Pub Date : 2023-06-29DOI: 10.35134/komtekinfo.v10i2.377
Jurnal KomtekInfo, Rolly Yesputra, Nasrun Marpaung, Sistem Komputer, S. Manajemen, Informatika Royal
Accreditation is essential for a tertiary institution as a form of recognition of the quality of existing education. Accreditation is very closely related to the management of tertiary institutions, so each tertiary institution must keep all evidence of the activities that have been carried out. To facilitate the management of evidence of tri-dharma activities that have been carried out, It must create a system that can be used to meet these needs. STMIK Royal still needs an application that can be used to manage data for accreditation needs. In this research, the E-IAPT 4.0 information system will be developed using the SCRUM method, which is the reference in developing this software. With the SCRUM method, the software development process is expected to run faster and easier. The SCRUM method has a considerable influence on the software development process. Scrum values for a project team include commitment, courage, focus, openness, and respect. In the process of this research using qualitative methods. Analysis was conducted by studying existing software and conducting discussions or interviews with STMIK Royal management to determine system requirements. The developed system can already be applied to STMIK Royal
作为对现有教育质量的一种认可形式,认证对高等教育机构至关重要。认证与高等教育机构的管理密切相关,因此每所高等教育机构必须保留所有已开展活动的证据。为了方便管理已经开展的三法活动的证据,它必须创建一个可以用来满足这些需求的系统。STMIK Royal仍然需要一个可用于管理认证需求数据的应用程序。本研究将采用SCRUM方法开发E-IAPT 4.0信息系统,这是本软件开发的参考。使用SCRUM方法,软件开发过程有望运行得更快、更容易。SCRUM方法对软件开发过程有相当大的影响。Scrum对项目团队的价值包括承诺、勇气、专注、开放和尊重。在本研究过程中采用了定性方法。通过研究现有软件和与STMIK Royal管理层进行讨论或访谈来确定系统需求,从而进行分析。开发的系统已经可以应用于STMIK Royal
{"title":"Analisis Metode SCRUM dalam Pengembangan E-IAPT 4.0 STMIK Royal Berbasis CodeIgniter","authors":"Jurnal KomtekInfo, Rolly Yesputra, Nasrun Marpaung, Sistem Komputer, S. Manajemen, Informatika Royal","doi":"10.35134/komtekinfo.v10i2.377","DOIUrl":"https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v10i2.377","url":null,"abstract":"Accreditation is essential for a tertiary institution as a form of recognition of the quality of existing education. Accreditation is very closely related to the management of tertiary institutions, so each tertiary institution must keep all evidence of the activities that have been carried out. To facilitate the management of evidence of tri-dharma activities that have been carried out, It must create a system that can be used to meet these needs. STMIK Royal still needs an application that can be used to manage data for accreditation needs. In this research, the E-IAPT 4.0 information system will be developed using the SCRUM method, which is the reference in developing this software. With the SCRUM method, the software development process is expected to run faster and easier. The SCRUM method has a considerable influence on the software development process. Scrum values for a project team include commitment, courage, focus, openness, and respect. In the process of this research using qualitative methods. Analysis was conducted by studying existing software and conducting discussions or interviews with STMIK Royal management to determine system requirements. The developed system can already be applied to STMIK Royal","PeriodicalId":403738,"journal":{"name":"Jurnal KomtekInfo","volume":"20 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"133342382","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-29DOI: 10.35134/komtekinfo.v10i2.371
Liga Mayola, M. Afdhal, Rita
Sistem pendukung keputusan (SPK) merupakan sebuah konsep yang banyak digunakan dalam pengambilan keputusan. SPK pada dasarnya dijadikan alat dalam memudahkan pengambil keputusan (decision makers) dari beberapa permasalahan yang tertentu. SPK dapat bekerja untuk mengektraksi informasi berdasarkan data yang digunakan secara objektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengadopsi konsep SPK dengan metode Analytical Hirarchy Process (AHP) dalam penentuan seleksi mahasiswa baru pada program doktoral. Metode AHP mampu melakukan penyeleksian terhadap kriteria yang telah ditentukan dalam seleksi mahasiswa baru. Adapun kriteria yang digunakan dalam seleksi penerimaan mahasiswa baru yakni Nilai Tes Potensi Akademik (C1), Nilai Proposal (C2), Nilai Wawancara (C3), Golongan (C4), Jabatan Fungsional (C5), Jumlah Artikel Terindeks Scopus (C6), Jumlah Artikel Terindeks Sinta (C7) dan Lama Bekerja (C8). Dataset penelitian menggunakan sampel 67 data calon mahasiswa baru pada proses pengujian kinerja metode AHP pada penentuan kelulusan. Berdasarkan pengujian metode AHP menyajikan hasil dengan bentuk perangkingan dalam penentuan seleksi mahasiswa baru. Hasil tersebut menyajikan keluaran yang cukup efektif dalam penentuan kelulusan mahasiswa. Dangan hasil kinerja metode AHP tersebut maka kontribusi penelitian ini memberikan efesiensi terhadap proses seleksi penentuan calon mahasiswa baru pada program doktoral.
