Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Identifikasi Kerusakan Transmisi pada Mobil Otomatis Torque Converter menggunakan Pendekatan Improved K-Nearest Neighbor
Authors: Muhammad Erico Ricardo, Indriati Indriati, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Machine Learning; Automotive Engineering
Abstract: Peningkatan mobilitas masyarakat Indonesia dipicu oleh pertumbuhan penduduk dan popularitas mobil bertransmisi otomatis. Mobil bertransmisi otomatis lebih mudah digunakan, tetapi perawatannya sering diabaikan oleh pemilik. Hal ini dapat menyebabkan kerusakan, yang sulit didiagnosis oleh teknisi yang tidak berpengalaman. Sistem klasifikasi kerusakan transmisi otomatis torque converter dikembangkan untuk mengatasi permasalahan ini. Sistem ini menggunakan pendekatan Improved K-Nearest Neighbor, yang merupakan pengembangan dari metode K-Nearest Neighbor dengan menggunakan Z-Distance. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem klasifikasi ini memiliki akurasi tertinggi sebesar 95, 83%. Nilai precision, recall, dan F-measure masing-masing adalah 96, 87%, 97, 50%, dan 96, 82%. Pada pengujian K-Fold Cross Validation, sistem ini menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 91.66%.
IMPLEMENTASI SISTEM KEAMANAN PERUMAHAN YANG TERINTEGRASIDENGAN APLIKASI PANIC BUTTON
Authors: Supraptoa Supraptoa, Edy Santoso, Achmad Ridok
Journal: Prosiding Seminar Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat
Year: 2023
Topics: Security Systems; Mobile Applications
Abstract: The condition of the residential environment with residents who have a high level of mobility and long working hours makes the residential environment quiet and only a small proportion of family members are at home. The condition of a quiet residential environment will certainly trigger the occurrence of crime. If there is a crime that is located far from the security post, it cannot be handled immediately by security officers. In addition, there are many vehicles entering and leaving the housing. In this community service activity, the implementation of a housing security system that is integrated with the panic button application is carried out. The targets in the training activities and implementation of the implementation of the housing security system are housing security officers and people who live in housing. In this community service activity, a total of 12 CCTVs can be implemented in housing. The implementation of the service went well this can be seen from the average value of feedback from participants, namely 4, 8. Abstrak Kondisi lingkungan perumahan dengan penduduk yang memiliki tingkat mobilitas tinggi dan jam kerja yang panjang membuat lingkungan perumahan menjadi sepi dan hanya sebagian kecil anggota keluarga yang berada di rumah. Kondisi lingkungan perumahan yang sepi tentunya akan memicu terjadinya tindak kejahatan. Jika terjadi tindak kejahatan yang lokasinya jauh dari pos keamanan, maka tidak dapat langsung ditangani oleh petugas keamanan. Selain itu, terdapat banyak kendaraan yang masuk dan keluar dari Perumahan. Pada kegiatan pengabdian ini dilakukan implementasi sistem keamanan perumahan yang …
Perbandingan Metode Forecasting Data Time Series dalam Meramal Jumlah Wisatawan Mancanegara
Authors: Denny Ruchiat, Indriati Indriati, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Time Series Analysis; Forecasting
Abstract: Perbandingan Metode Forecasting Data Time Series dalam Meramal Jumlah Wisatawan Mancanegara | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer j-ptiik logo Beranda Terkini Arsip Tentang Kami Tentang Jurnal Ini Penyerahan Naskah Dewan Editor Kontak Bahasa Indonesia Register Login Perbandingan Metode Forecasting Data Time Series dalam Meramal Jumlah Wisatawan Mancanegara 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 7 No 13 (2023): Publikasi Khusus Tahun 2023 / 4.Artikel Perbandingan Metode Forecasting Data Time Series dalam Meramal Jumlah Wisatawan Mancanegara Penulis Denny Ruchiat Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Indriati Indriati Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Achmad Ridok Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Kata Kunci: Forecasting, Peramalan, ARIMA, SARIMA, LSTM Abstrak Dipublikasikan ke 8th International Conference on …
Karakterisasi Pola Faktor Afektif Mahasiswa pada HSS Learning Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means
Authors: Hasyir Daffa Ibrahim, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Machine Learning; Education
Abstract: Pencapaian akademik mahasiswa dipengaruhi oleh kemampuannya dalam meregulasikan emosinya yang sering kali dikesampingkan. Adanya perkuliahan daring berdampak terhadap emosi mahasiswa dari tingkat depresi, kecemasan, dan stresnya dengan signifikan. Dosen lebih sulit dalam memonitor mahasiswa dari segi emosinya dalam perkuliahan daring dibandingkan perkuliahan luring. Sebelumnya sudah terdapat penelitian terdahulu terkait pengaruh faktor afektif terhadap capaian pembelajaran mahasiswa, namun penelitian yang dilakukan sampel datanya dikumpulkan dalam jangka waktu yang pendek, menggunakan beberapa kuesioner afektif, dan menggunakan metode clustering yang bersifat hierarchical dibandingkan menggunakan metode clustering yang lebih sederhana. Dalam penelitian ini, pengumpulan data dilakukan selama satu bulan menggunakan kuesioner afektif AEQ-S, DASS 21 …
Application of Deep Convolutional Generative Adversarial Networks to Generate Pose Invariant Facial Image Synthesis Data
Authors: Jagad Nabil Tuah Imanda, Fitra Bachtiar, Achmad Ridok
Journal: Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi)
Year: 2023
Topics: Deep Learning; Generative Adversarial Networks
Abstract: The field of technology is currently developing rapidly, one of the developments is artificial intelligence. Artificial intelligence can still find it difficult to solve problems that are easy for humans to do but difficult for computers to describe, such as facial recognition. There are still several problems related to the existing facial recognition model, namely, the facial recognition model is still unable to recognize facial shapes that are not in a perfect state due to several factors such as face position, lighting, expression, and obstacles covering the face. Among these several factors, the most influencing factor is the position of the face. Therefore, in this study, deep convolutional generative adversarial networks (DCGANs) will be applied to generate fake image data with varying face positions. This research will be carried out starting from collecting data, processing data, designing and training models, hyperparameter tuning, and lastly analyzing test results. Based on the results of hyperparameter tuning that were performed sequentially, the best hyperparameter combination produced is 200 epoch, 0.002 Generator learning rate, 0.5 Generator momentum/beta1, Adam as Generator optimizer, 0.0002 Discriminator learning rate, 0.5 Discriminator momentum/beta1, and Adam as Discriminator optimizer. The combination of hyperparameters gives a result with an FID score of 74.05. Based on testing with human observers, generated fake images have relatively good results, but there are still few bad fake image results
