Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Klon Perilaku Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Konvolusional Dalam Game SuperTuxKart
Authors: Arrizal Amin, Yuita Arum Sari, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Deep Learning; Artificial Intelligence
Abstract: Salah satu komponen penting dari permainan video adalah kecerdasan buatan untuk membuat permainan menjadi lebih kompetitif. Kecerdasan buatan berperan dalam menentukan aksi yang akan dijalankan demi mencapai tujuan di dalam permainan. Dalam pembuatan algoritme kecerdasan buatan, pengembang permainan perlu memprogram kecerdasan buatan untuk dapat memilih aksi/langkah yang akan dipakai dalam setiap keadaan di dalam permainan yang memungkinkan. Dalam penelitian ini, jaringan saraf tiruan akan digunakan sebagai kecerdasan buatan dalam permainan video. Penggunaan jaringan saraf tiruan akan memudahkan pengembang karena tidak perlu memprogram algoritme kecerdasan buatan berdasarkan setiap keadaan yang ada. Selain itu jaringan saraf tiruan dapat beradaptasi dan dapat mempelajari perilaku pemain. Penelitian ini akan menggunakan contoh permainan SuperTuxKart untuk mengembangkan kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan yang dibuat pada learning rate 0, 0001, momentum 0, 3 dan epoch ke-100 dapat mencapai akurasi 86, 72% dalam meniru perilaku pemain saat memainkan permainan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penggunaan jaringan saraf tiruan dapat digunakan sebagai kecerdasan buatan dalam permainan video.
Pengembangan Sistem Manajemen Barang Inventaris SMKN 1 Pasuruan Berbasis Website Menggunakan Metode Rapid Application Development
Authors: Muhammad Dzulhilmi Rifqi Bassya, Faizatul Amalia, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Software Engineering; Web Development
Abstract: Barang inventaris merupakan salah satu hal penting bagi instansi untuk menunjang berbagai macam kebutuhan di instansi tersebut. Salah satu instansi yang tidak lepas dari adanya barang inventaris adalah sekolah. Barang inventaris yang ada di sekolah sangat banyak sehingga perlu adanya manajemen barang inventaris yang baik untuk mengelola barang inventaris tersebut sehingga barang tersebut mampu digunakan dengan baik. Namun, hal tersebut dapat menimbulkan berbagai masalah apabila manajemen masih dilakukan secara konvensional dikarenakan data tersebut dapat hilang, rusak, dan adanya ketidaksesuaian data antara pemegang data satu dan yang lainnya. Oleh karena itu, dibuatlah sistem manajemen barang inventaris yang digunakan untuk mempermudah dalam memanajemen barang inventaris. Sistem dibuat menggunakan platform website menggunakan bantuan library ReactJs dan Redux, menggunakan bahasa pemrograman Javascript, Html, dan Css, dan menggunakan firebase sebagai basis datanya. Proses pengembangan sistem menggunakan metodologi RAD (Rapid Application Development) dikarenakan proses pengerjaan desain yang melibatkan pengguna sehingga hasil yang didapatkan sesuai dengan keinginan pengguna. Pengujian fungsional yang digunakan adalah pengujian whitebox dan pengujian blackbox. Pengujian non-fungsional dilakukan dengan menguji compatibility dan security. Hasil dari pengujian fungsional menggunakan pengujian blackbox dan whitebox adalah 100% valid dan hasil pengujian non-fungsional pada pengujian security adalah 100% valid sedangkan hasil …
Klasifikasi Hoaks Kesehatan di Media Sosial menggunakan Support Vector Machine
Authors: Aulia Rahma Hidayat, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Dari berbagai macam alat komunikasi yang ada media sosial adalah yang sering digunakan oleh masyarakat Indonesia, namun sebagai alat komunikasi yang sering digunakan tidak semua hal yang dijumpai dimedia sosial benar adanya. Sebagai bagian dari alat komunikasi yang digunakan oleh setiap orang tak jarang dijumpai berita-berita tidak jelas sumbernya atau berita Hoaks. Berita Hoaks mengenai kesehatan banyak dijumpai di Media Sosial dan hal tersebut dapat memengaruhi kesadaran masyarakat akan pentingnya kesehatan. Pemisahan berita kesehatan yang benar dan tidak benar perlu dilakukan untuk menghindari hal tersebut. Proses pemisahan dilakukan dengan mengklasifikasikan berita kesehatan pada Media Sosial dengan metode Support Vector Machine dengan fitur Bag Of Words dan Lexicon Based Features. Total data pada penelitian ini sebanyak 80 berita yang berasal dari berbagai Media Sosial. Data kemudian dimasukkan dalam proses pre-processing untuk mendapatkan kata yang menunjukkan sebuah dokumen, kemudian dilanjutkan kedalam tahap pembobotan kata menerapkan perhitungan TF-IDF. Hasil perhitungan pembobotan kata dimasukkan pada proses inti yaitu perhitungan metode Support Vector Machine. Hasil pengujian parameter optimal didapatkan nilai gamma (Î³)= 0,001, nilai lambda (Î»)= 1, nilai epsilon= 0, 000001, nilai degree (d)= 2 dan nilai maksimum iterasi= 30. Hasil evaluasi sistem menggunakan kedua fitur mendapatkan hasil yang baik dibanding dengan menggunakan salah satu fitur saja, menujukkan hasil yaitu Accuracy sebesar 1; Precision sebesar 1; Recall sebesar 1; F-measure …
Human tracking by using multiple methods and weighted products
Authors: Fitri Utaminingrum, Winda Cahyaningrum, Randy Cahya Wihandika, Sigit Adinugroho, Mochammad Ali Fauzi, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara, Dahnial Syauqy
Journal: Signal, Image and Video Processing
Year: 2019
Topics: Computer Vision; Artificial Intelligence
Abstract: Conventional wheelchairs are used by people who can actuate their hand, but there are conditions that cause the user cannot operate the wheelchair, such as handicapped people and amputated arms. Hence, they need an assistant to operate the wheelchair, as we know those conditions are dependent on others. An intelligent wheelchair becomes a solution to this problem by tracking and following an assistant in front of a wheelchair; it uses a camera that has been embedded there. So the assistant does not need to move it. In order to track a human, an algorithm that can detect a human or object is needed. Some algorithms with different approaches have been proposed such as SIFT, SURF, BRISK, AKAZE, KAZE, and ORB. Each algorithm has its own excess and feebleness. This research devises multiple methods for a human tracking for smart wheelchair, which aims to cover the method drawbacks …
