Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Sistem Rekomendasi Film Menggunakan Content Based Filtering
Authors: Muhammad Fajriansyah, Putra Pandu Adikara, Agus Wahyu Widodo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Recommendation Systems; Content-Based Filtering
Abstract: Pertumbuhan banyaknya penonton bioskop yang meningkat selaras dengan banyaknya jumlah film yang diproduksi. Berbagai film dengan alur cerita, genre, dan tema film yang serupa ataupun berbeda-beda meramaikan pasar industri dari bidang perfilman di luar negeri hingga dalam negeri. Dari banyaknya film yang diproduksi membuat calon penonton bingung dan kesulitan untuk mencari dan menentukan film apa yang akan ditonton selanjutnya sehingga menghabiskan waktu lebih banyak dalam mencari film. Beberapa orang menggunakan fitur yang disediakan di beberapa situs untuk mencari film untuk memutuskan film yang akan ditonton. Setiap orang memiliki selera yang berbeda-beda dan cenderung memilih menonton film yang serupa dengan film yang disukainya. Salah satu cara untuk mendapatkan informasi yang tepat terhadap film adalah dengan sistem rekomendasi. Setiap film memiliki beberapa informasi berupa genre film dan sinopsis film yang berbeda-beda. Pada penelitian ini untuk mendapatkan hasil rekomendasi menggunakan algoritme content based filtering dengan mencari kemiripan bobot dari term pada bag of words hasil pre-processing sinopsis film dan judul film. Pembobotan dilakukan menggunakan metode TF-IDF yang telah dinormalisasi. Kemudian hasil pembobotan akan melalui tahap cosine similarity untuk mencari kemiripan berdasarkan bobot dan diakhiri dengan filtering berdasarkan genre. Hasil pengujian yang dilakukan pada penelitian dengan melibatkan tiga partisipan dengan total jumlah film sebanyak 4000 judul film didapatkan nilai akurasi menggunakan mean average precision@ K (MAP …
Analisis Sentimen Terhadap Rating dan Ulasan Film dengan menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes dengan Fitur Lexicon-Based
Authors: Nadhif Sanggara Fathullah, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Film adalah sebuah karya seni yang banyak digemari di era sekarang. Jenis film sangat beragam dan setiap jenis film memiliki penggemarnya sendiri. Setiap penggemar memiliki penilaian terhadap film yang mereka sukai. Rating menjadi penilaian terhadap suatu film dengan skala tertentu. Selain itu, ulasan menjadi penjabaran penilaian penggemar terhadap film. Aspek penilaian yang terdapat dalam ulasan antara lain penyampaian cerita, teknik pengambilan gambar, lakon pemerannya, efek visual dan lain sebagainya. Dalam ulasan sendiri terdapat kritik atau komentar yang berisikan sentimen terhadap film tersebut. Analisis sentimen dapat membantu penggemar film untuk melihat sentimen yang dimiliki suatu film tergolong ke dalam kelompok sentimen positif atau negatif. Dalam proses analisis sentimen dapat menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes dengan fitur Lexicon-Based. Pada proses klasifikasinya akan diperhitungkan kemunculan kata-kata yang memiliki muatan sentimen dalam ulasan serta memperhitungkan probabilitas nilai rating terhadap kelas sentimen positif atau negatif. Berdasarkan hasil pengujian, nilai akurasi, precision, dan recall dengan pemilihan fitur berupa penghapusan stopword mendapatkan hasil masing-masing 0, 9, 0, 9, dan 0, 9, sedangkan nilai akurasi, precision, dan recall dengan pemilihan fitur berupa Lexicon-Based memiliki hasil masing-masing 1, 1, dan 1.
Indonesian Traditional Food Image Identification using Random Forest Classifier based on Color and Texture Features
Authors: Yuita Arum Sari, Fitri Utaminingrum, Sigit Adinugroho, Ratih Kartika Dewi, Putra Pandu Adikara, Randy Cahya Wihandika, Siti Mutrofin, Abidatul Izzah
Year: 2019
Topics: Image Classification; Machine Learning
Abstract: Indonesia has various cultures and consequently, it also has huge selection of traditional foods. Since there is new style of people of sharing food images in several social media before eating nowadays, people also have benefit to explore more information, such as recommendation place to eat particular food. When people travel to one place to another place they also have an intention to enjoy the local food, but some of them may not acknowledge the name of traditional food, especially for those who is not a residence in that place. By spreading images to others, it can help other people finding recommended food when visiting the same place. One way to tackle this problem is by identifying food images automatically. In this paper, we propose a new method for recognizing traditional foods in Indonesia. There are 382 images taken using smartphone camera, consisting of 33 classes as training set and 33 images …
Analisis sentimen pemilihan presiden 2019 pada twitter menggunakan metode maximum entropy
Authors: Alvandi Fadhil Sabily, Putra Pandu Adikara, Mochammad Ali Fauzi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Dalam era modern ini, komunikasi bisa dilakukan melalui berbagai media salah satunya melalui media online yaitu Twitter. Twitter merupakan salah satu sosial media yang berfungsi untuk bertukar informasi dan juga menuangkan suatu opini terhadap suatu hal. Postingan Twitter yang membicarakan pemilihan presiden menjadi obyek yang digunakan dalam penelitian ini. Untuk mengetahui suatu sentimen memiliki nilai positif atau negatif maka diperlukan analisis sentimen seperti pada penelitian ini. Untuk menganalisis suatu sentimen diperlukan adanya metode yang bisa mengelompokan suatu sentimen, Maximum Entropy merupakan metode yang digunakan pada penelitian ini dengan metode evaluasi yang digunakan adalah Confusion Matrix yang nantinya akan menghitung nilai Macro dan Micro averaging dari nilai evaluasi yang dihasilkan. Hasil evaluasi yang dilakukan dalam penelitian ini menghasilkan nilai akurasi Macro yang cukup tinggi yaitu sebesar 89, 16% dengan nilai precision dan recall sebesar 100% dan 89, 16% dan juga nilai F-measure sebesar 94, 27%. Pengujian dilakukan dengan menguji sebanyak 120 tweet dan data training yang digunakan sebanyak 300 tweet.
