# data[].attributes.headline
INTEGRASI MODEL PREDIKSI RISIKO PREEKLAMPSIA BERBASIS MACHINE LEARNING DALAM SISTEM EKONOMI KESEHATAN DIGITAL UNTUK EFISIENSI BIAYA LAYANAN OBSTETRI - QATRUNNADA SALSABILA DELFI - 2602569842/120720241021

# data[].attributes.subject
INTEGRASI MODEL PREDIKSI RISIKO PREEKLAMPSIA BERBASIS MACHINE LEARNING DALAM SISTEM EKONOMI KESEHATAN DIGITAL UNTUK EFISIENSI BIAYA LAYANAN OBSTETRI - QATRUNNADA SALSABILA DELFI - 2602569842/120720241021

# data[].attributes.body
Penelitian ini mengembangkan model prediksi risiko preeklampsia berbasis machine learning menggunakan data klinis rutin. Model XGBoost memberikan performa terbaik dengan ROC-AUC 0,928 dan PR-AUC 0,784, serta mencapai sensitivitas 100% pada threshold risiko 1%. Penelitian juga mengintegrasikan analisis clinical utility dan ekonomi kesehatan untuk mengevaluasi potensi penghematan biaya dan mendukung penerapan skrining berbasis risiko dalam layanan obstetri digital.

# data[].attributes.headline
PEMODELAN PREDIKSI RETURN DAN VOLATILITAS SAHAM BERBASIS SENTIMEN INVESTOR MENGGUNAKAN INDOBERT DAN ANALISIS KAUSALITAS PADA FORUM STOCKBIT - Renanda Auzan Firdaus - 2602623932

# data[].attributes.subject
PEMODELAN PREDIKSI RETURN DAN VOLATILITAS SAHAM BERBASIS SENTIMEN INVESTOR MENGGUNAKAN INDOBERT DAN ANALISIS KAUSALITAS PADA FORUM STOCKBIT - Renanda Auzan Firdaus - 2602623932

# data[].attributes.attachment_link.title
Video Presentasi - Renanda Auzan Firdaus - 2602623932

# data[].attributes.headline
AN ECONOMETRIC MODEL FOR GOLD: PREDICTION, INTERLINKAGES, AND ADVANCED FORECASTING IN ECONOMIC VARIABLES AND COMMODITY MARKETS IN INDONESIA ..............by Lina Gozali 2602567755 / 120720241011 

# data[].attributes.subject
AN ECONOMETRIC MODEL FOR GOLD: PREDICTION, INTERLINKAGES, AND ADVANCED FORECASTING IN ECONOMIC VARIABLES AND COMMODITY MARKETS IN INDONESIA ..............by Lina Gozali 2602567755 / 120720241011 

# data[].attributes.body
This thesis research examines a comprehensive econometric model of the gold commodity profile. The primary focus of this study is to investigate gold price forecasts and their role in relation to other economic factors and commodity prices. This research utilises a novel machine learning method that integrates an econometric model framework to provide a more comprehensive picture of gold price calculations. The research methodology employed is a hybrid, combining traditional statistics and modern forecasting methods. The objective of this research is to provide a more comprehensive understanding, enabling better accounting for economic dynamics in Indonesia and more accurate forecast error estimates. With improved forecast accuracy, it is hoped that the investment climate will be more conducive and focused, leading to a better Indonesian economy.

The calculation results show improved forecasting accuracy for gold prices. Seventy-five linear regression models were used to produce more sophisticated gold price forecasts (including Lasso Least Angle Regression, Gradient Boosting Regressor, and Huber Regressor). The resulting models from all regression methods demonstrated very low error rates and provided better, more in-depth analysis than the traditional methods previously used. Furthermore, the analysis results indicate a highly complex interdependence among gold, other economic variables, and commodity assets. An example is the strong, positive, and significant correlation among gold, silver, and tin. Another variable that affects gold prices and shows an inverse correlation is oil prices. Typically, commodities that act as indicators of a causal relationship with gold are silver and copper, and oil prices significantly influence gold prices. Gold not only serves as a safe-haven asset during geopolitical and economic uncertainty but also has a complex, integral relationship with other highly dynamic commodity assets. The final results of this research provide a model that can serve as a basis for predicting gold prices relative to other economic variables and the prices of various commodity assets. This study provides a more accurate gold price forecasting model, supporting better investment decisions, risk management, and evidence-based economic policy in Indonesia through integrated econometric and machine learning approaches, especially for young generations.

Keywords: Gold Price Prediction, Econometric Modelling, Machine Learning Modelling, Hybrid Modelling Approach, Commodities Interlinkages

# data[].attributes.attachment_link.title
AN ECONOMETRIC MODEL FOR GOLD: PREDICTION USING A MACHINE LEARNING ALGORITHM

# 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 short

# data[].attributes.headline
Peringkasan Teks Abstraktif Teks Bahasa Indonesia dengan IndoBART dan Contextual-Top2Vec - Joshua Gugun Siagian - 2502396124

# data[].attributes.subject
Peringkasan Teks Abstraktif Teks Bahasa Indonesia dengan IndoBART dan Contextual-Top2Vec - Joshua Gugun Siagian - 2502396124

# data[].attributes.headline
ANALISIS SENTIMEN PADA SOSIAL MEDIA X TERHADAP VIRUS HMPV DI INDONESIA MENGGUNAKAN INDOBERT Fariz Herlando - 2502511765

# data[].attributes.subject
ANALISIS SENTIMEN PADA SOSIAL MEDIA X TERHADAP VIRUS HMPV DI INDONESIA MENGGUNAKAN INDOBERT Fariz Herlando - 2502511765

# 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
Optimizing Phishing URL Detection With Feature Selection And Machine Learning Algorithms - 2602568436 - Devina Anggreni

# data[].attributes.subject
Optimizing Phishing URL Detection With Feature Selection And Machine Learning Algorithms - 2602568436 - Devina Anggreni

# data[].attributes.headline
Peningkatan Akurasi Segmentasi Nodule Paru pada Citra CT Menggunakan Pipeline Deteksi Berbasis YOLO dengan Verifikasi 3D-CNN dan Ensemble Model ViT-UNETR dengan U-Net - REYGA FERDIANSYAH PUTRA - 2602623371

# data[].attributes.subject
Peningkatan Akurasi Segmentasi Nodule Paru pada Citra CT Menggunakan Pipeline Deteksi Berbasis YOLO dengan Verifikasi 3D-CNN dan Ensemble Model ViT-UNETR dengan U-Net - REYGA FERDIANSYAH PUTRA - 2602623371

# data[].attributes.body
Penelitian ini bertujuan mengembangkan sebuah pipeline end-to-end untuk meningkatkan akurasi deteksi dan segmentasi nodul paru pada citra CT Scan dengan mengintegrasikan YOLOv12, 3D-CNN, U-Net, dan ViT-UNETR. Penelitian menggunakan dataset LUNA16 yang terdiri dari 888 citra CT Scan volumetrik tiga dimensi dengan anotasi ground truth dari beberapa radiolog. Pada tahap awal, YOLOv12 digunakan untuk mendeteksi kandidat nodul karena memiliki kemampuan deteksi yang cepat dan akurat. Selanjutnya, kandidat nodul diverifikasi menggunakan 3D-CNN untuk memanfaatkan informasi spasial tiga dimensi sehingga mampu mengurangi false positive. Tahap segmentasi dilakukan menggunakan U-Net yang unggul dalam menangkap fitur lokal dan ViT-UNETR yang mampu memahami konteks global melalui mekanisme self-attention. Hasil kedua model kemudian digabungkan menggunakan Adaptive Bayesian Fusion agar menghasilkan segmentasi yang lebih akurat. Berdasarkan studi penelitian terdahulu, masih terdapat beberapa keterbatasan, seperti penggunaan YOLO versi lama, pemanfaatan informasi 3D yang belum optimal, penggunaan U-Net dan Transformer secara terpisah, serta belum adanya pipeline terpadu mulai dari deteksi hingga segmentasi. Oleh karena itu, penelitian ini menawarkan kebaruan berupa integrasi seluruh proses tersebut dalam satu framework, penggunaan YOLOv12 sebagai model deteksi terbaru, penambahan 3D-CNN sebagai tahap verifikasi, penerapan ensemble U-Net dan ViT-UNETR, Adaptive Bayesian Fusion, serta evaluasi robustness berdasarkan variasi ukuran nodul. Hasil pengujian menunjukkan bahwa YOLOv12m memberikan performa terbaik pada tahap deteksi dengan Accuracy 88,22% dan mAP@0.5 sebesar 91,23%. Pada tahap verifikasi dan segmentasi, model ensemble memberikan hasil terbaik dengan Accuracy 99,99%, AUC 99,95%, Mean DSC 93,88%, dan Mean IoU 90,45%, serta mampu mempertahankan performa yang baik pada nodul berukuran kecil, sedang, maupun besar. Dengan demikian, penelitian ini membuktikan bahwa integrasi YOLOv12, 3D-CNN, U-Net, dan ViT-UNETR dalam satu pipeline mampu meningkatkan akurasi deteksi dan segmentasi nodul paru dibandingkan penggunaan masing-masing model secara terpisah. Untuk penelitian selanjutnya, model disarankan diuji pada dataset yang lebih beragam, dikembangkan dengan Explainable AI, serta diintegrasikan ke sistem radiologi klinis agar lebih siap diterapkan dalam praktik nyata.