Rekomendasi Lagu berdasarkan Lirik dan Genre Lagu menggunakan Metode Word Embedding (Word2Vec)
Authors: Melati Ayuning Lestari, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Mendengarkan lagu telah menjadi kebiasaan dalam kegiatan sehari-hari masyarakat dengan berbagai tujuan, dan setiap waktu ada lagu yang disebarkan ke masyarakat salah satunya lewat penyedia layanan pemutar lagu. Pengguna layanan pun dihadapi pada keterbatasan untuk menjelajahi pilihan-pilihan lagu yang melimpah dengan banyaknya layanan pemutar lagu yang ada. Model perekomendasian lagu dapat memainkan peran sebagai penyeleksi lagu otomatis, sehingga memudahkan pengalaman pengguna. Penelitian model perekomendasian lagu ini menggunakan metode Word2Vec Skip-Gram yang berperan untuk menghasilkan bobot yang berguna untuk query expansion dari lirik lagu yang dicari. Sebelumnya TF-IDF digunakan untuk menyeleksi kata-kata dalam lirik yang akan di proses. Model akan memberikan daftar lagu rekomendasi sebanyak 10 lagu. Hasil dari evaluasi daftar rekomendasi lagu menunjukkan nilai rata-rata Precision@ 10 tertinggi yang diperoleh sebesar 0.584 dan nilai Mean Average Precision (MAP) tertinggi diperoleh sebesar 0, 7278.
Implementasi metode template matching untuk mengenali nilai angka pada citra uang kertas yang dipindai
Authors: Muria Naharul Hudan Najihul Ulum, Tibyani Tibyani, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Computer Vision; Image Processing
Abstract: Uang kertas merupakan alat berharga sebagai alat pembayaran sangat dibutuhan manusia untuk hidup sehari-hari. Terlebih lagi, manusia telah mengetahui uang kertas, bahkan komputer memiliki keterbatasan membaca pada citra uang. Komputer merupakan salah satu elektronik yang bertugas menerima dan menyimpan data input, memprosesnya dan menghasilkan output yang telah tersimpan di dalam memori. Kasus komputer atau robot yang tidak dapat mengenali nilai angka uang kertas karena permasalahan hambatan penglihatan. Penulis memberi solusi mendukungi aplikasi alat bantu pindai uang kertas dengan metode template matching. Template matching merupakan sesuatu gambar masukan yang mencocokan dengan kemiripan gambar uji. Berdasarkan Metode Template Matching yang dirancangan Pelatihan Data dan Pengenalan Data. Serangkaian pengujian digunakan adalah Tes Diagnostik …
Klasifikasi emosi lagu berdasarkan lirik pada teks berbahasa indonesia menggunakan k-nearest neighbor dengan pembobotan widf
Authors: Diajeng Ninda Armianti, Indriati Indriati, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Dalam penciptaan sebuah lagu, salah satu komponen utama sebuah lagu yang harus diperhatikan adalah lirik. Lirik berperan penting dalam penyampaian emosi maupun maksud dari pencipta lagu terhadap pendengar. Terkadang, emosi yang disampaikan oleh seniman masih mengalami kesalahan penafsiran oleh pendengar. Oleh sebab itu, untuk menghindari kesalahan dalam penafsiran lirik lagu secara manual, diperlukan suatu proses pengklasifikasian secara otomatis tanpa harus mencermati lirik satu persatu. Klasifikasi juga bertujuan untuk memperoleh emosi dari lirik yang lebih akurat. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah metode k-nearest neighbor. Sebelum melakukan proses klasifikasi, dilakukan beberapa tahapan lainnya diantaranya text preprocessing dan pembobotan dengan metode WIDF. Data yang digunakan berjumlah 108 data dengan perbandingan 1: 5 dimana 18 data untuk data uji dan 90 data untuk data latih dengan jumlah data tiap kelas seimbang. Hasil pengujian pada 6 kali percobaan berdasarkan nilai k yang diambil secara acak menunjukkan nilai rata-rata precision terbaik sebesar 0, 49 dan nilai recall terbaik sebesar 0, 53. Klasifikasi lirik lagu dengan pembobotan WIDF menunjukkan hasil akurasi yang kurang baik dengan nilai 66%. Keambiguan kata dan jumlah data latih menyebabkan nilai akurasi yang kurang optimal.
Nutrition estimation of leftover using improved food image segmentation and contour based calculation algorithm
Authors: Sigit Adinugroho, Yuita Arum Sari, Jaya Mahar Maligan, Kartika Sari, Yusuf Gladiensyah Bihanda, Nabila Nuraini, Danial Fatchurrahman
Journal: Journal of Environmental Engineering and Sustainable Technology
Year: 2022
Topics: Computer Vision; Nutrition Analysis
Abstract: In pandemic conditions, awareness of keeping a healthy balance is necessary. One is considering food consumption and understanding its nutrition content to avert food waste. We have been developing a prototype to estimate the nutrition of leftover food, and the main problem lies in image segmentation. Therefore, we propose the Improved Food Image Segmentation (IFIS) and Contour Based Calculation (CBC) to measure the area of the segmented image instead of pixel-wise. First, the tray box image is acquired and broken down into compartments using an automated cropping algorithm. The first step of this proposed method is tray box image acquisition and dividing the compartment using an automatic cropping algorithm. Then each compartment is treated using IFIS, calculates the result of IFIS by CBC, measures the estimated leftover by Automatic Food Leftover Estimation (AFLE), and then predicts the nutritional content. The evaluation is applied by comparing the actual measurement from the Comstock method and leftover estimation by the proposed algorithm. The result shows that Root Square Means Error (RMSE) reaches 0.48 compared to the actual weighing scale and 96.67% accuracy compared to the Comstock method. Based on the results, the proposed algorithm is sufficient to be applied.