Klasifikasi Hate Speech Berbahasa Indonesia di Twitter Menggunakan Naive Bayes dan Seleksi Fitur Information Gain dengan Normalisasi Kata
Authors: Ivan Ivan, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Text Classification; Machine Learning
Abstract: Hate speech atau ujaran kebencian adalah suatu bentuk ekspresi yang dilakukan untuk menyebarkan rasa kebencian dan melakukan tindakan kekerasan serta diskriminasi terhadap seseorang atau sekelompok orang karena berbagai alasan. Kasus hate speech sangat sering kita jumpai di media sosial, salah satunya di Twitter. Tujuan yang ingin dicapai adalah untuk membuat sistem yang bisa mengklasifikasikan sebuah tweet pada Twitter ke dalam kelas hate speech (HS) ataupun kelas non hate speech (NONHS). Metode yang digunakan adalah Naive Bayes dan seleksi fitur Information Gain dengan normalisasi kata. Normalisasi kata digunakan untuk mengatasi permasalahan pada Twitter seperti banyaknya penyingkatan kata, penggunaan bahasa gaul, kesalahan eja, dan penggunaan bahasa yang tidak sesuai dengan standar yang ada. Normalisasi kata yang digunakan berasal dari Pujangga Indonesian Natural Language Processing REST API. Data yang digunakan berjumlah 250 data tweet hate speech berbahasa Indonesia dengan perbandingan 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji. Threshold yang digunakan sebesar 20%, 40%, 60%, 80%, dan 90%. Threshold adalah ambang batas yang ditentukan untuk menyimpan kumpulan term atau kumpulan suatu kata dengan tujuan untuk menyeleksi suatu kata yang memiliki nilai tinggi pada seleksi fitur Information Gain. Hasil akurasi terbaik diperoleh dengan menggunakan normalisasi kata pada tahap pre-processing dan menggunakan seleksi fitur Information Gain dengan threshold 80%. Hasil akurasi terbaik adalah sebesar 98%, nilai precision sebesar 100%, nilai recall …
Analisis Sentimen Kebijakan Pemindahan Ibukota Republik Indonesia dengan Menggunakan Algoritme Term-Based Random Sampling dan Metode Klasifikasi Naïve Bayes
Authors: Akhmad Sa'rony, Putra Pandu Adikara, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Kebijakan pemindahan ibukota Republik Indonesia yang telah dicanangkan oleh Presiden Joko Widodo pada bulan Agustus lalu banyak menimbulkan pro dan kontra di masyarakat, terutama dalam lingkungan media sosial. Dalam penelitian ini dilakukan analisis sentimen terhadap kebijakan tersebut dengan menggunakan data yang didapatkan dari media sosial Twitter. Proses pengembangan sistem meliputi data scraping, preprocessing, perhitungan Raw Term Frequency, dan klasifikasi dengan menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Dalam preprocessing, proses filtering dilakukan dengan menggunakan algoritme Term-Based Random Sampling untuk membuat stoplist. Proses pengujian dilakukan dengan 2 metode yaitu pengujian parameter dan confusion matrix berjenis multiclass. Pengujian parameter dilakukan dengan mengubah persentase term data latih yang digunakan sebagai stoplist yaitu dari rentang 0 persen hingga 60 persen, sedangkan confusion matrix digunakan untuk menghitung nilai akurasi, precision, recall, dan f-measure. Berdasarkan hasil pengujian, sistem mendapatkan nilai macroaverage terbaik pada klasifikasi dengan stoplist 20 persen dengan nilai macroaverage akurasi sebesar 0, 94, macroaverage precision sebesar 0,945, macroaverage recall sebesar 0, 94, dan macroaverage f-measure sebesar 0,938.
Detection of cyber harassment (cyberbullying) on Instagram using naïve bayes classifier with bag of words and lexicon based features
Authors: Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho, Salsabila Insani
Year: 2020
Topics: Text Classification; Machine Learning
Abstract: Instagram is a very popular social media across the world, with varied users from teenagers to adults. By using Instagram people are able to share photos or videos through social networks. Instagram also provides a lot of features, one of the features is the comment section. However, there are so many Instagram users who make social media as a platform to harass others. Bullying or harassing can affect the psychological condition and in the extreme condition can drive people to suicide. The focus of this research is to detect cyberbullying on Instagram comment into two classes, one is classified as cyberbullying and the other is non-cyberbullying. If we can successfully detect cyberbullying comment, it should help to prevent the cyberbullying act before it happens. The detection process consists of several steps, starts with preprocessing, followed by feature extraction, and the last is classification or in this case …
Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Mobile Banking Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Lexicon Based Features
Authors: Katherine Ivana Ruslim, P Adikara, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Analisis sentimen adalah bidang penelitian dalam text mining yang sangat populer. Ide dasar dari analisis sentimen adalah menemukan polaritas dari dokumen dan mengklasifikasikannya menjadi positif atau negatif. Dokumen teks yang digunakan dalam penelitian yaitu ulasan pada Google Play Store mengenai aplikasi mobile banking. Support Vector Machine merupakan metode yang digunakan serta menambahkan Lexicon Based Features sebagai pembaruan fitur selain menerapkan fitur Bag of Words. Data penelitian sebanyak 500 data dengan pembagian 90% data latih dan 10% data uji. Hasil evaluasi sistem yang didapatkan dengan gabungan fitur Bag of Words dan Lexicon Based Features lebih tinggi dibandingkan dengan hasil evaluasi sistem yang hanya menerapkan fitur Bag of Words maupun sistem yang hanya menerapkan Lexicon Based Features. Hasil evaluasi yang didapatkan oleh gabungan kedua fitur dengan pengujian menerapkan 10 fold cross validation yaitu accuracy= 0,846, recall= 0,846, precision= 0,864, dan f-measure= 0,855 dengan nilai parameter Support Vector Machine yang digunakan merupakan nilai parameter yang terbaik yaitu sigma kernel RBF= 3, lambda= 0, 1, gamma= 0,001, complexity= 0, 1, epsilon= 0,001, dan iterasi= 50.
