer, under identical training settings. In the RGB‑only scenario, the Swin Transformer achieves the highest performance with 56.8% mIoU. When real sensor depth is used, SegFormer produces the best result at 53.0% mIoU. For single pseudo‑depth, the Swin Transformer combined with MiDaS attains the highest overall performance of 65.3% mIoU, outperforming both RGB‑only and real depth configurations. In the aggregated pseudo‑depth scenario, the best PDAM result is achieved by the Swin Transformer using a two‑source aggregation of Depth Anything v2 and MiDaS, reaching 65.0% mIoU. While pseudo‑depth demonstrates strong performance, these results do not establish it as a universally superior substitute for real depth or RGB‑only input, as the effectiveness of each depth modality remains dependent on the segmentation architecture.

Keywords: Semantic Segmentation; Pseudo Depth Estimation; MiDas Model; Swin Transformer Model; Indoor Scene

# data[].attributes.headline
Deteksi Penipuan Transaksi Menggunakan Stacking Gradient Boosting Dengan Validasi Temporal, Pemodelan Missing Value, Dan Pencegahan Data Leakage - Jansen Chandra - 2602569666

# data[].attributes.subject
Deteksi Penipuan Transaksi Menggunakan Stacking Gradient Boosting Dengan Validasi Temporal, Pemodelan Missing Value, Dan Pencegahan Data Leakage - Jansen Chandra - 2602569666

# data[].attributes.body
Financial transaction fraud detection remains a critical challenge in digital payment systems due to increasing transaction volumes, severe class imbalance, temporal dependencies, and high proportions of missing values. Many existing machine learning approaches overlook strict temporal validation, suffer from data leakage, or treat missing values as noise through aggressive imputation, potentially discarding valuable predictive signals. This study proposes a time-aware and leakage-safe fraud detection framework that explicitly leverages missing values as informative signals using a rank-blended stacking ensemble of tree-based models. The framework is evaluated on the IEEE-CIS Fraud Detection dataset, which reflects real-world transaction characteristics with extreme imbalance and substantial missingness. The methodology incorporates chronological data splitting, leakage-safe feature engineering, SHAP-based feature selection, and hyperparameter optimization using time-series cross-validation. Base models include LightGBM, XGBoost, and CatBoost, which are combined using stacking and rank-blended stacking strategies. Experimental results show that tree-based models achieve strong performance without explicit imputation, and controlled mask-only and shuffled missing experiments confirm that missingness patterns carry significant predictive information. This study further demonstrates that missingness patterns alone can achieve substantial predictive performance, indicating that missing values encode meaningful behavioral signals rather than mere data incompleteness. The proposed rank-blended stacking approach achieves a Precision–Recall Area Under the Curve of 0.6083 and a Receiver Operating Characteristic Area Under the Curve of 0.9276 on the held-out test set. In addition, the results highlight the importance of temporal validation and combining models with different predictive characteristics to improve fraud detection performance under real-world constraints. These findings demonstrate that integrating temporal validation, leakage prevention, informative missing value modeling, and ensemble learning yields a robust and realistic fraud detection system for financial transaction data.

Keywords: Transaction Fraud Detection, Machine Learning, Stacking Ensemble, Temporal Validation, Imbalanced Data, Missing Values, SHAP, Precision–Recall AUC

# data[].attributes.headline
COMPARISON OF K-NEAREST NEIGHBORS AND RANK-BASED ENSEMBLE METHODS FOR MATCHING PREGNANT WOMEN'S NUTRITION MENU IN AN EFFORTS TO PREVENT STUNTING - Andre Hanjaya - 2502014053

# data[].attributes.subject
COMPARISON OF K-NEAREST NEIGHBORS AND RANK-BASED ENSEMBLE METHODS FOR MATCHING PREGNANT WOMEN'S NUTRITION MENU IN AN EFFORTS TO PREVENT STUNTING - Andre Hanjaya - 2502014053

# data[].attributes.body
Stunting tetap menjadi salah satu masalah gizi kronis utama di Indonesia dan sering dikaitkan dengan asupan nutrisi yang tidak memadai selama kehamilan. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan dan membandingkan dua model rekomendasi nutrisi untuk ibu hamil, yaitu metode K-Nearest Neighbors (KNN) dan metode Rank-Based Ensemble, untuk menghasilkan rekomendasi menu harian berdasarkan kebutuhan nutrisi spesifik trimester. Dataset yang digunakan berisi informasi makro dan mikronutrien dari berbagai menu makanan yang selaras dengan kebutuhan nutrisi ibu hamil. Proses pengembangan sistem meliputi pra-pemrosesan data, konstruksi model, dan evaluasi kinerja. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE) untuk mengukur penyimpangan antara nilai gizi yang direkomendasikan dan target kebutuhan nutrisi.

Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kedua model mampu menghasilkan rekomendasi menu harian yang memenuhi kebutuhan nutrisi ibu hamil di berbagai trimester. Namun, berdasarkan hasil evaluasi, model KNN menghasilkan nilai MAE sebesar 350,208, sedangkan model Rank-Based Ensemble mencapai nilai MAE yang lebih rendah yaitu 262,598. Hasil ini menunjukkan bahwa model Ensemble memberikan rekomendasi yang lebih mendekati target kebutuhan nutrisi secara rata-rata dibandingkan dengan model KNN. Oleh karena itu, pendekatan Rank-Based Ensemble menunjukkan efektivitas yang lebih baik dalam mencocokkan kebutuhan nutrisi ibu hamil dalam penelitian ini. Namun, karena pengujian signifikansi statistik tidak dilakukan, temuan ini masih bersifat pendahuluan. Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk memvalidasi keunggulan model dan mengevaluasi konsistensinya di berbagai dataset dan kondisi.

Kata Kunci: K-Nearest Neighbors, Rank Based Ensemble, Sistem Pencocokan Kebutuhan, Nutrisi Ibu Hamil, Stunting

# data[].attributes.body
Credit Rating korporasi merupakan pilar penting bagi stabilitas pasar keuangan dan alokasi modal. Para pemangku kepentingan masih sangat bergantung pada rating yang diterbitkan oleh lembaga pemeringkat yang metodologinya memiliki kelemahan dalam hal kecepatan waktu sehingga kurang bisa diandalkan sebagai early warning signal terhadap resiko pemburukan kredit. Model statistik tradisional seperti regresi logistik dan analisa linear discriminant kesulitan dalam menangani data keuangan yang memiliki kompleksitas non-linear. Meskipun machine learning menawarkan alternatif yang potensial, adopsinya masih terhambat oleh sifat black-box dalam proses pengambilan keputusannya. Penelitian ini mengidentifikasi adanya kesenjangan dalam literatur saat ini terkait integrasi machine learning dengan model interpretabilitas, khususnya untuk konteks perusahaan di Indonesia. Penelitian ini menggunakan 24 variabel dari perusahaan Indonesia yang mencakup metrik likuiditas, ukuran perusahaan, solvabilitas, efisiensi, profitabilitas dan sektor perusahaan untuk mengklasifikasikan credit rating. Model yang digunakan adalah Random Forest dan XGBoost, serta SHAP (Shapley Additive Explanations) untuk interpretasi model. Hasil menunjukkan bahwa XGBoost mengungguli Random Forest, dengan capaian akurasi 85% dan nilai AUC melebihi 0,90. Analisis SHAP mengidentifikasi bahwa indikator profitabilitas, solvabilitas, dan sektor merupakan determinan utama dalam penentuan credit rating perusahaan di Indonesia. Temuan ini membuktikan bahwa penggunaan machine learning yang didukung model interpretabilitas dapat memberikan early warning signal yang lebih cepat dan akurat bagi pemangku kepentingan dalam memitigasi risiko gagal bayar.

Kata Kunci: XGBoost, Credit Rating, SHAP, Perusahaan Indonesia, Interpretable AI

# data[].attributes.headline
SOCIAL MEDIA AUTOMOTIVE PRODUCT SENTIMENT ANALYSIS USING BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATIONS FROM TRANSFORMER METHOD - Indrawan Hadianto - 2502481043

# data[].attributes.subject
SOCIAL MEDIA AUTOMOTIVE PRODUCT SENTIMENT ANALYSIS USING BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATIONS FROM TRANSFORMER METHOD - Indrawan Hadianto - 2502481043

# data[].attributes.body
Digitalization information brings improvement for product research. People nowadays putting away a ordinary brochure paper, switch to digital information to acknowledge the products. In social media, customer shared their experience about the products. It could be reader benchmark to assessing the product. Then researcher had curious about what kind of sentiment the online review posted in social media that influence the reader thoughts.

Recent study has been explored text mining for sentiment analysis. The gap is previous literature only assessing model performance, few of them discuss sentiment statement itself. Second, mostly the model performance assessed from the pure model itself, few of them discussed training improvement such as augmentation each class or advanced hyperparameter tuning.

This study utilized BERT model as previous study proved that this method has a better performance. Instead comparing with other models, this study address the pre-processing aspect and advanced hyperparameter tuning, called Optuna. This study also elaborate economic implication how if the overall sentiment product is good, or even bad.

The result is data with augmentation improves model training and evaluation performance as it has 0,8012 accuracy, while non augmentation data only took 0,769 accuracy. Optuna hyperparameter tuning also helps bring the best accuracy and efficient parameters for computation. Overall sentiment from data obtained is negative, which is the "lamp" aspect is the most discussed, while the most product discussed is Honda PCX.

Further study might consider looking for the most efficient model as BERT model combined with Optuna hyperparameter tuning has a heavy computation. Also, understanding the data distribution each class is the essential thing as it influence the model performance. Brand might consider the lamp aspect and Honda PCX to be evaluated as it the most discussed in negative sentiment class.

# data[].attributes.headline
Deteksi Anomali Data Mahasiswa di PDDIKTI Untuk Memprediksi Pelanggaran Perguruan Tinggi Menggunakan Deep Learning - Dedy Irawan - 2502486694

# data[].attributes.subject
Deteksi Anomali Data Mahasiswa di PDDIKTI Untuk Memprediksi Pelanggaran Perguruan Tinggi Menggunakan Deep Learning - Dedy Irawan - 2502486694

# data[].attributes.body
The digital transformation of higher education through the Higher Education Database (PDDIKTI) has produced large-scale academic data with significant potential to strengthen institutional oversight and governance. This study aims to develop a deep learning–based analytical approach to detect data anomalies and utilize them for institutional risk ranking within an Early Warning System (EWS) framework. The methods employed include a Variational Autoencoder (VAE) for unsupervised general anomaly detection, a Hybrid Autoencoder with a Risk Prediction Head for semi-supervised modeling under Positive–Unlabeled conditions, and XGBoost as a baseline comparator; evaluation is conducted using Stratified 5-Fold Cross-Validation with Precision@Top-K, Recall@Top-K, and Lift@Top-K at K=5% and 10%. The results indicate that the VAE effectively captures irregular data distributions, while the Hybrid model provides consistent risk prioritization despite limited positive labels; although XGBoost achieves the highest numerical performance, the deep learning approach offers advantages in representation learning and risk interpretability for EWS applications. Overall, integrating anomaly detection with risk modeling proves more relevant than anomaly detection alone for prioritizing high-risk institutions in proactive oversight.

Keywords:    Anomaly Detection, Deep Learning, Positive–Unlabeled Learning, Risk Ranking, Early Warning System

# data[].attributes.headline
SECURITY-AWARE DETECTION AND SEVERITY RANKING OF CODE HALLUCINATIONS IN LARGE LANGUAGE MODELS - 2602569703 - Calvin Tjoaquinn

# data[].attributes.subject
SECURITY-AWARE DETECTION AND SEVERITY RANKING OF CODE HALLUCINATIONS IN LARGE LANGUAGE MODELS - 2602569703 - Calvin Tjoaquinn

# data[].attributes.body
Large Language Models (LLMs) are increasingly used for code generation, yet they frequently produce "hallucinated" code: syntactically valid but functionally incorrect or dangerous outputs. While recent work has addressed package hallucination (non-existent dependencies), a critical gap remains: hallucinated security functions, code that appears to implement security mechanisms but provides no actual protection. This paper presents HalluSec, a framework for detecting and ranking the severity of security-critical code hallucinations. We introduce a taxonomy of five hallucination types (H1-H5), with particular focus on H5: Hallucinated Security Functions, a novel category not addressed by prior work. Through systematic evaluation of 1,764 code samples across 7 LLM models, 3 programming languages, and 28 security-focused prompts, we find that 86.2% of detected hallucinations (800 of 928) are hallucinated security functions, while only 13.8% are package hallucinations. Results show that 35.66% of LLM-generated security code contains hallucinations and 95% of hallucinated code contains exploitable vulnerabilities. Ground truth evaluation on 300 annotated samples demonstrates that HalluSec achieves F1-score of 0.974 (Precision: 1.000, Recall: 0.949), significantly outperforming traditional SAST tools (Semgrep F1: 0.062). McNemar's test confirms statistical significance (p < 10⁻²⁰).

Keywords: Code Hallucination, Large Language Models, Security Analysis, Static Analysis, Vulnerability Detection

# data[].attributes.headline
SECURITY-AWARE DETECTION AND SEVERITY RANKING OF CODE HALLUCINATIONS IN LARGE LANGUAGE MODELS - 2602569703 - Calvin Tjoaquinn

# data[].attributes.subject
SECURITY-AWARE DETECTION AND SEVERITY RANKING OF CODE HALLUCINATIONS IN LARGE LANGUAGE MODELS - 2602569703 - Calvin Tjoaquinn

# data[].attributes.body
Large Language Models (LLMs) are increasingly used for code generation, yet they

frequently produce "hallucinated" code: syntactically valid but functionally

incorrect or dangerous outputs. While recent work has addressed package

hallucination (non-existent dependencies), a critical gap remains: hallucinated

security functions, code that appears to implement security mechanisms but

provides no actual protection. This paper presents HalluSec, a framework for

detecting and ranking the severity of security-critical code hallucinations. We

introduce a taxonomy of five hallucination types (H1-H5), with particular focus on

H5: Hallucinated Security Functions, a novel category not addressed by prior work.