Retinal blood vessel segmentation using multiple line operator-based methods
Authors: Randy Cahya Wihandika, Putra Pandu Adikara, Sigit Adinugroho, Yuita Arum Sari, Fitri Utaminingrum
Journal: Bulletin of Electrical Engineering and Informatics
Year: 2022
Topics: Medical Imaging; Computer Vision
Abstract: The morphological alterations of the retinal blood vessels are important indicators that can be utilized to diagnose and track the progression of a number of disorders. Diabetic retinopathy (DR) is a condition that destroys the retina and is the major cause of visual loss caused by high blood glucose levels. One of the retinal objects impacted by DR is the blood vessel. By regularly monitoring changes in the retinal blood vessels, severe DR or even vision loss can be avoided. The condition of the blood vessel can be examined by segmenting the blood vessel area from a digital fundus image. Segmenting retinal blood vessels manually, on the other hand, is time-consuming and tedious, and especially when dealing with a high number of photographs. As a result, a system for segmenting retinal blood vessels automatically is crucial. Furthermore, methods for automatically segmenting retinal blood vessels are useful for person authentication systems based on the retina. Blood vessel segmentation can be accomplished in a number of ways. Based on the prior line operator method, an improved version of the line operator method is proposed in this paper. The proposed method demonstrates an improvement in accuracy over the previous method, with an accuracy of 94.61%.
Analisis Sentimen Ulasan Pengunjung Simpang Lima Gumul Kediri menggunakan Metode BM25 dan Neighbor-Weighted K-Nearest Neighbor
Authors: Inosensius Karelo Hesay, Indriati Indriati, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Simpang Lima Gumul (SLG) merupakan monumen yang menjadi bangunan ikon serta destinasi wisata dari Kabupaten Kediri. Para pengunjung yang datang dapat memberikan ulasan pada Google Review SLG untuk membantu pihak pengelola mengetahui kekurangan dan kelebihan dari sarana prasarana yang ada. Namun demikian, pihak pengelola SLG belum memiliki sistem yang dapat mengelompokkan ulasan positif dan negatif secara otomatis. Permasalahan tersebut dapat diselesaikan menggunakan sistem analisis sentimen. Sistem analisis sentimen yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode Neighbor-Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN) dan BM25. Tahapan dari sistem ini meliputi proses preprocessing, pembobotan TF-IDF, pemeringkatan menggunakan BM25, dan proses klasifikasi menggunakan NWKNN. Data yang digunakan sejumlah 1000 data, dengan pembagian 800 data latih dan 200 data uji. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 5-fold cross validation untuk menguji parameter nilai k dan eksponen pada metode NWKNN serta nilai k 1 dan b pada metode BM25. Berdasarkan pengujian yang dilakukan pada tiap parameter yang diujikan, didapatkan hasil bahwa nilai terbaik untuk parameter nilai k 1= 1, 2, b= 0, 5, k= 20, dan eksponen= 2. Kombinasi dari nilai parameter tersebut menghasilkan nilai rata-rata nilai precision sebesar 0, 9509, recall sebesar 0, 9589, accuracy sebesar 0, 93, dan f-measure sebesar 0, 9548.
Prediksi Volume Penggunaan Air Bulanan Kota Batu Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM)
Authors: Muhammad Alif Fahrizal, Sigit Adinugroho, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Time Series Analysis
Abstract: Seiring bertambahnya penduduk, juga selalu beriringan dengan bertambahnya kebutuhan dalam menunjang kehidupan sehari-hari. Salah satu kebutuhan tersebut adalah air. Kota Batu, sebagai kota wisata dengan jumlah penduduk yang menetap selalu berubah-ubah yang menyebabkan volume air yang digunakan juga selalu berubah. Sehingga dari permasalahan tersebut dibutuhkan prediksi volume penggunaan air bulanan pada Kota Batu untuk menyelaraskan dengan volume air yang diproduksi. Dalam penelitian ini dilakukan beberapa proses untuk melakukan prediksi yaitu proses preprocessing pada data yang digunakan, dilanjutkan dengan perhitungan nilai prediksi menggunaan data sebelumnya pada model jaringan Extreme Learning Machine (ELM), dan terakhir dihitung nilai evaluasi hasil prediksi menggunakan Root Mean Squared Error (RMSE). Berdasarkan proses pengujian yang telah dilakukan pada model jaringan ELM, diperoleh rata-rata nilai evaluasi sebesar 16437, 5 ketika digunakan 6 input neuron, 5 hidden neuron dan 80%: 20% untuk pembagian data latih dan data uji. Dari nilai evaluasi tersebut dianggap belum cukup baik. Hal ini dikarenakan jumlah data yang digunakan dalam proses training pada jaringan ELM masih terlalu sedikit sehingga jaringan tersebut masih belum memahami pola data secara keseluruhan.
