Abstract:Abstract: Superior students represent active and intelligent students who are able to make a direct contribution to the development of the nation. To produce excellent students, one of the efforts that can be made is to…
foster these superior students from the start by forming a superior class. In forming a superior class, an effective selection process is needed to select students who are truly superior. This research was conducted at STMIK Royal Kisaran where the object of research was prospective new students for the superior class and the related party was the Academic and Student Administration Bureau (BAAK) because the party was directly involved in selecting prospective new students for the superior class. But the problem is, BAAK does not yet have an election process based on a method and there is no information system for selecting prospective new students for superior classes. The purpose of this study is to make predictions related to the selection of prospective new students for superior classes in the future with the Naïve Bayes Algorithm and implemented in an information system.The results of this research are that the Naïve Bayes algorithm produces an accuracy rate of 60% in the good classification category which is measured by the level of accuracy using the confusion matrix, so that the information system produced in this study also has efficient prediction results and is expected to help BAAK.
Keywords: data mining; naïve bayes; superior student class.
Abstrak: Mahasiswa unggulan merupakan representasi dari mahasiswa aktif dan cerdas yang mampu memberikan kontribusi langsung terhadap perkembangan bangsa. Untuk menghasilkan mahasiswa yang benar unggul salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah dengan membina mahasiswa unggulan tersebut sejak awal dengan membentuk kelas unggulan. Dalam membentuk kelas unggulan dibutuhkan proses seleksi yang benar efektif untuk memilih mahasiswa yang benar unggul. Penelitian ini dilakukan di STMIK Royal Kisaran dimana objek penelitian merupakan calon mahasiswa baru untuk kelas unggulan dan pihak yang terkait adalah Biro Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan (BAAK) karena pihak tersebut terlibat langsung dalam pemilihan calon mahasiswa baru untuk kelas unggulan. Namun permasalahannya, pihak BAAK belum memiliki sebuah proses pemilihan berdasarkan metode dan belum adanya sistem informasi pemilihan calon mahasiswa baru kelas unggulan. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan prediksi terkait pemilihan calon mahasiswa baru kelas unggulan di masa mendatang dengan Algoritma Naïve Bayes dan diimplementasikan dalam sebuah sistem informasi. Hasil penelitian ini algoritma Naïve Bayes menghasilkan tingkat akurasi sebesar 60% dengan kategori good classification yang diukur tingkat akurasinya dengan menggunakan confusion matrix, sehingga sistem informasi yang dihasilkan dalam penelitian ini juga memiliki hasil prediksi yang efisien dan diharapkan dapat membantu pihak BAAK.
Kata Kunci: data mining; mahasiswa kelas unggulan; naïve bayes.
Abstract:Abstract: Grass is one of the plants that live on God's earth, even grass is also written in Al-quran. Grass is currently also a pest for plants, so sometimes to minimize grass growth, many farmers or people eradicate grass…
ass by cutting it even by poisoning the grass. Each method used has its own risk of work accidents, such as using grass poison can experience insecticide poisoning. To anticipate this, a remotecontrol robot that sprays automatic grass poison using the PID method is designed. The test results found that the robot works with a voltage of 11.1 VDC with a 5-12VDC motor with a speed of 3000rpm and a gearbox motor is used so that it turns into a 5Kg load torque. Meanwhile, for control using the HC-05 interface which is connected to Android, the maximum distance transmission system is 0-10m. For watering grass, it has 2 scala heights, grass with a height of 10-15 uses PID 1, which is watered with a voltage of 11.1VDC delay (t) 1.5s. Grass with a height of 25-30 using PID 2, watered with a voltage of 14.8VDC delay (t) 3s. All watering the grass uses a 16VDC pump motor with 1500 rpm. After the robotic watering system is applied using the PID method, the P value = 14.56. The value of I = 22.08 and the value of D = 15.5.