Analisis Sentimen Pembangunan Infrastruktur di Indonesia dengan Automated Lexicon Word2Vec dan Naive-Bayes
Authors: Ananda Fitri Niasita, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Pembangunan infrastruktur merupakan proyek yang sedang gencar dilakukan oleh pemerintah saat ini. Dengan adanya infrastruktur yang memadai, pemerintah berharap nantinya perekonomian dan tingkat kesejahteraan Indonesia akan meningkat. Pembangunan infrastruktur tentu saja menarik perhatian dari masyarakat. Berbagai komentar mengenai proyek ini disebutkan melalui media sosial, salah satunya adalah Twitter. Jumlah perbandingan pendapat pro dan kontra dari masyarakat dapat diketahui dengan menggunakan analisis sentimen. Dalam hal ini, analisis sentimen menggunakan kamus leksikon untuk menentukan apakah data tersebut bersifat positif atau negatif. Kamus leksikon dibuat secara otomatis dengan menggunakan metode Word2Vec terhadap data komentar. Metode Word2Vec bertujuan untuk mencari kedekatan antara satu kata dengan kata lainnya. Selanjutnya, penentuan kelas sentimen dilakukan dengan menggunakan metode Naive-Bayes. Penelitian ini menggunakan data latih sebanyak 100 data dan data uji sebanyak 50 data yang dibagi ke dalam sentimen positif dan negatif. Nilai akurasi tertinggi yang diperoleh adalah 64% dengan nilai precision sebesar 0, 36, recall sebesar 0,818 dan f-measure sebesar 0, 5.
Perbandingan Pembobotan Term Frequency-Inverse Document Frequency dan Term Frequency-Relevance Frequency terhadap Fitur N-Gram pada Analisis Sentimen
Authors: Randy Ramadhan, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Text Processing; Sentiment Analysis
Abstract: Analisis sentimen merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengekstrak sentimen dalam kalimat berdasarkan isinya. Analisis sentimen merupakan salah satu metode dalam text mining yang menggunakan proses text preprocessing yang setelahnya terdapat suatu proses yaitu pembobotan kata. Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) merupakan metode pembobotan kata yang paling populer dari kategori unsupervised term weighting yang dilansir tidak cocok untuk melakukan pengelompokan teks. Term Frequency-Relevance Frequency (TF-RF) merupakan metode penggabungan antara TF dan RF dengan tujuan untuk mendapatkan performansi yang lebih baik, metode ini berfokus pada seluruh dokumen yang mengandung term atau tidak mengandung term. Twitter merupakan tempat untuk masyarakat mencurahkan isi pikiran tentang pandemi yang dialami. Ulasan tentang hal karyawan dirumahkan pada Twitter perlu diklasifikasikan menjadi ulasan positif, negatif, dan netral, yang berguna untuk menjadi pertimbangan perusahaan dan pemerintah untuk melakukan keputusan dalam kebijakan PSBB. Terdapat beberapa tahap penelitian ini yaitu preprocessing untuk pemrosesan dokumen, dan menggunakan fitur unigram dan bigram serta pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF dan TF-RF lalu dalam pengklasifikasian menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor. Data yang digunakan sebanyak 246 data latih dan 90 data uji. Hasil terbaik dari perbandingan evaluasi yang didapatkan adalah dengan menggunakan pembobotan kata TF. RF dengan fitur unigram pada klasifikasi KNN dengan …
Pengenalan Jenis Kelamin dan Rentang Umur berdasarkan Suara menggunakan Metode Backpropagation Neural Network
Authors: Avisena Abdillah Alwi, Putra Pandu Adikara, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2083
Topics: Audio Processing; Neural Networks
Abstract: Teknologi di bidang speech recognition saat ini mengalami kemajuan pesat. Salah satu teknologi yang memanfaatkan speech recognition adalah asisten virtual seperti Google Asisten, Cortana, dan Alexa. Guna meningkatkan kualitas komunikasi antara asisten virtual dan manusia, asisten virtual perlu mengenal siapa lawan komunikasinya. Salah satu caranya adalah dengan mengetahui jenis kelamin dan umurnya. Pengenalan jenis kelamin dan rentang umur berdasarkan suaranya merupakan salah satu bagian speech recognition. Dari audio tidak bisa langsung diklasifikasikan oleh karena itu perlu adanya ekstraksi ciri atau fitur, ekstraksi fitur yang dapat digunakan antara lain Mel-Spectogram, Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), dan Chroma-Short-Time Fourier Transform. Arsitektur jaringan saraf tiruan mampu mengklasifikasikan hal tersebut, salah satu metodenya adalah Backpropagation. Dari pengujian yang dilakukan klasifikasi jenis kelamin dan rentang umur dengan dataset dari Mozilla Common Voice mendapatkan akurasi yang kurang baik yaitu 0, 18357. Dari hasil pengujian tersebut perlu untuk dilakukan pengujian tambahan yaitu pengujian dataset. Ketika dilakukan pengujian dataset untuk klasifikasi jenis kelamin saja terlihat akurasi klasifikasi dengan dataset Mozilla Common Voice sebesar 0, 62504 sedangkan akurasi dari klasifikasi dengan dataset dari Free ST American English Corpus mendapat 0, 9349. Dari pengujian yang dilakukan disimpulkan bahwa penggunaan dataset Mozilla Common Voice kurang direkomendasikan untuk pengenalan jenis kelamin dan/atau rentang umur.