Klasifikasi Jenis Makanan dari Citra Smartphone Berdasarkan Ekstraksi Fitur Haralick dan CIE Lab Color Moment Menggunakan Learning Vector Quantization
Authors: Akhmad Muzanni Safi'i, Yuita Arum Sari, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Computer Vision; Machine Learning
Abstract: Pemilihan makanan menjadi sesuatu yang penting bagi para penderita penyakit tertentu. Akan tetapi, memilih sebuah makanan menjadi sebuah masalah bagi orang yang pertama kali mencicipi suatu makanan atau wisatawan yang baru pertama kali berkunjung ke suatu negara. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, perlu dilakukan penelitian untuk mengenali/mengklasifikasikan suatu citra makanan. Fitur Haralick dan CIE Lab Color Moments terbukti dapat menghasilkan fitur yang bagus untuk kasus klasifikasi. Metode Learning Vector Quantization (LVQ) juga menjadi alternatif untuk melakukan proses klasifikasi. Berdasarkan pengujian k-fold cross validation dengan k= 10 dan metode evaluasi berupa akurasi, didapatkan akurasi maksimal sebesar 0, 642051 dengan nilai parameter learning rate sebesar 0, 2, pengali learning rate sebesar 0, 8, nilai m sebesar 0, 1, nilai epsilon sebesar 0, 4, iterasi maksimal sebesar 10 dan learning rate minimal sebesar 0.000001. Hal tersebut menunjukkan bahwa klasifikasi citra makanan berdasarkan ekstraksi fitur Haralick dan CIE Lab Color Moments menggunakan LVQ menghasilkan akurasi yang cukup baik. Selain itu, penggunaan kedua fitur tekstur (Haralick) dan warna (CIE Lab Color Moments) berpengaruh terhadap hasil akurasi. Hal tersebut ditunjukkan dengan seluruh hasil pengujian yang menunjukkan bahwa hasil akurasi tertinggi dicapai menggunakan fitur tekstur dan warna.
Motion Segmentation in Moving Camera Videos Using Velocity Guided Optical Flow Normalization
Authors: Sigit Adinugroho, Akio Gofuku
Year: 2023
Topics: Computer Vision; Video Processing
Abstract: An obstacle avoidance system is a key feature of a robot navigation system. A capable avoidance system should consider obstacles movements into account. This study proposes a new approach for detecting motion from a video captured by a moving camera, a similar scenario happens in a robot use case. The process starts from acquiring two successive video frames and computes its optical flow image using gmflownet. Then, the semantic segmentation mask, as well as the estimated depth map, are also generated. After that, camera velocity is estimated based on the optical flow of points belonging to static objects. Next, the velocity information is used for optical flow normalization. The normalized optical flow is then fed to a DeeplabV3 network to obtain a motion mask. Finally, the motion and semantic mask are fused in the postprocessing stage to obtain the final mask. Experiments on video data indicate that …
Enhancing the capability of online teaching for elementary school teacher through interactive video making training
Authors: Yuita Arum Sari, Randy Cahya Wihandika, Sigit Adinugroho, Indriati Indriati, Putra Pandu Adikara
Journal: Community Empowerment
Year: 2022
Topics: Education Technology; Interactive Media
Abstract: The strategies and learning mechanisms that have been widely used up until now have changed as a result of the Covid-19 pandemic. Learning from home (BDR) activities are used to replace face-to-face learning activities. Effective implementation of BDR requires information technology skills, especially the use of learning support software. Thus, it is imperative that teachers receive training in the use of learning support software in order to advance their abilities to teach online effectively and efficiently. In this community service, training activities for making creative teaching materials were carried out for elementary school teachers. The creative teaching material is in the form of animation, so that it attracts the interest of students and is expected to increase the effectiveness of online learning. This community service activity begins with a pre-test, continues with the delivery of material, and ends with the provision of a post-test and questionnaire. The evaluation's findings revealed that participants' skills had improved when learning support hardware and instructional videos were introduced.
Analisis Sentimen terhadap Opini Masyarakat mengenai Kebijakan PSBB menggunakan Metode Naive Bayes dengan Seleksi Fitur Improved Gini Index
Authors: Kenza Dwi Anggita, Yuita Arum Sari, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Pemerintah Indonesia mengeluarkan kebijakan PSBB untuk penekanan laju pertumbuhan kasus COVID-19. Hal ini menimbulkan berbagai macam tanggapan dari lapisan masyarakat salah satunya pada media sosial Twitter. Penelitian ini mencoba menganalisis tanggapan masyarakat mengenai kebijakan PSBB pada sosial media Twitter, melalui analis sentimen dan mengklasifikasikannya kedalam tiga kelas yaitu kelas positif, kelas negatif, dan kelas netral. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Naive Bayes classifier dan seleksi fitur Improved Gini Index (IGI) dengan tujuan untuk mereduksi fitur pada saat klasifikasi. Terdapat tahapan dalam analisis sentimen diantaranya preprocessing, seleksi fitur menggunakan metode Improved Gini Index (IGI), dan klasifikasi dengan Naive Bayes. Hasil dari pengujian klasifikasi Naive Bayes tanpa seleksi fitur diperoleh akurasi sebesar 64%, sementara hasil pengujian akurasi klasifikasi dengan seleksi fitur menggunakan enam nilai threshold berbeda diperoleh hasil akurasi tertinggi pada nilai threshold sebesar 30%, dimana terdapat 70% dari total term yang di dihapus dan didapatkan akurasi sebesar 68%.
Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Uji Coba LRT Jakarta Menggunakan Improved K-Nearest Neighbor dan Information Gain
Authors: Mahendra Okza Pradhana, Indriati Indriati, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Perkembangan sistem transportasi saat ini sangat memberikan kemudahan bagi masyarakat untuk berpindah dari satu tempat ke tempat lainnya. Salah satu transportasi umum yang cukup baru yaitu Light Rail Transit (LRT). LRT atau kereta api ringan sempat mengadakan uji coba public secara gratis hanya dengan mendaftarkan diri melalui situs LRT Jakarta. Untuk meningkatkan dan memaksimalkan pelayanan dari LRT Jakarta, mereka memiliki akun media sosial di mana masyarakat dapat memberikan masukan atau feedback maupun penilaian. Salah satu cara yang dapat dilakukan yaitu dengan analisis sentimen untuk mengetahui apakah masyarakat menyukai pelayanan yang diberikan oleh LRT Jakarta. Pada penelitian ini menggunakan Improved KNN sebagai metode klasifikasi untuk mengetahui sentimen masyarakat ditambah dengan Information Gain untuk menyeleksi fitur yang digunakan saat proses klasifikasi. Proses dari analisis sentimen ini meliputi pengumpulan data, text preprocessing yang menghasilkan data bersih, kemudian pembobotan pada term dengan tf idf dilanjutkan dengan seleksi fitur menggunakan Information Gain. Selanjutnya, melakukan klasifikasi dengan Improved KNN menggunakan fitur hasil seleksi sebelumnya. Data yang digunakan merupakan data primer yang bersumber dari tiga media sosial yakni Youtube, Twitter dan Facebook. Hasil dari penelitian ini yaitu f-measure terbaik diperoleh saat k= 11 menggunakan threshold 100% atau seluruh term digunakan yakni sebesar 85.51% dengan rata-rata waktu komputasi yang dihitung dari 5-fold sebesar 0.4647 menit.