{"title":"Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru","authors":"Liga Mayola, M. Afdhal, Rita","doi":"10.35134/komtekinfo.v10i2.371","DOIUrl":"https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v10i2.371","url":null,"abstract":"Sistem pendukung keputusan (SPK) merupakan sebuah konsep yang banyak digunakan dalam pengambilan keputusan. SPK pada dasarnya dijadikan alat dalam memudahkan pengambil keputusan (decision makers) dari beberapa permasalahan yang tertentu. SPK dapat bekerja untuk mengektraksi informasi berdasarkan data yang digunakan secara objektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengadopsi konsep SPK dengan metode Analytical Hirarchy Process (AHP) dalam penentuan seleksi mahasiswa baru pada program doktoral. Metode AHP mampu melakukan penyeleksian terhadap kriteria yang telah ditentukan dalam seleksi mahasiswa baru. Adapun kriteria yang digunakan dalam seleksi penerimaan mahasiswa baru yakni Nilai Tes Potensi Akademik (C1), Nilai Proposal (C2), Nilai Wawancara (C3), Golongan (C4), Jabatan Fungsional (C5), Jumlah Artikel Terindeks Scopus (C6), Jumlah Artikel Terindeks Sinta (C7) dan Lama Bekerja (C8). Dataset penelitian menggunakan sampel 67 data calon mahasiswa baru pada proses pengujian kinerja metode AHP pada penentuan kelulusan. Berdasarkan pengujian metode AHP menyajikan hasil dengan bentuk perangkingan dalam penentuan seleksi mahasiswa baru. Hasil tersebut menyajikan keluaran yang cukup efektif dalam penentuan kelulusan mahasiswa. Dangan hasil kinerja metode AHP tersebut maka kontribusi penelitian ini memberikan efesiensi terhadap proses seleksi penentuan calon mahasiswa baru pada program doktoral.","PeriodicalId":403738,"journal":{"name":"Jurnal KomtekInfo","volume":"2 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"129776331","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-27DOI: 10.35134/komtekinfo.v10i2.378
Rahmatia Wulan Dari
Transportasi merupakan kebutuhan primer dalam memindahkan barang dan orang. Kendaraan pribadi, seperti mobil dan sepeda motor, menjadi preferensi bagi sebagian orang karena kenyamanan dan kemewahan yang ditawarkan. Namun, proses penjualan mobil bekas seringkali menghadapi kendala dalam pencatatan manual. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dalam transaksi penjualan mobil bekas. Sistem ini diharapkan dapat mempermudah dan meningkatkan efektivitas serta efisiensi proses penjualan mobil bekas. Metode MAUT ini memungkinkan penilaian relatif terhadap setiap atribut mobil bekas yang relevan, sehingga memudahkan penjual dalam memilih mobil bekas yang sesuai dengan preferensi dan kebutuhan konsumen. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini mencakup informasi tentang mobil bekas, termasuk harga, kondisi mesin, usia, warna, dan atribut lainnya. Data ini digunakan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan pemilihan mobil bekas terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan dengan metode MAUT dapat membantu penjual dalam memilih mobil bekas yang paling sesuai dengan kebutuhan konsumen. Penggunaan sistem ini mempercepat proses pencatatan penjualan mobil bekas, meningkatkan akurasi data, dan memudahkan analisis serta pelaporan. Sistem pendukung keputusan yang dikembangkan dapat menjadi alat yang efektif dan efisien dalam membantu penjual dalam mengambil keputusan yang tepat dalam pemilihan mobil bekas yang akan dijual kepada konsumen.
{"title":"Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas","authors":"Rahmatia Wulan Dari","doi":"10.35134/komtekinfo.v10i2.378","DOIUrl":"https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v10i2.378","url":null,"abstract":"Transportasi merupakan kebutuhan primer dalam memindahkan barang dan orang. Kendaraan pribadi, seperti mobil dan sepeda motor, menjadi preferensi bagi sebagian orang karena kenyamanan dan kemewahan yang ditawarkan. Namun, proses penjualan mobil bekas seringkali menghadapi kendala dalam pencatatan manual. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan menggunakan metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dalam transaksi penjualan mobil bekas. Sistem ini diharapkan dapat mempermudah dan meningkatkan efektivitas serta efisiensi proses penjualan mobil bekas. Metode MAUT ini memungkinkan penilaian relatif terhadap setiap atribut mobil bekas yang relevan, sehingga memudahkan penjual dalam memilih mobil bekas yang sesuai dengan preferensi dan kebutuhan konsumen. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini mencakup informasi tentang mobil bekas, termasuk harga, kondisi mesin, usia, warna, dan atribut lainnya. Data ini digunakan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan pemilihan mobil bekas terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan dengan metode MAUT dapat membantu penjual dalam memilih mobil bekas yang paling sesuai dengan kebutuhan konsumen. Penggunaan sistem ini mempercepat proses pencatatan penjualan mobil bekas, meningkatkan akurasi data, dan memudahkan analisis serta pelaporan. Sistem pendukung keputusan yang dikembangkan dapat menjadi alat yang efektif dan efisien dalam membantu penjual dalam mengambil keputusan yang tepat dalam pemilihan mobil bekas yang akan dijual kepada konsumen.","PeriodicalId":403738,"journal":{"name":"Jurnal KomtekInfo","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"123893488","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-21DOI: 10.35134/komtekinfo.v10i2.364