Keywords : Control Remote; PID method; Poison sprinkler robot
Abstrak: Rumput merupakan salah satu tumbuhan yang hidup dimuka bumi allah, bahkan rumput juga tertulis didalam Al-quran. Rumput saat ini juga sebagai hama bagi tumbuhan, sehingga terkadang untuk meminimalisir pertumbuhan rumput, banyak petani atau orang yang membasmi rumput dengan cara dipotong bahkan sampai dengan cara meracun rumput tersebut. Setiap cara yang digunakan memiliki resiko kecelakaan kerja tersendiri, seperti menggunakan racun rumput bisa mengalami Keracunan insektisida. Untuk mengantisipasi hal tersebut, maka dirancang robot kendali distance jauh penyiram racun rumput otomatis menggunakan metode PID. Hasil pengujian mendapati robot bekerja dengan tegangan 11.1 VDC dengan motor penggerak 5-12VDC dengan kecepatan 3000rpm dan dipakaikan motor gearbox sehingga berubah kedalam bentuk torsi beban 5Kg. Sementara untuk kendali menggunakan interface HC-05 yang terhubung ke Android, sistem pengiriman distance maksimal 0-10m. Untuk penyiraman rumput, memiliki 2 scala tinggi, rumput dengan tinggi 10-15 menggunakan PID 1, yaitu disiram dengan tegangan 11.1VDC delay (t) 1.5s. Rumput dengan tinggi 20-30 menggunakan PID 2, disiram dengan tegangan 14.8VDC delay (t) 3s. Seluruh penyiraman rumputmenggunakan motor pompa 16VDC dengan rpm 1500. Setelah sistem penyiraman robot diterapkan dengan metode PID, maka nilai P = 14,56. Nilai I = 22,08 dan nilai D = 15.5.
Kata kunci: Kendali Jarak Jauh; Metode PID; Robot penyiram racun
Abstract:Abstract: The poor community is a condition in which the community does not have adequate facilities and infrastructure and an adequate environment, with the quality of housing and settlements far below the eligibility standard…
tandard and uncertain livelihoods covering all multidimensional dimensions. The Pasiran Village Office, Sei Dadap District, is one of the agencies located in the Pasiran area, Sei Kamah. Where the Pasiran Village Hall Office carries out activities to distribute assistance to village communities who are declared to be underprivileged or have low incomes below 3.5 million. With such a large number of village people, an in-depth analysis is needed to determine which poor people are entitled to receive Non-Cash Food Assistance from the government. The solution to this problem is to use data mining with the Naïve Bayes algorithm for data classification. Data mining is the science of extracting information by utilizing data sets to obtain valuable information with a large enough data size through the process of extracting data or filtering data. The classification application uses the naïve Bayes algorithm used at the Pasiran Village Office to produce a classification of beneficiaries, namely Worthy and Unworthy based on the attributes of Citizenship, Family Group, ASN Status, and Having a Healthy Family Card.
Keywords: data mining; naïve bayes; classification, beneficiary
Abstrak: Masyarakat miskin merupakan suatu kondisi dimana keadaan masyarakat yang tidak memiliki sarana dan prasarana serta lingkungan yang memadai, dengan kualitas perumahan dan pemukiman yang jauh dibawah standar kelayakan serta mata pencaharian yang tidak menentu yang mencakup seluruh multidimensi. Kantor Balai Desa Pasiran Kecamatan Sei Dadap merupakan salah satu instansi yang berada di daerah Pasiran, Sei Kamah. Dimana Kantor Balai Desa Pasiran melakukan kegiatan pembagian bantuan terhadap masyarakat desa yang dinyatakan kurang mampu atau memiliki penghasilan rendah dibawah 3,5 juta. Dengan jumlah masyarakat desa yang begitu banyak, diperlukan analisis yang mendalam untuk menentukan masyarakat tidak mampu yang berhak untuk mendapatkan Bantuan Pangan Non Tunai dari pemerintah. Solusi dari permasalahan tersebut adalah menggunakan data mining dengan algoritma naïve bayes untuk klasifikasi data. Data mining merupakan suatu ilmu untuk menggali informasi dengan memanfaatkan kumpulan data untuk mendapatkan berbagai informasi yang berharga dengan ukuran data yang cukup besar melalui proses penggalian data atau penyaringan data. Aplikasi klasifikasi menggunakan algoritma naïve bayes yang terapkan pada Kantor Balai Desa Pasiran menghasilkan klasifikasi warga penerima bantuan yaitu Layak dan Tidak Layak berdasarkan atribut Kewarganegaraan, Golongan Keluarga, Status ASN dan Memiliki Kartu Keluarga Sehat.