Through systematic evaluation of 1,764 code samples across 7 LLM models, 3

programming languages, and 28 security-focused prompts, we find that 86.2% of

detected hallucinations (800 of 928) are hallucinated security functions, while only

13.8% are package hallucinations. Results show that 35.66% of LLM-generated

security code contains hallucinations and 95% of hallucinated code contains

exploitable vulnerabilities. Ground truth evaluation on 300 annotated samples

demonstrates that HalluSec achieves F1-score of 0.974 (Precision: 1.000, Recall:

0.949), significantly outperforming traditional SAST tools (Semgrep F1: 0.062).

McNemar's test confirms statistical significance (p < 10⁻²⁰).

# data[].attributes.headline
Pengembangan Profiling Risiko Kepatuhan Wajib Pajak Menggunakan Stacking Ensemble,  Hybrid Machine Learning dan Explainable AI (XAI)  - 2602572906-Heru Pratama Agung

# data[].attributes.subject
Pengembangan Profiling Risiko Kepatuhan Wajib Pajak Menggunakan Stacking Ensemble,  Hybrid Machine Learning dan Explainable AI (XAI)  - 2602572906-Heru Pratama Agung

# data[].attributes.body
Detecting corporate taxpayer non-compliance poses a crucial challenge for tax authorities, primarily due to the extreme class imbalance characteristics inherent in real-world tax data. This study develops an accurate and transparent tax non-compliance prediction model utilizing an Ensemble Learning approach integrated with Hybrid Resampling techniques and Explainable Artificial Intelligence (XAI).

The dataset, sourced from the Directorate General of Taxes' administrative records, comprises 49,159 observations with an imbalance ratio of 18.81:1. Three hybrid resampling techniques (SMOTE-Tomek, SMOTEENN, Borderline-SMOTE Tomek) were applied to tree-based algorithms (Random Forest, XGBoost, LightGBM) acting as base learners. The predictive power of these base models was subsequently aggregated using Stacking Classifier and Voting Classifier architectures. To untangle the algorithm's "black-box" nature, SHAP and LIME methods were employed to interpret predictive decisions.

Experimental results demonstrate that the Stacking Classifier achieved the most optimal classification performance with an Accuracy of 97.03% and a minority class F1-Score of 0.7309. Meanwhile, the Voting Classifier exhibited the highest probability discrimination with an ROC-AUC of 0.9859. The XAI analysis revealed an empirical fact that absolute financial scale indicators (Tax Payment Amount, Total Assets) and administrative profile characteristics (MSME Taxpayer Status, Non-Effective Status) are far more dominant in predicting non-compliance risk compared to pure financial ratios.

The integration of Ensemble Learning, hybrid resampling, and XAI in this study produces an early warning system that is both analytically robust and transparent, offering substantial potential for implementation in prioritizing risk-based tax audits.

Keywords: Tax Non-compliance, Ensemble Learning, Hybrid Resampling, Stacking Classifier, Explainable AI.

# data[].attributes.headline
Multi-Factor Flood Risk Prediction Using Spatio-Temporal Analysis in Jakarta - Putri Adistia Ramadhani - 2602569716

# data[].attributes.subject
Multi-Factor Flood Risk Prediction Using Spatio-Temporal Analysis in Jakarta - Putri Adistia Ramadhani - 2602569716

# data[].attributes.body
Flooding is a complex urban problem driven by the interaction of spatio-temporal factors, particularly in metropolitan areas such as Jakarta. This study aims to develop a spatio-temporal flood risk prediction model that integrates rainfall dynamics, physical topographic characteristics, and hydrological connectivity among locations.

The proposed approach combines a Convolutional Neural Network (CNN) for static spatial feature extraction, a Long Short-Term Memory (LSTM) network for modeling temporal rainfall dynamics, and a Graph Neural Network (GNN) based on GraphSAGE to capture spatial relationships among observation nodes. Spatial data, including Digital Elevation Model (DEM), slope, and Land Use Land Cover (LULC), are transformed into multi-channel spatial patches, while daily rainfall data are structured using a sliding window mechanism.

Experimental results indicate that the overall predictive performance is still limited in controlling false alarms (false positives), with the CNN-LSTM-GNN architecture yielding a Recall of 0.914, Precision of 0.220, and F1-score of 0.354. Although the absolute precision remains low due to structural data anomalies, the integration of GNN is proven to mitigate the performance degradation observed in the non-graph model (CNN-LSTM) by rationalizing predictions based on hydrological flow structures. Furthermore, graph transition analysis reveals risk spillover phenomena among nodes that cannot be captured by non-relational models.

Overall, this study presents an interpretable graph-based spatio-temporal modeling framework and provides an honest evaluation of the challenges in hydrological susceptibility mapping due to the limited integrity of urban flow network data.

Keywords: flood risk, deep learning, CNN–LSTM–GNN, spatio-temporal analysis, Jakarta.

# data[].attributes.headline
Realtime 3D Animation Capture Using Pose Estimation And Video Segmentation With YOLOv11n-Seg model - Steven - 2602569312

# data[].attributes.subject
Realtime 3D Animation Capture Using Pose Estimation And Video Segmentation With YOLOv11n-Seg model - Steven - 2602569312

# data[].attributes.body
Human Pose Estimation (HPE) is a foundational task in computer vision, critical for fields such as game development, augmented reality, and healthcare. While many state-of-the-art models demonstrate high accuracy on standard datasets, adapting them for real-time applications remains computationally challenging. This research proposes YOLO11- OpenGCN, a unified lightweight cascade pipeline designed for efficient 3D animation capture using a custom 25-keypoint skeleton. The proposed architecture consists of three stages: 1 a pre-trained YOLOv11-Nano Segmentation model for human detection; 2 a lightweight OpenPose model with a MobileNetV3 backbone for 2D pose estimation; and 3 a Semantic Graph Convolutional Network (SemGCN) for 2D-to-3D pose lifting. The model was fine-tuned on the CHI3D dataset (50,000– 100,000 images) using multi-view data and extensive augmentation to ensure robustness. Experimental results demonstrate that YOLO11-OpenGCN achieves significant improvements in speed over existing baselines, reaching an inference speed of 15.74 FPS this represent five-fold improvement compared to 3.15 FPS for comparable frameworks. The model achieved an Average Precision (AP) of 80.2% on the validation set, offering a viable solution for realtime motion capture on consumer hardware.

# data[].attributes.headline
Malware Detection Analysis Using Gated Graph Neural Networks and Graph Convolutional Networks - I Made Budhi Harta Kusuma - 2502478641 

# data[].attributes.subject
Malware Detection Analysis Using Gated Graph Neural Networks and Graph Convolutional Networks - I Made Budhi Harta Kusuma - 2502478641 

# data[].attributes.body
Malware detection from memory dump artifacts is increasingly relevant because memory traces often capture runtime behaviors that may be missed by purely static inspection. This study proposes a malware detection approach using a Graph Neural Network (GNN) with a hybrid Gated Graph Neural Network (GGNN) and Graph Convolutional Network (GCN) architecture on the CIC-MalMem-2022 dataset. Since the data are tabular, a graph structure is constructed in a data-driven manner using a k-nearest neighbors (kNN) graph, where each sample is treated as a node and edges reflect feature-space similarity. To mitigate data leakage, the dataset is split with GroupShuffleSplit based on Raw_Type-derived identifiers (anti-leakage), while median imputation and feature standardization follow the fit on train only principle. The model is evaluated under two settings: transductive learning (a global graph with masked loss) and inductive learning (subset graphs that prevent test nodes from appearing during training). Beyond standard multi-class metrics, we emphasize malware-vs-rest binary evaluation with a robust positive-class definition via MAL_IDX, avoiding any assumption tied to label encoding order. Experimental results show consistently strong performance. In the transductive setting, the model achieves TN=5889, FP=8, FN=20, TP=5459 with ROC-AUC 0.999224 and PR-AUC 0.998499. In the inductive setting, it achieves TN=5890, FP=7, FN=26, TP=5453 with ROC-AUC 0.999093 and PR-AUC 0.998873. These findings suggest that the GGNN→GCN combination over a kNN graph is effective for malware detection within the studied data domain, while also enabling practical threshold tuning to reduce false negatives when operational risk prioritizes missed malware.

# data[].attributes.headline
Hyperparameter Optimization of YOLOv11 Model Using Genetic Algorithm for Oil Palm Fruit Ripeness Detection - Faddli Lindra Wibowo - 2402343565

# data[].attributes.subject
Hyperparameter Optimization of YOLOv11 Model Using Genetic Algorithm for Oil Palm Fruit Ripeness Detection - Faddli Lindra Wibowo - 2402343565

# data[].attributes.body
Accurate determination of oil palm fresh fruit bunch (FFB) ripeness enables producers to maximize crude palm oil quality and extraction rates. The current manual assessment methods for fruit bunch ripeness lack precision because they rely on human judgment, hindering the optimization of harvest quality. This study develops a YOLOv11 framework utilizing a genetic algorithm (GA) optimization to identify six stages of fruit bunch ripeness. The study tested four YOLOv11 variants (small, medium, large, extra-large) with and without GA-based hyperparameter optimization. The GA completed 300th generation, finding the optimal hyperparameter at generation 250 with a fitness score of 0.8960. The GA optimization process showed significant performance improvements for all model architectures because YOLOv11l (GA) produced the highest mAP@0.5:0.95 score of 0.9292 in the test dataset. The YOLOv11x (GA) model demonstrated the highest performance improvement because its initial score of 0.9011 rose to 0.9288, which represents a 3.07% enhancement. The optimized models for all variants produced results with confidence levels above 0.93 and achieved precision and recall metrics of 0.993 and 0.996, respectively. The research shows that GA optimization methods generate better detection results with improved stability, which allows developers to build dependable automated harvesting systems and precision agriculture solutions.

Keywords: genetic algorithm, hyperparameter, ripeness detection, oil palm, YOLOv11.

# data[].attributes.attachment_link.title
Thesis Poster - 2402343565 – Faddli Lindra Wibowo - Magister Teknik Informatika

# data[].attributes.headline
License Plate Detection Using Image Enhancement AND YOLO MODEL - Hanif Muhammad Sangga Buana - 2502049441

# data[].attributes.subject
License Plate Detection Using Image Enhancement AND YOLO MODEL - Hanif Muhammad Sangga Buana - 2502049441

# data[].attributes.body
Automatic License Plate Recognition (ALPR) serves as a crucial element in contemporary intelligent transportation systems (ITS), facilitating the automatic identification of vehicles through the detection and analysis of license plates. ALPR is utilized in various applications such as traffic law enforcement, electronic toll collection, parking management, access control, and crime prevention. The system generally comprises several sequential phases: image acquisition, license plate detection, character segmentation, and character recognition. The importance of ALPR systems has escalated as urban mobility challenges necessitate more efficient and automated methods for monitoring and managing traffic flow.

# data[].attributes.attachment_link.title
Thesis Poster - Hanif Muhammad Sangga Buana

# data[].attributes.headline
Spanish Lexical Stress Detection using Supervised Machine Learning: A Comparison of Acoustic Features and Speech Embeddings - Fredericky Jonery Yaury - 2602570756

# data[].attributes.subject
Spanish Lexical Stress Detection using Supervised Machine Learning: A Comparison of Acoustic Features and Speech Embeddings - Fredericky Jonery Yaury - 2602570756

# data[].attributes.body
When evaluating a learner's speaking skills in a foreign language, many Computer-Assisted Pronunciation Training (CAPT) systems evaluate pronunciation by comparing the learners' phonemes against native-level models. However, speech has more aspects to it beyond phoneme accuracy. One of them is lexical stress, which is important in languages with phonemic stress, where the placement of stress on a specific syllable can distinguish the meaning of similar sounding words. Ignoring lexical stress may result in speech that sounds unnatural and is difficult to understand, and may even lead to miscommunication. Numerous studies have tried to develop models for lexical stress detection using a variety of approaches. This study conducts a comparative analysis of these approaches to identify the best features and models for this task. Spanish is used in this study, as its stress placement can be inferred from the text by following its rules, reducing the need for manual annotation. In this study, acoustic features were extracted from audio files with Praat-Parselmouth and was used to train a Deep Neural Network (DNN) model. Manual feature selection is sometimes sub-optimal, so speech embeddings from the audio were also used. The result of these approaches was compared to find out which of those features can produce a more accurate model. A rule-based method was used as a baseline, and additional classifiers were evaluated to identify potentially better-performing models. The results showed that the DNN model trained with acoustic features achieved an F1-Score of 86.6%, which is higher than the other models. However, this method required feature selection, which might make it not applicable for other languages. Future research may focus on increasing the performance of models trained with speech embeddings, or focus on detecting lexical stress at a higher level, such as with word-level features.

# data[].attributes.headline
Analisa Potensi Domain Adaptation untuk Pemodelan Pengenalan Penyakit Kulit dengan Kondisi Keterbatasan Data - Steven Yap - 2540125371

# data[].attributes.subject
Analisa Potensi Domain Adaptation untuk Pemodelan Pengenalan Penyakit Kulit dengan Kondisi Keterbatasan Data - Steven Yap - 2540125371

# data[].attributes.body
Diagnosis penyakit kulit merupakan tantangan besar karena adanya keragaman kondisi, keterbatasan ketersediaan data berlabel, serta pergeseran domain (domain shift) yang signifikan antara citra klinis dan dermoskopi. Penelitian ini menganalisis potensi Domain Adaptation (DA) untuk meningkatkan performa klasifikasi penyakit kulit pada kondisi data berlabel yang terbatas. Dataset ISIC 2019 digunakan sebagai domain sumber berlabel, sedangkan Fitzpatrick17k digunakan sebagai domain target tanpa label, dengan fokus pada tujuh kategori penyakit. Pemilihan dataset ISIC 2019 sebagai domain sumber dengan alasan bahwasanya data ini adalah dataset dermoskopi yang valid dan terverifikasi oleh board of dermatologist. Sedangkan pemilihan dataset Fitzpatrick 17k sebagai domain target dikarenakan dataset ini merupakan dataset citra klinis penyakit kulit dengan mobile phone yang akan berpotensi digunakan untuk teledermatologi. Model deep learning berbasis MobileNetV2 dengan pendekatan Unsupervised Domain Adaptation (UDA) dikembangkan dan dievaluasi. Melalui evaluasi yang mencakup 20 skenario uji coba menggunakan metode DAN+MCC, penelitian ini berhasil mencapai akurasi tertinggi sebesar 34%. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan berbasis DA mampu mengungguli model transfer learning konvensional dengan mengurangi dampak domain shift serta meningkatkan akurasi klasifikasi berdasarkan berbagai metrik, termasuk precision, recall, dan F1-score. Temuan ini menegaskan potensi Domain Adaptation dalam mendukung model prediksi penyakit kulit yang lebih andal dan efektif, khususnya pada skenario klinis nyata dengan keterbatasan data anotasi.