Yenni Fatman, Nadaa Khoirun Nafisah, Pugud Bendoro Jembar Pambudi
Memfasilitasi sebuah platform untuk masyarakat dapat berbelanja secara online sangat dibutuhkan oleh penjual manapun begitu juga untuk perusahaan Geberco. Geberco merupakan wadah untuk penjual menjual baju sablonan dan kemeja dari berbagai model dan motif. Sebelumnya Geberco melakukan transaksi secara langsung dimana hal tersebut mengakibatkan membutuhkan waktu yang lama serta terdapat nya banyak permasalahan lain tentang pemesanan dan pembayaran. Oleh sebab itu dibutuhkan sebuah website yang dapat memudahkan interaksi antara pembeli dan penjual. Dalam proses peningkatan bisnis dan usaha kecil yang mempunyai sebuah website atau toko online bagi beberapa usaha kecil di Indonesia dibutuhkan fitur pembayaran yang aman dan mudah, maka dari itu dirancanglah pengimplementasian payment gateway dengan menggunakan midtrans yang memudahkan customer dalam melakukan pembayaran ketika membeli produk dari toko usaha tersebut. Metode yang digunakkan dalam pembuatan perangkat lunak adalah metode pengembangan perangkat lunak Agile, menggunakan aplikasi midtrans.com untuk implementasi payment gateway dan menggunakan kerangka kerja perangkat lunak Laravel. Midtrans telah dipakai lebih dari lima perusahaan besar seperti Tokopedia, Bukalapak, Cottonink, Garuuda Indonesia, dan Pegi-pegi. Dengan implementasi payment gateway terhadap perangkat lunak mudahkan customer dalam melakukan pembayaran pada setiap barang yang dibeli pada website. Penerapan payment gateway menggunakan midtrans dengan memakai pengembangan perangkat lunak agile menjadi memudahkan dalam proses implementasi.
{"title":"Implementasi Payment Gateway dengan Menggunakan Midtrans pada Website UMKM Geberco","authors":"Yenni Fatman, Nadaa Khoirun Nafisah, Pugud Bendoro Jembar Pambudi","doi":"10.35134/komtekinfo.v10i2.364","DOIUrl":"https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v10i2.364","url":null,"abstract":"Memfasilitasi sebuah platform untuk masyarakat dapat berbelanja secara online sangat dibutuhkan oleh penjual manapun begitu juga untuk perusahaan Geberco. Geberco merupakan wadah untuk penjual menjual baju sablonan dan kemeja dari berbagai model dan motif. Sebelumnya Geberco melakukan transaksi secara langsung dimana hal tersebut mengakibatkan membutuhkan waktu yang lama serta terdapat nya banyak permasalahan lain tentang pemesanan dan pembayaran. Oleh sebab itu dibutuhkan sebuah website yang dapat memudahkan interaksi antara pembeli dan penjual. Dalam proses peningkatan bisnis dan usaha kecil yang mempunyai sebuah website atau toko online bagi beberapa usaha kecil di Indonesia dibutuhkan fitur pembayaran yang aman dan mudah, maka dari itu dirancanglah pengimplementasian payment gateway dengan menggunakan midtrans yang memudahkan customer dalam melakukan pembayaran ketika membeli produk dari toko usaha tersebut. Metode yang digunakkan dalam pembuatan perangkat lunak adalah metode pengembangan perangkat lunak Agile, menggunakan aplikasi midtrans.com untuk implementasi payment gateway dan menggunakan kerangka kerja perangkat lunak Laravel. Midtrans telah dipakai lebih dari lima perusahaan besar seperti Tokopedia, Bukalapak, Cottonink, Garuuda Indonesia, dan Pegi-pegi. Dengan implementasi payment gateway terhadap perangkat lunak mudahkan customer dalam melakukan pembayaran pada setiap barang yang dibeli pada website. Penerapan payment gateway menggunakan midtrans dengan memakai pengembangan perangkat lunak agile menjadi memudahkan dalam proses implementasi.","PeriodicalId":403738,"journal":{"name":"Jurnal KomtekInfo","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131237095","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-12DOI: 10.35134/komtekinfo.v10i2.347
Muhammad Gafa Akbar Awidani, Eva Rianti, S. Rahman
Di era teknologi saat ini, pemanfaatan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligent sudah sangat banyak diterapkan. Kecerdasan buatan sendiri memiliki cakupan yang cukup luas sesuai dengan bidang dan kegunaannya, diantaranya ialah sistem pakar. Sistem pakar merupakan salah satu bagian dari Artificial Intelligent dimana sistem pakar mampu mengadopsi ilmu kepakaran dari seorang pakar dalam mengemukakan suatu keputusan. Di dalam dunia medis, sistem pakar ini dapat diaplikasikan pada aktivitas diagnosa terhadap suatu penyakit berdasarkan gejala-gejala yang dialami oleh pasien. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pakar dengan metode Certainty Factor (CF) yang dapat melakukan deteksi penyakit sapi potong. CF merupakan sebuah metode yang mampu menerapkan nilai kepastian dari pakar untuk menghasilkan nilai probabilitas dalam proses diangonis. Sistem ini dibangun untuk memberikan tingkat kepastian akan hasil diagnosa tentang penyakit berbahaya pada sapi. Indikator diagnosis didasari oleh gejala yang didapatkan berdasarkan riwayat diagnosis serta nilai probabilitas mengacu kepada nilai yang diberikan oleh pakar. Berdasarkan pengujian kinerja metode CF dalam diagnosis mendapatkan tingkat akurasi sebesar 90% berdasarkan data uji. Dengan akurasi tersebut, maka penelitian ini dapat dikatakan berhasil dalam melakukan deteksi penyakit pada sapi potong.
