Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

IMPLEMENTASI FRAME INTERPOLATION PADA ANIMASI STOPMOTION Moniva, Anip; Utami, Ema; Purwanto, Agus
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 2 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v9i2.4614

Abstract

Salah satu keterbatasan dalam pembuatan animasi stop-motion adalah kesulitan dalam menciptakan gerakan yang halus dan natural, terutama dalam konteks waktu. Time interpolation adalah proses menghitung bingkai-bingkai perantara dalam urutan waktu, yang memungkinkan transisi yang lebih mulus antara bingkai kunci dalam animasi stop-motion. Dalam penelitian ini, berbagai metode time interpolation dieksplorasi dan diimplementasikan dalam konteks stop-motion. Melalui serangkaian eksperimen yang terkontrol, teknik time interpolation yang berbeda diuji untuk efektivitas dan efisiensi dalam menciptakan gerakan yang lebih lancar. Implementasi ini diuji dalam berbagai skenario yang mencerminkan kondisi produksi nyata. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan signifikan dalam kualitas animasi dengan penggunaan time interpolation, dengan pergerakan yang lebih halus dan transisi yang lebih natural antara bingkai. Selain itu, teknik ini juga terbukti mengurangi waktu produksi, membuat proses lebih efisien. Secara keseluruhan, penelitian ini menawarkan wawasan penting dan inovasi dalam bidang animasi stop-motion. Implementasi time interpolation dalam stop-motion bukan hanya meningkatkan estetika visual tetapi juga efisiensi proses produksi, membuatnya relevan dan berharga bagi industri animasi, pendidik, dan peneliti.
Boosting Methods for Multi-label Data Cyberbullying Farasalsabila, Fidya; Aritonang, Mhd Adi Setiawan; Jabnabillah, Faradiba; Moniva, Anip; Lestari, Verra Budhi; Handayani, Rizky
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 12, No 3 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v12i3.8721

Abstract

Easy accessibility to the internet and social media allows individuals to communicate anonymously, providing opportunities for abusive and harmful behavior. The psychological impact of cyberbullying can be very detrimental, triggering stress, depression, and even causing more serious consequences such as suicide. This paper describes cyberbullying sentiment analysis with a focus on the use of four different boosting methods, namely Gradient Booster, Gradient Booster, XGBoost, AdaBoost, dan LightGBM on a multi-label public dataset covering 6 categories. The aim of this research is to compare and analyze the relative performance of these boosting methods in overcoming the challenges of multi-label sentiment analysis in the context of cyberbullying. Results reveal that XGBoost and LightGBM have a tendency to more effectively overcome the challenges of detecting cyberbullying in more complex categories, making a positive contribution to the development of superior detection systems in the context of multi-label sentiment analysis. This research contributes to the field by providing a comparative analysis of state-of-the-art boosting algorithms, highlighting their strengths in multi-label classification tasks, and offering practical insights for developing more accurate and reliable cyberbullying detection systems. The findings from this study are expected to serve as a reference for future development of machine learning-based tools that can help mitigate the psychological harm caused by online abuse, particularly in detecting subtle and complex forms of cyberbullying behavior.