Abstract:Penelitian ini bertujuan untuk memahami bagaimana opini publik terbentuk di media sosial terkait kontroversi dugaan manipulasi program giveaway yang dilakukan oleh creator TikTok Willie Salim. Penelitian menggunakan metode…
de kualitatif deskriptif dengan pendekatan Teori Resepsi Encoding/ Decoding dari Stuart Hall untuk melihat bagaimana Masyarakat menafsirkan informasi yang beredar di berbagai platform media sosial. Fokus penelitian diarahkan perbedaan antara citra positif yang ditampilkan dalam video TikTok dengan fakta di balik layar yang kemudian diungkap melalui kanal YouTube Podcast Bang Denny Sumargo. Hasil penelitian menunjukkan bahwa citra Willie Salim sebagai kreator dermawan yang aktif membantu masyarakat selama periode 2023–2025 mengalami penurunan kepercayaan setelah muncul dugaan bahwa sebagian konten giveaway dibuat secara terencana atau settingan. Konten-konten tersebut sebelumnya berhasil menarik perhatian publik dengan jutaan penonton dan ratusan ribu likes. Temuan Penelitian juga memperlihatkan bahwa banyak netizen menganggap konten tersebut sebagai bentuk eksploitasi kemiskinan atau poverty porn demi mendapatkan perhatian dan popularitas di media sosial. Reaksi masyarakat kemudian terbagi menjadi beberapa kelompok. Sebagian besar berada pada posisi oposisi, yaitu menolak dan mengkritik tindakan tersebut karena dianggap tidak jujur. Sebagian lainnya berada pada posisi negosiasi, yaitu tetap mengkritik kebohongan dalam konten tetapi masih menghargai adanya bantuan yang diberikan kepada masyarakat. Sementara itu, kelompok yang sepenuhnya mendukung Willie Salim semakin sedikit dan umumnya berasal dari pengikut setia yang tetap percaya pada sang kreator. Penelitian ini menyimpulkan bahwa terbukanya informasi dari berbagai platform media sosial membuat audiens tidak lagi menjadi penonton pasif, tetapi lebih kritis dalam menilai konten digital. Fenomena ini juga menunjukkan meningkatnya kesadaran masyrakat terhadap pentingnya kejujuran, etika komunikasi, dan tanggung jawab moral dalam dunia media sosial.
Abstract:Abstract: Asthma is a chronic respiratory disease that affects millions of people worldwide, making early detection crucial to prevent complications. This study aims to compare the performance of the Decision Tree and Random…
ndom Forest algorithms in classifying asthma based on clinical symptom data. The data were processed through feature selection and model training stages, then evaluated using accuracy, precision, recall, and F1-score.The experimental analysis revealed that the Random Forest algorithm surpassed the Decision Tree in all metrics, achieving 95.19% accuracy, 90.43% precision, 95.00% recall, and 93.00% F1-score. In contrast, the Decision Tree obtained 89.14% accuracy, 90.60% precision, 88.70% recall, and 89.70% F1-score. These results suggest that Random Forest is more robust and dependable, especially in managing complex and imbalanced medical datasets.
Keywords: asthma detection; decision tree; random forest; machine learning.
Abstrak: Asma merupakan penyakit pernapasan kronis yang memengaruhi jutaan orang di seluruh dunia sehingga deteksi dini sangat penting untuk mencegah komplikasi. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja algoritma Decision Tree dan Random Forest dalam mengklasifikasikan asma berdasarkan data gejala klinis. Data diproses melalui tahapan seleksi fitur dan pelatihan model, kemudian dievaluasi menggunakan akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest memberikan performa terbaik dengan akurasi 90.43%, presisi 95.00%, recall 95.00%, dan F1-score 93.00%. Sebaliknya, Decision Tree memperoleh akurasi 89.14%, presisi 90.60%, recall 88.70%, dan F1-score 89.70%. Hasil ini menunjukkan bahwa Random Forest lebih kuat dan dapat diandalkan, terutama dalam mengelola kumpulan data medis yang kompleks dan tidak seimbang.
Kata kunci: deteksi asma; decision tree; random forest; pembelajaran mesin.
Abstract:Penelitian ini bertujuan menganalisis strategi transformasi rumahan Risol Mak Bibi menjadi bisnis UMKM sukses dengan omzet jutaan rupiah di Medan. Metode kualitatif deskriptif melalui studi kasus tunggal menggunakan wawancara…
ncara mendalam semi-struktural dengan pemilik, karyawan, dan pelanggan, observasi partisipan, serta analisis tematik Miles dan Huberman. Hasil menunjukkan omzet stabil Rp200.000/hari (Rp6 juta/bulan) dicapai melalui varian inovasi (sayur, ayam, mayo), lokasi strategis dekat pasar, pemasaran organik melalui WhatsApp/Instagram, dan pengelolaan biaya efisien, meskipun tantangan harga bahan diatasi dengan loyalitas rasa autentik.
Abstract:Pandemi Covid-19 telah memberikan dampak luas pada Indonesia, terutama terhadap ekonomi dan kesejahteraan sosial. Pembatasan sosial telah diterapkan untuk menekan penyebaran virus, tetapi berdampak pada penurunan pendapatan…
tan dan peningkatan tingkat kemiskinan. Proyeksi menunjukkan bahwa hingga jutaan orang bisa jatuh ke dalam kemiskinan baru. Selain itu, pandemi juga meningkatkan masalah kesehatan mental dan gangguan dalam akses terhadap layanan sosial. Metode deskriptif digunakan untuk menggambarkan dan menganalisis dampak pandemi ini. Hasilnya menunjukkan bahwa upaya pemerintah melalui bantuan sosial dan program pemberdayaan masyarakat telah diambil, tetapi tantangan yang besar masih ada jika pandemi berlanjut. Koordinasi antara pemerintah pusat dan daerah serta dukungan dari semua sektor masyarakat sangat diperlukan.