Kata Kunci: Domain Adaptation, Skin Disease Classification, Deep Learning, Unsupervised Learning, Medical Imaging

# data[].attributes.attachment_link.title
POSTER - 2540125371 - STEVEN YAP - COMPUTER SCIENCE

# data[].attributes.headline
Analyzing Sentence Representation from BERT-base Against Linguistic Features in Automatic Readability Assessment - 2602569722 - Aurellia Gita Elysia

# data[].attributes.subject
Analyzing Sentence Representation from BERT-base Against Linguistic Features in Automatic Readability Assessment - 2602569722 - Aurellia Gita Elysia

# data[].attributes.body
Transformer-based models such as BERT have reshaped natural language processing, yet their use in Automatic Readability Assessment (ARA) from prior studies often follows a narrow path, they relied only on the CLS token from the final encoder layer. This approach risks overlooking the linguistic signals distributed across intermediate layers and limits exploration of alternative pooling strategies.

To address this, the research investigates how different BERT-base layer selections and pooling methods influence readability assessment. Three embedding strategies are tested—individual layers, grouped layers, and concatenation of all twelve layers—each tested with CLS and mean pooling separately. These representations are benchmarked against traditional machine learning models trained on handcrafted linguistic features, covering surface, lexical, syntactic, and psycholinguistic dimensions.

In addition to this comparative analysis, a hybrid scenario is introduced. The strongest linguistic feature set is combined with the top five BERT configurations to examine whether handcrafted cues and contextual embeddings reinforce one another. Interestingly, results show that while hybrid models achieve competitive performance, they do not surpass the best BERT-only configuration.

Experiments conducted on the OneStopEnglish corpus with Logistic Regression, SVM, and Random Forest classifiers reveal that mean pooling applied to middle-layer representations yields the highest performance (F1-score = 0.9474). Linguistic features perform reasonably well (F1-score = 0.8076), but BERT embeddings remain dominant. The hybrid approach, though promising with an F1-score of 0.9210, demonstrates that combining the strongest signals from both paradigms does not necessarily lead to further gains. These findings highlight the importance of layer selection, pooling strategy, and the limits of feature integration in optimizing ARA systems.

Keywords: Automatic Readability Assessment (ARA), BERT Layer Analysis, Transformer-Based Embeddings, Handcrafted Linguistic Features, Natural Language Processing (NLP)

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster Thesis - 2602569722 - Aurellia Gita Elysia

# data[].attributes.headline
Exploring Open-Weight Large Language Models for On-Premises Indonesian Resume Screening - Satrio Nareswara Wrihatnolo - 2401960952/2601961093

# data[].attributes.subject
Exploring Open-Weight Large Language Models for On-Premises Indonesian Resume Screening - Satrio Nareswara Wrihatnolo - 2401960952/2601961093

# data[].attributes.body
Resume screening involves processing large volumes of personal data, creating both operational and privacy challenges, particularly in Indonesia where strict data protection regulations limit cross-border data transfer. While large language models (LLMs) offer promising capabilities for automating resume parsing and preliminary candidate screening, most existing solutions rely on cloud-based services that may expose sensitive applicant information. This study evaluates the feasibility of using locally deployed open-weight LLMs for Indonesian resume screening on consumer-grade hardware. We assess two stages of resume information extraction and resume-job description matching (which are evaluated independently under controlled inputs), using constrained decoding to improve the reliability of structured JSON outputs for downstream automation. Fifteen model configurations from multiple open LLM families, ranging from 1B to 32B parameters, are evaluated using Indonesian-language resumes and job descriptions. Results show strong structured information extraction performance, with the best configurations reaching ROUGE-1 score 0.82. For resume-job description matching, models reach up to 78.5% accuracy under a binary evaluation scheme reflecting real-world shortlist/reject workflows, with larger models providing more consistent judgments at higher computational cost. These findings suggest that privacy-preserving, on-premises LLM-based resume screening is practical for Indonesian organizations within the scope and constraints evaluated in this study.

Keywords: resume screening, Indonesian language, information extraction, large language models, data privacy

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster - 2401960952 - Satrio Nareswara Wrihatnolo - MTI

# data[].attributes.headline
KLASIFIKASI KANKER KULIT PADA PERANGKAT EDGE COMPUTING MENGGUNAKAN FEDERATED DEEP LEARNING - VINCENT - 2540120824

# data[].attributes.subject
KLASIFIKASI KANKER KULIT PADA PERANGKAT EDGE COMPUTING MENGGUNAKAN FEDERATED DEEP LEARNING - VINCENT - 2540120824

# data[].attributes.body
Kanker kulit merupakan salah satu jenis kanker yang paling umum dan berbahaya jika tidak ditangani sejak dini. Kasus kematian terus meningkat setiap tahunnya (WHO, 2025). Dengan berkembangnya teknologi Artificial Intelligence (AI), muncul kekhawatiran mengenai privasi dan keamanan data pasien. Survei HIMSS (2024) menunjukkan bahwa 75% responden khawatir terhadap privasi data dalam layanan kesehatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi kanker kulit yang mampu menjaga keamanan data pasien serta efisiensi model pada perangkat dengan daya yang berkomputasi rendah. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kombinasi pembelajaran deep learning menggunakan model Convolutional Neural Network (CNN) berbasis Xception yang di modifikasi untuk klasifikasi kanker kulit dan federated learning untuk menjaga privasi dan data selama proses pelatihan model. Dataset yang digunakan terdiri dari 10.000 gambar dari HAM10000 dan 25.331 citra dari ISIC 2019. Model inference federated learning berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 98,8%. Dengan waktu pemrosesan tercepat 0,16 detik pada framework ONNX yang dijalankan pada perangkat Jetson Orin Nano. Akurasi tersebut menunjukkan bahwa model mampu mengenali tujuh kelas kanker kulit dengan performa yang cukup baik, meskipun dijalankan pada perangkat dengan komputasi terbatas.

# data[].attributes.headline
ANALISIS PENGARUH STRUKTUR TEKS DAN FILTRASI SEMANTIK TERHADAP KINERJA PIPELINE SENTIMEN ANALISIS BERBASIS ASPEK PADA BERITA KEUANGAN - Daffa Gusti Ramadhany - 2602570996 

# data[].attributes.subject
ANALISIS PENGARUH STRUKTUR TEKS DAN FILTRASI SEMANTIK TERHADAP KINERJA PIPELINE SENTIMEN ANALISIS BERBASIS ASPEK PADA BERITA KEUANGAN - Daffa Gusti Ramadhany - 2602570996 

# data[].attributes.body
Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) merupakan pendekatan dalam pemrosesan bahasa alami yang digunakan untuk mengidentifikasi aspek dalam teks serta menentukan polaritas sentimen terhadap aspek tersebut. Pada pendekatan berbasis pipeline, kualitas representasi teks pada tahap awal, berpotensi memengaruhi kinerja tahap selanjutnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh struktur kalimat dan strategi representasi teks, termasuk segmentasi kalimat dan filtrasi semantik berbasis Semantic Role Labeling (SRL), terhadap kinerja pipeline ABSA pada domain berita keuangan. Metode penelitian menggunakan framework PyABSA dengan arsitektur FAST-LCF yang diterapkan pada dua tahap utama, yaitu Aspect Term Extraction (ATE) dan Aspect Polarity Classification (APC). Eksperimen dilakukan pada dua dataset berita keuangan, yaitu SentFin dan FinNews, dengan membandingkan performa model pada berbagai konfigurasi segmentasi senter dan sentecizer serta skenario dengan dan tanpa penerapan SRL. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik Precision, Recall, F1-score, dan Accuracy. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kompleksitas struktur kalimat berkorelasi dengan penurunan kinerja model, terutama pada tahap APC. Pada dataset SentFin, akurasi APC pada kalimat compound menurun dari 92,91% menjadi 78,76%, sedangkan pada FinNews penurunan terjadi dari 92,41% menjadi 91,65%. Selain itu, penerapan segmentasi tidak memberikan peningkatan performa yang signifikan dan pada beberapa konfigurasi justru menurunkan kinerja, khususnya pada tahap ATE. Penerapan SRL tidak menunjukkan peningkatan performa, bahkan cenderung menurunkan nilai F1-score baik pada ATE maupun APC, yang mengindikasikan bahwa reduksi konteks melalui filtrasi semantik dapat membatasi informasi yang dibutuhkan model. Temuan ini menunjukkan bahwa fragmentasi konteks pada kalimat kompleks dapat memengaruhi kualitas informasi yang diteruskan dalam pipeline ABSA

# data[].attributes.headline
IT Service Ticket Classification using DistilBERT Contextual Embeddings with Residual-Attention CNN by Lorentius Immanuel - 2602571052

# data[].attributes.subject
IT Service Ticket Classification using DistilBERT Contextual Embeddings with Residual-Attention CNN by Lorentius Immanuel - 2602571052

# data[].attributes.body
Link Video: https://drive.google.com/file/d/1rdYXCIy5uQvsqAsd6VgSOGFAIkY46_i0/view?usp=sharing

# data[].attributes.attachment_link.title
Revisi - Poster Tesis - Lorentius Immanuel - 2602571052

# data[].attributes.headline
Sistem Rekomendasi Destinasi Wisata Indonesia Berbasis Hybrid CF–CBF dengan Segmentasi Demografi Wisatawan

# data[].attributes.subject
Sistem Rekomendasi Destinasi Wisata Indonesia Berbasis Hybrid CF–CBF dengan Segmentasi Demografi Wisatawan

# data[].attributes.body
Indonesia memiliki keragaman destinasi wisata yang tinggi, namun wisatawan masih menghadapi kesulitan dalam memperoleh rekomendasi yang sesuai dengan preferensi dan karakteristik pribadi. Penelitian sebelumnya dalam sistem rekomendasi pariwisata masih memiliki keterbatasan, seperti ketergantungan pada data sintetis, kurangnya pemanfaatan data kontekstual, serta belum mengintegrasikan segmentasi demografis, sehingga rekomendasi yang dihasilkan kurang mampu merepresentasikan perbedaan preferensi antar wisatawan.

Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi destinasi wisata menggunakan pendekatan weighted hybrid Collaborative Filtering (CF) dan Content-Based Filtering (CBF) berbasis implicit feedback, yang diperkuat dengan segmentasi demografis dan data kontekstual. Data yang digunakan terdiri dari data primer (kuesioner wisatawan) dan data sekunder (objek wisata, okupansi hotel, periode liburan, dan sentimen).

Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model hybrid secara konsisten mengungguli metode tunggal. Pada skenario K=5, model mencapai Precision@5 = 0.175, Recall@5 = 0.860, F1@5 = 0.290, dan nDCG@5 = 0.801, dengan peningkatan signifikan terutama pada recall dan kualitas ranking.

Hasil ini menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan rekomendasi yang lebih akurat, personal, dan kontekstual, serta efektif dalam mengatasi permasalahan cold-start dan sparsity.

# data[].attributes.headline
PEMANFAATAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK VERIFIKASI DIMENSI PRODUK DALAM PROSES QUALITY CONTROL MANUFAKTUR

# data[].attributes.subject
PEMANFAATAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK VERIFIKASI DIMENSI PRODUK DALAM PROSES QUALITY CONTROL MANUFAKTUR

# data[].attributes.headline
PENGEMBANGAN DATA REKAM MEDIS SINTETIS PENYAKIT JANTUNG DAN PEMBULUH DARAH BERBASIS LARGE LANGUAGE MODEL DENGAN BASIS PENGETAHUAN DOKUMEN REGULASI DAN ACUAN MEDIS FORMAL

# data[].attributes.subject
PENGEMBANGAN DATA REKAM MEDIS SINTETIS PENYAKIT JANTUNG DAN PEMBULUH DARAH BERBASIS LARGE LANGUAGE MODEL DENGAN BASIS PENGETAHUAN DOKUMEN REGULASI DAN ACUAN MEDIS FORMAL

# data[].attributes.body
Pemasangan kode ICD-10 pada data rumah sakit merupakan salah satu pekerjaan repetitif yang membebani secara administrasi rumah sakit. Berbagai penelitian telah dikembangkan untuk melakukan proses otomisasi pengodean ICD-10, namun pada praktiknya, banyak peneliti yang kesulitan mengakses data medis dengan bebas karena risiko bocornya privasi data pasien. Dalam penelitian ini, akan dibentuk sebuah dataset sintetis yang dibuat oleh model LLM GPT-5 yang berbasis sepenuhnya pada dokumen regulasi atau panduan penyakit jantung dan pembuluh darah milih rumah sakit lokal, tanpa mengirimkan contoh data pasien asli pada LLM. Total data sintesis yang dihasilkan adalah sebanyak 6030 data, dengan 63 jumlah label dari grup diagnosis dan ICD-10 yang terdapat pada dokumen panduan. Data sintesis yang dihasilkan dievaluasi dengan menggunakan metode LLM-as-a-judge oleh tiga model LLM berbeda dan melalui pelatihan model machine learning. Hasilnya data sintesis mendapatkan nilai rata-rata 90.33 pada kepatuhan pada dokumen, 96.66 pada konsistensi data, dan sebanyak 26.33% data terdeteksi adanya halusinasi. Model klasifikasi yang digunakan meraih akurasi 86% saat dilatih dengan campuran data asli dan seluruh data sintesis, dan bahkan 100% di kasus khusus saat model dilatih hanya dengan sejumlah label dari data sintesis. Meskipun pendekatan ini memiliki beberapa keterbatasan pada demografi yang kurang sesuai dan panduan yang kurang sempurna, hasil penelitian menunjukkan adanya potensi besar bagi peneliti dalam mengembangkan data sintesis menggunakan LLM berbasis panduan lokal untuk mendapatkan data dengan pola dan karakteristik lokal juga.