Klasifikasi Penyakit Tuberkulosis (TB) menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM)
Authors: Vivin Vidia Nurdiansyah, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Extreme Learning Machine
Abstract: Tuberkulosis (TB) merupakan penyakit penyebab kematian tertinggi di Dunia. Penyakit ini menyerang sistem pernapasan paru paru dan termasuk ke dalam penyakit menular. Pada tahun 2019 Indonesia adalah Negara yang menduduki posisi tertinggi ketiga dalam jumlah kasus penyakit TB yakni sebanyak 842.000. Meningkatnya kasus TB dari tahun ketahun dikarenakan masyarakat kurang mengetahui informasi mengenai bahaya maupun pengobatan dan pencegahan dari penyakit ini. Oleh karena itu diperlukan adanya klasifikasi tentang tuberkulosis terhadap masyarakat agar mengetahui risiko mengidap penyakit TB berdasarkan gejala yang dialami. Dari permasalahan tersebut maka diperlukan klasifikasi penyakit TB sebagai peningkatan kesadaran masyarakat terhadap penyakit TB. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh hasil klasifikasi TB menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM). Berdasarkan hasil pengujian dan analisis menggunakan confusion matrix dengan memakai data penyakit TB Puskesmas Dinoyo Tahun 2018-2019 diperoleh nilai akurasi tertinggi sebesar 99, 33% dengan jumlah hidden neuron 20, persentase data training dan data testing sebesar 70%: 30%, dan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid biner.
Analisis Sentimen Mengenai Produk Toyota Avanza Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Versi 3 (LVQ 3) dengan Seleksi Fitur Chi Square, Lexicon-Based Features serta …
Authors: Jonathan Reynaldo, Putra Pandu Adikara, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Mobil merupakan alat transportasi yang digunakan oleh manusia dengan keunggulan dan kenyamanan untuk meningkatkan pengalaman berkendara. Toyota selaku produsen mobil Toyota Avanza membutuhkan opini masyarakat untuk meningkatkan produknya. Opini yang berasal dari media sosial perlu diklasifikasikan menjadi opini positif, netral atau negatif sehingga membutuhkan analisis sentimen. Untuk menganalisis sentimen, salah satu metode yang dapat digunakan adalah Learning Vector Quantization Versi 3 (LVQ 3) yang digunakan pada penelitian ini. Seleksi fitur Chi Square, lexicon-based features dan normalisasi min-max juga digunakan dalam penelitian ini. Evaluasi menggunakan confusion matrix untuk pengujian data latih sebanyak 240 buah dan data uji sebanyak 60 buah menghasilkan accuracy sebesar 38, 33% untuk penggunaan fitur hasil seleksi fitur Chi Square, 33, 33% untuk penggunaan lexicon-based features, dan 36, 67% untuk penggunaan gabungan fitur hasil seleksi fitur Chi Square dan lexicon-based features.
Analisis Sentimen terhadap Perundungan Siber pada Twitter menggunakan Algoritma Bidirectional Encoder Representations from Transformer (BERT)
Authors: Niluh Putu Vania Dyah Saraswati, Novanto Yudistira, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Sentiment Analysis; Natural Language Processing
Abstract: Perundungan adalah tindakan yang sengaja dilakukan untuk menyakiti secara fisik, verbal, dan psikologis seseorang yang merasa tidak berdaya. Perundungan adalah masalah penting yang telah/diidentifikasi sebagai masalah sosial yang sangat serius di Amerika Serikat dan banyak bagian dunia lainnya. Perundungan siber adalah penggunaan teknologi informasi dan komunikasi untuk pelecehan yang disengaja/terencana dan aktivitas permusuhan, yang dilakukan berulang dan terstruktur dengan cara yang berpotensi membahayakan. Jenis perundungan siber termasuk intimidasi seseorang melalui media sosial, pelecehan, sexting, penipuan, meniru, dan mengirim pesan jahat melalui ruang obrolan dan pesan instan. Selama beberapa tahun terakhir, Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT) telah menjadi model representasi yang digunakan secara luas dan efisien yang mencapai kinerja mutakhir pada tugas-tugas tingkat kalimat dan token-level, mengungguli banyak arsitektur tugas khusus. Tingkat akurasi pada klasifikasi perundungan siber dengan menggunakan data uji dan data validasi dalam Bahasa Indonesia yang dihasilkan dengan menggunakan algoritma BERT sebesar 0, 81 yang dimana dalam persentase akurasinya adalah 81%. Algoritma BERT dapat membantu mengidentifikasikan masukan yang mengarah pada perundungan siber dengan memberikan keluaran berupa kelas dengan kategori yang telah ditentukan, yakni netral, bahasa kasar maupun mengandung ujaran kebencian. Sistem juga memberikan persentase terhadap kategori yang didapatkan melalui program tersebut.