Kata kunci: data mining; naïve bayes; klasifikasi, penerima bantuan
Abstract:Abstract: crime mapping, namely by examining various spatial data factors that can be integrated to be able to produce a variety of information for security officers and the government in an effort to realize security in…
an area by utilizing geographic information systems by mapping, visualizing and analyzing crime incidents so that Various patterns and trends of spatial and temporal crime are generated using the main concept of cryptography, namely the encryption or encryption process where the plaintext encoding process becomes ciphertext and the decryption or description process, which is the process of returning the ciphertext to the original plaintext using the Electronic Code Book (ECB) algorithm and the ECB algorithm vigenere
Keywords: criminal patterns, geographic information systems, network system
Abstrak: pemetaan kriminalitas yaitu dengan mengkaji berbagai macam faktor data spasial yang dapat terintegrasi untuk dapat menghasilkan keanekaragaman informasi bagi aparat keamanan dan pemerintah dalam upaya mewujudkan kemanan di suatu area dengan memanfaatkan sistem informasi geografis dengan cara dilakukan memetakan, memvisualkan dan menganalisis insiden kriminalitas sehingga dihasilkan beragam pola maupun trend kriminalitas secara spasial temporal dengan menggunakan konsep utama dari kriptografi yaitu proses enkripsi atau enkription dimana proses penyandian plainteks menjadi cipherteks dan proses dekripsi atau description yaitu proses mengembalikan cipherteks menjadi plainteks semula menggunakan algoritma Elektronic Code Book (ECB) dan algoritma Vigenere.
Kata kunci: pola kriminalitas, sistem informasi geografis, sistem keamanan
Abstract:• Abstract: The skin is an elastic wrapping that protects the body from environmental influences, the skin is the organ that is located on the outside and limits it from the human environment. Skin diseases can be caused…
ed by fungi, viruses, germs, animal parasites, bacterial infections and others. To identify skin diseases, we usually have to see a doctor, but we still experience problems in dealing with disease identification. This is sometimes influenced by the community, sometimes they feel embarrassed to consult their skin disease to a doctor because the signs of skin disease have started to appear, consultation fees and drugs are relatively expensive. Current technological developments are able to process knowledge with artificial intelligence techniques. Due to the many symptoms of disease nowadays, it is necessary to make a system application with artificial intelligence that can diagnose skin diseases and provide solutions for skin diseases using one of the methods, namely the Naïve Bayes Classifier. Naïve Bayes is a simple classification algorithm where each attribute is independent and may contribute to the final decision. The goal is to produce an expert system website that helps the general public in diagnosing skin diseases and providing solutions for detected skin diseases. The results of this study concluded that based on the application of skin cancer diagnosis can display the results of skin cancer diagnosis decisions.
Keywords: expert system; naïve bayes; skin disease
Abstrak: Kulit merupakan pembungkus yang elastis yang melindungi tubuh dari pengaruh lingkungan, kulit merupakan organ tubuh yang terletak paling luar dan membatasinya dari lingkungan hidup manusia. Penyakit kulit dapat disebabkan oleh jamur, virus, kuman, parasit hewani, infeksi bakteri dan lain-lain. Mengidentifikasi penyakit kulit biasanya kita harus ke dokter, namun masih mengalami kendala dalam menangani pengidentifikasi penyakit hal itu terkadang dipengarui oleh masyarakat terkadang merasa malu untuk mengkonsultasikan penyakit kulitnya ke dokter karena tanda-tanda penyakit kulit sudah mulai tampak, biaya konsultasi dan obat yang tergolong mahal. Perkembangan teknologi saat ini mampu mengolah pengetahuan dengan teknik kecerdasan buatan. Karena banyaknya gejala penyakit pada masa sekarang ini perlu dibuat aplikasi sistem dengan kecerdasan buatan yang dapat mendiagnosa penyakit kulit dan memberikan solusi dari penyakit kulit dengan salah satu metode yaitu Naïve Bayes Classifier. Naïve bayes merupakan algoritma klasifikasi yang sederhana dimana setiap atribut bersifat berdiri sendiri dan memungkinkan berkontribusi terhadap keputusan akhir. Tujuannya adalah menghasilkan website sistem pakar yang dan membantu masyarakat luas dalam mendiagnosa penyakit kulit dan memberikan solusi dari penyakit kulit yang terdeteksi. Hasil dari penelitian ini menyimpulkan bahwa berdasarkan aplikasi diagnosa penyakit kanker kulit dapat menampilkan hasil keputusan diagnosa penyakit kanker kulit.