Klasifikasi Performa Pelajar dalam Proses Pembelajaran menggunakan Extreme Gradient Boosting (XGBoost)
Authors: Ikhsan Putra Arisandi, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Machine Learning; Education
Abstract: Klasifikasi Performa Pelajar dalam Proses Pembelajaran menggunakan Extreme Gradient Boosting (XGBoost) | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer j-ptiik logo Beranda Terkini Arsip Tentang Kami Tentang Jurnal Ini Penyerahan Naskah Dewan Editor Kontak Bahasa Indonesia Register Login Klasifikasi Performa Pelajar dalam Proses Pembelajaran menggunakan Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 7 No 13 (2023): Publikasi Khusus Tahun 2023 / 4.Artikel Klasifikasi Performa Pelajar dalam Proses Pembelajaran menggunakan Extreme Gradient Boosting (XGBoost) Penulis Ikhsan Putra Arisandi Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fitra Abdurrachman Bachtiar Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Achmad Ridok Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Kata Kunci: extreme gradient boosting, hyperparameter tuning, klasifikasi, grid …
Sistem Klasifikasi Kualitas Daging Ayam Broiler sebagai Bahan Pembuatan Bakso berdasar Nilai Resistansi dan Kadar Amonia dengan menggunakan Metode Fuzzy
Authors: Iqbal Maulana Susanto, Barlian Henryranu Prasetio, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Fuzzy Logic; Food Technology
Abstract: Jumlah ketersediaan daging ayam yang berbanding terbalik dengan jumlah permintaan, mengakibatkan produsen bakso tidak dapat memilih daging ayam yang layak. Padahal dalam pembuatan bakso sangat dibutuhkan kualitas daging yang segar, kenyal/kencang, dan layak dikonsumsi. Maka dibuatlah sebuah sistem klasifikasi yang mampu mendeteksi kualitas daging ayam berdasarkan aroma dan tekstur. Nilai input sistem berasal dari sensor gas MQ-135 dan rangkaian resistansi (pembagi tegangan). Data input diolah dengan metode fuzzy-Mamdani pada Arduino Pro Mini. Hasil pengolahan data ditampilkan pada LCD Oled ST7789 dan indikator suara buzzer. Sistem yang dibangun berukuran kecil dengan sumber tegangan berasal dari baterai, sehingga perangkat sistem klasifikasi bersifat portabel. Hasil pengujian fungsional sensor MQ-135 dalam mengukur kadar gas amonia dipengaruhi nilai tegangan output sebasar 96, 78%. Sedangkan rangkaian pembagi tegangan memiliki akurasi pengukuran sebesar 96, 29% dengan rentang pengukuran 1K-100Kâ „¦. Daging ayam broiler filet bagian dada memiliki rata-rata nilai resistansi sebesar 26, 32K-33, 92Kâ „¦ dan kadar amonia sebesar 5, 41-7, 41 ppm dengan daging pemrosesan basah, sedangkan rata-rata nilai resistansi dan kadar amonia daging pemrosesan kering yaitu 27, 02K-34, 52Kâ „¦ dan 5, 45-7, 33 ppm. Akurasi sistem dalam melakukan klasifikasi dengan metode fuzzy-Mamdani memiliki persentase sebesar 83, 33% dalam 24 kali pengujian.
Optimasi Portofolio Saham menggunakan Algoritma Genetika Adaptif pada Indeks Saham LQ45
Authors: Rama Humam Syarokha, Dian Eka Ratnawati, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Genetic Algorithms; Finance
Abstract: Optimasi Portofolio Saham menggunakan Algoritma Genetika Adaptif pada Indeks Saham LQ45 | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer j-ptiik logo Beranda Terkini Arsip Tentang Kami Tentang Jurnal Ini Penyerahan Naskah Dewan Editor Kontak Bahasa Indonesia Register Login Optimasi Portofolio Saham menggunakan Algoritma Genetika Adaptif pada Indeks Saham LQ45 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 6 No 13 (2022): Publikasi Khusus Tahun 2022 / 4.Artikel Optimasi Portofolio Saham menggunakan Algoritma Genetika Adaptif pada Indeks Saham LQ45 Penulis Rama Humam Syarokha Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Dian Eka Ratnawati Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Achmad Ridok Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Kata Kunci: algoritma genetika adaptif, optimasi, portofolio saham Abstrak Diterbitkan di JTIIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu …
Klasifikasi Berat Badan Lahir Rendah (BBLR) menggunakan Metode Support Vector Machine dengan Teknik SMOTE
Authors: Anindya Celena Khansa Kirana, Muhammad Tanzil Furqon, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Healthcare
Abstract: One of the main causes of infant mortality is associated with an increase in the Neonatal Mortality Rate (AKN) with low birth weight (LBW). LBW needs to be identified and predicted to prevent death when knowing the risk of LBW. In this study, a classification system was built as the initial identification of LBW. The data used comes from medical record data for childbirth at the Ardimulyo Public Health Center, Malang Regency for the January-August 2021 period in the form of imbalanced class. In this study, the method used is the Support Vector Machine (SVM) by combining the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) technique. The performance of the SVM method without the SMOTE technique and the SVM method with the SMOTE technique using a linear kernel and RBF are compared in this study. Tests were carried out using 3-fold cross validation on kernel and parameter testing to find the best method and independent data testing of all methods. to compare the two. Based on testing the evaluation results obtained are less than optimal because they get low results. By testing the 3-fold cross validation test, the best results are obtained on the RBF kernel with the parameter lamda of 0.1, gamma of 0.001, complexity of 20, maximum iteration of 100, and epsilon of 0.001. Meanwhile, the results of data testing show that the best method is the RBF kernel SVM method without using SMOTE, which results in accuracy of 0.75, precision of 0.5, recall of 0.2, and f-measure of 0.2857.
