Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
Optimasi Penjadwalan Pekerja Shift di Rumah Makan Cepat Saji (Fast Food Restaurant) menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus: Warung Gunung di Kediri)
Authors: Ellita Nuryandhani Ananti, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Optimization; Algorithm
Abstract: Rumah makan cepat saji merupakan salah satu bisnis di bidang kuliner yang perkembangannya sangat pesat saat ini. Tenaga kerja sangat berperan penting dalam melakukan pelayanan terhadap pembeli di mana hal tersebut juga dapat mempengaruhi pendapatan dan juga mendukung perekonomian suatu bisnis rumah makan salah satunya adalah Warung Gunung (Wagu) di Kediri. Di Wagu sendiri terdapat pembagian job desc yang berbeda-beda pada setiap kelompok pekerja. Saat melakukan penjadwalan dengan cara manual juga memerlukan waktu yang cukup lama dan rentan dengan kesalahan manusia (human error). Maka dari itu, diperlukan penjadwalan pekerja secara komputerisasi untuk melakukan kegiatan produksi dan pelayanan terhadap konsumen dengan efektif dan efisien. Pada penelitian ini, proses penjadwalan dilakukan dengan menggunakan metode Algoritma Genetika dimulai dari representasi kromosom terhadap kode pekerja dan divisi, kemudian melakukan proses one cut point crossover dan reciprocal exchange mutation untuk mendapatkan offspring baru yang kemudian digunakan dalam proses seleksi menggunakan elitism selection untuk generasi selanjutnya. Berdasarkan hasil pengujian parameter yang telah dilakukan menghasilkan solusi yang paling optimal tanpa ada pelanggaran pada penjadwalan pekerja shift dengan menghasilkan rata-rata nilai fitness terbesar adalah 1 yang terdapat pada ukuran populasi sebesar 520, jumlah generasi 450, dan kombinasi cr dan mr adalah 0, 6: 0, 4.
Rekomendasi Pengambilan Judul Skripsi Menggunakan PSO-Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN)(Studi Kasus: Jurusan Ilmu Keolahragaan Fakultas Ilmu Keolahragaan Universitas …
Authors: Rizky Ramadhan, Imam Cholissodin, Edy Santoso
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning
Abstract: Penelitian ini bersifat non-implementatif deskriptif dengan teknik K-Means sebagai pembentukan awal cluster judul skripsi mahasiswa yang telah tamat, teknik PSO sebagai seleksi mata kuliah, dan teknik Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN) sebagai klasifikasi data dan pengukuran performa algoritma dengan teknik akurasi. Pengumpulan data penelitian ini berupa studi dokumen dari mahasiswa wisudawan 2016/2019 Fakultas Ilmu Keolahragaan Universitas Negeri Medan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui nilai parameter dan nilai akurasi dari penerapan algoritma NWKNN untuk memberikan rekomendasi terbaik terkait judul skripsi yang diangkat mahasiswa. Hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa pada pengujian persentase banyak perbandingan data Training dan data Testing yang digunakan sebesar 90%: 10%. Pada pengujian generasi dan fitur menghasilkan generasi yang mulai konstan pada generasi ke 50 dan dengan mata kuliah yang digunakan sebanyak 15 mata kuliah yaitu: MK2, MK6, MK7, MK11, MK12, MK13, MK14, MK15, MK21, MK24, MK26, MK27, MK28, MK31, MK32. Pada pengujian nilai K diperoleh nilai K optimum sebesar 3. Pada pengujian nilai K dan E diperoleh nilai K dan E optimum sebesar 3 dan 2. Algoritma PSO-Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN) untuk rekomendasi pengambilan judul skripsi menghasilkan nilai optimum menggunakan parameter sebelumnya diperoleh hasil akurasi sebesar 88.28%.
Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Gagal Jantung Kongestif, Penyakit Paru Obstruktif Kronik, Dan Asma Berdasarkan Gejala Utama Sesak Kronik Menggunakan Kombinasi Metode K-Nearest …
Authors: Jeffrey Junior Tedjasulaksana, Imam Cholissodin, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Expert System; Machine Learning
Abstract: Kesehatan merupakan hal yang sangat penting bagi kehidupan semua orang dan jika tidak segera disembuhkan maka dapat mengganggu aktivitas hingga dapat menyebabkan kematian. Menurut beberapa studi, salah satu penyakit yang sering dialami oleh setiap orang adalah penyakit dengan gejala sesak atau kesulitan bernapas. Sesak kronik paling sering disebabkan karena penyakit jantung seperti gagal jantung kongestif atau penyakit respiratorik, asma dan penyakit paru obstruktif kronik (PPOK). Beberapa studi melaporkan bahwa kesesuaian antara diagnosis oleh dokter umum di layanan kesehatan primer dengan diagnosis akhir oleh dokter spesialis hanya mencapai kurang dari 50%. Maka pada penelitian ini dilakukan pembuatan sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit jantung kongestif (CHF), penyakit paru obstruktif kronik (PPOK), dan asma menggunakan kombinasi metode K-Nearest Neighbor untuk melakukan klasifikasi penyakit dengan metode Certainty Factor untuk menentukan tingkat keyakinan dari hasil klasifikasi sebelumnya dengan menggunakan 20 gejala. Data yang digunakan merupakan data pasien Puskesmas Jumpandang Baru Kota Makassar dengan jumlah sebanyak 100 data. Hasil akurasi terbaik pada pengujian variasi nilai K sebesar 100% saat nilai K sebesar 3 dan hasil pengujian perbandingan akurasi saat menggunakan kombinasi metode K-Nearest Neighbor-Certainty Factor dan saat hanya menggunakan metode K-Nearest Neighbor saja menghasilkan nilai akurasi yang sama.