Kata kunci: Naïve Bayes; Penyakit Kulit; sistem pakar
Abstract:Abstract: A research institute explains that with 83.7 million people using the Internet, Indonesia is among the top 20 internet users globally. Various individual or group activities require an internet network, one of…
which is playing games, for developments in the gaming sector, especially the MOBA (Massive Online Battle Arena) genre game, is being hotly discussed. There are various kinds of MOBA genre games, one of which is the Mobile Legends game. Many E-Sport Mobile Legends teams, especially in Asia, make this phenomenon a business space to generate large profits. In this study, the researcher recommends a good machine learning algorithm to predict the outcome of Mobile Legends matches. Of the 600 match history data analyzed, this study recommends the Artificial Neural Network (ANN) and Random Forest (RF) algorithms as the right algorithms to predict the outcome of the match. Prediction results from each algorithm can reach 82% and 80% accuracy. These findings can help the E-sports analysis team build their match strategy.
Keywords: artificial neural networ; machine learning; mobile legend; prediction; random forest
Abstrak: Sebuah lembaga penelitian menjelaskan bahwa dengan 83,7 juta penduduk yang menggunakan Internet, Indonesia termasuk di dalam 20 besar pengguna internet secara global. Berbagai aktivitas individu atau kelompok membutuhkan jaringan internet, salah satunya adalah bermain game, untuk perkembangan pada sektor game khususnya game bergenre MOBA (Massive Online Battle Arena) sedang hangat diperbincangkan. Ada berbagai macam game bergenre MOBA, salah satunya game Mobile Legends. Banyak tim E-Sport Mobile Legends khususnya di asia menjadikan fenomena ini sebagai ruang bisnis untuk menghasilkan keuntungnya yang besar. Dalam penelitian ini, peneliti merekomendasikan algoritma pembelajaran mesin yang baik untuk memprediksi hasil pertandingan Mobile Legends. Dari 600 data riwayat pertandingan yang dianalisis, penelitian ini merekomendasikan algoritma Artificial Neural Network (ANN) dan Random Forest (RF) sebagai algoritma yang tepat untuk memprediksi hasil pertandingan. Hasil prediksi dari masing-masing algoritma dapat mencapai 82% dan akurasi 80%. Temuan ini dapat membantu tim analisis E-sports membangun strategi pertandingan mereka.
Kata kunci: artificial neural network; machine learning; mobile legend; prediksi; random forest
Abstract:Abstract: l -The field of computer vision is research in development technology to obtain information from images and replicate or imitate human visual processes, so that they can understand the objects around them. Deep…
learning is a term used to describe a new era in learning that supports computer learning from big data machines. Convolutional Neural Networks (CNN) algorithms have made significant progress in the fields of object detection, image classification, and semantic segmentation. ;Object detection is a technique used to identify the type of object in a given image and the location of the object in the image. The field of computer vision is research in development technology to obtain information from images and replicate or imitate human visual processes, so that computers can know objects around them. Deep learning is the buzzword as a new era in machine learning that trains computers to find patterns from large amounts of data. Convolutional Neural Networks (CNN) algorithms have made significant progress in the fields of object detection, image classification, and semantic segmentation. Object detection is a technique used to identify the type of object in a particular image as well as the location of the object in the image.