# data[].attributes.headline
PREDIKSI HARGA SAHAM BERBASIS MODEL CNN LSTM DENGAN OPTIMASI BAYESIAN MELALUI INTEGRASI INDIKATOR EXPONENTIAL MOVING AVERAGE RATIO

# data[].attributes.subject
PREDIKSI HARGA SAHAM BERBASIS MODEL CNN LSTM DENGAN OPTIMASI BAYESIAN MELALUI INTEGRASI INDIKATOR EXPONENTIAL MOVING AVERAGE RATIO

# data[].attributes.headline
Analisis Sentimen Code-Mixed Indonesia-Jawa: Perbandingan Full Fine-Tuning dan PEFT pada Model Monolingual dan Multilingual - 2602569685 - Marwah Inas Rabbani

# data[].attributes.subject
Analisis Sentimen Code-Mixed Indonesia-Jawa: Perbandingan Full Fine-Tuning dan PEFT pada Model Monolingual dan Multilingual - 2602569685 - Marwah Inas Rabbani

# data[].attributes.body
Sentiment analysis in low resource multilingual contexts, such as Javanese in Indonesia, presents challenges due to ambiguous grammar and vocabulary. In addition, social media users in Indonesia frequently use mixed languages, commonly referred to as code mixed text, specifically combining Indonesian and Javanese. This study evaluates the performance and efficiency of Transformer based approaches for ternary sentiment classification by comparing the monolingual IndoBERTweet and multilingual XLM RoBERTa models. It also examines the effect of translating code mixed text into Indonesian during preprocessing and compares full fine tuning with Parameter Efficient Fine Tuning (PEFT) using the IA3 method. Experimental results indicate that translating text to Indonesian consistently improves both models, particularly for the neutral class, while clarifying confusion matrix prediction patterns. The configuration using IndoBERTweet, Indonesian text, and full fine tuning achieved the highest Macro F1 score of 0.8180, whereas applying PEFT to this setup yielded a score of 0.8027. For XLM RoBERTa with Indonesian text, PEFT matched and slightly exceeded full fine tuning with a peak Macro F1 score of 0.7986. Computationally, PEFT provides significant savings by reducing trained parameters by over 70 percent, cutting training time by around 57 percent, and shrinking the model checkpoint size by over 98 percent without substantial performance loss. Ultimately, combining Indonesian text preprocessing with PEFT proves to be an effective, efficient, and practical approach for developing sentiment analysis systems for multilingual digital communication in Indonesia.

# data[].attributes.headline
SEGMENTASI CITRA CT-SCAN KANKER PARU-PARU MENGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK KLASIFIKASI STADIUM KANKER Bhayu Febrianto Nugroho - 2602566922

# data[].attributes.subject
SEGMENTASI CITRA CT-SCAN KANKER PARU-PARU MENGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK KLASIFIKASI STADIUM KANKER Bhayu Febrianto Nugroho - 2602566922

# data[].attributes.body
Bhayu Febrianto Nugroho - 2602566922

Penelitian ini mengkaji pengaruh penggunaan hasil segmentasi citra CT-Scan paru-paru terhadap performa model klasifikasi dalam memprediksi stadium kanker paru-paru. Dari tiga model segmentasi yang diuji, U-Net menunjukkan performa terbaik dengan nilai IoU 82% dan Dice 89,15%. Hasil segmentasi tersebut kemudian digunakan sebagai mask pada proses klasifikasi menggunakan InceptionResNetV2, yang menghasilkan akurasi 99,06% dan AUC 99,99%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan segmentasi yang optimal dapat meningkatkan akurasi dan konsistensi prediksi stadium kanker paru-paru.

# data[].attributes.headline
Pengembangan Model Prediksi Pemakaian Energi Listrik dengan Long Short-Term Memory (LSTM) - Ni Made Rai Nirmala Santhi - 2602566903 

# data[].attributes.subject
Pengembangan Model Prediksi Pemakaian Energi Listrik dengan Long Short-Term Memory (LSTM) - Ni Made Rai Nirmala Santhi - 2602566903 

# data[].attributes.body
Penelitian ini mengoptimalkan prediksi konsumsi listrik dengan memasukkan variabel intensitas UV, memanfaatkan Gaussian Mixture Model untuk segmentasi data, dan menerapkan Attention Mechanism pada arsitektur LSTM. Perolehan prediksi terbaik diperoleh model LSTM + Attention. Model ini menghasilkan tingkat kesalahan terendah dengan nilai RMSE 585,9378, MAE 415,8198, dan MAPE 0,65%. Hasil ini merepresentasikan peningkatan akurasi sebesar 13,66% dibandingkan model Baseline standar.

# data[].attributes.headline
PENINGKATAN KUALITAS PROSES CREDIT SCORING DI INDUSTRI PERBANKAN DI INDONESIA- 2602571600-Muhammad Afli Rahmahdan

# data[].attributes.subject
PENINGKATAN KUALITAS PROSES CREDIT SCORING DI INDUSTRI PERBANKAN DI INDONESIA- 2602571600-Muhammad Afli Rahmahdan

# data[].attributes.attachment_caption
Poster Thesis - Billy Nicholas Panggiri - 2501981586

# data[].attributes.headline
ANALISIS  SKENARIO 
FEW-SHOT LEARNING BERBASIS METRIK 
UNTUK DETEKSI ARITMIA PADA SINYAL EKG

# data[].attributes.subject
ANALISIS  SKENARIO 
FEW-SHOT LEARNING BERBASIS METRIK 
UNTUK DETEKSI ARITMIA PADA SINYAL EKG

# data[].attributes.body
Aritmia merupakan gangguan irama jantung yang umum terjadi dan elektrokardiogram (EKG) sudah diakui sebagai standar baku (gold standard) dalam mendeteksi aritmia, namun keterbatasan ketersediaan data medis berlabel menjadi tantangan besar dalam melatih model deep learning secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi penerapan Few-Shot Learning (FSL) dalam prediksi aritmia berbasis sinyal EKG, dengan pendekatan metric-based. Metode yang diusulkan memanfaatkan berbagai model pre-trained sebagai feature extractor untuk merepresentasikan sinyal EKG dalam bentuk vektor fitur berdimensi tinggi, yang selanjutnya dipetakan ke ruang embedding. Proses pembelajaran dilakukan secara episodik dengan skema 2-way classification dan pengaturan 1-shot, 5-shot, serta 10-shot, menggunakan beberapa metode FSL, yaitu Prototypical Networks, Matching Networks, Relation Networks, dan Siamese Networks, dengan pemisahan kelas antara fase meta-training dan meta-testing. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan FSL mampu melakukan generalisasi yang efektif pada skenario data terbatas, dengan performa terbaik diperoleh oleh kombinasi representasi fitur HuBERT-ECG dan Relation Networks. Pendekatan tersebut mencapai akurasi sebesar 82,30% pada skenario 1-shot, 87,30% pada skenario 5-shot, dan 87,46% pada skenario 10-shot, serta menunjukkan peningkatan yang konsisten seiring bertambahnya jumlah contoh pendukung. Secara keseluruhan, penelitian ini menyimpulkan bahwa kualitas representasi fitur awal memiliki peran krusial dalam keberhasilan FSL, dan bahwa pembelajaran berbasis metrik merupakan pendekatan yang efektif untuk klasifikasi aritmia berbasis EKG dalam kondisi keterbatasan data.

# data[].attributes.headline
ANALISIS TRANSPARANSI PREDIKSI CNN PADA KLASIFIKASI KANKER KULIT DENGAN PENDEKATAN EXPLAINABLE AI

# data[].attributes.subject
ANALISIS TRANSPARANSI PREDIKSI CNN PADA KLASIFIKASI KANKER KULIT DENGAN PENDEKATAN EXPLAINABLE AI

# data[].attributes.body
Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi lesi kulit berbasis Deep Learning untuk mendeteksi tujuh kategori penyakit (7 classes), yaitu Actinic Keratoses (akiec), Basal Cell Carcinoma (bcc), Benign Keratosis-like Lesions (bkl), Dermatofibroma (df), Melanoma (mel), Melanocytic Nevi (nv), dan Vascular Lesions (vasc). Pengembangan model ini menggunakan arsitektur EfficientNetB0 melalui pendekatan transfer learning pada dataset HAM10000 yang telah diaugmentasi menjadi 39.507 citra. Selain aspek performa, penelitian ini mengintegrasikan teknik Explainable AI (XAI) untuk memitigasi sifat black-box pada model saraf tiruan guna meningkatkan transparansi dalam diagnosa medis. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model berhasil mencapai akurasi testing sebesar 91,04% dan mean AUC 0,9734. Meskipun akurasi keseluruhan tergolong tinggi, analisis per kelas mengungkap adanya disparitas performa yang signifikan akibat ketidakseimbangan data. Kelas Melanocytic Nevi mencapai F1-score tertinggi sebesar 0,9652, namun kelas kritis seperti Melanoma menunjukkan hasil suboptimal dengan recall 48,72%, dan kelas Dermatofibroma mencatat recall terendah sebesar 16,67%. Dalam pengujian interpretabilitas, Grad-CAM terbukti menjadi metode XAI paling optimal untuk implementasi klinis karena efisiensi waktu komputasi (~1 detik) dan visualisasi spasial yang intuitif bagi tenaga medis. Metode LIME efektif dalam mendeteksi bias model terhadap artefak latar belakang, sedangkan SHAP ditemukan inkompatibel secara teknis dengan lapisan DepthwiseConv2D pada arsitektur EfficientNet. Penelitian ini menyimpulkan bahwa meskipun model memiliki performa klasifikasi yang kuat, sistem ini lebih tepat diposisikan sebagai complementary decision-support tool yang tetap memerlukan pengawasan klinis mengingat adanya risiko false negative pada kelas kanker agresif.

Kata Kunci: Klasifikasi Lesi Kulit, EfficientNet, Transfer Learning, Explainable AI, Grad-CAM, LIME.

# data[].attributes.headline
Web-Based Stress Testing Application Integrated with a Company’s Chart of Accounts Using the Monte Carlo Simulation Method

# data[].attributes.subject
Web-Based Stress Testing Application Integrated with a Company’s Chart of Accounts Using the Monte Carlo Simulation Method

# data[].attributes.body
In today's digital era, the need for systems that assist companies in managing and mitigating financial risks has become increasingly important. One commonly used approach is stress testing, which enables companies to analyze the potential impact of various extreme economic scenarios on their financial condition. This study aims to design and develop a web-based stress testing application of the Scenario Analysis type, integrated with the company’s Chart of Accounts (COA) and utilizing the Monte Carlo simulation method. The application is designed to facilitate users in uploading financial data in bulk, configuring simulation parameters flexibly, and performing parallel stress testing analysis across multiple accounts within the COA. The results show that the developed application is capable of performing automated and parallel stress testing simulations across multiple account groups, making the risk analysis process more efficient compared to the manual approach using Microsoft Excel. Furthermore, the system enhances data security through structured access control and user activity logging mechanisms.

# data[].attributes.attachment_link.title
Web-Based Stress Testing Application Integrated with a Company’s Chart of Accounts Using the Monte Carlo Simulation Method

# data[].attributes.headline
PENGEMBANGAN MODEL DETEKSI DAN IDENTIFIKASI PLAT NOMOR DENGAN MODIFIKASI YOLOV11 - 2502024312 - Muhammad Raffi Hakim

# data[].attributes.subject
PENGEMBANGAN MODEL DETEKSI DAN IDENTIFIKASI PLAT NOMOR DENGAN MODIFIKASI YOLOV11 - 2502024312 - Muhammad Raffi Hakim

# data[].attributes.body
Abstract

Sistem Automatic Number Plate Recognition (ALPR) modern menghadapi paradoks kinerja: meskipun akurasi deteksi plat nomor telah mendekati sempurna, akurasi pengenalan karakter (recognition) sering kali menurun signifikan akibat kegagalan sistemik dalam melakukan segmentasi karakter yang presisi. Fenomena ini menciptakan masalah 'garbage in, garbage out', di mana model OCR canggih sekalipun gagal memproses input visual yang terdistorsi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memecahkan hambatan tersebut dengan mengembangkan kerangka kerja ALPR terpadu yang memprioritaskan segmentasi presisi sebelum tahap pengenalan. Penelitian ini mengajukan model arsitektur usulan berbasis YOLOv11 yang mengintegrasikan mekanisme Prototype Mask Assembly dan modul Coordinate Attention. Pendekatan ini memisahkan koefisien masker dari prototipe fitur untuk menghasilkan segmentasi karakter tingkat piksel secara real-time, sementara mekanisme atensi berfungsi mempertajam representasi fitur. Output tersegmentasi yang dihasilkan kemudian disalurkan ke EasyOCR sebagai input yang telah dibersihkan dari visual noise (seperti fitur citra yang rusak). Validasi model dilakukan menggunakan dua dataset publik dengan karakteristik menantang: Rodosol-ALPR dan UFPR-ALPR. Hasil pengujian menunjukkan kinerja superior, di mana model usulan mencapai mean Average Precision (mAP@50-95) dan akurasi rekognisi sebesar 97.1% dan 82.7% untuk Rodosol-ALPR, serta 87.3% dan 80.1% untuk UFPR-ALPR. Kinerja ini terbukti melampaui model pembanding lainnya. Penelitian ini menyimpulkan bahwa integrasi segmentasi instan dengan mekanisme atensi merupakan langkah krusial untuk meningkatkan reliabilitas sistem penegakan hukum lalu lintas elektronik (ETLE), sekaligus membuka peluang pengembangan algoritma pemrosesan citra yang lebih efisien untuk implementasi pada perangkat edge di masa depan.