Newsgroup topic extraction using term-cluster weighting and pillar K-means clustering
Authors: Sigit Adinugroho, Randy C Wihandika, Putra P Adikara
Journal: International journal of computers and applications
Year: 2022
Topics: Text Mining; Clustering
Abstract: Topic extraction is an essential tool to help gathering information from a vast amount of sources. This paper introduces a new approach to extract topics from a collection of text documents. In order to obtain the topics, preprocessing steps are conducted to remove unnecessary parts of the documents. Then, a term frequency-inverse document frequency is built to weight terms in documents. After that, SVD-based feature transformation is involved in building features used for clustering. Prior to clustering process, the Pillar algorithm is run to select initial centroids for K-Means clustering. Finally, weights of terms in clusters are calculated using term-cluster weight as a basis to choose topics from clusters. Based on the experimental result, it is concluded that the framework achieves satisfactory results by attaining the accuracy of 100%, 95.1%, 83,7%, and 68.7% for 4 topics obtained from Binary2, Multi5, Multi7, and …
Klasifikasi Jurusan Siswa menggunakan K-Nearest Neighbor dan Optimasi dengan Algoritme Genetika (Studi Kasus: SMAN 1 Wringinanom Gresik)
Authors: Vergy Ayu Kusumadewi, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Genetic Algorithms
Abstract: Penjurusan merupakan proses memilih dan menempatkan program studi yang sesuai untuk siswa, proses ini akan berpengaruh untuk masa depan para siswa, baik pada saat menjadi pelajar di SMA maupun setelah lulus ketika melanjutkan studi di perguruan tinggi. Berdasarkan hasil wawancara permasalahan yang sering terjadi terdapat beberapa siswa yang ingin berpindah jurusan di tengah semester, hal ini dikarenakan siswa tidak bisa mengikuti pelajarannya dan merasa tertinggal dari teman-temannya yang lain. Oleh karena itu, diperlukan sistem cerdas yang bisa mempermudah pihak sekolah dalam mengelompokkan siswa-siswi ke jurusan sesuai dengan minat dan bakat siswa. Pada penelitian ini sistem dibuat dengan menerapkan metode K-NN dan optimasi Algoritme Genetika. Jenis validasi yang dipakai dalam penelitian ini memanfaatkan 9-fold cross validation serta hold-out validation. Jumlah dataset yang awalnya 288 data akan dibagi menjadi 9 bagian masing-masing berjumlah 32 data. Pada umumnya jumlah fold terbaik yang digunakan adalah 10, namun pembagian fold juga harus disesuaikan dengan jumlah data yang digunakan. Pada pengujian hold-out dibagi menjadi 2 skenario pengujian yaitu yang pertama pengujian menggunakan rumus kernel polynomial, kernel RBF dan kernel linear yang dijabarkan (disubtitusi ke dalam rumus penjabaran jarak) mendapatkan nilai fitness sebesar 64,385% sedangkan yang kedua menggunakan rumus kernel polynomial, kernel RBF dan kernel linear yang tidak dijabarkan (tanpa disubtitusi ke rumus penjabaran jarak) mendapatkan nilai fitness 93,182%. Nilai fitness tertinggi …
Food Image Retrieval with Gray Level Co-Occurrence Matrix Texture Feature and CIE L* a* b* Color Moments Feature
Authors: Ahmad Fauzi Ahsani, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Year: 2019
Topics: Image Processing; Feature Extraction
Abstract: Food recognition and finding its recipe sometime is becoming challenging in everyday life, especially those who work in cuisine field. Most people usually try to find the food recipe using search engine or specially-designed recipe website by typing the query in the form of text. The problem is, text query cannot be used to accommodate the need of the user when they try to find the food and its recipe using the food image. Hence, a specialized content-based image retrieval is needed for food finding. This paper proposes food image retrieval that later can be matched with its associated recipe. The features used in this food image retrieval is texture and color moments features. Texture feature used in this research is Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) while CIE L*a*b color moment is used in color feature extraction. From the initial ranked result, using small dataset consists of 1303 training data and 31 test data …
Klasifikasi Penyakit Kanker Serviks dengan Extreme Learning Machine
Authors: Uke Rahma Hidayah, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Extreme Learning Machine
Abstract: Kanker serviks merupakan kanker peringkat kedua yang paling banyak di Indonesia setelah kanker payudara. Jumlah kematian akibat kanker serviks di Indonesia terus meningkat setiap tahunnya yang disebabkan oleh keterlambatan melakukan diagnosis dan pemeriksaan. Untuk mendeteksi kanker serviks dapat dilakukan pemeriksaan laboratorium dengan metode Inspeksi Visual dengan Asam asetat (IVA) atau pap smear yang membutuhkan pengetahuan dokter spesialis penyakit dalam serta beberapa pertimbangan fitur untuk mendapatkan hasil diagnosis yang akurat. Terkadang, cara menganalisis fitur oleh dokter satu dengan yang lain menghasilkan hasil yang berbeda. Oleh karena itu diperlukan adanya proses klasifikasi untuk melakukan diagnosis pada penyakit kanker serviks dengan hasil akurasi tinggi sehingga diharapkan dapat menyamakan hasil diagnosis dari tenaga medis. Penelitian ini menggunakan data cervical cancer risk classification dengan pemilihan fitur berdasarkan wawancara pakar. Penelitian ini menggunakan algoritme Extreme Learning Machine dalam melakukan proses klasifikasi dan mengukur hasil kinerja algoritme dengan nilai akurasi dari perhitungan confusion matrix. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan parameter optimal yaitu banyak hidden neuron sebanyak 11, fungsi aktivasi adalah sigmoid biner, dan fold pada data training serta testing adalah fold ke-1 yang menghasilkan akurasi sebesar 91, 76%.
Analisis Sentimen Impor Beras 2018 Pada Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Pembobotan Jumlah Retweet
Authors: Renaza Afidianti Nandini, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Sentiment Analysis; Support Vector Machine
Abstract: Media sosial Twitter merupakan salah satu basis data real time terbesar dan sangat berguna untuk mengetahui persepsi masyarakat di Indonesia. Permasalahan polemik impor beras pada tweet Twitter menjadi hal yang penting untuk dikaji sebagai pemrosesan teks. Pada penelitian ini membahas analisis sentimen pada Twitter impor beras 2018 menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan Pembobotan Jumlah Retweet. Penggunaan fitur pembobotan jumlah retweet menggunakan perbandingan nilai konstanta (Î±dan Î²) tertentu sebanyak 11 kali untuk memperoleh hasil analisis kelas positif dan negatif. Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 318 data yang terdiri dari dua jenis data yaitu data latih dan data uji dengan perbandingan 70% data latih dan 30% data uji. Dari hasil pengujian akurasi dengan menggunakan metode Support Vector Machine tanpa pembobotan jumlah retweet sebesar 50, 00%, precision sebesar 49, 46%, recall sebesar 97, 87%, dan f-measure sebesar 65, 71%. Hasil pengujian akurasi dengan menggunakan metode Support Vector Machine dengan pembobotan jumlah retweet sebesar 50, 00%, precision sebesar 49, 46%, recall sebesar 01, 00% dan f-measure sebesar 65, 73%. Dapat disimpulkan bahwa penggunaan fitur pembobotan jumlah retweet dapat memberikan hasil yang cukup optimal dan mampu melakukan klasifikasi dalam analisis sentimen.