Classification of Alzheimer's Disease Using the Convolutional Neural Network (CNN) with Transfer Learning and Weighted Loss
Authors: Muhammad Wildan Oktavian, Novanto Yudistira, Achmad Ridok
Journal: arXiv e-prints
Year: 2022
Topics: Deep Learning; Medical Imaging
Abstract: Alzheimer's disease is a progressive neurodegenerative disorder that gradually deprives the patient of cognitive function and can end in death. With the advancement of technology today, it is possible to detect Alzheimer's disease through Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans. So that MRI is the technique most often used for the diagnosis and analysis of the progress of Alzheimer's disease. With this technology, image recognition in the early diagnosis of Alzheimer's disease can be achieved automatically using machine learning. Although machine learning has many advantages, currently the use of deep learning is more widely applied because it has stronger learning capabilities and is more suitable for solving image recognition problems. However, there are still several challenges that must be faced to implement deep learning, such as the need for large datasets, requiring large computing resources, and …
Klasifikasi Topik Skripsi pada Skripsi Mahasiswa FILKOM Universitas Brawijaya Periode 2015-2019 menggunakan Algoritme Support Vector Machine
Authors: Dimas Adi Syahbani Achmad Putra, Bayu Rahayudi, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Education
Abstract: Skripsi merupakan karya tulis ilmiah yang membahas suatu topik atau bidang tertentu, ditulis dan dirancang oleh seorang mahasiswa dengan bimbingan dari dosen pembimbing sebagai syarat untuk memperoleh gelar sarjana. Dalam kurun waktu lima tahun terakhir, berbagai judul dan topik skripsi telah dirancang oleh mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya. Data penelitian yang digunakan merupakan judul skripsi dengan pelabelan berdasarkan topik skripsi mahasiswa FILKOM UB pada website repository UB. Kelas topik dari judul skripsi klasifikasi ini terdiri dari bidang minat yang ada pada FILKOM yaitu Image Processing, Rekayasa Perangkat Lunak, Sistem Pendukung Keputusan. Data yang digunakan sebanyak 225 data dengan masing-masing topik berjumlah 75 data. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan klasifikasi dari data judul skripsi yang telah dilabeli topiknya dengan Algoritme Support Vector Machine menggunakan kernel Radial Basis Function serta seleksi fitur Chi-Square. Hasil evaluasi sistem yang didapatkan dengan pengujian menerapkan 10-fold cross-validation dan 50% fitur yang digunakan dengan Chi-Square yaitu accuracy= 0.88, recall= 0.9063, precision= 0.881, f1-score= 0.8789 dengan nilai parameter terbaik dari Support Vector Machine yaitu parameter Ïƒ (sigma) kernel RBF= 2.5, parameter Î»(lambda)= 0.3, parameter Î³ (gamma)= 0.001, parameter C (complexity)= 0.1, parameter Îµ (epsilon)= 0.00001, dan iterasi= 75.
Pengelompokan Tweets mengenai Covid-19 dengan Metode BM25 dan K-Means Clustering
Authors: Kornelius Putra Aditama, Indriati Indriati, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Data Mining
Abstract: Pandemi COVID-19 melanda Indonesia banyak kegiatan masyarakat yang di lakukan dilakukan dirumah. Pada masa tersbeut masyarakat tak jarang dalam megutarakan keresahanya melalui media sosial. Salah satu media sosial yang populer yaitu Twitter yang memliki fitur Tweets. Masyarakat Indonesia yang menggunakan Twitter memanfaatkan Tweets untuk menulis berbagai pendapat terhadap situasi yang disebabkan COVID-19 baik itu perihal kebijakan pemerintah, vaksin, varian baru COVID-19 dan sebagainya. Keragaman Tweets tersebut dapat diurai kemiripannya dalam suatu bagian atau kelompok berdasakan konteks dari Tweets tersebut. Hasil dari pengelompokan Tweets dapat memperlihatkan pendapat yang sering diutarakan masyarakat mengenai COVID-19 Selain itu hasil pengelompokan juga dapat menjadi referensi mempermudah analisa pemerintah terhadap pendapat masyarakat mengenai COVID-19. Dimana hasil analisa tersebut dapat dipergunakan untuk sebagai bahan acuan pemerintah dalam membuat kebijakan pada masa pandemi COVID-19. Dalam pengelompokan ini menggunakan metode BM25 sebagai pembobotan dan mengukur kemiripan Tweets. Serta K-Means Clustering yang mana algoritma ini digunakan pengelompokan. Hasil dari analisa dan pengujian menunjukan bahwa jumlah term harus dikurangi karena jumlah term merupakan gambaran banyak fitur yang digunakan. Fitur besar menyebabkan metode BM25 tidak dapat membedakan kemiripan data. Dengan jumlah term 20, parameter BM25 k 1= 1.2 dan b= 0.5 dan dengan nilai K= 3 akan mendapatkan nilai Silhouette Coefficient tertinggi …
Prediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Random Forest Dengan Seleksi Fitur RF-RFE (Recursive Feature Elimination) dan Particle Swarm Optimization
Authors: Rifky Yunus Krisnabayu, Achmad Ridok, M Kom, Agung Setia Budi
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Education
Abstract: Program Magister Ilmu Komputer/Informatika adalah salah satu jenjang pendidikan yang diselenggarakan Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya. Program studi ini dapat ditempuh dalam kurun waktu 2 tahun atau 4 semester. Berdasarkan data akademik untuk angkatan 2015 - 2019, persentase mahasiswa yang mampu lulus tepat waktu (3-4 semester) berkisar 41%. Berdasarkan data, maka dapat disimpulkan bahwa jumlah mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu lebih banyak dibandingkan mahasiswa yang dapat lulus tepat waktu. Total masa studi yang melebihi standar yang telah ditetapkan dapat mempengaruhi kualitas dari program studi tersebut yang umum disebut akreditasi. Permasalahan mahasiswa yang belum dapat lulus tepat waktu menjadi hal yang perlu dipertimbangkan. Selain memberikan solusi dengan perubahan peraturan tertentu, solusi yang lainnya yakni dengan memanfaatkan bidang ilmu pengetahuan seperti pembelajaran mesin (machine learning). Keluaran dari penelitian ini adalah masa studi mahasiswa dalam bentuk semester. Harapannya adalah ketika mahasiswa diprediksi lulus tidak tepat waktu, maka dapat diambil kebijakan pencegahan. Penelitian ini menggunakan random forest yang dikombinasikan dengan synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) untuk resamping dataset, seleksi fitur menggunakan recursive feature elimination (RFE), serta hyperparameter optimization menggunakan particle swarm optimization (PSO). Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah dataset yang memuat nilai seleksi masuk calon mahasiswa yang berjumlah 97 baris data. Hasilnya didapatkan …
