Lab-IS/filkom-research-papers huggingface dataset:
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: Medical Research; Machine Learning
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.
Temu Kembali Informasi terhadap Sinopsis Film menggunakan Metode BM25F
Authors: Adinda Chilliya Basuki, Muhammad Tanzil Furqon, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Information Retrieval; Natural Language Processing
Abstract: Film adalah gambar hidup atau gambar bergerak yang gerakan objeknya terus menerus secara cepat untuk dilihat penonton. Dunia perfilman saat ini semakin dipengaruhi oleh perkembangan teknologi, sehingga preferensi masyarakat untuk menonton film juga semakin meningkat. Sebelum sebuah film baru dirilis, industri film selalu memberikan gambaran singkat tentang alur sebuah film dalam bentuk tulisan yang disebut sinopsis. Mencari sinopsis film secara manual membutuhkan waktu lama karena begitu banyak data yang tersedia di jejaring sosial. Sistem temu kembali informasi terhadap sinopsis film digunakan untuk memenuhi kebutuhan pengguna dalam mencari sebuah informasi dari suatu dokumen. Metode BM25F salah satu metode yang dapat digunakan pada pemeringkatan dokumen temu kembali informasi. Penelitian ini melakukan pengujian nilai precision@ k dan r-precision pada 300 dokumen sinopsis film terhadap 6 query. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan hasil kombinasi nilai boost terbaik pada pengujian variabel boost yaitu pada field judul= 5 dan isi= 1, nilai b c terbaik dari pengujian variabel b c yaitu 0, 75, dan nilai k1 terbaik dari hasil pengujian variabel k1 yaitu 1, 2. Nilai rata-rata terbaik untuk precision@ k sebesar 0, 93 dan hasil terbaik pada pengujian r-precision didapatkan nilai sebesar 1.
peer review: 1 approved
Authors: Fatwa Ramdani, Muhammad Tanzil Furqon
Year: 2022
Topics: Academic Research
Abstract: Background: The availability of urban forest is under serious threat, especially in developing countries where urbanization is taking place rapidly. Meanwhile, there are many classifier algorithms available to monitor the extent of the urban forest. However, we need to assess the performance of each classifier to understand its complexity and accuracy. Methods: This study proposes a novel procedure using R language with RStudio software to assess four different classifiers based on different numbers of training datasets to classify the urban forest within the campus environment. The normalized difference vegetation indices (NDVI) were then employed to compare the accuracy of each classifier. Results: This study found that the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) classifier outperformed the other three classifiers, with an RMSE value of 1.56. While the Artificial Neural Network (ANN), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM) were in second, third, and fourth place with RMSE values of 4.33, 6.81, and 7.45 respectively. Conclusions: The XGBoost algorithm is the most suitable for urban forest classification with limited data training. This study is easy to reproduce since the code is available and open to the public.
Klasifikasi Kelayakan Calon Kreditur menggunakan Metode Syntethic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE) dan K-Nearest Neighbor (KNN)
Authors: Muhammad Wafiq, Lailil Muflikhah, Muhammad Tanzil Furqon
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Data Imbalance
Abstract: Dalam klasifikasi, salah satu permasalahan yang sering ditemui adalah jumlah data kelas yang tidak seimbang. Data tidak seimbang ini terjadi ketika jumlah data dari satu kelas memiliki jumlah yang lebih banyak atau lebih sedikit dibandingkan dengan kelas-kelas lainnya. Kelas dengan data yang tidak seimbang ini akan mengakibatkan hasil klasifikasi akan condong kearah kelas yang memiliki jumlah data lebih banyak. Beberapa classifier tidak mampu menghasilkan akurasi yang maksimal ketika digunakan pada data yang tidak seimbang. Untuk mengatasi permasalahan data tidak seimbang dapat menggunakan metode Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE). Metode ini akan menghasilkan data sintetis baru yang akan digunakan sebagai data latih untuk proses klasifikasi. Metode yang digunakan untuk klasifikasi dalam penelitian ini adalah metode K-Nearest Neighbor (KNN). Nilai akurasi yang didapatkan ketika data diklasifikasikan dengan menggunakan metode KNN tanpa menggunakan SMOTE adalah 60%. Sedangkan ketika data tidak seimbang tersebut diatasi terlebih dahulu menggunakan metode SMOTE dan kemudian diklasifikasikan menggunakan metode KNN, nilai akurasi yang didapatkan adalah 85%. Dari hasil pengujian, didapatkan nilai parameter terbaik k= 1 dan N= 100.
Pengelompokan Film Berdasarkan Alur Cerita menggunakan Metode Self Organizing Maps dan Silhouette Coefficient
Authors: Wilis Biro Syamhuri, Muhammad Tanzil Furqon, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2022
Topics: Machine Learning; Unsupervised Learning
Abstract: Film merupakan salah satu media hiburan yang paling digemari di seluruh dunia dengan menyajikan audio dan visual yang menarik. Sekarang film dapat dengan mudah diakses melalui situs atau aplikasi penyedia layanan streaming bahkan dengan perangkat ponsel. Situs atau aplikasi penyedia layanan streaming film tersebut memiliki satu fitur yang sederhana namun sangat bermanfaat yaitu pengelompokan film, yang umumnya berdasarkan genre, tahun, rating, negara asal, dan yang lainnya. Setiap film memiliki alur ceritanya sendiri yang unik, namun tak jarang beberapa film memiliki alur cerita yang mirip di beberapa bagian. Terlepas dari genre yang sama, terkadang ada film yang memiliki alur cerita berbeda. Begitu juga sebaliknya, terdapat film dengan genre berbeda namun memiliki kesamaan di alur ceritanya. Atas dasar permasalahan tersebut, pada penelitian ini dilakukan pengelompokan film berdasarkan kemiripan alur ceritanya. Pengelompokan dilakukan menggunakan metode clustering Self Organizing Maps. Setelah itu hasil dari pengelompokan film ini dilakukan evaluasi menggunakan metode Silhouette Coefficient. Sebanyak 800 film berhasil dikelompokkan ke dalam 25 kelompok dengan hasil evaluasi tertinggi sebesar 0,175. Satu dari dua puluh lima kelompok memiliki nilai evaluasi lokal tertinggi sebesar 0,714. Hasil evaluasi ini menunjukkan bahwa pengelompokan film berdasarkan alur cerita ini masih belum sepenuhnya efektif karena hanya satu dari dua puluh lima kelompok yang menghasilkan nilai evaluasi dengan kategori â€ œstrong structureâ€.