{"title":"Penerapan Metode Certainty dalam Deteksi Penyakit Sapi Potong","authors":"Muhammad Gafa Akbar Awidani, Eva Rianti, S. Rahman","doi":"10.35134/komtekinfo.v10i2.347","DOIUrl":"https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v10i2.347","url":null,"abstract":"Di era teknologi saat ini, pemanfaatan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligent sudah sangat banyak diterapkan. Kecerdasan buatan sendiri memiliki cakupan yang cukup luas sesuai dengan bidang dan kegunaannya, diantaranya ialah sistem pakar. Sistem pakar merupakan salah satu bagian dari Artificial Intelligent dimana sistem pakar mampu mengadopsi ilmu kepakaran dari seorang pakar dalam mengemukakan suatu keputusan. Di dalam dunia medis, sistem pakar ini dapat diaplikasikan pada aktivitas diagnosa terhadap suatu penyakit berdasarkan gejala-gejala yang dialami oleh pasien. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pakar dengan metode Certainty Factor (CF) yang dapat melakukan deteksi penyakit sapi potong. CF merupakan sebuah metode yang mampu menerapkan nilai kepastian dari pakar untuk menghasilkan nilai probabilitas dalam proses diangonis. Sistem ini dibangun untuk memberikan tingkat kepastian akan hasil diagnosa tentang penyakit berbahaya pada sapi. Indikator diagnosis didasari oleh gejala yang didapatkan berdasarkan riwayat diagnosis serta nilai probabilitas mengacu kepada nilai yang diberikan oleh pakar. Berdasarkan pengujian kinerja metode CF dalam diagnosis mendapatkan tingkat akurasi sebesar 90% berdasarkan data uji. Dengan akurasi tersebut, maka penelitian ini dapat dikatakan berhasil dalam melakukan deteksi penyakit pada sapi potong.","PeriodicalId":403738,"journal":{"name":"Jurnal KomtekInfo","volume":"2 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126723043","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-03-27DOI: 10.35134/komtekinfo.v10i1.337
D. Putra, Rahmat Hidayat
Kota Bukittinggi yang berada pada posisi strategis jalur silang perekonomian wilayah regional Sumatera dan sebagai Pusat Kegiatan Wilayah dalam rencana tata ruang Provinsi Sumatera Barat menyebabkan tingginya kunjungan masyarakat ke Kota Bukittinggi sehingga meningkatkan kebutuhan akan lokasi parkir. Masyarakat dan pengunjung Kota Bukittinggi saat ini masih kesulitan dalam mencari lokasi dan mengetahui informasi regulasi parkir resmi yang ada. Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan sistem informasi yang mengelola data spasial dan didukung data non spasial kemudian menyajikan informasi dalam bentuk peta berdasarkan letak geografis objek. pemanfaatan SIG berbasis website dapat menjadi solusi bagi masyarakat dan pengunjung Kota Bukittinggi sebagai kanal informasi terkait sebaran lokasi dan regulasi parkir resmi sebagai upaya pencegahan parkir liar dan pungutan liar. Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah observasi. Pembuatan aplikasi SIG berbasis website untuk memetakan sebaran lokasi parkir resmi Kota Bukittinggi ini menggunakan bahasa pemrograman PHP dan DBMS MySQL serta Leaflet JS dan OpenStreetMap sebagai pengelola peta digital.
{"title":"Media Digital Informasi Geografis Area Parkir Resmi Kota Bukittinggi Berbasis Website","authors":"D. Putra, Rahmat Hidayat","doi":"10.35134/komtekinfo.v10i1.337","DOIUrl":"https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v10i1.337","url":null,"abstract":"Kota Bukittinggi yang berada pada posisi strategis jalur silang perekonomian wilayah regional Sumatera dan sebagai Pusat Kegiatan Wilayah dalam rencana tata ruang Provinsi Sumatera Barat menyebabkan tingginya kunjungan masyarakat ke Kota Bukittinggi sehingga meningkatkan kebutuhan akan lokasi parkir. Masyarakat dan pengunjung Kota Bukittinggi saat ini masih kesulitan dalam mencari lokasi dan mengetahui informasi regulasi parkir resmi yang ada. Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan sistem informasi yang mengelola data spasial dan didukung data non spasial kemudian menyajikan informasi dalam bentuk peta berdasarkan letak geografis objek. pemanfaatan SIG berbasis website dapat menjadi solusi bagi masyarakat dan pengunjung Kota Bukittinggi sebagai kanal informasi terkait sebaran lokasi dan regulasi parkir resmi sebagai upaya pencegahan parkir liar dan pungutan liar. Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah observasi. Pembuatan aplikasi SIG berbasis website untuk memetakan sebaran lokasi parkir resmi Kota Bukittinggi ini menggunakan bahasa pemrograman PHP dan DBMS MySQL serta Leaflet JS dan OpenStreetMap sebagai pengelola peta digital.","PeriodicalId":403738,"journal":{"name":"Jurnal KomtekInfo","volume":"82 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-03-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126287815","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Audio mengacu pada suara yang berbentuk sinyal listrik atau digital. Audio digital sering digunakan untuk merekam, menyimpan, dan mengirimkan audio, karena dapat dengan mudah diproses maupun dimanipulasi menggunakan komputer dan perangkat digital lainnya. Audio adalah media penting salah satu barang bukti digital, sering kali bahwa audio ini membawa peran krusial untuk mengungkap adanya kasus kejahatan sehingga diperlukan proses analisis forensik audio. Audio tersebut berisi suara rekaman seseorang yang memiliki karakter pengucapan kosakata yang berbeda-beda, pengucapan yang tidak jelas, dan memiliki banyak noise. Perlu adanya penanganan yang sesuai denganStandart Operational Procedure (SOP) audio forensik. Tahapan dalam melakukan audio forensics pada Digital Forensics Analyst Team Laboratorium Forensik (DFAT) PUSLABFOR terdiri dari 4 tahapan yakni Acquisition, Audio Enhancement, Decoding, dan Voice Recognition . Penelitian ini akan dibahasa meng0enai analisis audio menggunakan metode speech processing yaitu Itakura Saito Distance. Metode ini akan mengetahui tingkat akurasi suara dan argumentasi yang diperoleh dari proses Analisa, khususnya dalam penanganan audio forensik. Akurasi itu sendiri diukur dari nilai kedekatan frekuensi atauspektrum antara suara rekaman asli dengan rekaman suara pembanding. Pengujian dilakukan pada 4 rekaman suara asli ( unknown ) dan 4 rekaman suara pembanding ( known) menggunakan lebih dari 20 kosakata. Analisa menggunakan batas panjang waktu ( frame ) sebesar 100000 dari keseluruhan panjang waktu dari setiap suara yang menunjukaan akurasi perbandingan suara tertinggi 95%.