Sistem Monitoring Aliran Sungai dan Lingkungan Berbasis Smart Environment di RW 03 Kelurahan Kauman Kota Malang
Authors: Sutrisno Sutrisno, Imam Cholissodin, Arief Andy Soebroto, Muh Arif Rahman
Journal: JAST: Jurnal Aplikasi Sains dan Teknologi
Year: 2021
Topics: Smart Environment
Abstract: Monitoring of the rivers state and the environment of roads in the city center is often still inadequate. For example, garbage is often found in the river, while on the roads, there is still not yet a sound security system. Kauman RT 03 RW III Klojen Malang is one of the densely populated regions and is located in the center (point of zero) of Malang city at the time ago still does not have a security system or security guard and there is a river flow which is often found garbage piling up and often causes flooding when it rains heavy. Based on field conditions in Kauman and meetings with residents represented by several RT heads in RW 03 Kauman, Klojen Malang requires the use of a smart environment and CCTV technology integration. Therefore the result of dedication to society to apply CCTV's technology, so it has been used at Kauman for environmental and security monitoring. Considering the high level of the …
Pemerolehan Informasi Artikel terkait Covid-19 dengan menggunakan Metode Vector Space Model dan Word2Vec untuk Query Expansion
Authors: Franklid Gunawan, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Information Retrieval
Abstract: COVID-19 telah mengguncang kondisi dunia sejak akhir tahun 2019. Masih banyak masyarakat yang kurang sadar akan risiko COVID-19 meskipun informasi yang diperbaharui. Untuk mencegah mendapatkan informasi yang salah, diperlukan akses yang terpercaya. Jumlah informasi yang disediakan dalam sebuah akses informasi juga tidak sedikit. Dari permasalahan tersebut, diperlukan sistem yang dapat mempermudah masyarakat dalam mencari informasi yang diinginkan dalam akses informasi yang disediakan. Sistem yang cocok digunakan salah satunya adalah pemerolehan informasi artikel COVID-19 berdasarkan kata kunci yang diberikan oleh pengguna. Metode yang dapat digunakan untuk membangun sistem pemerolehan informasi artikel adalah Vector Space Model yang dikombinasikan dengan Query Expansion menggunakan Word2Vec. Tahapan dari sistem pemerolehan informasi artikel adalah melakukan pre-processing dataset, pembobotan kata, pelatihan model Word2Vec, melakukan Query Expansion, menghitung kemiripan dokumen dengan query, pengurutan dokumen artikel. Proses akan menghasilkan 10 dokumen artikel berita terkait COVID-19 yang memiliki kemiripan isi berita dengan kata kunci dari pengguna. Hasil pengujian yang mendapatkan nilai precision@ 10 dan recall@ 10 terbaik pada saat sistem menggunakan parameter nilai hidden neuron untuk pelatihan Word2Vec sebanyak 500 dan jumlah kata yang ditambahkan pada tahap Query Expansion sebanyak 40.
Pengembangan Aplikasi Pemantauan Kinerja Guru untuk Peningkatan Kualitas Pembelajaran berbasis Web (Studi Kasus: SDN Mulyorejo 1 Malang)
Authors: Muhammad Dio Reyhans, Imam Cholissodin, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Web Application
Abstract: Pemantauan kinerja guru adalah kegiatan untuk memastikan pelaksaan tugas guru. Pemantauan kinerja guru di SDN Mulyorejo 1 Malang saat ini proses pengecekan berkas masih dilakukan dengan cara mendatangi langsung supervisor yang menyebabkan sulitnya memantau pengerjaan berkas yang dilakukan oleh guru. Berkas guru yang banyak menyebabkan sulitnya melakukan pencarian pada berkas ketika suatu waktu dibutuhkan. Berdasarkan masalah tersebut dibuatlah aplikasi untuk memudahkan kegiatan supervisi. Sistem ini dibuat berbasis web dengan menerapkan model waterfall untuk pengembangannya. Sistem berbasis web dipilih karena sistem yang dihasilkan dapat diakses melalui berbagai platform. Pada proses analisis kebutuhan diperoleh 5 aktor, 113 kebutuhan fungsional, dan 1 kebutuhan non-fungsional. Desain perancangan dibangun menggunakan sequence diagram, class diagram, conceptual data model (CDM), physical data model (PDM), dan pseudocode. Proses implementasi menggunakan bahasa PHP dengan infrastruktur berbasis pada objek dan penyimpanan data menggunakan MySQL. Proses terakhir yaitu pengujian menggunakan pengujian white-box untuk pengujian unit, pengujian black-box untuk melakukan validasi pada setiap kebutuhan, dan pengujian usability menggunakan metode System Usability Scale (SUS) yang pada penelitian ini memperoleh nilai di atas 80, 3 yang memiliki arti sangat baik.
Optimasi Penjadwalan Pada Layanan Kursus dengan Algoritme Genetika (Studi Kasus: Unit Pengembangan Bahasa Universitas Brawijaya)
Authors: Rio Cahyo Anggono, Imam Cholissodin, Edy Santoso
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Optimization; Algorithm
Abstract: Layanan kursus Unit Pengembangan Bahasa Universitas Brawijaya atau Brawijaya Language Center (BLC) merupakan salah satu layanan yang paling diminati oleh banyak masyarakat. Harga yang relatif murah dan pemilihan jadwal oleh masing-masing peserta menjadi faktor utama mengapa banyak masyarakat memilih BLC. Kekurangan dalam layanan kursus BLC adalah dari segi administrasi. Sistem penjadwalan kursus masih dilakukan secara manual oleh pihak administrasi kursus. Oleh karena itu, perlu diadakannya penelitian terkait penjadwalan pada layanan kursus. Kedepannya, penelitian ini dapat membantu pihak BLC dalam melakukan penjadwalan Layanan Kursus. Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Algoritme Genetika. Pada penelitian ini, proses algoritme genetika meliputi pembentukan populasi awal dan representasi kromosom, seleksi parents, crossover dan mutation, perhitungan nilai fitness, seleksi pengganti populasi, dan derepresentasi kromosom. Berdasarkan hasil pengujian nilai parameter terbaik terdapat pada jumlah populasi 700, Cr 0, 5, Mr 0, 4, dan jumlah generasi 900 dengan nilai fitness 0.98182.