C25. Cardiogenic shock in a 25-year-old male with tombstone ST-segment elevation pattern in emergency department, early hemodynamic assessment to guide the management: a case …
Authors: MS Tiyantara, M Furqon
Journal: European Heart Journal Supplements
Year: 2021
Topics: Cardiology; Emergency Medicine
Abstract: Background Cardiogenic shock (CS) is a lethal condition. There are several phenotypes, and classification based hemodynamic and/or clinical parameters for CS. We present CS with tombstone ST-segment elevation in emergency department (ED) with assessment of hemodynamic using bedside ultrasound to classify and guide the management. Case Description A 25-year-old-male complained sense of fatigue, fever, and myalgia for 2 days. The initial blood pressure and SpO2 were unrecordable, heart rate 112x/m, respiration rate 28x/m, temperature 36.8 °C. The patient was pale, anxious, with difficult jugular venous pressure assessment due to overweight appearance, diminished S1, and cold extremity. Electrocardiogram revealed tombstone ST-elevation in V2-V6, I, and aVL. After oxygenation management, initial dobutamine and norepinephrine, we performed bedside …
Klasifikasi Masa Panen Varietas Unggul Kedelai menggunakan Support Vector Machine (SVM)
Authors: Abas Saritua Gultom, Muhammad Tanzil Furqon, Sutrisno Sutrisno
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Agriculture
Abstract: Kedelai adalah komoditas pertanian dibutuhkan banyak di Indonesia, karena kedelai banyak dikonsumsi dalam berbagai produk makanan, kedelai juga digunkan sebagai bahan baku industri. Petani kedelai perlu mengetahui tumbuhan kedelai tersebut termasuk kedalam jenis apa benih yang akan ditanam, sehingga peningkatan produksi tanaman kedelai tetap terjaga. Untuk memudahkan proses nya akan digunakan data dari berbagai jenis kedelai. Penelitian tersebut akan menggunakan metode Support Vector Machinee alasan menggunakan Support Vectorr Machiine karena dapat mengeneralisasi yang tinggi tanpa harus memiliki datasett tambahaan. Dalam penilitian ini terdapat 6 variabel dan objek yang dimiliki 3 kelas yaitu umur genjah, umur sedang, dan umur dalam. Hasil pengujian terbaik menggunakan kernel polynomial degree 2, dengan menggunkan nilai lamda (Î») sebesar 10, Konstanta 1, Epsilon 0.01 dan iter maks sebesar 10. Berdasarkan berbagai pengujian dan skenario yang telah dilakukan, nilai evaluasi terbaik dihasilkan pada pengujian menggunakan K-Fold Cross Validation dengan nilai K= 5 dan menghasilkan nilai akurasi sebesar 56.666%.
THE CORRELATION BETWEEN LDL/HDL RATIO AND ACUTE CORONARY SYNDROME AMONG PATIENTS AT RSUD ABDUL WAHAB SJAHRANIE SAMARINDA
Authors: Monika Widi Sherina, Siti Khotimah, Muhammad Furqon
Journal: Verdure: Health Science Journal
Year: 2021
Topics: Cardiology; Medical Research
Abstract: MAXBET55 merupakan daftar situs slot gacor deposit pulsa 10 ribu tanpa potongan hari ini. Slot gacor yang menghadirkan fitur slot pulsa atau slot deposit pulsa 10 ribu tanpa potongan ini juga sudah terkenal sebagai fitur slot gacor yang paling di cari oleh para pemain, dikarenakan kemudahan untuk melakukan pengisian saldo hanya menggunakan pulsa pascabayar, selain itu slot deposit pulsa ini juga sering memberikan informasi seputar permainan slot gacor hari ini yang bisa memberikan kemenangan dengan mudah..
SURVEY BOAT PROTOTYPE DESIGN FOR REMOTE AREA
Authors: Muhammad Tanzil Furqon, Muammar Kadhafi, Sunardi Sunardi, Seftiawan Samsu Rijal, Muhammad Dafa'anh Murya Tsani
Journal: Journal of Environmental Engineering and Sustainable Technology
Year: 2021
Topics: Engineering; Remote Areas
Abstract: The water survey activities in remote areas have many challenges, such as cost, transportation to location, access to the location, boat for water survey, manpower, and other factors. This research proposes the method of water survey to overcome the difficulties encountered in surveying in remote areas. The mini boat prototype was designed and fabricated by using a control system to operate in the water. The propulsion power prediction was carried out, by comparison, the similarity to the fullscale ships with 9.5 knots of velocity. Furthermore, the wave-making resistance was simulated by software and confirmed by the trial. The trial has shown that the boat was going well on the water and the measurement equipment in a safe condition.
Prediksi Penjualan Metal Roof menggunakan Metode Backpropagation (Studi Kasus: PT Comtech Metalindo Terpadu)
Authors: Vandi Cahya Rachmandika, Muhammad Tanzil Furqon, Randy Cahya Wihandika
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Business Analytics
Abstract: Industri manufaktur di Indonesia sudah berkembang begitu pesat seiringnya dengan perkembangan teknologi di Indonesia. Industri manufaktur yang mengalami peningkatan ialah industri barang cetakan. Pada penelitian ini salah satu industri barang cetakan adalah PT Comtech Metalindo Terpadu sebuah industri penjualan metal roof. PT Comtech Metalindo Terpadu memiliki permasalahan mengatur persediaan bahan baku metal roof. Dalam hal ini melakukan prediksi penjualan metal roof dapat mengetahui penjualan pada periode tertentu, sehingga dapat membantu untuk mengatur persediaan bahan baku atau pembelian bahan baku. Penelitian ini menggunakan metode Backpropagation untuk melakukan prediksi penjualan metal roof, dan untuk evaluasi nilai error prediksi digunakan Mean Absolute Precentage Error (MAPE). Nilai MAPE terkecil yang didapat dari penelitian ini yaitu sebesar 5, 76% dengan nilai input neuron 3, nilai hidden neuron 100, nilai range bobot awal dalam rentang-0, 5 sd 0, 5, nilai learning rate 0, 2, dan nilai epoch 150.
