Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
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; Optimization
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 …
Implementasi Metode Extreme Learning Machine pada Klasifikasi Jenis Penyakit Hepatitis berdasarkan Faktor Gejala
Authors: Salsabila Multazam, Imam Cholissodin, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning
Abstract: Infeksi Virus merupakan permasalahan dalam dunia medis yang sangat serius. Terhitung saat ini banyak virus yang berada di Indonesia antara lain Human Immunodeficiency Virus (HIV), Novel Coronavirus (COVID-19), Dengue Virus (DENV), dan Hepatitis Virus A&B (HVA&HVB). Tercatat pada tahun 2014 penderita penyakit Hepaitits semakin meningkat tiap tahunnya pada penduduk yang berusia 15 tahun keatas yaitu Hepatitis A (19, 3%), dan Hepatitis B (21, 8%). Pencermatan pada penyakit merupakan hal yang sangat penting mengingat para penderita Hepatitis seringkali tidak mengetahui bahwasanya mereka sudah terinfeksi Hepatitis. Pada penelitian ini, peneliti melakukan klasifikasi terhadap jenis penyakit Hepatitis berdasarkan faktor gejala dengan ELM. Data yang digunakan merupakan data primer dengan mengkaji data menggunakan dokumen pasien yang terjangkit Hepatitis. Terdapat 100 jumlah data untuk 20 fitur pada 2 kelas yakni Hepatitis A dan Hepatitis B. Penelitian ini dilakukan dalam beberapa tahap yaitu normalisasi data, kemudian melakukan proses pelatihan terhadap data latih kemudian proses pengujian digunakan dengan masukan berupa beberapa data uji dan juga hasil proses pada pelatihan. Berdasarkan hasil pengujian, didapatkan rasio terbaik antara data latih dengan data uji sebesar 80: 20. Penelitian menggunakan beberapa parameter untuk mencapai hasil yang optimal yakni menggunakan 7 Hidden Neuron dan fungsi aktivasi yang dipakai Sigmoid Biner. Elemen parameter yang telah diinisasikan pada penelitian ini, didapatkan rata-rata hasil akurasi sebesar 80, 00%. Kesimpulan yang diperoleh yakni …
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
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%.
Prediksi Pergerakan Harga Cryptocurrency Bitcoin terhadap Mata Uang Rupiah menggunakan Algoritme LSTM
Authors: Maulana Ahmad Maliki, Imam Cholissodin, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Deep Learning; Finance
Abstract: Investasi bukanlah hal yang asing lagi bagi sebagian besar orang terutama bitcoin yang banyak digemari belakangan tahun ini. Pola pergerakan harga dalam berinvestasi merupakan wawasan yang penting bagi investor untuk meminimalkan risiko investasi, namun memprediksi perubahan tren merupakan sebuah tantangan yang sangat sulit dikarenakan memiliki selisih nilai yang fluktuatif. Nilai kenaikan serta penurunan harga bitcoin sendiri dipengaruhi oleh faktor ketidakpastian seperti masalah politik ataupun masalah ekonomi pada tingkat global. Maka diperlukan sebuah algoritme untuk melakukan prediksi harga dimasa yang akan datang yang merupakan salah satu strategi untuk memaksimalkan keuntungan dalam berinvestasi. Penelitian ini melakukan beberapa proses untuk melakukan prediksi pergerakan harga bitcoin di antaranya, pre-processing, normalisasi, pelatihan algoritme Long-Short Term Memory (LSTM), evaluasi matriks regresi menggunakan Mean Square Error (MSE). Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan pada penelitian ini algoritme LSTM dapat melakukan prediksi pergerakan harga bitcoin dibuktikan dengan nilai matriks evaluasi MSE sebesar 0, 00374 dengan parameter pengujian antara lain hidden_size sebanyak 64, sequence data sebanyak 18, optimizer menggunakan ADAM, learning_rate sebesar 0,005, dan epoch sebanyak 200. Penelitian ini juga melibatkan beberapa algoritme pembaruan bobot yaitu Stochastic Gradient Descent (SGD), Stochastic Gradient Descent with Momentum (SGDM), dan Adaptive Moment Estimation (ADAM) untuk mencari hasil prediksi yang optimal.
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; Health
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.
Prediksi hasil panen tanaman biofarmaka di Indonesia dengan menggunakan metode extreme learning machine
Authors: Zanna Annisa Nur Azizah Fareza, Imam Cholissodin, Lailil Muflikhah
Journal: Jurnal pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Agriculture
Abstract: Tanaman biofarmaka adalah jenis tanaman hortikultura yang dimanfaatkan sebagai bahan obat-obatan, jamu, bumbu masakan dan bahan kosmetik. Tanaman biofarmaka digunakan sebagai obat alternatif untuk berbagai penyakit dan dipercaya dapat meningkatkan kekebalan tubuh dengan mengolahnya menjadi jamu dan obat. Tanaman Biofarmaka sebagai bahan baku obat-obatan memberikan kontribusi besar terhadap kegiatan ekspor Indonesia dan memiliki permintaan yang tinggi karena perkembangan indusri obat tradisional tetapi hasil panen tanaman biofarmaka sangat fluktuatif. Oleh karena itu, untuk dapat memperkirakan hasil panen tanaman biofarmaka maka harus dilakukan sebuah prediksi dengan menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM). Tahapan melakukan prediksi dengan metode ini dimulai dari proses pra-prosesing, normalisasi data, proses training, proses testing, denormalisai, dan melakukan evaluasi nilai error menggunakan MAPE. Metode ini memiliki kelebihan terkait komputasi yang cepat dibandingkan dengan metode jaringan syaraf lainnya. Pada penelitian ini, dilakukan pengujian parameter rasio data dengan holdout validation berdasarkan nested cross validation, fitur, dan hidden neuron. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, diperoleh parameter optimal dengan nilai MAPE terkecil sebesar 9, 34%.