Penerapan Metode Modified K-Nearest Neighbor pada Klasifikasi Penyakit Menular Seksual Pria
Authors: Yoseansi Mantharora Siahaan, Imam Cholissodin, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning
Abstract: Penularan penyakit menular seksual terbilang cepat. Menurut laporan WHO penderita dari infeksi ini dapat ditemukan setiap hari dengan populasi aktif secara seksual adalah remaja dan dewasa, terkhusus pada pria. Kemiripan pada gejala untuk masing-masing penyakit dan kurangnya pengetahuan masyarakat menjadi latar belakang penelitian ini dilakukan. Dengan mengembangkan algoritme Modified K-Nearest Neighbor dan penggunakan jarak asimetrik biner didapatkan hasil pengujian terhadap pengaruh nilai K sebesar 100% pada pengujian ke-9. Pengujian K-Fold= 10 mendapatkan hasil sebesar 91, 67% dengan penggunakan K= 9. Dan nilai Presicion= 1 untuk kelas Gonore dan HIV, serta nilai recall= 1 untuk kelas Kutil dan HIV
Worker Ergonomics Surveillance in Industrial Environments Based on Parallel Computing on Face Camera Using OpenCV and CUDA
Authors: Imam Cholissodin, I Made Setia Baruna, M Ananta Pratama, Dwi Rama Malawat, Dewi Hardiningtyas
Year: 2019
Topics: Computer Vision; Parallel Computing
Abstract: Modern applications today have used automation contexts to adjust application behavior to the received context, especially in industrial environment. This can highly increase the user experience of ergonomic comfort, safety, and health of workers. This context can be concluded by a program using variety of sensors possessed by a device. For example, using GPS to get a location so that it can provide recommendations for places that can be visited according to user interests or using voice to give orders to a program. One context that is still rarely used is the context of the distance between the face of a worker and the computer screen he uses. This context is one of the very important contexts in the field of workers’ health considering the number of device users who experience health problems due to not paying attention to the distance between the eyes and the screen of the device used. Therefore, the system we created is able to detect the distance between the face and the screen of the device by measuring the distance between the worker’s eyes using the front camera installed on the device used. Thus, when the distance of the face and screen is too close, the program can give a warning to workers to keep the distance between the face and the screen of the device for the health of the workers themselves.
Optimasi Komposisi Menu Makanan bagi Penderita Penyakit Diabetes Melitus Tipe 2 dan Komplikasinya menggunakan Hybrid Algoritme Genetika dan Simulated Annealing
Authors: Muhammad Jibril Alqarni, Imam Cholisoddin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Optimization; Genetic Algorithms; Simulated Annealing
Abstract: Diabetes Melitus merupakan penyakit yang sudah umum dikalangan masyarakat. Salah satu hal preventif aktif untuk menangani penyakit diabetes melitus tipe 2 yaitu dengan melakukan olahraga teratur, dan makan makanan yang bergizi serta memiliki nutrisi yang cukup untuk 1 harinya. Dalam mendapatkan kalori atau energi yang cukup sesuai kebutuhan dari penderita, perhitungan dapat dilakukan secara manual. Namun jika proses dilakukan secara manual, akan memakan waktu yang lama sehingga jika hal ini diterapkan di lembaga kesehatan, akan sangat tidak efisien mengingat banyaknya pasien yang berada di antrian. Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan menggunakan sistem kecerdasan buatan menggunakan algoritme genetika yang dilakukan hibridasi dengan simulated annealing. Simulated annealing dapat membantu algoritme genetika keluar dari kondisi lokal optimum, dikarenakan sifatnya yang dapat menerima solusi yang tidak lebih baik ataupun lebih baik dari solusi sebelumnya. Simulated annealing berhasil ditambahkan dalam membantu algoritme genetika keluar dari kondisi lokal optimum hal ini ditandai dengan didapatkannya nilai fitness tertinggi sebesar 0,998, dengan persentase selisih terhadap kebutuhan aktual pasien dari kalori sebesar 0, 18%, karbohidrat sebesar 0, 20%, protein sebesar 0, 69% dan terakhir yaitu lemak sebesar 0, 27%.
Implementasi Algoritme Genetika Dalam Penjadwalan Akademik Sekolah Menengah Atas Brawijaya Smart School
Authors: Tobing Setyawan, Imam Cholissodin, Tibyani Tibyani
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Genetic Algorithms; Scheduling
Abstract: Penjadwalan merupakan salah satu kebutuhan dari sekolah menengah atas. Penjadwalan pada Sekolah Menegah Atas Brawijaya Smart School (SMA BSS) memiliki masalah pada lamanya waktu pengerjaan, ukuran jadwal, Musyawarah Guru Mata Pelajaran (MGMP) dan mengatur variasi mata pelajaran tiap harinya. Waktu pengerjaan jadwal ini membutuhkan 3 hari. Ukuran ruang permasalahan sebesar 834 jam pelajaran. Jadwal guru juga tidak boleh bertabrakan dengan jadwal MGMP. Variasi mata pelajaran ataupun guru juga tidak boleh ada ayng sama dalam sehari. Karena itu peneliti akan menggunakan algoritme genetika dalam menyelesaikan masalah penjadwalan tersebut. Algoritme genetika merupakan algoritme yang dapat mencari solusi mendekati optimum dari area kemungkinan solusi yang luas. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan pindah silang partially-mapped, mutasi reciprocal exchange dan seleksi elitisme. Hasil penelitian mendapatkan bahwa generasi ke-233, ukuran populasi 150, rasio pindah silang 0, 7 dan rasio mutasi 0, 3 merupakan parameter paling optimal pada kasus penjadwalan akademik SMA BSS. Penelitian ini memiliki kelemahan pada konvergensi dini yang terjadi pada generasi ke-233 sehingga perlunya diterapkan random injection. pencarian global dan lokal kurang efektif karena rasio pencarian selalu sama. Ukuran populasi yang terlalu besar menyulitkan dalam mencari parent yang terbaik sehingga perlu diterapkan seleksi parent.