Pengembangan Aplikasi Pendeteksi Kesalahan Dalam Membaca Al-Qur'an Berbasis Android Menggunakan Speech Recognition Dengan Menerapkan Metode Jaro Winkler Distance
Authors: Rifaldi Raya, Ahmad Afif Supianto, Muhammad Tanzil Furqon
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Speech Recognition; Mobile Applications
Abstract: Al-Qur'an merupakan kitab suci yang dimiliki oleh umat muslim. Kitab ini merupakan rujukan utama dalam menjalankan kehidupan bagi pemeluk agama islam diseluruh dunia. Supaya dapat menjadi muslim yang baik, setiap pribadi harus mengamalkan isi dari Al-Qur'an. Sebelum dapat mengamalkannya, tentunya seorang muslim harus bisa membaca dan mengerti isi dari Al-Qur'an tersebut. Proses belajar membaca Al-Qur'an membutuhkan waktu yang tidak sedikit dan juga seorang guru sebagai pembimbing. Latihan rutin merupakan salah satu solusi supaya proses belajar membaca Al-Qur'an dapat cepat diselesaikan. Namun, guru sebagai pembimbing tidak dapat selalu sedia menemani seorang murid dalam belajar membaca Al-Qur'an. Dari permasalahan tersebut, penulis menawarkan suatu cara yaitu aplikasi pendeteksi kesalahan dalam membaca Al-Qur'an yang dapat digunakan sebagai media latihan seorang murid tanpa batasan waktu. Aplikasi ini penulis kembangkan dengan menggunakan metode Jaro Winkler Distance sebagai metode perbandingan dan menilai kesalahan baca. Aplikasi ini memanfaatkan Speech Recognition dari Google untuk mengkonversikan input suara yang dimasukkan oleh user kedalaman teks bahasa arab. Hasil dari konversi yang berupa teks bahasa arab akan dibandingkan dengan teks asli dari Al-Qur'an menggunakan metode Jaro Winkler Distance. Pada tahap pengujian, penulis menemukan bahwa metode ini sangat tidak cocok dengan objek Al-Qur'an karena hasil dari accuration testing yang dilakukan sangat rendah.
Bimbingan Kelompok dengan Teknik Role Playing untuk Meningkatkan Self Confidence Atlet Futsal Sebelum Bertanding (Studi di Anbu Futsal Academy Regional Pontang)
Authors: Muhammad Furqon
Year: 2021
Topics: Psychology; Sports
Abstract: Pada dasarnya setiap manusia mempunyai hobi dan kemampuan, dan untuk mengembangkan sebuah kemampuan seseorang biasanya memilih untuk mengembangkan hobinya dengan cara berlatih yang keras dan diasah di tempat yang sudah terjamin bisa mengasah bakat dan kemampuan mereka. Di dalam sebuah sekolah futsal di Anbu Futsal Academy Regional Pontang yang di dalamnya terdapat bibit-bibit atlet futsal yang sebenarnya memiliki bakat dan kemampuan yang luar biasa, namun pada saat ini kepercayaan diri atlet futsal yang berada di Anbu Futsal Academy Regional Pontang dalam berlatih dan mengikuti turnamen banyak yang mengalami kehilangan kepercayaan dirinya. Berdasarkan uraian di atas maka rumusan masalah dalam penelitian ini adalah : 1). Bagaimana kondisi kepercayaan diri pada Atlet Anbu Futsal Academy Regional Pontang? 2) Bagaimana proses penerapan bimbingan kelompok untuk meningkatkan kepercayaan diri atlet futsal sebelum bertanding di Anbu Futsal Academy Regional Pontang? 3) Bagaimana hasil penerapan bimbingan kelompok untuk meningkatkan kepercayaan diri atlet futsal sebelum bertanding di Anbu Futsal academy Regional Pontang?. Tujuan penelitian ini adalah : 1) Untuk mengetahui penyebab kurangnya kepercayaan diri pada atlet yang berada di Anbu Futsal Academy Regional Pontang. 2) Untuk mengetahui bagaiamana penerapan metode bimbingan kelompok dengan teknik role playing pada atlet futsal yang berada di Anbu Futsal Academy Regional Pontang. 3) Untuk mengetahui hasil penerapan bimbingan kelompok dan meningkatkan kualittas permainan dan …
Klasifikasi Stress berdasarkan Elektrodermal Activity (EDA) menggunakan Seleksi Fitur Information Gain dan Metode LVQ2
Authors: Hanifah Khoirunnisak, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Muhammad Tanzil Furqon
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Biomedical Engineering
Abstract: Klasifikasi Stress berdasarkan Elektrodermal Activity (EDA) menggunakan Seleksi Fitur Information Gain dan Metode LVQ2 | 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 Stress berdasarkan Elektrodermal Activity (EDA) menggunakan Seleksi Fitur Information Gain dan Metode LVQ2 1.Beranda / 2.Arsip / 3.Vol 5 No 13 (2021): Publikasi Khusus Tahun 2021 / 4.Artikel Klasifikasi Stress berdasarkan Elektrodermal Activity (EDA) menggunakan Seleksi Fitur Information Gain dan Metode LVQ2 Penulis Hanifah Khoirunnisak Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Fitra Abdurrachman Bachtiar Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Muhammad Tanzil Furqon Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Kata Kunci: Stress, WESAD, …
Implementasi Bagging Naive Bayes untuk Klasifikasi Stenosis Left Anterior Descending (LAD), Left Circumflex Artery (LCX) dan Right Coronary Artery (RCA) dalam Diagnosis …
Authors: Amalia Luhung, Muhammad Tanzil Furqon, Candra Dewi
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Medical Diagnostics