Peramalan Debit Inflow Waduk Gajah Mungkur menggunakan Metode Extreme Learning Machine
Authors: Yudha Irwan Syahputra, Indriati Indriati, Achmad Ridok
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Hydrology
Abstract: Waduk Gajah Mungkur merupakan salah satu waduk terbesar di Jawa yang dikategorikan waduk multiguna. Dengan berbagai manfaat perlu dilakukan peramalan debit inflow untuk menghindari kelebihan atau kekurangan air pada tampungan waduk serta kekeliruan dalam pembuangan air. Kesalahan yang biasa terjadi adalah pelepasan air yang dapat mengakibatkan banjir pada wilayah yang lebih rendah dari waduk. Peramalan debit juga dapat digunakan untuk merencanakan alokasi air seperti pembangkit listrik dan juga irigasi. Perubahan debit inflow yang terjadi selalu fluktuatif, sehingga dari permasalahan tersebut peramalan debit inflow diperlukan untuk mengatasi banyaknya jumlah debit air yang keluar. Data yang digunakan adalah debit inflow dari Januari 2009 sampai Desember 2019 dan metode yang digunakan adalah Extreme Learning Machine (ELM) yang dikarenakan memiliki learning speed cepat serta generalisasi yang baik. Hasil pengujian yang didapatkan yaitu jumlah fitur optimal sebanyak 7, jumlah hidden neuron optimal sebanyak 9, dengan persentase data latih 80% dan 20% data uji menghasilkan RMSE 28, 7303, MAD 21, 8002 dengan runtime 0, 0272s. Dengan nilai RMSE yang jauh dari nol maka tingkat kesalahan (error) yang diperoleh termasuk tinggi dan jelek. Dan juga dengan runtime yang dalam hitungan detik atau kurang dari detik maka penelitian ini juga mempertegas bahwa ELM memiliki kelebihan pada learning speed yang cepat.
Prediction of DNA binding protein using FC feature selection in SVM with PsePSSM feature representation
Authors: Achmad Ridok
Year: 2020
Topics: Bioinformatics; Machine Learning
Abstract: DNA binding protein (DBP) plays an important role in various biological processes including DNA replication, recombination, and repair. Because of its important role in various biological activities, identification of DBP is a challenge to continue to be developed. DPB identification was initially carried out by the experimental method. However, this method is expensive and takes a lot of time. For this reason, in the last decades machine-based learning methods have been developed. Although several machine learning-based prediction methods have been developed. Research in this field is still open to continuously improving its performance. One of the efforts to improve the prediction performance of DBP is by selecting the appropriate feature vector extraction algorithm from amino acid sequences. In this paper we have used PsePSSM as feature representation and SVM with the RBF kernel combined with FC …
Large scale pest classification using efficient Convolutional Neural Network with augmentation and regularizers
Authors: Adhi Setiawan, Novanto Yudistira, Randy Cahya Wihandika
Journal: Computers and Electronics in Agriculture
Year: 2022
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: Insects are the most common type of animal on earth. In agriculture, insects are often referred to as pests because they are predators and parasitoids of plants. However, due to the large number of insects, it is challenging to identify the types of insects in order to determine the proper prevention. An artificial intelligence system via pest image recognition using CNN is expected to overcome this. Hence, prevention can be carried out more precisely for each insect type and thus saving costs and time. However, an efficient model with few parameters yet robust detection is required. Thus, it can be applied on mobile devices like smartphones or drones. Furthermore, a training procedure for maximizing the optimization results is required to achieve robust detection in insect classification. Insects usually appear in arbitrary positions, scales, and intensities, either with occlusion or without. The IP102 dataset is used as a …
Sistem Prediksi Pertumbuhan Jumlah Penduduk Kota Malang menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Regression
Authors: Diajeng Sekar Seruni, Muhammad Tanzil Furqon, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Regression Analysis
Abstract: Pertumbuhan jumlah penduduk di Indonesia terus meningkat setiap tahunnya. Pertumbuhan jumlah penduduk yang pesat dapat memberikan dampak terhadap beberapa bidang, seperti pertumbuhan ekonomi, kualitas hidup dan kesehatan penduduk, serta pendidikan. Untuk mengantisipasi dampak negatif dari pertumbuhan penduduk, diperlukan proyeksi jumlah penduduk yaitu sebuah prediksi jumlah penduduk pada waktu yang akan datang guna mempermudah pemerintah dalam membuat rancangan perencanaan kota ke depannya. K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi, baik klasifikasi maupun regresi. KNN Regression merupakan algoritme KNN yang digunakan untuk melakukan regresi atau peramalan. Pada penelitian ini, diimplementasikan metode KNN Regression untuk memprediksi jumlah penduduk kota Malang pada masa yang akan datang dengan menggunakan data time series jumlah penduduk kota Malang perbulan dengan total 73 data. Tahapan prediksi jumlah penduduk dimulai dengan melakukan preprocessing, perhitungan jarak antar seluruh data latih dengan data uji, kemudian perhitungan nilai prediksi berdasarkan k data latih terdekat. Pengujian pada penelitian ini menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) terbaik sebesar 0, 02526%.