Klasifikasi video clickbait pada youtube berdasarkan analisis sentimen komentar menggunakan learning vector quantization (lvq) dan lexicon-based features
Authors: Dwi Wahyu Puji Lestari, Rizal Setya Perdana, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Clickbait adalah suatu konten di media sosial yang bertujuan untuk menarik perhatian dan memikat pengunjung situs agar dapat mengunjungi konten mereka dengan cara membuat umpan klik yaitu berupa judul yang menarik atau provokatif tetapi dengan isi konten yang biasanya tidak sesuai. Hal tersebut membuat pengunjung situs merasa tertipu dan kecewa sehingga mereka biasanya melampiaskan rasa kesalnya dengan menuliskan komentar atau opini (dokumen, kata, kalimat) yang bersifat positif ataupun negatif. Dokumen teks yang digunakan pada penelitian ini berasal dari komentar YouTube yang berkaitan dengan konten clickbait dan non clickbait yang berbahasa Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ) dan Lexicon-Based Features sebagai pembobotan kata selain menggunakan TF-IDF. Data yang digunakan pada penelitian ini sejumlah 300 data yang terdiri dari dua jenis data yaitu data latih dan data uji dengan perbandingan 70% data latih dan 30% data uji. Akurasi sistem yang diperoleh dari hasil klasifikasi dengan metode Learning Vector Quantization tanpa Lexicon-Based Features sebesar 54, 54%, precision sebesar 1, recall sebesar 0, 1667, dan f-measure sebesar 0, 2858. Hasil akurasi sistem dengan menggunakan Learning Vector Quantization dan Lexicon-Based Features sebesar 90, 91%, precision sebesar 0, 8571, recall sebesar 1, dan f-measure sebesar 0, 9231 sehingga dapat disimpulkan bahwa metode Learning Vector Quantization dan Lexicon-Based Features dapat digunakan untuk klasifikasi sentimen.
Klasifikasi Pengaruh Polusi Udara di Indonesia terhadap Kesehatan menggunakan Algoritme Kernel Modified K-Nearest Neighbor
Authors: Fayza Sakina Maghfira Darmawan, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Environmental Science
Abstract: Polusi udara banyak memberikan permasalahan, salah satunya adalah masalah terhadap kesehatan. Pengaruh polusi udara terhadap kesehatan bisa memberikan efek yang ringan, berat, bahkan kematian. Penyelesaian permasalahan ini adalah dengan melakukan klasifikasi agar jumlah kadar-kadar yang menyebabkan polusi udara memberikan hasil pengaruh yang sesuai. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritme Kernel Modified K-Nearest Neighbor (KMKNN). KMKNN adalah algoritme modifikasi dari KNN (MKNN) yang menggunakan kernel distance. Data yang digunakan adalah 480 data dengan tiga fitur dan dua belas kelas. Pada pengujian penelitian, metode pembagian data yang digunakan adalah K-Fold Cross Validation dan Hold-Out. Pengujian dilakukan dengan menggunakan tiga kernel yang berbeda. Konstanta terbaik kernel RBF sebesar 0, 97 pada konstanta 1 sampai 5. Derajat parameter terbaik kernel polynomial sebesar 0, 97 pada derajat 1 dan 2. Hasil pengujian K-Fold dengan masing-masing kernel memberikan accuracy rata-rata 0, 87. Hasil pengujian Hold-Out tiap kernel memberikan accuracy rata-rata tertinggi pada pembagian 70%: 30% sebesar 0,972.
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Mass Rapid Transit Jakarta Menggunakan Metode Naive Bayes Dengan Normalisasi Kata
Authors: Tania Malik Iryana, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Naive Bayes
Abstract: Sejak mass rapid transit (MRT) Jakarta dioperasikan terdapat berbagai opini dari masyarakat mengenai fasilitas maupun pelayanan dari MRT Jakarta yang disampaikan melalui media sosial seperti Twitter, Instagram, TikTok, dan YouTube. Dalam penulisan opini di media sosial sering ditemukan kesalahan seperti kata tidak baku, singkatan, dan salah ketik yang dapat mempersulit proses klasifikasi. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini akan menggunakan normalisasi kata dengan kamus slang words dan singkatan serta normalisasi kata dengan Peter Norvig. Opini yang telah disampaikan oleh masyarakat harus dianalisis dengan benar agar dapat menghasilkan informasi yang bermanfaat untuk PT MRT Jakarta. Dalam melakukan analisis sentimen diperlukan metode untuk klasifikasi dan metode klasifikasi yang akan digunakan adalah metode Naive Bayes. Pengujian dalam penelitian ini menggunakan 5-fold dan untuk setiap foldnya menggunakan 200 data latih dan 50 data uji. Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa klasifikasi lebih baik menggunakan normalisasi kata karena dengan adanya normalisasi kata dapat menyamakan dua kata yang memiliki makna sama sehingga dapat meningkatkan bobot kata. Hasil evaluasi rata-rata 5-fold dari klasifikasi Naive Bayes dengan normalisasi kata menggunakan kamus slang words dan singkatan serta normalisasi kata menggunakan Peter Norvig menghasilkan 0,903 untuk precision, 0,944 untuk recall, 0,922 untuk f-measure, dan 0,903 untuk accuracy.