Optimasi Travelling Salesman Problem Pada Angkutan Sekolah Dengan Menggunakan Algoritme Hybrid Discrete Particle Swarm Optimization (Studi Kasus: MI Salafiyah Kasim Blitar)
Authors: Ana Holifatun Nisa, Imam Cholissodin, Tibyani Tibyani
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Optimization; Particle Swarm Optimization
Abstract: Kebijakan menggunakan bus sekolah sebagai alat transportasi untuk mengantar pelajar dari sekolah menuju rumah memang sangat membantu peran sebagai orang tua. Terlebih jarak antara rumah dan sekolah cukup jauh dan usia para pelajar yang masih belia. Kendala dari sistem antar angkutan sekolah tidak lepas dari namanya efisiensi waktu yang dibutuhkan, namun juga kenyamanan para pelajar serta kepercayaan pihak orang tua. Dengan adanya optimasi pada permasalahan rute pengantaran dari bus sekolah ini, diharapkan dapat meminimalisir masalah yang dapat terjadi, diantaranya adalah: kecelakaan lalu lintas akibat penggunaan kendaraan pribadi; mengurangi kekhawatiran orang tua; hingga dapat meningkatkan kepuasan pelajar dengan adanya optimasi waktu antar. Algoritme yang digunakan untuk mengoptimasi masalah Travelling Salesman Problem (TSP) adalah Hybrid Discrete Particle Swarm Optimization (HDPSO). Penelitian ini menggunakan data dari pelajar MI Salafiyah Kasim Blitar, yang pada proses antar menuju rumah dibagi menjadi 2 kloter, yaitu: kloter pertama sebanyak 20 orang dan kloter kedua sebanyak 24 orang. Dari hasil pengujian sistem yang dibandingkan dengan data aktual, didapatkan hasil selisih terbesar di hari kedua sebesar 2, 69 Km (10, 7%) di kloter pertama dan 22, 8 (41%) Km di kloter kedua.
Implementasi Algoritme Genetika Untuk Optimasi Komposisi Gizi Menu Makanan Bagi penderita Stroke Hemoragik
Authors: Sofi Hidyah Anggraini, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Genetic Algorithms; Health Informatics
Abstract: Stroke merupakan permasalahan kesehatan otak dan saraf yang menjadi penyebab kematian terbanyak di dunia. Stroke hemoragik menjadi stroke paling berbahaya dikarenakan dapat membunuh secara langsung atau bahkan dapat meninggalkan kecacatan bagi penderita akibat adanyaakebocoran atauapecahnyaapembuluhadarah diaotak. Pola hidup masyarakatayang menjadi salah satu penyebab datangnya penyakit stroke. Untuk itu, mengatur asupan makanan menjadi salah satu hal penting dalam mencegah terulangnya kembali terserang stroke serta dapat memulihkan penderita. Menyusun diet menu makanan bagi penderita stroke hemoragik tidaklah mudah, karena peyusunan melibatkan jumlah kandungan gizi menu dengan kebutuhan gizi pasien yang harus sama. Dalam penelitian ini digunakan algoritme genetika untuk menyelesaikan permasalahan penyusunan menu diet makanan bagi …
Prediksi Penerimaan Bea Cukai Menggunakan Metode Support Vector Regression (Studi Kasus Di KPPBC Tipe Madya Pabean C Jember)
Authors: Dinda Adilfi Wirahmi, Imam Cholissodin, Indriati Indriati
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Regression Analysis; Support Vector Machines
Abstract: Instansi yang bergerak di bidang bea cukai memiliki tugas menghimpun penerimaan negara dalam sektor bea dan cukai. Penerimaan tersebut memegang peranan penting dalam mendukung pembangunan infrastruktur. Untuk mengontrol penerimaan, dibutuhkan prediksi sebagai syarat untuk melakukan perencanaan pembiayaan Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN) yang baik. Prediksi digunakan sebagai tindakan untuk optimalisasi dan pengontrolan penerimaan. Namun, prediksi sulit dilakukan karena penerimaan tersebut juga mendapat pengaruh dari faktor eksternal yang sulit diprediksi. Untuk mengatasi masalah tersebut, diperlukan suatu pendekatan yang logis dan dapat dipertanggungjawabkan untuk memprediksi penerimaan. Metode prediksi yang digunakan adalah Support Vector Regression (SVR). Algoritme ini memiliki kinerja kuat dalam melakukan identifikasi terhadap pola dataset time series dan dapat memberikan hasil prediksi yang baik apabila penentuan parameter secara baik karena kinerjanya sangat bergantung pada parameter di dalamnya. Implementasi SVR pada penelitian ini menggunakan kernel RBF dengan nilai variasi parameter yaitu sigma= 0.13, lambda= 3.29, cLR= 0.02, epsilon= 0.00001 dan C= 10, iterasi= 15000 serta menggunaan 4 fitur data menghasilkan MAPE terbaik< 20% sehingga dapat dikategorikan bahwa SVR akurat dalam melakukan prediksi penerimaan bea cukai.
Klasifikasi Pertumbuhan Penduduk Kota Malang Menggunakan Hibridasi Algoritme Genetika dan Jaringan Syaraf Tiruan
Authors: Obed Manuel Silalahi, Imam Cholissodin, Bayu Rahayudi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Genetic Algorithms; Neural Networks
Abstract: Pertumbuhan penduduk merupakan salah satu kondisi umum yang seringkali berkembang menjadi suatu masalah bagi negara-negara yang sedang berkembang termasuk Indonesia. Malang yang merupakan bagian dari Indonesia dikenal sebagai kota pendidikan dan wisata yang cukup berpotensi untuk terus mengalami kenaikan jumlah penduduk. Kondisi tersebut tentu perlu menjadi perhatian khusus bagi pihak terkait untuk melakukan kebijakan tertentu sehingga dapat mengantisipasi terjadinya ledakan penduduk. Salah satu hal yang dapat dilakukan adalah pengklasifikasian pertumbuhan penduduk berdasarkan kelompok umur yang dapat dilakukan oleh sistem secara efisien. Berdasarkan hal tersebut maka dibutuhkan sistem yang memiliki kemampuan komputasi ilmiah dalam penerapannya. Backpropagation merupakan metode Jaringan Syaraf Tiruan yang cukup popular dan seringkali digunakan dalam klasifikasi data. Metode ini dapat dipadukan dengan algoritme genetika dalam proses optimasi bobot awal dan. Adapun parameter ideal yang diperoleh dari pengujian tersebut antara lain: K-Fold= 8, kombinasi fungsi aktivasi bipolar, jumlah generasi 10, jumlah populasi 75, nilai Cr= 0, 8 dan nilai Mr= 0, 2, jumlah iterasi yang digunakan 100, nilai alpha 0, 1 serta hidden neuron 2 dengan hasil akurasi yang dihasilkan 92, 86%.