# data[].attributes.headline
Deteksi Tingkat Kelelahan Masinis Kereta Api Berbasis Ekstraksi Fitur Wajah Dinamis Menggunakan Deep Learning - Nita Marta Asih - NIM 2602624973 

# data[].attributes.subject
Deteksi Tingkat Kelelahan Masinis Kereta Api Berbasis Ekstraksi Fitur Wajah Dinamis Menggunakan Deep Learning - Nita Marta Asih - NIM 2602624973 

# data[].attributes.body
Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi tingkat kelelahan masinis kereta api berbasis deep learning menggunakan kombinasi dataset rekaman CCTV kabin lokomotif dan dataset publik Yawning Detection Dataset sebagai data pemodelan. Pada tahap awal dilakukan deteksi wajah menggunakan MediaPipe Face Landmarker, kemudian diekstraksi empat belas fitur wajah dinamis yang merepresentasikan kondisi mata, mulut, frekuensi kedipan, tingkat penutupan mata, serta orientasi kepala. Selanjutnya, data dibentuk menjadi urutan waktu menggunakan teknik sliding window dan diseimbangkan menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique sebelum diproses oleh model Residual Convolutional Neural Network, Bidirectional Long Short-Term Memory, dan mekanisme Attention. Model kemudian mengklasifikasikan perilaku masinis menjadi empat kondisi, yaitu Normal, Talking, Yawning, dan Eye Closure. Hasil klasifikasi tersebut dikonversi menjadi lima tingkat kelelahan berdasarkan Skala Kitajima dan divalidasi menggunakan metode Fleiss' Kappa untuk mengukur konsistensi penilaian tingkat kelelahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan mampu memberikan akurasi yang tinggi sekaligus memiliki cakupan yang lebih komprehensif dibandingkan penelitian sebelumnya, karena tidak hanya mendeteksi perilaku kelelahan, tetapi juga mengestimasi tingkat kelelahan secara bertahap untuk dapat membantu dalam pemantauan kewaspadaan masinis guna meningkatkan keselamatan operasional perkeretaapian.

# data[].attributes.headline
RoBERTa vs DistilBERT vs DeBERTa-v3: A Hybrid Explainable Framework for Cross-Lingual Stress Detection in Anonymous Student Forums - Raven Kongnando Lasher - 2602624903

# data[].attributes.subject
RoBERTa vs DistilBERT vs DeBERTa-v3: A Hybrid Explainable Framework for Cross-Lingual Stress Detection in Anonymous Student Forums - Raven Kongnando Lasher - 2602624903

# data[].attributes.body
Penelitian ini dilakukan oleh Raven Kongnando Lasher dengan bimbingan Dr. Maria Susan Anggreainy, S.Kom., M.Kom. dari Program Studi Magister Teknik Informatika, BINUS Graduate Program. Penelitian membandingkan model IndoBERT, mBERT, DistilBERT, RoBERTa, dan DeBERTa-v3 untuk mengklasifikasikan teks forum anonim mahasiswa ke dalam kategori Neutral, Mild Stress, dan Severe Stress. Hasil penelitian menunjukkan bahwa IndoBERT mencapai F1-Macro tertinggi sebesar 0,976 pada data asli berbahasa Indonesia, sedangkan RoBERTa fine-tuned mencapai 0,736 pada data bahasa Inggris hasil translasi. Analisis SHAP dan LIME digunakan untuk menjelaskan token yang memengaruhi prediksi model. Sistem ini ditujukan sebagai alat bantu deteksi dini, bukan sebagai pengganti diagnosis psikologis profesional.

# data[].attributes.attachment_link.title
RoBERTa vs DistilBERT vs DeBERTa-v3 A Hybrid Explainable Framework for Cross-Lingual Stress Detection in Anonymous Student Forums (2)

# 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
This video highlights a thesis research by Muhammad Zharfan Bimantoro, supervised by Dr. Maria Susan Anggreainy, S.Kom., M.Kom. from the Master of Information Technology, Bina Nusantara University. The study aims to build recommender system that suggests food relevant to individual preferences and nutritional needs in accordance with Recommended Daily Allowances (RDA). The proposed solution is a Hybrid Recommender System (Collaborative & Content-Based Filtering) integrated with a Knowledge Graph (KG). The KG acts as a multi-objective reasoning layer to prune unhealthy foods and ensure compliance with the Recommended Dietary Allowances. The HybridKG model successfully reduced Calorie Deviation to 38.0 kcal and Protein Deviation to 6.5 g, deliberately sacrificing a small amount of taste precision (29.8%) to provide strictly health-aware dietary suggestions.

# data[].attributes.attachment_link.title
KG Integration to Hybrid Recommender Architecture System Based on Recommended Dietary Allowances

# data[].attributes.headline
Prediksi Sisa Umur Pakai Roda Kereta Rel Listrik Berbasis Failure Mode Effect Analisis (FMEA) Dan Machine Learning – Lutfi Arif - 2602689090

# data[].attributes.subject
Prediksi Sisa Umur Pakai Roda Kereta Rel Listrik Berbasis Failure Mode Effect Analisis (FMEA) Dan Machine Learning – Lutfi Arif - 2602689090

# 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
ANALITIK PREDIKTIF EMISI CO2 KENDARAAN UNTUK MOBILITAS PERKOTAAN BERKELANJUTAN - Felix Santosa - 2440039934

# data[].attributes.subject
ANALITIK PREDIKTIF EMISI CO2 KENDARAAN UNTUK MOBILITAS PERKOTAAN BERKELANJUTAN - 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 R2 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
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
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
Video Reels :

https://youtu.be/5JX4rb2XgUo

Video Presentasi:

https://youtu.be/qBChOoIf2ws

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
Deteksi Log Anomali - Hansen Vallyan - 2602624090 - Tesis S2 Magister Teknik Informatika BINUS

# data[].attributes.headline
Deteksi Cacat Sel PV menggunakan Ensemble SegFormer dan U-Net - Ardian Kris Bramantyo 2602624954

# data[].attributes.subject
Deteksi Cacat Sel PV menggunakan Ensemble SegFormer dan U-Net - Ardian Kris Bramantyo 2602624954

# data[].attributes.body
Studi menggunakan pendekatan weighted soft ensemble SegFormer + U-Net diperoleh lebih baik dalam mendeteksi cacat pada sel surya. Kelas cacat seperti crack yang seringkali memiliki intentitas kecil dan halus dan susah untuk dikenali dengan mata dapat diatasi dengan mengadopsi model ensemble pada studi ini untuk mendeteksi cacat pada sel surya. Model ensemble memperoleh performa terbaik khususnya pada IoU kelas crack dibandingkan pada masing masing model yang menunjukkan bahwa model penyusun yakni SegFormer dan U-Net saling melengkapi kekurangannya. SegFormer yang masih kalah dalam mendeteksi crack dibantu dengan U-Net yang mampu mendeteksi cacat lokal lebih baik sementara SegFormer unggul pada cacat area global seperti dark area.

# data[].attributes.headline
MEMANFAATKAN DATA-DRIVEN ATTRIBUTION UNTUK MENGALOKASIKAN KONTRIBUSI MARKETING CHANNEL MENGGUNAKAN  LSTM DENGAN ATTENTION MECHANISM DAN TIME DECAY - Kristoforus Hyronimus Andreaw Wirakusuma - 2602624872

# data[].attributes.subject
MEMANFAATKAN DATA-DRIVEN ATTRIBUTION UNTUK MENGALOKASIKAN KONTRIBUSI MARKETING CHANNEL MENGGUNAKAN  LSTM DENGAN ATTENTION MECHANISM DAN TIME DECAY - Kristoforus Hyronimus Andreaw Wirakusuma - 2602624872

# data[].attributes.body
Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan atribusi pemasaran di industri e-commerce, di mana perusahaan sering kesulitan menentukan kontribusi setiap marketing channel terhadap terjadinya konversi. Model atribusi tradisional seperti first click dan last click belum mampu merepresentasikan kompleksitas user journey yang bersifat multichannel dan temporal. Untuk itu, diusulkan pendekatan Data-Driven Attribution (DDA) berbasis LSTM yang diperkaya dengan Attention Mechanism dan Time Decay. Model ini dirancang agar dapat mempelajari urutan interaksi pengguna serta memberikan bobot dinamis terhadap setiap touchpoint berdasarkan relevansinya terhadap konversi. Data penelitian diperoleh dari salah satu perusahaan e-commerce di Indonesia dengan lebih dari 2,7 juta interaksi pengguna selama 28 hari. Menghasilkan performa AUC sebesar 0.8967. Analisis attention weights menunjukkan bahwa channel CRM Referral memiliki kontribusi terbesar terhadap konversi, sedangkan aktivitas seperti add to cart menjadi indikator kuat dari niat beli pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi LSTM, Attention Mechanism, dan Time Decay mampu meningkatkan akurasi atribusi serta membantu pengalokasian anggaran pemasaran secara lebih objektif dan berbasis data.

Kata Kunci: Data-Driven Attribution, LSTM, Attention Mechanism, Time Decay, E-commerce, Deep Learning.