Prediksi permintaan keripik buah dengan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation (studi kasus: cv. arjuna 999)
Authors: Benita Salsabila, Imam Cholissodin, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Neural Networks; Business
Abstract: Produksi buah-buahan di Indonesia cenderung meningkat. Ketika musim panen, produksi buah-buahan terus melimpah yang mengakibatkan harga jual buah-buahan tersebut menjadi rendah. Namun seringkali banyak dari buah-buahan tersebut yang tidak dapat terjual sebelum membusuk, maka dari itu dibutuhkan upaya untuk meningkatkan shelf life buah-buahan tersebut sehingga tidak menghasilkan kerugian, salah satunya adalah mengolahnya menjadi keripik buah. CV. Arjuna 999 adalah sebuah toko yang berdomisili di Kota Batu, Jawa Timur yang mengolah berbagai macam keripik buah. Namun karena pengolahannya membutuhkan waktu seiring meningkatnya demand, dibutuhkan planning terhadap jumlah produksi dan waktu yang dibutuhkan agar demand yang berubah dan meningkat dapat diantisipasi, salah satunya adalah untuk mengimplementasikan suatu sistem prediksi demand keripik buah untuk waktu yang mendatang. Sistem prediksi mengimplementasikan metode JST backpropagation. Data yang digunakan merupakan data permintaan keripik buah CV. Arjuna 999 per bulan dari tahun 2017 hingga 2019, dengan pembagian 80% untuk data latih, dan 20% untuk data uji. Hasil kinerja algoritme backpropagation adalah nilai MAPE terbaik sebesar 4,429% yang diperoleh dari kombinasi nilai parameter hidden neuron= 10, nilai learning rate= 0, 8, serta iterasi maksimal= 900
Prediksi Rating Otomatis Berdasarkan Review Restoran pada Aplikasi Zomato dengan menggunakan Extreme Learning Machine (ELM)
Authors: Diajeng Tania Ananda Paramitha, Imam Cholisoddin, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Seiring berkembangnya zaman, perkembangan teknologi semakin berkembang. Salah satunya aplikasi untuk mencari informasi mengenai restoran di Jakarta yaitu Zomato. Zomato merupakan aplikasi yang menyediakan informasi dari berbagai restoran, fasilitas, harga, review, dan rating dari restoran tersebut. Masyarakat dapat memberikan review dan rating pada restoran tersebut. Data review tersebut berguna untuk pengguna sebelum ke restoran tersebut. Data review tersebut terkadang belum disertai rating sehingga membuat pemilik restoran mendapatkan masalah dalam mengklasifikasikan review kedalam rating untuk melakukan evaluasi kedepannya pada restoran tersebut. Pada penelitian ini membantu untuk mengklasifikasikan review kedalam rating. Pengujian metode ini menggunakan prediksi dengan metode Extreme Learning Machine (ELM). Proses prediksi ini menggunakan tahapan pre-processing, pembobotan kata dengan TF-IDF, dan perhitungan metode Extreme Learning Machine (ELM). Terdapat tahapan-tahapan pada metode ELM antara lain normalisasi, proses training, dan proses testing. Metode ELM ini menghasilkan akurasi sebesar 80, 01% Dengan jumlah k yaitu 10 menggunakan hidden neuron sebanyak 25 dengan Interval bobot-0, 5 hingga 0, 5 fungsi aktivasi Sigmoid biner. Dapat disimpulkan bahwa metode ELM dapat menyelesaikan masalah prediksi dengan cukup baik.
Rekomendasi Pemberian Kredit Pemilikan Rumah (KPR) Pada Nasabah Bank Menggunakan Metode AHP-Topsis (Studi kasus: PT. Bank Negara Indonesia. Tbk)
Authors: Andriko Hedi Prasetyo, Imam Cholissodin, Edy Santoso
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Decision Making; Finance
Abstract: Salah satu hal yang terpenting yang harus dimiliki atau sebagai kebutuhan utama manusia adalah tempat tinggal atau rumah. Banyak orang yang dapat langsung membeli rumah dengan cara tunai dan ada juga dengan proses kredit. Pada kasus ini bank memberikan pelayanan bagi seseorang yang ingin memiliki tempat tinggal atau rumah yang layak huni. Bank disini berperan sebagai lembaga keuangan yang dapat meringankan beban seseorang dalam proses pembayaran untuk dapat melakukan kredit rumah. Pada penelitian ini mengambil studi kasus pada PT. Bank Negara Indonesia (BNI) dalam rekomendasi pemberian KPR. Dengan semakin meningkatnya program Kredit Pemilikan Rumah (KPR), setiap instansi yang menyediakan program KPR dituntut agar cepat dan tepat dalam menyeleski nasabah yang mengajukan KPR. Jadi diperlukannya efisiensi waktu, ketepatan hasil dalam penyeleksian nasabah pengaju KPR dan untuk meningkatkan kualitas serta pelayanan pihak bank. Metode Analytic Hierarchy Process-Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (AHP-TOPSIS) dipilih pada penelitian ini dikarenakan metode AHP memiliki kelebihan dalam proses perbandingan berpasangan antar kriteria yang ada dan dalam penentuan konsistensi dari kriteria yang digunakan. Dan untuk metode TOPSIS memiliki kelebihan penyelesaian dalam pengambilan keputusan yang praktis dan pengukuran hasil dari alternatif-alternatif keputusan. Hasil dari penelitian ini dengan memberi sub kriteria pada 5 kriteria yang digunakan menghasilkan nilai= 5, 3351 CI= 0, 0838 dan CR= 0, 0748 yang mendapatkan hasil akurasi 85 …