Identification attitudes of learners on physics subjects
Authors: Dwi Agus Kurniawan, Rahmat Perdana, WJJoES Kurniawan
Journal: Journal of Educational Science and Technology
Year: 2019
Topics: Education
Abstract: This study aims to determine the attitudes of students in physics learning at the State High School in Batanghari Regency. The type of research used is quantitative which uses a research design survey that is strengthened by the results of interviews to support the results of quantitative data. This study involved 926 students of the Batanghari State High School. The data used by researchers in the form of a questionnaire/questionnaire consisting of 54 item statements using a Likert scale 5. Quantitative data analysis using descriptive statistics. The results of this study the researchers get the results of Good and Good Enough with the following details: The Social Implications of Physics have a Good result, amounting to 51.3%. Attitudes in Physics Investigation have a sufficient result of 44.3%, Enjoyment Learning Physics has Enough results of 55.5%, Career Interest in Physics has Enough result of 45%. This is due to …
Instance-based deep transfer learning on cross-domain image captioning
Authors: Rizal Setya Perdana, Yoshiteru Ishida
Year: 2019
Topics: Deep Learning; Transfer Learning
Abstract: Image captioning task achieves imposing result in generating text description of image by training on the large image and sentence pairs dataset (e.g., MSCOCO). Applied the large publicly available datasets to the specific new task will lead to the problem known as domain shifting due to the different probability distribution. In this research, we propose a Multimodal Instance-based Deep Transfer Learning (MIBTL) for cross-domain image captioning. Generally, transferring knowledge from the source domain into the target domain is pertinent due to the limited number of the dataset from the target domain. The limited number of the dataset also lead to a problem called overfitting. The instance-based strategy intuitively takes into account the influence of data by selecting the most representative data from source domain as the supplement for training on the target domain. We employ deep hash binary code …
Klasifikasi video clickbait pada youtube berdasarkan analisis sentimen komentar menggunakan learning vector quantization (lvq) dan lexicon-based features
Authors: Dwi Wahyu Puji Lestari, Rizal Setya Perdana, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Sentiment Analysis
Abstract: Clickbait adalah suatu konten di media sosial yang bertujuan untuk menarik perhatian dan memikat pengunjung situs agar dapat mengunjungi konten mereka dengan cara membuat umpan klik yaitu berupa judul yang menarik atau provokatif tetapi dengan isi konten yang biasanya tidak sesuai. Hal tersebut membuat pengunjung situs merasa tertipu dan kecewa sehingga mereka biasanya melampiaskan rasa kesalnya dengan menuliskan komentar atau opini (dokumen, kata, kalimat) yang bersifat positif ataupun negatif. Dokumen teks yang digunakan pada penelitian ini berasal dari komentar YouTube yang berkaitan dengan konten clickbait dan non clickbait yang berbahasa Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ) dan Lexicon-Based Features sebagai pembobotan kata selain menggunakan TF-IDF. Data yang digunakan pada penelitian ini sejumlah 300 data yang terdiri dari dua jenis data yaitu data latih dan data uji dengan perbandingan 70% data latih dan 30% data uji. Akurasi sistem yang diperoleh dari hasil klasifikasi dengan metode Learning Vector Quantization tanpa Lexicon-Based Features sebesar 54, 54%, precision sebesar 1, recall sebesar 0, 1667, dan f-measure sebesar 0, 2858. Hasil akurasi sistem dengan menggunakan Learning Vector Quantization dan Lexicon-Based Features sebesar 90, 91%, precision sebesar 0, 8571, recall sebesar 1, dan f-measure sebesar 0, 9231 sehingga dapat disimpulkan bahwa metode Learning Vector Quantization dan Lexicon-Based Features dapat digunakan untuk klasifikasi sentimen.
AVIG: a real-time visual inspection for guava grading system using computer vision and XGBoost
Authors: Raden Arief Setyawan, Rizal Setya Perdana, Made Wena Harilegawa, Alan Stevrie Balantimuhe, Achmad Basuki
Year: 2023
Topics: Computer Vision; Machine Learning
Abstract: The conventional approach to manual inspection can be described by its considerable time and labor demands and the unavoidable occurrence of human error when faced with the inspection of a large number of products. Therefore, the application of an automated visual inspection system is frequently employed. The camera(s) can easily capture visual features for automatic visual inspection. However, it is essential to note that there are limitations when using this method to estimate the size-based grading system. The volume measurement is an essential feature in the field of automatic image analysis for fruit and vegetable grading, specifically guava. In this study, we propose a novel image analysis approach that utilizes a dual-view camera system to enhance the accuracy of volume approximation, particularly in scenarios involving non-perfect spherical objects. Hence, this research presents the training …
Analisis Sentimen Tokocrypto pada Twitter menggunakan Metode Long Short-Term Memory
Authors: Caesar Rio Anggina Toruan, Novanto Yudistira, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Sentiment Analysis; Deep Learning