Abstract: Coronary Artery Disease (CAD) adalah penyakit yang terjadi akibat akumulasi plak atherosklerotik yang menyebabkan terjadinya sumbatan (stenosis) dalam lapisan tunika intima pembuluh darah koroner. Pembuluh darah koroner yang dimaksud adalah Left Anterior Descending (LAD), Left Circumflex Artery (LCX), dan Right Coronary Artery (RCA). Stenosis pada pembuluh darah koroner dapat menyebabkan serangan jantung bahkan kematian. Diagnosis perlu dilakukan secara cepat untuk mengurangi dampak CAD maka, dibangunlah sebuah sistem yang dapat membantu mengetahui stenosis LAD, LCX, dan RCA melalui klasifikasi. Klasifikasi dilakukan untuk mengelompokkan arteri koroner pasien ke dalam kelas normal atau stenosis menggunakan metode Bagging Naive Bayes. Metode ini memungkinkan klasifikasi dilakukan oleh beberapa model prediktor yang dibuat berdasarkan bootstrap dengan sampling with replacement untuk mendapatkan hasil agregat. Tahapan yang ditempuh untuk mengimplementasikan metode ini adalah preprocessing, bootstraping, klasifikasi Naive Bayes, voting. Accuracy tertinggi pada klasifikasi LAD yang didapatkan adalah 0, 7573 saat klasifikasi dilakukan dengan menggunakan 200 data, 25 sampel bootstrap (T), dan klasifikasi dilakukan dengan seluruh fitur dan nilai precision, sensitivity, dan specificity nya 0, 8065, 0, 7938, dan 0, 7012. Pada klasifikasi LCX accuracy tertinggi yang dicapai yaitu 0, 7282 saat klasifikasi dilakukan dengan menggunakan 200 data, T= 1, dan klasifikasi dilakukan dengan fitur hasil seleksi. Hasil precison, sensitivity, dan specificity nya adalah 0, 9042, 0, 7262, dan 0, 7368 …
Prediksi Omzet Restoran Haltoy Corner menggunakan Metode Recurrent Extreme Learning Machine (RELM)
Authors: Ridho Ghiffary Muhammad, Muhammad Tanzil Furqon, Sigit Adinugroho
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Machine Learning; Business Analytics
Abstract: Restoran Haltoy Corner merupakan restoran baru di kota Wonosobo yang terkenal akan keindahan pemandanganya. Saat ini, Haltoy Corner masih belum mampu melakukan manajemen jumlah karyawan dan alokasi omzet dengan baik. Hal ini menyebabkan diperlukannya sistem prediksi omzet untuk Haltoy Corner guna membantu mengoptimalkan jumlah karyawan yang akan dipekerjakan. Extreme Learning Machine (ELM) merupakan salah satu metode prediksi yang memiliki akurasi yang bagus serta waktu training relatif cepat, namun pada ELM urutan data tidak berpengaruh sehingga dapat mempengaruhi akurasi untuk dataset timeseries seperti data omzet Haltoy Corner. ELM mengembangkan metode untuk mengatasi hal tersebut yaitu dengan Recurrent Extreme Learning Machine (RELM), metode ini menambahkan recurrent pada ELM sehingga lebih baik untuk dataset timeseries. Alur untuk melakukan penelitian ini dimulai dari normalisasi data, training data, testing data, denormalisasi data dan terakhir dilakukan perhitungan nilai evaluasi. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan menggunakan data omzet Haltoy Corner, diperoleh nilai kesalahan dengan Mean Absolute Precentage Error (MAPE) paling optimal sebesar 31,677%, dengan jumlah fitur delapan, jumlah hidden neuron tiga, jumlah context neuron lima, dan perbandingan jumlah data training dengan data testing 90%: 10%.
Klasifikasi Body Shaming Berbahasa Indonesia pada Komentar Instagram dengan Pembobotan TF-IDF-C menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MK-NN)
Authors: Audi Nuermey Hanafi, Muhammad Tanzil Furqon, Marji Marji
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Social Media Analysis
Abstract: Body shaming adalah perbuatan mencela penampilan fisik seseorang atau bahkan diri sendiri. Beberapa dampak negatif dari perbuatan body shaming seperti korban merasa malu, kurang percaya diri, dan depresi. Dampak yang paling mengerikan yang dapat ditimbulkan dari body shaming ini yaitu bunuh diri. Body shaming kerap dijumpai di media sosial khususnya Instagram. Sistem klasifikasi body shaming bekerja baik dalam mengklasifikasikan komentar Instagram terkait body shaming secara lebih efisien. Sistem klasifikasi body shaming ini memiliki beberapa tahapan. Tahapan pertama adalah pengumpulan data berupa komentar Instagram. Penelitian ini mengumpulkan sebanyak 230 data komentar. Tahap kedua yaitu pemrosesan teks. Selanjutnya tahapan ketiga yaitu pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF-C. Setelah memperoleh bobot untuk setiap kata, selanjutnya tahap klasifikasi menggunakan metode Modified K-Nearest Neighbor (MK-NN). Hasil akhir klasifikasi berupa kategori dari data uji akankah masuk pada kategori body shaming atau bukan body shaming. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh nilai rata-rata akurasi terbaik sebesar 0,530 atau 53%. Hal tersebut membuktikan bahwa metode pembobotan TF-IDF-C dan metode klasifikasi MK-NN menghasilkan tingkat akurasi tertinggi pada saat menggunakan jumlah fitur sebanyak 60 fitur dan K= 1. Namun menghasilkan tingkat akurasi yang kurang baik dalam mengklasifikasi body shaming pada komentar Instagram.