# 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
enelitian 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.attachment_link.title
Enhanced RAG for Tax Analysis Ryan Agatha

# data[].attributes.headline
Analisa Kerentanan Aplikasi Berbasis Web dengan Menggunakan Metode Octave-S - Stefanus Kharisma Wibawa Manalu - 2402227003

# data[].attributes.subject
Analisa Kerentanan Aplikasi Berbasis Web dengan Menggunakan Metode Octave-S - Stefanus Kharisma Wibawa Manalu - 2402227003

# data[].attributes.body
Transformasi digital di sektor keuangan mendorong penggunaan aplikasi berbasis web untuk mendukung berbagai proses operasional, termasuk pengelolaan penggajian. Sebagai lembaga keuangan koperasi, Koperasi Simpan Pinjam (KSP) mengandalkan aplikasi penggajian berbasis web untuk mengelola data dan transaksi terkait sumber daya manusia. Namun, belum adanya penilaian risiko keamanan yang terstruktur untuk aplikasi ini berpotensi meningkatkan ancaman terhadap kerahasiaan, integritas, dan ketersediaan informasi. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keamanan aplikasi web melalui penilaian risiko yang didasarkan pada metode *Operationally Critical Threat, Asset, and Vulnerability Evaluation for Small Organizations* (OCTAVE-S). Metode ini digunakan untuk mengidentifikasi aset kritis, menganalisis ancaman dan kerentanan, serta mengevaluasi tingkat risiko yang dapat memengaruhi operasional organisasi. Untuk memperkuat hasil analisis risiko, penelitian ini juga mengintegrasikan pengujian penetrasi guna mengidentifikasi kelemahan keamanan pada aplikasi secara langsung. Hasil pengujian menunjukkan adanya 15 temuan keamanan yang terdiri dari 7 risiko tinggi, 5 risiko sedang, dan 3 risiko rendah. Berdasarkan hasil tersebut, disusun rekomendasi mitigasi yang dapat dijadikan acuan untuk meningkatkan keamanan aplikasi dan pengelolaan risiko siber yang berkelanjutan. Penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan OCTAVE-S yang dikombinasikan dengan pengujian penetrasi mampu memberikan pendekatan sistematis dalam mengevaluasi dan meningkatkan keamanan aplikasi web di lingkungan organisasi berskala kecil hingga menengah.

# 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).

# 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
Pengembangan Sistem Smart Office Berbasis Internet of Things (IoT) untuk Optimasi Konsumsi Energi - Muhammad Teguh Bima Putra - 2301984610

# data[].attributes.subject
Pengembangan Sistem Smart Office Berbasis Internet of Things (IoT) untuk Optimasi Konsumsi Energi - Muhammad Teguh Bima Putra - 2301984610

# data[].attributes.body
Peningkatan kebutuhan efisiensi energi pada lingkungan perkantoran mendorong pengembangan sistem pencahayaan yang mampu bekerja secara otomatis berdasarkan kondisi ruang. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem Smart Office berbasis Internet of Things (IoT) untuk mengoptimalkan konsumsi energi listrik pada sistem pencahayaan dengan memanfaatkan sensor PIR dan sensor LDR. Sensor PIR digunakan untuk mendeteksi keberadaan atau pergerakan pengguna di dalam ruangan, sedangkan sensor LDR digunakan untuk mendeteksi intensitas cahaya alami. Sistem yang dikembangkan menggunakan Arduino Uno R3, relay, modul komunikasi ESP8266/ESP-01, sensor ZMPT101B untuk pengukuran tegangan, dan sensor ACS712 untuk pengukuran arus. Daya listrik dihitung dari hasil perkalian tegangan dan arus, kemudian dikonversi menjadi konsumsi energi dalam satuan kWh berdasarkan durasi pengujian. Pengujian dilakukan dengan membandingkan konsumsi energi sistem pencahayaan konvensional dan sistem pencahayaan berbasis sensor selama periode pengamatan yang tercatat pada tabel hasil pengujian. Berdasarkan hasil pengujian, konsumsi energi tanpa sensor sebesar 6,804 kWh, sedangkan penggunaan sensor PIR menghasilkan konsumsi energi sebesar 5,663 kWh dengan penghematan 1,141 kWh atau 16,77%. Pada pengujian sensor LDR, konsumsi energi sistem berbasis sensor sebesar 1,424 kWh dengan penghematan 5,380 kWh atau 79,07% dibandingkan sistem konvensional. Dengan demikian, sistem Smart Office berbasis IoT yang dikembangkan mampu mengendalikan kondisi lampu menyala atau mati secara otomatis berdasarkan kehadiran pengguna dan kondisi cahaya alami, serta menunjukkan potensi pengurangan konsumsi energi listrik pada sistem pencahayaan kantor.

Kata Kunci: Smart Office, Internet of Things, Sensor PIR, Sensor LDR, Efisiensi Energi.

# data[].attributes.attachment_caption
Model Keputusan Berbasis Logika Fuzzy untuk Rekomendasi Produk Fashion Brand Lokal

# 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
Penelitian ini mengembangkan Model Pendukung Keputusan berbasis Fuzzy Rule-Based System (FRBS) yang diintegrasikan dengan Regresi Linear untuk memberikan rekomendasi produk fashion brand lokal secara personal dan akurat, dengan studi kasus GOOMAH.

Model dibangun berdasarkan 7 parameter keputusan dari kuesioner Likert terhadap 150 responden untuk 6 produk GOOMAH. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi 75% dengan korelasi Pearson r ≥ 0.7 dan sistem yang stabil terhadap perubahan parameter input.

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 - 2440084660

# data[].attributes.subject
Machine Learning Prediction of Vehicle CO₂ Emissions Using Vehicle Design Attributes and Explainable AI - Christopher Immanuel Widjaja - 2440084660

# 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
Video Kesimpulan Tesis - 2440084660 - Christopher Immanuel Widjaja

# 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
Presents an IoT-based optimization framework for waste collection routing in Greater Jakarta by integrating real-time waste level monitoring with Vehicle Routing Problem (VRP) optimization techniques.

The study addresses challenges in urban waste management, where conventional waste collection systems often rely on static schedules and predefined routes, leading to inefficient vehicle utilization, increased operational costs, and delayed waste collection. To overcome these limitations, an Internet of Things (IoT) architecture was developed using ultrasonic sensors, ESP32 microcontrollers, MQTT communication protocol, and a centralized monitoring platform.

The collected real-time data were utilized to prioritize waste collection points and optimize vehicle routes using three metaheuristic algorithms:

• Variable Neighborhood Search (VNS)
• Genetic Algorithm – Particle Swarm Optimization (GA-PSO)
• Ant Colony Optimization (ACO)

Experimental results demonstrate that all algorithms improved routing efficiency; however, Variable Neighborhood Search (VNS) achieved the best overall performance in terms of route distance, execution time, and computational resource utilization.

This research contributes to the development of a Smart City-oriented waste management framework that supports data-driven decision making, operational efficiency, and sustainable urban services.

# data[].attributes.attachment_link.title
Optimizing Waste Collection Routes in Greater Jakarta using IoT Concept and VRP Model

# 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
PERANCANGAN BUSINESS INTELLIGENCE UNTUK VISUALISASI DATA LAYANAN TI DI UNIVERSITAS XYZ

# data[].attributes.subject
PERANCANGAN BUSINESS INTELLIGENCE UNTUK VISUALISASI DATA LAYANAN TI DI UNIVERSITAS XYZ

# data[].attributes.body
Dalam era digital, layanan teknologi informasi (TI) memiliki peran strategis dalam mendukung kegiatan akademik di perguruan tinggi. Universitas XYZ menghadapi tantangan dalam pengelolaan layanan TI karena pelaporan kinerja masih dilakukan secara manual dan terpisah-pisah, sehingga tidak mampu memberikan gambaran menyeluruh bagi pengambilan keputusan. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan Business Intelligence (BI) untuk memvisualisasikan data layanan TI di Divisi TI Universitas XYZ.

Penelitian menggunakan pendekatan Software Development Life Cycle (SDLC) dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan, pembangunan, pengujian, implementasi, dan evaluasi. Data yang digunakan berasal dari sistem IT Ticketing periode 2023–2024, mencakup tiket insiden, permintaan layanan, kinerja agen, serta hasil survei kepuasan pengguna. Data diolah melalui proses Extract, Transform, Load (ETL) ke dalam data warehouse yang dirancang dengan skema bintang (star schema), kemudian divisualisasikan menggunakan Microsoft Power BI dalam tujuh halaman dashboard utama: IT Performance, Incident Tickets, IT Agent Performance, Survey, Growth of Requester, Source/Channel, dan Permintaan Perubahan Data.

Evaluasi penerimaan pengguna dilakukan dengan Technology Acceptance Model (TAM). Hasil menunjukkan nilai rata-rata: Perceived Usefulness (4,08), Perceived Ease of Use (3,73), Attitude Toward Using (4,04), Behavioral Intention to Use (3,97), dan Actual Use (3,64). Temuan ini mengindikasikan bahwa dashboard BI dianggap bermanfaat dan diterima dengan baik oleh pengguna, meskipun kemudahan penggunaan dan pemanfaatan aktual masih dapat ditingkatkan. Penelitian ini memberikan kontribusi praktis dalam peningkatan transparansi, efisiensi, serta kualitas pengambilan keputusan berbasis data pada layanan TI di Universitas XYZ.