{"title":"Perbandingan Tingkat Kemiripan Rekaman Suara Menggunakan Metode Itakura Saito Distance untuk Mendukung Analisa Audio Forensik","authors":"Ardy Wicaksono, Eko Puji Laksono, Selvi Dwi Hartiyani","doi":"10.35134/komtekinfo.v10i1.357","DOIUrl":"https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v10i1.357","url":null,"abstract":"Audio mengacu pada suara yang berbentuk sinyal listrik atau digital. Audio digital sering digunakan untuk merekam, menyimpan, dan mengirimkan audio, karena dapat dengan mudah diproses maupun dimanipulasi menggunakan komputer dan perangkat digital lainnya. Audio adalah media penting salah satu barang bukti digital, sering kali bahwa audio ini membawa peran krusial untuk mengungkap adanya kasus kejahatan sehingga diperlukan proses analisis forensik audio. Audio tersebut berisi suara rekaman seseorang yang memiliki karakter pengucapan kosakata yang berbeda-beda, pengucapan yang tidak jelas, dan memiliki banyak noise. Perlu adanya penanganan yang sesuai denganStandart Operational Procedure (SOP) audio forensik. Tahapan dalam melakukan audio forensics pada Digital Forensics Analyst Team Laboratorium Forensik (DFAT) PUSLABFOR terdiri dari 4 tahapan yakni Acquisition, Audio Enhancement, Decoding, dan Voice Recognition . Penelitian ini akan dibahasa meng0enai analisis audio menggunakan metode speech processing yaitu Itakura Saito Distance. Metode ini akan mengetahui tingkat akurasi suara dan argumentasi yang diperoleh dari proses Analisa, khususnya dalam penanganan audio forensik. Akurasi itu sendiri diukur dari nilai kedekatan frekuensi atauspektrum antara suara rekaman asli dengan rekaman suara pembanding. Pengujian dilakukan pada 4 rekaman suara asli ( unknown ) dan 4 rekaman suara pembanding ( known) menggunakan lebih dari 20 kosakata. Analisa menggunakan batas panjang waktu ( frame ) sebesar 100000 dari keseluruhan panjang waktu dari setiap suara yang menunjukaan akurasi perbandingan suara tertinggi 95%.","PeriodicalId":403738,"journal":{"name":"Jurnal KomtekInfo","volume":"92 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-03-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"114855746","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-03-25DOI: 10.35134/komtekinfo.v10i1.360
Mochamad Nurul Huda, Daffa Almer Fauzan, Muhammad Putra Pamungkas, Nikita Sabila Ratnadewi, Azzahra Ayu Vahendra
Abstract Research on text mining has grown more than ever in various sectors. Public figures have also grown in interest towards the field and have the tendency to get to know more about consumers’ perceptions toward relevant goods and the reputation of an individual in social media. Sentiment analysis is a state-of-the-art technique that can be utilized to evaluate such trends or general views, for instance the reputation of a fashion brand. The dataset is built upon the crawled tweets that are relevant with the required topics which have the purpose to analyze the preferred fashion brand of the public. This study shows that the public leads to a positive notion toward foreign bag brands. The algorithms that are being compared includes Logistic Regression, Multinomial Naïve Bayes, Decision Tree, K-Nearest Neighbors, Random Forest, and Support Vector Machine. Support Vector Machine provides the best model which reaches 69% in accuracy. The Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) was also conducted to improve the model. Result shows that the Support Vector Machine model has successfully increased its accuracy by 13%, reaching an accuracy of 82%. Keywords: Sentiment Analysis, Brand, Machine Learning, Classification, SMOTE Abstrak Penelitian mengenai text mining telah mengalami peningkatan dibanding sebelumnya di dalam berbagai sektor. Figur publik juga semakin tertarik terhadap bidang tersebut dan memiliki kecenderungan untuk mengetahui lebih banyak