PENGARUH KEPUASAN DAN MOTIVASI MASHASISWA MELALUI WORD OF MOUTH TERHADAP LOYALITAS PADA LP3I CIREBON
Authors: Muhammad Furqon
Year: 2021
Topics: Marketing; Education
Abstract: This study is on the Influence of Satisfaction and Motivation of the Student through Word of Mouth to Loyalty in LP3I Cirebon. The population in this study were 584 students, with 237 Students as the respondents. This study uses questionnaire as a tool to collect data, which is related to the Satisfaction and Motivation of Students through Word of Mouth That has impact to the Loyalty, by using path Analysis. Based on the results of the study are found: 1) There is a positive influence of the student satisfaction and motivation that has impact on the Word of Mouth. By significance test of F distribution, the Fcount value was obtained at amount 49.496. The determination value (R1) obtained by calculation of SPSS 20.0 is 0.291, it shows that 29.1% of the diversity of word of mouth variable is caused by differences in the variables of the student satisfaction and motivation. 2) There is a positive influence of the Student Satisfaction and Motivation Through Word of Mouth, which has Impact to Loyalty, Fcount value is obtained at amount 62.423. Determination (R2) is at amount 0.438, it shows that 43.8% of the diversity of loyalty variable is caused by differences in variables of student satisfaction, student motivation and word of mouth. Total Determination (R2) is at amount 0.842, it shows that 84.2% of the diversity of loyalty variable is caused by differences in variables of student satisfaction, student motivation and word of mouth, and the remaining 15.8% are influenced by other factors beyond the model. Keywords: student satisfaction, student motivation, word of mouth and loyalty. ABSTRAK Penelitian ini tentang Pengaruh Kepuasan dan Motivasi Mahasiswa …
Sosialisasi Program Restrukturisasi Kredit Terhadap Nasabah Pembiayaan Kredit Macet Pada Masa Pandemi Covid-19
Authors: Nadia Syafrina, Muhammad Furqon
Journal: Prestise: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Bidang Ekonomi dan Bisnis
Year: 2021
Topics: Finance; Banking
Abstract: Pandemi Covid-19 kian melanda seluruh dunia termasuk Indonesia. Hal ini pun mengakibatkan menurunnya beberapa sektor seperti industri, keuangan, dan juga perekonomian. Adapun upaya Pemerintah dalam mengatasi penyebaran Covid-19 ini yakni dengan memerintah ataupun menganjurkan kepada masyarakat untuk segera menerapkan physical distancing atau pembatasan fisik. Dampak atau akibat yang ditimbulkan dari physical distancing telah terjadi penurunan yang cukup besar dari beberapa industry atau sektor rumah tangga, UMKM, dan juga sektor keuangan. Pada sektor keuangan sangat berpotensi mengalami persoalan terjadinya kredit macet pada bank terutama dimasa pandemi seperti saat ini. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui proses dan mekanisme pada program restrukturisasi kredit terhadap pembiayaan guna menghindari kredit macet dimasa pandemi. Salah satu upaya yang dilakukan bank BRI Syariah KCP Binjai Sudirman dalam mengatasi hal tersebut adalah dengan restrukturisasi pembiayaan dimana diharapkan nantinya akan membantu nasabah pada proses tagihan disetiap bulannya. Penelitian ini menggunakan metode pendekatan kualitatif dimana data yang digunakan adalah data primer dan sekunder. Data primer didapat dengan melakukan wawancara dengan salah satu karyawan bank BRI Syariah, dan data Sekunder didapat dari berbagai sumber seperti buku-buku, jurnal, artikel, website dan lainnya.
Pencarian Teks Pada Terjemahan Hadits Shahih Bukhari Dengan Metode WIDF dan Bray-Curtis Distance
Authors: Luthfi Faisal Rafiq, Muhammad Tanzil Furqon, Marji Marji
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Information Retrieval; Text Mining
Abstract: Dengan perkembangan teknologi aplikasi, salah satu teknik pembelajaran Hadits yang baik yaitu berbentuk digital. Dari berbagai macam Hadits digital, sebagian besar pencarian teks terjemahan Hadits menerapkan teknologi pencarian berbasis kata kunci, yang akan menyebabkan hasil pencarian seringkali tidak sesuai. Penelitian ini menggunakan algoritme pembobotan term dan pengukuran jarak untuk memaksimalkan hasil pencarian teks Hadits. Beberapa tahap dalam penelitian ini yaitu tahap preprocessing teks yang menghasilkan term untuk mewakili dokumen, metode pembobotan term Weighted Inverse Document Frequency (WIDF) untuk memberikan nilai bobot untuk tiap term dan pengukuran jarak Bray-Curtis untuk mengetahui kemiripan antara query dengan dokumen. Dalam proses pengujian digunakan 5 query yang berbeda dan Mean Average Precision (MAP). Hasil pengujian pengaruh penggunaan pembobotan term, pembobotan term dengan kinerja terbaik yaitu pembobotan WIDF dengan nilai MAP berjumlah 0.71 saat jumlah dokumen yang dikembalikan sebanyak 5. Untuk hasil pengujian algoritme pengukuran jarak didapatkan algoritme pengukuran jarak terbaik yaitu Bray-Curtis Distance dengan nilai MAP berjumlah 0.71 sedangkan pada Euclidean nilai MAP berjumlah 0.2 pada jumlah dokumen dikembalikan yang sama. Sedangkan Hasil evaluasi pengujian menghasilkan bahwa variasi nilai n terbaik pada jumlah n dokumen yang dikembalikan adalah 5 dengan nilai MAP berjumlah 0.632. Semakin besar nilai n maka keberagaman dokumen akan semakin meningkat, akibatnya peluang terambilnya dokumen yang …
Implementasi Metode Extreme Learning Machine (ELM) untuk Memprediksi Jumlah Debit Air yang Layak Didistribusi (Studi Kasus: PDAM Kabupaten Gowa Makassar)
Authors: Putri Indhira Utami Paudi, Muhammad Tanzil Furqon, Sutrisno Sutrisno
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2020
Topics: Machine Learning; Extreme Learning Machine