# data[].attributes.headline
Analisis Kesiapan dan Penerimaan Mahasiswa Terhadap Penggunaan Virtual laboratory Di PerguruanTinggi Swasta Dijakarta Dengan Pendekatan Model UTAUT - Jericho Budi Arvianto - 2602624853

# data[].attributes.subject
Analisis Kesiapan dan Penerimaan Mahasiswa Terhadap Penggunaan Virtual laboratory Di PerguruanTinggi Swasta Dijakarta Dengan Pendekatan Model UTAUT - Jericho Budi Arvianto - 2602624853

# data[].attributes.body
Penelitian ini mengusulkan dan menguji kerangka penilaian penerimaan dan kesiapan fitur pembelajaran digital berbasis praktik dengan memperluas model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) melalui integrasi dimensi pengalaman pengguna. Pendekatan kuantitatif digunakan dengan menganalisis data survei dari 200 mahasiswa menggunakan Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), serta dilengkapi evaluasi Technology Readiness Level (TRL). Hasil penelitian menunjukkan bahwa konstruk inti UTAUT berpengaruh signifikan terhadap niat penggunaan, sementara Hands-on approach, Perceived Playfulness, dan user experience berperan penting dalam menjelaskan perilaku penggunaan aktual. Penelitian ini memberikan kontribusi berupa kerangka penilaian berbasis teori yang dapat digunakan untuk mengevaluasi kelayakan fitur pembelajaran digital di pendidikan tinggi.

# data[].attributes.headline
Pengembangan Model Modifikasi Hybrid TabNet dan LSTM (Long Short Term Memory) untuk Deteksi Fraud pada Transaksi Kartu Kredit 

# data[].attributes.subject
Pengembangan Model Modifikasi Hybrid TabNet dan LSTM (Long Short Term Memory) untuk Deteksi Fraud pada Transaksi Kartu Kredit 

# data[].attributes.body
1877-0509 Click here to enter text.

Development of a Modified Hybrid TabNet and LSTM (Long Short-Term Memory) Model for Credit Card Transaction Fraud Detection

Oky Firmansyah Putra, Suharjito*

Computer Science Department, BINUS Graduate Program – Master of Computer Science, Bina Nusantara University Jakarta 11480, Indonesia Industrial Engineering Department, BINUS Graduate Program – Master of Industrial Engineering, Bina Nusantara Universty Jakarta, 11480, Indonesia

Abstract

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.

# data[].attributes.headline
SISTEM HYBRID RETRIEVAL BERBASIS BM25 DAN FINE-TUNED EMBEDDINGS DENGAN QUERY-DOCUMENT ALIGNMENT ATTENTION UNTUK PENINGKATAN RELEVANSI KONTEKSTUAL DALAM PENCARIAN INFORMASI - Harry Maringan Tua - 2502478686

# data[].attributes.subject
SISTEM HYBRID RETRIEVAL BERBASIS BM25 DAN FINE-TUNED EMBEDDINGS DENGAN QUERY-DOCUMENT ALIGNMENT ATTENTION UNTUK PENINGKATAN RELEVANSI KONTEKSTUAL DALAM PENCARIAN INFORMASI - Harry Maringan Tua - 2502478686

# data[].attributes.body
Sistem Hybrid Retrieval menggabungkan efisiensi pencarian kata kunci (BM25) dengan pemahaman makna semantik AI untuk hasil yang lebih akurat. Melalui integrasi mekanisme QDA Attention dan pemanfaatan dataset MS MARCO, sistem ini mampu membedah konteks yang rumit dan memberikan jawaban presisi. Pendekatan tersebut memastikan informasi tetap relevan meski dalam volume data besar, melampaui kemampuan metode tradisional dalam menangani ambiguitas. Inovasi ini menjadi solusi krusial untuk menghasilkan sistem informasi yang tidak hanya cepat, tetapi juga benar-benar memahami kebutuhan pengguna secara mendalam.

# data[].attributes.body
Sentiment analysis pada Ulasan Online Hotel Bintang 5 di Kota Jakarta

Online reviews have become a critical source of information for evaluating service quality in the hospitality industry. However, extracting fine-grained insights from multilingual user-generated content remains challenging due to linguistic variability and the presence of code-mixed expressions. Aspect-based sentiment analysis (ABSA) provides an effective framework for identifying customer opinions toward specific service attributes. This study investigates the effectiveness of multilingual transformer models for ABSA on online reviews of five-star hotels in Jakarta. A large-scale dataset comprising more than 96,000 reviews collected from TripAdvisor and Google Reviews was analyzed. The proposed framework adopts a sentence-pair classification strategy that reformulates ABSA as a natural language inference task, enabling transformer models to capture aspect–sentiment relationships more effectively. Two multilingual pretrained language models—multilingual Bidirectional Encoder Representations from Transformers (mBERT) and Cross-lingual Language Model - Robustly Optimized BERT Pretraining Approach (XLM-RoBERTa)—were fine-tuned and systematically compared. Experimental results show that XLM-RoBERTa achieved the best performance with an accuracy of 97.20% and an F1-score of 0.9729, slightly outperforming mBERT while requiring higher computational resources. In contrast, mBERT demonstrated greater stability across validation folds. Aspect-level sentiment analysis further revealed that cleanliness, facilities, and service are the most positively perceived aspects of five-star hotels in Jakarta, while pricing remains the primary source of negative sentiment. These findings demonstrate the effectiveness of transformer-based ABSA for multilingual hospitality reviews and provide actionable insights for data-driven decision-making in the luxury hotel sector.

# data[].attributes.headline
Design of a Browser Extension for Detecting and Preventing Phishing Attacks Using Heuristic URL and DOM Analysis - Muhamad Bion Tadavi - 2602569810

# data[].attributes.subject
Design of a Browser Extension for Detecting and Preventing Phishing Attacks Using Heuristic URL and DOM Analysis - Muhamad Bion Tadavi - 2602569810

# 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).

# data[].attributes.headline
Evaluating YOLOv12 for Road Pothole Detection: A Cross-Dataset Performance Comparison | 2602570743 - Jonathan Wijaya

# data[].attributes.subject
Evaluating YOLOv12 for Road Pothole Detection: A Cross-Dataset Performance Comparison | 2602570743 - Jonathan Wijaya

# data[].attributes.body
Deteksi dan lokalisasi lubang jalan (pothole) sangat penting untuk pemeliharaan infrastruktur, keselamatan lalu lintas, dan perencanaan pemeliharaan prediktif. Perkembangan deep learning dalam beberapa tahun terakhir, khususnya melalui detektor objek satu tahap seperti YOLO, menunjukkan keseimbangan kecepatan dan akurasi yang baik sehingga cocok untuk aplikasi real-time. Namun, sebagian besar penelitian saat ini hanya mengevaluasi model pada satu dataset, sehingga membatasi pemahaman terhadap performa lintas dataset.

Penelitian ini bertujuan mengisi celah tersebut dengan melakukan evaluasi performa YOLOv12 secara sistematis pada enam dataset berbeda: RDD2020, RDD2022, PothRGBD, MWPD, Nienaber’s Pothole Dataset, dan Mixed Pothole Dataset. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa YOLOv12 mampu mempertahankan akurasi tinggi pada dataset dengan objek besar, mencapai 96,2% mAP50 pada PothRGBD, serta performa inferensi hingga 166,67 FPS. Namun, pada dataset yang didominasi objek kecil, terjadi penurunan performa, seperti 64,2% mAP50 (-8,8%) pada dataset Nienaber. Variasi kondisi cuaca dan pencahayaan juga menurunkan performa, terlihat pada dataset MWPD dengan mAP50 sebesar 75,3% (-19,7%).

Hasil ini menunjukkan adanya trade-off antara kecepatan dan akurasi. Analisis error menunjukkan bahwa optimasi arsitektur YOLOv12 meningkatkan efisiensi komputasi, tetapi backbone R-ELAN dan mekanisme Area Attention dapat memengaruhi kemampuan mempertahankan fitur spasial detail yang penting untuk mendeteksi pothole kecil. Berdasarkan temuan ini, kami mengusulkan arsitektur deteksi dua tahap (hybrid), dengan YOLOv12 sebagai tahap awal untuk penyaringan cepat, kemudian dilanjutkan dengan model berakurasi tinggi untuk verifikasi. Pendekatan ini menawarkan solusi implementasi untuk sistem monitoring infrastruktur jalan otomatis dan sistem transportasi cerdas, dengan keseimbangan antara performa real-time dan akurasi deteksi.

# 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
Comparison Of K-Nearest Neighbors and Ensemble Voting Methods for Nutrition Recommendation System for Pregnant Women In An Efforts to Prevent Stunting 2502014053 - Andre Hanjaya 

# data[].attributes.subject
Comparison Of K-Nearest Neighbors and Ensemble Voting Methods for Nutrition Recommendation System for Pregnant Women In An Efforts to Prevent Stunting 2502014053 - Andre Hanjaya 

# 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.

# 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
ANALISIS SENTIMEN PRODUK KENDARAAN BERMOTOR DI MEDIA SOSIAL BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATIONS FROM TRANSFORMER - Indrawan Hadianto - 2502481043

# data[].attributes.subject
ANALISIS SENTIMEN PRODUK KENDARAAN BERMOTOR DI MEDIA SOSIAL BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATIONS FROM TRANSFORMER - Indrawan Hadianto - 2502481043

# data[].attributes.body
Digitalisasi informasi membawa peningkatan dalam memahami riset produk. Orang-orang memanfaatkan media sosial untuk mengumpulkan informasi tentang produk dari ulasan online. Setiap ulasan, baik positif maupun negatif, dapat memengaruhi pemikiran pembaca tentang produk. Terdapat temuan bahwa citra merek selaras dengan produk yang terjual.