Prediksi Luas Serangan Hama pada Tanaman Padi Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) dan Particle Swarm Optimization (PSO)
Authors: Cornelius Bagus Purnama Putra, Randy Cahya Wihandika, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Agriculture Technology
Abstract: Indonesia adalah salah satu negara dengan jumlah populasi terbanyak di dunia. Mayoritas penduduknya mengonsumsi nasi sebagai makanan pokok, sehingga komoditas beras merupakan komoditas yang penting. Pemanasan global yang terjadi belakangan ini menyebabkan perubahan iklim yang ekstrem, sehingga memengaruhi produkstivitas tanaman dan tingkat serangan Organisme Pengganggu Tanaman (OPT) pada tanaman padi. Dalam memenuhi kebutuhan komoditas beras yang terus meningkat maka diperlukan upaya pencegahan serangan hama, sehingga prediksi luas serangan hama diperlukan untuk mengetahui secara dini serangan hama yang akan datang. Pada penelitian ini digunakan algoritme hybrid Extreme Learning Machine dan Particle Swarm Optimization dengan menggunakan data serangan hama dan klimatologi Kabupaten Sidoarjo dari bulan Januari 2009 sampai Desember 2018. Berdasarkan penelitian, didapat parameter optimal adalah dengan rasio data latih 80% dan data uji 20%, fungsi aktivasi TanH, jumlah populasi 40, kombinasi koefisien akselerasi 1 & 2, batas bobot inersia 0, 4 & 0, 9, 5 hidden neuron, dan iterasi maksimal 100. Berdasarkan parameter tersebut didapat rata-rata nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 25,143% yang masuk dalam kategori MAPE cukup baik, yaitu berada dalam rentang nilai 20%-50%.
Penerapan Term Frequency-Modified Inverse Document Frequency pada Analisis Sentimen Ulasan Barang menggunakan Metode Learning Vector Quantization
Authors: Moch Yugas Ardiansyah, Mochammad Ali Fauzi, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Sentiment Analysis; Machine Learning
Abstract: Pada toko-toko online terdapat suatu ulasan barang yang berisi komentar berupa umpan balik dari pembeli sebelumnya yang berguna untuk pembeli selanjutnya maupun penjual pada toko online. Ulasan biasanya terdiri dari komentar negatif atau komentar positif. Namun umumnya ulasan tersebut memiliki jumlah yang sangat banyak. Dalam mengatasi masalah tersebut dibutuhkan sentimen analisis. Penelitian ini menggunakan metode Learning Vector Quantization dan Term Frequency-Modified Inverse Document Frequency. Metode LVQ dipilih karena memiliki keunggulan dapat meringkas dataset menjadi vector codebook. Data yang digunakan terdiri 250 komentar positif dan 250 komentar negatif. Data tersebut akan dilakukan proses preprocessing, pembobotan kata menggunakan TF-mIDF dan hasilnya diklasifikasikan menggunakan metode LVQ. Hasil pada pengujian parameter LVQ diperoleh nilai akurasi sebesar sebesar 75, 11%, recall sebesar 75, 11% precision sebesar 77, 80%, f-measure sebesar 76, 43% dengan nilai parameter learning rate 10-3, dec Î±10-6, dan nilai maksimum epoch 19. Berdasarkan hasil pengujian akhir, diperoleh nilai dari metode Learning Vector Quantization dengan pembobotan TF-mIDF menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 72, 47%, recall sebesar 72, 47%, precision sebesar 76, 39%, dan f-measure sebesar 74, 33% dan menggunakan metode Learning Vector Quantization dengan pembobotan TF-IDF menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 54, 80%, recall sebesar 54, 80%, precision sebesar 54, 30%, dan f-measure sebesar 52, 61%.
Seleksi Fitur Information Gain Pada Temu Kembali Citra Jenis Makanan Menggunakan Dominant Color Descriptor Dan Gray Level Co-occurence Matrix
Authors: Sulaiman Triarjo, Yuita Arum Sari, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Computer Vision; Feature Selection
Abstract: Informasi nutrisi di dalam media sosial ditunjang oleh citra makanan yang sedang diulas. Diperlukan usaha keras bila ingin menelusuri makanan-makanan yang sejenis yang mempunyai nutrisi yang hampir sama. Oleh karena itu dibutuhkan sistem pencarian informasi untuk mempercepat proses pencarian informasi. Penelitian ini menggunakan metode Dominant Color Descriptor (DCD) untuk ekstraksi fitur warna dan metode Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) untuk ekstraksi fitur tekstur serta seleksi fitur information gain untuk menyeleksi fitur tekstur sehingga tidak semua fitur tekstur digunakan. Data yang digunakan berupa 29 jenis citra makanan dengan total 435 citra dengan setiap jenis makanan 15 citra. Pengujian dilakukan dengan membandingkan performa perhitungan jarak Euclidean distance, Chebyshev distance, dan Manhattan distance untuk fitur tekstur dan Quadratic distance dan Yang distance untuk fitur warna. penggunaan evaluasi nilai MAP, hasil pengujian menggunakan fitur tekstur didapatkan nilai MAP sebesar 0, 5542 dengan jarak Euclidean dan tanpa adanya seleksi fitur. Hasil pengujian menggunakan fitur warna didapatkan nilai MAP sebesar 0, 7488 pada saat menggunakan jarak Yang. Pengujian menggunakan fitur tekstur warna dan fitur tekstur didapatkan nilai sebesar 0, 7118 dengan mengguankan jarak Manhattan dan Yang dengan 10 fitur. Pada penelitian ini penggunaan DCD lebih efektif dari pada GLCM dengan menghasilkan nilai MAP yang lebih tinggi.