Abstract: PT. Digital Indonesia Berkat atau yang disebut Tokocrypto merupakan perusahaan exchange cryptocurrency yang berpusat di Jakarta yang terdaftar resmi di Badan Pengawas Perdagangan Berjangka Komoditi (Bappebti). Tingkat kepuasan pelanggan tentu sangat penting untuk diperhatikan agar perusahaan bisa mendapatkan keuntungan dan mempertahankan pengguna layanan untuk terus menggunakan layanan milik perusahaan maupun menarik calon pengguna layanan. Sentimen masyarakat terhadap suatu cryptocurrency juga dapat berpengaruh terhadap harga dari cryptocurrency tersebut seperti cryptocurrency yang dimiliki Tokocrypto yang bernama TKO. Banyaknya data yang diberikan oleh pelanggan akan memakan waktu lama untuk dianalisis secara manual. Untuk mengatasinya, dapat dilakukan analisis sentimen menggunakan model pembelajaran mesin yang dapat memahami isi umpan balik pelanggan Tokocrypto. Penelitian ini menerapkan metode Bidirectional LSTM untuk mengklasifikasikan analisis sentimen menggunakan data tweet pengguna layanan Tokocrypto. Selain itu, diterapkan pengolahan awal data teks diperlukan untuk mengatasi umpan balik pelanggan yang mencakup kata-kata dan bahasa gaul yang tidak baku yang menyebabkan model kurang memahami makna aslinya. Model juga disesuaikan dengan hyperparameter dengan metode grid search sehingga model mendapatkan kombinasi parameter yang optimal. Pengubahan kata tidak baku tidak menjamin meningkatkan akurasi dari model namun tetap dapat membantu menghasilkan model yang lebih baik dengan hasil evaluasi antara lain nilai f1 …
Pengenalan Entitas Bernama Menggunakan Bi-LSTM pada Chatbot Bahasa Indonesia
Authors: Anshar Zulhilmi, Rizal Perdana
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Natural Language Processing; Deep Learning
Abstract: Institusi publik perlu mengitegrasikan e-government ke dalam struktur pengelolaan mereka. Sistem pelayanan terpadu harus dapat menyelesaikan masalah yang dihadapi oleh pengguna layanan. Apabila sistem pelayanan terpadu hanya mengandalkan manusia, maka sistem pelayanan terpadu dapat terhambat. Chatbot adalah salah satu solusi untuk menggantikan peran manusia dalam sistem pelayanan terpadu. Salah satu komponen pada chatbot adalah pengenalan entitas bernama. Pada penelitian ini, pengenalan entitas bernama dilakukan dalam beberapa tahap. Tahapan-tahapan tersebut antara lain penghilangan noise, pelabelan data, pembuatan kamus kata dan label, encoding urutan dan pemisahan data, inisiasi model, dan pelatihan model. Model yang digunakan yakni bidirectional long-short term memory. Skor F1 terbaik yang didapat dari pengujian adalah 87,44% dengan hyperparameter jumlah layer sebanyak 2, hidden size sebanyak 100, dan learning rate sebesar 0,01. Kemudian, penambahan jumlah layer maupun hidden size kurang berpengaruh terhadap skor F1 yang dihasilkan oleh model. Learning rate memengaruhi seberapa cepat model mencapai solusi optimal. Abstract Public institutions must integrate e-government into their management structures. An integrated service system must be able to solve the problems faced by service users. If the integrated service system only relies on humans, then the integrated service system can be hampered. Chatbot is one of the solutions to replace the human role in an integrated service system. One component of the chatbot is named entity recognition. In this study, the …
Klasifikasi Intensi dengan Metode Ling Short-Term Memory pada Chatbot Bahasa Indonesia
Authors: Faiz Aulia Al Farisi, Rizal Setya Perdana, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Natural Language Processing; Deep Learning
Abstract: E-government merupakan sebuah konsep pemerintahan yang menyelenggarakan layanan publik secara digital yang didukung oleh teknologi informasi, sehingga menjadi lebih prima. Salah satu bentuk layanan publik digital yang umum ada di berbagai sektor adalah helpdesk. Helpdesk memungkinkan pengguna dapat bertanya atau melaporkan sesuatu untuk kemudian dijawab oleh staf. Permasalahan yang ada adalah ketersediaan staf yang hanya dapat menjawab pada jam kerja, sedangkan pengguna bisa jadi menemukan permasalahan yang urgent di luar jam kerja. Oleh karena itu, solusi yang ditawarkan adalah penerapan chatbot, sehingga dapat melayani kapan pun, sekaligus meringankan kerja dari staf. Penelitian ini mencoba untuk merancang salah satu komponen pada chatbot, yaitu model klasifikasi intensi, dengan metode Long Short-Term Memory. Data yang digunakan merupakan 501 teks riwayat pertanyaan dari database Helpdesk TIK UB yang termasuk ke dalam 7 kelas intensi yang ditentukan. Data akan melalui beberapa tahap prapemrosesan sebelum kemudian dilakukan pemodelan dan beberapa pengujian. Tahap pengujian meliputi pemilihan embedding yang digunakan, pemilihan teknik augmentasi data, dan penyetelan hyperparameter. Hasil dari keseluruhan pengujian, didapatkan model terbaik yang mampu menghasilkan akurasi sempurna untuk data latih dan data uji, serta loss 0,004 untuk data latih dan 0,044 untuk data uji. Abstract E-government is a government concept that organizes digital public services supported by information technology, so that they become more excellent. One form of digital …
Klasifikasi Judul Berita Online menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) dengan Seleksi Fitur Chi-square
Authors: Putu Rama Bena Putra, Indriati Indriati, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Perkembangan teknologi mempengaruhi berbagai sektor salah satunya sektor berita. Penyebaran berita mulai memanfaatkan teknologi dengan munculnya berita online. Berita online yang ada memiliki bermacam-macam kategori. Saking banyaknya kategori terkadang suatu berita dapat memiliki kategori yang salah. Berita yang tidak sesuai dengan kategorinya dapat mengecoh pembaca. Dalam menilai suatu berita online masuk kategori mana selain melihat dari isinya dapat melalui judulnya, dikarenakan judul berita merupakan representasi utama dari berita. Dari permasalahan yang ada maka dilakukan penelitian klasifikasi judul berita online. Penelitian menggunakan support vector machine (SVM) sebagai metode klasifikasi. Selain menggunakan SVM dilakukan juga seleksi fitur dengan chi-square untuk mengurangi dimensi fitur. Data yang dipakai berjumlah 2400 judul berita online dengan 6 kategori. Proses klasifikasi dimulai dari pre-processing text, term weighting menggunakan TF-IDF, selanjutnya seleksi fitur dengan chi-square, dan terakhir klasifikasi dengan SVM. Penelitian dilakukan dengan mencari parameter SVM yang terbaik dan juga nilai terbaik dari threshold chi-square. Hasil dari pengujian memberikan hasil terbaik yaitu akurasi 93, 06%, presisi 92, 11%, recall 93, 06%, dan f1-score 93, 04%, terjadi ketika threshold chi-square sebesar 80% serta nilai parameter SVM berupa kernel menggunakan polynomial derajat 2, C= 1, λ= 1, konstanta γ= 0, 01, ε= 10-8, dan maksimal iterasi sebesar 10.