Penelitian ini menganalisa analysis sentimen pada produk kendaraan bermotor di media sosial. Sebanyak 3565 komentar pengguna di media sosial diperoleh kemudian dianalisis menggunakan BERT (Bidirectional Representations from Transformer) dengan hyperparameter tuning menggunakan Optuna. Hasil menunjukkan bahwa model penelitian memiliki evaluasi yang baik dengan melakukan augmentasi data untuk memperkaya pembelajaran mesin dengan akurasi sebesar 0,8 dimana tanpa augmentasi data akurasi hanya diperoleh 0,76. Sementara sentimen komentar pada data yang diperoleh menunjukkan bahwa sentimen pada produk cenderung negatif. Produk yang kompetitif cenderung sensitif terhadap kontroversi yang berujung pada buruknya pandangan masyarakat terhadap produk tersebut.

# 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
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.

# data[].attributes.attachment_link.title
Multi-Factor Floos Risk Prediction Using Spatio-Temporal Analysis In Jakarta.MOV

# 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
KLASIFIKASI CREDIT RATING PERUSAHAAN DENGAN INTERPRETABLE MACHINE LEARNING - Teuku Rusydi Khairi - 2502481176 

# data[].attributes.subject
KLASIFIKASI CREDIT RATING PERUSAHAAN DENGAN INTERPRETABLE MACHINE LEARNING - Teuku Rusydi Khairi - 2502481176 

# 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
Pengembangan Profiling Risiko Kepatuhan Wajib Pajak Menggunakan Stacking Ensemble,  Hybrid Machine Learning dan Explainable AI (XAI) di Kantor Pelayanan Pajak Pratama - 2602572906 - Heru Pratama Agung

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

# data[].attributes.body
Deteksi ketidakpatuhan Wajib Pajak Badan merupakan tantangan krusial bagi otoritas pajak, terutama karena karakteristik data dunia nyata yang memiliki tingkat ketidakseimbangan kelas (class imbalance) yang sangat ekstrem. Penelitian ini mengembangkan model prediksi ketidakpatuhan pajak yang akurat dan transparan menggunakan pendekatan Ensemble Learning yang dipadukan dengan teknik Hybrid Resampling dan Explainable Artificial Intelligence (XAI). HLRNN (Proposed): Replikasi murni arsitektur dari Mustofa et al. (2025) dengan threshold default 0,50, yang mendemonstrasikan efek domain shift ketika diterapkan pada data perpajakan. Dataset yang dianalisis bersumber dari data administrasi Direktorat Jenderal Pajak dengan 49.159 observasi dan rasio ketimpangan 18,81:1. Tiga teknik hybrid resampling (SMOTE-Tomek, SMOTEENN, Borderline-SMOTE Tomek) diaplikasikan pada algoritma berbasis pohon (Random Forest, XGBoost, LightGBM) yang bertindak sebagai model dasar (base learners). Kinerja model-model tersebut kemudian digabungkan menggunakan arsitektur Stacking Classifier dan Voting Classifier. Untuk membuka sifat "kotak hitam" algoritma, metode SHAP dan LIME digunakan dalam menginterpretasikan keputusan prediktif. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa Stacking Classifier mencapai kinerja klasifikasi paling optimal dengan Akurasi 97,03% dan F1-Score kelas minoritas sebesar 0,7309. Sementara itu, Voting Classifier mendemonstrasikan diskriminasi probabilitas tertinggi dengan nilai ROC-AUC 0,9859. Analisis XAI mengungkap fakta empiris bahwa indikator skala finansial absolut (Jumlah Setoran Pajak, Total Aktiva) dan karakteristik profil administratif (Status Wajib Pajak UMKM, Status Non-Efektif) jauh lebih dominan dalam memprediksi risiko ketidakpatuhan dibandingkan dengan rasio keuangan murni. Integrasi Ensemble Learning, hybrid resampling, dan XAI dalam penelitian ini menghasilkan sistem deteksi dini (early warning system) yang kokoh secara analitik sekaligus transparan, sehingga berpotensi besar untuk diimplementasikan dalam menyusun prioritas pemeriksaan pajak berbasis risiko.

# 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
Transformasi digital pendidikan tinggi melalui Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDDIKTI) telah menghasilkan himpunan data akademik berskala besar yang menyimpan potensi besar untuk dimanfaatkan dalam penguatan pengawasan mutu dan tata kelola perguruan tinggi. Namun, dalam praktiknya, keberadaan data dalam jumlah besar tidak serta-merta menjamin kualitas dan integritas pelaporan, sehingga tetap diperlukan mekanisme pengawasan yang lebih sistematis dan berbasis analitik.

Penelitian ini bertujuan mengembangkan pendekatan analitik berbasis deep learning untuk mendeteksi anomali pada data mahasiswa PDDIKTI dan memanfaatkannya sebagai dasar pemeringkatan risiko pelanggaran administratif pada tingkat institusi dalam kerangka Early Warning System (EWS). Metode yang digunakan meliputi Variational Autoencoder (VAE) untuk mendeteksi anomali umum secara unsupervised, Hybrid Autoencoder dengan Risk Prediction Head untuk pemodelan semi-supervised pada kondisi label parsial (Positive–Unlabeled), serta XGBoost sebagai model baseline pembanding. Evaluasi dilakukan menggunakan Stratified 5-Fold Cross-Validation dengan metrik Precision@Top-K, Recall@Top-K, dan Lift@Top-K pada K = 5% dan 10%.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa VAE efektif dalam mengidentifikasi ketidakwajaran distribusi data dan kualitas pelaporan, namun tidak secara langsung memisahkan perguruan tinggi bermasalah secara administratif. Model Hybrid Autoencoder dengan Risk Prediction Head mampu menghasilkan pemeringkatan risiko yang lebih stabil pada kondisi keterbatasan label positif, sementara XGBoost memberikan kinerja numerik tertinggi. Meskipun demikian, pendekatan deep learning menunjukkan nilai tambah dalam pembelajaran representasi dan penyusunan skor risiko yang lebih selaras dengan kebutuhan EWS. Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi deteksi anomali dan pemodelan risiko lebih relevan dibandingkan deteksi anomali semata dalam mendukung pengawasan dini perguruan tinggi berbasis data PDDIKTI.

# 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
Video Thesis - 2402343565 – Faddli Lindra Wibowo - Magister Teknik Informatika.mp4

# 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.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
Link:

https://1drv.ms/v/c/728ecde320f46bc7/IQCCkxUd7y7pTJHLfj2NoUKeAVxrj1AHVWgGNDySjluvypY?e=eWyOWL

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
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
ICD-10 pada label diagnosis data rekam medis rumah sakit merupakan salah satu pekerjaan repetitif yang membebani secara administrasi rumah sakit. Kemajuan teknologi Artificial Intelligence (AI) berpotensi membantu otomatisasi pemetaan kode ICD-10 tersebut. Berbagai penelitian telah dikembangkan, namun demikian akurasi yang baik memerlukan contoh data rekam medis yang memadai. Pada praktiknya, data rekam medis sulit diakses karena isu data privasi pasien. Oleh karenanya, dalam penelitian ini, dikembangkan pendekatan berbasis LLM- Generative AI yang ditujukan untuk mengembangkan data rekam medis sintetis yang dapat digunakan untuk pemodelan peta kode ICD-10 dengan keterbatasan contoh data riil. Penelitian ini tidak hanya menghasilkan algoritma yang dapat diadopsi untuk generasi data rekam medis sintetis tetapi juga dataset rekam medis sintetis yang telah diujikan untuk klasifikasi dan peta kode diagnosa ICD-10 pada kelompok penyakit jantung dan pembuluh darah. Digunakan LLM GPT-5 yang berbasis sepenuhnya pada dokumen regulasi atau panduan penyakit jantung dan pembuluh darah, 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
Exploring Open-Weight Large Language Models for On-Premises Indonesian Resume Screening - Satrio Nareswara Wrihatnolo - 2601961093

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

# 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
VIDEO PRESENTASI - 2540125371 - STEVEN YAP - COMPUTER SCIENCE.mp4

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

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

# data[].attributes.body
Link Video: https://drive.google.com/file/d/1H8Iaa8fAK0IyJYMiG5oUZPOJjBFOPOAf/view?usp=drive_link

This study revisits the use of BERT in Automatic Readability Assessment (ARA), challenging prior work that relies solely on the final-layer [CLS] token. It explores how different layer selections (individual, grouped, and full concatenation) and pooling strategies (CLS vs. mean) affect performance, while also benchmarking against traditional linguistic features spanning surface, lexical, syntactic, and psycholinguistic aspects. A hybrid approach combining the best linguistic features with top BERT configurations is further evaluated. Experiments on the OneStopEnglish corpus using Logistic Regression, SVM, and Random Forest show that mean pooling over middle layers achieves the best performance (F1 = 0.9474), outperforming both linguistic features (F1 = 0.8076) and hybrid models (F1 = 0.9210). Overall, the findings emphasize that optimal layer selection and pooling strategy are more critical than feature combination, and that integrating handcrafted and contextual features does not necessarily yield additional performance gains in ARA.