Peramalan Hasil Panen Kelapa Sawit Menggunakan Metode Multifactors High Order Fuzzy Time Series yang Dioptimasi dengan K-Means Clustering (Studi Kasus: PT. Sandabi Indah …
Authors: Yessica Inggir Febiola, Imam Cholissodin, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Fuzzy Logic; Agriculture
Abstract: Berdasarkan data volume ekspor yang dicatat oleh Kementerian Pertanian dari tahun 2012 hingga tahun 2016, kelapa sawit (Elaeis guineensis Jacq) menjadi salah satu pusat perhatian pemerintah dan investor. Pada perusahaan perkebunan kelapa sawit, salah satunya ialah PT. Sandabi Indah Lestari Kota Bengkulu terjadi kendala pada hasil panen kelapa sawit yang tidak sesuai dengan target yang diharapkan. Target ini berupa jumlah hasil panen dan waktu yang digunakan untuk melakukan hasil panen kelapa sawit. Ketika hasil panen tidak sesuai target, hal ini dapat menyebabkan anggaran produksi yang tidak sesuai dengan yang direncanakan. Oleh karena itu perusahaan membutuhkan peramalan hasil panen untuk meminimalisasi adanya kendala yang ditimbulkan dari hasil panen yang tidak sesuai target. Metode Multifactors High Order Fuzzy Time Series yang dioptimasi dengan K-Means Clustering untuk menentukan subinterval yang digunakan dapat membantu dalam melakukan peramalan hasil panen kelapa sawit. Alur dari metode ini yaitu penentuan Universe of Discourse, penentuan jumlah cluster, pembentukan subinterval dengan K-Means Clustering, pembentukan himpunan Fuzzy, fuzzifikasi, pembentukan Fuzzy Logic Relationship (FLR), dan defuzzifikasi. Penelitian ini menggunakan beberapa faktor yang terdiri atas hasil panen kelapa sawit setiap bulan, luas lahan, umur tanaman, dan jumlah pokok kelapa sawit. Dari hasil pengujian didapatkan jumlah cluster, jumlah order, jumlah data latih, dan threshold yang optimal secara berturut-turut yaitu 8, 6, 107, dan 6 dengan nilai AFER terbaiknya yaitu 36, 98%.
Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Proyek Properti Berbasis Website (Studi Kasus: PT. Sona Citra Mandiri)
Authors: Citra Nadya Dwi Irianti, Imam Cholissodin, Achmad Arwan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Information Systems; Web Development
Abstract: SONA CITRA MANDIRI adalah perusahaan bergerak di bidang jasa konstruksi yang berlokasi di Malang. Didalam suatau perusahaan memiliki manager project yang berperan penting untuk berlangsungnya pembangunan kontruksi. Maka dari itu terdapat permasalahan yaitu Manager project tidak memiliki alat bantu khusus dalam menyusun kegiatan dan rencana anggaran biaya, sehingga dibuat berdasarkan perkiraan dengan bantuan alat seadanya. Proses ini membutuhkan waktu yang relatif lama dan kualitas perancangannya tergantung dari pengalaman Manager project yang menanganinya. Pelaksanaan project sering mengalami kemunduran dalam penyelesaian pekerjaan sehingga harus mengalami penjadwalan ulang. Dalam pelaksanaan suatu project, penggunaan tenaga kerja dan alat material dapat menyimpang dari rencana. Terjadinya pembangunan konstruksi yang tidak sesuai dengan …
Design Framework as a Prototype of Islamic Medicine Engine to any Disease Especially for Covid-19 Based Al-Qur’an and Hadith Using Meta-Deep AI and Particle Swarm Optimization
Authors: Imam Cholissodin, Arief Andy Soebroto, Mohammad Muallif, Aurick Yudha Nagara, Renny Nova, Tamara Gusti Ebtavanny
Year: 2021
Topics: Artificial Intelligence; Deep Learning; Optimization
Abstract: Design Framework as a Prototype of Islamic Medicine Engine to any Disease Especially for Covid-19 Based Al-Qur’an and Hadith Using Meta-Deep AI and Particle Swarm Optimization
Pengelompokan Toko E-commerce Shopee berdasarkan Reputasi Toko menggunakan Metode Clustering K-Medoids
Authors: Felicia Marvela Evanita, Imam Cholissodin, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Data Mining; Clustering
Abstract: Perkembangan internet mendorong terbentuknya e-commerce atau electronic commerce. Salah satu e-commerce yang dengan pengunjung paling banyak di Indonesia adalah Shopee dengan jumlah pengunjung lebih dari 72 juta tiap bulannya pada akhir tahun 2019. Walaupun e-commerce membawa dampak baik, pengguna tetap dihadapkan dengan risiko dari transaksi jual beli melalui e-commerce. Pengguna harus lebih berhati-hati dalam memilih toko yang akan dipercaya agar terhindar dari risiko tersebut. Pengguna sendiri dihadapkan oleh banyak pilihan pada saat mencari produk dan pengguna harus mempertimbangkan toko yang akan dipilih. Pengelompokan toko pada e-commerce Shopee berdasarkan reputasi menggunakan metode clustering K-Medoids dapat dilakukan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Data pada penelitian ini diambil dengan melakukan web scraping pada 100 akun toko pada e-commerce Shopee. Langkah-langkah pada penelitian ini adalah preprocessing, normalisasi, mencari distance tiap data, clustering dengan K-Medoids, dan evaluasi dengan Silhouette Coefficient. Pada penelitian ini dilakukan pengujian pada banyak cluster dan banyak data yang digunakan. Dari kedua pengujian tersebut didapatkan bahwa nilai rata-rata Silhouette Coefficient terbaik sebesar 0, 317681 didapatkan pada penggunaan cluster sebanyak 2 dan data sebanyak 100.