Keywords: CNN, Computer Vision, Deep Learning, Face Detection;
Abstrak: 1 Bidang computer vision merupakan penelitian dalam teknologi pembangunan untuk memperoleh informasi dari citra dan mereplikasi atau meniru proses visual manusia, sehingga dapat memahami objek - objek disekelilingnya. Pembelajaran mendalam adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan era baru dalam pembelajaran mesin yang memungkinkan komputer belajar dari sejumlah besar data. [Algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) telah membuat kemajuan yang signifikan di bidang deteksi objek, klasifikasi gambar, dan segmentasi semantik. Deteksi objek adalah teknik yang digunakan untuk mengidentifikasi jenis objek dalam citra yang diberikan serta lokasi objek di dalam citra. Bidang computer vision merupakan penelitian dalam teknologi pembangunan untuk memperoleh informasi dari citra dan mereplikasi atau meniru proses visual manusia, sehingga komputer dapat mengetahui objek - objek disekelilingnya. Deep learning adalah kata kunci sebagai era baru dalam machine learning yang melatih komputer dalam menemukan pola dari jumlah besar data. Algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) telah membuat kemajuan yang signifikan di bidang deteksi objek, klasifikasi gambar, dan segmentasi semantik. /Deteksi objek adalah teknik yang digunakan untuk mengidentifikasi jenis objek dalam citra tertentu serta lokasi objek di dalam citra.
Kata kunci: CNN, Computer Vision, Deep Learning, Deteksi Wajah
Abstract:Abstract: Clustering data has always been a fascinating subject to research numerous perspectives. A variety of knowledge is produced by the calculating process utilizing various algorithms. The genesis of cluster optimization…
ization is based on differences of opinion about the cluster's results. In general, cluster and optimization findings are generated using software such as Matlab, RapidMiner, and programming languages like Python. Users, however, have not been satisfied with the results so far. The various outcomes are the primary motivations for continuing to create and develop applications. The goal of this research is to create an application that can evaluate cluster data using the K-Medoids method, which can then be further optimized using the Davies Bouldin Index (DBI). Because the target application is students and lecturers who use it in learning and observers of the cluster field, the application can indeed be accessible through a browser to make it easier to use. For ease of using it, the program is available on both desktop and mobile platforms. Through separately created applications, it is intended that this research will give an alternative to clustering and optimization.
Keywords: application, cluster, dbi, k-medoids, optimization
Abstrak: Clusterisasi data selalu menjadi topik yang menarik untuk dikembangkan dari berbagai sisi. Proses perhitungannya yang menggunakan berbagai algoritma menghasilkan knowledge yang beragam. Perbedaan pendapat terhasil hasil cluster menjadi dasar munculnya optimalisasi cluster. Umumnya hasil cluster dan optimalisasi diperoleh dari pengolahan menggunakan aplikasi yakni Matlab, RapidMiner, dan bahasa pemrograman seperti Pyhton. Namun demikian hasil yang muncul belum mampu memuaskan pengguna. Hasil yang berbeda menjadi alasan utama pembuatan maupun pengembangan aplikasi masih terus dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah aplikasi yang dapat memproses data cluster menggunakan algoritma K-Medoids untuk selanjutnya dioptimalisasi dengan Davies Bouldin Index (DBI). Untuk memudahkan penggunaan, aplikasi dapat diakses pada browser karena target aplikasi adalah mahasiswa dan dosen yang menggunakan pada pembelajaran serta pemerhati bidang cluster. Aplikasi dirancang pada platform desktop dan mobile demi memudahkan pengaksesan. Diharapkan, penelitian ini memberikan alternatif dalam proses clusterisasi dan optimalisasi melalui aplikasi yang dirancang mandiri.
Kata kunci: aplikasi; cluster; dbi; k-medoids; optimalisasi
Abstract:Abstract: Distribution is an important the business sector, the agricultural sector for distributing seeds to ensure the location of customers selling seeds. Problems that are often encountered seed distribution process…
are the efficiency of the time and distance distribution. Re search will build software entering initial location data and several dynamically added consumer agents. The distance parameter uses latitude-longitude integrated on google maps and detects varying store locations, the generation of chromosomes or the best distribution path with the minimum distance route. The heuristic approach using the Genetic Algorithm imitates the concept of biological evolution of random exchange structure series. This study is to distribute 3 types of seeds with a choice of weights that have been divided into 3 areas located on the map of Indonesia using land routes. The results of the test of the population of the average fitness value tend to remain from the previous value of 1-10 the fitness value and the optimum iteration with 9-12 with an average fitness value of 44.2. Optimal results are obtained when Mr is higher than the Cr values. Thus, the Genetic Algorithm can be used for TSP seed distribution paths. 1:2 fitness evaluation compared with the usual estimates used .