The combination of gray level co-occurrence matrix and back propagation neural network for classifying stairs descent and floor
Authors: Fitri Utaminingrum, Syam Julio A Sarosa, Corina Karim, Femiana Gapsari, Randy Cahya Wihandika
Journal: ICT express
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Computer Vision
Abstract: Smart wheelchairs (SW) technology is one of the solutions to help disabled people who do not have a hand or people to help them. Apart from able to move on its own, a smart wheelchair needs to be safe to use. One of the ways to increase SW safety is the ability to detect obstacles. In this study, we tried to create obstacle detection that can classify the stairs descent and floor based on image processing. To achieve our purpose, Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) is used to increase image contrast. After that, Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) is used to extract features from the image. Finally, Back Propagation Neural Network (BPNN) is used to classify the image. Based on the test result, BPNN achieves results with 95% Accuracy, 95% Sensitivity, 95% Specificity with an average computation time of 0.0035 s.
Dasar-Dasar Pengolahan Citra Digital
Authors: Hurriyatul Fitriyah, Randy Cahya Wihandika
Year: 2021
Topics: Computer Vision
Abstract: Dalam Pengolahan Citra Digital, warna, segmentasi, dan filter merupakan komponen dasar yang harus dipahami dalam pemrosesan data gambar dan analisisnya. Dengan memahami konsep dasar tersebut, mahasiswa, dosen, dan peneliti dapat mengoptimalkan pemrosesan sesuai tujuan yang diinginkan dengan cara yang lebih efektif. Buku ini disajikan untuk pemula yang ingin memahami konsep dasar dalam Pengolahan Citra Digital terutama dalam hal warna, segmentasi, dan filter. Buku ini mencoba menyajikan bahasan yang detail dan menyeluruh dalam bahasa yang sederhana. Setiap pokok bahasan menyajikan konsep dasar, rumus, hingga contoh implementasinya.
Analisis Sentimen Kebijakan Pemindahan Ibukota Republik Indonesia dengan Menggunakan Algoritme Term-Based Random Sampling dan Metode Klasifikasi Naïve Bayes
Authors: Akhmad Sa'rony, Putra Pandu Adikara, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Kebijakan pemindahan ibukota Republik Indonesia yang telah dicanangkan oleh Presiden Joko Widodo pada bulan Agustus lalu banyak menimbulkan pro dan kontra di masyarakat, terutama dalam lingkungan media sosial. Dalam penelitian ini dilakukan analisis sentimen terhadap kebijakan tersebut dengan menggunakan data yang didapatkan dari media sosial Twitter. Proses pengembangan sistem meliputi data scraping, preprocessing, perhitungan Raw Term Frequency, dan klasifikasi dengan menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Dalam preprocessing, proses filtering dilakukan dengan menggunakan algoritme Term-Based Random Sampling untuk membuat stoplist. Proses pengujian dilakukan dengan 2 metode yaitu pengujian parameter dan confusion matrix berjenis multiclass. Pengujian parameter dilakukan dengan mengubah persentase term data latih yang digunakan sebagai stoplist yaitu dari rentang 0 persen hingga 60 persen, sedangkan confusion matrix digunakan untuk menghitung nilai akurasi, precision, recall, dan f-measure. Berdasarkan hasil pengujian, sistem mendapatkan nilai macroaverage terbaik pada klasifikasi dengan stoplist 20 persen dengan nilai macroaverage akurasi sebesar 0, 94, macroaverage precision sebesar 0,945, macroaverage recall sebesar 0, 94, dan macroaverage f-measure sebesar 0,938.
Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Citra Makanan Khas Indonesia
Authors: Muhammad Dandi Darojat
Year: 2021
Topics: Deep Learning; Computer Vision
Abstract: "Hampir seluruh negara di dunia memiliki makanan khasnya masing-masing, tidak terkecuali Indonesia. Melalui makanan tradisional, Indonesia bisa lebih dikenal oleh dunia. Selain dapat menarik turis lebih banyak, hal tersebut tentu sangat berpengaruh pada kepopuleran Indonesia dimata dunia dan bahkan mungkin dapat mempengaruhi pendapatan negara seiring dengan dikenalnya Indonesia oleh dunia. Namun disamping itu, pada beberapa kasus makanan khas Indonesia masih sulit diidentifikasi. Dari permasalahan tersebut, dapat disimpulkan bahwa diperlukan sebuah model untuk mengklasifikasikan makanan tradisional khas Indonesia. Metode yang dinilai paling relevan dan sesuai dengan permasalahan klasifikasi dengan jumlah kelas yang banyak adalah metode Convolutional Neural Network (CNN). Jenis citra makanan khas Indonesia yang digunakan terdiri dari sembilan jenis, yaitu rendang, nasi goreng, sate, gado-gado, pempek, kerak telor, nasi kuning, soto, dan gudeg dengan total 990 citra; 900 citra untuk proses pelatihan dan 90 citra untuk proses pengujian. Pengujian dilakukan sebanyak 8 kali dengan kondisi yang berbeda terhadap 27 model dengan arsitektur berbeda. Terdapat dua model yang memiliki performa terbaik, yaitu model 14 pada pengujian 5 dan model 19 pada pengujian 6, dengan kelebihan masing-masing. Model 19 pengujian 6 yang memiliki arsitektur 4 lapisan konvolusi dan 2 lapisan fully-connected, unggul dalam nilai rata-rata recall yaitu 0,5294 dan terdapat satu jenis yang sempurna diklasifikasikan yaitu kerak telor. Sedangkan model 14 pengujian 5 dengan arsitektur 3 lapisan konvolusi dan 2 …
Deteksi Emosi pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes dan Kombinasi Fitur