Abstract: PDAM Kabupaten Gowa Kota Makassar merupakan perusahaan di bawah pemerintah yang melakukan proses produksi air dan dilanjutkan dengan pendistribusian air bersih ke rumah penduduk. Jika jumlah air yang diproduksi banyak, berarti ketersediaan air bagi PDAM juga banyak, sehingga bisa memenuhi kebutuhan masyarakat bahkan bisa untuk menambah pelanggan. Namun, faktor perubahan musim yang kadang terjadi sangat berpengaruh dalam jumlah air yang diproduksi. Sehingga masalah utama yang dihadapi adalah tidak menentunya jumlah produksi air yang tentunya akan berdampak pada jumlah distribusi air PDAM yang akan disalurkan ke rumah penduduk. Terlebih lagi dalam jumlah produksi air oleh PDAM, tidak semua dapat didistribusikan dikarenakan harus melewati beberapa tahap pengecekan kualitas air agar air yang didistribusikan sesuai dengan standar pemerintah. Oleh karena itu, dibutuhkan prediksi debit air yang layak didistribusi oleh PDAM dengan tujuan agar PDAM dapat menyesuaikan debit air yang layak didistribusi dengan kebutuhan pelanggan. Penelitian ini mengaplikasikan metode Extreme Learning Machine (ELM) dalam meramalkan debit distribusi air menggunakan jenis data single variable/time series dan multivariate. Proses penerapan metode ELM terdiri dari proses pelatihan, pengujian, denormalisasi, dan evaluasi menggunakan Mean Percentage Absolute Error (MAPE). Berdasarkan penerapan metode ELM dan pengujian yang dilakukan, diperoleh kondisi terbaik pada data single variable ketika menggunakan 7 input neuron, 4 hidden neuron, 20 data latih dan 5 data uji dengan …
Perancangan Dan Pembuatan Aplikasi Monitoring Perkembangan Koperasi (Studi Kasus: Dinas Koperasi Kabupaten Mojokerto)
Authors: Bayu Rahayudi, M Tanzil Furqon, Lasmini Ambarwati, Saparila Worokinasih
Journal: Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi Dan Industri
Year: 2020
Topics: Software Development; Information Systems
Abstract: Koperasi sebagai sebuah sistem dan badan usaha yang berasaskan gotong royong diharapkan dapat menjadi aktor penting dalam upaya peningkatan perekonomian dan mampu menjadi motor penggerak memberi kontribusi tercapainya kehidupan ekonomi yang sejahtera, baik orang-orang yang menjadi anggota maupun masyarakat di sekitarnya. Untuk memaksimalkan potensi koperasi maka dibutuhkan kegiatan dalam bentuk pemberdayaan yang dilakukan oleh setiap daerah. Salah satu hal utama yang diperlukan dalam penyusunan strategi pemberdayaan koperasi itu adalah tersedianya basis data yang kemudian dilanjutkan dengan rencana induk pengembangan koperasi yang terkini dan mudah diakses oleh para pihak yang berkepentingan sehingga pengambilan kebijakan pengembangan dan pemberdayaan koperasi tepat sasaran dan mampu berkontribusi dalam pembangunan ekonomi nasional. Pengembangan Aplikasi Monitoring Perkembangan Koperasi bertujuan untuk menyediakan basis data koperasi dan perkembangannya, yang pada akhirnya dapat digunakan untuk penyusunan kebijakan dan pemberdayaan koperasi ke depan. Pengembangan aplikasi ini dimulai dengan analisis kebutuhan, perancangan basis data, dan perancangan antar muka. Setelah diimplementasikan, maka akan dilakukan pengujian melalui pengujian fungsional atau pengujian blackbox. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi Monitoring Perkembangan Koperasi berbasis desktop yang berjalan di lingkungan sistem Operasi Windows 10.
Gambaran Faktor Risiko Periprocedural Myocardial Injury pada Pasien Yang Menjalani IKP Elektif Di RSUD AWS Samarinda Periode Mei-Oktober 2019
Authors: Khairun Nisa, Muhammad Furqon, Hary Nugroho
Journal: Jurnal Sains dan Kesehatan
Year: 2020
Topics: Medical Research; Cardiology
Abstract: Periprocedural myocardial injury adalah salah satu komplikasi setelah intervensi koroner perkutan elektif yang sering terjadi, dan memiliki hubungan dengan peningkatan mortalitas. Beberapa faktor risiko telah dikaitkan dengan kejadian periprocedural myocardial injury. Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui gambaran faktor risiko periprocedural myocardial injury yang terbagi menjadi faktor risiko terkait pasien, lesi dan prosedur. Penelitian dilakukan dengan desain penelitian cohort prospectif dan pengambilan sampel secara purposive sampling pada bulan Maret-Oktober 2019. Jumlah sampel sebanyak 38 orang. Hasil penelitian didapatkan sampel yang mengalami periprocedural myocardial injury sebanyak 31,6%. Adapun gambaran faktor risiko pada penelitian ini menunjukkan bahwa pasien dengan diabetes melitus tipe-2 lebih sering mengalami periprocedural myocardial injury. Adapun untuk faktor risiko lainnya, tidak didapatkan proporsi periprocedural myocardial injury yang lebih besar dari proporsi non-periprocedural myocardial injury pada pasien dengan faktor risiko tersebut. Namun, didapatkan peningkatan proporsi kejadian periprocedural myocardial injury seiring dengan bertambahnya jumlah arteri koroner yang memiliki lesi aterosklerosis.
POTRET HARMONI ANTAR SISWA-SISWI BERAGAMA DI SMA TIGA MARET YOGYAKARTA (KAJIAN TEORI STRUKTURAL FUNGSIONAL TALCOTT PARSONS)
Authors: Muhammad Furqon
Year: 2019
Topics: Sociology; Education
Abstract: Pada tataran sosiologis, manusia dalam hidupnya tidak bisa hidup sendiri. Dibanding makhluk lain, sebutlah misalnya hewan atau tumbuhan, manusia merupakan makhluk dengan tingkat ketergantungan paling tinggi. Dengan demikian, interaksi dengan sesama manusia jelas tidak terhindarkan. Dalam pola dan ragam interaksi muncul konflik sebagai konsekuensi perbedaan perasaan, kebutuhan, keinginan, harapan-harapan danlain-lain. Pluralitas masyarakat Indonesia tidak saja karena keanekaragaman suku, ras, dan bahasa, tetapi juga dalam agama. Dalam hubungannya dengan agama, pengalaman beberapa waktu terakhir memberikan kesan yang kuat akan mudahnya agama menjadi alat provokasi dalam menimbulkan ketegangan dan kekerasan baik intern maupun antar umat beragama. Demikian juga yang terjadi pada siswa siswi SMA Tiga Maret Yogyakarta yang merupakan sekolah dengan banyak keberagaman mulai dari berbeda ras, budaya maupun agama. Oleh sebab itu keberagaman yang ada di SMA Tiga Maret Yogyakarta sangat layak untuk diteliti. Mengenai persoalan tentang relasi sosial antar umat beragama, dalam hal ini peneliti mencoba untuk mengkaji tentang hubungan atau harmonisasi antar umat beragama dengan melihat konflik-konflik yang ada di SMA Tiga Maret Yogyakarta. Penelitian ini merupakan upaya ilmiah untuk menganalisis harmoni antar siswa-siswi beda agama di SMA Tiga Maret Yogyakarta dengan menggunakan metode penelitian kualitatif. Wawancara, observasi lapangan, dan dokumentasi peneliti lakukan untuk mengumpulkan data guna menganalisis dan menemukan relasi sosial …