Klasifikasi Genre Lagu dengan Fitur Akustik Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Authors: Husein Abdulbar, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Feature Extraction
Abstract: Lagu adalah sesuatu yang tidak bisa lepas dari aktivitas sehari-hari manusia. Ketika mendengarkan lagu manusia dapat lebih fokus pada aktivitas yang sedang dilakukannya. Pesatnya perkembangan informasi multimedia dan perangkat elekronik menyebabkan peningkatan dramatis pada apresiasi dan penciptaan musik. Pada suatu sisi peningkatan ini mendorong masyarakat untuk lebih menikmati lagu. Tapi di sisi lain, peningkatan ini memaksa pengembangan-pengembangan teknologi baru untuk kenyamanan mendengarkan lagu. Contohnya adalah bagaimana seseorang ingin mencari lagu berdasarkan lagu yang telah didengarkan. Klasifikasi genre lagu adalah salah satu teknik machine learning yang dapat mengelompokkan lagu berdasarkan kegunaannya. Teknik ini dapat dijadikan fungsi dalam suatu sistem untuk mendukung fungsi-fungsi lainnya, seperti perekomendasian lagu, pencarian kata-kata khusus, atau pencarian lagu yang mirip. Penelitian ini akan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) sebagai teknik pengklasifikasian genre lagu. Untuk mengukur kedekatan dua buah lagu akan digunakan persamaan normalized cross correlation (NCC) yang menggantikan persamaan penghitungan jarak pada metode K-NN. Fitur yang diekstraksi dari sebuah lagu adalah zero crossing rate, spectral centroid, spectral rolloff, dan energy. Data yang didapat dari hasil ekstraksi fitur akan dinormalisasi menggunakan persamaan z-score. Hasil pengujian menunjukkan evaluasi terbaik didapatkan ketika durasi bernilai 10, offset bernilai 120, dan K dari K-NN bernilai 10. Precision, recall, dan f-measure yang didapatkan pada …
Analisis Sentimen IMDB Movie Reviews menggunakan Metode Long Short-Term Memory dan FastText
Authors: M Aasya Aldin Islamy, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Deep Learning
Abstract: Perkembangan teknologi saat ini memudahkan manusia untuk menggali banyak informasi menggunakan internet seperti informasi ulasan atau opini wacana film. Opini masyarakat perihal film dapat ditemukan di laman IMDB. Dengan melakukan analisis sentimen pada opini masyarakat tentang film maka kita bisa menyimpulkan apakah suatu film lebih banyak mendapatkan opini positif atau opini negatif. Untuk melakukan analisis sentimen ini digunakan salah satu deep learning method yaitu Long Short-Term Memory (LSTM) dengan penambahan FastText sebagai vektor representasi kata pada dataset IMDB movie reviews sebanyak 50.000 data. Kinerja dengan menggunakan metode Long Short-Term Memory dan FastText ini menghasilkan accuracy 0,863; precision 0,865; recall 0,861; dan f1-score 0,863. Metode LSTM dan FastText ini menghasilkan kinerja yang lebih baik dibandingkan hanya menggunakan LSTM saja dengan selisih 0,053 pada nilai f1-score dengan perincian accuracy mencapai 0,808; precision mencapai 0,804; recall mencapai 0,816; f1-score mencapai 0,810 untuk metode LSTM saja.
Analisis Sentimen Ulasan Kedai Kopi Menggunakan Metode Naive Bayes dengan Seleksi Fitur Algoritme Genetika
Authors: Naziha Azhar, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK)
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Naive Bayes
Abstract: Di era sekarang, kedai kopi tak hanya dikenal sebagai tempat berkumpul dan menyeruput kopi saja, tetapi kedai kopi telah menjadi tempat yang nyaman untuk belajar dan bekerja. Namun, tidak semua kedai kopi memiliki kualitas yang baik sesuai dengan apa yang diharapkan pelanggan. Ulasan tentang kedai kopi dapat membantu pemilik kedai kopi untuk mengetahui bagaimana respons mengenai produk dan pelayanannya. Ulasan tersebut perlu diklasifikasikan menjadi ulasan positif atau negatif sehingga membutuhkan analisis sentimen. Terdapat beberapa tahap pada penelitian ini yaitu pre-processing untuk pemrosesan ulasan, ekstraksi fitur menggunakan
Prediksi Suku Bunga Acuan (BI 7-Day Repo Rate) Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM)
Authors: Yohana Yunita Putri, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Time Series Analysis
Abstract: Suku Bunga Acuan atau sering disebut dengan BI 7-Day Repo Rate merupakan suku bunga kebijakan yang menggambarkan pendirian atau pandangan kebijakan moneter yang penetapannya dilakukan oleh bank Indonesia yang kemudian diberitahukan kepada publik. BI 7-Day Repo Rate mempunyai pengaruh dalam kegiatan perekonomian, misalnya investasi, inflasi dan perubahan mata uang. Para investor dan pelaku pasar dalam mengambil keputusan ekonomi akan mengacu berdasarkan pergerakan turun naiknya suku bunga yang ditetapkan oleh bank sentral. Oleh karena itu, prediksi suku bunga acuan (BI 7-Day Repo Rate) penting. Tujuan adanya prediksi BI 7-Day Repo Rate adalah untuk memudahkan dan membantu para investor dan pelaku pasar untuk membuat perkiraan keputusan yang hendak diambil menurut hasil prediksi suku bunga acuan. Penelitian ini menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM) untuk memprediksi suku bunga acuan (BI 7-Day Repo Rate). Proses dari algoritme ELM yang pertama adalah melakukan normalisasi, berikutnya inisialisasi bobot input dan bias, tahap selanjutnya adalah melakukan proses training dan dilanjutkan dengan proses testing, setelah itu dilakukan denormalisasi untuk mengembalikan nilai sesungguhnya. Berdasarkan dari pengujian algoritme Extreme Learning Machine (ELM) yang telah dilakukan menghasilkan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) terbaik sebesar 1, 1% dan waktu proses paling cepat adalah 0,125 detik dengan menggunakan 50 hidden neuron, fungsi aktivasi sigmoid dan jumlah data sebanyak 96 buah.