Penentuan Waktu Terakhir Penggunaan Ganja Menggunakan Multidimensional Hierarchical Classification
Authors: K Rizal, S Adinugroho, B Rahayudi
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Medical Analysis
SPERM ABNORMALITY CLASSIFICATION USING MULTI-PURPOSE IMAGE EMBEDDING AND CLASSICAL MACHINE LEARNING
Authors: S Adinugroho, YA Sari, W Kurniawan, A Arwan
Year: 2024
Topics: Medical Imaging; Machine Learning
Computer Vision-based Motion Segmentation and Its Application for Sperm Quality Estimation
Authors: S ADINUGROHO
Year: 2024
Topics: Computer Vision; Medical Imaging
Dual Stream Deep Neural Network for Joint Sperm Morphology and Motility Estimation
Authors: S Adinugroho, A Nakazawa
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Medical Imaging
Deep learning-based sperm motility and morphology estimation on stacked color-coded MotionFlow
Authors: S Adinugroho, A Nakazawa
Year: 2024
Topics: Deep Learning; Medical Imaging
An Application of Head Gesture For Controlling Electric Wheelchair Movement
Authors: IK Somawirata, F Utaminingrum, T Tibyani, S Adinugroho
Year: 2023
Topics: Human-Computer Interaction; Assistive Technology
Rekomendasi Aksi Saham dengan Pendekatan Teknikal pada PT Telekomunikasi Indonesia Tbk (TLKM) menggunakan Algoritme Learning Vector Quantization (LVQ) 2.1
Authors: TK Putra, S Adinugroho, RC Wihandika
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Finance
Ekstraksi Fitur Hsv Color Moments Dan Local Ternary Pattern Pada Klasifikasi Citra Makanan
Authors: MRS Diputra, S Adinugroho, S Kom, RC Wihandika, M Kom
Year: 2021
Topics: Image Processing; Machine Learning
Analisis Emosional Pelajar terhadap Pembelajaran Daring Dengan Menggunakan Latent Semantic Indexing (LSI) dan N-Gram
Authors: A Musyayyidin, I Indriati, S Adinugroho
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Education
Implementasi Algoritma Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN) Untuk Penentuan Kualitas Mutu Air: Implementation Of The Fuzzy K-Nearest Neighbor (FKN-NN) Algorithm For Determining …
Authors: YPP Sinamo, S Sutrisno, S Adinugroho
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Environmental Science
Deteksi Konten Negatif di Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Pemisahan Hashtag dengan Algoritme Pipeline
Authors: H Siagian, PP Adikara, S Adinugroho
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Social Media Analysis
Prediksi Omzet Restoran Haltoy Corner menggunakan Metode Recurrent Extreme Learning Machine (RELM)
Authors: RG Muhammad, MT Furqon, S Adinugroho
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Business Analytics
Newsgroup Topic Extraction using Probabilistic Inverse Cluster Frequency Term-Cluster Weighting and Growing Neural Gas Clustering.
Authors: S Adinugroho, MA Rahman, D Syauqy
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Clustering
Pengembangan Aplikasi Pemantauan Kinerja Guru untuk Peningkatan Kualitas Pembelajaran berbasis Web (Studi Kasus: SDN Mulyorejo 1 Malang)
Authors: MD Reyhans, I Cholissodin, S Adinugroho
Year: 2021
Topics: Web Development; Education
Prediksi Kinerja Akademik Siswa menggunakan Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor dengan Seleksi Fitur Information Gain
Authors: RA Azizah, FA Bachtiar, S Adinugroho
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Education
Halaman Belakang dan Daftar Indeks
Authors: S Adinugroho
Year: 2020
Topics: Document Management
Klasifikasi Risiko Human Papillomavirus menggunakan Metode Naive Bayes dan Seleksi Fitur Relief
Authors: IW Ati, S Adinugroho, C Dewi
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Healthcare
Deteksi Perundungan Siber (Cyberbullying) pada Instagram Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier dengan Lexicon Based Features
Authors: S Insani, PP Adikara, S Adinugroho
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
使用改进的图像分段颜色照明组件自动预测纸盒中的残留物重量
Authors: YA Sari, RK Dewi, JM Maligan, L Maulana, S Adinugroho
Year: 2020
Topics: Computer Vision; Machine Learning
Klasifikasi Teks Pengaduan Suara Warga Kabupaten Pasuruan menggunakan Metode Maximum Entropy
Authors: MP Rini, PP Adikara, S Adinugroho
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Penentuan Waktu Terakhir Penggunaan Ganja dengan Metode Radial Basis Function Neural Network (RBFNN)
Authors: SF Anggraini, S Adinugroho, RC Wihandika
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Neural Networks
Ekstraksi Topik Dokumen Berita Menggunakan Term-Cluster Weighting dan Clustering Large Application (CLARA)
Authors: R Maulana, S Adinugroho, S Sutrisno
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Clustering
Penggunaan Fungsi Aktivasi Linier dan Logarithmic Normalization pada Metode Backpropagation untuk Peramalan Luas Kebakaran Hutan
Authors: G Pratama, S Adinugroho, B Rahayudi
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Neural Networks
NusaCrowd: Open source initiative for Indonesian NLP resources
Authors: Samuel Cahyawijaya, Holy Lovenia, Alham Fikri Aji, Genta Indra Winata, Bryan Wilie, Rahmad Mahendra, Christian Wibisono, Ade Romadhony, Karissa Vincentio, Fajri Koto, Jennifer Santoso, David Moeljadi, Cahya Wirawan, Frederikus Hudi, Ivan Halim Parmonangan, Ika Alfina, Muhammad Satrio Wicaksono, Ilham Firdausi Putra, Samsul Rahmadani, Yulianti Oenang, Ali Akbar Septiandri, James Jaya, Kaustubh D Dhole, Arie Ardiyanti Suryani, Rifki Afina Putri, Dan Su, Keith Stevens, Made Nindyatama Nityasya, Muhammad Farid Adilazuarda, Ryan Ignatius, Ryandito Diandaru, Tiezheng Yu, Vito Ghifari, Wenliang Dai, Yan Xu, Dyah Damapuspita, Cuk Tho, Ichwanul Muslim Karo Karo, Tirana Noor Fatyanosa, Ziwei Ji, Pascale Fung, Graham Neubig, Timothy Baldwin, Sebastian Ruder, Herry Sujaini, Sakriani Sakti, Ayu Purwarianti
Year: 2023
Topics: Natural Language Processing; Open Source