Kata Kunci: ALPR, YOLOv11, Coordinate Attention, EasyOCR, Prototype Assembly, ETLE.

# data[].attributes.headline
PREDICTIVE MAINTENANCE FAT BERDASARKAN ALARM DAN NILAI REDAMAN NETWORK FTTH PADA PERUSAHAAN TELEKOMUNIKASI

# data[].attributes.subject
PREDICTIVE MAINTENANCE FAT BERDASARKAN ALARM DAN NILAI REDAMAN NETWORK FTTH PADA PERUSAHAAN TELEKOMUNIKASI

# data[].attributes.body
Jaringan FTTH (Fiber to The Home) yang dimiliki oleh perusahaan telekomunikasi tersebar di berbagai pulau di Indonesia, ratusan perangkat FTTH telah diimplementasikan ke berbagai pulau tersebut. Tujuan penelitian ini adalah untuk menerapkan data science untuk memprediksi apakah FAT (Fiber Access Terminal) perlu dilakukan maintenance pada 7 hari ke depan. Metodologi yang dipakai pada penelitian ini yaitu menggunakan framework CRISP-DM untuk implementasi data science, menerapkan fitur seleksi backward elimination pada data set, melakukan hyperparameter tuning dan hasil terbaik akan diperoleh menggunakan metode grid search. Algorima machine learning yang akan digunakaan pada penelitian ini adalah Random Forest, XGBoost, SVM dan ANN. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ANN memiliki akurasi sebesar 50,9%, recall sebesar 84,7%, precision sebesar 50,7% dan nilai f1 score yang terbaik pada angka 63,4% dengan menggunakan data set yang telah diaplikasikan backward elimination.

Kata Kunci: predictive maintenance, FTTH Network, machine learning, data science

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster Thesis - 2602566885 - Viriya Putta

# data[].attributes.headline
Pemodelan Deep Learning Multivariat dengan Kuantifikasi Ketidakpastian untuk Meningkatkan Interpretabilitas Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) - 2602571153 - Alden Ardiwinata Putra

# data[].attributes.subject
Pemodelan Deep Learning Multivariat dengan Kuantifikasi Ketidakpastian untuk Meningkatkan Interpretabilitas Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) - 2602571153 - Alden Ardiwinata Putra

# data[].attributes.body
Abstrak:

Penelitian ini mengatasi tantangan interpretabilitas dan estimasi risiko pada prediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dengan mengusulkan kerangka kerja deep learning multivariat yang terintegrasi dengan kuantifikasi ketidakpastian. Melalui evaluasi komparatif terhadap arsitektur GRU, LSTM, TCN, dan Transformer, studi ini membuktikan keandalan TCN dalam akurasi prediktif (R2 > 0.95). Dalam aspek pemodelan ketidakpastian, metode Monte Carlo Dropout (MCD) terbukti menjadi pendekatan paling baik, di mana kombinasi TCN-MCD berhasil mencapai keseimbangan optimal antara akurasi dan interval prediksi (PICP ~94.6%), mengungguli metode HLLLA serta metode CQR. Temuan ini memvalidasi bahwa visualisasi interval ketidakpastian dari model TCN-MCD dapat berfungsi efektif sebagai instrumen BI untuk mendeteksi anomali pasar dan memitigasi risiko investasi akibat gejolak geopolitik secara dini.

Kata Kunci:

Deep Learning Multivariat, Kuantifikasi Ketidakpastian, Peramalan Indeks Saham, Pemodelan Probabilistik, Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)

# data[].attributes.headline
Prediksi Harga Komoditas Pangan Strategis Menggunakan Hybrid SARIMAX–LSTM di Jawa Barat

# data[].attributes.subject
Prediksi Harga Komoditas Pangan Strategis Menggunakan Hybrid SARIMAX–LSTM di Jawa Barat

# data[].attributes.body
Fluktuasi harga komoditas pangan strategis berdampak pada inflasi daerah, daya beli, dan efektivitas kebijakan stabilisasi, sehingga diperlukan peramalan yang akurat sebagai sinyal dini (early warning) bagi pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja tiga pendekatan peramalan harga SARIMAX, LSTM, dan Hybrid SARIMAX–LSTM dengan memasukkan variabel eksogen cuaca (curah hujan, suhu, kelembapan, dan kecepatan angin) serta variabel kalender hari raya (awal ramadan, jelang idulfitri, dan natal/tahun baru). Studi kasus dilakukan pada 12 komoditas pangan strategis di empat kabupaten/kota Jawa Barat (Kabupaten Bogor, Kota Bandung, Kabupaten Cirebon, dan Kabupaten Majalengka) menggunakan deret waktu harian yang dibagi secara kronologis menjadi data latih, validasi, dan uji (80:10:10). Kinerja model dievaluasi menggunakan RMSE, MAE, MAPE, dan R² serta ditentukan model terbaik untuk setiap kombinasi wilayah–komoditas. Hasil pengujian pada 48 skenario (12×4) menunjukkan tidak ada satu model yang selalu unggul berdasarkan frekuensi kemenangan pada data uji. SARIMAX terbaik pada 19 skenario, diikuti Hybrid pada 15 skenario dan LSTM pada 14 skenario. Terdapat pola, untuk komoditas ber-volatilitas tinggi cenderung lebih sesuai dimodelkan dengan LSTM, volatilitas rendah dengan pola linear–musiman lebih cocok untuk SARIMAX, sedangkan volatilitas sedang lebih stabil dengan Hybrid melalui koreksi residu nonlinier.

# data[].attributes.headline
SEGMENTASI PORI-PORI BATUPASIR MENGGUNAKAN SEGMENT ANYTHING MODEL - 2402313114 - DAFFA ABIYYU M. K.

# data[].attributes.subject
SEGMENTASI PORI-PORI BATUPASIR MENGGUNAKAN SEGMENT ANYTHING MODEL - 2402313114 - DAFFA ABIYYU M. K.

# data[].attributes.body
Karakterisasi reservoir merupakan proses fundamental dalam mengestimasi cadangan pada sistem petroleun dan hidrogeologi, di mana penentuan ruang pori yang presisi menentukan validitas model aliran fluida. Meskipun teknologi X-Ray Computerized Tomography (XRCT) telah menjadi standar sebagai metode evaluasi non-destruktif untuk memvisualisasikan struktur internal batuan, proses interpretasi datanya masih menghadapi tantangan pada tahap segmentasi citra. Metode konvensional seperti greyscale thresholding sering kali menghasilkan segmentasi yang tidak konsisten karena bergantung pada interpretasi subjektif operator. Penelitian ini mengevaluasi penerapan Segment Anything Model (SAM), sebuah foundation model berbasis computer vision yang dikembangkan oleh Meta AI, untuk melakukan segmentasi pori-pori secara otomatis pada sampel batupasir Formasi Ruhr. Dengan memanfaatkan dataset sebanyak 800 gambar XRCT, performa SAM diuji secara komparatif terhadap lima teknik greyscale thresholding. Hasil eksperimen menunjukkan keunggulan SAM dibandingkan metode terbaik dari kelima metode greyscale thresholding, yaitu Adaptive Gaussian, dengan pencapaian metrik akurasi berupa Mean Intersection over Union (mIoU) sebesar 0,5391 dan Dice Score sebesar 0,6989. Analisis variansi lebih lanjut mengungkapkan bahwa SAM mampu mereduksi bias operator dengan nilai variansi IoU sebesar 0,003 dan variansi Dice Score sebesar 0,0022, memberikan hasil segmentasi yang lebih konsisten dibandingkan kebanyakan metode greyscale thresholding. Temuan ini menunjukkan bahwa penggunaan SAM dapat mentransformasi alur kerja petrofisika tradisional menjadi proses yang lebih objektif dan presisi, yang pada akhirnya meningkatkan akurasi estimasi cadangan dalam eksplorasi sumber daya bawah permukaan.

Kata Kunci: Segment Anything Model, XRCT, Greyscale Thresholding, Segmentasi Pori

# data[].attributes.headline
RANCANG BANGUN AGENTIC AI UNTUK PEMODELAN DOKUMEN KLAIM ASURANSI KESEHATAN - 2602571134 - DENNIS TANDELON

# data[].attributes.subject
RANCANG BANGUN AGENTIC AI UNTUK PEMODELAN DOKUMEN KLAIM ASURANSI KESEHATAN - 2602571134 - DENNIS TANDELON

# data[].attributes.body
Klaim asuransi kesehatan yang presisi menjadi salah satu bagian penting dalam tata Kelola rumah sakit. Namun demikian, perubahan regulasi membuat beberapa ketidaktepan klaim merugikan rumah sakit. Teknologi dengan ditopang kemutakhiran Artificial Intelligence (AI) memiliki potensi untuk menopang operasional rumah sakit dalam melakukan ketepatan pengajuan klaim asuransi kesehatan. AI traditional sudah mulai banyak dikembangkan untuk mengenali pola klaim asuransi kesehatan ini. Namun demikian, model AI yang dikembangkan ini masih bersifat statis yang tidak adaptive pada perubahan regulasi yang menjadi dasar kliam. Model AI yang saat ini banyak dikembangkan bersifat statis dan hanya mengikuti format yang telah ditentukan, sehingga memerlukan rekonfigurasi manual yang tidak efisien setiap kali terjadi perubahan aturan. Penelitian ini mengusulkan pendekatan Agentic AI yang diperkuat dengan Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan optimasi dari segi prompting sebagai solusi adaptif. Kinerja sistem dievaluasi dari berbagai segi, baik itu struktur, akurasi, dan efisiensi waktu. Berdasarkan hasil penelitian, model GPT 5 dengan pengaturan Chain-of-thought memberikan hasil terbaik dengan BLEU sekitar 0.7851, dan semantic similarity di 98.92%. Secara akurasi output, GPT 5 memuncaki keseluruhan dengan akurasi field tertinggi di 64.17%. Untuk waktu eksekusi, gemini memiliki waktu proses paling cepat sekitar 48 detik pada pengaturan baselinenya. Salah satu penemuan menarik adalah pendekatan yang memiliki kekuatan terhadap penalaran seperti ReAct justru membuat model memberikan performa yang lebih buruk. Berdasarkan penelitian ini, penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi pengambilan informasi yang adaptif terhadap konteks dan kolaborasi multi-agen tingkat lanjut untuk meningkatkan kedalaman penalaran dan pemahaman domain.

# data[].attributes.headline
INTEGRASI TEORI KETIDAKPASTIAN ALEATORIK DAN EPISTEMIK UNTUK OPTIMALISASI FUSI DINAMIS PADA PENGENALAN EMOSI MULTIMODAL UCAPAN DAN TEKS - 2602571191 - DANIEL YOHANES

# data[].attributes.subject
INTEGRASI TEORI KETIDAKPASTIAN ALEATORIK DAN EPISTEMIK UNTUK OPTIMALISASI FUSI DINAMIS PADA PENGENALAN EMOSI MULTIMODAL UCAPAN DAN TEKS - 2602571191 - DANIEL YOHANES

# data[].attributes.body
Penelitian ini menerapkan teori ketidakpastian untuk mengatasi ambiguitas pada pengenalan emosi multimodal teks dan ucapan. Dalam mengatasi epistemic uncertainty, dilakukan eksplorasi terhadap beragam konfigurasi model yang mencakup feature extractor, durasi, panjang token, serta classifier head untuk memastikan pembelajaran data yang optimal. Eksperimentasi tersebut disertai juga dengan eksplorasi berbagai strategi resampling serta kombinasi teknik augmentasi untuk memperkaya volume dan variasi data pembelajaran, yang kemudian dimaksimalkan melalui hyperparameter tuning. Dalam mengatasi aleatoric uncertainty, penelitian ini mengusulkan optimalisasi fusi dinamis melalui pembobotan berbasis estimasi ketidakpastian Monte Carlo Dropout. Optimalisasi dilakukan dengan menguantifikasi nilai ketidakpastian pada data input setiap modalitas secara langsung menggunakan berbagai metrik ketidakpastian. Dengan ini, sistem secara adaptif mampu memberikan bobot yang pantas untuk mengatasi modalitas yang ambigu. Eksperimentasi membuktikan bahwa optimasi konfigurasi model serta penggunaan strategi resampling Stacked dengan beragam teknik augmentasi mampu memperdalam pemahaman model melalui volume dan variasi data yang lebih kaya. Pada pendekatan unimodal, meskipun nilai Macro-F1 cenderung stabil, reliabilitas dalam bentuk NLL dan ECE berhasil tereduksi pada kedua modalitas. Pada pendekatan multimodal, seluruh pendekatan Monte Carlo Dropout mengungguli baseline. Pembobotan menggunakan Predictive Entropy memiliki keandalan terbaik dengan nilai NLL 0,6065 dan ECE 0,0276, yang masing-masing merupakan reduksi sebesar 2,05% dan 50% dibandingkan Probability Averaging. Sementara itu, Mutual Information meraih performa klasifikasi tertinggi dengan nilai Macro-F1 setinggi 77,91%, serta NLL dan ECE pada 0,6091 dan 0,0325, yang merupakan reduksi sebesar 1,63% dan 41,12% dibanding Probability Averaging. Secara keseluruhan, penelitian ini menitikberatkan perspektif ketidakpastian sebagai panduan untuk menciptakan sistem dengan performa, keandalan, serta kepercayaan yang optimal.