Klasifikasi Penyimpangan Tumbuh Kembang Anak Menggunakan Algoritme C5. 0
Authors: Dyah Ayu Wahyuning Dewi, Imam Cholissodin, Sutrisno Sutrisno
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Classification
Abstract: Penyimpangan tumbuh kembang anak adalah terganggunya proses pertumbuhan dan perkembangan sehingga mengakibatkan sang anak mengalami fase yang terhambat dibandingkan anak normal lainnnya. Jika tidak segera melakukan perawatan dikhawatirkan penyimpangan tumbuh kembang sang anak akan semakin sulit untuk tangani. Untuk itu perlu kesadaran para orangtua untuk segera memeriksakan kondisi sang anak pada dokter, agar dapat meringankan penyimpangan tumbuh kembang yang dialami. Akan tetapi, banyaknya pasien tidak sebanding dengan jumlah dokter yang tersedia. Kurangnya jumlah dokter dapat mengakibatkan lambatnya penanganan pada pasien. Untuk menangani hal tersebut maka dibuatlah sistem kalsifikasi penyimpangan tumbuh kembang anak dengan menggunakan metode algoritme C5. 0. Dalam penelitian ini akan diklasifikasikan menjadi tiga jenis penyimpangan tumbuh kembang anak yaitu autisme, down syndrome, dan ADHD (Attention Deficit Hyperactivity Disorder). Algoritme C5. 0 merupakan salah satu algoritme decision tree dan merupakan perkembangan dari algoritme C4. 5. Perbedaan pada C4. 5 dan C5. 0 adalah pada algoritme C5. 0 terdapat tahap boosting, sehingga dapat memberikan nilai akurasi yang lebih baik dibanding algoritme C4. 5. Dari penelitian yang telah dilakukan, dihasilkan nilai rata-rata akurasi pada pengujian jumlah data training sebesar 95, 9%, rata-rata akurasi pada pengujian jumlah trial sebesar 97, 3%, dan pada pengujian perbandingan C4. 5 Dan C5. 0 dihasilkan akurasi pada C5. 0 sebesar 93, 33% sedangkan akurasi pada C4. 5 sebesar 87, 61%. Hal-hal …
Pengembangan Auto-AI Model Generatif Analisis Kompleksitas Waktu Algoritma Untuk Data Multi-Sensor IoT Pada Node-RED Menggunakan Extreme Learning Machine
Authors: Imam Cholissodin, Dahnial Syauqy, Dwi Ady Firmanda, Ibrahim Aji, Edy Rahman, Syazwandy Harahap, Fernando Septino
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Artificial Intelligence; Machine Learning; Extreme Learning Machine
Abstract: Awal mulanya, algoritma hanya dipakai untuk solusi penyelesaian persamaan matematika sederhana, seperti aljabar, aritmatika, probabilitas, dan lainnya yang lebih banyak dikerjakan secara manual dan membutuhkan waktu dan upaya yang cukup tinggi seperti pada kasus penghitungan nilai kompleksitas waktu algoritma dengan model rumus T(n), baik untuk algoritma non-rekursif maupun rekursif. Namun dengan perkembangan teknologi komputer untuk AI, Machine Learning maupun Deep Learning, algoritma dengan basis AI tersebut, dalam penelitian ini dikembangkan untuk menemukan solusi general persamaan model T(n) secara otomatis dari desain algoritma sederhana atau kompleks. Langkah dalam penelitian digunakan pembuatan model generatif berbasis algoritma Extreme Learning Machine (ELM) berdasarkan pencatatan nilai waktu komputasi pada beberapa kali pengujian untuk mengotomasi …
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; Classification
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.
Klasifikasi Status Gizi Balita menggunakan Metode Optimasi Random Forest dengan Algoritme Genetika (Studi Kasus: Puskesmas Cakru)
Authors: Ersya Nadia Candra, Imam Cholissodin, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Optimization; Genetic Algorithms
Abstract: Masalah gizi pada masa kritis balita usia 0-59 tahun berdampak fatal bagi pertumbuhan dan perkembangan seseorang di masa selanjutnya. Karena kekurangan maupun kelebihan gizi pada masa 2 tahun pertama kehidupan menyebabkan terganggunya fungsi otak secara permanen dan penyakit degeneratif. Dalam kasus ini, pemantauan dan pemeriksaan status gizi balita yang dilakukan oleh tenaga kesehatan dan kader posyandu umumnya dilakukan dengan melakukan pencatatan manual dan selanjutnya dilakukan analisis dengan membandingkan data pengukuran gizi balita dengan standar baku status gizi. Analisis secara manual tersebut rentan terhadap kesalahan ketidaktelitian dalam mengidentifikasi status gizi balita dan memakan waktu yang cukup lama dikarenakan data yang banyak sehingga kurang praktis. Berdasarkan masalah tersebut, penulis menerapkan metode random forest yang dioptimasi dengan algoritme genetika untuk mengklasifikasi status gizi balita secara akurat dan cepat. Setelah dilakukan pengujian, maka diperoleh rata-rata akurasi oleh metode random forest yang di optimasi dengan algoritme genetika sebesar 89, 58%, rata-rata precision 74, 34%, rata-rata recall 58, 68% dan f1-score 65, 54% dengan parameter ukuran populasi bernilai 20, iterasi sebanyak 3, nilai crossover rate sebesar 0, 7, nilai mutation rate sebesar 0, 3, dan jumlah feature 4. Dari hasil evaluasi akurasi, precision, recall dan f1-score yang didapatkan dalam penelitian ini menunjukkan bahwa algoritme genetika mampu mencari parameter yang optimal dari random forest sehingga menghasilkan akurasi, precision, recall dan f1-score …
Social Computing to Create Government Public Policy Document Blueprint Draft Based on Social Media Data About Covid-19 Using LSTM and MMR Hybrid Algorithms
Authors: Imam Cholissodin