# data[].attributes.attachment_link.title
Video Presentation - Aurellia Gita Elysia - 2602569722.mp4

# data[].attributes.headline
Sistem Rekomendasi Destinasi Wisata Indonesia Berbasis Hybrid CF–CBF dengan Segmentasi Demografi Wisatawan - Clarissa Kitti - 2602569653

# data[].attributes.subject
Sistem Rekomendasi Destinasi Wisata Indonesia Berbasis Hybrid CF–CBF dengan Segmentasi Demografi Wisatawan - Clarissa Kitti - 2602569653

# data[].attributes.body
Link video 5-10 menit: VIDEO PRESENTASI_CLARISSA KITTI - 2602569653 - MTI.mkv

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
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
KLASIFIKASI KANKER KULIT PADA PERANGKAT EDGE COMPUTING MENGGUNAKAN FEDERATED DEEP LEARNING - 2540120824 - VINCENT

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

# 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
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
Thesis - Lorentius Immanuel - 2602571052.mp4

# data[].attributes.headline
PEMANFAATAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK 
UNTUK VERIFIKASI DIMENSI PRODUK DALAM PROSES 
QUALITY CONTROL MANUFAKTUR - 2502482664-NOVAN KARYADI

# data[].attributes.subject
PEMANFAATAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK 
UNTUK VERIFIKASI DIMENSI PRODUK DALAM PROSES 
QUALITY CONTROL MANUFAKTUR - 2502482664-NOVAN KARYADI

# data[].attributes.body
Penelitian ini membandingkan performa YOLOv8n dan YOLOv12n dalam mendeteksi kondisi produk Before Painting dan After Painting menggunakan 3.642 citra. Hasil training menunjukkan kedua model memiliki performa yang stabil dan akurat. Pada tahap pengujian, YOLOv8n memperoleh precision 0,9724, recall 0,9878, dan mAP@50 0,9909, sedikit lebih unggul dibandingkan YOLOv12n. Dari sisi kecepatan, YOLOv8n juga lebih cepat dengan waktu inferensi 5,418 ms/gambar dibandingkan 6,768 ms/gambar. Secara keseluruhan, YOLOv8n lebih optimal untuk inspeksi kualitas real-time karena memberikan keseimbangan antara akurasi dan efisiensi.

# 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. Secara keseluruhan, model LSTM + Attention 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
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
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.headline
ANALISIS TRANSPARANSI PREDIKSI CNN PADA KLASIFIKASI KANKER KULIT DENGAN PENDEKATAN EXPLAINABLE AI - Garry Darian - 2501974372

# data[].attributes.subject
ANALISIS TRANSPARANSI PREDIKSI CNN PADA KLASIFIKASI KANKER KULIT DENGAN PENDEKATAN EXPLAINABLE AI - Garry Darian - 2501974372

# 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.

# data[].attributes.headline
Web-Based Stress Testing Application Integrated with a Company’s Chart of Accounts Using the Monte Carlo Simulation Method - Andrew Ivan Santoso 2502398602

# data[].attributes.subject
Web-Based Stress Testing Application Integrated with a Company’s Chart of Accounts Using the Monte Carlo Simulation Method - Andrew Ivan Santoso 2502398602

# 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.headline
PENGEMBANGAN MODEL DETEKSI DAN IDENTIFIKASI PLAT NOMOR DENGAN MODIFIKASI YOLOV11 - MUHAMMAD RAFFI HAKIM

# data[].attributes.subject
PENGEMBANGAN MODEL DETEKSI DAN IDENTIFIKASI PLAT NOMOR DENGAN MODIFIKASI YOLOV11 - MUHAMMAD RAFFI HAKIM

# data[].attributes.body
Ekosistem Automatic Number Plate Recognition (ALPR) kontemporer terjebak dalam sebuah anomali performa: presisi lokalisasi plat nomor yang nyaris absolut sering kali gagal diimbangi oleh akurasi pengenalan karakter (recognition). Degradasi ini berakar dari kelemahan fundamental arsitektur konvensional dalam mengeksekusi segmentasi karakter tingkat piksel, yang secara langsung memicu siklus fatal 'garbage in, garbage out'. Akibatnya, mesin OCR paling mutakhir sekalipun akan mengalami kelumpuhan saat memproses input visual yang dipenuhi derau. Sebagai antitesis terhadap kebuntuan tersebut, studi ini menginisiasi kerangka kerja ALPR holistik yang merestrukturisasi alur komputasi dengan menjadikan segmentasi presisi sebagai filter absolut prasyarat sebelum tahap pengenalan. Secara arsitektural, penelitian ini mengonstruksi model kebaruan berbasis YOLOv11 yang memfusikan algoritma Prototype Mask Assembly dengan modul Coordinate Attention. Skema hibrida ini mendekomposisi prediksi koefisien masker dari prototipe fitur guna merakit segmentasi instans secara waktu-nyata (real-time), sementara jaringan atensi spasial secara agresif mengkalibrasi dan menajamkan ekstraksi fitur utama. Melalui mekanisme pemadaman derau ini, citra karakter yang sepenuhnya steril dari distorsi visual kemudian didistribusikan ke mesin EasyOCR untuk dekode teks akhir. Pengujian ketangguhan (robustness) model dieksekusi secara komprehensif menggunakan dua benchmark global berkarakteristik ekstrem: Rodosol-ALPR dan UFPR-ALPR. Bukti empiris memvalidasi dominasi mutlak arsitektur usulan, yang sukses menorehkan mean Average Precision (mAP@50-95) 97.1% dengan akurasi rekognisi 82.7% pada Rodosol-ALPR, serta mengamankan mAP@50-95 87.3% dan akurasi 80.1% pada UFPR-ALPR. Capaian komputasional ini secara telak melampaui performa model pembanding State-of-the-Art (SOTA) terdahulu. Pada akhirnya, temuan ini merumuskan kesimpulan strategis: fusi antara segmentasi instans tingkat piksel dan mekanisme atensi spasial adalah pilar krusial untuk menjamin integritas operasional Electronic Traffic Law Enforcement (ETLE), sekaligus meletakkan cetak biru bagi pengembangan algoritma pemrosesan citra ultra-efisien untuk perangkat komputasi tepi (edge devices) di masa depan.

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

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

# 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.attachment_caption
Viriya Putta - Video Thesis - 2602566885

# 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.

# data[].attributes.headline
Prediksi Harga Komoditas Pangan Strategis Menggunakan Hybrid SARIMAX–LSTM di Jawa Barat - Drajat Jiwandono - 2602581816

# data[].attributes.subject
Prediksi Harga Komoditas Pangan Strategis Menggunakan Hybrid SARIMAX–LSTM di Jawa Barat - Drajat Jiwandono - 2602581816

# 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
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.

Kata Kunci: Pengenalan usia, Pengenalan jenis kelamin, Deep learning, Super-resolution, Gambar wajah beresolusi rendah.

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

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

# 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
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
Analisis Sentimen Code-Mixed Indonesia-Jawa:  Perbandingan Full Fine-Tuning dan PEFT pada Model Monolingual dan Multilingual - Marwah Inas R - 2602569685

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

# data[].attributes.body
Video Presentasi Thesis

Penelitian ini berfokus pada upaya mengevaluasi secara mendalam mengenai performa serta tingkat efisiensi dari implementasi pendekatan berbasis arsitektur Transformer dalam menangani tugas klasifikasi sentimen ternary. Fokus utama kajian ini terletak pada perbandingan antara model monolingual IndoBERTweet dengan model multilingual XLM-RoBERTa guna melihat sejauh mana efektivitas keduanya dalam memproses data teks yang kompleks. Selain membandingkan arsitektur model, studi ini juga mengkaji secara sistematis mengenai kontribusi strategi preprocessing yang spesifik, yakni melalui penerjemahan teks code-mixed (campuran bahasa) ke dalam bahasa Indonesia formal untuk memitigasi hambatan kebahasaan. Di sisi lain, penelitian ini turut membedah perbandingan skema pelatihan model antara metode full fine-tuning yang bersifat konvensional dengan teknik Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT), khususnya dengan menerapkan metode IA3. Langkah ini diambil untuk menguji hipotesis apakah penggunaan parameter yang lebih sedikit mampu mempertahankan, atau bahkan mengungguli, akurasi model dalam konteks keterbatasan sumber daya komputasi. Melalui serangkaian eksperimen ini, diharapkan ditemukan sebuah konfigurasi yang paling optimal dalam menyeimbangkan aspek kebenaran prediksi dengan efisiensi operasional sistem.

# data[].attributes.headline
KLASIFIKASI MULTI-LABEL DAN PENGUKURAN SIGNIFIKANSI NILAI KEPEMIMPINAN PEREMPUAN PADA BERITA MENGGUNAKAN INDOBERT DAN PENGUKURAN P-VALUE - Romington Hydro

# data[].attributes.subject
KLASIFIKASI MULTI-LABEL DAN PENGUKURAN SIGNIFIKANSI NILAI KEPEMIMPINAN PEREMPUAN PADA BERITA MENGGUNAKAN INDOBERT DAN PENGUKURAN P-VALUE - Romington Hydro

# 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
SIMULATION OF FOREST FIRE SPREAD USING TRANSFORMER, HYBRID BAYESIAN GAN, AND CELLULAR AUTOMATA - 2740118555 - Tora Sangputra Yopie Winarto

# data[].attributes.subject
SIMULATION OF FOREST FIRE SPREAD USING TRANSFORMER, HYBRID BAYESIAN GAN, AND CELLULAR AUTOMATA - 2740118555 - Tora Sangputra Yopie Winarto

# 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.

# 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.body
Penelitian ini mengembangkan sebuah framework untuk memprediksi zona potensi kebakaran hutan di Indonesia dengan menggabungkan pendekatan grid-based spatial analysis dan deep learning. Data meteorologi dan lingkungan dianalisis menggunakan model Long Short-Term Memory (LSTM) dengan mekanisme rolling window untuk mempelajari pola temporal dari kondisi cuaca. Hasil prediksi kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan area yang berpotensi mengalami kebakaran hutan. Pendekatan ini diharapkan dapat mendukung upaya mitigasi kebakaran serta membantu pengambilan keputusan yang lebih cepat dan berbasis data.