# data[].attributes.headline
Penerapan Deep Learning Berbasis YOLO–MediaPipe untuk Deteksi dan Koreksi Postur Squat yang Tidak Tepat - 2602570831 - Christopher William Teng

# data[].attributes.subject
Penerapan Deep Learning Berbasis YOLO–MediaPipe untuk Deteksi dan Koreksi Postur Squat yang Tidak Tepat - 2602570831 - Christopher William Teng

# data[].attributes.body
Penelitian ini berjudul “Penerapan Deep Learning Berbasis YOLO–MediaPipe untuk Deteksi dan Koreksi Postur Squat yang Tidak Tepat” yang bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi postur squat secara otomatis guna membantu mengidentifikasi kesalahan gerakan saat latihan. Sistem yang dikembangkan memanfaatkan teknologi pose estimation untuk mengekstraksi koordinat keypoints tubuh dari citra gerakan squat yang diambil dari sudut samping. Dua metode pose estimation yang digunakan adalah MediaPipe dan YOLOv8-Pose untuk membandingkan performa dalam menghasilkan fitur postur tubuh. Data keypoints yang diperoleh kemudian diolah menjadi fitur yang digunakan pada proses klasifikasi menggunakan metode ensemble learning, yaitu LightGBM, Random Forest, dan Bagging. Untuk mengatasi ketidakseimbangan distribusi data, penelitian ini juga menerapkan teknik Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Sistem yang dikembangkan bertujuan untuk mengklasifikasikan postur squat ke dalam tiga kategori, yaitu Good, Bad Back, dan Bad Heel. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kombinasi MediaPipe keypoints, SMOTE, dan LightGBM menghasilkan performa terbaik dengan akurasi mencapai 92,58% serta nilai precision, recall, dan F1-score yang tinggi. Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis pose estimation dan ensemble learning dapat menjadi solusi efektif untuk membangun sistem evaluasi postur squat yang otomatis, objektif, dan berpotensi diterapkan pada aplikasi kebugaran digital untuk membantu pengguna melakukan latihan secara lebih aman.

Keywords—Pose Estimation, MediaPipe, YOLOv8, LightGBM, Squat Posture Classification

# data[].attributes.headline
Pengembangan Model Deep Learning dengan Pendekatan Super-Resolution untuk Pengenalan Usia dan Jenis Kelamin pada Gambar Wajah Beresolusi Rendah -  2602570932 - Jonathan Adrian

# data[].attributes.subject
Pengembangan Model Deep Learning dengan Pendekatan Super-Resolution untuk Pengenalan Usia dan Jenis Kelamin pada Gambar Wajah Beresolusi Rendah -  2602570932 - Jonathan Adrian

# data[].attributes.body
Tantangan utama dalam pengenalan wajah di dunia nyata, seperti pada sistem pengawasan keamanan dan pemantauan publik, adalah rendahnya kualitas gambar yang mengakibatkan hilangnya detail penting untuk analisis atribut wajah yang akurat. Gambar yang kabur atau beresolusi sangat rendah sering kali gagal diproses oleh model pengenalan standar, sehingga membatasi efektivitas sistem otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan serta mengevaluasi efektivitas pendekatan dua tahap yang menggabungkan metode super-resolution dengan model deep learning untuk meningkatkan akurasi pengenalan usia dan jenis kelamin pada gambar wajah beresolusi rendah. Metodologi penelitian melibatkan penggunaan tiga arsitektur super-resolution yang berbeda, yaitu SFMNet, FishFSRNet, dan MAIC, sebagai tahap pre-processing untuk merekonstruksi gambar wajah dari resolusi ekstrem 8×8 piksel menjadi 128×128 piksel menggunakan dataset UTKFace. Gambar hasil rekonstruksi tersebut kemudian dianalisis lebih lanjut menggunakan tiga model klasifikasi utama, yaitu GRA_Net, XceptionAG, dan CNN. Hasil penelitian berdasarkan eksperimen menunjukkan bahwa penerapan metode super-resolution secara signifikan meningkatkan performa model dibandingkan dengan model baseline yang hanya menggunakan gambar resolusi rendah secara langsung tanpa bantuan rekonstruksi. Temuan utama mengungkapkan bahwa kombinasi antara model XceptionAG dengan SFMNet menghasilkan performa paling unggul, dengan pencapaian nilai Mean Absolute Error (MAE) terendah sebesar 6,3956 tahun untuk estimasi usia dan tingkat akurasi tertinggi sebesar 0,8880 untuk klasifikasi jenis kelamin. Simpulan dari penelitian ini menegaskan bahwa peningkatan kualitas visual melalui super-resolution merupakan strategi yang efektif dan tangguh untuk mengatasi keterbatasan informasi pada gambar beresolusi rendah dalam berbagai tugas analisis atribut wajah secara otomatis.

# data[].attributes.headline
SIMULATION OF FOREST FIRE SPREAD USING TRANSFORMER, HYBRID BAYESIAN GAN, AND CELLULAR AUTOMATA

# data[].attributes.subject
SIMULATION OF FOREST FIRE SPREAD USING TRANSFORMER, HYBRID BAYESIAN GAN, AND CELLULAR AUTOMATA

# data[].attributes.body
Forest fire is one of the most damaging disaster in Indonesia, with the burnt area reaching 9.6 million hectares in a span of 2013 to 2023. Indonesia itself has experienced annual forest fires, where the amount is increasing year after year. Therefore, a solution that could help mitigate the spread is needed by using a probabilistic approach, where most of the apporach done is using a deterministic approach, which only generates single generated event. This research proposes a framework that consists of three components: (1) GatedTabTransformer (GTTransformer) to predict the ignition point, (2) Cellular Automata (CA) to simulate the direction of the forest fire spread based on the transition rules according to the fire behaviour triangel, and (3) Hybrid-Bayesian GAN (HBGAN) to generate various forest fire spread scenario probabilistically. The model will be trained using the forest fire events in Indonesia fromthe year of 2012 to 2023, which consists of weather, geographical, and temporal on a 0.1° 0.1° resolution grid. The evaluation shows that the GTTransformer has achieved 96.77% accuracy, 96.86% precision, 96.70% recall, 96.76% f1-score, and 99.06% ROC-AUC in predicting the ignition point. CA is validated using OAT Sensitivity Analysis that shows nonlinearity of the model. HBGAN achieved 89.40% accuracy, 0.58 SSIM, 9.42 FID, and 0.056 uncertainty. Ablation study shows that the model is able to generate various spread scenarios without any significant loss in the performance compared to the deterministic model. This framework is proposed to be the basis for the development of various systems in the future.

Keywords: Forest fire, Spread simulation, Celular Automata, Bayesian-GAN, Transformer

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster Thesis - 2740118550 - Tora Sangputra Yopie Winarto - Magister Teknik Informatika

# data[].attributes.body
Indonesian society has historically been influenced by patriarchal norms that limit women's roles in leadership. However, recent developments show an increase in women's participation and recognition in the public sphere. The media plays a significant role in shaping public perceptions of women's leadership, making content analysis of news important to identify the leadership values represented by female figures. The method used in this study involves text processing with pre-processing that includes data augmentation, tokenization, stopword removal, feature extraction, and label classification using the IndoBERT model adapted for the Indonesian language. The measurement of label significance to the dataset was done by measuring the p-value of each label. The dataset consists of 440 news articles from Kompas.com, Inews.id, and CNBCIndonesia.com discussing national female leaders. The best-performing model, \texttt{indobenchmark/indobert-base-p1}, achieved a Micro F1-Score of 0.9254 and a Hamming Loss of 0.0408. The empirical p-value analysis further provides an interpretive layer that quantifies the strength of the model's evidence for each predicted label.

Keyword: Women's Leadership, News Content Analysis, IndoBERT, Multi-Label Classification, P-Value

# data[].attributes.headline
Grid-Based Prediction of Potential Forest Fire Zone Using Multi-Output LSTM

# data[].attributes.subject
Grid-Based Prediction of Potential Forest Fire Zone Using Multi-Output LSTM

# data[].attributes.headline
CONDITIONAL ANALYSIS OF EMOTION FEATURE FUSION EFFECTIVENESS FOR HATE SPEECH CLASSIFICATION IN INDONESIAN-ENGLISH CODE-MIXED TEXT

# data[].attributes.subject
CONDITIONAL ANALYSIS OF EMOTION FEATURE FUSION EFFECTIVENESS FOR HATE SPEECH CLASSIFICATION IN INDONESIAN-ENGLISH CODE-MIXED TEXT

# data[].attributes.body
Hate speech detection in Indonesian-English code-mixed text, the phenomenon of mixing two languages within a single sentence structure, presents a significant challenge in social media content moderation. This study proposes an emotion-informed approach to enhance hate speech detection performance by integrating emotion features into a transformer-based classification model. Emotion features are extracted using a model trained on an Indonesian-English code-mixed emotion dataset (582 samples) (Yulianti, Kurnia, & Duto, 2021). This process generates five basic probability categories (joy, sadness, anger, love, and fear), which are subsequently projected sequentially into 64 dimensions (layer projection: 5→32→64 dimensions) to align with the text representation. Experiments conducted on an Indonesian-English code-mixed hate speech dataset (13,169 samples) (Ibrohim & Budi, 2019) compare a multilingual model (XLM-RoBERTa) with a monolingual model (IndoBERT) and evaluate the fusion of 5-dimensional probabilities versus the full raw emotion representation (768 dimensions). The results indicate that the 5-dimensional emotion probability fusion improves the performance of XLM-RoBERTa (+0.86%) but significantly degrades the performance of IndoBERT (-1.83%). Analysis using McNemar's test demonstrates that the 5-dimensional architecture contributes significantly to the detection of low-intensity hate speech (weak severity) with an improvement of +3.96% (p<0.001). At the explicit level (strong severity), this fusion is deemed unnecessary as the baseline accuracy has already reached 100%. Overall, the detection performance utilizing the 5-dimensional probability fusion increased by +2.43% (p=0.0053). As a comparative benchmark, the utilization of the 768-dimensional representation triggers hypersensitivity, which degrades accuracy on non-hate speech text (-5.91%). However, this full representation significantly outperforms the 5-dimensional architecture in capturing low-intensity hate speech; accuracy at the weak severity level surged by +8.22% (p<0.001) and at the moderate level by +3.85% (p=0.031). In conclusion, the effectiveness of emotion fusion is highly conditional; the 5-dimensional probability acts as an optimal noise filter for general system stability, whereas the 768-dimensional representation is exclusively superior for detecting sarcasm and veiled hatred.

Keyword: hate speech detection, code-mixed text, emotion fusion, XLM-RoBERTa, IndoBERT, conditional analysis, McNemar’s test

# data[].attributes.attachment_link.title
ANALISIS KONDISIONAL EFEKTIVITAS FUSI FITUR EMOSI UNTUK KLASIFIKASI UJARAN KEBENCIAN PADA TEKS CODE-MIXED INDONESIA-INGGRIS

# data[].attributes.headline
A CROSS-LINGUAL TRANSFER LEARNING MODEL FOR MULTILINGUAL ASPECT-BASED SENTIMENT ANALYSIS ON ENGLISH AND BAHASA INDONESIA - Thesis - Benedictus Maria Devlinorva Prabaswara (2640009250)

# data[].attributes.subject
A CROSS-LINGUAL TRANSFER LEARNING MODEL FOR MULTILINGUAL ASPECT-BASED SENTIMENT ANALYSIS ON ENGLISH AND BAHASA INDONESIA - Thesis - Benedictus Maria Devlinorva Prabaswara (2640009250)

# data[].attributes.body
Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) berperan penting dalam memahami opini pengguna secara lebih rinci, namun sebagian besar model yang ada masih berfokus pada teks berbahasa Inggris. Keterbatasan ini menjadi tantangan besar dalam penerapan multibahasa, khususnya untuk Bahasa Indonesia yang relatif minim data beranotasi. Penelitian ini mengusulkan pendekatan transfer learning lintas bahasa dengan memanfaatkan model Multilingual BERT (M-BERT) yang di-fine-tune, sehingga mampu memproses teks berbahasa Inggris dan Bahasa Indonesia secara bersamaan. Model dilatih menggunakan dataset seimbang yang berisi ulasan produk dan layanan, dengan pipeline otomatis untuk ekstraksi aspek dan klasifikasi sentimen multi-aspek. Evaluasi dilakukan pada 2.000 pasangan aspek–kalimat yang memuat lebih dari satu aspek, dengan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa model multibahasa yang di-fine-tune mencapai akurasi keseluruhan sebesar 88,8% dan macro F1-score sebesar 0,888, melampaui baseline sekaligus mampu mendeteksi serta mengklasifikasikan berbagai aspek dan sentimen dalam satu kalimat. Model menunjukkan generalisasi yang baik untuk kedua bahasa, dengan recall tinggi pada opini negatif dan precision tinggi pada prediksi positif, meskipun klasifikasi netral masih relatif menantang. Penelitian ini menegaskan efektivitas transfer learning dalam ABSA multibahasa dengan sumber daya terbatas, sekaligus mengurangi ketergantungan pada anotasi manual. Kerangka kerja yang diusulkan berkontribusi pada pengembangan sistem analisis opini yang efisien, adaptif, dan skalabel, dengan aplikasi nyata pada pemantauan media sosial, e-commerce, serta analisis opini publik.

Kata Kunci: Aspect-Based Sentiment Analysis, NLP Multibahasa, Transfer Learning, Cross-Lingual Learning, M-BERT

# data[].attributes.headline
Docker Container-Based System for Enhancing the Security of the ABC Website at the Ministry of Indonesia State Secretariat

# data[].attributes.subject
Docker Container-Based System for Enhancing the Security of the ABC Website at the Ministry of Indonesia State Secretariat

# data[].attributes.body
Docker containers are used to deploy modern programs because they are small, easy to move, and work well. Researchers have studied the security issues that come up in container environments and suggested ways to fix them. Sultan et al. say that there are three kinds of container attacks: host-to-container, container-to-container, and

container-to-host. Weak default settings make containers vulnerable to RCE, privilege escalation, and escape attacks [5]. Rahmansyah et al. (2021) found that turning on rootless mode in Docker makes it harder for users to gain higher privileges by limiting access to sensitive files. However, it also uses more CPU resources [6].

According to Xing et al. (2022), SysCap is a way to measure syscall configuration and capabilities. They say that 60% of them are not needed and can be left out [7]. Patra et al. assert that the optimal methods are to operate as root, restrict capabilities, and verify images [8]. These studies show that the default settings for Docker don't make systems any safer. CWE-78 from MITRE talks about how command injection lets attackers run any command with

weak arguments, and CWE-434 talks about how unlimited file uploads can lead to RCE [9]. The OWASP Benchmark framework demonstrated the tool's capability to accurately identify web vulnerabilities such as command injection and XSS through the comparison of various versions of OWASP ZAP [10].