Journal: Proceedings of the International Conference on Green Technology
Year: 2021
Topics: Social Computing; Natural Language Processing; Deep Learning
Abstract: Determining a policy is often limited in a short time so that decisions are prone to inaccuracies and are ultimately judged to be less targeted. Therefore, there is a necessity to use data mining technology. Currently, especially due to the continuously increasing case of the spread of COVID-19 in Indonesia, in order to reduce the rate of spread of COVID-19, the government has established a COVID-19 vaccination and emergency Community Activity Restriction Implementation (PPKM) policies. For the success of the policies, the government is required to ascertain and understand the attitude of the society. Hence, the policies can be accepted and supported by the society. YouTube is one of the sources to discover people’s attitudes because in YouTube, people can express their opinions freely. In this study, a model based on Natural Language Processing (NLP) with the Deep Learning method was developed to analyze people’s attitudes from their writings or posts on social media. As for the algorithm stages, first the model analysis was created using the Long Short-Term Memory (LSTM) and Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) algorithms as a comparison. In the COVID-19 vaccination policy, the Bi-LSTM algorithm provided a better evaluation value, ie, the accuracy value of 87.20%, recall of 87.14%, precision of 87.14%, and F1-score of 87.14%. In the emergency PPKM policy, the LSTM algorithm provided a better evaluation value of 95.13%, recall of 93.94%, precision of 94.08%, and F1-score of 94.01%. In addition, using the Maximum Marginal Relevance (MMR) method to obtain recommendations related to the COVID-19 …
Peringkasan Teks menggunakan metode Maximum Marginal Relevance terhadap Artikel Berita terkait COVID-19
Authors: Yudha Ananda Kresna, Imam Cholissodin, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Information Retrieval
Abstract: Pada saat ini, sangat mudah bagi masyarakat untuk memperoleh informasi atau berita, baik berita melalui televisi maupun berita dari media online. Banyaknya fasilitas yang mendukung masyarakat untuk membaca berita menyebabkan jumlah pembaca berita di Indonesia makin meningkat. Akan tetapi banyak ditemukan artikel berita yang jumlah kata dan penggunaan katanya kurang efektif sehingga akan sangat membuang waktu apabila membaca keseluruhan isi berita tersebut. Dari permasalahan tersebut, dibutuhkan sebuah sistem yang mampu melakukan peringkasan terhadap isi berita agar isi berita menjadi padat. Untuk melakukan peringkasan terhadap isi berita, pada penelitian ini menggunakan sebuah metode yaitu Maximum Marginal Relevance untuk menghasilkan sebuah ringkasan. Dalam metode tersebut diperlukan beberapa tahapan diantaranya, preprocessing, pembobotan TF-IDF, pembobotan cosine similarity dan metode Maximum Marginal Relevance itu sendiri. Penelitian ini dilakukan dengan mengambil 30 sampel data artikel berita dengan tema COVID-19 dari website penyedia berita online kompas. com. Diperoleh hasil pengujian sebagai berikut, koefisien pengatur nilai terbaik adalah Î±= 0, 5 dengan hasil precission= 0, 684333, recall= 0,772 dan f-measure= 0, 7. Sedangkan berdasarkan jumlah kata, jumlah kata dibaah 300 menghasilkan nilai f-measure terbaik dengan nilai 0, 726923. Serta juga diuji sistem dengan dan tanpa stemming dan hasilnya sistem dengan menggunakan stemming menghasilkan ringkasan yang lebih baik dari pada sistem tanpa stemming.
Optimasi Kombinasi Bahan Makanan untuk Mencegah Stunting pada Balita dengan menggunakan Algoritme Genetika
Authors: Tria Melia Masdiana Safitri, Imam Cholisoddin, Budi Darma Setiawan
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Optimization; Genetic Algorithms
Abstract: Gizi pada balita di Indonesia sampai sekarang masih menjadi permasalahan yang belum bisa terselesaikan. Asupan gizi yang kurang dapat menyebabkan gizi buruk dan stunting/tubuh pendek. Indonesia termasuk negara terbesar ke lima dengan jumlah hampir 9 juta balita yang mengalami stunting. Banyak faktor yang menyebabkan stunting pada balita salah satunya yaitu, kurangnya pengetahuan orang tua mengenai komposisi variasi bahan makanan yang harus dikonsumsi oleh balita untuk memperoleh gizi seimbang. Pemenuhan gizi seimbang untuk balita tidak cukup hanya dengan satu makanan. Pemenuhan gizi seimbang bagi balita dapat diperoleh dari kombinasi beragam bahan makanan yang mengandung semua unsur zat gizi. Pada penelitian ini, memberikan rekomendasi komposisi bahan makanan selama 7 hari menggunakan algoritme genetika agar memudahkan para orang tua dalam mengkombinasikan bahan makanan yang sesuai dengan kebutuhan gizi balita. Berdasarkan hasil pengujian parameter algoritme genetika, pengujian kombinasi nilai Cr: Mr paling optimal yaitu 0, 7: 0, 3 dengan rata-rata nilai fitness sebesar 97,412. Pengujian ukuran populasi paling optimal yaitu 90 dengan rata-rata nilai fitness sebesar 96, 95. Pengujian jumlah generasi paling optimal yaitu 350 dengan rata-rata nilai fitness sebesar 96,664. Hasil pengujian ini dapat menghemat pengeluaran orang tua sebesar 35, 77% dengan rata-rata harga sebesar Rp. 19269, 21.