Abstract: We present NusaCrowd, a collaborative initiative to collect and unify existing resources for Indonesian languages, including opening access to previously non-public resources. Through this initiative, we have brought together 137 datasets and 118 standardized data loaders. The quality of the datasets has been assessed manually and automatically, and their value is demonstrated through multiple experiments. NusaCrowd's data collection enables the creation of the first zero-shot benchmarks for natural language understanding and generation in Indonesian and the local languages of Indonesia. Furthermore, NusaCrowd brings the creation of the first multilingual automatic speech recognition benchmark in Indonesian and the local languages of Indonesia. Our work strives to advance natural language processing (NLP) research for languages that are under-represented despite being widely spoken.
To optimize, or not to optimize, that is the question: TelU-KU models for WMT21 Large-Scale Multilingual Machine Translation
Authors: Sari Dewi Budiwati, Tirana Fatyanosa, Mahendra Data, Dedy Rahman Wijaya, Patrick Adolf Telnoni, Arie Ardiyanti Suryani, Agus Pratondo, Masayoshi Aritsugi
Year: 2021
Topics: Machine Translation; Optimization
Abstract: We describe TelU-KU models of large-scale multilingual machine translation for five Southeast Asian languages: Javanese, Indonesian, Malay, Tagalog, Tamil, and English. We explore a variation of hyperparameters of flores101_mm100_175M model using random search with 10% of datasets to improve BLEU scores of all thirty language pairs. We submitted two models, TelU-KU-175M and TelU-KU-175M_HPO, with average BLEU scores of 12.46 and 13.19, respectively. Our models show improvement in most language pairs after optimizing the hyperparameters. We also identified three language pairs that obtained a BLEU score of more than 15 while using less than 70 sentences of the training dataset: Indonesian-Tagalog, Tagalog-Indonesian, and Malay-Tagalog.
Effects of the number of hyperparameters on the performance of GA-CNN
Authors: Tirana Noor Fatyanosa, Masayoshi Aritsugi
Year: 2020
Topics: Genetic Algorithms; Convolutional Neural Networks
Abstract: The performance of a machine learning algorithm is highly dependent on its hyperparameters. However, hyperparameter optimization is not a trivial task as it is problem-specific. The difficulty rises when coupled with a larger number of hyperparameters resulting in high search space dimensions. The common understanding seems to be that the optimization is only done on limited hyperparameters. Indeed, a larger number of hyperparameters have not been commonly utilized in hyperparameter optimization. This study investigates the role of hyperparameters by using a genetic algorithm (GA) as the main optimization method for a convolutional neural network (CNN). The novelty of this study is two-fold. Firstly, we defined 20 hyperparameters and their ranges, specifically for text classification. Secondly, we conducted experiments with different numbers of hyperparameters and different numbers of optimized …
BERT goes BRRR: a venture towards the lesser error in classifying medical self-reporters on Twitter
Authors: Alham Fikri Aji, Made Nindyatama Nityasya, Haryo Akbarianto Wibowo, Radityo Eko Prasojo, Tirana Fatyanosa
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: This paper describes Kata. ai’s submission for the Social Media Mining for Health (SMM4H) 2021 shared task. We participated in three tasks: classifying adverse drug effect, COVID-19 self-report, and COVID-19 symptoms. Our system is based on BERT model pre-trained on the domain-specific text. In addition, we perform data cleaning and augmentation, as well as hyperparameter optimization and model ensemble to further boost the BERT performance. We achieved the first rank in both classifying adverse drug effects and COVID-19 selfreport tasks.
An automatic convolutional neural network optimization using a diversity-guided genetic algorithm
Authors: Tirana Noor Fatyanosa, Masayoshi Aritsugi
Journal: IEEE Access
Year: 2021
Topics: Convolutional Neural Networks; Genetic Algorithms
Abstract: Hyperparameters and architecture greatly influence the performance of convolutional neural networks (CNNs); therefore, their optimization is important to obtain the desired results. One of the state-of-the-art methods to achieve this is the use of neuroevolution that utilizes a genetic algorithm (GA) to optimize a CNN. However, the GA is often trapped into a local optimum resulting in premature convergence. In this study, we propose an approach called the “diversity-guided genetic algorithm-convolutional neural network (DGGA-CNN)” that uses adaptive parameter control and random injection to facilitate the search process by exploration and exploitation while preserving the population diversity. The alternation between exploration and exploitation is guided by using an average pairwise Hamming distance. Moreover, the DGGA fully handles the architecture of the CNN by using a novel finite state machine (FSM …
Nusacrowd: A call for open and reproducible nlp research in indonesian languages
Authors: Samuel Cahyawijaya, Alham Fikri Aji, Holy Lovenia, Genta Indra Winata, Bryan Wilie, Rahmad Mahendra, Fajri Koto, David Moeljadi, Karissa Vincentio, Ade Romadhony, Ayu Purwarianti
Journal: arXiv preprint arXiv:2207.10524
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Open Science
Abstract: At the center of the underlying issues that halt Indonesian natural language processing (NLP) research advancement, we find data scarcity. Resources in Indonesian languages, especially the local ones, are extremely scarce and underrepresented. Many Indonesian researchers do not publish their dataset. Furthermore, the few public datasets that we have are scattered across different platforms, thus makes performing reproducible and data-centric research in Indonesian NLP even more arduous. Rising to this challenge, we initiate the first Indonesian NLP crowdsourcing effort, NusaCrowd. NusaCrowd strives to provide the largest datasheets aggregation with standardized data loading for NLP tasks in all Indonesian languages. By enabling open and centralized access to Indonesian NLP resources, we hope NusaCrowd can tackle the data scarcity problem hindering NLP progress in Indonesia and bring NLP practitioners to move towards collaboration.