# data[].attributes.body
Perancangan dan Evaluasi Chatbot AI untuk Asisten Virtual Agen Properti: Perbandingan Strategi Retrieval

Penelitian ini merancang chatbot berbasis Retrieval-Augmented Generation (RAG) dengan arsitektur ReAct Agent untuk membantu agen properti menjawab query klien secara otomatis dalam bahasa natural Indonesia. Tiga strategi retrieval — Vector-Only, API-Only, dan Hybrid — dibandingkan menggunakan 30 gold-standard questions terhadap ~2.800 listing properti AREBI Medan. Hasil menunjukkan strategi Hybrid mencapai akurasi 100%, mengungguli API-Only (73,33%) dan Vector-Only (56,67%) secara signifikan (McNemar p < 0,01), sekaligus bersifat Pareto-optimal dengan penambahan biaya hanya +3,2% tanpa penalti latensi. Framework evaluasi constraint-based (PCA, CPR, SSR) yang diusulkan berhasil mengungkap kelemahan spesifik tiap strategi pada level individual constraint.

# data[].attributes.headline
KOMPARASI KINERJA LARGE LANGUAGE MODEL PADA KLASIFIKASI KONTEN BERITA

# data[].attributes.subject
KOMPARASI KINERJA LARGE LANGUAGE MODEL PADA KLASIFIKASI KONTEN BERITA

# data[].attributes.headline
SMART DRAWER USING IOT TECHNOLOGY FOR AUTOMATED INVENTORY MANAGEMENT AND ITEM SECURITY BASED ON YOLOV8 ARCHITECTURE - ANAS RASHIDI - 2402345425

# data[].attributes.subject
SMART DRAWER USING IOT TECHNOLOGY FOR AUTOMATED INVENTORY MANAGEMENT AND ITEM SECURITY BASED ON YOLOV8 ARCHITECTURE - ANAS RASHIDI - 2402345425

# data[].attributes.body
Penelitian ini berjudul “Smart Drawer Using IoT Technology for Automated Inventory Management and Item Security Based on YOLOv8 Architecture.” Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem laci pintar (Smart Drawer) yang mampu melakukan manajemen inventaris secara otomatis serta meningkatkan keamanan barang dengan memanfaatkan teknologi Internet of Things (IoT) dan metode deteksi objek berbasis deep learning.

Sistem yang dikembangkan menggunakan model YOLOv8 untuk mendeteksi dan mengidentifikasi objek yang berada di dalam laci melalui kamera. Proses deteksi dilakukan secara real-time sehingga sistem dapat mengetahui jenis barang yang disimpan maupun diambil dari laci. Data hasil deteksi kemudian diintegrasikan dengan sistem IoT untuk melakukan pemantauan dan pengelolaan inventaris secara otomatis.

Melalui pendekatan ini, sistem Smart Drawer diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dalam proses pencatatan inventaris, meminimalkan kesalahan pencatatan manual, serta meningkatkan keamanan barang yang tersimpan. Penelitian ini juga memaparkan latar belakang, studi terkait, metodologi yang digunakan, serta hasil dan temuan dari implementasi sistem yang dikembangkan.

# data[].attributes.headline
CoordLabv3+: Meningkatkan Akurasi Segmentasi Semantik Tutupan Lahan melalui Mekanisme Perhatian untuk Ketimpangan Kelas dan Batas Kompleks - Zefanya Delvin S - 2540125485

# data[].attributes.subject
CoordLabv3+: Meningkatkan Akurasi Segmentasi Semantik Tutupan Lahan melalui Mekanisme Perhatian untuk Ketimpangan Kelas dan Batas Kompleks - Zefanya Delvin S - 2540125485

# data[].attributes.headline
Comparison of MTCNN-Based Face Recognition Models with Different Feature Extraction Techniques - Victor - 2501875744

# data[].attributes.subject
Comparison of MTCNN-Based Face Recognition Models with Different Feature Extraction Techniques - Victor - 2501875744

# data[].attributes.headline
Klasifikasi Viralitas Berita Digital Berbasis Hybrid Deep Fusion dengan Ground Truth Impressions - Muhammad Rizky Hidayat - 2602571241

# data[].attributes.subject
Klasifikasi Viralitas Berita Digital Berbasis Hybrid Deep Fusion dengan Ground Truth Impressions - Muhammad Rizky Hidayat - 2602571241

# data[].attributes.body
Viralitas berita dalam ekosistem jurnalisme digital menjadi penentu utama keberlanjutan model bisnis media berbasis iklan, namun pemodelan prediktifnya menghadapi tiga tantangan: bias metrik engagement yang mengabaikan silent majority, kesenjangan linguistik model bahasa untuk bahasa Indonesia, serta keterbatasan model konvensional dalam mengintegrasikan modalitas teks dan numerik secara non-linear. Penelitian ini mengusulkan arsitektur Hybrid Deep Fusion yang mengintegrasikan representasi semantik IndoBERT dengan sinyal interaksi awal melalui mekanisme Multi-Layer Perceptron (MLP), dilatih menggunakan Impressions sebagai ground truth objektif dari dataset akun Detik.com di platform X (Desember 2022–awal 2025). Eksperimen lima skenario ablation study menunjukkan arsitektur usulan mencapai peningkatan +80,5% dibandingkan model unimodal (Macro F1-Score 0,3968 → 0,7164). IndoBERT mengungguli mBERT dalam menangkap nuansa linguistik lokal, Deep Fusion melampaui Shallow Fusion, dan analisis forensik mengonfirmasi kemampuan deteksi viralitas fase cold start yang gagal ditangani XGBoost. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Deep Fusion multimodal tidak hanya unggul secara statistik, tetapi menghadirkan semantic awareness yang menjembatani kesenjangan antara pengukuran popularitas kuantitatif dan substansi konten kualitatif dalam analisis berita digital Indonesia.

Kata Kunci: Klasifikasi Viralitas Berita, Hybrid Deep Fusion, IndoBERT, Multimodal Learning, Ground Truth Impressions, Natural Language Processing.

# data[].attributes.headline
Prediksi Konten Viral pada Platform Media Sosial Twitter Menggunakan Pendekatan Hybrid XLNet dan RoBERTa - Albert - 2501996045

# data[].attributes.subject
Prediksi Konten Viral pada Platform Media Sosial Twitter Menggunakan Pendekatan Hybrid XLNet dan RoBERTa - Albert - 2501996045

# data[].attributes.body
Media sosial Twitter telah berkembang menjadi ekosistem informasi yang sangat dinamis, di mana kecepatan penyebaran konten atau viralitas memiliki implikasi ganda sebagai sarana komunikasi yang efektif sekaligus potensi penyebaran misinformasi secara masif. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat viralitas konten Twitter secara akurat dengan mengusulkan pendekatan hybrid berbasis Transformer yang mengintegrasikan XLNet dan RoBERTa. Dataset yang digunakan terdiri dari 4.953 tweet berbahasa Indonesia yang dikumpulkan pada periode Juli 2021 dan diklasifikasikan ke dalam tiga tingkat viralitas yaitu low, medium dan high berdasarkan jumlah retweet. Tantangan utama berupa ketimpangan distribusi kelas ditangani melalui penerapan augmentasi data sintetik secara selektif pada data latih. Pendekatan yang diusulkan mengombinasikan representasi semantik teks berbasis contextual embedding dengan fitur metadata numerik dan kategorikal dalam kerangka multimodal untuk menangkap pola linguistik dan karakteristik interaksi pengguna secara simultan. Selain itu, dilakukan analisis feature importance untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang paling berpengaruh terhadap viralitas sebelum evaluasi performa model dilakukan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa RoBERTa mencapai akurasi sebesar 95,16%, sementara XLNet memperoleh 94,35% pada data uji. Penerapan Hybrid Ensemble menggunakan metode Soft Voting menghasilkan peningkatan performa dengan akurasi sebesar 95,26% dan Macro F1-Score sebesar 0,4618, serta menunjukkan generalisasi yang lebih stabil dalam mendeteksi kelas minoritas. Analisis faktor mengindikasikan bahwa jumlah reply dan engagement rate merupakan determinan utama viralitas konten. Penelitian ini berkontribusi dalam pengembangan sistem prediksi viralitas yang lebih robust dan adaptif serta memberikan wawasan empiris mengenai dinamika penyebaran informasi di media sosial.

# data[].attributes.headline
Hybrid Graph Neural Network dan Multilingual BERT untuk Prediksi Viralitas Konten di Twitter - Jordan Rubin Kurnia - 2501997426

# data[].attributes.subject
Hybrid Graph Neural Network dan Multilingual BERT untuk Prediksi Viralitas Konten di Twitter - Jordan Rubin Kurnia - 2501997426

# data[].attributes.body
Prediksi viralitas konten di media sosial merupakan permasalahan yang kompleks karena dipengaruhi oleh isi teks dan pola penyebarannya di dalam jaringan pengguna. Pendekatan yang hanya mengandalkan teks sering gagal membedakan konten viral, terutama pada dataset dengan distribusi kelas yang tidak seimbang. Penelitian ini mengusulkan model Hybrid yang menggabungkan Multilingual BERT (mBERT) sebagai representasi teks dan Graph Neural Network (GNN) berbasis GraphSAGE untuk menangkap informasi struktur graf. Fitur teks dan profil pengguna digabungkan sejak awal menggunakan pendekatan Early Fusion, kemudian dilatih dengan Focal Loss dan Class Weighting untuk meningkatkan sensitivitas model terhadap kelas minoritas. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan tiga model, yaitu mBERT standalone, GNN standalone, dan model Hybrid. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Hybrid menghasilkan kinerja terbaik dengan akurasi sebesar 82,64% dan nilai AUC sebesar 0,8970. Peningkatan paling krusial terjadi pada kelas viral, di mana nilai Recall naik menjadi 52,31%, melampaui kedua model baseline yang hanya mencapai 46,15%. Temuan ini menunjukkan bahwa penggabungan informasi teks dan struktur jaringan secara terpadu mampu mengurangi bias terhadap kelas mayoritas dan meningkatkan kemampuan model dalam mendeteksi konten viral pada data yang tidak seimbang.

# data[].attributes.headline
Predicting Company Valuation using Machine Learning based on Company Fundamentals and Macroeconomic Data – The Indonesian Case - Kevin Wijaya - 2540124993

# data[].attributes.subject
Predicting Company Valuation using Machine Learning based on Company Fundamentals and Macroeconomic Data – The Indonesian Case - Kevin Wijaya - 2540124993

# data[].attributes.body
Penilaian valuasi perusahaan sering kali terhambat oleh bias dalam metode penilaian tradisional, keterbatasan data, dan pengaruh sentimen pasar, yang membuat alokasi modal menjadi tidak efisien. Selain itu, terdapat kekurangan dataset dan penelitian mengenai penilaian berbasis pembelajaran mesin secara menyeluruh di pasar saham Indonesia. Untuk mengatasi kekurangan tersebut, penelitian ini bertujuan mengembangkan kerangka kerja berbasis machine learning untuk memprediksi valuasi perusahaan publik di Indonesia dengan mengintegrasikan data fundamental perusahaan dan indikator makroekonomi. Dataset dikompilasi dari 802 perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode 1999 Q1 – 2024 Q4, terdiri dari 24 variabel keuangan triwulanan dan 8 indikator makroekonomi tahunan. Model XGBoost, LSTM, dan TFT dilatih serta dioptimalkan hyperparameter-nya untuk meningkatkan kualitas hasil output model. Feature importance dinilai menggunakan mekanisme internal TFT untuk mengetahui variabel keuangan dan makroekonomi yang paling berpengaruh terhadap valuasi. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik Mean Absolute Percentage Error. Model dengan kinerja terbaik (TFT) mencapai MAPE sebesar 6.48%. Kapitalisasi pasar masa lalu dinilai sebagai variabel paling penting untuk memprediksi valuasi pasar perusahaan. Variabel makroekonomi memainkan peran suportif penting dengan total nilai feature importance 18,54%. Hal ini menunjukkan bahwa menggabungkan variabel makroekonomi dengan data fundamental perusahaan penting untuk dilakukan agar bisa memprediksi valuasi pasar perusahaan secara lebih akurat.