Klasifikasi Sinopsis Novel berdasarkan Jenis Genre menggunakan Multi-class Support Vector Machine dan Chi-square
Authors: Bana Falakhi, Imam Cholissodin, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2023
Topics: Machine Learning; Natural Language Processing
Abstract: Novel merupakan salah satu bentuk karya sastra populer yang terkenal dan dibaca secara luas di seluruh dunia. Novel umumnya panjang dan memiliki banyak jenis genre. Namun kebanyakan novel memiliki sampul yang sederhana dan hanya memiliki judul yang singkat dan sinopsis. Minimnya informasi genre pada sampul mengakibatkan susah untuk mengetahui genre sebuah novel. Dari permasalahan tersebut, dikembangkan sistem klasifikasi novel dengan memanfaatkan informasi sinopsis novel menggunakan Algoritme Multi-class Support Vector Machine (SVM) dengan pendekatan One-Against-All. Pendekatan TF-IDF dan Chi-square juga digunakan untuk memberi bobot dan menyeleksi fitur. Dua kernel SVM, yaitu kernel linear dan kernel gaussian diimplementasikan dalam penelitian ini untuk mendapatkan akurasi klasifikasi terbaik. 240 teks sinopsis yang dibagi dalam 4 jenis genre, yaitu horror, romantis, sci-fi, dan sejarah digunakan sebagai dataset pelatihan dan pengujian. Pengujian dilakukan dengan mengubah jenis kernel, nilai threshold Chi-square, dan parameter sequential training untuk mendapatkan nilai akurasi klassifikasi terbaik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai akurasi klasifikasi tertinggi sebesar 94, 58% didapatkan pada threshold Chi-square sebesar 80%, SVM dengan kernel linear, parameter sequential training lambda (Î»)= 0, 5, gamma (Î³)= 0, 05, complexity (C)= 1, epsilon (Îµ)= 0, 0001, dan jumlah iterasi maksimum adalah 100 iterasi.
Knowledge-enriched domain specific chatbot on low-resource language
Authors: Rizal Setya Perdana, Putra Pandu Adikara, Diva Kurnianingtyas
Year: 2022
Topics: Natural Language Processing; Chatbots
Abstract: This study presents architecture in learning human-machine conversation using a human language known as chatbots. Given an utterance, a chatbot attempt to reply using human language by mimicking human intelligence in communication. Previous works in this domain were mostly implemented in English, thus it remains a problem when bringing to a low-resource language, e.g., Indonesian. The limited availability of human-to-human dialog history led to difficulty in the learning process of machine learning algorithms. Therefore, this study proposed a Knowledgeable Chatbot (KC), an enhanced pipeline that enables to receiving of transferred knowledge from another task. A data augmentation pipeline is proposed to handle the limited number of available. To deal with the low-resource language, this study proposed to incorporate a pre-trained language model to gain contextualized language understanding. As …
Klasifikasi Kemacetan Lalu Lintas Kota Malang Melalui Media Twitter Menggunakan Metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NW-KNN)
Authors: Putu Amelia Vennanda Widyaswari, Indriati Indriati, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Social Media Analysis
Abstract: Twitter merupakan media sosial yang masih banyak digunakan hingga saat ini. Seperti halnya media sosial lainnya Twitter berguna untuk menjalin pertemanan, bertukar pesan dan informasi mengenai berbagai hal seperti hiburan, ekonomi, politik, dan lain sebagainya. Twitter juga berguna untuk mencari informasi mengenai keadaan lalu lintas pada suatu ruas jalan dengan mengakses akun-akun lalu lintas pada Twitter. Namun pada tweet tak jarang ditemukan adanya kata ambigu mengenai kondisi ruas jalan. Sehingga tweet perlu diklasifikasikan agar memudahkan para pengguna jalan, menentukan kondisi akurat dari tweet mengenai kondisi lalu lintas pada suatu ruas jalan. Klasifikasi dimulai dengan melakukan tahapan preprocessing pada dokumen latih dan uji, kemudian dilanjutkan dengan pembobotan TF-IDF hingga klasifikasi menggunakan metode NW-KNN (Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor). Berdasarkan atas implementasi serta pengujian yang dilakukan pada penelitian Klasifikasi Kemacetan Lalu Lintas Kota Malang Melalui Media Twitter Menggunakan Metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NW-KNN) dimana menggunakan 600 data latih dan 150 data uji, didapatkan hasil sebesar 0, 7336507 untuk rata-rata precision, 0, 2210526 untuk recall, 0, 3002686 untuk f-measure, serta akurasi yang didapatkan sebesar 0,665.