DBMS-KU at SemEval-2019 task 9: Exploring machine learning approaches in classifying text as suggestion or non-suggestion
Authors: Tirana Fatyanosa, Masayoshi Aritsugi
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: This paper describes the participation of DBMS-KU team in the SemEval 2019 Task 9, that is, suggestion mining from online reviews and forums. To deal with this task, we explore several machine learning approaches, ie, Random Forest (RF), Logistic Regression (LR), Multinomial Naive Bayes (MNB), Linear Support Vector Classification (LSVC), Sublinear Support Vector Classification (SSVC), Convolutional Neural Network (CNN), and Variable Length Chromosome Genetic Algorithm-Naive Bayes (VLCGA-NB). Our system obtains reasonable results of F1-Score 0.47 and 0.37 on the evaluation data in Subtask A and Subtask B, respectively. In particular, our obtained results outperform the baseline in Subtask A. Interestingly, the results seem to show that our system could perform well in classifying Non-suggestion class.
ParaCotta: Synthetic Multilingual Paraphrase Corpora from the Most Diverse Translation Sample Pair
Authors: Alham Fikri Aji, Tirana Noor Fatyanosa, Radityo Eko Prasojo, Philip Arthur, Suci Fitriany, Salma Qonitah, Nadhifa Zulfa, Tomi Santoso, Mahendra Data
Journal: Proceedings of the 35th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Corpus Construction
Abstract: We release our synthetic parallel paraphrase corpus across 17 languages: Arabic, Catalan, Czech, German, English, Spanish, Estonian, French, Hindi, Indonesian, Italian, Dutch, Romanian, Russian, Swedish, Vietnamese, and Chinese. Our method relies only on monolingual data and a neural machine translation system to generate paraphrases, hence simple to apply. We generate multiple translation samples using beam search and choose the most lexically diverse pair according to their sentence BLEU. We compare our generated corpus with the \texttt{ParaBank2}. According to our evaluation, our synthetic paraphrase pairs are semantically similar and lexically diverse.
Conducting vessel data imputation method selection based on dataset characteristics
Authors: Tirana Noor Fatyanosa, Neni Alya Firdausanti, Luis Francisco Japa Soto, Israel Mendonça Dos Santos, Putu Hangga Nan Prayoga, Masayoshi Aritsugi
Journal: IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
Year: 2023
Topics: Data Imputation; Machine Learning
Abstract: Time series datasets collected from marine sensors inevitably undergo missing data problems. This cause unreliable sensor data to assist the decision-making process. Many methods are offered to impute missing values. However, selecting the best imputation method is not a trivial task, as it usually requires domain expertise and several trial-and-error iterations. Furthermore, when imputations are carried out in a careless way, it generates a high error factor that can lead stakeholders to wrong assumptions. This paper provides a systematic approach that is able to extract characteristics of underlying data and, based on it, recommends the less error-prone imputation method. We evaluate our proposed method using nine real-world vessel datasets. In total, we generated 3859 data samples consisting of 17 inputs and 1 target feature. Experimental results show that the proposed approach is capable of obtaining a …
Two-stage sampling: A framework for imbalanced classification with overlapped classes
Authors: Neni Alya Firdausanti, Tirana Noor Fatyanosa, Mahendra Data, Israel Mendonça, Masayoshi Aritsugi
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Sampling Methods
Abstract: Class imbalance and overlapping instances problems have long been recognized as one of the major causes of the performance deterioration of the classification model. Moreover, the majority class may have an irrelevant and noisy instance that shifts the decision boundary of the classification far away from the ideal one. We propose a framework for balancing the class distribution and mitigating the class overlap problem in a dataset. The key feature of our framework is its ability to detect the overlapping instances between classes and then remove the problematic instances from the majority class. Thus, it will have more precise information for the oversampling method to generate the synthetic minority instances. We evaluated the proposed framework using the Lending club and ten other datasets from the KEEL repository. We demonstrate the implementations of our framework using Tomek and Edited Nearest …
DBMS-KU interpolation for WMT19 news translation task
Authors: Sari Dewi Budiwati, Tirana Noor Fatyanosa, Masayoshi Aritsugi
Year: 2019
Topics: Machine Translation; Natural Language Processing
Abstract: This paper presents the participation of DBMS-KU Interpolation system in WMT19 shared task, namely, Kazakh-English language pair. We examine the use of interpolation method using a different language model order. Our Interpolation system combines a direct translation with Russian as a pivot language. We use 3-gram and 5-gram language model orders to perform the language translation in this work. To reduce noise in the pivot translation process, we prune the phrase table of source-pivot and pivot-target. Our experimental results show that our Interpolation system outperforms the Baseline in terms of BLEU-cased score by+ 0.5 and+ 0.1 points in Kazakh-English and English-Kazakh, respectively. In particular, using the 5-gram language model order in our system could obtain better BLEU-cased score than utilizing the 3-gram one. Interestingly, we found that by employing the Interpolation system could reduce the perplexity score of English-Kazakh when using 3-gram language model order.