# data[].attributes.headline
ANALISIS KONDISIONAL EFEKTIVITAS FUSI FITUR EMOSI UNTUK KLASIFIKASI UJARAN KEBENCIAN PADA TEKS CODE-MIXED INDONESIA-INGGRIS (2602571525 - Susan Lady)

# data[].attributes.subject
ANALISIS KONDISIONAL EFEKTIVITAS FUSI FITUR EMOSI UNTUK KLASIFIKASI UJARAN KEBENCIAN PADA TEKS CODE-MIXED INDONESIA-INGGRIS (2602571525 - Susan Lady)

# data[].attributes.body
Video: Presentasi Tesis Singkat - 2602571525 - Susan Lady.mp4

Deteksi ujaran kebencian (hate speech) pada teks code-mixed Indonesia-Inggris, yakni fenomena percampuran dua bahasa di dalam satu struktur kalimat, merupakan tantangan penting dalam moderasi konten media sosial. Penelitian ini mengusulkan pendekatan emotion-informed untuk meningkatkan performa deteksi ujaran kebencian dengan mengintegrasikan fitur emosi ke dalam model klasifikasi berbasis transformer. Fitur emosi diekstrak menggunakan model yang dilatih pada dataset emosi code-mixed Indonesia-Inggris (582 sampel) ​(Yulianti, Kurnia, & Duto, 2021)​. Proses ini menghasilkan 5 probabilitas kategori dasar (senang, sedih, marah, cinta, dan takut) yang kemudian diproyeksikan secara bertahap menjadi 64 dimensi (layer projection: 5 à 32 à 64 dimensi) agar selaras dengan representasi teks. Eksperimen pada dataset ujaran kebencian code-mixed Indonesia-Inggris (13,169 sampel) ​(Ibrohim & Budi, 2019)​, membandingkan model multilingual (XLM-RoBERTa) dan monolingual (IndoBERT), serta mengevaluasi fusi probabilitas 5-dimensi vs. representasi emosi mentah secara keseluruhan (768 dimensi). Hasil menunjukkan fusi probabilitas 5 dimensi emosi meningkatkan performa XLM-RoBERTa (+0.86%), namun menurunkan performa IndoBERT secara signifikan (-1.83%). Analisis menggunakan Uji McNemar menunjukkan bahwa arsitektur 5-dimensi memberikan kontribusi signifikan pada ujaran kebencian intensitas rendah (weak severity) dengan peningkatan +3.96% (p<0.001). Pada tingkat eksplisit (strong severity) fusi ini tidak diperlukan karena akurasi telah mencapai 100%. Secara keseluruhan, performa deteksi probabilitas 5-dimensi meningkat +2.43% (p=0.0053). Sebagai perbandingan komparatif, penggunaan representasi 768-dimensi memicu kepekaan berlebih yang menurunkan akurasi pada teks non-hate speech (-5.91%). Namun, representasi utuh ini secara signifikan melampaui arsitektur 5-dimensi dalam menangkap ujaran kebencian intensitas rendah; akurasi pada tingkat weak severity meningkat hingga +8.22% (p<0.001) dan tingkat sedang (moderate) sebesar +3.85% (p=0.031). Kesimpulannya, efektivitas fusi emosi bersifat kondisional; probabilitas 5-dimensi bertindak sebagai noise filter optimal untuk stabilitas sistem umum, sementara representasi 768-dimensi superior khusus untuk mendeteksi sarkasme dan kebencian terselubung.

Kata Kunci: deteksi ujaran kebencian, teks code-mixed, fusi emosi, XLM-RoBERTa, IndoBERT, analisis kondisional, uji McNemar

# data[].attributes.attachment_link.title
Presentasi Tesis Singkat - 2602571525 - Susan Lady.mp4

# data[].attributes.headline
A CROSS-LINGUAL TRANSFER LEARNING MODEL FOR MULTILINGUAL ASPECT-BASED SENTIMENT ANALYSIS ON ENGLISH AND BAHASA INDONESIA - 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 - 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.body
Perancangan dan Evaluasi Chatbot AI untuk Asisten Virtual Agen Properti: Perbandingan Strategi Retrieval - Ripin - 2602567105

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.body
Command injection attacks are still one of the most popular types of cyberattacks on web apps. This study suggests a layered security strategy that uses an online Application Firewall (WAF) and Docker container hardening to make online applications more resistant to attacks. The NIST SP 800-115 framework was used to test three different deployment setups: a legacy VM, a container, and a WAF with a hardened container. This was done to automatically find vulnerabilities using OWASP ZAP and controlled injection testing. The findings of the test demonstrate that legacy VMs and containers that aren't hardened have the most security holes that can be used to attack them. WAF-based solutions, on the other hand, can cut the number of high-severity vulnerabilities from 3 to 1. The WAF was able to block 2,251 out of 3,000 malicious payloads during injection testing, and the container hardening process was able to stop privilege escalation. Performance evaluations indicate that the implemented security mechanisms do not result in significant overheads, as response times and network latency are within acceptable limits. Command injections and post-exploitation attempts were completely prevented by combining WAF and container hardening. Our study demonstrates that integrating WAFs with container hardening results in safer containerized web applications with minimal performance impact.

# data[].attributes.headline
KOMPARASI KINERJA LARGE LANGUAGE MODEL PADA KLASIFIKASI KONTEN BERITA - Kendricko Adrio - 2502478950

# data[].attributes.subject
KOMPARASI KINERJA LARGE LANGUAGE MODEL PADA KLASIFIKASI KONTEN BERITA - Kendricko Adrio - 2502478950

# data[].attributes.body
Pertumbuhan pesat volume berita digital membuat proses klasifikasi manual menjadi tidak efisien, sehingga memunculkan kebutuhan akan teknologi kecerdasan buatan untuk mengotomatisasi pengelompokan teks dan mempersonalisasi konten. Seiring kemajuan deep learning, arsitektur transformer seperti model BERT telah mengubah cara kerja pemrosesan bahasa alami (NLP) dengan kemampuannya memahami konteks secara dua arah. Saat ini, perkembangan Large Language Models (LLM) seperti Llama menawarkan efisiensi tinggi dengan parameter lebih kecil, dan dipadukan dengan teknik fine-tuning Low-Rank Adaptation(LoRA) yang mampu menekan beban komputasi secara signifikan. Berangkat dari hal tersebut, penelitian ini bertujuan mengeksplorasi dan membandingkan kinerja model LLM Llama 3.2-1B dengan model deep learning lain seperti BERT dalam tugas klasifikasi kategori berita, untuk mengisi keterbatasan literatur mengenai komparasi kinerja LLM terbaru.

# 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
Smart Drawer Menggunakan Teknologi IOT dalam  Manajemen Inventaris Otomatis dan Keamanan Barang  Berbasis Arsitektur YOLOV8 

# data[].attributes.subject
Smart Drawer Menggunakan Teknologi IOT dalam  Manajemen Inventaris Otomatis dan Keamanan Barang  Berbasis Arsitektur YOLOV8 

# data[].attributes.body
Video ini menjelaskan penelitian tesis berjudul “Smart Drawer Menggunakan Teknologi IoT dalam Manajemen Inventaris Otomatis dan Keamanan Barang Berbasis Arsitektur YOLOv8.” Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem laci pintar yang memanfaatkan teknologi Internet of Things (IoT) dan metode computer vision untuk mendeteksi serta memantau barang secara otomatis. Dengan menggunakan arsitektur YOLOv8 sebagai metode deteksi objek, sistem ini mampu mengidentifikasi barang yang tersimpan di dalam laci secara real-time sehingga dapat meningkatkan efisiensi manajemen inventaris serta keamanan barang.

# 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.attachment_link.title
Comparison of MTCNN-Based Face Recognition Models with Different Feature Extraction Techniques - 2501875744 - Victor.mov

# 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 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 - 260258865

# data[].attributes.subject
EVALUASI KINERJA MODEL CNN-LSTM, DAN CNN-LSTM DALAM MENDETEKSI FRAUD PADA TRANSAKSI E-WALLET PADA BANK XYZ - Andri Irwandi - 260258865

# data[].attributes.body
Penelitian ini mengevaluasi tiga model deep learning, yaitu CNN, LSTM, dan CNN-LSTM, untuk mendeteksi transaksi fraud pada sistem e-wallet menggunakan dataset transaksi nyata dengan kondisi class imbalance yang tinggi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model LSTM memberikan performa terbaik dalam hal precision dan F1-score karena kemampuannya menangkap pola perilaku transaksi yang bersifat sekuensial. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis sequential learning lebih efektif untuk mendeteksi fraud pada sistem pembayaran digital.

# data[].attributes.attachment_link.title
Video Presentesi Thesis - Andri Irwandi - 2602568865

# 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.attachment_link.title
MTI Video Thesis - 2501997426 - Jordan Rubin Kurnia

# 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/IEC 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/IEC 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
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.body
Analisis log web server memegang peran penting dalam melakukan deteksi untuk anomali, mengevaluasi performa sistem, dan mendukung investigasi insiden. Namun, karakteristik log yang bersifat semi-terstruktur dan jumlahnya yang sangat besar menyebabkan proses analisis manual menjadi tidak efisien dan rentan terhadap kesalahan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem chatbot asisten cerdas berbasis Large Language Model (LLM) yang diperkuat dengan pendekatan Retrieval-Augmented Generation (RAG) untuk menjawab pertanyaan pengguna secara kontekstual berdasarkan log NGINX dan dokumentasi teknis resmi.