Authors: Fera Fanesya, Randy Cahya Wihandika, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Emosi bersifat umum dan penting dalam kehidupan yang membentuk perilaku manusia. Mendeteksi emosi memberikan peranan penting dalam berbagai aspek karena dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti pengambilan keputusan, memprediksi keadaan emosi manusia, memberikan review terhadap kualitas produk, melacak dukungan pada masalah politik, dan mengenali gangguan depresi seseorang. Mengidentifikasi emosi dapat menggunakan data tekstual yaitu berupa teks, karena teks dapat digunakan untuk berkomunikasi dan menyampaikan informasi. Salah satu media sosial untuk bertukar informasi yaitu Twitter. Twitter berisi informasi tentang sikap serta keadaan emosi seseorang. Oleh karena itu, dilakukan deteksi emosi pada Twitter untuk menentukan emosi seseorang dengan menerapkan metode Naive Bayes dan kombinasi fitur. Model klasifikasi Naive Bayes yang digunakan pada penelitoan ini yaitu Multinomial Naive Bayes untuk tipe data diskrit dan Bernoulli Naive Bayes untuk tipe data biner, kombinasi fitur yang digunakan pada penelitian yaitu fitur linguistik, fitur ortografik, dan kombinasi fitur N-gram. Hasil akurasi terbaik didapatkan pada pengujian kombinasi fitur N-gram sebesar 0,555, sedangkan hasil akurasi pada pengujian kombinasi fitur sebesar 0, 5317 yang meliputi fitur linguistik, fitur ortografik, dan fitur N-gram memiliki nilai akurasi lebih baik dibandingkan pengujian dengan fitur tunggal dan lebih rendah dibandingkan pengujian kombinasi fitur N-gram. Hal ini dikarenakan pengaruh dari fitur linguistik, fitur ortografik, dan fitur N-gram. Penggabungan kombinasi fitur ini bisa menutupi kelemahan masing …
Klasifikasi film berdasarkan sinopsis dengan menggunakan improved K-Nearest Neighbor (K-NN)
Authors: Nurul Muslimah, Indriati Indriati, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Film ialah media komunikasi bersifat audio visual, dimana tersirat pesan yang ingin disampaikan pencipta film. Film memiliki beberapa genre yakni romantis, horor, thriller, komedi, fantasi dan lain sebagainya. Tidak sedikit penikmat film yang masih bingung akan perbedaan dari genre-genre tersebut. Hal tersebut mengakibatkan banyaknya penikmat film yang susah untuk membedakan genre film sehingga pesan pada film tak sepenuhnya dapat tersampaikan kepada penikmat film. Oleh sebab itu melakukan klasifikasi pada film berdasarkan sinopsis film dirasa dapat menjadi salah satu solusi untuk masalah tersebut. Pengklasifikasian pada sinopsis film akan membantu dalam mengelompokan film dengan genre yang sesuai. Proses klasifikasi genre film berdasarkan sinopsis dimulai dengan melakukan preprocessing, kemudian pembobotan term hingga klasifikasi dengan metode Improved K-NN. Berdasarkan implementasi serta pengujian yang dilakukan pada penelitian Klasifikasi Film Berdasarkan Sinopsis dengan Menggunakan Improved K-NN yang mana menggunakan 250 dokumen sebagai data latih dan 50 dokumen sebagai data uji didapatkan hasil terbaik yakni precision= 1, recall= 0, 88, f-measure= 0, 936170213, serta tingkat akurasi sebesar 88%. Serta dilakukan perbandingan dengan K-NN, terbukti bahwa pengklasifikasian menggunakan metode Improved K-NN lebih baik dibandingkan dengan metode K-NN.
Deteksi masker wajah menggunakan metode adjacent evaluation local binary patterns
Authors: Randy Wihandika
Journal: Jurnal Resti (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi)
Year: 2021
Topics: Computer Vision; Image Processing
Abstract: The COVID-19 pandemic is still ongoing until 2021 and is likely to continue until an uncertain time. This arises because the spread of the SARS-CoV-2 virus also continued to occur in the community. Of the five points in 5M that has been initiated by the government, the focus of this study is the use of face masks. In this study, an image-based automatic mask detection method using a classification approach is proposed. This method can be used in automated systems to increase public discipline in wearing masks to suppress the spread of the SARS-CoV-2 virus. The classes used in the classification are "with mask" and "without mask". The adjacent evaluation local binary patterns (AELBP) method, which is an extension of the local binary patterns (LBP) method, is used to extract the texture features of each image. Tests were carried out on 2,172 facial images of various sizes, facial accessories, and facial expressions. The test results using the AELBP method show that the accuracy and F-measure are 98.39% and 98.08%, respectively. This result is better than other methods which are also evaluated. In addition, testing of the AELBP method execution time shows that this method is feasible to use on real systems.
Analisis Sentimen Mengenai Produk Toyota Avanza Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Versi 3 (LVQ 3) dengan Seleksi Fitur Chi Square, Lexicon-Based Features serta …
Authors: Jonathan Reynaldo, Putra Pandu Adikara, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Natural Language Processing; Machine Learning
Abstract: Mobil merupakan alat transportasi yang digunakan oleh manusia dengan keunggulan dan kenyamanan untuk meningkatkan pengalaman berkendara. Toyota selaku produsen mobil Toyota Avanza membutuhkan opini masyarakat untuk meningkatkan produknya. Opini yang berasal dari media sosial perlu diklasifikasikan menjadi opini positif, netral atau negatif sehingga membutuhkan analisis sentimen. Untuk menganalisis sentimen, salah satu metode yang dapat digunakan adalah Learning Vector Quantization Versi 3 (LVQ 3) yang digunakan pada penelitian ini. Seleksi fitur Chi Square, lexicon-based features dan normalisasi min-max juga digunakan dalam penelitian ini. Evaluasi menggunakan confusion matrix untuk pengujian data latih sebanyak 240 buah dan data uji sebanyak 60 buah menghasilkan accuracy sebesar 38, 33% untuk penggunaan fitur hasil seleksi fitur Chi Square, 33, 33% untuk penggunaan lexicon-based features, dan 36, 67% untuk penggunaan gabungan fitur hasil seleksi fitur Chi Square dan lexicon-based features.
