Children with unbalanced nutrition are currently crucial health issues and under the spotlight around the world. One of the terms for malnourished children is stunting. Stunting is a disease of malnutrition found in children aged under 5 years; as many as 70% of stunting sufferers are children aged 0-23 months. There are several ways to diagnose stunting, one of which is using stunting anthropometry. Stunting anthropometry can measure the physique of children so that some of the features that characterize the presence of stunting can be identified. Features resulted from the stunting anthropometry cover age, height, weight, gender, upper arm circumference, head size, chest circumference, and hip fat measurement. The process of identifying stunting can be simplified using an intelligent system called the Computer-Aided Diagnosis (CAD) system. CAD system contains 2 main processes, namely preprocessing and classification. Preprocessing includes normalization and augmentation of data using the SMOTE method. The classification process in this study uses the LSTM method. LSTM is a modification of the Recurrent Neural Network (RNN) method by adding a memory cell so that it can store memory data for a long time and in large quantities. The results of this study compare between the results of models that apply preprocessing and the one without preprocessing. The model that only uses LSTM has the best accuracy of 78.35%; the model with normalization produces an accuracy of 81.53%; the model that uses SMOTE produces an accuracy of 81.66%; and the model that uses normalization and SMOTE produces the best accuracy of 85.79%.
Kunjungan mahram santri merupakan kegiatan rutin yang ada di lingkungan pesantren. Untuk meningkatkan kualitas pelayanan kepada walisantri, pesantren dapat memanfaatkan teknologi informasi yang inovatif. Banyak sekali alat yang sudah ditemukan untuk memudahkan pekerjaan manusia, salah satunya adalah quick response code (QR code). QR code adalah salah satu kode matriks atau kode batang dua dimensi yang dibuat untuk mempermudah alat pemindai untuk menyampaikan respon dengan cepat dan menerima data dengan cepat pula. Didalam penelitian ini QR code dimanfaatkan untuk pengelolahan data kunjung mahram santri dalam proses kunjungan di pesantren, private question merupakan salah satu fitur kode verifikasi yang dapat menyimpan sebuah data pribadi seorang user, hal ini penulis memanfaatkan private question sebagai alat verifikasi mahram santri dalam proses kunjungan guna meningkatkan kualitas pelayanan mahram santri berkunjung di pesantren. Penelitian ini bertujuan, mengusulkan suatu aplikasi sistem menggunakan QR code dan private question untuk mengetahui sistem kerja QR code pada kartu identitas mahram sebagai pengelolahan data aktivitas kunjungan mahram santri. Komponen utama dalam sistem ini adalah webcam sebagai alat scanner pembaca QR code yang akan diisi primary key dari data santri dan private question. Untuk menjalankan aplikasi ini dirancang dengan bahasa pemograman hypertext prepocessor (PHP) dan MYSQL untuk pembuatan database.
Pertamina implements the MyPertamina cashless payment system to improve the quality of service to consumers in purchasing Pertamina products. Nevertheless, the MyPertamina application lacks users, as no research has discussed the reason for MyPertamina's low adoption rate; thus, it can be an exciting topic to investigate further. The objective of this research was to gain a better understanding of technological resistance by exploring the factors that contribute to resistance behaviour and intentions to adopt technology for MyPertamina services. The conceptual model was based on social influence, innovation resistance theory, and planned behaviour theory. Data was collected by distributing online questionnaires, and up to 350 data sets were processed using the structural equation model - partial least squares method. The results indicated that traditional and image barriers had a significant positive effect on innovation resistance, and social influence and self-efficacy significantly impacted the intention to use. In comparison, innovation resistance had a negative effect on the intention to use.
Dalam penelitian ini, membahas sistem pengamanan ruangan kosong yang tidak ada aktifitas manusia didalamnya. Ruangan kosong bisa berupa ruangan penting untuk menyimpan dokumen atau barang yang dianggap penting dan dikhawatirkan terjadi pencurian barang atau orang yang memasuki ruangan tanpa ijin. Cara kerja sistem ini menempatkan kamera depth stream kedalam ruangan kosong tersebut kemudian aplikasi mengambil nilai per pixel ruangan tersebut yang disimpan kedalam bentuk array. Berikutnya nilai dari array yang didapat akan dijumlah dan diberi margin error sekitar 2 % untuk mendapatkan nilai batas atas dan batas bawah dari nilai pixel yang didapat. Setelah menetukan parameter batas atas dan batas bawah nilai pixel, kamera akan melakukan streaming gambar dari ruangan yang sudah dipasangi kamera depth stream sehingga mendapatkan nilai pixel secara realtime yang ditampung ke dalam array kedua dan menjumlah total nilai yang ditampung dari array kedua. Lalu nilai penjumlahan array kedua tersebut dibandingkan dengan nilai batas atas dan batas bawah yang didapat dari proses sebelumnya. Jika terdapat gerakan otomatis jumlah total array kedua dapat lebih atau kurang dari batas yang ditentukan, sehingga aplikasi dapat memberi pesan kepada pengguna jika ada gerakan didalam ruang tersebut. Sehingga prinsip dari Human Computer Interacion (HCI) yaitu membuat interaksi manusia dengan komputer terjadi seefisien mungkin dapat tercapai.
UMKM adalah Unit Mikro Kecil Menengah. UMKM ini bernama UD Valency, yang terletak di desa Wedoro Kab. Sidoarjo. UD Valency adalah UMKM atau home industry yang melayani pembuatan jasa sandal. UD Valency memproduksi berbagai macam sandal yaitu Nevada, Zandilac, dan New Era. Pada UD Valency membutuhkan kerja sama dengan perusahaan lain dimana perusahaan tersebut sebagai pemesan dan pemasok bahan baku atau bisa disebut dengan pihak ketiga (third parties) supaya UD Valency dapat mencapai tujuan yang sudah ditentukan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ERP dengan modul third parties dan product dengan menggunakan software Dolibarr. Metode pengumpulan data pada penelitian ini yaitu dengan menggunakan observasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa UMKM Wedoro ini sebaiknya menggunakan sistem dalam pengolahan datanya. Dengan adanya sistem data akan menjadi terstruktur dan terorganisir sehingga memudahkan dalam pengolahan data.
COVID-19 is a dangerous illness because it spreads quickly and easily. Vaccines are already available but the pandemic isn’t likely to end soon. Forecasting is hoped to help handle the pandemic. Deep learning, specially LSTM, has been used to forecast COVID-19 case count in some regions. However, deep learning models generally need a lot of training data while COVID-19 daily data are scarce. However, COVID-19 pandemic happens in many regions. This research aims to use joint learning with data from other regions to improve model performance with fewer data and to use the model to forecast until 9 months since the date of last data taken. Joint learning was done by making models share some parts and training the models together. To overcome the different data scale and pandemic age in the regions, the data was first transformed into discrete SIRD variables and was evaluated using RMSSE. Joint learning failed to improve the model performance in this research. The proposed model performance was signficantly better than ARIMA-SIRD and SIRD model but wasn’t better than normal encoder-decoder LSTM. The models only reached RMSSE below one occasionally. Additionally, it was found that doing joint learning with all regions without selecting them by clustering can make the model performance worse instead. It was also found that RMSSE is too sensitive to a mostly stagnant time-series due to its division by the error of one-step naïve forecast.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.