Prediksi Harga Saham menggunakan Metode Backpropagation dengan Optimasi Ant Colony Optimization
Authors: David Bernhard, Muhammad Tanzil Furqon, Muh Arif Rahman
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Optimization
Abstract: Saham merupakan tanda kontribusi penanaman modal seseorang atau pihak terhadap suatu perusahaan atau perseroan terbatas. Pergerakan harga saham berpengaruh terhadap keuntungan dan kerugian yang akan diperoleh investor. Kendalanya, harga saham dapat berubah dalam setiap menit pada hari kerja. Dibutuhkan metode yang mampu memprediksi harga saham dengan akurat dan konsisten, sehingga dapat meminimalkan risiko investasi saham. Disamping kelebihannya, BPNN memiliki kekurangan, seperti lambatnya waktu konvergensi, mudah konvergen ke titik minimum lokal, dan kemampuan generalisasi. ACO memiliki kelebihan dalam komputasi terdistribusi, umpan balik positif, dan sifat metaheuristik yang dapat memperbaiki kelemahan BPNN. Penelitian ini menggunakan data time series harga saham Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk. periode 1 Januari 2018 sampai 31 Desember 2018. ACO berfungsi untuk mengoptimalkan kombinasi nilai learning rate, momentum, dan jumlah hidden node bagi fase pelatihan BPNN. Diperoleh kombinasi nilai parameter ACO terbaik, yaitu tetapan siklus semut sebesar 0, 8, tetapan pengendali intensitas feromon sebesar 0, 1, tetapan pengendali visibilitas sebesar 0, 1, tetapan penguapan feromon lokal sebesar 0, 5, tetapan penguapan feromon global sebesar 0, 1, jumlah semut 5, dan jumlah iterasi 7. Kombinasi tersebut menghasilkan rata-rata MAPE 1,745, sedangkan BPNN hanya mencapai 3,024.
KONTRIBUSI MUHAMMADIYAH DI DALAM PERUNDANG-UNDANGAN (KEBIJAKAN MUHAMMADIYAH TERHADAP RANCANGAN UNDANG-UNDANG PENGHAPUSAN KEKERASAN SEKSUAL RUU P-KS)
Authors: MUHAMMAD FURQON
Year: 2019
Topics: Law; Public Policy
Abstract: Negara kita adalah negara hukum, yang mana segala tingkah laku perbuatan masyarakatnya diatur oleh hukum. Terdapat berbagai jenis peraturan yang berlaku di negara kita ini, salah satu dari peraturan tersebut ialah undang-undang. Undang-undang merupakan kewenangan dari lembaga DPR (Dewan Perwakilan Rakyat) sebagai legislator yang mempunyai peran legislasi. Undang-undang tersebut harus mendapat persetujuan bersama presiden agar supaya undang-undang tersebut bisa di berlakukan secara sah. Walaupun kewenangan pembuatan undang-undang tersebut miliknya Dewan Perwakilan Rakyat, akan tetapi masyarakat yang akan menjadi objek dari peraturan yang akan dibuat diharapkan bisa ikut andil di dalam proses perumusan undang-undang tersebut, karena pemberlakuan dari perundangundangan tersebut akan berimplikasi nantinya terhadap hak dan kewajiban rakyat. Skripsi ini menjelaskan bagaimana pandangan dan kebijakan Muhammadiyah sebagai organisasai keagamaan berpandangan terhadap Rancangan Undang-undang Penghapusan Kekerasan Seksual, karena Rancangan Undang-undang ini membutuhkan berupa masukan dari tokohtokoh agama, karena sejak tahun 2016 sampai sekarang RUU P-KS tersebut belum juga di sahkan. Skripsi ini merupakan jenis penelitian perpustakaan (library research) yaitu penelitian yang dilakukan dengan mengumpulkan data-data dari berbagai sumber buku, selain data utama yang didapatkan dari berbagai sumber tulisan, peneliti juga mengambil data dari wawancara dengan salah seorang tokoh Muhammadiyah sebagai data tambahan. Data tersebut …
Sistem Perkiraan Penggunaan Listrik Rumah Tangga Menggunakan Logika Fuzzy (Studi Kasus: PLN Area Pasuruan)
Authors: Mochamad Ali Fahmi, Muhammad Tanzil Furqon, Sutrisno Sutrisno
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Fuzzy Logic; Energy Management
Abstract: Di salah satu wilayah Indonesia yakni Pasuruan, di beberapa tahun terakhir telah terjadi peningkatan pesat dalam pertumbuhan ekonomi, sehingga terjadi peningkatan yang besar terhadap kebutuhan energi listrik sampai melampaui skenario yang semula direncanakan oleh pemerintah. Sistem kelistrikan kota Pasuruan sendiri merupakan sistem kelistrikan yang kompleks dimana terdapat kesulitan dalam memperkirakan besar pemakaian listrik yang dapat mempengaruhi kesiapan dari unit pembangkit untuk menyediakan pasokan listrik kepada konsumen. Berdasarkan pertimangan tersebut, maka perlu dilakukan perkiraan penggunaan listrik jangka panjang terutama untuk sektor rumah tangga dalam melakukan perencanaan penambahan pembangkit listrik yang baru, perluasan jaringan distribusi dan kebutuhan perencanaan penjadwalan pengoperasian pembangkit energi listrik, agar daya yang dibangkitkan sesuai dengan kebutuhan beban. Pada penelitian ini digunakan metode Logika Fuzzy untuk melakukan perkiraan atau peramalan. Data yang digunakan sebanyak 70 data histori dari bulan Januari 2012 sampai dengan Oktober 2017 didapatkan dari PLN Area Pasuruan. Hasil implementasi dan pengujian akurasi pada penelitian ini mendapatkan nilai parameter terbaik dengan hasil nilai MSE terendah sebesar 1, 602823095 dan MAPE sebesar 3, 84%. Pengujian yang dilakukan mendapatkan jumlah fuzzy set terbaik pada nilai 16, sedangkan nilai terburuk sejumlah 7 fuzzy set.