Ekstraksi ciri untuk klasifikasi gender berbasis citra wajah menggunakan metode histogram of oriented gradients
Authors: Dani Devito, Randy Cahya Wihandika, Agus Wahyu Widodo
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Computer Vision; Image Processing
Abstract: Gender manusia dapat dikenali dari wajah seseorang. Pria dan wanita memiliki beragam ciri, seperti bentuk wajah, alis, mulut, dagu, hidung, mata, dan juga bulu rambut wajah. Banyak bidang akan terbantu dengan suatu sistem yang bisa dikembangkan untuk mengenali gender manusia, salah satunya untuk analisis demografi pemerintah Indonesia. Sistem klasifikasi gender akan membantu pihak yang menentukan keputusan dari pengenalan gender secara cepat. Oleh karena itu, suatu model klasifikasi dapat dibangun untuk membedakan pria dan wanita dari ciri-ciri wajahnya dengan mempelajari fitur dari berbagai data citra pria dan wanita. Terdapat salah satu metode ekstraksi ciri bentuk yakni Histogram of Oriented Gradients (HOG). Hasil menunjukkan kemampuan model klasifikasi dapat meningkat dengan mengatur parameter HOG seperti ukuran pembagian citra lokal, ukuran bin histogram orientasi, dan relasi bagian lokal dengan yang lain. Penelitian ini juga membahas kasus efek penggunaan kacamata dan tidak. Dari penelitian ini dijelaskan bagaimana membangun model klasifikasi gender dari HOG berbasis citra wajah. Model yang dibangun mampu mengklasifikasikan pria kembali hingga 97, 83% dan wanita hingga 95, 92%. Parameter terbaik untuk HOG pada klasifikasi gender adalah dengan menggunakan (8, 8) piksel per sel, 9 bin histogram tiap sel, normalisasi setiap (2, 2) blok dari citra wajah berukuran (128,128). Dapat disimpulkan juga ada pengaruh bentuk dari kacamata terhadap kemampuan klasifikasi gender.
Klasifikasi Penerimaan Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (Studi Kasus Desa Kedungjati)
Authors: Vidya Capristyan Pamungkas, Lailil Muflikhah, Rendi Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning
Abstract: Kemiskinan adalah kondisi ketidakmampuan seseorang untuk memenuhi kebutuhan pokok untuk hidup yang layak. Angka kemiskinan yang terus meningkat, terutama di kabupaten Jombang dari tahun ketahun hingga tahun 2017 mencapai 131, 16 jiwa, berbagai cara telah dilakukan pemerintah untuk memberantas kemiskinan, salah satunya adalah Program Keluarga Harapan atau PKH, didesa Kedungjati petugas desa yang melakukan survey kepala keluarga masih menggunakan cara yang manual, yaitu dengan mendatangi setiap kepala keluarga dan mencatat satu persatu kriteria yang dibutuhkan oleh petugas. Sistem klasifikasi penerimaan program keluarga harapan menggunakan Learning vector quantization (LVQ). LVQ merupakan metode klasifikasi yang memliki pola dimana keluaran setiap unit adalah representasi dari kelas atau kategori. Vektor bobot dari keluaran setiap unit merupakan representasi dari vector ke suatu kelas. Vektor bobot memiliki aturan sendiri selama pelatihan. Sebagai metode klasifikasi, LVQ melakukan banyak pelatihan sampai berulang-ulang sampai dengan mendapatkan hasil maksimum, sehingga LVQ dapat meminimumkan error yang terjadi dalam proses. LVQ melakukan proses pelatihan dan pengujian untuk mendapatkan hasil klasifikasi, pada penelitian ini, menggunakan 5 parameter uji dengan hasil paling maksimal yaitu learning rate 0, 7, DecAlpha 0, 3, Epoch 2, dan Minalpha 0.01 dengan menggunakan 2 bobot yang mewakili kelas 0 dan kelas 1, mendapatkan hasil akurasi sebesar 100%.
Penerapan Algoritma Support Vector Regression Pada Peramalan Hasil Panen Padi Studi Kasus Kabupaten Malang
Authors: Dhan Adhillah Mardhika, Budi Darma Setiawan, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Regression Analysis
Abstract: Padi merupakan salah satu sumberdaya penting dalam kehidupan manusia, dalam beberapa survei didapati bahwa lebih dari 59% penduduk dunia menggunakan Beras yang berasal dari padi sebagai bahan pokok makanan. Namun dalam suatu teori lain disebutkan bahwa populasi manusia akan terus berkembang secara eksponensial sedangkan hal itu sulit untuk diikuti oleh pertumbuhan hasil pangan, terutama dalam hal ini padi. Metode Support Vector Regression (SVR) adalah metode yang akan digunakan pada penelitian ini, metode ini telah digunakan pada beberapa penelitian sebelumnya seperti peramalan harga emas dan peramalan konsumsi listrik. Dalam penelitian ini akan difokuskan untuk menguji apakah metode Support Vector Regression (SVR) ini cocok untuk digunakan dalam prediksi hasil panen padi, dengan menggunakan beberapa parameter yang telah ditentukan, serta dengan menerapkan perubahan pada parameter yaitu jumlah iterasi, Complexity, Epsilon, Sigma, cLR, Lambda. Hasil yang terbaik yang didapatkan pada penelitian ini mencapai error rate MAPE sebesar 10,133%, hasil tersebut dicapai dengan nilai parameter sebagai berikut, Jumlah iterasi: 50, Complexity: 1, Epsilon: 0, 01, Sigma: 1, cLR: 0, 1, Lambda: 1.