mengenai persepsi konsumen terhadap suatu barang dan mengenai reputasi seseorang di media sosial. Sentimen analisis merupakan sebuah teknik state-of-the-art yang dapat digunakan untuk mengevaluasi suatu tren atau pandangan umum mengenai suatu hal, misalnya reputasi sebuah merek fashion. Sumber himpunan data yang digunakan pada penelitian ini dibuat berdasarkan crawling tweet yang relevan dengan topik yang dibutuhkan, yang bertujuan untuk menganalisis merek fashion yang disukai oleh masyarakat. Penelitian ini menunjukkan bahwa persepsi masyarakat mengarah pada persepsi positif terhadap merek tas luar negeri. Pada penelitian ini, beberapa algoritma digunakan sebagai perbandingan, antara lain Logistic Regression, Multinomial Naïve Bayes, Decision Tree, K-Nearest Neighbors, Random Forest, dan Support Vector Machine. Hasil pengujian model menunjukkan algoritma Support Vector Machine memiliki performa terbaik dengan accuracy sebesar 69%. Kemudian digunakan teknik Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk meningkatkan performa dari model. Hasil menunjukkan bahwa model algoritma Support Vector Machine telah berhasil ditingkatkan dengan accuracy sebesar 13%, mencapai accuracy sebesar 82%. Kata kunci: Sentimen Analisis, Merek, Pembelajaran Mesin, Klasifikasi, SMOTE
摘要文本挖掘的研究在各个领域都有了前所未有的发展。公众人物对这一领域的兴趣也在增长,他们倾向于更多地了解消费者对相关商品的看法,以及个人在社交媒体上的声誉。情感分析是一种最先进的技术,可以用来评估这种趋势或一般观点,例如时尚品牌的声誉。该数据集建立在与所需主题相关的抓取推文的基础上,这些推文的目的是分析公众偏爱的时尚品牌。这项研究表明,公众对外国手袋品牌的看法是积极的。被比较的算法包括逻辑回归、多项式Naïve贝叶斯、决策树、k近邻、随机森林和支持向量机。支持向量机提供了最好的模型,准确率达到69%。采用合成少数派过采样技术(SMOTE)对模型进行了改进。结果表明,支持向量机模型的准确率提高了13%,达到82%。关键词:情感分析,品牌,机器学习,分类,SMOTE文摘,文本挖掘,文本挖掘,文本挖掘,文本挖掘,文本挖掘,文本挖掘数字公共juga似乎是一种文化,但它是一种文化,它是一种文化,它是一种文化,它是一种文化,它是一种文化,它是一种文化,它是一种文化。情感分析merupakan sebuah teknik最先进的yang dapat digunakan untuk mengevaluasi suatu tren atau pandangan umum mengenai suatu hal, misalya reputasi sebuah merek fashion。Sumber himunan data yang digunakan pagada penelitian ini dibuberdasarkan爬行推文yang相关登高话题yang dibutuhkan, yang bertujuan untuk menganalis纯粹时尚yang disukai oleh masyarakat。Penelitian ini menunjukkan bahwa persepsi masyarakat mengarah pada persepsi positif,意思是“我不知道”。Pada penelitian ini, beberapa算法,digunakan sebagai perbandingan, antara lain Logistic回归,多项式Naïve贝叶斯,决策树,k近邻,随机森林,支持向量机。Hasil企鹅模型menunjukkan算法支持向量机memiliki表现的企鹅登根准确率达69%。合成少数过采样技术(SMOTE)用于脑膜肯行为模型。Hasil menunjukkan bahwa模型算法支持向量机telah berhasil ditingkatkan dengan准确率13%,menapai准确率82%。Kata kunci:情感分析,Merek, Pembelajaran Mesin, Klasifikasi, SMOTE
{"title":"Optimalisasi Model Klasifikasi Sentimen Netizen Terhadap Merek Tas Luar Negeri","authors":"Mochamad Nurul Huda, Daffa Almer Fauzan, Muhammad Putra Pamungkas, Nikita Sabila Ratnadewi, Azzahra Ayu Vahendra","doi":"10.35134/komtekinfo.v10i1.360","DOIUrl":"https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v10i1.360","url":null,"abstract":"Abstract \u0000Research on text mining has grown more than ever in various sectors. Public figures have also grown in interest towards the field and have the tendency to get to know more about consumers’ perceptions toward relevant goods and the reputation of an individual in social media. Sentiment analysis is a state-of-the-art technique that can be utilized to evaluate such trends or general views, for instance the reputation of a fashion brand. The dataset is built upon the crawled tweets that are relevant with the required topics which have the purpose to analyze the preferred fashion brand of the public. This study shows that the public leads to a positive notion toward foreign bag brands. The algorithms that are being compared includes Logistic Regression, Multinomial Naïve Bayes, Decision Tree, K-Nearest Neighbors, Random Forest, and Support Vector Machine. Support Vector Machine provides the best model which reaches 69% in accuracy. The Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) was also