MEKANISME PEMBIAYAAN KEPEMILIKAN MULTIFAEDAH (KMF) PURNA DENGAN AKAD MURABAHAH DI PT. BANK BRISYARIAH KC. JAMBI
Authors: Muhammad Furqon, Novi Mubyarto
Year: 2019
Topics: Islamic Finance; Banking
Abstract: Penulis tugas akhir ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana mekanisme pembiayaan kepemilikan multifaedah (KMF) purna dengan akad murabahah di PT.Bank BRISyariah KC.Jambi. didalam laporan magang ini penulis menggunakan metode analisis kualitatif dan metode pengumpulan data menggunakan observasi, wawancara dan studi dokumen. Tujuan dari laporan magang ini adalah untuk mengetahui bagaimana mekanime pembiayaan kepemilikan multifaedah (KMF) purna dengan akad murabahah di PT.Bank BRISyariah KC.Jambi. kesimpulan pada laporan ini adalah KMF Purna merupakan pembiayaan kepemilikan multifaedah yang diberikan kepada nasabah pensiunan untuk memenuhi sebagian atau keseluruhan kebutuhan paket barang atau jasa.
Convolution neural network (cnn) untuk pengklasifikasian citra makanan tradisional
Authors: Akhmad Rohim, Yuita Arum Sari, Tibyani Tibyani
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Deep Learning
Abstract: Masyarakat dalam era digital masa kini memfoto sebelum makan merupakan salah satu budaya gaya hidup. Kemudian hasil foto yang didapat akan diunggah ke media sosial. Penyebaran foto makanan tradisional yang masih kurang dalam mengidentifikasi mendorong penelitian ini untuk melakukan penelitian tentang klasifikasi citra makanan tradisional. Pada ekstraksi fitur klasifikasi citra makanan merupakan hal yang sulit karena makanan bisa secara dramatis bervariasi dalam penampilan seperti bentuk, tekstur, warna, dan sifat visual lainnya. Convolution Neural Network (CNN) merupakan metode yang dapat mempelajari sendiri fitur pada citra yang komplex. Diharapkan hasil evaluasi CNN untuk pengklasifikasian citra makanan tradisional dapat memberikan solusi untuk mengindentifikasi citra makanan tradisional. Hasil penelitian ini menunjukkan dalam membangun asitektur model Convolutional Neural Network untuk pengklasifikasian citra makanan tradisional membutuhkan 4 layer konvolutional, 4 layer maxpooling dan 2 layer Fully connected. Arsitektur tersebut didapatkan karena mendapatkan nilai loss value terkecil dengan nilai 0.000044 pada epoch ke 15 saat proses pembelajaran dan mendapatkan nilai 73% presisi, 69% recall dan 69% Fscore.
Klasifikasi Citra Makanan Menggunakan HSV Color Moment dan Local Binary Pattern dengan Naïve Bayes Classifier
Authors: Karunia Ayuningsih, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2019
Topics: Machine Learning; Image Processing
Abstract: Makanan merupakan kebutuhan dasar yang harus dipenuhi bagi kehidupan manusia. Kebiasaan makan dapat menimbulkan kebiasaan yang baik dan buruk. Kebiasaan makan buruk dapat menimbulkan berbagai macam penyakit. Komunikasi, informasi, dan edukasi (KIE) dapat memberikan edukasi terhadap kebiasaan makan. Makanan memiliki jenis beraneka ragam, diperlukan pengenalan jenis makanan agar mempermudah dalam melakukan klasifikasi jenis makanan yang baik. Tujuan dari penelitian ini agar dapat memberikan edukasi mengenali jenis makanan. Proses diawali dengan melakukan klasifikasi citra menggunakan pre-processing untuk memisahkan antara objek makanan dan background. Tahapan selanjutnya yaitu dengan menggunakan esktraksi fitur warna Hue Saturation Value (HSV) yang terdiri dari fitur Mean, Standard Deviation, dan Skewness. Kemudian, dengan menggunakan ekstraksi fitur tekstur Local Binary Pattern (LBP) menghasilkan nilai keabuan dalam histogram. Hasil ekstraksi fitur dari setiap citra kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan Naive Bayes Classifier. Berdasarkan hasil pengujian jika hanya menggunakan metode HSV menghasilkan nilai akurasi 65%. Selain itu, hasil dari pengujian yang telah dilakukan menggunakan metode HSV menghasilkan akurasi sebesar 65% dan metode LBP menghasilkan akurasi sebesar 60%.
Analisis Sentimen Tweet COVID-19 menggunakan Word Embedding dan Metode Long Short-Term Memory (LSTM)
Authors: Muhammad Zaini Rahman, Yuita Arum Sari, Novanto Yudistira
Journal: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Year: 2021
Topics: Natural Language Processing; Deep Learning
Abstract: Kebijakan pemerintah terkait karantina menimbulkan berbagai respon dari masyarakat masyarakat, sebagian masyarakat merasa hal ini harus dilaksanakan agar penyebaran penyakit COVID-19 dapat ditekan, namun tidak sedikit juga yang merasa hal ini merugikan masyarakat karena ruang geraknya dibatasi, respon-respon masyarakat ini dapat ditemukan di dalam postingan-postingan Twitter mereka. Dengan menganalisis sentimen pada postingan Twitter masyarakat maka kita dapat menyimpulkan apakah suatu kebijakan cenderung lebih banyak mendapatkan respon positif ataukah negatif terhadap masyarakat yang terdampak, untuk melakukan analisis ini digunakan metode deep learning yaitu Long-Short Term Memory (LSTM) dengan penambahan Word Embedding terhadap 1364 data Twitter masyarakat Indonesia yang dicrawling secara mandiri. Kinerja dengan menggunakan metode LSTM ini menghasilkan 81% accuracy, 80% precision, 80% recall, dan 81% f-measure. Metode LSTM ini menghasilkan performa yang lebih baik dibandingkan dengan 2 metode lainnya yaitu Naive Bayes dan Recurrent Neural Network (RNN) dengan selisih sebesar+ 8%, dengan perincian 74% accuracy, 72% precision, 74% recall, dan 69% f-measure untuk metode Naive Bayes dan 71% accuracy, 71% precision, 72% recall, dan 72% f-measure untuk metode RNN.