Klasifikasi Citra Makanan Menggunakan K-Nearest Neighbor dengan Fitur Bentuk Simple Morphological Shape Descriptors dan Fitur Warna Grayscale Histogram
Authors: Muhammad Rizky Setiawan, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Image Processing; Machine Learning
Abstract: Makanan merupakan salah satu sumber energi yang diperlukan oleh manusia. Jenis makanan yang dikonsumsi sangat berpengaruh terhadap daya tahan tubuh. Namun keanekaragaman makanan yang ada menyebabkan masyarakat sulit mengenali jenis makanan yang ingin dikonsumsi. Diperlukannya suatu sistem yang dapat mengenali jenis makanan untuk mempermudah masyarakat dalam mengatur pola makannya. Sebelum memasuki proses ekstraksi fitur, tahap pertama melakukan preprocessing dengan memisahkan background dengan objek citra makanan. Selanjutnya dilakukan ekstraksi fitur warna menggunakan metode Grayscale Histogram. Metode Grayscale Histogram menghasilkan fitur mean, standard deviation, skewness. Kemudian dilakukan ekstraksi fitur bentuk menggunakan metode Simple Morphological Shape Descriptors (SMSD) dan menghasilkan fitur area, length, width, aspect ratio, rectangularity N. Setelah didapatkan hasil ekstraksi fitur, dilakukan klasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Berdasarkan hasil pengujian jika hanya menggunakan metode Grayscale Histogram menghasilkan nilai akurasi sebesar 60%. Jika hanya menggunakan metode SMSD menghasilkan nilai akurasi sebesar 54, 8%. Jika menggunakan metode Grayscale Histogram dan metode SMSD menghasilkan nilai akurasi sebesar 77, 8%. Metode Grayscale Histogram dan metode SMSD dapat digunakan untuk klasifikasi citra makanan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor.
Klasifikasi Hoaks Menggunakan Metode Maximum Entropy Dengan Seleksi Fitur Information Gain
Authors: Albert Bill Alroy, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Pada tahun 2016 internet di Indonesia digunakan oleh 132 juta pengguna dan meningkat pada tahun 2017 menjadi 143 juta pengguna. Pengguna internet dapat mengakses banyak hal seperti layanan chatting, media sosial dan jual beli barang. Terdapat beberapa oknum yang sengaja membuat informasi palsu atau biasa yang kita kenal dengan istilah hoaks. Hoaks merupakan informasi atau berita yang berisi hal-hal yang belum pasti atau bukan merupakan fakta yang terjadi. Masalah penyebaran hoaks dapat dikurangi dengan dibuatnya sistem yang dapat melakukan klasifikasi apakah suatu berita termasuk hoaks atau bukan. Metode yang digunakan dalam penelitian adalah Maximum Entropy dengan Seleksi Fitur Information Gain. Data yang digunakan berjumlah 600 artikel berbahasa Indonesia. Data yang tergolong fakta berjumlah 372 artikel berita. Data yang tergolong hoaks berjumlah 228 artikel berita. Hasil akurasi terbaik pada penelitian ini sebesar 0, 8 dengan seleksi fitur information gain (threshold= 50%), nilai precision 1, recall 0, 8, dan f-measure 0.8,.
Prediksi Potensi Pengidap Penyakit Diabetes berdasarkan Faktor Risiko Menggunakan Algoritme Kernel K-Nearest Neighbor
Authors: Renata Rizki RafiAthallah, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Healthcare
Abstract: Diabetes adalah penyakit kronis yang ditandai dengan gula darah tinggi. Terhitung pada tahun 2011 terdapat 7, 29 juta orang menderita penyakit diabetes dan pada tahun 2021 terdapat 19, 47 juta orang menderita penyakit diabetes. Persentase kenaikan penderita diabetes dari rentang 2011-2021 memiliki persentase kenaikan sebesar 267%. Pertumbuhan yang sangat pesat dan salah satu penyebab kematian di dunia merupakan masalah yang perlu dipecahkan. Dalam upaya penurunan jumlah penderita diabetes terdapat berbagai cara, namun belum maksimal sehingga diperlukan dilakukan beberapa penelitian untuk mengembangkan sistem yang dapat mendeteksi diabetes sejak dini sehingga pengobatan atau pencegahannya dapat berjalan dengan baik. Teknik yang dapat digunakan untuk mendeteksi diabetes sejak dini salah satunya adalah prediksi (forecast). Algoritme K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah algoritme yang dirancang untuk mengklasifikasikan data berdasarkan data pembelajaran yang diklasifikasikan sebelumnya. Akan tetapi algoritme ini mempunyai kelemahan dalam memproses data yang memiliki dimensi tinggi dan bersifat non-linearly separable, maka penambahan fungsi kernel salah satu pilihan yang baik pada input data clustering. Dari hasil penelitian ini didapatkan nilai k dan fungsi kernel dengan nilai accuracy tertinggi yaitu k= 50 dan fungsi kernel Linear dan Polynomial degree 1 dan kinerja algoritme Kernel K-Nearest Neighbor lebih baik dibandingkan algoritme K-Nearest Neighbor dengan selesih nilai accuracy sebesar 0, 14.
Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Isu New Normal Scenario berdasarkan Opini dari Twitter menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier
Authors: Muhammad Nurhuda Rusardi, Bayu Rahayudi, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Sentiment Analysis; Natural Language Processing
Abstract: Pandemi COVID-19 telah menyebar ke berbagai negara belahan dunia, negara Indonesia pun tidak luput dari keganasan pandemi COVID-19, tingkat kasus positif di Indonesia sempat mengalami peningkatan. Pemerintah melakukan berbagai cara untuk menekan kasus positif COVID-19 salah satunya dengan pemberlakuan New Normal. Twitter merupakan sosial media yang banyak digunakan masyarakat Indonesia dalam banyak hal. Topik mengenai New Normal dapat muncul pada fitur trending topic Twitter karena banyaknya masyarakat Indonesia yang membahas mengenai pemberlakuan New Normal di Indonesia, berbagai pendapat mengenai pemberlakuan skenario New Normal di Indonesia didapatkan menggunakan teknik text mining dengan cara menggunakan crawling API Twitter, data teks tersebut harus melalui proses pembersihan data untuk memudahkan proses klasifikasi dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Pada awalnya data diberi label terlebih dahulu agar memudahkan proses analisis sentimen. Proses terakhir yaitu proses klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Setelah proses klasifikasi, sentimen yang diprediksi dievaluasi menggunakan 5-fold Cross-Validation dan Confusion Matrix. Penelitian ini menghasilkan akurasi menggunakan 5-fold dengan rata-rata accuracy 0, 86, precision 0, 86, recall 0, 86, f-measure 0, 86.