Optimasi K-Means untuk Pengelompokan Data Kinerja Akademik Dosen menggunakan Particle Swarm Optimization
Authors: Dian Werdiningsih Dwi Rahmawati, Imam Cholisoddin, Nurudin Santoso
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Clustering; Optimization
Abstract: Dosen merupakan pengajar dan pembimbing bagi mahasiswa. Selain mengajar dan membimbing, dosen juga diharuskan membantu dalam mengembangkan ilmu pengetahuan serta potensi maupun keahlian pada dirinya sendiri. Variabel atau kriteria yang ada pada dosen meliputi Pendidikan, penelitian, pengabdian, administrasi, dan penunjang. Salah satu kesulitan yang dihadapi pada perguruan tinggi adalah pengelompokan yang ideal penugasan terhadap dosen. Penugasan dosen terkait dengan kepanitiaan, study lanjut, jabatan, pengisi suatu acara yang diselenggarakan dari internal maupun eksternal perguruan tinggi dan lain-lain. Sehingga dibutuhkan sistem yang dapat mengelompokan kinerja akademik dosen menggunakan algoritma K-Means yang dipadukan dengan algoritma Particle Swarm Optimization. Algoritma Particle Swarm Optimization berguna dalam mengoptimalkan centroid pada algoritma K-Means. Data yang digunakan merupakan data dari Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya tahun 2016. Data tersebut diperoleh dari GJM FILKOM. Hasil pengujian dalam penelitian ini memperoleh algoritma K-Means yang dipadukan dengan algoritma Particle Swarm Optimization lebih baik 3.28% dibandingkan dengan algoritma K-Means yang berdiri sendiri, dimana kualitas klaster ditentukan menggunakan metode Silhouette Coefficient.
Implementasi Algoritme Extreme Learning Machine (ELM) Untuk Prediksi Harga Emas Bagi Investor
Authors: Laila Restu Setiya Wati, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Extreme Learning Machine
Abstract: Berinvestasi ada berbagai macam salah satunya adalah emas. Emas biasa dijadikan investasi jangka panjang, karena keuntungan investasi emas mudah diuangkan, tidak ada pajak dan investasi emas karena memiliki sifat yang tahan terhadap inflasi. Sifat ketahanan itu yang membuat tertarik investor untuk berinvestasi. Investor sulit mendapatkan informasi mengenahi perubahan naik turun harga emas sehingga dengan masalah tersebut investor sangat membutuhkan informasi untuk prediksi sebagai pertimbangan kapan harus membeli dan menjual emas agar mendapatkan keuntungan yang sesuai dengan perancanaan yang telah dibuat. Penelitian ini menggunakan algoritme Extreme Learning Machine (ELM) untuk memprediksi harga emas. Pengujian dalam memprediksi memodelkan algoritme ELM untuk harga emas agar menghasilkan prediksi harga emas dengan optimal. Hasil analisa pengujian dengan menggunakan variabel terbaik dari pengujian sebelumnya menghasilkan Mean Absolute Error Percentage (MAPE) terbaik sebesar 0, 29%, dari MAPE yang dihasilkan kurang dari 10% menunjukkan bahwa algoritme Extreme Learning Machine (ELM) sangat baik untuk diimplementasikan dalam melakukan prediksi harga emas.
Implementasi Algoritme Extreme Learning Machine (ELM) Untuk Klasifikasi Penanganan Human Papilloma Virus (HPV)
Authors: Stefanus Bayu Waskito, Imam Cholissodin, Edy Santoso
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Extreme Learning Machine
Abstract: Human Papilloma Virus merupakan virus yaxng umumnya menyebabkan kutil dan mata ikan. Human Papilloma Virus memiliki metode penanganan yang cukup banyak namun penanganan dengan menggunakan Imunnotherapy dan Cryotherapy. Didasarkan dari banyaknya metode penanganan Human Papilloma Virus makan dilakukan penelitian guna mengklasifikasikan metode penanganan Human Papilloma Virus yang paling tepat berdasarkan parameter gejala yang ada. Pada penelitian dengan menggunakan metode Extreme Learning Machine untuk klasifikasi metode penanganan Human Papilloma Virus dilakukan pengujian untuk mengetahuui pengaruh fungsi aktivasi, jumlah hidden neuron dan rasio data terhadap akurasi dari hasil klasifikas. Selain itu juga dilakukan pengujian terhadap pengaruh jumlah hidden neuron terhadap lama waktu proses klasifikasi. Berdasarkan dari hasil pengujian yang dilakukan, akurasi yang didapatkan sistem dalam klasifikasi metode penanganan Human Papilloma Virus memiliki akurasi yang baik dengan akurasi sebesar 70, 8% dengan menggunakan fungsi aktivasi Sigmoid Biner, rasio data latih uji 80: 20 dan hidden neuron 10 buah. Selain itu waktu yang diperlukan untuk melakukan klasifikasi berdasarkan parameter terbaik memiliki waktu yang cukup cepat dengan waktu selama 0,043 detik.