conducted to improve the model. Result shows that the Support Vector Machine model has successfully increased its accuracy by 13%, reaching an accuracy of 82%. \u0000Keywords: Sentiment Analysis, Brand, Machine Learning, Classification, SMOTE \u0000Abstrak \u0000Penelitian mengenai text mining telah mengalami peningkatan dibanding sebelumnya di dalam berbagai sektor. Figur publik juga semakin tertarik terhadap bidang tersebut dan memiliki kecenderungan untuk mengetahui lebih banyak mengenai persepsi konsumen terhadap suatu barang dan mengenai reputasi seseorang di media sosial. Sentimen analisis merupakan sebuah teknik state-of-the-art yang dapat digunakan untuk mengevaluasi suatu tren atau pandangan umum mengenai suatu hal, misalnya reputasi sebuah merek fashion. Sumber himpunan data yang digunakan pada penelitian ini dibuat berdasarkan crawling tweet yang relevan dengan topik yang dibutuhkan, yang bertujuan untuk menganalisis merek fashion yang disukai oleh masyarakat. Penelitian ini menunjukkan bahwa persepsi masyarakat mengarah pada persepsi positif terhadap merek tas luar negeri. Pada penelitian ini, beberapa algoritma digunakan sebagai perbandingan, antara lain Logistic Regression, Multinomial Naïve Bayes, Decision Tree, K-Nearest Neighbors, Random Forest, dan Support Vector Machine. Hasil pengujian model menunjukkan algoritma Support Vector Machine memiliki performa terbaik dengan accuracy sebesar 69%. Kemudian digunakan teknik Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk meningkatkan performa dari model. Hasil menunjukkan bahwa model algoritma Support Vector Machine telah berhasil ditingkatkan dengan accuracy sebesar 13%, mencapai accuracy sebesar 82%. \u0000Kata kunci: Sentimen Analisis, Merek, Pembelajaran Mesin, Klasifikasi, SMOTE","PeriodicalId":403738,"journal":{"name":"Jurnal KomtekInfo","volume":"282 4 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-03-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127466295","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-02-12DOI: 10.35134/komtekinfo.v10i1.332
Muhamad Djaka Permana, April Lia Hananto, Elfina Novalia, Baenil Huda, Tukino Paryono
Wisata religi khususnya umroh dan haji semakin diminati oleh masyarakat saat sekarang ini. Tanurmutmainah Tour merupakan salah satu agen travel yang bergerak dibidang jasa wisata relegi untuk memberikan layanan umroh dan haji. Fakta yang terjadi bahwa Tanurmutmainah Tour memiliki banyak data jamaah yang berbeda-beda, sehingga permasalahan yang dihadapi dalam hal ini adalah sulitnya menemukan pengetahuan seputar strategi yang dibutuhkan dalam pengembangan. Berdasarkan permasalahan tersebut maka, penelitian ini bertujuan untuk menggali pengetahuan yang tersembunyi dari data jemaah umroh dan haji dengan menggunakan algoritma K-Mean Cluster. Algoritma tersebut digunakan untuk melakukan pengelompokan data guna melihat minat calon jemaah umroh dan haji dalam memilih paket yang telah disediakan. Pengelompokan tersebut akan menyajikan kategori C1 (Sangat Diminati), C2 (Diminati) dan C3 (Kurang Diminati). Proses kluster nantinya akan menguji sejumlah 27 dataset penelitian calon jemaah umroh haji yang tercatat didatabase sistem Tanurmutmainah Tour. Berdasarkan proses kinerja algoritma K-Means, bahwa hasil proses kluster menghasilkan 38% kelompok sangat diminati dengan paket kamar Quad, 34% kelompok diminati dengan paket kamar Triple, dan 28% kelompok kurang diminati untuk paket kamar Double. Hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa kinerja algoritma K-Means telah sesuai untuk melakukan proses klusterisasi kategori paket yang akan dipilih bagi calon jemaah umroh dan haji Tanurmutmainah Tour. Dengan hasil tersebut maka kontribusi penelitian mampu memberikan informasi baru kepada pihak pengelola Tanurmutmainah dalam strategi pelayanan kepada calon jemaah umroh dan haji.