Klasifikasi Kemacetan Lalu Lintas di Kota Malang Pada Sosial Media Twitter Menggunakan Metode Improved K-Nearest Neighbor
Authors: Riska Dewi Nurfarida, Indriati Indriati, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Social Media Analysis
Abstract: Twitter adalah jejaring sosial media yang mempunyai banyak pengguna yang dapat digunakan untuk media komunikasi. Dan dari twitter juga bisa didapatkan berbagai macam bentuk infomasi diantaranya yaitu opini yang bersifat negatif maupun positif dan berbagai macam informasi lainnya. Salah satu informasi yang bisa didaptkan dari Twitter yaitu informasi mengenai keadaan lalu lintas. Masyarakat Kota Malang menggunakan sosial media Twitter media untuk mendapatkan informasi tentang keadaan lalu lintas. Melalui akun@ PuspitaFM, masyarakat Kota Malang saling berbagi informasi tentang keadaan lalu lintas di sekitar mereka. Dari akun@ PuspitaFM tersebut setiap harinya akan berbagi tweet tentang keadaan lalu lintas di Kota Malang baik secara tweet langsung maupun tweet dari follower yang akan diretweet oleh akun@ PuspitaFM. Dari seluruh tweet yang ada, terkadang terdapat kerancuan yang terjadi dalam pengkategorian macet atau tidak macet dalam tweet tersebut. Oleh karena itu, dilakukan pengklasifikasian tweet macet atau tidak macet sebagai solusi dari masalah tersebut. Terdapat beberapa proses yang dilakukan dalam penelitian ini, yaitu dimulai dari prepocessing text yang terbagi menjadi proses cleansing, case folding, tokenisasi, filtering dan stemming. Dari proses akan dilanjutkan dengan proses term weighting atau pembobotan, dilanjutkan dengan normalisasi, cosine similiarity dan proses klasifikasi dengan metode Improved K-NN. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini yaitu nilai recall sebesar 0.42857, nilai precision sebesar 0.71428, nilai f-measure sebesar 0.53571 dan hasil akurasi terbaik sebesar 65 …
Analisis Teknik Embedding Model NV-Embed pada Large Language Models Berbasis Retrieval Augmented Generation
Authors: Tengku Muhammad Rafi Rahardiansyah, Rizal Setya Perdana, Tirana Noor Fatyanosa
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2025
Topics: Natural Language Processing; Large Language Models
Abstract: Large Language Models (LLMs) berbasis Retrieval-Augmented Generation (RAG) menghadirkan tantangan dalam menghasilkan embedding yang akurat untuk meningkatkan performa retrieval dan generasi teks. NV-Embed adalah model embedding baru yang dirancang untuk mengatasi keterbatasan model embedding sebelumnya dengan pendekatan latent attention dan pelatihan contrastive instruction-tuning. Penelitian ini dilakukan dengan melakukan implementasi NV-Embed menggunakan bantuan PyTorch. Dokumen PDF diolah melalui tahap pre-processing, tokenization dan vectorization. Dokumen PDF yang telah diolah dan disimpan didalam vector database akan digunakan sebagai referensi untuk memperkaya hasil response berdasarkan informasi yang tersedia pada LLM dan informasi dari dokumen PDF yang didapatkan melalui RAG pipeline. Teknik embedding NV-Embed dievaluasi menggunakan metrik precision, recall, F1-score untuk retrieval, serta BLEU dan ROUGE untuk generasi teks. Hasil pengujian menunjukkan bahwa NV-Embed unggul dalam tugas retrieval dengan tingkat precision sebesar 0.906, recall sebesar 0.994, dan f1-score sebesar 0.948. Pada tugas generasi teks, NV-Embed mencapai hasil BLEU sebesar 0.899 dan metrik ROUGE juga menunjukkan hasil yang sangat baik, dengan ROUGE-1 sebesar 0.955, ROUGE-2 sebesar 0.951, dan ROUGE-L sebesar 0.955. Analisis terhadap performa NV-Embed menunjukkan bahwa pendekatan latent attention meningkatkan kualitas embedding dalam menangkap hubungan semantik antar kata. Penelitian ini memberikan kontribusi penting terhadap …
Arsitektur Sistem Percakapan Otomatis Berbahasa Indonesia dengan Normalisasi Bahasa Informal Menjadi Baku
Authors: Muhammad Fathur Rahman Khairul, Rizal Setya Perdana
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Natural Language Processing; Chatbots
Abstract: Komunikasi merupakan hal yang paling penting dalam kehidupan sehari-hari. Setiap orang berkomunikasi dengan cara mereka berdasarkan latar belakang serta kedekatan antar pembicara. Oleh karena itu, perkembangan bahasa informal terjadi sangat cepat dan tidak jarang menciptakan kata-kata baru sebagai pengganti bahasa formal. Hal ini menjadi masalah jika dilihat dari perspektif pemrosesan bahasa alami (NLP). NLP umumnya hanya dapat dilakukan dengan bahasa yang formal dan tidak mampu menginterpretasikan makna dari kalimat informal. Maka dari itu, penulis mengusulkan pendekatan untuk memungkinkan mesin memahami bahasa informal dengan melakukan normalisasi bahasa infomal menjadi baku dengan memanfaatkan NLP. Pendekatan yang dilakukan akan melatih model pre-trained GPT-2 berbahasa Indonesia dengan data parallel corpus untuk memahami makna dari bahasa informal dan mampu menerjemahkannya ke dalam bentuk baku. Melalui eksperimen yang dilakukan, pendekatan ini mencapai tingkat akurasi 91% dan dapat menerjemahkan bahasa informal dengan baik. Performa ini dapat diraih dengan konfigurasi hiperparameter yaitu Adam optimizer dengan learning rate 1e-4, batch size sebesar 16 dan dropout rate sebesar 0,5. Abstract Communication is the most essential thing in daily life. Everyone communicates in their own way based on their background and the closeness between speakers. Thus, the development of informal language occurs quickly and it is often to create new words as a substitute for formal language. This is an issue from a natural language processing (NLP) perspective …
Kombinasi Intent Classification dan Named Entity Recognition pada Data Berbahasa Indonesia dengan Metode Dual Intent and Entity Transformer
Authors: Zahra Asma Annisa, Rizal Setya Perdana, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2024
Topics: Natural Language Processing; Deep Learning
Abstract: Pelayanan pelanggan atau customer service adalah sebuah bentuk upaya pemenuhan keinginan dan kebutuhan pelanggan yang disertai dengan ketepatan penyampaian sesuai standar perusahaan demi memenuhi harapan pelanggan. Pada beberapa kasus seperti layanan perbankan, diperlukan layanan pelanggan yang dapat diakses setiap saat dengan ketepatan dan daya tanggap tinggi. Atas kebutuhan pelayanan dengan kualitas tinggi ini, perusahaan dapat mengaplikasikan konsep pelayanan prima. Salah satu penerapan konsep kecerdasan buatan demi pelaksanaan pelayanan prima adalah penggunaan chatbot, yang memerlukan metode yang tepat bagi proses klasifikasi intensi pengguna maupun Named Entity Recognition (NER). Salah satu kekurangan dari pelaksanaan klasifikasi intensi dan NER secara terpisah terletak pada representasi numerik yang digunakan dalam tiap model. Meski menggunakan data latih dan arsitektur model yang serupa, model dapat menghasilkan representasi numerik yang berbeda dalam tahap fiturisasi, sehingga berpotensi mengurangi tingkat generalisasi model. Untuk mengatasi masalah tersebut, klasifikasi intensi dan NER dapat digabungkan dengan menggunakan mekanisme multi-task learning dalam bentuk model Dual Intent and Entity Transformer (DIET). Penelitian dilakukan dengan memanfaatkan data sekunder dari Helpdesk TIK UB, merancang model DIET menggunakan pustaka PyTorch dan Transformers, lalu mengevaluasi model DIET menggunakan f1-score. Kombinasi hyperparameter terbaik yang didapatkan adalah warm-up step sebesar 70, early stopping patience sebesar …