Prediksi Harga Bitcoin berdasarkan Data Historis Harian dan Google Trend Index menggunakan Algoritme Extreme Learning Machine
Authors: Panji Husni Padhila, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Extreme Learning Machine; Time Series Analysis
Abstract: Bitcoin telah menarik banyak perhatian dari media dan investor, mengingat fitur inovatifnya seperti desentralisasi dan keterlacakannya. Di beberapa negara telah menerima Bitcoin sebagai alat pembayaran. Bitcoin juga umum digunakan sebagai aset investasi walaupun cukup berbahaya karena harga dari Bitcoin sangat fluktuatif, yang mana harganya bisa naik dan turun dengan cepat dalam waktu yang singkat. Selain itu, Bitcoin juga dipercaya bersifat spekulatif, yang naik dan turun harganya bergantung pada pandangan orang terhadap coin tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga Bitcoin menggunakan algoritme Extreme Learning Machine (ELM) berdasarkan data historis harian dengan mempertimbangkan sifat spekulatifnya menggunakan Google Trend Index. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan diperoleh hasil perhitungan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 3,089% menggunakan fungsi aktivasi Sigmoid, 5 fitur, 20 neuron pada hidden layer, dan menggunakan Google Trend Index dengan kata kunci â€ Bitcoin'.
Optimasi Pendistribusian Air Mineral menggunakan Algoritma Genetika
Authors: Arsti Syadzwina Fauziah, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Optimization; Genetic Algorithm
Abstract: Distribusi merupakan salah satu kegiatan pemasaran yang dilakukan dengan tujuan menyalurkan barang atau jasa kepada para konsumen. Kegiatan distribusi ini sangat penting dilakukan dalam kegiatan pemasaran, apabila tidak ada kegiatan distribusi maka barang yang ingin dipasarkan tidak akan sampai kepada para konsumen dari wilayah-wilayah yang kurang terjangkau. Produk air mineral hampir mendominasi pasar industri minuman dan dengan adanya pertumbuhan penduduk memungkinkan kebutuhan air minum atau air mineral ini akan terus meningkat. Pada saat kebutuhan air mineral meningkat, peranan penyaluran distribusi menjadi sangat penting. Pada proses pendistribusian ini dibutuhkan metode yang dapat menangani masalah yang sedang dihadapi, penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode Algoritma dengan kasus Travelling Salesman Problem (TSP) yang bertujuan untuk mencari nilai total jarak optimal dalam kegiatan pendistribusian ini. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, parameter-parameter yang digunakan adalah nilai cr yaitu 0, 1, nilai mr yaitu 0, 9, nilai popsize terdapat pada populasi ke-1000. Iterasi maksimum pada generasi ke-100, nilai rata-rata fitnesss yang dihasilkan adalah 0, 006438, serta total jarak yang dihasilkan lebih optimal dibandingkan rute yang dibuat oleh kurir sebesar 35, 3 km pada kurir pertama, 35, 8 km pada kurir kedua dan 34, 9 km pada kurir ketiga.
Prediksi Curah Hujan dengan Empat Parameter menggunakan Backpropagation (Studi Kasus: Stasiun Meteorologi Ahmad Yani)
Authors: Aulia Herdhyanti, Lailil Muflikhah, Imam Cholissodin
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Backpropagation
Abstract: Curah hujan merupakan jumlah air yang jatuh ke permukaan tanah selama periode tertentu. Curah hujan sendiri dicatat oleh BMKG (Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika) setiap hari. Menurut penelitian, curah hujan dipengaruhi oleh beberapa parameter yang di antaranya adalah temperatur, kelembaban udara, kecepatan angin, dan aktivitas matahari. Dalam memprakirakan cuaca diperlukan keakuratan yang tinggi karena cuaca sangat mempengaruhi kegiatan penduduk. Curah hujan yang tinggi dapat menyebabkan banjir. Oleh karena masalah ini, maka salah satu solusi yang dapat menyelesaikan masalah tersebut adalah dengan memprediksi curah hujan dengan metode backpropagation yang merupakan salah satu arsitektur jaringan syaraf tiruan yang memiliki jaringan multi-layer dan memproses pelatihan data secara maju dan mengoreksi kesalahan secara mundur. Penelitian ini menggunakan data curah hujan dengan parameter-parameter yang mempengaruhinya yaitu temperatur rata-rata, kelembaban udara, kecepatan angin, dan aktivitas matahari selama 19 bulan dari Stasiun Meteorologi Ahmad Yani di Semarang. Akurasi terbaik yang didapatkan dengan metode backpropagation adalah nilai MSE sebesar 0, 006952 didapatkan dengan menggunakan 2 hidden neuron, iterasi maksimum sebanyak 1000 iterasi, jumlah data latih sebanyak 70% dari jumlah dataset, dan nilai learning rate yaitu 0, 05.