{"title":"Klasterisasi Data Jamaah Umrah pada Tanurmutmainah Tour Menggunakan Algoritma K-Means","authors":"Muhamad Djaka Permana, April Lia Hananto, Elfina Novalia, Baenil Huda, Tukino Paryono","doi":"10.35134/komtekinfo.v10i1.332","DOIUrl":"https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v10i1.332","url":null,"abstract":"Wisata religi khususnya umroh dan haji semakin diminati oleh masyarakat saat sekarang ini. Tanurmutmainah Tour merupakan salah satu agen travel yang bergerak dibidang jasa wisata relegi untuk memberikan layanan umroh dan haji. Fakta yang terjadi bahwa Tanurmutmainah Tour memiliki banyak data jamaah yang berbeda-beda, sehingga permasalahan yang dihadapi dalam hal ini adalah sulitnya menemukan pengetahuan seputar strategi yang dibutuhkan dalam pengembangan. Berdasarkan permasalahan tersebut maka, penelitian ini bertujuan untuk menggali pengetahuan yang tersembunyi dari data jemaah umroh dan haji dengan menggunakan algoritma K-Mean Cluster. Algoritma tersebut digunakan untuk melakukan pengelompokan data guna melihat minat calon jemaah umroh dan haji dalam memilih paket yang telah disediakan. Pengelompokan tersebut akan menyajikan kategori C1 (Sangat Diminati), C2 (Diminati) dan C3 (Kurang Diminati). Proses kluster nantinya akan menguji sejumlah 27 dataset penelitian calon jemaah umroh haji yang tercatat didatabase sistem Tanurmutmainah Tour. Berdasarkan proses kinerja algoritma K-Means, bahwa hasil proses kluster menghasilkan 38% kelompok sangat diminati dengan paket kamar Quad, 34% kelompok diminati dengan paket kamar Triple, dan 28% kelompok kurang diminati untuk paket kamar Double. Hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa kinerja algoritma K-Means telah sesuai untuk melakukan proses klusterisasi kategori paket yang akan dipilih bagi calon jemaah umroh dan haji Tanurmutmainah Tour. Dengan hasil tersebut maka kontribusi penelitian mampu memberikan informasi baru kepada pihak pengelola Tanurmutmainah dalam strategi pelayanan kepada calon jemaah umroh dan haji.","PeriodicalId":403738,"journal":{"name":"Jurnal KomtekInfo","volume":"31 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-02-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"123593551","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-01-08DOI: 10.35134/komtekinfo.v10i1.320
Husin Sufi, Danang Wahyu Utomo, Gusnita Darmawati
Makanan adalah sumber penting kehidupan bagi manusia untuk keberlangsungan hidup. Banyak sekali makanan di dunia ini, namun pada dasarnya ada 2 sumber jenis makanan yang diolah pada kehidupan sehari-hari, yaitu hewani dan nabati. Makanan memiliki keterkaitan erat terhadap penyakit yang diderita manusia. Apabila makanan yang dikonsumsi tidak tepat maka akan menimbulkan penyakit bawaan sebelumnya dan menjadi penyakit yang lebih serius atau kambuh. Penyakit kolestrol adalah penyakit yang paling serius dan banyak menyerang kesehatan manusia. Penyakit ini disebabkan oleh konsumsi makanan yang tidak sehat secara terus menerus sehingga kandungan lemak menumpuk didalam tubuh. Kadar kolsetrol yang menumpuk akan mengakibatkan tingginya kadar kolsetrol serta dapat memicu penyakit yang berkelanjutan seperti penyakit jantung coroner. Tujuan penelitian ini adalah membangun sistem pakar rekomendasi menu makanan sehat penderita penyakit kolesterol. Sistem pakar yang dibangun menggunakan metode forward chaining dalam proses pendiagnosaan yang didasari pengetahuan pakar. Hasil penelitian ini menyajikan sebuah sistem pakar yang mampu mendiagnosa dalam rekomendasi menu makanan bagi penderita penyakit kolesterol secara tepat dan akurat. Hasil tersebut tersaji dalam sebuah sistem yang dibangun menggunakan pemograman berbasis android. Sistem pakar ini ini dapat digunakan oleh pasien penderita kolestrol dimana saja kapan saja, pasien penderita kolestrol tidak perlu bentemu langsung dengan pakar gizi cukup mengakses aplikasi tersebut dari android masing-masing pasien. Secara keseluruhan hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi positif bagi para penderita kolestrol dalam menentukan menu makanan sehat yang bisa dikunsumsi.
{"title":"Sistem Pakar Rekomendasi Menu Makanan Sehat Penderita Penyakit dengan Metode Forward Chaining","authors":"Husin Sufi, Danang Wahyu Utomo, Gusnita Darmawati","doi":"10.35134/komtekinfo.v10i1.320","DOIUrl":"https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v10i1.320","url":null,"abstract":"Makanan adalah sumber penting kehidupan bagi manusia untuk keberlangsungan hidup. Banyak sekali makanan di dunia ini, namun pada dasarnya ada 2 sumber jenis makanan yang diolah pada kehidupan sehari-hari, yaitu hewani dan nabati. Makanan memiliki keterkaitan erat terhadap penyakit yang diderita manusia. Apabila makanan yang dikonsumsi tidak tepat maka akan menimbulkan penyakit bawaan sebelumnya dan menjadi penyakit yang lebih serius atau kambuh. Penyakit kolestrol adalah penyakit yang paling serius dan banyak menyerang kesehatan manusia. Penyakit ini disebabkan oleh konsumsi makanan yang tidak sehat secara terus menerus sehingga kandungan lemak menumpuk didalam tubuh. Kadar kolsetrol yang menumpuk akan mengakibatkan tingginya kadar kolsetrol serta dapat memicu penyakit yang berkelanjutan seperti penyakit jantung coroner. Tujuan penelitian ini adalah membangun sistem pakar rekomendasi menu makanan sehat penderita penyakit kolesterol. Sistem pakar yang dibangun menggunakan metode forward chaining dalam proses pendiagnosaan yang didasari pengetahuan pakar. Hasil penelitian ini menyajikan sebuah sistem pakar yang mampu mendiagnosa dalam rekomendasi menu makanan bagi penderita penyakit kolesterol secara tepat dan akurat. Hasil tersebut tersaji dalam sebuah sistem yang dibangun menggunakan pemograman berbasis android. Sistem pakar ini ini dapat digunakan oleh pasien penderita kolestrol dimana saja kapan saja, pasien penderita kolestrol tidak perlu bentemu langsung dengan pakar gizi cukup mengakses aplikasi tersebut dari android masing-masing pasien. Secara keseluruhan hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi positif bagi para penderita kolestrol dalam menentukan menu makanan sehat yang bisa dikunsumsi.","PeriodicalId":403738,"journal":{"name":"Jurnal KomtekInfo","volume":"23 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-01-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128295854","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}