Sistem memanfaatkan model embedding text-embedding-3-small dari OpenAI untuk mentransformasi cuplikan log dan dokumentasi ke dalam bentuk vektor yang disimpan dalam vector database. GPT-4 digunakan sebagai model LLM untuk menghasilkan jawaban, dengan konteks berupa hasil retrieval dari vektor log dan dokumentasi. Penelitian ini membandingkan dua konfigurasi, yaitu RAG tanpa re-ranking dan RAG dengan re-ranking, dalam menjawab lima pertanyaan log analitik yang diajukan oleh sepuluh responden dengan latar belakang pengalaman yang beragam.

Evaluasi dilakukan menggunakan metrik BERTScore, mencakup Precision, Recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa konfigurasi dengan re-ranking menghasilkan peningkatan skor rata-rata sebesar 3.65%  pada Precision, 4.64% pada Recall, dan 3.95% pada F1-score dibandingkan tanpa re-ranking. Temuan ini menegaskan bahwa penyusunan ulang dokumen hasil retrieval dapat menyaring konteks yang lebih relevan terhadap pertanyaan, sehingga meningkatkan kualitas semantik jawaban yang dihasilkan LLM. Dengan demikian, integrasi RAG dengan re-ranking terbukti efektif dalam meningkatkan akurasi dan relevansi sistem AI dalam mendukung analisis log web server secara otomatis.

# data[].attributes.headline
Intelligent Recommender System for IT Ticket Troubleshooting using Semantic Embeddings and Collaborative Filtering - Thesis - Gerrald Nathaniel Syarif - 2602571286

# data[].attributes.subject
Intelligent Recommender System for IT Ticket Troubleshooting using Semantic Embeddings and Collaborative Filtering - Thesis - Gerrald Nathaniel Syarif - 2602571286

# data[].attributes.body
Video Presentasi Thesis.mp4

https://binusianorg-my.sharepoint.com/personal/gerrald_syarif_binus_ac_id/_layouts/15/guestaccess.aspx?share=IQAtxy_XcB6SRYwvnDKRYX_sAceIc5VrlJOQT1BHqt-GTB0&e=41fQrg

Pusat bantuan TI sering kali menghadapi masalah tiket berulang yang, karena sumber daya manusia yang terbatas, tidak selalu dapat diselesaikan dengan cepat, sehingga mengganggu proses bisnis. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sebuah sistem rekomendasi yang mampu merekomendasikan top-k resolusi yang relevan untuk menangani permasalahan berulang dengan mengadakalkan data historis berdasarkan deskripsi pengguna dan meningkatkan model rekomendasi hybrid dengan mengintegrasikan TF-IDF, embedding semantik berbasis BERT, cosine similarity, dan Alternating Least Square yang bertujuan untuk mengevaluasi kinerja model dengan membandingkan dengan model acuan menggunakan metrik evaluasi RMSE, MSE dan MAE. Studi ini mengusulkan sistem rekomendasi hybrid yang dirancang untuk mengotomatisasi rekomendasi solusi dan mengklasifikasikan tiket ke dalam kategori dan sub-kategori menggunakan data tiket TI historis. Metode yang digunakan dalam penelitian ini mengkombinasikan algoritma Transformer-BERT, TF-IDF, Cosine Similarity, dan Alternating Least Square (ALS) untuk menangkap fitur semantik dan kolaboratif dari laporan pengguna. Dataset dalam penelitian ini berasal dari departemen IT universitas swasta yang dihimpun selama tahun 2024 yang memiliki 22 kategori, 109 sub-kategori, dan 241 jenis item yang dimana berhasil direduksi menjadi 18 kategori dan 44 sub-kategori dari dataset mentahnya. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model yang diusulkan mencapai kinerja yang kuat, dengan RMSE 0.290, MAE 0.083 pada set validasi. Pada set pengujian, model semakin membaik, mencapai Akurasi 0.907, RMSE 0.305, MAE 0.093, dan MSE 0.093. Hasil ini menyoroti efektivitas pendekatan yang diusulkan dalam mengotomatiskan penyelesaian tiket, mengurangi beban kerja tim TI, dan meningkatkan produktivitas melalui dukungan keputusan berbasis data untuk masalah TI yang berulang. Sistem rekomendasi hybrid yang dikembangkan dalam penelitian ini telah berkinerja baik dengan mengurangi RMSE hingga 86.19%, MSE hingga 98.09% dan MAE hingga 81.87% dibandingkan dengan model acuan yaitu RMSE 2.209, MSE 4.876, dan MAE 0.513. Model ini menunjukkan performa yang baik dalam hal semantic similarity untuk otomatisasi IT support, dan dapat ditingkatkan lagi dengan menambah konteks, menerapkan online/incremental learning, serta melakukan pengujian generalisasi menggunakan dataset dari organisasi yang berbeda.

# 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
Identifikasi tipe file merupakan aspek fundamental dalam forensik digital dan keamanan siber, terutama ketika metadata sistem file hilang atau dimanipulasi. Penelitian ini mengusulkan pendekatan inovatif dengan mengombinasikan representasi semantik byte melalui Byte2Vec dan arsitektur neural network hybrid BiLSTM-BiGRU untuk identifikasi tipe file berbasis konten. Metodologi dimulai dengan ekstraksi pasangan byte berurutan (bigram) dari file, yang kemudian dilatih menggunakan model Skip-gram Word2Vec untuk menghasilkan embedding semantik 100-dimensi. Representasi ini diagregasi menggunakan pembobotan Term Frequency (TF) dari 500 bigram teratas untuk membentuk vektor fitur 50.000-dimensi. Arsitektur hybrid BiLSTM-BiGRU dirancang secara bertingkat dengan dua lapisan BiLSTM (128 dan 64 unit) untuk menangkap pola hierarkis dan satu lapisan BiGRU (32 unit) untuk pemrosesan efisien, memungkinkan model memodelkan dependensi sekuensial jangka panjang dengan pemrosesan konteks dua arah. Model dievaluasi pada dataset NapierOne yang terdiri dari 21.995 file dari 22 tipe berbeda, mencakup dokumen, gambar, executable, data, dan multimedia. Hasil eksperimen menunjukkan akurasi 95,88% pada file utuh, melampaui metode baseline konvensional BFD+k-NN (80,52%) dan BFD+SVM (67,24%) dengan peningkatan 15,36 poin persentase. Model juga mendemonstrasikan ketahanan terhadap kerusakan file dengan akurasi 86,24% pada penghapusan header, 82,21% pada penghapusan footer, dan 66,39% pada penghapusan keduanya. Visualisasi t-SNE memberikan validasi bahwa embedding Byte2Vec berhasil menangkap pengelompokan semantik alami dari signature file. Penelitian ini membuktikan bahwa pendekatan byte-pair embedding dengan arsitektur recurrent neural network hybrid mampu menangkap informasi struktural kompleks yang tidak dapat direpresentasikan oleh metode statistik tradisional.

# data[].attributes.attachment_link.title
Video Thesis - 2602570794 - Kirsten Winther Thjahyadi - MTI.mkv

# 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.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
2026-03-03 14-27-03.mkv

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
Pengembangan Model Prediksi Penyakit Jantung Multi-Kelas Menggunakan Ensemble Stacking dari XGBoost, LightGBM, dan CatBoost dengan Analisis Shapley Additive Explanations - Alexander Subagio - 2602571102

# data[].attributes.subject
Pengembangan Model Prediksi Penyakit Jantung Multi-Kelas Menggunakan Ensemble Stacking dari XGBoost, LightGBM, dan CatBoost dengan Analisis Shapley Additive Explanations - Alexander Subagio - 2602571102

# data[].attributes.body
Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di dunia, sehingga diperlukan metode yang akurat dan optimal untuk mendukung deteksi dini serta penilaian tingkat keparahan penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi penyakit jantung multi-kelas yang mampu membedakan tingkat keparahan penyakit dengan lebih rinci dengan performa yang stabil, optimal, dan dapat diinterpretasikan serta dijelaskan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah ensemble stacking dengan menggabungkan XGBoost, LightGBM, dan CatBoost sebagai base model serta Logistic Regression sebagai meta model. Model ajuan dievaluasi menggunakan berbagai metrik evaluasi klasifikasi multi-kelas untuk menilai kinerja model, serta dibandingkan dengan baseline model tunggal. Hasil evaluasi menunjukkan model ajuan memiliki performa terbaik dengan 0.6530 accuracy, 0.6297 weighted average precision, 0.6530 weighted average recall, 0.6350 weighted average F1-score, dan 0.8373 weighted average ROC AUC. Selain itu, analsis Shapley Additive Explanations (SHAP) diterapkan untuk meningkatkan interpretabilitas dan keterjelasan model dengan mengidentifikasi kontribusi masing – masing fitur terhadap hasil prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ajuan mampu memberikan performa prediksi yang lebih stabil dan optimal dibandingkan dengan baseline model tunggal dalam klasifikasi penyakit jantung multi-kelas. Analisis SHAP juga menunjukkan bahwa fitur – fitur klinis tertentu memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tingkat keparahan penyakit jantung, sehingga keputusan model dapat dijelaskan secara lebih transparan. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan model prediksi penyakit jantung multi-kelas yang lebih akurat, stabil, dan dapat diinterpretasikan untuk mendukung pengambilan keputusan bagi tenaga medis.