# data[].attributes.headline
Integrasi ISO 31000, ISO 27005 dan NIST SP 800-30 untuk Manajemen Risiko Aplikasi Berklasifikasi Tinggi Pemerintah, Studi Kasus: SISMONEV KSP - Dedy Setiawan_2602581803

# data[].attributes.subject
Integrasi ISO 31000, ISO 27005 dan NIST SP 800-30 untuk Manajemen Risiko Aplikasi Berklasifikasi Tinggi Pemerintah, Studi Kasus: SISMONEV KSP - Dedy Setiawan_2602581803

# data[].attributes.body
Transformasi digital di sektor pemerintahan membawa manfaat besar bagi peningkatan layanan, tetapi sekaligus meningkatkan risiko serangan siber yang mengancam sistem elektronik pemerintah. Aplikasi SISMONEV merupakan aplikasi berklasifikasi tinggi milik pemerintah yang digunakan dalam pengendalian program prioritas nasional. Aplikasi tersebut menyimpan dan mengolah data yang bersifat strategis dan rahasia sehingga memerlukan penerapan manajemen risiko yang komprehensif. Penelitian ini bertujuan menerapkan kombinasi manajemen risiko yang merujuk pada ISO 31000, ISO/IEC 27005, dan NIST SP 800-30 untuk memperkuat kerangka pengelolaan risiko pada aplikasi berklasifikasi tinggi. Melalui pendekatan tersebut dilakukan identifikasi dan penilaian risiko terhadap aplikasi SISMONEV, sekaligus penyusunan rekomendasi pengendalian yang sesuai dengan kebutuhan organisasi. Metode penelitian ini diawali dengan studi literatur untuk memahami prinsip serta penerapan manajemen risiko berbasis ISO 31000, ISO/IEC 27005, dan NIST SP 800-30. Tahap berikutnya dilakukan analisis perbandingan antar-kerangka kerja dan penyusunan model terpadu, yang kemudian diuji melalui pengumpulan data lapangan pada SISMONEV. Hasil dari penerapan kerangka terpadu tersebut menjadi dasar dalam penyusunan rekomendasi kontrol yang sesuai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan kerangka terpadu mampu memperkuat proses identifikasi, analisis, dan evaluasi risiko pada aplikasi SISMONEV. Dari total 64 risiko yang teridentifikasi, sebanyak 13 risiko berada pada kategori sedang dan 51 risiko pada kategori rendah, yang kemudian dituangkan dalam risk register terstruktur. Selain itu, rekomendasi kontrol yang dihasilkan diformulasikan dalam bentuk peta rencana organisasi, sehingga langkah-langkah mitigasi dapat diimplementasikan secara nyata oleh organisasi

# data[].attributes.headline
PENERAPAN METODE CASCADE DAN CONSENSUS-BASED RERANKING DALAM INTEGRASI WHISPER SERTA ENSEMBLE NLP UNTUK RINGKASAN SUARA - Kenneth Filbert - 2602571014

# data[].attributes.subject
PENERAPAN METODE CASCADE DAN CONSENSUS-BASED RERANKING DALAM INTEGRASI WHISPER SERTA ENSEMBLE NLP UNTUK RINGKASAN SUARA - Kenneth Filbert - 2602571014

# data[].attributes.body
Seiring bertambahnya usia, kemampuan kognitif manusia, khususnya ingatan, mengalami penurunan alami akibat perubahan struktural otak. Di sisi lain, era digital menghadirkan tantangan information overload di mana volume data global diperkirakan mencapai 175 zettabytes pada tahun 2025. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem ringkasan suara (speech summarization) yang efisien guna mengatasi tantangan tersebut dengan menggunakan metode cascade. Sistem ini mengintegrasikan model Automatic Speech Recognition (ASR) Whisper-small dari OpenAI dengan Ensemble Model NLP yang menggabungkan T5, Pegasus, dan BART untuk proses ringkasan teks abstraktif. Metodologi penelitian menggunakan pendekatan Consensus-Based Reranking dengan weighted consensus untuk memilih ringkasan terbaik berdasarkan kemeripan semantik antar model. Dataset CNN/DailyMail digunakan untuk pelatihan dan evaluasi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa Whisper-small mencapai akurasi transkripsi yang sangat tinggi dengan Word Error Rate (WER) sebesar 2.86% dan Character Error Rate (CER) sebesar 1.63%. Dalam tahap peringkasan teks bersih, model Pegasus secara individu mencatat performa tertinggi dengan skor ROUGE-1 sebesar 0.4947, ROUGE-2 sebesar 0.3086, dan ROUGE-L sebesar 0.4071. Namun, ketika diintegrasikan secara end-to-end dengan Whisper-small, model Ensemble yang dibangun dengan pendekatan Consensus-Based Reranking menunjukkan dominasinya dengan mencapai skor ROUGE-1 sebesar 0.4612 dan F1-BERTScore sebesar 0.8683. Pencapaian ini jauh melampaui kinerja model Tunggal pada input suara dan membuktikan bahwa pipeline dengan metode cascade merupakan pendekatan yang paling tangguh dalam memitigasi kesalahan transkripsi.

# data[].attributes.headline
Prediksi Harga Saham BNI Menggunakan Model Hybrid CNN-LSTM-Transformer dengan Pendekatan Attantion Mechanism dan Bayesian Optimization - MHD TAUFIK - 2502479000

# data[].attributes.subject
Prediksi Harga Saham BNI Menggunakan Model Hybrid CNN-LSTM-Transformer dengan Pendekatan Attantion Mechanism dan Bayesian Optimization - MHD TAUFIK - 2502479000

# data[].attributes.body
Penelitian ini mengembangkan model hybrid CNN-LSTM-Transformer dengan mekanisme Attention menggunakan data historis harga saham BNI dari Yahoo Finance periode 2004–2023. Untuk meningkatkan akurasi prediksi, dilakukan optimasi melalui Bayesian Optimization. Selanjutnya, kinerja model dibandingkan dengan tiga pendekatan, yaitu model sequential (CNN-LSTM-Transformer secara berurutan), model paralel (CNN, LSTM, dan Transformer dijalankan secara paralel kemudian digabung), serta model CNN-LSTM Zhang, Ji, et al. (2024) yang digunakan sebagai pembanding.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN-LSTM-Transformer mampu memberikan peningkatan performa signifikan dibandingkan model baseline CNN-LSTM Zhang et al. (2024). Model sekuensial mencapai nilai R² sebesar 0,95725 dengan MAPE 1,67%, sedangkan model paralel memberikan hasil terbaik dengan R² sebesar 0,96569, MAPE terendah 1,43%, serta waktu pelatihan tercepat hanya 1,88 detik. Temuan ini menegaskan bahwa integrasi CNN, LSTM, dan Transformer, khususnya dalam arsitektur paralel, mampu meningkatkan akurasi prediksi sekaligus efisiensi komputasi, sehingga lebih layak digunakan dalam prediksi harga saham.

# data[].attributes.headline
EVALUASI KINERJA MODEL CNN, LSTM, DAN CNN-LSTM DALAM MENDETEKSI FRAUD PADA TRANSAKSI E-WALLET PADA BANK XYZ - ANDRI IRWANDI - 2602568865 - MTI

# data[].attributes.subject
EVALUASI KINERJA MODEL CNN, LSTM, DAN CNN-LSTM DALAM MENDETEKSI FRAUD PADA TRANSAKSI E-WALLET PADA BANK XYZ - ANDRI IRWANDI - 2602568865 - MTI

# data[].attributes.body
This study presents a comparative evaluation of CNN, LSTM, and hybrid CNN–LSTM architectures for detecting fraudulent e-wallet transactions in a highly imbalanced real-world dataset. The results demonstrate that sequential modeling through LSTM provides the most reliable and operationally balanced performance, highlighting the critical role of temporal behavioral patterns in financial fraud detection.

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster_Hasil_Thesis_MTI - Andri Irwandi - 2602568865

# data[].attributes.headline
Pengembangan Federated Learning Pada Arsitektur Kolaboratif Edge-Cloud Untuk Diagnosa Awal Penyakit - Hans Indrawan Sucipto - 2540118536

# data[].attributes.subject
Pengembangan Federated Learning Pada Arsitektur Kolaboratif Edge-Cloud Untuk Diagnosa Awal Penyakit - Hans Indrawan Sucipto - 2540118536

# data[].attributes.body
Cardiovascular disease (CVD) is one of the leading causes of death worldwide, accounting for approximately 56 percent of all global mortality according to the World Health Organization (WHO). Early detection and continuous monitoring of cardiac conditions such as arrhythmias depend heavily on real-time analysis of electrocardiogram (ECG) signals, yet conventional approaches often require centralizing sensitive data for training, which introduces significant privacy and security concerns. To address this challenge, this study proposes a federated learning (FL) framework that integrates standard FL training with post-training optimization procedures to produce an efficient inference-ready model for deployment on edge devices. Using the Massachusetts Institute of Technology Beth Israel Hospital (MIT BIH) Arrhythmia Database and the Supraventricular Arrhythmia Database, the system is evaluated across model training, hardware behavior, and operational performance. Results indicate that during the FL phase, CPU utilization peaks at only 18 percent, GPU utilization at 50 percent, and total power consumption remains between 3 and 4 watts. Post FL optimization further increases throughput by 6.8 percent and reduces model size by 40 percent compared with the baseline model. These findings demonstrate the feasibility of implementing lightweight FL-based models for real-time arrhythmia monitoring in resource-constrained environments, supporting the future development of privacy-preserving, energy-efficient, and scalable AI-enabled cardiovascular care.

# data[].attributes.headline
Identifikasi Tipe File Menggunakan Byte2Vec dan BiLSTM-BiGRU - Kirsten Winther Thjahyadi - 2602570794

# data[].attributes.subject
Identifikasi Tipe File Menggunakan Byte2Vec dan BiLSTM-BiGRU - Kirsten Winther Thjahyadi - 2602570794

# data[].attributes.body
File type identification is a fundamental aspect of digital forensics and cybersecurity, particularly when file system metadata is missing or manipulated. This research proposes an innovative approach combining semantic byte representation through Byte2Vec with a hybrid BiLSTM-BiGRU neural network architecture for content-based file type identification. The methodology begins with extracting sequential byte-pairs (bigrams) from files, which are then trained using Skip-gram Word2Vec to generate 100-dimensional semantic embeddings. These representations are aggregated using Term Frequency (TF) weighting from the top-500 bigrams to form a 50,000-dimensional feature vector. The hybrid BiLSTM-BiGRU architecture is designed hierarchically with two BiLSTM layers (128 and 64 units) to capture hierarchical patterns and one BiGRU layer (32 units) for efficient processing, enabling the model to capture long-range sequential dependencies with bidirectional context processing. The model was evaluated on the NapierOne dataset consisting of 21,995 files from 22 different types, encompassing documents, images, executables, data, and multimedia. Experimental results demonstrate 95.88% accuracy on intact files, surpassing conventional baseline methods BFD+k-NN (80.52%) and BFD+SVM (67.24%) with a 15.36 percentage point improvement. The model also demonstrates robustness against file corruption with 86.24% accuracy on header removal, 82.21% on footer removal, and 66.39% on removal of both. t-SNE visualization validates that Byte2Vec embeddings successfully capture natural semantic clustering of file signatures. This research proves that byte-pair embedding approaches with hybrid recurrent neural network architectures can capture complex structural information that cannot be represented by traditional statistical methods.

# data[].attributes.attachment_link.title
Poster Tesis - 2602570794 - Kirsten Winther Thjahyadi - MTI

# data[].attributes.headline
Peningkatan Kapabilitas Deteksi Insider Threats pada Wazuh SIEM Menggunakan Algoritma LightGBM dan Pendekatan UEBA - Vinny Surya Trinita - 2602571046

# data[].attributes.subject
Peningkatan Kapabilitas Deteksi Insider Threats pada Wazuh SIEM Menggunakan Algoritma LightGBM dan Pendekatan UEBA - Vinny Surya Trinita - 2602571046

# data[].attributes.body
Insider threats pose a critical cybersecurity risk to organizations as they are difficult to detect by conventional rule-based Security Information and Event Management (SIEM) systems. This research aims to address these limitations by designing an intelligent detection module integrated into the Wazuh SIEM platform. The methodology combines User and Entity Behavior Analytics (UEBA) to engineer behavioral features from the combined CERT r4.2 and r5.2 datasets and applies the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) to handle extreme class imbalance prior to training the Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) model. Evaluation results demonstrate superior detection performance, with the model achieving an Accuracy of 99.94%, Precision of 91.69%, Recall of 95.11%, F1-Score of 93.37%, and ROC-AUC of 99.99%. Furthermore, scalability stress tests prove the system's robustness in processing data surges of up to 100,000 logs with a latency of under 0.2 seconds. Explainable AI analysis using SHAP confirms that user behavioral deviation features are the most dominant indicators in recognizing attacks. It is concluded that the integration of LightGBM and UEBA within the Wazuh architecture offers a precise, transparent, and efficient defense solution suitable for implementation in modern security infrastructures.

# data[].attributes.attachment_caption
Poster Thesis - Brilian Edward Stefen Tsaviola - MTI - 2502006064

# data[].attributes.headline
Sentiment Analysis in Indonesian on Twitter Using BERT Models with Lexicon-Based Preprocessing - Brilian Edward Stefen Tsaviola - 2502006064

# data[].attributes.subject
Sentiment Analysis in Indonesian on Twitter Using BERT Models with Lexicon-Based Preprocessing - Brilian Edward Stefen Tsaviola - 2502006064

# data[].attributes.body
The social media has transformed on how people communicate with each other by sharing ideas and expressing their opinions. Among these platforms that people use, Twitter stands out as a most used social media for sharing ideas and expressing their opinion. Problem with twitter is that people often share their negative thoughts and misinformation, that is why we need to classify them for people to have better experience on the platform. Addressing the limitations of binary classification, this research developed a hybrid fine-grained sentiment analysis framework for Indonesian dataset by classifying tweets into five sentiment labels. By integrating the Indonesian Sentiment Lexicon (InSet) with deep learning, this study generated five sentiment labels for 36,929 tweets to fine-tune the five pre-trained Transformer models. Using Weighted Focal Loss to mitigate the class imbalance after using Sentiment Lexicon, the experiment results for IndoBERT Large-p2 and IndoBERT Base-p1 have the best result among the five pre-trained models with both reaching 93% Accuracy and F1-Score. While the IndoBERTweet underperformed by getting 79% of Accuracy, this happens because the model cannot see the difference between five sentiment labels. This research confirms that by combining Lexicon-Based as preprocessing and five pre-trained Transformer models effectively capture public sentiment from tweets.

# data[].attributes.headline
Web Server Log Analysis Using Retrieval-Augmented Generation (RAG) and Large Language Model (LLM) for AI Chatbot Assistant - Beny Ibrani - 2602566941

# data[].attributes.subject
Web Server Log Analysis Using Retrieval-Augmented Generation (RAG) and Large Language Model (LLM) for AI Chatbot Assistant - Beny Ibrani - 2602566941

# data[].attributes.body
Web server logs are essential for monitoring performance, analyzing user behavior, and detecting security threats, yet the growing volume and semi-structured format of these logs make manual analysis impractical and error-prone. Existing automated approaches, including machine learning-based anomaly detection, deep learning frameworks such as LogEDL and SuperLog, and log summarization tools like LogAssist and LogSummary, remain limited by reliance on labeled training data, poor generalization to unseen patterns, lack of interactive querying, and high retraining costs. This research develops an AI chatbot assistant for NGINX log analysis using Retrieval-Augmented Generation (RAG) with a pre-trained Large Language Model (LLM), enabling contextual and accurate analysis through a conversational interface without domain-specific fine-tuning. A Cross-Encoder re-ranking mechanism is integrated after initial retrieval to ensure only the most relevant documents are passed to the LLM for response generation.