Penerapan Metode AHP dan TOPSIS sebagai Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Laptop Baru dan Bekas sebagai Media Penunjang Pembelajaran Masa dan Pasca Pandemi COVID-19
Authors: Mohammad Aditya Noviansyah, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Decision Support Systems; Multi-Criteria Decision Making
Abstract: Masa pandemi mengharuskan pelanjar untuk mengenyam pendidikan secara daring karena karena peraturan pemerintah untuk membatasi kegiatan di luar rumah. Media pendukung pembelajaran secara online seperti laptop, handphone dan komputer perlu dimiliki untuk menjalankan pendidikan online. Permasalahan tersebut mengakibatkan kebutuhan perangkat pendukung pembelajaran secara online yang terus bertambah, termasuk penjulan laptop. Laptop memiliki spesifikasi yang beragam, perbedaan spesifikasi dalam laptop akan berpengaruh terhadap fungsi penggunaanya. Masa pandemi pelajar rata-rata memanfaatkan laptop untuk penggunaan aplikasi office dan menghadiri kelas secara online yang mana memerlukan spesifikasi ringan. Selain itu laptop juga dipakai oleh mereka untuk desain grafis atau seorang gamer yang mana hal tersebut memerlukan spesifikasi tinggi untuk memenuhi kebutuhanya. Untuk membeli laptop sesuai dengan kebutuhan perlunya seorang pakar agar mendapat rekomendasi laptop yang optimal sesuai dengan kebutuhan. Persoalan dalam pemilihan laptop optimal sesuai kebutuhan dapat diselesaikan dengan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang mana dikenal sebagai cabang ilmu dalam riset operasi yang dapat digunakan sebagai pendukung keputusan dalam suatu model matematika. Pada penelitian ini metode Analythical Hierarchy Process dan Technique for Order Preference by Similiarity to Ideal Solution sebagai metode yang dipilih untuk pencarian keputusan. Hasil dari implementasi rekomendasi pemilihan laptop dengan metode AHP dan TOPSIS didapatkan akurasi sebesar 99 …
Pemeringkatan Pencarian pada Buku Pedoman Akademik Filkom UB Menuju Merdeka Belajar dan Free E-Book Pembelajaran Sebagai Prototype Local Smart Micro Search Engine Menggunakan …
Authors: FREEDOM TO LEARN
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK)
Year: 2021
Topics: Information Retrieval; Search Engines
Abstract: Buku Pedoman Akademik FILKOM Universitas Brawijaya merupakan suatu kebutuhan informasi akademik yang cukup penting, dan juga buku penunjang pembelajaran seperti Free e-Book bagi para mahasiswa. Untuk memperoleh informasi yang relevan terhadap query yang diberikan seringkali belum sesuai dengan kebutuhan pencarian pengguna. Pengguna harus menguasai secara keseluruhan untuk mengetahui dokumen mana yang paling sesuai, dan proses ini akan memakan waktu yang banyak. Sistem ini mampu memberikan rekomendasi dokumen sesuai dengan hasil perhitungan pemeringkatan teks. Proses pemeringkatan teks dapat diselesaikan dengan algoritma PageRank, di mana dokumen yang memiliki bobot pemeringkatan terkecil, memiliki kata terbanyak pada dokumen tersebut. Algoritma ini telah dibuktikan mampu memeberikan feedback dokumen yang relevan melalui dua tahap pengujian. Evaluasi yang dilakukan terhadap dua buah pengujian menghasilkan ratarata nilai recall tertinggi yaitu 80.6% pada data ke-1, dan data ke-2 didapatkan korelasi terbaik antara precision, recall dan f-measure sebesar 0, 98, 0, 99, 0, 99.
Maximum Power Point Tracking (MPPT) pada Panel Surya dalam Kondisi Berbayang Sebagian dengan Particle Swarm Optimization (PSO)
Authors: Muhammad Rois Al Haqq, Imam Cholissodin, Arief Andy Soebroto
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Renewable Energy; Particle Swarm Optimization
Abstract: Panel surya dalam keadaan terkena bayangan sebagian karena awan atau bayangan bangunan akan membuat panel surya menerima intensitas radiasi yang tidak merata. Panel surya dengan intensitas radiasi yang tidak merata akan membentuk beberapa puncak pada kurva karakteristik dan akan membuat kurva karakteristik menjadi kompleks. Pada kondisi panel surya terkena bayangan sebagian, Maximum Power Point Tracking (MPPT) konvensional seringkali terjebak pada titik daya maksimum lokal dan tidak dapat menjangkau titik daya maksimum global. MPPT dengan metode metaheuristik dapat mengatasi masalah kurva karakteristik panel surya dengan lebih dari satu titik puncak. Salah satu metode metaheuristik yang dapat digunakan yaitu Particle Swarm Optimization (PSO). Metode PSO digunakan untuk pemecahan permasalahan terhadap daya maksimum global pada panel surya yang terkena bayangan sebagian. Sistem panel surya yang terdiri dari panel surya, boost converter dan MPPT dimodelkan dan diimplementasikan dalam MATLAB/Simulink. Percobaan dilakukan pada 3 pola bayangan sebagian yang mungkin terjadi pada 5 modul surya yang dihubungkan secara seri. Berdasarkan hasil percobaan yang telah dilakukan, secara keseluruhan MPPT PSO memperoleh hasil rata-rata efisiensi tracking sebesar 99, 4275% dengan rata-rata waktu tracking selama 1, 04 detik. MPPT PSO mampu melacak daya maksimum pada panel surya yang terkena bayangan.
Klasifikasi Tingkat Laju Data Covid-19 Untuk Mitigasi Penyebaran Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN)
Authors: Imam Cholissodin, Felicia Marvela Evanita, Jeffrey Junior Tedjasulaksana, Kukuh Wicaksono Wahyuditomo
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Healthcare
Abstract: COVID-19 atau Coronavirus Disease 2019 merupakan sebuah penyakit yang disebabkan oleh virus yang dapat menular melalui saluran pernapasan pada hewan atau manusia dan menyebabkan ribuan orang meninggal hampir di seluruh dunia, sehingga dinyatakan sebagai sebuah pandemi di banyak negara, termasuk di Indonesia. Kasus COVID-19 pertama kali ditemukan di Indonesia pada tanggal 2 Maret 2020, dalam menangani pandemi COVID-19 pemerintah menerapkan social distancing dengan menjaga jarak antara satu sama lain sejauh lebih dari 1 meter dan menerapkan protokol kesehatan yang telah diatur saat melakukan aktivitas di luar rumah sesuai anjuran World Health Organization (WHO). Rendahnya kesadaran masyarakat Indonesia dalam menerapkan social distancing dan protokol kesehatan menyebabkan bertambahnya kasus positif COVID-19 di Indonesia secara signifikan sehingga …