Keywords: Genetic Algorithm; Route Optimization; Seed Distribution; TSP
Abstrak: Distribusi menjadi hal penting berwirausaha, salah satunya pada bidang pertanian untuk pendistribusian benih sampai lokasi tujuan. Permasalahan sering ditemui dalam proses pendistribusian adalah efektifan, efisiensi waktu dan jarak tempuh. Sehingga penelitian akan membangun perangkat lunak dengan memasukan data titik lokasi awal dan beberapa lokasi tujuan agen konsumen ditambahkan secara dinamis. Parameter jarak menggunakan latitude-longitude terintegrasi pada google maps yang mendeteksi keberadaan lokasi, selanjutnya diketahui generasi kromosom atau jalur distribusi terbaik dengan rute minimum. Pendekatan Heuristic menggunakan Algoritma Genetika meniru konsep evolusi biologis deretan struktur pertukaran informasi secara acak. Tujuan dalam penelitian ini dapat mendistribusikan jenis benih dengan pilihan bobot yang telah terbagi dalam wilayah lokasi. Satu wilayah lokasi terdapat beberapa lokasi toko ditambahkan secara dinamis, dengan proses yang sudah ditentukan titik awal keberangkatan. Penelitian ini menekankan pada proses penentuan rute lokasi saja. Hasil pengujian jumlah populasi rata-rata nilai fitness cenderung bersifat tetap dari nilai sebelumnya selisih 1-10 nilai fitness dan iterasi optimum dengan 9-12 dengan rata-rata nilai fitness 44,2. Hasil optimum didapatkan ketika Mutation rate (Mr) lebih tinggi dibanding nilai Crossover rate (Cr). Maka, Algoritma Genetika bisa digunakan untuk TSP jalur distribusi benih pengujian menghasilkan evaluasi fitnes 1:2 untuk Algoritma Genetika dibandingkan dengan estimasi jarak biasa digunakan.
Kata kunci: Algoritma Genetika; Distribusi Benih; Optimalisasi Rute; TSP
Abstract:Abstract: Problems that often occur in people with the growth and development of urban areas that change very quickly cause the movement of people or road users to become chaotic as in the Municipality of Medan. People in…
n carrying out their daily activities are directly influenced by irregular patterns of human movement, in this case what is meant is an increase in congestion, delays, and others. Therefore we need a system that can make it easier for humans to use road facilities, namely a geographic information system to determine the shortest path using the djikstra method and spanning cycle using graphs as a branch of mathematics and computer science. This research activity plan is carried out in the Medan city area using spatial image data from the Medan city map, spatial data based on google maps, and attribute data. a branch of mathematics and computer science. This research activity plan is carried out in the Medan city area using spatial image data from the Medan city map and spatial data based on google maps. The final result of the research that is expected is that the results of the comparison of the two algorithms are obtained according to the spatial data used, and the results of the research will be published in an accredited national journal article with sinta 4 or better.
Keywords: comparative of djikstra and spanning cycle method; shortest path; spatial data
Abstrak: Permasalahan yang sering terjadi pada masyarakat dengan pertumbuhan dan perkembangan kawasan perkotaan yang berubah sangat cepat menyebabkan pergerakan masyarakat atau pengguna jalan menjadi semrawut seperti di Kotamadya Medan. Masyarakat dalam melakukan aktivitasnya sehari-hari secara langsung dipengaruhi oleh pola pergerakan manusia yang tidak teratur, dalam hal ini yang dimaksud adalah peningkatan kemacetan, keterlambatan, dan lain-lain. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem yang dapat mempermudah manusia dalam menggunakan fasilitas jalan yaitu sistem informasi geografis untuk menentukan jalur terpendek dengan menggunakan metode djikstra dan spanning cycle menggunakan graf sebagai cabang dari matematika dan ilmu komputer. Rencana kegiatan penelitian ini dilakukan di wilayah kota Medan dengan menggunakan data citra spasial dari peta kota Medan, data spasial berbasis google maps, dan data atttributnya. Hasil akhir dari penelitian yang diharapkan adalah diperoleh hasil perbandingan kedua algoritma sesuai dengan data spasial yang digunakan, dan luaran hasil penelitian akan dipublish pada artikel jurnal nasional terakreditasi sinta 4 atau yang lebih baik.
Kata kunci: data spasial ; jalur terpendek;perbandingan metode djikstra dan spanning cycle