Ekstraksi Ciri untuk Klasifikasi Jenis Kelamin berbasis Citra Wajah menggunakan Metode Compass Local Binary Patterns
Authors: Muhamad Wahyu Budi Santoso, Randy Cahya Wihandika, Muh Arif Rahman
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Computer Vision; Image Processing
Abstract: Manusia dapat membuat prediksi yang akurat dan cepat dari citra visual. Di antara tugas-tugas pemrosesan wajah, klasifikasi jenis kelamin atau gender adalah salah satu yang memiliki peran penting secara biologis dan mungkin yang termudah dan tercepat untuk dicapai. Di zaman teknologi yang modern ini, penggunaan komputer terus berkembang sehingga dibangun sistem yang serupa dengan kemampuan manusia yaitu pengenalan gender berbasis citra wajah. Beberapa aplikasi yang membutuhkan sistem pengenalan gender seperti, aplikasi antarmuka interaksi manusia-komputer (menyesuaikan perilaku software sehubungan dengan jenis kelamin pengguna), dan demografi pengumpulan data untuk mengetahui trend dan rekomendasi produk pada pasar (store) berdasarkan jenis kelamin. Penggunaan aksesoris pada citra wajah seperti kacamata, anting, dan topi yang dapat menyebabkan gender seseorang sulit untuk dikenali menjadi tantangan dalam melakukan klasifikasi gender berbasis wajah oleh sistem. Compass Local Binary Patterns (CoLBP) adalah salah satu metode pengolahan citra digunakan pada ekstraksi ciri untuk klasifikasi gender berbasis citra wajah. CoLBP memanfaatkan Kirsch Compass Mask untuk meningkatkan kinerja dari Local Binary Patterns (LBP) dalam proses ekstraksi ciri. Pada penelitian ini menggunakan dataset Color FERET yang berisi foto wajah (dengan aksesoris dan tanpa aksesoris) dan metode klasifikasi Random Forest untuk proses evaluasi. Pada hasil pengujian, didapatkan rata-rata akurasi terbaik sebesar 91, 8%. Dari penelitian ini dapat disimpulkan metode CoLBP memberikan kinerja …
Newsgroup topic extraction using term-cluster weighting and Pillar K-Means clustering
Authors: Sigit Adinugroho, Randy C Wihandika, Putra P Adikara
Journal: International journal of computers and applications
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Clustering
Abstract: Topic extraction is an essential tool to help gathering information from a vast amount of sources. This paper introduces a new approach to extract topics from a collection of text documents. In order to obtain the topics, preprocessing steps are conducted to remove unnecessary parts of the documents. Then, a term frequency-inverse document frequency is built to weight terms in documents. After that, SVD-based feature transformation is involved in building features used for clustering. Prior to clustering process, the Pillar algorithm is run to select initial centroids for K-Means clustering. Finally, weights of terms in clusters are calculated using term-cluster weight as a basis to choose topics from clusters. Based on the experimental result, it is concluded that the framework achieves satisfactory results by attaining the accuracy of 100%, 95.1%, 83,7%, and 68.7% for 4 topics obtained from Binary2, Multi5, Multi7, and …
Deteksi Pergerakan Arah Mata menggunakan Convolution Neural Network berdasarkan Facial Landmark
Authors: Muhammad Amin Nurdin, Randy Cahya Wihandika, Fitri Utaminingrum
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Computer Vision; Deep Learning
Abstract: Pergerakan mata manusia dapat berguna di berbagai bidang, contohnya dalam sistem keamanan, kesehatan, transportasi dan desain antarmuka. Dalam desain sistem antarmuka, pergerakan mata digunakan sebagai sistem interaktif. Sistem dapat berinteraksi dan dapat memberikan tanggapan kepada pengguna dengan menggunakan gerakan mata. Metode eye tracking berbasis video memiliki keuntungan karena praktis dan nyaman selama proses deteksinya. Penelitian ini menggunakan algoritme Convolution Neural Network (CNN) karena akan memanfaatkan kelebihan dari metode CNN yaitu mampu mengklasifikasikan dan memiliki hasil paling signifikan dalam pengenalan objek. Hasil dari penelitian ini menunjukkan model CNN yang tepat digunakan dalam klasifikasi arah mata berdasarkan facial landmark adalah dengan 2 layer dengan 32 filter dan 64 filter, batch size 16 dalam augmentasi citra dengan 20 fully connected layer menghasilkan nilai loss 0, 08, dengan akurasi 0, 98 dan waktu pelatihan 8, 62 detik. Hasil uji terhadap video yang diambil 50 frame secara acak sebanyak tiga kali, menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 0, 95.
Prediksi Keputusan Pelanggan Menggunakan Extreme Learning Machine Pada Data Telco Customer Churn
Authors: Daris Hadyan Tisantri, Randy Cahya Wihandika, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Data Mining
Abstract: Pada zaman sekarang, banyak sekali perusahaan dan instansi yang berkompetisi menawarkan jasa seperti internet dan telekomunikasi yang menggunakan sistem berlangganan untuk menjual jasanya sehingga perusahaan tersebut harus berkompetisi melalui strategi pemasaran. Faktor penting dalam pengulangan pembelian pada pelanggan yaitu loyalitas. Loyalitas mempunyai hubungan berbanding lurus dengan performa bisnis. Faktor pemasaran dan loyalitas pelanggan inilah yang mengakibatkan banyaknya pelanggan yang berpindah/berhenti dari perusahaan satu dengan yang lain sejenis sehingga beberapa perusahaan kehilanngan pelanggan (Churn) yang mengakibatkan turunnya revenue. Jika perusahaan atau instansi dapat memprediksi churn, perusahaan atau instansi dapat mengantisipasi agar pelanggan tersebut tidak berhenti berlangganan. Pada penelitian ini, data yang digunakan pada penelitian berasal dari Kaggle yang bersumber dari IBM Sample Data Sets. Data ini terdiri dari 7043 data yang terdiri dari 20 fitur dengan dua kelas yaitu yes jika pelanggan churn dan no jika pelanggan tidak churn. Kemudian data akan dieliminasi fitur yang tidak digunakan menggunakan korelasi Pearson. Kemudian data akan dilatih menggunakan Extreme Learning Machine untuk memprediksi pelanggan akan churn atau tidak. Hasil dari penelitian adalah mendapatkan akurasi sebesar 76, 96%, precision churn sebesar 65, 45%, precision non churn sebesar 78, 65%, recall churn sebesar 29, 38%, recall non churn sebesar 94, 19%